Page 235 - Šolsko polje, XXVIII, 2017, no. 5-6: Znanje, motivacija in pogoji učenja v luči mednarodnih primerjav TIMSS in PISA, ur. Barbara Japelj Pavešić in Klaudija Šterman Ivančič
P. 235
m. sardoč ■ »veliki kompromis« v vzgoji ali izobraževanju ...
Čeprav ugovori in očitki, ki so del »standardne« kritike, sicer pra-
vilno opozorijo na instrumentalno naravo znanja v okviru velikih med-
narodnih raziskav (t. i. »kompetenčni« pristop) ter na s tem povezane
probleme, ključno premestitev poudarka, ki osnovno dinamiko »velikega
kompromisa« v okviru t. i. »igre z ničelno vsoto« postavlja v samo notra-
njost razmerja med učinkovitostjo in pravičnostjo, pravzaprav spregleda-
jo. V obdobju vsega nekaj let sta OECD-jeva »neoliberalna« agenda ter z
njo povezan diskurz o uspešnosti, tekmovalnosti in učinkovitosti namreč
doživela nekakšen »kopernikanski obrat«, kjer je zaznati novo senzibil-
nost za problematiko izobraževalne pravičnosti.
Če sta t. i. »primerjalni obrat« raziskave PISA na področju razi-
skovanja vzgoje in izobraževanja ter s tem povezano »upravljanje pre-
ko velikih podatkov« (Hartong, 2016), »upravljanje preko primerjav«
(Martens, 2007) oz. »upravljanje preko številk« (Grek, 2009) dobro do-
kumentirana, je analiza posameznih razsežnosti »velikega kompromisa«
ter na njem utemeljenega kopernikanskega obrata OECD-jeve agende na
področju vzgoje in izobraževanja v smer izobraževalne pravičnosti – z ne-
kaj redkimi izjemami (Bøyum, 2014) – pravzaprav odsotna. Zadeva je toli-
ko bolj »akutna«, saj odpira nova senzibilnost v okviru velikih mednaro-
dnih raziskav za problematiko izobraževalne pravičnosti vrsto problemov
ter s tem povezanih vprašanj: poleg političnega »predznaka« odpirajo te
raziskave – kot nekakšen bazen t. i. »big data«6 – tudi številna moralna
oz. etična vprašanja (Ben-Porath in Ben Shahar, 2017).7
Pričujoči prispevek problematizira nekatere izmed razsežnosti
OECD-jevega »kopernikanskega obrata« v smer izobraževalne pravič-
nosti: nova senzibilnost, ki jo v okviru velikih mednarodnih raziskav
predstavljajo vsebinski poudarki enakih izobraževalnih možnosti, druž-
bene (ne)enakosti, prikrajšanosti in dobrobiti, je namreč vse prej kot eno-
značna ali neproblematična. Uvodni del prispevka kontekstualizira raz-
pravo o problematiki izobraževalne pravičnosti v okviru t. i. »kulture
objektivnosti« (Porter, 1995) kot oblike t. i. »mehke moči«8 (Bieber in
vezano z zmanjševanjem svobode (predpostavka o izključujočem razmerju enakosti in svobode) ter
4) da je večja svoboda posameznika absolutno boljša od večje enakosti (predpostavka o asimeterič-
nosti razmerja med svobodo in enakostjo ).
6 Za podrobnejšo predstavitev samega koncepta »big data« ter s tem povezanih vprašanj in
problemov, npr. pravičnosti v vzgoji in izobraževanju, glej tematsko številko revije Theory and
Research in Education ‚Big Data in Education» (2017) (ur. Sigal Ben-Porath in Tammy Harel
Ben Shahar).
7 Eden od problemov v času t. i. »big data« torej ni pomanjkanje podatkov, temveč pomanjkan-
je teorij. Znanost, kakor v svojem članku Big Data and its Epistemology opozarja Martin Frické
– pravzaprav paradoksalno – potrebuje »več teorij in manj podatkov« (2015: 10).
