Профильный уровень по математике ЕГЭ 2018
Структура экзаменационных заданий профильного уровня по математике ЕГЭ 2018.
Профильный экзамен по математике аналогичен привычному ЕГЭ, который сдают уже не первый год. Нововведения заключаются лишь в том, что изменились количество заданий и минимально допустимый балл для успешного прохождения экзамена.
Есть, правда, еще одно мелкое изменение, но оно уже не должно быть новостью: с 2015 года пересмотрена нумерация заданий. Вместо латинских букв они просто обозначаются цифрами. Структура и уровень сложности изменились незначительно.
Новшество с нумерацией все еще может осложнять вам подготовку к ЕГЭ, если вы обычно используете для этого варианты заданий за прошлые годы. Поэтому в этом материале я буду упоминать привычные буквенные обозначения.
Экзамен по математике профильного ЕГЭ 2018 года состоит из 19 заданий, которые распределены между двумя частями.
Часть 1 состоит из 8 заданий (бывших B1-B8) базового уровня сложности, на которые надо дать краткий ответ. Они совсем несложные. Ответы записываются в соответствующих клетках бланка.
Часть 2 труднее: она состоит из 4 заданий (с 9 по 12) средней сложности, для которых достаточно краткого ответа, и 7 заданий (с 13 по 19) средней и высокой сложности, на которые требуется ответить развернуто. Если ответы на задания с 9 по 12, аналогично 1-й части, заносятся в клетки бланка, то решения задач с 13 по 19 записываются на другом бланке, специально для этого предназначенном.
Задания с 1 по 12 (бывшая группа B) с кратким ответом проверяет компьютер, а с 13 по 19 (бывшая группа С), на которые надо отвечать подробно, проверяют эксперты.
Посмотрим, какова сложность бывшей группы В.
Задачи этой группы могут быть как совсем простыми, так и довольно оригинальными, если можно так выразиться. Оригинальность заключается в их формулировке либо способе подачи. Например, предлагается решить уравнение, но вместо уравнения вы увидите какой-то график.
Помните, что ответом на задания группы В могут быть только целое число или конечная десятичная дробь. Если ответ у вас получился в другом формате, это означает, что вы где-то ошиблись. Кстати, в этих заданиях имеются подсказки.
Будьте внимательны: цифры ответа следует обязательно записывать в точности так, как указано в образце. То есть если единица должна быть без «носика» – пишем без «носика». Помните, что эти бланки проверяет компьютер, не понимающий нюансов вашего написания, поэтому легко может принять одну цифру за другую.
Если вы записали в клетку бланка неверный ответ или допустили помарку, ни в коем случае не зачеркивайте написанного. Ответ можно исправить, но по определенным правилам, которые вы должны уточнить у организаторов.
В этой группе нет слишком объемных заданий. Каждое из них можно легко выполнить за 5-10 минут.
Теперь взглянем на задания 13-19 (бывшая группа С), требующие развернутого решения.
Если задания 13-14 по сложности и превосходят задачи из группы Б, то не так уж сильно. А по опыту прошлых лет могу сказать, что нередко попадаются и такие, которые проще задач 1-12! Да, вот такой парадокс. В целом они вполне легко решаются, просто при первом рассмотрении выглядят очень устрашающе.
Задания 15-19 уже заметно сложнее. Хотя ни одно из них не выходит за рамки школьного курса, необходимо освежить свои знания перед экзаменом. Они специально разработаны так, чтобы проверить способность учащихся применять полученные знания на практике.
Варианты заданий профильного уровня Вы можете найти по ссылки: mathb-ege.sdamgia.ru
Разбор задач по математике Вы можете найти по ссылки: www.youtube.com
Если Вам нужны качественные курсы подготовки к ЕГЭ по математике, то обращайтесь в «iQ-центр»
Ответы на ЕГЭ 2018 по математике ищут школьники в Сети
Следует заметить, что в этом году никаких изменений в структуре экзамена внесено не было
В 2018 году 30 мая выпускники будут сдавать ЕГЭ по математике (базовый уровень), а 1 июня – профильный уровень. Надо сказать, что этот экзамен считается одним из самых сложных для школьников, но обязательным для получения аттестата, сообщает РИА VladNews со ссылкой на Информинг.
Следует заметить, что в этом году никаких изменений в структуре экзамена внесено не было. Профильный вариант экзамена будут сдавать те, кто планирует поступать на технические специальности, а остальным подойдет и базовый.
В обоих вариантах будут присутствовать задания по следующим темам: алгебра, геометрия, теория вероятности и математическая статистика.
Разница заключается только в сложности и форме выполнения заданий: в базовом уровне вполне хватит кратких ответов, а в профильном все же потребуются более развернутые решения задач.
Накануне экзамена в Сети школьники стараются найти решения ЕГЭ, а некоторые даже надеются, что варианты и задачи совпадут с прошлогодними, но мы бы не советовали рассчитывать на это.
Если говорить о нахождении правильных ответов, скажем, по геометрии, то это не очень реальная задача. Но даже если это и удастся, то каким образом списать на экзамене? Если наблюдатели поймают кого-то на попытках сжульничать, то экзамен засчитан не будет.
Раздобыть ответы на тесты кажется более реальным, но опять-таки за утечкой данной информации следят центры разработки КИМов. Если же обнаружится, что утечка все-таки произошла, то экзамен может быть аннулирован.
Таким образом, мы рекомендуем выпускникам не верить во всевозможные объявления, которыми пестрит интернет. Ответы к ЕГЭ вы все равно не найдете, а вот нервы и время потратите. Лучше уж накануне экзамена просмотрите образцы решений типовых заданий.
Результаты ЕГЭ 2018
Факты о ЕГЭ-2018 |
|
Русский язык
Это один из двух предметов, которые нужно обязательно сдавать всем выпускникам. К тому же это единственный экзамен, результаты которого необходимы для поступления во все вузы. В 2018 году не сдали этот экзамен и соответственно лишились аттестата 0,4% участников экзамена. Максимальной отметки в 100 баллов достигли 3722 выпускника.
Математика (базовый уровень)
Экзамен по математике также обязателен к сдаче для российских школьников. С 2015 года он делится на две части — базовую и профильную. Для сдачи школьники могут выбрать один или оба уровня одновременно.
С экзаменом по базовому уровню математики выпускники с каждым годом справляются все лучше. Это подтверждает динамика оценок: в 2015 году средний балл составил 3,95, в 2016 году — 4,14, в 2017 году — 4,24, а в 2018 году — уже 4,29. Еще в этом году сильно уменьшилось количество не справившихся: всего 3,1% участников не смогли набрать минимальные три балла, не справившись с положенным объемом заданий.
Математика (профильный уровень)
Экзамен профильного уровня нужен абитуриентам, которые поступают в вузы, включившие этот предмет список обязательных начальных испытаний. В текущем году средний уровень за экзамен вырос на 2,5 балла и достиг отметки 49,8. В два раза уменьшилось количество учеников, не решивших минимум заданий (7% против 14% в прошлом году). Высший балл набрали 145 выпускников.
Иностранный язык
Последние четыре года экзамен по владению иностранным языком проводится в два этапа. Сначала выпускники проходят письменное тестирование, а на второй день сдают экзамен устно. В 2018 году значительное количество выпускников выбрали английский язык. Его выбрали 83,5 тысячи человек. Аттестацию по немецкому языку проходили около 1,8 тысячи выпускников, по французскому — 948 выпускников, по испанскому — 153 выпускника. Интересно, что на экзамене по испанскому языку никто из тестируемых не смог набрать высший балл.
Помимо направлений, где профильным предметом является иностранный язык, в спорной ситуации вузы могут засчитывать его результаты как четвертого вступительного экзамена.
История
Этот экзамен один из самых сложных, так как здесь нужно будет выучить большой объем информации. Однако количество желающих сдавать этот предмет не уменьшилось по сравнению с прошлым годом 112 тысяч. Текущий средний балл по этому предмету составляет 56,9 балла.
Обществознание
Этот предмет очень популярен, ведь его результат учитывается как вступительный экзамен большинством гуманитарных вузов. В 2018 году обществознание сдавали 368 тысяч выпускников. В предыдущем году желающих было около 318 тысяч.
Физика
Один из необходимых экзаменов для большинства технических и IT-специальностей. В 2018 году количество учеников, сдающих физику, возросло по сравнению с предыдущим годом — 171,5 тысячи против 155 тысяч.
Информатика и ИКТ
Информатика выбирается для специальностей в области ИТ. Это будущие программисты, системотехники, а также инженеры по телекоммуникациям. В 2018 году количество учеников, выбравших информатику, возросло на 14 тысяч человек. Из них справились с заданием (сдали на 81–100 тестовых баллов) более 13% участников. Средний балл достиг 59 баллов. И всего 254 участника экзамена получили максимальные 100 баллов.
География
География выбирается очень редко. В этом году это экзамен выбрали 16 тысяч человек, что на 2 тысячи больше, чем в предыдущем). Редкость выбора связана с тем, что эта дисциплина в качестве вступительного экзамена требуется очень ограниченное количество направлений высшего образования. Это специальности, связанные с географией, экологией, регионоведением и туризмом.
Так как непрофильная аудитория невольно отсеивается, качество сдачи экзамена год из года растет. В 2015 году 15,8% провалило экзамен, в 2016 году — 13%, в 2017 году — 9,3%, в этом году — всего 7,1%. Смело можно отметить, что средний балл сдающих тоже растет. Высшие 100 баллов набрали 64 выпускника.
Литература
Экзамен по литературе тоже сдает ограниченное количество выпускников: это нужно для немногих узкоспециализированных специальностей. Знание литературы обязательно для журналистки, филологии, режиссуры. В 2018 году экзамен выбрали 55 тысяч учеников— это на 14 тысяч больше, чем в прошлом году. На высший балл написали 599 школьников.
Биология
Этот предмет занимает четвертую ступень в рейтинге предпочтений выпускников. Биологию сдают выпускники, выбравшие медицину, психологию и спортивные специальности. В 2018 году количество сдающих возросло по сравнению с прошлым годом: всего экзамен сдавали 140 тысяч человек против 112 тысяч. Также можно отметить сравнительно небольшое количество двоек. Высшее количество баллов смогли получить 45 сдающих.
Химия
Экзамен по химии в текущем году выбрали 84,5 тысячи учеников. Эта цифра на 10 тысяч больше, чем в прошлом году. 60 баллов — таков средний балл то химии, минимальный порог — 36 баллов. Всего 15,88% экзаменуемых в прошлом году не достигли этого порога. Несмотря на то что химию обдуманно выбирают в основном подготовленные абитуриенты, она пока остается в тройке предметов, лидирующих по количеству не сдавших, как и биология с обществознанием.
ЕГЭ 2018. Математика. Профильный уровень. 40 тренировочных вариантов. Ф.Ф. Лысенко, С.Ю. Кулабухова
Пособие предназначено для фундаментальной подготовки к единому государственному экзамену по математике на профильном уровне. Книга будет полезна выпускникам, учителям, а также тем, кто собирается сдавать ЕГЭ после перерыва в обучении.
