• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта

Рисковое поведение подростков и климат школы: агрессия и употребление алкоголя

Приоритетные направления развития: социология
2018

Цель работы заключалась в аналитической и методической работе по исследованию преимущественно двух аспектов рискового поведения подростков – агрессии и потреблении алкоголя – с учетом контекста разного уровня: семейных характеристик, особенностей образовательных учреждений и классов.

Используемые методы

В проекте преимущественно применялся статистический анализ количественных данных. Использовались такие методы, как факторный анализ, множественная, логистическая и многоуровневая регрессия, элементы пространственного моделирования, моделирование структурными уравнениями, стахостическая теория тестов, метод множественной импутации в лонгитюдных сетевых данных, а также такие инструменты анализа и сравнения данных, как индекс сегрегации.

Эмпирическую базу проекта составили данные, собранные Лабораторией за текущий и предыдущие годы, о: (1) 27 608 учащихся из 247 школ Калужской области – 2016-2017 гг.; (2) 9 тыс. учащихся из 237-ми школ в локальностях различного типа (г. Санкт-Петербург и Ленинградская область) – 2009-2014 гг.; (3) 1450 учащихся колледжей Петербурга (3-4 волна лонгитюдного проекта по изучению здоровья и рискового поведения) – 2017-18 гг.

Результаты работы

В рамках проекта в направлении развития методик исследования была проведена проверка оригинальной комплексной диагностики школьного климата: методика была дополнена новыми шкалами, все шкалы (на оценку климата учениками и учителями) неоднократно проверены на данных различного типа и учениках разного возраста.Также был проведен анализ трех механизмов возникновения пропусков в лонгитюдных сетевых данных и оценка качества процедуры множественной импутации на основе стационарных SAOM для каждого из них. В итоге была проработана методикаработы с пропущенными значениями в лонгитюдных сетевых данных.  Для измерения школьной дифференциации, рассматриваемой в исследовании в качестве важного контекста формирования климата, была разработана методика измерения сегрегации между школами и внутри школ, позволяющая замерять отличия на основе любых характеристик.

Анализ эмпирических данных помог достичь следующих результатов:

А. Школьный климат. Была показана динамика образовательной мотивации, а также изучены факторы образовательной среды колледжей, которые связаны с ее падением или ростом. В частности, демонстрируется, что уровень образовательной мотивации в конце второго года обучения задается рядом индивидуальных характеристик учащихся, но также важную роль в поддержании интереса к учебе среди подростков играет поддержка преподавателей и мастеров.

Проведен анализ различных компонентов школьного климата, а также его связи с другими характеристиками школ. Представлены результаты измерения школьного климата с учетом социально-экономического состава учеников, размера и типа школы. Показывается: (1) как именно различаются социально-психологические характеристики учеников разного возраста, (2) какие изменения происходят в школах за год, (3) как меняются установки и отношения учеников разного возраста.

Измерение межшкольной и внутришкольной дифференциации было проведено при помощи индекса Тайла и индекса Данкана. С их помощью проверены возможные основания школьной дифференциации: социально-экономический статус семьи ученика, наличие высшего образования у матери, образовательные притязания и успехи в обучении школьника. Не обнаруживается критичный и высокий уровень школьной сегрегации по изучаемым параметрам. В городских кейсах большого и малого масштаба складывается невысокая дифференциация по образовательным притязаниям между классами, но не между школами. Школы мегаполиса дифференцированы по уровню образования матери и в меньшей степени по социально-экономическому статусу, тогда как селекция внутри школы по обоим показателям отличается более высоким уровнем.

Б. Агрессия и рисковое поведение. Изучены особенности буллинга и виктимизации в российском контексте и проведено сравнение характеристик участников буллинга четырех типов. В частности, показывается, что агрессоры и жертвы могут иметь общие характеристики (например, низкую успеваемость). Доказывается существование зависимости социометрического статуса агрессоров от контекста на уровне класса.

Доказывается, что алкогольное поведение и курение подростков неявляется основанием для популярности или маргинализации подростков, но значимо для формирования дружеских отношений. Эффекты влияния окружения на рисковое поведение различаются в соответствии с типом рискового поведения и гендерной принадлежностью вовлеченных. Демонстрируются доказательства, что родительский контроль подростков снижает вероятность употребления ими алкоголя.

Степень внедрения, рекомендации по внедрению или итоги внедрения результатов НИР

Разработанная методика измерения школьной дифференциации позволяет измерить ее уровень по различным критериям, и сравнивать результаты, полученные в различных локальностях. Она дает возможность разработки и внедрения мер образовательной политики, адекватных локальному контексту.

По итогам своих исследований Лаборатория продолжает предоставлять всем учебным заведениям отчеты с информацией о социально-психологических характеристиках учащихся, профессиональной вовлеченности, рисковом поведении и их изменении (во временной динамике, на уровне учебного заведения и на уровне учебных групп, с соблюдением анонимности).

Результаты изучения рискового поведения могут быть интересны образовательным учреждениям (школам и колледжам), а также представителям комитета образования. В дальнейшем они могут лечь в основу разработки рекомендаций в сфере социальной политики по профилактике рискового поведения.

Публикации по проекту:


Daniel Alexandrov, Karepin V., Musabirov I., Daria Chuprina. Educational Migration from Russia to the Nordic Countries, China and the Middle East. Social Media Data, in: Companion Proceedings of the The Web Conference 2018. Geneva : International World Wide Web Conferences Steering Committee, 2018. P. 49-50. doi
Musabirov I., Bakhitova A. Code-sharing networks of non-STEM students: the case of data science minor, in: Proceedings of the 23rd Annual ACM Conference on Innovation and Technology in Computer Science Education. , 2018. P. 389-389. doi
Баранова В. В. Как возникают новые формы отрицания в калмыцком языке // Урало-алтайские исследования. 2018. Т. 2. № 29. С. 7-17.
Федорова К. С., Baranova V. V. Moscow: Diversity in disguise, in: Urban Sociolinguistics: The City as a Linguistic Process and Experience. L., NY : Routledge, 2018. Ch. 14. P. 220-236. doi
Ivaniushina V. A., Alexandrov D. A. Anti-school attitudes, school culture and friendship networks // British Journal of Sociology of Education. 2018. Vol. 39. No. 5. P. 698-716. doi
Александров Д. А., Воскресенский В. М., Савельева С. С. Роль внеклассной активности в формировании социального неравенства: случай малого города // В кн.: Образование и социальная дифференциация: коллективная монография / Отв. ред.: М. Карной, И. Д. Фрумин, Н. Н. Кармаева. М. : Издательский дом НИУ ВШЭ, 2017. Гл. 4.2. С. 388-416.