CC BY-NC-ND
83
Трекинг, школьная мобильность и образовательное неравенство
В.А. Иванюшина, Е. П. Уильяме
Иванюшина Валерия Александровна
кандидат биологических наук, ведущий научный сотрудник научной лаборатории «Социология образования и науки» Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» (Санкт-Петербург). Адрес: 192171, Санкт-Петербург, ул. Седова, д. 55, корп. 2. E-mail: ivaniushina @hse.ru
Уильямс Елена Павловна
студентка магистратуры Эдинбургского университета (University of Edinburgh). Адрес: Murchison House, 10 Max Born Cres, Edinburgh EH9 3BF, United Kingdom. E-mail: elenpwilliams@ gmail.com
Аннотация. Межшкольным трекин-гом называется распределение учеников по разным типам школ, различающимся образовательным потенциалом. В большинстве стран ОЭСР трекинг осуществляется в возрасте 15-16 лет; в России разделение потоков учащихся на «академический» (10-11-й классы школы) и «неакадемический» (профессиональные лицеи и колледжи) треки также происходит в 15 лет, после 9-го класса. Однако и до этого разделения образовательных траекторий российские дети учатся в школах разных типов («обычные» школы, школы с углубленным изучением отдельных предметов, гимназии, лицеи); некоторые авторы называют такое распределе-
ние учащихся по типам школ «пре-трекингом» [Косякова и др., 2016]. До сих пор не было эмпирических данных о том, насколько часто ученики меняют школу до формального трекинга после 9-го класса. В статье на основании административной базы данных школ Санкт-Петербурга, содержащей сведения обо всех переходах из одной школы в другую за 2014/2015 учебный год, анализируется частота смены школы учащимися с 1-го по 11-й класс. Рассматривается частота смены школы отдельно для разных классов (параллелей), начиная с 1-го класса, и общая частота переходов между школами. Для выбора образовательной траектории после 9-го класса («академический» либо «неакадемический» трек) построены регрессионные модели, связывающие долю учеников, уходящих в образовательные организации системы профессионального образования, с характеристиками школы. Результаты исследования свидетельствуют о высокой стабильности выбора школы: 65% школьников российского мегаполиса, имея широкие возможности смены школы, учатся в одной и той же школе с 1-го до 9-го класса; 85% учатся в одной и той же школе с 5-го по 9-й класс. Стабильность выбора школы согласуется с выводами Ю. А. Косяковой с соавторами о наличии пре-трекинга в российской средней школе. Полученные результаты обсуждаются применительно
Статья поступила в редакцию в октябре 2018 г.
к проблеме образовательного неравенства.
Ключевые слова: межшкольный трекинг, дифференциация школ, вы-
бор школы, смена школы, образовательное неравенство.
DOI: 10.17323/1814-9545-2019-4-47-70
Неравенство в доступе к высококачественному образованию остается важной социальной проблемой современного общества, и Россия здесь не исключение. Образование определяет жизненные шансы человека и создает возможность для социальной мобильности, поэтому проблема неравных шансов выходцев из разных слоев общества является едва ли не центральной в социологии образования. За последние 60 лет проведены десятки исследований и написаны сотни статей по этой теме [Ammermüller, 2012; Lucas, 2001; Raudenbush, Eschmann, 2015; Van de Werfhorst, Mijs, 2010]. Связь между социально-экономическим статусом родителей и получением высшего образования детьми подтверждена многими исследованиями в разных странах мира [Бессуднов, Малик, 2016; Breen, Jonsson, 2005; Hillmert, 2003].
Исследования российских ученых, работавших в сфере социологии образования, убедительно доказали, что система образования в нашей стране, как и в других странах, способствует закреплению неравенства. Несмотря на декларирование равных возможностей, шансы на получение качественного образования — а тем самым на высокий социальный статус и жизненные успехи — сильно зависят от таких факторов, как образование и профессиональный статус родителей, доход семьи, место жительства [Константиновский и др., 2006; Собкин, Иванова, Скобельцина, 2011; Шубкин, 1970]. Особенно важно то, что неравенство в сфере образования складывается еще на стадии средней школы [Константиновский, 2010; Собкин, Иванова, Скобельцина, 2011; Чередниченко, 1999].
Неравенство образовательных шансов тесно связано с дифференциацией школ и межшкольным трекингом, т. е. распределением учеников по разным образовательным потокам. Дифференциация школьного образования характерна для всех европейских стран, хотя и в разной степени [Horn, 2009; Woes-mann, 2009]. Изучению институциональной дифференциации и факторам, влияющим на трекинг учеников, посвящено огромное количество работ [Ammermüller, 2013; Ball, Bowe, Gewirtz, 1996; Buchner, van der Velden, Wolbers, 2009; Dustmann, 2004; Hanushek, Woessmann, 2006; Maaz et al., 2008; Pietsch, Stubbe, 2007; Schneider, 2008; Van de Werfhorst, Mijs, 2010].
Мы предлагаем дополнить обсуждение трекинга и дифференциации школ обсуждением межшкольной мобильности. Уче-
ники могут менять школу по разным причинам, нас же при изучении феномена смены школы интересует переход из одной школы в другую в рамках выстраивания индивидуальной образовательной траектории.
В России, в отличие от многих других стран, родители обладают достаточно широкой свободой выбора школы и не обязаны отдавать ребенка в школу по месту жительства, к которой они приписаны1. При этом близость к дому является одним из важнейших факторов при выборе школы для первоклассника [Константиновский и др., 2006; Собкин, Иванова, Скобель-цина, 2011; Тенишева, Савельева, Александров, 2018]. Однако выбор школы не заканчивается в 1-м классе: опросы показывают, что многие родители не рассматривают школу, куда ребенок пошел в 1-й класс, как ту, которую он должен окончить. В интервью и анкетах часто отмечают, что вариант смены школы рассматривается как возможный или весьма вероятный. Когда ребенок станет старше и сможет передвигаться по городу самостоятельно, можно будет перевести его из ближайшей «обычной» школы в гимназию или школу со специализацией, соответствующей проявившимся интересам и способностям [Тенишева, Савельева, Александров, 2018; Александров, Тенишева, Савельева, 2018]. К сожалению, нет данных о том, насколько часто эти намерения осуществляются. Наша работа отчасти заполняет этот пробел в сведениях.
В данной работе мы ставим две цели: во-первых, дать количественное описание частоты смены школ, чтобы выяснить, насколько стабилен выбор школы, сделанный родителями ребенка при его поступлении в 1-й класс. Во-вторых, с помощью статистических моделей установить, какие характеристики школы значимы при выборе образовательной траектории («академический трек» или «профессиональный трек») после 9-го класса.
В нашем подходе изучение мобильности смыкается с изучением дифференциации системы образования и тесно связанной с ней проблемой (не)равенства в доступе к образованию. В этой перспективе проблема равенства в доступе к образованию до сих пор не рассматривалась ни в российской, ни в зарубежной литературе.
1 На протяжении последних 30 лет правила приема в школу менялись весьма существенно. Согласно действующему Закону об образовании (Закон № 27Э-ФЗ) преимущественное право на зачисление имеют дети, которые проживают на закрепленной за школой территории; на свободные места школа может принимать детей независимо от их места жительства. Закон оставляет возможность для субъектов РФ трактовать понятие закрепленной территории по-своему. Подробнее см.: [Александров, Тенишева, Савельева, 2018].
Школьная Более 40 лет назад Д. Спринг назвал школы «сортирующими дифференциация машинами», которые распределяют молодых людей по страти-и неравенство фицированным уровням рынка труда в соответствии с их интересами, способностями и образованием [Spring, 1976] (цит. по: [Kerckhoff, 1995]). Развивая эту метафору, А. Керчкоф подчеркивает, что институты системы образования формируют каналы, по которым осуществляется межпоколенческая социальная мобильность, и определяют шансы индивидов достичь той или иной позиции в социальной иерархии [Ibid.].