2. Если необходим высокий балл на ЕГЭ д,пя поступления на техниче скую или социологическую специальность, то нужно добиться уверенного выполнения заданий 1-15, а также обратить внимание на задание 17.
3.Если предполагается продолжение математического образования в вузе или поступление на престижную экономическую специальность (целью являются 90-100 баллов), то необходимо научиться решать все задания данного пособия.
Книга содержит:
• прототипы заданий с кратким ответом – задачник, содержащий основные типы задач с кратким ответом, которые соответствуют предлагаемым заданиям открытого банка ;
• 40 новых авторских тренировочных вариантов, составленных по проектам спецификации и демоверсии ЕГЭ-2018, опубликованным 21.08.2017 r. на сайте ФИПИ;
• решение заданий 10 вариантов;
• краткий справочник по элементарной математике, содержащий теоретический материал, достаточный для выполнения всех заданий данного пособия;
• ответы ко всем заданиям и вариантам.
Отметим, что варианты заданий носят парный характер, то есть являются попарно подобными (так, например, подобны 5-й и 6-й варианты, 7-й и 8-й и т. д.). Это позволяет учителю оптимизировать процесс подготовки: целесообразно порешать с учащимися в классе один из нечётных вариантов, а следующий ( чётный) вариант задать на дом. Варианты в книге располагаются по возрастанию уровня сложности заданий. При этом уровень сложности и темы заданий с кратким ответом.
От авторов 6
Прототипы заданий с кратким ответом 11
Прототип задания 1 11
Прототип задания 2 14
Прототип задания 3 18
Прототип задания 4 26
Прототип задания 5 29
Прототип задания 6 31
Прототип задания 7 34
Прототип задания 8 39
Прототип задания 9 42
Прототип задания 10 44
Прототип задания 11 46
Прототип задания 12 48
Тренировочные варианты 50
Вариант № 1 50
Вариант № 2 55
Вариант № 3 60
Вариант № 4 65
Вариант № 5 70
Вариант № 6 74
Вариант № 7 78
Вариант № 8 83
Вариант № 9 88
Вариант № 10 93
Вариант № 11 98
Вариант № 12 103
Вариант № 13 108
Вариант № 14 113
Вариант № 15 118
Вариант № 16 123
Вариант № 17 127
Вариант № 18 132
Вариант № 19 137
Вариант № 20 142
Вариант № 21 147
Вариант № 22 152
Вариант № 23 157
Вариант № 24 162
Вариант № 25 167
Вариант № 26 172
Вариант № 27 177
Вариант № 28 182
Вариант № 29 187
Вариант № 30 192
Вариант № 31 197
Вариант № 32 202
Вариант № 33 207
Вариант № 34 212
Вариант № 35 217
Вариант № 36 222
Вариант № 37 227
Вариант № 38 232
Вариант № 39 237
Вариант № 40 242
Решения избранных вариантов 247
Решение варианта 1 247
Решение варианта 5 258
Решение варианта 9 270
Решение варианта 13 280
Решение варианта 17 289
Решение варианта 21 299
Решение варианта 25 308
Решение варианта 29 318
Решение варианта 33 328
Решение варианта 37 337
Краткий теоретический справочник 347
§ 1. Условные обозначения 347
§ 2. Степени и корни 348
§ 3. Модуль и его свойства 349
§ 4. Прогрессии 350
§ 5. Логарифмы 350
§ 6. Теория вероятностей 351
§ 7. Тригонометрия 352
§ 8. Многочлены и их корни 356
§ 9. Уравнения 360
§ 10. Неравенства 362
§11. Функции 364
§ 12. Планиметрия 377
§ 13. Стереометрия 390
Ответы к прототипам заданий с кратким ответом 403
Ответы к тренировочным вариантам 404
МЦКО
Единый государственный экзамен по профильной математике состоялся 1 июня 2018 года. В Москве экзамен сдали более 38 тысяч участников, сообщили в региональном центре обработки информации города Москвы.
«38 206 тысяч участников были зарегистрированы на сдачу экзамена по математике профильного уровня в городе Москве. Из них 37 656 выпускников текущего года», – рассказал руководитель регионального центра обработки информации города Москвы Андрей Постульгин.
Для проведения экзаменов было подготовлено 215 ППЭ, расположенных в образовательных организациях города Москвы, из них 1 – в учреждении системы здравоохранения и 10 – на дому (для участников с ограниченными возможностями здоровья).
«Экзамен по профильной математике прошел в штатном режиме, нарушений и технологических сбоев не зафиксировано. На экзамене присутствовало 737 общественных наблюдателей, которые прошли специальное обучение и были аккредитованы Департаментом образования города Москвы», – добавил Андрей Постульгин.
Начиная с 2015 года единый государственный экзамен по математике был разделен на базовый и профильный уровни. Участники ЕГЭ имеют право выбрать базовый или профильный уровень экзамена, либо сдавать оба уровня. Профильный ЕГЭ необходимо сдать для поступления в вузы на специальности, где математика является одним из вступительных экзаменов. Экзамен по базовой математике выпускники сдавали 31 мая 2018 года.
Экзаменационная работа по математике профильного уровня состояла из двух частей, включающих в себя 19 заданий. Экзамен длится 3 часа 55 минут (235 минут).
Во всех ППЭ велось видеонаблюдение в онлайн-режиме и использовалась технология печати полного комплекта экзаменационных материалов для участников в аудиториях и сканирования бланков ответов в штабе ППЭ.
Свои результаты участники экзаменов узнают не позднее 18 июня 2018 года.
Примерный график публикации результатов по всем предметам размещен на официальном сайте регионального центра обработки информации города Москвы в разделе «Результаты ГИА-11 и подача апелляций». Результаты экзаменов и изображения бланков ответов участников ЕГЭ можно посмотреть на Официальном сайте Мэра Москвы.
«Государственная итоговая аттестация выпускников 11-х классов по математике профильного уровня в Москве прошла без нарушений в штатном режиме. Замечаний и нарушений отмечено не было», — отмечает Андрей Постульгин.
Напомним, что основной период ЕГЭ проходит в 2018 году с 28 мая по 2 июля 2018 года. Следующие экзамены — по истории и химии — состоятся 4 июня. Расписание всех экзаменов можно также посмотреть на сайте регионального центра обработки информации города Москвы.
ЕГЭ 2018 Математика Тематическая рабочая тетрадь Профильный Ященко
Тематическая рабочая тетрадь Ященко по математике предназначена для под-ки к ЕГЭ 2018 профильного уровня, организации — проведения итогового повторения, выявления проблемных зон в знаниях выпускников с последующей коррекцией. Написана согласно утвержденным демоверсии — спецификации ЕГЭ 2018. Включает позадачные тренинги — диагностические работы формата ЕГЭ. Уникальная методика под-ки апробирована во многих школах различных регионов страны при организации под-ки к ЕГЭ. Поможет усовершенствовать навыки решения задач, повысить качество усвоения материала, разработать индивидуальные траектории повторения — эффективно подготовиться к ЕГЭ. Старшеклассникам, учителям, методистам.
-Содержание-
ДИАГНОСТИЧЕСКИЕ РАБОТЫ ЗА К-РС 10 КЛАССА 6
Диагностическая работа № 1 8
Диагностическая работа № 2 14
ПОДГОТОВКА К Ч-СТИ 1 ЕГЭ ПО МАТЕМАТ-КЕ 20
Диагностическая работа № 3 22
Диагностическая работа № 4 24
Задача 1 26
Задача 2 31
Задача 340
Задача 4 50
Задача 5 55
Задача 6 58
Задача 7 62
Задача 8 74
Задача 9 81
Задача 10 84
Задача 11 93
Задача 12 98
Диагностическая работа № 5 101
Диагностическая работа №6 104
ПОДГОТОВКА К Ч-СТИ 2 ЕГЭ ПО МАТЕМАТ-КЕ 106
Диагностическая работа № 7 108
Диагностическая работа № 8 112
Задача 13 116
Задача 14 129
Задача 15 142
Задача 16 155
Задача 17 168
Задача 18 187
Задача 19 200
Диагностическая работа № 9 210
Диагностическая работа № 10 214
ТРЕНИРОВОЧНЫЕ ВАР-ТЫ ЕГЭ ПО МАТЕМАТИКЕ 218
Диагностическая работа № 11 220
Диагностическая работа № 12 226
Диагностическая работа № 13 233
Диагностическая работа № 14 239
Диагностическая работа № 15 246
Диагностическая работа № 16 253
Диагностическая работа № 17 260
Диагностическая работа № 18 267
Диагностическая работа № 19 274
Диагностическая работа №20 281
ОТВЕТЫ 287
Размер файла: 11 Мб; Формат: pdf
Вместе с «ЕГЭ 2018 Математика Тематическая рабочая тетрадь Профильный Ященко» скачивают:
Adminв Петербурге подвели итоги сдачи ЕГЭ
В Петербурге подвели итоги сдачи Единого государственного экзамена. В этом году выпускники показали высокие результаты: средний балл в городе больше общероссийского. Также по химии, физике и математике профильного уровня он существенно выше, чем в прошлом году, сообщила председатель городского комитета по образованию Наталия Путиловская.
«Мы высоко оцениваем результаты. Петербургские выпускники идут на рекорд — как по количеству медалей, так и по баллам. Город достойно выступил на всероссийском уровне», — подчеркнула глава комитета.
Лучше всего петербуржцы сдали русский язык: 40% участников самого массового экзамена набрали не ниже 80 баллов, 255 человек получили максимальные баллы. Сложнее выпускникам дался ЕГЭ по биологии: 80 баллов и выше по этому предмету получили всего 5% работ.
Два петербуржца сдали ЕГЭ сразу по трём предметам на 100 баллов. Максимальных результатов добилась выпускница лицея №470 Калининского района Полина Ефимова по русскому языку, математике и химии. Она стала первой девушкой-трёхсотбалльницей за всю историю ЕГЭ в Петербурге.
Также 300 баллов набрал выпускник лицея №344 Невского района Хайкин Олег. Он сдавал физику, информатику и математику.
Кроме того, по словам Наталии Путиловской, в городе 32 человека набрали 100 баллов по двум предметам. Общее количество стобалльных результатов по итогам основного периода ЕГЭ — 523.
«В городе 1,2 тысячи человек не добрали до ста баллов от 1 до 3 баллов. Почти каждый четвёртый участник получил результат за сдачу выше среднего — от 83 баллов, это 23% от общего числа выпускников», — отметила председатель комитета.
ЕГЭ без бланков и китайский язык
В новой форме провели ЕГЭ по информатике. Предмет в этом году впервые проходил в компьютерной форме. «Информатику сдали 24 и 25 июня. Впервые его проводили только в компьютерной форме — выпускникам не выдавали привычные бланки», — сообщила Наталия Путиловская. По её словам, результаты оправдали ожидания: 43 человека получили по этой дисциплине 100 баллов.
Также петербуржцы выбирали для сдачи и необычные предметы — например, китайский язык. Дисциплина считается «молодой» с точки зрения истории ЕГЭ. Впервые её ввели в 2018-2019 учебном году.
«Выбирают китайский не так много участников государственной итоговой аттестации. Но в то же время в этом году он оказался популярнее испанского», — отметила Путиловская.
