A Generalizable Framework for an EducationAccess Index: Addressing Disparities in Access Across Regions

تخيل عالم علوم التنمية كأنه لغز ضخم ومعقد. لفترة طويلة، حاول الخبراء معرفة كيفية ضمان حصول الجميع، بغض النظر عن مكان عيشهم، على فرصة عادلة لحياة جيدة. أحد أهم قطع هذا اللغز هو التعليم. فكر في التعليم ليس مجرد الجلوس في فصل دراسي، بل كـ "مفتاح" يفتح إمكانات الشخص، ويساعده على الحصول على وظائف أفضل، ويسمح لمجتمعه بالنمو. ولكن هنا يكمن الجزء الصعب: في أماكن كثيرة، يكون هذا المفتاح مخبأً في خزنة لا يستطيع الوصول إليها إلا القلة. وبينما قد تمتلك المدن مكتبة كاملة من المفاتيح، قد لا تملك القرى النائية أي مفتاح على الإطلاق. وهنا يأتي دور مفهوم "المؤشر". يمكنك التفكير في المؤشر كأنه بطاقة تسجيل أو ميزان حراري للمجتمع. فبدلاً من مجرد التخمين عما إذا كان مكان ما يسير بشكل جيد أو سيء، يعطيك المؤشر رقماً واحداً واضحاً يخبرك بالضبط مدى قدرة الناس على الوصول إلى شيء مهم، مثل المدارس. إذا عرفت النتيجة، ستعرف أين ترسل المساعدة بالضبط.

هذا هو بالضبط ما سعى فريق من الباحثين من باكستان للقيام به. أرادوا بناء بطاقة تسجيل خاصة تسمى مؤشر الوصول إلى التعليم (EAI). كان هدفهم هو التوقف عن التخمين والبدء في القياس. طرحوا سؤالاً بسيطاً ولكنه قوي: "إذا كنت تعيش في قرية معينة، ما مدى سهولة وصولك أنت وأطفالك إلى مدرسة؟" لم يكتفوا بمجرد النظر فيما إذا كان مبنى المدرسة موجوداً أم لا؛ بل نظروا إلى مدى بعده، وما إذا كان مخصصاً للبنين أم للبنات، وما هو المستوى الدراسي (ابتدائي، متوسط، أو ثانوي). ومن خلال تحويل كل هذه القطع المختلفة من المعلومات إلى رقم واحد، أنشأوا خريطة توضح بالضبط أين تختبئ "فجوات التعليم". وهذا أمر مهم لأنك لا تستطيع إصلاح مشكلة إذا لم تتمكن من رؤيتها بوضوح. فإذا أرادت الحكومة بناء مدرسة جديدة، فإنها تحتاج إلى معرفة أي قرية هي الأكثر احتياجاً لواحدة، بدلاً من اختيار مكان عشوائياً.

وصفة بطاقة التسجيل

لبناء بطاقة التسجيل هذه، لم يقم الباحثون بتأليف الأرقام من خيالهم، بل ذهبوا إلى المصدر: تعداد الموزا (Mouza Census) لعام 2020. في باكستان، "الموزا" هي أساساً قرية صغيرة أو وحدة أرض محددة، تشبه إلى حد ما كتلة سكنية في حي. وقد أعطاهم التعداد قائمة ضخمة من البيانات حول كل واحدة من هذه الكتل. لقد نظروا في ستة أشياء محددة:

1. هل توجد مدرسة ابتدائية للبنين؟
2. هل توجد مدرسة متوسطة للبنين؟
3. هل توجد مدرسة ثانوية للبنين؟
4. هل توجد مدرسة ابتدائية للبنات؟
5. هل توجد مدرسة متوسطة للبنات؟
6. هل توجد مدرسة ثانوية للبنات؟

ولكن هنا تكمن العقبة: أحياناً توجد المدرسة، لكنها تبعد 15 كيلومتراً. وهذا لا يعتبر "وصولاً" حقاً. لذا، ابتكر الباحثون نظام ترميز ذكياً. إذا كانت المدرسة موجودة في نفس المكان، فقد منحوها "نعم" (1). وإذا كانت مفقودة، فقد قاموا بقياس المسافة التي سيتعين عليك قطعها للوصول إلى أقرب مدرسة. إذا كانت تبعد من 1 إلى 5 كم، فقد منحوها عقوبة صغيرة (-1). وإذا كانت تبعد من 5 إلى 10 كم، فقد منحوها عقوبة أكبر (-2)، وإذا كانت تبعد أكثر من 10 كم، فقد منحوها عقوبة كبيرة جداً (-3). وبهذه الطريقة، لم يكن الرقم يحصي المباني فحسب، بل كان يحصي المسافة والجهد أيضاً.

الرياضيات السحرية: إيجاد النمط الخفي

بمجرد حصولهم على كل هذه الأرقام، احتاجوا إلى طريقة لدمجها. لا يمكنك ببساطة جمع "المدرسة الابتدائية" و"المدرسة الثانوية" لأنها أشياء مختلفة. ولحل هذه المشكلة، استخدموا أداة إحصائية تسمى تحليل المكونات الرئيسية (PCA).

فكر في تحليل المكونات الرئيسية (PCA) كأنه خلاط سحري. تخيل أن لديك عصير "سموذي" يحتوي على ست أنواع مختلفة من الفاكهة (أنواع المدارس الستة). تريد معرفة "درجة الفاكهة" الإجمالية في العصير دون تذوق كل فاكهة على حد h. يقوم الخلاط بخلطها جميعاً، لكنه لا يخلطها بالتساوي؛ فهو يكتشف أي الفواكه تساهم بأكبر قدر في النكهة. في هذه الدراسة، وجد "الخلاط" أن توافر المدارس المتوسطة للبنات كان المساهم الأكبر في النكهة (حيث سجل أعلى "تحميل" قدره 0.858)، يليه مباشرة المدارس المتوسطة للبنين.