Во многих странах мира в системе школьного образования существуют разные типы школ, предлагающие образовательные программы разного уровня и тем самым подразумевающие весьма различные дальнейшие образовательные траектории выпускников. Хотя дифференциация школ и сортировка учеников по типам школ (трекинг) есть почти во всех обществах, детали варьируют от страны к стране. В первую очередь важно, как рано начинается сортировка и насколько она жесткая, т. е. насколько сильно различаются треки. Например, для поступления в университет в одних странах достаточно окончить любую школу, в других только школа определенного типа дает право на поступление в вуз. Д.Хорн отмечает, что важной характеристикой трекинга является низкий уровень межшкольной мобильности, когда переходы учеников между школами разных типов затруднены или невозможны [Horn, 2009].
Некоторые авторы предлагают разграничивать явный (explicit) и неявный (implicit) трекинг [Maaz et al., 2008]. Наличие разных типов школ с разными требованиями и программами означает явный трекинг; примерами таких систем являются Германия, Нидерланды, Бельгия и многие другие страны Западной Европы [Ammermuller, 2012; Buchner, van der Velden, Wolbers, 2009; Hanushek, Woessmann, 2006]. О неявном трекинге можно говорить, когда школы формально не отличаются друг от друга и предлагают одну и ту же образовательную программу, но при этом различаются между собой качеством преподавания и контингентом учащихся. Таковы, например, различия между школами в благополучных и бедных районах, являющиеся следствием сильно выраженной жилищной сегрегации, как в США [Rauden-bush, Eschmann, 2015].
В системах с явным трекингом возраст распределения учеников по разным типам школ варьирует от страны к стране. По данным OECD, в большинстве стран учащихся распределяют по трекам в возрасте 15-16 лет (Австралия, Великобритания, Греция, Дания, Ирландия, Исландия, Испания, Италия, Канада, Норвегия, Польша, Португалия, США, Финляндия, Франция, Швейцария, Швеция, Япония). В Бельгии, Нидерландах, Венгрии, Чехии, Словакии разделение происходит раньше, в возрасте 11-12 лет. Самая ранняя стратификация характерна для
Австрии и Германии, где детей распределяют по школам с разными программами в 10 лет, после окончания начального обучения [OECD, 2004]. Немецкая система трекинга считается одной из самых жестких; здесь начиная со средней школы существуют три типа школ, лишь один из которых (Gymnazium) дает право поступления в университет, тогда как подготовка в Hauptschule и Realschule рассчитана на получение профессионального образования. До разделения на треки дети посещают школы с одинаковым набором предметов, а по окончании начальной школы на основании способностей и достигнутых успехов учитель дает каждому ребенку рекомендацию: школу какого типа ему следует выбрать [Pietsch, Stubbe, 2007].
Международные исследования школьного образования, такие как PISA, PIRLS, TIMSS, дают возможность изучать влияние институциональных особенностей национальных систем образования на общий уровень достижений учащихся, дисперсию образовательных результатов, межпоколенческую мобильность. К настоящему времени накоплены убедительные доказательства того, что в образовательных системах с явным трекингом сильнее связь между социально-экономическим статусом семьи и академическими успехами ученика. Следовательно, в странах с межшкольным трекингом можно ожидать низкой межпоколен-ческой мобильности и усиления образовательного неравенства. Дети из низших социальных слоев непропорционально чаще попадают в образовательные треки, предлагающие образовательные программы более низкого уровня; кроме того, здесь они оказываются в менее стимулирующей среде обучения, среди менее способных сверстников [Ammermüller, 2004; Van de Werfhorst, Mijs, 2010]. Чем раньше происходит разделение на треки, тем сильнее неравенство [Ammermüller, 2012; Hanushek, Woess-mann, 2005; Maaz et al., 2008].
В российской системе образования формальное разделение Дифференциа-на образовательные треки происходит после 9-го класса. Уче- ция школ ники, окончившие 9 классов, могут выбирать между продолже- в России нием образования в 10-11-х классах школы («академический трек») и переходом в одно из учреждений среднего профессионального образования («профессиональный трек»). Подростки, планирующие получить высшее образование, как правило, оканчивают 11 классов школы, сдают ЕГЭ и получают аттестат. Теоретически выпускники профессиональных колледжей тоже могут поступить в вуз (при условии сдачи ЕГЭ), но вряд ли это будет престижный университет с высоким качеством образования. Разделение на среднюю образовательную школу и СПО (учреждения среднего профессионального образования) закреплено законодательно; образовательные программы в этих
учреждениях настолько различаются, что переход между ними невозможен; очевидно, здесь мы имеем дело с явным трекин-гом.
Таким образом, в России явный трекинг начинается после 9-го класса, в возрасте 15 лет. А что можно сказать о трекинге на уровне начальной и средней школы? Здесь ситуация не столь однозначна. Согласно Закону об образовании в редакции 1992 г. в РФ были разные типы и виды школ: наряду со средней общеобразовательной школой в законе фигурировали средняя общеобразовательная школа с углубленным изучением отдельных предметов, гимназия, лицей. В 1990-е годы в процессе преобразования советской системы школьного образования появление так называемой вариативной системы образовательных учреждений (гимназий, лицеев, специализированных школ) рассматривалось как позитивная тенденция в сфере образования, поскольку новая система создавала, по крайней мере в теории, дополнительные возможности для самореализации учащихся. Как пишет А. Каспржак [2010], «потенциальным учащимся лицеев, гимназий и школ с углубленным изучением ряда предметов является подросток, способный (мотивированный) к активному интеллектуальному труду, что определяет необходимость отбора». Эти виды школ имели разный государственный статус, для подкрепления которого они должны были периодически проходить аттестацию; от статуса зависело финансирование. Более того, статус гимназии, лицея, школы с углубленным преподаванием давал право организовывать приемные тесты, в том числе при наборе в 1-й класс. Таким образом, с 1992 по 2012 г. существовали юридические основания для трекинга и селекции учащихся начиная с начальной школы.
В 2010 г. «повышенный статус» имели около 20% школ в России [World Bank, 2012]; при этом доля таких школ в разных субъектах РФ значительно различалась. Так, в Московской области таких школ было 35%; в Ярославской области — 25% [Ястребов, Пинская, Косарецкий, 2014]. В городах концентрация школ «повышенного статуса» была выше, чем в целом по стране, причем чем крупнее город, тем больше их доля. Так, в Санкт-Петербурге существуют 73 гимназии, 44 лицея, 130 школ с углубленным преподаванием отдельных предметов; суммарно это составляет 42% школ.
Закон об образовании 2012 г. отменил разные статусы и формально уравнял все школы; все бывшие лицеи, гимназии, «углубленные» школы стали средними общеобразовательными школами2. В некоторых регионах местные органы управления
2 Федеральный закон от 29 декабря 2012 г. № 273-Ф3 «Об образовании в Российской Федерации».
образованием пошли еще дальше и убрали слова «гимназия», «лицей» из названий школ; впрочем, в большинстве регионов эти названия сохранились. Потеряв особый статус, школы также лишились возможности проводить тесты при наборе в 1-й класс. По новому закону отказать в приеме школа может исключительно на основании отсутствия свободных мест. «Выравнивание ландшафта» имело целью снизить неравенство образовательных шансов высокообеспеченных и малообеспеченных слоев населения.
