Проходные баллы ЕГЭ в 2015-2021 гг. — РАНХиГС — Институт управления и регионального развития
Проходные баллы ЕГЭ в 2015-2021 гг. — РАНХиГС — Институт управления и регионального развитияСведения об образовательной организации
| Код специальности/ направления/ Наименование специальности/ направления | Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета 2015 г. | Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета 2016 г. | Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета 2017 г | Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета 2018 г. | Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета 2019 г. | Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета 2020 г.
| Проходной балл на обучение за счет средств федерального бюджета/договора 2021 г. |
| 38.03.01 Экономика | 247 | 244 | 250 | 255 | 261 | 262 | 265/168 |
| 41.03.05 «Международные отношения» | 256 | 272 | 283 | 282 | 289 | 293 | 289/165 |
| 27.03.02 «Управление качеством» | — | — | — | — | — | 241 | договор 158 |
Задайте свой вопрос онлайн
КАК ДОБРАТЬСЯ
119571, Москва, проспект Вернадского, 82, Российская академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ.
Внимание! Вход на территорию Академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ только по пропускам. Заказать пропуск вы можете, предварительно позвонив по телефону: 8(495)434-75-00
ПРИЕМНАЯ КОМИССИЯ
Ежедневно с 10-00 до 17-00 часов
Суббота, воскресенье – выходные дни
5-й корпус РАНХиГС офис 319
Тел.: (495) 434-75-00, (495) 434-37-35
E-mail: [email protected]
ТЕЛЕФОНЫ
Бакалавриат: +7 495 434-75-00; (495) 434-37-35
Магистратура: +7 495 434-32-16
Проверь шансы на поступление математическим путем
Заведующий кафедрой бизнес-информатики УрГЭУ, доцент, доктор экономических наук Дмитрий Назаров считает, что, обладая математическими способностями, можно просчитать разные жизненные ситуации. Скоро абитуриенты отправятся в приемные комиссии.
Как правильно оценить свои шансы при выборе вуза? Дмитрий Михайлович предлагает построить модель расчета проходного балла для поступления на бюджетные места. По аналогии с его расчетами, воспользовавшись открытыми официальными данными по результатам ЕГЭ прошлого года, можно самостоятельно произвести расчет суммарного проходного балла на любое направление подготовки в выбранный вуз.
Экономисты и IT-специалисты
В своем примере Дмитрий Назаров опирается на направления подготовки УрГЭУ, для поступления на которые требуются результаты ЕГЭ, и производит расчеты проходных баллов на два блока специальностей: экономического профиля, в том числе связанных с менеджментом и государственно-муниципальным управлением, и профиля информатики, вычислительной техники и информационной безопасности.
Для экономического профиля проходной балл складывается из результатов ЕГЭ по русскому языку, математике и обществознанию, а для профиля информатики и вычислительной техники вместо обществознания нужны баллы ЕГЭ по информатике.
В расчетах используем официальный источник по результатам ЕГЭ 2018 года http://ege.midural.ru, где собраны все результаты ЕГЭ и представлен статистический анализ по каждой дисциплине в отдельности. Эти данные находятся в разделе «Публикации», в рубрике «Аналитические материалы».
В результате статистического анализа получены средние показатели – средний балл по математике, обществознанию, русскому языку, информатике и иным предметам. В анализе также приведены разного рода информационные блоки, которые позволяют получить полную картину о результатах сдачи экзаменов школьниками и не только.
Математика
Очень показательно распределение всех участников ЕГЭ по тестовым баллам. Начнем с результатов по профильной математике.
Из графика следует, что типичный балл, то есть средний балл по математике в 2018 году, составил 51. «Видно, что это распределение близко, к так называемому, нормальному распределению, поэтому при анализе будем использовать свойства нормального распределения, чтобы получить нужный вывод и построить определенную модель», – поясняет Дмитрий Михайлович.
