孟加拉国Хаор地区的教育：一项关于学业表现、出勤率以及学校干预措施的混合方法研究

《PLOS One》：Education in Haor areas of Bangladesh: A mixed-methods study on academic performance, school attendance, and school intervention

　　**摘要**
本研究采用顺序解释性设计，探讨了影响孟加拉国Tanguar Haor地区中等教育的影响因素。通过结构化问卷调查从10所随机选定的中学的189名学生中收集了定量数据，并通过半结构化访谈与20名教师和监护人获取了定性见解（访谈指南提供了指导）。定量数据采用了描述性和推断性分析方法（包括卡方检验和逻辑回归），而定性数据则采用了主题分析法。数据分析结果显示，学业成绩受到教师人数、欺凌行为、同伴支持、年级水平、家庭收入、教师行为、学习难度、婚姻状况以及智能手机使用情况的显著影响；出勤率与父母教育水平、学校距离和同伴影响相关，而旷课率则受类似学业、社会和家庭因素的影响。逻辑回归分析表明，来自高收入家庭的学生更有可能取得优异的学业成绩（B = 2.129，p < .001，OR = 8.65，95% CI [3.15, 23.72]），同伴支持对学业表现有积极影响（B = 1.359，p = .006，OR = 4.02，95% CI [1.42, 10.63]）。父母教育水平对出勤率有正向预测作用（B = 0.910，p = .009，OR = 2.48，95% CI [1.25, 4.93]），而较远的学校距离、有限的同伴帮助则对出勤率有负面影响（B = –0.819，p = .013，OR = 0.44，95% CI [0.23, 0.84]）。长期旷课率随着欺凌行为的增加而上升（B = 1.361，p < .001，OR = 3.90，95% CI [1.90, 7.99]）以及惩罚性教师行为的存在（B = 1.146，p = .009，OR = 3.15，95% CI [1.33, 7.43]），而家务劳动负担减轻、家庭收入提高以及同伴影响减弱则有助于降低旷课率（B = –1.082，p = .022，OR = 0.34，95% CI [0.14, 0.85]；B = –0.920，p = .013，OR = 0.40，95% CI [0.19, 0.82]）。定性研究结果进一步证实了这些发现，指出了社会经济和社区层面的障碍。尽管实施了学校干预措施，但Haor地区的教育挑战依然存在。最后，研究建议针对具体情境采取干预措施，以改善这一生态脆弱地区的教育成果。

**引言**
孟加拉国的正规教育体系包括五个阶段：学前教育、初等教育、中等教育、高级中等教育和高等教育。初等教育（1-5年级）由基础和大众教育部（MoPME）负责，而中等和高级中等教育（6-12年级）则由教育部通过中等和高级教育司（DSHE）监管[1]。过去几十年间，该国在扩大受教育机会方面取得了显著进展。然而，诸如出勤不规律和学生旷课等持续存在的挑战仍然限制了教育成果。在教育研究中，学校出勤问题和旷课问题通常被视为相互关联的现象。例如，Kearney等人[2]将“学校出勤问题和旷课”视为学校参与困难这一更广泛框架下的紧密相关概念。在此背景下，学业成绩一般指学生实现教育目标的程度[3]。出勤困难和学业成绩不佳在农村和偏远学校尤为普遍，这些地方存在结构性劣势，如合格教师短缺、教学材料陈旧以及课外活动机会有限，这些都影响了学生的学习体验和参与度[4]。在许多农村社区，儿童还需承担家务或赚取收入的工作，尤其是在农业高峰期，这常常降低了他们的出勤率和学习参与度[5]。性别差异也影响了教育参与度，女孩可能面临早婚、家务责任和行动自由受限等问题，阻碍了她们继续接受教育[6]。此外，公共教育投资不足进一步加剧了这些障碍，限制了贫困地区学校的资源供应[7]。广泛的社会经济和环境条件也影响了教育成果和参与度。贫困、童工、父母文盲以及早婚等问题与环境挑战（如季节性洪水、交通不便和学校基础设施不足）相互作用，共同阻碍了边缘化人群的持续入学和学业成就[8]。尽管政策上禁止体罚，但某些学校仍存在体罚现象，这与出勤率低、学业成绩差、辍学风险增加和学生心理压力增大有关[9]。为应对这些挑战，已经实施了各种学校层面的干预措施，包括教师培训计划、改善学校氛围和社区支持机制。然而，关于这些措施在提高出勤率和学习成果方面的有效性，实证证据仍然有限[10]。关于孟加拉国农村教育的研究主要集中在广泛systemic挑战上[11]，而对于Haor地区学生面临的独特障碍关注较少。Haor地区的条件往往加剧了教育不平等。尽管有一些研究考察了特定行政区域内的政府中等教育质量[12]，但针对这些易洪泛地区的学生教育经验的实证研究极为缺乏。先前的研究指出，环境干扰是影响学校出勤和学习的重要因素[13]。然而，很少有研究系统性地探讨了情境挑战如何与社会和制度因素相互作用，从而影响学生的学业表现和出勤模式。此外，虽然近期研究考察了疫情对边缘化湿地社区教育的影响[14]，但忽略了影响Haor地区学生学习和出勤的复杂局部现实。为填补这一空白，本研究采用了混合方法设计，结合了来自中学生的定量数据和学校管理人员、教师及家长的定性数据，旨在全面了解影响Haor地区学生学业成绩、出勤率和旷课率的因素。预期研究结果能为制定政策和干预措施提供基于当地实际情况的见解，从而促进教育的公平获取，助力实现联合国可持续发展目标4（确保所有人都能获得包容和公平的优质教育）[15]。

