CC BY
4ЭФФЕКТЫ СРЕДЫ В ОБРАЗОВАНИИ: МОДЕЛИ, СТИЛИЗОВАННЫЕ ФАКТЫ, ЭМПИРИЧЕСКИЕ СВИДЕТЕЛЬСТВА
Е. В. КРЕХОВЕЦ,
аспирант НИУ ВШЭ, старший преподаватель кафедры экономической теории и эконометрики НИУ ВШЭ (Нижний Новгород), лаборант Международной научно-учебной лаборатории институционального анализа экономических реформ НИУ ВШЭ (Москва) ekaterinakrekhovets@gmail.com
Данная статья представляет собой обзор современной литературы, посвященной исследованиям эффектов сообучения. В статье приводится описание эмпирических моделей, используемых для анализа и оценки факторов сообучения. В работе описываются методологические сложности, возникающие при изучении эффектов среды в образовании, анализируется влияние сетевых характеристик на академическую результативность учащихся.
This paper analyses modern researches devoted to the investigations of peer effects in education. It describes popular empirical models used to evaluation of peer effects. Some problems existing in exploration of peer effects in education is presented. The paper examines the influence of social network characteristics on student academic achievements.
Ключевые слова: эффект сообучения, эндогенность, референтная группа, социальные сети, образование
Key words: peer effects, endogenous effects, peer group, social networks, education
Эффект среды можно определить как один из факторов успеваемости учащегося.
Современный анализ социальных сетей обнаруживает эффекты среды, основанные на предположении, что поведение человека не только зависит от личностных и социально-демографических характеристик, но и объясняется окружающей средой, то есть людьми, с которыми он взаимодействует. Применение инструментов сетевого анализа в социологии образования подтвердило значимость сетевых характеристик в обосновании закономерностей, связанных с поведением студентов. В частности были получены убедительные свидетельства существования эффектов среды или сообучения — то есть ситуации, когда академические достижения студен-
та связаны не только с влиянием его личностных характеристик и традиционных факторов обучения, но и с характеристиками и учебными достижениями других студентов, входящих в его окружение, то есть составляющих социальную сеть учащегося. Таким образом, эффект среды можно определить как один из факторов успеваемости учащегося.
Изучение природы и особенностей эффектов среды в образовании имеет не только теоретическое, но и прикладное значение. Зная о существовании эффектов сообучения, университеты могут значительно улучшить показали успеваемости студентов. Так, администрация университета может формировать студенческие группы таким образом, чтобы максимизировать положительный эффект со-
обучения. Для родителей и самих студентов эффекты сообучения не менее интересны. Поступление в университет с более высокими академическими показателями, то есть потенциально обучение с более сильными студентами, существенно увеличивает шансы учащегося на академическую успешность.
В данной статье приводится анализ современной литературы, посвященной вопросам эффектов среды в образовании. В первой части статьи описываются некоторые методологические трудности, связанные с исследованием эффектов среды в образовании, в частности вопрос эндогенности и определения референтной группы. Во второй части рассматриваются статическая и динамическая модели оценки эффектов сообуче-ния, часто используемые в современных исследованиях в данной области. Значение сетевых характеристик в успеваемости студентов анализируется в третьей части статьи. Данная работа является обобщением и анализом актуальных исследований по эффектам сообучения и гармонично дополняет статьи российских авторов по данной теме [1; 2].
Проблемы, связанные с определением эффектов сообучения
Одна из сложностей, связанная с изучением эффектов сообучения, состоит в определении референтной группы, которая влияет на успеваемость учащегося. Референтная группа может быть сформирована из однокурсников, одногруппни-ков или только друзей данного учащегося. Отмечается, что исследователи зачастую выбирают группу исходя из имеющихся данных, а не на основании теоретического изучения понятия референтной группы. Поэтому во многих эмпирических исследованиях референтная группа формируется ad hoc, в соответствии с доступными данными и конкретными целями анализа. Таким образом, по-разному определяя референтную группу, мож-
но получить разную природу и значимость эффекта сообучения в социальных сетях.
