Измерение уровня развития инфраструктуры сферы образования в субъектах РФ Текст научной статьи по специальности «Науки об образовании»

А. МАСЛАК, профессор, проректор С. ПОЗДНЯКОВ, аспирант А. ДАНИЛОВ, аспирант Славянский-на-Кубани государственный педагогический институт

Постановка задачи

Целью исследования является измерение на линейной шкале (на основе модели Раша) [1] латентной переменной - уровня развития инфраструктуры сферы образования в субъектах Российской Федерации. Отечественный опыт измерения латентных переменных представлен в работах [2-5].

Эти измерения могут быть использованы для сравнения субъектов РФ по уровню развития инфраструктуры сферы образования; мониторинга инфраструктуры сферы образования; оценки эффективности реализации национального проекта «Образование»; установления статистических взаимосвязей между уровнем развития инфраструктуры сферы образования и социально-экономическим положением населения в субъектах.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи.

• Определить, в какой степени совместимы используемые индикаторные переменные, то есть действительно ли все они измеряют одну и ту же латентную переменную - уровень развития инфраструктуры сферы образования, и при необходимости откорректировать набор используемых индикаторных переменных.

• Шкалировать индикаторные переменные на линейной шкале «уровень развития инфраструктуры сферы образования».

• Измерить уровень развития инфраструктуры сферы образования в субъектах.

• Сравнить субъекты Российской Федерации на основе измеренной латентной переменной - уровня развития инфраструктуры сферы образования.

Рассматриваемая латентная переменная определяется операционально, т.е. через набор индикаторных переменных. Послед-

Измерение уровня развития инфраструктуры сферы образования в субъектах РФ1

ние являются различными аспектами уровня развития инфраструктуры сферы образования.

Индикаторные переменные

Используемый набор индикаторных переменных предложен в работе [6]. Эти индикаторные переменные с направлением их влияния представлены в табл. 1.

Для анализа были взяты значения индикаторных переменных за 2004 г. [2].

Процедура измерения на линейной шкале уровня развития инфраструктуры сферы образования

Обработка данных проводилась с помощью диалоговой системы RUMM [7]. Процедура измерения латентной переменной включает следующие этапы: оценка адекватности данных модели измерения; оценка качества набора индикаторных переменных как измерительного инструмента; оценка значения латентной переменной для измеряемых объектов.

Оценка адекватности собранных данных осуществлялась на основе критерия Хи-квадрат. Значение статистики Хи-квадрат оказалось равным 55,0 при числе степеней свободы 40. Эмпирический уровень значимости равен 0,05, что свидетельствует о пригодности данных для измерения.

Характеристика набора индикаторных переменных

Основные характеристики индикаторных переменных, используемых для изме-

1 Поддержано грантом РФФИ 05-06-80110 «Разработка методики измерения на интервальной шкале латентных переменных в социально-экономических системах (2005-2007гг.)».

Таблица 1

Индикаторные показатели для измерения латентной переменной «уровень развития инфраструктуры сферы образования»

№ п/п Направление влияния Индикаторная переменная

ІІ - Степень износа основных фондов отрасли «Образование»

І2 + Обеспеченность детей дошкольного возраста местами в дошкольных образовательных учреждениях (количество мест на 1000 детей)

І3 - Удельный вес дошкольных образовательных учреждений, находящихся в аварийном состоянии, в общем их числе

І4 - Удельный вес дошкольных образовательных учреждений, требующих капитального ремонта, в общем их числе

І5 + Удельный вес дошкольных образовательных учреждений, имеющих все виды благоустройства, в общем их числе

І6 + Число персональных компьютеров в расчете на 100 учащихся государственных и муниципальных дневных средних (полных) общеобразовательных учреждений

І7 - Удельный вес государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений, находящихся в аварийном состоянии, в общем их числе

і8 - Удельный вес государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений, требующих капитального ремонта, в общем их числе

і9 + Удельный вес государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений, имеющих все виды благоустройства, в общем их числе

ІІ0 + Удельный вес государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений, имеющих библиотеку, в общем их числе

ІІ1 + Учебная площадь государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений в расчете на одного учащегося

ІІ2 + Удельный вес государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений, имеющих физкультурный зал, в общем их числе

ІІ3 - Удельный вес учащихся государственных и муниципальных дневных общеобразовательных учреждений, занимающихся во вторую и третью смену, в общей их численности

ІІ4 + Учебная и учебно-вспомогательная площадь учебно-лабораторных зданий государственных и муниципальных учреждений среднего профессионального образования в расчете на одного студента

