华东师范大学学报(教育科学版) ›› 2022, Vol. 40 ›› Issue (2): 71-89.doi: 10.16382/j.cnki.1000-5560.2022.02.006
薛海平, 师欢欢
接受日期:
2021-11-10
出版日期:
2022-02-01
发布日期:
2022-01-21
基金资助:
Haiping Xue, Huanhuan Shi
Accepted:
2021-11-10
Online:
2022-02-01
Published:
2022-01-21
摘要:
“双减”政策的有效落实需要精准识别学生选择参与课外补习的深层原因,研究我国中小学生首次参与课外补习时间能够为疏解家长和学生的课外补习需求提供实证依据。本文基于2017中国教育财政家庭调查(CIEFR-HS 2017)数据,采用生存分析的方法,对我国中小学生首次参与课外补习时间进行了刻画,探讨了家庭社会经济背景对学生首次参与课外补习时间的影响。研究发现:(1)我国中小学生大多数参加过课外补习,且许多学生在较低年级就参加了课外补习。(2)我国中小学生首次参与学科类课外补习时间明显早于兴趣类课外补习,随着年级的升高这一差异更为凸显。(3)城乡地区和不同阶层家庭的学生首次参与课外补习时间存在显著差异,但这种差异随着学段的上升而逐渐缩小。(4)家庭社会经济背景对学生首次参与课外补习时间有显著正影响,家庭社会经济背景越好的学生首次参与学科类和兴趣类课外补习时间均越早,但这种差异随着学生学段的上升而减小。“双减”政策背景下,建议政府进一步提高学校教育质量和校内课后服务品质,更好满足家长和学生对个性化教育的需求;重点照顾弱势阶层家庭,为学习成绩较差的弱势阶层学生提供校内学业辅导帮助;引导家长理性选择课外补习,客观辩证地审视课外补习对学生发展的影响。
薛海平, 师欢欢. 起跑线竞争:我国中小学生首次参与课外补习时间分析——支持“双减”政策落实的一项实证研究[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2022, 40(2): 71-89.
Haiping Xue, Huanhuan Shi. Starting Line Competition: An Analysis of the First Time for Primary and Secondary School Students to Participate in Extracurricular Tutoring—— An Empirical Study Supporting the Implementation of the “Double Reduction” Policy[J]. Journal of East China Normal University(Educational Sciences), 2022, 40(2): 71-89.
表 2
学生参加课外补习最早开始年级样本分布"
最早开始年级 | 课外补习 | 学科类补习 | 兴趣类补习 | |||||
比例(%) | 样本量 | 比例(%) | 样本量 | 比例(%) | 样本量 | |||
小一 | 17.8 | 1794 | 9.1 | 929 | 12.3 | 1250 | ||
小二 | 5.8 | 583 | 4.6 | 470 | 3.0 | 305 | ||
小三 | 8.9 | 895 | 8.7 | 891 | 3.3 | 339 | ||
小四 | 4.1 | 417 | 4.5 | 463 | 1.7 | 178 | ||
小五 | 3.2 | 318 | 3.3 | 341 | 1.0 | 106 | ||
小六 | 1.9 | 195 | 2.0 | 209 | 0.6 | 63 | ||
初一 | 4.6 | 467 | 5.2 | 529 | 0.9 | 95 | ||
初二 | 2.2 | 222 | 2.4 | 247 | 0.4 | 39 | ||
初三 | 1.5 | 148 | 1.8 | 180 | 0.3 | 26 | ||
高一 | 1.3 | 132 | 1.3 | 137 | 0.4 | 44 | ||
高二 | 0.8 | 80 | 0.8 | 77 | 0.2 | 23 | ||
高三 | 0.5 | 46 | 0.4 | 46 | 0.1 | 8 |
表 3
学生首次参与课外补习时间寿命表分析"
所在年级 | 课外补习 | 学科类课外补习 | 兴趣类课外补习 | |||||
首次参与比例 | 累积未参与比例 | 首次参与比例 | 累积未参与比例 | 首次参与比例 | 累积未参与比例 | |||
小一 | 0.18 | 0.82 | 0.09 | 0.91 | 0.12 | 0.88 | ||
小二 | 0.07 | 0.76 | 0.05 | 0.86 | 0.04 | 0.85 | ||
