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ユネスコ、貧しい国の教育データに欠落と警告 — レベル B2 — Woman looking at a blackboard with complex math equations.

ユネスコ、貧しい国の教育データに欠落と警告CEFR B2

2022年5月1日

原文: Jacklin Kwan, SciDev CC BY 2.0

写真: Vitaly Gariev, Unsplash

レベル B2 – 中上級
6
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ユネスコの報告書「Deepening the debate on those still left behind」は、初等・中等教育のデータに深刻な欠落があると結論しています。報告書は120か国を対象に調査を行いましたが、82の低所得・低中所得国のうち含まれていたのはわずか28か国で、低所得国には科学に関する評価データがまったく存在しませんでした。報告書は4月27日に公表されました。

世界教育モニタリング部門長マノス・アントニニスは、データ収集能力の制約と全国的な評価の欠如が、グローバル・サウスにおける学習成果の変化を把握しにくくしていると説明しました。利用可能なサンプルは状況の概略にすぎず、政策を支えるには長期的なモニタリング・プログラムが必要だと付け加えています。

報告書は過去20年間の出席率や就学率の向上を認めつつ、サハラ以南のアフリカや南アジアの一部では女子の参加が依然として遅れていると指摘しました。読解力と数学の性別格差は強く相関しており、アントニニスはこの傾向が女子がSTEM(科学・技術・工学・数学)分野に進まない一因を説明し得ると示唆しています。

また、データは社会的規範や固定観念を十分に捉えておらず、マラウイ、ナイジェリア、シエラレオネの研究は個人的態度や貧困が女子の早期中退の主因になっていると示しています。専門家はロールモデルの増加や女子をSTEMにとどめる政策、NGOによる意識変革の支援を求めています。

  • データの不足が政策の障害になっている
  • 地域差が大きく深刻な排除が残る
  • 長期的な監視と政策が必要とされる

難しい単語

  • 欠落重要な情報や要素がないこと
  • モニタリング継続的に情報を観察する活動
    モニタリング・プログラム
  • 固定観念人々が変えにくい偏った考え
  • 規範社会で一般に期待される行動の基準
  • 早期中退学校を早くやめること
  • ロールモデル模範となる人物や見本
  • 排除ある集団や人を除け者にすること
  • 学習成果学習で得られる知識や技能

ヒント:記事中の強調表示された単語にマウスオーバー/フォーカス/タップすると、その場で簡単な意味が表示されます。

ディスカッション用の質問

  • 記事が指摘するデータ不足は教育政策にどんな具体的な悪影響を与えると思いますか?例を挙げてください。
  • 女子がSTEMに進まない理由として記事で触れられた点について、どの対策が最も効果的だと思いますか?理由を述べてください。
  • 長期的なモニタリング・プログラムを導入する際の利点と課題を、自分の考えで説明してください。

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