«Данные, представленные на графиках распределения по тестовым баллам выпускников ЕГЭ 2018 года, подчиняются нормальному закону распределения. При создании модели очень важно иметь какое-то концептуальное условие, тезисы, правила, – отмечает Дмитрий Назаров. – Поскольку в графике распределения по оценкам, баллам, которые заработали участники, нет дополнительных «хвостов», пиков распределения, а выборка однородная, то это означает, что экзамен в нашем регионе проведен честно».
Далее нас интересует таблица количества участников экзамена по типам образовательных организаций.
Мы видим, что в таблице отдельно собраны ученики средних общеобразовательных школ, средних школ с углубленным изучением отдельных предметов, гимназий, лицеев, школ-интернатов, центров образования, колледжей и т.д.
Основную массу участников, более 10 тысяч человек, составляют выпускники четырех видов образовательных учреждений – средних общеобразовательных школ (далее – СШ), средних школ с углубленным изучением отдельных предметов (далее – СШУ), гимназий и лицеев.
Все остальные по количеству участников составляют, так называемые, статистические выбросы, которые искажают результаты анализа, и потому мы их не используем в своей модели расчета.
Далее эксперт говорит о необходимости использования в модели расчета среднего значения. Он является показательной величиной, если явление однородное, и удовлетворяет нормальному закону распределения, потому что хорошо описывает ситуацию. В этом случае данные нормальному распределению не удовлетворяют. Следовательно, в нашей модели среднее значение далеко не самый лучший показатель. «Если присутствуют статистические выбросы, то гораздо лучше, чем среднее значение, оценивается медиана распределения, то есть центр, – 50 % выпускников до этого значения и 50% после. В данном случае по предмету математика медиана и среднее значение на графике совпадают, значит, выборка однородная», – поясняет Дмитрий Назаров.
Среднее значение – это, так называемое, типичное значение, характеризующее однородность. В данном случае среднее значение показывает некую типичность: типичный ученик общеобразовательной школы, лицея, гимназии и т.
п. набрал на ЕГЭ в 2018 году по математике 51 балл. Поскольку баллы год от года незначительно меняются в сторону увеличения и варьируются от 49 до 51, аналогичное поведение можно ожидать и в 2019 году. Это ещё одно важное предположение для построения нашей модели.
Русский язык
Теперь откроем такую же табличку для предмета «Русский язык» и соответствующий график.
Распределение тестового балла тоже удовлетворяет нормальным условиям, хотя и смещено вправо. График свидетельствует, что большее количество учеников справилось с экзаменом по русскому языку хорошо. Тех, кто получил до 40 баллов, очень мало. Это означает, что средний балл по русскому языку, конечно, выше. Поэтому вполне логично считать данное распределение симметричным. Аналогичные ситуации по обществознанию и информатике.
Информатика
Информатику сдавали меньшее количество выпускников. На графике распределение не такое явное, так как баллы не сгруппированы по интервалам, тем не менее, он удовлетворяет условиям нормальности.
Информатика только набирает популярность при сдаче ЕГЭ. Количество сдававших в разы меньше, чем тех, кто сдавал математику и другие рассматриваемые в данном контексте предметы.
Результаты выпускников гимназий и лицеев резко выше, чем учащихся средних школ. То есть можно утверждать, что подготовка в гимназиях и лицеях существенно лучше, нежели в обычных школах и даже школах с углубленным изучением математики. Именно об этом говорят цифры.
Расчеты в Excel
Далее, чтобы приступить непосредственно к расчетам, необходимо открыть программу Excel. Базовые знания программы, которой чаще других пользуются бухгалтеры и экономисты, поможет подсчитать средний проходной балл.
Заносим в программу средние значения, которые берем из вышеобозначенных, и которые, напомним, можно позаимствовать в аналитических статистических материалах, имеющихся на сайте http://ege.midural.ru. В расчетах нужно применить все вышеуказанные предположения, вынесенные для построения модели.
При помощи функции «анализ данных», которая должна быть настроена в правом верхнем углу страницы Excel, получаем результаты.