Несмотря на юридическое равенство, в общественном сознании гимназии и лицеи, безусловно, отличаются от «простых», или «обычных», школ. При опросах на темы, связанные со школами и оценкой качества образования, исследователи проводят различие между обычными школами и школами «повышенного статуса» (см., например: [Авраамова, Логинов, 2016; Авраамо-ва, Клячко, Логинов, 2014; Александров, Тенишева, Савельева, 2018; Прахов, 2012]). К сожалению, количественных исследований разных типов школ и межшкольного трекинга на уровне младшей и средней школы в отечественной литературе нет. Также до сих пор практически не предпринималось попыток разделить эффекты ресурсов семьи и эффекты собственно школы в плане влияния на образовательные результаты ученика. Единственным исключением является исследование А. Уварова и Г. Ястребова [2014], проведенное на данных Мониторинга экономики образования (МЭО). При контроле по ресурсам семьи повышенный статус школы (лицей, гимназия или школа с углубленным изучением отдельных предметов) оказался единственным из всех характеристик школы параметром, связанным с академической успеваемостью. Правда, его влияние очень слабо и настолько нестабильно, что авторы считают его статистическим артефактом. В этой работе в качестве мерила академических достижений выступали школьные оценки; недостаток этой меры в том, что одни и те же оценки в разных школах могут отражать разный уровень знаний, так что правомерность ее использования при сравнении результатов школ вызывает большие сомнения. Весьма вероятно, эффекты школы оказались бы более выраженными при использовании вместо оценок успеваемости результатов стандартизированных тестов (ГИА или ЕГЭ), но, к сожалению, в базе МЭО таких данных нет. В другом исследовании, в котором изучалась роль дополнительных занятий и инвестиций в подготовку к экзаменам, было показано, что на результаты ЕГЭ значимо влияют обучение в гимназии или школе с углубленным преподаванием [Прахов, 2012]. В описанных работах анализируются данные на индивидуальном уровне; такая же тенденция наблюдается на агрегированных данных: средние результаты ЕГЭ в школах повышенного статуса выше, чем в «обычных» школах [Ястребов,
Пинская, Косарецкий, 2014]. Очевидно, что, несмотря на отмену различий в формальном статусе школ, разница между типами школ сохраняется.
В недавнем исследовании Ю. Косяковой с соавторами [Ко-сякова и др., 2016; Kosyakova et al., 2016] авторы вводят понятие пре-трекинга для обозначения ситуации, когда еще до наступления формального разделения учеников между «академическим» и «неакадемическим» треками дети учатся в школах, различающихся как по социальному составу учащихся, так и по образовательным результатам. Наш анализ межшкольной мобильности на протяжении средней школы может пролить свет на то, насколько окончательным является выбор образовательного учреждения до наступления формального трекинга.
Межшкольная Межшкольной мобильностью, или переходами из школы в шко-мобильность лу, российские исследователи занимались удивительно мало.
Поиск по базам русскоязычной научной литературы показывает, что большинство российских исследований в этой области проведены психологами и посвящены трудностям адаптации к новой среде. Англоязычных статей о межшкольной мобильности довольно много; преимущественно исследователей интересовало, как смена школы сказывается на учебных успехах [Meha-na, Reynolds, 2004; Rumberger, Thomas, 2000; Swanson, Schneider, 1999].
Частота смены школы может быть очень высокой. Так, в середине 1990-х годов лишь 50% школьников Чикаго ни разу не переходили в другую школу за время обучения в начальной школе [Kerbow, 1996]. С возрастом межшкольная мобильность снижается, но остается достаточно высокой: по данным Департамента образования США за 2002 г., 21% 8-классников и 10% 12-классников по крайней мере один раз за предыдущие два года сменили школу [Rumberger, 2003].
В работах американских и британских ученых показано, что смена школы чаще всего связана с переездом в другой район или другой город; значительную часть учащихся, меняющих школу, составляют дети из семей мигрантов [Dobson, 2008; Rumberger, 2003; Swanson, Schneider, 1999]. Другими причинами для смены школы являются буллинг, конфликты, небезопасная или неадекватная среда, а также переход в школу, лучше соответствующую ожиданиям семьи [Dobson, 2008]. По оценке Д. Кербоу, примерно 60% переходов без смены места жительства связано с недовольством предыдущей школой и 40% — с привлекательностью новой школы, предлагающей лучшие академические программы, спортивные возможности или иные внешкольные занятия. При этом, если школу меняют, чтобы избавиться от сложившейся неблагоприятной ситуации,
новая школа находится не очень далеко, а если меняют ради лучшей школы, она может находиться на значительном удалении от места жительства [Kerbow, 1996; Kerbow, Azcoitia, Buell, 2003].
В контексте данной статьи нас больше всего интересует переход в более привлекательную школу, который можно назвать «стратегической мобильностью». В условиях отсутствия явного трекинга, т. е. при стандартизации школьных программ, учащиеся имеют возможность скорректировать свою образовательную траекторию, например перейти в школу, дающую более качественную подготовку для последующего поступления в вуз. Подходя к смене школы «стратегически», стремясь за счет перехода улучшить свои образовательные перспективы, ученики обычно повышают свою успеваемость, что было подтверждено рядом исследований [Teachman, Paasch, Carver, 1996; Rumberger et al., 1999]. Многие ли пользуются такой возможностью? Наше исследование отчасти отвечает на этот вопрос.
Эмпирической базой работы послужили официальные дан- Данные и методы ные о движении учеников государственных школ Санкт-Петербурга за 2014/2015 учебный год. База содержит сведения обо всех учениках, обучавшихся в указанный период во всех школах Санкт-Петербурга (677 школ, почти 400 тыс. детей). Данные были нам предоставлены Региональным центром оценки качества образования и информационных технологий (РЦОКОИТ), который отвечает за ведение АИСУ «Параграф — Школа». Автоматическая информационная система «Параграф», в обязательном порядке установленная в каждой школе, позволяет собирать, хранить и обрабатывать данные об образовательном учреждении, его сотрудниках и обучающихся. В частности, в этой системе ведется учет движения учеников: поступление в школу, выбытие из школы (в связи с окончанием или в связи с переходом в другое учебное заведение). Поскольку в Российской Федерации среднее общее образование является обязательный и каждый ребенок или подросток до достижения им 18 лет должен числиться в каком-то учебном заведении, учет движения учащихся является строго регламентированным процессом; о каждом ученике, выбывшем из школы, в базе «Параграф» делается специальная запись.
Мы использовали две подвыборки из базы РЦОКОИТ. Во-первых, с целью анализа частоты переходов и паттерна переходов между школами использовались данные о 370282
3 Федеральный закон от 21 июля 2007 г. № 194-ФЗ «О внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации в связи с установлением обязательности общего образования».
учениках, обучающихся в 582 школах, из которых 335 СОШ (среднеобразовательных школ без специализации), 130 школ с углубленным изучением предметов, 73 гимназии, 44 лицея4. Школы, относящиеся к другим категориям (начальные, прогимназии, коррекционные, ООШ, интернаты) не были включены в анализ. Во-вторых, для построения регрессионной модели, описывающей уход учащихся из школы после 9-го класса, была использована выборка школ, где данные были заполнены с указанием конкретного учебного заведения, в которое перешел ученик. К сожалению, сбор таких данных не является обязательным и поэтому сведения о сделанном учащимся выборе часто отсутствуют, что существенно снижает объем доступной для анализа информации. В нашей базе оказалось 238 школ (137 СОШ, 53 школы с углубленным изучением предметов, 48 гимназий и лицеев), собравших сведения о дальнейшей образовательной траектории для 13721 выбывшего 9-классника.
Для анализа данных были применены методы дескриптивной статистики и линейная регрессия с робастными ошибками (пакет sandwich в среде программирования R). Выбор метода обусловлен тем, что распределение зависимой переменной для регрессионной модели (доля учеников школы, покинувших школу после 9-го класса) является скошенным, что приводит к проблеме гетероскедастичности при применении стандартной линейной регрессии; использование робастных ошибок решает эту проблему. Для сохранения исходного соотношения между типами школ были использованы весовые коэффициенты.
Результаты На первом этапе мы проанализировали частоту всех переходов от 1-го до 11-го класса. Частоты выбывших подсчитаны как процент от общего числа учащихся, обучающихся в соответствующем классе (параллели). Результаты представлены на рис. 1. Каждый год 2-3% учеников каждого года обучения выбывают из школы в связи с переездом в другой город, регион или государство. Этот процент довольно стабилен на протяжении начальной и средней школы и уменьшается в старших классах. В частоте переходов в пределах Санкт-Петербурга (в другую школу города) наблюдаются всплески в 4-м в 9-м классе, т. е. на рубеже средней и старшей школы. За исключением этих пиков, каждый год меняют школу в пределах города 5-7% учеников каждой возрастной группы (в 11-м классе меньше, всего 1,5%).
4 Несмотря на то что действующий Закон об образовании отменил разные статусы школ, в Санкт-Петербурге (как и во многих других регионах) старые названия (гимназия, лицей, школа с углубленным изучением...) сохранились в официальных наименованиях школ и в статистической базе «Параграф».
