Исследование показывает, что группировка детей по способностям не убивает души менее одаренных, что приятно
Новое исследование предполагает, что сортировка учеников по способностям помогает отличникам, не нанося вреда остальным, и даже может повысить их уверенность больше, чем принуждение делить класс с будущими нобелевскими лауреатами.
На протяжении десятилетий мир образования был охвачен горькими, душераздирающими дебатами о том, является ли разделение учеников по способностям образовательным апартеидом или просто здравым смыслом. Новое исследование Института образования Университетского колледжа Лондона внесло ясность: всё нормально, на самом деле.
Исследование, поддержанное Фондом образования (EEF), показало, что ученики средних школ Англии с сильными математическими навыками делали более медленные успехи в смешанных классах, чем при группировке с такими же умными сверстниками. Важно, что разделение по способностям не "нанесло значительного вреда успеваемости учеников с низкой предварительной успеваемостью или социально-экономически неблагополучных". Так что дети на задних партах не отстают еще больше — они просто остаются на месте.
Исследование также перевернуло давнее убеждение: предыдущие отчеты утверждали, что разделение вредит уверенности тех, кто не входит в топ-группы, но анализ показал негативное влияние на самооценку в математике у учеников в смешанных школах. Очевидно, бороться рядом с будущим лауреатом Филдсовской премии хуже для самооценки, чем бороться в комнате, полной таких же борющихся.
Джон Джеррим, профессор образования и социальной статистики в UCL, не участвовавший в исследовании, назвал результат "большим и важным". Он предположил, что EEF "теперь, вероятно, должен поддержать группировку по достижениям в математике", утверждая, что это "не имеет негативного влияния на слабых учеников, дает некоторые положительные преимущества для сильных и помогает учителям управлять нагрузкой". Он также тонко подколол академиков, которые когда-то называли группировку по способностям "символическим насилием", сказав, что работа показывает "необходимость большей сдержанности со стороны академиков".
Исследование рассматривало успеваемость по математике и самооценку учеников 7 и 8 классов (возраст 11-13 лет) в 28 школах со смешанными классами и 69 аналогичных школах, использовавших разделение. Среди высокоуспевающих учеников те, кто был в смешанных классах, в среднем отставали на два месяца. В целом, школы со смешанными классами отставали на один месяц.
Исследователи отметили, что "несмотря на благие намерения в смешанных школах в отношении равенства и вызова для высокоуспевающих, только школы с разделением, похоже, бросают вызов ученикам с высокой предварительной успеваемостью". Другими словами, разрыв между лучшими и худшими учениками сокращался в смешанных школах, но только потому, что умные дети скучали, а не потому, что отстающие догоняли.
Была оговорка: чтобы разделение по способностям работало правильно, школы должны избегать назначения лучших учителей исключительно в топ-группы. Так что не отдавайте хороших учителей только тем детям, которые уже всё понимают.
Пепе Ди'Язио, генеральный секретарь Ассоциации школьных и колледжеских лидеров, сказал, что школьные лидеры лучше всего могут принимать решения о разделении, но отметил "давнюю проблему с набором учителей математики", из-за которой многие школы вынуждены полагаться на неспециалистов. Потому что ничто так не говорит "мы ценим образование", как учитель истории, объясняющий квадратные уравнения.
The Good Times
Новости в вашей почте.
Саркастический дайджест, доставляемый по вашему расписанию. Бесплатно.
Уже подписаны, но мы так и не доходим до вашего ящика? Загляните в папку «Спам» и нажмите «Не спам» (или «Убрать из спама»), чтобы вытащить нас из чистилища нежелательной почты. Заодно поможете и всем остальным.
Если вы не откроете ни одного нашего письма в течение месяца, вас автоматически удалят из списка рассылки.
Rewrite Article
Select parts to regenerate with a fresh AI pass. Translations will be updated automatically.
Generate AI Image
Creates a sardonic version of the article image using OpenAI.