В специализированных школах с углубленной предметной подготовкой итоговые академические результаты различаются даже внутри предварительно отобранного контингента. Одним из маркеров такой дифференциации выступает накопленная олимпиадная успешность. Цель исследования – оценить ее связь с результатами ЕГЭ по профильной математике и русскому языку и проверить устойчивость этой связи при учете пола, возраста и года выпуска. Использованы обезличенные данные двух выпусков СУНЦ НГУ: 2024 г. (n = 239) и 2025 г. (n = 247), совокупно N = 486. Олимпиадная успешность рассчитана как суммарный балл официально зафиксированных призовых результатов. Дополнительно построены профильные варианты показателя: математический, STEM-показатель и показатель по блоку «математика – физика – информатика». Применялись описательная статистика, k-means, линейные регрессионные модели с HC3 и проверки устойчивости. Распределение олимпиадной успешности имеет правостороннюю асимметрию: среди выпускников с ненулевой успешностью верхний дециль аккумулирует 30,6 % суммарного балла в 2024 г. и 34,8 % в 2025 г.; по всему выпуску – 51,8 % и 62,2 %. Для профильной математики выявлена положительная связь: общий олимпиадный балл связан с результатом экзамена (β = 0,1538; p < 0,001; R² = 0,227), а модель с блоком «математика – физика – информатика» имеет более высокое значение R² (β = 0,2295; p < 0,001; R² = 0,255). Для русского языка статистически значимая линейная связь не подтверждена. Показатель олимпиадной успешности выступает диагностическим маркером внутренней академической стратификации в специализированной школе и требует предметной интерпретации в системе адресного сопровождения.
In specialized schools with advanced subject training, final academic outcomes differ even within a pre-selected cohort. Accumulated Olympiad achievement may serve as a marker of this differentiation. The aim was to assess whether Olympiad achievement in Grades 10–11 is associated with Unified State Examination results in advanced mathematics and Russian language, and to test this association after controlling for gender, age, and graduation year. The study used anonymized data from two graduating cohorts of the Specialized Educational and Scientific Center of Novosibirsk State University: 2024 (n = 239) and 2025 (n = 247), total N = 486. Olympiad achievement was calculated as a cumulative score of officially recorded prize-winning results. Subject-specific indicators were constructed: mathematics, STEM, and mathematics–physics–informatics. Analysis included descriptive statistics, k-means, linear regressions with HC3 errors and robustness checks. The distribution was right-skewed. Among graduates with nonzero achievement, the top decile accumulated 30.6 % of the total score in 2024 and 34.8 % in 2025; among all graduates, the shares were 51.8 % and 62.2 %. For advanced mathematics, the total Olympiad score was significantly associated with the examination result (β = 0.1538; p < 0.001; R² = 0.227), while the mathematics–physics–informatics indicator showed stronger model fit (β = 0.2295; p < 0.001; R² = 0.255). For Russian language, no statistically significant linear association was confirmed. The cumulative Olympiad achievement indicator is a diagnostic marker of internal academic stratification and should be used within targeted student support rather than as a stand-alone ranking measure.
1. Агаханов Н. Х., Марчукова О. В., Подлипский О. Б. О современных тенденциях в подготовке школьников к математическим олимпиадам // Вопросы образования. 2021. № 4. С. 266–284. DOI: 10.17323/1814-9545-2021-4-266-284.
2. Kenderov P. S. Mathematics competitions: an integral part of the educational process // ZDM – Mathematics Education. 2022. Vol. 54. Is. 5. P. 983–996. DOI: 10.1007/s11858-022-01348-4.
3. Tschisgale P. L., Steegh A., Petersen S., Kubsch M., Wulff P., Neumann K. Are science competitions meeting their intentions? A case study on affective and cognitive predictors of success in the Physics Olympiad // Disciplinary and Interdisciplinary Science Education Research. 2024. Vol. 6. Art. 10. DOI: 10.1186/s43031-024-00102-y.
4. Rebholz F., Golle J., Tibus M., Ruth-Herbein E., Moeller K., Trautwein U. Getting fit for the Mathematical Olympiad: positive effects on achievement and motivation? // Zeitschrift für Erziehungswissenschaft. 2022. Vol. 25. P. 1175–1198. DOI: 10.1007/s11618-022-01106-y.
5. Jung J. Y., Lee J. After the International Mathematical Olympiad: The Educational/Career Decisions and the Development of Mathematical Talent of Former Australian Olympians // Gifted Child Quarterly. 2021. Vol. 65. Is. 3. P. 235–261. DOI: 10.1177/0016986221991160.
