Платформа для изучения математики Mathema провела исследование, способно ли изучение математики не только помогать молодежи достигать индивидуальных карьерных целей, но и способствовать технологическому развитию и борьбе с бедностью на национальном уровне.
Для этого автор проанализировал статистические данные, доступные в открытых источниках в интернете:
- Средний балл математической грамотности 15-летних школьников по результатам международного исследования PISA за 2022 год (PISA 2022 Results, ОЭСР).
- Global Artificial Intelligence Index — глобальный индекс развития искусственного интеллекта (TortoiseMedia).
- Среднегодовой уровень заработной платы в долларах США (ОЭСР).
Внутренний валовой продукт (ВВП) на душу населения (World Economic Outlook Database April 2024, МВФ).
Уровень математических знаний vs Global AI Index
Развитие математических навыков в странах мира по методологии PISA определяется понятием «математическая грамотность». Это показатель, измеряемый по единым стандартам, который отражает способность учащихся рассуждать математически, формулировать, применять и интерпретировать математические знания для решения реальных задач.
График 1. Математическая грамотность vs Global AI Index
Источник: ОЭСР, TortoiseMedia
Согласно результатам исследования PISA 2022 года, только 58% украинских учащихся достигли базового уровня математической грамотности. Украина получила 441 балл, что на 12 баллов ниже по сравнению с предыдущим циклом оценки.
Средний балл по математике среди 15-летних школьников в странах ОЭСР составил 472, что указывает на разрыв между Украиной и развитыми странами в области математики, эквивалентный примерно полутора годам обучения. Наивысшие результаты по математике показали Сингапур (575) и Макао (552) — специальный административный район Китая.
В то же время, самый низкий балл по математическим знаниям был зафиксирован в Камбодже (336), а также в таких странах, как Парагвай, Доминиканская Республика, Сальвадор, Гватемала, Филиппины, Панама, Иордания, Узбекистан.
Если сопоставить полученные результаты математической грамотности с глобальным индексом развития искусственного интеллекта (Global Artificial Intelligence Index) от TortoiseMedia, можно заметить ярко выраженную взаимозависимость между этими показателями.
Чем ниже страны оцениваются по их способности в сфере искусственного интеллекта на международном уровне, тем ниже уровень математической грамотности их школьников.
Так, по данным четвертой итерации Глобального индекса искусственного интеллекта, опубликованной 28 июня 2023 года, вышеупомянутые страны глобального Юга с самыми низкими показателями математической грамотности вообще отсутствуют. При этом страна с наименьшими показателями математической грамотности, представленная в Глобальном индексе искусственного интеллекта — Марокко, является одновременно одной из наименее развитых в области AI.
График 2. Математическая грамотность vs интенсивность Global AI
Источник: ОЭСР, TortoiseMedia
*Для Китая результаты PISA 2022 доступны только для отдельных районов: Макао и Гонконга.
**Для рф результаты PISA 2022 отсутствуют, поэтому на графиках использованы данные за 2018 год.
Сингапур оказался не только лидером по математическим способностям, но и занял первое место по интенсивности развития искусственного интеллекта (график 2). По совокупному значению индекса, на который, помимо интенсивности, влияет масштаб использования AI с учетом размера населения или объема экономики страны, Сингапур занял третье место, уступив лишь США и Китаю.
Уровень математических знаний vs средняя заработная плата
Менее выраженную, но всё же прямую корреляцию демонстрирует взаимосвязь между уровнем математической грамотности и среднегодовым уровнем заработной платы в странах мира. Мексика, Чили, Греция и Турция заметно отстают от более обеспеченных и математически образованных стран по обоим параметрам.
График 3. Математическая грамотность vs среднегодовая зарплата
Источник: ОЭСР
Среди стран с наиболее высокими результатами по уровню математического мышления выделяются два кластера: как группа высокодоходных стран — Швейцария, Канада, Нидерланды, Дания, Австрия, Австралии, так и группа стран со средним, но всё же достаточно достойным уровнем зарплат (30–50 тыс. долларов в год): Япония, Южная Корея, Эстония, Польша, Чехия.
