Study of the complex impact of the USE on students' academic development

Единый государственный экзамен (ЕГЭ) более десяти лет занимает центральное место в системе аттестации выпускников российских школ. Введение этого стандартизированного подхода спровоцировало живые дебаты среди представителей образовательного сообщества, разделив их на защитников и противников. Первые уверены, что ЕГЭ является объективным инструментом, обеспечивающим равные шансы при поступлении в высшие учебные заведения, тогда как вторые озабочены тем, что сосредоточение на подготовке к экзамену может снижать качество образования и угнетать развитие критического мышления студентов.

Тем не менее, вопрос о том, насколько точно результаты ЕГЭ отражают академическую состоятельность и предсказывают успех студентов в вузах, остается не полностью разрешенным. Многочисленные исследования направлены на изучение факторов, влияющих на подготовку к экзамену и успехи в вузе, а также на прогнозирование академической успеваемости. Тем не менее, необходимы дальнейшие исследования для понимания комплексного влияния ЕГЭ

Большую часть публикаций, посвященную изучению влияния ЕГЭ на обучение в вузе, можно разделить на три группы:

1. Выявление регрессоров и влияние факторов на подготовку в вузе – на средний балл или баллы по отдельным дисциплинам

2. Прогнозирование успеваемости в вузе по результатам ЕГЭ, преимущественно, с помощью нейросетевых моделей

3. Теоретическое осмысление и описание психологических факторов влияния ЕГЭ на обучение в вузе

В данном исследовании предпринимается попытка проверить, насколько ЕГЭ отражает индивидуальные способности учеников и будущих студентов к обучению, которые потом выражаются в результатах их обучения по другим дисциплинам высшей школы. Гипотеза исследования в том, что суммарный балл ЕГЭ студента возможно использовать, как меру оценки его личностных характеристик и способности к обучению.

Проблема исследования заключается в определении степени, в которой результаты Единого государственного экзамена (ЕГЭ) отражают академические способности и предсказывают успешность студентов в высших учебных заведениях.

Цель исследования – выявление корреляции между баллами ЕГЭ и успеваемостью студентов, а также на изучение влияния разброса вступительных баллов ЕГЭ на академические результаты.

В УГТУ с 2006 года функционирует система учета деятельности студентов и преподавателей. На основе данных, собранных в системе ИС УГТУ, в рамках исследования рассмотрены зависимости и влияние ЕГЭ на успеваемость: средний балл, оценки по отдельным дисциплинами и за диплом. Анализ проводился на основе базы данных, содержащей сведения о результатах обучения студентов за 13 лет. Рассматривались только данные студентов, имеющих и результаты ЕГЭ и дипломные оценки.

2.1. Методы исследования

Нормирование баллов ЕГЭ для обеспечения сопоставимости.

Квадратное возведение средних оценок студентов для усиления отклонений.

Линейная регрессия для анализа зависимости дипломных оценок и средних баллов от нормированных баллов ЕГЭ.

Когортный анализ с разделением данных на группы специальностей.

Оценка корреляции между баллами ЕГЭ и средним баллом успеваемости студентов.

Анализ влияния разброса вступительных баллов ЕГЭ на степень корреляции с академической успеваемостью.

Оценки студентов были возведены в квадрат для усиления отклонений (1):

(1)

Где: О – средний балл (квадратичный),

ОЭ – балл за экзамен, без учета зачётов,

n – количество оценок студента. 

(2)

Где: ЕГЭ – нормированный балл ЕГЭ,

Е – балл экзамена за ЕГЭ,

n – количество экзаменов ЕГЭ.

На основе дипломных оценок и рассчитанных средних баллов (1) проведен анализ их зависимости от балла ЕГЭ (2) на основе модели линейной регрессии (3).

(3)

Где: y – выходные параметры,

x – входные параметры,

b – коэффициенты уравнения регрессии.

Для более детального изучения проведен Когортный анализ (4). Для этого весь массив данных был разделен на группы специальностей (5).

(4)

Где: y – выходные параметры,

x – входные параметры,

b – коэффициенты уравнения регрессии.

2.2. Принципы исследования

Объективность: использование стандартизированных данных и методов анализа.

