Equality of Opportunity and Efficiency in Secondary Education before and after Covid-19 Pandemic

Stellen Sie sich die Welt der Bildung als eine riesige, geschäftige Rennstrecke vor. Seit Jahrzehnten streiten Ökonomen und Soziologen über zwei Dinge: wie schnell die Läufer sind (Effizienz) und ob alle an derselben Startlinie stehen (Chancengleichheit). „Effizienz“ ist nur eine schicke Art zu fragen: „Holen wir das Beste aus unserem Geld und unseren Lehrern heraus?“ „Chancengleichheit“ stellt eine tiefere Frage: „Wird der Erfolg eines Schülers durch seine eigene harte Arbeit bestimmt oder durch Dinge, die er nicht kontrollieren kann, wie etwa den Reichtum seiner Eltern oder die Sprache, die er zu Hause spricht?“

Lange Zeit dachten die Leute, dass diese beiden Ziele Feinde seien. Die alte Geschichte lautete so: Wenn man versucht, das Rennen für alle fairer zu machen, bremst man vielleicht die schnellsten Läufer aus, oder wenn man sich nur auf die Geschwindigkeit konzentriert, lässt man die langsameren Läufer zurück. Aber diese neue Forschung deutet darauf an, dass diese Geschichte falsch sein könnte. Es stellt sich heraus, dass die besten Rennfahrer tatsächlich diejenigen sind, die sicherstellen, dass jeder einen fairen Start bekommt. Um dies herauszufinden, untersuchten die Autoren einen massiven Datensatz aus 24 Ländern und verglichen, wie die Schulen vor der Pandemie (2018) und nach dem Chaos von Lockdowns und Fernunterricht (2022) performten. Sie nutzten sehr kluge Computertools, um zu sehen, ob die Pandemie die Rennstrecke für bestimmte Kinder holpriger gemacht hat und ob Schulen besser oder schlechter darin wurden, ihre Ressourcen in faire Ergebnisse umzuwandeln.

Das große Schulrennen: Vor und nach dem Sturm

Die Autoren dieser Arbeit, Fabio Farella und Tommaso Agasisti, beschlossen zu untersuchen, was mit der Fairness und Effizienz der Sekundarstufe geschah, als die Welt durch die COVID-19-Pandemie einen Stillstand erlebte. Sie behandelten jedes Land wie ein Team in einem Rennen und versuchten zu sehen, wie gut sie ihren „Treibstoff“ (Ausgaben für Schulen und die Anzahl der Lehrer) in „Geschwindigkeit“ (Testergebnisse der Schüler) und „Fairness“ (Sicherstellung, dass der Hintergrund eines Schülers nicht die Ziellinie diktiert) umwandelten.

Um dies zu tun, betrachteten sie nicht nur die durchschnittlichen Testergebnisse. Sie nutzten eine spezielle Art von Computermagie namens Maschinelles Lernen. Stellen Sie sich einen Detektiv vor, der versucht, ein Rätsel zu lösen: „Warum hat dieser Schüler eine niedrige Punktzahl erreicht?“ Der Computer untersuchte 11 verschiedene Hinweise über das Leben des Schülers – wie etwa die Anzahl der Bücher im Haus, die Berufe der Eltern, ob er ein ruhiges Zimmer zum Lernen hatte und ob er einen Computer besaß. Der Computer baute einen riesigen Entscheidungsbaum und teilte die Schüler basierend auf diesen Hinweisen in Gruppen ein. Er fand heraus, dass das Schicksal vieler Schüler bereits in den Sternen ihres familiären Hintergrunds geschrieben stand, noch bevor sie überhaupt einen Bleistift in die Hand nahmen. Der Computer berechnete einen Wert für die „Ungleichheit der Chancen“ (Inequality of Opportunity, IOp). Ein hoher Wert bedeutete, dass das Rennen manipuliert war; ein niedriger Wert bedeutete, dass das Rennen fair war.

Dann verwendeten sie ein Werkzeug namens Data Envelopment Analysis (DEA). Denken Sie an dies als ein „Best-Practice“-Lineal. Es zieht eine Linie, die die effizientesten Länder verbindet – jene, die die besten Ergebnisse mit dem geringsten Einsatz an Treibstoff erzielen. Jedes Land unterhalb dieser Linie gilt als „ineffizient“, was bedeutet, dass es besser hätte abschneiden können, ohne mehr Geld auszuge-geben. Sie maßen zwei Dinge: wie gut Länder die durchschnittlichen Testergebnisse maximierten und wie gut sie die Fairness maximierten.

Was sie fanden: Die Pandemie machte die Strecke holpriger

Die Ergebnisse zeichneten ein klares, wenn auch etwas besorgniserregendes Bild davon, was zwischen 2018 und 2022 geschah.

