SDG 4 に向けた進捗状況をどのように測定するか – パート 1: 管理データ

による マノス・アントニニス監督、 GEMレポート シルビア・モントーヤ監督、 UIS

これは一連のブログの一部であり、質の高いデータを収集するためのいくつかの中核的な課題と解決策について情報を提供することを目的としており、来週の史上初のブログで詳しく議論されます。 教育データと統計に関する会議、ユネスコ統計研究所（UIS）によって招集されます。

私たちの教育目標を報告するデータの半分以上は、政府が収集した行政データです。 これは、省庁およびその他の国家当局によって収集されたデータです。 これらは通常、毎年の学校国勢調査を通じて収集され、教育管理情報システムに編集され、日常業務の主要なリソースとして使用されます。

これらの同じデータは、各国に対して毎年正式な調査を実施する UIS を通じて、SDG 4 に向けた進捗状況に関する世界的な理解にも反映されます。 UIS は、加盟国との往復の議論を通じて、データの品質と比較可能性を保証します。 これらのデータは他のソースで補完され、オンラインで公開されるため、GEM レポートなどの出版物を監視する際に使用して、さまざまな目標に向けてどのように進歩しているかをよく把握できます。

国際的に比較可能なデータを編集および生成する際の 4 つの課題

UIS アンケートに回答する国の能力は、もっぱら以下に依存します。 データの可用性 国家レベルで。 国内データが入手可能な場合でも、十分ではない、または適切ではない可能性があります。 たとえば、学校の回答率は低く、使用するには十分に代表的ではない可能性があります。 国は、UIS によって作成された指標の値に同意しない場合があります。 多くの国や SDG 地域でほとんどの指標についてデータが定期的に作成されていますが、教師の資格などの分野では依然として大きなギャップが残っています。

教師に対する測定対象 4.c は一例です。 教師の研修に関する指標は 75% カバーされていますが、教師に関する他の指標のカバー率は低く、教師の減少に関する指標のカバー率は 50%、専門能力開発に関する指標のカバー率は 30%、他の専門家と比較した教師の給与のカバー率は 20% 未満です。 これらの割合は、UIS 調査に対する各国の報告率の低さを反映しています。 たとえば、2013 年から 2017 年にかけて、教師に関するデータ フィールドの少なくとも 3 分の 2 は国ごとに記入されていませんでした。 それ以来、UIS は OECD と ILO のデータを情報源として使用してギャップを埋めようとしましたが、依然として重要なギャップが残っています。

図 1. 教師指標に関する少なくとも 1 つのデータ ポイントが含まれる国の人口の割合、2018 年–2022年

2 番目の課題は次のことに関連しています。 品質。 データが比較可能であり、国際レベルでの政策議論に貢献するには、データがすべて事前に定義された品質基準に適合している必要があります。 ISCED。 現在、SDG 4 のすべての指標は概念的に明確であり、国際的に確立された方法論があり、基準も利用可能です。

良い 分析の質 各国の指標の定義が世界標準と一致していない可能性がある場合の修正に役立つ可能性があります。 例えば、教師が訓練を受けているか、あるいは資格を持っているかどうかについて各国がどのように理解しているかには依然として差異があり、これは来週の会議での重要な論点となる。 UISは、特定の教育レベルで教えるために必要な教師の学力資格の世界的な最低基準を定義することを目的とした包括的なデータベースを構築しており、TCGは、この問題に関するデータの世界的な比較可能性を向上させるのに役立つ教師の学力資格の世界基準を承認しました。 。

UIS はまた、革新的な手法を通じて初任教師研修プログラムに関する情報も収集しています。 ISCED-T このプロセスは、最終的には訓練を受けた教師の新しい世界的な最低基準に貢献するはずです。

一部のデータは、人口に対してマッピングする必要がある登録者数など、比率を処理します。 偏見 ただし、異なるデータ ソースが使用されている場合には問題が発生する可能性があります。 たとえば、使用される人口データについて明確性や合意がない可能性があります。各国は、UIS が使用するデフォルトのソースである国連人口局データの代わりに、各国の人口データを使用する場合があります。 IMF や世界銀行の推定値の代わりに国のデータが使用される場合、財務指標でも同様の状況が発生します。

開発とソリューション

UIS とパートナーが主導するいくつかの主要な開発では、上記の問題のいくつかに対処しようとしています。

1. 新しい人口データ ポリシーを実装する：2023年4月、UISは人口データ政策に重要な変更を導入し、各国がUISが配布する統計の国による所有権を高めるために、国連人口局データの代わりに国内人口データを使用するようUISに要求できるようになりました。 このポリシーでは、国の人口データを使用するために満たさなければならない基準 (2000 年から 2023 年までの時系列を表示すること、データを性別と年齢ごとに分類することなど) を指定します。 将来の UIS データ リリースでは、このポリシーの実装が徐々に拡大されることが期待されています。
2. UIS 動的テンプレート: このツールは、加盟国の長いアンケートの負担を軽減するのに役立ちます。 テンプレートにデータを入力するとすぐに国際的に比較可能な指標が生成され、各国の履歴データと指標が提供されます。 また、このテンプレートは、各国が国際的な方法論に従って指標がどのように計算されるかを透明性のある方法で理解するのに役立ち、したがって、国の指標や小地域の細分化に使用できる各国の能力開発ツールにもなっています。 2023 年には 40 か国以上がこのテンプレートを使用して UIS にデータを報告し、過去のデータのギャップを削減し、データの収集と検証のプロセスをより効率的にしました。
3. より良い管理データのための能力開発: UIS は各国と協力して、政策策定のためのデータを収集および分析する能力を開発しています。 国、地域、世界の教育枠組みに合わせて適切なデータが収集されるよう、年次学校国勢調査フォームの調整についてアドバイスしています。これには、国際基準との互換性や将来のデータニーズに対応できる十分な柔軟性があるかどうかも含まれます。 カンファレンスで発表される新しいツールである LASER は、国ごとのデータギャップと能力開発のニーズを浮き彫りにします。

これらの問題は、管理データや教師データに関する専用セッションなど、カンファレンス中に取り上げられます。 議題を進めるための 3 つの中核分野、特に次の分野が取り上げられます。

• UIS 動的テンプレートの使用をより多くの国に拡大し、サポートを提供します。
• 教育管理情報システムの成熟度モデルを開発し、各国が先進的なシステムに移行できるよう評価し、指導します。
• SDG 4指標の推定に必要なすべての変数を含む標準項目とフォーマットを開発します。

特に教師データに関して、指標フレームワークの改訂について議論します。

• ISCED-T を実装して、教師研修の世界標準を開発します。
• 各レベルでの訓練を受けた教師の最低限の要件についての世界的な定義に同意する。
• 現在枠組みに含まれていない教師の誘致、準備、維持に関する政策指標の開発を検討する