Рис. 1. Частота переходов (смены школы) по годам обучения
40 %
30
20
Назначение
10
неизвестно
СПО
Другой регион Другая школа
в городе
0 -............................:............................!............................;...........................I............................I
123456789 10 11 Класс
Не имея данных о причинах смены школы, но опираясь на данные зарубежных исследователей, мы можем предположить, что как минимум половина детей меняет школу в связи с переездом. Остальные переходят в другую школу по причинам, связанным собственно со школой: не сложившиеся отношения в классе, конфликты и т. п. Часть переходов являются «стратегическими», это переходы в поисках лучшей школы. Мы полагаем, что именно за счет «стратегических» переходов наблюдается всплеск частоты смены школы в 4-м и 9-м классах. Средняя частота переходов между школами за все годы составляет 8,7%, из которых 2,4% приходится на переход в школы других регионов или государств и 6,3% — на переходы между школами города. Почти половина школьников, меняющих школу, делали это неоднократно—дважды, а то и трижды. Располагая данными о числе уникальных и повторных переходов в каждой параллели, можно подсчитать, сколько детей ни разу не меняли школу. В нашей выборке школьников, ни разу не менявших школу с 1-го по 9-й класс, оказалось 65%. Если рассматривать только переходы в средней школе, стабильность выбора оказывается выше: 85% учеников учатся в одной и той же школе с 5-го по 9-й класс.
Отдельной категорией являются переходы в учреждения среднего профессионального образования. Чаще всего этот переход осуществляется в 9-м классе: 19% 9-классников ушли в СПО. Иногда в СПО поступают в 8-м (3%) или в 10-м классе (5%). На 9-й класс приходится также 4,5% школьников, для которых место перехода неизвестно; с большой вероятностью это
Рис. 2. Потоки переходов после 9-го класса из школ разных типов (доля всех учащихся в школе данного типа)
Гимназии/лицеи
Школы с углубленным преподаванием
Школы со стандартной программой
13,3%
5,9%
СПО
Другие школы
26,1%
также переходы в СПО. Подсчитанные нами на базе РЦОКОИТ частоты переходов из школы в профессиональные лицеи и колледжи примерно соответствуют данным, полученным другими исследователями [Бессуднов, Малик, 2016; Александров, Тени-шева, Савельева, 2015].
Далее мы проанализировали, как различаются потоки переходов после 9-го класса из школ разных типов. Результаты представлены на рис. 2. Типы школ существенно различаются по частоте уходов учеников после 9-го класса: из гимназий уходят реже всего, из стандартных школ чаще всего; школы с углубленным преподаванием отдельных предметов занимают промежуточное положение. Есть различия и в том, куда именно переходят 9-классники. Поток уходящих из гимназий распределяется поровну между другими школами и учреждениями среднего профессионального образования. Для двух других типов школ характерен переход преимущественно в СПО, причем перекос в пользу СПО особенно заметен в школах со стандартной программой.
На следующем этапе был применен регрессионный анализ для выяснения связи между долей учеников, уходящих в СПО после 9-го класса, и рядом характеристик школ. В табл. 1 приведены характеристики школ, использованные для построения регрессионных моделей. Сведения о том, в какие именно учебные заведения ушли 9-классники, собрали 238 школ, из них 118 школ со стандартной программой, 51 школа с углубленным преподаванием ряда предметов и 69 гимназий/лицеев. При построении регрессионных моделей мы использовали весовые коэффициенты, приводящие в соответствие распределение типов школ в нашей выборке с распределением типов школ в целом по городу. Как видно из табл. 1, школы очень сильно различаются по доле учеников, уходящих после 9-го класса в СПО; особенно сильны различия между школами со стандартной про-
Таблица 1. Характеристики школ, использованные в регрессионных моделях
Среднее Медиана Мт — Мах
Доля 9-классников, уходящих в СПО, % 17,3 (14,8) 14,7 0-67,7
ЕГЭ математика, баллы 47,8 (7,2) 48,0 31,1-79,5
ЕГЭ русский язык (баллы) 64,3(5,9) 64,7 50,3-83,4
Размер школы (число учащихся), человек 713,9 (361,6) 664,7 157-2741
Средний стаж работы учителей, лет 13,8 (2,4) 13,9 7,8-19,5
Доля детей из других районов, % 11,8 (17,5) 4,6 0-92
Доля детей с неродным русским, % 3,5 (4,2) 2,4 0-41,3
Заполненность, % 96,2 (20,3) 98,2 35,4-211,0
Примечание: Все проценты и средние величины рассчитаны с учетом весовых коэффициентов.
граммой и школами с углубленным изучением ряда предметов. Как видно из табл. 1, этот показатель варьирует от 0 до 69%, т. е. наряду со школами, где все ученики выбирают «академический трек», есть школы, где подавляющее большинство 9-классников переходит в профессиональные лицеи и колледжи.
Мы построили серию регрессионных моделей, в которых зависимой переменной является доля учеников школы, уходящих в СПО после 9-го класса. В качестве предикторов были выбраны следующие переменные из базы РЦОКОИТ: тип школы (гимназия/лицей, школа со специализацией, школа со стандартной программой); размер школы (число учащихся); ЕГЭ по русскому языку и по математике (среднее за пять лет); заполненность (доля плановой мощности); средний стаж работы учителей; доля учеников из других районов; доля учеников с неродным русским языком. Результаты представлены в табл. 2.
В первую модель включен только тип школы. Из школ со стандартной программой (референсная категория) в среднем 22% 9-классников уходят учиться в СПО. В гимназиях и лицеях таких учеников на 14% меньше, в школах с углубленным преподаванием — на 9% меньше; эти различия значимы на 99,9%-ном уровне. Эта модель объясняет 19% вариации моделируемой переменной.
При добавлении в модель средних по школе результатов по обязательным ЕГЭ (математика и русский язык) (модель 2) объяснительная сила модели существенно возрастает, новая модель объясняет 26% дисперсии. При этом оказывается, что тип школы «с углубленным преподаванием» становится незначим, а уровень статистической значимости типа школы «гим-
Таблица 2. Результаты регрессионного анализа. Зависимая переменная — доля учеников 9-го класса, уходящих в СПО
Модель 1 Модель 2 Модель 3
Константа 22,38 (1,5)*** 83,24 (13,37)*** 81,72 (15,68)***
Гимназия/лицей -14,25 (1,75)*** -5,14 (2,48)* -5,71 (2,64)*
«Углубленная» школа -9,4 (2,03)*** -3,46 (2,05) -4,01 (2,26)
ЕГЭ математика 0,25 (0,16) 0,07 (0,16)
ЕГЭ русский язык -1,18 (0,25)*** -1,04 (0,27)***
Размер школы 0,005 (0,002)*
Средний стаж учителей 0,39 (0,35)
Доля детей из других районов -0,12 (0,04)**
Доля детей с неродным русским -0,2 (0,37)
Заполненность -0,05 (0,05)
Скорректированный И2 0,19 0,26 0,29
*** p < 0,001; ** p < 0,01; * p < 0,05.
назия/лицей» уменьшается, хотя все еще остается значимым на 95%-ном уровне. То есть при равных результатах ЕГЭ по русскому языку 9-классники реже уходят в СПО из гимназии/лицея, чем из школ других типов. Результат ЕГЭ по математике оказался незначимым. Интерпретация коэффициентов следующая: при повышении среднего по школе балла ЕГЭ по русскому языку на 1 доля 9-классников, уходящих учиться в СПО, снижается на 1,18%. Статус гимназии/лицея еще уменьшает их долю на 5,14%.
Добавление в модель еще ряда характеристик школы (модель 3) позволяет дополнительно объяснить лишь 3% различий в доле 9-классников, уходящих в СПО. Значимыми оказались размер школы (на 95%-ном уровне) и доля школьников, приезжающих учиться в данную школу из других районов (на 99%-ном уровне). Интерпретация коэффициентов аналогична описанной выше. Такие характеристики школы, как средний стаж работы учителей, доля детей с неродным русским языком и заполненность, оказались незначимыми. В целом модель объясняет 29% изучаемой величины, что считается хорошим результатом. Тем не менее большая часть дисперсии зависимой переменной остается необъясненной в рамках модели, т. е. обусловлена неучтенными факторами.