كشفت الرياضيات أن جميع أنواع المدارس الستة كانت تشير في الواقع إلى نفس الاتجاه. لم تكن ست مشاكل منفصلة، بل كانت ست علامات على مشكلة واحدة كبيرة كامنة: الوصول التعليمي. استخدم الباحثون هذا لإنشاء "درجة عامل التعليم" لكل قرية. ولجعل الأمر سهلاً للفهم، قاموا بمد هذه الدرجة على مقياس من 0 إلى 10. درجة 0 تعني "لا يوجد وصول على الإطلاق"، ودرجة 10 تعني "وصول مثالي". هذا الرقم النهائي هو مؤشر الوصول إلى التعليم (EAI).

خريطة عدم المساواة

عندما رسموا هذه الدرجات على خريطة باكستان، ظهرت صورة واضحة وصادمة. كان الأمر يشبه النظر إلى خريطة طقس حيث تكون بعض المناطق مشمسة وخضراء، بينما تكون مناطق أخرى عاصفة وحمراء.

• المناطق الخضراء: المناطق الشمالية، مثل أزاد جامو وكشمير (AJK) وإقليم العاصمة إسلام آباد، كانت هي "البقع المشمسة". سجلت أزاد جامو وكشمير أعلى متوسط بلغ 6.97، وجاءت إسلام آباد خلفها مباشرة بـ 6.75. في هذه الأماكن، كانت المدارس عموماً أقرب ومتاحة للجميع.
• المناطق الحمراء: في الجانب الآخر من الخريطة، كانت إقليم بلوشستان هو المنطقة "الأكثر عواصف". فقد سجلت أدنى متوسط بلغ 3.59. لم يكن هذا مجرد انخفاض طفيف، بل كانت فجوة هائلة. في أجزاء كثيرة من بلوشستان، كانت المسافة إلى المدرسة بعيدة جداً لدرجة أنها منعت الأطفال فعلياً من التعليم.
• المنطقة الوسطى: وقعت أقاليم مثل البنجاب وخيبر بختونخوا في المنتصف، بدرجات حوالي 6.10 و5.33 على التوالي. ولكن حتى هنا، أظهرت الخريطة أن "البقع المشمسة" كانت عادة في المدن، بينما "البقع العاصفة" كانت في المناطق الريفية العميقة.

نظر الباحثون أيضاً في الفرق بين البنين والبنات. ووجدوا أنه في أماكِن كثيرة، إذا كانت المدرسة بعيدة، فإن البنات هن من يعانين أكثر من غيرهن. أشارت البيانات إلى أن المسافة إلى مدرسة متوسطة للبنات كانت عاملاً حاسماً. فإذا كانت تلك المدرسة مفقودة أو بعيدة، فإن درجة تعليم القرية بأكملها تنخفض بشدة.

التحقق من بطاقة التسجيل

قد تتساءل، "هل بطاقة التسجيل هذه دقيقة؟" لم يثق الباحثون في رياضياتهم فحسب، بل اختبروها.

1. التحقق الداخلي: بحثوا ليروا ما إذا كانت درجة (EAI) تتوافق مع بيانات المدارس الفعلية التي بدأوا بها. وقد فعلت ذلك؛ حيث كانت الدرجة مرتبطة بقوة بوجود المدارس، وخاصة المدارس المتوسطة للبنات.
2. التحقق الخارجي: قارنوا درجات (EAI) الخاصة بهم بـ معدلات الإلمام بالقراءة والكتابة من تعداد عام 2023. في أماكن مثل البنجاب، حيث كان (EAI) مرتفعاً، كانت نسبة الإلمام بالقراءة والكتابة مرتفعة أيضاً (ارتباط قدره 0.80). وفي أماكن مثل بلوشستان، حيث كان (EAI) منخفضاً، كانت نسبة الإلمام بالقراءة والكتابة أقل أيضاً. أثبت هذا أن بطاقة التسجيل الخاصة بهم لم تكن مجرد رقم عشوائي، بل كانت تعكس بالفعل مستويات تعليمية حقيقية.

ماذا يعني هذا للمستقبل؟

لم تدّعِ الدراسة أنها "حلت" مشكلة التعليم في باكستان، بل قدمت أداة تشخيصية. فكر في الأمر كأشعة إكس للطبيب. الأشعة لا تعالج العظم المكسور، لكنها تظهر للطبيب بالضبط مكان الكسر ليتمكن من تجبيره بشكل صحيح.

وجد الباحثون أن الفجوات الكبرى لم تكن تتعلق فقط ببناء المزيد من المدارس، بل كانت تتعلق بـ أين توجد تلك المدارس ولمن هي مخصصة. واقترحوا أنه إذا أراد القادة إصلاح التعليم، فعليهم التوقف عن استخدام نهج "النموذج الموحد للجميع". لا يمكنك معاملة المدينة بنفس الطريقة التي تعامل بها قرية نائية في بلوشستان.

تخلص الورقة البحثية إلى أنه باستخدام مؤشر (EAI) هذا، يمكن لصناع السياسات أخيراً رؤية الفجوات غير المرئية. يمكنهم توجيه الموارد إلى المناطق تحديداً التي تسجل درجات منخفضة (مثل المناطق الحمراء على الخريطة) والتركيز على الحواجز المحددة التي تضر بالفتيات أكثر من غيرهن. إنها وسيلة للانتقال من التخمين إلى المعرفة، لضمان تسليم "مفتاح" التعليم للجميع، وليس فقط للمحظوظين من القلة.