Бетон из отсева пропорции: Page not found – Грунтовозов

Определение и расчет показателей отсева и завершения обучения с помощью CPS

Текущее обследование населения (CPS) является единственным источником национальных временных рядов данных об отсеве и завершении обучения тарифы. Данные CPS также хороши для изучения корреляции между результатами обучения и другими важные вопросы, такие как занятость и заработок. Однако, поскольку CPS не собирает информацию о характеристики и опыт школы, ее полезность в решение проблем отсева и завершения обучения в первую очередь за предоставление информации о том, кто бросает учебу, а кто заканчивает школу.Размеры выборок в коллекциях CPS не превышают не поддерживают стабильные оценки на государственном уровне.

Есть важные различия в сборе данных процедуры между CPS и CCD. Во-первых, Сбор CCD включает только данные для государственных школ, тогда как подсчет CPS включает студентов, которые учился в государственных или частных школах, а некоторые лиц, которые никогда не посещали школу в Соединенные Штаты. Во-вторых, CCD собирает данные о учащиеся государственной школьной системы данного штата.CPS данные основаны на том, где в настоящее время проживают люди, поэтому государство проживания может отличаться от штата или страна предыдущего посещения школы. В-третьих, CCD сбор основан на административных записях, а не на по индивидуальным самоотчетам на основе опросов домохозяйств, как в CPS. Наконец, данные в CCD собираются. из всей совокупности государственных школ, тогда как данные в CPS собраны из выборки домохозяйств, не вся вселенная домочадцев.В результате CPS данные имеют ошибки выборки, связанные с оценками, тогда как данные CCD — нет. Для дополнительной информации об ошибках выборки CPS и о том, как их интерпретировать, см. «Статистические процедуры анализа CPS- и Оценки, основанные на опросе американского сообщества (ACS) » на следующих страницах.

Определение и расчет показателей отсева и завершения обучения с помощью CPS

Октябрьское приложение к CPS является единственным национальным источник данных, который в настоящее время можно использовать для оценки ежегодные национальные показатели отсева.Как мера недавнего отсев из школы, показатель отсева по событию измеряет доля студентов, которые бросили учебу в течение 1 года интервал.

Числитель показателя отсева учащихся за 2016 г. — это количество лиц в возрасте 15–24 лет ³ , опрошенных в октябре 2003 г. текущего года поступивших в школу ⁴ в октябре в предыдущем году, которые не были зачислены в среднюю школу или послесреднее образование в октябре текущего год, и кто не закончил среднюю школу (т.э., не было получил аттестат об окончании средней школы или альтернативное свидетельство например, GED) между октябрем предыдущего года и Октябрь текущего года.

Знаменатель показателя отсева по событию — это сумма выбывших (т. е. числитель) и всех возрастов 15–24 человек, которые были зачислены в школу в октябре в предыдущем году ⁴ и все еще учились в средней школе или послесреднее образование в октябре текущего года или закончил или закончил среднюю школу в период с октября предыдущего года и октябрь текущего года. ⁵

Интервал отсева определяется таким образом, чтобы включать лето перед октябрьским опросом CPS и предыдущий учебный год, так что после завершения класса показатель отсева по событию определяет, закончил ли ученик следующий класс. Учитывая, что сбор данных привязан к статусу зачисления каждого человека в октябре в течение двух лет подряд, любой студент, который выбывает из школы и возвращается в течение 12-месячного периода, не считается выбывшим из школы.

Показатель выпадения статуса отражает процент лица, бросившие учебу, независимо от того, когда они выпал.Числитель процента выпадения статуса за текущий год — это количество лиц в возрасте 16–24 ⁶ которые по состоянию на октябрь текущего года не имели закончили среднюю школу и в настоящее время не учатся. Знаменатель — это общее количество детей в возрасте от 16 до 24 лет. в октябре текущего года.

Числитель завершения статуса средней школы коэффициент — это количество молодых людей в возрасте от 18 до 24 лет ⁷ , у которых получил аттестат об окончании средней школы или альтернативный учетные данные, такие как GED.Знаменатель — это количество молодых людей в возрасте от 18 до 24 лет, которые больше не начальная или средняя школа.

Учетные данные GED и коэффициент завершения статуса. Издания этой серии о завершении средней школы и отчеты об отсеве, выпущенные до 2000 г. представил оценки общего завершения статуса оценки и оценки метода завершения — получение диплома или завершение через альтернативные учетные данные, такие как GED — на основе данные, полученные с помощью отчетов CPS.Из-за изменения, которые были внесены в CPS в 2000 году, данные о способе завершения за 2000 год и позже лет не были сопоставимы с данными по методу завершения за годы до 2000 года; Кроме того, оценки CPS до 2000 г. и метод завершения данные больше не указывались в отчетах NCES. См. Обсуждение службы тестирования GED. данные ниже для получения дополнительной информации.

За последние несколько десятилетий сбор данных CPS процедуры, элементы и процессы подготовки данных изменились.Некоторые из этих изменений были внесены чтобы гарантировать, что оценки CPS были сопоставимы с из сборников переписи за десятилетие, некоторые были введены, чтобы отразить изменения в концепциях под исследования, некоторые были введены для улучшения мер, а некоторые были введены для разработки мер по новым явления. Последствия различных изменений были изучены, чтобы гарантировать, что они не нарушают тенденцию данные из CPS. Для обзора изменений и исследования их эффектов, см. приложение C к Dropout Ставки в США: 2001 (Кауфман, Альт и Чепмен 2004).

CPS включают веса, чтобы помочь сделать оценки из данных представителя гражданского, неинституционализированное население в США. Эти веса основаны на данных десятилетней переписи, которые скорректированы с учетом рождений, смертей, иммиграции, эмиграции, и т. д., с течением времени.

Вменение в счет отсутствия ответа на запрос в CPS. Для многих ключевые позиции в октябрьском CPS Бюро переписи населения США вменяет данные для случаев с отсутствующими данными из-за позиции отсутствие ответа.Однако Бюро переписи не вменять данные о методе средней школы завершение до 1997 года. для этих предметов с использованием последовательной горячей колоды процедура реализована через PROC IMPUTE компьютерная программа, разработанная американским Институты исследований. Метод hot-deck назначает вмененные значения респондентов, ответивших предмет (доноры) респондентам аналогичного опроса, которые не сделал (получатели). Доноры и получатели совпадают на основе различных характеристик респондентов.Для Данные CPS, три возрастные категории, две категории гонок, две категории пола и две категории гражданства были использованы для сопоставления доноров с получателями для любого заданного пункт. Процедура гарантирует, что информация из одного донор не используется для большого количества реципиентов. Этот предотвращает внесение смещения в набор данных, если все получатели были вменены от одного донора.

Возраст и классы в оценках CPS .Возраст и диапазоны классов, используемые в показателях отсева из школы CPS ограничены доступными данными. В идеале оценки сможет получить надежные оценки детей в 9-м классе. Тем не менее, CPS просит вопрос о зачислении в октябре прошлого года только в отношении лиц от 15 лет и старше. Многие Ученики 9-го класса моложе 15 лет, поэтому 10-й класс был выбран в качестве нижней границы диапазона оценок в коэффициент отсева из участия в мероприятии.