小三 | 0.13 | 0.66 | 0.12 | 0.76 | 0.04 | 0.81 | ||
小四 | 0.11 | 0.59 | 0.08 | 0.70 | 0.03 | 0.78 | ||
小五 | 0.07 | 0.55 | 0.07 | 0.65 | 0.02 | 0.77 | ||
小六 | 0.05 | 0.52 | 0.05 | 0.61 | 0.02 | 0.75 | ||
初一 | 0.17 | 0.43 | 0.16 | 0.51 | 0.03 | 0.73 | ||
初二 | 0.10 | 0.38 | 0.11 | 0.46 | 0.01 | 0.72 | ||
初三 | 0.10 | 0.35 | 0.11 | 0.41 | 0.01 | 0.71 | ||
高一 | 0.13 | 0.30 | 0.13 | 0.36 | 0.03 | 0.69 | ||
高二 | 0.14 | 0.26 | 0.12 | 0.31 | 0.03 | 0.67 | ||
高三 | 0.23 | 0.20 | 0.21 | 0.25 | 0.03 | 0.66 |
表 4
城市和农村地区学生首次参与课外补习时间寿命表对比"
所在年级 | 首次参与比例 | 未参与比例 | 累积未参与比例 | |||||
农村学生 | 城市学生 | 农村学生 | 城市学生 | 农村学生 | 城市学生 | |||
小一 | 0.06 | 0.23 | 0.94 | 0.77 | 0.94 | 0.77 | ||
小二 | 0.04 | 0.09 | 0.90 | 0.91 | 0.90 | 0.70 | ||
小三 | 0.06 | 0.17 | 0.85 | 0.83 | 0.85 | 0.59 | ||
小四 | 0.08 | 0.12 | 0.77 | 0.88 | 0.77 | 0.51 | ||
小五 | 0.04 | 0.09 | 0.74 | 0.91 | 0.74 | 0.47 | ||
小六 | 0.05 | 0.06 | 0.71 | 0.94 | 0.71 | 0.44 | ||
初一 | 0.11 | 0.20 | 0.63 | 0.80 | 0.63 | 0.35 | ||
初二 | 0.08 | 0.12 | 0.58 | 0.88 | 0.58 | 0.31 | ||
初三 | 0.09 | 0.11 | 0.53 | 0.89 | 0.53 | 0.28 | ||
高一 | 0.14 | 0.13 | 0.45 | 0.87 | 0.45 | 0.24 | ||
高二 | 0.14 | 0.14 | 0.39 | 0.86 | 0.39 | 0.21 | ||
高三 | 0.14 | 0.27 | 0.34 | 0.73 | 0.34 | 0.15 |
表 5
城市和农村地区学生首次参与课外补习时间生存函数差异检验"
补习类型 | 检验方法 | 卡方 | 自由度 | 显著性 |
课外补习 | Log Rank (Mantel-Cox) | 615.054 | 1 | p |
Breslow (Generalized Wilcoxon) | 700.475 | 1 | p | |
Tarone-Ware | 692.876 | 1 | p | |
学科类课外补习 | Log Rank (Mantel-Cox) | 334.388 | 1 | p |
Breslow (Generalized Wilcoxon) | 329.791 | 1 | p | |
Tarone-Ware | 349.957 | 1 | p | |
兴趣类课外补习 | Log Rank (Mantel-Cox) | 611.102 | 1 | p |
Breslow (Generalized Wilcoxon) | 642.426 | 1 | p | |
Tarone-Ware | 641.732 | 1 | p |
表 6
不同阶层学生首次参与课外补习时间寿命表对比"
所在年级 | 首次参与比例 | 未参与比例 | 累积未参与比例 | ||||||||
下层 | 中层 | 上层 | 下层 | 中层 | 上层 | 下层 | 中层 | 上层 | |||
小一 | 0.12 | 0.24 | 0.26 | 0.88 | 0.76 | 0.74 | 0.88 | 0.76 | 0.74 | ||
小二 | 0.06 | 0.08 | 0.10 | 0.94 | 0.92 | 0.90 | 0.83 | 0.70 | 0.67 | ||
小三 | 0.10 | 0.16 | 0.17 | 0.90 | 0.84 | 0.83 | 0.75 | 0.58 | 0.56 | ||
小四 | 0.09 | 0.14 | 0.12 | 0.91 | 0.86 | 0.88 | 0.68 | 0.50 | 0.49 | ||
