Дослідження:
Платформа з вивчення математики Mathema дослідила чи здатне вивчення математики забезпечити не лише індивідуальні кар’єрні цілі молоді, а й технологічний розвиток та подолання бідності в національних масштабах.
Для цього автором проаналізовано статистичні дані у розрізі країн, які є у відкритому доступі в мережі інтернет:
Середній бал математичної грамотності 15-річних школярів за результатами міжнародного оцінювання PISA за 2022 рік (PISA 2022 Results, OECР).
Global Artificial Intelligence Index – глобальний індекс розвитку штучного інтелекту (TortoiseMedia).
Середньорічний рівень заробітної плати в доларах США (ОЕСР).
Внутрішній валовий продукт (ВВП) на душу населення (World Economic Outlook Database April 2024, МВФ).
Рівень математичних знань vs Global AI Index
Розвиток математичних навичок у країнах світу за методологією PISA окреслюється поняттям математична грамотність. Це вимірювальний за єдиними стандартами показник, що вказує на здатність учнів міркувати математично, формулювати, застосовувати та інтерпретувати математику для вирішення реальних проблем.
Графік 1. Математична грамотність vs Global AI Index
Джерело: OECР, TortoiseMedia
За результатами дослідження PISA в 2022 році, лише 58% українських учнів досягли базового рівня математичної грамотності. Україна отримала 441 бал, що на 12 балів нижче, ніж у попередньому циклі оцінювання.
Середній бал з математики 15-річних школярів у країнах ОЕСР становив 472, що свідчить про розрив між Україною та розвинутими країнами в галузі математики, еквівалентний приблизно півтора року навчання. Найвищі бали з математики отримали Сінгапур (575) та Макао (552) – спеціальний адміністративний район Китаю.
Водночас найнижчий бал математичних знань зафіксовано у Камбоджі (336), а також у таких країн як Парагвай, Домініканська республіка, Сальвадор, Гватемала, Філіппіни, Панама, Йорданія, Узбекистан.
Якщо співставити отримані результати математичної обізнаності з глобальним індексом розвитку штучного інтелекту (Global Artificial Intelligence Index) від TortoiseMedia, можна помітити яскраво виражену взаємозалежність між цими двома показниками.
Чим нижче країни оцінюються за їхньою здатністю в сфері штучного інтелекту на міжнародному рівні, тим нижчою виявилась математична грамотність її школярів.
Так, за даними четвертої ітерації Глобального індексу штучного інтелекту, опублікованої 28 червня 2023 року, вищезазначені країни глобального півдня з найнижчими показниками математичної грамотності взагалі відсутні. При цьому країна з найменшими індикаторами математичної грамотності, яка наявна в Глобальному індексі штучного інтелекту – Марокко, є одночасно найменш розвинутою з точки зору AI.
Графік 2. Математична грамотність vs інтенсивність Global AI
Джерело: OECР, TortoiseMedia
*Для Китаю результати PISA 2022 відомі лише для окремих районів: Макао та Гонконгу.
**Для рф результати PISA 2022 відсутні, тому на графіках використані попередні дані за 2018 рік.
З іншого боку, Сінгапур виявився не лише №1 за математичними здібностями, а й лідером за фактором інтенсивності розвитку штучного інтелекту (графік 2). За значенням загального індексу, на який крім інтенсивності впливає масштаб використання AI з огляду на розмір населення або обсяг економіки країни, Сінгапур зайняв третє місце, поступившись лише таким гегемонам як США та Китай.
Рівень математичних знань vs середня заробітна плата
Менш суттєву, але все таки пряму кореляційну залежність показує математична грамотність та річний обсяг заробітної плати країн світу. Мексика, Чилі, Греція та Туреччина відстають від більш багатих та математично освічених країн за обома параметрами.
Графік 3. Математична грамотність vs середньорічна зарплата
Джерело: ОЕСР
Серед найбільш результативних за рівнем математичного мислення країн виділяються два кластери: як група високодохідних країн (Швейцарія, Канада, Нідерланди, Данія, Австрія, Австралія), так і група країн із середнім, втім теж досить пристойним рівнем заробітних плат на рівні 30-50 тис дол в рік (Японія, Південна Корея, Естонія, Польща, Чехія).