Точность оценок CPS. оценок CPS в этом отчете взяты из образцов и подлежат двум широким классы ошибок — ошибки выборки и ошибки, не связанные с выборкой. Ошибки выборки возникают из-за сбора данных из выборки населения, а не из все население. Оценки на основе выборки будут в некоторой степени различаются (в значительной степени зависят от образца размер и охват) от значений, которые имели бы были получены из обзора вселенной с использованием те же инструменты, инструкции и процедуры.Ошибки, не связанные с выборкой, происходят из различных источников и влияют на все типы опросов — как на вселенную, так и на выборку опросы. Примеры источников ошибок, не связанных с выборкой включать ошибки проектирования, отчетности и обработки, а также ошибки из-за отсутствия ответа. Эффекты отсутствия выборки ошибки оценить труднее, чем те, которые результат изменчивости выборки. Насколько это возможно, процедуры встроены в опросы, чтобы минимизировать ошибки, не связанные с выборкой.

Стандартная ошибка — это мера изменчивости из-за к выборке при оценке параметра.Это указывает насколько велико различие в популяции возможные оценки параметра для данной выборки размер. Стандартные ошибки можно использовать как меру точность, ожидаемая от конкретного образца. В вероятность того, что статистика выборки будет отличаться от параметр совокупности меньше, чем стандартная ошибка составляет около 68 процентов. Шансы, что разница будет меньше, чем в 1,65 раза стандартная ошибка примерно 90 из 100, и шансы, что разница будет меньше 1.96-кратная стандартная ошибка около 95 из 100.

До 2010 года стандартные ошибки для процентов и количества людей на основе данных CPS рассчитывались по следующим формулам:

Процент:

, где p = процент (0 < p <100),
N = совокупность, на которой основан процент, и
b = параметр регрессии, который основан на формуле обобщенной дисперсии и связан с характеристикой.

Количество человек:

, где x = количество человек (т. Е. Выбывших),
T = численность населения в категории (например, чернокожие от 16 до 24 лет) и
b = как указано выше.

Например, в 2009 году b равно 2131 для всего белого населения, 2410 для чернокожего населения, 2744 для латиноамериканского населения и 2410 для населения азиатских / тихоокеанских островов в возрасте от 14 до 24 лет.Для региональных оценок b равно 1,06 для Северо-Востока, 1,06 для Среднего Запада, 1,07 для Юга и 1,02 для Запада.

Документация CPS объясняет цель и процесс для параметра обобщенной дисперсии:

Опыт показал, что некоторые группы оценок имеют схожие отношения между их дисперсиями и ожидаемыми значениями. Моделирование или обобщение могут обеспечить более стабильные оценки дисперсии за счет использования этих сходств. Обобщенная функция дисперсии — это простая модель, которая выражает дисперсию как функцию ожидаемого значения оценки обследования.Параметры обобщенной функции дисперсии оцениваются с использованием прямой репликационной дисперсии. (Cahoon 2005, стр.7)

Начиная с данных CPS за 2010 год, стандартные ошибки оценивались с использованием сбалансированной повторной репликации Fay (Fay-BRR). В то время как модель обобщенной дисперсии обеспечивает оценку стандартных ошибок, BRR лучше учитывает двухэтапный процесс стратифицированной выборки CPS, где первым этапом первичной единицы выборки CPS является географическая область, такая как город с пригородами, округ, или группа округов.Второй этап — это домохозяйства в этих географических регионах. Для октябрьского дополнения CPS в расчетах Fay-BRR использовалось 160 повторных весов.

Оценки ACS в этом отчете сосредоточены на показателях отсева по статусу для институционального населения и для неинституционализированного населения. Коэффициенты рассчитываются с использованием того же подхода, который использовался для оценки коэффициентов отсева статуса на основе данных CPS.Данные ACS включают веса для получения оценок на основе репрезентативных данных по домохозяйствам и отдельным лицам в США. Эти веса основаны на ежегодных обновлениях численности населения, генерируемых Бюро переписи населения, чтобы быть репрезентативными для населения США по состоянию на 1 июля. Данные полностью условно исчислены перед публикацией, и доступны флажки, позволяющие определить, какие значения были условно рассчитаны для каких случаев.

Повторяющиеся веса, которые учитывают сложный план выборки ACS, были разработаны для использования при получении оценок дисперсии.Оценки дисперсии для любой оценки опроса ACS по полной выборке рассчитываются по следующей формуле:

Где:
r = повторяющаяся выборка (r = 1 …… k)
o = полная выборка
k = общее количество повторных выборок (k = 80)
y _o = Оценка обследования с использованием весов для полной выборки
y _r = Оценка обследования с использованием весов реплик из реплики r

Эта оценка дисперсии является произведением константы и суммы квадратов разностей между оценкой каждого повторного обследования и оценкой обследования полной выборки.

Оценки и стандартные ошибки, основанные на данных ACS в этом отчете, были получены в SAS с использованием опции складного ножа 1 (JK1) в качестве процедуры репликации. Множитель был установлен на 0,05 (4/80 = 0,05). Восемьдесят повторных весов, от PWGTP1 до PWGTP80, использовались для вычисления ошибок выборки оценок.

Статистические процедуры для анализа оценок на основе CPS и ACS

Поскольку данные CPS и ACS собираются из образцов населения, статистические тесты используются для измерять различия между оценками, чтобы гарантировать они принимают во внимание возможную ошибку выборки. ⁸ Описательные сравнения в этом отчете были протестировано с использованием статистики Стьюдента t . Различия между оценки проверяются на вероятность ошибки типа I, ⁹ или уровень значимости. Уровни значимости были определены путем расчета значений Стьюдента t для различий между каждой парой средств или пропорции и сравнение с опубликованными таблицами уровней значимости для двусторонней проверки гипотез.

Значения t учащегося можно вычислить для проверки разницы между процентами по следующей формуле:

где P ₁ и P ₂ — оценки для сравнения, а se ₁ и se ₂ — соответствующие им стандартные ошибки.

При интерпретации статистики t следует учитывать несколько моментов.Во-первых, сравнения, основанные на большой статистике t , могут показаться заслуживающими особого внимания. Это может ввести в заблуждение, поскольку величина статистики t связана не только с наблюдаемыми различиями в средних или пропорциях, но и с количеством респондентов в конкретных категориях, используемых для сравнения. Следовательно, небольшая разница по сравнению с большим количеством респондентов даст большую статистику t .

Во-вторых, существует вероятность того, что можно сообщить о «ложном срабатывании» или ошибке типа I.В случае статистики t это ложное срабатывание будет результатом, когда разница, измеренная с конкретным образцом, покажет статистически значимую разницу, когда не было различия в основной совокупности. Статистические тесты предназначены для контроля ошибок этого типа. Эти тесты настроены на разные уровни толерантности или риска, известные как альфа. Альфа-уровень 0,05, выбранный для выводов в этом отчете, указывает на то, что разница определенной величины или больше будет возникать не чаще, чем 1 раз из 20, если не было фактической разницы между количествами в основной совокупности.Когда значения p меньше уровня 0,05, нулевая гипотеза об отсутствии разницы между двумя величинами отклоняется. Однако отсутствие различий не обязательно означает, что значения совпадают или эквивалентны.