1. Das Rennen wurde weniger fair
Die auffälligste Erkenntnis ist, dass das Rennen in fast jedem Land nach der Pandemie weniger fair wurde. Der Wert für die „Ungleichheit der Chancen“ stieg an. Das bedeutet, dass der Hintergrund eines Schülers zu einem größeren Faktor für seinen Erfolg wurde. Die Pandemie wirkte wie ein Vergrößerungsglas für bestehende Ungleichheiten. Schüler aus wohlhabenden Haushalten hatten zuverlässiges Internet, ruhige Lernräume und Eltern, die bei den Hausaufgaben helfen konnten. Schüler aus ärmeren Haushalten kämpften oft mit defekten Geräten, lauten Häusern und Eltern, die mehrere Jobs ausübten. Die Computeranalyse zeigte, dass diese „Umstände“ im Jahr 2022 mehr über die Unterschiede in den Testergebnissen erklärten als im Jahr 2018.

2. Schulen wurden weniger effizient bei der Nutzung ihrer Ressourcen
Als die Autoren untersuchten, wie effizient Länder ihr Geld und ihre Lehrer in Ergebnisse umwandelten, stellten sie einen Rückgang fest. Im Jahr 2018 waren Länder im Durchschnitt etwa 92 % effizient darin, Fairness zu schaffen, und 95 % effizient darin, hohe Testergebnisse zu erzielen. Bis 2022 sanken diese Zahlen auf 89 % bzw. 94 %. Es ist, als ob die Schulen denselben Wettlauf liefen, aber öfter über ihre eigenen Schnürsenkel stolperten. Sie hatten dieselbe Anzahl an Lehrern und ähnliche Budgets, aber sie bekamen nicht mehr „Geschwindigkeit“ oder „Fairness“ aus ihnen heraus. Die Pandemie störte den Rhythmus des Schulalltags, und das nahm seinen Tribut auf die Effizienz der Ressourcennutzung.

3. Die „Magie“ der Technologie rettete den Tag (sozusagen)
Hier kommt die Wendung: Obwohl die Schulen weniger effizient im Umgang mit ihren aktuellen Ressourcen wurden, stieg die allgemeine Produktivität der Bildungssysteme tatsächlich an. Wie ist das möglich? Die Autoren nutzten ein Werkzeug namens Malmquist-Index, um dies aufzuschlüsseln. Sie fanden heraus, dass sich die „Produktionsgrenze“ (das theoretische Limit dessen, was möglich ist) nach außen verschob. Das bedeutet, dass sich die Technologie der Bildung verbesserte. Länder übernahmen neue digitale Werkzeuge und Methoden, die theoretisch bessere Ergebnisse ermöglichten. Die meisten Länder konnten diesen neuen, höheren Standard jedoch noch nicht ganz erreichen. Sie liefen schneller als zuvor, aber die Ziellinie rückte noch weiter in die Ferne.

Der große Mythos entlarvt: Fairness und Geschwindigkeit sind Freunde

Der spannendste Teil der Arbeit ist das, was sie über die alte Debatte aussagt: „Müssen wir uns entscheiden, ob wir fair oder schnell sein wollen?“

Die Autoren fanden keinen Zielkonflikt (Trade-off). Tatsächlich fanden sie das Gegenteil. Die Länder, die am besten darin waren, Ressourcen in hohe Testergebnisse umzuwandeln, waren auch diejenigen, die am besten darin waren, Fairness zu schaffen.

• Die Korrelation: Wenn man eine Karte der 24 Länder betrachtete, waren die Länder mit hohen Effizienzwerten für Testergebnisse auch die mit niedrigen Werten für die Ungleichheit der Chancen.
• Die Verstärkung: Diese Verbindung wurde nach der Pandemie sogar noch stärker. Die Länder, die es geschafft hatten, ihre Systeme während der Krise reibungslos und fair am Laufen zu halten, waren diejenigen, die effizient blieben.

Die Arbeit legt nahe, dass Ungleichheit der Chancen nicht nur ein moralisches Problem ist, sondern auch ein Effizienzproblem. Wenn ein System zulässt, dass der Hintergrund eines Schülers seine Note bestimmt, ist das so, als würde man einen schnellen Läufer an einen Stuhl binden. Indem man ihn entbindet und ihm einen fairen Start ermöglicht, wird das gesamte System schneller.

Das Fazit

Die Arbeit kommt zu dem Schluss, dass die Pandemie nicht nur die Testergebnisse gesenkt, sondern auch die Risse im Fundament der Bildung offengelegt und vertieft hat. Sie hat das Rennen für diejenigen, die hinter der Startlinie begannen, schwieriger gemacht. Sie hat jedoch auch bewiesen, dass man Geschwindigkeit nicht opfern muss, um fair zu sein. Die erfolgreichsten Bildungssysteme sind jene, die beides bewältigen.

Die Autoren betonen vorsichtig, dass sie nicht bewiesen haben, dass die Behebung von Ungleichheit zu besseren Ergebnissen führt (sie können allein durch die Betrachtung der Daten keinen Ursache-Wirkungs-Zusammenhang beweisen), aber die Beweise deuten stark darauf hin, dass die beiden Hand in Hand gehen. Die Lektion für die Zukunft ist klar: Wenn wir bessere Schulen wollen, sollten wir nicht einfach nur mehr Geld in sie hineinwerfen. Wir müssen Systeme gestalten, die sicherstellen, dass jeder Schüler, unabhängig von seinem Hintergrund, die gleiche Chance hat, das Rennen zu laufen. Denn wenn alle einen fairen Start haben, gewinnt das ganze Team.