Pull to refresh

Comments 31

Вопрос автору: каким инструментом анализ проводился?
iPython с библиотеками Pandas, Seaborn и Matplotlib
Работа отличная, сами экзамены вызывают вопросы.
Очень странное предположение о связи между качеством образования и близостью к центру.
Интересно было бы, конечно, увидеть и данные с учетом того, какие школы являются школами с углубленным изучением предметов, но, похоже, такого списка в ясном виде просто не существует. В Википедии есть список московских школ, но он мало что проясняет — скажем, являются ли таковыми все лицеи, неизвестно.
Очень странное предположение о связи между качеством образования и близостью к центру.

Видимо это в некотором смысле калька с благополучных районов в США. В США действительно существует корреляция между уровнем школ и стоимостью на жилье. Хотя это не всегда работает хорошо в городах к примеру в Сан Франциско очень тяжелое положение со школами, а цены на жилье одни из самых дорогих в мире. Москва собственно не исключение, что данное исследование и подтверждает.
Смотрю на графики, и вижу подтверждение. У школ за 25-30 км по большинству предметов результаты более чем скромны. То есть они все «не очень».

А школ ближе к центру очень сильно варьируется уровень. Есть как хорошие, так и плохие.
Возможно, стоит рассмотреть предположение о связи между качеством образования и расстоянием школ ло ближайших университетов. Не знаю точно, как сформулировать, но есть в москве кластеры школ, которые возле университетов находятся. Да и сами унивеситеты собираются в кластеры, например, на юго-западе Москвы или северо-востоке.
Была такая идея, но это сложновато в реализации и графики сложно интерпретировать
А у меня когда-то в руках оказались данные об успеваемости учащихся одного лицея. Я вычислял средний бал учащегося и сортировал учащихся по этому балу. Не удержался и построил график (по х — учащийся, по у — его средний бал; точные данные утрачены, прилагаю примерный рисунок). Ожидалось что получится плавная кривая, где сначала идёт достаточно большое количество троечников, потом немного хорошистов, а затем пара человек отличников. Оказалось что в пределах одного класса наблюдается отклонение от плавной кривой, которое очевидно связано с тем, что формируются группы учащихся, в пределах которых более сильные стараются подтянуть коллег.
image
Баллы по ЕГЭ по гуманитарным предметам выше, чем по техническим

А можете прояснить, какие предметы из тех, что есть у вас в списке вы считаете техническими?
Мне на ум приходит только информатика, да и то, с большой натяжкой.
С математикой весьма дискуссионный вопрос.
Но вот физика это определённо естественно-научная дисциплина.
А можно ли добавить статистику по СУНЦ МГУ или школа-интернат Колмогорова?
Хочется проверить эти данные с данными ручной статистики в самой школе.
У нас проблемы со школой Колмогорова. В данных Минобра её нет, видимо, потому что в школе занимаются только 10-11 классы. Данных по ЕГЭ нет, потому что не нашли публичный доклад. Распределение по ВУЗам кривое, потому что из школы, видимо, часто идут в МГУ, а МГУ мы выкидываем. При этом понятно, что школа крутая. Может быть, вы нам просто сами пришлёте данные по ЕГЭ и ВУЗам на ak@obr.msk.ru?
Спасибо!
Закину на почту ответственным людям, может разродятся;)
Ваша гипотеза о физике и информатике не совсем верна. Оба предмета (как и многие другие) были достаточно сильно реструктурированы (убраны задания с выбором ответа, многие задания были удалены, какие-то добавлены, какие-то изменены). Балл по физике вышел чуть выше потому что у учителей (во всяком случае в нашем случае) откуда-то были сведения о примерных заданиях (ездили они на какие-то московские конференции), следовательно лично мой класс был заранее подготовлен к определенным типам заданий. По информатике такого не было, готовились все по сути к ЕГЭ 2014 в итоге на экзамене многие были удивлены, что в жизни заданий подобного типа не решали. Кстати списываний в моем регионе я не видел, всё ОЧЕНЬ строго.