ІІ5 + Отношение числа мест в организациях общественного питания государственных и муниципальных учреждений среднего профессионального образования к числу мест по норме

ІІ6 + Обеспеченность студентов государственных и муниципальных учреждений среднего профессионального образования общежитиями (удельный вес студентов, проживающих в общежитиях, в общей численности студентов, нуждающихся в общежитиях)

ІІ7 + Отношение числа мест в организациях общественного питания государственных и муниципальных учреждений высшего профессионального образования к числу мест по норме

ІІ8 + Число персональных компьютеров в расчете на 100 студентов учреждений высшего профессионального образования

ІІ9 + Обеспеченность студентов государственных и муниципальных учреждений высшего профессионального образования общежитиями (удельный вес студентов, проживающих в общежитиях, в общей численности студентов, нуждающихся в общежитиях)

І20 + Учебная и учебно-вспомогательная площадь учебно-лабораторных зданий государственных и муниципальных учреждений высшего профессионального образования в расчете на одного студента

Знак «+» означает, что чем больше значение индикаторной переменной, тем выше уровень развития инфраструктуры сферы образования. И наоборот, знак «-» означает, что чем больше значение индикаторной переменной, тем ниже уровень развития инфраструктуры сферы образования.

рения уровня развития сферы образования, основных фондов отрасли “Образование”»; приведены в табл. 2. ее значение равно +3,92 логит. Эта индика-

Таблица2

Характеристика индикаторных переменных

Номер индикаторной переменной Значение индикаторной переменной (логиты) Стандартная ошибка (логиты) Значение статистики Хи-квадрат Уровень значимости статистики Хи-квадрат

119 -3,05 0,35 1,98 0,37

116 -2,93 0,29 2,44 0,30

17 -2,48 0,39 3,38 0,18

13 -1,83 0,25 2,70 0,26

18 -1,36 0,21 1,60 0,45

15 -1,35 0,20 0,64 0,72

113 -1,33 0,20 1,96 0,38

110 -1,33 0,22 2,48 0,29

14 -0,77 0,19 4,29 0,12

112 -0,62 0,19 3,72 0,16

19 -0,09 0,18 3,65 0,16

12 0,22 0,35 2,79 0,25

16 0,31 0,19 1,36 0,51

118 0,75 0,23 0,32 0,85

117 1,69 0,21 1,04 0,60

114 1,74 0,20 1,64 0,44

111 1,94 0,30 8,36 0,02

115 2,89 0,43 8,45 0,01

120 3,67 0,61 2,41 0,30

11 3,92 0,23 0,79 0,67

В целях иллюстрации выделим наиболее отличительные индикаторные переменные. Из табл. 2 следует, что наиболее «легкой» индикаторной переменной, характеризующей наименьший уровень развития инфраструктуры сферы образования, является И9 «Обеспеченность студентов государственных и муниципальных учреждений высшего профессионального образования общежитиями ». Значение этой индикаторной переменной на построенной шкале равно -3,05 логит. Эта переменная лучше других дифференцирует субъекты с низким уровнем развития инфраструктуры сферы образования.

Наиболее «трудной » индикаторной переменной, характеризующей самый высокий уровень развития инфраструктуры сферы образования, является И «Степень износа

торная переменная лучше других дифференцирует субъекты с высоким уровнем развития инфраструктуры сферы образования.

Оценка уровня развития инфраструктуры сферы образования в субъектах РФ

Ниже приведены полученные результаты измерений уровня развития инфраструктуры сферы образования в субъектах РФ (табл. 3). Регионы в этой таблице упорядочены по убыванию этой латентной переменной.

Наивысший уровень развития инфраструктуры сферы образования наблюдается в Мурманской области, Ульяновской области, Москве, Санкт-Петербурге, Чукотском автономном округе, Московской области, Вологодской области, Ленинград-

Таблица 3

Уровень развития инфраструктуры сферы образования в субъектах РФ

Субъект РФ Уровень развития инфраструктуры сферы образования (логиты) Стандартная ошибка (логиты)