В-третьих, вероятность ошибки типа I увеличивается с увеличением количества выполняемых сравнений. Для устранения этой проблемы иногда используются корректировки Бонферрони. Корректировки Бонферрони делают это, уменьшая альфа-уровень для каждого отдельного теста пропорционально количеству выполняемых тестов.Однако, хотя корректировки Бонферрони помогают избежать ошибок типа I, они увеличивают вероятность ошибок типа II. Ошибки типа II возникают, когда на самом деле существует различие в генеральной совокупности, но статистический тест, примененный к оценкам из выборки, показывает, что никакой разницы не существует. До отчета 2001 года в этой серии применялись корректировки Бонферрони. Из-за изменений в стандартах отчетности NCES корректировки Бонферрони не используются в этом отчете.

Регрессионный анализ использовался для проверки тенденций по возрастным группам и во времени.Регрессионный анализ оценивает степень, в которой одна переменная (зависимая переменная) связана с одной или несколькими другими переменными (независимыми переменными). Процедура оценки, наиболее часто используемая в регрессионном анализе, — это метод наименьших квадратов (МНК). При изучении изменений показателей с течением времени эти показатели использовались в качестве зависимых показателей в регрессиях с переменной, представляющей время, и фиктивной переменной, контролирующей изменения в элементе образования в текущем году
(= 0 для лет с 1 по 40. лет до текущего года, = 1 для лет после текущего года), используемых в качестве независимых переменных.Значимые и положительные коэффициенты наклона предполагают, что ставки со временем увеличивались. И наоборот, значимые и отрицательные коэффициенты предполагают, что ставки со временем уменьшались. Из-за изменения размеров выборки с течением времени некоторые оценки были менее надежными, чем другие (т. Е. Стандартные ошибки для некоторых лет были больше, чем для других лет). В таких случаях процедуры оценки OLS не применяются, и необходимо изменить процедуры регрессии для получения объективных параметров регрессии.Это достигается с помощью регрессии взвешенных наименьших квадратов. ¹⁰ Каждая переменная в анализе была преобразована путем деления на стандартную ошибку ставки соответствующего года. Затем новая зависимая переменная регрессировала на новую временную переменную, переменную для 1, деленную на стандартную ошибку для скорости года, и новую фиктивную переменную редактирования-изменения. Все заявления об изменении тренда в этом отчете статистически значимы на уровне 0,05.

¹ Зачисление в восьмой, девятый и десятый классы было скорректировано, чтобы включить пропорциональное количество неклассифицированных учащихся, используя соотношение количества учащихся указанного класса к общему классу зачисления.Такое же соотношение использовалось для пропорционального распределения не получивших оценок учащихся по разукрупненным показателям зачисления (раса / этническая принадлежность и пол).
² До 34 лет C.F.R. В § 200.19 (b) (1) (iv) обычный аттестат об окончании средней школы определяется как «стандартный аттестат о среднем образовании, который выдается учащимся в штате и полностью соответствует государственным стандартам академического содержания или диплом о высшем образовании и не включает аттестат зрелости, свидетельство о посещаемости или любую альтернативную награду.”
³ Этот возрастной диапазон был выбран, чтобы включить как можно больше студентов по возможности в 10–12 классах. Поскольку ставка основана на ретроспективные данные, он отстает на 1 год, что означает, что у некоторых 15-летних к моменту интервью исполнилось 16 лет.
⁴ Из-за ограничений данных отсев событий 9-й степени не может быть надежно рассчитывается, поэтому расчет количества выпадений событий ограничивается 10–12 классами. Текущий расчет потенциально включает лиц, которые были зачислены в 9 класс в октябре в прошлом году и бросил учебу после окончания 9 класса.
⁵ Из-за ограничений данных сюда не входят лица, которые были зачислены в 10 класс в октябре прошлого года и кто еще учился в 10 классе в октябре текущего года, а также лицам, которые окончил или закончил среднюю школу с октября по декабрь предыдущего года.
⁶ Возраст 16 был выбран в качестве нижнего предельного возраста, поскольку в некоторых штатах обязательное образование не требуется после 16 лет. Возраст 24 года был выбран в качестве верхнего предела, потому что это возраст, в котором бесплатное среднее образование больше не доступно, и возраст, в котором средний человек, который собирается получить GED, делает это.
⁷ Возраст 18 был выбран в качестве нижнего предельного возраста, поскольку большинство дипломов к этому возрасту обладатели диплома получают диплом. Возраст 24 был выбран в качестве верхний предел, потому что это возраст, в котором бесплатное среднее образование больше не доступен и возраст, в котором средний человек, который собирается получить GED, делает это.
⁸ Данные из CCD взяты из коллекций данных юниверса и, следовательно, не требуют статистического тестирования, например, используемого для оценок из данные выборочного обследования CPS.
⁹ Ошибка типа I возникает, когда делается вывод о наблюдаемой разнице. в выборке отражает истинное различие в популяции, из которой образец был взят, когда такой разницы нет. Иногда бывает называется «ложным срабатыванием».
¹⁰ Общее обсуждение взвешенного анализа методом наименьших квадратов см. Гуджарати (1998).

В начало

Понимание отсева с упрощенной математикой | Читта Ранджан

Имея это в виду, давайте погрузимся в математику отсева.Вы можете сразу перейти к Dropout, эквивалентному регуляризованному разделу сети для выводов .

Рассмотрим однослойный линейный блок в сети, как показано на рисунке 4 ниже. Подробнее см. [2].

Это называется линейным из-за линейной активации, f (x) = x. Как мы видим на рисунке 4, выход уровня представляет собой линейно взвешенную сумму входных данных. Мы рассматриваем этот упрощенный случай для математического объяснения.Результаты (эмпирически) верны для обычных нелинейных сетей.

Для оценки модели мы минимизируем функцию потерь. Для этого линейного слоя мы рассмотрим обычные потери по методу наименьших квадратов,

Eq. 1 показаны потери для обычной сети и уравнения. 2 для выпадающей сети. В формуле. 2 коэффициент отсева равен, где 𝛿 ~ Бернулли ( p ). Это означает, что 𝛿 равно 1 с вероятностью p и 0 в противном случае.

Обратное распространение для обучения сети использует подход градиентного спуска.Поэтому мы сначала посмотрим на градиент сети отсева в уравнении. 2, а затем перейти к обычной сети в формуле. 1.

Теперь мы попытаемся найти связь между этим градиентом и градиентом регулярной сети. С этой целью предположим, что мы сделали w ’= p * w в уравнении. 1. Следовательно,

Взяв производную уравнения. 4, находим,

Теперь у нас есть интересная часть. Если мы найдем математическое ожидание градиента сети Dropout, мы получим,

. Если мы посмотрим на уравнение.6, математическое ожидание градиента с выпадением равно градиенту регуляризованной регулярной сети Eɴ, если w ’= p * w.

