Перед применением материал проходит процедуру калибровки, а именно, крупный каменный наполнитель измельчается до нужной фракции. Разнокалиберность крошки варьируется от камешков в сантиметрах до порошкового состояния. Сортировка дробленого отсева проводится с помощью ряда установленных сит, крупный наполнитель попадает в верхнюю ячейку, средний во вторую, а мелкие на следующие уровни предполагаемого фильтра.

Гранитный отсев

Бетон из гранотсева считается природным и добывается методом подрыва гранита. Последующий этап — это дробление гранитного камня, просев через сито и меры калибровки. Каждая фракция зерна предполагает использование отсева для замеса требующегося типа раствора, который применяется согласно специфике строительных работ, а именно:

• укладка и устранение дефектов дорожных покрытий;
• ремонт и возведение жилищных и производственных помещений;
• декорирование бетонной конструкции за счет красящего серого или красного пигмента, содержащегося в граните;
• производство тротуарной плитки и других укладочных элементов.

Бетон на отсеве из гравия отличится такими качествами, как:

• долговечность;
• устойчивость перед негативными факторами окружающей среды;
• длительные эксплуатационные сроки.

Отсев из бетона

Бетонный отсев используется чаще всего, а широта использования объясняется легким способом добычи наполнительного материала. Процедура проста — отходные части бетонного продукта измельчаются методом силового или механического давления. Иногда в отсев добавляется кирпичная крошка, которая образовывается в результате продуктов переработки из кирпича. Такой состав бетона можно использовать для таких целей, как:

• укладка автомобильных полотен;
• сооружение малогабаритных конструкций;
• возведение стеновых плоскостей;
• устройство территориальных площадок.

Приготовление: советы профессионалов

Состав и пропорции

Основные технические характеристики бетона прямо зависят от точной дозировки всех компонентов, входящих в основной состав. Правильно определить пропорции бетона поможет такой расчет: от классически применяемой дозировки рецептуры отнимается 1 часть в песке и столько же в щебне и заменяются на две равноправные части отсевочного материала. Перед тем как применить тип материала, нужно точно определить степень нагрузки, которой подвергнется конструкция во время эксплуатации. Тем не менее какие бы пропорции стройматериала ни предполагала процедура строительства, гранитно-цементная основа более выгодный вариант, чем щебень с песком. С целью примера можно сделать один расчет, например, для бетонирования двора. Толщина заливки — 8,5 см. Рецепт такой:

1. 1 часть цементной сухой смеси М300.
2. 8 частей гранотсева.
3. 18% очищенной воды.

Гранит в чистом виде идеальный вариант для получения бетонного состава для фундаментального изделия. Если проводится заливка двора, то подстилочную подушку лучше сделать из самого отсева, заливка которого наступает только после качественной утрамбовки.

Приготовление и применение

Такой тип бетона готовится индивидуально, без помощи профессионалов. Для приготовления потребуется бетономешалка или строительный миксер, который поможет организовать замес однородной смеси. В тару засыпаются сухие составляющие и старательно перемешиваются, конечный этап замеса — добавление воды ограниченными порциями. Образовавшаяся масса должна иметь однородную консистенцию, без наличия комков. Далее использовать бетон по назначению. Выработка состава должна быть незамедлительной, так как спустя 6 часов материал начнет терять прочностные свойства.

Стяжка пола с гранитным отсевом

Содержание:

1. Что такое гранитный отсев
2. Характеристики гранитного отсева
3. Пропорции компонентов для изготовления смеси
4. Требования к гранитному отсеву
5. Приготовление смеси
6. Заключение

Каким должен быть пол в доме? Ответ напрашивается сам: ровным, прочным и долговечным. Для его получения могут использоваться разные материалы, но самым популярным, вероятно, следует назвать бетон. Один из его компонентов – песок – можно частично заменить гранитным отсевом. Имеет ли это смысл? Попробуем ответить.

Что такое гранитный отсев

Гранитным отсевом называют сыпучий строительный материал с размером зерна не более 5 мм. Все, что больше – считается щебнем. Фактически – это побочный продукт, который получается при дроблении гранитной породы.

Как изготавливается гранитный щебень, можно увидеть на видео ниже:

Характеристики гранитного отсева

Гранитный отсев – это производная от гранитного щебня, поэтому имеет такие же свойства. Он износостоек, прочен, морозостоек, выдерживает высокие механические нагрузки и имеет низкую гигроскопичность. Один кубометр отсева весит примерно 1,3–1,5 т. Чаще всего встречается материал двух цветов: серого и красного. Иногда гранитный отсев может иметь желтый или черный оттенок.

Пропорции компонентов для изготовления смеси

Гранитным отсевом можно заменить песок в растворе полностью или частично. При полной замене пропорции цемента и отсева составляют от 1:6 до 1:8. Для приготовления смеси лучше использовать цемент марок М400 или М500. В первом случае получится бетон марки М150, во втором – М250. И тот, и другой подходят для использования в качестве напольного покрытия, но второй предназначен для бо́льших нагрузок (например, для устройства пола в гараже).

При частичной замене гранитным отсевом песка соотношения цемента, песка и отсева будут следующими: 1:3:3 или 1:4:4. Для приготовления бетона можно дополнительно использовать щебень. В этом случае соотношения цемента, песка, отсева и щебня будут следующими: 1:3:1:3 или 1:3:2:3. Отсев в смеси заполняет пустоты между зернами щебня и практически не влияет на изменение объема бетона.

Для приготовления раствора используется мытый крупнозернистый песок с размером зерна 2,5–3 мм.

Воды в обоих вариантах понадобится одинаковое количество: не более 20 % от общего количества полученной смеси.

Требования к гранитному отсеву

Для приготовления бетона подходит гранитный отсев с размером зерна от 1,5 до 4 мм. Если его фракция будет меньше, то такой наполнитель снизит качество смеси. Перед применением отсев желательно просеять.

Стяжка, выполненная раствором с использованием наполнителя крупной фракции, прочнее и менее подвержена растрескиванию, но ее сложнее укладывать.

Еще одна особенность – нельзя применять гранитный отсев черного или желтого цвета. В первом случае оттенок указывает на наличие в материале примесей графита, во втором – глины. Они препятствуют качественному сцеплению заполнителя с цементным камнем и в результате снижают прочность и долговечность бетона.

Особенности выполнения стяжки

Есть одно общее правило: если толщина слоя стяжки более 50 мм, она в обязательном порядке армируется. При толщине свыше 100 мм – армируется в два ряда. Вместо стандартного армирующего материала – арматуры – удобно использовать полипропиленовое фиброволокно. Оно экологически безопасно и хорошо переносит химические воздействия. Фибробетон имеет высокую стойкость к ударным нагрузкам и сохраняет свои прочностные качества десятилетиями.

Подробней о фиброволокне – на видео ниже:

Чтобы получить стяжку максимально высокого качества, необходимо использовать виброрейку. Она хорошо уплотняет и утрамбовывает смесь. В противном случае в бетоне останутся полости, заполненные воздухом. А значит и прослужит он недолго. Виброрейка позволяет разровнять бетонную смесь и не допустить образование пустот. В результате напольное покрытие будет долговечным.

Пример использования виброрейки для выполнения стяжки можно увидеть на видео ниже:

После окончания работ в помещении должна поддерживаться температура не ниже +5 °С. Сквозняки необходимо исключить. Стяжку желательно на неделю укрыть полиэтиленовой пленкой. Это замедлит процесс испарения воды и минимизирует растрескивание смеси. Полное застывание происходит за 30 дней. Только после этого можно выполнять отделочные работы.

Заключение

Гранитный отсев позволяет получить прочное и долговечное напольное покрытие при использовании двух инструментов: бетономешалки и виброрейки. Это гарантия получения качественного раствора и его правильной укладки. Выполнение таких стяжек оптимально для помещений с повышенной нагрузкой.

Нежное введение в Dropout для регуляризации глубоких нейронных сетей

Последнее обновление 6 августа 2019 г.

Нейронные сети с глубоким обучением, вероятно, быстро превзойдут набор обучающих данных с несколькими примерами.