**Haor社区概况**
孟加拉国东北部的Haor地区是该国社会经济和生态环境最脆弱的地区之一。这一湿地生态系统以广阔的季节性水体和每年数月被淹没的低洼地为特征。季风季节的频繁洪水经常淹没村庄，破坏交通网络和当地基础设施，限制了基本服务的获取[16]。这些环境条件给社会经济稳定带来了重大障碍，直接影响了教育机会和连续性。社会经济脆弱性进一步加剧了这些挑战。一项涵盖Haor地区2,340户家庭的调查显示，约25%的家庭生活在贫困线以下，另有55%的家庭处于贫困线上游[17]。许多弱势社区的卫生设施、安全饮用水和电力供应十分有限，进一步加剧了结构性不平等。这些条件影响了家庭的优先事项，尤其是在生计依赖季节性农业或渔业活动的家庭中[16]。Haor地区的教育基础设施和资源也面临严重限制。村庄与学校之间的距离遥远、交通设施不足、教师培训不足以及师生比例过高，常常降低了农村学校的教育质量。教室拥挤，学习材料有限，进一步影响了教学和学习条件[11,12]。这些挑战体现在地区教育指标上：识字率约为38%，净入学率约为82%，小学辍学率高达44%，超过了全国平均水平的40%。出勤率也较低，小学阶段约为74%，中学阶段仅为37%，仅有约60%的学生能够顺利完成从小学到初中的过渡[1]。环境干扰和社会经济限制共同影响了学生的教育参与度和学业表现。洪水经常中断学校运营并破坏交通路线，使得定期出勤变得困难。季风季节期间，许多学生需要乘船上学，这增加了安全风险和家庭的经济负担[14]。农业和渔业的季节性劳动需求进一步减少了学生的上学时间，而童工和家务责任则导致了出勤不规律和学习参与度降低[5]。这些环境和经济社会挑战使得该地区成为研究这些情境因素如何影响教育成果的重要对象。

**研究目的**
本研究的主要目的是探索导致教育成果不佳的原因，并提出可能的解决措施，以改善孟加拉国Haor地区的中等教育情况。具体目标包括：
i. 探讨影响孟加拉国Haor地区儿童学业表现的因素；
ii. 分析Haor学生出勤不规律的相关因素；
iii. 了解学校当局为解决教育挑战所采取的措施；
iv. 识别可能在学校和社区层面采取的、针对Haor学生出勤和学习挑战的干预措施。

**研究方法**
本研究采用了顺序解释性设计，全面考察了孟加拉国Sunamganj区Tanguar Haor地区中等教育的影响因素。该地区位于Dharmapasha和Tahirpur Upazilas，是一个生态敏感且社会经济脆弱的湿地区域。选择这种方法是为了同时捕捉可测量的学业表现和学校出勤相关学生行为模式，以及利益相关者的实际经历和感受。