小五 | 0.06 | 0.07 | 0.10 | 0.94 | 0.93 | 0.90 | 0.64 | 0.46 | 0.44 | ||
小六 | 0.05 | 0.07 | 0.06 | 0.95 | 0.93 | 0.94 | 0.61 | 0.43 | 0.41 | ||
初一 | 0.14 | 0.20 | 0.22 | 0.86 | 0.80 | 0.78 | 0.52 | 0.35 | 0.32 | ||
初二 | 0.10 | 0.11 | 0.11 | 0.90 | 0.89 | 0.89 | 0.47 | 0.31 | 0.29 | ||
初三 | 0.06 | 0.17 | 0.13 | 0.94 | 0.83 | 0.87 | 0.44 | 0.25 | 0.25 | ||
高一 | 0.12 | 0.14 | 0.15 | 0.88 | 0.86 | 0.85 | 0.38 | 0.22 | 0.21 | ||
高二 | 0.13 | 0.14 | 0.15 | 0.87 | 0.86 | 0.85 | 0.33 | 0.19 | 0.18 | ||
高三 | 0.23 | 0.20 | 0.25 | 0.77 | 0.80 | 0.75 | 0.26 | 0.15 | 0.13 |
表 7
不同阶层学生首次参与课外补习时间生存函数差异检验"
补习类型 | 检验方法 | 卡方 | 自由度 | 显著性 |
课外补习 | Log Rank (Mantel-Cox) | 436.040 | 2 | p |
Breslow (Generalized Wilcoxon) | 473.100 | 2 | p | |
Tarone-Ware | 473.864 | 2 | p | |
学科类课外补习 | Log Rank (Mantel-Cox) | 183.69 | 2 | p |
Breslow (Generalized Wilcoxon) | 146.546 | 2 | p | |
Tarone-Ware | 168.92 | 2 | p | |
兴趣类课外补习 | Log Rank (Mantel-Cox) | 586.361 | 2 | p |
Breslow (Generalized Wilcoxon) | 610.595 | 2 | p | |
Tarone-Ware | 613.415 | 2 |
表 8
学生首次参与课外补习时间的分割总体生存分析参数结果"
自变量 | 回归系数 | 标准误 | 风险比率 |
城市 (以农村为参照) | 0.441*** | 0.057 | 1.554 |
男生(以女生为参照) | 1.101*** | 0.057 | 3.007 |
父母职业为中层 (以下层为参照) | 1.807*** | 0.080 | 6.092 |
父母职业为上层 | 1.795*** | 0.075 | 6.019 |
父母受教育年限 | 0.075*** | 0.007 | 1.078 |
家庭经济中等 (以困难为参照) | 0.193*** | 0.064 | 1.213 |
家庭经济富裕 | 0.462*** | 0.073 | 1.587 |
东北部 (以东部为参照) | 1.471*** | 0.098 | 4.354 |
中部 | 1.208*** | 0.077 | 3.347 |
西部 | 0.888** | 0.075 | 2.430 |
男生×生存时间 | ?0.350*** | 0.013 | 0.705 |
父母职业为中层×生存时间 | ?0.488*** | 0.018 | 0.614 |
父母职业为上层×生存时间 | ?0.469*** | 0.019 | 0.626 |
东北部×生存时间 | ?0.344*** | 0.026 | 0.709 |
中部×生存时间 | ?0.330*** | 0.019 | 0.719 |
西部×生存时间 | ?0.285*** | 0.017 | 0.752 |
logt | 1.483*** | 0.045 | 4.406 |
_cons | ?4.595*** | 0.111 | 0.010 |
cure_p _cons | ?2.808*** | 0.111 | 0.060 |
Pr(never fail) (“长期存活者”概率) | 0.057 | ||
Likelihood | ?8184.309 | ||
LR chi2 | 6475.33 | ||
显著性 | p<0.001 |
表 9
学生首次参与学科类和兴趣类课外补习时间的分割总体生存分析参数结果"
自变量 | 学科类课外补习 | 兴趣类课外补习 | |||||
回归系数 | 标准误 | 风险比率 | 回归系数 | 标准误 | 风险比率 | ||
城市 (以农村为参照) | 0.345*** | 0.061 | 1.412 | 0.667*** | 0.089 | 1.948 | |