Известно, что ансамбли нейронных сетей с различными конфигурациями моделей уменьшают переоснащение, но требуют дополнительных вычислительных затрат на обучение и поддержку нескольких моделей.

Одна модель может использоваться для имитации большого количества различных сетевых архитектур путем случайного исключения узлов во время обучения.Это называется отсевом и предлагает очень дешевый с точки зрения вычислений и замечательно эффективный метод регуляризации для уменьшения переобучения и улучшения ошибок обобщения в глубоких нейронных сетях всех видов.

В этом посте вы откроете для себя использование регуляризации отсева для уменьшения переобучения и улучшения обобщения глубоких нейронных сетей.

Прочитав этот пост, вы будете знать:

• Большие веса в нейронной сети — признак более сложной сети, которая превышает обучающие данные.
• Вероятностное отключение узлов в сети — простой и эффективный метод регуляризации.
• При использовании отсева предлагается большая сеть с дополнительным обучением и использованием ограничения веса.

Начните свой проект с моей новой книги «Лучшее глубокое обучение», включающей пошаговых руководств и файлы исходного кода Python для всех примеров.

Приступим.

Мягкое введение в отсев для регуляризации глубоких нейронных сетей
Фотография Джослин Кингхорн, некоторые права защищены.

Обзор

Это руководство разделено на пять частей; их:

1. Проблема с переоснащением
2. Узлы выпадения случайным образом
3. Как бросить учебу
4. Примеры использования Dropout
5. Советы по использованию регуляризации исключения

Проблема с переоснащением

Большие нейронные сети, обученные на относительно небольших наборах данных, могут превосходить обучающие данные.

Это приводит к тому, что модель изучает статистический шум в обучающих данных, что приводит к снижению производительности при оценке модели на новых данных, например.г. набор тестовых данных. Ошибка обобщения увеличивается из-за переобучения.

Один из подходов к уменьшению переобучения состоит в том, чтобы подогнать все возможные нейронные сети к одному набору данных и усреднить прогнозы каждой модели. На практике это невозможно и может быть аппроксимировано с помощью небольшого набора различных моделей, называемого ансамблем.

При неограниченных вычислениях лучший способ «упорядочить» модель фиксированного размера — это усреднить предсказания всех возможных настроек параметров, взвешивая каждую настройку по ее апостериорной вероятности с учетом обучающих данных.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Проблема даже с аппроксимацией ансамбля состоит в том, что для этого требуется несколько моделей для подгонки и хранения, что может быть проблемой, если модели большие, требующие дней или недель для обучения и настройки.

Узлы выпадения случайным образом

Dropout — это метод регуляризации, который приближает обучение большого количества нейронных сетей с разными архитектурами параллельно.

Во время обучения некоторое количество выходов слоя случайно игнорируется или « выпало .Это приводит к тому, что слой выглядит и обрабатывается как слой с другим количеством узлов и возможностью подключения к предыдущему уровню. Фактически, каждое обновление уровня во время обучения выполняется с другим « view, » настроенного уровня.

Под отключением устройства мы подразумеваем временное удаление его из сети вместе со всеми его входящими и исходящими соединениями

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Dropout делает процесс обучения зашумленным, заставляя узлы в пределах уровня вероятностно брать на себя большую или меньшую ответственность за входные данные.

Эта концепция предполагает, что, возможно, выпадение происходит в ситуациях, когда сетевые уровни совместно адаптируются для исправления ошибок предыдущих уровней, что, в свою очередь, делает модель более устойчивой.

… блоки могут изменяться таким образом, чтобы исправлять ошибки других блоков. Это может привести к сложной коадаптации.Это, в свою очередь, приводит к переобучению, поскольку эти совместные адаптации не распространяются на невидимые данные. […]

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Dropout имитирует разреженную активацию заданного уровня, что, что интересно, в свою очередь, побуждает сеть фактически изучать разреженное представление в качестве побочного эффекта. Таким образом, он может использоваться как альтернатива регуляризации деятельности для поощрения разреженных представлений в моделях автоэнкодера.

Мы обнаружили, что побочным эффектом выпадения является то, что активации скрытых модулей становятся разреженными, даже если отсутствуют регуляризаторы, вызывающие разреженность.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Поскольку выходные данные слоя, находящегося под выпадением, случайным образом подвергаются субдискретизации, это имеет эффект уменьшения пропускной способности или прореживания сети во время обучения. Таким образом, более широкая сеть, например при использовании выпадения может потребоваться больше узлов.

Хотите лучших результатов с помощью глубокого обучения?

Пройдите бесплатный 7-дневный ускоренный курс по электронной почте (с образцом кода).

Нажмите, чтобы зарегистрироваться, а также получите бесплатную электронную версию курса в формате PDF.

Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ мини-курс

Как бросить учебу

Выпадение выполняется на уровне нейронной сети.

Его можно использовать с большинством типов слоев, таких как плотные полносвязные слои, сверточные слои и повторяющиеся слои, такие как сетевой уровень с долговременной краткосрочной памятью.

Выпадение может быть реализовано на любом или всех скрытых слоях в сети, а также на видимом или входном слое. Он не используется на выходном слое.

Термин «выпадение» относится к выпадающим единицам (скрытым и видимым) в нейронной сети.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Введен новый гиперпараметр, который определяет вероятность, с которой выходы уровня выпадают, или, наоборот, вероятность, с которой выходы уровня сохраняются.Интерпретация — это деталь реализации, которая может отличаться от статьи к библиотеке кода.

Обычное значение — это вероятность 0,5 для сохранения выходных данных каждого узла в скрытом слое и значение, близкое к 1,0, например 0,8, для сохранения входных данных из видимого слоя.

В простейшем случае каждая единица сохраняется с фиксированной вероятностью p независимо от других единиц, где p можно выбрать с помощью набора для проверки или просто установить на 0,5, что кажется близким к оптимальному для широкого диапазона сети и задачи.Однако для входных единиц оптимальная вероятность удержания обычно ближе к 1, чем к 0,5.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Dropout не используется после обучения при прогнозировании с помощью подходящей сети.

Вес сети будет больше обычного из-за выпадения. Следовательно, перед завершением сети, веса сначала масштабируются в соответствии с выбранной частотой отсева. Затем сеть можно использовать как обычно, чтобы делать прогнозы.

Если единица сохраняется с вероятностью p во время обучения, исходящие веса этой единицы умножаются на p во время теста

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Изменение масштаба весов может выполняться вместо этого во время обучения, после каждого обновления веса в конце мини-пакета. Иногда это называется «, обратное выпадение, » и не требует изменения веса во время тренировки.Обе библиотеки глубокого обучения Keras и PyTorch реализуют отсев таким образом.

Во время тестирования мы уменьшаем вывод по коэффициенту отсева. […] Обратите внимание, что этот процесс можно реализовать, выполнив обе операции во время обучения и оставив выходные данные неизменными во время тестирования, как это часто реализуется на практике.

— стр. 109, Глубокое обучение с помощью Python, 2017.

Dropout хорошо работает на практике, возможно, заменяя необходимость регуляризации веса (например,г. снижение веса) и регуляризация активности (например, разреженность представлений).

… отсев более эффективен, чем другие стандартные регуляризаторы с малой вычислительной стоимостью, такие как уменьшение веса, ограничения нормы фильтра и регуляризация разреженной активности. Прекращение учебы также можно комбинировать с другими формами регуляризации для дальнейшего улучшения.

— стр. 265, Глубокое обучение, 2016.

Примеры использования Dropout

В этом разделе приведены некоторые примеры использования исключения из исследования в недавних исследовательских работах, чтобы предложить, как и где его можно использовать.

Джеффри Хинтон и др. в своей статье 2012 года, которая впервые представила отсев под названием «Улучшение нейронных сетей путем предотвращения совместной адаптации детекторов функций», применила метод с рядом различных нейронных сетей для решения различных типов задач, достигнув улучшенных результатов, включая распознавание рукописных цифр (MNIST), фото классификация (CIFAR-10) и распознавание речи (TIMIT).

