的回答集中于分班教学在整体上对学生成绩的影响,而题主在问题补充里描述的东西更接近于同伴效应(Peer Effects),也就是你的同学成绩更好,是否导致你的成绩也更好。我来补充介绍点目前在这方面的文献吧。
同伴效应只是分班教学最终效果的影响因素之一,不过特别有趣。因为它一方面会带来在经济学中经常强调的外部性:我给我儿子报个补习班,不仅会直接影响到他的成绩,也会通过同伴效应影响到他同学的成绩。在考虑这一点之后,不少模型会得到一些有意思的结果。比如在某些情况下,教育投入高孩子能力也强的家庭会抱团,并推高所在社区的房价阻止其他家庭进入。
此外,对政策制定者而言,同伴效应也是个值得研究的话题,因为它意味着我们可以在不额外增加教育资源投入的情况下,仅通过调整分班就可以改变教育的产出。不花钱还能达到目的的事情大家当然都喜欢。
不过虽然目前关于同伴效应的研究已经有很多,但无论是精确的定义,还是完整的理论解释都还是比较缺乏的。原因很简单,同伴效应看起来几乎理所当然,但可能会导致同伴效应的渠道实在是太多了。
比如题主所描述的同学之间的竞争,比如明星学生的榜样力量,比如课堂喧哗对其他学生的影响,比如学习中的互相帮助,比如在兴趣上的互相影响,甚至比如有影响力的家长给班级换了个更好的老师,或是给原有的老师提供了更强的额外激励等等。
我们可以想出无数种同伴效应产生的渠道,但显然,我们不可能把这些渠道都区分出来,所以一般对同伴效应的研究更多都只是关注它的存在性、平均的大小,至多关注一些特定的渠道。
上表是Sacerdote (2011)所总结的目前研究最多的关于同伴效应的影响渠道。
不去细究渠道的话,我们可以把一般所讨论的同伴效应分成两部分,一部分源自是同伴的家庭背景等外生因素,另一部分则源自同伴自身的成绩等内生因素,Manski(1993) 将前者称作外生同伴效应(Exogenous Effects),后者称作内生同伴效应 (Endogenous Effects)。
根据这样的设定,我们可以把模型写成如下形式:
是学生i的成绩,是其他学生,也就是他的同伴的平均成绩,是学生i家庭背景、自身条件等各种外部特征,而则是其他学生的外部特征,显然,就是我们想估计的内生同伴效应大小,而则是外生同伴效应大小。题主所主要关心的显然是后者,然而要估计,我们仍然面临诸多困难。
首先学生i的成绩会受其他学生成绩的影响,反过来,他的成绩也会影响其他学生。因而如果直接估计的话,我们得到的是所有这些互相影响的综合,而非单纯的其他学生对i的影响。Manski(1993)把这个问题称作reflection problem.
其次,同伴的外部特征不仅会直接影响学生i的成绩,也会通过先影响同伴成绩的方式来间接地影响学生i的成绩,这就使得在估计中我们很难清晰地区分和。在现实研究中,很多时候一些外部因素,比如家庭收入、父母受教育水平等等都是不可观测的,这更加剧了这个问题。
最后,现实中同伴的选择可能不是随机的。如果有某些因素会使得相似的学生自发地聚集到一起,比如按成绩分班,或是交友时的物以类聚,那就算没有同伴效应,我们也会观察到正的。
除此之外,同伴效应的影响范围自然不会局限于班级内部。事实上,究竟应该如何定义同伴的范围,本身就是一个令研究者头痛的话题。我们可能会预期现实中的朋友彼此之间的影响会更大,但显然,至少部分同伴效应的影响渠道,比如明星学生的榜样效应,比如课堂喧哗的负面影响等并不依赖于同伴间的社交关系。一些研究,比如Foster(2006)就发现朋友对学生成绩的影响似乎并不比其他人更大。
当然,现实中我们连朋友关系都很难观察到,一般只能依赖于同班、同年级之类的外部标准。不是每个同班同学都会影响你的成绩,所以通常这些外部标准所定义的同伴最多也只能说是差强人意。当然这样做的好处是这些标准可能是外生的,那我们就能由此解决选择导致的内生性问题。
任何一篇关于同伴效应的研究,或多或少或好或差地,都必须拿出点方案来解决以上这些问题。
一般来说,我们用分班前的同伴成绩估计同伴效应,来解决reflection problem。用各种手段尽可能多的控制外部特征来解决第二个问题,而第三个问题则只能依赖于自然实验或特定的分班制度安排了。比如Imberman, Krugler & Sacerdote(2009)用了卡特莉娜飓风导致的插班生所带来的随机冲击。
方法介绍完毕,然后就是实证结果了。
简单的说,目前的大部分研究都找到了存在正的同伴效应的证据,也就是说,平均而言,如果你同学成绩好,是会对你的成绩有正面影响的。不过具体的影响大小,不同研究的差异就很大了。
上表同样来自Sacerdote(2011),是对中小学学生同伴效应研究的一个不全面的总结。
一般来说,中小学学生成绩的同伴效应要强于大学生,不过大学生在很多其他方面,比如酒精和烟草的消费、性行为(Duncan et al., 2005; DeSimone, 2007; Wilson, 2007)、政治观点(Duncan et al., 2006)、甚至作弊行为(Carrell et al., 2008)上会存在显著的同伴效应。
按我理解,这说明对大学生来说,成绩好可能变得不那么重要了。
这里面更有趣的事情是,同伴效应对不同人的影响是不一样的。不同成绩、种族、性别的学生,同伴效应的大小都可能存在差异。
比如,Gibbons & Telhaj(2008)和Burke & Sass(2013)都发现好的同学对成绩好的学生的正面影响要远远强于差生。这种差异是具有强烈政策含义的,如果好学生从好的同伴身上获得的同伴效应更强,那按成绩分班就有了依据。
但这方面的证据仍然远非决定性,这些结果跟 所介绍的一些研究也有矛盾之处,所以这里面仍然有继续研究的空间。
最后,已有研究大部分都是用的国外数据,针对国内做的研究不多。不过其实我觉得国内数据,尤其是中小学数据,用来研究同伴效应是特别合适的。
一方面,我们的中小学特别关注学习成绩,很多学生和家长都将成绩视作最重要的事情。另一方面,与国外不同,我们的很多中小学在入学时分完班之后都不会再次调整分班,所有课程都是以同样的班级为单位展开的。班级又经常组织集体活动,强调所谓集体荣誉感和凝聚力。这就意味着在同伴的定义上,我们的班级会更加准确。而且只要入学时的分班是随机、平均或者至少与成绩无关的,选择导致的内生性就不再是问题。
当然,从学校获取的成绩数据很难有家庭背景资料,所以很难控制外部因素,不过这个问题也不是完全没有解决办法。
我自己有一篇正在投稿中的相关研究就是用的来自一所国内初中的数据,有一些有趣的结果,等发表了再来介绍吧:)
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