**样本与抽样**
研究对象包括Sunamganj区Tanguar Haor地区所有中学生。为了获得具有代表性的样本，采用了多阶段随机抽样策略。第一阶段从Tanguar Haor地区随机选取了10所中学。第二阶段，在每所学校内，教师初步筛选出表现出注意力不集中、出勤不规律或旷课的学生。教师作为识别这些学生的合适来源，因为他们熟悉学生的学业表现。从筛选出的学生名单中，每所学校随机选取了20名学生，确保涵盖所有年级水平。具体来说，每个年级（六年级至十年级）各选取4名学生，最终形成200名学生的定量样本。在数据收集过程中，最后两所学校各有11名学生未能参与调查，因此最终样本量为189人。虽然样本来自多所学校，但分析重点关注的是Haor地区学生的整体学业表现、出勤率和旷课模式，而非学校间的对比。除了学生调查外，还收集了关键信息者的定性数据，以补充和解释定量研究结果。这些参与者包括五名学校管理委员会成员（来自前五所选定学校的各一名成员）、五名有文化的监护人以及每所选定学校的校长。这些信息者因直接参与学校管理和了解学生教育情况而被特意选取。根据本研究使用的统计分析方法，评估了定量样本量的充足性。逻辑回归模型用于识别学业表现、出勤率和旷课率的预测因素。样本充足性采用“每个变量事件数”（EPV）标准进行评估，推荐每个预测变量至少有10个事件以确保参数估计的稳定性。在本研究中，学业表现模型的EPV为14.67，出勤率模型的EPV为12.00，旷课率模型的EPV为10.14。这些值满足或超过了推荐阈值，表明样本量足以进行可靠的逻辑回归分析。方法学研究中也有类似关于逻辑回归稳定性的EPV阈值建议[18]。

**关键变量**
本研究采用了一组具有情境相关性的独立变量和因变量来考察学生的教育参与度和学业表现。所有变量均经过精心操作化设计，以反映研究对象的真实情况，并通过学生的自我报告数据进行测量。分析了三个关键结果变量：“学业表现”、“出勤率”和“旷课率”。“学业表现”通过学生最近的年度考试结果进行评估。该研究通过学生最近的年度考试成绩进行评估，其中低于50%的成绩被归类为表现不佳，而50%及以上的成绩被视为表现 satisfactory（令人满意）。我们在“学校出勤”这一背景下使用“不规律性”一词来指学生的出勤一致性以及他们在学术活动中的整体参与模式，包括迟到、早退、部分出勤、逃学以及在雨季缺席课堂等情况。在本研究中，“缺勤”根据连续缺课的天数被分为两种不同的形式：偶尔缺勤（少于5天连续缺课）和长期缺勤（5天或以上连续缺课）。本研究测量的自变量包括“家务劳动”、“赚钱活动”、“父母教育水平”、“家庭收入”、“距离学校的距离”、“智能手机使用情况”、“欺凌行为”、“同学在学习中的帮助”以及“教师行为”。所谓“家务劳动”是指学生定期承担的家庭职责；“赚钱活动”指的是学生是否参与了任何有助于家庭收入的有偿工作；“父母教育水平”是指任一父母的教育程度；“家庭收入”是通过学生对自己家庭收入是否足以覆盖家庭开支的认知来衡量的；“距离学校的距离”是根据距离近远来划分的——距离学校超过2公里的学校被视为较远，而2公里以内的学校则被视为较近；“智能手机使用情况”是通过学生是否经常使用智能手机进行娱乐来评估的；“欺凌行为”是研究学生在上学或放学途中是否遭遇言语或身体上的骚扰；“同学在学习中的帮助”指的是从同学那里获得的学习支持；最后，“教师行为”是根据学生的主观感受来确定的，有些教师表现出支持性，而有些则表现出惩罚性。因变量和自变量的编码系统详见表1。下载：PNG（较大图像）TIFF（原始图像）表1. 主要变量及其编码系统。https://doi.org/10.1371/journal.pone.0348890.t001