… мы используем те же показатели отсева — выпадение 50% для всех скрытых юнитов и 20% отсева для видимых юнитов

Нитиш Шривастава и др.в своей журнальной статье 2014 года под названием «Исключение: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей», посвященной выбыванию, использовалось исключение для широкого спектра задач компьютерного зрения, распознавания речи и классификации текста, и было обнаружено, что это постоянно улучшает производительность по каждой проблеме.

Мы обучили нейронные сети отсева для задач классификации на наборах данных в различных областях. Мы обнаружили, что отсев улучшил производительность обобщения для всех наборов данных по сравнению с нейронными сетями, в которых отсев не использовался.

В задачах компьютерного зрения различные уровни отсева использовались на всех уровнях сети в сочетании с ограничением максимальной нормы веса.

Выпадение было применено ко всем слоям сети с вероятностью сохранения единицы, равной p = (0,9, 0,75, 0,75, 0,5, 0,5, 0,5) для различных слоев сети (переход от входных к сверточным слоям и к полностью связанные слои). Кроме того, для всех весов использовалось ограничение max-norm с c = 4.[…]

Для задачи классификации текста использовалась более простая конфигурация.

Мы использовали вероятность удержания p = 0,8 во входных слоях и 0,5 в скрытых слоях. Ограничение максимальной нормы с c = 4 использовалось во всех слоях.

Алекс Крижевский и др. в своей знаменитой статье 2012 года под названием «Классификация ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями» достигли (на тот момент) самых современных результатов для классификации фотографий в наборе данных ImageNet с глубокими сверточными нейронными сетями и регуляризацией исключения.

Мы используем выпадение в первых двух полносвязных слоях [модели]. Без отсева наша сеть демонстрирует существенное переоснащение. Dropout примерно вдвое увеличивает количество итераций, необходимых для сходимости.

Джордж Даль и др. в своей статье 2013 года под названием «Улучшение глубоких нейронных сетей для LVCSR с использованием выпрямленных линейных единиц и отсева» использовала глубокую нейронную сеть с выпрямленными линейными функциями активации и отсева для достижения (в то время) современных результатов на стандартной речи. задача распознавания.Они использовали байесовскую процедуру оптимизации для настройки выбора функции активации и количества выпадений.

… процедура байесовской оптимизации выяснила, что отсев не помогает для сигмовидных сетей тех размеров, которые мы обучили. В целом, ReLU и отсев, похоже, довольно хорошо работают вместе.

Советы по использованию регуляризации исключения

В этом разделе приведены несколько советов по использованию регуляризации отсева в нейронной сети.

Использование со всеми типами сетей

Регуляризация отсева — это общий подход.

Его можно использовать с большинством, возможно, со всеми типами моделей нейронных сетей, не в последнюю очередь с наиболее распространенными типами сетей: многослойными персептронами, сверточными нейронными сетями и рекуррентными нейронными сетями с кратковременной памятью.

В случае LSTM может быть желательно использовать разные скорости отключения для входных и повторяющихся подключений.

Показатель отсева

Интерпретация гиперпараметра отсева по умолчанию — это вероятность обучения данного узла в слое, где 1.0 означает отсутствие выпадения, а 0,0 означает отсутствие выходных данных из слоя.

Хорошее значение для исключения скрытого слоя составляет от 0,5 до 0,8. Входные слои используют больший коэффициент отсева, например 0,8.

Используйте большую сеть

Для более крупных сетей (больше слоев или больше узлов) характерно более легкое переоснащение обучающих данных.

При использовании регуляризации отсева можно использовать более крупные сети с меньшим риском переобучения. Фактически, может потребоваться большая сеть (больше узлов на уровень), поскольку отключение вероятностно снизит пропускную способность сети.

Хорошее практическое правило — разделить количество узлов в слое перед отключением на предложенную частоту отключения и использовать это как количество узлов в новой сети, в которой используется отключение. Например, сеть со 100 узлами и предлагаемым коэффициентом отсева 0,5 потребует 200 узлов (100 / 0,5) при использовании отсева.

Если n — количество скрытых единиц в любом слое, а p — вероятность сохранения единицы […], в хорошей сети с отсечением должно быть не менее n / p единиц

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Параметры поиска по сетке

Вместо того, чтобы угадывать подходящий коэффициент отсева для вашей сети, систематически тестируйте разные частоты.

Например, тестовые значения от 1,0 до 0,1 с шагом 0,1.

Это поможет вам определить, что лучше всего работает для вашей конкретной модели и набора данных, а также насколько чувствительна модель к коэффициенту отсева. Более чувствительная модель может быть нестабильной, и ей следует увеличить размер.

Используйте ограничение веса

Веса сети увеличатся в размере в ответ на вероятностное удаление активаций уровня.

Большой вес может быть признаком нестабильной сети.

Чтобы противодействовать этому эффекту, может быть наложено ограничение по весу, чтобы норма (величина) всех весов в слое была ниже заданного значения. Например, ограничение максимальной нормы рекомендуется со значением 3-4.

[…] мы можем использовать регуляризацию максимальной нормы. Это ограничивает норму вектора входящих весов в каждой скрытой единице, чтобы она была ограничена константой c. Типичные значения c находятся в диапазоне от 3 до 4.

— Отсев: простой способ предотвратить переоснащение нейронных сетей, 2014.

Это вводит дополнительный гиперпараметр, который может потребовать настройки для модели.

Использование с меньшими наборами данных

Как и другие методы регуляризации, отсев более эффективен для тех задач, где имеется ограниченный объем обучающих данных, и модель, вероятно, переоценивает обучающие данные.

Для задач с большим объемом обучающих данных может быть меньше пользы от использования отсева.

Для очень больших наборов данных регуляризация дает небольшое уменьшение ошибки обобщения. В этих случаях вычислительные затраты на использование моделей отсева и более крупных моделей могут перевесить выгоду от регуляризации.

— стр. 265, Глубокое обучение, 2016.

Дополнительная литература

Этот раздел предоставляет дополнительные ресурсы по теме, если вы хотите углубиться.

Книги

Документы

Посты

Статьи

Сводка

В этом посте вы обнаружили использование регуляризации отсева для уменьшения переобучения и улучшения обобщения глубоких нейронных сетей.

В частности, вы выучили:

• Большие веса в нейронной сети — признак более сложной сети, которая превышает обучающие данные.
• Вероятностное отключение узлов в сети — простой и эффективный метод регуляризации.
• При использовании отсева предлагается большая сеть с дополнительным обучением и использованием ограничения веса.

Есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я постараюсь ответить.

Разрабатывайте лучшие модели глубокого обучения сегодня!

Тренируйтесь быстрее, меньше перетяжек и ансамбли

… всего несколькими строками кода Python

Узнайте, как в моей новой электронной книге:
Better Deep Learning

Он предоставляет руководств для самообучения по таким темам, как:
снижение веса , нормализация партии , выпадение , наложение моделей и многое другое …

Сделайте свои проекты более глубокими!

Пропустить академики.Только результаты.

Понимание отсева с упрощенной математикой | Читта Ранджан

Имея это в виду, давайте погрузимся в математику отсева. Вы можете сразу перейти к Dropout, эквивалентному упорядоченному 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 уравнении. 2 коэффициент отсева равен, где ~ 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 является идеальным вариантом. 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 частотой Dropout 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. Таким образом, 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 системах обработки нейронной информации (стр. 2814–2822).

Показатели отсева из старших классов — тенденции среди детей

Фон

Определение

В этом индикаторе используется «статусный» показатель отсева старших классов [7], который измеряет процент молодых людей в возрасте от 16 до 24 лет среди гражданского, не имеющего институционального образования населения, которые не были зачислены в программу старшей школы и не получили высокий балл. школьный аттестат или полученный аттестат эквивалентности.[8] Обратите внимание, что эта мера не распространяется на молодых людей, находящихся в тюрьмах или в армии.

Хотя в этом индикаторе используется уровень отсева по статусу, другие индикаторы (например, своевременное завершение средней школы или количество окончивших среднюю школу) также используются для измерения уровня образования по отношению к средней школе. Дополнительную информацию см. В заключительном отчете Целевой группы Национального института статистических наук / Института статистических служб образования по показателям окончания, окончания и отсева, доступного по адресу http: // nces.ed.gov/pubs2005/2005105.pdf.

