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

教育の世界を、巨大で賑やかなレーストラック（競技場）として想像してみてください。何十年もの間、経済学者や社会学者は、二つのことについて議論してきました。それは、「ランナーがどれほどの速さで走っているか（効率性）」と、「全員が同じスタートラインに立っているか（機会の平等）」という点です。「効率性」とは、単に「私たちは資金や教師から最大限の成果を得られているか？」と問うための洗練された言い回しです。「機会の平等」は、より深い問いを投げかけます。「生徒の成功は、本人の努力によって決まるのか、それとも親の富や家庭での言語といった、本人がコントロールできない要素によって決まるのか？」という問いです。

長い間、人々はこの二つの目標は敵対するものだと考えてきました。かつての物語はこうでした。もし、誰もがより公平なレースにしようとすれば、最も速いランナーの足を遅らせることになるかもしれないし、逆にスピードだけに焦点を当てれば、遅いランナーを置き去りにしてしまうかもしれない、というものです。しかし、この新しい研究は、その物語が間違っている可能性を示唆しています。実は、最高のレーサーとは、全員が公平なスタートを切れるようにすることに注力する人たちである可能性があるのです。このことを解明するために、著者らは24カ国の膨大なデータセットを調査し、パンデミック前（2018年）と、ロックダウンやリモート学習の混乱に見舞われたパンデミック後（2022年）の学校のパフォーマンスを比較しました。彼らは非常に高度なコンピュータツールを用い、パンデミックが特定の子供たちにとってレーストラックをどれほど「デコボコ」にしたのか、そして学校が資源を公平な結果へと変える能力が向上したのか、あるいは低下したのかを分析しました。

大いなる学校レース：嵐の前と後

この論文の著者であるファビオ・ファレラとトマソ・アガスティティは、世界がCOVID-19パンデミックによって一時停止した際、中等教育の公平性と効率性に何が起きたのかを調査することに決めました。彼らは各国の教育システムを、レースにおける一つの「チーム」として扱い、彼らが「燃料」（学校への支出と教師の数）をいかにして「スピード」（生徒のテストスコア）と「公平性」（生徒の背景がゴールを決めることがないようにすること）へと変換できているかを調べました。

これを行うために、彼らは単に平均的なテストスコアを見たのではありません。彼らは**機械学習（Machine Learning）**と呼ばれる特殊なコンピュータ技術を用いました。これは、探偵が「なぜこの生徒は低いスコアを取ったのか？」という謎を解こうとしている様子を想像してください。コンピュータは、家にある本の数、親の職業、静かな勉強部屋の有無、コンピュータの所有状況など、生徒の生活に関する11の異なる手がかりを調べました。コンピュータは巨大な「決定木（ディシジョン・ツリー）」を構築し、これらの手がかりに基づいて生徒をグループ分けしました。その結果、多くの生徒にとって、ペンを握る前から、彼らの運命は家族の背景という「星の配置」によってすでに書き込まれていたことが判明しました。コンピュータは「機会の不平等（Inequality of Opportunity: IOp）」のスコアを算出しました。スコアが高いことはレースが仕組まれている（不公平である）ことを意味し、低いことはレースが公平であることを意味します。

次に、彼らは**データ包絡分析法（Data Envelopment Analysis: DEA）**というツールを使用しました。これは「ベストプラクティス（最善の手法）」を測る定規のようなものです。この手法は、最も効率的な国々（最小限の燃料で最高の成果を出している国々）を結ぶ線を引きます。この線より下にある国は「非効率」であるとみなされます。つまり、もっとお金を使わなくても、より良い結果を出せたはずだということです。彼らは、国々が平均テストスコアを最大化することと、公平性を最大化することの二つの側面を測定しました。