Часто при анализе эффекта сообучения референтной группой являются одно-группники (одноклассники) учащегося. В таком случае делается предположение о влиянии успеваемости од-ногруппников (одноклассников) на средний балл студента. Также для анализа эффектов сообучения сеть может быть разделена на когорты, например, по признаку успеваемости. Кроме того, одним из популярных методов определения референтной группы в современной литературе является включение в нее соседей по общежитию [10].
Важность определения референтной группы прослеживается в работе Дж. Та-руна и К. Мудит [13]. Авторы исследуют вопрос о влиянии одногруппников и соседей по общежитию на успеваемость учащихся. Результирующей переменной является средний балл, детерминантами — индивидуальные характеристики учащихся, социально-демографический статус, в качестве переменной академических способностей выступает оценка по математике. Оценивая несколько спецификаций модели на данных об учащихся Индийской бизнес-школы, авторы получили несколько важных результатов. Во-первых, как и предполагалось исследователями, значительное влияние на успеваемость оказывает оценка за экзамен по математике, в полной спецификации модели увеличение этой оценки на 100 пунктов ведет к росту среднего балла примерно на 0,3 пункта. Во всех спецификациях модели данный фактор является статистически значимым и положительно влияет на успеваемость. Во-вторых, оценивая влияние эффектов среды в учебной группе, авторы получили положительное воздействие среднего балла за экзамен по математике на средний балл учащегося, однако коэффициент оказался статистически незначимым. Напро-
Одна из сложностей, связанная с изучением эффектов сообучения, состоит в определении референтной группы, которая влияет на успеваемость учащегося.
тив, для референтной группы «соседи по общежитию» данный детерминант оказался статистически значимым и положительно влияющим на успеваемость учащихся. Изменение среднего балла по математике на 100 пунктов ведет к увеличению среднего балла студента примерно на 0,1 пункт.
Таким образом, соседи по общежитию влияют на результаты академической успеваемости студента сильнее, чем одногруппники, то есть неформальные социальные взаимодействия оказывают более значимый эффект сообучения. Также подчеркивается асимметричность эффекта сообучения — изменение среднего группового балла за экзамен по математике больше влияет на студентов с низкими академическими результатами, чем на студентов с хорошими способностями к обучению.
Анализ сетевых эффектов успеваемости связан с проблемой эндогенности, которая возникает в силу природы выборочных данных. Студенческие группы могут быть сформированы таким образом, что учащийся, обладающий большими способностями к обучению, начинает общаться со студентами со схожими способностями. В таком случае положительный и значимый эффект сообучения будет наблюдаться не в силу его реального существования, а из-за корреляции между ненаблюдаемыми характеристиками студента и наблюдаемыми характеристиками сети, которая его окружает [3]. По этой причине традиционный подход оценки эффектов сообучения через влияние средних результатов группы на результат учащегося может привести к неверным результатам, если существуют ненаблюдаемые характеристики, присущие как учащемуся, так и референтной группе.
Известно, что одним из ключевых факторов формирования сети является
Одним из ключевых факторов формирования сети является го-мофилия, то есть схожесть студен -тов по определенным признакам.
гомофилия, то есть схожесть студентов по определенным признакам. Если характеристики, по которым учащиеся выбирают себе друзей, связаны с детерминантами успеваемости, возникает проблема эндогенности, что препятствует выявлению эффекта среды. Отмечается, что эндогенность может наблюдаться не только в группах, когда студенты неслучайным образом выбирают свое окружение, но и в экзогенно сформированных группах [6].
В работе Д. Дж. Мело [8] делается попытка решить проблему эндогенности. Автор использует модель линейную в средних значениях для оценки эффектов сообучения, чтобы нивелировать эндоген-ность, для каждого учащегося формируется собственная референтная группа. Важным предположением исследования является отсутствие ненаблюдаемых характеристик, способных повлиять одновременно на успеваемость студентов и вероятность стать друзьями. В качестве эмпирических данных использовались данные об учащихся 322 уругвайских школ, было опрошено 8600 респондентов. Оценивание модели подтвердило первоначальную гипотезу автора о значимости эффектов среды. Были получены статистически значимые оценки эндогенных эффектов сообучения, то есть эффектов влияния средней успеваемости в референтной группе на результаты учащегося.