Примечания

[1] Обратите внимание, что этот показатель — иногда называемый «статусным» коэффициентом отсева — представляет собой только один из нескольких способов расчета показателя отсева из средней школы. Показатель «событийного» отсева отражает процент молодых людей в возрасте от 15 до 24 лет, которые бросили учебу с 10 по 12 классы в прошлом году. Коэффициент отсева «когорты» измеряет процент поступающих в девятый класс, который бросает учебу до конца двенадцатого класса.«Статусный» процент отсева — единственный показатель, по которому есть надежные национальные данные за несколько лет. Национальные данные по количеству выпускников когорт показывают, что 84,1% учащихся государственных средних школ в 2015–2016 годах закончили обучение через четыре года после поступления в девятый класс. См. Министерство образования США, Национальный центр статистики образования. (2017). Общее ядро ​​данных: государственные школы Америки [Таблица 1]. Вашингтон, округ Колумбия: Автор. Получено с https://nces.ed.gov/ccd/tables/ACGR_RE_and_characteristics_2015-16.жерех

[2] Вестерн Б. и Петтит Б. (2002). Помимо преступления и наказания: тюрьмы и неравенство. Контексты , 1 (37), 37 — 43.

[3] Хекман, Дж. Дж. И Лафонтен, П. А. (2010). Процент окончивших среднюю школу в США: тенденции и уровни. Обзор экономики и статистики, 92 (2), 244 — 262.

[4] Вестерн Б. и Уайлдеман К. (2009). Черная семья и массовое заключение. Анналы Американской академии политических и социальных наук, 621 , 221 — 242.

[5] Выходцы из Латинской Америки могут принадлежать к любой расе. Общее количество белых в этом отчете не включает латиноамериканцев.

[6] Фрай Р. (2003). Латиноамериканская молодежь бросает школы в США: оценка проблемы . Вашингтон, округ Колумбия: Испанский центр Пью. Получено с http://pewhispanic.org/reports/report.php?ReportID=19.

[7] Показатель отсева по статусу отличается от показателя отсева по событию, последний измеряется как процент молодых людей, выбывших из 10–12 классов в прошлом году.

[8] Чепмен, К., Лэрд, Дж., Ифилл, Н., и Кевал Рамани, А. (2011). Тенденции отсева и окончания средней школы в США: 1972–2009 годы (NCES 2012-006). Вашингтон, округ Колумбия: Министерство образования США, Национальный центр статистики образования. Получено с http://nces.ed.gov/pubs2012/2012006.pdf.

Рекомендуемое цитирование:

Банк данных детских трендов. (2018). Показатели отсева из средней школы . Доступно по адресу: https://www.childtrends.org/?indicators=high-school-dropout-rates

бросивших школу: статистика и возможные решения

Несмотря на то, что в последнее время показатели отсева из средней школы, похоже, снижаются, эти цифры все еще слишком высоки, чтобы их переварить, особенно со всеми альтернативными вариантами, которыми теперь старшеклассникам приходится заканчивать свои дипломы за пределами традиционных классных комнат.На данном этапе прогресса США в K-12 едва ли стоит упоминать процент отсева. Итак, как выглядит типичный бросивший школу из старшей школы и как мы можем решить эту проблему?

Номера

С тех пор, как в 1972 году правительство начало отслеживать процент отсева учащихся из Латинской Америки, в этой группе постоянно был самый высокий процент учащихся, не получивших аттестат о среднем образовании. В 1972 году более одной трети всех латиноамериканских студентов бросили учебу.Сегодня это число снизилось до 13,6 процента, но группа по-прежнему лидирует среди всех рас и национальностей, когда речь идет о молодых людях, не посещающих школу без диплома или G.E.D. Темнокожие студенты бросили учебу в размере 29 процентов в 1967 году (первый год, когда группа отслеживалась), а сегодня это число снизилось до 7 процентов (столько же, сколько в среднем по стране). Белые студенты всегда придерживались самого низкого процента на круговой диаграмме отсева, даже когда их количество составляло подавляющее большинство от общего числа студентов.В 1967 году 15 процентов белых студентов бросили школу; сегодня только 5 процентов.

Что касается пола, то за последние 40 лет особой дифференциации в процентах не было. Что касается экономического положения, то ученики с низкими доходами всегда оказывались в невыгодном положении после окончания средней школы. В 2009 году риск отсева учащихся из семей с низким доходом был в пять раз выше, чем среди их сверстников с высоким доходом. Тем не менее, будущее не совсем безрадостное для детей из неблагополучных экономических условий; в 1975 году студенты с низким доходом бросили учебу в размере 16 процентов, но сейчас это число составляет менее 10 процентов.

Одним из неизменных факторов, влияющих на процент отсева, является социально-экономический фон. Поскольку Национальный центр статистики образования впервые начал отслеживать различные группы старшеклассников в конце 1960-х годов, социально-экономический статус каждого ученика повлиял на количество выпускников. Учащиеся из семей с низким доходом в 2,4 раза чаще бросают учебу, чем дети со средним доходом, и более чем в 10 раз чаще, чем их сверстники с высоким доходом.

Однако семейный доход — не единственный недостаток многих бросивших школу.Учащиеся с ограниченными возможностями обучения или физическими недостатками бросают учебу в размере 36 процентов. В целом, ученик, который не соответствует традиционным классам или по какой-то причине отстает, с большей вероятностью потеряет мотивацию, когда дело доходит до старшей школы, и решает вообще отказаться от нее.

Одно можно сказать наверняка: аттестат об окончании средней школы — это первый шаг к лучшей жизни. Следовательно, это должно быть отправной точкой для сосредоточения внимания.

Итак, что можно сделать, чтобы увеличить процент выпускников средней школы?

Одно из решений — более активное участие бизнес-сообщества.Есть деньги, которые можно заработать, и экономический рост возможен — но только в том случае, если эти студенты останутся достаточно долго, чтобы получить аттестат о среднем образовании и потенциально искать возможности поступить в колледж. Грузия является прекрасным примером государства, которое воспользовалось бизнес-сообществом для повышения показателей выпускников. В таких областях, как Метро Атланты, есть одни из самых сильных бизнес-лидеров в стране, и школьные чиновники начали обращаться к ним за советом и финансированием, когда дело доходит до повышения показателей выпускников.

Дальнейшая поддержка вне класса также будет иметь большое значение для улучшения статистики отсева.

Поскольку факторы риска отсева включают в себя выходцев из семей с низким доходом или неполных семей, а учителя просто не могут удовлетворить эмоциональные потребности каждого учащегося, необходимо разработать программы для учащихся, которые рискуют бросить учебу. Пилотная программа в Сан-Антонио под названием «Сообщества в школах» направлена ​​на достижение этого путем предоставления консультационных услуг на территории кампуса учащимся, которые не могут бросить учебу.Из учащихся программы в 2012-2013 учебном году 97 процентов получили аттестат о среднем образовании вместо того, чтобы бросить учебу.

Наконец, более раннее образование для всех поможет решить эту проблему до того, как эти подростки достигнут пресловутого перекрестка. По правде говоря, обучение и социальный опыт, которые они получают с рождения, влияют на их отношение к образованию, обществу и их собственной жизни. Возможно, падение показателей отсева за последние четыре десятилетия зависит от другой статистики: с 1980 по 2000 год количество четырехлетних детей в США.Число С., посещающих дошкольные учреждения, выросло с половины до более чем двух третей. Пора перестать превращать проблему отсева из средней школы в то, с чем приходится сталкиваться в данный момент; Профилактика уже на этапе дошкольного образования — долгосрочное решение.

Как вы думаете? Как можно разрешить кризис отсева из старших классов?

Решение кризиса отсева нации (Мнение)

Соединенные Штаты переживают кризис отсева.Только 76 процентов учащихся государственных средних школ получают диплом в течение четырех лет после поступления в 9-й класс, что ниже, чем 40 годами ранее. Соединенные Штаты занимают 21-е место среди промышленно развитых стран по доле молодежи, оканчивающей среднюю школу. Мы никогда не достигнем цели президента Барака Обамы иметь самый высокий процент выпускников колледжей в мире без решения нашего кризиса отсева.