Мурманская область 1,96 0,54

Ульяновская область 1,44 0,51

г. Москва 1,43 0,52

г. Санкт-Петербург 1,17 0,51

Чукотский автономный округ 1,07 0,59

Московская область 0,93 0,51

Вологодская область 0,93 0,51

Ленинградская область 0,93 0,51

Республика Марий Эл 0,93 0,51

Самарская область 0,93 0,51

Хабаровский край 0,93 0,51

Сахалинская область 0,92 0,51

Корякский автономный округ 0,71 0,58

Белгородская область 0,68 0,50

Приморский край 0,17 0,49

Республика Северная Осетия-Алания 0,15 0,50

Ненецкий автономный округ 0,11 0,51

Костромская область -0,08 0,48

Астраханская область -0,93 0,44

Эвенкийский автономный округ -1,18 0,58

Карачаево-Черкесская Республика -1,29 0,43

Республика Алтай -1,46 0,42

Агинский Бурятский автономный округ -1,46 0,42

Республика Саха (Якутия) -1,46 0,42

Республика Тыва -1,80 0,43

Республика Дагестан -2,54 0,50

Республика Ингушетия -2,59 0,49

Чеченская Республика -5,62 1,31

ской области, Республике Марий Эл, Самарской области, Хабаровском крае и Сахалинской области.

Менее всего инфраструктура сферы образования развита в Чеченской Республике, Республике Ингушетия, Республике Дагестан, Республике Тыва, Республике Алтай, Агинском Бурятском автономном округе, Республике Саха (Якутия), Карачаево-Черкесская Республике, Эвенкийском автономном округе и Астраханской области.

Необходимо подчеркнуть, что латентная переменная «уровень развития инфраструктуры сферы образования » и информативность

индикаторных переменных измеряются на одной и той же линейной шкале (рис. 1).

В верхней части рис. 1 находится гистограмма, показывающая распределение 89 субъектов по уровню развития инфраструктуры сферы образования, в нижней части показано распределение индикаторных переменных на той же самой шкале. Здесь «persons» соответствуют субъектам, а «items» - индикаторным переменным.

Исходя из представленной на этом рисунке информации, можно сделать следующие выводы.

■ Уровень развития инфраструктуры сферы образования субъектов близок к

ш.

Person-ltem Location Distribution

(Grouping Set to Interval Length of 0,25 making 40 Groups)

.PL

IS

...................r 22,5%

No. Mean SB [89] 0,006 1,001

-------------------16,9%

щ.

w71"

4 Location (logits)

0,0%

Рис. 1. Соотношение между уровнем развития инфраструктуры сферы образования в субъектах и индикаторными переменными

нормальному распределению, причем диапазон варьирования субъектов очень велик - 8 логит (от -6 до +2 логит). Это свидетельствует о том, что субъекты РФ сильно различаются по уровню развития сферы образования, т.е. выбранный набор индикаторных переменных является достаточно точным измерительным инструментом.

■ Набор индикаторных переменных распределен по равномерному закону. Индикаторные переменные также варьируются в большом диапазоне - 7 логит (от -3 до +4 логит), что обеспечивает высокую точность измерения на всем диапазоне варьирования латентной переменной.

■ Между двумя этими наборами (субъ-

му уровню развития инфраструктуры сферы образования субъектов.

Сравнение федеральных округов по уровню развития инфраструктуры сферы образования

Уровень развития инфраструктуры сферы образования в округах определяется на основе уровней развития инфраструктуры сферы образования в субъектах, входящих в округа.

В качестве метода статистической обработки выбран дисперсионный анализ [8, 9], его результаты представлены в табл. 4.

В табл. 5 представлены средние значе-

Таблица 4

Дисперсионный анализ уровня развития инфраструктуры сферы образования в зависимости от округа

Источник дисперсии Сумма квадратов Степени свободы Средний квадрат Fэксп аэксп

Округ 31,202 6 5,200 7,48 <0,001

Ошибка 56,895 82 0,695

Всего 88,187 88

ектами и индикаторными переменными) практически нет смещения: различие между соответствующими средними равно

0,006 логит. Это означает, что выбранный набор индикаторов соответствует средне-

ния (точечные оценки и доверительные интервалы) уровня развития инфраструктуры сферы образования в округах.

Вместо парного сравнения округов, что неудобно для интерпретации, в табл. 6 по-

Таблица 5

Средние значения уровня развития инфраструктуры сферы образования в зависимости от округа

Округ Уровень развития инф раструктуры сферы образования (логиты) Объем выборки Стандартная ошибка (логиты) 95% доверительный интервал

Нижняя граница Верхняя граница

1. Центральный федеральный округ 0,304 18 0,196 -0,086 0,695

2. Северо-Западный федеральный округ 0,665 11 0,251 0,165 1,165

3. Южный федеральный округ -1,164 13 0,231 -1,624 -0,704

4. Приволжский федеральный округ 0,289 15 0,215 -0,139 0,717

5. Уральский федеральный округ 0,257 6 0,340 -0,420 0,934

6. Сибирский федеральный округ -0,465 16 0,208 -0,879 -0,050

7. Дальневосточный федеральный округ 0,443 10 0,264 -0,082 0,967

казано разбиение округов на группы, в которых округа статистически значимо не отличаются друг от друга по измеряемой латентной переменной.