Это означает, что минимизация потерь при отключении (в уравнении 2) эквивалентна минимизации регуляризованной сети , показанной в уравнении. 7 ниже.

То есть, если вы дифференцируете регуляризованную сеть в уравнении. 7, вы получите (ожидаемый) градиент сети Dropout, как в уравнении. 6.

Это глубокие отношения.Отсюда мы можем ответить:

Это потому, что параметр регуляризации, p (1- p ) в уравнении. 7, максимально при p = 0,5.

В Керасе аргумент коэффициента отсева равен (1- p ). Для промежуточных уровней выбор (1- p ) = 0,5 для больших сетей идеален.Для входного слоя (1- p ) следует оставить около 0,2 или ниже. Это связано с тем, что удаление входных данных может отрицательно сказаться на обучении. A (1- p )> 0,5 не рекомендуется, так как он отбрасывает больше соединений без повышения регуляризации.

Потому что ожидаемое значение сети Dropout эквивалентно обычной сети с ее весами, масштабируемыми с коэффициентом пропуска p .Масштабирование делает выводы из сети Dropout сравнимой с полной сетью. Есть также вычислительные преимущества, которые объясняются с точки зрения ансамблевого моделирования в [1].

Прежде чем мы продолжим, я хочу коснуться Gaussian-Dropout.

Как мы видели ранее, в Dropout мы отбрасываем соединение с вероятностью (1- p ). Выражаясь математически, в уравнении. 2 мы имеем веса связи, умноженные на случайную величину, где ~ Бернулли ( p ).

Эту процедуру отсева можно рассматривать как установку шлюза Бернулли на каждое соединение.

Мы можем заменить ворота Бернулли другими воротами. Например, гауссовы ворота. И это дает нам отсев по Гауссу.

Было обнаружено, что Gaussian-Dropout работает так же хорошо, как и обычный Dropout, а иногда и лучше.

При отключении по Гауссу ожидаемое значение активации остается неизменным (см.8). Следовательно, в отличие от обычного Dropout, масштабирование веса во время вывода не требуется.

Это свойство дает Gaussian-Dropout также вычислительное преимущество. Мы рассмотрим производительность Gaussian-Dropout в следующем посте. А пока одно предостережение.

Хотя идея Dropout Gate может быть обобщена на другие дистрибутивы, кроме Bernoulli, рекомендуется понимать, как новый дистрибутив повлияет на ожидание активаций. И исходя из этого должно быть сделано соответствующее масштабирование активаций.

В этом посте мы рассмотрели математику, лежащую в основе Dropout. Мы работали с математикой в ​​некоторых упрощенных условиях. Однако результаты распространяются на общие случаи глубокого обучения. Подводя итог, мы поняли, что

• Взаимосвязь между отсевом и регуляризацией,
• Коэффициент отсева 0,5 приведет к максимальной регуляризации, а
• Обобщение отсева до GaussianDropout.

1. Шривастава Н., Хинтон Г., Крижевский А., Суцкевер И., Салахутдинов Р. (2014). Dropout: простой способ предотвратить переобучение нейронных сетей. Журнал исследований в области машинного обучения , 15 (1), 1929–1958.
2. Балди П. и Садовски П. Дж. (2013). Понимание отсева. В Достижения в области нейронных систем обработки информации (стр. 2814–2822).

3. Сложности при подсчете | Понимание отсева: статистика, стратегии и тестирование с высокими ставками

Page 32

за счет включения студентов, которые впоследствии закончат обучение.Можно выбрать более пожилой возраст (включая людей до 30 лет, например), чтобы избежать подсчета учащихся, которые в конечном итоге закончат среднюю школу, но это будет иметь другие недостатки, в первую очередь то, что результаты для этих учащихся будут отражать политику 10 или более лет в прошлом. Однако наиболее важным, как объяснил Кауфман, является тот факт, что изменения в формулировках вопросов по CPS, внесенные в начале 1990-х годов, нарушили линию тренда для большей части данных, полученных в результате исследования. ¹

Кауфман также обсуждает некоторые сложности в использовании данных CPS для сообщения данных на уровне штата. Во-первых, поскольку процедуры выборки CPS были разработаны для национального населения, размеры выборки для некоторых штатов недостаточно велики для получения стабильных результатов. Таким образом, допустимая погрешность при расчетах состояния велика, а это означает, что к сравнениям этих результатов следует подходить с осторожностью. Он отметил, например, что очевидная большая разница между ставками для Миссисипи (82 процента) и Небраски (93 процента) на самом деле не является статистически значимой.Более того, поскольку данные отражают статус детей в возрасте от 18 до 24 лет, они могут содержать ограниченную полезную информацию об обучении в конкретном штате. Молодые люди, статус которых засчитывается, могут быть студентами колледжей за пределами штата, рабочими-мигрантами или другими лицами, которые фактически не посещали государственные школы штата.

Программа лонгитюдных исследований NCES включает в себя два исследования: «Средняя школа и последующий период» и «Национальное лонгитюдное исследование в области образования», в которых используются опросы для отслеживания различной информации о когортах учащихся по мере их прохождения через школу.Оба исследования засчитываются как неотставные студенты, которые были зачислены на «альтернативную программу, ведущую к получению сертификата эквивалентности», и те, кто получил сертификат эквивалентности, включая диплом GED (Kaufman, 2000). Однако, как отмечалось выше, важно рассматривать эти разные группы студентов по отдельности. Тем не менее, как объяснил Кауфман, лонгитюдные данные, предоставленные этими исследованиями, ценны, поскольку они позволяют более пристально взглянуть на события, такие как исключения из недавнего общего снижения уровня отсева среди студентов с низкими доходами и низкими успеваемостями.

Точность, чувствительность и специфичность на JSTOR

Целью данного исследования является обзор литературы о наиболее точных показателях учащихся, подверженных риску отсева из средней школы. Мы использовали анализ относительных рабочих характеристик (ROC), чтобы сравнить чувствительность и специфичность 110 отметок об исключении в 36 исследованиях. Наши результаты показывают, что 1) ROC-анализ предоставляет средства для сравнения точности различных показателей отсева, 2) большинство флагов отсева на сегодняшний день имеют высокую точность, но недостаточно точны, 3) модели продольного роста предоставили наиболее точные отметки, в то время как 4) самые точные флажки поперечного сечения проверяют низкие или неудовлетворительные оценки.Мы даем рекомендации для будущей политики и практики.

Журнал средней школы публикует рукописи, в которых обсуждаются социальные, культурные и политические аспекты среднего образования. Мы стремимся вовлечь в беседу ученых, политиков и практиков. Мы приветствуем оригинальные рукописи, которые исследуют или проблематизируют вопросы, имеющие отношение к учащимся средних школ, учителям и школам. HSJ публикует качественные и количественные исследования, а также теоретические статьи и обзоры книг.