Дмитрий Назаров привел собственные расчеты, основанные на результатах статистики. «Поскольку мы говорим об учениках, которые будут поступать в вуз, для более реальной картины из разряда среднего балла я убрал не набравших нужного количества баллов. Например, по предметам «Математика» и «Русский язык» для поступления в вуз и для получения аттестата требуется разное количество баллов», – рассказывает Дмитрий Михайлович.
В расчетах фигурируют: СШ, СШУ, гимназия и лицей. Выпускники именно этих учебных заведений, в основном, являются абитуриентами и конкурируют между собой при поступлении в вуз. Далее по обычной формуле считаем средний балл. И видим, что средний балл, полученный официальной статистикой и выведенный для всех с учетом того, что кто-то не сдал, а кто-то недобрал баллов, резко отличается. Например, видно, что средний балл по математике, который получает лицеист, − 60 баллов.
Средний гимназист получает 56 баллов, средний учащийся школы с углубленным изучением отдельных предметов – 53 балла, а выпускник СШ – 49.
«Часто в исследованиях забывают посчитать стандартное отклонение относительно среднего, – напоминает Дмитрий Назаров. – Так как мы установили, что имеем дело с нормальным распределением, то можно четко сказать, что три стандартных отклонения покрывают всё распределение. Если предположить, что отклонение на одно стандартное отклонение – это хороший ученик, то на два стандартных отклонения – это очень хороший ученик, который имеет “четверку”, близкую к “пятерке”. Есть и суперученики, попадающие в разряд от 90−100 баллов».
После разбивки на “хороший”, “очень хороший” и “суперученик” берем среднего стандартного ученика, который считает, что хорошо знает русский язык и обществознание, но у него средние знания по математике (типичный гуманитарий), и считаем, сколько баллов он может набрать на ЕГЭ.
Эти предметы необходимы для поступления на специальности «Экономика», «Управление персоналом», «Менеджмент» и подобные.
По нашей модели при заданных параметрах ученик СШ наберет 209 баллов. Если же он хорошо знает математику, то по предложенной модели берем 5−10 возможных результатов, с помощью анализа данных и генерации случайных величин получается 216 баллов. Аналогично считаем проходной балл для ученика СШУ. Типичный ученик из СШУ, который хорошо знает математику, русский язык и очень хорошо знает обществознание, набирает, в среднем, 228 баллов. Это уже выше, чем у типичного ученика СШ. Таким же образом можно посчитать результат для гимназиста и лицеиста.
Теперь посмотрим на наших будущих программистов, специалистов в области информационных технологий и информационной безопасности, которые сдают математику, русский язык и информатику. Для построения модели возьмем СШУ, гимназии и лицеи, поскольку они вне конкуренции. В результатах заменим одну дисциплину – обществознание на информатику.
Для моделирования результатов СШУ по информатике сначала возьмем просто “хороший” уровень. Это означает, что мы будем моделировать баллы от 69 до 72.
Через «Анализ данных» (напомним, это функция в Excel) получается, что такой ученик, в среднем, наберет 217 баллов. Понятно, что если взять баллы по информатике по результатам экзамена в гимназии, лицее, то цифра будет ещё выше.
Теперь осталось проанализировать вступительные испытания. Посмотрим проходные баллы на официальном сайте УрГЭУ в 2018 году. На специальности информационного характера проходной балл составляет 214−215 баллов.
Таким образом, по предположению Дмитрия Назарова, ученик СШУ, который по данной модели может похвастаться хорошими знаниями по математике, русскому языку и информатике по пограничным критериям, вполне проходит на соответствующие специальности и может сразу приносить оригиналы документов в Приемную комиссию УрГЭУ. Если он будет очень хорошо знать информатику, тогда его шансы значительно повышаются.
Что касается экономико-управленческих направлений, то, по данным официального сайта УрГЭУ, проходной балл на них выше – от 234 до 245. Поэтому, чтобы уверенно себя чувствовать, например, выпускнику СШУ нужно очень хорошо знать русский язык (примерно от 89 до 91 баллов).
