Intelegerea Publica a Cunoasterii Stiintifice
N9
INTRODUCERE
I. Modele teoretice în analiza relației dintre public și știință
I.1. Dinamica fenomenului: de la identificarea deficitului la stocul de cunoaștere științifică. Scurt istoric al demersurilor de cercetare
I.1.1. Alfabetizarea științifică
I.1.2. Înțelegerea publică a științei
I.1.3. Relația știință și/în societate
I.1.4. Cultura științifică
I.2. Scepticism în sfera explorării relației dintre public și știință: critici în sfera paradigmelor
II. Modele empirice în analiza relației dintre public și știință
II.1. Propuneri metodologice de măsurare a stocului public de cunoaștere științifică
II.2. Metodologie și descrierea datelor folosite în analiză
II.2.1. Studiul STISOC
II.2.2. Studiul Eurobarometru
III. Înțelegerea publică a științei în societățile europene contemporane
III.1. Abordarea cunoașterii științifice în sfera spațiului european
III.2. Cunoașterea științifică a românilor între vestul și estul spațiului european
III.3. Analiza comparativă a cunoașterii științifice în funcție de gen
III.4. Analiza comparativă a cunoașterii științifice în funcție de indicatorii economici
III.5. Atitudini față de știință și tehnologie
IV. Educația formală și competențele în domeniul științei și tehnologiei
IV.1. Sistemul educațional
IV.1.1. Procesul de învățare
IV.2. Evaluarea educației formale în testele PISA
IV.3. Educația ca predictor al stocului de cunoaștere științifică
IV.3.1. Reproducere educațională în perspectiva teoriei lui Bourdieu
IV.3.2. Relația dintre educația părinților și stocul de cunoaștere științifică
IV.4. Educația ca predictor al alfabetizării în domeniul sănătății
IV.5. Educația non-formală în relație cu stocul de cunoaștere științifică
IV.6. Atitudini față de educație, educația formală și învățare
CONCLUZII
BIBLIOGRAFIE
Anexe
Listă tabele
Tabelul 1. Paradigme diferite, probleme și soluții (Bauer, 2009, 2007)
Tabelul 2. Analiza statistică a răspunsurilor între eșantionul general și grupul de oameni de știință (Coeficientul Sig. – intervalul de încredere) (Stocklmayer și Bryant, 2011, 12).
Tabelul 3. Scala cunoașterii științifice (Eurobarometru, 2005)
Tabelul 4. Scala atitudinilor față de știință (Bauer, 2000)
Tabelul 5. Scala cunoașterii instituționale (Bauer, 2000)
Tabelul 6. Rezultatele obținute de elevii români la testele PISA 2006 în domenii științifice, exprimate în procente.
Tabelul 7. Coeficienții de regresie în modelul A1, stocul de cunoaștere științifică prezis de educația maternă, controlând celelalte variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 8. Coeficienții de regresie în modelul A1, stocul de cunoaștere științifică prezis de educația paternă, controlând celelalte variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 9. Coeficienții de regresie în modelul B1: educația respondenților prezisă de educația maternă, controlând trei alte variabile (STISOC 2009)
Tabelul 10. Coeficienții de regresie în modelul B2: educația respondenților prezisă de educația paternă, controlând trei alte variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 12. Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: stocul de cunoaștere științifică prezis de educația paternă, controlând trei alte variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 13. Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: educația respondenților prezisă de educația maternă, controlând alte două variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 14. Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: educația respondenților prezisă de educația paternă, controlând alte două variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 15. Distribuția cunoașterii științifice în domeniul sănătății, România 2009 (procente) (STISOC 2009).
Tabelul 16. Coeficienții de regresie: scorul de alfabetizare în domeniul sănătății, controlând alte variabile. (STISOC 2009)
Tabelul 17. Percepția publicului față de o persoană educată, procente (STISOC, 2009). 116
Tabelul 18. Abrevieri folosite pentru state în tabele, grafice, figuri, text și PIB/cap de locuitor în anul 2005. Sursă Eurostat.
Tabelul 19. Procente pe itemi la scala cunoașterii științifice și n
Tabelul 20. Scor pe categorii de răspuns la scala cunoașterii științifice și gen
Tabelul 21. Coeficienți de regresie, variabila dependentă, răspunsurile corecte și controlând vârsta
Tabelul 22. GERD ca procent din PIB, în perioada 1998 – 2008.
Tabelul 23. Coeficienții de consistență internă Cronbach Alpha pentru trei tipuri de dihotomizare a scalei cunoașterii științifice, în 24 de țări Europene (Eurobarometru Special 63.1, 2005). (Rughiniș, 2010, 7)
Tabelul 24. Coeficienți de corelație Pearson între atitudini față de învățare și demografice. Varianta detaliată. (STISOC, 2009)
INTRODUCERE
Într-o societate în continuă schimbare, în care căile de comunicare, tehnologia și rețelele sociale sunt modalități prin care ne construim propriul univers, întrebarea care se impune este dacă cunoașterea științifică este numitor comun în înțelegerea proceselor, sistemelor care stau la baza schimbărilor din viața noastră, sau este suficient să cunoaștem instrucțiunile de folosință pentru fiecare nou ‘produs’, pentru a putea beneficia de acesta.
Un exemplu recent în acest context este dezastrul din Japonia de la centrala nucleară Fukushima (2011). Centralele nucleare produc energie, energie pe care o folosim sub diverse forme, dar cunoaștem mecanismele care stau în spatele acestui proces, cunoaștem riscurile? Știm că producerea energiei nucleare face parte din categoria tehnologiilor moderne care pot avea efecte negative asupra noastră prin radiațiile pe care le emit? Cel mai mare dezastru din istoria energiei nucleare a avut loc în 1986, în Cernobîl, Ucraina, iar efectele au fost pe termen lung. Toate aceste întrebări și evidențe sunt vehiculate în rândul publicului larg și forumurilor guvernamentale.
În căutarea de răspunsuri apare un nou domeniu de cercetare, anume analiza relației dintre public și știință. Aceasta este și tema lucrării de față, de a investiga din perspectivă sociologică relația dintre public și știință, prin înțelegerea publică a cunoașterii științifice. În spațiul sociologic românesc tema este relativ nouă, analiza ei debutând în America de Nord la jumătatea secolului XX.
Răspândirea științei în rândul publicului larg a trecut prin mai multe etape, de la o știință elitistă la care aveau acces doar oameni de știință, academicieni și politicieni, la știința popularizată, promovată și transpusă sub diferite forme către publicul larg. În aceste condiții și în contextul în care ritmul de reproducere a științei este foarte rapid, s-a format un decalaj între cunoașterea științifică și stocul public de cunoaștere – decalaj care încă se menține, cu toate că publicul e din ce în ce mai educat.
Domeniul de studiu este succint prezentat astfel (Vlăsceanu 2009, 31): „la confluența cunoașterii științifice în expansiune cu publicul tot mai solicitat și a sociologiei cu alte discipline sociale, s-a constituit un domeniu specializat de cercetare – cel al înțelegerii publice a științei – care analizează stocul public de cunoaștere științifică, atitudinile și percepțiile publicului față de cercetarea științifică, beneficiile și riscurile individuale și sociale ale științei și produselor ei tehnologice. Domeniul se află încă într-un stadiu incipient de dezvoltare, dar solicitările cu care se confruntă se multiplică pe zi ce trece” .
Pornind de la aceste premise, în lucrarea de față îmi propun să analizez stocul de cunoaștere științifică al publicului și să identific factorii care favorizează îmbunătățirea acestui stoc la nivelul României. În acest sens, lucrarea este structurată pe mai multe capitole și subcapitole cu scopul de a justifica afirmațiile de mai sus. Prima parte cuprinde istoria domeniului studiat, de la recunoașterea unui deficit de cunoaștere științifică, la identificarea cauzelor acestui deficit, prin dezvoltarea celor trei paradigme reprezentative: alfabetizarea științifică, înțelegerea publică a științei, respectiv știință și/în societate. În prima abordare, alfabetizarea științifică este măsurată prin stocul de cunoaștere factual, relația dintre public și știință fiind în continuare dezvoltată în direcția înțelegerii publice a științei și a atitudinilor față de aceasta. Această a doua paradigmă este bazată pe evaluarea alfabetizării științifice, dar și pe observarea atitudinilor pe care publicul le manifestă față de cercetare, tehnologie și actorii implicați. Cercetătorii au mizat pe educarea științifică a publicului, sub ipoteza conform căreia cu cât cunoști mai mult, cu atât și atitudinile sunt mai favorabile. Cea de-a treia paradigmă a studiului cunoașterii științifice oferă o altă abordare în care deficitul este re-conceptualizat, fiind plasat la nivelul instituțiilor științifice și a experților.
Recent, în domeniul cunoașterii științifice, a apărut o nouă abordare, care reia cele trei paradigme și, alături de indicatorii socio-economici, aduce în discuție o diferențiere între un public cu o cunoaștere mai bună sau mai puțin bună, bazată pe cultura științei într-o societate. Această teorie atribuie asimilarea științei de către public pe mai multe componente: educația formală, educația non-formală, implicarea individuală, implicarea oamenilor de știință și prin implicarea instituțiilor în știință și tehnologie. Această paradigmă, spre deosebire de primele trei, accentuează aspectul cultural al unei societăți.
Desigur, relația dintre public și știință este mult mai complexă și aria de investigare se impune a fi explorată din mai multe perspective. Lucrarea de față își propune, pe de o parte, prezentarea stocului actual de cunoaștere științifică, iar pe de altă parte, identificarea factorilor care ar putea favoriza îmbunătățirea acestui stoc. În acest sens, am folosit o serie de date cantitative din cercetările internaționale Eurobarometru, PISA și cercetarea STISOC realizată la nivel național.
I. Modele teoretice în analiza relației dintre public și știință
I.1. Dinamica fenomenului: de la identificarea deficitului la stocul de cunoaștere științifică. Scurt istoric al demersurilor de cercetare
Relația dintre public și știință are o istorie lungă, ea fiind caracterizată prin reciprocitate: pe de o parte publicul a acceptat și preluat noutățile științifice, pe de altă parte știința, prin cercetători, a venit în întâmpinarea necesităților din societate. Vlăsceanu indică o interdependență a societății actuale, cu toate sistemele sale de funcționare, determinată de avântul cunoașterii științifice care face ca aceasta să fie o societate a cunoașterii, în care sunt adoptate politici publice de ‘cercetare’, ‘dezvoltare’, ‘inovare’ (2010, 537). Promotor în sociologia științei este R. Merton (1938), prin lucrarea de referință Science, Technology and Society in Seventeenth-Century-England. Din punct de vedere sociologic, știința a fost studiată prin relațiile dintre știință și alte instituții, organizarea socială a științei, normele și valorile ce caracterizează procesele științifice. Merton identifică patru norme dominante în știința modernă: ”(1) ‘universalismul’ care cere ca evaluarea contribuțiilor științifice să fie în funcție de criterii generale impersonale, fără să se țină cont de aspecte discriminatorii, cum ar fi: rasă, religie și naționalitate; (2) ‘comunismul’, impune o răspândire a cunoașterii, nu să fie ținută secretă. În acest sens, oamenii de știință moderni diferă de matematicienii renascentiști și magicieni, care au fost de multe ori discreți; (3) ‘dezinteres’ care se referă la folosirea produselor științifice în interes public și nu în interese private. (4) ‘scepticism organizat’ care permite și încurajează provocările cunoașterii științifice” (Hagstrom, 2000, p. 2456).
Din punct de vedere sociologic, prin public se înțelege “un aspect funcțional, o activitate de moment a oamenilor care trăiesc laolaltă” (Ralea și Herseni, 1962, apud Chelcea, 1998, 477). Acesta presupune împărtășirea unor atitudini și valori precum și o persistență în timp ciprocitate: pe de o parte publicul a acceptat și preluat noutățile științifice, pe de altă parte știința, prin cercetători, a venit în întâmpinarea necesităților din societate. Vlăsceanu indică o interdependență a societății actuale, cu toate sistemele sale de funcționare, determinată de avântul cunoașterii științifice care face ca aceasta să fie o societate a cunoașterii, în care sunt adoptate politici publice de ‘cercetare’, ‘dezvoltare’, ‘inovare’ (2010, 537). Promotor în sociologia științei este R. Merton (1938), prin lucrarea de referință Science, Technology and Society in Seventeenth-Century-England. Din punct de vedere sociologic, știința a fost studiată prin relațiile dintre știință și alte instituții, organizarea socială a științei, normele și valorile ce caracterizează procesele științifice. Merton identifică patru norme dominante în știința modernă: ”(1) ‘universalismul’ care cere ca evaluarea contribuțiilor științifice să fie în funcție de criterii generale impersonale, fără să se țină cont de aspecte discriminatorii, cum ar fi: rasă, religie și naționalitate; (2) ‘comunismul’, impune o răspândire a cunoașterii, nu să fie ținută secretă. În acest sens, oamenii de știință moderni diferă de matematicienii renascentiști și magicieni, care au fost de multe ori discreți; (3) ‘dezinteres’ care se referă la folosirea produselor științifice în interes public și nu în interese private. (4) ‘scepticism organizat’ care permite și încurajează provocările cunoașterii științifice” (Hagstrom, 2000, p. 2456).
Din punct de vedere sociologic, prin public se înțelege “un aspect funcțional, o activitate de moment a oamenilor care trăiesc laolaltă” (Ralea și Herseni, 1962, apud Chelcea, 1998, 477). Acesta presupune împărtășirea unor atitudini și valori precum și o persistență în timp a acestora. Acest public este pus în fața unor probleme de interes social asupra cărora se pronunță pro sau contra. În lucrarea de față publicul este reprezentat printr-o definiție dată în sens larg, de persoanele de peste 18 ani, cetățeni ai unui stat național, activi pe plan social, economic și/sau politic.
Promotor în analiza relației dintre public și știință este Robert C. Davis, acesta realizând în 1957, sub egida ”National Association of Science Writers”, SUA, primul studiu de referință în domeniu, numit “The Public Impact of Science in the Mass Media. A Report on a Nation-wide Survey”. Studiul a fost realizat la nivel național, măsurând înțelegerea publică și atitudinile față de știință și tehnologie, printre temele abordate fiind: emanațiile radioactive, sateliții spațiali, fluorizarea apei potabile, vaccinul anti-poliomielită. Studiul lui Davis, prin care susținea ideea că este posibilă o evaluare a distribuției cunoștințelor științifice generale ale publicului, a câștigat consistență, fiind preluat de succesori și dezvoltat la începutul anilor ’70, de Miller, Pella, Showalter. (Miller, 2007, 3 și Allum, 2008, 38)
Așa cum este menționat la începutul capitolului, relația dintre public și știință este una de reciprocitate, dar această relație nu a fost investigată din perspectivă sociologică. Investigarea ei a fost dezvoltată prin măsurarea următoarelor concepte: cunoașterea științifică, atitudinile față de știință și tehnologie în anchete sociologice, studiile având o istorie recentă și caracterizată de numeroase ‘neînțelegeri’ științifice (Miller, 2007, 3 și Allum, 2008, 38).
În urma studiului realizat de Davis, în timpul anilor 1970, National Science Foundation (NSF) a început în Statele Unite o serie de sondaje naționale care aveau ca obiectiv culegerea datelor despre atitudinile publice față de știință și tehnologie și cunoștințe despre știință, în cadrul programului ‘Science Indicators’. Acest program de investigare a relației dintre public și știință este încă de actualitate, având loc anual.
Modelul Statelor Unite a fost urmat de mai multe țări europene, asiatice și din America Latină, acestea începând să dezvolte metode de investigare a stocului de cunoaștere științifică în rândul publicului, să analizeze și să interpreteze rezultatele ce au condus la evaluări și comparații la nivel internațional, cu rezultate contradictorii. Cercetătorii au identificat o lipsă majoră de cunoaștere științifică din partea publicului, pe care au numit-o ‘deficit cognitiv’.
Au fost dezvoltate o serie de instrumente de măsurare a cunoștințelor despre știință și puse în aplicare în anchete sociologice atât de grupul de cercetători din SUA cât și de cercetători din Europa. Detalierea instrumentelor se va regăsi în capitolul II.
În Regatul Unit, Royal Society a realizat raportul Bodmer în 1985 prin care evidențiază necesitatea investigării relației dintre public și știință. Acest raport aduce argumente fundamentate pentru a convinge ‘polii de putere’ de necesitatea unei astfel de cercetări și, implicit, de importanța unui public cu o înțelegere ridicată a cunoașterii științifice:
”Teza de bază a acestui raport constă în faptul că o mai bună înțelegere a publicului față de știință poate fi un element major în promovarea prosperității naționale, în ridicarea calității publice și private de luare a deciziilor și de îmbogățire a vieții individului. Îmbunătățirea înțelegerii publice a științei este în mod cert o investiție în viitorul nostru. Există o premisă care poate confirma existența unei legături între înțelegerea publică a științei și prosperitatea națională. Ostilitate, sau chiar indiferență față de știință și tehnologie, arătate de lucrători în servicii de curățătorie, în industria managerială medie sau superioară, de către investitori, toate acestea slăbesc industria națiunii. O astfel de atitudine pare a fi mai frecventă mai degrabă în UK, decât la concurenții majori de tip industrial, cum ar fi Statele Unite ale Americii, Germania de Vest și Japonia” (Royal Society, 1985, 9).
Pe lângă cele menționate în citatul anterior, găsim în raport și alte argumente: economic, utilitarist, democratic, cultural și argumentul social.
Din punct de vedere economic, ideea susținută este: cu cât cunoști mai mult, cu atât dezvoltarea se produce mai rapid. Acesta este principalul argument pentru o politică de dezvoltare a stocului de cunoaștere în rândul publicului larg.
Argumentul utilitarist se reflectă în viața cotidiană a indivizilor, o viață caracterizată de incertitudini și forme prin care se interacționează zilnic cu tehnologia și știința. Aceste relații sunt intermediate de o mai bună cunoaștere științifică. Argumentul face referire strict la deciziile proprii ale fiecărui individ în raport cu viața personală, la aspectele legate de viața cotidiană.
Argumentul democratic este dublu: unul referitor la viața privată, strâns legat de cel utilitarist (și anume opțiunile pe care trebuie să le facă un individ în viața de zi cu zi) și unul privind viața publică, prin opiniile pe care indivizii le furnizează pe diferite teme de interes general. La nivel public, indivizii sunt chestionați în privința noilor tehnologii, atât din perspectivă personală cât și globală. Sunt întrebați pe ce sectoare ar trebui să avanseze cercetările științifice, sau dacă ar trebui să se facă cercetări în aceste domenii, așa cum este încălzirea globală, celulele stem, energia nucleară, experimentele pe animale. Este important ca indivizii să facă diferența între diferite tipuri de științe și să facă alegeri pe bază de informații corecte.
Argumentele democratic și utilitarist sunt cele mai personale din punct de vedere al impactului pe care îl au asupra individului. Este vorba despre decizii legate de sănătatea personală, opțiunea de a face un vaccin antigripal sau nu, de a cunoaște efectele vaccinului, riscurile, cum alegi produsul. Sunt întrebări de care indivizii se lovesc în viața cotidiană, iar răspunsurile pe care le obțin nu sunt sută la sută certe. Autorii raportului argumentează din perspectivă culturală o validare a științei în timp, astfel încât efectele să nu fie analizate imediat, ci la o perioadă de timp după producerea acestora.
Ultimul argument, cel social, impune o mai bună comunicare a cercetătorilor cu publicul. Argumentul este susținut și din punct de vedere economic, resursele financiare alocate cercetării științifice sunt resurse publice, prin urmare publicul este ”clientul” privind din perspectiva marketingului. Comunicarea dinspre cercetători către publicul larg este susținută mai târziu și de raportul ‘Wolfendale Committee’ (Wolfendale Committee apud Royal Society, 1985, 9-11).
Din perspectiva comitetului de conducere, Raportul Bodmer recomandă Consiliului ”Economic and Social Research” și altor organisme de cercetare ”să folosească tipuri de măsurare a înțelegerii publice a științei și tehnologiei, precum și să evalueze efectele îmbunătățirii înțelegerii. De asemenea, să fie investigate activ sursele din care indivizii obțin informații” (Royal Society, 1985, 31).
În urma raportului mai sus menționat și a bazelor metodologice realizate anterior, atât în SUA cât și în Regatul Unit, în 1988, Jon Miller și John Durant împreună cu colegii lor au pus bazele unei colaborări internaționale. Cei doi au dezvoltat o serie de întrebări tip chestionar, pe care l-au numit ‘manualul’, despre cunoașterea științifică (Durant, 1989;. Miller, 1998, apud Allum, 2008, 38). Acest set de întrebări mai este cunoscut și sub numele de ‘Scala Oxford’. Elementele din scală sunt proiectate pentru a captura una sau mai multe dimensiuni a ceea ce Miller (1998) denumește "alfabetizarea științifică civică". Întrebările proiectate pentru studiu au avut un impact imediat asupra celor interesați de măsurarea înțelegerii publice a științei. Într-un timp foarte scurt, diferite versiuni de întrebări au fost administrate în America de Nord prin intermediul organismelor naționale, așa cum este National Science Foundation (NSF) și în Europa prin intermediul Eurobarometrelor.
Ulterior acestei cercetări, Thomas, Durant si Evans (1989), publică o lucrare de referință în aria ”înțelegerii publice a științei”, în influenta revistă de știință ‘Nature’ care a alimentat demersurile ulterioare. Articolul se referă la studiul realizat în Regatul Unit, un sondaj la nivel național pe eșantion reprezentativ. Respondenții au fost invitați să răspundă la întrebări generale despre știință și natura ei. Rezultatele au indicat faptul că în timp ce majoritatea publicului a susținut că este mai interesat de știință decât de sport sau politică, nivelul de cunoștințe din domeniul științei a fost cu mult mai mic decât în cazul sportului sau politicii. Concluziile au fost descurajante deoarece cea mai mare parte a publicului nu avea o înțelegere ridicată despre știință (Stocklmayer și Bryant, 2011, 11).
Diferența între înțelegerea și, respectiv, ignoranța publicului în raport cu știința, conform lui Isaac Asimov, semnifică ”diferența dintre respect și admirație pe de-o parte și ură și frică pe de alta”. Această idee sugerează faptul că ar fi necesară o comunicare mai explicită și transparentă de către comunitatea științifică pentru publicul larg (Durant, 1989, 11).
Una din concluziile autorilor referitoare la știință, tehnologie și medicină este următoarea: mulți oameni percep un gol între ei înșiși și lumea studiului și, prin urmare, publicul ar vrea să știe mai mult despre fascinanta lume a științei. Persoanele care sunt interesate de o temă/problemă particulară vor avea tendința să fie relativ mai bine informate despre aceea temă (Durant, 1989, 11).
Studierea în timp a datelor obținute în urma cercetărilor realizate atât în Europa cât și în America de Nord arată o ușoară dinamică, creșterea scorurilor cu 3 sau 4 puncte procentuale, respectiv între 1992 – 2006 în SUA a crescut scorul cunoașterii științifice de la 61% la 65% și în Regatul Unit a crescut la 68%. Sunt și câteva particularități, și anume scorul la itemul despre ‘antibiotice’ (Tabelul 3) a crescut aproape dublu, ajungând la 56% răspunsuri corecte. Un alt item interesant este ”Genele tatălui sunt cele care determină sexul copilului” (Tabelul 3), care a rămas constant timp de 15 ani, cu un scor de 64%. Itemul a fost folosit și sub forma: ” Genele mamei sunt cele care determină dacă copilul va fi o fată sau un băiat” în Eurobarometru realizat în 2002.
Pentru a concretiza evoluția analizei relației dintre public și știință, în acord cu M. Bauer, N. Allum și S. Miller, se disting trei mari paradigme: ‘alfabetizarea științifică’; ‘înțelegerea publică a științei’; relația dintre ‘știință și societate’.