Уровень математических знаний vs ВВП на душу населения
Схожая зависимость наблюдается между уровнем математической грамотности и уровнем экономического развития стран, измеряемым показателем ВВП на душу населения. Как и в случае со среднегодовой зарплатой, для группы стран с низкими показателями математической грамотности фиксируется «невидимый потолок» на уровне ВВП, не превышающем 20 тыс. долларов США на душу населения.
Единственным исключением из этого правила стала Саудовская Аравия, которая преодолела данный барьер, имея <400 баллов по математике в тесте PISA. Очевидно, что для крупнейших экспортеров нефти, таких как ОАЭ и Катар, изучение математики и образование в целом не является основным фактором их богатства. В то же время для стран, менее богатых природными ресурсами, достижение высокого уровня ВВП, по-видимому, требует выполнения необходимого условия: наличия среднего или высокого уровня математических навыков.
График 4. Математическая грамотность vs ВВП на душу населения
При этом высокие уровни математической грамотности не гарантируют полного преодоления бедности, что подтверждают примеры таких образованных, но в среднем не слишком богатых стран, как Китай, РФ или Вьетнам. Однако подавляющее большинство стран с уровнем математической грамотности >460 баллов можно отнести к группе экономически развитых стран мира с высокими уровнями ВВП на душу населения.
Выводы
Обнаружена значительная корреляция между уровнем математической грамотности молодежи и интенсивностью развития искусственного интеллекта в мировом масштабе:
- Сингапур занимает первое место как по математическим навыкам, так и по интенсивности развития AI.
- Восточноазиатские страны — Южная Корея, Япония, Тайвань, Китай (включая специальные районы Макао и Гонконг) — также входят в число безусловных лидеров как по математической грамотности, так и по уровню развития технологий искусственного интеллекта.
- Если учитывать не только интенсивность, но и масштаб, то безусловным лидером в AI являются США. Несмотря на средний уровень математической грамотности среди американских школьников, высокая система высшего образования и уровень доходов страны привлекают лучших талантов из других стран.
- Западноевропейские страны занимают второе место после восточноазиатских, демонстрируя успешное сочетание математических знаний и развития AI.
- Латинская Америка, Африка и менее развитые страны Азии значительно отстают как по уровню математических знаний, так и по технологиям искусственного интеллекта.
Существует также заметная корреляция между уровнем математических знаний школьников и экономическим развитием, измеряемым ВВП на душу населения или среднегодовой зарплатой:
- Экономически развитые страны, входящие в ОЭСР, как правило, показывают лучшие результаты PISA 2022 по математике.
- Относительно низкие показатели экономического развития при хорошем уровне математических знаний характерны для стран Центральной и Восточной Европы, ранее входивших в Варшавский блок.
- Исключения с высоким уровнем математической грамотности и более низкими экономическими показателями на душу населения включают такие авторитарные страны, как Китай, рф и Вьетнам, унаследовавшие социалистическую систему образования.
- Развивающиеся страны с низким уровнем математической грамотности, как правило, демонстрируют низкие уровни ВВП на душу населения, за исключением экспортеров нефти с Аравийского полуострова.
Хотя корреляция не всегда указывает на наличие причинно-следственной связи, полученные результаты подтверждают основные теории экономического роста, разработанные нобелевскими лауреатами Робертом Солоу, Эдмундом Фелпсом, Полом Ромером и другими.
Каждый из этих ученых доказал значительную роль образования в ускорении экономического роста через повышение производительности труда, а также наличие взаимно усиливающих механизмов между развитием образования, интенсивностью исследований и разработок (R&D) и экономическим благополучием наций.
Как видно, изучение математики может не гарантировать технологический прогресс и снижение уровня бедности, но оно, безусловно, открывает широкий спектр возможностей для достижения страной экономического процветания.
Дополнительные материалы
Для получения графиков в высоком качестве, использованных в исследовании, вы можете воспользоваться этой папкой в Google Docs.