В этом году ЕГЭ по китайскому выбрал 31 человек, по испанскому — 20. Двое выпускников не добрали до максимальной оценки по китайскому по одному баллу.
Апелляции и рисунки вместо ответов
Петербургские выпускники подали 1,7 тысяч апелляций — заявок по оспариванию количества баллов на ЕГЭ. Как уточнил директор Санкт-Петербургского центра оценки качества образования и информационных технологий Александр Федосов, в этом году заявления рассматривали дистанционно. Подать их можно было в электронном виде.
Меньше всего заявлений на оспаривание результатов подали по русскому языку — всего 104 заявки. Четверть апелляций удовлетворили. «Это почти минимальное значение по апелляциям с 2009 года. Фактически, такие заявления подал каждый 330-й ученик», — отметил Александр Федосов. Среднее количество апелляций направили по двум предметам — физике и литературе. По истории и обществознанию результаты экзаменов оспаривал каждый 15 участник.
При общем высоком уровне сдачи ЕГЭ, выделили предмет, результаты которого были ниже ожидаемых. Хуже всего петербургские выпускники сдали литературу.
«Единственный предмет, который нас тревожит — литература. Результаты по нему ниже, чем в прошлом учебном году. Мы будем отдельно анализировать, почему выпускникам не удалось сдать его на ожидаемом уровне», — отметила председатель комитета.
Также 50 человек получили за экзамены нулевые баллы. Наталия Путиловская подчеркнула, что выпускники несерьёзно отнеслись к сдаче экзамена или не планировали его писать. Она пояснила, что такие ученики оставляли на бланках ЕГЭ тексты песен любимых исполнителей, стихи и рисунки.
Председатель комитета по образованию добавила, что в этом году было всего четыре нарушения порядка проведения экзамена. Двоих выпускников удалили за использование телефона, и ещё двоих — за шпаргалки.
Медали и награды правительства
Почётный знак «За особые успехи в обучении» получат 547 выпускников общеобразовательных учреждений. «Эту награду правительства присуждают участникам заключительного этапа всероссийской олимпиады школьников, а также призёрам и победителям регионального этапа», — пояснила Путиловская.
Кроме того, медаль «За особые успехи в учении» вручат 2 782 выпускникам, что на четверть больше, чем в прошлом году. И медаль, и почётный знак получат 297 человек. Общее число награждаемых выпускников составит 3032 человека.
«Результаты, которые показали наши выпускники, это наглядное доказательство того, что петербургская система школьного образования — одна из лучших в стране. Такую оценку петербургской школе дала Федеральная служба по надзору в сфере образования и науки», — отметил губернатор Петербурга Александр Беглов.
Глава города подчеркнул, что вклад педагогов невозможно переоценить. Благодаря учителям петербуржцы сдают экзамены на высшие баллы, поступают в ведущие вузы, побеждают на всероссийских и мировых чемпионатах и олимпиадах.
Поделиться в соцсетях
американских студентов не улучшили математику, чтение и естественные науки на международных экзаменах | Новости образования
Учащиеся из США показали результаты немного выше среднего по чтению и естественным наукам и немного ниже среднего по математике, согласно результатам международного экзамена, которые не показывают значительных улучшений или падений с 2000 года по чтению, 2003 по математике и 2006 по естествознанию
«В чтении это действительно плоско», — сказал Андреас Шлейхер, директор по образованию и профессиональным навыкам Организации экономического сотрудничества и развития, которая разработала экзамен.«Нет ничего значительного. Если вы посмотрите на математику, есть небольшое колебание, но ничего существенного. Наука, вот где вы можете обнаружить небольшое улучшение».
Больше всего исследователей беспокоит то, что 30 стран получили более высокие баллы, чем студенты США по математике, и что разрыв в успеваемости между лучшими и менее успевающими учащимися увеличивается, особенно в чтении.
Программа международной оценки учащихся , или PISA, представляет собой международную оценку, проводимую каждые три года, которая измеряет, что 15-летние учащиеся узнали по математике, чтению и естественным наукам.Экзамен был разработан ОЭСР, межправительственной организацией, в которую входят 37 преимущественно промышленно развитых стран. В 2018 году 79 стран сдали экзамен PISA более 600000 учащихся государственных и частных школ.
Редакционные карикатуры на тему образования
После того, как были опубликованы эти результаты, министр образования Бетси ДеВос, которая давно оплакивала результаты экзаменов в США, резко осудила учебное заведение K-12 за то, что ученики отстают в математике и чтении. без полного использования преимуществ «свободы образования», лежащих в основе программы администрации Трампа.
В тот же вторник она отреагировала на результаты PISA.
«Суть в том, что не было ни одного исследования, которое бы показало, что американское образование достаточно улучшается», — говорится в заявлении ДеВоса. «Показатели остаются неизменными в течение десяти лет. Что еще хуже, оценки наших наиболее уязвимых студентов продолжают снижаться. Нас опережают не только наши глобальные конкуренты, такие как Китай и Россия, но и такие страны, как Эстония, Финляндия и Канада».
Не только США продемонстрировали разочаровывающие результаты: в большинстве стран практически не наблюдалось улучшения успеваемости своих учеников с тех пор, как тест впервые был проведен в 2000 году.Учащиеся только семи из 79 проанализированных систем образования значительно улучшили свои знания по предметам с тех пор, как они впервые начали проводить тест.
При выделении 64 стран, проводивших тест в 2015 и 2018 годах, студенты из США заняли 30-е место по математике, поднявшись с 35-го в 2015 году, и восьмое по чтению, поднявшись с 15-го места в 2015 году. с 17-го места в 2015 году.
«Наш рейтинг изменился, и на первый взгляд это может показаться поводом для празднования», — сказала Пегги Карр, заместитель комиссара по оценке Национального центра статистики образования.«Но это не так. Вы посмотрите на оценки, они не улучшились с 2015 года. Наш рейтинг улучшился только потому, что системы образования вокруг нас изменили свои оценки, или они раньше были выше, чем мы, а теперь они сопоставимы с нами, или раньше они были сравнимы с нами, а теперь ниже нас ».
СВЯЗАННЫЙ СОДЕРЖАНИЕ
Национальный центр статистики образования, который является исследовательским подразделением Министерства образования США, отвечал за администрирование экзамена PISA, и опубликовал свой собственный отчет о результатах во вторник.
Больше всего, по словам Карра и Шлейхера, вызывает растущий разрыв в производительности, который является явлением, с которым сталкивается большинство стран.
«Эту поляризацию мы наблюдаем в ряде стран», — сказал Шлейхер. «Неравенство в производительности сейчас более заметно, чем в прошлом».
«Стоит ли нам об этом беспокоиться?» он спросил. «Думаю, да. Я думаю, что ученики, которые не попадают в класс, сталкиваются с довольно мрачными перспективами. Когда вы не достигли Уровня 2 на тесте PISA, это довольно темная тема для вашего образовательного будущего.Это те навыки чтения, которые вы ожидаете от 10-летнего ребенка ».
В США этот разрыв вызывал особую озабоченность в чтении. 14% учащихся получили оценки по двум высшим уровням теста, США заняли третье место среди стран с наивысшим процентом лучших успевающих. Но 19% студентов из США получили баллы на двух самых низких уровнях теста, а оценки между лучшими и худшими учениками с 2012 года разошлись. этот разрыв достиг почти 300 баллов в тесте, в котором самые высокие результаты в США.S. набрал 643.
Социально-экономический разрыв в чтении также был очевиден для США: 27% лучших студентов зарегистрировались как более обеспеченные и благополучные студенты и только 4% — как более бедные и обездоленные студенты.
«Надеюсь, мы не уйдем, отмечая, что у нас все хорошо читается», — сказал Карр. «Мы находимся на вершине с точки зрения наших лучших исполнителей — третьи в мире. Я думаю, что это то, чем мы можем гордиться. Но мы постепенно уменьшаемся в отношении наших испытывающих трудности читателей. Это модель, которую мы наблюдаем в NAEP и мы видим это здесь сейчас.Это должно поднять красный флаг для всех ».
Результаты теста показали уровень успеваемости студентов-иммигрантов, что стало для США ярким пятном по сравнению с другими странами, особенно в том, что касается чтения.
В то время как иммигранты и иностранцы. иммигранты получили схожий балл до учета социально-экономического профиля как учащихся, так и их школ, учащиеся-иммигранты превзошли своих сверстников-неиммигрантов с учетом этих факторов, а также были более чем на 25% ниже, чем учащиеся-не иммигранты исполнители.
«Если вы родились в Соединенных Штатах, даже если вы из иммигранта, к 15 годам у вас будет примерно такая же успеваемость по чтению», — сказал Шлейхер. «В этом большая сила Соединенных Штатов — иммиграция, похоже, не мешает качеству результатов обучения чтению».
В ходе теста учащихся, родителей и учителей также спрашивали о неакадемических факторах.
Когда дело доходит до расходов по сравнению с результатами, отчет PISA показывает, что США соответствуют большинству других стран в том, что увеличение расходов не приводит к лучшим результатам, а также что U.S., как и другие страны, плохо справляется с приведением ресурсов в соответствие с потребностями, поскольку в школах, находящихся в неблагоприятном положении, обычно меньше ресурсов.
Примечательно, что почти в большей, чем в любой другой стране, студенты в США, показавшие плохие результаты, по-прежнему сохраняли «амбициозные ожидания» в отношении своего будущего образования, включая ожидание поступления в колледж. Например, более 3 из 4 учащихся с низкой успеваемостью сообщили, что они ожидают получить какое-либо образование после окончания средней школы, по сравнению с 48% в среднем по странам, входящим в ОЭСР.
Что касается школьного климата, США были единственной страной, где учащиеся с более сильным чувством принадлежности в школе имели более низкие оценки по чтению, чем учащиеся с более слабым чувством принадлежности.
Устанавливая стандарты новой математической квалификации A level
Этим летом мы увидим первые награды новой математической квалификации A level. Они были доступны школам для преподавания с сентября 2017 года, поэтому обычно они не были доступны для поступления только через год.Когда мы проконсультировались по правилам для этих новых квалификаций, школы и колледжи сказали нам, что они ранее принимали очень способных учеников (часто тех, кто также изучает математику) в конце 12-го года. Поэтому мы согласились сделать эту квалификацию доступной в конце. первого года обучения.
Мы знали, что это, скорее всего, будет означать небольшой набор очень способных студентов, и что подход к награждению должен учитывать это, чтобы быть справедливым по отношению к этим студентам. Чтобы помочь нам в этом, мы хотели знать, можем ли мы ожидать поступления такого же количества студентов, или же школы и колледжи изменили свой подход к реформированию квалификаций.Будут ли школы, которые раньше поступали на 12-й класс, делать то же самое в этом году или что-то другое?
Чтобы получить представление о том, чем занимаются школы и колледжи, мы разослали опрос через ассоциации по математике в более чем 2000 школ / колледжей, изучающих математику уровня A. Мы спросили, сколько студентов было зачислено в конце 12-го года обучения, причины зачисления или отказа в 2017 году и причины каких-либо изменений в их подходе.
