Strategic districting for the mitigation of educational segregation : a pilot model for school district optimization in Helsinki

Helsingin kaupunkirakenne on eriytynyt viimeisten vuosikymmenien aikana merkittävästi sosiaalisilla mittareilla tarkasteltuna. Kehitys on heijastunut kouluihin oppilaspohjien ja oppimistuloksien erojen kasvuna, minkä lisäksi Helsingissä on löydetty viitteitä myös itsenäisistä kouluvaikutuksista. Koulujen eriytymiskehityksen pelätään mainevaikutuksen kautta kiihdyttävän alueellista segregaatiota ja siten oppilaspohjien eriytymistä entisestään. Oppilaspohjien eroihin on kuitenkin mahdollista vaikuttaa määrittämällä oppilasalueet uudelleen tavalla, joka minimoi oppilasalueiden välisiä sosiaalisia eroja mahdollisimman tehokkaasti. Tätä varten tarvitaan uudenlaisia, koneoppimiseen perustuvia optimointityökaluja. Tämän opinnäytetyön päätavoitteena on tutkia mahdollisuutta optimoida Helsingin oppilasalueita väestöpohjiltaan sisäisesti heterogeenisemmiksi ja keskenään homogeenisemmiksi. Tavoitetta varten olen kehittänyt työssäni automatisoidun optimointimallin, joka minimoi sosiaalisten muuttujien varianssia oppilasalueiden välillä oppilasalueiden muotoa varioimalla. Mallin pilottisovelluksessa optimoin Helsingin oppilaaksiottoalueita tasaisemmiksi käyttäen optimoitavana muuttujana vieraskielisen väestön osuutta. Olemassa olevaa kouluverkostoa eli koulujen sijaintia, oppilasalueiden maantieteellistä yhtenäisyyttä, enimmäisoppilasmääriä koulukohtaisella marginaalilla sekä koulukohtaista koulumatkan enimmäispituutta on käytetty mallissa alueiden muodostamista rajoittavina tekijöinä. Tutkimukseni keskeinen löydös on, että oppilasaluerajoja siirtelemällä oppilasalueiden sosiaalisen pohjan eroihin voidaan vaikuttaa Helsingissä merkittävästi. Malli vaatii kuitenkin vielä perusteellista jatkokehittämistä soveltuakseen aluejakojen käytännön suunnitteluun, ja tässä vaiheessa sen merkittävimmät kehityskohteet liittyvät optimoitujen alueiden muotoon, mallin laskennalliseen vaativuuteen ja koulumatkojen turvallisuutta mittaavan optimointiparametrin puuttumiseen.The social urban structure of Helsinki has experienced a significant rise in spatial differences during the last two decades. This development has reflected on schools as rising differences between schools’ student compositions and learning outcomes. Additionally, signs of independent school effects have been observed in several studies. The differentiation of student compositions is feared to exacerbate residential segregation and differentiate schools’ operating environments further. It is possible, however, to intervene this development by drawing the school attendance districts such that the social differences between schools’ student compositions are effectively minimized. For this purpose, new machine learning based optimization tools are needed. The main objective of this master’s thesis study is to examine the possibility to optimize Helsinki’s school districts toward more internally heterogeneous and externally homogeneous social compositions. For this purpose, I have developed an optimization model that minimizes the variance of social variables between school districts by iteratively redrawing the districts’ borders. In a pilot application of the model I optimize the school districts of Helsinki by using the share of population with immigrant background as the optimization variable, while existing school infrastructure (the school locations and student capacities), spatial contiguity of the districts, and school-specific maximum travel distances are used as constraints restricting the shapes that the districts can take. The core finding of this study is that in Helsinki, the social compositions of school districts can be significantly evened out by redrawing the school district borders. However, for the model to be suitable for district planning in practice it needs further development. At this stage, the main limitations of the model are related to the shapes of the optimized districts, the model’s time complexity and the lack of a constraint or optimization parameter that accounts for the safety of children’s school trips