Рівень математичних знань vs ВВП на душу населення
Схожа залежність прослідковується між вивченням математики та рівнем економічного розвитку країн світу, вираженим показником ВВП на душу населення. Як і в випадку з середньорічною зарплатою, у групі країн з нижчими показниками математичної грамотності фіксується “невидима стеля” на рівні ВВП не вище 20 тис дол США на душу населення.
Єдиним винятком країни, що подолала даний бар’єр, маючи при цьому <400 балів з математики по тесту PISA виявилась Саудівська Аравія. Зрозуміло, що для країн найбільших експортерів нафти, до групи яких належать також ОАЕ і Катар, вивчення математики і освіта в цілому – не основна причина їхніх багатств. Тоді як для країн, менш обділених природними ресурсами, для досягнення високих рівнів ВВП схоже повинна виконуватись необхідна умова: середній, або ж високий рівень математичних навичок.
Графік 4. Математична грамотність vs ВВП на душу населення
Водночас високі рівні математичної грамотності не гарантують повного подолання бідності, з огляду на наявність таких освічених, але в середньому не надто багатих країн як Китай, рф чи В’єтнам. З іншого боку, переважну більшість країн із рівнем математики >460 балів можна віднести до групи економічно розвинутих країн світу з високими рівнями ВВП на душу населення.
Висновки
Загалом виявлена суттєва кореляція між рівнем математичної обізнаності молоді та інтенсивністю розвитку штучного інтелекту на рівні країн світу:
Сінгапур є №1 одночасно в математичних навичках та інтенсивності розвитку AI.
Східно азійські країни – Південна Корея, Японія, Тайвань, Китай (а саме спеціальні райони Макао та Гонконг) – також входять у когорту беззаперечних лідерів з математичної грамотності і демонструють високі рівні розвитку технологій штучного інтелекту.
Якщо крім інтенсивності, врахувати фактор масштабу, то безсумнівним лідером AI є США. І хоча рівень математичних знань серед американських школярів знаходиться на середньосвітовому рівні, не слід забувати, що вища освіта та рівень доходів цієї країни слугують потужним магнітом, що притягує в економіку найкращі таланти, підготовлені системами середньої освіти інших країн.
Західноєвропейські країни після східно-азійських є другим кластером з найкращим взаємопосилюючим поєднанням математичних знань та розвитку штучного інтелекту.
Латинська Америка, Африка, та менш розвинуті країни Азії явно відстають від решти світу одночасно як з точки зору математичних знань, так і технологій штучного інтелекту.
Наявна істотна кореляція між рівнем математичних знань школярів та економічним розвитком вираженим індикаторами обсягу ВВП на душу населення чи середньої заробітної плати у розрізі країн:
Економічно розвинуті країни, що входять в OECD, зазвичай мали найкращі результати оцінювання знань математики PISA за 2022 рік.
Відносно нижчі показники економічного розвитку незважаючи на гарний рівень математичних знань спостерігається в країнах Центрально-східної Європи, які входили до Варшавського блоку.
До винятків з математичною обізнаністю вище середнього рівня та гіршими економічними показниками на душу населення належать окремі авторитарні країни зі спадком від соціалістичної системи освіти: Китай, рф та В’єтнам.
Країни, що розвиваються, і мають відносно нижчі рівні математичної грамотності демонструють низькі рівні ВВП на душу населення (за винятком експортерів нафти Аравійського півострову).
Хоча для точності аналізу слід зважати на те, що кореляція не завжди означає наявність причинно-наслідкового зв’язку, втім отримані результати та висновки цілком відповідають мейнстрімним теоріям економічного росту нобелівських лауреатів Роберта Солоу, Едмунда Фелпса, Пола Ромера та інших.
Кожен з цих науковців на базі більш ретельних досліджень свого часу зумів довести вагому роль освіти в підсиленні економічного зростання через канал продуктивності праці, а також наявність взаємо підсилюючих механізмів між розвитком освіти, інтенсивністю R&D та економічним благополуччям націй.
Як бачимо, вивчення математики дійсно може якщо і не гарантовано забезпечити технологічний прогрес та зменшення бідності, то принаймні відкрити широке вікно можливостей і шансів для досягнення країною економічного процвітання.
Додаткові матеріали
Для отримання графіків у високій якості, використаних у дослідженні, ви можете скористатися цією папкою в Google Docs.