Мы получили ответы из 500 школ / колледжей.Это примерно четверть от всех, с кем мы связались. Мы не можем предположить, что остальные 75% ответили бы аналогичным образом, поэтому мы осторожно делаем какие-либо выводы. Но, тем не менее, действительно полезно получить представление о том, что планируют школы и колледжи. Вот несколько заголовков:
Зачисляют ли в этом году школы и колледжи учащихся 12-го класса на математику A level?
20% школ / колледжей сообщили нам, что они поступили на 12-й курс в 2017 году и планируют зачислить их в 2018 году, в то время как 28% сообщили нам, что они поступили на 12-й курс в 2017 году, но не планируют зачислять их в 2018 году.5% не поступили на 12-й курс в 2017 году, но планировали поступить в 2018 году. (Остальные 46% не поступили на 12-й курс в 2017 году и не планировали поступать в 2018 году.)
Почему некоторые изменили свой подход?
Наиболее частыми причинами, по которым в этом году не зачисляются учащиеся 12-го класса, были изменения в структуре преподавания в течение двухлетнего курса, изменения в политике поступления на экзамен в их школе (в частности, запрет на поступление в 12-й год) и неопределенность в отношении первых экзаменов .
Несколько школ / колледжей выразили обеспокоенность по поводу того, что будут приняты только очень способные ученики, и их ученики окажутся в невыгодном положении. Хочу заверить вас, что это не так.
Мы знаем, что ученики, которые изучают математику в конце 12-го класса, как правило, являются теми, кто также изучает математику, поэтому профиль этих учеников смещен в сторону высших оценок, гораздо больше, чем для общего уровня A. когорта по математике.
Когда экзаменационные комиссии установят стандарты летом, они будут знать об этом.В новых уровнях A мы ранее говорили, что экзаменационные комиссии будут переносить стандарты из предыдущей квалификации, так что , если когорта останется в целом той же , мы ожидаем, что национальные результаты будут в целом аналогичными.
Очевидно, что математика уровня A этим летом является примером того, что когорта , а не будет в целом такой же, поскольку большинство студентов по-прежнему будут проходить предыдущую версию квалификации. Итак, мы обсуждали с экзаменационными комиссиями лучший способ удостовериться, что небольшая группа студентов, изучающих математику нового уровня A, этим летом не окажется в невыгодном положении, будучи первыми, кто сдает эти новые квалификации.Прогнозы, которые будут использоваться для определения наград, будут основаны не на 18-летних учениках (как для других уровней A этим летом), а на 17-летних учениках. Таким образом, мы сравниваем подобное с подобным, чтобы убедиться, что мы справедливы по отношению к когорте этого года. И, как и в случае с другими реформированными предметами, старшие экзаменаторы будут тщательно проверять работу учащихся в соответствии с прогнозируемыми границами оценок. Но изменения, вероятно, будут означать, что результаты для новых математических квалификаций уровня A будут сильно отличаться от результатов для устаревших математических квалификаций уровня A, что отражает разные профили способностей двух когорт.
Это подводит меня к еще одному слову предостережения при интерпретации результатов летом. Если, как мы ожидаем, ученики, поступающие на новую математическую квалификацию уровня A, будут очень способными учениками, то мы не сможем увидеть очень много учеников, достигающих более низких оценок. Это может означать, что экзаменационные комиссии не получают особой обратной связи о том, насколько хорошо справляются с экзаменами менее способные студенты. Я всегда призываю с осторожностью делать предположения о будущих границах оценок на основе одного набора документов, но я бы призвал еще больше осторожничать в этом случае из-за необычной когорты этим летом.
Итак, спасибо всем, кто ответил на наш опрос. Это дает нам представление о возможных изменениях в школах и причинах этих изменений. В нем рассказывается о наших обсуждениях с экзаменационными комиссиями о том, как мы устанавливаем стандарты в этих новых квалификациях, и он предоставляет полезный контекст для тех, кто участвует в награждении этим летом. Все это поможет нам быть справедливыми по отношению к студентам этого года.
Бакалавр гуманитарных наук / Бакалавр математических наук
Требования к степени
Помимо соответствия требованиям к университетскому образованию, для получения математической специальности необходимо пройти следующие курсы:
| Курс | Кредиты |
| MTH 251, 252, 253 Камни I, II, III | 12 |
| MTH 261, Введение в линейную алгебру | 4 |
| MTH 254, Исчисление IV | 4 |
| MTH 256, Дифференциальные уравнения | 4 |
| Либо MTH 271 , либо CS 161 | 4 |
| MTH 311, 312, Введение в математический анализ I, II | 8 |
| MTH 344, Теория групп | 4 |
Один из следующих:
| 3-4 |
| Одна утвержденная двухместная последовательность MTH или STAT на 400 уровней | 6 |
| Два дополнительных утвержденных курса MTH или STAT на 400 уровней | 6-7 |
| Два дополнительных утвержденных курса MTH или STAT на 300 или 400 уровней | 6-8 |
| Курс | Кредиты |
| MTH 251, 252, 253 Камни I, II, III | 12 |
| MTH 261, Введение в линейную алгебру | 4 |
| MTH 254, Исчисление IV | 4 |
| MTH 255, Расчет V | 4 |
| MTH 256, Дифференциальные уравнения | 4 |
| Либо MTH 271 , либо CS 161 | 4 |
| MTH 311, 312, Введение в математический анализ I, II | 8 |
| MTH 344, Теория групп | 4 |
| Одна утвержденная двухместная последовательность MTH или STAT на 400 уровней | 6 |
| Два дополнительных утвержденных курса MTH или STAT на 400 уровней | 6-7 |
| Два дополнительных утвержденных курса MTH или STAT на 300 или 400 уровней | 6-8 |
В дополнение к определенным обязательным курсам, перечисленным выше, следующие варианты предназначены для того, чтобы помочь студенту спланировать программу обучения с учетом конкретной цели или карьеры.
Вариант I — Прикладная математика. Рекомендуемые факультативные занятия: 322, 421, 422, 424, 425, 427, 428, 430, 451, 452, 457, 458, 464, 465, 470, 477, 478 MTH.
Вариант II — Подготовка к аспирантуре. Рекомендуемые факультативы: 411, 412, 434, 435, 436, 441, 442 MTH.
Вариант III — Статистика. Рекомендуемые факультативы: STAT 461, 462, 463, 464, 465, 466, 467, 468.
Вариант IV — Преподавание в средней школе. Рекомендуемые факультативы: 338, 346, 356, 486, 488 MTH; Stat 461, 462; ED 420.
Вариант V — Актуарные науки. Рекомендуемые факультативы: CS 161; MTH 451, 452; СТАТУС 461, 462, 464, 465, 466, 467, 468.
Марки
Все курсы, используемые для удовлетворения основных требований факультета, независимо от того, принимаются ли они на факультете или где-либо еще, должны иметь оценку C-, P или выше, но не более 4 курсов с оценкой P будут засчитываться в счет этих требований.
Студенты-переводчики, специализирующиеся на математике, должны сдать не менее 15 кредитов на курсах математики или статистики для старших классов ПГУ по месту жительства.
Причины выбора студентами STEM и связь выбора математики с поступлением в университет | Международный журнал STEM-образования
Аллен, К. Д., & Эйзенхарт, М. (2017). Борьба за желаемые версии будущего «я»: как молодые женщины договаривались о идентичностях, связанных с STEM, в дискурсивном ландшафте образовательных возможностей. Journal of the Learning Sciences, 26 (3), 407–436 Получено с https://doi.org/10.1080/10508406.2017.1294985.
Артикул Google Scholar
Бандура, А.(1986). Социальные основы мысли и действия: социальная когнитивная теория . Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл.
Google Scholar
Бильбао-Осорио, Б., Датта, С., и Ланвин, Б. (ред.). (2014). Глобальный отчет об информационных технологиях , 2014 Получено с https://core.ac.uk/download/pdf/30673033.pdf.
Blotnicky, K. A., Franz-Odendaal, T., French, F., & Joy, P.(2018). Исследование корреляции между знаниями в области STEM, самоэффективностью математики, карьерными интересами и карьерной деятельностью с вероятностью продолжения карьеры в STEM среди учащихся средней школы. Международный журнал STEM-образования, 5 (1), 22 https://doi.org/10.1186/s40594-018-0118-3.
Артикул Google Scholar
Боттия М., Стернс Э., Микельсон Р., Моллер С. и Валентино Л. (2015).Выращивание корней специальностей STEM: женский факультет математики и естественных наук и участие студентов в STEM. Обзор экономики образования, 45 , 14–27. https://doi.org/10.1016/j.econedurev.2015.01.002.
Артикул Google Scholar
Бричги В. (2014). Финский аттестат зрелости . Правление финского ME: Ylioppilastutkintolautakunta Получено с https: //www.ylioppilastutkinto.fi / images / sivuston_tiedostot / Kehittaminen / YTL_presentation_English.pdf.
Google Scholar
Каннади, М., Мур, Д., Вотруба-Дрзал, Э., Гринвальд, Э., Стайтс, Р., и Шунн, К. Д. (2017). Как личные, поведенческие и экологические факторы позволяют прогнозировать работу в STEMM по сравнению с карьерой среднего уровня, не связанной с STEMM. Международный журнал STEM-образования, 4 (22) https://doi.org/10.1186/s40594-017-0079-y.
Кастаньо, К., & Вебстер Дж. (2011). Понимание присутствия женщин в ИКТ: перспектива жизненного пути. International Journal of Gender, Science and Technology, 3 (2), 364–386 Получено с http://genderandset.open.ac.uk/index.php/genderandset/article/view/168/333.
Google Scholar
Сеси, С. Дж., И Уильямс, У. М. (ред.). (2007). Почему в науке мало женщин? Ведущие исследователи обсуждают доказательства .Вашингтон, округ Колумбия: Американская психологическая ассоциация Получено с http://scripts.cac.psu.edu/dept/cls/pubs/affiliated/valian/2006WomenAtTheTopInScience.pdf.
Google Scholar
Чоу, А., Экклс, Дж., И Салмела-Аро, К. (2012). Профили ценности задач по предметам и стремлениям к физическим и ИТ-наукам в США и Финляндии. Психология развития, 48 (6), 1612–1628 Получено с https: // psycnet.apa.org/doi/10.1037/a0030194.
Артикул Google Scholar
Дэбни, К. П., Тай, Р. Х., Альмарод, Дж. Т., Миллер-Фридман, Дж. Л., Соннерт, Г., Сэдлер, П. М., и Хазари, З. (2012). Научная деятельность вне школы и ее связь с карьерным интересом в STEM. Международный журнал естественнонаучного образования, часть B , 2 (1), 63-79. DOI: https://doi.org/10.1080/21548455.2011.629455
Артикул Google Scholar
Дасгупта, Н., & Стаут, Дж. Г. (2014). Девочки и женщины в науке, технологиях, инженерии и математике: развитие STEM и расширение участия в STEM-карьере. Policy Insights from the Behavioral and Brain Sciences, 1 (1), 21–29 Получено с https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/2372732214549471.
Артикул Google Scholar
Европейская комиссия (2019). Индекс цифровой экономики и общества (DESI ), получено с https: // ec.europa.eu/digital-single-market/en/desi
Финляндия, С. (2017). Финляндия в цифрах , 2017 Получено с http://tilastokeskus.fi/tup/suoluk/index_en.html.
