Olvasási idő: 
35 perc

Adatokkal történő kormányzás: dilemmák és perspektívák

2014 májusában több mint száz, többségében jól ismert és a világ legkülönbözőbb régióit képviselő tudós nyílt levelet intézett Andreas Schleicherhez, az OECD oktatási igazgatójához, melynek ez volt a címe: Az OECD és a PISA tesztek világszerte kárt okoznak az oktatásnak. Az angol The Guardian által nyilvánosságra hozott nyílt levél[1] így fogalmazott: „Az új PISA rezsim, a visszatérő és folyamatossá vált globális mérésekkel árt gyermekeinknek azáltal, hogy elkerülhetetlenül támogatja a több és hosszabb feleletválasztásos tesztek s az „előregyártott” tanórák terjedését és hozzájárul a pedagógusok önállóságának beszűküléséhez, elszegényítve ezzel az osztálytermek világát. A PISA ily módon tovább erősítette az iskolákra már amúgy is jellemező stresszt, veszélyeztetve a tanulók és a pedagógusok jóllétét.” A tudósok, ahogy fogalmaztak, „a tanulás örömét elpusztító” PISA-vizsgálatok leállítását követelték.

Ez reakció, és mindaz, ami kiváltotta, különösen jól illusztrálja az adatok különleges erejét. A PISA-mérések elindítása óta az OECD folyamatosan és szisztematikusan elemzi e méréseknek a világ oktatási folyamataira gyakorolt hatását, és igen sok publikáció jelent meg ebben a témában.[2] Ugyancsak kiterjedt irodalma keletkezett annak a jelenségnek, amelyet hol „számokkal történő kormányzásnak” (Grek és Ozga, 2008; Grek, 2009), neveznek az elemzők, hol „adatokkal” (Grek és Ozga, 2010), esetenként „információval” (Bogdandy és Goldmann, 2008), „standardokkal” (Lawn, 2011), vagy éppen „összehasonlítással” történő (Nóvoa et al., 2014) kormányzásnak. Az Európai Unió tudatosan építette ki az adatokkal vagy indikátorokkal történő kormányzásnak azt a mechanizmusát, amelyet Nyitott Koordinációs Módszernek nevezünk,[3] és amelyet 2000 óta alkalmaz a nemzeti oktatáspolitikák összehangolására. E módszer intézmény- és eszközrendszere az ezeket megalapozó közösségi jogalkotás és fejlesztési programok révén fokozatosan alakult ki az elmúlt másfél évtizedben.[4]


Az adatokkal történő kormányzás dilemmái

Az adatokkal történő kormányzás szorosan összekapcsolódik a tényeken alapuló döntéshozatallal: ezek kölcsönösen erősítik egymást. Ott, ahol a tényeken alapuló döntéshozatal vagy szakpolitika-alakítás kiemelt figyelmet kap, nagy valószínűséggel megtaláljuk azokat a kormányzási mechanizmusokat is, amelyeket itt az adatokkal történő kormányzás kifejezéssel jelölünk, és fordítva: ahol megfigyelhetjük az adatokkal történő kormányzást, nagy valószínűséggel nagyra értékelik a tényeket és az ezekre épülő döntéshozatalt. Az adat és a tény fogalmát azonban nem szabad összekeverni, és különösen a tény fogalma igényel külön kifejtést.

A Stanford Encyclopaedia of Philosophy „tények” (evidence) szócikke[5] e fogalom négy jellegzetes használatát különbözteti meg. Az első az, amikor a tényeket a vélekedésekkel vagy hiedelmekkel állítjuk szembe, illetve amikor ezek igazolására használjuk őket. A második szóhasználat a „racionálisan gondolkodó” emberek attitűdjéhez vagy viselkedéshez köti e fogalom használatát: az ilyen emberek általában „tisztelik” a tényeket, azok előtt „meghajolnak”. A harmadik szóhasználatban e fogalom az igazság vagy a megismerés felé vezető úton található „jelként” értelmezi e fogalmat. Végül a negyedik féle szóhasználatban e fogalom az objektivitásra, a pontosságra és az egyes szubjektumoktól függetlenségre utal. Ez utóbbiban az igazságosság eleme is megjelenik, amikor a tényekre épülő ítélkezés kap figyelmet.

A tény ebben az összefüggésben nem azonosítható a mérhető vagy mért adattal. A számszerűsített adatok éppúgy lehetnek hamisak, megtévesztőek és félrevezetőek, mint ahogy a vélekedések, és a kvalitatív információk is lehetnek pontosak, a valóságban szerzett tapasztalatok által visszaigazoltak, a racionális elme számára meggyőzőek. A tények és adatok összemosása mégis gyakran előfordul, még a tudományos diskurzusban is. A korábban említett lap egy másik cikke idézi az OECD oktatási igazgatójának egyik gyakran hangoztatott jelmondatát: „adatok nélkül csak egy újabb ember vagy, akinek véleménye van.”[6] Ebben a mondatban az adat szó nyilvánvalóan a tény szót helyettesíti, egyúttal jelezve azt, hogy e két fogalom még egy olyan szervezet gyakorlatában is összekeveredhet, mint amilyen az OECD. Ezt talán semmi nem mutatja jobban, mint az, hogy a PISA keresztmetszeti adatai alapján gyakran fogalmaznak meg oksági összefüggéseket, noha ezt az adatok alapján nem szabadna tenni.