**工具开发**
为了收集学生的定量数据，我们设计了一份结构化的问卷。为了探讨具体情境下的挑战，问卷的编制考虑了相关实际情况。开发过程包括广泛的文献回顾，以确定包括社会经济因素、环境问题、纪律措施、学业表现、家长期望、同伴关系、不规律性以及缺勤等在内的相关主题领域。在预测试阶段，我们与当地教师和教育官员进行了咨询，以确保问卷内容的文化和情境相关性。预测试结果促使我们对语言和表述进行了修改，并增加了新的问题。该问卷直接涵盖了研究的前三项目标；第四项目标也部分通过问卷得到了体现。此外，我们还通过半结构化的访谈指南收集了定性数据。这份问卷涵盖了与学校举措及可能解决研究中发现的挑战的干预措施相关的内容。问卷中包含了一些开放式问题，这些问题聚焦于学校当局为解决不规律性、缺勤和表现问题所采取的现有干预措施。问题的设计基于相关文献的回顾以及研究人员在农村地区开展相关研究的已有经验。

**数据收集**
为了便于数据收集，我们招募了四名具有田野工作经验且熟悉混合方法研究的培训有素的数据收集人员。他们接受了关于研究目标、研究工具和访谈程序的全面培训，以确保方法的一致性和对参与者的伦理尊重。2025年2月下旬，在学校教师的协助下，通过家访和学校访问的方式进行了参与者招募。定量数据收集阶段从2025年3月3日持续到4月25日，随后进行了定性访谈，直到5月10日。尽管研究工具最初是用英语开发的，但所有访谈都是用孟加拉国的官方语言——孟加拉语进行的，这样可以为学生创造一个语言和文化上更舒适的环境，从而获得更自然和真实的回答。每次学生访谈大约持续60分钟，并在学生的家中进行。对教师的访谈在他们的办公室进行，时间为他们空闲的时间；对监护人的访谈则在其家中进行。教师的访谈通常持续约40分钟，而对监护人的访谈则超过一小时。定性回答被记录在笔记本中，并同时通过移动音频录音设备进行记录，以确保准确性。

**数据分析**
定量数据分析使用了社会科学统计软件包（SPSS）。在定性访谈过程中，定量数据被录入SPSS系统中，并在2025年5月16日至30日期间进行了初步分析。随后进行了进一步分析，以识别与学生表现、学校不规律性和缺勤相关的关键问题和模式。描述性统计用于总结各变量，而推断性分析则用于考察它们之间的关联。卡方检验被用来考察因变量与社会 demographic 变量之间的关系。此外，二元逻辑回归模型被用来确定学业表现、学校出勤和缺勤的预测因素。为了补充和深入解读定量分析结果，还对定性数据进行了主题分析。所有访谈内容都被转录、编辑并编码后用于主题提取。定性数据分析揭示了 Haor 地区人们的实际经历、当地儿童教育面临的挑战、学校环境以及对于潜在干预措施的看法。这些发现有助于支持和丰富定量结果，提供了对 Haor 地区教育问题的更细致的理解。2025年6月期间，进行了结合定量和定性结果的整合分析。

**伦理考量**
在整个研究过程中严格遵循了伦理标准。所有参与者在了解研究目的、参与过程及保密承诺后都提供了知情同意。对于学生来说，除了学生本人的同意外，还需获得其监护人的同意。同意书以书面形式记录下来。在讨论敏感话题时特别小心，以确保参与者的舒适度和理解能力。为了保护隐私，从转录文本中移除了个人身份信息，并且所有数据都得到了严格的保密处理。本研究获得了孟加拉国 Sylhet-3114 的 Shahjalal University of Science and Technology 研究伦理委员会（SREB）的批准。

**研究结果**
**影响学业表现的因素**
惩罚性行为、家庭责任和经济因素共同影响了学业表现。数据显示，72.2%的男生和66.7%的女生表现良好，其中13-16岁的学生表现最佳。七年级（94.4%）和十年级（82.5%）的成绩较高，而九年级的成绩最低（47.5%）。理解课程内容有困难的学生往往表现较差。来自较高收入家庭的学生表现更好（86.7%），父母教育水平超过中等水平的也与较高成绩相关（72.7%）。同学在学习中的帮助能提升成绩（81.9%），而欺凌（46.3%）和惩罚性的教师行为（60.3%）则会降低成绩（见表2）。