Правительство Финляндии (2019) Соглашение о новой правительственной программе Финляндии . Получено с https://valtioneuvosto.fi/hallitusneuvottelut.
Министерство образования и культуры Финляндии (2017). Коротко о финском образовании .Получено из файла: /// C: /Users/skaattar/Downloads/finnish-education-in-nutshell.pdf
Holland, J. L. (1997). Выбор профессии: теория профессиональных личностей и рабочей среды (3-е изд.). Одесса, Флорида: Ресурсы психологической оценки.
Google Scholar
Hübner, N., Wille, E., Cambria, J., Oschatz, K., Nagengast, B., & Trautwein, U. (2017). Максимизация гендерного равенства за счет минимизации вариантов выбора курса? Влияние обязательной курсовой работы по математике на гендерные различия в STEM. Journal of Educational Psychology, 109 (7), 993 Получено с https://doi.org/10.1037/edu0000183.
Артикул Google Scholar
Джанг, Х. (2016). Выявление STEM-компетенций 21-го века с использованием данных о рабочих местах . Journal of Science Education and Technology, 25 (2), 284-301.pp 284-30. Получено с https://doi.org/10.1007/s10956-015-9593-1.
Артикул Google Scholar
Пост, р.В., Браун, С. Д., и Хакетт, Г. (1994). На пути к объединению социальной когнитивной теории карьеры и академического интереса, выбора и производительности. Journal of Vocational Behavior, 45 (1), 79–122 Получено с https://doi.org/10.1006/jvbe.1994.1027.
Артикул Google Scholar
Линнансаари Дж., Вильяранта Дж., Лавонен Дж., Шнайдер Б. и Салмела-Аро К. (2015). Участие финских студентов в уроках естествознания. NorDiNa: Nordic Studies in Science Education, 11 (2), 192–206 Получено с https://www.journals.uio.no/index.php/nordina/article/view/2047.
Артикул Google Scholar
Лин-Сиглер, X., Ан, Дж. Н., Чен, Дж., Фанг, Ф. Ф. А., и Луна-Лусеро, М. (2016). Даже Эйнштейн боролся: влияние знаний о борьбе великих ученых на мотивацию старшеклассников изучать науку. Journal of Educational Psychology, 108 (3), 314 Получено с https: // doi.org / 10.1037 / edu0000092.
Артикул Google Scholar
Марго, К. К., и Кеттлер, Т. (2019). Восприятие учителями интеграции STEM и образования: систематический обзор литературы. International Journal of STEM Education, 6 (1), 2 Получено с https://doi.org/10.1186/s40594-018-0151-2.
Артикул Google Scholar
Министерство образования и культуры (2016). PISA 2015: Финская молодежь все еще на вершине, несмотря на падение [Пресс-релиз]. Получено с https://ktl.jyu.fi/en/pressreleases/press-releases-2004/t061216.
Министерство образования и культуры (2017). Финская система образования. Получено с http://minedu.fi/en/education-system
Осборн, Дж., Саймон, С., и Коллинз, С. (2003). Отношение к науке: обзор литературы и ее значение. International Journal of Science Education, 25 (9), 1049–1079 Получено с https: // www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09500600032199.
Артикул Google Scholar
Пахарес Ф. и Миллер М. Д. (1994). Роль самоэффективности и убеждений в самооценке в решении математических задач: анализ пути. Journal of Educational Psychology, 86 (2), 193–203 Получено с https://doi.org/10.1037/0022-0663.86.2.193.
Артикул Google Scholar
Pajares, F., И Урдан Т.С. (2006). Убеждения подростков в самоэффективности . Гринвич, Коннектикут: Издательство информационного века.
Google Scholar
Палмер Т.А., Берк П.Ф. и Обюссон П. (2017). Почему школьники выбирают и отвергают науку: исследование факторов, которые учащиеся учитывают при выборе предметов. International Journal of Science Education, 39 (6), 645–662 Получено с https: //www.tandfonline.com / doi / abs / 10.1080 / 09500693.2017.1299949.
Артикул Google Scholar
Паркер П., Марш Х., Чиаррочи Дж., Маршалл С. и Абдулджаббар А. (2014). Сопоставление математической самоэффективности и самооценки как предикторов долгосрочных результатов достижений. Педагогическая психология, 34 (1), 29–48 Получено с https://doi.org/10.1080/01443410.2013.797339.
Артикул Google Scholar
Перес, Т., Кромли Дж. И Каплан А. (2014). Роль развития идентичности, ценностей и затрат в удержании STEM в колледже. Journal of Educational Psychology, 106 (1), 315–329 Получено с https://psycnet.apa.org/doiLanding?doi=10.1037/a0034027.
Артикул Google Scholar
Сейранян В., Мадва А., Дуонг Н., Абрамзон Н., Тиббетс Ю. и Харацкевич Дж. М. (2018). Продольные эффекты идентичности STEM и пола на процветание и достижения в физике в колледже. International Journal of STEM Education, 5 (1), 40 Получено с https://doi.org/10.1186/s40594-018-0137-0.
Артикул Google Scholar
Славит Д., Нельсон Т. Х. и Лессейг К. (2016). Роль учителей в развитии, открытии и воспитании инклюзивной школы, ориентированной на STEM. International Journal of STEM Education, 3 (1), 7 Получено с https://doi.org/10.1186/s40594-016-0040-5.
Артикул Google Scholar
Стадия, Ф., & Мэйпл, С. (1996). Несовместимые цели: рассказы о женщинах-выпускницах в математике. Американский журнал исследований в области образования, 33 (1), 23–51 Получено с http://www.jstor.org/stable/1163379.
Артикул Google Scholar
Су Р., Раундс Дж. И Армстронг П. И. (2009). Мужчины и вещи, женщины и люди: метаанализ половых различий в интересах. Психологический бюллетень, 135 (6), 859 Получено с https: // doi.org / 10.1037 / a0017364.
Артикул Google Scholar
Вялиярви Дж., И Сулкунен С. (2016). Финская школа в международном сравнении. В Х. Ниеми, А., Тоом и А. Каллиониеми (ред.) Чудо образования (стр. 3-21). Роттердам, Нидерланды: Sense Publishers. https://doi.org/10.1007/978-94-6300-776-4_1
Глава Google Scholar
Винсент-Рус, П., & Шунн, К. Д. (2018). Природа научной идентичности и ее роль как движущая сила выбора студентов. International Journal of STEM Education, 5 (1), 48 Получено с https://doi.org/10.1186/s40594-018-0140-5.
Артикул Google Scholar
Ван, М., и Дегол, Дж. (2016). Гендерный разрыв в науке, технологиях, инженерии и математике (STEM): текущие знания, значение для практики, политики и будущих направлений. Educational Psychology Review, 29 (1), 119–140 Получено с https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s10648-015-9355-x.pdf.
Артикул Google Scholar
Ван М. Т. и Дегол Дж. (2013). Мотивационные пути к выбору карьеры в STEM: использование перспективы и ценности для понимания индивидуальных и гендерных различий в областях STEM. Developmental Review, 33 (4), 304–340 Получено с https: // doi.org / 10.1016 / j.dr.2013.08.001.
Артикул Google Scholar
Ван М. Т., Экклс Дж. С. и Кенни С. (2013). Не отсутствие способностей, а больший выбор: индивидуальные и гендерные различия в выборе карьеры в области науки, технологий, инженерии и математики. Psychological Science, 24 (5), 770–775 Получено с https://doi.org/10.1177%2F0956797612458937.
Артикул Google Scholar
Уильямс, К., Stanisstrect, M., Spall, K., Boyes, E., & Dickson, D. (2003). Почему школьники не интересуются физикой? Физическое образование, 38 (4), 324–329.
Артикул Google Scholar
Ву, X., Дешлер, Дж. М., и Фуллер, Э. (2018). Влияние различных версий основного курса STEM на отношение и убеждения студентов. Международный журнал STEM-образования., 5 (44). https://doi.org/10.1186 / s40594-018-0141-4.
Зельдин, А., и Пахарес, Ф. (2000). Несмотря ни на что: убеждения женщин в самоэффективности в математической, научной и технологической карьере. Американский журнал исследований в области образования, 37 (1), 215–246. https://doi.org/10.3102/00028312037001215.
Артикул Google Scholar
| ALEKS PPL Math Score | Приемный колледж | Сообщение о размещении |
|---|---|---|
| 0-19 | Все колледжи | Math 101; Перед курсом «Математика 112» настоятельно рекомендуется дополнительная подготовка, которая является обязательным условием для прохождения большинства других курсов математики. |
| 20 — 39 | AHS, DGS, EDU, FAA, LAS, MEDIA, SSW | Math 101 или другая подготовка перед Math 112; Если в расчетах нет необходимости, подойдет Math 181. |
| ACES, автобус, ENGR | Математика 101 или другая подготовка перед математикой 112. | |
| 40–64 | ACES | Math 112 перед Math 115, Math 124 или Math 234; или возьмите Math 112, затем Math 115 перед Math 220.Минимальный балл по математике 112 составляет 40%, рекомендуется 50%. |
| AHS, DGS, FAA, LAS, MEDIA, SSW | Если требуется исчисление, возьмите Math 112, затем Math 115 перед Math 220 или Math 234; в противном случае подходит Math 119 или 181. Минимальный балл по математике 112 составляет 40%, рекомендуется 50%. | |
| АВТОБУС | Математика 112 перед математикой 234; или возьмите Math 112, затем Math 115 перед Math 220.Минимальный балл по математике 112 составляет 40%, рекомендуется 50%. | |
| EDU | Если требуется исчисление, возьмите Math 112, затем Math 115 перед Math 220 или Math 234; в противном случае подходит Math 103, 117, 119 или 181. Минимальный балл по математике 112 составляет 40%, рекомендуется 50%. | |
| ENGR | Math 112, затем Math 115 перед Math 220. Минимальный балл по Math 112 составляет 40%, рекомендуется 50%. | |
| 65–79 | ACES | Математика 124 или Математика 234; или возьмите Math 115, а затем Math 220. |
| AHS, DGS, FAA, LAS, MEDIA, SSW | Если требуется Math 220, возьмите Math 115 перед Math 220; в противном случае подходят Math 119, 124, 181 или 234. | |
| АВТОБУС | Math 234; или возьмите Math 115, а затем Math 220. | |
| EDU | Если требуется Math 220, возьмите Math 115, а затем Math 220; в противном случае подходит математика 103, 117, 119, 124, 181 или 234. | |
| ENGR | Математика 115, затем Математика 220. | |
| 80–100 | ACES, AHS, DGS, FAA, LAS, СМИ, SSW | Математика 220, если в средней школе менее года обучения математике; Математика 221, если год обучения математике в средней школе; Math 234; или любой 100-уровневый курс математики. При наличии кредита AP или IB могут быть уместны более высокие курсы. |
| АВТОБУС | Math 234; или Math 220, если в средней школе меньше года изучали математику; или Math 221, если в старшей школе учился математике.При наличии кредита AP или IB могут быть уместны более высокие курсы. | |
| EDU | Математика 103, 117, 119, 181; 100-уровневый курс; Math 234; Математика 220, если в средней школе меньше года изучают математику; Математика 221, если год обучения математике в средней школе. При наличии кредита AP или IB могут быть уместны более высокие курсы. | |
| ENGR | Математика 220, если в средней школе менее года обучения математике; Математика 221, если год обучения математике в средней школе.При наличии кредита AP или IB могут быть уместны более высокие курсы. |
(PDF) Концептуальное понимание, отношение и успеваемость по математике учащихся 7 класса
МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ НАУЧНЫХ И ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ, ТОМ 7, ВЫПУСК 8, АВГУСТ 2018 ISSN 2277-8616
104
IJSTR © .ijstr.orgдоход от 10 001 до 20 000 в среднем. Успеваемость учащихся по математике
приближается к уровню владения
.Понятно, что учащиеся
не очень хорошо успевают по математике. У студентов
уровня развития концептуального понимания по математике
. Результаты также показывают, что концептуальное понимание учащимися
математики не имеет существенной связи
с их успеваемостью по математике. Среди независимых переменных
только отношение учащихся к математике имеет
значимую связь с успеваемостью по математике.