男生 (以女生为参照) | 1.679*** | 0.072 | 5.360 | 0.573*** | 0.073 | 1.774 | |
父母职业为中层 (以下层为参照) | 1.668*** | 0.093 | 5.302 | 2.187*** | 0.104 | 8.908 | |
父母职业为上层 | 1.529*** | 0.087 | 4.614 | 2.199*** | 0.100 | 9.016 | |
父母受教育年限 | 0.042*** | 0.008 | 1.043 | 0.131*** | 0.010 | 1.140 | |
家庭经济中等 (以困难为参照) | 0.151** | 0.068 | 1.163 | 0.277*** | 0.101 | 1.319 | |
家庭经济富裕 | 0.379*** | 0.079 | 1.461 | 0.636*** | 0.108 | 1.889 | |
东北部(以东部为参照) | 2.151*** | 0.111 | 8.593 | 1.316*** | 0.146 | 3.728 | |
中部 | 1.453*** | 0.093 | 4.276 | 1.071*** | 0.100 | 2.918 | |
西部 | 1.028*** | 0.055 | 2.795 | 0.925*** | 0.097 | 2.522 | |
男生×生存时间 | ?0.414*** | 0.015 | 0.661 | ?0.276*** | 0.019 | 0.759 | |
父母职业为中层×生存时间 | ?0.388*** | 0.020 | 0.678 | ?0.575*** | 0.029 | 0.563 | |
父母职业为上层×生存时间 | ?0.374*** | 0.018 | 0.688 | ?0.596*** | 0.026 | 0.551 | |
东北部×生存时间 | ?0.423*** | 0.026 | 0.655 | ?0.451*** | 0.048 | 0.637 | |
中部×生存时间 | ?0.340*** | 0.021 | 0.712 | ?0.324*** | 0.030 | 0.723 | |
西部×生存时间 | ?0.281*** | 0.019 | 0.755 | ?0.312*** | 0.027 | 0.732 | |
logt | 2.037*** | 0.053 | 7.668 | 0.765*** | 0.056 | 2.149 | |
_cons | ?5.331*** | 0.125 | 0.005 | ?5.627*** | 0.162 | 0.004 | |
cure_p _cons | ?2.112*** | 0.125 | 0.121 | ?3.515*** | 0.526 | 0.030 | |
Pr(never fail) (“长期存活者”概率) | 0.108 | 0.029 | |||||
Likelihood | ?7926.913 | ?4670.978 | |||||
LR chi2 | 4799.64 | 6062.88 | |||||
显著性 | p<0.001 | p<0.001 |
表 11
基于Logistic连接函数的学生首次参与学科类和兴趣类课外补习分析结果"
因变量:学科类课外补习 | 因变量:兴趣类课外补习 | |||||
自变量 | 回归系数 | 标准误 | 风险比率 | 回归系数 | 标准误 | 风险比率 |
父母职业为中层(以下层为参照) | 0.184*** | 0.067 | 1.202 | 0.327*** | 0.126 | 1.387 |
父母职业为上层 | 0.084 | 0.066 | 1.087 | 0.376*** | 0.121 | 1.457 |
父母受教育年限 | 0.050*** | 0.010 | 1.051 | 0.150*** | 0.017 | 1.161 |
家庭经济中等(以困难为参照) | 0.113** | 0.079 | 1.119 | 0.403** | 0.172 | 1.497 |
家庭经济富裕 | 0.376*** | 0.094 | 1.457 | 1.014*** | 0.187 | 2.755 |
其他变量 | 控制 | 控制 | ||||
“长期存活者”概率 | 0.170 | 0.083 | ||||
截距 | ?4.493*** | 0.138 | 0.011 | ?6.112*** | 0.267 | 0.002 |
1 |
陈全功. (2009). 课外补习、贫富差距的映像与代际变化. 西北人口, (5), 89- 92+96.
doi: 10.3969/j.issn.1007-0672.2009.05.024 |
2 |
陈全功, 程蹊, 李忠斌. (2011). 我国城乡补习教育发展及其经济成本的调查研究. 教育与经济, (2), 32- 36.
