Макико Накамуро
Как сделать, чтобы ребенок учился с удовольствием? Японские ответы на неразрешимые вопросы
「学力」の経済学 by 中室牧子
GAKURYOKU NO KEIZAIGAKU by Nakamuro Makiko
Nakamuro Makiko
THE ECONOMICS OF EDUCATION
Copyright © 2015 by Nakamuro Makiko
Original Japanese edition published by Discover 21, Inc., Tokyo, Japan
Russian edition is published by arrangement with Discover 21, Inc.
© 2015 by Nakamuro Makiko
© Рябова Е.А., перевод на русский язык, 2018
© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2018
Из этой книги вы узнаете:
• Можно ли поощрять успехи в учебе с помощью вознаграждения?
• Подходят ли для вознаграждения деньги?
• Вредны ли для детей телевизор и компьютерные игры?
• Хвалить или не хвалить за учебу?
• Что можно сделать, чтобы ребенок учился лучше?
Предисловие
Наука против традиционных представлений
Скажу сразу: у автора этой книги своих детей нет. Я веду курс экономики в университете, преподавателем стала не так давно и не обладаю какими-то особыми знаниями в педагогике.
И все же ко мне часто обращаются родители, школьные учителя и чиновники от образования. Они задают такие вопросы:
Можно ли поощрять детей с помощью вознаграждения?
Нужно ли хвалить детей?
Вредны ли детям компьютерные игры?
Почему об этом спрашивают меня, человека без родительского опыта, со сравнительно короткой карьерой преподавателя?
Потому что я ученый и моя специализация – экономика образования. Это прикладная отрасль, которая рассматривает образование с точки зрения теории экономики и анализирует его с помощью экономических инструментов. Я работаю с большим объемом данных, поэтому мне порой открываются вещи, которые ставят в тупик родителей и учителей.
На днях я смотрела телепередачу, в которой гости – специалисты в области образования и педагоги – практически в один голос утверждали:
– Нельзя поощрять детей вознаграждениями.
– Нужно воспитывать с помощью похвалы.
– Компьютерные игры вызывают агрессию.
Многие из вас наверняка согласятся с этим мнением. Но я, ученый, говорю своим друзьям прямо противоположное (подробнее об этом будет рассказано в главе 2):
– Поощрять детей вознаграждением – это правильно.
– Воспитывать детей только при помощи похвалы – неправильно.
– Играя в компьютерные игры, дети не становятся агрессивными.
Я не собираюсь оспаривать утверждения участников передачи и тех, кто их разделяет. Однако их позиция чаще всего базируется на личном опыте и не имеет никаких научных доказательств.
Открытия в сфере образования и воспитания, основанные на экономическом анализе данных, гораздо достовернее, чем рекомендации и разработки специалистов по образованию. Я как ученый не имею права не донести эту информацию до общества.
Цель этой книги – рассказать читателям, что нового открыла нам экономика образования.
Полагаю, что немногим понятна фраза «анализ массивов данных по образованию при помощи экономических инструментов». Поэтому, прежде чем приступить к основной части повествования, я расскажу вам об одном успешном эксперименте.
Экзамены и умирающие бабушки
С 2013 года я преподавала большим группам студентов – по 100, 200, а иногда и по 500 человек в потоке. В одной из групп у меня был назначен промежуточный экзамен. И вот в день экзамена от нескольких студентов пришли сообщения такого рода: «Скоропостижно скончалась моя бабушка. Я не могу прийти на экзамен. Прошу разрешить мне пересдачу в другой день».
Люди могут обманывать, а данные – нет. Анализ собранной информации и понимание того, как устроено наше общество, способно кардинально изменить нашу жизнь
В этой группе училось 250 человек, и у 15 из них скончались бабушки. В другой группе, где нужно было сделать презентацию на английском языке, статистика оказалась еще печальнее: почили с миром бабушки почти у трети студентов.
В ответ на просьбу представить свидетельство о смерти или другие подтверждающие документы одни студенты принесли бумаги со старыми датами, а кто-то поведал душераздирающую историю гибели бабушки в теракте, сведения о котором засекречены. Но, несмотря на эти трагические события, мы сумели закончить учебный год.
В это же время мне попалась судьбоносная книга известного профессора психологии и поведенческой экономики Дэна Ариэли «The Honest Truth about Dishonesty» («Вся правда о неправде») (2). Вот, что пишет профессор Ариэли в главе «Некрологи бабушек».
«За годы преподавания я обратил внимания на одну закономерность. В конце семестра студенты один за другим приносят сообщения о смерти родственников. Особенно много этих сообщений появляется за неделю до экзамена и накануне сдачи реферата.
В среднем около 10 процентов моих студентов в первом семестре сообщали о смерти бабушки и просили разрешения сдать реферат позже».
Я была поражена – такой известный ученый, как Ариэли, столкнулся с тем же явлением! Далее автор рассказывает об исследовании, проведенном одним бесстрашным профессором биологии на тему «Причинно-следственные связи между экзаменами и скоропостижной смертью бабушек». Согласно анализу данных, которые профессор собрал на своих курсах, вероятность летального исхода для бабушек накануне промежуточных экзаменов в 10 раз выше среднего показателя по году, а перед итоговыми экзаменами – в 19 раз. Кроме того, у студентов со средней успеваемостью этот показатель вырастает в 50 раз.
У меня профессиональная привычка собирать данные, в том числе по моим учащимся. Под впечатлением этой книги и на основании данных за прошлые годы я рассчитала процент смертности бабушек накануне промежуточных и итоговых экзаменов. После этого я сообщила своим студентам, что смертность бабушек на моем курсе необыкновенно высока. Я также указала, что с горестной потерей бабушки, как правило, сталкивались те студенты, которые на вопрос анкеты «Насколько заинтересованы вы были в предмете до начала курса», ответили: «не особенно» или «почти нет».
После этого разговора все бабушки моих студентов остались в живых.
Большинство моих курсов разработаны для практического анализа данных различных явлений, происходящих в обществе. В конце курса я говорю студентам: «Люди могут обманывать, а данные – нет. Анализ собранной информации и понимание того, как устроено наше общество, способно кардинально изменить нашу жизнь».
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.