**教师不当行为**
在研究的学校中，教师的不当行为仍然非常普遍。90.5%的学生报告受到过惩罚威胁，54.0%的学生报告被责骂，这常常导致他们感到极度悲伤（42.3%）和恐惧（42.3%）。一半的学生表示在经历这些事件后对第二天上学不感兴趣。在 Haor 地区，体罚很常见。最常见的体罚方式是用手打（90%），其次是扭耳朵（66.7%）和公开羞辱（62%）。其他常见的惩罚方式包括强制站立（58%）和跪地（46%），拉耳朵、额外任务和拉扯头发分别影响了43.3%、41%和29.2%的学生。这些惩罚通常是对不规律出勤（86.8%）、不服从命令（63%）、迟到（61%）和注意力不集中（59.3%）的行为的回应，学术和物质相关问题也起到了重要作用。定性数据进一步证实了这些发现，表明体罚仍然是许多学校的常规纪律手段，最终削弱了学生的学习兴趣。一位家长这样说道：“几天前，我的儿子准备好上课去了学校。当老师开始因为同学们没有认真听讲而生气地批评并惩罚他们时，他非常害怕，无法正常回答老师的提问。从那以后，他对准备上课失去了兴趣，因为他认为无论表现如何都会受到惩罚。”一位学校管理人员的话说明了惩罚性教师行为对学生参与度的深远影响：“即使学生完美完成了作业，如果他们对老师的提问反应迟缓，老师有时也会责骂或惩罚他们。现在很多孩子害怕参与课堂讨论。”这些定性观察结果与定量分析结果一致，表明惩罚性教师行为显著降低了学业表现（B = –2.740, p < .001, OR = 0.065, 95% CI [0.015, 0.281]）。逻辑回归分析还确定了其他影响学业表现的重要预测因素。参与家务劳动的学生更有可能取得好成绩（B = 1.008, p = .041, OR = 2.74, 95% CI [1.041, 7.215]）。家庭收入是最强的正向预测因素（B = 2.129, p < .001, OR = 8.41, 95% CI [2.998, 23.578]）；同学在学习中的帮助也是一个重要的积极因素（B = 1.359, p = .008, OR = 3.89, 95% CI [1.424, 10.632）；而欺凌经历则对学业表现有负面影响（B = –2.529, p < .001, OR = 0.08, 95% CI [0.029, 0.220）（见表3）。

**同伴支持的重要性**
定性数据进一步强调了同伴支持的重要性。一位家长描述道：“我看到我的儿子去朋友家学习，尤其是在考试前，他会向聪明的朋友寻求帮助，从而完成考试内容并在考试中表现更好。”卡方分析确认了学业表现与年级水平（χ2 = 25.47, df = 4, p < .001）、理解课程困难（χ2 = 20.78, df = 1, p < .001）、女生婚姻状况（χ2 = 13.26, df = 1, p < .001）、家庭收入（χ2 = 23.09, df = 1, p < .001）、智能手机使用情况（χ2 = 15.47, df = 1, p < .001）、欺凌行为（χ2 = 37.98, df = 1, p < .001）以及教师行为（χ2 = 20.99, df = 1, p < .001）之间的显著关联（见表4）。

**教学和学习中的挑战**
学生们报告在多个科目上遇到了很大的学习困难。大多数学生在数学（79.2%）和英语（71.0%）上遇到困难，其次是普通科学（48.7%）和信息和通信技术（ICT）（30.3%）。具体来说，超过一半的学生表示难以理解或解决数学问题（51.3%），49.6%的学生在记忆英语词汇上有困难，40.3%的学生难以理解英语文章。此外，23.5%的学生对英语语法感到困惑，54.6%的学生表示老师讲解速度过快且不够清晰，这表明学科复杂性和教学方法都导致了学习挑战。学校和家庭因素也加剧了这些困难。教师能力不足（75.3%）、学校资源匮乏（72%）、家庭中缺乏私人辅导或学术支持（46.2%）以及家长对孩子学习的漠视（34.4%）都被认为是导致这些问题的原因。卡方分析显示，教师数量与学业表现之间存在显著关联（χ2 = 52.61, df = 2, p < .001）（见表4）。有时教师会通过不合理的手段施加压力给学生，包括惩罚。一位教师表示：“教师希望激励学生的学习，即使采取不同的策略也是如此。他们会因为学生缺课而处罚他们。有时，教师会不管原因如何就对学生进行体罚。这些策略可能导致负面后果，包括心理困扰和无助感以及学习效果差。”另一位教师的言论也反映了这些问题：“我们经常想帮助学生，但由于班级人数太多且缺乏培训，我们无法有效教学。结果，许多学生无法理解课程内容，在考试中表现不佳。”这些教师的看法强调了班级规模大、教学不足与学生成绩差之间的联系，支持了定量证据，表明教师和学校的因素显著影响了学业表现和缺勤率。此外，农村地区的课程往往不能按计划进行，教师的出勤情况也不规律，尤其是在雨季。这些条件限制了学生与教师讨论学习问题的机会。