Dilemmát e tanulmány kontextusában az okoz, hogy kormányozni nemcsak tényekkel, hanem adatokkal is lehet, hiszen az adatok – különösen azok, amelyekkel országokat, intézményeket vagy programokat hasonlítanak össze – hatnak az érzelmekre, és a velük való szembesülés megváltoztathatja egyének, intézmények vagy az országokat irányító politikai elitek viselkedését. Az adatok hatását az érzelmekre, az önérzetre, a presztízsre a média rendkívüli módon felerősítheti. Ennek oka elsősorban az, hogy az adatok azt az érzetet keltik bennünk, mintha tények lennének, amelyek előtt „illik meghajolni”, amelyek objektivitást sugallnak, amelyek igazolnak dolgokat. Az adatokkal való kormányzás és a tényekre épülő döntéshozatal összekapcsolódásának jelentősége éppen az, hogy az utóbbi elvárásokat támaszt az adatokkal szemben, és nem tekint minden adatot ténynek. Ugyanakkor éppen ebből fakad a kockázat is: a tényekre épülő, döntéshozatalra történő fókuszálás erősíti azt a késztetést, hogy az adatokat tényeknek tekintsük.

Azt, hogy az információk, ezen belül az adatok mennyire tekinthetők ténynek, azaz a vélekedéseket alátámasztó evidenciának, részben megegyezés kérdése, részben lehetnek objektív kritériumai. Abban a világban, ahol a tényekre épülő döntéshozatal ideája kialakult, azaz az orvostudomány és a gyógyítás világában, vannak ezzel kapcsolatban általánosan elfogadott normák, amelyeket részben maga a tudomány, részben a gyógyszerek és beavatkozások okozta károk miatt indított perekben hozott bírósági döntések alakítottak. Egy hivatalos amerikai egészségügyi szakértői testület például a kilencvenes években olyan hierarchiát állított fel, amelynek legalján az „elismert tekintélyek klinikai gyakorlaton alapuló véleménye, leíró jellegű tanulmányok vagy szakértői bizottságok jelentései” állt, és a csúcsán az „olyan bizonyító erejű tény (evidence), amely legalább egy megfelelően randomizált kontrollált kísérleti kipróbálásból (randomized controlled trial) származik” (Harris et al., 2001).

Új gyógyszert vagy egyéb orvosi beavatkozást hivatalosan bevezetni a fejlett világban hosszú ideje csak úgy lehet, ha annak hatásosságát és mellékhatásait randomizált kontrollált kísérleti kipróbálással ellenőrizték. Az Egyesült Államokban a randomizált kontrollált kísérleti kipróbálás követelményének érvényesítése igen előrehaladott az oktatás területén is, aminek a 2002-ben elfogadott No Child Left Behind oktatási törvény és az ehhez szorosan kapcsolódó, a neveléstudományi kutatásokról hozott törvény (Education Sciences Reform Act) adott különösen nagy lökést. Ennek nyomán norma lett, hogy az amerikai szövetségi kormány csak olyan oktatási reformokhoz vagy fejlesztési beavatkozásokhoz ad pénzügyi támogatást, amelyek hatásosságát tényekkel igazolták. E folyamat globális kisugárzását jelezte az, amikor – nagyrészt amerikai nyomásra – a kétezres évek elején az OECD elindított egy olyan programot, amelynek eredetileg az lett volna a célja, hogy a randomizált kontrollált kísérleti kipróbálás elvét elfogadtassa az oktatáspolitikai és oktatásfejlesztési döntéshozatalban. E program[7] végül is „felpuhult”: az oktatás világának szereplői nem tudták befogadni a „tényeknek” azt a fajta értelmezését, amely a randomizált kontrollált kísérleti kipróbálást helyezi a csúcsra: ezt sokan, közöttük az oktatáskutatás meghatározó súlyú szereplői is vitatják (pl. Berliner, 2002; Borman, 2009).A randomizált kontrollált kísérleti kipróbálás, és ami talán még ennél is értékesebb forrása a tényeknek tekinthető adatoknak, a hosszabb ideig folyó, longitudinális nyomon követő vizsgálatok jelentőségét nem lehet eléggé hangsúlyozni. De éppígy nem lehet eléggé hangsúlyozni az ezzel kapcsolatos fenntartások jelentőségét sem. A tényeken alapuló döntéshozatal talán legnagyobb kockázata az, hogy gyakran éppen a legfontosabb dolgokról nem állnak rendelkezésünkre tények, és ha túlságosan hangsúlyozzuk a jelentőségüket, úgy járhatunk, mint elveszített kulcsát az utcai lámpa fényében kereső ember, aki, amikor megkérdezték tőle, ott veszítette-e el a kulcsát, azt a választ adta, nem, de csak ott van fény, ezért keresi ott. A mindennapi gyakorlatban és az oktatáspolitikában folyamatosan döntések sokaságát kell meghozni olyan kérdésekben, amelyekkel kapcsolatban nem állnak rendelkezésre tények, és a döntéseket akkor is meg kell hozni, ha tényekhez nem lehet hozzájutni.