6. Smith K. N., Jaeger A. J., Thomas D. “Science Olympiad Is Why I’m Here”: The Influence of an Early STEM Program on College and Major Choice // Research in Science Education. 2021. Vol. 51. Suppl. 1. P. 443–459. DOI: 10.1007/s11165-019-09897-7.
7. Пересецкий А. А., Давтян М. А. Эффективность ЕГЭ и олимпиад как инструмента отбора абитуриентов // Прикладная эконометрика. 2011. Т. 23. № 3. С. 41–56.
8. Gordeeva T. O., Osin E. N., Kuz’menko N. E., Leont’ev D. A., Ryzhova O. N. Efficacy of the academic competition (Olympiad) system of admission to higher educational institutions (in chemistry) // Russian Journal of General Chemistry. 2013. Vol. 83. Is. 6. P. 1272–1281. DOI: 10.1134/S1070363213060479.
9. Алешковский И. А., Гаспаришвили А. Т., Крухмалева О. В., Нарбут Н. П., Савина Н. Е. Особенности образовательных траекторий и профессиональных планов студентов, поступивших в вуз по результатам олимпиад школьников // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Социология. 2025. Т. 25. № 2. С. 322–343. DOI: 10.22363/2313-2272-2025-25-2-322-343.
10. Горбунова Е. В., Маюкова Е. В., Овакимян Е. В., Павлюк Д. М. Трудности интеграции как причина отсева студентов – победителей олимпиад // Вопросы образования / Educational Studies Moscow. 2024. № 4. С. 33–60. DOI: 10.17323/vo-2024-17714.
11. Черненко С. Е., Романенко К. Р. «Обречены на успех»: продвигающая сила школы, роль семьи и неравенство на пути олимпиадников в университет // Вопросы образования. 2022. № 3. С. 213–238. DOI: 10.17323/1814-9545-2022-3-213-238.
12. Ramos A., Lavrijsen J., Linnenbrink-Garcia L., Soenens B., Vansteenkiste M., Sypré S., Boncquet M., Verschueren K. Motivational Pathways Underlying Gifted Underachievement: Trajectory Classes, Longitudinal Outcomes, and Predicting Factors // Gifted Child Quarterly. 2023. Vol. 67. Is. 3. P. 179–197. DOI: 10.1177/00169862221132279.
13. Charkhabi M., Kulikova A., Nasonova A., Kardanova E., Shaposhnikova K. The Unified State Exam and Academic Performance: A Three-Year Analysis of Relationships Across Selection Method and Gender in University Students // Voprosy obrazovaniya / Educational Studies Moscow. 2025. № 2. P. 276–296. DOI: 10.17323/vo-2025-19095.
14. Svirina A., Lopatin A., Titko J. Analysis of students performance in relation to the results of state unified exam: the case of Russian university // Business, Management and Economics Engineering. 2021. Vol. 19. Is. 1. P. 170–179. DOI: 10.3846/bmee.2021.14201.
15. Sawyer R. Beyond Correlations: Usefulness of High School GPA and Test Scores in Making College Admissions Decisions // Applied Measurement in Education. 2013. Vol. 26. Is. 2. P. 89–112. DOI: 10.1080/08957347.2013.765433.
16. Гулов А. П., Касаткин П. И. Олимпиадное движение в отечественной системе образования // Вестник Томского государственного педагогического университета. 2024. Вып. 5 (235). С. 25–34. DOI: 10.23951/1609-624X-2024-5-25-34.
17. Касаткин П. И., Гулов А. П. Феномен «московского олимпиадного чуда»: благо или зло для отечественного образования? // Вестник Томского государственного университета. 2024. № 500. С. 167–176. DOI: 10.17223/15617793/500/18.
18. Rousseeuw P. J. Silhouettes: a graphical aid to the interpretation and validation of cluster analysis // Journal of Computational and Applied Mathematics. 1987. Vol. 20. P. 53–65. DOI: 10.1016/0377-0427(87)90125-7.
19. MacKinnon J. G., White H. Some heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimators with improved finite sample properties // Journal of Econometrics. 1985. Vol. 29. Is. 3. P. 305–325. DOI: 10.1016/0304-4076(85)90158-7.
20. Breusch T. S., Pagan A. R. A simple test for heteroscedasticity and random coefficient variation // Econometrica. 1979. Vol. 47. Is. 5. P. 1287–1294. DOI: 10.2307/1911963.