"Hồ sơ kinh tế xã hội của một quận là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về hiệu suất điểm kiểm tra trung bình của học sinh ở quận đó," Sean Reardon nói. "Tuy nhiên, nghèo đói không phải là định mệnh: Có những quận có dân số sinh viên có thu nhập thấp tương tự, nơi kết quả học tập cao hơn những nơi khác." (Tín dụng: Ian Koski / Flickr)"Hồ sơ kinh tế xã hội của một quận là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về hiệu suất điểm kiểm tra trung bình của học sinh ở quận đó," Sean Reardon nói. "Tuy nhiên, nghèo đói không phải là định mệnh: Có những quận có dân số sinh viên có thu nhập thấp tương tự, nơi kết quả học tập cao hơn những nơi khác." (Tín dụng: Ian Koski / Flickr)

Hầu hết mọi khu học chánh tuyển sinh số lượng lớn học sinh thu nhập thấp đều có kết quả học tập trung bình thấp hơn đáng kể so với mức trung bình cấp quốc gia, theo nghiên cứu mới dựa trên bộ dữ liệu được tạo gần đây từ hơn 1 triệu điểm thi.

Nghiên cứu cũng tiết lộ rằng gần như tất cả các khu học chánh ở Hoa Kỳ có dân số thiểu số đáng kể có khoảng cách thành tích lớn giữa học sinh da trắng và da đen và da trắng gốc Tây Ban Nha.

Nghèo đói không phải là định mệnh.

Dữ liệu cung cấp tài khoản chi tiết nhất về sự chênh lệch học thuật trên toàn quốc. Họ bao gồm các kết quả kiểm tra đọc và toán của một số học sinh 40 đến 3rd đến 8 trong thời gian 2009-13 ở mọi khu vực trường công lập trong cả nước, cùng với thông tin về tình trạng kinh tế xã hội, đặc điểm khu học chánh và sự phân biệt chủng tộc và kinh tế.

Sean Chúng tôi không quản lý một kỳ thi tiêu chuẩn duy nhất cho tất cả các sinh viên Hoa Kỳ, vì vậy một bức tranh rõ ràng về sự khác biệt trong kết quả học tập giữa các trường và khu học chánh đã khó nắm bắt cho đến bây giờ, ông Sean Reardon, giáo sư giáo dục tại Đại học Stanford, đã nghĩ ra các phương pháp thống kê giúp so sánh các bài kiểm tra bắt buộc được thực hiện ở các tiểu bang khác nhau. Giờ đây, việc xác định các khu học chánh và cộng đồng nơi có hiệu suất cao dễ dàng hơn nhiều, so sánh chúng với các khu vực tương tự về mặt nhân khẩu học kém hơn và cố gắng xác định những gì đằng sau sự khác biệt.


đồ họa đăng ký nội tâm


Các mô hình trong bất bình đẳng giáo dục

Reardon và đồng nghiệp đã có thể xác định một số mẫu chính:

  • Một phần sáu của tất cả các học sinh học trường công tại các khu học chánh nơi có điểm kiểm tra trung bình cao hơn một cấp lớp dưới mức trung bình quốc gia; một phần sáu là ở các huyện nơi điểm kiểm tra cao hơn một cấp lớp trên mức trung bình quốc gia.

  • Các huyện có lợi nhất về kinh tế xã hội và ít nhất có các mức hiệu suất trung bình cách nhau hơn bốn cấp lớp.

  • Điểm kiểm tra trung bình của học sinh da đen, trung bình, thấp hơn khoảng hai cấp lớp so với học sinh da trắng trong cùng khu vực; sự khác biệt trắng Tây Ban Nha là khoảng một cấp rưỡi.

  • Khoảng cách về thành tích là lớn hơn ở các quận nơi học sinh da đen và Tây Ban Nha theo học các trường nghèo cao hơn so với các bạn đồng trang lứa trắng; nơi phụ huynh trung bình có trình độ học vấn cao; và nơi tồn tại khoảng cách chủng tộc / sắc tộc lớn trong trình độ học vấn của cha mẹ.