Egy másik hasonló dilemma az indikátorokhoz, azaz a társadalmi folyamatokat mérni próbáló mutatókhoz kötődik. A valóságban zajló folyamatokat megragadni kívánó indikátorokkal kapcsolatban többek között az a kérdés merül fel, vajon minek van nagyobb jelentősége: annak, hogy ezek az indikátorok minél pontosabbak, minél megbízhatóbbak legyenek, vagy annak, hogy ezek jól működjenek, mint a szereplők viselkedését befolyásoló eszközök. Az adatokkal – és az ezekre épülő indikátorokkal – történő kormányzás számára az utóbbi éppen olyan fontos, mint az előbbi. A kettő természetesen nem független egymástól: a megbízható adatokra épülő indikátorok nagy valószínűséggel alkalmasabbak a szereplők viselkedésének befolyásolására, mint a megbízhatatlanok. Ugyanakkor, ha az indikátorok politikai vagy kormányzási eszközként kezdenek működni, kikerülnek a tudomány ellenőrzése alól: hiába pontosak és megbízhatóak az adatok, ha nem gyakorolnak hatást a szereplők viselkedésére, és – fordítva – a viselkedés változását a politika nem pontos adatokkal is el tudja érni. A dilemma a politika és a tudomány kapcsolatrendszeréhez kötődik, és súlyos tudományetikai implikációi is vannak. Vajon a tudományos kutatás örömmel fogadja-e a tényeket tükröző adatok politikai vagy kormányzási felhasználását, és a politikai folyamatok racionalizálódásaként ünnepelje ezt, vagy – éppen ellenkezőleg – kétségeket fogalmazzon meg ezzel kapcsolatban, esetleg visszautasítsa az adatok ilyen formában történő politikai felhasználását? Vajon hol húzódnak a határvonalak a tudományos kutatás és a politikai cselekvés között? Az adatokkal történő kormányzás ilyen és ehhez hasonló kérdések sokaságát veti fel, és az elmúlt években ezek a kérdések maguk is egyre inkább a tudományos kutatás tárgyát képezték.[8]

Az indikátorok politikai vagy kormányzási célokra történő felhasználásával kapcsolatban a tudományos kutatás számára a legérdekesebb kérdés talán nem is az, vajon ezek elég pontosak-e és megfelelő módon tükrözik-e a valóságos folyamatokat, mint inkább az, hogy valóban azt a hatást váltják-e ki, amit az alkalmazóik várnak tőlük. Így például, ha az Európai Unió politikai döntéshozóinak az a célja, hogy a versenyképesség érdekében javuljon a felnőtt lakosság képességszintje, akkor ezt vajon azzal a felsőoktatási végzettséggel rendelkezőkre vonatkozó „headline target[9] kitűzésével lehet-e elérni, amit az Unió használ, és vajon az ezzel kapcsolatban a tagállamoknak adott értékelő visszajelzés ténylegesen olyan cselekvésre sarkallja-e ezek döntéshozóit, ami végső soron a felnőtt lakosság képességszintjének javulásához vezet? A szakpolitikai koordináció céljaira használt indikátorok legfontosabb célja elsősorban nem az, hogy ezek segítségével a közösség „megtudja”, mi történik a tagállamokban, hanem az, hogy ezekkel alakítsa és harmonizálja a tagállamok szakpolitikai viselkedését. Az indikátorokat egyre gyakrabban alkalmazó nemzetközi szervezeteket és a mögöttük lévő politikai közösségeket mindenekelőtt az foglalkoztatja, hogy ezek segítségével kikényszerítsék tagjaiknak a közösen kitűzött célokkal konform viselkedését. Az indikátorok a nemzetközi kapcsolatokban tehát éppolyan „kényszerítő eszköznek” tekinthetőek, mint amilyen a jog, és voltaképpen ez utóbbi egy alternatíváját nyújtják, ami felvethet számos közjogi és nemzetközi jogi kérdést is (Bogdandy és Goldmann, 2008; Davis et al., 2012).