Это означает, что чем выше отношение к математике
, тем лучше успеваемость по математике. Регрессионный анализ
показывает отношение учащихся к математике, а
их концептуальное понимание предмета являются лучшими
предикторами их успеваемости.
4.2 Рекомендация
Учителя могут изучить демографический профиль учащихся
, чтобы узнать, как с ними справляться.
Школьные регистраторы должны всегда вести учетные записи на каждых
учеников вместе с информацией, касающейся их
родителей. Учителю математики рекомендуется последовательно
проверять уровень успеваемости учащихся по математике до
, чтобы увидеть, увеличиваются или уменьшаются баллы в концептуальном понимании
, в частности, передачи знаний и понимания языка математики
.Исследователь
призывает учителей, которых они могут рассмотреть, проверить не
только уровень успеваемости учащихся, но и концептуальное понимание
в математике.
процедурных навыков в математике, особенно в решении задач, можно решить легче, если есть глубокое понимание
концепции контекста. Обязанным консультантам рекомендуется прививать
положительное отношение к математике, так как это может положительно повысить их успеваемость по этому предмету
, поскольку было обнаружено, что отношение положительно коррелировало с успеваемостью
по математике.Также было предложено, чтобы учителя
и родители могли проверить отношение учеников к математике
. Если возможно, им следует побуждать их
любить этот предмет, чтобы учащиеся всегда имели положительное отношение к математике
. Учителей поощряют контролировать
и всегда мотивировать, как достичь внутренних концепций
в математике, поскольку это может привести учащихся к глубокому пониманию
и улучшить решение задач по математике.Получив значительный результат
в отношении к математике, исследователь
настоятельно рекомендует всем участникам этого исследования
поддерживать положительное отношение к математике. Для обеспечения
наилучшего уровня производительности в области математики,
концептуального понимания и отношения могут контролироваться
всегда. Учителя, школьные администраторы и родители будут сотрудничать
и стремиться достичь больших достижений для
всех, особенно учащихся.
5 БИБЛИОГРАФИЯ
[1] Андраде, Дж. И Мэй, Дж. (2004). Когнитивная психология.
США: Издательство Garland Science / BIOS Scientific.
[2] Акино, А.М., (2012). Содействие обучению людей.
Манила: книжный магазин Rex.
[3] Bermejo, E.P. (2009). Написание журнала по математике: это
эффективно для отношения учащихся к изучению компетенций в продвинутой алгебре
Национальной средней школы Бокбока.
Неопубликованная диссертация, Центральный университет Минданао.
[4] Булосан, Л. В. (2008). Взаимосвязь диагностики
Национальный тест успеваемости, отношение И академическая успеваемость
среди учеников шестого класса начальной школы Мусуан
.
[5] Брюнинг, Р.Х., Шроу, Г.Дж., Норби, М.М., и Роннинг,
,Р.Р. (2004). Когнитивная психология и обучение. США:
Pearson Education, Inc.
[6] Cunningham, P.М. (2005). Акустика, которую они используют: слова для
чтения и письма. 4-е изд. США: Pearson Education,
Inc.
[7] Bandura, A. (1997). Теория социального обучения. Нью-Йорк:
General Learning Press.
[8] Бирнс, Дж. П. (2001). Когнитивное развитие и обучение
в учебных контекстах. США: Аллин и Бэкон
[9] Коттон, К. Х. (2008). Математическое общение,
Концептуальное понимание и отношение студентов
к математике.MAT Degree Department
Математический университет Небраски-Линкольн.
[10] Ангел Девлина (2007). Что такое концептуальное понимание?
MAA Online, Математическая ассоциация.
[11] Эбуна, Дж. Т. (2008). Инструкция виньетки: ее влияние на математическое понимание
первокурсников в национальной средней школе Бокбока
SY: 2007-2008.
[12] Femena, H.J. & Lanon, S. (1990). Мета-анализ
гендерных различий.www.ascd-
org /…/ book / 106008 / chapters / ConceptualUnderstanding.
espx.
[13] Gagne, R. (1995). Условия обучения (4-е изд.)
Нью-Йорк: Холт, Райнхарт и Уинстон.
[14] Generalao, V.S. (2012) Исследование математических навыков
и отношения к успеваемости первокурсников старших классов
школьников. Неопубликованная диссертация, Центральный университет Минданао
.
[15] Гутьеррес, М.(2007). Офис омбудсмена. (В прямом эфире)
Доступно по адресу: http: www.ombudsman.gov.ph
[16] Хантер Р. (2004). Мастерское обучение: повышение эффективности обучения
в начальных и средних школах
. США: Издательская компания SAGE.
[17] Хуткемри. (2009). влияние информационной стратегии на
математических концептуальных знаний младших классов средней школы
учащихся. Неопубликованная докторская диссертация.Клемсон
Университет.
[18] Хайд, Дж. С., Феннема, Э., Райан, М., Фрост, Л. А., и Хопп,
,С. (1990). Гендерные сравнения математических установок
и аффекта: метаанализ. Психология женщин
Quarterly, 14, 299-324. DOI: 10.1111 / j.1471-
6402.1990.tb00022.x.
[19] Хайд, Дж. С., Линдберг, С. М., Линн, М. К., Эллис, А. Б., &
Уильямс, К. C. (2008). Гендерное сходство характеризует показатели
по математике.Science, 321, 494-495.doi:
10.1126 / science.11603
[20] Левин М. (2002). Разум за раз. Нью-Йорк: Симсон и
Шустер в мягкой обложке.
[21] Линдберг, С. М., Хайд, Дж. С., Петерсен, Дж. Л., и Линн, М.
,С. (2010). Новые тенденции в гендере и математике
performance: A Meta — analysis. Психологический бюллетень,
136, 11231135.doi: 10.1037 / a0021276
[22] Mayer, R.E. (2002). Перспектива образовательной
Психология.Обучение для осмысленного обучения, Том 2.
Мерилл-Прентис Холл, Нью-Джерси.
[23] Местре, Дж. П. (2002). Познавательные аспекты обучения
ипедагогической науки. В S.J. Фитцсиммонс и Л. Керпельман
(ред.) Повышение квалификации учителей для начальной и
средней науки и математики: статус, проблемы и
проблемы. Вашингтон, округ Колумбия: Национальный научный фонд.
Влияние загрязнения воздуха на когнитивные способности
Значимость
Большая часть населения в развивающихся странах живет в местах с небезопасным воздухом.Используя вариации временного и совокупного воздействия загрязнения воздуха на одних и тех же людей с течением времени в Китае, мы предоставляем доказательства того, что загрязненный воздух может препятствовать когнитивным способностям по мере взросления людей, особенно у менее образованных мужчин. Снижение среднегодовой концентрации твердых частиц менее 10 мкм (PM10) в Китае до стандарта Агентства по охране окружающей среды (50 мкг / м 3 ) переместит людей с медианы на 63-й процентиль (баллы по вербальным тестам) и 58-й процентиль. (результаты тестов по математике) соответственно.Ущерб стареющему мозгу из-за загрязнения воздуха, вероятно, требует значительных медицинских и экономических затрат, учитывая, что когнитивные функции имеют решающее значение для пожилых людей как при выполнении повседневных дел, так и при принятии важных решений.
Abstract
В этой статье исследуется влияние совокупного и временного воздействия загрязнения воздуха на одних и тех же людей с течением времени на когнитивные способности путем сопоставления репрезентативного национального продольного исследования и данных о качестве воздуха в Китае в соответствии с точным временем и географическим местоположением когнитивные тесты.Мы обнаружили, что длительное воздействие загрязненного воздуха снижает когнитивные способности при вербальных и математических тестах. Мы приводим доказательства того, что влияние загрязнения воздуха на вербальные тесты становится более выраженным с возрастом, особенно у мужчин и менее образованных. Ущерб стареющему мозгу из-за загрязнения воздуха, вероятно, требует значительных медицинских и экономических затрат, учитывая, что когнитивные функции имеют решающее значение для пожилых людей как при выполнении повседневных дел, так и при принятии важных решений.
Хотя большой объем литературы показал, что загрязнение воздуха вредит здоровью человека с точки зрения ожидаемой продолжительности жизни (1), болезней и госпитализаций (2), здоровья детей (3), поведения в отношении здоровья (4) и слабоумия (5⇓). –7), знания о потенциальных последствиях загрязнения воздуха для когнитивных способностей более ограничены.Несколько существующих исследований воздействия загрязнения воздуха на познавательные способности в основном сосредоточены на молодых студентах (8–11). Неясно, справедливы ли их выводы для всего населения или нет, особенно для старшей когорты. Наша статья восполняет этот пробел в знаниях, исследуя взаимосвязь между загрязнением и восприятием по возрасту в Китае на основе репрезентативного национального набора продольных данных на индивидуальном уровне.
Мы обнаружили, что загрязнение воздуха ухудшает речевые тесты, и этот эффект усиливается с возрастом, особенно для менее образованных мужчин.Снижение или ухудшение когнитивных функций являются факторами риска болезни Альцгеймера и других форм деменции у пожилых людей. Одна только болезнь Альцгеймера, являющаяся самой дорогой формой снижения когнитивных способностей, стоит 226 миллиардов долларов на медицинские услуги и 18 миллиардов рабочих часов неоплачиваемого ухода в 2015 году (6). Более того, учитывая, что пожилые люди должны принимать множество сложных экономических решений с высокими ставками, таких как приобретение медицинской страховки и планирование выхода на пенсию, снижение когнитивных способностей, вызванное загрязнением воздуха, вероятно, ухудшит качество важных решений (12).Ущерб, нанесенный стареющему мозгу загрязнением воздуха, вероятно, обернется значительными потерями для здоровья и экономики, которые не учитывались в политических дискуссиях. Таким образом, открытие пагубного воздействия загрязнения воздуха на стареющий мозг имеет важные политические последствия.
