Глава 1 Сила примера
Научные данные и личный опыт. 100 миллионов специалистов
Хирому Нисиути – автор бестселлера «Статистика – сильнейшая из наук»(4) в начале своей книги пишет:
«Как ни удивительно, в области образования даже неспециалисты стремятся высказать свое мнение».
Поскольку в Японии все граждане так или иначе чему-то учились, у многих есть представление о том, что такое образование. Можно сказать, что в нашей стране «сто миллионов специалистов по образованию».
Нет никаких гарантий, что мы, подражая другим, добьемся таких же успехов со своими детьми.
Хирому Нисиути добавляет:
«Ответ на вопрос, как учить, зависит от индивидуальных особенностей обучаемого, его способностей, окружения и многих других факторов. ‹…›. Когда человек заболевает, ему не приходит в голову идти за советом к долгожителям. Но если речь заходит об успехах ребенка в школе, родители покупают дневники какой-нибудь мамочки, которая сумела отправить своих детей в университет. И это в порядке вещей».
Меня поразила точность такой аналогии. То, от чего предостерегает нас специалист по статистике, – один пример из множества, но он рисует общую картину.
Я не хочу сказать, что желание узнать, как кто-то преуспел в воспитании ребенка, – это плохо. Но нет никаких гарантий, что мы, подражая другим, добьемся таких же успехов со своими детьми.
Средний доход в семьях студентов Токийского университета
В историях успешных мам обычно не упоминаются факторы, которые оказывают самое решающее влияние на учебу ребенка (что подтверждено многочисленными научными исследованиям). Я имею в виду доход и образование родителей.
Согласно японским исследованиям, успехов в учебе добиваются прежде всего дети из образованных и обеспеченных семей(5).
Проведенное в 2012 году «Статистическое исследование жизни студентов» показывает, что средний годовой доход семьи студента составляет примерно десять миллионов иен[1], а количество студентов с семейным доходом более девяти с половиной миллионов – 57 %.
Сравним эти цифры с «Исследованием уровня зарплат населения» от 2012 года. Средняя зарплата служащего составляет четыре миллиона восемьдесят тысяч иен. В «Исследовании расходов и доходов семей» средний доход семей с двумя и более работающими – шесть миллионов двести тридцать тысяч иен в год. Как нетрудно заметить, доходы родителей студентов Токийского университета гораздо выше среднего.
Редко бывает, чтобы все дети в семье поступили в Токийский университет. Но именно этим исключительным случаям уделяется неоправданно много внимания.
Успех конкретного человека очень сложно превратить в массовую тенденцию, и еще сложнее, если этот успех является исключением из правила. Веря в такие истории и следуя их схемам, вы рискуете навредить своему ребенку.
Как ученый я не могу полагаться на опыт отдельного человека. Мне нужна закономерность, которую можно вывести только из большого объема индивидуальных историй.
Какая формулировка 111 раз повторена в американском законе?
Если посмотреть протоколы заседаний Совета по экономической и финансово-бюджетной политике, то стоит зайти речи об образовании, как министры начинают выдвигать предложения, добавляя: «По моему опыту…»
Можно ли представить себе, чтобы министр образования делал замечания о финансовой или экономической политике, апеллируя к своему опыту?
К сожалению, в Японии пока не приживается идея необходимости научных доказательств для образовательной политики.
А вот в США об этом задумались уже в начале нулевых годов. Когда я училась в докторантуре Колумбийского университета, в сфере американского образования произошли серьезные изменения.
Поворотным моментом стало принятие в 2001 году закона No Child Left Behind («Ни одного отстающего ребенка»).
В этом законодательном акте 111 раз повторяется формулировка – «основываясь на научных данных»!
Вслед за ним в 2002 году был принят Закон о реформе в образовании и науке (Education Science Reform Act). Теперь местные органы власти и учебные комитеты, чтобы получить финансирование из бюджета, должны были обосновать эффективность своей образовательной политики научными данными. Неудивительно, что научные методы изучения образовательных программ стали очень популярны. Полученные результаты вскоре отразились на общей государственной стратегии, которая обрела характер Evidence Policy («Политика, основанная на фактах»).
Политика, основанная на научных данных, – это попытка с помощью науки понять, как вырастить успешных детей. Какую же роль здесь играют экономисты?