Так же, как кризис отсева не нов, как и попытки его решить. В 1963 году президент Джон Ф.Кеннеди инициировал общенациональную кампанию по привлечению внимания к проблеме и помощи местным школьным округам в выявлении и оказании помощи потенциальным бросающим школу. В 1990 году губернаторы страны утвердили шесть национальных целей в области образования на 2000 год, включая 90 процентов выпускников средних школ.

Прошлые усилия по разрешению кризиса отсева из школ в стране в значительной степени не увенчались успехом. Государственные агентства и частные фонды коллективно инвестировали миллиарды долларов в программы предотвращения отсева, модели комплексной школьной реформы и новые чартерные школы.Один только Фонд Билла и Мелинды Гейтс инвестировал более 2 миллиардов долларов в небольшие средние школы, однако исследования выявили несколько эффективных моделей. В ходе обзора 22 программ по предотвращению отсева, проведенного в 2008 году, информационная служба федерального правительства What Works не обнаружила ни одной программы, доказавшей, что она способна повысить количество выпускников средней школы, и это ошеломляет.

Пока неясно, будут ли нынешние усилия более успешными. Администрация Обамы выделила 3,5 миллиарда долларов на преобразование самых низкоэффективных школ страны, включая 2 000 так называемых «фабрик, бросающих учебу», и еще 50 миллионов долларов на инвестиции в инновационные стратегии предотвращения отсева и восстановления.Американский союз обещаний поддержал более 100 саммитов выбывших из школ в штатах и ​​крупных городах по всей территории Соединенных Штатов, и ряд новаторских школьных моделей, таких как начальные школы средней школы и школы изучения общей картины, расширяются по всей стране.

Вместо того, чтобы определять успех в средней школе исключительно с точки зрения усвоения общей учебной программы для подготовки к колледжу, мы должны разработать более широкую и индивидуализированную оценку успешности в средней школе.«

Однако эти усилия вряд ли смогут существенно повлиять на кризис отсева. Во-первых, похоже, что гранты федерального правительства на улучшение школы не нацелены на предприятия, бросающие учебу в стране. Например, ни один из грантов, присужденных в Калифорнии или Техасе, не был направлен на средние школы с наибольшим отсевом. Во-вторых, федеральное финансирование стратегий предотвращения отсева и восстановления неадекватно для разработки, реализации и оценки подходящего набора программ.В-третьих, при оценке программ недостаточно внимания уделяется затратам, устойчивости и масштабируемости. Например, несмотря на то, что признанная программа «Знание — сила» (KIPP) доказала, что школы повышают количество выпускников, они тратят на одного ученика на 6500 долларов больше, чем обычные государственные школы. Если эффективные школы действительно требуют более высоких затрат на учащегося, то насколько они масштабируемы в нынешнем финансовом климате?

Для того, чтобы по-настоящему справиться с кризисом отсева в стране, потребуются более существенные и комплексные стратегии, в том числе:

• Переосмысление успеха в средней школе. Федеральные и государственные системы подотчетности оценивают успеваемость учащихся и школ в основном по очень узкому диапазону когнитивных навыков, особенно с упором на чтение и математику. Между тем, в штатах и ​​округах повышаются требования к окончанию средней школы. В результате средняя школа становится все труднее, а успех — более узким.

Текущая мантра — «готов к поступлению в колледж для всех». Однако недавние прогнозы, в том числе прогноз Центра образования и рабочей силы Джорджтаунского университета, показывают, что менее двух третей вакансий в США.S. Economics в период с 2008 по 2018 год потребует любого послесреднего образования. Все больше данных показывает, что успех в колледже, на рынке труда и во взрослой жизни требует широкого спектра навыков, включая мотивацию, настойчивость и чувство собственного достоинства.

Таким образом, вместо того, чтобы определять успех средней школы исключительно с точки зрения освоения общей учебной программы для подготовки к колледжу, мы должны разработать более широкий и индивидуализированный показатель успеваемости в средней школе, где учащиеся достигают чувства компетентности, демонстрируя мастерство в области, которая большинство из них интересует их — будь то математика, физика, кулинария, механика или спорт — при достижении приемлемого уровня знаний в основных академических областях.

• Создание стимулов для обучения всех учащихся. Федеральное правительство скоро будет оценивать успеваемость в школе, используя общий показатель окончания, основанный на количестве обычных дипломов, выдаваемых учащимся в течение четырех лет после поступления в 9-й класс. Учащиеся, которые переводятся в другую среднюю школу, не будут учитываться при расчете количества выпускников исходной школы. Поскольку школы несут ответственность за повышение успеваемости своих нынешних учеников, это положение создает для школ стимулы, побуждающие наиболее трудных учеников переводиться, иногда в менее важные, альтернативные школы.Действительно, почти половина бросивших школу в Калифорнии — это ученики нетрадиционных средних школ.

Вместо этого в школах должны быть созданы стимулы для обеспечения успеваемости всех учащихся, которые поступают в 9-й класс, даже если они переводятся. Один из способов сделать это — включить всех учащихся, которые проводят хотя бы один семестр своего 9-го класса в когорте 9-го класса школы, при подсчете количества выпускников, независимо от того, остается ли ученик в школе.

• Увеличьте емкость всей системы. Оценки неизменно приходили к выводу, что прошлые усилия по реформированию в значительной степени провалились, потому что они полагались на мандаты и ресурсы, чтобы заставить школы и персонал изменить свою практику в краткосрочной перспективе, а не на наращивание их потенциала для улучшения в долгосрочной перспективе. Текущие усилия по реформированию во многом следуют той же формуле.

Без четких и целенаправленных усилий по повышению потенциала на федеральном, государственном и местном уровнях образовательной системы — принципа реформирования Закона «Ни один ребенок не останется без внимания», за который выступает Центр политики в области образования, эти усилия, скорее всего, потерпят неудачу.Наращивание потенциала должно включать использование государственных и местных систем данных для проведения постоянной оценки инновационных программ и практик, а также механизма распространения и масштабирования тех, которые доказали свою эффективность.

• Десегрегация школ. Кого вы ходите в школу, неважно. Исследования показали, что социально-экономический статус учащихся может иметь такое же влияние на успеваемость учащихся в старшей школе, как и собственный социально-экономический статус учащихся. Таким образом, высокая сегрегация U.S. школы по расе и бедности способствуют кризису отсева в стране. В двух третях всех средних школ в Соединенных Штатах в 2002 году с более чем 90-процентным зачислением представителей меньшинств в школу с 9-го по 12-й класс оставалось менее шести из 10 учеников.

В то время как некоторые из неравенств, связанных с раздельными школами, такие как различия в качестве учителей и финансовых ресурсах, могут быть устранены без десегрегации, одно из самых сильных влияний на успеваемость учащихся — социально-экономический статус учащихся — можно устранить только через усилия по интеграции школ.

• Укрепление семей и сообществ. Школьные подходы сами по себе вряд ли помогут решить кризис отсева без предоставления адекватной поддержки семьям и общинам. Многие учащиеся — особенно представители расовых, этнических и языковых меньшинств — происходят из семей, не имеющих достаточных финансовых, человеческих и социальных ресурсов, чтобы гарантировать успех в школе. Каждый пятый американский ребенок живет в бедности, причем доля афроамериканских и латиноамериканских детей превышает каждый третий.В нашей стране самый высокий уровень детской бедности в промышленно развитом мире.

Улучшение показателей отсева и окончания учебы в Соединенных Штатах, вероятно, будет нескончаемой целью, сродни улучшению здравоохранения или окружающей среды. Установление конкретных целей — таких как цель президента Обамы, заключающаяся в том, чтобы к 2020 году Соединенные Штаты достигли наивысшего в мире показателя окончания колледжей, — вероятно, менее полезно, чем принятие более фундаментальных обязательств по улучшению жизни детей и укреплению семей, школ и общества. сообщества, которые им служат.