Bauer, mai convingător, ignorând controversele din aria de studiu a acestor paradigme, propune un model succesiv al paradigmelor prin care este trecut ”discursul academic de la alfabetizarea științifică la înțelegerea publică a științei și la știință în societate. Fiecare dintre aceste paradigme este trecută printr-o polemică, atribuindu-i-se un anumit deficit și încurajându-se cercetări particulare. Spre deosebire de retorica polemicilor, acest lucru nu este un progres narativ, ci unul de multiplicare a discursurilor” (Bauer, 2009, 222).
Tabelul 1. Paradigme diferite, probleme și soluții (Bauer, 2009, 2007)
Pe lângă cele trei paradigme dezbătute anterior, apare o nouă abordare: cultura științifică. Cercetătorii tratează această nouă paradigmă, în principal, din perspectivă culturală, argumentând diferențe între societăți la nivel științific prin prisma culturii. Recent, Bauer și Shukla (2011) aduc în sfera domeniului înțelegerii publice a științei construirea unui index al culturii științifice cu date comparative între Europa și India. Într-un capitol distinct prezint orientările teoretice, precum construirea indexului și rezultatele datelor analizate de Bauer și Shukla.
În continuare voi expune din perspectivă sociologică modelele teoretice, instrumentele de cercetare, precum și evidențele empirice existente în această zonă de cercetare.
I.1.1. Alfabetizarea științifică
Alfabetizarea științifică este o sintagmă care a atras atenția teoreticienilor, începând cu anii ’60, pornind de la conceptul alfabetizării în sine și extinzându-se la domeniul științei în general. Alfabetizarea științifică se definește prin cunoașterea și înțelegerea conceptelor științifice, precum și înțelegerea experimentelor, probabilităților și tuturor formelor care sunt relaționate cu mecanismele științei în general.
Miller însuși identifică o confuzie în definirea sintagmei:
‘Alfabetizarea științifică’ este unul dintre acei termeni care este adesea folosit, dar rareori definit. A fi alfabetizați, are două semnificații destul de diferite: să fie învățați și, probabil, ceea ce pentru majoritatea oamenilor de azi înseamnă atunci când vorbesc de alfabetizare sau de a fi alfabetizați, să fie capabili să citească și să scrie. Din păcate, o mare parte din dezbaterea actuală cu privire la alfabetizarea științifică eșuează să facă distincție între cele două și o mare parte din această confuzie în jurul problemei poate fi sugerată de această omisiune (Miller, 1983, 29).
Pentru a vorbi despre alfabetizarea științifică ar trebui să ne referim la universul investigat – în această lucrare ne referim la public în general. Mai mulți teoreticieni (Champagne și Newell, 1992; Jenkins, 1992) pornesc analiza conceptului de la diverse grupuri de interes. În continuare sunt descrise aceste grupuri, cu perspective diferite în conturarea alfabetizării științifice a publicului. Un prim grup este comunitatea educației științifice care se ocupă cu stabilirea scopurilor, performanțelor și reformelor din sistemul educațional (apud Laugksch, 2000, 75). Un alt grup este reprezentat de oamenii de știință din domeniul științelor sociale și cercetătorii opiniei publice interesați de subiectele politice din domeniul științei și tehnicii. Al treilea grup de interes este reprezentat de către sociologi, care utilizează o abordare specifică de măsurare a alfabetizării științifice. Ultimul grup are caracter informal și non-formal și îi vizează pe cei implicați în comunicarea științifică la modul general (Lucas, 1991; Maarschalk, 1988, apud Laugksch, 2000, 75).
În abordarea conceptului de alfabetizare științifică au existat opinii contrare avansate de ‘cele două culturi’: a intelectualilor alfabetizării și a oamenilor de știință. Astfel în încercarea de a defini empiric alfabetizarea științifică, Pella și colaboratorii săi (1966) au ajuns la concluzia că individul alfabetizat științific a fost caracterizat ca un înțelegător al ”interdependenței dintre știință și societate, al eticii care controlează oamenii de știință în munca lor, al naturii științei, diferențelor dintre știință și tehnică, conceptelor de bază din domeniul științific, al interdependenței dintre știință și umanitate” (apud Laugksch, 2000, 76).
Pornind de la descoperirile făcute de Pella și colaboratori (1966), Showalter (1974) a definit alfabetizarea științifică prin șapte dimensiuni ale persoanei alfabetizate științific, care ar trebui:
“să înțeleagă natura cunoștințelor științifice; să folosească cu acuratețe concepte științifice, principii, legi, teorii; să folosească procese științifice în rezolvarea de probleme, luarea de decizii; să interacționeze cu diferite aspecte ale universului său într-un mod care este în concordanță cu valorile care stau la baza științei; să aprecieze aspecte mixte ale științei și tehnologiei și ale relației acestora cu fiecare și cu alte aspecte ale societății; să dezvolte o viziune bogată a universului ca rezultat al educației științifice pe care continuă să o extindă pe tot parcursul vieții; să dezvolte competențe de manipulare asociate cu știința și tehnica” (apud Laugksch, 2000, 76-77).
Miller a afirmat că “într-o societate democratică, nivelul alfabetizării științifice a populației are implicații importante pentru deciziile politicii științifice”. Astfel, el construiește trei dimensiuni prin care operaționalizează alfabetizarea științifică: înțelegerea normelor și metodelor științifice, înțelegerea termenilor cheie și a conceptelor științifice, cunoașterea și înțelegerea impactului științei și tehnicii supra societății (1983, 29).
Pornind de la această interpretare, Miller a venit cu o propunere originală către NSF (National Science Foundation, SUA), aceea ca alfabetizarea științifică să fie măsurată în funcție de un prag. Astfel, o persoană din publicul larg deține un stoc de cunoaștere științifică atunci când are un minim nivel de alfabetizare, este interesată și informată despre știință și tehnică, apreciază rezultatele pozitive ale descoperirilor științifice și renunță în a se ghida după superstiții. Stabilirea nivelului minim de alfabetizare s-a schimbat de la o monitorizare la alta. O întrebare care se pune este în ce măsură aceste schimbări s-au datorat NSF-ului (Fundația Națională pentru Știință din SUA) și dacă s-au reflectat în definiție și substanță (Beveridge și Rudell, 1988, apud Bauer, Allum și Miller, 2007, 82).
Interpretând alfabetizarea științifică, Roberts (1983, 29) o consideră ca un “concept umbrelă care să desemneze în mod exhaustiv predarea științei în școală” (apud Laugksch, 2000, 72). Aparte de sensurile acordate alfabetizării științifice, stăpânirea cunoștințelor din domeniul științific și tehnic a fost considerată o bază fundamentală în asigurarea progresului tehnic (Bloch, 1986; Lewis, 1982, apud Laugksch, 2000, 72).
Laugksch, încercând să explice diferitele sensuri și sisteme de măsurare ale alfabetizării științifice, vede alfabetizarea științifică un obiectiv educațional contemporan (2000, 71). Modul de interpretare și sensul diferit acordat acestui concept îl plasează ca pe un termen difuz și cu o definiție neclară.
Pe de altă parte, Shen (1975a, 49) împarte alfabetizarea științifică în trei tipuri: culturală, practică, civică. Din punct de vedere cultural, alfabetizarea științifică pare o dorință de a dobândi o realizare umană importantă. Branscomb (1981) a definit alfabetizarea științifică drept “abilitatea de a citi, a scrie și a înțelege cunoștințe umane în mod sistematic”( apud Laugksch, 2000, 77).
Miller a definit conceptul de alfabetizare științifică drept: „o apreciere pozitivă a rezultatelor științei” (1983, 29). Acesta descrie alfabetizarea științifică la începutul anilor 1980 prin patru elemente: „(a) cunoașterea faptelor științifice esențiale, cuprinse în manualele de școală secundară; (b) o înțelegere a metodelor științifice de tipul raționamentului probabilist și al designului experimental; (c) o apreciere a produselor sau a rezultatelor pozitive ale științei și tehnologiei; (d) respingerea credințelor superstițioase cuprinse în domenii cum ar fi astrologia sau numerologia” (Bauer, Allum și Miller, 2007, 81). În determinarea a ceea ce reprezintă cu adevărat știință au fost imaginate criterii care să filtreze știința de non-știință. Aceste criterii puse împreună pot fi considerate metode științifice (Raza și Singh, 2011, 2). În opinia lui Martin W Bauer (2009, 2) alfabetizarea științifică tratează știința ca pe o prelungire a explorării prin lectură, scriere și aritmetică a cunoștințelor relevante. Ideea de alfabetizare științifică este atribuită unui deficit de cunoaștere înregistrat în rândul publicului.
Stocul de cunoaștere științifică a mai fost denumit și ‘nivelul minim de știință’ pe care o persoană îl deține și o determină să fie interesată și să se simtă informată despre știință și tehnologie, să aprecieze pozitiv rezultatele științifice și să renunțe la superstiții. Această paradigmă s-a schimbat de-a lungul evaluărilor științifice.
Din punct de vedere istoric, oamenii erau considerați ‘știutori de carte’ dacă știau să scrie și să citească propriul nume. Astăzi însă, acest lucru presupune a ști să scrii și să citești despre tot ceea ce te înconjoară și este util, lucru denumit ‘alfabetizare funcțională’(Harman, 1970; Cook, 1997; Northcutt, 1975; Guthrie și Kirsch, 1984; Cevero, 1985; apud Miller, Pardo și Niwa, 1997, 35). Autorii care împărtășesc această definiție susțin că ea este relativă, nefiind aplicabilă în aceeași măsură societăților agricole și celor industriale. Acest lucru se datorează faptului că există o rată mare de analfabetism la nivel mondial, 16,1% din populația globală este analfabetă, la care se adaugă foarte mulți oameni care au abandonat școala și cărora le este imposibil să îndeplinească criteriile de alfabetizare științifică (United Nations Development Programme, 2009, 171).
Hazen și Trefil (1991) consideră că există o distincție clară între a face și a folosi știința, motiv pentru care ei definesc alfabetizarea științifică drept un ansamblu de „cunoștințe necesare pentru a înțelege problemele de interes public. Este un amestec de fapte, vocabular, concepte, istorie și filozofie” (Xii, apud Laugksch, 2000, 80). Altfel spus, pentru a înțelege noile descoperiri din diversele domenii, oamenii trebuie să stăpânească cunoștințe legate de ADN, molecule, fenomene și personalități istorice și așa mai departe.
Preocuparea pentru problema alfabetizării a decurs în paralel cu o criză de legitimitate a curentului ‘marea știință’. Cercetătorii au observat că alfabetizarea este un răspuns greșit la o problemă de criză dacă nu are susținere publică, ea conducând la alienare (Roqueplo, 1974; Fuller, 2000, apud Bauer, Allum și Miller, 2007, 82).
Pentru a determina indicatorii alfabetizării, a fost adusă în discuție teoria răspunsurilor, acești itemi având valoare numai în combinație, dintr-un singur item rezultând o valoare mai puțin însemnată. O problemă importantă o constituie ‘corectitudinea’ indicatorilor, modul în care ei măsoară același lucru pentru toți indivizii chestionați în sondaj (Miller și Pardo, 2000, 87).
Cert este că țările au baze științifice diferite și alfabetizarea este de natură a reflecta aceste baze istorice ale științei, lucru dovedit de cercetători (Raza et. al, 1966, 2002). Cultura reprezintă de altfel un determinant important pentru înțelegerea publică a științei. Referitor la aceasta Snow (1993, 9) afirma: „cultura științifică este într-adevăr o cultură, nu numai în sens intelectual dar mai ales în sens antropologic” (apud Raza și Singh, 2011, 2). Atunci când o idee științifică este testată și acceptată, trebuie să treacă destul de mult timp pentru ca ea să devină parte integrată a structurii cognitive a indivizilor dintr-o anumită cultură (Raza și Singh, 2011, 1). Procesul de acceptare și validare a unei noi teorii științifice este comparat de Bauer cu construcția ‘bunului simț’, mecanism denumit ‘rezistență relativă’. În accepțiunea lui Bauer ‘bunul simț’ este un: ”construct social, cultural sau etic și prin urmare dacă parametrii acestora se schimbă și bunul simț suferă schimbări. În contextul relației dintre public și știință este numai un ‘bun simț’ sau, altfel, sunt multe definiții ale ‘bunului simț’ care pot fi plasate la distanțe culturale variate de sistemul cunoașterii științifice” (Raza și Singh, 2011, 1). Antropologul cultural Geertz (1999), referindu-se la cultură, aprecia că „aceasta este un concept în esență aflat în litigiu, cum ar fi democrația, religia, simplitatea sau justiția socială, este o definiție multiplicată, o angajare multiplă, incredibil de imprecisă” (apud Raza și Singh, 2011, 3).
Conform lui Miller, sănătatea societății democratice depinde în mare parte de abilitatea cetățenilor de a citi, a înțelege, și de a da sens zilnic problemelor relaționate cu tehnologia și știința. În acest sens, alfabetizarea științifică nu este separată de celelalte deprinderi umane, dar este o parte a producerii cunoașterii și înțelegerii necesare pentru a susține participarea democratică în secolul XXI (1983, 1).
Conceptul de ‘alfabetizare științifică’ a fost la rându-i criticat, Paisley (1998) considerând termenul ca fiind moralizator la adresa publicului, o parte a problemei, dar nu și o parte a soluției (apud. Stocklmayer și Bryant, 2011, 6).
I.1.2. Înțelegerea publică a științei
Pornind de la conceptul de alfabetizare științifică, relația dintre public și știință este dezvoltată în direcția înțelegerii științei și a atitudinilor față de aceasta. Această paradigmă este bazată pe evaluarea alfabetizării științifice, dar și pe observarea atitudinilor pe care publicul le manifestă față de cercetare, tehnologie și actorii implicați. În primele cercetări s-a observat un deficit de cunoaștere în domeniul științei și o lipsă atitudini față de știință. Cercetătorii au mizat pe educarea științifică a publicului, sub ipoteza – cu cât cunoști mai mult, cu atât și atitudinile sunt mai bune. Printre reprezentanții acestui domeniu se remarcă, Davis (1957), Shen (1975), Miller (1983), Durant (1989), Bauer (1989) Pardo (1997), și alți.
Cea de-a doua paradigmă, înțelegerea publică a științei, schimbă direcția de măsurare a cunoașterii științifice către atitudinile publice. Ei propun următoarele: dezvoltarea ariei de cercetare pe baza unor scale de încredere cu privire la atitudinile față de știință, a structurii multi-dimensionale a atitudinilor (Pardo și Calvo, 2002), a relației dintre atitudini generale și atitudini specifice (Daamen și vanderLans, 1995). Unul din cele mai importante aspecte de menționat este că măsurarea este bazată pe relația dintre cunoștințe și atitudini (Einsiedel, 1994; Evans și Durant, 1995).
Pe plan internațional, paradigma PUS este studiată în parametri restrânși, cu toate că în ultimii 10 ani cercetările și analizele în sfera PUS au cunoscut o expansiune. Aceasta se constituie prin evoluția de la alfabetizarea științifică la știință și societate, prin polemicile sale asupra ‘deficitului public’ și prin schimbările care trebuie aduse în ceea ce privește relația publicului cu știința. Datele cercetărilor au arătat că PUS ar putea fi semnificativă într-un context industrial dezvoltat și într-un context bazat pe cunoaștere dezvoltată.
Shen (1975) a argumentat că ‘înțelegerea publică a științei’ (PUS) poate fi împărțită în alfabetizare științifică practică, alfabetizare științifică culturală și alfabetizare științifică civică. Acesta o identifică pe ultima ca fiind baza pentru o politică publică de informare a cetățenilor.
Familiaritatea cu știința și gradul de conștientizare a implicațiilor sale nu sunt aceleași ca și achiziționarea de informații științifice pentru soluționarea problemelor practice. În acest sens, alfabetizarea științifică civică diferă fundamental de alfabetizarea științifică practică, deși există domenii în care cele două se suprapun în mod inevitabil. Comparativ cu alfabetizarea științifică practică, realizarea unui nivel funcțional de alfabetizare științifică civică este un efort mult mai îndelungat. Este o acțiune care, mai devreme sau mai târziu, trebuie făcută, deoarece în timp umanitatea va deveni din ce în ce mai implicată în știință, iar problemele de înțelegere ale publicului vor deveni din ce în ce mai pregnante. Alfabetizarea științifică civică este o piatră de temelie a politicilor publice de informare (apud Miller, 1998, 204).
Bauer și Shukla susțin definirea ‘înțelegerii publice a științei’ (PUS) ca presupunând o serie de indicatori precum: alfabetizare științifică, sentimente publice, interese și atitudini (Shukla și Bauer, 2009, 5).
În lucrarea ‘Public perceptions of science and technology’, Jon D Miller, Rafael Pardo și Fujio Niwa (1997) abordează paradigma PUS ca pe o disciplină de sine stătătoare introducând concepte de bază și motivând rațiunea de a avansa dezvoltarea cercetării asupra percepției publice față de știință, interesului public față de știință și tehnică. De asemenea, sunt evidențiate metode de măsurare a alfabetizării științifice, atitudinea publicului față de știință și tehnică, precum și oportunități viitoare pentru a determina factorii care afectează dezvoltarea, menținerea și schimbarea atitudinii publicului față de știință și tehnică (Miller, Pardo și Niwa, 1997, 4). Efortul cercetătorilor are în vedere îmbunătățirea performanțelor la locul de muncă, creșterea nivelului de competență și înțelegere a problemelor științifice de către oameni, a confortului personal prin definirea literaturii de bază din domeniul științei și tehnicii. Această inițiativă este încurajată de faptul că, începând cu secolul XX, oamenii învață pe baza unui minim de cunoștințe să se adapteze societății aflate în plină dezvoltare științifică și tehnologică (Levy-Le-Blond 1992; Pardo 1998, apud Miller, Pardo și Niwa, 1997, 5).
Progresul tehnologic explică modul în care oamenii au învățat să utilizeze obiecte și procese care acum câteva decenii necesitau cunoștințe avansate pentru utilizare. Se consideră însă că știința și tehnica presupun un risc personal și colectiv, motiv pentru care unele studii au semnalat că societățile de la sfârșitul secolului XX pot fi considerate „societăți cu risc ridicat” (Beck, 1994, apud Miller, Pardo și Niwa, 1997, 5). Pentru a se confrunta cu întârzierea apariției societăților moderne, de exemplu, indivizii care înțeleg riscul și factorii asociați unor boli pot face alegeri mai bune cu privire la tratamentul ce implică noua tehnologie, dacă au cunoștințe despre genetica umană.
Analizele aprofundate (Turner și Michael, 1996) au atras atenția asupra răspunsului de tipul ‘nu știu’ și au sugerat să se țină cont de patru tipuri de ignorări auto-recunoscute ale științei așa cum sunt: ‘Sunt jenat de a nu ști’; ‘Eu nu sunt foarte științific’; ‘Știu pe cineva care ar putea să știe’ și ‘Nu îmi pasă’. Pornind de la aceste tipuri de răspunsuri invocate de public s-a pus problema dacă ar trebui să se acționeze în vederea educării publicului sau mai de grabă a ‘seducerii’ lui și aceasta deoarece oamenii nu sunt suficient de atașați de știință și de tehnică (apud Bauer, Allum și Miller, 2007, 83).
Două modele explică atașamentul publicului față de știință și tehnică:
1) normativ-raționalist; atitudinile sunt un produs de prelucrare a informației cu o bază rațională, deoarece paradigma PUS se ghidează după axioma „cu cât știi mai mult, cu atât ești mai atașat”, iar absența cunoașterii reprezintă un drum către atitudini negative și percepții subiective riscante. Este o luptă pentru mintea omului și presupune ca oamenii care au acces la toate informațiile și sunt capabili să înțeleagă toate probabilitățile să susțină mai mult știința (Gigerenzer și Hoffrage, 1995 apud Bauer, Allum și Miller, 2007, 83).
2) realist-empiricist; atitudinile sunt încărcături valorice relaționate cu societatea. Atitudinile reprezintă relații afective cu lumea, ”iar în cazul acesta bătălia pentru public devine o bătălie pentru inimile oamenilor ca potențiali consumatori” (Bauer, 2009, 4). Acest model este asociat cu modelul consumatorului, în care valorile și emoțiile sunt un fapt al vieții și diferențierea se face în funcție de stilul de viață. De obicei, consumatorii nu fac diferențe semnificative din punct de vedere științific în alegerea unui produs electronic. La baza alegerii produsului dorit stau factori emoționali, valorici și stilul de viață (Costa, 2002, apud Bauer, Allum și Miller, 2007, 83).
Ambele modele, raționalist și realist, sunt de acord asupra deficitului atitudinal al publicului, admițând că ”publicul nu este suficient de îndrăgostit de știință și tehnologie”, dar propun metode diferite de a acționa asupra eliminării acestui deficit (Bauer, Allum și Miller, 2007, 83). Modelul normativ-raționalist mizează pe ‘educarea’ publicului și modelul realist-empiricist propune ‘seducerea’ publicului prin strategii asemănătoare marketingului.
Royal Society a preluat punctul de vedere al membrilor săi și a concluzionat că o mai bună cunoaștere va conduce spre atitudini pozitive. Astfel, relația dintre cunoaștere și atitudine devine obiectivul principal al cercetării descrise de Bauer (2009, 4), însă ideea că o mai bună cunoaștere conduce spre o atitudine pozitivă nu este confirmată. Respondenții mai bine informați, spre deosebire de cei mai puțin informați, nu determină emiterea unor concluzii diferite.
Jon D. Miller, Rafael Pardo și Fujio Niwa (1997, 36) preiau modelul lui Shen (anul) de divizare a paradigmei "înțelegerea publică a științei: alfabetizarea științifică practică, alfabetizarea științifică culturală și alfabetizarea științifică civică" și susțin fundamentarea acestor concepte pe o gamă largă de cunoștințe științifice și tehnice aplicate în viața de zi cu zi, prin înțelegerea noțiunilor din ziare, magazine. Toate aceste cunoștințe necesită a fi asimilate de public în timp. Sunt și situații în care evidențele empirice sunt controversate, iar problemele care necesită a fi deosebite pe criterii științifice nu se pot ghida după simple valori care pot sfârși prin erori ca cele criticate de Karl Popper (1957) în ‘The poverty of historicism’ (apud Miller, Pardo și Niwa, 1997, 37). Cercetătorii au acordat o mare importanță definirii alfabetizării științifice civice pentru a determina dacă este o structură unidimensională sau multidimensională, lucru important pentru modul de măsurare al acesteia. Astfel, unidimensional, sintagma se referă la un singur set de cunoștințe corelate pozitiv, iar multidimensional se referă la grupări distincte de cunoștințe sau înțelegere care trebuiesc văzute separat și nu dependent (Miller, Pardo și Niwa, 1997, 38).
Analiza lui Durant s-a bazat pe o structură cu două dimensiuni pentru a măsura înțelegerea științifică având 27 de itemi însă în cele din urmă a folosit o scală unidimensională (Durant, Evans și Thomas, 1989, 1992; Evans și Durant,1995; apud Miller, Pardo și Niwa, 1997, 39).
La începutul anilor 1980, National Science Foundation a început să realizeze studii despre cunoștințele științifice și atitudinile publice bazându-se pe răspunsurile fiecărui respondent cu privire la nivelul său de cunoștințe referitoare la anumite concepte. Evaluarea s-a bazat pe un nivel trihotomic de măsurare (înțelegere clară, sens general, nu prea înțelege). Astfel, se pot evidenția în mod clar indivizii care într-adevăr au înțeles conceptele prezentate (având posibilitatea să aleagă opțiunea „înțelegere clară” – spre deosebire de cei care au ales celelalte două variante de răspuns și cel mai probabil nu au avut același nivel de înțelegere a conceptelor) (Oppenheim, 1966; Dillman, 1978; Labaw, 1980; Sudman și Bradburn, 1982; Converse și Schuman,1984, apud Miller, Pardo și Niwa, 1997, 40).