На техническом уровне в нашей статье предпринимается попытка преодолеть несколько общих проблем, с которыми сталкивается это направление эмпирических исследований. Во-первых, мы обращаемся к потенциальной проблеме пропущенных переменных, которые могут быть коррелированы как с познанием, так и с воздействием загрязнения воздуха, на систематическую ошибку оценки, используя панельные данные на индивидуальном уровне.Большинство исследований, за исключением Ebenstein et al. (10) и Marcotte (13) не учитывают неоднородность на индивидуальном уровне из-за ограниченности данных. Например, Ham et al. (8) контроль только для фиксированных эффектов школьного класса; Бхарадвадж и др. (14) включают фиксированные эффекты только одного уровня. В этом исследовании, поскольку у нас есть доступ к набору продольных данных, Китайскому семейному панельному исследованию (CFPS), мы можем удалить ненаблюдаемые факторы на индивидуальном уровне.
Во-вторых, мы сопоставили воздействие местных факторов окружающей среды с индивидуальными когнитивными способностями в соответствии с точным временем прохождения теста.Это более точно, чем в предыдущих исследованиях, например, Ham et al. (8), которые сравнивают ежегодное загрязнение воздуха со средними результатами стандартизированных тестов на уровне школьного класса. В-третьих, в большинстве существующих исследований рассматриваются эффекты временного или кумулятивного воздействия загрязнения воздуха, но редко оба эффекта одновременно, за исключением Marcotte (13). Например, Ham et al. (8) и Ebenstein et al. (10) сосредоточиться на одновременном воздействии; Бхарадвадж и др. (14), Молина (15) и Сандерс (16) изучают эффект кумулятивного воздействия.Мы одними из первых исследовали когнитивное воздействие кумулятивного воздействия загрязнения воздуха при одновременном контроле воздействия. Контролируя последнее, мы можем оценить относительную важность переходных и накопительных эффектов. Мы обнаруживаем, что накопительный эффект преобладает.
Учитывая, что когнитивные способности формируют человеческое поведение и принятие решений, наш результат предоставляет подтверждающие доказательства выводов о негативном влиянии загрязнения воздуха на принятие решений (7, 17), отношение к риску (11) и поведение (11, 18). .Ущерб когнитивным способностям из-за загрязнения воздуха также, вероятно, препятствует развитию человеческого капитала. Фактически, несколько исследований показали, что воздействие загрязнения воздуха снижает уровень образования (10, 16) и приводит к снижению производительности труда (19⇓⇓ – 22).
Загрязнение воздуха — повсеместная проблема в развивающихся странах. Согласно глобальной базе данных о загрязнении атмосферного воздуха, составленной Всемирной организацией здравоохранения (www.who.int/phe/health_topics/outdoorair/databases/cities/en/), 20 самых загрязненных городов находятся в развивающихся странах.Почти все города (98%) в странах с низким и средним уровнем доходов с населением более 100 000 человек не соответствуют рекомендациям Всемирной организации здравоохранения по качеству воздуха. Таким образом, результаты исследования Китая, крупнейшей развивающейся страны с серьезным загрязнением воздуха, также могут пролить свет на другие развивающиеся страны.
Остальная часть документа организована следующим образом. Источники данных описывает данные, а Эконометрическая модель излагает эмпирическую стратегию. Эмпирические результаты представляет наши основные выводы. Выводы дает некоторые выводы. В Приложении SI мы также подробно обсуждаем научную основу этого исследования и возможные механизмы.
Источники данных
Набор данных для этого анализа основан на нескольких источниках. Результаты когнитивных тестов взяты из CFPS, национального репрезентативного опроса китайских семей и отдельных лиц. Волны 2010 и 2014 годов содержат один и тот же модуль когнитивных способностей, то есть 24 стандартных вопроса по математике и 34 вопроса по распознаванию слов.Все эти вопросы отсортированы в порядке возрастания сложности, а окончательный результат теста определяется как рейтинг самого сложного вопроса, на который респондент может ответить правильно. Опрос также предоставляет точную информацию о географическом местоположении и датах собеседований для всех респондентов, что позволяет нам более точно сопоставлять результаты тестов с местными данными о качестве воздуха.
Качество воздуха измеряется с использованием индекса загрязнения воздуха (API), который рассчитывается на основе ежедневных показаний трех загрязнителей воздуха, а именно диоксида серы (SO 2 ), диоксида азота (NO 2 ) и твердых частиц меньшего размера. чем 10 мкм (PM10).API варьируется от 0 до 500, причем большие значения указывают на худшее качество воздуха. Ежедневные наблюдения API получены из отчета о качестве воздуха на уровне городов, опубликованного Министерством охраны окружающей среды Китая. Отчет включает 86 крупных городов в 2000 году и охватывает большинство городов Китая в 2014 году.
Наш анализ также включает подробные данные о погодных условиях на дату интервью, что позволяет нам отделить воздействие загрязнения воздуха от общих погодных условий. Данные о погоде получены из национальных центров экологической информации Национального управления океанических и атмосферных исследований США.Набор данных содержит ежедневные записи богатых погодных условий с 402 станций мониторинга в Китае.
Мы сопоставляем API уровня города с образцами CFPS следующим образом. Если округ CFPS находится в пределах города, составляющего отчет по API, мы используем показания API города в качестве показателей округа. Если округ CFPS не расположен ни в одном городе с показаниями API, мы сопоставляем его с ближайшим городом, представляющим отчеты API, в радиусе 40 км в соответствии с расстоянием между центром тяжести округа CFPS и границами города.В Приложении SI , Часть 2: Описание данных мы показываем, что результаты устойчивы к широкому диапазону радиусов согласования и альтернативным стратегиям согласования. Окончательный набор данных, использованный в этом исследовании, включает 31 959 наблюдений. SI Приложение описывает данные и процедуру сопоставления более подробно.
Эконометрическая модель
Наша базовая эконометрическая спецификация выглядит следующим образом: Scoreijt = α1Pjt + α2⋅1k∑n = 0k − 1Pj, t − n + X′ijtβ + W′jtϕ + T′jtγ + λi + δj + ηt + f (t) + εijt.[1] Зависимая переменная Score ijt — это результаты теста когнитивных функций респондента i в округе j на дату t . P jt — это современный показатель качества воздуха на дату t . Ключевая переменная (1 / k) ∑n = 0k − 1Pj, t − n — это среднее значение API за последние k дней, которое измеряет совокупное воздействие. X ijt представляет собой набор наблюдаемых демографических коррелятов респондентов.Мы также учитываем вектор одновременных погодных условий W jt и вектор характеристик на уровне округа T jt , чтобы учесть факторы, которые коррелируют как с результатами тестов, так и с качеством воздуха. λ i обозначает отдельные фиксированные эффекты. δ j представляет фиксированные эффекты округа, которые не могут быть устранены индивидуальными фиксированными эффектами, поскольку некоторые респонденты не живут в одних и тех же округах в двух волнах. η t указывает фиксированные эффекты месяца, дня недели и постмеридиемического часа. f ( t ) — это квадратичный месячный временной тренд, который колеблется от 1 (январь 2010 г.) до 60 (декабрь 2014 г.). ε ijt — член ошибки. SE сгруппированы на уровне округа.
В зависимости от индивидуальных фиксированных эффектов ключевые параметры определяются с использованием вариаций воздействия загрязнения воздуха на одного и того же респондента в опросах 2010 и 2014 годов. SI Приложение , рис. S1 показывает ежемесячное распределение времени интервью в двух волнах обследования CFPS. Хотя большинство интервью проводилось в июле и августе, когда студенты колледжей работали числителями, опрос охватывает все месяцы и сезоны, что дает нам большие временные вариации. Есть опасения, что результаты в основном обусловлены неравномерным распределением выборки в летние месяцы, когда загрязнение воздуха не такое серьезное, как зимой. SI Приложение , рис.S11 и таблица S12 также показывают, что наши результаты остаются в силе, если интервью зимой дает больший вес, чем не зимой, так что оба периода имеют одинаковый вес. Исследование было одобрено институциональным наблюдательным советом (IRB) Пекинского университета (утверждение IRB00001052-14010). Все участники дали информированное согласие в соответствии с политикой IRB Пекинского университета.
Эмпирические результаты
Оценки влияния загрязнения воздуха на результаты когнитивных тестов.
SI Приложение , Таблица S1 сообщает результаты оценки уравнения. 1 с использованием семи окон воздействия загрязнения воздуха, то есть экспозиции 1-го, 7-го, 30-го, 90-го, 1-го, 2-го и 3-го года. Панель A представляет оценки вербальных баллов за тесты, а панель B отображает результаты тестов по математике. Из таблицы видны три вывода. Во-первых, в целом загрязнение воздуха снижает эффективность тестов респондентами. За исключением влияния 1-го и 7-го воздействия загрязнения воздуха на результаты тестов по математике (первый и второй столбцы на панели B), все коэффициенты для средних значений API за более длительный период являются отрицательными и статистически значимыми.Во-вторых, ущерб от загрязнения воздуха для когнитивной деятельности становится более значительным при использовании более длительного окна измерения воздействия. Как показано в нижней части панели A, увеличение 7-дневного среднего API на 1 стандартное отклонение снижает результаты вербальных тестов на 0,278 балла (0,026 стандартного отклонения), в то время как увеличение среднего API на 1 стандартное отклонение за 3 года до собеседования связано с с падением на 1,132 балла (0,108 стандартного отклонения) результатов вербальных тестов. В-третьих, загрязнение воздуха оказывает более негативное влияние на результаты устных тестов, чем результаты тестов по математике.Изменения в SD в скобках, представленных в нижней части панели A для оценок вербальных тестов, более выражены, чем соответствующие изменения в панели B для оценок тестов по математике. SI Приложение , таблица S11 дополнительно подтверждает, что исходные результаты устойчивы к альтернативным спецификациям без учета потенциально эндогенных переменных или отдельных фиксированных эффектов.
Рис. 1 визуализирует наши базовые результаты, полученные из SI Приложение , Таблицы S2a и S2b. Инжир.1 A относится к результатам устных тестов, а рис. 1 B относится к результатам тестов по математике. На каждом рисунке представлены оценочные коэффициенты для различных окон средних значений API, а также их доверительные интервалы 95% и 99% для мужской и женской подвыборок соответственно. Как показано на рис. 1 A , воздействие загрязнения воздуха связано с более низкими результатами вербальных тестов как у мужчин, так и у женщин, независимо от продолжительности воздействия. Как правило, эффект усиливается по мере увеличения продолжительности воздействия загрязненного воздуха.Мужчины более уязвимы к загрязнению воздуха, чем женщины. Гендерные различия статистически значимы, как показано звездочками на рис. 1 A . Как проиллюстрировано в Приложении SI , Часть 6: Научные основы и потенциальные механизмы , этот гендерный разрыв, вероятно, вызван их разным размером активированного белого вещества, который может быть уменьшен за счет загрязнения воздуха.
Рис. 1.На рисунках показаны оценочные коэффициенты загрязнения воздуха для мужской и женской подвыборок с 95% и 99% доверительными интервалами, основанные на оценках в Приложении SI , таблицах S2a и S2b. A и B относятся к результатам вербального и математического тестов соответственно. Данные о загрязнении воздуха сопоставляются между центроидом каждого округа CFPS и ближайшей к нему границей города, сообщающей API, в радиусе 40 км (т. Е. 25 миль). Звездочки на рисунке указывают на значимость различий между мужчинами и женщинами, обозначающие результаты тестов Вальда: * 10% уровень значимости; ** 5% уровень значимости; *** Уровень значимости 1%.