Как положить конец кризису отсева: 10 стратегий удержания студентов

Хотя причины отсева различаются, последствия решения очень похожи. В течение жизни бросающие школу обычно зарабатывают меньше, страдают от более слабого здоровья во взрослом возрасте и с большей вероятностью попадут в тюрьму, чем их сверстники, получившие диплом. В августовском отчете Калифорнийского исследовательского проекта по отсеву учащихся (PDF) за август 2007 года подробно описаны экономические и социальные последствия неспособности окончить среднюю школу в Золотом штате.Цифры, приведенные в отчете, отрезвляют: выпускники средней школы зарабатывают в среднем почти на 290 000 долларов больше, чем бросили школу, и на 68 процентов менее склонны полагаться на государственную помощь. Связь между уровнем отсева и преступностью также хорошо задокументирована, и данные отчета показывают, что окончание средней школы снижает количество насильственных преступлений на 20 процентов. И на национальном уровне экономические последствия очевидны: анализ, проведенный Альянсом за отличное образование за 2011 год, показывает, что, например, за счет сокращения вдвое показателя отсева по стране в 2010 году (по оценкам, 1.3 миллиона студентов в этом году), «новые» выпускники, вероятно, зарабатывают в среднем на 7,6 миллиарда долларов больше, чем без аттестата средней школы.

Растущее количество исследований причин и последствий прекращения обучения в сочетании с более точными отчетами о масштабах кризиса привело к усилению внимания общественности к тому, что было названо «тихой эпидемией». И с этим акцентом появляется возможность дополнительных действий на местном, государственном и национальном уровнях для реализации комплекса реформ, которые поддержат всех учащихся до окончания средней школы.Такие реформы включают раннее выявление и поддержку учащихся, испытывающих трудности, более актуальные и увлекательные курсы, а также структурные изменения и изменения расписания обычного учебного дня.

Десятилетия исследований и успехи указывают на действенные меры. Вот десять стратегий, которые помогут снизить процент отсева в вашей школе или сообществе. Мы начинаем с шагов по подключению учеников и родителей к школе, а затем обращаемся к структурным, программным и финансовым изменениям:

1.Взаимодействуйте с родителями и сотрудничайте с ними

Это слишком знакомая история: участие родителей снижается по мере того, как учащиеся становятся старше и становятся более независимыми. Но хотя роль родителей в средней школе меняется, их постоянное участие — от регулярного общения со школьным персоналом до ознакомления с расписанием, курсами и прогрессом их ребенка — остается ключевым фактором успеха учащихся. Результаты мартовского 2006 года отчета «Тихая эпидемия» иллюстрируют важность участия родителей в средней школе.Шестьдесят восемь процентов бросивших школу, принявших участие в исследовании, заявили, что их родители стали участвовать в их образовании только после того, как осознали, что их ученик собирается бросить школу.

В Сакраменто, штат Калифорния, сотрудники средней школы назначают встречи с родителями для добровольных посещений дома, чтобы родители были вовлечены в успеваемость своих детей. Эта стратегия, которая до сих пор была воспроизведена на национальном уровне в одиннадцати штатах, а также в округе Колумбия, включает в себя как можно больше посещений в течение лета и осени к родителям подростков, поступающих в среднюю школу — критически важный переходный момент для многих учащихся. — начать строить сеть поддержки и подключать родителей к новой школе.Сотрудники также проводят летние, осенние и весенние посещения на дому между второкурсниками и младшими классами и во время них к учащимся, которые рискуют не закончить учебу из-за недостатков в зачетных единицах курса, возможности провала государственного выпускного экзамена в средней школе (условие окончания учебы). ) или плохие оценки. Посещения летом после первого года обучения и осенью последнего года обучения должны гарантировать, что студенты идут по пути карьеры или колледжа. Ранняя оценка программы, проведенная Полом Туссом из Центра оценки успеваемости учащихся и подотчетности программы Управления образования округа Сакраменто, показала, что учащиеся, получившие домашний визит, с гораздо большей вероятностью преуспеют в выпускных экзаменах и на занятиях по поддержке академических курсов, а также сдали английский часть выпускного экзамена.Последующая оценка начальной когорты учеников средней школы Лютера Бербанка показала, что ученики сдали выпускной экзамен и окончили среднюю школу со значительно более высокими показателями. (Посетите веб-сайт проекта «Домашний визит родителей / учителей».)

2. Развивайте отношения

Заинтересованный учитель или взрослый, которому доверяют, может иметь значение, останется ли ученик в школе или бросит ее. Вот почему средние школы по всей стране внедряют рекомендации — небольшие группы учеников, которые собираются вместе с преподавателем, чтобы создать своего рода школьную семью.Эти советы, которые собираются в течение школьного дня, обеспечивают структурированный способ, позволяющий тем, кто поддерживает отношения, расти и процветать. Наиболее эффективные советы встречаются регулярно, остаются вместе в течение нескольких лет и включают развитие персонала, которое помогает учителям поддерживать академические, социальные и эмоциональные потребности своих учеников. В Техасе Независимый школьный округ Остина начал включать рекомендации во все свои средние школы в 2007/2008 годах, чтобы гарантировать, что у всех учащихся есть хотя бы один взрослый в их школьной жизни, который их хорошо знает, для создания сообщества путем создания более прочных связей между социальными группами. , чтобы научить важным жизненным навыкам и создать форум для академических советов, обучения в колледже и карьерного роста.(Загрузите краткое изложение результатов опроса 2010 г., посвященного консультационной программе Остина, в формате PDF.)

3. Обратите внимание на предупреждающие знаки

U-Turn, сотрудничество между фондами, родителями, молодыми людьми и организациями, обслуживающими молодежь, такими как школьный округ и городские агентства в Филадельфии, вырос из исследования, в ходе которого были проанализированы различные источники данных, чтобы получить четкую картину. характера проблемы отсева в Филадельфии, получить более глубокое представление о том, какие учащиеся с наибольшей вероятностью бросят учебу, и выявить признаки раннего предупреждения, которые должны предупредить учителей, школьный персонал и родителей о необходимости вмешательства.Изучив данные за пять лет, исследователи смогли определить, какие студенты больше всего рискуют не закончить учебу.

Ключевыми показателями среди восьмиклассников были плохие оценки по английскому языку или математике и отсутствие на занятиях более 20 процентов школьных дней. Среди девятиклассников плохая посещаемость (определяется как посещение занятий менее 70% времени), получение менее двух кредитов в течение 9-го класса и / или несвоевременное продвижение в 10-й класс — все это факторы, которые подвергают учащихся значительно более высокому риску. того, что они не заканчивают учебу, и были ключевыми факторами отсева.Вооруженные этой информацией, сотрудники школьного округа, города и партнерских организаций разрабатывают стратегии и методы, которые предоставляют как бросившим школу, так и учащимся из групп риска более широкую поддержку и услуги, включая предоставление специалистов по предотвращению отсева в нескольких средних школах. создание программ ускоренного обучения для старшеклассников, которые не успевают набрать кредиты, и внедрение программ чтения для старшеклассников, чьи навыки значительно ниже уровня их класса.

4.Сделайте обучение релевантным

Скука и разобщенность — две основные причины, по которым учащиеся перестают посещать занятия и бросают школу. В «Тихой эпидемии» 47 процентов бросивших школу заявили, что основной причиной ухода из школы было то, что их уроки были неинтересными. Обучение, которое вводит учащихся в более широкое сообщество, предоставляет всем учащимся — особенно экспериментальным ученикам — возможности для более глубокого и действенного взаимодействия с учеными.

Например, в школах Big Picture Learning по всей стране стажировки на местных предприятиях и в некоммерческих организациях интегрированы в обычную учебную неделю.Студенты работают с консультантами учителей, чтобы узнать больше о том, что их интересует, исследовать и найти места стажировки; затем наставники без отрыва от производства работают со студентами и преподавателями школ, чтобы разработать программы, которые устанавливают связь между профессиональной жизнью и учёбой. В общенациональном масштабе в школах Big Picture успеваемость выпускников составляет 90 процентов. Посмотрите видео Edutopia о школах Big Picture Schools.