Эксперты в сфере образования отмечали как позитивную тен- Обсуждение денцию в развитии системы российского школьного образования переход в 1990-е годы от унитарной к вариативной модели, обеспечивающей возможность выбора «образовательного маршрута» для всех субъектов образовательного процесса [Вершловский, 2004; Каспржак, 2010]. Действительно, наличие разных видов школ, реализующих одинаковую базовую программу и при этом обеспечивающих дополнительную углубленную подготовку по тем или иным предметам, создает предпосылки для выстраивания индивидуальных образовательных маршрутов. Однако, как это ни удивительно, до сих пор не было ни одного эмпирического исследования образовательных маршрутов школьников. Насколько часто дети, начавшие учиться в обычной школе и проявившие способности в определенной области, переходят в гимназию, лицей или школу со специализацией?
Наша работа является первым в России исследованием межшкольной мобильности. На большом эмпирическом материале (все переходы между школами Санкт-Петербурга за 2014/2015 учебный год) мы показываем, что смена школы с 1-го до 9-го класса, т. е. до наступления формального трекин-га, происходит довольно редко: 65% школьников оканчивают 9-й класс в той же школе, в которую они поступили в 1-й класс. На этапе средней школы мобильность еще ниже: 85% детей не меняют школу с 5-го до 9-го класса. В мегаполисах и в больших городах возможности для смены школы существенно выше, чем в поселках городского типа и в сельской местности, где на населенный пункт может быть всего одна школа.
Анализ образовательных переходов после 9-го класса (переходы в другую школу или уход в учреждение СПО) выявляет существенные различия между школами разных типов: из гимназий уходят около 10% 9-класников, половина уходящих поступает в СПО, половина — в другую школу; из школ с углубленным преподаванием 6% 9-классников переходят в другую школу, 13% — в СПО; из школ со стандартной программой 7,5% идут в другие школы и 26% — в СПО.
Поскольку сведений о причинах переходов в доступных нам статистических данных нет, мы не имеем возможности отделить «стратегическую мобильность» (выбор типа школы, направления, программы; переходы с целью найти учебное заведение, наиболее подходящее для раскрытия потенциала ребенка) от переходов, совершенных вследствие переезда семьи или не сложившихся отношений в классе. Принимая во внимание закономерности, обнаруженные в зарубежных исследованиях, с большой вероятностью можно утверждать, что подавляющее большинство переходов совершается в связи с переменой места жительства. На «стратегическую мобильность» может приходиться 1-2% переходов в год.
Наше исследование показывает, что идеи выбора образовательного маршрута не реализуются, несмотря на наличие разных типов школ и возможности выбора. Расширение возможностей свободного выбора школы приводит к возникновению образовательного рынка, на котором в выигрышном положении оказываются образованные семьи среднего класса; именно эти родители тратят время и силы на изучение и сравнение разных школ, чтобы выбрать наилучший вариант для своего ребенка. Менее образованные семьи зачастую недостаточно знакомы с тем, как устроена и как функционирует система, не имеют социальных и культурных ресурсов, чтобы попасть в лучшую школу. Такая ситуация наблюдается как в России, так и в других странах [Александров, Тенишева, Савельева, 2018; Ball, Bowe, Gewirtz, 1996; Bosetti, 2004; Bunar, Ambrose, 2016; Thieme, Trevino, 2013].
Несмотря на усилия, предпринимаемые на законодательном уровне (на отмену статусов школ), в выигрыше всегда будут более богатые и образованные, что объясняется в рамках теории «эффективно поддерживаемого неравенства»: социально-экономически успешные акторы стараются обеспечить для себя и своих детей любое доступное преимущество — либо количественное (например, число лет или ступеней обучения), либо качественное. В условиях всеобщего школьного образования это будет выбор школы с более высоким качеством образования или наиболее перспективных образовательных треков внутри школы [Lucas, 2001].
Таким образом, несмотря на отсутствие в российских школах формального трекинга до 10-го класса, скрытый трекинг существует уже начиная с 1-го класса. Ю. Косякова с соавторами предлагают для этого явления название «пре-трекинг» [Косякова и др., 2016; Kosyakova et al., 2016]. Он обусловлен наличием школ разного статуса5, активным выбором школы определенными категориями родителей, а также низкой межшкольной мобильностью.
Получение образования происходит поэтапно, и решения, принятые в начале образовательной карьеры, оказывают сильное влияние на доступные варианты выбора на более поздних стадиях [Dustmann, 2004]. Самые ранние образовательные решения — выбор школы в 1-м классе — совершаются родителями и полностью зависят от их социального статуса, образования и культурного капитала. Дети из более низких социальных слоев попадают преимущественно в низшие треки, где их исход-
5 Несмотря на то что действующий Закон об образовании отменил разницу в формальном статусе школ, родители, выбирающие школу для своего ребенка, отлично осведомлены о различиях в репутации и престижности школ, тем более, что в большинстве регионов РФ школы сохранили старые «статусные» названия.
но неблагоприятная позиция еще более усугубляется; при этом чем раньше начинается стратификация школ, тем сильнее неравенство [Ammermüller, 2012; Maaz et al., 2008; Van de Werfhorst, Mijs, 2010]. До сих пор считалось, что самым ранним трекин-гом характеризуются школьные системы Германии и Австрии, но даже там распределение детей по школам разных уровней происходит после окончания начальной школы, и при выборе трека принимаются во внимание способности ребенка (хотя и принадлежность к тому или иному социальному слою имеет значение) [Pietsch, Stubbe, 2007]. В России, как мы видим, выбор образовательной траектории начинается уже в возрасте 7 лет [Косякова и др., 2016]. Этот выбор совершается родителями и обусловлен исключительно их культурным капиталом, социально-экономическим статусом и амбициями, что позволяет некоторым ученым говорить о «парентократической модели», в которой «образование ребенка во всевозрастающей степени зависит от благосостояния и желаний родителей, нежели от его собственных способностей и усилий» [Константиновский, 2010].
Описанные нами закономерности необходимо принимать во внимание при разработке мер образовательной политики. Российский опыт, как и опыт других стран, показывает, что самой по себе возможности сменить школу с целью выбора оптимальной образовательной траектории недостаточно для того, чтобы учащиеся или их родители предпринимали усилия к выстраиванию образовательной траектории наилучшим образом [Howell, 2006]. Однако в России существует и положительный опыт—правда, применяемый в очень ограниченной сфере: школьники, занявшие призовые места в олимпиадах высокого уровня, активно рекрутируются лучшими школами и получают наиболее благоприятные условия для развития своих талантов. Нам представляется, что этот подход может быть распространен на более широкие категории детей, продемонстрировавших интерес к тем или иным академическим областям. При наличии разных типов школ активное стимулирование переходов между школами не только позволит осуществить желаемую вариативность школьного образования, но и будет способствовать уменьшению образовательного неравенства.
1. Авраамова Е. М., Клячко Т. Л., Логинов Д. М. (2014) Эффективность Литература школы — позиция родителей // Вопросы образования / Educational
Studies Moscow. № 3. С. 118-134. doi: 10.17323/1814-9545-2014-3-118-134.
2. Авраамова Е. М., Логинов Д. М. (2016) Новые тенденции в развитии школьного образования. По данным ежегодного мониторингового исследования Центра экономики непрерывного образования РАНХиГС // Вопросы образования/Educational Studies Moscow. № 4. С. 163-185. doi: 10.17323/1814-9545-2016-4-163-185.
3. Александров Д. А., Тенишева К. А., Савельева С. С. (2018) Дифференциация школьного выбора: два района Санкт-Петербурга // Вопро-
сы образования/Educational Studies Moscow. № 4. С. 199-229. doi: 10.17323/1814-9545-2018-4-199-229.