Atât paradigma PUS, cât și alfabetizarea științifică își asumă un deficit public: oamenii au lacune în ceea ce privește cunoașterea, iar acest lucru îi împiedică în a afișa atitudini pozitive sau o percepție rezonabilă. Raza și Singh (2011) apreciau că la mijlocul secolului XX „oamenii de știință și oamenii obișnuiți trăiau în două lumi diferite”. Astfel, ceea ce a fost definit ca modelul deficitului a fost propus spre măsurare. Analizând diferitele abordări, Godvin și Gingras (2000) au sugerat că producerea cunoașterii științifice și însușirea acesteia reprezintă o formă de organizare socială a culturii (Raza și Singh, 2011, 3).
Așa cum am relatat la începutul acestui capitol și precum Bauer (2009) menționa, investigarea cunoașterii științifice trece de la alfabetizarea științifică, prin înțelegerea publică a științei, la știința în societate. În căutarea cauzelor unui nivel de alfabetizare științific redus, cercetătorii au analizat atașamentul publicului cu știința, și a rezultat un nivel scăzut de cunoștințe al publicului față de știință. Cu aceste concluzii și aspirația de a identifica măsurile care pot fi aplicate, pentru a dezvolta stocul de cunoaștere al publicului, următoarea paradigmă investigată este "știință și societate". Aceasta pune deficitul științific al publicului pe seama instituțiilor și a actorilor emițători, susținând ca există un decalaj între publicul larg și comunitatea științifică. Autorul mai sus amintit apreciază că, la fel ca orice fenomen social, paradigma PUS este o temă de descriere, dar în bună măsură și de discurs social. Astfel, evoluția paradigmei PUS se bazează pe două aspecte: evoluția discursului și evidențele empirice ale schimbării în înțelegerea publică.
I.1.3. Relația știință și/în societate
Cea de-a treia paradigmă a studiului cunoașterii științifice oferă o altă abordare, în care deficitul nu este plasat la nivelul publicului, ci pus pe seama instituțiilor științifice și experților. Prejudecățile comunității științifice cu privire la ignoranța publicului, conduc la înregistrarea unui deficit de cunoaștere în rândul indivizilor (Bauer, Allum și Miller, 2007, 85). Datele empirice privind atitudinea negativă față de știință în timpul crizei cauzate de boala vacii nebune (BSE începând cu anii 1990) și dezbaterilor legate de alimentele modificate genetic (sfârșitul anilor 1990) au condus la diagnosticul „criza de încredere în știință” plasat în faimosul raport din 2000 al Camerei Lorzilor (Bauer, 2009, 5).
Întrebarea pe care Bauer, Allum și Miller (2007) și-o pun este cum ar putea fi recăpătată încrederea publicului. În căutarea unui răspuns, Bauer realizează un studiu prin care arată că există indicii cu privire la schimbarea atitudinii publicului față de știință, evidențiate prin monitorizarea mass-media pe o perioadă de timp îndelungată, și prezintă comparații efectuate la scară largă (Graficul 1) pentru alfabetizarea științifică, atitudini și interese realizate în contexte diferite în perioada 1989-2005 în Marea Britanie (Bauer, 2009, 6).
Monitorizarea presei în Marea Britanie a avut loc în mai multe etape. În intervalul 1946-1992 s-a constatat că evaluarea și intensitatea folosită de mass-media pentru a informa publicul despre știință a atins cote maxime în anul 1960, însă de atunci interesul pentru știință din partea publicului a înregistrat o scădere care nu a mai fost recuperată. Numai în anul 1950, anii de după război marcați de entuziasmul ‘Atomi pentru Pace’, știrile despre știință și tehnologie au fost mai numeroase, dar nu neapărat și calitative. (Bauer, 2009, 5) Între anii 1973-2002 a avut loc monitorizarea știrilor biotehnologice în presa scrisă din Marea Britanie și s-a constatat că apogeul de intensitate și evaluare s-a înregistrat în anul 1999 cu „Marea dezbatere a mâncării modificate genetic” (Bauer, 2009, 7). S-a constatat că știrile negative nu reprezintă o expresie a unui complex antiștiințific și că interesul nu se modifică în timp, de la știrile științifice negative la știrile științifice pozitive.
Graficul 1. Știință și tehnologie în presa Britanică, 1964 – 1992: Intensitate și evoluție (Bauer, 2009, 7)
Bauer, Shukla și Allum, au abandonat modelul Societății Regale „cu cât știi mai mult cu atât ești mai atașat” și au creat un model post-industrial al PUS, într-o societate care se mută către era post-industrială și se bazează pe cunoștințe economice (Bauer, 2009, 8). Astfel, au fost efectuate cercetări în India și Europa pentru a se stabili corelația dintre cunoaștere și atitudinea față de știință. Înaintarea pe scara economică a arătat prin PIB-ul (Produsul Intern Brut) pe cap de locuitor că educația este factorul cheie al alfabetizării științifice și dezvoltării economice. Apare însă o deosebire: în India s-au înregistrat atitudini pozitive, în timp ce în Europa numărul mare de cunoștințe trezește atitudini sceptice față de știință (Bauer, 2009, 9). S-a constatat că, în urma dezvoltării economice și creșterii alfabetizării științifice, credința în ideologia științifică scade (corelația dintre PIB și ideea de ‘mit al științei’ este r = 0.74).
În țările Europene mai puțin dezvoltate, corelația dintre cunoaștere și mitul științei este pozitivă, iar dacă privim la țările cu PIB crescut corelația este negativă. Concluzia cercetătorilor este că modelul „cu cât știi mai mult, cu atât ești mai atașat” se potrivește pentru țările în curs de dezvoltare și industrializare dar nu pentru cele din societățile post-industriale deoarece aici se înregistrează un scepticism al publicului pentru știință (Bauer, 2009, 10). În Europa publicul este mai educat și, în același timp, are o imagine mai complexă asupra modului în care funcționează știința, este mai puțin impresionat de descoperirile științifice și are o viziune mai utilitaristă asupra științei. Bauer nu consideră scepticismul publicului o problemă, ci mai degrabă o resursă ce trebuie menținută și dezvoltată, deoarece, consideră el, un public critic constituie un avantaj pentru viitorul științei. El crede că cel mai important lucru constă în a demonstra viabilitatea indicatorilor PUS, iar acest lucru rămâne pe seama sondajelor de opinie (Bauer și Gregory, 2007, apud Bauer, 2009, 14). În opinia lui Bauer (2009, 15) „comunicarea publică este elixirul vieții științifice”.
În Marea Britanie, în urma sondării publice, a rezultat o distanță între stocul de cunoaștere al publicului și progresele științifice. Pe fondul acesta s-a concluzionat că implicarea publicului trebuie să fie mai mare. Metoda de consultare a publicului a devenit o politică guvernamentală oficială. Acest curent nu s-a regăsit doar în știință și tehnologie, consultarea publicului fiind luată în calcul în mai multe sectoare (Bauer, Allum și Miller, 2007, 90). Gauhar Raza și Surjit Singh (2011) abordează într-un studiu problema distanței culturale implicate în cunoașterea științifică, specificând faptul că analiza lor nu se bazează doar pe o definire a distanței culturale, ci și pe modul de măsurare a acesteia.
Totodată distanța culturală este definită ca „distanța care oferă o viziune asupra lumii, o atitudine, percepție, idee, generate într-un context social și într-un interval de timp prin democratizarea sa în cadrul structurii gândirii altor grupuri culturale” (Raza, 2011, 4). Ideea de distanță culturală este explicată prin situații concrete în care indivizii care nu au fost expuși unor situații de instruire la un nivel ridicat în domeniul matematicii sau prin prezentarea unor idei abstracte științifice tind să apeleze la cunoașterea comună bazată pe o gândire intuitivă, determinată cultural sau religios chiar și în situația unor fenomene complexe (Raza, Dutt și Singh, 1991, apud Raza, 2011, 4).
Următorul capitol este axat pe cultura științifică, având la bază o discuție și analiză a ‘Indexului culturii științifice’, construit de Bauer și Shukla (2007, 2009). Ca orice altă relație, paradigma științei și societății nu implică doar o chestiune de distanță, ci și una a calității, tratând problema cunoașterii în funcție de context.
I.1.4. Cultura științifică
Godin și Gingres (2000), în demersul de a răspunde la întrebarea ‘ce este cultura științifică?’, definesc conceptul prin două dimensiuni: individual și social. Autorii consideră că nu este clară definirea conceptelor ‘înțelegerea publică a științei’ (PUS), „alfabetizare științifică” (SL), termeni folosiți preponderent în Statele Unite și Regatul Unit, precum și ‘informarea publicului’ terminologie folosită în Canada.
Școala, mai exact educația formală, este considerată pe de o parte ‘miezul’ culturii științifice, în timp ce la polul opus sunt susținătorii educației informale prin ‘popularizare’, accentul fiind pus pe mass-media (Godin, 1999, apud Godin și Gingres, 2000, 44).
Cultura științifică este percepută de experți în diferite forme: experți care subliniază valoarea de ‘dezvoltare culturală’ a cetățenilor, în alte contexte este văzută ca promotor în ‘dezvoltarea economică și inovare’, iar din perspectivă socială este capacitatea oamenilor de a înțelege ‘baza științifică modernă a societății’ (Godin și Gingres, 2000, 44).
Definiția sintagmei ‘cultura științifică și tehnologică’ (S&T culture) propusă de Godin și Gingres apare după cum urmează: ”cultura științifică și tehnologică este expresia tuturor modurilor prin care indivizii și societatea își însușesc știința și tehnologia” (Godin și Gingres, 2000, 44).
Termenul ‘știință’, definit sub diferite forme, toate având numitor comun, este descris de autori sub două aspecte:
(1) ca un complex de metode, concepte și experimente care permit investigarea obiectelor ce țin de lumi naturale sau sociale;
(2) ca organism de cunoștințe derivate din aceste investigații (Godin și Gingres, 2000, 44).
Jean-Marc Lévy Leblond argumentează că ”știința nu funcționează ca o cultură. Astăzi fizicianul, biologul sau chimistul are un trecut recent, el știe doar antecedentele imediate și vecinii apropiați de munca proprie. Dezvoltarea rapidă a cercetării științifice interzice îngăduință cerute (îngăduința cerută?) de orice aculturație” (Lévy Leblond, 1984, apud Godin și Gingres, 2000, 44).
Jacques Ellul considera cultura științei și tehnologiei un concept inexistent:
"Orice limbaj specific, precum limbajul de programare. . . Prin urmare, dacă în cazul în care limbajul de programare va deveni limbaj universal, cea în care toate celelalte limbi trebuie să fie traduse, este ușor de înțeles că nu va mai fi nici o altă formă de comunicare. Prin urmare, distrugerea comunicării între oameni face imposibilă crearea culturii, care este în mod necesar întemeiată pe specificul limbajului" (Ellul, 1987, apud Godin și Gingres, 2000, 44).
Autorii propun varianta trei (Figura 1), în care știința și tehnologia sunt parte integrată a culturii. Primul model este susținut de Snow, care vede cultura în opoziție cu știința (Snow, 1959, apud Godin și Gingres, 2000, 53) și Lévy Leblond, care argumentează ”știința nu funcționează ca o cultură” și prin urmare nu vede nici o relație între cele două. Al doilea model continuă separarea culturii de știință, dar introduce o relație de comunicare între cele două, cunoscută astăzi ca ”modelul în două etape”, știința și tehnologia având o influență asupra culturii.
Figura 1. Trei modele ale interacțiunii dintre cultură și știință. (Godin și Gingres, 2000, 53)
S = știință, T = tehnologie
Godin și Gingres propun un model prin care evidențiază modul în care se formează cultura științifică și tehnologică. Modelul are două dimensiuni: dimensiune individuală și dimensiune socială, și trei moduri prin care individul deprinde noțiuni științifice și tehnologice, așa cum sunt și elementele care sunt în relație de dependență sau interdependență cu însușirea cunoașterii științifice.
Dimensiunea individuală
Teoriile în domeniu aduc în prim plan importanța și contextul în care a apărut paradigma "cultura științei și tehnologiei", următoarea provocare fiind cum măsurăm stocul de cunoștințe și demonstrăm relațiile dintre știință, cunoaștere, tehnologie și societate. În funcție de fiecare etapă a vieții, acumularea științei este generată de alți factori de mediu, precum școala, capitalul social, specializările profesionale, internetul, emisiunile științifice, sănătatea, mobilitatea, literatura specializată, muzeele științifice, mass-media.
Dimensiunea socială
Această dimensiune aduce în prim plan implicarea instituțiilor și organizațiilor în calitate de entități prin care indivizii își însușesc noțiuni despre știință și tehnologie. Universitățile, institutele de cercetare, companiile high-tech, companiile care dezvoltă infrastructuri tehnice (transport, energie, comunicații, agricole, nucleare), mass-media, muzeele sunt doar câțiva dintre mediatorii dintre individ și societate.
”Direct sau indirect implicate în domeniul științei și tehnologiei, fiecare dintre aceste instituții/organizații contribuie la creditarea socială a științei și tehnologiei, prin mandat financiar, regulator, de coordonare, de învățământ, sau de comunicație. Suma acestor activități constituie o parte colectivă a culturii științifice și tehnologice. Prezența sau absența acestor activități ilustrează un grad mai mare sau mai mic de credite colective sau un grad mai mare sau mai mic de investiții în cultură,știință și tehnologie” (Godin și Gingres, 2000, 46).
Modelul propus de Godin și Gingres (2000), prin care publicul stochează informații despre știință și tehnologie este următorul:
1. Modul învățare – prin care societatea își instruiește membrii și le oferă mijloacele prin care să dezvolte cunoștințe, abilități, reprezentări, atitudini și valori necesare pentru a funcționa într-un mediu pătruns de știință și tehnologie.
2. Modul implicare – prin care societatea atrage beneficii din abilitățile indivizilor instruiți pentru a îndeplini anumite sarcini care implică domeniul științei și tehnologiei.
3. Modul socio-organizațional – prin care o societate dezvoltă instituții implicate în activitățile științifice și tehnologice și controlul lor reflexiv.
Toate cele trei moduri sunt forme prin care individul se aproprie de știință și tehnologie, fiecare mod având un mecanism diferit de a acționa. Primul mod (învățare), are la bază implicarea directă a individului prin educație formală și non-formală, al treilea mod (socio-organizațional), include grupul prin emițători cum sunt instituțiile, organizațiile, al doilea mod (implicare) face legătura dintre celelalte două. Modul socio-organizațional și modul învățare sunt dependente, relația fiind cu dublu sens atât dinspre educație către instituții, cât și invers.
Bauer și Shukla, după modelul folosit de NSF al indicatorului pentru știință și tehnologie, proiectează și testează un model de indicatori prin care să realizeze un index al culturii științifice. Indicatorii culturali cum sunt climatul opiniei, convingerile, atitudinile, interesele nu au reprezentat o modalitate strictă de definire a culturii științifice. ‘Atitudinile publice’ au fost catalogate din 1971 de către NSF ca fiind un subiect la fel de important cum sunt sursele de finanțare, educația, doctoratele, publicațiile, brevetele, citatele și efectele (Shukla și Bauer, 2009, 8).
Considerată a fi intangibilă, cultura este totuși o parte complementară științei, iar pentru dezvoltarea lumii este necesar ca celor două să li se acorde la fel de multă importanță. Producerea de știință este prea puțin determinată de factori economici, tradițiile diferite ale educației și sistemelor politice și reprezentările oamenilor de știință despre acestea sunt cele care marchează aparițiile noilor descoperiri. Un rol important îl au și indivizii, prin motivațiile și sentimentele lor. Lucrarea de față explorează o nouă ipoteză care diferențiază drumul culturii științifice de cel al ‘societății științifice’.
Măsurarea sentimentului publicului adult față de știință a atras cea mai mare atenție din partea mediului academic făcând și unele progrese. În decursul anilor paradigma s-a mutat de la alfabetizare la înțelegerea publică și a fost explorată amănunțit relația dintre alfabetizare – cunoștințe – atitudini. Pornind de aici s-ar putea trece de la evaluarea înțelegerii publice la evaluarea exercițiilor de implicare a publicului. Dezbaterea autorilor, Shukla și Bauer, s-a bazat pe demonstrarea deficitului public de alfabetizare. Aceste sentimente ale publicului sunt considerate indicatori ai publicului, dar autorii atrag atenția asupra faptului că ele s-ar putea manifesta diferit, lucru care depinde însă de context. Aceștia definesc înțelegerea publică a științei printr-un nivel ridicat de interes, cunoștințe vaste și atitudine pozitivă față de știință, manifestate de un individ. Aceștia întrebuințează aceeași definiție sumară folosită și de alți specialiști „cu cât știi mai mult, cu atât ești mai atașat de știință” (2009, 13-14).
Potrivit studiului comparativ realizat de Shukla și Bauer, în Europa și India asupra relației dintre cunoaștere și atitudini, menționat și în capitolul anterior, aceștia au identificat două modele de culturi distincte din punct de vedere al dezvoltării (Shukla și Bauer, 2009, 14). Rezultatele au arătat că în India relația dintre cunoaștere și atitudine este liniară, în sens pozitiv, spre deosebire de Europa, unde corelația dintre cele 2 este negativă – indivizii cu cât știu mai multe cu atât atitudinea lor este mai sceptică (Graficul 2). Concluzia ar fi că în societatea postindustrială nu se mai poate vorbi de o corelație pozitivă între cunoștințe și atitudini. Indienii și europenii formează două grupuri cu interese diferite, nivel de încredere diferit și cunoștințe diferite (Shukla și Bauer, 2009, 16).
Graficul 2. Corelație între cunoaștere și implicare în UE și India (Shukla și Bauer, 2009, 17)
Se pot observa două abordări diferite ale cunoașterii între cele două culturi. Se observă că în cazul Indiei cu cât indivizii știu mai multe, cu atât ei se îndepărtează mai mult de vizitele la muzeu, la expoziții (K < 5, r < 0). Pe de altă parte, europenii cu cât sunt mai informați, cu atât mai mult sunt atrași de expozițiile științifice (K > 5, r > 0). Concluzionând, se poate observa un nivel de cunoaștere mai mic în India, unde relația dintre cunoaștere și atitudine este pozitivă și o cultură de cunoaștere mai mare în Europa, unde corelația dintre cele două dimensiuni este negativă (Shukla și Bauer, 2009, 17).
Publicul reprezintă o componentă importantă a științei, asigurând un tip de critică și scepticism asupra acesteia. Astfel, un nivel mare de cunoștințe va fi mai întâi supus deciziei publicului și nu acceptat automat. De aceea, oamenii de știință trebuie să ia în considerare faptul că se adresează unui public critic și cunoscător, atunci când lansează noi descoperiri. Astfel, datorită legăturii liniare observate între cunoștințe, interese și încredere se observă că, datorită interesului și încrederii sporite a indivizilor, gradul de cultură științifică a acestora este mai mare. Dacă relația dintre cunoștințe și atitudini este lineară, relația dintre cunoștințe și angajament este non – lineară. Pe de altă parte, contextul privind vizita la târguri este diferit în India, unde acesta se referă la târgurile agricole din mediul rural, spre deosebire de Europa, unde se au în vedere târgurile unde sunt prezentate cele mai recente descoperiri științifice și tehnice. Astfel, este mai puțin probabil ca persoanele ce dețin cunoștințe bogate să viziteze târgurile agricole din mediul rural, spre deosebire de Europa, unde este mai probabil ca persoanele instruite să viziteze târgurile de știință (Shukla și Bauer, 2009, 18).
Întorcându-ne la ceea ce autorii au numit Indicele Culturii Științifice, acesta este compus din indicatorii de performanță Short-term Statistics (STS) și indicatorii Public Understanding on Science (PUS) care relevă nivelul de cultură științifică. Ambele grupe de indicatori au fost integrate pentru a extrage natura multi-dimensională a culturii științifice (Shukla și Bauer, 2009, 21). În analiza statistică s-a folosit regresia liniară pentru a găsi coeficienții reprezentativi pentru Science Culture Index (SCI) formați pe baza Indicelui Dezvoltării Umane (IDU) (Shukla și Bauer, 2009, 22).
S-a constatat că media nivelului de cunoștințe despre știință era foarte ridicată în ambele grupuri. Au fost calculate cele trei indexuri STS (Short-term Statistics), PUS (Public Understanding on Science) și SCI (Science Culture Index) pentru 32 de țări din Europa și 23 de state indiene. S-a constatat o variabilitate mult mai mare în India față de Europa pentru toate cele trei dimensiuni. Valoarea medie în Europa pentru SCI a fost de 0.720 față de 0.196 în India (Shukla și Bauer, 2009, 28).
Pentru o interpretare și o înțelegere mai bună, cercetătorii au grupat cele 32 de țări din Europa și cele 23 de state din India în 4 clustere. Astfel primele 12 țări din Europa au format clusterul numit ‘Lideri’ cu valori SCI mai mari de 0.79. Al doilea cluster numit ‘Competent’ format din 15 țări UE cu valoarea SCI cuprinsă între 0.80 și 0.55. Clusterul ‘Potențial’ incluzând 5 țări din UE și 9 state din India cu valoarea SCI între 0.56 și 0.23. Ultimul cluster, ‘Aspiranții’ format din 14 state Indiene cu o valoare SCI mai mică de 0.22. Rezultatele au clasat România în clusterul ‘Potențial’, cu o variabilitate mare între indicatorii înțelegerii publice a științei, și variabilitate moderată între indicatorii Short-term Statistics. În ce privește atitudinea față de S&T, scorul pentru ‘Lideri’ a fost de 1.97 față de 1.11 pentru ‘Aspiranți’ (Shukla și Bauer, 2009, 30).
Statele care au avut indicatorii STS mai buni sunt cele care au un nivel de înțelegere publică a științei și de cultură științifică mai mari. ‘Liderii’ au înregistrat un scor de 114 al SCI comparat cu scorul ‘Competenților’ de 99, urmat de ‘Potențiali’ cu 53 și ‘Aspiranți’ cu 22 (Shukla și Bauer, 2009, 31).
Rezultatele cercetărilor au arătat că în cazul țărilor care au avut punctaje mari pentru indicele SCI s-a înregistrat o variabilitate relativ scăzută, variabilitate ce se definește prin coeficientul de variație. Cea mai mare variabilitate s-a înregistrat în clusterul ‘Aspiranților’ (Graficul 3). Țările care au înregistrat un punctaj mai mare au avut o variabilitate mai mică pe componentele individuale. (Shukla și Bauer, 2009, 35). Obiectivul strategiei și politicii Science & Technology ar trebui să fie reducerea variabilității componentelor. Astfel, pentru obținerea succesului unui stat ar trebui să se aibă în vedere reducerea decalajelor între cei cu o cunoaștere superioară și cei care au un deficit mare (Shukla și Bauer, 2009, 36).
Structurile obiective și sensurile subiective sunt două fețe ale aceleiași monede ale culturii științifice. Autorii definesc subiectivul ca o colectare a datelor la nivel de interviu individual cu respondenții care sunt selectați pe baza unui eșantion reprezentativ la nivel național. Cercetătorii au urmărit redeschiderea discuției despre SCI prin integrarea atât a indicatorilor obiectivi (STS de intrare și de ieșire), cât și a indicatorilor subiectivi (PUS) într-un indice compozit SCI = f [STS, PUS] (Shukla și Bauer, 2009, 37). Concluziile autorilor sunt: cu cât PUS este mai mare, cu atât este mai puternică cultura științifică subiectivă într-un anumit context. Modelul standard folosit sugerează că într-adevăr cunoștințele conduc la atitudini pozitive. Cunoștințele și atitudinile sunt reprezentate printr-un model non-linear, inversând relația în formă de ‘U’ (Shukla și Bauer, 2009, 37).
I.2. Scepticism în sfera explorării relației dintre public și știință: critici în sfera paradigmelor
După cum menționam în primul capitol, domeniul de cercetare a relației dintre public și știință este privit cu mult scepticism. Nu este o critică generalizată, dar sunt aduse argumente atât la adresa metodologiei folosite, cât și a investigației în sine. Întrebarea de bază este de ce ar trebui indivizii să cunoască răspunsurile la anumite întrebări despre știință și nu la altele? În plus, dacă nu cunosc răspunsurile la aceste întrebări, înseamnă că sunt mai puțin cunoscători ai științei?