Az indikátoroknak a szakpolitikai koordináció és befolyásolás eszközeként történő felhasználását többek között az teszi lehetővé, hogy ezeket a közösség a nyomásgyakorlás eszközeként tudja használni. Segítségükkel rá lehet mutatni azokra, akik a közösen kitűzött célokat nem teljesítik, meg lehet őket „szégyeníteni” (Héritier, 2001), folyamatosan „nógatni” lehet őket annak érdekében, hogy változtassanak a viselkedésükön, és a belpolitikai térben „helyzetbe” lehet hozni azokat, akik nyomást tudnak gyakorolni a kormányokra. Emellett az indikátorokról történő megegyezés maga is politikai folyamat, amelynek során az érintett szereplők között érdekvezérelt alkufolyamatok zajlanak. Az indikátorokkal történő kormányzás egyik hatása éppen ennek az alkufolyamatnak racionális keretek között tartása: a számok érvként használhatóak a vitákban, és a számokról vitatkozók könnyebben meg tudnak egyezni egymással, mint azok, akik elveken vitatkoznak. A tudományos kutatás számára a legérdekesebb kérdés ezzel kapcsolatban annak empirikus vizsgálata, vajon az indikátorok alkalmazása valóban kiváltja-e az ezekkel szembesülők alkalmazkodását, és ez mennyire függ az indikátorok pontosságától, és mennyire attól, hogy az ezeket alkalmazók milyen ügyesen bánnak velük.


Az adatokkal való kormányzás az Európai Unióban

Az adatokkal való kormányzás az oktatás területén szorosan összefügg az indikátorok oktatáspolitikai alkalmazásával. Ez mindenekelőtt az OECD INES programjának születéséhez, fejlődéséhez és globális hatásának kiszélesedéséhez köthető, aminek kiterjedt nemzetközi és hazai irodalma van (lásd pl. OECD, 1994; Bottani, 1998; Imre, 2001; 2003a, 2003b; Smith és Baker, 2003; Martens és mtsai, 2004; Kádárné, 2007; Sellar és Lingard, 2014). Az INES program a kezdettől fogva egyszerre szolgált tudományos és szakpolitikai célokat, azaz a megismerést és a politikai kommunikációt, illetve a nemzeti szintű szakpolitikák globális szintű befolyásolását, és ugyancsak a kezdetektől fogva a meghatározó nemzetközi partnerekkel, így különösen az UNESCO-val és az Európai Unióval együttműködésben alakult.

Az Európai Unióban az adatokkal vagy indikátorokkal történő kormányzás – amit hivatalosan természetesen nem így neveztek – az 1997-es Amszterdami szerződést követően kapott figyelmet, amikor ez a közös foglalkoztatási és szociális politika megvalósításának egyik legfontosabb eszközévé vált. Az itt kialakuló kormányzási technikát később az uniós belső kormányzási reform részeként, Nyitott Koordinációs Módszer (Open Method of Coordination – OMC) néven beemelték az uniós kormányzati eszköztárba, kiegészítve ezzel a már korábban is létező kormányzási eszközrepertoárt (European Commission, 2001). Az OMC négy kulcseleme közül (közös célok kitűzése, ezekhez indikátorok és mérföldkövek hozzárendelése, nemzeti akcióprogramok készítése és ezek tartalmának és megvalósításának közös értékelése) az egyik éppen az indikátorokról szól. Ebben a kontextusban az indikátorok, és az ezek segítségével közösen meghatározott, elérendő célértékek egyértelműen a szakpolitikák harmonizálását és koordinálását szolgáló kormányzási eszközként jelenik meg.

Az oktatással kapcsolatos nemzeti szakpolitikák közösségi koordinálásáról hozott lisszaboni döntést követően, az OMC keretei között indult el az a folyamat, amelynek eredményeképpen az Európai Unióban körülbelül egy évtized alatt kiépült az oktatás indikátorokkal történő kormányzásának intézményi mechanizmusa és eszközrendszere. Ennek meghatározó állomása volt az Oktatás és Képzés 2010 folyamat stratégiai céljainak kijelölése és az ezekhez kapcsolódó indikátorrendszer meghatározása 2002-ben, amiben kulcsszerepe volt az akkor létrehozott, a tagállamok képviselőiből álló oktatási indikátor munkacsoportnak (Standing Group on Indicators and Benchmarks – SGIB). Ez utóbbi az egyetlen a nemzeti szakpolitikák koordinálásának támogatására 2002 óta létrejött, többször újraszervezett munkacsoportok közül, amely mindmáig (2015) létezik, rálátva az összes többi munkájára, és garantálva az indikátorrendszer koherenciáját. Az Oktatás és Képzés 2010 folyamat stratégiai céljaihoz kapcsolódó munkacsoportok feladatai között a kezdetektől fogva kiemelt módon jelent meg az indikátorokkal történő foglalkozás. Az oktatási miniszterekből álló Tanács többször foglalkozott az indikátorok témájával, és több alkalommal hozott róluk döntést, meghatározva, hogy ezek közül melyek váljanak a nemzeti szintű folyamatok követésének az eszközévé, és melyek fejlesztésére fordítsanak erőforrásokat.[10]

