Межпоколенческий анализ и визуализация образовательных траекторий: нелинейность, адаптивность, вариативность

ISSN online: 2221-1616

Bulletin of the Institute of Sociology (Vestnik instituta sotziologii)

Межпоколенческий анализ и визуализация образовательных траекторий: нелинейность, адаптивность, вариативность

Научная статья

Попова Е. С. к.соц.н.
Институт социологии ФНИСЦ РАН, Москва, Россия
espopova@isras.ru
ORCID ID=0000-0002-9808-3152
Elibrary SPIN=8104-9095


DOI: 10.19181/vis.2025.16.3.10
EDN: CGOQMN

Межпоколенческий анализ и визуализация образовательных траекторий: нелинейность, адаптивность, вариативность
// Вестник Института социологии. 2025. Том 16. № 3. С. 187-202

Дата поступления статьи: 02.10.2024
Рубрика: Проблемы российского образования

Ссылка для цитирования:
Попова Е. С. Межпоколенческий анализ и визуализация образовательных траекторий: нелинейность, адаптивность, вариативность // Вестник Института социологии. 2025. Том 16. № 3. C. 187-202.
DOI: https://doi.org/10.19181/vis.2025.16.3.10. EDN: CGOQMN
For citation:
Popova E. S. Variability of Educational Trajectories in an Intergenerational Context: From Simple to Complex Strategies. Vestnik instituta sotziologii. 2025. Vol. 16. No. 3. P. 187-202
DOI: https://doi.org/10.19181/vis.2025.16.3.10. EDN: CGOQMN


Текст статьи


Аннотация

В статье представлен результат социологического анализа изменений в образовательном поведении различных групп населения России. Он представляется значимым, так как образование принадлежит к тем областям социального, которые связаны с накоплением и применением человеческого капитала. А последнее актуализировано не только этапом современного социально-экономического развития, но и сложившейся геополитической ситуацией. Теоретико-методологические подходы к изучению социального поведения различных групп населения в этих сферах многомерны. В данной статье основным объектом исследовательского внимания являются образовательные, профессиональные траектории и стратегии. Автор дает определение этим концептам, акцентирует не-синонимичную природу траекторий и стратегий.

Целью статьи является уточнение динамики образовательных траекторий различных поколений. Анализируется длина, наполненность и вариативность образовательных траекторий в межпоколенческом контексте. Эмпирической базой выступает объединенная база данных РМЭЗ НИУ ВШЭ за 1994–2021 гг. по индивидам, в которой выделены шесть поколений россиян в классификации, предложенной В. В. Радаевым. Эксплораторный анализ 30-й волны обследования позволил выделить четыре поколения для дальнейшего сопоставительного анализа: поколение «застоя», «реформенное» поколение, поколение миллениалов, поколение зумеров – 25, 19,8, 24,1 и 24,6% от общего числа респондентов в 2021 г. соответственно.

Проведен содержательный анализ образовательных и профессиональных траекторий 16465 респондентов. Предложена типология их образовательных траекторий: прямые, многосоставные, кратчайшие, отсутствующие, расширенные. Показан рост доли выбирающих многосоставные траектории среди представителей поколений миллениалов и зумеров. Рассмотрены условия реализации выбранной образовательной и профессиональной стратегии, какая совокупность факторов связана с выбором прямой или многосоставной образовательной траектории.

В результате выявлено, что при близости медианных показателей длины образовательной траектории различных российских поколений, выраженной в количестве лет обучения, их вариативность и наполненность негомогенна. С одной стороны, увеличение числа молодых людей среди поколений миллениалов и зумеров, выбирающих многосоставные траектории получения профессионального образования, связано с развитием сферы профессионального образования. С другой стороны, с позиции практических рекомендаций и социального управления в сферах образования и рынка труда приоритетно отметить относительную гибкость отечественной системы профессионального образования, позволяющую редуцировать неравенство образовательных шансов.