4. Александров Д. А., Тенишева К. А., Савельева С. С. (2015) Мобильность без рисков: образовательный путь «в университет через колледж» // Вопросы образования/Educational Studies Moscow.. № 3. С. 66-91. doi: 10.17323/1814-9545-2015-3-66-91.
5. Бессуднов А. Р., Малик В. М. (2016) Социально-экономическое и тендерное неравенство при выборе образовательной траектории после окончания 9-го класса средней школы // Вопросы образования/Educational Studies Moscow. № 1. С. 135-167. doi: 10.17323/1814-9545-20161-135-167.
6. Вершловский С. Г. (2004) Портрет выпускника петербургской школы (опыт социально-педагогического исследования) // Вопросы образования/Educational Studies Moscow. № 4. С. 244-260.
7. Каспржак А. Г. (2010) Три источника и три составные части российского гимназического образования // Вопросы образования/Educational Studies Moscow. № 1. С. 281-299.
8. Константиновский Д. Л. (2010) Неравенство в сфере образования: российская ситуация // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. № 5 (99). С. 40-64.
9. Константиновский Д. Л., Вахштайн В. С., Куракин Д. Ю., Рощина Я. М. (2006) Доступность качественного общего образования в России: возможности и ограничения // Вопросы образования/Educational Studies Moscow. № 2. С. 186-202.
10. Косякова Ю., Ястребов Г., Янбарисова Д., Куракин Д. (2016) Воспроизводство социального неравенства в российской образовательной системе // Журнал социологии и социальной антропологии. № 19 (5). С. 76-97.
11. Прахов И. А. (2012) Единый государственный экзамен и детерминанты результативности абитуриентов: роль инвестиций в подготовку к поступлению // Прикладная эконометрика. № 3 (27). С. 86-108.
12. Собкин В. С., Иванова А., Скобельцина К. Н. (2011) Мнение родителей о дошкольном и школьном образовании // Современное дошкольное образование. Теория и практика. № 5. С. 28-37.
13. Тенишева К. А., Савельева С. С., Александров Д. А. (2018) Применение метода условных деревьев решений к моделированию выбора школы родителями // Социология: методология, методы, математическое моделирование (4М). № 46. С. 44-84.
14. Уваров А. Г., Ястребов Г. А. (2014) Социально-экономическое положение семей и школа как конкурирующие факторы образовательных возможностей: ситуация в России // Мир России. Социология. Этнология. Т. 23. № 2. С. 103-132.
15. Чередниченко Г. А. (1999) Школьная реформа 90-х годов: нововведения и социальная селекция // Социологический журнал. № 1-2. С. 5-20.
16. Шубкин В. Н. (1970) Социологические опыты. М.: Мысль.
17. Ястребов Г. А., Пинская М. А., Косарецкий С. Г. (2014) Использование контекстных данных в системе оценки качества образования: опыт разработки и апробация инструментария // Вопросы образования/ Educational Studies Moscow. № 4. С. 58-95. doi: 10.17323/1814-95452014-4-58-95.
18. Ammermüller A. (2012) Institutional Features of Schooling Systems and Educational Inequality: Cross-Country Evidence from PIRLS and PISA // German Economic Review. Vol. 14. No 2. P. 190-213.
19. Ammermuller A. (2004) PISA: What Makes the Difference? Explaining the Gap in PISA Test Scores between Finland and Germany. ZEW Discussion Papers No 04-04.
20. Ball S. J., Bowe R., Gewirtz S. (1996) School Choice, Social Class and Distinction: The Realization of Social Advantage in Education // Journal of Education Policy. Vol. 11. No 1. P. 89-112.
21. Bosetti L. (2004) Determinants of School Choice: Understanding How Parents Choose Elementary Schools in Alberta // Journal of Education Policy. Vol. 19. No 4. P. 387-405.
22. Breen R., Jonsson J. O. (2005) Inequality of Opportunity in Comparative Perspective: Recent Research on Educational Attainment and Social Mobility // Annual Review of Sociology. Vol. 31. P. 223-244.
23. Buchner C., van der Velden R., Wolbers M. (2009) Educational Achievement and Social Origin-An Investigation of Primary and Secondary Effects of Social Stratification over Four Dutch School Cohorts. Maastricht: ROA.
24. Bunar N., Ambrose A. (2016) Schools, Choice and Reputation: Local School Markets and the Distribution of Symbolic Capital in Segregated Cities // Research in Comparative and International Education. Vol. 11. No 1. P. 34-51.
25. Byrne B., De Tona C. (2012) «Trying to Find the Extra Choices»: Migrant Parents and Secondary School Choice in Greater Manchester // British Journal of Sociology of Education. Vol. 33. No 1. P. 21-39.
26. Dobson J. (2008) Pupil Mobility, Choice and the Secondary School Market: Assumptions and Realities // Educational Review. Vol. 60. No 3. P. 299-314.
27. Dustmann C. (2004) Parental Background, Secondary School Track Choice, and Wages // Oxford Economic Papers. Vol. 56. No 2. P. 209-230.
28. Hanushek E., Woessmann L. (2005) Does Educational Tracking Affect Performance and Inequality? Differences-in-Differences Evidence across Countries' // Economic Journal. Vol. 116. Iss. 510. P. C63-C76.
29. Hillmert S. (2003) Social Inequality in Higher Education. Is Vocational Training a Pathway Leading to or Away from University? // European Sociological Review. Vol. 19. No 3. P. 319-334.
30. Horn D. (2009) Age of Selection Counts: A Cross-Country Analysis of Educational Institutions // Educational Research and Evaluation. Vol. 15. No 4. P. 343-366.
31. Howell W. (2006) Switching Schools? A Closer Look at Parents' Initial Interest in and Knowledge about the Choice Provisions of no Child Left behind // Peabody Journal of Education. Vol. 81. No 1. P. 140-179.
32. Kerbow D. (1996) Patterns of Urban Student Mobility and Local School Reform // Journal of Education for Students Placed at Risk. Vol. 1. No 2. P. 147-169.
33. Kerbow D., Azcoitia C., Buell B. (2003) Student Mobility and Local School Improvement in Chicago // Journal of Negro Education. Vol. 72. No 1. P. 158-164.
34. Kerckhoff A. C. (1995) Institutional Arrangements and Stratification Processes in Industrial Societies // Annual Review of Sociology. Vol. 21. P. 323-347.
35. Kosyakova Yu., Yastrebov G., Yanbarisova D., Kurakin D. (2016) The Reproduction of Social Inequality within the Russian Educational System // H. P. Blossfeld, S. Buchholz, J. Skopek, M. Triventi (eds) Models of Secondary Education and Social Inequality: An International Comparison. Cheltenham, UK; Northampton, MA, USA: Edward Elgar Publishing. P. 323-341.
36. Lucas S. R. (2001) Effectively Maintained Inequality: Education Transitions, Track Mobility, and Social Background Effects // American Journal of Sociology. Vol. 106. No 6. P. 1642-1690.
37. Mehana M., Reynolds A. J. (2004) School Mobility and Achievement: A Meta-Analysis // Children and Youth Services Review. Vol. 26. No 1. P. 93-119.
38. Maaz K., Trautwein U., Ludtke O., Baumert J. (2008) Educational Transitions and Differential Learning Environments: How Explicit Between-School Tracking Contributes to Social Inequality in Educational Outcomes // Child Development Perspectives. Vol. 2. No 2. P. 99-106.
39. OECD (2004) Learning for Tomorrow's World: First Results from PISA 2003. Paris: OECD.
40. Pietsch M., Stubbe T. C. (2007) Inequality in the Transition from Primary to Secondary School: School Choices and Educational Disparities in Germany // European Educational Research Journal. Vol. 6. No 4. P. 424-445.
41. Raudenbush S. W., Eschmann R. D. (2015) Does Schooling Increase or Reduce Social Inequality? // Annual Review of Sociology. Vol. 41. P. 443470.
42. Rumberger R. W. (2003) The Causes and Consequences of Student Mobility // Journal of Negro Education. Vol. 72. No 1. P. 6-21.
43. Rumberger R. W., Larson K. A., Ream R. K., Palardy G. J. (1999) The Educational Consequences of Mobility for California Students and Schools. PACE UC Berckley Research Report. Santa Barbara: University of California.