A 2007-ben hozott, leginkább átfogó tanácsi döntés az indikátorok négy különböző csoportját különböztette meg. Az elsőt azok alkották, amelyek létező adatokra épültek, és amelyek meghatározásával kapcsolatban már nem voltak viták. A második csoportba sorolták azokat, amelyeket létező adatokra lehetett építeni, de amelyek meghatározása még vitatott volt. A harmadik kategóriát alkották azok, amelyek fejlesztése – részben más nemzetközi szervezetekkel együttműködésben – folyamatban volt. Végül a negyedik csoportba kerültek azok az indikátorok, amelyek esetében új, uniós adatfelvétel elindítását tartották szükségesnek. Ezek közül különös figyelmet érdemelnek az utóbbiak, mivel azt feltételezték, hogy az Európai Unió, többek között az OECD PISA vizsgálata által illusztrált módon, közvetlenül gyűjtsön adatokat a tagállamok intézményei vagy polgárai körében. Az ilyen típusú adatgyűjtések lehetősége elsősorban a 2006-ban elfogadott kulcskompetenciákkal, elsősorban a más nemzetközi szervezetek által nem vizsgált transzverzális kompetenciákkal kapcsolatban merült fel.[11]

Az Európai Unió által létrehozott és rendszeresen közzétett oktatási indikátorok a tagországok „noszogatását” szolgálják. A közösség ezzel az eszközzel próbálja elérni, hogy tagjai „vegyék komolyan” a közösen kitűzött célokat, és tegyenek olyan erőfeszítéseket, melyek nyomán azok a tíz éves stratégiai időszak végére teljesülhetnek. Az adatok nyilvánosságával és egyre intenzívebb kommunikációjukkal az Európai Bizottság tudatosan nyomást gyakorol a tagországokra, „hátszelet” adva azoknak a belső politikai tényezőknek, amelyek ezeket, a kormányok törekvéseit bírálva vagy támogatva, a belső politikai vitákban is felhasználhatják.


Az adatok ereje: új lehetőségek és kockázatok

Az indikátorokkal történő kormányzást illusztráló Nyitott Koordinációs Módszer megteremtői és korai elemzői hangsúlyozták, hogy a módszert „nemcsak annak érdekében hozták létre, hogy új politikai eredményeket produkáljon, hanem azért is, hogy a politikaformálást segítő folyamatként is működjön”(Hodson és Maher, 2001). Az adatok vagy tények felértékelődése a szakpolitikai diskurzusban elősegítheti a politikai folyamatok kiszámíthatóbbá válását és racionalizálódását, könnyítheti a konfliktusok kezelését és elősegíti a felek közötti párbeszéd tartalmasságát, általában javíthatja a kormányozhatóságot. Emellett elősegítheti, hogy ritkábban vagy egyáltalán ne kelljen használni a jogi kényszerítés eszközét, ami alkalmatlan olyankor, amikor az érintett szereplők eltérő ütemben haladnak valamilyen cél felé, és így nem lehet és nem szabad azonos cselekvést várni tőlük.

Az adatokkal történő kormányzás uniós gyakorlata azonban csupán egyike a lehetséges példáknak. Az Unió voltaképpen követi azt, ami több országban már korábban gyakorlattá vált. Az Egyesült Királyságban például az oktatás világából érkezett Michael Barber a kétezres évek elején a Blair-kormány vezető tisztviselőjeként vezette be a humán ágazatok egészében az adatokkal vagy indikátorokkal történő kormányzásnak azt a sajátos modelljét, amelyet később a „deliverology” fogalmával jelölt. Egy erről szóló kiadványban, melynek egyik szerzője volt, úgy fogalmazott, hogy „adatokat gyűjteni nemcsak hatalmat ad, hanem el is bűvöl” és azt tanácsolta a hozzá hasonló gyakorlatot követni szándékozóknak, hogy a „diagnózist a teljesítmény jelzésére leginkább alkalmas adatok azonosításával kezdjék”, majd az „adatokat elemezve próbálják kiolvasni a magas és alacsony teljesítmény mintázatait”. Így folytatva: „az elemzésnek olyan mérföldkövekre kell épülnie, amely a vezetett rendszer teljesítményét összeveti a korábbi történeti időszakokban elért saját teljesítménnyel, a legmagasabb teljesítményt nyújtók és más rendszerek teljesítményének adataival, akár odahaza, akár külföldön” (Barber et al., 2009; 11).

Barber itt idézett szavai, de még inkább saját irányítói gyakorlata (lásd Barber, 2008) jól mutatják: az adatokkal történő kormányzás különösen hatékony módja a teljesítmény „kikényszerítésének.” Noha ezt sokan a kormányzás „puha eszközének” tekintik (szemben a jog „keménynek” gondolt eszközével), a Barber által vezetett „Delivery Unit” különleges eredményeket mutatott fel abban, hogy elérje néhány nehezen teljesíthető, komplex társadalmi és intézményi folyamatokat feltételező politikai ígéret teljesülését. Ez a miniszterelnöknek közvetlenül alárendelt egység úgy működött, mint egyfajta „irányítópult”, amely lehetővé tette a kormány számára a társadalmi és intézményi folyamatokról beérkező adatok folyamatos figyelését és azt, hogy az érintett döntéshozókat azonnal riaszthassa, amikor az adatok a kitűzött céloktól való eltérést jelezték.