Conceptualizarea relației dintre public și știință, investigată de Miller și alții (1992), începând cu cercetările din 1989, în America de Nord și Regatul Unit concomitent au convins, domeniul atrăgând în special atenția din partea cercetătorilor interesați de atitudinea publică față de știință, dar paradigma a fost respinsă de o parte dintre oamenii de știință.
De exemplu, Fayard (1992) a făcut o afirmație indirectă la adresa comunității oamenilor de știință care dezvoltă cercetări în spațiul relației dintre public și știință:
"Să înceteze persecutarea oamenilor, doar pentru că aceștia nu gândesc precum Galileo!" (apud. Stocklmayer și Bryant, 2011, 6).
Fayard a continuat:
"Mărturisesc că eu însumi nu mă trezesc niciodată dimineața spunând ‘mișcarea Pământului în jurul axei sale este de așa natură ca Soarele poate fi văzut în est’ – în viața mea de zi cu zi Soarele se mișcă în jurul Pământului" (apud. Stocklmayer și Bryant, 2011, 6).
Relatarea adusă de Fayard este corectă, dar nu este în contradicție cu ipotezele de lucru expuse de cercetătorii care susțin câmpul studiat. Un alt autor, Wynne (1992, 37), aduce în discuție o nouă dimensiune în analiza înțelegerii publice. Pe lângă conținutul formal al cunoașterii științifice, procesele și metodele științifice, acesta susține și ”formele instituționale ale științei, de incluziune, suport, organizare, control”. În timp ce cercetătorii folosesc doar primele două dimensiuni în modelele de analiză, Wynne spune că a treia este cheia problemelor: ”problemele din înțelegerea publică a științei sunt reflectate în probleme de reprezentare, organizare și control cultural și politic”. El susține căutarea cauzelor și în interior, în comunitatea științifică. Aduce în discuție ideea de alienare în rândul oamenilor de știință și respectiv a științei în raport cu societatea, considerând aria de cercetare un capriciu al societății post moderne, și o reacție la o criză de credibilitate a științei în fața publicului. Acesta afirmă în ‘Launch perspective’:
”Modul în care au fost structurate cercetarea și problematizarea politicii publice a înțelegerii științifice până în prezent poate fi citit ca o reflectare în mare a nevrozei sociale a științei, peste autoritatea sa și legitimarea publică, precum și adâncirea treptată a crizei credibilității sale publice și de identificare sub prisma condițiilor post-moderne” (1992, 42).
Toate aceste reacții au fost emise după apariția primului număr al publicației "Public Understanding of Science" (1992), criticii considerând demersul inutil. Un alt punct de vedere a fost expus de Lévy-Leblond (1992), tot ca urmare a apariției primului număr din "Public Understanding of Science":
"Trebuie recunoscut faptul că noi toți, oamenii de știință și simpli oameni deopotrivă, împărtășim o notă comună de neînțelegere a științei. Într-adevăr, având în vedere stadiul actual al specializării științifice, ignoranța despre anumite domenii ale științei este aproape la fel de mare în rândul oamenilor din alte științe precum a publicului larg care nu lucrează în cercetarea științifică. Cu alte cuvinte, nu există o prăpastie între cunoașterea generală a oamenilor de știință și a celor din non-știință, există în schimb o multitudine de lacune între specialiști și non-specialiști pentru fiecare domeniu în parte” (17).
Lévy-Leblond pune accentul pe un public specializat care deține informații despre cunoașterea științifică, dar este vorba despre o cunoaștere specializată, o cunoaștere dependentă de diferiți factori care ne influențează în societate. Argumentația este susținută de compararea oamenilor de știință cu publicul larg, aceștia la rândul lor fiind specializați pe anumite domenii și automat necunoscând toate informațiile științifice. Teoria riscurilor este invocată în contextul în care anumite descoperiri nu pot prezice toate efectele asupra societății: ”ce este mai periculos (pe termen scurt și lung), este să avem oamenii de știință care fac cercetări în domeniul nuclear sau biomedical, fără a avea o idee clară cu privire la posibilele consecințe sociale și economice, sau să avem un public care refuză riscul acestor consecințe, fără o prea bună înțelegere a bazei științei implicate” (1992, 18-20).
Miller își susține demersurile pe fundamente puternice, afirmând că publicul trebuie să facă diferența între molecule și atomi (de exemplu), deoarece sunt termenii care au devenit tot mai prezenți în mass media, iar termenii nu sunt însoțiți de explicații, fiind preluați de public în formă brută.
O cercetare interesantă care vine ca un răspuns la teoria susținută de Lévy-Leblond, conform căreia și oamenii de știință au diferite tipuri de ‘omisiuni’ în raport cu știința, precum publicul în general, este ‘Ancheta oamenilor de știință’ realizată de Stocklmayer și Bryant. Aceștia au realizat o cercetare pe un eșantion restrâns, în care respondenții au fost selectați din rândul oamenilor de știință. Studiul a fost bazat pe un chestionar cu întrebări închise, cuprinzând 16 itemi, aceștia fiind selectați din studiul Durant, Evans, Thomas (1989).
Chestionarul a fost aplicat în cadrul unor ateliere de lucru cu tema „Comunicarea științei către public”, în Australia (1996), participanții având naționalități diferite: britanici, americani, australieni, neozeelandezi și asiatici. O componentă a workshop-ului a fost problematizarea alfabetizării științifice. Chestionarul a fost autoaplicat, fiind confidențial, participanții doar menționând domeniul predominat de specializare. Analiza a fost realizată pe 506 respondenți, dintre care 419 absolviseră studii superioare, ceilalți 87 fiind în ultimul an de studiu. Toți participanții profesau în sfera științifică, având activitatea în sistemul universitar, instituții guvernamentale, sau urmau studii doctorale sau post-doctorale în Australia.
Concluziile autorilor sunt următoarele:
"Problema este tristă! "
un ecologist în timp ce completa chestionarul, a comentat "să știi prea mult…", iar un coleg i-a răspuns, sec "trebuie să fie o cruce greu de purtat".
”Acest mic schimb de replici ilustrează paradoxul prezentat de rezultate. Dacă știi suficient, ai posibilitatea unui scor foarte mare, dacă știi "prea mult", ești asaltat de incertitudine și scorurile au de suferit. Din păcate, există o incertitudine asociată cu multe dintre întrebările din chestionar.”
Rezultatele studiului au fost comparate de autori cu rezultatele cercetării din 1989 conduse de Durant. În medie, răspunsurile oamenilor de știință sunt mai bune decât în eșantionul din populație. Nu trebuie exclus faptul că în eșantionul general sunt și oameni de știință care au răspuns la chestionar.
În Tabelul 2 se poate observa că scorurile acestui grup sunt semnificativ mai bune decât în publicul general (Stocklmayer și Bryant, 2011, 10-12). Era previzibil ca oamenii de știință să obțină scoruri mai bune decât publicul în general, unde eterogenitatea este mult mai mare. Cu toate acestea, interesant este că și în grupul acestora au existat multe răspunsuri ‘nu știu’, 13% dintre ei au spus că nu știu dacă ”laserele funcționează prin concentrarea undelor sonore”, sau 7% nu au știut dacă ”oxigenul pe care îl respirăm provine de la plante” (vezi Stocklmayer și Bryant, 2011, 11). Scorurile obținute pentru varianta ‘nu știu’, confirmă onestitatea respondenților de a admite că temele care ies din sfera lor de specializare le sunt în totalitate necunoscute. Din bateria de 16 itemi nu a fost niciunul la care să răspundă corect toți oamenii de știință chestionați.
Tabelul 2. Analiza statistică a răspunsurilor între eșantionul general și grupul de oameni de știință (Coeficientul Sig. – intervalul de încredere) (Stocklmayer și Bryant, 2011, 12).
În acest context atât Stocklmayer și Bryant cât și alți autori continuă să se întrebe dacă lipsa cunoașterii științifice într-adevăr contează. Discuția finală pune accentul pe analiza în profunzime a aspectelor ce țin de înțelegerea și necesitatea cunoașterii în viața de zi cu zi, prin interviuri individuale și focus grupuri prin care să disemineze percepțiile, cunoștințele și opiniile publicului în general. Autorii susțin și aspectul cultural de a vedea interacțiunea dintre public și cunoaștere într-un cadru restrâns, context local, și evitând analizele comparative în context intercultural. Cunoașterea științifică contează, dar este important să fie depistată utilitatea ei în viața de zi cu zi a publicului larg și care sunt cunoștințele apreciate sau/și susținute de public.
Anterior studiului realizat de Stocklmayer și Bryant (2011), Pardo și Calvo (2004) într-un articol concludent mizează pe argumentul cultural și analizează consistența scalei cunoașterii științifice. Variația culturală, credințele religioase, valorile, discriminează foarte mult răspunsurile la anumiți itemi mai sensibili, cum sunt evoluția și radioactivitatea: ”anumite segmente din populație pot fi influențate în relația lor cu știința de valori, de credințe, în funcție de cultura societății din care fac parte” (Pardo, 2004, 209).
Pardo și Calvo pornesc de la discutarea instrumentului de măsurare și admit noțiunea de interogatoriu ca fiind adecvată, dar se întreabă dacă acești itemi au dreptul de a solicita cunoștințele publicului. Vorbind despre Eurobarometru, afirmă că:
”nu este deloc clar dacă cei 12 itemi aleși sunt suficient de reprezentativi pentru eșantion, ca număr și conținut, a ceea ce constituie o determinare, deși elementară, o fundamentare modernă și contemporană a științei. Cei mai mulți itemi implică cunoștințe în mod explicit din teorie, trebuie doar să fie chemate din memoria respondentului, deși două argumente se impun, o mai mare solicitare cognitivă din partea respondentului, cum ar fi asocierea diferitelor părticele ale cunoașterii înainte de a răspunde.” (2004, 207–208)
Autorii au realizat un ”index de dificultate” prin care analizează gradul de greutate cu care s-a răspuns la fiecare item din scala cunoașterii științifice. Formula de bază folosită este:
Metoda este preluată de la Friedenberg (1995), iar ”P” reprezintă procentul celor care au dat testul cu răspunsuri corecte la un item specific. Cu cât P este mai mare la un item cu atât a fost mai ușor de răspuns la acel item. Analiza este realizată pe baza datelor Eurobarometru 38.1, 2002, pe 12 state membre ale Uniunii Europene. Conform indexului de dificultate, itemii cei mai potrivnici sunt cei referitori la antibiotice, lasere și electroni-atomi (Tabelul 3), iar cei mai ușori itemi sunt cei legați de centrul pământului, mișcarea continentelor, poziția Soarelui față de Pământ (Anexe). Diferențe apar și între respondenții cu diferite niveluri educaționale: cei care au 15 ani de educație sau mai puțin au obținut la indexul de dificultate 49%, iar cei care au 20 de ani de educație sau mai mult, 68%.
În urma rezultatelor obținute, autorii rezumă:
”scala sumativă cu cei 12 itemi din Eurobarometru, abia îndeplinește cerințele minime formale pentru a obține o măsură robustă a alfabetizării științifice, a modelului ‘știu – ce’, în Uniunea Europeană. Indică faptul că acest subgrup critic al câmpului PUS, necesită o muncă semnificativă atât din perspectivă teoretică, cât și metodologică. Cu toate acestea, deși nu este un instrument de măsurare cu granulație fină, acesta poate fi folosit productiv în analize exploratorii cu scopul de a capta diferențe aproximative în familiaritatea publicului cu știința, analize transversale între grupuri și societăți” (Pardo și Calvo, 2004, 215).
O altă ipoteză interesantă este ‘paradoxul – ignoranța cunoașterii’, concept întâlnit la Bauer (1994) și Pardo (2004), ambele părți fiind de acord că există o scădere a consistenței în măsurarea cunoașterii reale și atitudinilor odată cu creșterea nivelului național de cunoaștere. Măsurată prin Cronbach Alpha, consistența internă a scalei cunoașterii științifice este mai mare în țările care obțin, la nivel național, un scor mai mic. Este de așteptat ca indivizii cu o cunoaștere științifică redusă să încerce să ghicească răspunsurile corecte. ”Relația inversă între nivelul cunoașterii și consistența cunoașterii este contra-intuitivă” (Bauer, 1994, p 172).
II. Modele empirice în analiza relației dintre public și știință
II.1. Propuneri metodologice de măsurare a stocului public de cunoaștere științifică
La nivel empiric relația dintre public și stocul de cunoaștere științifică a fost ‘măsurată’ prin diferite forme, cele mai multe metode fiind de tip cantitativ. Miller (1983) și Bauer (2000), au construit principalele instrumente care au fost folosite în măsurarea cunoștințelor științifice și atitudinile publicului față de știință. Instrumentul dezvoltat în paradigma alfabetizării științifice este bazat pe întrebări cu caracter evaluativ, ce au ca obiectiv măsurarea cunoștințelor factuale despre știință în rândul publicului larg. Scala a fost realizată de Miller (1989) și a suferit modificări de-a lungul timpului. Din punct de vedere metodologic, este o scală sumativă, cu un răspuns corect pentru fiecare item. Scala a fost introdusă în anul 1992 în Eurobarometru, fiind folosită anterior în studii asemănătoare de NSF (Fundația Națională pentru Știință) în SUA .
Tabelul 3 cuprinde scala de măsurare a stocului de cunoaștere științifică în forma aplicată în studiul Eurobarometru special 224, Valul 63.1/2005, la nivelul celor 25 de state membre ale Uniunii Europene, cele patru state candidate (Bulgaria, România, Croația și Turcia) și cele trei state europene care nu sunt membre UE (Norvegia, Elveția și Islanda). Această scală este construită pe modelul propus de Miller în anii 1989. Ea a mai fost aplicată în studiile din 1992, 2002, 2003. A fost preluată în aceeași formă în anul 2009 la nivelul României în cercetarea STISOC.
Tabelul 3. Scala cunoașterii științifice (Eurobarometru, 2005)
Așa cum am menționat, Bauer (2000) aduce în prim plan și măsurarea atitudinilor publicului față de știință, propunând ”Scala atitudinilor față de știință”, în forma prezentă mai jos. De la această scală s-a pornit construirea itemilor de măsurare a atitudinilor față de știință din cercetare STISOC, în care au fost măsurate atitudinile publicului românesc față de știință, tehnologie, inovație și față de activitatea cercetătorilor.
Tabelul 4. Scala atitudinilor față de știință (Bauer, 2000)
Pe lângă cunoașterea științifică factuală și măsurarea atitudinilor față de știință, Bauer mai propune o nouă dimensiune, cunoașterea instituțională, pentru care propune următoarea scală de măsurare:
Tabelul 5. Scala cunoașterii instituționale (Bauer, 2000)
II.2. Metodologie și descrierea datelor folosite în analiză
Conceptul de metodologie în științele umane este strâns legat de metodă, procedeu, tehnică și instrument de investigare. Ea presupune stabilirea obiectivelor cercetării, operaționalizarea conceptelor, analiza metodelor și tehnicilor de cercetare, sistematizarea datelor obținute, analiza datelor. Altfel spus, metodologia reprezintă demersul de integrare a proceselor care stau la baza unei cercetări sociologice.
Scopul investigației în lucrarea de față este de a descrie, precum și de a explica relația dintre public și cunoaștere științifică, sub diferite perspective: socială, economică, precum și explicarea anumitor relații între stocul de cunoaștere științific și atitudinile față de știință. Analiza este focalizată pe identificarea factorilor care au o influență asupra stocului de cunoaștere științific, măsurat prin scala alfabetizării științifice, dar și o analiză extinsă despre un tip de cunoaștere specializată și care are implicații directe asupra individului și anume, alfabetizarea în domeniul sănătății.
Datele folosite sunt de tip cantitativ, măsurate prin anchete de tip sociologic, dar și indicatori macro-economici furnizați de Eurostat, precum și discutarea datelor din alte anchete care au legătură cu tema abordată. Lucrare este bazată în principal pe analiza cantitativă secundară, datele folosite provenind din două surse, studiul STISOC realizat la nivel național și datele din Eurobarometru, studiu realizat la nivel european.
II.2.1. Studiul STISOC
Studiul transversal STISOC, a fost realizat în perioada Iulie – Septembrie 2009, în cadrul proiectului de cercetare ”Știință și societate. Interese și percepții ale publicului privind cercetarea științifică și rezultatele cercetării”. Investigația empirică a fost realizată pe bază de chestionar structurat, cu întrebări preponderent închise, instrumentul fiind construit de echipa de cercetare pornind de la modelele de cercetare ale alfabetizării științifice și în înțelegerea publică a științei propus de Miller (1983), Durant (1989), Bauer (1993).
Chestionarul a fost proiectat pe mai multe dimensiuni de investigare empirică a publicului românesc. Principalele dimensiuni au fost stocul de cunoaștere științifică și atitudinile publicului în general față de știință și natura ei. Stocul de cunoaștere științifică a fost măsurat prin aplicarea scalei cunoașterii științifice (Tabelul 3) realizate de Miller (1989), cu aportul lui Durant (1989). Pe lângă acestea, chestionarul conține și variabile construite de echipa de cercetare STISOC cu rolul de a măsura cunoașterea în domeniul sănătății. A doua dimensiune, atitudinile publicului, a fost segmentată în mai multe părți: atitudini față de știință, atitudini față de tehnologie, atitudini față de activitatea de cercetare, atitudini față de oamenii de știință, această ultimă dimensiune pornind de la scala atitudinilor față de știință (Tabelul 3) și scala cunoașterii instituționale (Tabelul 5), realizată de Martin Bauer și dezvoltată de echipa de cercetare STISOC.
Pentru a identifica relațiile publicului în raport cu știința, au fost măsurate în chestionar credințele, simbolurile și practicile religioase, cunoașterea și atitudinile referitoare la superstiții, pseudo-știință și para-știință (Vlăsceanu, 2010, 5), nivelul educației formale a respondenților, avându-se în vedere și sprijinul familial și educația părinților, precum și atitudinea față de învățare.
Pe tot parcursul realizării chestionarului, echipa STISOC a avut în vedere reproducerea intactă a itemilor din scala cunoașterii științifice și din scala atitudinală, din chestionarele aplicate în cadrul programului ‘Eurobarometru Special’, din 2002, respectiv 2005, pentru a păstra aceeași semantică a itemilor. Acest demers a condus la posibilitatea de a realiza analize comparative longitudinale și analize comparative între publicul românesc și alte state din spațiul european.
Instrumentul a fost aplicat pe un eșantion probabilist-stratificat reprezentativ la nivelul populației de 18 ani și peste, din România. În matricea de stratificare a eșantionului au fost folosite două criterii de stratificare: unul regional, sub forma regiunilor socio-culturale și al doilea legat de mărimea localității (Tabelul din Anexa 2). Caracterul multistadial ”sporește nivelul erorii standard de estimare a valorilor” (Mărginean, 2000, 153). Eșantionul a fost stabilit astfel încât eroarea maximă de eșantionare să fie de +/- 2,9%.
Mărimea eșantionului a fost de 1,161 persoane, respondenții fiind selectați prin metoda drumului aleatoriu, după instrucțiuni de selectare conform eșantionării, iar interviurile au avut loc față în față, chestionarul fiind aplicat de studenți de la Facultatea de Sociologie și Asistență Socială.
II.2.2. Studiul Eurobarometru
Lucrarea de față are la bază și analiza secundară a datelor din Eurobarometru 63.1/Știință și tehnologie, 2005. ‘Eurobarometru’ este programul prin care Comisia Europeană investighează periodic opiniile cetățenilor din toate statele membre și statele care au aderat la Uniunea Europeană, sondajele având ca obiectiv să reflecte opiniile publicului pe anumite dimensiuni. Programul a fost inițiat în 1973 și de atunci are ca scop analiza opiniilor publicului pe diverse teme de interes în funcție de prioritățile contemporane și strategiile adoptate la nivelul Uniunii Europene. Principalele teme care sunt abordate în studiile Eurobarometru sunt: probleme sociale, sănătate, cultură, mediul înconjurător, știință și tehnologie, conflicte politice, politica UE, mărirea spațiului UE, economie. Opiniile publicului sunt un indicator în ‘bunăstarea’ comunității UE și reper pentru diagnozele oficiale în raport cu sustenabilitatea Uniunii.
Principalele obiective ale studiului Eurobarometru 63.1/Știință și tehnologie, au fost de evaluare a stocului de cunoaștere științifică a publicului european, dar și de urmărire a principalelor atitudini față de știință și tehnologie.
Studiul a fost proiectat pe următoarele dimensiuni:
a) Interesul și nivelul de informație al cetățenilor europeni;
b) Imaginea și noțiunile despre știință și tehnologie;
c) Atitudinile curente despre știință și tehnologie;
d) Opinia despre responsabilitățile oamenilor de știință și factorilor de decizie;
e) Percepția publicului asupra cercetărilor științifice. (Europeans, Science & Technology, Report, 2005, 4).
Proiectarea studiului are la bază programul European Research Area (ERA), adoptat la Lisabona în Martie 2000, cu scopul de a transforma Uniunea Europeană în cea mai „competitivă și dinamică bază de cunoaștere economică din lume“, până în anul 2010.
Studiul a fost realizat în perioada 3 Ianuarie – 15 Februarie 2005 în cele 25 de state membre ale Uniunii Europene la acel moment, în statele candidate (Bulgaria, România, Croația, Turcia), și în cele trei state europene (Islanda, Norvegia, Elveția) care au ales să nu facă parte din spațiul comunitar UE. Studiul s-a realizat pe bază de chestionar aplicat față în față, în limba maternă, de către operatorii de anchetă ai companiilor care au participat la colectarea datelor în țările menționate (Europeans, Science & Technology, Report, 2005, 3).
III. Înțelegerea publică a științei în societățile europene contemporane
III.1. Abordarea cunoașterii științifice în sfera spațiului european
Recent a fost creat Proiectul 2061 de către Asociația Americană pentru Progresul Științei ca o reformă a educației științifice și tehnice, proiect construit pe trei etape. Rezultatele fazei I și II au în vedere știința pentru toți cetățenii (SFAA) (AAAS, 1989) și valorile alfabetizării științifice (AAAS, 1993), acestea rezumându-se într-un set de recomandări “privind cunoștințele, atitudinile și aptitudinile pe care toți studenții ar trebui să le dobândească drept urmare a experienței lor școlare totale” (AAAS, 1989, 3, apud Laugksch, 2000, 78). Reforma a vizat dezvoltarea Standardelor Educației Științifice Naționale (NSES) sub egida Consiliului Național de Cercetare din Statele Unite (Bybee și Champagne, 1995, apud Laugksch, 2000, 79). Cercetătorii au găsit ca argumente pentru promovarea alfabetizării științifice: dezvoltarea personală și convingerea că viitorul societății depinde de calitatea educației științifice dobândite de individ (Fourez,1989, apud Laugksch, 2000, 79).
Programele menționate mai sus nu sunt singurele care au la bază strategii de îmbunătățire a cunoașterii științifice în rândul publicului larg. Un alt program la nivel european este ”O strategie europeană pentru o creștere inteligentă”, Europa 2020, prin care Comisia Europeană își propune la nivelul spațiului comunitar că crească stocul de cunoaștere al europenilor, prin: ”creștere inteligentă – dezvoltarea unei economii bazate pe cunoaștere și inovare; creștere durabilă – promovarea unei economii mai eficiente din punctul de vedere al utilizării resurselor, mai ecologice și mai competitive; creștere favorabilă incluziunii: promovarea unei economii cu o rată ridicată a ocupării forței de muncă, care să asigure coeziunea socială și teritorială” (Europa 2020, 6). În relație cu aceste strategii și obiective sunt importante evidențele empirice remarcate în studiile de sondare a publicului european în domeniul cunoașterii științifice.