О чем говорят экономисты
Экономисты не оперируют понятиями вроде «глаза детей горят от восторга» или «в школе царит оживленная атмосфера». Мы также не можем опираться на анкеты, в которых сами школьники пишут, нравится ли им учиться. Выводы можно делать только на основании объективных данных. То есть ответ на вопрос «Какое образование помогает вырастить успешных детей?» необходимо представить в виде цифр.
Часто говорят, что результаты обучения не измеряются цифрами. С этим я не могу согласиться. Мы ведь можем с помощью цифр объяснять эффективность мер в других областях – например, в отношении глобального потепления или строительства высокоскоростных автомагистралей. Без объяснений эти меры непонятны гражданам, которые платят налоги. Образование здесь – не исключение.
Благодаря новым разработкам в экономике и психологии мы можем строить гипотезы, находить цифровые значения эффективности обучения, выявлять причины и следствия в образовательном процессе.
Термин «причинно-следственная связь» часто понимают ошибочно, поэтому я поясню свою мысль на примере.
Японское Министерство культуры, спорта, науки и технологии проводит «Всеяпонское исследование способностей и успеваемости школьников» и анализирует связь между успеваемостью детей и их семьями. Согласно этому исследованию, «дети-отличники из семей с низким достатком и низким уровнем образования родителей много читают дома». СМИ делают из этого вывод: «Заставляйте детей читать!»
Правильно ли это?
К сожалению, здесь допущено две ошибки.
Ошибка первая. Информация преподносится так, будто чтение и успеваемость находятся в причинно-следственной связи. Но есть два схожих понятия – причинно-следственная связь и корреляционная связь. Оба они описывают отношения двух явлений, но в них есть принципиальное различие.
Причинно-следственная связь предполагает, что причина А вызвала результат В. При корреляционной связи А и В возникают одновременно. Корреляционная связь не означает, что одно из них – причина, а другое – следствие (схема 2).
Дело не в том, что дети, которые много читают, получают высокие баллы в школе (причинно-следственная связь), а в том, что дети с высокой успеваемостью много читают (корреляционная связь).
Без убедительного доказательства, что чтение является причиной хорошей успеваемости, покупать книги детям – пустая трата денег и времени.
Еще одна ошибка – никто не рассматривает вероятность так называемой кажущейся корреляции. Возможно, и на чтение, и на успеваемость влияет какой-то третий фактор – например, внимание родителей к учебе ребенка. Ведь родители, которые интересуются учебой ребенка, одновременно и мотивируют его учиться, и покупают ему книги (схема 3).
Эксперименты в области образования
Порой мы берем на вооружение методы, которые используются не в экономике, а в медицине. Вероятно, вам приходилось слышать выражение клиническое исследование. Это научное исследование эффективности нового лекарственного препарата.
Участники клинического исследования случайным образом распределяются на две группы: одна группа (называемая экспериментальная) получает исследуемый препарат, а вторая группа (контрольная) – плацебо, не имеющее никакого лечебного эффекта. После определенного срока состояние пациентов сравнивают.
Если результаты лечения выше в первой группе и различие статистически значимое, то можно сделать вывод, что лекарственный препарат обладает выраженным эффектом.
Термин «статистически значимая величина» (разница между двумя группами) означает разницу между экспериментальной и контрольной группами с низкой вероятностью влияния случайных факторов.
В статистике очень важно выяснить, является ли разница статистически значимой величиной.
Например, успеваемость в школах А и В различается в среднем на 5 баллов, а в целом по всему району разница между школами гораздо меньше. Тогда разница в 5 баллов будет статистически значимой. А если различие между школами C и D составляет 10 баллов, но по всему району разброс в показателях намного больше, то с точки зрения статистики это погрешность, вызванная какой-то случайностью.
Образование должно базироваться не на историях об успехе отдельных людей, а на научных фактах.
Эксперименты и образовательная политика
В последние годы эксперименты стали чаще применяться в гуманитарных науках, например в экономике и в образовании. Об этом я подробнее расскажу в послесловии «Почему образованию нужны эксперименты». А пока поговорим о том, что выясняет экономика этими способами.
Экономику часто называют «царицей общественных наук». Когда нужно выявить механизмы каких-либо социальных явлений, она позволяет максимально абстрагироваться от субъективного подхода.
Считается, что экономисты занимаются вопросами финансовой политики или международной торговли, однако экономика в последнее время ставит перед собой не только макрозадачи. Образование – вот одна из тем, которая сейчас привлекает внимание выдающихся экономистов по всему миру.