Fontos hangsúlyozni: azoknak az adatoknak a jelentős hányada, amelyekkel Barber és csapata dolgozott, nem makroszintű, hanem olyan mikroszintű adat volt, amely lehetővé tette egy-egy konkrét kórház, iskola vagy egyéb intézmény teljesítményének nyomon követését. A mikroszintű, az egyes iskolákra, sőt az egyes tanulókra is vonatkozó adatok gyűjtését nemcsak az olyan rendszerek teszik lehetővé, mint amilyen például a hazai kompetenciamérés, hanem azoknak a digitális tanulásszervezési eszközöknek a használata is, amelyek képesek folyamatosan és automatikusan adatokat generálni a tanulói viselkedésről. Mindez egyfelől egészen új lehetőségeket tár fel az egyéni tanulási nehézségek azonosítását és az egyénre szabott beavatkozásokat tekintve, másfelől komoly aggályokat is felvet a személyes adatok védelmével kapcsolatban. A kialakult, óriási mennyiségű adat gyűjtését és tárolását lehetővé tevő rendszerekre új adatelemzési módszerek (data mining, analytics) épülnek rá, ami magával hozza az ezzel foglalkozó professzionális adatelemző szakértői réteg kialakulását is. Számos jel utal arra, hogy azok a rendszerek, amelyekben a bizalom viszonylag magas szintje miatt kevésbé alakul ki aggodalom a személyes adatok védelmével kapcsolatban, előnyhöz juthatnak annak nyomán, hogy képessé válnak olyan mikroszintű folyamatok elemzésére, amelyek megismerése nagymértékben növeli a cselekvőképességüket. Az ilyen adatok gyűjtésétől és elemzésétől tartózkodó rendszerek kevésbé képesek megérteni a tanulás eredményességét gátló vagy segítő összefüggéseket, illetve kevésbé tudnak az eredményességet különösen hatékonyan javító, pontosan célzott beavatkozásokat kezdeményezni.

Az adatok „termelése” (és ennek érdekében folyamatosan újabb területekre kiterjedő adatgyűjtések kezdeményezése), a döntéseket és gyakorlatot támogató tényeket feltáró kutatások támogatása, az indikátorok fejlesztése és ezek rendszerbe illesztése, a mérhető értékekkel kifejezett mérföldkövek meghatározása és mindezekről a legmagasabb szinten szakpolitikai döntések meghozatala együtt egy új kormányzási gyakorlat kialakulását jelzik. Ezt leírható úgy is, mint annak a kormányzási gyakorlatnak a megerősödése, amelyet a politikatudományi irodalom egy 2003-ban megjelent nagyhatású könyv nyomán „noszogatásnak” (angol szóval „nudging”) nevez, és amelyet e könyv szerzői a liberális paternalizmus fogalommal is jelölnek (Thaler és Sunstein, 2003). Hogy mennyire nem partikuláris dologról van szó, azt legjobban talán az jelzi, hogy 2013-ban az OECD formálisan is javasolta a tagállamoknak, hogy a következő időszak oktatási munkatervében a nudging önálló kutatási témaként szerepeljen.[12]

A tényekre alapuló szakpolitika és a nudging, azaz a „noszogatással”, ebben az esetben az adatokkal vagy tényekkel történő folyamatos szembesítéssel történő kormányzás szorosan összekapcsolódnak. Nem meglepő, hogy ez kiváltotta a nemzetközi joggal vagy közjoggal és közigazgatási joggal foglalkozó elemzők figyelmét is (lásd pl. Bogdandy és Goldmann, 2008 vagy Quigley és Stokes, 2015), hiszen a hatalomgyakorlás és a kormányzás valóban új modelljéről van szó. Olyan modellről, amely nem a jogi előírások és szankciók eszközét alkalmazza, hanem a tényekre hivatkozó, azokat folyamatosan előhozó politikai kommunikációra és megegyezés-keresésre épül, és a tényekkel történő szembesítést, az ezzel együtt járó folyamatos „zaklatást”, a nem megfelelő teljesítményt nyújtók vagy a közösen elfogadott normáktól eltérők nyilvános „megszégyenítését” (blame) használja az alkalmazkodást kikényszerítő eszközként.