Ключевые слова

социология, образование, образовательная траектория, образовательная стратегия, межпоколенческие различия, человеческий капитал, социальная дифференциация

Список литературы
  1.  Бессуднов А. Р., Куракин Д. Ю. и др. Как возник и что скрывает миф о всеобщем высшем образовании // Вопросы образования. 2017. № 3. С. 83–109. DOI: 10.17323/1814-9545-2017-3-83-109; EDN: ZHRDRF.
  2. Бессуднов А. Р., Малик В. М. Социально-экономическое и гендерное неравенство при выборе образовательной траектории после окончания 9-го класса средней школы // Вопросы образования. 2016. № 1. C. 135–167. DOI: 10.17323/1814-9545-2016-1-135-167; EDN: TNQFPW.
  3. Богданов М. Б., Малик В. М. Как сочетаются социальное, территориальное и гендерное неравенства в образовательных траекториях молодежи России? // Мониторинг общественного мнения: экономические и социальные перемены. 2020. № 3. С. 391–421. DOI: 10.14515/monitoring.2020.3.1603; EDN: NBXFVU.
  4. Бурдье П., Пассрон Ж.-К. Воспроизводство: элементы теории системы образования / Пер. с фр.; ред. Н. А. Шматко. М.: Просвещение, 2007. 267 с.
  5. Груздев А. В. Прогнозное моделирование в IBM SPSS Statistics и R: Метод деревьев решений. М.: ДМК Пресс, 2016. 278 с.
  6. Капелюшников Р. И. Российский рынок труда: статистический портрет на фоне кризисов: препринт WP3/2023/02. М.: ВШЭ, 2023. 78 с.
  7. Константиновский Д. Л. Неравенство и образование. Опыт социологических исследований жизненного старта российской молодежи (1960-е годы – начало 2000-х). М.: ЦСО, 2008. 551 с.
  8. Константиновский Д. Л., Попова Е. С. От восприятия перемен – к изменению социального поведения // Мир России. Социология. Этнология. 2022. № 31(1). С. 6–24. DOI: 10.17323/1811-038X-2022-31-1-6-24; EDN: MQXZOT.
  9. Константиновский Д. Л., Попова Е. С. Образовательная стратификация в российских городах // Городские миры России и Китая: модернизация и ее влияние / Отв. ред. М. К. Горшков, Ли Пэйлинь и др. М.: Новый Хронограф, 2023. С. 294–332. DOI: 10.19181/monogr.978-5-89697-415-4.2023; EDN: UWCMGA.
  10. Косякова Ю., Куракин Д. Ю. и др. Воспроизводство социального неравенства в российской образовательной системе // Журнал социологии и социальной антропологии. 2016. Т. XIX. № 5(88). С. 76–97.
  11. Радаев В. В. Миллениалы: как меняется российское общество. 2-е изд. М.: ВШЭ, 2020. 224 с. DOI: 10.17323/978-5-7598-2160-1.
  12. Breiman L. Random Forests // Machine Learning. 2001. No 1(45). P. 5–32. DOI: 10.1023/A:1010933404324.
  13. Coleman J. et al. Equality of educational opportunity. Washington D. C.: U. S. Government Printing Office, 1966. 548 p.
  14. Gregorutti B., Michel B. et al. Correlation and variable importance in random forests // Statistics and Computing. 2017. No. 3(27). P. 659–678. DOI: 10.1007/s11222-016-9646-1.
  15. Hindman M. Building Better Models: Prediction, Replication, and Machine Learning in the Social Sciences // The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science. 2015. No. 1(659). P. 48–62. DOI: 10.1177/0002716215570279.
  16. Montgomery J. M., Hollenbach F. M. et al. Improving Predictions Using Ensemble Bayesian Model Averaging // Political Analysis. 2012. No. 3(20). P. 271–291.
  17. Siroky D. S. Navigating Random Forests and related advances in algorithmic modeling // Statistics Surveys. 2009. No. 3. P. 147–163. DOI: 10.1214/07-SS033. 
Содержание выпуска Vestnik instituta sotziologii. 2025. Vol. 16. No. 3