Вполне возможно, что в 2019 году ситуация может измениться. Статистика прошлых лет показывает, что проходные баллы могут подняться, но, скорее всего, не более чем на 2−3−5 пунктов.
Модель, предложенная Дмитрием Назаровым, сделана по массовым результатам. Естественно, отдельные результаты могут отличаться. Напоминая об этом, Дмитрий Михайлович приводит пример с монеткой: «Когда мы подбрасываем монетку, то знаем, что вероятность выпадения «решки» и «орла» ½, но не нужно забывать про количество таких испытаний». Тут же он делает шесть подбросов монетки: «решка» выпала 5 раз, «орел» только раз. Поэтому мало оценивать свою подготовку высоко, к экзаменам нужно готовиться. На любом экзамене есть элементы везения и случайности. «Во-первых, нужно особо готовиться к сложным для себя заданиям. Во-вторых, тщательно готовиться к заданиям, которые, по мнению аналитиков, вызывают сложности у выпускников, нужно ознакомиться с их выводами и поработать, – считает Дмитрий Назаров.
– Научиться решать такие задачи будет достаточно, чтобы существенно повысить свой балл».
Arizona Revised Statutes § 15-249.06 (2018)
Посмотреть нашу последнюю версию здесь
Универсальная ссылка: AZ Rev Stat § 15-249.06 (2018)
15-249.06. Кредит колледжа по программе стимулирования экзаменов; поощрительные бонусы; отчет; прекращение программы
A. Программа поощрения зачетов в колледже по результатам экзаменов устанавливается в рамках департамента образования для предоставления поощрительных бонусов учителям, школьным округам и чартерным школам для учащихся, получивших проходной балл на квалификационном экзамене для получения кредита в колледже во время учебы в колледже. средняя школа.
B. Попечительский совет штата Аризона должен вести список квалификационных экзаменов, которые может сдать учащийся средней школы, чтобы получить кредит колледжа по математике, английскому языку, общественным наукам или естественным наукам в любом университете, находящемся под юрисдикцией совета штата Аризона.
C. Начиная с 2017-2018 финансового года, департамент образования должен выплачивать поощрительные премии школьным округам и чартерным школам за каждого учащегося девятого-двенадцатого классов, получившего проходной балл в течение предыдущего финансового года на квалификационном экзамене, установленном Попечительским советом штата Аризона в соответствии с подразделом B настоящего раздела. Учащийся, получивший проходной балл на квалификационном экзамене и зачисленный в школу, пятьдесят или более процентов учащихся которой имеют право на бесплатные обеды или обеды по сниженной цене, должен получить для школьного округа или чартерной школы премию в размере четырехсот пятидесяти долларов.
D. Школьный округ или чартерная школа, получившая поощрительный бонус в соответствии с настоящим разделом, должна распределить не менее пятидесяти процентов бонусных денег соответствующему классному руководителю за каждого учащегося, успешно сдавшего квалификационный экзамен. Денежные премии, присуждаемые учителю в соответствии с настоящим подразделом, должны быть добавлены к любой обычной заработной плате, компенсации или другим бонусам, которые учитель получает или должен получить.
Оставшаяся часть любых премиальных денежных средств, полученных школьным округом или чартерной школой, должна быть использована для профессионального развития учителей или учебной поддержки учащихся или материалов. Любые бонусы, полученные школьным округом или чартерной школой в соответствии с данным подразделом, должны учитываться отдельно в годовом финансовом отчете школьного округа или чартерной школы.
E. Поощрительные бонусы, распределяемые школьному округу или чартерной школе в соответствии с настоящим разделом, и любые денежные бонусы, полученные школьным округом или чартерной школой, не являются предметом коллективных переговоров.
