Gender, Race, and Class in the University Curriculum: Structural Silences and Epistemic Tensions in Course Syllabi at a Global South Public University
本研究分析了巴西巴伊亚联邦大学的 3,248 份课程大纲，旨在揭示尽管存在监管框架，性别、种族和阶级在课程中仍然很大程度上处于缺失状态，这是由于一种选择性纳入的模型，该模型通过将批判性内容集中在人文科学领域，同时在理工科（STEM）及专业领域维持“技术中立性”，从而维护了认识论层级的等级制度。
原始论文采用 CC BY 4.0 许可（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。 这是对下方论文的AI生成解释。它不是由作者撰写或认可的。如需技术准确性，请参阅原始论文。 阅读完整免责声明
想象一下，大学就像一座巨大且繁忙的图书馆，学生们在这里学习世界是如何运作的。长期以来，这座图书馆是由一群非常特定的人建造的，他们决定了哪些书是“重要的”，而哪些只是“有趣的故事”。他们把关于科学、历史和社会的思想填满了书架，而这些思想大多反映了他们自己的生活，忽略了女性、不同种族的人以及来自贫困背景的人的经历。这不仅仅是关于谁能走进正门的问题，更是关于书架上到底放了什么。
近年来，许多大学试图通过邀请更多样化的学生加入来解决这个问题。但一个大问题仍然存在：图书馆是真的更换了书籍，还是仅仅邀请了新人来阅读同样的老故事？为了理解这一点，研究人员观察了一个被称为“认识论正义”（epistemic justice）的概念，这是一种用更高级的方式在问：“谁的知识被视为真实的，而谁的知识被视为隐形的？”他们还观察了“交叉性”（intersectionality），这是一个帮助我们理解种族、性别和阶级如何交织在一起塑造个人生活，而不是将其视为独立问题的概念。如果一所大学声称自己是公平的，却只教授一种狭隘的视角，那就好比一家餐厅声称为所有人服务，但菜单上却只有一道菜。
这项研究深入探讨了那个确切的问题，调查了一所名为巴伊亚联邦大学（UFBA）的巴西大型公立大学。研究人员想要看看该大学的课程大纲——即学生将学习内容的官方清单——是否确实包含了关于性别、种族和社会阶级的课题，或者这些课题的缺失是否暗示着那种陈旧、狭隘的观点仍然占据主导地位。他们并没有凭空猜测；而是结合了人工阅读和计算机分析，巧妙地扫描了数千份文件，寻找那些这些重要话题本应存在却并不存在的“沉默之处”。
团队检查了来自 81 个不同本科项目的 3,248 份课程大纲，涵盖了从工程学到艺术等领域。他们寻找的是与性别、种族、种族主义、女性主义和阶级相关的特定词汇。结果有点像是在寻找一张藏宝图，而宝藏只埋在极少数地方，其余的岛屿都是空的。在他们检查的 3,000 多份大纲中，只有 126 份（仅占 3.9%）直接提到了这些社会标记。这表明，即使大学有规定要求包含这些话题，实际的课程往往忽略了它们。
当研究人员使用计算机软件对那些确实提到这些话题的大纲进行分组时，他们发现了处理这些信息的四种截然不同的“类型”。首先，有一组以非常抽象的方式讨论哲学和科学，批判旧思想，但不一定将其与现实生活中的不平等联系起来。第二，有一组侧重于艺术、城市和非洲，将种族视为艺术家或城市规划师的特定课题，而不是影响每个人的因素。第三，也是最重要的，有一个庞大的群体（占相关大纲的 56.3%）直接同时探讨性别、种族和阶级，看到了它们在现实生活中是如何重叠的。最后，有一组提到这些话题仅仅是因为法律要求，将其列为一种“打卡式”的任务，而非深度的学习内容。
最引人注目的发现是这些话题出现在哪里，以及它们没有出现在哪里。包含这些批判性讨论的大纲主要集中在人文科学、健康科学、教育学和艺术领域。然而，在工程学、计算机科学、会计学和自然科学等领域，这些话题几乎完全缺失。研究人员认为，这些“技术性”领域往往声称自己是“中立的”，这意味着它们认为不需要讨论种族或性别，因为它们只关乎数字和事实。但研究指出，这种“中立性”实际上是一个陷阱；通过假装这些社会问题不存在，这些领域实际上是在维持那种陈旧、狭隘的思维方式。
论文总结道，大学不仅仅是偶然遗漏了这些话题，它呈现出一种“选择性吸收”的模式。这就像是大学里有几个房间的墙壁涂着鲜艳多样的色彩，但建筑物的其余部分仍然保持着那种陈旧、单调的灰色。研究人员建议，仅仅依靠规定“包含这些话题”的法律是不够的。如果不对每一个系部（尤其是那些认为自己是“中立”的系部）进行刻意的文化变革，大学将继续教授一种遗忘了巨大人类经验部分的版本。这项研究提供了一种新的方法，让其他大学也可以检查自己的“书架”，利用同样的计算机工具来查看它们是在真正教导每一个人，还是仅仅在向新学生讲述同样的老故事。
您所在领域的论文太多了？
获取与您研究关键词匹配的最新论文每日摘要——附技术摘要，使用您的语言。