Издательство Университета Северной Каролины — старейшее университетское издательство на Юге и одно из старейших в стране. Основанная в 1922 году, The Press является созданием той же выдающейся группы преподавателей и общественных лидеров, которые сыграли важную роль в преобразовании Университета Северной Каролины из испытывающего трудности колледжа с несколькими ассоциированными профессиональными школами в крупный университет. Цель прессы, как указано в ее уставе, состоит в том, чтобы «в целом способствовать путем публикации заслуживающих внимания произведений, развитию искусства и науки, а также развитию литературы.«Пресса достигла этой цели на раннем этапе, и превосходство ее издательской программы уже более восьми десятилетий признается учеными всего мира. UNC Press также является гордым издателем Института ранней американской истории и культуры Омохундро в Вильямсбурге, штат Вирджиния. Более подробную информацию об Институте Омохундро и его книгах можно найти на веб-сайте Института. Чтобы просмотреть полный список книг Института на сайте Books @ JSTOR, щелкните здесь. UNC Press издает журналы в различных областях, включая раннюю американскую литературу, образование, южные исследования и многое другое.Многие из выпусков наших журналов также доступны в виде электронных книг. UNC Press ежегодно издает более 100 новых книг по различным дисциплинам в различных форматах, как печатных, так и электронных. Чтобы узнать больше о наших программах по выпуску книг и журналов, посетите наш веб-сайт.

бросающих школу — масштабы проблемы, факторы, связанные с ранним уходом из школы, программы предотвращения отсева и их последствия

Лица, бросившие школу до окончания средней школы, могут быть определены как бросившие школу.С начала 1960-х до XXI века, когда всеобщее посещение средней школы стало нормой, таких людей изучали преподаватели, исследователи в области образования и заинтересованные политики в Соединенных Штатах. Несмотря на некоторые различия в местных обстоятельствах, они вызывают растущую озабоченность во всем мире, поскольку образовательные потребности для полноценного участия в жизни современного общества продолжают расти.

Степень проблемы

Показатели отсева были изучены с нескольких точек зрения.Показатели отсева по событию измеряют долю учащихся, которые бросают школу в течение одного года, не окончив школу определенного уровня. Показатели отсева по статусу измеряют долю всего населения определенного возраста, не окончивших школу определенного уровня и не посещающих школу. Показатели отсева в когорте измеряют отсев среди отдельной группы или когорты студентов за определенный период. Показатели завершения средней школы измеряют долю всего населения данного возраста, окончивших среднюю школу и получивших аттестат о среднем образовании или его эквивалент.

Национальный центр статистики образования США (NCES) сообщает о ежегодных показателях отсева, которые описывают долю молодых людей в возрасте от пятнадцати до двадцати четырех лет, которые бросили учебу в течение учебного года до сбора данных. В период с 1972 по 2000 год этот ежегодный показатель отсева учащихся составлял от 4 до 6,7 процента. Этот показатель снизился с 1972 по 1987 год. С 1987 по 2000 год наблюдались ежегодные колебания, но в целом картина была стабильной в диапазоне от 4 до 5.7 процентов.

Показатели отсева по статусу сообщаются NCES как доля молодых людей в возрасте от шестнадцати до двадцати четырех лет, которые в настоящее время не посещают школу, но не получили аттестата средней школы или его эквивалента. В период с 1972 по 2000 год ежегодный показатель отсева по статусу снизился с 14,6 процента до 10,9 процента.

Показатели отсева из когорт рассчитаны для различных изучаемых когорт, пока они заканчивают среднюю школу. Самая последняя крупномасштабная когорта средней школы обнаружена в Национальном лонгитюдном исследовании в области образования 1988 года.В этом исследовании изучались показатели отсева когорт среди восьмиклассников 1988 года, за которыми с двухлетними интервалами наблюдали до 1994 года. закончил среднюю школу, был 10,8 процента. К августу 1992 года этот показатель снизился до 10,1 процента после того, как летом некоторые ученики закончили среднюю школу. К августу 1994 года, через два года после запланированного окончания средней школы, этот показатель снизился до 7,2 процента.

Показатели окончивших среднюю школу, сообщаемые NCES, представляют собой долю лиц в возрасте от восемнадцати до двадцати четырех лет, не посещающих среднюю школу, которые получили диплом или его эквивалент. С 1972 по 2000 год этот показатель колебался от 82,8 до 86,5 процента.

Показатели отсева зависят от различных демографических факторов, включая пол, расу и этническую принадлежность, иммиграционный статус и географическое положение. В Соединенных Штатах процент отсева среди мужчин выше, чем среди женщин. У выходцев из Латинской Америки самый высокий процент отсева, за ними следуют афроамериканцы, белые неиспаноязычные и американцы азиатского происхождения.Например, в 2000 году уровень отсева по статусу для выходцев из Латинской Америки составлял 27,8 процента, в то время как соответствующие показатели для афроамериканцев, неиспаноязычных белых и американцев азиатского происхождения составляли 13,1 процента, 6,9 процента и 3,8 процента, соответственно. Лица, родившиеся за пределами Соединенных Штатов, чаще бросают учебу, чем те, кто родился в Соединенных Штатах. Существуют также региональные различия в Соединенных Штатах: на юге и западе процент отсева выше, чем на северо-востоке и среднем западе. Учащиеся в городских районах с большей вероятностью бросят школу, чем учащиеся в пригородах.

В разных странах наблюдается значительная разница в показателях отсева, поскольку разные страны находятся на разных этапах расширения всеобщего среднего образования. Среди развитых стран показатели окончания средней школы, как правило, такие же или выше, чем в Соединенных Штатах, хотя характер программ средней школы значительно различается. Показатели в других странах отстают от показателей в развитых странах, но количество зачисленных в среднюю школу и количество выпускников во всем мире увеличиваются.Существуют также различия в показателях отсева, связанные с социально-экономическими и демографическими факторами. Одно заметное демографическое различие касается показателей отсева мужчин и женщин. Женщины реже бросают учебу в развитых странах, а также в Латинской Америке и Карибском бассейне, но женщины с большей вероятностью бросают учебу до завершения средней школы в остальном мире.

Факторы, связанные с ранним окончанием школы

В поисках причин, по которым учащиеся бросают школу до ее окончания, исследователи сосредоточили внимание на трех различных типах факторов.В первых работах в этой области изучались характеристики учащихся и их непосредственные обстоятельства. К этой работе было добавлено исследование, посвященное изучению роли школьных характеристик. Другой набор исследований касается влияния более широких факторов за пределами школы, включая политику, регулирующую общую систему образования.

Факторы учащегося и семьи. Принимая во внимание очевидную связь между легко узнаваемыми характеристиками учащихся и процентами отсева, неудивительно, что исследователи уделили внимание потенциальному влиянию таких характеристик.Среди характеристик учащихся, которые, как было определено, способствовали отсеву, были пол, статус расового и этнического меньшинства, низкий социально-экономический статус, плохая успеваемость в школе, низкая самооценка, преступность, злоупотребление психоактивными веществами и беременность. В дополнение к этим индивидуальным характеристикам, в исследовании также изучалось влияние определенных характеристик семьи, включая семьи с одним родителем, семьи, не говорящие по-английски, и семьи, которые менее вовлечены в образовательный процесс.

