論文の概要: Contextual Stochastic Optimization for School Desegregation Policymaking
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12572v3
- Date: Wed, 18 Dec 2024 11:34:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-19 16:46:35.221892
- Title: Contextual Stochastic Optimization for School Desegregation Policymaking
- Title（参考訳）: 学校分離政策作成のための文脈確率最適化
- Authors: Hongzhao Guan, Nabeel Gillani, Tyler Simko, Jasmine Mangat, Pascal Van Hentenryck,
- Abstract要約: 本稿では,共同再限定・選択モデリングフレームワークを開発する。
小学校境界線の再描画が社会経済的分離のレベルに現実的にどう影響するかを推定する。
この研究は、RWCがかなりの量の分離を減少させる可能性のある境界変化をもたらすことを発見した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.670408636443831
- License:
- Abstract: Most US school districts draw geographic "attendance zones" to assign children to schools based on their home address, a process that can replicate existing neighborhood racial/ethnic and socioeconomic status (SES) segregation in schools. Redrawing boundaries can reduce segregation, but estimating expected rezoning impacts is often challenging because families can opt-out of their assigned schools. This paper seeks to alleviate this societal problem by developing a joint redistricting and choice modeling framework, called Redistricting with Choices (RWC). The RWC framework is applied to a large US public school district to estimate how redrawing elementary school boundaries might realistically impact levels of socioeconomic segregation. The main methodological contribution of RWC is a contextual stochastic optimization model that aims to minimize district-wide segregation by integrating rezoning constraints with a machine learning-based school choice model. The study finds that RWC yields boundary changes that might reduce segregation by a substantial amount (23%) -- but doing so might require the re-assignment of a large number of students, likely to mitigate re-segregation that choice patterns could exacerbate. The results also reveal that predicting school choice is a challenging machine learning problem. Overall, this study offers a novel practical framework that both academics and policymakers might use to foster more diverse and integrated schools.
- Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国内のほとんどの教育学区は、学校における既存の人種・民族・社会経済的地位(SES)の分離を再現するプロセスである、その住所に基づいて、子供たちを学校に割り当てるために地理的な「参加ゾーン」を描いている。
再描画境界は分離を減らすことができるが、家族が割り当てられた学校をオプトアウトできるため、期待される再分割の影響を見積もることはしばしば困難である。
本稿では, この社会的問題を緩和するために, RWC (Redistricting with Choices) と呼ばれる, 共同再限定・選択モデリングフレームワークを開発する。
RWCフレームワークは、小学境界の再描画が社会経済的分離のレベルに現実的にどう影響するかを推定するために、米国の大きな公立教育学区に適用される。
RWCの主な方法論的貢献は、地域全体の分離を最小限に抑えることを目的とした文脈確率最適化モデルである。
研究によると、RWCは分離をかなり減らすような境界変更(23%)をもたらすが、それを行うには大勢の学生を再割り当てする必要がある可能性があり、選択パターンが悪化する可能性があるという再分離を緩和する可能性がある。
結果は、学校の選択を予測することは、難しい機械学習の問題であることも明らかにした。
全体として、この研究は、学者と政策立案者の両方が、より多様で統合された学校を育むために使用できる、新しい実践的枠組みを提供する。
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