**女性学生教育参与度**
在 Haor 地区，女性学生的教育参与度仍然较低。在调查中的女学生中，大多数未婚（81.5%），其中近一半（46.7%）在18岁之前已经结婚。逗弄（78.3%）和早婚（69.8%）是阻碍学业表现的最常见因素。一位女教师谈到逗弄时表示：“女学生在上下学途中经常面临不恰当的评论、跟踪和冒犯性行为，这使她们感到极大的不适和恐惧。”其他影响女性教育水平的因素包括上学途中的安全问题（43.4%）、父母对孩子教育的支持不足（41.3%）、经济困难（39.7%）、长途通勤（36.5%）、学校缺乏专为女生设计的设施（28.6%）、因家庭责任导致的缺课（21.7%）、家务负担（17.5%）以及父母施加的早婚压力（7.4%）。早婚学生的学业表现较差（85.7%），缺课率也更高（45.7%），而未婚学生的这一比例为16.8%（见表格4）。卡方检验确认了女学生婚姻状况与学业表现之间存在显著关联（χ2 = 13.255，df = 1，p < 0.001）。定性访谈进一步支持了关于早婚、缺课与学业表现之间关联的定量研究结果。

在Haor地区，学校普遍采取了多种策略来提高学习效率和出勤率。最常见的举措是召开社区会议和开展学生激励活动（79.9%），其次是家长会议（73.0%）以及特别关注学生（61.4%）。64.6%的学校会采用惩罚措施，46%的学校会向家长传达相关信息。不太常见的策略包括激励家长（31.2%）、不允许学生缺课（18.5%）、颁发出勤奖（18.0%）以及按班级举行的学生会议（15.9%）。在定性访谈中，教师们表示惩罚性措施确实能有效提高学生的出勤率。然而，家长在解决学生问题方面的参与度并不一致。

受访者指出，目前的学校措施不足以改善教育成果。许多人认为，当前学校举措不足，需要针对学生和家长开展公众宣传活动。一位教师建议：“在Haor地区，家长们普遍不了解孩子教育的重要性，他们更重视收入。因此，开展全面的公众宣传活动至关重要，这可以通过校园集会和社区活动来实现。”此外，受访者还建议为学生提供经济支持，特别是对于贫困家庭的孩子。贫困仍然是教育的重大障碍，许多家庭依赖孩子参与创收活动。一些家长认为孩子必须参与家务劳动才能理解生活现实，这阻碍了他们的学习动力。教师建议提供心理咨询和支持，以帮助改变这种观念。

女性教育面临独特的挑战，包括月经期间的不便、早婚、交通问题以及社会文化规范的影响。受访者强调需要针对性别差异的干预措施。一位女教师指出：“许多女生在经期会缺课，因为学校缺乏适当的卫生用品和私密空间。”另一位教师强调安全性和社区支持的重要性，并建议成立专门委员会来确保女生的安全和福祉。

