Поясню кратко по каждому подходу — какая теоретическая логика, какие конкретные гипотезы о роли школы в поддержании стратификации и какие эмпирические показатели/методы лучше всего их проверяют.
1) Позитивизм (позитивистская социология)
- Суть: ищет объективные закономерности, количественно проверяемые гипотезы; школа рассматривается как механизм передачи человеческого капитала и сортировки по компетенциям.
- Механизмы: различия в образовательных достижениях объясняют последующую стратификацию через вознаграждение на рынке труда; оценки и дипломы — предикторы статуса/дохода.
- Типичные гипотезы:
- H1: образовательный уровень положительно связан с доходом/статусом, контролируя предшествующие характеристики.
- H2: стандартизованные тесты предсказывают социальный успех независимо от класса происхождения.
- Эмпирические показатели и методы:
- Переменные: образовательная степень, годы обучения, баллы тестов, доход, профессиональный статус, класс родителей/семейный SES.
- Статистические модели: регрессия (линейная/логистическая) $Y_i=\alpha +\beta Ed{u}_i+\gamma X_i+{\epsilon }_i$, множественная регрессия, пути/медиаторы, $R^2$, коэффициенты эластичности.
- Меры мобильности/стратификации: матрицы перехода, межпоколенная эластичность доходов $\log (Y_{child})=\alpha +\beta \log (Y_{parent})+\epsilon$.
- Данные: крупные репрезентативные обследования (PISA, TIMSS, национальные лонгитюдные панели, перепись).
- Тесты причинности: инструменты (IV), регрессия прерывания (RDD), сопоставление по вероятности (PSM).
2) Марксизм (конфликтная теория, теория воспроизводства)
- Суть: образование воспроизводит классовую структуру; школа легитимизирует и маскирует неравенство, обеспечивает поставку квалифицированной рабочей силы и репродукцию привилегий.
- Механизмы: неравномерное финансирование, доступ к элитным школам, культурный капитал и подходящая подготовка к доминирующей идеологии; дипломы служат механизмом монополизации привилегий (креденциализм).
- Типичные гипотезы:
- H1: школьная система усиливает связь между классом происхождения и доступом к высокооплачиваемым позициям.
- H2: ресурсоёмкие (элитные/частные) школы дают непропорциональную долю выпускников в элитных профессиях.
- Эмпирические показатели и методы:
- Переменные: семейный класс/доход, тип школы (частная/публичная, элитная/обычная), расходы на ученика, доступ к репетиторам/внеклассным ресурсам, социальная композиция школы.
- Специфические меры: доля выпускников элитных вузов/профессий по классу происхождения; концентрация богатства/доходов среди выпускников; доля финансирования из частных источников.
- Аналитика: декомпозиции (Oaxaca‑Blinder) для вклада образования vs возврата на образование $\Delta =\left(X_A-X_B\right)\beta +X_B\left({\beta }_A-{\beta }_B\right)$; распределительные индексы (джини, индекс концентрации); анализ потоков в элитные позиции.
- Квазиэкспериментальные и институциональные подходы: сравнение политики (напр., введение платных мест, ваучеров), мультиуровневые модели (ученик-школа-район).
- Данные: админ. данные вузов/работодателей, данные о финансировании школ, longitudinal с информацией о карьере выпускников.
3) Символический интеракционизм (микроуровневый, этнометодология)
- Суть: стратификация воспроизводится через повседневные взаимодействия — ожидания учителей, маркировка и идентичность учеников; школьные практики создают и закрепляют социальные различия «внутри» классов.
- Механизмы: стереотипы и ожидания учителя (Pygmalion), ярлыки/маркировка (labeling), микровознаграждения (время внимания, положительная обратная связь) ведут к самоисполняющимся пророчествам.
- Типичные гипотезы:
- H1: низкие ожидания учителей для детей из низших классов снижают их академическую мотивацию и достижения.
- H2: различия в межличностном взаимодействии (времени одного-на-одного, позитивной обратной связи) объясняют часть разницы в результатах между группами.
- Эмпирические показатели и методы:
- Качественные данные: полевые наблюдения, расшифровки уроков, глубинные интервью с учениками и учителями, кейс‑стади.
- Микро‑количественные показатели: число и тип учительских замечаний, время на ответ ученика, числовые коды взаимодействий (например, транскрипты, закодированные по типу поощрения/критики), самооценка и ожидания учеников.
- Анализы: контент‑анализ, кодирование взаимодействий и последующая статистика (частоты, корреляции с успехами), смешанные методы (mixed methods).
- Эксперименты: лабораторные/полевые эксперименты с манипуляцией учительских ожиданий; аудио/видео‑анализ уроков.
Рекомендации по сочетанию показателей и дизайнов для строгой проверки
- Межпоколенная мобильность: межпоколенная эластичность доходов $\beta$ и матрицы перехода; сравнение $\beta$ между когортах/региональными школами.
- Вклад образования в неравенство: декомпозиция разницы в средних доходах/статусе по образованию и по «возврату» на образование $\Delta =\left(X_A-X_B\right)\beta +X_B\left({\beta }_A-{\beta }_B\right)$.
- Воздействие школы отдельно от происхождения: регрессии с контролем семьи и фиксированными эффектами по семье/сиблингам; IV/RDD для причинного эффекта обучения.
- Многоуровневые модели: учитывать вложенность (ученик→класс→школа→район) и вклад школьных ресурсов в вариацию результатов.
- Комбинировать методы: большие репрезентативные данные (для позитивистских проверок), админ. данные о потоках в элитные профессии и финансировании (для марксистского анализа), плюс полевые наблюдения и эксперименты (для интеракционизма).
Ключевые переменные, которые стоит собрать в исследованиях:
- SES родителей (доход, образование, профессия); тип школы; расходы на ученика; стандартизованные тесты; школьные рекомендации/трекинг; учительские ожидания (опрос/наблюдение); последующая занятость и доходы; доступ к внеучебным ресурсам; поведенческие взаимодействия в классе.
Коротко: позитивизм — количественно проверяет связь образование→результат; марксизм — фокус на неравномерных институциональных ресурсах, воспроизводстве классов и концентрации привилегий; символический интеракционизм — внимание к повседневным взаимодействиям и маркировке. Для надёжных выводов комбинируйте многомерные количественные индикаторы (регрессии, декомпозиции, межпоколенные показатели, индексы) с качественными и экспериментальными данными (наблюдения, интервью, эксперименты с ожиданиями).