Факторы школы. Отмечая различия в показателях отсева среди школ, исследователи исследовали характеристики школ и их программ, которые, по-видимому, связаны с ранним уходом из школы. В этих исследованиях рассматривались академические и социальные аспекты школьного образования, а также вопрос доступности школьного образования.

Школы, в которых учащиеся имеют ограниченные возможности для академической успеваемости, по всей видимости, имеют более высокий процент отсева. Одним из наиболее сильных коррелятов раннего окончания школы в учебе учащихся является неуспеваемость.Учащиеся, которые чаще получают низкие оценки, не успевают по предметам и остаются в классе, с большей вероятностью бросят школу до ее окончания. Учащиеся, испытывающие трудности с удовлетворением академических требований школы, как правило, уезжают, а не продолжают обучение, испытывая разочарование из-за неуспеваемости в школе. Отсутствие возможностей для успеха можно рассматривать как дисбаланс между академическими требованиями школы и ресурсами, которые у учащихся есть для удовлетворения этих требований. Доступность таких ресурсов, по-видимому, связана со структурой и организацией школ.В 2000 году Рассел В. Рамбергер и С. Л. Томас обнаружили, что в государственных, городских и крупных школах, а также в школах с более высоким соотношением учащихся и учителей, как правило, выше процент отсева.

Неспособность учащихся найти позитивные социальные отношения в школах и отсутствие атмосферы заботы и поддержки также, по-видимому, связаны с повышенным уровнем отсева. Положительные отношения между учителями и учениками, а также между учениками и атмосфера общей цели и заботы были названы ключевыми элементами в школах, которые удерживают учеников до окончания учебы.В 1994 году Нетти Легтерс и Эдвард Л. Макдилл указали на организационные особенности школ, способствующие позитивным социальным отношениям, включая небольшой размер школы, контакты учителей и учеников, ориентированные на ограниченное количество людей в школе, и учителей, которые были готовы сосредоточить внимание на потребностях. студентов и их семей и сообществ. В 2001 году Роберт Кронинджер и Валери Э. Ли обнаружили более низкий процент отсева в школах, где учащиеся сообщают, что учителя больше поддерживают их академическую работу, и где учителя сообщают, что учащиеся получают больше рекомендаций как по школьным, так и по личным вопросам.

В дополнение к проблемам доступа к академическим успехам и общественному признанию в школах, в некоторых контекстах существует проблема доступности школьного образования вообще. Это в первую очередь проблема в тех регионах мира, где среднее образование не является широко доступным. Хотя такая ситуация, как правило, более распространена в развивающихся странах, в развитых странах есть районы, такие как малонаселенные или географически изолированные районы, где доступ к школьному образованию затруднен.Окончание средней школы в таких обстоятельствах часто уводит учащихся далеко от дома и от поддержки семьи и общества, что повышает вероятность их отсева.

Внешние факторы. Факторы, не относящиеся к школам, также учитывались в связи с их влиянием на отсев из школы. Изучение этих внешних факторов обычно касается степени, в которой они способствуют обучению, или степени, в которой обучение воспринимается как имеющее отношение к текущей или будущей жизни учащихся. В обоих случаях внешние факторы могут быть естественным следствием более широких социальных сил или результатом целенаправленной образовательной политики.

Поддержка обучения в школе в целом или продолжения набора учащихся после окончания учебы может варьироваться от сообщества к сообществу и от общества к обществу. Например, в Соединенных Штатах давно устоявшееся мнение о том, что школьное образование необходимо для демократического общества, было подкреплено в конце двадцатого века представлением о том, что школьное образование необходимо для удовлетворения растущих технических требований экономики США. Эти идеологии поддержки школьного образования отражены в конкретных правилах, таких как образовательные требования к работе, и в кампаниях в СМИ, подчеркивающих важность продолжения учебы в школе.

Актуальность школьного образования и завершения школы в восприятии учащимися также влияет на отсев из учебы. Когда условия за пределами школы указывают учащимся, что окончание школы важно для их нынешних и будущих успехов, учащиеся с большей вероятностью останутся в школе. Эти условия могут быть структурированы косвенными процессами, например, когда дипломы об окончании средней школы становятся настолько распространенными, что теряют свою ценность и заменяются окончанием университета в качестве знака отличия. Такие условия также могут быть напрямую структурированы с помощью таких политик, как требования о том, чтобы учащиеся оставались в школе для получения водительских прав.

Программы профилактики отсева и их последствия

Основные подходы к предотвращению отсева направлены на использование знаний о факторах, связанных с отсевом, для разработки мер вмешательства, направленных на повышение шансов того, что учащиеся останутся в школе до окончания средней школы. Различные профилактические меры делятся на три основные категории: подходы на базе школы, подходы к охране окружающей среды и подходы к построению системы.

Школьные подходы включают как программы, так и методы, разработанные для улучшения перспектив академической успеваемости учащихся, и те, которые предназначены для укрепления позитивных социальных отношений и атмосферы поддержки и заботы, которую ученики находят в школе.Подходы к первому включают улучшенную диагностику способностей учащихся и адаптацию инструкций к индивидуальным учащимся, изменение процессов оценки для учета усилий учащихся, реструктуризацию школьных задач, чтобы задействовать более широкий диапазон способностей, усовершенствование программ исправления, чтобы использовать больше времени для обучения в течение учебного года и летом, а также более широкое использование репетиторства и технологий для обучения учащихся, потребности которых не удовлетворяются обычным обучением в классе.Усилия по улучшению социальных отношений и созданию общей атмосферы озабоченности для учащихся включали программы наставничества, связывающие взрослых и учащихся, планы домов в больших школах для создания небольших сред, в которых ограниченное количество учащихся и учителей работают над всей академической программой, а также использование старших школьников в качестве наставников для младших школьников.

Экологические подходы включают стратегии по устранению неблагоприятных внешних условий путем развития новых отношений между семьями и школами и интеграции образовательных и социальных услуг для решения социальных и экономических проблем, которые препятствуют прогрессу в школе.Попытки уменьшить проблему несоответствия школы текущей и будущей жизни учащихся включали пересмотренные учебные программы, которые более четко соотносятся с реальным опытом, обновленные программы профессионального образования, которые объединяют академические и профессиональные навыки и делают четкие связи с мир труда, мультикультурные учебные программы, которые включают материалы и образцы для подражания из собственного этнического или культурного происхождения учащихся, а также программы, которые делают более заметной связь между обучением и работой.

Системные подходы включают все виды деятельности, связанные с продолжением расширения среднего образования в тех обществах, в которых среднее образование не является широко доступным. Сюда входят такие вещи, как создание школ ближе к местным сообществам учащихся и повышение качества преподавательского состава и учебной программы.