此外，学校基础设施也存在问题，例如教室过度拥挤，这限制了教师的有效教学。这项研究在孟加拉国Sunamganj地区的Haor地区进行，探讨了中学生面临的教育挑战及当前和潜在的改进措施。研究发现，社会人口统计因素和制度因素相互作用，影响着学生的学业表现、出勤率和缺课情况。学业表现和缺课不仅受学校出勤率的影响，还与班级水平、教师数量、学习难度、家庭收入、智能手机使用情况、欺凌行为、同伴影响以及教师行为等因素密切相关。相比之下，出勤率主要受父母教育水平、学校距离和同伴影响等因素的影响。研究表明，家庭收入是学业成功的重要预测因素，来自富裕家庭的学生取得好成绩的可能性是贫困家庭学生的八倍以上。同样，在Haor地区，同伴在学习中的帮助也被证明是学术表现的重要预测因素。现有文献报告了同伴辅助学习对教育成果的显著影响[21]。这种学习过程能够增强学生的自信心和理解能力，尤其是在他们通过团队合作解决复杂的学术问题时[22]。然而，同伴支持的双重性质可能会使情况复杂化。虽然它能够促进学习，但也可能加剧排斥现象，尤其是在社会分层较为明显的农村环境中，那里的同伴群体往往由具有相似社会经济背景的学生组成[23]。与先前的发现相反，在Haor地区，街头霸凌和教师的惩罚性行为被发现会显著降低学生的学术表现。与其他以学校为基础的霸凌情况相比，社区层面的霸凌更为突出，这凸显了不安全的公共空间在影响教育成果方面的作用。Samara等人[24]指出，社区霸凌会损害学生的心理健康、学校参与度和归属感。这种负面的压力最终导致学生在数学和科学等核心科目的成绩下降[25]。在Haor的学校中，惩罚性的纪律措施很普遍，从而降低了学生的教育参与度。Sorensen等人[26]发现，校长的自由裁量权下的纪律行为对学生的长期教育成果有害。家长教育被认为是Haor地区学生出勤率的最重要积极预测因素，这强调了受过教育的家长在维护学生出勤规律性方面的重要作用。现有研究表明，受教育程度较高的家长更了解有助于孩子学习的因素[27]。然而，在Haor地区，家长教育不仅是一种认知资源，也是一种防止环境和社会干扰的保护因素。先前的研究指出，母亲和父亲的教育作用存在差异[28]，而另一些研究则强调，仅有家长教育是不够的，还需要经济资源[29]。本研究的发现进一步证实了教育资本和经济资本是相互促进而不是独立的决定因素。此外，我们的研究发现，学校的距离是影响学生定期出勤的重要负面因素，居住在学校较远的学生出勤率明显较低。这一发现与证据一致，即通勤距离是阻碍学生主动到校的重要障碍，这种情况通常由于较低的社会经济地位和家长对安全及便利性的担忧而加剧[30]。除了学校距离外，居住地的流动性也是一个影响学生出勤的重要因素。在城市环境中，即使学生仍在同一所学校就读，住所的变化也可能由于不稳定和社交网络的丧失而扰乱他们的出勤模式[31]。与城市环境不同，在Haor地区，距离不仅是一个物流上的不便，还涉及到不安全的路线、季节性洪水和有限的交通基础设施等复杂因素。这种差异突显了Haor地区环境风险和可达性的限制。我们的研究确定了Haor地区缺勤的几个重要预测因素，其中街头霸凌被认为是与长期缺勤最为相关的显著因素。遭受此类霸凌的学生长期缺勤的可能性大约是其他学生的四倍。这一令人担忧的趋势反映了在其他类似环境中的普遍现象，即公共空间对儿童缺乏安全性，尤其是对于那些步行上学或使用不安全交通路线的儿童[32]。在农村地区，反霸凌计划、心理健康支持和学校咨询服务非常有限[33]。家庭收入不足也是Haor学校学生长期缺勤的重要因素。来自低收入家庭的学生面临诸如食物不安全、健康状况差和居住条件不稳定等结构性劣势，这些因素会干扰他们持续性的学校参与[34]。此外，经济压力可能迫使儿童从事非正式劳动或承担家庭责任，从而增加长期缺勤的可能性。在农村地区，较低的社会经济地位（包括父母受教育程度低、失业和家庭收入不足）进一步增加了缺勤的可能性[35]。教师的惩罚性行为会抑制学生的积极性，是缺勤的重要预测因素。这与Bacon和Kearney[36]的观点一致，他们强调了教师行为对学生结果的影响，并认为学校氛围和师生关系是决定缺勤严重程度的关键因素。这些发现表明，缺勤不仅仅是个体选择的结果，而是Haor地区不良学校氛围、不安全环境和经济困境累积的结果。本研究还有一些意外的发现：从事家务劳动的学生比不承担此类责任的学生取得好学术成绩的可能性大约高三倍。这挑战了教育研究中的主流假设，即家务劳动普遍会阻碍学术成功。此外，这些学生也极不可能长期缺勤。尽管家务劳动可能会妨碍Haor学生的学术进步，但它同时能够培养重要的生活技能，如时间管理和责任感，并激发他们对成功的愿望以及对未来不再需要繁重体力劳动的期望。这些技能以及成功的梦想可能帮助学生在家庭责任和学术学习之间取得平衡。尽管学校采取了诸如社区会议和家长参与等措施，但其效果仍然有限。这引发了对当前干预措施可持续性的关键质疑，特别是在地理和经济条件受限的地区。因此，关键的信息提供者强调了需要更加协作和针对具体情境的战略。Keller和Grumbach[37]强调了利益相关者之间协调努力的重要性。与通用的教育干预措施相比，针对Haor地区的具体策略（如洪水季节的交通支持或本地化安全措施）可能会产生更有意义的结果。建议成立由受过培训的儿童保护专业人员组成的学校层面委员会来处理霸凌和安全问题。同时，也建议提供社区、家庭和个人咨询服务，这与Watson等人的观点一致[38]。这些建议反映了从反应性向预防性方法的转变，强调早期干预和全面的支援系统。其他策略，包括意识提升活动、社区参与和财务援助，也被认为是必要的。这些干预措施强调了将社会保护措施与教育政策相结合以解决结构性不平等问题的重要性。本研究提供了实证证据，说明了社会经济、制度和环境因素如何影响孟加拉国低收入、资源匮乏地区的中学学生的教育参与度。与其将教育成果不佳仅仅归因于学生的学术能力有限，这项研究更强调了限制学生机会和参与度的社会人口统计学、行为和制度因素。通过提供来自Haor地区的见解（该地区的教育轨迹深受长期贫困、地理隔离和传统社会文化规范的影响），本研究将为全球南部脆弱地区的教育发展做出贡献，包括Haor、沿海和河流沿岸地区。然而，由于这项研究仅在孟加拉国的选定Haor地区进行，可能无法完全反映该国其他边缘化或易受洪水影响的地区的教育多样性。研究设计也限制了观察这些地区学术表现长期变化的能力。此外，依赖于学生的自我报告数据可能无法准确反映实际情况，尤其是在学校管理方面。对注意力不集中的学生的识别依赖于教师的主观判断，这可能引入偏见。尽管自变量可能在多个层面（学生、教师和学校）发挥作用，但分析的目的是为了获得整体情况。由于研究在数量有限的学校中进行且样本规模较小，因此无法建立变量之间的层级或因果关系。未来的研究应采用纵向设计来跟踪学术成果和出勤情况的变化。实验性或评估性研究可能更有助于探讨学校干预措施的有效性。跨多个湿地或易受洪水影响地区的比较研究可以更全面地了解这些方面，考虑到政策干预的情境差异。旨在量化学校层面或教师层面效果的未来研究应进行多层次分析，以考虑嵌套依赖性。

