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.