doi: 10.3969/j.issn.1003-4870.2011.02.007 |
3 | 丁小浩, 李莹. (2006). 待业时间与受教育程度的生存分析. 教育发展研究, (9A), 18- 23. |
4 | 胡咏梅, 范文凤, 丁维莉. (2015). 影子教育是否扩大教育结果的不均等——基于PISA 2012 上海数据的经验研究. 北京大学教育评论, (7), 29- 46+188. |
5 | 教育部办公厅. (2021−07−29). 教育部办公厅关于进一步明确义务教育阶段校外培训学科类和非学科类范围的通知. 取自: http://www.moe.gov.cn/srcsite/A29/202107/t20210730_547807.html. |
6 | 教育部办公厅. (2021−09−03). 教育部办公厅关于坚决查处变相违规开展学科类校外培训问题的通知. 取自: http://www.moe.gov.cn/srcsite/A29/202109/t20210908_560508.html. |
7 | 李佳丽. (2019). “替代”还是“补充”: 从影子教育发展审视学校教育质量——基于 PISA 2015中国四省市数据的分析. 北京社会科学, (5), 57- 68. |
8 |
李莹, 王晓鸣. (2009). 远程开放教育学习者辍学的时间规律及其影响因素分析. 中国电化教育, (3), 33- 36.
doi: 10.3969/j.issn.1006-9860.2009.03.009 |
9 | 吕国光, 刘伟民. (2012). 云南民族地区社会分层与义务教育机会获得研究——基于测量工具的视角. 宁波大学学报(教育科学版), (7), 19- 25. |
10 | “全国教育满意度测评研究”课题组. (2016). 基础教育满意度实证研究. 教育研究, (6), 31- 42. |
11 | 唐俊超. (2015). 输在起跑线——再议中国社会的教育不平等(1978—2008). 社会学研究, (3), 123- 145+244. |
12 | 巫锡炜. (2010). 初婚初育史对育龄妇女二孩生育间隔的影响. 中国人口社会科学, (1), 36- 45+111. |
13 | 薛海平, 左舒艺. (2021). 我国基础教育学生参加课外补习的现状与变化趋势. 教育科学研究, (1), 16- 25+36. |
14 | 薛海平, 丁小浩. (2009). 中国城镇学生教育补习研究. 教育研究, (1), 39- 46. |
15 | 薛海平, 宋海生. (2018). 课外补习时间对中学生成绩影响的实证研究——基于PISA 2012上海的数据. 教育科学研究, (4), 55- 60. |
16 | 薛海平. (2015). 从学校教育到影子教育: 教育竞争与社会再生产. 北京大学教育评论, (7), 47- 69+188–189. |
[17] | 约翰•罗尔斯. (2016). 正义论. 北京: 中国社会科学出版社. |
18 | 张羽, 刘娟娟, 李曼丽. (2015). 北京市小学生进入家教市场的早晚及其影响因素分析. 教育发展研究, (4), 31- 37. |
19 | 张羽, 陈东, 刘娟娟. (2015). 小学课外补习对初中学业成绩的影响. 教育发展研究, (2), 18- 25. |
20 | 张薇, 马克·贝磊. (2017). 影子教育的影响因素及其政策意义. 教育科学研究, 2 (6), 56- 62. |
21 | 中共中央办公厅, 国务院办公厅. (2021−07−24). 中共中央办公厅 国务院办公厅印发《关于进一步减轻义务教育阶段学生作业负担和校外培训负担的意见. 取自: http://www.moe.gov.cn/jyb_xxgk/moe_1777/moe_1778/202107/t20210724_546576.html. |
22 | 中国新闻网. (2018−07−25). 中国发布首份国家义务教育质量监测报告: 课外辅导多、学习压力大. 取自: https://baijiahao.baidu.com/s?id=1606928119268476868&wfr=spider&for=pc. |
23 | 钟森. (2012−05−10). 扭曲的小学生补习班. 中国教育报. |
24 | Allison, P. D. (1984). Event history analysis: Regression for longitudinal event data. New York: Sage Publications. |
25 | Bray, M. (1999). The Shadow education system: Private tutoring and its implications for planners. Paris: International Institute for Education Planning. |
26 | Bray, M. , & Kwok, P. (2003). Demand for private supplementary tutoring: Conceptual considerations and socio-economic patterns in Hong Kong . Economics of Education Review, 22(6), 611—620. |
27 | Bray, M. (2013). Benefits and tensions of shadow education: Comparative perspectives on the roles and impact of private supplementary tutoring in the lives of Hong Kong students. Journal of International and Comparative Education, 2(1), 18—30. |
[28] | Burke, A. , Trish, M. , & Singh, M. (2016). Indiana emergent bilingual student time to reclassification: A survival analysis. American Educational Research Journal, 53(5), 1310—1342. |
[29] | Buchmann, C. (2002). Getting ahead in Kenya: Social capital, shadow education, and achievement. Bingley: Emerald Group Publishing Limited. |
[30] | Carmen, A. (2013). Parental background and university dropout in Italy. Higher Education, 65(4), 437—456. |
[31] | Finch, H. , Lapsley, D. K, & Baker, B. M. (2009). A survival analysis of student mobility and retention in Indiana charter schools. Education Policy Analysis Archives, 17(18), 1—18. |
[32] | Fuller, B. , Singer, J. D, & Keiley, M. (1995). Why do daughters leave school in Southern Africa? Family economy and mothers' commitments. Social Forces, 74(2), 657—681. |
33 | Hille, A. , Spiess, C. K. , & Staneva, M. (2016). Private Tutoring. Berlin: Deutches Institut for Wirtschaftsforschung. |
