Технологические возможности статистических индикаторов сопровождения образовательной политики России
Аннотация
Реализация проектов и программ в области образовательной политики требует эффективного сопровождения посредством технологий анализа и мониторинга системы образования, что требует формирования системы регулярного наблюдения за процессами развития образования с применением статистических индикаторов и использования их в процессе принятия и поддержки управленческих решений. Недостаточность применения статистических методов при оценке образовательного неравенства акцентирует внимание на наличии потенциала для развития экономики образования посредством включения в ее методологическую область точных, эконометрически обоснованных подходов измерения уровня неравенства, наблюдаемого в распределении человеческого капитала. В связи с вышесказанным в данной статье авторы ставят целью сформировать методологический подход к анализу образовательного неравенства через призму прикладного экономического анализа на основе микроданных статистических обследований и мониторингов для их эффективного включения в образовательную политику. Важную роль в этом контексте играет агенда четвертой цели в области устойчивого развития, утверждающей равное и качественное образование для всех. Авторы идентифицируют ключевые области образовательного неравенства в контексте российской системы образования, а также предлагают методики расчета статистических индикаторов для их измерения. Методики расчета приведены для дошкольного образования, высшего образования, а также в части расчета статистических индикаторов по обучению, успеваемости, навыкам и поддержки групп риска и уязвимых групп. Дальнейшие исследования с учетом предложенных методик должны способствовать приращению нового научного знания для эффективного научного сопровождения образовательной политики. Предложенный в статье подход позволит организовать систему научно-исследовательского лонгитюдного сопровождения процессов, происходящих на всех уровнях образования в части регулярности наблюдений и аналитики системы индикаторов по сформированной методике для поддержки принятия управленческих решений в развитии образовательной политики России.
Об авторах
К. А. АванесянРоссия
Карен Алексеевич Аванесян, ведущий научный сотрудник Академии психологии и педагогики, кандидат социологических наук
ул. Б. Садовая, 105/42, г. Ростов-на-Дону, 344006
М. А. Боровская
Россия
Марина Александровна Боровская, президент, доктор экономических наук, профессор
ул. Б. Садовая, 105/42, г. Ростов-на-Дону, 344006
М. А. Масыч
Россия
Марина Анатольевна Масыч, ведущий научный сотрудник Центра научных исследований «Инструментальные, математические и интеллектуальные средства в экономике», кандидат экономических наук, доцент
ул. Б. Садовая, 105/42, г. Ростов-на-Дону, 344006
С. А. Кочкин
Россия
Сергей Алексеевич Кочкин, доцент кафедры высшей математики, кандидат физико-математических наук
набережная Северной Двины, 17, г. Архангельск, 163002
Список литературы
1. Schulz T. Investment in Human Capital // American Economic Review. 1961. Vol. 51 (1). P. 1–17.
2. Becker G.S. Investment in Human Capital: A Theoretical Analysis // Journal of Political Economy. 1962. Vol. 70 (5). P. 9–49.
3. Heckman J. The Economics of Inequality: The Value of Early Childhood Education // American Educator. 2011. Vol. 35 (1). P. 31–35, 47.
4. Elango S., García J.L., Heckman J.J., Hojman A. Early Childhood Education [Electronic resource]. URL: https://www.nber.org/papers/w21766.
5. Thomas V., Wang Y., Fan X. Measuring education inequality - Gini coefficients of education (English) [Electronic resource]. URL: https://documents.worldbank.org/en/publication/documents-reports/documentdetail/361761468761690314/measuring-education-inequality-gini-coefficients-of-education.
6. Bennett D. Educational Inequality in the United States: Methodology and Historical Estimates of Education Gini Coefficients [Electronic resource]. URL: https://ssrn.com/abstract=2134646.
7. Bruckauf Z., Chzhen Y. Education for All? Measuring inequality of educational outcomes among 15-year-olds across 39 industrialized nations [Electronic resource]. URL: https://www.unicefirc.org/publications/pdf/IWP_2016_08.pdf.
8. https://www.un.org/sustainabledevelopment/ru/education/.
9. http://tcg.uis.unesco.org/wp-content/uploads/sites/4/2020/04/Official-list-of-all-SDG-4-Indications-April-2020.pdf.
10. https://gks.ru/bgd/regl/b20_102/Main.html.
11. https://www.gks.ru/free_doc/new_site/KOUZ/survey0/index.html.
12. https://www.hse.ru/rlms
13. https://www.oecd.org/pisa/
14. https://timssandpirls.bc.edu/
15. http://uis.unesco.org/
16. https://data.unicef.org/wp-content/uploads/2021/03/Job-MICS-Guidebook.pdf.
17. Хекман Дж. Равные условия для всех детей. Стратегия, которая работает. М.: МГУ, 2019. 88 с.
18. Muroga A., Zaw H.T., Mizunoya S., Lin H., Brossard M., Reuge N. COVID-19: A Reason to Double Down on Investments in Pre-primary Education [Electronic resource]. URL: https://www.unicef-irc.org/publications/1137-covid-19-a-reason-to-double-down-on-investments-in-pre-primaryeducation.html.
19. http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_140174/.
20. https://www.oecd.org/skills/piaac/.
21. https://www.gks.ru/sdg/national.
Рецензия
Для цитирования:
Аванесян К.А., Боровская М.А., Масыч М.А., Кочкин С.А. Технологические возможности статистических индикаторов сопровождения образовательной политики России. Новые технологии / New technologies. 2021;17(1):94-104. https://doi.org/10.47370/2072-0920-2021-17-1-94-104
For citation:
Avanesyan K.A., Borovskaya M.A., Masych M.A., Kochkin S.A. Technological capabilities of statistical indicators to support the educational policy of Russia. New Technologies. 2021;17(1):94-104. (In Russ.) https://doi.org/10.47370/2072-0920-2021-17-1-94-104