Sub aspectul curentului contemporan, dezvoltare durabilă prin știință, inovație și tehnologie, consider relevantă pentru lucrarea de față o abordare comparativ-transversală, la nivelul spațiului european. Investigarea comparativă la nivelul țărilor europene este importantă prin prisma localizării României pe diferite criterii: social, economic, performanțe științifice.
În continuare voi discuta poziționarea României în comparație cu celelalte state europene, în funcție de performanțele obținute la scala cunoașterii științifice, stocul de cunoaștere în raport cu genul, cunoașterea științifică în raport cu indicatorii economici, variația cunoașterii științifice a publicului explicată de educația formală și stocul de cunoaștere științifică în raport cu un tip de educație non-formală.
III.2. Cunoașterea științifică a românilor între vestul și estul spațiului european
În context european, mai precis în contextul Uniunii Europene, există o permanentă diferențiere ce are la bază criteriul geografic, țările vestice și estice, în legătură directă cu un criteriu de natură istorică, blocul țărilor ex-comuniste versus restul Europei. În acest subcapitol am încercat să plasez România din punctul de vedere al stocului de cunoaștere științifică, măsurat în Eurobarometrul special 224/63.1 din 2005, în spațiul european.
Pentru această investigare am împărțit analiza în două categorii, respectiv țările ex-comuniste și țările vestice. Pentru fiecare categorie sunt selectate un număr de țări reprezentative pentru a face comparație între tipologia de răspuns la fiecare item. În grupul țărilor vestice avem: Olanda, Regatul Unit, Suedia, Franța, Italia, Spania, iar în grupul țărilor ex-comuniste avem: Cehia, Ungaria, Polonia, România, Bulgaria. Am inclus Germania în ambele grupuri, respectiv Germania de Est în grupul țărilor ex-comuniste și Germania de Vest în celălalt grup. În Eurobarometrul special 224/63.1 din 2005, au fost folosite eșantioane diferențiate între estul și vestul Germaniei, așa cum de obicei studiile desfășurate în acest spațiu sunt realizate pe eșantioane separate. În analiza acestui capitol este utilă această diferențiere, tocmai pentru a putea observa diferențe între respondenți în funcție de trecutul istoric. Alegerea acestor naționalități și nu a altora, sau a tuturor, este justificată de o redundanță relativă a diferențelor dintre ele, în grupul țărilor ex-comuniste mai avem Lituania, Letonia, Estonia, Slovacia, care au rezultate apropriate de cele obținute în Polonia, și Slovenia, cu rezultate similare cu Cehia.
Discutarea răspunsurilor corecte pentru fiecare item în funcție de țară și, respectiv, în funcție de cele două categorii prestabilite, statele vestice și statele ex-comuniste, este interesantă în contextul în care putem observa în graficele de mai jos dificultatea pe de o parte de a răspunde la anumiți itemi și scorurile mari obținute la alți itemi. În Graficul 4, avem distribuția răspunsurilor corecte pentru fiecare dintre cei 13 itemi din Tabelul 3. Scala cunoașterii științifice, în spațiul european vestic.
Datele indică o variație diferită atât cross-națională, cât și între itemi. La primul item, Centrul Pământului este foarte fierbinte, diferențele între naționalități sunt de maxim 15 puncte procentuale, cei mai cunoscători ai acestei informații științifice se dovedesc a fi respondenții din Germania de Vest. Aproximativ aceeași tipologie de răspuns o întâlnim și în cazul spațiului ex-comunist, Graficul 5, unde tot Germania are cele mai bune rezultate, în acest caz Germania de Est.
Graficul 4. Distribuția răspunsurilor corecte pentru fiecare item la nivel național și ordonate descrescător conform PIB/cap de locuitor (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005 și Eurostat 2005)
Putem observa în ambele grafice o dificultate mai mare a respondenților de a răspunde la itemul, Electronii sunt mai mici decât atomii,comparativ cu restul itemilor din scală. În cazul Europei de Vest, toți respondenții, indiferent de naționalitate, au răspuns corect într-o proporție foarte mică, între 41% și 48% (vezi procente în Tabelul 19, Anexă). La polul opus, în țările ex-comuniste, ponderea de răspuns la acest item a fost mai mare în cazul Germaniei de Est (63%), Ungariei (61%), Cehiei(56%) și Poloniei(51%). Este surprinzătoare diferența în primul rând între Germania de Vest (46%) și Germania de Est (63%), o posibilă ipoteză, dificil de demonstrat, ar fi profilul tehnic care a caracterizat perioada socialistă.
Un alt item interesant este Antibioticele distrug atât virușii cât și bacteriile, la care se remarcă o variație foarte mare între răspunsurile corecte ale vesticilor, dar și ale publicului din spațiul european ex-comunist. Suedezii sunt respondenții care au cel mai bun scor, 72% dintre aceștia au cunoscut răspunsul corect la acest item: antibioticele nu distrug și virusurile și bacteriile. Spania are o pondere mică de răspunsuri corecte (36%), un procent mai mic decât Cehia (44%), Ungaria (47%) și Germania de Est (49%), state din grupul țărilor ex-comuniste.
Graficul 5. Distribuția răspunsurilor corecte pentru fiecare item la nivel național în grupul țărilor ex-comuniste și ordonate descrescător conform PIB/cap de locuitor (Eurobarometruspecial 224, Valul 63.1 /2005 și Eurostat 2005)
La capitolul antibiotice există o confuzie generalizată în rândul publicului românesc, nu numai datele din Eurobarometru indică această confuzie, 25 % dintre respondenți au răspuns corect, dar și în datele STISOC, un procent apropiat, 21%, au răspuns corect. Această confuzie afectează modul în care sunt administrate antibioticele în contextul în care 16% dintre români cumpără antibiotice de la farmacie fără prescripția medicului (Raport Antimicrobial Resistance, 2010, 18). Studiul Eurobarometru Special 338/2009, axat pe rezistența anti-microbiană, analizează și modalitatea în care respondenții au folosit antibioticele în funcție de tipul de afecțiune. În România, 40% dintre respondenții care au ingerat antibiotice în ultimele 12 luni, la momentul realizării studiului au afirmat că au folosit antibioticele pentru răceală și 20% pentru gripă. Aceste rezultate ne plasează pe ultimele poziții în ordinea statelor din spațiul comunitar (Raport Antimicrobial Resistance, 2010, 22).
Întrebarea privind mișcarea de rotație a pământului în jurul soarelui nu este clară pentru o parte dintre respondenții chestionați, la itemul Soarele se învârte în jurul Pământului, din scala cunoașterii, procentele celor care au răspuns corect variază destul de mult. În Regatul Unit (56%) și Franța (58%)se înregistrează cea mai mică pondere de răspunsuri corecte, rezultatele sunt contrar așteptărilor având în vedere stocul de cunoaștere din aceste țări. Acest item este controversat de critici așa cum Fayerd spunea, ”nu mă trezesc niciodată dimineața spunând… Soarele se mișcă în jurul Pământului”, dar și de formularea itemului, fiind o afirmație falsă (apud. Stocklmayer și Bryant, 2011, 6).
O diferență considerabilă în legătură cu acest item se înregistrează între respondenții din Germania de Vest (68%) și Est (82%). Așa cum am menționat mai sus, nu numai la acest item diferențele sunt apreciabile între cele două părți ale Germaniei, în totalul itemilor respondenții vestici au răspuns la 5 itemi din 13, mai bine decât respondenții estici. Diferențele pozitive pentru Germania de Est sunt mult mai mari decât în cazul diferențelor pozitive pentru vestici.
Există o asemănare considerabilă între modul în care au răspuns la scală respondenții din România și Bulgaria. Diferențele sunt extrem de mici: la 8 dintre itemi românii au procente puțin mai mari comparativ cu bulgarii, iar la diferența de cei 5 itemi până la totalul de 13, bulgarii au scoruri superioare. Cele două state au în medie scoruri pe toți cei 13 itemi mai mici decât restul țărilor din grupul post-socialist și păstrează același clasament și în comparație cu statele din vestul Europei.
Concluzionând, avem o variație diferită în funcție de răspunsurile corecte la fiecare item, anumiți itemi sunt mai problematici pentru public în general, de exemplu itemul electroni versus atomi, iar între state există diferențe variate în funcție de itemi, dar și în total itemi. Suedia are de regulă scoruri mai mari în raport cu restul țărilor din ambele grupuri. Ca stil de răspuns pe itemi nu sunt diferențe între cele două grupuri, iar românii se plasează în grupul țărilor post-socialiste.
III.3. Analiza comparativă a cunoașterii științifice în funcție de gen
Date fiind diferențele istorice de nivel și de profil educațional între bărbați și femei, este de așteptat ca bărbații să aibă, în medie, scoruri mai ridicate de cunoaștere științifică factuală, corespunzând unor niveluri de școlarizare mai ridicate, unei direcționări către domenii tehnice și, prin urmare, unui interes mai ridicat pentru știință și tehnologie. Într-adevăr, datele de anchetă susțin prezența unei astfel de diferențe – cu excepția notabilă a cunoașterii în domeniul sănătății, în care femeile îi depășesc în medie pe bărbați.
Hayes, într-un articol în care discută diferențe de gen în raport cu atitudini față de știință și stocul de cunoaștere științifică, aduce în discuție două argumente care contravin asumpției că ”femeile sunt prea puțin interesate de cunoaștere și aspectele științifice și sunt subreprezentate în domeniile științifice” (2000, 432). Primul argument este susținut de creșterea semnificativă a numărului de femei care au urmat specializări în domeniul științelor naturale și sunt încadrate în profesii cu caracter științific, în ultimele 3 decenii. Aceste evidențe contravin stereotipurilor analiștilor în domeniu. Al doilea argument, bazat pe evidențe empirice din sondajele realizate de National Science Foundation, aduce în discuție implicarea tot mai mare a femeilor în domenii specifice: ”cel puțin în cele mai recente descoperiri științifice și tehnologice din domeniul medical și domenii legate de mediul înconjurător, cunoașterea și interesul femeilor sunt comparabile cu cele ale bărbaților” (2000, 434).
În Europa, diferențele între bărbați și femei la nivelul cunoașterii științifice pot fi observate în Graficul 6, unde am folosit diferența dintre scorul răspunsurilor corecte obținut la scala cunoașterii științifice dintre bărbați și femei pentru categoria de răspunsuri corecte din scală. Datele indică o diferență mică între totalul răspunsurilor corecte al genului feminin și masculin, cu cât scorul este mai apropiat de 0, cu atât este mai aproape de egalitate. Distribuția rezultatelor este între 0,33 și 1,5, unde 1,5 reprezintă diferență pozitivă pentru bărbați, altfel spus femeile au răspuns în medie cu 1,5 itemi mai puțin la scala cunoașterii științifice decât bărbații. Conform datelor din Eurobarometru 2005, în Regatul Unit se regăsește cea mai mare diferență de gen, răspunsurile bărbaților fiind mai corecte decât răspunsurile femeilor, acestea din urmă alegând în mai mare măsură categoria de răspuns ”nu știu”, sau indicând o variantă greșită de răspuns. Este surprinzător acest rezultat, în condițiile în care Regatul Unit în comparație cu alte țări europene, are în total un scor mare la scala cunoașterii științifice.
Graficul 6. Distribuția scorului de răspunsuri corecte, în funcție de diferența între genuri. (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005)
Cele mai omogene naționalități din punct de vedere al genului la competența științifică, măsurată prin scala cunoașterii științifice sunt: Austria, Turcia, Italia, Bulgaria, Luxemburg. Această afirmație este bazată în principal de diferențele mici de gen la media itemilor corecți. În cazul Austriei, diferențele de gen la toate categoriile de răspuns sunt aproape de 0, respectiv răspunsuri corecte 0,33, în favoarea genului masculin, răspunsuri greșite 0,07, în favoarea genului feminin, iar răspunsuri ‘nu știu’ de -0,41 în favoarea genului masculin (vezi Anexa 4). La nivelul UE, austriecii fiind cei mai omogeni din punct de vedere al genului raportat la stilul de răspuns la scala cunoașterii științifice.
Cu toate că în majoritatea statelor genul feminin a avut o medie mai mare de răspunsuri incorecte în comparație cu genul masculin, avem și câteva excepții, acestea sunt aceleași ca și în cazul mai sus menționat, Austria, Turcia, Italia, Bulgaria, Luxemburg și, în plus, Cipru și Portugalia. În aceste eșantioane diferența între răspunsurile incorecte ale femeilor și bărbaților sunt în favoarea genului feminin, genul masculin având un scor puțin mai mare la răspunsuri greșite. În medie, populația nu se diferențiază în funcție de gen la răspunsuri incorecte pe scala cunoașterii științifice, în comparație cu celelalte două categorii de răspunsuri.
În cazul României, diferențele de gen nu sunt mari în contextul discutat: bărbații au răspuns mai mult cu aproape un item corect la scală, față de răspunsuri incorecte scorurile fiind aproape egale, 2.68 pentru femei și 2.61 pentru bărbați. Diferența între aceste două categorii de răspuns și totalul de 13, o regăsim ca și în celelalte state europene în răspunsuri ‘nu știu’ 4,01 pentru femei și 3,36 pentru bărbați. O posibilă explicație în acest context poate fi sistemul educațional, fiind un sistem nediferențiat în funcție de gen și trecutul istoric, perioada comunistă în care atât femeile cât și bărbații au avut acces la același tip de cunoaștere.
Graficul 7. Diferențe de gen în funcție de răspunsuri corecte și răspunsuri ‘nu știu’ (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005).
Diferențele de gen la scorul cunoașterii științifice nu urmăresc un anumit pattern, fiind relativ dificil să emitem predicții. Singurele asocieri observabile conform Graficul 7, ca tipologie de răspuns, sunt între răspunsurile corecte și răspunsurile ‘nu știu’– cu cât sunt mai mari diferențele între genuri la răspunsuri corecte, cu atât sunt mai mari și diferențele la categoria de răspuns ‘nu știu’. Genul feminin demonstrează un anumit tip de onestitate și scade rata de a furniza răspunsuri aleatoare prin încercarea de a ghici răspunsul corect.
Putem observa în Graficul 7, în caseta roșie, cele mai mari disparități de gen la nivel național din perspectiva tipurilor de răspuns oferite. În Regatul Unit, Olanda, Spania, și Ungaria femeile au răspuns la mai puțini itemi din scală comparativ cu bărbații; menționez că aceste diferențe de gen nu au nicio legătură cu scorul total obținut la scala cunoașterii de fiecare stat în parte. Concluzia anterioară, cu cât sunt mai mari diferențele între genuri la răspunsuri corecte, cu atât sunt mai mari și diferențele la categoria de răspuns ‘nu știu’, este perfect valabilă în cazul celor 4 state. Spania are cea mai mare diferență de gen la categoria răspunsurilor ‘nu știu’, (-1,25), și în același timp avem egalitate între femei și bărbați la răspunsuri incorecte.
În Europa, diferențele dintre bărbați și femei la nivelul cunoașterii științifice pot fi observate și în Graficul 8, unde am folosit coeficienții de regresie B nestandardizați și indicatori macroeconomici PIB pe cap de locuitor. În analiza de regresie am definit variabila dependentă ca fiind suma tuturor răspunsurilor corecte la scala cunoașterii științifice, și variabile independente – genul și vârsta respondenților. Pentru o mai bună comparație, am ordonat țările europene în funcție de PIB pe cap de locuitor standardizat la nivelul mediu UE, conform Eurostat.
Ca tendință generală, există o relație pozitivă între PIB pe cap de locuitor și diferența obținută între femei și bărbați în favoarea bărbaților. Cu cât PIB pe cap de locuitor este mai mare, cu atât diferențele de gen sunt mai mari. Putem observa că în cazul țărilor cu PIB pe cap de locuitor relativ mic (România, Bulgaria, Turcia), diferențele dintre numărul de răspunsuri corecte ale bărbaților și, respectiv, ale femeilor reprezintă aproximativ jumătate de item: Bulgaria (0,53); Turcia (0,54); România (0,70). La polul opus se situează țările vestice cu un PIB mare (Norvegia, Elveția, Irlanda) unde diferențele dintre răspunsurile corecte ale femeilor și ale bărbaților sunt de aproximativ un item sau chiar un item și un sfert, respectiv: Norvegia 1,12; Irlanda 1,11; Elveția 1,23.
Cea mai mică diferență de gen măsurată este în Austria și anume 0,25. Cele mai mari diferențe măsurate între răspunsurile femeilor și răspunsurile bărbaților, de aproximativ un item și jumătate, pot fi observate în Olanda și în Regatul Unit: Olanda (1,47); Regatul Unit (1,39). Cu excepția Austriei, în toate țările diferențele de gen în stocul de cunoaștere științifică sunt semnificativ statistic diferite de zero, atunci când este controlată variația vârstei.
Graficul 8. Diferențe de gen în stocul public de cunoaștere științifică, în funcție de PIB pe cap de locuitor (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005 și date Eurostat 2005).
Analizând datele din Eurobarometrul special 224, Valul 63.1/2005, putem observa la doi itemi din scala cunoașterii științifice o diferență de stoc de cunoaștere favorabilă femeilor. Este vorba despre itemii: Genele mamei sunt cele care determină dacă copilul va fi o fată sau un băiat și Antibioticele distrug atât virusurile cât și bacteriile (Graficul 9). La nivelul celor 31 de țări europene incluse în analiză, femeile au un scor mediu mai ridicat pentru cei doi itemi, diferențele fiind mai pronunțate pentru cel privind genele care determină sexul copilului.
Graficul 9. Gen și cunoaștere în domeniul sănătății în țările EU31 (procente), (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005).
Așa cum Hayes (2000) menționa anterior, femeile arată un interes mai mare pentru cunoștințele din domeniul medical, interes ce poate fi explicat prin implicarea mai mare a femeilor în problemele de sănătate din cadrul familiei, în îngrijirea copiilor, precum și în probleme de reproducere. Femeile într-adevăr au un stoc de cunoaștere științifică mai mic, comparativ cu bărbații, această disparitate având nevoie de o analiză fundamentată pe politica educațională din trecut, credințe religioase, ci nu în variația stocului de cunoaștere științifică.
Concluzionând, în țările care înregistrează o diferență mai mare între genuri la răspunsurile corecte, această diferență este direct proporțională cu o mare diferență de gen la răspunsuri ‘nu știu’, femeile care nu au știut răspunsul corect alegând onestitatea. Răspunsurile greșite la scala cunoașterii științifice sunt distribuite mai egal în funcție de gen. De asemenea putem menționa că în țările estice, diferențele de cunoaștere științifică între genul feminin și genul masculin sunt mai mici decât în țările vestice. Diferențele de gen se mențin aproape la toți itemii din scală, cu excepția celor doi menționați, unde femeile au o competență mai bună decât bărbații.
III.4. Analiza comparativă a cunoașterii științifice în funcție de indicatorii economici
Întrebarea vehiculată în relația dintre alfabetizarea științifică și performanța economică a unei țări este dacă într-adevăr putem vorbi de o relație de cauzalitate directă între acestea și direcția în care se dezvoltă această cauzalitate: alfabetizarea științifică este determinată de performanța economică, sau aceasta din urmă este produsă de stocul de cunoaștere științifică?
Mai departe, consider interesantă o investigație realizată la nivelul Comunității Europene în ceea ce privește interesul economic vizavi de domeniul cercetării și dezvoltării științifice, ilustrând asocierea existentă între indicatorii socio-demografici și stocul de cunoaștere științifică. Indicatorii aleși pentru a evidenția această relație sunt: PIB/cap de locuitor și respectiv procentul din PIB alocat cercetării și dezvoltării. Ipoteza de la care am pornit în această analiză a luat în calcul posibilitatea ca scorul cunoașterii științifice să fie direct proporțional cu PIB/cap de locuitor.
Graficul 10. Distribuția stocului de cunoaștere științifică factuală în țările Europei, în funcție de PIB/cap de locuitor (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005 și date Eurostat 2005).
Rezultatele indică însă două direcții de dispersie a relației existente între nivelul de cunoaștere științifică și PIB/cap de locuitor, demontând ipoteza inițială. După cum observăm grafic, asocierile între cei doi indicatori utilizați se plasează sub forma a doi nori de puncte paraleli (marcați prin formele roșii și verzi). Amplasarea celor doi nori de puncte este determinată de valoarea PIB/cap de locuitor. Dacă scorul cunoașterii nu ar fi asociat cu PIB-ul, cei doi nori de puncte ar fi suprapuși.
După cum se poate observa în Tabelul 15, România (0,41) și Cipru(0,41) alocă cel mai mic procent din PIB cercetării și dezvoltării, cu 1% sub media europeană de 1,41%. La celalalt pol se situează Suedia și Finlanda, acestea fiind țările europene cu cea mai bună finanțare a domeniului cercetării și dezvoltării științifice.
În condițiile în care România acordă cercetării științifice interes și suport financiar semnificativ redus comparativ cu restul țărilor europene, scorul total al cunoașterii științifice pe care îl înregistrează (6,66) întărește ideea unei corelații între procentul din PIB alocat cercetării și cunoașterea științifică cu care sunt înzestrați indivizii, dar și o relație între stocul de cunoaștere științifică și investiția în domeniul cercetării la nivel de țară.
Graficul 11. Distribuția stocului de cunoaștere științifică factuală în Europa, în funcție de procentul din PIB alocat cercetării și dezvoltării (Eurobarometru special 224, Valul 63.1 /2005 și date World Bank 2005).
În ambele grafice se poate observa poziția unor țări precum Cehia și Ungaria, care deși se situează la capătul clasamentului în ceea ce privește atât PIB/cap de locuitor cât și procentul din PIB alocat cercetării științifice, performează la aproximativ același nivel cu Suedia și Finlanda. De altfel, Cehia este a doua țară după Suedia în ceea ce privește corelația dintre PIB alocat cercetării și stocul de cunoaștere științifică. Acest fapt ne face să ne gândim la resurse de altă natură decât cea economică pe care Ungaria și Cehia le dețin – poate fi vorba de sistemul educațional centrat pe știință si tehnică, la înclinația culturală dobândită a locuitorilor acestor țări spre domeniul tehnico-științific. Pentru o mai bună înțelegere a pozițiilor pe care cele două țări le dețin, analiza trebuie îndreptată spre specificul cultural național al acestora. Ceea ce demonstrează Ungaria și Cehia în acest moment este faptul că factorul economic nu deține control asupra stocului de cunoaștere științifică.
III.5. Atitudini față de știință și tehnologie
Atitudinile față de știință sunt o componentă a paradigmei înțelegerii publice a științei și stau în centrul relației dintre opinia publică și cunoștințele publicului cu privire la știință și tehnologie.
Principalul factor motivant din spatele paradigmei „înțelegerea publică a științei de la bun început”, așa cum a fost perceput de către oamenii de știință, a fost de a înțelege de ce publicul din America de Nord și din Europa a devenit mai sceptic cu privire la știință ca o "forță a binelui". Cu această stare sporită de suspiciune publică și anxietate cu privire la știință și la oamenii de știință a crescut gradul de reduceri importante în finanțarea programelor științifice de diferite tipuri (Miller, 2004, apud. Allum, 2008, 35).
Una dintre descoperirile cheie din programele de cercetare care au fost inițiate în anii 1980 este faptul că atât publicul din Europa, cât și cel din America, au niveluri scăzute în "bagajul" de cunoștințe științifice. Pentru Irwin și Wynne (1996), constatările de această natură sunt luate ca o confirmare puternică, empirică, a existenței unui public marcat de ”analfabetism științific” și astfel, pun bazele "modelului deficit" în paradigma „înțelegerea publică a științei” (apud. Allum, 2008, 35).