34 | Hess, W. , & Persson, M. (2010). The duration of trade revisited: Continuous-time vs. discrete-time hazards. Working Paper Series, 52(1), 154—62. |
35 | Jeffery, H. M, & Tsuyoshi, F. (2019). Shadow education and inequality in lower secondary schooling in Cambodia: Understanding the dynamics of private tutoring participation and provision. Comparative Education Review, 63(4), 98—120. |
36 | Jelani, J. , & Tan, A. K. (2012). Determinants of participation and expenditure patterns of private tuition received by primary school students in Penang, Malaysia: An exploratory study. Asia Pacific Journal of Education, 32(1), 35—51. |
37 | Kim, S. , & Lee, J. H. (2010). Private tutoring and demand for education in South Korea. Economic Development and Cultural Change, 58(2), 259—296. |
[38] | Kim, J. H. , & Park, D. (2010). The determinants of demand for private tutoring in South Korea. Asia Pacific Education Review, 11(3), 411—421. |
39 | Liu, J. , & Bray, M. (2017). Determinants of demand for private supplementary tutoring in China: Findings from a national survey. Education Economics, (25), 205—218. |
40 | Loyalka, P. , & Zakharov, A. (2016). Does shadow education help students prepare for college? Evidence from Russia. International Journal of Educational Development, 49, 22—30. |
41 | Marshall, A. H. , Zenga, M. , & Kalamatianou, A. (2020). Academic students’ progress indicators and gender gaps based on survival analysis and data mining frameworks. Social Indicators Research, (3), 1097—1128. |
42 | Margolis, R. (2013). Educational differences in healthy behavior changes and adherence among middle-aged Americans. Journal of Health and Social Behavior, 54(3), 353—368. |
43 | Maller, R. A. , & Xian, Z. (1996). Survival analysis with long-term survivors. New York: John Wiley & Sons. |
44 | Runte-Geidel, A. , & Marzo, P. F. (2015). Shadow education in Spain: Examining social inequalities through the analysis of PISA results. European Education, 47(2), 117—136. |
45 | Steve, R. E. (2014). German and Japanese education in the shadow——Do out-of-school lessons really contribute to class reproduction?. The IAFOR Journal of Education, 2 (2), 17- 53. |
46 | Tansel, A. , & Bircan, F. (2006). Demand for education in Turkey: A tobit analysis of private tutoring expenditures. Economics of Education Review, 25(3), 303—313. |
47 | Theune, K. (2015). The working status of students and time to degree at German universities. Higher Education, 70(4), 725—752. |
48 |
Van, K. H, O’Donnell, O, &Van, D. E. (2011). Long run returns to education: Does schooling lead to an extended old age?. Journal of Human Resources, 46 (4), 695- 721.
doi: 10.1353/jhr.2011.0006 |
49 | Weybright, E. H. , Caldwell, L. L. , & Xie, H. et al. (2017). Predicting secondary school dropout among South African adolescents: A survival analysis approach. South African Journal of Education, 37(2), 1—11. |
50 | Zhang, W. (2013). Private supplementary tutoring received by grade 9 students in Chongqing, China: Determinants of demand, and policy implications. The University of Hong Kong. |
51 | Zhan, S. , Bray, M. , & Wang, D. (2013). The effectiveness of private tutoring: students’ perceptions in comparison with mainstream schooling in Hong Kong. Asia Pacific Education Review, 14(4), 495—509. |
[1] | 薛海平, 赵阳. 高中生参加课外补习有助于考大学吗?[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2020, 38(5): 93-102. |
[2] | 张薇, [英]马克·贝磊(Mark Bray). 影子教育比较研究的历史回顾与未来展望[J]. 华东师范大学学报(教育科学版), 2020, 38(11): 21-38. |
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