5. Поднимите академическую планку

Повышенная строгость не обязательно означает повышенный процент отсева.Более высокие ожидания и более сложная учебная программа в сочетании с поддержкой, необходимой учащимся для достижения успеха, оказались эффективной стратегией не только для увеличения количества выпускников, но и для подготовки учащихся к окончанию средней школы с различными вариантами. В Сан-Хосе, штат Калифорния, Объединенный школьный округ Сан-Хосе внедрил программу подготовки к колледжу для всех учащихся в 1998 году. Вопреки опасениям ранних скептиков, более строгая рабочая нагрузка не привела к резкому падению количества выпускников.Последние данные показывают, что показатель отсева учащихся в SJUSD за четыре года составляет всего 11,4 процента по сравнению со средним показателем по штату 18,2 процента.

6. Думай маленько

Для слишком многих учеников большие общеобразовательные средние школы — это место, где можно потеряться, а не развиваться. Вот почему округа по всей стране работают над персонализацией обучения, создавая небольшие школы или реорганизуя большие школы в небольшие учебные сообщества, как часть своей стратегии по сокращению отсева учащихся.В отчете MDRC за 2010 год, финансируемом Фондом Билла и Мелинды Гейтс, рассматривались 123 «маленькие школы по выбору», или SSC, которые открылись в Нью-Йорке с 2002 года. более крупные предшественники. К концу первого года обучения в старшей школе 58,5% учащихся, поступивших в SSC, были на пути к выпуску, по сравнению с 48,5% их сверстников в других школах, а к четвертому году количество выпускников увеличилось на 6.8 процентных пунктов.

7. Переосмысление расписаний

Для некоторых студентов работа или семейные обязанности делают невозможным посещение школы во время традиционного расписания звонков. Дальновидные районы признают необходимость поиска альтернатив. Liberty High School, государственная чартерная школа Хьюстона, обслуживающая недавних иммигрантов, предлагает уроки по выходным и вечерние занятия, предоставляя учащимся гибкое расписание, которое позволяет им работать или выполнять другие обязанности, продолжая посещать школу.Точно так же в Лас-Вегасе учащиеся кампуса юго-восточной средней школы Cowan Sunset могут посещать занятия во второй половине дня и ранним вечером, чтобы приспособиться к графику работы, и они могут иметь право на уход за ребенком, который предлагается на ограниченной основе, чтобы помочь молодым родителям продолжать их образование. Посмотрите видео Edutopia о средней школе Cowan Sunset.

8. Разработайте общественный план

В своем отчете за май 2007 г. «Что может сделать ваше сообщество для прекращения кризиса отсева» Центр социальной организации школ Университета Джона Хопкинса выступает за разработку стратегии борьбы с этой проблемой на уровне общины.Автор Роберт Бальфанц описывает три ключевых элемента плана, ориентированного на сообщество. Во-первых, это знания — понимание масштабов проблемы, а также текущих программ, практик и ресурсов, направленных на ее решение. Во-вторых, стратегия — разработка того, что Бальфанц описывает как «план предотвращения отсева, вмешательства и восстановления», в котором сосредоточены ресурсы сообщества. И, наконец, постоянная оценка — регулярная оценка и улучшение практики, чтобы гарантировать, что инициативы сообщества дают желаемый эффект.

9. Инвестируйте в дошкольное учреждение

В своем отчете за август 2007 г. «Окупаемость инвестиций для улучшения показателей окончания средней школы Калифорнии» (PDF) Клайв Р. Белфилд и Генри М. Левин рассматривают как доказательные, так и многообещающие исследования, а также экономически выгодные меры по преодолению кризиса отсева из школ. Они утверждают, что дошкольное образование — это раннее вложение в молодежь, которое в дальнейшем дает значительные экономические результаты. В своем обзоре исследований моделей дошкольного образования в Калифорнии и других местах авторы обнаружили, что одна дошкольная программа увеличила количество выпускников средней школы на 11 процентов, а другая — на 19 процентов.В статье 2011 года, опубликованной в журнале Science исследователей, которые в течение 25 лет следили за участниками чикагской программы обучения детей младшего возраста Child-Parent Center, было обнаружено, среди прочего, что к 28 годам группа, которая начала дошкольное образование в возрасте трех или четырех лет, имела высшее образование. уровни и доходы, а также снижение проблем со злоупотреблением психоактивными веществами.

10. Принятие модели финансирования, ориентированного на студентов

Исследования показывают, что обучение некоторых студентов обходится дороже, включая студентов, живущих в бедности, изучающих английский язык и студентов с ограниченными возможностями.Признавая эту необходимость, некоторые округа приняли модель финансирования, ориентированную на учащихся, которая регулирует объем финансирования на основе демографических характеристик отдельных учащихся и школ и более точно увязывает финансирование с их уникальными потребностями. Гибкое финансирование позволяет школам с более трудным населением получить доступ к большему количеству ресурсов, чтобы они могли предпринять необходимые шаги, такие как сокращение размера класса, наем более опытных и эффективных учителей и внедрение других программ и услуг для поддержки учащихся с более высокими потребностями.

Хотя переход на эту модель финансирования требует вливания новых долларов — для поддержки дополнительных затрат, связанных с обучением определенных групп учащихся без сокращения средств школам с меньшим количеством групп населения, подверженных риску — многие районы уже исследовали или используют эту вариант, включая округа в Денвере, Нью-Йорке, Окленде и Сан-Франциско, Бостоне, Чикаго, Хьюстоне, Сиэтле, Балтиморе, Хартфорде, Цинциннати и штате Гавайи, в котором есть только один школьный округ.

В начало

Исследование удержания детей в школе: исследования о том, как удержать детей в школе

Следующие отчеты предоставляют ценную информацию о причинах и решениях кризиса отсева, от которого страдают многие наши школы и общины:

«Невыполненное обещание: масштабы и характеристики кризиса отсева Филадельфии, 2000–2005 годы» (PDF)

Проанализировав уникальную коллекцию наборов данных как по городам, так и по школьным округам за несколько лет, исследователи Рут Карран Нилд и Роберт Балфанц смогли определить ключевые характеристики учащихся, подвергающихся наибольшему риску отсева из школы.В отчете описывается проект и обсуждаются такие факторы, как оценки и посещаемость, которые считаются прогностическими для учащихся из группы высокого риска.

«Тихая эпидемия: перспективы бросивших школу» (PDF)

Этот отчет за 2006 год, спонсируемый Фондом Билла и Мелинды Гейтс, основан на интервью с молодыми мужчинами и женщинами в возрасте от 16 до 25 лет, которые бросили школу. Полученные данные развенчивают некоторые из широко распространенных мифов о том, почему учащиеся решают бросить школу.(Например, большинство опрошенных молодых людей имели средний балл не ниже C, когда они бросили учебу, и 47 процентов заявили, что бросили учебу, потому что учеба была неинтересной.) Эти идеи содержат полезные стратегии выхода из кризиса. .

«Преобразование опыта старшей школы: как новые малые школы Нью-Йорка повышают успеваемость учащихся и количество выпускников»

В этом отчете за 2010 год, опубликованном некоммерческой организацией по исследованию образования и социальной политики MDRC, подробно рассматриваются 123 «маленькие школы по выбору» Нью-Йорка, или SSC.Эти школы открыты для учащихся всех уровней академической успеваемости, расположены в неблагополучных сообществах и подчеркивают прочные отношения между учащимися и преподавателями. До сих пор им также удавалось повышать количество выпускников.

«Что ваше сообщество может сделать, чтобы положить конец кризису отсева» (PDF)

Опираясь на исследование кризиса отсева на национальном уровне, а также на десятилетний опыт автора Роберта Бальфанца в работе со средними и старшими школами, которые обслуживают учащихся с низкими доходами, этот отчет представляет собой уникальное руководство по решению этой проблемы на местном уровне.Он начинается со стратегий по развитию глубокого понимания местных потребностей, а затем шаг за шагом направляет читателей через создание всеобъемлющего плана помощи учащимся в школе и за ее пределами.