Репрезентативность: включение данных большого числа студентов и долгосрочный период наблюдения.

Воспроизводимость: описание методов для проверки и воспроизведения результатов.

Этичность: соблюдение конфиденциальности и анонимности данных студентов.

Как видно на Рисунке 1, имеется существенная корреляция среднего балла студента и его балла по ЕГЭ при поступлении. Корреляция составляет 48% и 24% среднего балла объясняется вступительным баллом по ЕГЭ (значимость выше 0.001). Дипломные оценки также коррелируют с результатами ЕГЭ, но несколько меньше – 25%, здесь вариация ЕГЭ объясняет только 7% вариации баллов за диплом (значимость выше 0,001).

Рисунок 1 - Зависимость среднего балла от ЕГЭ для всех групп

DOI:10.60797/IRJ.2024.147.49.1

Как известно, на разные специальности разный конкурс и разный диапазон проходного балла. Логично выдвинуть гипотезу о том, что чем больше разброс вступительного балла по ЕГЭ, тем выше, в дальнейшем, влияние этой разницы на успеваемость студентов. Т.к. при небольшом разбросе в баллах ЕГЭ и разница в успеваемости бывших школьников невелика, соответственно они меньше различаются на старте обучения, и отличия успеваемости в большей обусловлены дальнейшим обучением в вузе и иными факторами.

Чтобы проверить эту гипотезу, рассмотрим полученные сведения более подробно – оценим регрессию разницы минимального и максимального балла студентов, поступивших на разные специальности, на показатель R-squared корреляции баллов по ЕГЭ и их среднего балла (5). Как видно на рис. 2, это влияние достаточно заметно, оно составляет 0,34 для среднего балла и 0,23 для дипломных оценок.

(5)

Где: R – средний балл (квадратичный),

r – показатель r-squared корреляции ЕГЭ и среднего балла или диплома,

n – количество студентов специальности,

m – количество специальностей в группе специальностей.

Таким образом, можно считать, что диапазон баллов ЕГЭ при поступлении влияет на среднюю успеваемость на уровне значимости 0,001 и на результаты защит дипломов на уровне значимости 0,011.

Рисунок 2 - Влияние величины среднеквадратического отклонения балла по ЕГЭ на степень корреляции ЕГЭ и среднего балла успеваемости студентов

DOI:10.60797/IRJ.2024.147.49.2

Результаты исследования подтверждают значительную корреляцию между баллами ЕГЭ и успеваемостью студентов в вузе. Суммарный балл ЕГЭ является хорошим предиктором среднего балла студентов, объясняя 24% его вариации. Также наблюдается корреляция между баллами ЕГЭ и дипломными оценками, но на более низком уровне (7% вариации).

Выявленные зависимости подтверждают гипотезу о том, что результаты ЕГЭ отражают способности и обучаемость студентов, влияя на их академические успехи в вузе. Более высокая корреляция в группах с большим разбросом баллов ЕГЭ подтверждает значимость стартовых знаний и уровня подготовки для дальнейшей успеваемости.

Выводы согласуются с предыдущими исследованиями, указывающими на валидность ЕГЭ как инструмента отбора абитуриентов и прогнозирования их академической успешности. Включение результатов ЕГЭ в модели оценки качества образования представляется целесообразным, так как они объективно отражают способности студентов и их готовность к обучению в высшей школе.

Кроме того, анализ показывает, что связь успеваемости и большинства других факторов, хотя и значима, остается менее выраженной по сравнению со связью баллов ЕГЭ и академической успеваемости студентов.

Результаты исследования показывают, что баллы ЕГЭ имеют значительную корреляцию с академической успешностью студентов в вузе. Этот эффект особенно выражен при большом разбросе баллов ЕГЭ среди поступающих. Таким образом, ЕГЭ может служить полезным инструментом для прогнозирования академических достижений, однако его влияние варьируется в зависимости от специфики специальностей и начального уровня студентов. Хотелось бы подчеркнуть важность дальнейшего изучения факторов, влияющих на успеваемость, для оптимизации процесса отбора и поддержки студентов в высших учебных заведениях и целесообразность включения ЕГЭ, как дополнительных объясняющих переменных при построении моделей оценки качества образования.