Для решения проблемы эндогенности при изучении эффектов среды в образовании предлагаются различные методы, в том числе более сложные спецификации моделей, включение дополнительных инструментов и фиксированных эффектов, а также использование таких референтных групп, которые были сформированы эндогенно.
Трудности, возникающие при исследовании эффектов сообучения, связаны, с одной стороны, с методологией сетевого анализа, а с другой — с особенностями эмпирических данных, усложняющих эконометрическое моделирование.
Модели, оценивающие эффекты дообучения
Модель линейная в средних значениях
Один из распространенных методов исследования эффектов сообучения в академической среде связан с оценкой модели линейной в средних значениях.
В данной модели все переменные измеряются в отклонениях от средних значений в выборке. Доступность и простота интерпретации результатов данной модели сделали ее весьма привлекательной для исследователей. Однако существующие очевидные минусы модели неоднократно подчеркивались исследователями, пытающимися использовать спецификации данной модели.
В исследованиях отмечается, что возможна нелинейность по среднему эффекта сообучения. Другими словами, влияние окружающей среды может быть разным для разных студентов. Например, в работе Б. Сасердот [10] эмпирически доказано, что для студентов с высоким средним баллом эффект сообучения сильнее, чем для остальных студентов, то есть присутствие в группе студента с хорошей успеваемостью в большей степени повлияет на успеваемость студентов с высокими баллами, чем на успеваемость отстающих одногруппников.
Данная модель в своей стандартной спецификации не решает проблему эндо-генности, что серьезно влияет на значимость полученных результатов. Однако исследователи пытаются расширить модель таким образом, чтобы нивелировать эндогенность. Например, в работе Г. Им-бенс и П. Голдсмит-Пинкам [6] для анализа используется спецификация модели линейной в средних Мапвк^ре, которая позволяет выделить эндогенный и экзогенный факторы сообучения. Под эндогенным эффектом в данной работе понимается среднее изменение академических результатов индивида при прямом изменении успеваемости друзей этого индивида. Экзогенный эффект трактуется как причинно-следственный эффект
изменения характеристик сети. В результате тестирования модели были получены статистически значимые эффекты среды.
Стохастические агент-ориентированные модели
Группа стохастических моделей, основанных на поведении агента, относится к типу динамических моделей и позволяет исследовать влияние структурных изменений в сети на результаты действий отдельных акторов. Общие положения модели подробно описаны в работе Т. Снай-дера и соавторов [11]. Фундаментальной предпосылкой является предположение о динамичности связей внутри сети, то есть отношения, устанавливаемые между агентами, могут изменяться с течением времени. Агенты в сети могут контролировать свои связи и образовывать их в зависимости от собственных характеристик и характеристик других участников сети. При этом изменение связей происходит независимо, и в каждый момент времени только один случайный участник сети может изменить только одну связь. Частота изменения связей зависит от индивидуальных характеристик отдельных агентов в сети.
Применение стохастической агент-ориентированной модели для оценки эффектов сообучения предложено в исследовании А. Ломи и соавторов [7]. В данной спецификации модели анализируется изменение социальных взаимоотношений и индивидуальных результатов в зависимости от поведения участников сети в заданный период времени. Изменения в сети определяются двумя взаимозависимыми процессами. «Процесс отбора» — структурные изменения сети (возникновение и распад связей) — может возникать в результате индивидуальных действий участников сети. Второй процесс — изменение результатов отдельных участников сети, на него влияет качество ре-
В исследованиях отмечается, что возможна нелинейность по среднему эффекта сообучения.
ферентной группы. Авторы предлагают использовать две целевые функции, которые определяют вероятность протекания данных процессов: поведенческую и сетевую. Тестирование данной модели на эмпирических данных подтвердило гипотезу о существовании эффектов сообуче-ния в студенческих группах. При этом отмечается симметричность данного эффекта, академические результаты учащегося, как правило, становятся похожими на средний результат в референтной группе. Авторы отмечают, что данные выводы характерны как для дружеских сетей студентов, так и для сетей помощников по учебе. Также на успеваемость влияет популярность студента в сети помощников по учебе: чем более популярен студент в сообществе, тем выше его успеваемость. В то же время популярность в дружеской сети не имеет статистически значимого влияния на успеваемость студентов.