«Построение нации для выпускников: успехи и задачи в прекращении эпидемии отсева из старших классов»

В этом ежегодном обновлении отчета за ноябрь 2010 г., подготовленном Civic Enterprises, Центром всех выпускников Университета Джонса Хопкинса и America’s Promise Alliance, рассматривается общая картина.Это все еще мрачно, но становится все меньше: например, количество средних школ, которые квалифицируются как «фабрики отсева» (школы, которые выпускают 60 или менее процентов своих учеников), снизилось с 2007 в 2002 году до 1634 в 2009 году. сравнивает текущие данные с национальными целями и изучает передовой опыт на основе нескольких углубленных тематических исследований проблемных школьных округов.

«На пути к успеху: использование индикаторов раннего предупреждения и систем вмешательства для создания стабильной нации» (PDF)

Другой отчет от Civic Enterprises и Центра выпускников для всех при Университете Джонса Хопкинса, опубликованный в ноябре 2011 года, спрашивает, насколько эффективным может быть раннее вмешательство для предотвращения отсева и увеличения количества выпускников.Индикаторы раннего предупреждения и системы вмешательства (EWS) представляют собой совместный подход преподавателей, администраторов, родителей и сообществ к выявлению и поддержке учащихся, рискующих не получить высшее образование. В отчете исследуются наиболее успешные EWS на основе тематических исследований в восточном Миссури, Чикаго и Филадельфии, среди прочих.

Последнее обновление: 01.03.2012, Сара Бернард

Национальный центр профилактики отсева

Экономика

Ежегодный отсев из школы будет стоить стране более 200 миллиардов долларов в течение их жизни в виде упущенной выгоды и нереализованных налоговых поступлений (Catterall, 1985).

Предполагаемая потеря налоговых поступлений от каждого мужчины в возрасте от 25 до 34 лет, не окончившего среднюю школу, составила бы приблизительно 944 миллиарда долларов, с увеличением расходов на общественное благосостояние и преступность на 24 миллиарда долларов (Thorstensen, 2004).

Уровень отсева учащихся из малообеспеченных семей составляет 10%; Уровень отсева студентов из семей со средним доходом составляет 5,2%, а среди студентов из семей с высоким доходом отсеивается 1,6% студентов. (NCES, 2002).

Стоимость внеклассных программ в размере 10 038 долларов дает выгоду от 89 000 до 129 000 долларов на участника (Alliance for Excellent Education, 2003d).

Увеличение числа учащихся из числа меньшинств в колледжах до того же процента, что и процент белых студентов, создаст дополнительный ВВП на 231 миллиард долларов и не менее 80 миллиардов долларов новых налоговых поступлений (Alliance for Excellent Education, 2003e).

Личный доход и занятость

выпускников средней школы в среднем зарабатывают на 9 245 долларов больше в год, чем бросившие школу. (Фонд политики занятости, 2002 г.).

С октября 2001 г. по октябрь 2002 г. около 400 000 человек бросили школу.Уровень безработицы в этой группе составлял 29,8% — почти на 13 процентных пунктов выше, чем уровень безработицы для недавних выпускников средней школы, которые не были зачислены в колледж (Министерство труда США, 2003).

Женщина с аттестатом об окончании средней школы получает зарплату чуть выше черты бедности для семьи из трех человек (Alliance for Excellent Education, 2003c).

В 2000 году средний заработок чернокожих женщин с аттестатом об окончании средней школы и без колледжа был на 20 000 долларов меньше, чем средний заработок чернокожих женщин со степенью бакалавра или выше (Alliance for Excellent Education, 2003c).

В 2002 году уровень безработицы среди чернокожих в возрасте от 20 до 24 лет, не имеющих аттестата об окончании средней школы, составлял 32% по сравнению с 6% среди лиц со степенью бакалавра или выше (Alliance for Excellent Education, 2003c).

На сегодняшнем рабочем месте только 40% взрослых, бросивших среднюю школу, работают по сравнению с 60% взрослых, окончивших среднюю школу, и 80% среди тех, кто имеет степень бакалавра (Alliance for Excellent Education, 2003c).

Прогнозы занятости показывают, что количество рабочих мест, требующих только аттестата об окончании средней школы, вырастет всего на 9% к 2008 году, в то время как количество вакансий, требующих степени бакалавра, вырастет на 25% (Alliance for Excellent Education, 2003e).

Преступление

75% заключенных американских государственных тюрем бросают среднюю школу (Harlow, 2003).

59% заключенных федеральных тюрем Америки не окончили среднюю школу (Harlow, 2003).

Отсев из средней школы в 3,5 раза чаще, чем выпускники средней школы, будут арестованы при жизни (Alliance for Excellent Education, 2003a).

Увеличение числа выпускников средней школы на 1% позволит сэкономить примерно 1,4 миллиарда долларов на затратах на содержание под стражей, или около 2100 долларов на каждого выпускника средней школы мужского пола (Alliance for Excellent Education, 2003a).

Повышение среднего уровня образования на год снизит количество арестованных на 11% (Alliance for Excellent Education, 2003a).

Грамотность

Неграмотность взрослого населения обходится налогоплательщикам в 224 миллиарда долларов в год (National Reading Panel, 1999).

американских компаний ежегодно теряют около 40 миллиардов долларов из-за неграмотности (National Reading Panel, 1999).

Если бы уровень грамотности в Соединенных Штатах был таким же, как в Швеции, ВВП США увеличился бы примерно на 463 миллиарда долларов, а налоговые поступления увеличились бы примерно на 162 миллиарда долларов (Alliance for Excellent Education, 2003e).

Среди несовершеннолетних, участвующих в программах обучения чтению в тюрьме, рецидивизм снизился на 20% и более (Alliance for Excellent Education, 2003a).

Здоровье

Девочки-подростки из нижних 20% базовых навыков чтения и математики в пять раз чаще становятся матерями в течение двухлетнего периода средней школы, чем девочки-подростки из верхних 20% (Alliance for Excellent Education, 2003b).

Учащиеся мужского и женского пола с низкой успеваемостью в два раза чаще становятся родителями к старшему классу средней школы по сравнению с учениками с высокими академическими достижениями (Alliance for Excellent Education, 2003b).

В США уровень смертности среди лиц с менее чем 12-летним образованием в 2,5 раза выше, чем уровень смертности среди тех, кто имеет 13 или более лет образования (Alliance for Excellent Education, 2003b).

Список литературы

Альянс за отличное образование. (2003a, ноябрь). Информационный бюллетень: Влияние образования на: Преступность. Вашингтон, округ Колумбия: Автор.

Альянс за отличное образование. (2003b, ноябрь). Информационный бюллетень: Влияние образования на: Здоровье и благополучие. Вашингтон, округ Колумбия: Автор.

Альянс за отличное образование. (2003c, ноябрь). Информационный бюллетень: Влияние образования на: личный доход и занятость. Вашингтон, округ Колумбия: Автор.

Альянс за отличное образование. (2003d, ноябрь). Информационный бюллетень: Влияние образования на бедность и бездомность. Вашингтон, округ Колумбия: Автор.

Альянс за отличное образование. (2003e, ноябрь). Информационный бюллетень: Влияние образования на: Экономику. Вашингтон, округ Колумбия: Автор.

Каттералл, Дж. С. (1985). О социальных издержках отсева из школ. (Отчет № 86-SEPT-3). Стэнфорд, Калифорния: Стэнфордский университет, Центр исследований в области образования.

Доланд, Э. (2001). Подарите себе ученую степень . Фонд политики занятости. Получено 28 мая 2002 г. с http://www.epf.org/media/newsreleases/2001/nr20011219.htm (больше не доступен).

Харлоу, К. У. (2003, январь). Образование и исправительные учреждения .Специальный отчет Бюро статистики юстиции. Вашингтон, округ Колумбия: Министерство юстиции США.

Национальный центр статистики образования. (2002). Показатели отсева в США: 2000 . Вашингтон, округ Колумбия: Автор. Проверено 28 ноября 2001 г. Доступно: http://nces.ed.gov/pubsearch/pubsinfo.asp? Pubid = 2002114

Национальная комиссия по чтению (NRP). (1999). Отчет о ходе реализации НПР 1999 г. . Проверено 8 января 2004 г. Доступно: http://www.nationalreadingpanel.org/Publications/Interim_Report/toc.htm.

Thorstensen, B. I. Если вы построите его, они придут: Инвестиции в государственное образование (презентация в PowerPoint).