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具体目标 4.5 公平

Children of a remote village in India working hard to finish their daily lesson before nightfall, as there is no electricity in their village.

Credit: Rahul Saha/UNESCO

具体目标 4.5 公平

可持续发展议程强调,必须在一系列个体特征、投入和产出以及教育水平等方面监测 公平性。

平均来说,除高等教育外,世界已经实现了各级性别均等的目标。但是,对于所有 地区和国家的收入群体,或者就个别国家而言,事实并非如此。只有66%的国家实现了 初等教育性别均等,45%的国家实现了初中教育性别均等,25%的国家实现了高中教育 性别均等。

根据科目和时间长短的不同,学习成果方面的性别差距常常显示出意料不到的模式。 例如,在拉丁美洲和加勒比以及撒哈拉以南非洲的一些中等和低收入国家里,女生小学毕 业时,在数学方面存在明显劣势。在初中一级,各国平均来说实现了教育成果的性别均 等,但这是不同国家和学习评估的结果。

妇女在教育管理岗位上的代表性不足。在日本,39%的中学教师是妇女,但是女校长 只占6%。在有不同等级数据可用的地方,领导岗位女性比例随等级提高而降低:在奥地 利,79%的小学校长是妇女,而只有32%的中学校长是妇女。

图12: 越来越多的国家实现了性别均等,但是挑战依然存在,特别是在高等教育层次

地域和财富是值得密切监测的两个关键维度。2010‒2015年,农村地区每75名青少年完成 初中学业,城市就有100名青少年完成。就贫困群体而言,均等指数更糟糕:全球范围内, 五分之一最贫困人口中每61人中学毕业,最富裕人口中就有100人毕业。在中等偏下收入国 家,相应的数字是54比100,在低收入国家则是14比100。虽然全球毕业率达到69%,但在最贫 困人口中只有12%的男性和8%的女性完成初中学业。

此外,家庭调查没有涵盖众多脆弱民众,包括季节性 工人、无家可归者、难民和冲突地区的人口。据估计,因调 查问卷的设计问题,全球有约2.5亿人被排除在外,并且还 有1亿人代表性不足,包括贫民窟居民。

语言是一个不太容易在各国之间进行比较的特征,但 却对公平性有着重要影响。至少六年的学生母语教学,会提 高学生成绩。对东部和南部非洲21个国家政策文件的审查显示,大部分国家都执行了提早退 出式过渡性双语教育政策,以一种或多种方言进行教学,直到四年级或五年级。但是,由 于资源限制或教师和家长等关键行为者的阻力,政策并没有一直执行。

本报告的最新分析结合了人口统计数据、语言人口统计数据和教育语言政策,根据在家 讲教学语言的学生百分比,对东亚和东南亚11个国家进行了分类。该分析估计,在文莱达鲁 萨兰国和印度尼西亚,有不到25%的儿童接受了以家庭语言进行的教育,而在越南有90%。

此外,跨国学习评估也可能有助于把握语言问题。例如,2015年国际数学和科学趋势研 究显示,参与国78%的四年级学生在家时总是或几乎总是讲测试语言。

关于残疾问题,面临着评估人口中残疾率程度和相关教育劣势的双重挑战。在两份人 口统计与健康调查中,估计残疾率的巨大差异(柬埔寨2.1%,马尔代夫9.7%)也体现在残疾 对就学率影响的单独估计中:在马尔代夫,残疾学生的小学就学率为85%,而健全学生则为 94%;在柬埔寨,两者分别为43%和93%。

 

因调查问卷的设计问 题,全球有约2.5亿人 被排除在外,并且还 有1亿人代表性不足。

确定弱势群体并不总是易事

可持续发展目标的基本文件《变革我们的世界:2030年可持续发展议程》承认,“所有 人,无论性别、年龄、种族或族裔为何,无论是残疾人、移民还是土著居民”,都应获得终 身学习的机会。各国必须收集数据以监测可持续发展目标的进展情况,并遵守已批准的各项 人权公约。但是在实践中,各国仍然设置了大量障碍,边缘化人口也一直对此表示关切。

关于边缘化群体的数据收集可能侵犯隐私。根据数据保护法,关于族裔和宗教归属的 信息可以归类为敏感信息。包括瑞典在内的一些国家没有收集关于种族的数据,尽管对此 并未禁止。其他国家不允许收集可以识别个人身份的数据,但是可以收集匿名数据。三分 之一以上的人口普查问卷没有任何形式的种族分类。

由于少数民族数据曾被滥用来甄别人口,边缘化群体本身可能不愿提供数据。欧洲罗 姆人出于对歧视的恐惧,常常不信任人口普查。残疾人担心遭受羞辱,可能不会自报患有 残疾。此外,政府或许因为担心结果会对其政策产生不利影响或加剧人口矛盾,因而回避 收集数据。

残疾、族裔和其他分类的定义有多种,测量和比较弱势情况就变得颇为复杂。大多数 分类数据类别,包括种族和族裔类别,随着社会和政治态度或发展而演变,使得结果难以 进行长期比较。尽管对弱势的自我认同有助于解决数据收集中的伦理困境,但个人可能不 会如实报告。由于受到观察者偏好的影响,对弱势的外部认同也成问题。

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