分かったこと：パンデミックはトラックをデコボコにした

結果は、2018年から2022年の間に何が起きたのかについて、明確かつ、やや懸念すべき姿を描き出しました。

1. レースは公平性を失った
最も衝撃的な発見は、ほとんどすべての国において、パンデミック後にレースがより不公平になったことです。「機会の不平等」のスコアが上昇しました。これは、生徒の背景が成功を左右する要因として、より大きなものになったことを意味します。パンデミックは、既存の不平等を拡大する「拡大鏡」として機能しました。裕福な家庭の生徒には、安定したインターネット、静かな学習スペース、そして宿題を手伝ってくれる親がいました。一方で、貧しい家庭の生徒は、故障したデバイス、騒がしい家、そして複数の仕事を掛け持ちする親といった状況に苦しむことが多かったのです。コンピュータによる分析は、2022年においては、これらの「環境」がテストスコアの差を説明する割合が、2018年よりも大きくなっていることを示しました。

2. 学校は資源の活用において効率性を低下させた
著者らが、国々が資金や教師をいかに効率的に結果へと変えていたかを見たところ、低下が見られました。2018年、国々は公平性を生み出す効率が平均約92％、高いテストスコアを生み出す効率が95％でした。しかし2022年には、それらの数値はそれぞれ89％と94％に低下しました。まるで、学校が同じレースを走っているのに、自分の靴紐に何度も躓いているかのようです。彼らは同じ数の教師と似たような予算を持っていましたが、そこから得られる「スピード」や「公平性」は減少していました。パンデクションが学校生活のリズムを乱し、それが資源の活用方法に影響を与えたのです。

3. テクノロジーが救った（ある意味では）
ここにひねりがあります。学校が現在の資源を使いこなす「効率性」は低下したものの、教育システム全体の「生産性」は実際には向上したのです。どのようにしてそんなことが可能なのでしょうか？ 著者らは、これを分解するために**マルムクイスト指数（Malmquist Index）**というツールを使用しました。彼らは、「生産フロンティア（理論上の限界値）」が外側に移動したことを見出しました。これは、教育の「テクノロジー」が向上したことを意味します。国々は新しいデジタルツールや手法を採用し、理論上はより良い結果をもたらすことが可能になりました。しかし、ほとんどの国はまだ、この新しい、より高い基準に追いつけていないようです。彼らは以前よりも速く走っていますが、ゴールラインはさらに遠ざかってしまったのです。

大きな神話を打破する：公平性とスピードは友である

この論文の最もエキサイティングな部分は、古い論争である「公平であるか、速いものであるか、どちらかを選ばなければならないのか？」に対する答えです。

著者らは、トレードオフ（二律背反）は存在しないことを発見しました。実際、彼らはその逆を見出しました。高いテストスコアを出すために資源を最大限に活用できている国々は、同時に公平性を生み出すことにも長けている国々だったのです。

• 相関関係： 24カ国の地図を見たとき、テストスコアの効率スコアが高い国は、機会の不平等スコアも低いものでした。
• 強化： この結びつきは、パンデミック後、むしろ強まりました。危機の間もシステムをスムーズかつ公平に維持できた国々こそが、効率性を維持できたのです。

論文は、機会の不平等は単なる道徳的な問題ではなく、効率性の問題でもあると示唆しています。システムがある生徒の背景によって成績が決まってしまう状態は、例えるなら、速いランナーを椅子に縛り付けているようなものです。彼らの縛りを解き、公平なスタートを与えれば、システム全体がより速くなります。

まとめ

論文は、パンデミックは単にテストスコアを下げただけでなく、教育の土台にある亀裂を露呈させ、広げたのだと結論づけています。パンデミックは、後ろからスタートした者たちにとって、レースをより困難なものにしました。しかし同時に、スピードを犠牲にすることなく公平性を実現できることも証明しました。最も成功している教育システムとは、その両方を管理できるシステムなのです。

著者らは、彼らが「不平等を解消することがスコアの向上を引き起こす」という因果関係を証明したわけではない（データから因果関係を証明することはできない）と慎重に述べていますが、証拠は、この二つが密接に関連していることを強く示唆しています。将来への教訓は明確です。より良い学校を求めるなら、単にさらなる資金を投入するだけでは不十分です。生徒の背景に関わらず、すべての生徒がレースを走るための同じチャンスを持てるようなシステムを設計する必要があるのです。なぜなら、全員が公平なスタートを切ることができれば、チーム全体が勝利するからです。