F. Не позднее 15 декабря 2018 г. и не позднее 15 декабря каждого последующего года министерство образования должно представлять президенту сената, спикеру палаты представителей, губернатору и государственному секретарю и объединенному законодательному комитету по бюджету для рассмотрения отчета по всем следующим вопросам:
1. Количество учащихся, сдавших квалификационный экзамен в каждой школе.
2. Количество обучающихся, получивших проходной балл на квалификационном экзамене, и количество распределенных поощрительных премий.
3. Количество и виды квалификационных экзаменов, сдаваемых обучающимися.
4. Сумма бонусных денег, полученных каждой школой.
G. Поощрительные бонусы, распределяемые учителю, и любые денежные бонусы, полученные учителем, не являются компенсацией, как это определено в разделе 38-711.
H. Программа, установленная этим разделом, заканчивается 1 июля 2026 года в соответствии с разделом 41-3102.
Отказ от ответственности: Эти коды могут быть не самой последней версии. Аризона может иметь более актуальную или точную информацию. Мы не даем никаких гарантий или гарантий относительно точности, полноты или адекватности информации, содержащейся на этом сайте, или информации, на которую есть ссылки на государственном сайте. Пожалуйста, проверьте официальные источники.
Этот сайт защищен reCAPTCHA и Google
Политика конфиденциальности и
Применяются Условия использования.
4 новых исследования подтверждают: больше денег для школ помогает учащимся
Имеют ли значение деньги в образовании? Ответ становится все более ясным.
Обзор исследований расходов на образование, проведенный в 2018 году, показал, что чем больше денег, тем лучше результаты для учащихся — более высокие результаты тестов, более высокий процент выпускников, а иногда даже более высокая заработная плата во взрослом возрасте. Экономисту Северо-Запада Кирабо Джексону было достаточно сказать, что вопрос «в основном решен».
С тех пор результаты исследований продолжают поступать.
Четыре новых исследования из разных частей страны пришли к аналогичным выводам. Исследователи из Техаса и Висконсина обнаружили, что увеличение расходов приводит к более высоким результатам тестов и увеличению количества поступающих в колледжи. Два других исследования — одно из которых рассматривалось в Калифорнии, а другое — в семи штатах — обнаружили, что увеличение расходов не повлияло на результаты тестов в более богатых районах, но повысило результаты тестов в районах с более высоким уровнем бедности.
«Все четыре исследования показывают, что увеличение школьных расходов улучшает успеваемость учащихся», — сказал Джексон.
Выводы получены в то время, когда расходы на школы растут по всей стране, штаты продолжают восстанавливаться после Великой рецессии, а политики реагируют на давление со стороны бастующих учителей, требующих больше инвестировать в школы. Новое исследование показывает, что учащиеся, скорее всего, выиграют от этого увеличения, даже если заметные различия между такими штатами, как Миссисипи и Массачусетс, и между некоторыми соседними школьными округами сохраняются.
Однако исследования не дают четких ответов о том, как лучше всего использовать новые ресурсы, и они сосредоточены на том, приводит ли чистое увеличение расходов к лучшим результатам. Некоторые дорогостоящие инициативы, в частности усилия по реформированию школ на национальном уровне и в Нью-Йорке, не оправдали ожиданий. Это говорит о том, что имеет значение, как тратятся деньги.
Тем не менее, последнее исследование предлагает одно решение для политиков, адвокатов и филантропов, которые были раздражены низкими результатами национальных тестов и неутешительными результатами некоторых громких инициатив по реформированию.
«В целом, это исследование предоставляет убедительные доказательства того, что увеличение расходов может оказать значительное влияние на школьные округа, обслуживающие учащихся из бедных семей», — написали исследователи в исследовании, проведенном в нескольких штатах.
Вот что показывают последние исследования.
Дополнительные деньги для школ Техаса помогли учащимся, особенно в малообеспеченных латиноамериканских округах
Когда и где? 875 школьных округов Техаса с 2003 по 2010 год
Как проводилось исследование? Исследователи Дэниел Крейсман и Мэтью Стейнберг использовали причудливую формулу финансирования Техаса, чтобы сравнить результаты в округах, которые получили больше денег, с аналогичными округами с меньшими затратами.