Grove-White (2000), Priest (2001) și Wynne (2001), sprijină ideea că rezistența publicului în domeniul științei și tehnologiei prin prisma modelului deficit este caracterizată de ignoranță, superstiții și teamă. Scepticismul publicului față de tehnologie si inovații, cum ar fi știința genetică, microundele și energia nucleară, ar fi redus semnificativ în cazul în care cetățenii ar fi mai capabili să înțeleagă cunoașterea științifică pe care se bazează. Aceasta ar fi o judecată corectă, atunci când publicul este informat de fapte științifice care tind să fie mai favorabile în conformitate cu avizul experților, fără a recurge astfel la cunoștințe obiective. De la sfârșitul anilor 1980, multe dezbateri academice s-au concentrat pe examinarea și înțelegerea legăturilor între cunoștințele și atitudinile despre știință. Mai recent, însă, alți factori au fost propuși ca oferind înțelegerea atitudinilor publicului față de știință și tehnologie. Cel mai important dintre aceștia este gradul de încredere politică și socială, în știință și industrie (apud Allum, 2008, 36).
Printre cei care au realizat studii în analiza relației între cunoaștere și atitudini față de știință se numără: Bauer, 1994; Grimston, 1994; McBeth și Oakes, 1996; Miller, 1997; Sturgis și Allum, 2000, 2001, 2008. Conform rezultatelor obținute de autorii mai sus menționați, există o corelație între cunoaștere și atitudini, această legătură fiind parametrul cheie în domeniul cercetării.
Dovezile empirice aduse de cele mai multe lucrări prezintă o corelație pozitivă între o cunoaștere științifică slabă și atitudini pozitive față de știință. Cu toate acestea, există dovezi că asocierea poate uneori să fie negativă când avem în vedere atitudinea față de tehnologii specifice.
Evans și Durant (1995), în investigațiile din Regatul Unit al Marii Britaniei au identificat o corelație pozitivă între alfabetizarea științifică și atitudini favorabile față de știință, față de tehnologie sau domenii științifice. Astfel, o varietate de corelații sunt găsite, inclusiv una negativă, din perspectivă morală, a științei care are la bază cercetări ce implică embrionul uman (Allum, 2008, 36).
Eurobarometru și alte sondaje realizate în ultimii 15 ani au asigurat posibilitatea comparației la nivelul spațiului geografic european a atitudinilor față de știință, cunoașterii științifice și a altor opinii prin care sunt diferențiate statele din punct de vedere cultural. Rezultate empirice ale studiilor din Europa și America de Nord sugerează existența unei diversități în atitudinile publice față de știință și o mare variație a nivelurilor de alfabetizare științifică. Totuși, acest fapt nu asigură neapărat existența eterogenității în puterea de asociere dintre cele două variabile – atitudini și cunoaștere – indiferent de cultură.
Pe de o parte, poate fi vorba despre variația mecanismelor socio-psihologice, ținând cont de corelația dintre lipsa de informație și atitudini. Pe de altă parte, diferențele sociale, politice și culturale între state ar putea fi afectate de capitalul cultural în mod fundamental. (Allum, 2008, 37)
În încercarea de a determina atitudinea românilor față de rolul cunoașterii științifice, cercetarea științifică și cercetători, am analizat descriptiv scala atitudinală din chestionarul STISOC. Cei mai mulți respondenți au apreciat că știința are cea mai mare importanță în dezvoltarea industrială (74%). Este de remarcat faptul că respondenții plasează rolul primordial al cunoașterii științifice în domeniul industriei și nu îl atribuie necesității de însușire a acesteia de către orice individ într-un cadru mai mult sau mai puțin formal. La polul opus, se constată faptul că respondenții au fost în dezacord cu afirmația că în viața de zi cu zi nu este important să deții cunoștințe științifice (22%). Referitor la impactul științei pe care aceasta îl are direct în viața respondenților, aceștia spun că cercetările științifice nu ajută la ieftinirea produselor industriale, iar (88%) dintre respondenți sunt de părere că cercetările științifice conduc la o viață mai ieftină, respectiv un nivel de trai mai bun.
Raportându-ne la procentele de peste (50 %), obținute prin acord cu afirmațiile chestionate, putem observa că oamenii sunt reticenți în ceea ce privește oamenii de știință, pe care îi percep ca fiind periculoși prin faptul că dețin prea multe cunoștințe (62%). Astfel, se validează aceeași concepție identificată de Miller (2004) cu privire la scepticismul indivizilor față de știință și oamenii de știință (apud Allum, 2008, 35). Paradoxal, însă, respondenții au o atitudine favorabilă față de știință atunci când este vorba de dezvoltarea economiei (73%), creșterea interesului pentru muncă (76%), dezvoltarea de noi tehnologii (83%) (vezi Anexa, Graficul 20).
Atitudinea pozitivă a respondenților față de știință descrește atunci când aceasta este corelată cu aspecte ce țin de nivelul de trai al oamenilor și de mediul înconjurător. Oamenii sunt sceptici în ceea ce privește rolul cunoașterii științifice pentru ieftinirea produselor (46%) și pentru eliminarea sărăciei și a foametei (39%). Aproximativ jumătate dintre respondenți găsesc știința ca fiind dăunătoare pentru natură și mediul înconjurător (45%). Atitudinile contradictorii față de știință (pe de o parte indivizii apreciază implicarea tehnologică, dar blamează interferențele umane în mediul înconjurător), denotă faptul că respondenții înțeleg complexitatea implicațiilor pe care le are știința asupra lumii în care trăiesc.
Analizând datele extrase, se poate observa că oamenii acordă o importanță mare științei în viața de zi cu zi, apreciind că aceasta ar trebui să fie susținută de guvern, însă nu o consideră primordială și salvatoare atunci când se pun în discuție nevoile de subzistență. Astfel, intervine acea idee de teamă și ignoranță a științei împărtășită de Grove-White, Priest și Wynne (2000; 2001, apud Allum, 2008, 36).
IV. Educația formală și competențele în domeniul științei și tehnologiei
IV.1. Sistemul educațional
„Revoluția cunoașterii redefinește ecuația dezvoltării și pune educația odată cu capitalul uman și intelectual, cu cel social și instituțional în centrul strategiilor de dezvoltare” – Denizia Gal
Interpretând rolul școlii și educației în genere, Davis și Moore (1945) fac o analogie cu stratificarea socială. Potrivit funcționaliștilor, acest concept vizează distribuirea și ocuparea pozițiilor sociale de către membrii societății care trebuie să îndeplinească îndatoririle corespunzătoare. Analog, Davis și Moore (1945) consideră că școala trebuie să îndeplinească funcția de transmitere a cunoștințelor necesare ocupării unor poziții, precum și o funcție de recrutare și selecție în scopul distribuirii indivizilor în pozițiile sociale corespunzătoare (apud Hatos, 2006, 61-62).
Educația privită din punct de vedere sociologic este „ansamblul de acțiuni sociale de transmitere a culturii, de generare, organizare și conducere a învățării individuale sau colective. În funcție de gradul de organizare, se distinge între educație formală, non-formală și informală” (Vlăsceanu, 1998). Mă voi opri asupra educației formale care se realizează prin acțiuni de predare și instruire, proiectate și realizate de personal specializat pentru conducerea învățării pe baza unor obiective prestabilite în instituții școlare ierarhic structurate, după criterii de vârstă și performanță, în cadrul unui sistem de învățământ școlar. Dar și educația non-formală și informală sunt importante în contextul studierii înțelegerii publice a științei, deoarece sunt complementare sistemului de educație formal și reprezintă un factor cheie care conduce la îmbogățirea stocului de cunoaștere științifică.
Școala este prin excelență o instituție a cunoașterii într-un triplu sens. Mai întâi, școala are tendința de a transmite acele produse ale gândirii umane care au dobândit în cadrul disciplinelor academice statutul de cunoaștere. Implicația este că educația contribuie la dezvoltarea capitalului uman și a celui intelectual (cognitiv) ca factori ai creșterii economice. De acum însă, revoluția cunoașterii redefinește ecuația dezvoltării și pune educația odată cu capitalul uman și intelectual, cu cel social și instituțional în centrul strategiilor de dezvoltare (Vlăsceanu, 2001, 2).
Școala a reprezentat în multe cazuri un mecanism al schimbării în concepțiile și valorile indivizilor, folosit atât în scop benefic, cât și pentru manipularea societății, lucru frecvent solicitat de sistemele politice care au influențat cursul educației formale prin controlul resurselor materiale. Există însă două ipoteze care descriu puterea de schimbare produsă de școală: una în care școala poate forma indivizii conform indicațiilor unor instituții, și alta în care școala joacă un rol moderat în dezvoltarea individului. Adrian Hatos consideră că alfabetizarea constituie „un puternic instrument de transformare a unei societăți primitive într-una modernă” (2006, 69). Astăzi însă școala devine tărâmul luptelor existente între diversele grupuri de interese, iar acest lucru este și mai accentuat în democrațiile consolidate unde sistemul educațional devine tot mai descentralizat. Adrian Hatos subliniază rezultatul numeroaselor studii conform cărora cu cît numărul de ani de studiu este mai mare, cu atât deschiderea spre idei noi este mai mare, iar acest lucru favorizează acceptarea mai facilă a noilor descoperiri din domeniul științei și tehnicii (2006, 70).
Învățământul este o instituție de prestigiu care înglobează și transmite cultura, normele și valorile unei societăți. Învățământul are rolul de a orienta și promova noile elite din toate sectoarele unei societăți. Mediul educațional se construiește sub semnul generic al reformei în învățământul românesc, impusă de transformările necesare pentru îndeplinirea standardelor Uniunii Europene referitoare la conturarea unei arii europene unice a învățământului european. „Educația și cooperarea în acest domeniu reprezintă unul din instrumentele și factorii decisivi în dezvoltarea și întărirea unei societăți stabile, pașnice și democratice atât de importante, în special în Sud-Estul Europei”, este precizat în Declarația de la Lisabona. Documentul conține declarația de intenție și modalitățile practice de construire a unui sistem educațional european competitiv, exprimând convingerea că vitalitatea și eficiența unei civilizații pot fi măsurate prin gradul de interes pentru cultură al unei națiuni manifestat în alte țări. În acest fel, România este invitată să întreprindă acele măsuri care să legitimeze apartenența învățământului la cel european, o voce distinctă, autorizată și performantă care să-i asigure atractivitatea pentru tinerii români, europeni și nu numai, pe măsura tradiției culturale și științifice de care dispune. Pentru că spațiul european este în același timp un spațiu al cooperării, dar și un spațiu al concurenței, polarizarea nivelurilor de excelență în învățământ, în funcție de prestigiul acestora, este inevitabilă (Crețu 1997, 75). Să reamintim în acest context faptul că România încă se situează pe ultimul loc la nivelul Uniunii Europene la rata de cuprindere școlară indiferent de nivelul educațional la care ne referim și nicio universitate românească nu se regăsește în primele 500 de universități pe plan mondial. Sau că numărul de articole științifice raportat la numărul de locuitori este cel mai mic din Europa. În acest fel, transformările necesare ne îndepărtează de modelul unui învățământ birocratic, dogmatic, închistat și ideologic, specific societății românești postbelice, pentru a reînvia tradiția unei școli aflate în avangarda culturală mondială, cel puțin în perioada interbelică.
Pot fi sesizate erori de concepție și minusuri în management, unele generate de factori sistemici din societatea românească, cum ar fi subfinanțarea învățământului și sumele mici alocate cercetării, dar și o rezistență la schimbare. Chiar dacă termenul este demonetizat, trebuie să înțelegem că acest proces este inevitabil și se desfășoară atât la nivel individual uman, cât și la nivel organizațional. Iar unul din motivele pentru care oamenii și organizațiile sunt rezistente la schimbare îl reprezintă lipsa comunicării dintre actorii implicați, care poate genera lipsa convingerii că schimbarea este necesară sau că aceasta este impusă forțat.
Conform următoarei teorii, tinerii instruiți au capacitatea de „a vedea înainte ceea ce trebuie să se întâmple” (Jacques, J., 1993). Dacă diploma conferă un „bilet de prioritate pentru ierarhia socială” (Boudon, 1973), aceasta trebuie să-și găsească corespondentul în absolvent, exprimat în deprinderi, competențe și valori. La nivel instituțional, procesul educațional trebuie să genereze diversificarea și actualizarea programelor de studii, o ofertă educațională exprimată în cursuri ținute în limbi străine, creșterea statusului educațional, exigențele unei promovări ierarhice și ale evaluării, inclusiv prin analiza corelației cerințelor pieții muncii cu tematicile și specializările educaționale (Crețu 1997, p.71). În acest mod prestigiul social al sistemului educațional va crește, iar învățământul românesc și european vor recunoaște o instituție de cel mai înalt nivel.
IV.1.1. Procesul de învățare
Învățarea reprezintă un proces complex de adaptare și de conviețuire socială. În sens larg, învățarea reprezintă „procesul dobândirii experienței individuale de comportare” (Neculau, 2005, 49). Altfel spus, învățarea nu contribuie numai la acumularea de informații, ci și la formarea personalității. Acest proces de instruire este format dintr-o învățare spontană realizată în mod informal și o învățare sistematică, sau formală, realizată într-un cadru instituționalizat printr-un proces sistematic și planificat. Printre pedagogii de excepție care au analizat procesul de învățare, J. Bruner (1974) aprecia că „Nu predăm o materie oarecare pentru a produce mici ‘biblioteci vii’ în acea materie, ci pentru a-l face pe elev să gândească el însuși (…), să ia parte la procesul de creare a cunoștințelor” (Bruner, 1974, 89).
La baza procesului complex de învățare stă educația. Educația reprezintă „o acțiune socială cu particularități distincte de alte acțiuni ce se desfășoară în societate” (Nicola și Farcaș, 1997, 4). Pedagogul francez Rene Hubert face o clasificare a educației distingând astfel: educația intelectuală, educația morală, educația profesională, educația estetică, educația fizică. Toate aceste laturi ale educației își au propriile finalități și deziderate.
Referitor la această dimensiune constitutivă a individului, Kant (1980) aprecia: „Omul nu poate deveni om decât prin educație”. Altfel spus el trebuie să fie permanent în relație cu tot ceea ce se petrece în societate, să ia parte direct la acțiune și să cunoască evoluțiile de orice natură care au loc în societate. În ultima perioadă, problemele care păreau a face parte din sfera de interes a oamenilor de știință, cum ar fi deteriorarea continuă a mediului marin sau a atmosferei, caracterul limitat al resurselor naturale, caracterul galopant al creșterii demografice, necesită implicarea directă a indivizilor. Însă, pentru ca oamenii să participe și să fie implicați în problemele sociale, trebuie să fie la curent cu noile descoperiri și probleme abordate de către savanți.
Fostul președinte al ‘Clubului de la Roma’, Aurelio Peccei, a numit contribuția indivizilor la problemele privind descoperirile științifice „problematică a lumii contemporane” (Rassekh și Văideanu,1987, apud Neculau, 2005, 19). Acest concept are un caracter universal deoarece este prezent în fiecare țară și regiune de pe glob – caracterul global afectând în mod direct toate sectoarele vieții sociale, presupune o evoluție rapidă și previzibilă la care oamenii nu se așteaptă întotdeauna, are un caracter pluridisciplinar, fiind prioritar deoarece se impune inevitabil și presupune luarea unor decizii imediate (Neculau, 2005, 20).
La propagarea ideilor privind descoperirile științifice se constată două moduri de abordare: pe de o parte există poziția celor sceptici care nu consideră că este de datoria educației să asigure pregătirea lumii pentru viitor. Această idee este împărtășită de Ivan Ilich care a formulat teoria despre deșcolarizarea societății, dar și de Alvin Toffler (1983) care milita pentru învățarea în afara școlii și diminuarea duratei studiilor. Departe de asta, un număr mare de specialiști militează pentru importanța școlii și a educației în special pentru asigurarea unei mai bune adaptări la o societate aflată în continuă schimbare (Neculau, 2005, 20).
Maunourey (1972) aprecia că unitățile instituționalizate de învățământ produc mai de grabă savoir decât bunuri, înțelegând prin savoir „ansamblul de cunoștințe disponibil la un moment dat, care, pentru a fi utilizat, trebuie să se manifeste ca informație, ca un element semnificant, susceptibil de a fi transmis într-un semnal sau o combinație de semnale”( apud Neculau, 2005, 22). Conceptul de savoir presupune producere de știință și de intelectuali în cadrul școlii.
Concluzionând, știința își găsește fundamentul și susținerea prin educație deoarece ea nu ar putea să-și îndeplinească scopul dacă nu ar fi asimilată de societate. Un program care promovează aceste idei referitoare la măsuri educative specifice unui domeniu este binecunoscutul program UNESCO. Știința și tehnica își au rădăcinile în educație. Referitor la această concluzie, G. Văideanu afirma „le developpement passera par l’education ou le developpement se fera par l’education, ou n’aura pas lieu” (dezvoltarea va trece prin educație, sau dezvoltarea se va face cu ajutorul educației, sau nu se va realiza deloc) (apud Neculau, 2005, 23).
Ceea ce se desprinde de aici este că educația, prin satisfacerea cerințelor dezvoltării societății, asigură dezvoltarea lumii contemporane, iar dezvoltarea implică adaptarea la noile descoperiri științifice și tehnice. Pentru a răspunde acestor cerințe, educația vine în sprijinul adaptării la societatea actuală prin noile educații care răspund unor cerințe socio-pedagogice. Aceste noi conținuturi recunoscute în plan internațional sunt: educația relativă la mediu, educația pentru pace și pentru cooperare, educația pentru participare și pentru democrație, educația în materie de populație, educația pentru o nouă ordine economică internațională, educația pentru comunicare și pentru mass-media, educația pentru schimbare și dezvoltare, educația nutrițională, educația economică și casnică modernă, educația pentru timpul liber (Neculau, 2005, 24).
Toate aceste tipuri de educație care implică procesul de învățare instituționalizată sunt forme de învățare formală. Pe lângă acest tip de învățare permanentă se află și educația non-formală și informală. Dacă educația formală implică relația profesor-elev și procesul de instruire dirijată și planificată, educația informală este cea dobândită în afara școlii. Poate fi considerată o formă de autoînvățare. Educația non-formală este o altă formă de instruire în afara școlii în care intervine influența mediului familial, a grupurilor de prieteni, a experiențelor de viață.
Prin urmare, pentru ca indivizii să fie în permanență informați și instruiți în legătură cu noile descoperiri din domeniul științei și tehnicii, se impune ca cele trei forme ale educației să acționeze în mod simultan, combinându-se armonios și eficient în vederea rezolvării de probleme. Concepția holistă a educației nu implică bariere între laturile și formele educației, presupunând o interdependență și întrepătrundere a cunoștințelor. Concluzionând, educația continuă și autoeducația reprezintă temeiul adaptării la o societate aflată într-o continuă și rapidă schimbare.
Pentru o mai bună reflectare a mediului educațional, consider necesară definirea anumitor concepte care sunt parte a sistemului educațional și sunt dependente una de cealaltă.
Câmpul social se definește ca „loc public în care se impun legi, norme de conduită, se produc valori, dar și ‘capital cultural’ care cu timpul se convertește în <<capital social>> și poziții de putere” (Neculau, 1997).
Educarea – transmiterea unor deprinderi, cunoștințe profesionale și experiențe practice, necesare pentru a atinge țelul propus într-o ordine statală oficială (Schaub și Zenke 2001, 81).
Proces de învățământ– denumire generală pentru organizarea conținuturilor învățării în vederea atingerii anumitor scopuri de predare și învățare.
Programa școlară – cadrul obligatoriu pentru activitatea pedagogică din școală. Conține indicații cu privire la obiectivele generale, principiile educative, conceptele didactico-metodice, precum și la obiectivele concrete, temele, conținuturile și propunerile pentru fiecare subiect.
Curriculum-ul școlar – constă în toate activitățile preconizate sau încurajate în contextul organizațional al unei unități școlare, cu scopul de a promova dezvoltarea elevilor pe plan personal, social, moral și fizic. El include: programul formal al lecțiilor (partea didactică); planul informal – activitatea extra-curriculară, așa cum sunt și acele aspecte ce determină ethos-ul școlii, cum ar fi calitatea relațiilor, preocuparea pentru a se asigura șanse egale elevilor, angajamentul organizației față de sarcini, gradul de organizare a școlii și aspectele ei manageriale.
Domenii de studiu– educație, formarea profesorilor și teologie, discipline umaniste, drept și științe sociale, economie casnică, comunicații de masă și documentare, servicii și comerț, științe naturale, inginerie și agronomie, științe medicale.
Relația profesor-elev/student – contacte informale și formale; expunerea cursului la nivelul de înțelegere adecvat; caracter reproductiv sau creativ al procesului de învățământ; mentorat “expert și ghid pentru a-l determina pe tânăr să devină ceea ce ar trebui să fie și a-i oferi uneltele necesare realizării acestui scop”.
Toate aceste concepte fac parte din mediul educațional și, prin corelație și rezultate, conduc la un sistem mai performant și eficient.
IV.2. Evaluarea educației formale în testele PISA
Datele din STISOC și Eurobarometru au fost măsurate la nivel național în cadrul populației adulte. Prin urmare, putem analiza relația dintre nivelul cunoașterii și nivelul educației formale, dar scopul studiilor nu fost de a evalua cunoștințele științifice prin prisma educației. Un program de referință care a evaluat cunoștințele științifice în mediul educațional este programul PISA. Acest program de evaluare a elevilor, una dintre cele mai bune platforme de verificare a nivelului de învățământ la nivel internațional, a scos la iveală rezultatele slabe ale învățământului românesc în comparație cu celelalte state care au fost investigate în cadrul aceluiași program.
Analizând rezultatele obținute de România la testele internaționale PISA, precum și ale programelor TIMMS, PIRLS și IEA, care evaluează sistemul de învățământ prin capacitățile elevilor, s-a constatat că ne clasăm la un nivel mediocru față de țările evaluate în ceea ce privește înțelegerea unui text scris. Acest lucru este pus pe seama discrepanței existente între cunoștințele elevilor din mediul rural față de cele ale elevilor din mediul urban (Noveanu și Smith, 2006, 475-496, apud Hatos, 2010, 633). Aceste rezultate slabe mai pot fi explicate prin lipsa accesului la educație a tinerilor din România, lucru dovedit de rezultatele rapoartelor despre starea sistemului de învățământ din 2005-2008 ale Ministerului Educației. Excluziunea din sistemul școlar poate fi exprimată și prin abandonul școlar ce are drept principală cauză de cele mai multe ori sărăcia, discriminarea rasială ori a persoanelor cu dizabilități (Hatos, 2010, 634). Inegalitățile sociale au încercat să fie reduse prin politici de incluziune socială, însă datele statistice privind numărul persoanelor cu dizabilități indică faptul că acestea sunt înregistrate într-un număr foarte mic, comparativ cu realitatea, încercând să evite situația de discriminare.
Pentru o înțelegere mai bună a programului PISA, ‘Programme for International Student Assesment’, urmează o scurtă prezentare, precum și o analiză a rezultatelor din valul 2006. Programul PISA este implementat de OECD, ‘Organisation for Economic Cooperation and Development’ și a fost realizat pentru prima dată în 2000. PISA reprezintă o evaluare de 2 ore, pe baza examenelor scrise ale elevilor cu vârsta de 15 ani, la nivel internațional, în țările membre OECD. Testul a fost diferit de evaluările tradiționale din învățământul românesc, respectiv ascultarea lecției de către profesor, evaluarea temelor și lucrărilor de control, acesta evidențiind nivelul de teoretizare, înțelegere și de aplicabilitate a teoriei în practică de către elevi.
Evaluarea acoperă trei domenii principale: citire/lectură, matematică și, respectiv, știință. PISA nu a fost proiectat pentru a oferi punctaje individuale pe elev, ci mai degrabă pentru a aproxima rezultatele la nivel național și a estima valoarea grupului din punctul de vedere al performanței.