Mindehhez hozzátartozik annak erősödő elfogadása, hogy a makroszintű vagy aggregált adatok kevéssé alkalmasak arra, hogy a komplex, többszintű rendszerek működését, az azokban zajló változásokat leírják, azaz nem teszik lehetővé, hogy ezekből következtessünk a tényekre. Ehhez mikroszintű adatokra van szükség: olyanokra, amelyek az egyes egyének vagy intézmények viselkedésről adnak jelzéseket, lehetőleg idősoros módon. A közgazdászok „viselkedés-gazdaságtannak” (behavioural economics) nevezik azt a megközelítést, amely a makroszintű piaci vagy pénzügyi folyamatok alakulására az egyének és intézmények mikroszintű viselkedéséből próbál következtetni, és a nudging filozófiája mögött többek között éppen az áll, hogy az egyének és intézmények sokaságának mikroszintű viselkedését kell befolyásolni ahhoz, hogy bizonyos makrofolyamatok létrejöjjenek, vagy éppen a kialakulásukat el lehessen kerülni. Továbbá ahhoz, hogy egy-egy szakpolitikai beavatkozás hatását értékelni lehessen, azoknak az egyéneknek és intézményeknek a viselkedését és a viselkedésükben bekövetkezett változásokat kell megfigyelni, akikre/amelyekre a beavatkozás irányult. Ehhez a szakpolitika alakítóinak nagymennyiségű adatra van szüksége a mikro-szintű szereplők viselkedéséről, e viselkedés alakulásáról, és az e viselkedést meghatározó tényezőkről.

A mikroszintű, azaz egyéni és intézményi szintű adatok gyűjtésére és elemzésére épülő szakpolitikai gyakorlat számos elméleti és gyakorlati kérdést vet fel, kezdve a személyiségi jogok és a személyes adatok védelmétől az olyan dilemmákig, hogy a mikroszintű viselkedési változások mögött rejlő oksági összefüggések végtelen komplexitása mennyire ragadható meg olyan adatokon keresztül, amelyek a viselkedésváltozást kiváltó lehetséges okoknak csupán töredékét képesek megragadni. A mikroszintű adatok gyűjtése és elemzése a leggyakrabban ahhoz a következtetéshez vezet, hogy a megfelelő következtetések levonásához még több adatra lenne szükség, miközben az ilyen adatok begyűjtése rendkívül költséges, és az ehhez szükséges erőforrások általában nem állnak rendelkezésre. Részben ezzel függ össze az a paradigmatikus váltás, amely többek között a „big data” és a „data mining” szemléletmódban ragadható meg. Ez utóbbiak esetében nem az előzetes adatigény és az erre épülő tudatos adatgyűjtés és elemzés a kiindulópont, hanem éppen ellenkezőleg, a technológiai adottságok nyomán gyakran előzetes szándékok nélkül keletkező és kevéssé strukturált hatalmas adatmennyiség utólagos feltárása, és ennek révén előre nem sejtett összefüggések megtalálása. Az OECD egy kapcsolódó programja (OECD, 2014, 2015) szerint a jövőben ez lehet a gazdasági tevékenységek és társadalmi szolgáltatások hatékonyabbá és eredményesebbé tételének egyik legfontosabb forrása.

A fentiek alapján az adatokra és tényekre épülő szakpolitika és gyakorlat jövőbeni alakulását alakító tényezők közül kettőt érdemes kiemelni. Az egyik azzal függ össze, hogy az érintett szereplők mennyire értelmezik az adatokra vagy tényekre épülő döntéshozatalt kommunikációs, és mennyire technikai vagy tudományos perspektívából, továbbá mennyire képesek a kettő között megfelelő egyensúlyt fenntartani. E tanulmány elején egy olyan helyzetet idéztem fel, ahol sajátos módon a tudományos kutatás képviselői bíráltak egy olyan intézményt, amely különösen magas szintre emelte a tényekre épülő szakpolitika gyakorlatát. A PISA-vizsgálattal kapcsolatos tudományos kritikák[13] kiterjeszthetőek lennének azonban minden hasonló vizsgálatra, és ilyen kritikák megfogalmazhatóak az Európai Bizottság által alkalmazott indikátorokkal és azok használatával kapcsolatban is. A lényeg azonban itt, mint korábban már hangsúlyoztam, kevésbé az indikátorok megbízhatósága és érvényessége, mint inkább az a tény, hogy ezek alkossák a szakpolitikai párbeszéd alapját, és így nagyobb esélye lehessen annak, hogy e párbeszéd intelligens következtetésekhez vezet, mintha vélekedések alkotnák az alapját. Ugyanakkor az indikátorok fejlesztőinek és alkalmazóinak megfelelő szerénységet kell mutatniuk, és nem szabad úgy tenniük, mintha az adataik vitán felül állóak lennének. Ugyanígy óvatosságot kell tanúsítaniuk akkor, amikor az adatokról való kommunikációba bevonják a médiát. A PISA-vizsgálat adatait gyakran túlságosan direkt módon említik a médiakommunikációban, és elmulasztják felhívni a figyelmet azokra a módszertani dilemmákra, amelyek miatt az adatokat óvatosan kell kezelni. Emellett, éppen a médiával történő kommunikációban, gyakran vonnak le belőlük olyan oksági következtetéseket, amelyek az adatokból nem következnek.