  • Quy mô của các khoảng trống có ít hoặc không có mối liên hệ nào với quy mô lớp học trung bình, chi tiêu cho học sinh bình quân đầu người của quận, hoặc ghi danh vào trường hiến chương.

Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh những phát hiện không chứng minh được nguyên nhân và kết quả, nhưng họ chỉ ra những lĩnh vực đầy hứa hẹn để nghiên cứu thêm.

Hồ sơ kinh tế xã hội của một quận là một yếu tố dự báo mạnh mẽ về hiệu suất điểm kiểm tra trung bình của học sinh ở quận đó, theo

Tuy nhiên, nghèo đói không phải là định mệnh: Có những quận có dân số sinh viên có thu nhập thấp tương tự, nơi có kết quả học tập cao hơn những nơi khác. Chúng ta có thể giáo dục và nên học hỏi từ những nơi như vậy để hướng dẫn các nỗ lực cải thiện cộng đồng và trường học ở các cộng đồng khác.

Trong một bài báo được đăng trực tuyến kèm theo dữ liệu, Reardon đặc biệt xem xét mối quan hệ giữa sự phân biệt và thành tích học tập, sử dụng các biện pháp phân biệt khác nhau của 16 để xác định khía cạnh nào của sự phân biệt chủng tộc có liên quan mạnh mẽ nhất đến thành tích học tập. Sự khác biệt về chủng tộc trong tỷ lệ học sinh nghèo của học sinh là khía cạnh quan trọng của việc phân biệt lái xe [hiệp hội], anh viết.

Các phát hiện cho thấy sự phân biệt chủng tộc gắn bó chặt chẽ với sự phân bổ nguồn lực không đồng đều giữa các trường; và các chính sách không giải quyết điều này sẽ thất bại trong việc khắc phục bất bình đẳng chủng tộc, Reardon nói. Tóm lại, hội nhập chủng tộc vẫn là điều cần thiết để giảm chênh lệch chủng tộc về tỷ lệ nghèo ở trường.

Trong một bài báo khác, các nhà nghiên cứu tập trung vào cách địa lý tương quan với sự chênh lệch theo chủng tộc và sắc tộc. Khoảng cách thành tích lớn trắng đen ở các khu học chánh lớn như Atlanta, Georgia; Thành phố Auburn, Alabama; Oakland, California; Tuscaloosa, Alabama; Charleston, Nam Carolina; và Washington, DC. Họ cũng tìm thấy những khoảng trống trắng đen đáng kể ở một số khu học chánh nhỏ hơn, nơi có các trường đại học lớn: Berkeley, California; Đồi Chapel, Bắc Carolina; Khu phố cổ, bang Virginia; Evanston, Illinois; và Đại học Thành phố, Missouri. Danh sách các địa điểm có khoảng trống Tây Ban Nha lớn nhất bao gồm Atlanta, Berkeley, Chapel Hill và Washington, DC.

Dữ liệu kiểm tra có một lỗi sai nhỏ và không nên được sử dụng để xếp hạng các khu học chánh có hiệu suất chỉ khác nhau một chút, Reardohn nói.

Hơn nữa, các mô hình thành tích được xác định trong nghiên cứu không chỉ ra khu học chánh nào hiệu quả hơn các khu vực khác, ông nói. Điểm thi Thử nghiệm được hình thành bởi nhiều yếu tố: môi trường gia đình, khu phố, trải nghiệm chăm sóc trẻ em và mầm non, và trải nghiệm sau giờ học, cũng như kinh nghiệm ở trường.

Các nhà nghiên cứu khác từ Stanford và từ Đại học California, Berkeley và Đại học Harvard đã đóng góp cho nghiên cứu.

Hai nghiên cứu và dữ liệu có thể được tải xuống miễn phí từ Lưu trữ dữ liệu giáo dục Stanford. Bài báo của Reardon sẽ được xuất bản trong số sắp tới của Tạp chí Khoa học Xã hội của Quỹ Russell Sage. Viện Khoa học Giáo dục của Bộ Giáo dục Hoa Kỳ, Quỹ Spencer và Quỹ William T. Grant đã hỗ trợ công việc này.

nguồn: Đại học Stanford

Sách liên quan

at Thị trường InnerSelf và Amazon