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私もこちらの「これから、学びの「大格差」時代が到来する」という記事で書かせていただきましたが( https://newspicks.com/news/4898321 )、コロナで顕著になったのは様々な教育格差です。
変化への対応に関連して、学校・地域・家庭・個人、様々な格差が浮き彫りになりました。本記事では中室先生が様々なデータをもとに、その格差を示しています。教育関係者必読の良記事です。

そして、文中にある「そもそも教育とは、『再分配』の機能を果たすことが求められています。にもかかわらず、平等なリソース配分に拘泥して、教育格差の問題が放置されている状況です」という主張には強く共感すると同時に、日本の教育行政の機能不全を感じます。
目的を忘れ、手段にこだわることで、本質的な問題解決から目をそらす。そんな教育行政が横行していることがコロナで白日の下に晒されています。また、その惰性に甘えている民間事業者が多いことも問題です。

公教育に関わる者は、産官学関係なく上記のような問題意識を共有し、今一度目的に立ち返った議論・提案をしないといけません。私含め、元々は善き思いを持って教育に関わり始めたはずの人たちが、教育の機能不全の原因になりうることにはもっと自覚的にならねばいけません。
何をもって平等を実現するのか。教育格差の問題は、目先の分かりやすい指標に走って表面的な平等に逃げていていると解決しません。

各自治体の教育政策を考える上で、中室先生のようにマクロとミクロを使い分けて全体の傾向と個別の事情に応じた対応法を考えていくことが大切です。教育委員会の中だけで閉じて政策を考えるのではなく、外部の有識者や地域も巻き込みながら考えていかないと、本質的な平等を目指すことはできません。
教育に関する問題は非常に重要だと思います。一方で記事の最後に、書かれている点はデータプライバシーの観点から何故そのデータを集めて、具体的に誰に対してフィードバックするのかをデータ利用の目的含めて再考すべきだと思います。

→ 個人の特定や情報の悪用に不安がある方もおられるでしょうが、研究目的として行政データが研究者に開示される場合は、個人情報を削除した「匿名加工データ」であり、個人の特定はできません。

→ 同一個人の情報が紐付けられていれば、生活保護を受けている子どもの学力は低いのか、就学前に定期健診を受けていない子どもは就学後に健康問題を抱えているのか、小学校で学力が低いと中学校で不登校になるのか、などが分かるようになり、正確な現状分析と予防的な政策対応が可能になっていきます。

仮に匿名化データであっても、別々のデータを組み合わせることによって個人を特定できるケースもあります。研究者がデータを利用する場合は、データと言う塊ではなく、個人にどのようなフィードバックが最適なのかを適切に明示した形で一人ひとりの状況を把握する事が最も大事かと思います。
ビジネスインサイダーさんで「ポストコロナの教育」について取材していただきました。
少人数学級がいいのかそうでないのか。中室さんのお話興味深いです。娘たちを見ていると最近は私たちの頃と比べると少ない人数でクラスが作られてるなと思ってましたが、一律である必要もないのかも知れませんね。
コロナの影響で社会は『格差』がより明確になった。教育も同様です。
公平である必要はあるが、平等である必要はない。