Из табл. 6 видно, что по уровню разви-

Центральный, Дальневосточный и СевероЗападный - с высоким уровнем развития инфраструктуры сферы образования. Между этими двумя округами также нет статистически значимых различий.

Таблица 6

Группы округов в зависимости от уровня развития инфраструктуры сферы образования

Округа Число Группы округов

субъектов 1 2

3. Южный федеральный округ 13 -1,164

6. Сибирский федеральный округ 16 -0,465

5. Уральский федеральный округ 6 0,257

4. Приволжский федеральный округ 15 0,289

1. Центральный федеральный округ 18 0,304

7. Дальневосточный федеральный округ 10 0,443

2. Северо-Западный федеральный округ 11 0,665

тия инфраструктуры сферы образования округа разделились на две непересекающи-еся группы.

В первую группу входят два округа с низким уровнем развития сферы образования - это Южный и Сибирский федеральные округа. Между этими двумя округами нет статистически значимых различий.

Вторая группа включает пять федеральных округов: Уральский, Приволжский,

Выводы

1. Представлены результаты измерения на линейной шкале латентной переменной «уровень развития инфраструктуры сферы образования» субъектов РФ за 2004 г. Необходимо подчеркнуть, что этот интегральный показатель (латентная переменная) определяется операционально, на основе набора индикаторных переменных.

2. Проведенная процедура измерения показала совместимость выбранных индикаторов, используемых для операционального определения латентной переменной «уровень развития инфраструктуры сферы образования» в субъектах РФ.

3. Трудность индикаторных переменных, выбранных для операционального определения латентной переменной, в целом соответствует среднему уровню развития инфраструктуры сферы образования в субъектах РФ.

4. Процедура измерения обладает высокой разрешающей способностью. Оказалось, что субъекты очень сильно различаются по уровню развития инфраструктуры сферы образования. Кроме того, существуют значимые различия и между округами.

5. В целом показана возможность измерения на линейной шкале такой актуальной латентной переменной, как уровень развития инфраструктуры сферы образования, что важно для оценки эффективности реализации национального проекта «Образование».

6. Предложенная методика измерения латентной переменной на основе модели Раша может быть использована также для мониторинга уровня развития инфраструктуры сферы образования. Это обусловле-

И. ЛЕУШИНА, доцент Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева А. ШАМОВ, профессор Нижегородский государственный лингвистический университет им. Н.А. Добролюбова

Современный рынок труда предъявляет весьма жесткие требования к выпускникам технических вузов, желающим занять достойное место в социальной и технократической иерархии российского общества.

но тем, что латентная переменная измеряется на линейной шкале.

Литература

1. Rasch G. Probabilistic models for some intelligence

and attainment tests. - Chicago, 1980.

2. Анисимова Т.С. Измерение латентных пе-

ременных в образовании. - М., 2004.

3. Маслак А.А. Измерение латентных пере-

менных в социально-экономических системах. - Славянск-на-Кубани, 2006.

4. Маслак А.А., Анисимова Т.С. Измерение

качества высшего образования в странах мира // Педагогическая диагностика. -

2004. - № 1.

5. Maslak A.A., Karabatsos G., Anisimova T.S.,

Osipov S.A. Measuring and Comparing Higher Education Quality between Countries Worldwide // Journal of Applied Measurement. -

2005. - Vol. 6. - № 4.

6. Гохберг Л.М., Забатурина И.Ю., Ковалева

Н.В., Кузнецова В.И., Нечаева Е.Г., Озерова О.К. Рейтинг субъектов Российской Федерации по показателям развития образования // Тематическое приложение к журналу «Вестник образования ». - 2006. - № 1.

7. Getting Started RUMM 2010. Rasch Unidimen-

sional Measurement Models/ - Pert: RUMM Laboratory Ltd, 2001.

8. Маркова Е.В., Маслак А.А. Рандомизация

и статистический вывод. - М., 1986.

9. Маслак А.А. Основы планирования и ана-

лиза сравнительного эксперимента в педагогике и психологии. - Курск, 1998.

В условиях оживившихся контактов отечественных промышленников и предпринимателей с зарубежными партнерами работодатель предпочитает выпускников с хорошей языковой подготовкой, которые ори-

Лингвопрофессиональная подготовка технических специалистов