De la inițierea programului PISA până în prezent, au fost acoperite trei domenii principale. Acestea sunt următoarele:
– citire/ lectură – primul ciclu de evaluare, anul 2000
– matematică – al doilea ciclu de evaluare, anul 2003
– științe – al treilea ciclu de evaluare, anul 2006
– citire/ lectură – al patrulea ciclu de evaluare, anul 2009
Fiind de interes pentru tema abordată, în cele ce urmează voi prezenta analiza rezultatelor PISA din anul 2006 care au avut la bază evaluarea din domeniile științei în rândul elevilor. Fiecare elev a răspuns la un test, cu întrebări și probleme din domeniul științei și tehnologiei, precum și două domenii secundare, citire/lectură și matematică. Domeniul știință și tehnologie a fost evaluat prin întrebări, probleme din patru câmpuri de referință: știință, explicarea fenomenelor științifice, utilizarea dovezilor științifice și identificarea problemelor științifice. În continuare sunt definite cele patru dimensiuni conform standardelor PISA 2006:
Știința este măsurată prin alfabetizarea științifică, definită prin stocul de cunoștințe științifice al individului, capacitatea de a folosi aceste cunoștințe, de a identifica întrebări și de a extrage dovezi bazate pe concluzii pentru a înțelege și a ajuta la luarea deciziilor în legătură cu lumea naturală și cu schimbările făcute prin intermediul activității umane. (PISA, 2006, 34)
Explicarea fenomenelor științifice presupune aplicarea cunoștințelor științifice de către elevi într-o anumită situație pentru a descrie sau interpreta fenomenele științifice și pentru a anticipa schimbări (PISA, 2006, 76).
Utilizarea dovezilor științifice implică interpretarea evidențelor științifice de către elevi prin a formula concluzii, a le explica, a identifica ipoteze. De a aduce argumente ce stau la baza lor și a reflecta asupra implicațiilor aduse (PISA, 2006, 86).
Identificarea problemelor științifice necesită recunoașterea de către elevi a problemelor care pot fi explorate din punct de vedere științific și recunoașterea de către aceștia a principalelor caracteristici ale unei investigații științifice (PISA, 2006, 100).
La nivelul României testele au fost aplicate pe un eșantion reprezentativ la nivelul populației de elevi între 15 ani împliniți și 16 ani împliniți, cuprinși în orice formă de învățământ, rezultând un volum de 5192 elevi respondenți din 177 școli (Raport PISA România, 2006, 4). Rezultatele obținute de elevi la testele PISA au fost cu mult sub media țărilor incluse în program, iar la nivelul spațiului comunitar România s-a plasat pe ultimul loc. Aceste rezultate au evidențiat o slabă cunoaștere a noțiunilor științifice de către elevi și dificultăți în înțelegerea, procesarea, utilizarea conceptelor științifice.
România a ocupat locul 47 din 57 de țări participante la studiu, într-un clasament dominat clar de Finlanda, țară urmată de Hong Kong și Canada. La nivelul țărilor europene incluse în program, România este penultima în raport cu celelalte țări, doar Muntenegru având un scor mai slab (PISA, 2006, vol. 1, 88).În Graficul 12 putem observa distribuția țărilor europene în funcție de rezultatele obținute de elevii cu vârsta de 15 ani, în funcție de nivelul în care s-au clasat în urma testului pentru competențele științifice, respectiv dimensiunea alfabetizare științifică. Țările sunt clasificate în ordinea descrescătoare în funcție de ponderea elevilor care au obținut scoruri între nivelul 2 și nivelul 6.
La fiecare nivel de clasificare [1-6], este asociat un punctaj conform grilei de evaluare a testelor aplicate elevilor. Pentru fiecare dimensiune interpretarea nivelurilor de clasificare este diferită, bazându-se pe noțiunile evaluate. Pe dimensiunea alfabetizare științifică, așa cum putem observa în Graficul 12, elevii români au realizat o medie națională de 418 puncte, acest punctaj fiind atribuit nivelului 2 de clasificare. Nivelul 2 de clasificare pe dimensiunea alfabetizare științifică se exprimă prin: ”elevii au cunoștințe științifice adecvate pentru a oferi explicații posibile în contexte familiare sau de a trage concluzii pe baza anchetelor simple. Ei sunt capabili de raționamente directe și de a face interpretări literale ale rezultatelor cercetării științifice sau problemelor tehnologice rezolvate” (PISA, 2006, 43). Analizând această interpretare precum și celelalte afirmații (Anexa 3), se poate observa o capacitate redusă a elevilor de a folosi cunoștințele științifice în situații reale, de a asocia informații științifice cu fenomene, de a formula concluzii și soluții pe baza cunoștințelor, precum și de a aduce argumente fundamentate pe evidențe științifice.
Graficul 12. Procentul elevilor în funcție de nivelul de alfabetizare științifică la nivel european (PISA, 2006).
Un procent important, (31%) dintre elevii români participanți la programul de evaluare PISA, nu au reușit să se claseze la dimensiunea alfabetizare științifică în nici unul dintre cele 6 niveluri de clasificare având un scor sub primul nivel acceptat. Cei mai mulți dintre elevi au cunoștințe științifice insuficiente (16%) sau adecvate contextelor familiare (32%), urmați de elevi care pot identifica problemele științifice în diferite contexte. Proporția elevilor care pot folosi și identifica componente științifice, precum și utilizarea acestora în analize argumentate critic este foarte mică, în total 5% au punctaje care au trecut de nivelul 4.
Sub aspectul criteriului de gen, în această etapă de evaluare PISA nu au fost înregistrate diferențe de gen, media fetelor fiind de 419 puncte, iar media băieților de 417 puncte. Prin comparație, testele de evaluare din PISA 2000 și 2003, indică rezultate școlare semnificativ mai bune ale fetelor în ciclul secundar precum și cariere mai lungi decât ale băieților. Rezultatele programului PISA din 2000 au explicat aceste descoperiri prin înclinația fetelor pentru literatură și a băieților spre matematică și prin faptul că fetele sunt mai silitoare și cooperante, spre deosebire de băieți, care sunt mai încrezători și competitivi (Vlăsceanu, 2007, 225).
Revenind la programul din 2006 și analizând datele pentru celelalte trei dimensiuni, explicarea fenomenelor științifice, utilizarea dovezilor științifice și identificarea problemelor științifice, rezultatele nu sunt cu mult diferite de prima dimensiune. Un sfert din elevii români au avut rezultate sub nivelul minim acceptat în ceea ce privește competența de a folosi evidențe științifice, acest rezultat fiind asociat cu lipsa de cunoștințe științifice. Așa cum am observat anterior 16% dintre elevi au cunoștințe științifice reduse (Tabelul 6).
Tabelul 6. Rezultatele obținute de elevii români la testele PISA 2006 în domenii științifice, exprimate în procente.
Pe toate dimensiunile sunt foarte puțini elevi care au reușit să obțină un scor peste 500 de puncte. Aceste rezultate nu indică o incapacitate a elevilor de a învăța, ci semnalează mai curând o discrepanță între cunoștințele pe care sistemul educațional le transmite și stocul de cunoștințe, respectiv competențe pe care programul PISA le evaluează. În acest context putem atribui eșecul uneia dintre părțile implicate: sistemul educațional românesc versus programul de evaluare PISA. România, prin prisma apartenenței la spațiul comunitar european, intră automat în competitivitate cu ceilalți comunitari. Putem spune da, eșecul este atribuit sistemului educațional românesc, dar din perspectiva întregii analize, mai curând, cauzele acestor rezultate îngrijorătoare sunt multiple.
În raport cu indicatorii socio-economici, evidențele empirice indică la prima vedere o relație între performanțe și statutul socio-economic al elevilor. Cu cât elevii dispun de mai multe resurse financiare, dar și de un statut social superior, cu atât performanțele lor sunt mai bune. Datele PISA, așa cum și Hatos (2010, 620) a menționat, susțin această ipoteză, în unele state sistemul educațional defavorizând indivizii proveniți din familii și medii lipsite de resurse financiare și intelectuale.
Rezultatele studiului PISA privind competențele științifice au indicat că o variație de 17% din performanțele școlare este explicată de statusul socio-economic-cultural. Acest index a fost calculat pe baza de: indicatori educaționali ai părinților (nivelul educației mamei și tatălui), indicatori ai statusului ocupațional al părinților (ocupația mamei, ocupația tatălui), bunăstarea familială (măsurat prin mai multe variabile: facilități IT, condițiile din spațiul de locuire, resurse pentru învățate) (PISA, 2006, 333). Așa cum arată Hatos, ca urmare a rezultatelor slabe la învățătură obținute de elevii români, a apărut un obicei de a recurge la învățământul paralel exprimat prin meditații începând cu clasa a VII-a și până la finalizarea liceului. Aceste meditații sunt atât o soluție alternativă pentru elevi, cât și o sursă de venit pentru profesori. Însă accesul la această formă de învățământ paralel este restricționată în funcție de veniturile beneficiarilor, ce provoacă alte forme de inegalități sociale (Hatos, 2010, 638).
Corelația dintre media alfabetizării științifice și procentul variației explicate de indexul socio-econimoc-cultural situează România în grupul țărilor cu o cunoaștere științifică redusă, dar cu o contribuție importantă a statusului social, economic și cultural în explicarea varianței performanțelor științifice. Această axiomă este bazată pe media națională a fiecărui stat la testele științifice și procentul variației performanțelor științifice explicate de indexul socio-economic-cultural, în raport cu media OECD a tuturor țărilor participante în programul PISA 2006.
În Graficul 13 putem observa poziționarea României, precum și poziționarea celorlalte țări participante. Este interesantă poziționarea Cehiei, având în vedere și alte date discutate în această lucrare, cu o variație a performanțelor explicată de index de 16%, procent apropriat de cel al României, dar performanțele științifice superioare chiar și față de media OECD, cu o medie națională de 513.
Graficul 13. Distribuția țărilor europene în funcție de scala alfabetizării științifice și variația explicată de indexul socio-economic-cultural (PISA 2006)
Spațiul european poate fi împărțit în patru tipologii, conform mediei OECD:
A: Performanțe științifice peste medie și variație redusă a performanțelor științifice explicate de indexul socio-economic-cultural – Finlanda, Suedia, Estonia, Regatul Unit. În această categorie performanțele științifice sunt explicate în mai mare măsură de educația școlară, țările nordice fiind recunoscute ca având un sistem educațional performant.
B: Performanțe științifice peste medie și variație mare a performanțelor științifice explicate de indexul socio-economic-cultural – Olanda, Germania, Ungaria, Cehia, Belgia, Slovenia, Elveția, Austria.
C: Performanțe științifice sub medie și variație redusă a performanțelor științifice explicate de indexul socio-economic-cultural – Norvegia, Danemarca, Spania, Italia, Polonia, Letonia, Croația, Muntenegru. Pentru acest grup de țări, cu excepția Muntenegrului, toate celelalte au media alfabetizării foarte apropriată de cea a mediei OECD, indicând o cunoaștere bună explicată și în această situație de educația școlară.
D: Performanțe științifice sub medie și variație mare a performanțelor științifice explicate de indexul socio-economic-cultural – Portugalia, Grecia, Lituania, Franța, Luxemburg, România. Bulgaria, Turcia, Slovacia.
Această distribuție infirmă ipoteza unei relații între statusul socio-economic-cultural și performanțele științifice la nivel european, indicând mai curând sisteme educaționale bazate pe strategii distincte și o cultură educațională bazată pe diferite considerente, altele decât cele socio-economice-culturale. Un factor important pentru educația copiilor îl reprezintă atitudinea părinților față de școală, lucru explicat de raportul Plowden (1967). Această atitudine este măsurată prin numărul de vizite ale părinților la școală. De asemenea, au fost formulate și alte teorii sociologice pentru a explica performanțele școlare ale elevilor. Este vorba de teoria etichetării sau a profeției auto-realizatoare, a efectului Pigmalion cercetat de psihologul Robert Rosenthal (1968, 16-20) ce explică rezultatele școlare prin atenția și încrederea pe care profesorii le-o acordă elevilor (apud Hatos, 2010, 622-623). Elisabeta Stănciulescu (1998) identifică un caracter ‘a-sociologic’ al educației și propune axarea sistemului de învățământ din România pe promovarea aspectelor teoretice și performanța acumulată prin receptare și nu prin adăugare de valoare.
IV.3. Educația ca predictor al stocului de cunoaștere științifică
Educația formală este principala instituție cu rol în transmiterea cunoașterii științifice, aici fiind incluse informații științifice, explicarea mecanismelor de producere a științei, înțelegerea fenomenelor, dezvoltarea competențelor de interpretare a datelor științifice, precum și capacitatea de a aplica cunoștințele științifice. Învățământul școlar, prin rolul său formator, are obligația să pregătească indivizi cu competențe în domeniul științific, și nu numai. Așa cum am dezvoltat în capitolul, ”Evaluarea educației formale în testele PISA”, în România, o mare parte din performanțele școlare ale elevilor sunt explicate de variația statusului socio-economic-cultural: 17% în 2006, evaluare din domeniul științei, și tot 17% în testele din 2003, evaluare din domeniul matematicii. Reamintesc, indexul statusului socio-economic-cultural este calculat pe baza mai multor indicatori, doi dintre aceștia fiind calculați pe baza educației părinților și a statusului ocupațional al părinților. Cum bine știm, statusul ocupațional este în mare măsură dependent de nivelul educațional absolvit.
În acest cadru, ipoteza de la care am plecat, susținută de teoria reproducerii (Bourdieu, 1970), este de a vedea în ce măsură ipoteza că educația părinților are rol în acumularea stocului de cunoaștere științifică este confirmată de datele PISA. Pentru a susține această ipoteză voi aprofunda analiza explicativă, raportându-mă la public în general, susținută și de teoria reproducerii sociale formulată de Bourdieu (1970), dar susținută și de alți teoreticieni și cercetători. Analiza pe datele PISA este reprezentativă doar la nivelul populației de elevi, iar rezultatele vizează doar o generație, respectiv generația născută între ’90 și’91. În completare, voi testa ipoteza prin analize de regresie aplicate pe baza STISOC, reprezentativă la nivelul populației adulte din România.
IV.3.1. Reproducere educațională în perspectiva teoriei lui Bourdieu
În viziunea lui Pierre Bourdieu și a lui Basil Bernstein reușita școlară se obține prin autoînvățare, sau mai bine zis, capacitatea de educabilitate a elevilor (Hatos, 2006, 209). Ca important sociolog al secolului XX, Pierre Bourdieu (1930-2002) și-a adus contribuția la abordarea sociologică a educației. Printre conceptele utilizate în sociologia sa, Bourdieu vorbește despre spațiul social care definește pozițiile independente de indivizii care le ocupă și în cadrul cărora se remarcă zone autonome numite câmpuri. Câmpurile sunt „totalitatea actorilor și organizațiilor dintr-o arenă de producție socială sau culturală, precum și relațiile dinamice dintre acestea” (Hatos, 2006, 210). Deoarece pozițiile despre care vorbește Bourdieu sunt determinate de capitaluri, el descrie cele mai importante tipuri de capital, care sunt capitalul economic și cel cultural.
Bourdieu arată că instituția școlară are ca menire “să producă indivizi dotați cu un sistem de scheme inconștiente care constituie cultura lor, sau mai bine habitusul lor” (apud Dâncu 1999, 54). Habitusul este o “gramatică generală de conduită”, sistem de scheme interiorizate care permite dezvoltarea unor competențe specifice unei culturi (apud Dâncu 1999, 54). Forma habitusului corespunde așadar unui proces de socializare și este un proces complex în care participă mai multe instanțe sociale, dar două sunt fundamentale: școala și familia. În copilărie are loc o învățare de bază a unor tehnici corporale, îndeletniciri și disponibilități. Educația din școală raționalizează mult experiența din familie, o transformă într-o potențialitate socială.
Inspirat de teoriile elaborate de Marx, Weber și Durkheim, sociologul francez Pierre Bourdieu abordează școala ca aparat de reproducere a inegalităților sociale datorate apartenenței la statuturi economice diferite. Astfel, pozițiile sociale sunt moștenite prin reproducere socială a habitusului prin intermediul familiei, sistemului educativ și clasei sociale (Hatos, 2010, 608). Rugat să ofere o viziune asupra muncii sale în domeniul sociologiei, Pierre Bourdieu își descrie paradigma prin două cuvinte ‘constructivism structuralist’. Prin structuralism, Bourdieu face referire la existența unor structuri independente de conștiința și voința indivizilor, capabile să orienteze sau să restrângă acțiunile indivizilor, iar conceptele de tip constructivist așa cum sunt ‘habitus’, ‘câmp social’, ‘clase sociale’ sunt termeni fundamentali pe care îi întâlnim în abordarea teoretică asupra sociologiei educației oferită de Bourdieu (1970).
Sociologia critică și conflictualistă subliniază anumite funcții latente ale funcționalismului printre care se află și violența simbolică, concept promovat de sociologul francez Pierre Bourdieu, prin intermediul căreia unele instituții și clase dominante trasează direcțiile de derulare a practicilor școlare (Hatos, 2010, 601). O altă funcție este cea de uniformizare, prin care s-a încercat buna funcționare a sistemelor în situația unor populații eterogene. Funcția de menținere a controlului social este, potrivit teoriei lui Durkheim (1925), o consecință a socializării ca rol important al educației. Studiul care avea să pună bazele paradigmei sale este cristalizat în lucrarea ‘Moștenitorii’ (1964), apărută ca urmare a analizei pe care Bourdieu împreună cu Jean-Claude Passeron o realizează în perioada 1960-1963 în rândul studenților de la Facultatea de Litere din Paris, analiză ce viza relația dintre studenți și cultură. Aspectele de interes pentru sociologul francez în această perioadă le reprezintă selectivitatea în procesul academic și inegalitățile în procesul de a accede la lumea academică, Bourdieu considerând că între originea socială și succesul academic al indivizilor există o relație strânsă. Totodată, acum se conturează și ideea de sistem educativ ca o cultură a elitelor, idee care mai apoi este definită prin conceptul de ‘violență simbolică’. ‘Moștenitorii’ redefinește și caracterizează inegalitatea educativă și cultura școlară în termeni de reproducere a claselor sociale privilegiate. Astfel, Bourdieu critică imaginea de egalitate între studenți prezentă în mediul universitar, considerând că aceasta este doar aparența, în cadrul sistemului educativ existând de fapt o reproducere aproape perfectă a claselor sociale.
În 1970 apare lucrarea ‘Reproducerea’, abordare teoretică ce înglobează studiile cu privire la educație realizate în decursul anilor anteriori anului 1970, împreună cu Jean-Claude Passeron. ‘Reproducerea’ reafirmă caracterul genetic al indivizilor și revalorizează locul și rolul pe care acesta îl deține în societate. Acțiunea socială, și în special cea pedagogică este privită și definită ca formă a violenței simbolice manifestate de elite. Bourdieu susține că acțiunea pedagogică deține putere simbolică în construcția socială, fiind element constitutiv al fiecărei structuri sociale. Mai exact, Bourdieu susține că cei care dețin puterea preiau controlul asupra culturii, putându-i modifica forma și conținutul. Această putere le oferă mai departe posibilitatea de a-și menține poziția în lumea socială, materializându-se în principal sub formă simbolică.
Totodată, acțiunea pedagogică face posibilă existența conceptului de „habitus”. Prin habitus se definește starea generală a spiritului și a voinței indivizilor, modalitate de percepție și reprezentare a realității sociale pe care fiecare individ o dobândește în urma acțiunii pedagogice de învățare și a experienței sociale. Habitusul corespunzător fiecărui individ în parte are rol în modelarea parcursului pe care acesta îl va avea în societate.
Reproducerea economică, socială și culturală a societății este conceptualizată de către Bourdieu ca fiind o reproducere a distribuției dintre indivizi, grupuri, clase și societăți, și întotdeauna o reproducere a inegalităților sociale. În termenii lui Bourdieu, ceea ce indivizii, grupurile, straturile sociale și societățile preiau din producerea și reproducerea economică, socială și culturală reprezintă capitalul economic, social și cultural pe care aceștia îl dobândesc și îl dezvoltă pe tot parcursul vieții. Aceste trei surse de capital (economic, social și cultural) sunt principalele forme de putere pe care le dețin indivizii.
Bourdieu privește capitalul social ca fiind relația dintre indivizi, oferă indivizilor acces la resurse protejate altfel, punându-i pe aceștia în legătură cu agenți specializați într-o varietate de arii de interes. Într-un astfel de context, capitalul social poate fi privit ca factor direct în procesul de îmbogățire a nivelului de capital cultural și al educației informale, ceea ce poate duce mai departe la o creștere a stocului de cunoaștere științifică. Potrivit lui Bourdieu, categoriile sociale nu dețin același status în fața sistemului educațional. Această diferență observată în modul de percepție și acțiune în fața sistemului educațional este determinată de nivelul de capital cultural cu care este înzestrat fiecare individ. Astfel, sistemul educațional este văzut ca factor de conservare și reproducere socială.
Grupurile, clasele sociale dețin un anumit nivel de capital cultural, distingându-se între ele din punct de vedere al gusturilor culturale și al valorilor împărtășite. În viziunea lui Bourdieu, această distincție se va păstra și pe parcursul procesului academic, independent de voința indivizilor.
IV.3.2. Relația dintre educația părinților și stocul de cunoaștere științifică
Educația familială precum și formele de educație informale și nonformale dețin un rol foarte important în dezvoltarea individuală. Familia produce primele scheme de gândire și acțiune ale indivizilor, punând astfel bazele habitusului. Bourdieu considera că habitusul astfel acumulat în mediul familial și informal, mediul în care individul se dezvoltă în primii ani de viață este constitutiv în alegerile ulterioare ale acestuia. Totodată, parcursul educațional este în mare parte determinat de capitalul cultural pe care indivizii îl dețin și de gradul în care aceștia sunt absorbiți de cultura dominantă. Fiecare clasă socială are propriul habitus, care determină în mod direct modul în care indivizii percep societatea.
Rezultatele studiului PISA (2003, 2006) indică o distribuție a performanțelor elevilor bazate pe criterii socioeconomice. Pe de altă parte, meta-analiza realizată de Eric Hanushek pe 377 de studii precum și datele TIMMS a indicat că resursele materiale și umane investite în educație nu determină rezultate școlare pozitive, prioritate având implicarea familială (apud Hatos, 2010, 627-628).
În demersul de a confirma ipoteza propusă ( cu cât părinții au un nivel educațional mai ridicat, cu atât copiii acestora au o cunoaștere științifică mai bună) am creat un model de analiză testat prin metoda statistică de regresie lineară cu ajutorul programului SPSS. Datele folosite în continuare sunt din baza de date STISOC 2009.
Variabila dependentă în modelul estimat este scorul cunoașterii științifice (Tabelul 3) construit pe baza unui scor sumativ, detaliat mai jos. În primul model testat am introdus ca variabile independente nivelul de educație, genul și vârsta respondentului, respectiv educația părinților. Pe baza variabilei ‘educația părinților’ am dezvoltat modelul în două variante, modelul A1 – educația mamei, modelul A2 – educația tatălui.
Variabila efect, respectiv scorul cunoașterii științifice, are valori de la 0 la 13, fiind o variabilă metrică, unde 0 este categoria pentru respondenții care nu au răspuns corect la niciunul dintre cei 13 itemi din scală, iar 13 reprezintă respondenții care au răspuns corect la toți itemii din scală. Distribuția răspunsurilor corecte se repartizează pe o curbă cu media de 6,5 și mediana de 6. Mai mult de două treimi din respondenți au răspuns corect la un număr de itemi situat între 4 și 9 (71,6%), iar cei mai mulți au răspuns corect la 5 itemi, și anume 14,7% (Graficul 14).
Graficul . Distribuția răspunsurilor corecte la numărul de itemi din scala cunoașterii științifice (STISOC 2009)
Educația școlară a respondentului este măsurată prin categorii ale educației conform structurii sistemului educațional românesc. Distribuția nivelului de educație în eșantion este următoarea: fără școală (0,9%), școală primară (6,8%), școală gimnazială (13,2%), prima treaptă de liceu (10 clase), liceu neterminat (6,3%), școală profesională/de ucenici/de meserii (11,2%), liceu absolvit (38,2%), școală postliceală (14,0%), studii superioare (9,5%). Distribuția nivelului de studiu al respondenților recodificată este: mai puțin de liceu (38,2%), liceu și peste (61,8%).