Оценочные данные об эффективности различных мер по предотвращению отсева ограничены, и большинство программ практически не подвергалось тщательному изучению.Попытки оценки осложняются длительным периодом времени между ранним вмешательством и своевременным завершением средней школы, а также сложными и многогранными подходами, которые часто предпринимаются в отношении учащихся средних школ.

A LEXANDER , K ARL L .; E NTWISLE , D ORIS R .; и K ABBANI , N ADER S. 2001. «Процесс отсева в перспективе на протяжении всей жизни: факторы риска в раннем возрасте дома и в школе».» Педагогический колледж Рекорд 103: 760–822.

B EDARD , K ELLY . 2001. «Человеческий капитал против сигнальных моделей: доступ в университет и отсев из средней школы». Журнал политической экономии 109: 749–775.

C ATERALL , J AMES S. 1998. «Риск и устойчивость при переходе учащихся в среднюю школу». Американский журнал образования 106: 302–333.

C RONINGER , R OBERT и L EE , V ALERIE E.2001. «Социальный капитал и отсев из средней школы: преимущества поддержки и руководства для учащихся из группы риска». Отчет о педагогическом колледже 103: 548–581.

K AUFMAN , P HILLIP ; A LT , M ARTHA N AOMI ; и C HAPMAN , C HRISTOPHER D. 2001. Показатели отсева в США, 2000 г. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования.

L EGTERS , N ETTIE и M C D ILL , E DWARD L.1994. «Принимая вызов: новые стратегии обучения молодежи из группы риска». В школах и учащихся в группе риска: контекст и рамки позитивных изменений, изд. Роберт Дж. Росси. Нью-Йорк: издательство Teachers College Press.

L IPPMAN , L AURA . 2001. Межнациональные различия в образовательной подготовке к взрослой жизни: от раннего подросткового возраста до молодого взрослого. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования.

M C M ILLEN , M ARILYN и K AUFMAN , P HILLIP . 1997. Показатели отсева в Соединенных Штатах, 1996. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования.

M C P ARTLAND , J AMES M. 1994. «Профилактика отсева в теории и на практике». В школах и учащихся в группе риска: контекст и рамки позитивных изменений, изд. Роберт Дж.Росси. Нью-Йорк: издательство Teachers College Press.

N ATRIELLO , G ARY ; M C D ILL , E DWARD L .; и P ALLAS , A ARON M. 1990. Учащиеся из малообеспеченных семей: гонки против катастроф. Нью-Йорк: издательство Teachers College Press.

R UMBERGER , R USSELL W. 1987. «Отсев из средней школы: обзор проблем и доказательств». Обзор исследований в области образования 57: 101–121.

R UMBERGER , R USSELL W. и T HOMAS , S. L. 2000. «Распределение показателей отсева и текучести среди городских и пригородных средних школ». Социология образования 73 (1): 39–67.

U NITED N ATIONS . 2000. Женщины мира, 2000: тенденции и статистика. Нью-Йорк: Организация Объединенных Наций.

U.S. D ОТДЕЛЕНИЕ E ТРУБОПРОВОД. N ATIONAL C ВВЕДИТЕ ДЛЯ E DUCATION S TATISTICS .2000. Состояние образования, 2000. Вашингтон, округ Колумбия: США. Государственная типография.

U.S. D ОТДЕЛЕНИЕ E ТРУБОПРОВОД. N ATIONAL C ВВЕДИТЕ ДЛЯ E DUCATION S TATISTICS . 2001. Digest of Education Statistics, 2000. Вашингтон, округ Колумбия: Типография правительства США.

W AGENAAR , T HEODORE . 1987. «Что мы знаем об исключении из средней школы?» В Research in the Sociology of Education and Socialization, Vol.7, изд. Рональд Корвин. Гринвич, Коннектикут: JAI Press.

Стоимость отсева из колледжа

Получение степени колледжа может открыть возможности для карьерного роста, но для некоторых студентов стоимость обучения может быть непомерно высокой. В 2019-2020 учебном году среднегодовая стоимость обучения, оплаты, проживания и питания в государственных четырехлетних университетах составила 38 330 долларов США для студентов из других штатов. Студенты частных некоммерческих организаций платили в среднем 49 870 долларов.

Когда обучение становится неуправляемым, это может иметь прямое влияние на процент отсева из колледжа.Согласно College Atlas, 70 процентов американцев будут учиться в четырехлетнем колледже, но менее двух третей закончат его со степенью, а 30 процентов первокурсников бросят учебу к концу первого года обучения в колледже. Опрос LendEDU показал, что почти 55 процентов студентов изо всех сил пытались найти деньги для оплаты обучения в колледже, а 51 процент бросили учебу из-за финансовых проблем.

Процент бросающих колледж может быть еще выше среди студентов, которые первыми в своих семьях поступают в колледж.До 89 процентов студентов первого поколения с низким доходом, которые первыми в своих семьях посещают колледж, уезжают без диплома. Прекращение учебы в колледже имеет серьезные финансовые последствия для студентов и может повлиять на них в краткосрочной и долгосрочной перспективе.

Влияние на доход

Имеете ли вы высшее образование или нет, это может быть важным фактором в определении вашего карьерного пути. Многие высокооплачиваемые профессии требуют ученой степени. Без него бросившие колледж могут оказаться переведенными на низкооплачиваемую работу.

Бросившие колледж зарабатывают в среднем на 21 000 долларов меньше в год, чем выпускники колледжа. По оценкам Института экономической политики, в 2019 году выпускники колледжей со степенью бакалавра зарабатывали в среднем 34,63 доллара в час, а те, кто имеет ученую степень, зарабатывали в среднем 45,07 доллара в час. Для сравнения, работники с небольшим высшим образованием зарабатывали в среднем 20,97 долларов в час. Это большие различия, которые могут принести значительную сумму денег на протяжении всей рабочей карьеры.

Рассмотрим гипотетические примеры Джека и Джилл: Джек получил степень бакалавра и магистра и начал свою карьеру с 41 доллара.58 в час. Исходя из 40-часовой рабочей недели с двумя неделями отпуска в год, Джек зарабатывает 83 160 долларов в год до вычета налогов, медицинского страхования или пенсионных взносов. За 40-летнюю карьеру он получил доход чуть более 3,3 миллиона долларов без учета прибавок.

Джилл бросает колледж на втором курсе и вместо этого начинает карьеру, зарабатывая 19,41 доллара в час. Если принять ту же формулу 50 недель в год, годовой доход Джилл до налогов, страховки и пенсионных отчислений составит 38 820 долларов, что на 44 340 долларов больше, чем у Джека.За 40 лет ее заработок составил бы чуть более 1,5 миллиона долларов, что составляет менее половины от общей суммы дохода Джека.

Низкий доход может затруднить достижение ваших финансовых целей, таких как создание резервного фонда, покупка дома, планирование выхода на пенсию или накопление средств на колледж для собственных детей. Это также может стать еще одной проблемой, если вы бросаете колледж из-за долгов.

