Discovery program (DISC) is a policy used by the New York City Department of Education (NYC DOE) to increase the number of admissions of students from low socio-economic background to specialized high schools. This policy has been instrumental in increasing the number of disadvantaged students attending these schools. However, assuming that students care more about the school they are assigned to rather than the type of seat they occupy (\emph{school-over-seat hypothesis}), our empirical analysis using data from 12 recent academic years shows that DISC creates about 950 in-group blocking pairs each year amongst disadvantaged students, impacting about 650 disadvantaged students every year. Moreover, we find that this program does not respect improvements, thus unintentionally creating an incentive to under-perform. These experimental results are confirmed by our theoretical analysis. In order to alleviate the concerns caused by DISC, we explore two alternative policies: the minority reserve (MR) and the joint-seat allocation (JSA) mechanisms. As our main theoretical contribution, we introduce a feature of markets, that we term high competitiveness, and we show that under this condition, JSA dominates MR for all disadvantaged students. We give sufficient conditions under which high competitiveness is verified. Data from NYC DOE satisfies the high competitiveness condition, and for this dataset our empirical results corroborate our theoretical predictions, showing the superiority of JSA. Given that JSA can be implemented by a simple modification of the classical deferred acceptance algorithm with responsive preference lists, we believe that, when the school-over-seat hypothesis holds, the discovery program can be changed for the better by implementing the JSA mechanism, leading in particular to aligned incentives for the top-performing disadvantaged students.


翻译:发现计划(DISC)是纽约市教育局(NYC DOE)为增加弱势社会经济背景学生进入特殊高中录取人数而实施的一项政策。该政策在提高这些学校中弱势学生入学比例方面发挥了重要作用。然而,基于学生更在意被分配到哪所学校而非所获座位类型的假设("学校重于座位假说"),我们利用近12个学年的数据进行的实证分析表明:DISC每年在弱势学生群体中产生约950个组内阻塞配对,影响约650名弱势学生。此外,我们发现该政策不满足"改善尊重"性质,从而意外地制造了成绩下滑的激励。这些实验结论得到了理论分析的印证。为缓解DISC引发的顾虑,我们探索了两种替代政策:少数族裔预留(MR)与联合席位分配(JSA)机制。作为主要理论贡献,我们引入了市场特征——"高度竞争性",并证明在此条件下,JSA对所有弱势学生均占优于MR。我们给出了验证高度竞争性的充分条件。NYC DOE数据满足高度竞争性条件,针对该数据集的实证结果佐证了理论预测,显示JSA的优越性。鉴于JSA可通过简单修改具有响应偏好列表的经典延迟接受算法实现,我们认为在学校重于座位假说成立时,通过实施JSA机制可改进发现计划,特别是能为顶尖弱势学生群体创造激励相容条件。

0
下载
关闭预览

相关内容

JSA:Journal of Systems Architecture: Embedded Software Design Explanation:系统架构期刊:嵌入式软件设计。 Publisher:Elsevier。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/jsa/
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
12+阅读 · 2022年11月21日
Arxiv
37+阅读 · 2021年9月28日
Arxiv
30+阅读 · 2021年8月18日
VIP会员
最新内容
《决策模型比较研究》
专知会员服务
0+阅读 · 4分钟前
《美军水下战与海床战概述及本地实施》
专知会员服务
0+阅读 · 50分钟前
面向未来冲突推进陆军情报体制改革
专知会员服务
0+阅读 · 今天4:12
乌克兰纵深打击如何重塑俄罗斯的战略选择
专知会员服务
2+阅读 · 7月24日
俄乌战争中关于中程打击无人机部署的经验启示
《基于强化学习的自动化红队测试》
专知会员服务
4+阅读 · 7月23日
相关VIP内容
不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
专知会员服务
162+阅读 · 2020年1月16日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
106+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员