Рассматриваемая группа моделей позволяет одновременно моделировать формирование социальной сети и оценивать эффекты среды. Стохастическая аген-то-ориентированная модель объединяет случайную сетевую модель и модель поведения, что позволяет отделить эффект отбора референтной группы от эффекта сообучения. Наряду с очевидными преимуществами существуют и недостатки данной модели. Во-первых, значительные ограничения накладывает предпосылка модели, согласно которой в каждый момент времени в сети может измениться только одна связь. Во-вторых, как отмечают исследователи, данная модель достаточно сложная с точки зрения оценки параметров.
Сетевые характеристики
Как отмечалось ранее, часто в качестве референтной группы, влияющей на успеваемость и поведение студента, выступают его друзья. В таком случае од-
Успеваемость друзей или студентов, с которыми индивид имеет прямые связи, значимо влияет на успеваемость студента.
ним из распространенных сетевых факторов, определяющих эффекты сообуче-ния, является степень как входящая, так и исходящая. Для студенческих социальных сетей степень есть не что иное, как число друзей для каждого студента. Так, в частности, данный параметр учитывался при оценке эффектов сообучения в докладе «Прогнозирование экзаменационных оценок студентов с помощью анализа социальных сетей» [5]. Авторы получили статистически значимые оценки влияния сетевых эффектов сообучения на академические результаты.
В работе Дж. Тарун и Н. Лангер [12] анализируется влияние эффектов сообу-чения на успеваемость студентов бизнес-школы. Помимо традиционных детерминантов успеваемости, рассматриваются факторы, связанные со структурой сети, в частности центральность по степени и центральность по близости. Согласно результатам, влияние центральности по степени на средний балл незначительное, то есть число связей или число друзей не может быть предикатором академической успеваемости. В то же время успеваемость друзей или студентов, с которыми индивид имеет прямые связи, значимо влияет на успеваемость студента (эффект составляет 25 % от эффекта от собственных возможностей). «Важно не то, кого ты знаешь, а что знают они». Находятся свидетельства в пользу модели соавторов (co-author model), в которой говорится, что чем больше связей имеет данный индивид, тем меньше ценность таких связей и их рост ведет к снижению продуктивности.
Значимое статистическое влияние сетевых характеристик на успеваемость студентов в группе было получено в работе «Эффекты среды и социальные сети в образовании» [4]. Авторы создали теоретическую модель, в которой структура социальной сети, в частности позиция индивида в сети и гетерогенные идиосинкразические особенности сети, является основными объясняющими переменными
поведения агента. Тестируя модель на эмпирических данных, авторы попытались ответить на вопрос, влияют ли (и в какой степени) гетерогенные характеристики сети и позиция студента в ней на его академическую успеваемость. Полученные результаты свидетельствуют о прямом, статистически значимом влиянии показателя положения учащегося в академической сети на его результаты в учебе.
Существование эффектов сообучения подкрепляется многочисленными исследованиями в области социологии и экономики образования. Данные эффекты могут носить разный характер. Эффекты сообучения могут быть как положительными в случае, когда средний балл в референтной группе улучшает результаты отстающего студента, так и отрицательными, когда отличники начинают учиться хуже под влиянием средней успеваемости в группе. Анализируя литературу, можно увидеть, что эффекты среды в образовании могут быть симметричными, то есть одинаково влиять на всех участников сети, и несимметричными — когда степень влияния результативности референтной группы варьируется в зависимости от личностных и соци-
ально-демографических характеристик учащегося.
Применение методов сетевого анализа позволяет выявить новые детерминанты успеваемости учащихся. Анализ литературы показал значимость таких сетевых характеристик, как центральность по близости и степени, то есть по числу входящих и исходящих связей. Отмечается, что популярность студента в сети учащихся является хорошим предика-тором его успеваемости. Таким образом, при анализе эффектов сообучения и успеваемости студентов подчеркивается важность учета структурных особенностей сети учащихся и индивидуальных сетевых характеристик.