Как показано на рис. 1 B , влияние на математические тесты более слабое, чем на вербальные. SI Приложение , Часть 6: Научные основы и потенциальные механизмы предполагает, что наблюдаемые закономерности, вероятно, связаны с гендерными различиями в белом и сером веществе. Загрязнение воздуха сильнее влияет на белое вещество (требуется больше для вербальных тестов), чем на серое вещество (требуется больше для математических тестов). Поскольку у мужчин во время тестов интеллекта активируется гораздо меньшее количество белого вещества, их когнитивные способности, особенно в вербальной сфере, как правило, в большей степени подвержены воздействию загрязнения воздуха.
Оценка влияния загрязнения воздуха на возрастные когорты на результаты когнитивных тестов.
Чтобы понять, как загрязнение воздуха влияет на познавательные способности людей с возрастом, мы исследуем совокупное влияние результатов вербальных и математических тестов, соответственно, для разных возрастных групп. Эффекты возрастной когорты измеряются с помощью условий взаимодействия между 3-летним средним API и манекенами возрастной когорты 25–34, 35–44, 45–54, 55–64 и 65+ в 2014 г. Возрастная группа 10–24 — это справочная категория. На рис. 2 показаны расчетные коэффициенты условий взаимодействия для мужской и женской подвыборок в сочетании с доверительными интервалами 95% и 99%.Численные результаты приведены в Приложении SI , Таблица S3. На рис. 2 A и B представляют результаты вербальных и математических тестов соответственно. По сравнению с более молодыми возрастными когортами отрицательное влияние на результативность вербального теста более выражено для старших когорт, особенно среди мужчин. В результате гендерный разрыв в снижении вербальных навыков увеличивается с возрастом. Однако для математических тестов такая закономерность менее заметна.
Рис. 2.Воздействие загрязнения воздуха на возрастные когорты на результаты когнитивных тестов включает условия взаимодействия между 3-летним средним API и манекенами возрастной когорты 25–34, 35–44, 45–54, 55–64 и 65+ в 2014.Возрастная группа от 10 до 24 лет является эталонной категорией. На рисунках показаны расчетные коэффициенты условий взаимодействия для мужской и женской подвыборок с 95% и 99% доверительными интервалами на основе оценок, приведенных в Приложении SI, таблица S3. A и B относятся к результатам вербального и математического тестов соответственно. Данные о загрязнении воздуха сопоставляются между центроидом каждого округа CFPS и ближайшей к нему границей города, сообщающей API, в радиусе 40 км (т. Е. 25 миль). Звездочки на рисунке указывают на значимость различий между мужчинами и женщинами, обозначающие результаты тестов Вальда: * 10% уровень значимости; ** 5% уровень значимости; *** Уровень значимости 1%.
Оценка влияния загрязнения воздуха на возрастные когорты на результаты когнитивных тестов в зависимости от уровня образования.
Мы повторяем упражнения на рис. 2, чтобы определить потенциальные неоднородные эффекты загрязнения воздуха на результаты вербальных тестов в зависимости от уровня образования, то есть начальная школа или ниже по сравнению со средней школой или выше. 3 и SI Приложение , таблица S4a отображают оценочные коэффициенты условий взаимодействия для мужской и женской подвыборок вместе с 95% и 99% доверительными интервалами по возрастным когортам.Как показано на рис. 3 A , эффект для мужчин старше 44 лет с начальным образованием или ниже является крайне отрицательным. Среди более образованной подвыборки (рис. 3 B ) отрицательный эффект проявляется только у мужчин в возрасте 65 лет и старше. Однако такая закономерность не очевидна для пожилых женщин, независимо от их образования. SI Приложение , Таблица S4b дополнительно отображает влияние загрязнения воздуха на возрастные когорты на результаты тестов по математике в зависимости от уровня образования. Нет четкой разницы.
Рис.3.Влияние загрязнения воздуха на возрастные когорты результатов вербальных тестов в зависимости от уровня образования включает условия взаимодействия между 3-летним средним API и манекенами возрастной когорты 25–34, 35–44, 45–54, 55–64 и 65+ в 2014 году. Возрастная группа 10–24 лет является эталонной категорией. На рисунках показаны расчетные коэффициенты условий взаимодействия для мужской и женской подвыборок с 95% и 99% доверительными интервалами на основе оценок, приведенных в Приложении SI, таблица S4a. A относится к подвыборке с уровнем образования в начальной школе или ниже, а B включает подвыборку с уровнем образования средней школы или выше.Данные о загрязнении воздуха сопоставляются между центроидом каждого округа CFPS и ближайшей к нему границей города, сообщающей API, в радиусе 40 км (т. Е. 25 миль). Звездочки на рисунке указывают на значимость различий между мужчинами и женщинами, обозначающие результаты тестов Вальда: * 10% уровень значимости; ** 5% уровень значимости; *** Уровень значимости 1%.
Тесты на фальсификацию.
Некоторые изменяющиеся во времени ненаблюдаемые факторы, такие как миграция в другой город с более атмосферным воздухом и более высокооплачиваемой работой в период с 2012 по 2014 год, могут повлиять как на результаты когнитивных тестов, так и на подверженность загрязнению воздуха даже после учета индивидуальных фиксированных эффектов.Чтобы решить эту проблему, приложение SI , рис. S10 сообщает о тесте на фальсификацию, в котором проверяется, влияют ли показания API в дни после когнитивных тестов на результаты тестов. Если временные ряды показаний API включают некоторые ненаблюдаемые факторы, которые коррелируют с переменными результата, использование показаний API после теста для замены текущих и прошлых показаний API в регрессиях даст аналогичные результаты. Однако для всей выборки, а также для мужской и женской подвыборок все коэффициенты статистически не отличаются от нуля, что в значительной степени снимает озабоченность по поводу возможных пропущенных переменных.Стоит отметить, что коэффициенты в этом тесте на фальсификацию меньше по размеру, чем основные эффекты.
Прочность.
Люди могут стать более нетерпеливыми или отказываться от сотрудничества, подвергаясь воздействию более загрязненного воздуха. Следовательно, возможно, что наблюдаемое отрицательное влияние на когнитивные способности связано с изменением поведения, а не с нарушением познания. Чтобы проверить эту возможность, мы исследуем влияние воздействия загрязнения воздуха, терпения и сотрудничества во время интервью в SI Приложение , Таблица S13.Ни один из коэффициентов для API не имеет значения, в значительной степени игнорируя этот канал. Изменения химического состава или состава мозга, вероятно, являются более вероятным каналом между загрязнением воздуха и познанием. Проверка точного механизма выходит за рамки данной статьи, поэтому мы оставляем это как повестку дня для будущих исследований.
Наши базовые результаты также устойчивы к широкому спектру проверок спецификаций. SI Приложение , рис. S12 и таблица S14 подтверждают, что миграция вряд ли существенно повлияет на наши оценки. SI Приложение , рис. S13 и таблица S15 показывают, что результаты качественно не изменились после исключения загрязненных профессий. Более того, как показано в Приложении SI, Таблица S16, исходные результаты устойчивы к учету фиксированных эффектов по годам и кластеризации SE на уровне провинций.
Устный перевод.
SI Приложение , Часть 5: Оценка движения в тестовом распределении с использованием оценок коэффициентов вычисляет движение в тестовом распределении с использованием оценок коэффициентов.Снижение среднегодовой концентрации PM10, взвешенной по населению, в 2014 году в Китае до уровней ниже национальных стандартов качества окружающего воздуха, опубликованных Агентством по охране окружающей среды США, в среднем повысит результаты вербальных тестов на 2,41 балла (или перемещение людей от медианного до среднего значения). 63-й процентиль в распределении вербальных тестов) и результаты тестов по математике на 0,39 балла (или перемещение людей от медианы до 58-го процентиля в распределении тестов по математике).
Эффект особенно велик для менее образованных мужчин старше 64 лет.Снижение 3-y-среднего API на 1 стандартное отклонение приводит к увеличению результатов вербального теста на 9,18 балла (или перемещению людей от медианы к 87-му перцентилю в распределении вербального теста) для этой группы по сравнению с когортом моложе 25. Эффект остается значительным для более образованных пожилых мужчин. Снижение 3-y-среднего API на 1 стандартное отклонение связано с увеличением результатов вербальных тестов на 1,88 балла (или переходом людей от медианы к 69-му процентилю в распределении вербальных тестов) для них по сравнению с их более молодыми коллегами.
Выводы
В этом документе оценивается одновременное и кумулятивное воздействие загрязнения воздуха на познавательные способности путем сопоставления результатов вербальных и математических тестов, данных людям в возрасте 10 лет и старше в рамках общенационального репрезентативного обследования с местными данными о качестве воздуха в соответствии с точными датами и датами. места проведения интервью. Мы обнаружили, что кумулятивное воздействие загрязненного воздуха снижает устные результаты тестов. С возрастом отрицательный эффект становится более выраженным, особенно для мужчин.Гендерный разрыв особенно велик для менее образованных.
Наши выводы о пагубном влиянии загрязнения воздуха на познание, особенно на стареющий мозг, подразумевают, что косвенное влияние на социальное благополучие может быть намного больше, чем считалось ранее. Сосредоточение внимания на негативном воздействии на здоровье может привести к недооценке общей стоимости загрязнения воздуха.
Выражение признательности
Мы признательны Институту социальных наук при Пекинском университете за предоставление нам данных CFPS и Центру открытых экологических данных Qingyue за поддержку в обработке данных об окружающей среде.Мы благодарны за комментарии участникам различных семинаров и конференций: Институт экономики труда (IZA) (2016), Корнелл (2016), Пенсильванский университет (2016), Йельский университет (2016), Пекинский университет (2016), Шанхайский университет Цзяотун (2016), Университет Миннесоты (2016), Университет Цинхуа (2016), Совет США по международным отношениям (2016), Университет Кейо (2017), Шанхайский университет финансов и экономики (2017) и Университет Китая Жэньминь (2018) . Это исследование финансируется Исследовательским фондом факультета Йельского центра Макмиллана, стипендией Федерального научного центра PEPPER США (P30AG021342), двумя грантами NIH / Национального института по проблемам старения (1 R03 AG048920 и K01AG053408), грантами Китайского фонда постдокторской науки (2017M620653 и 2018T110057). ) и Фонды фундаментальных исследований для центральных университетов.Мнения, выраженные здесь, и любые оставшиеся ошибки принадлежат авторам и не представляют собой официальное агентство.
Сноски
Вклад авторов: X.C. и Сяобо Чжан разработали исследование; Xin Zhang, X.C. и Xiaobo Zhang проводили исследования; Синь Чжан проанализировал данные; и Синь Чжан, X.C., и Сяобо Чжан написали статью.
Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.
Эта статья представляет собой прямую публикацию PNAS.
Эта статья содержит вспомогательную информацию на сайте www.pnas.org/lookup/suppl/doi:10.