В целом в ЕГЭ есть положительные тенденции, но он до сих пор очень далек от идеала.
Соточку из математики сейчас реально выбить? Или там совсем вундеркиндом надо быть?
Скажу честно, я почти не готовился целенаправленно, то есть просто учился в достаточно сильной школе на четверки и всё – 76 баллов по математике (или 78 у меня, подзабыл уже :) ). Первая часть идеальная, во второй пару заданий угробил глупыми ошибками (например забыл минус в ответе). То есть сотка вполне реальна, у меня в классе на 90+ писали. Главное уметь решать задачу по геометрии планиметрическую и последнюю задачу начального олимпиадного уровня.
понятно. Примерно так и было. Спасибо.
Видел какие-то пробные задания 2015го года — сотку реально выбить, но нужно ОЧЕНЬ аккуратно всё решить. Геометрия довольно зубодробительная, как мне показалось.
Так Вы без сырцов, только по среднему баллу ориентируетесь?
Бесполезная это работа, простите — среднее по больнице использовать как показатель.
В тестировании знаний (уж я то знаю, сам обрабатывал) гораздо важнее «дисперсию» знать. А лучше несколько значений процентилей.
Хотя самые классные результаты — это корреляции всех-со-всеми — тот самый факторный анализ.
Простите, но данные действительно «строго конфиденциальны».
Хотите пример интересной картинки? (данные староваты, правда)
image
Это усреднённые" характеристические кривые первых, вторых и третьих экспертов. Видите разницу? Кто в теме — поймёт.
И как можно это знание использовать — тоже.
Об идеальных данных можно долго мечтать. Но все работают с тем, что есть.
Если задача анализа как-то сравнить школы, то среднее — вполне годная характеристика. Конечно, можно желать большего, но где ж его взять?
Я в Самаре, у нас данные среднего ЕГЭ и ГИА по всем школам Самарской области доступны в местном Центре развития образования. Сырья, к сожалению, не дают, хотя в обезличенном виде, с привязкой только к школе, думаю, могли бы — не вижу, чьи тут могут быть быть задеты интересы. Сам ЦРО на базе сырья делает анализ по городам и селам области, бьет на мальчиков-девочек по всем предметам — достаточно познавательно, хотя можно сделать гораздо больше.
Ну а мы на базе этих данных и данных из отчетов школ с bus.gov.ru делали корреляцию с внебюджетным доходом школ. Плюс добавляли руками стобалльников. Получилась достаточно четкая картина — стобалльники есть только в школах с достаточно высоким внебюджетным доходом; общий результат ЕГЭ в этих школах выше, чем в более бедных. В школах с нулевым внебюджетом — ну, например, 30-40 математика, то есть ужас.
Черновая визуализация: bl.ocks.org/YuliyaTorgasheva/raw/26069a3e6f42515b8c19
горизонталь — сумма средних ЕГЭ по математике и русскому языку, вертикаль — внебюджет в год на одного ученика
Если захотите такое сделать по московским школам, могу подсказать, где смотреть данные на бус.гов
Московские школы, к сожалению, почти не выкладывают информацию о себе на bus.gov.ru. Скорее всего, это объясняется наличием собственных информационных систем, но закрытых.
А карту успеваемости интересно наложить на карту стоимости жилья в Москве — недавно мелькала диссертация какого-то товарища из вышки с исследованием связи цен на жилье с качеством соседних школ. Вроде он там нашел какие-то закономерности.
Не поделитесь ссылкой?
Я недавно делал исследование о взаимосвязи стоимости жилья и миграционного притока в Москву. Тут можно посмотреть.
Если вкратце, закономерности есть, но эффект не большой.
«Результаты свидетельствуют, что родители готовы
платить на 2,2-2,9 процентов (в среднем на 330 тыс. рублей) больше за
жилье, обеспечивающее их доступом к школе, предоставляющей более
качественные образовательные услуги (на 1 стандартное отклонении или
7 тестовых баллов).»
www.hse.ru/data/2015/05/25/1096966573/dis%20chugunov.pdf
К автору было немало претензий, но сама по себе тема очень интересная и долгоиграющая, также как и анализ данных ЕГЭ.
Спасибо! Интересно.
Но уже из названия видно, что вопросов должно быть много.
Скорее всего, речи о влиянии не идет вообще. Есть корреляция. Причем она, скорее всего, подразумевает зависимость в противоположном направлении. Т.е. в районах с более дорогим жильем селятся люди более высокого социально-экономического уровня, дети которых, в свою очередь, склонны посещать более качественные школы и добиваться высших результатов при тестированиях.
Автор там указывает, не очень понятно на основании чего, что родители именно рассматривают школу как фактор покупки квартиры.
Директора школ в Самаре говорят, что на количество денег и общую успеваемость сильно влияют новые дома вокруг школы. Но при этом даже в Самаре есть такие истории, когда некоторая школа вдруг начинает набирать очки и через 5-15 лет приписанный к ней район действительно становится более престижным. За счет школы или по другим причинам — трудно сказать, потому что везде, кроме совсем выселок, строится новое жилье и инфраструктура. В Москве должно быть много таких историй. Для основательного анализа, наверное, данных по ЕГЭ лет за десять будет достаточно.
Прекрасное описательное исследование. Спасибо!
Было бы любопытно забуриться в тему поглубже.
Вам, вероятно, будет интересно взглянуть на статью, где похожим образом изучается молодежная миграция.
Замятина, Н. (2012). Метод изучения миграций молодежи по данным социальных интернет-сетей: Томский государственный университет как «центр производства и распределения» человеческого капитала (по данным социальной Интернет-сети «ВКонтакте»). Региональные исследования, (2), 15–28. (в открытом доступе статья перепечатана здесь).
Sign up to leave a comment.

Articles

Change theme settings