Отсев из колледжа пытается избежать ссуды на обучение

Взятие студенческой ссуды для финансирования обучения в колледже — не идеальная ситуация, а ссуды могут стать еще большим бременем для студентов, которые бросают учебу.Согласно LendEDU, средний бросивший колледж уезжает из кампуса с задолженностью по студенческой ссуде в размере 13 929 долларов. Кроме того, 53 процента вообще не производят никаких выплат по своим кредитам, а 46,5 процента выбывших должников не выплачивают свои кредиты.

Невозможность погасить задолженность по студенческому кредиту после ухода из школы может быть проблематичной по двум причинам:

1. Дополнительные проценты и пени
2. Отрицательное влияние на ваш кредит

По студенческим ссудам могут и дальше накапливаться проценты и штрафы за просрочку платежа, увеличивая общую сумму задолженности за период.Как только выбывший студент будет готов справиться со своей задолженностью по кредиту, он может столкнуться с более серьезной проблемой, чем они ожидали.

Если вы не выплачиваете студенческие ссуды — федеральные или частные — о дефолте и любых связанных просроченных или пропущенных платежах можно указать в вашем кредите и повлиять на вашу оценку. На историю платежей приходится самый большой процент вашего кредитного рейтинга FICO, и невыполнение обязательств по студенческой ссуде может иметь разрушительные последствия для вашего кредитного рейтинга.

Более низкий кредитный рейтинг может затруднить получение одобрения для кредитных карт, личных ссуд, автокредита или ипотеки.Даже если вы получите одобрение, вы можете в конечном итоге заплатить гораздо более высокую процентную ставку, чем если бы у вас был хороший кредит. Со временем эта более высокая ставка может сделать заимствования намного дороже.

Если вы имеете право на прощение студенческого кредита, которое доступно при определенных обстоятельствах, прощенная сумма не облагается подоходным налогом. Американский план спасения освободил от налогов прощение студенческих ссуд до 31 декабря 2025 года.

Статистика как не бросить школу

Пребывание в школе поможет вам избежать финансовых проблем в будущем.Эти советы помогут вам сохранить мотивацию к продолжению образовательного пути:

• Серьезно подумайте о том, какую степень вы хотите получить. : Составьте план курсов, которые вам нужно пройти, чтобы достичь своей цели, и установите темп в соответствии с тем, чего вы можете достичь.
• Установите бюджет для своих финансов и избегайте заимствований больше, чем вам нужно. : Изучите планы работы и учебы, стипендии, гранты или работу с частичной занятостью как способы уменьшить часть финансового напряжения, связанного с оплатой за степень.
• Управляйте временем с умом и устанавливайте границы : Включите время для общения в свой график, но сделайте образование своим главным приоритетом.
• Создайте систему поддержки друзей, членов семьи и преподавателей : Наличие людей, предлагающих поддержку и направление, может облегчить соблюдение курса, когда вы испытываете искушение сдаться.
• Если вам нужен перерыв, подумайте о том, чтобы сделать перерыв : Прекращение семестра или сокращение учебной нагрузки может частично ослабить ваше давление.Просто помните, что если вы упадете ниже статуса зачисления на полставки, это может повлиять на ваше право на получение финансовой помощи.

Почему все больше британских студентов бросают учебу?

Показатели отсева среди студентов университетов в Великобритании растут.

Согласно данным, проанализированным Ассоциацией прессы, две трети университетов зафиксировали рост отсева студентов за последние пять лет.

По официальным данным, доля молодых людей в некоторых университетах, уезжающих через год, увеличилась более чем на пять процентных пунктов.

В отчете The Times говорится, что критики связывают рост числа отсева с университетами, принимающими слишком много студентов, которым не хватает академических навыков, необходимых для получения степени. Другие предполагают, что некоторым учащимся требуется большая поддержка для перехода из школы в университет.

Данные, проанализированные Ассоциацией прессы, показали, что с 2011–2012 по 2016–2017 годы в 100 высших учебных заведениях — или 67% из 150 проанализированных университетов и колледжей — увеличилась доля студентов, бросивших учебу.

Между тем, в 46 учебных заведениях (или 31 процент) снизился показатель отсева, в то время как в четырех университетах и ​​колледжах этот показатель не изменился.

В Шотландии Университет Абертай в Данди показал наибольший рост — на 8,6 процентных пункта, с 3,5 в 2011–2012 годах до 12,1 процента в 2016–2017 годах.

Был процитирован пресс-секретарь, заявивший, что в Абертае одна из самых высоких долей студентов из неблагополучных семей в Шотландии. Он добавил, что они признают «необходимость улучшения удержания студентов» и вводят меры, в том числе нанимают больше консультантов для студентов.

В Англии Бедфордширский университет вырос на 6,9 процентных пункта, увеличившись с 8,3 процента в 2011–2012 годах до 15,2 процента в 2016–2017 годах.

Пресс-секретарь заявила: «Поскольку наш университет расширяет круг участников, наши студенты могут столкнуться с серьезными препятствиями на пути к успеху. Она добавила, что многие студенты Бедфордшира «совмещают семейные обязанности и работу с получением степени» и «не могут обратиться к банку« мама и папа »».

Другими университетами, в которых также наблюдался резкий рост отсева, были Лондонский Метрополитен, Болтон, Нортгемптон и Саффолк.В Лондонском Метрополитене был самый высокий показатель отсева — 18,6 процента.

The Times отмечает, что в целом 6,3 процента молодых студентов дневного отделения бросили учебу в течение первого года обучения в 2016-17 годах по сравнению с 5,7 процента в 2011-2012 годах.

В США показатели отсева достигли «кризисного» уровня. По данным Национального исследовательского центра по обмену информацией для студентов, около четырех из десяти студентов, поступивших в колледж осенью 2012 года, не получили никакой степени шесть лет спустя. В двухгодичных общественных колледжах и коммерческих четырехлетних школах около шести из десяти не заканчивают учебу.

Почему студенты бросают учебу в университете?

Многие факторы могут способствовать выбытию студентов из университета. Источник: Shutterstock

Анализ Великобритании был основан на данных, опубликованных Агентством статистики высшего образования по 150 университетам и колледжам, и охватывает студентов очных отделений бакалавриата, которые прекратили обучение в системе высшего образования через год после начала обучения.

Согласно The Times , Управление по делам студентов заявило, что безусловные предложения были причиной беспокойства, стоящего за этой тенденцией.По их словам, процент отсева студентов, которые приняли такие предложения, был на 10 процентов выше, чем можно было бы ожидать, если бы они приняли условные предложения.

Они также отнесли плохие курсы, а не бедных студентов к высокому уровню отсева.

Между тем, пресс-секретарь Universities UK сообщил, что газета i цитирует: «Университеты стремятся расширить доступ к высшему образованию и обеспечить студентам любого происхождения возможность преуспевать и развиваться.”

«Это включает поддержку студентов в достижении наилучших результатов не только в поступлении в университет, но и в процветании, пока они там учатся».

Проблема с расовыми стипендиями

Завышение оценок: самая большая угроза академическим стандартам и авторитету университета