Что он нашел? Дополнительные 1000 долларов на одного ученика повысили результаты тестов. Процент отсева из средней школы снизился на 2 процентных пункта, а количество учащихся колледжей подскочило на 9процентных пунктов, а количество выпускников колледжей увеличилось на 4 процентных пункта. Прирост был особенно значительным для школьных округов с большим количеством учащихся из малообеспеченных семей и латиноамериканских учащихся. Имейте в виду, что это результат дополнительных расходов в течение нескольких лет, а не просто одноразового вливания ресурсов.
Как были использованы дополнительные деньги? Школьные округа с лучшим финансированием, как правило, имели меньшие размеры классов, больше служб поддержки учащихся и более высокие административные расходы.
В семи штатах увеличение финансирования повысило результаты тестов в школьных округах с низким доходом, но не в округах с высоким доходом
Когда и где? Более 800 округов в семи штатах — Арканзасе, Луизиане, Мичигане, Миссури, Пенсильвании, Техасе и Висконсине — которые провели голосование за повышение налогов для школ в период с 2002 по 2008 год
Как проводилось исследование? Четыре исследователя сравнили результаты в округах, которые приняли решение о повышении налогов для школ, с аналогичными округами, где инициатива едва не провалилась.
Что он нашел? Повышение доходов не привело к увеличению результатов тестов при просмотре всех округов. Но в районах с высоким уровнем бедности наблюдался явный прирост результатов тестов, и эффект был самым сильным через несколько лет после увеличения расходов. Разницу можно объяснить тем, что увеличение было больше в районах с высоким уровнем бедности (дополнительные 500 долларов или более на одного учащегося по сравнению с 200–300 долларами в районах с низким уровнем бедности).
Не было выявлено явного влияния на количество выпускников средних школ или отсева в районах с высоким или низким уровнем бедности, хотя ограниченность данных означает, что исследователи не смогли прийти к окончательным выводам.
Как были использованы дополнительные деньги? Через несколько лет зарплата учителей и персонала увеличилась в среднем примерно на 2500 долларов.
Успешное прохождение финансирования повысило результаты тестов, зачисление в колледж в округах Висконсина
Когда и где? Более 300 школьных округов Висконсина, проголосовавших за инициативы по финансированию в период с 1996 по 2014 год
Как проводилось исследование? Исследователь Джейсон Бэрон сравнил результаты в округах, которые с небольшим перевесом прошли местный референдум о сборе средств для школ, с округами, где такой референдум едва не провалился.
Что он нашел? Проведение референдума привело к дополнительным расходам примерно на 600 долларов на одного учащегося. Это привело к более высоким результатам тестов и поступлению в колледжи (увеличение с 55 до 60 процентов), а также к более низкому уровню отсева (упавшему с 1 процента до 0,75 процента).
Доля учащихся, набравших знание или выше на государственном тесте, увеличилась на 5–10 процентных пунктов. Этот эффект больше, чем то, что наблюдалось в большинстве прошлых исследований.
Интересно, что в то время как результаты тестов выросли, а процент отсева упал почти сразу, эффект зачисления в колледж проявился не сразу. Эффект был наибольшим через 10 лет после референдума, что свидетельствует о кумулятивном эффекте увеличения расходов.
Как были использованы дополнительные деньги? Заработная плата учителей выросла примерно на 3%, а соотношение числа сотрудников и учащихся снизилось.
Со временем школьные округа с низким доходом в Калифорнии получили выгоду от увеличения расходов на школьные помещения
Когда и где? Школьные округа Калифорнии, в которых в период с 1999 по 2013 годы проводились выборы по облигациям
Как проводилось исследование? Исследователь Эмили Раушер сравнила округа, которые с небольшим перевесом приняли меры по облигациям, которые позволили бы собрать деньги для школ, с аналогичными округами, где меры оказались недостаточными.