44. Rumberger R. W., Thomas S. L. (2000) The Distribution of Dropout and Turnover Rates among Urban and Suburban High Schools // Sociology of Education. Vol. 73. No 1. P. 39-67.
45. Schneider T. (2008) Social Inequality in Educational Participation in the German School System in a Longitudinal Perspective: Pathways into and out of the Most Prestigious School Track // European Sociological Review. Vol. 24. No 4. P. 511-526.
46. Spring J. H. (1976) The Sorting Machine: National Educational Policy Since 1945. New York: McKay.
47. Swanson C. B., Schneider B. (1999) Students on the Move: Residential and Educational Mobility in America's Schools // Sociology of Education. Vol. 72. No 1. P. 54-67.
48. Teachman J. D., Paasch K., Carver K. (1996) Social Capital and Dropping out of School Early // Journal of Marriage and the Family. Vol. 58. No 3. P. 773-783.
49. Thieme C., Trevino E. (2013) School Choice and Market Imperfections: Evidence from Chile // Education and Urban Society. Vol. 45. No 6. P. 635657.
50. Van de Werfhorst H. G., Mijs J. J. (2010) Achievement Inequality and the Institutional Structure of Educational Systems: A Comparative Perspective // Annual Review of Sociology. Vol. 36. P. 407-428.
51. Woessmann L. (2009) International Evidence on School Tracking: A Review // CESifo DICE Report. Vol. 7. No 1. P. 26-34.
52. World Bank (2012) The Education System in the Russian Federation. http://documents.worldbank.org/curated/en/115261468296678354/pdf/ 678640PUB0EPI0067902B09780821395141.pdf.
Tracking, School Mobility, and Educational Inequality
Valeria Ivaniushina Authors
Candidate of Sciences in Biology, Leading Researcher, Laboratory of Sociology in Education and Science, National Research University Higher School of Economics (St. Petersburg). Address: Bld. 2, 55 Sedova Str., 192171 St. Petersburg, Russian Federation. E-mail: [email protected].
Elena Williams
Graduate Student, University of Edinburgh. Address: Murchison House, 10 Max Born Cres, Edinburgh EH9 3BF, United Kingdom. E-mail: elenpwilliams@ gmail.com.
School tracking is defined as the placement of students into different school Abstract types, hierarchically structured by performance. In the majority of OECD countries, tracking takes place at the age of 15 or 16. In Russia, similarly, students are sorted into "academic" (high school) and "non-academic" (vocational training) tracks after Grade 9, at the age of 15. However, even before that split, Russian children are distributed among schools of differing types ("regular" schools, specialized schools, gymnasiums and lyceums), which some researchers refer to as "pre-tracking" [Kosyakova et al. 2016]. No empirical evidence as to how often students change school prior to formal tracking at age 15 has been available so far. Using the St. Petersburg administrative school database containing information on all school transitions made in the 2014/15 academic year, this article investigates school mobility among first- to eleventh-graders. In particular, it compares the frequency of changing school across different grades as well as the overall incidence of school transitions. Regression models were constructed for academic/non-academic track choice after Grade 9, which link the share of students transitioning to vocational training institutions with school characteristics. In regard of changing school prior to formal tracking, findings reveal rather low school mobility. Indeed, in spite of having vast school change opportunities in a school system of a Russian megalopolis, 65% students attend the same school from Grade 1 through Grade 9, and 85% stick to one school between Grades 5 and 9. This is consistent with Yulia Kosyakova and her co-authors' inferences on pre-tracking in the Russian secondary school. The implications for building individual educational trajectories and dealing with educational inequality are discussed.
school tracking, school differentiation, school choice, school change, edu- Keywords cational inequality.
Alexandrov D., Tenisheva K., Savelyeva S. (2018) Differentsiatsiya shkolnogo vy- References bora: dva rayona Sankt-Peterburga [Patterns of School Choice: Two Districts in St. Petersburg]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 4, pp. 199-229. doi: 10.17323/1814-9545-2018-4-199-229.
Alexandrov D., Tenisheva K., Savelyeva S. (2015) Mobilnost bez riskov: obrazovatelnyy put "v universitet cherez kolledzh" [No-Risk Mobility: Through College to University]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 3, pp. 66-91. doi: 10.17323/1814-9545-2015-3-66-91.
Ammermüller A. (2012) Institutional Features of Schooling Systems and Educational Inequality: Cross-Country Evidence from PIRLS and PISA. German Economic Review, vol. 14, no 2, pp. 190-213.
Ammermüller A. (2004) PISA: What Makes the Difference? Explaining the Gap in PISA Test Scores between Finland and Germany. ZEW Discussion Papers No 04-04.
Avraamova E., Klyachko T., Loginov D. (2014) Effektivnost shkoly—pozitsiya rodi-teley [Efficiency of School through the Eyes of Parents]. Voprosy obrazova-niya/Educational Studies Moscow, no 3, pp. 118-134. doi: 10.17323/18149545-2014-3-118-134.
Avraamova E., Loginov D. (2016) Novye tendentsii v razvitii shkolnogo obrazova-niya. Po dannym ezhegodnogo monitoringovogo issledovaniya Tsentra eko-nomiki nepreryvnogo obrazovaniya RANKhiGS [New Trends in School Education Development. Based on the Annual Monitoring Research Conducted by the Center of Economy of Continuous Education of the Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 4, pp. 163-185. doi: 10.17323/1814-9545-2016-4-163-185.
Ball S. J., Bowe R., Gewirtz S. (1996) School Choice, Social Class and Distinction: The Realization of Social Advantage in Education. Journal of Education Policy, vol. 11, no 1, pp. 89-112.
Bessudnov A., Malik V. (2016) Sotsialno-ekonomicheskoe i gendernoe nera-venstvo pri vybore obrazovatelnoy traektorii posle okonchaniya 9-go klas-sa sredney shkoly [Socio-Economic and Gender Inequalities in Educational Trajectories upon Completion of Lower Secondary Education in Russia]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 1, pp. 135-167. doi: 10.17323/1814-9545-2016-1-135-167.
Bosetti L. (2004) Determinants of School Choice: Understanding How Parents Choose Elementary Schools in Alberta. Journal of Education Policy, vol. 19, no 4, pp. 387-405.
Breen R., Jonsson J. O. (2005) Inequality of Opportunity in Comparative Perspective: Recent Research on Educational Attainment and Social Mobility. Annual Review of Sociology, vol. 31, pp. 223-244.
Buchner C., van der Velden R., Wolbers M. (2009) Educational Achievement and Social Origin-An Investigation of Primary and Secondary Effects of Social Stratification over Four Dutch School Cohorts. Maastricht: ROA.
Bunar N., Ambrose A. (2016) Schools, Choice and Reputation: Local School Markets and the Distribution of Symbolic Capital in Segregated Cities. Research in Comparative and International Education, vol. 11, no 1, pp. 34-51.
Byrne B., De Tona C. (2012) "Trying to Find the Extra Choices": Migrant Parents and Secondary School Choice in Greater Manchester. British Journal of Sociology of Education, vol. 33, no 1, pp. 21-39.
Cherednichenko G. (1999) Shkolnaya reforma 90-kh godov: novovvedeniya i sotsialnaya selektsiya [The School Reform of the 1990s: Innovations and Social Selection]. Sotsiologicheskiy Zhurnal/Sociological Journal, no 1-2, pp. 5-20.
Dobson J. (2008) Pupil Mobility, Choice and the Secondary School Market: Assumptions and Realities. Educational Review, vol. 60, no 3, pp. 299-314.
Dustmann C. (2004) Parental Background, Secondary School Track Choice, and Wages. Oxford Economic Papers, vol. 56, no 2, pp. 209-230.
Hanushek E., Woessmann L. (2005) Does Educational Tracking Affect Performance and Inequality? Differences-in-Differences Evidence Across Countries'. Economic Journal, vol. 116, iss. 510, pp. C63-C76.
Hillmert S. (2003) Social Inequality in Higher Education. Is Vocational Training a Pathway Leading to or Away from University? European Sociological Review, vol. 19, no 3, pp. 319-334.