A másik tényező, amit az adatokra és tényekre épülő szakpolitika és gyakorlat jövőbeni alakulásával kapcsolatban érdemes újra kiemelni, az, hogy e szakpolitika és gyakorlat folyamatos és egyre nehezebben kielégíthető adatéhséget szül. Minél több adat áll a rendelkezésünkre, annál több olyan dolog tárul elénk, amelyet meg kellene értenünk, és így még több adatra keletkezik igény. Ugyanakkor az adatgyűjtés rendkívül költséges, és komoly munkaterheket rak mind az adatszolgáltatókra, mind az adatok közvetlen begyűjtését végzőkre. Ezért egyre nagyobb jelentősége lehet az olyan rendszereknek, amelyek puszta működésükkel adatokat generálnak, és amelyek az automatikus adatgyűjtést olyan tevékenységekre építik, amelyeket az egyének és az intézmények önként végeznek, általában nem az adatszolgáltatás céljával. Ennek egyik figyelemre méltó példája az OECD felnőttek körében végzett képességfelmérésének (PIAAC) az az önkénes, online változata, amelyet a szervezet az Európai Bizottság támogatásával hozott létre. Ez olyan felület, amely az odalátogatók számára lehetővé teszi, hogy egy interneten keresztül kitöltött teszt segítségével felmérjék saját képességeiket, miközben a rendszer automatikusan olyan adatokat generál, amelyeket elemzésre is fel lehet használni.[14] A jövőben az oktatás területén várhatóan számos olyan informatikai alkalmazás terjed majd el, amelyek képesek folyamatosan és automatikusan adatokat termelni. Ennek nyomán különlegesen nagy adathalmazok keletkeznek, amelyeket már nem lehet a hagyományos statisztikai eljárásokkal feldolgozni: itt léphet be a korábban említett „data mining” és „analytics” megközelítés, ami maga is automatizálhatóvá válhat.

Az adatokra vagy tényekre épülő szakpolitika és döntéshozatal egyik legnagyobb dilemmája, hogy hol vonja meg az adatoknak azt a körét, amelyek begyűjtése lehetséges a rendelkezésre álló erőforrások keretei között és az adatszolgáltatók és közvetlen begyűjtők túlzott terhelése nélkül. Akár az OECD INES programját nézzük, akár az Európai Unióban lezajlott oktatási indikátorfejlesztést, az ebben résztvevők mindkét esetben beleütköztek a finanszírozhatóság és a terhelhetőség korlátjaiba, és nehéz döntéseket kellett meghozniuk arról, hogy mely adatokról mondanak le vagy melyeket vesznek át másoktól még akkor is, ha így azok nem optimális formában jutnak el hozzájuk. Az adatokra épülő kormányzás sok szempontból a kompromisszumok kormányzása: egyfelől a tudományos érvényesség vagy megbízhatóság normái és a szakpolitikai folyamatok vagy a gyakorlat realitása között, másfelől a mindig növekvő adatigény és a rendelkezésre álló erőforrások szűkösségéből fakadó kényszerek között.

Footnotes

  1. ^ A The Guardian cikkét lásd itt: http://www.theguardian.com/education/2014/may/06/oecd-pisa-tests-damagin...
  2. ^ Ezek áttekintését segíthetik az Európai Unió által támogatott Know&Pol (lásd: http://www.knowandpol.eu) és Transpol (lásd: http://www.ces.ed.ac.uk/research/TransPol) projektek keretében készült elemzések. Az OECD által készült elemzésekhez lásd Breakspear (2012)
  3. ^ Erről részletesebben lásd Halász (2012)
  4. ^ Erről részletesebben lásd Halász (2015) 
  5. ^ Lásd itt: http://plato.stanford.edu/entries/evidence.
  6. ^ „Without data, you are just another person with an opinion” – idézi a The Guardian 2013. november 26-i száma (lásd itt: http://www.theguardian.com/education/2013/nov/26/pisa-international-stud...)
  7. ^ A program eredményeiről lásd OECD (2007).
  8. ^ Lásd többek között a 2. lábjegyzetben említett kutatásokat.
  9. ^ Ez a „headline target”, melyről a döntést az Európai Unió legfelsőbb politikai döntéshozó testülete, az állam és kormányfőkből álló Európai Tanács hozta meg, az, hogy a 30-34 éves korosztály körében 2020-ra 40%-ot kell elérnie a felsőfokú végzettséggel rendelkezőknek.
  10. ^ Council Conclusions of 5 May 2003 on reference levels of European average performance in education and training (Benchmarks) (2003/C 134/02); Council conclusions of 24 May 2005 on new indicators in education and training (2005/C 141/04); Council Conclusions on a coherent framework of indicators and benchmarks for monitoring progress towards the Lisbon objectives in education and training 2802nd Education, Youth and Culture Council meeting. Brussels, 24-25 May 2007.
  11. ^ Minderről jóval részletesebben lásd Halász (2015)
  12. ^ Forrás: a szerző közvetlen személyes információja.
  13. ^ Ezeket foglalja össze és elemzi például Lannert (2015).
  14. ^ Lásd az OECD Education & Skills Online Assessment című weblapját: http://www.oecd.org/skills/ESonline-assessment