8 Pojem »mehke moči« je v svojem (istoimenskem) eseju, ki ga je objavil v reviji Foreign Policy, ar-
233
Čeprav ugovori in očitki, ki so del »standardne« kritike, sicer pra-
vilno opozorijo na instrumentalno naravo znanja v okviru velikih med-
narodnih raziskav (t. i. »kompetenčni« pristop) ter na s tem povezane
probleme, ključno premestitev poudarka, ki osnovno dinamiko »velikega
kompromisa« v okviru t. i. »igre z ničelno vsoto« postavlja v samo notra-
njost razmerja med učinkovitostjo in pravičnostjo, pravzaprav spregleda-
jo. V obdobju vsega nekaj let sta OECD-jeva »neoliberalna« agenda ter z
njo povezan diskurz o uspešnosti, tekmovalnosti in učinkovitosti namreč
doživela nekakšen »kopernikanski obrat«, kjer je zaznati novo senzibil-
nost za problematiko izobraževalne pravičnosti.
Če sta t. i. »primerjalni obrat« raziskave PISA na področju razi-
skovanja vzgoje in izobraževanja ter s tem povezano »upravljanje pre-
ko velikih podatkov« (Hartong, 2016), »upravljanje preko primerjav«
(Martens, 2007) oz. »upravljanje preko številk« (Grek, 2009) dobro do-
kumentirana, je analiza posameznih razsežnosti »velikega kompromisa«
ter na njem utemeljenega kopernikanskega obrata OECD-jeve agende na
področju vzgoje in izobraževanja v smer izobraževalne pravičnosti – z ne-
kaj redkimi izjemami (Bøyum, 2014) – pravzaprav odsotna. Zadeva je toli-
ko bolj »akutna«, saj odpira nova senzibilnost v okviru velikih mednaro-
dnih raziskav za problematiko izobraževalne pravičnosti vrsto problemov
ter s tem povezanih vprašanj: poleg političnega »predznaka« odpirajo te
raziskave – kot nekakšen bazen t. i. »big data«6 – tudi številna moralna
oz. etična vprašanja (Ben-Porath in Ben Shahar, 2017).7
Pričujoči prispevek problematizira nekatere izmed razsežnosti
OECD-jevega »kopernikanskega obrata« v smer izobraževalne pravič-
nosti: nova senzibilnost, ki jo v okviru velikih mednarodnih raziskav
predstavljajo vsebinski poudarki enakih izobraževalnih možnosti, druž-
bene (ne)enakosti, prikrajšanosti in dobrobiti, je namreč vse prej kot eno-
značna ali neproblematična. Uvodni del prispevka kontekstualizira raz-
pravo o problematiki izobraževalne pravičnosti v okviru t. i. »kulture
objektivnosti« (Porter, 1995) kot oblike t. i. »mehke moči«8 (Bieber in
vezano z zmanjševanjem svobode (predpostavka o izključujočem razmerju enakosti in svobode) ter
4) da je večja svoboda posameznika absolutno boljša od večje enakosti (predpostavka o asimeterič-
nosti razmerja med svobodo in enakostjo ).
6 Za podrobnejšo predstavitev samega koncepta »big data« ter s tem povezanih vprašanj in
problemov, npr. pravičnosti v vzgoji in izobraževanju, glej tematsko številko revije Theory and
Research in Education ‚Big Data in Education» (2017) (ur. Sigal Ben-Porath in Tammy Harel
Ben Shahar).
7 Eden od problemov v času t. i. »big data« torej ni pomanjkanje podatkov, temveč pomanjkan-
je teorij. Znanost, kakor v svojem članku Big Data and its Epistemology opozarja Martin Frické
– pravzaprav paradoksalno – potrebuje »več teorij in manj podatkov« (2015: 10).
8 Pojem »mehke moči« je v svojem (istoimenskem) eseju, ki ga je objavil v reviji Foreign Policy, ar-
233