Богатство литературы по вопросу эффектов сообучения подтверждает актуальность данного направления в исследованиях по социологии и экономике образования. Использование инструментов анализа социальных сетей позволяет значительно расширить предположения о природе поведения учащихся, в частности выявить новые детерминанты академической успеваемости.
Популярность студента в сети учащихся является хорошим преди-катором его успеваемости.
ЛИТЕРАТУРА _
1. Валеева, Д. Р. Связи дружбы и помощи при обучении в университете / Д. Р. Валеева, О. В. Польдин, М. М. Юдкевич // Вопросы образования. — 2013. — № 4. — С. 70—81.
2. Польдин, О. В. Как социальные связи студентов обеспечивают эффекты сообучения / О. В. Польдин [и др.] //XIV Апрельская международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества : в 4 кн. Кн. 4 / отв. ред. Е. Г. Ясин. — М. : ИД НИУ ВШЭ, 2014. — С. 575—585.
3. Arcidiacono, P. Estimating Spillovers in the Classroom with Panel Data / P. Arcidiacono et al. // Working Paper, Duke University, 2009.
4. Calvy-Armengol, A. Peer Effects and Social Networks in Education / A. Ca^-Armengol, E. Patacchini, Y. Zenou // Review of Economic Studies. — 2009. — Vol. 76. — P. 1239—1267.
5. Fire, M. Predicting Student Exam's Scores by Analyzing Social Network Data / M. Fire, G. Katz et al. // Active Media Technology : 8th International Conference AMT 2012, Proceedings. — P. 584—595.
6. Imbens, G. Social Networks and the Identification of Peer Effects / G. Imbens, P. Goldsmith-Pinkham. — Submitted, 2011.
7. Lomi, A. Why are some more peer than others? Evidence from a longitudinal study of social networks and individual academic performance / A. Lomi, T. Snijders et al. // Social Science Research. — 2011. — Vol. 40. — P. 1506—1520.
8. Melo, D. J. Peer Effects Identified Through Social Networks: Evidence from Uruguayan Schools / D. J. Melo // Working Paper, Banco de Mexico, 2014.
9. Mihaly, K. Do More Friends Mean Better Grades? Student Popularity and Academic Achievement / K. Mihaly // RAND Working Paper. — 2009. — № 678.
10. Sacerdote, B. Peer effects with random assignment: Results for Dartmouth roommates / B. Sacerdote // The Quarterly Journal of Economics. — 2001. — Vol. 116. — № 2. — P. 681—704.
11. Snijders, T. Introduction to stochastic actor-based models for network dynamic / T. Snijders, G. Bunt, C. Steglich // Social Networks. — 2010. — Vol. 32.— P. 44—60.
12. Tarun, J. Does Who You Know Matter? Unraveling the Influence of Student Networks on Academic Performance / J. Tarun, N. Langer // Working Paper // URL: http://ssrn.com/abstract= 2425477.
13. Tarun, J. The impact of study groups and roommates on academic performance / J. Tarun, K. Mudit // Indian School of Business Working Paper // URL: http://papers.ssrn.com/sol3/ papers. cfm ? abs tract_id=214722 5.
РАЗВИТИЕ СОЦИАЛЬНОГО ИНТЕЛЛЕКТА В УСЛОВИЯХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СРЕДЫ ВУЗА
В статье рассматриваются результаты развития социального интеллекта у студентов в условиях вуза через поэтапную реализацию авторской программы. Программа включает целевой, содержательный, практический и результативный компоненты, а также коммуникативный, поведенческий, когнитивный, волевой, рефлексивно-перцептивный, эмоциональный и ценностный модули.
This paper analyses the results of the development of students' social intelligence in terms of higher education institution through the stage-by-stage implementation of the author's program. The program includes target, substantial, practical and productive components, and also communicative, behavioural, cognitive, strong-willed, reflexive and perceptual, emotional and valuable modules.
А. А. ВОЛКОВА,
аспирант НГПУ им. К. Минина
valla13@mail.ru
Л. Э. СЕМЕНОВА, доктор психологических наук, профессор кафедры классической и практической психологии НГПУ им. К. Минина verunechka 08 @ list. ru