结论
本研究考察了影响孟加拉国Haor地区学生教育表现、学习不规律性和缺勤的因素。研究结果表明，孩子的学术成果显著受到家庭收入、遭遇街头霸凌的情况、教师行为以及能否获得同伴支持的影响。来自经济富裕家庭和拥有支持性同伴的学生表现更好，而受到霸凌和严格纪律措施影响的学生则容易遇到不良的教育结果。此外，学校出勤率还受到结构和代际障碍（包括学校距离和家长教育）的显著影响。家庭和社区层面的因素，如街头霸凌和经济不稳定，也影响缺勤情况。这些发现揭示了一系列相互关联的个人、社会和制度因素，这些因素降低了Haor地区的教育质量。尽管学校已经采取了一些措施来解决这些问题，但系统性差距依然存在，亟需关注以采取综合行动。基于研究结果，提出了几项政策建议来应对Haor地区的教育挑战。应制定针对特定情境的反霸凌策略，例如成立由当地社区权威人士组成的学校层面委员会，确保学生能够安全地走路上下学，并通过当地慈善家、富裕个人和政府的资助提供校车服务，以减少不规律的出勤情况。应启动以学生为中心的教师培训计划。学校可以建立协作学习机制，增强学生的学术适应能力，并鼓励同伴辅导，以提高学习进度较慢学生的表现。为解决经济障碍，应实施有针对性的社会保护计划。政府可以为所有学生提供奖学金，并为来自弱势家庭的学生增加奖学金金额。此外，应摒弃惩罚性的纪律措施，代之以认可学生定期出勤和学术进步的激励性方法。最后，通过家长-教师会议和社区咨询服务促进家长的参与，可以培养共同负责孩子的教育。这些建议与学校的社工框架一致，呼吁采取综合、包容和基于具体情境的方法来改善Haor地区的教育状况。