Horn D. (2009) Age of Selection Counts: A Cross-Country Analysis of Educational Institutions. Educational Research and Evaluation, vol. 15, no 4, pp. 343-366.
Howell W. (2006) Switching Schools? A Closer Look at Parents' Initial Interest
in and Knowledge about the Choice Provisions of no Child Left behind. Peabody Journal of Education, vol. 81, no 1, pp. 140-179.
Kasprzhak A. (2010) Tri istochnika i tri sostavnye chasti rossiyskogo gimna-zicheskogo obrazovaniya [Three Sources and Three Components of Gymnasium Education in Russia]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 1, pp. 281-299.
Kerbow D. (1996) Patterns of Urban Student Mobility and Local School Reform. Journal of Education for Students Placed at Risk, vol. 1, no 2, pp. 147-169.
Kerbow D., Azcoitia C., Buell B. (2003) Student Mobility and Local School Improvement in Chicago. Journal of Negro Education, vol. 72, no 1, pp. 158164.
Kerckhoff A. C. (1995) Institutional Arrangements and Stratification Processes in Industrial Societies. Annual Review of Sociology, vol. 21, pp. 323-347.
Konstantinovskiy D. (2010) Neravenstvo v sfere obrazovaniya: rossiyskaya si-tuatsiya [Inequality in Education: Situation in Russia]. Monitoring of Public Opinion: Economic and Social Changes Journal, no 5 (99), pp. 40-64.
Konstantinovskiy D., Kurakin D., Roshchina Y., Vahshtajn V. (2006) Dostupnost kachestvennogo obshchego obrazovaniya v Rossii: vozmozhnosti i ogra-nicheniya [The Accessibility of Quality Education in Russia: Opportunities and Restrictions]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 2, pp. 186-202.
Kosyakova Yu., Yastrebov G., Yanbarisova D., Kurakin D. (2016) Vosproizvods-tvo sotsialnogo neravenstva v rossiyskoy obrazovatelnoy sisteme [The Reproduction of Social Inequality in the Russian Educational System]. Zhur-nal Sotsiologii i Sotsialnoy Antropologii (The Journal of Sociology and Social Anthropology) (JSSA), no 19 (5), pp. 76-97.
Kosyakova Yu., Yastrebov G., Yanbarisova D., Kurakin D. (2016) The Reproduction of Social Inequality within the Russian Educational System. Models of Secondary Education and Social Inequality: An International Comparison (eds H. P. Blossfeld, S. Buchholz, J. Skopek, M. Triventi), Cheltenham, UK; Northampton, MA, USA: Edward Elgar, pp. 323-341.
Lucas S. R. (2001) Effectively Maintained Inequality: Education Transitions, Track Mobility, and Social Background Effects. American Journal of Sociology, vol. 106, no 6, pp. 1642-1690.
Maaz K., Trautwein U., Ludtke O., Baumert J. (2008) Educational Transitions and Differential Learning Environments: How Explicit Between-School Tracking Contributes to Social Inequality in Educational Outcomes. Child Development Perspectives, vol. 2, no 2, pp. 99-106.
Mehana M., Reynolds A. J. (2004) School Mobility and Achievement: A Me-ta-Analysis. Children and Youth Services Review, vol. 26, no 1, pp. 93-119.
OECD (2004) Learning for Tomorrow's World: First Results from PISA 2003. Paris: OECD.
Pietsch M., Stubbe T. C. (2007) Inequality in the Transition from Primary to Secondary School: School Choices and Educational Disparities in Germany. European Educational Research Journal, vol. 6, no 4, pp. 424-445.
Prakhov I. (2012) Ediny gosudarstvenny ekzamen i determinant rezultativnosti abiturientov: rol investitsiy v podgotovku k postupleniyu [The Unified State Examination and the Determinants of Academic Achievement: Does Investment in Pre-Entry Coaching Matter?]. Applied Econometrics, no 3 (27), pp. 86-108.
Raudenbush S. W., Eschmann R. D. (2015) Does Schooling Increase or Reduce Social Inequality? Annual Review of Sociology, vol. 41, pp. 443-470.
Rumberger R. W. (2003) The Causes and Consequences of Student Mobility. Journal of Negro Education, vol. 72, no 1, pp. 6-21.
Rumberger R. W., Larson K. A., Ream R. K., Palardy G. J. (1999) The Educational Consequences of Mobility for California Students and Schools. PACE UC Berckley Research Report. Santa Barbara: University of California.
Rumberger R. W., Thomas S. L. (2000) The Distribution of Dropout and Turnover Rates among Urban and Suburban High Schools. Sociology of Education, vol. 73, no 1, pp. 39-67.
Schneider T. (2008) Social Inequality in Educational Participation in the German School System in a Longitudinal Perspective: Pathways into and out of the Most Prestigious School Track. European Sociological Review, vol. 24, no 4, pp. 511-526.
Shubkin V. (1970) Sotsiologicheskie opyty [Sociological Studies], Moscow: Mysl.
Sobkin V., Ivanova A., Skobeltsina K. (2011) Mnenie roditeley o doshkol'nom i shkol'nom obrazovanii [Parental Perceptions of Preschool and School Education]. Sovremennoe doshkolnoe obrazovanie. Teoriya i praktika/ Preschool Education Today. Theory and Practice, no 5, pp. 28-37.
Spring J. H. (1976) The Sorting Machine: National Educational Policy Since 1945. New York: McKay.
Swanson C. B., Schneider B. (1999) Students on the Move: Residential and Educational Mobility in America's Schools. Sociology of Education, vol. 72, no 1, pp . 54-67.
Teachman J. D., Paasch K., Carver K. (1996) Social Capital and Dropping out of School Early. Journal of Marriage and the Family, vol. 58, no 3, pp. 773-783.
Tenisheva K., Savelieva S., Alexandrov D. (2018) Primenenie metoda uslo-vnykh derevjev resheniy k modelirovaniyu bybora shkoly roditelyami [Method of Conditional Inference Decision Trees for Modeling Parental School Choice]. Sociology: Methodology, Methods, Mathematical Modeling (4M), no 46, pp. 44-84.
Thieme C., Trevino E. (2013) School Choice and Market Imperfections: Evidence from Chile. Education and Urban Society, vol. 45, no 6, pp. 635-657.
Uvarov A., Yastrebov G. (2014) Sotsialno-ekonomicheskoe polozhenie semey i shkola kak konkuriruyushchie factory obrazovatelnykh vozmozhnostey: si-tuatsiya v Rossii [Schools and Socioeconomic Standing of Russian Families as Competing Factors in Promoting Social Inequality in Russia]. Universe of Russia. Sociology. Ethnology, vol. 23, no 2, pp. 103-132.
Van de Werfhorst H. G., Mijs J. J. (2010) Achievement Inequality and the Institutional Structure of Educational Systems: A Comparative Perspective. Annual Review of Sociology, vol. 36, pp. 407-428.
Vershlovsky S. (2004) Portret vypusknika peterburgskoy shkoly (opyt sot-sial'no-pedagogicheskogo issledovaniya) [A Portrait of a St. Petersburg School Graduate (Evidence from a Socio-Pedagogical Study)]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 4, pp. 244-260.
Woessmann L. (2009) International Evidence on School Tracking: A Review. CE-Sifo DICE Report, vol. 7, no 1, pp. 26-34.
World Bank (2012) The Education System in the Russian Federation. Available at: http://documents.worldbank.org/curated/en/115261468296678354/pdf/. 678640PUB0EPI0067902B09780821395141.pdf (accessed 26 October 2019).
Yastrebov G., Pinskaya М., Kosaretsky S. (2014) Ispolzovanie kontekstnykh dannykh v sisteme otsenki kachestva obrazovaniya: opyt razrabotki i aprobatsiya instrumentariya [Using Contextual Data for Education Quality Assessment: The Experience of Tools Development and Testing]. Voprosy obrazovaniya/Educational Studies Moscow, no 4, pp. 58-95. doi: 10.17323/1814-9545-2014-4-58-95.