Genul respondenților este o variabilă nominală cu două categorii, respectiv feminin (0) și masculin (1). Distribuția genului respondenților în eșantion este: 51,5 % genul feminin și 48,5 % genul masculin (Anexa 4).
Vârsta respondenților este măsurată prin numărul de ani împliniți, variabilă de nivel, de raport, cu valori de la 18 la 88, media vârstei în eșantion fiind de 47,6 ani.
Mediul de rezidență a fost măsurat pe baza mărimii orașului pentru urban și în funcție de comună, sat pentru rural. În analiză am folosit variabila recodificată astfel: rural 0, urban 1. Distribuția mediului de rezidență în eșantion este de 42,6% rural, și 57,4% urban.
Educația mamei și a tatălui respondenților a fost măsurată în chestionar cu aceleași categorii ca și în cazul respondenților. În modelul de regresie am folosit atât educația mamei cât și a tatălui recodificate în două categorii, diferențiind persoanele care au absolvit mai puțin decât liceul (anume școală primară, școală gimnazială, prima treaptă de liceu, sau școală profesională) de persoanele care au absolvit liceul și niveluri superioare (liceu, școală postliceală sau studii superioare). Pentru variabila educația mamei avem în baza de date, din totalul eșantionului de 1163 de respondenți, 1035 de valori valide și 128 de valori lipsă, iar pentru variabila educația tatălui sunt 1026 valori valide și 137 de valori lipsă. Valorile lipsă (missing values) pentru aceste variabile provin pe deoparte din refuzul sau lipsa de informații despre educația părinților din partea respondenților, dar și din erori sistematice în aplicarea chestionarului și introducerea datelor. Diferențele de valori lipsă între cele două variabile sunt mici. De altfel era de așteptat în cazul variabilei „educația tatălui” să avem mai multe valori lipsă, deoarece în eșantion există probabilitatea să avem și respondenți proveniți din familii monoparentale, în care copiii sunt mai adesea crescuți de mamă. Distribuția educației părinților recodificată este următoarea: educația maternă – mai puțin de liceu (67,5%), liceu și peste (21,4%), valori lipsă (11,1%); educația paternă – mai puțin de liceu (65,0%), liceu și peste (23,2%), valori lipsă (11,8%).
În schema de explicare a variabilei dependente am folosit pe rând atât educația mamei și cât educația tatălui (Tabelul 7 și Tabelul 8). Putem observa mici diferențe în predicția cunoașterii științifice în funcție de educația părinților, dar coeficientul de determinare R2 al regresiei este același: R2=0,20. Prin urmare, 20% din variația stocului de cunoaștere științifică este explicată de variabilele independente folosite în model. Coeficienții B nu sunt foarte mari la nici una dintre variabilele independente. În acest sens am testat modelul pentru a vedea dacă există multicolinearitatea între variabilele independente. Analiza realizată în SPSS a indicat că ambele modele nu sunt afectate de multicolinearitate, obținând la indicatorii VIF valori între 1,00 și 1,40, iar indicatorii de toleranță între 0,70 și 1 pentru toate variabilele independente din ambele modele.
Analizând coeficienții B, observăm puterea de prezicere a stocului de cunoaștere științifică de fiecare variabilă din model, controlând celelalte variabile. Cu cât respondentul are mai multă educație, cu atât va obține un scor mai bun la scala cunoașterii științifice așa cum este măsurată în această cercetare. Este evidentă relația de dependență între educația formală și acumularea cunoașterii dar, așa cum vedem în model, sunt și alți factori care discriminează între o cunoaștere științifică mai bună sau mai puțin bună. Așa cum putem observa în ambele modele (Tabelul 7 și Tabelul 8), familia (prin educația părinților) are o influență directă asupra nivelului cunoașterii științifice pe care un individ o deține.
Tabelul . Coeficienții de regresie în modelul A1, stocul de cunoaștere științifică prezis de educația maternă, controlând celelalte variabile. (STISOC 2009)
Educația mamei are o influență semnificativă directă în acumularea cunoașterii de către un individ, în condițiile în care controlăm educația individului. Independent de nivelul educațional al respondentului, dacă mama a avut un nivel înalt de educație formală, acesta a avut un stoc de cunoaștere științific mai bun, măsurat în chestionarul STISOC prin scala cunoașterii științifice. Aceeași situație este și în cazul mediului de rezidență și vârsta individului, educația maternă face distincție între un stoc de cunoaștere științific inferior sau unul superior, indiferent dacă respondentul locuiește la oraș sau la sat sau dacă este tânăr sau vârstnic.
Tabelul . Coeficienții de regresie în modelul A1, stocul de cunoaștere științifică prezis de educația paternă, controlând celelalte variabile. (STISOC 2009)
Putem observa diferențe ale coeficientului B al educației materne din modelul A1, față de coeficientul corespunzător al educației paterne în modelul A2. Educația mamei are putere de predicție mai mare, educația tatălui fiind nesemnificativă statistic. Această concluzie poate fi explicată prin rolul mai mare al mamei în îngrijirea și supravegherea copilului în familie. Dacă mama a avut educație înaltă (liceu sau mai mult decât liceu) respondentul va răspunde corect, în medie, la un număr cu 0,47 mai mare de itemi din scală. Variabila ‘educația tatălui’ în modelul A2 nu are o relație directă semnificativă statistic (sig. 0,10) atunci când controlăm celelalte variabile din model.
Relația negativă dintre vârsta respondentului și stocul cunoașterii științifice indică o mai mare probabilitate de a obține răspunsuri corecte la scală pentru respondenții mai tineri. O posibilă explicație este diferența de nivel educațional între generațiile tinere, mature și vârstnice, evoluția sistemului educațional, precum și mijloacele de informare pe care generațiile mature și tinere le au în prezent. O altă posibilă explicație întâlnită și în teoria de referință este dimensiunea cognitivă, pentru respondenții tineri informațiile fiind mai recente, față de respondenții vârstnici care trebuie să facă un efort mai mare de a-și reaminti informațiile solicitate (Pardo, 2004).
Diferențele de gen apar și în acest context, genul masculin fiind o caracteristică ce distinge între niveluri de cunoaștere la nivelul respondenților. Populația masculină are, în medie, o cunoaștere științifică mai ridicată decât genul feminin, atunci când controlăm celelalte variabile din model. În legătură cu mediul de rezidență se pare că și în acest context mediul urban prezice o mai bună cunoaștere. O variabilă independentă interesantă în modelul propus ar fi fost mediul de rezidență în care respondentul a urmat sau absolvit educația, pentru a vederea în ce măsură influențează dacă educația a fost realizată în mediul urban sau rural. Această variabilă este dificil de măsurat, deoarece fiecare nivel educațional al unui respondent poate fi realizat în medii diferite, pot apărea variații chiar și într-un ciclu educațional, primele clase fiind realizate la o școală și celelalte la altă școală din regiuni diferite.
Pentru a observa și influența indirectă a educației părinților în explicarea stocului de cunoaștere științifică, pornind de la modelul de analiză de mai sus, am estimat un model în care am folosit ca variabilă dependentă educația respondentului, variabilă explicată de vârstă, gen, mediu de rezidență, educația mamei în modelul B1 și respectiv educația tatălui în modelul B2. Educația respondenților este explicată de variabilele independente în proporție de 20% (R2=0,20), în ambele modele: B1 (Tabelul 9) și B2 (Tabelul 10).
Analizând coeficienții B în ambele modele, observăm puterea de prezicere a educației respondentului de către educația părinților, controlând variabila vârstă, gen și mediu de rezidență. Atât educația paternă cât și educația maternă au o influență semnificativă directă în nivelul educației respondentului. Coeficienții de regresie sunt toți semnificativi în cele două modele.
Tabelul . Coeficienții de regresie în modelul B1: educația respondenților prezisă de educația maternă, controlând trei alte variabile (STISOC 2009)
Tabelul . Coeficienții de regresie în modelul B2: educația respondenților prezisă de educația paternă, controlând trei alte variabile. (STISOC 2009)
Putem spune că educația paternă are o influență indirectă în prezicerea unui stoc de cunoaștere științific mai bun, prin intermediul influenței directe pe care aceasta o are asupra educației respondentului. Dacă tatăl respondentului a avut liceu sau peste, este mai probabil ca și respondentul să aibă un nivel de studiu mai mare, prin urmare, un nivel de studiu mai bun prezice și un stoc de cunoaștere științifică mai ridicat. Educația maternă are atât putere de predicție directă cât și indirectă asupra stocului de cunoaștere științifică pe care îl are un individ. Așa cum am arătat în prima parte a analizei, educația mamei are o influență directă în stocul de cunoaștere științifică deținut de un individ: în urma celui de-al doilea model de regresie, observăm o influență semnificativă directă a educației materne asupra educației respondentului. Educația părinților este un predictor important în stocul de cunoaștere științifică, dar nu este singurul. Există mai mulți factori care, în relație cu educația părinților, au conferit un anumit status socio-economic copiilor, influențând acumularea stocului de cunoaștere științifică. Părinții respondenților cu un nivel educațional liceu și peste, au avut/au un statut ocupațional superior și prin urmare și venituri mai mari, oferind un anumit status socio-economic copiilor.
Este importantă o localizare în timp a eșantionului la care facem referire. Cea mai vârstnică persoană din eșantion are 88 ani, prin urmare s-a născut în anul 1921, iar cea mai tânără persoană are 18 ani, născută în 1991. Nu avem date cu privire la vârsta părinților sau la anii în care și-au desfășurat studiile. Cum am menționat anterior, influența vârstei asupra stocului de cunoaștere științifica și asupra educației respondentului este negativă, indicând în medie o mai bună cunoaștere și un nivel mai mare al educației în rândul persoanelor tinere.
Sistemul educațional în România este public și oferă la nivel legislativ drepturi egale indivizilor, indiferent de statut. Diferențele între indivizi atât la nivel de performanțe cât și la nivel de profil urmat apar pe bază de factori micro, statutul socio-economic al individului, dar și factori macro, ce țin de mediul în care este urmat sistemul de învățământ. Performanțele elevilor/elevelor într-o oarecare măsură țin de statutul social al familiei, așa cum am văzut în capitolul IV.2, 17% din variația performanțelor elevilor/elevelor este explicată de statusul socio-economic-cultural. Elevii/elevele cu o situație financiară mai bună beneficiază de mai multe oportunități, inclusiv de suplimentarea educației școlare prin meditații, o ‘practică’ mult mai comună în societatea românească contemporană, dar care a existat și în trecut (Hatos, 2006). Performanțele elevilor/elevelor țin și de mediul de rezidență, școlile din mediul urban beneficiind de resurse financiare mai mari, dar și de profesori mai buni, nivelul competițional fiind mai mare în urban față de rural. Există o competiție și între școli, licee, facultăți, fiind cunoscut că unele sunt mai performante decât celelalte atât la nivel formal, prin rezultatele obținute, cât și la nivel informal. În anul 2011, în clasamentul școlilor din România pe primele trei poziții au fost: Colegiul Național Nicolae Bălcescu din Brăila, Colegiul Național Andrei Șaguna din Brașov, Colegiul Național Mircea cel Bătrân din Constanța. La nivelul liceelor în 2011 s-au clasat: Colegiul Național „Sfântul Sava” din București, Colegiul Național "Mircea cel Bătrân" din Constanța, Colegiul Național „Vasile Alecsandri” din Galați. Aceste clasamente au fost realizate pe baza rezultatelor elevilor la examenul de admitere, pentru școli 1-8 clase și pe baza rezultatelor la Bacalaureat pentru licee. Consider că aceste clasamente nu sunt obiective, deoarece iau în calcul un singur criteriu care este suficient de relativ având în vedere modul în care se desfășoară examenele naționale.
Revenind la influența educației părinților asupra stocului de cunoaștere științifică, este interesant de analizat din perspectiva genului cum influențează educația maternă și educația paternă, genul masculin și feminin? Urmând această întrebare am aplicat cele două modele de regresie, împărțind baza de date în funcție de gen. Aici se impune o discuție din punct de vedere metodologic, baza de date având 1163 de cazuri, dintre care 599 femei și 564 bărbați. Aplicând modelul de regresie pe baza de date împărțită pe criteriu de gen, probabilitatea de eroare asociată coeficienților va fi mai mare. Cu toate acestea, în ambele situații avem suficiente cazuri pentru a genera cele două modele și bazele sunt echilibrate.
Tabelul . Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: stocul de cunoaștere științifică prezis de educația maternă, controlând trei alte variabile. (STISOC 2009)
Coeficienții obținuți în primul model în care variabila explicată este stocul de cunoaștere științifică, variabilele independente explică 23% (model cu educația mamei), respectiv 22% (model cu educația tatălui), pentru populația feminină și 12% pentru populația masculină (Tabelul 11). Modelul de regresie explică în mai mare măsură variația stocului de cunoaștere științifică a femeilor față de stocul de cunoaștere științifică a bărbaților. Era de așteptat ca educația tatălui să fie semnificativă pentru explicarea stocului de cunoaștere științifică a bărbaților, să existe o legătură mai puternică pe linie paternă decât pe linie maternă.
Un articol scris de Crowley, Callanan, Tenenbaum, Allen (2001) relevă faptul că șansele de a oferi explicații științifice copiilor de către părinți în cadrul muzeelor sunt de trei ori mai mari în cazul băieților decât al fetelor. Cercetarea a fost realizată în America de Nord și a avut scopul de a investiga interacțiunea dintre părinți și copii în cadrul muzeelor. Metoda de investigare a fost pe bază de înregistrare a discuțiilor dintre părinți și copii în cadrul vizitei din muzeu, printr-un reportofon portabil. Studiul menționat arată că băieții sunt mai curând implicați în explicații științifice decât fetele de către părinții lor. Datele obținute în analiza de regresie pe baza STISOC relevă același lucru în eșantionul analizat, educația părinților explică mai mult din stocul de cunoaștere al populației masculine.
Dacă facem o comparație cu datele obținute în total eșantion unde modelul explică 20% din variația stocului de cunoaștere științifică, observăm că puterea de predicție a educației părinților în populația feminină are o putere mai mare în eșantion, având în vedere puterea redusă de predicție în populația masculină. Datele indică o influență directă semnificativă, la un nivel de încredere de 95%, a educației materne asupra stocului de cunoaștere științifică în eșantionul masculin, B=0,57, în condițiile în care celelalte variabile independente din model sunt controlate.
Tabelul . Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: stocul de cunoaștere științifică prezis de educația paternă, controlând trei alte variabile. (STISOC 2009)
Variabilele „vârsta” și „educația respondentului” sunt semnificative statistic în ambele modele, mergând pe același pattern în cele două eșantioane: cu cât sunt mai tineri cu atât au un stoc de cunoaștere științifică mai bun și cu cât respondenții au un nivel educațional mai mare, cu atât au o mai bună cunoaștere. În analiză avem mediul de rezidență actual al respondentului, măsurat la momentul anchetei. Stocul de cunoaștere științifică este acumulat în timp, iar educația formală are loc preponderent în prima parte a vieții. În multe cazuri este probabil ca mediul de rezidență actual să nu coincidă cu mediul de rezidență în care respondentul a locuit pe parcursul anilor de școală. Migrația internă explică această inconsistență, România trecând printr-o migrație demografică de la rural la urban înainte de 89, dar și invers imediat după 89. Permanent există migrație internă reciprocă dar după 89 fenomenul de migrație de la urban la rural a fost destul de amplu, fiind bazat pe trecerea de la un sistem comunist la un sistem democrat, marcat de foarte multe schimbări în procesul de dezvoltare.
În ecuația de regresie generată pe eșantionul genului masculin și genului feminin, educația respondentului – variabilă explicată prin variabilele independente vârsta, mediul de rezidență și educația părinților, indică o variație scăzută în cazul bărbaților, 10% (model cu educația mamei), 11% (model cu educația tatălui) și o variație mai mare în cazul genului feminin 23% (model cu educația mamei și model cu educația tatălui) (Tabelul 13 și
Tabelul 14). Educația mamei are putere mai mare de predicție a nivelului educațional al respondenților de gen masculin, față de genul feminin. Influența directă a educației mamei în educația respondentului este aproape dublă în cazul fetelor (B=1,01) față de băieți (B=0,58), în condițiile în care celelalte variabile sunt controlate (Tabelul 13). Mamele cu liceu sau peste au contribuit la nivelul educațional pe care îl au copiii lor de gen feminin cu până la un nivel în plus de educație formală față de femeile ale căror mame au avut mai puțin de liceu.
Educația tatălui în modelul de regresie indică o influență directă semnificativă atât în cazul genului feminin cât și în cazul genului masculin, având un coeficient B mai mare în cazul fetelor (B=0,97) (
Tabelul 14). Atât educația maternă cât și educația paternă explică mai mult din educația respondentelor decât din cea a respondenților. Educația bărbaților explicată de model are o variație de 11% (R2 = 0,11), mai mică decât în cazul femeilor. Coeficientul de determinare indică existența și a altor factori influenți în acest model.
Tabelul . Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: educația respondenților prezisă de educația maternă, controlând alte două variabile. (STISOC 2009)
Tabelul . Coeficienții de regresie pe eșantion feminin și masculin: educația respondenților prezisă de educația paternă, controlând alte două variabile. (STISOC 2009)
În urma acestei discuții este important să menționăm diferențele între nivelul educațional al respondenților și nivelul educațional al părinților în eșantionul analizat. Voi face referire la cele două categorii așa cum le-am recodificat în baza de date, mai puțin de liceu și liceu / peste. Procentele sunt aproape invers, nivelul educațional al respondenților fiind de 38,2% mai puțin de liceu și 61,8% categoria liceu și peste, în raport cu educația maternă, 67,5% mai puțin de liceu și 21,4% liceu și peste (11,1% valori lipsă), respectiv educația paternă 65,0% mai puțin de liceu și 23,2% liceu și peste (11,8% valori lipsă).
Educațiea maternă are o influență directă și indirectă prin educația respondentului asupra stocului de cunoaștere științifică și este un predictor mai puternic în cazul genului feminin. Educația paternă are o influență intermediată de educația respondentului asupra stocului de cunoaștere științifică și are o putere mai mare de predicție în educația genului feminin. Concluziile analizei pe baza coeficienților rezultați sunt clare: factorii socio-economici, joacă un rol important în ‘bagajul’ de cunoaștere pe care fiecare dintre noi îl are. Educația formală nu este singurul factor responsabil pentru nivelul de cunoaștere pe care îl deținem. În acord cu evidențele empirice pe care le-am dezbătut, mediul urban este un predictor al stocului de cunoaștere științifică, educația părinților și educația respondenților sunt de asemenea factori în acumularea stocului de cunoaștere științifică. Pe baza coeficienților B propun următoarea schemă explicativă a stocului de cunoaștere științifică.
IV.4. Educația ca predictor al alfabetizării în domeniul sănătății
Sănătatea este un domeniu în care publicul este solicitat să aibă cunoștințe științifice, dar de această dată vorbim despre un tip de cunoștințe specializate. Cunoștințele în domeniul sănătății pe care un individ le deține au fost denumite ”alfabetizare în domeniul sănătății”. Conceptul de alfabetizare în domeniul sănătății este definit și operaționalizat în multiple forme. O definiție acceptată este cea folosită de Institute of Medicine, SUA, „alfabetizarea în domeniul sănătății este gradul în care indivizii au capacitatea de a obține, procesa și înțelege informațiile de bază în domeniul sănătății și serviciile necesare pentru a lua decizii corespunzătoare pentru propria sănătate” (Institute of Medicine, 2004).
World Health Organisation descrie alfabetizarea în domeniul sănătății ca reprezentând “abilitățile cognitive și sociale care influențează motivația oamenilor și abilitatea de a avea acces, de a înțelege și folosi informația în moduri care să promoveze și să mențină o stare de sănătate bună” (Jordan, Buchbinder și Osborne 2009, 36). De asemenea, un raport al Institute of Medicine din Statele Unite subliniază alfabetizarea în domeniul sănătății ca fiind „una dintre cele mai importante oportunități de a îmbunătăți sănătatea populației”.
Un model multi-dimensional dezvoltat de Zarcadoolas, Pleasant și Greer (2005, 197), care operaționalizează conceptul „alfabetizării în domeniul sănătății”, cuprinde patru dimensiuni: alfabetizarea fundamentală, alfabetizarea științifică, alfabetizarea civică, alfabetizarea culturală. Alfabetizarea fundamentală se referă la abilitatea de a scrie, vorbi, citi și interpreta numerele. Alfabetizarea științifică se referă la nivelul competențelor, cunoștințelor fundamentale despre știința tehnologică, abilitatea de a înțelege complexitatea tehnică, de a înțelege tehnologia și schimbările rapide în domeniul științei. Alfabetizarea civică include abilitatea cetățenilor de a conștientiza problemele de interes public și a se implica în procesul decizional. Alfabetizarea culturală este definită prin capacitatea de a recunoaște și folosi credințele colective, identitatea socială și viziunea globală în scopul de a interpreta și acționa în domeniul sănătății. Conceptul de alfabetizare în domeniul sănătății este folosit și dezvoltat mai mult în Statele Unite, dar și în Europa.
Un instrument folosit în măsurarea funcționalității alfabetizării în domeniul sănătății este TOFHLA. Instrumentul a fost aplicat pacienților în spitale, măsurând capacitatea acestora de a înțelege concepte care au legătură cu domeniul sănătății. El a fost validat și este fidel în măsurare. Rezultatele cercetării au indicat o proporție mare a pacienților care nu pot înțelege conceptele de bază din domeniul sănătății (Jordan, Buchbinder și Osborne 2009, 37).
Înainte de a trece la partea de analiză, voi face referire la două dintre descoperirile care au revoluționat domeniul medicinii. Cea mai importantă ramură de dezvoltare este în medicina genetică, arie inițiată la mijlocul secolului XIX, și continuată mult mai încrezător în secolul XX. În prezent, genetica este considerată cheia tuturor problemelor care au legătură cu organismul uman. Aprofundarea studiilor genetice a condus la proiectarea imaginii asupra proceselor și mecanismelor care au loc în organismul uman. Cunoașterea acestui proces a avut impact în special în diagnosticarea diferitelor afecțiuni, identificarea bolilor ereditare a embrionilor în timpul sarcinii, pentru a depista eventuale anomalii (Sherman și Koontz, 2004, 311). Un proiect la nivel internațional, ”Genomul Uman”, a dezvoltat pe parcursul a 13 ani analize prin care s-au identificat informațiile pe care le conțin celulele umane, alcătuind pe baza lor harta umană a ADN-ului, numită generic și ”Human Genetic Cod”. Această cercetare aproximează existența între 20.000 și 25.000 de gene în ADN-ul uman (Human Genome Project).
Un alt demers este descoperirea celulelor stem și mai recent a celulelor stem pluripotente induse (IPSCs). Celulele stem sunt celule nespecializate, acestea nu au funcții definite și sunt capabile de reînnoire prin diviziune celulară. În 2006, cercetătorul Shinya Yamanaka, a făcut o descoperire în medicina genetică, prin identificarea unor condiții care ar permite celulelor specializate să fie "reprogramate" genetic. Cercetătorul de origine japoneză, în demersurile sale, a refuzat să creadă că doar din embrioni pot fi reproduse celule stem. Principala provocare a fost una de tip etic și anume distrugerea embrionilor umani prin folosirea celulelor stem embrion atât în cercetări cât și în tratarea pacienților. Yamanaka a descoperit o nouă procedură prin care poate produce celule stem din celulele pielii, denumirea exactă fiind de ”pluripotent stem cells”, celule stem pluripotente (IPSC). Procedura este una de ”inginerie genetică”, celulele specializate fiind reprogramate genetic într-o stare incipientă, „întoarcerea” în stadiul inițial. Practic pierde proprietățile dobândite după divizare și redevine o celulă nediferențiată, exact precum celulele stem embrion. "Găsirea celui mai bun mod de a genera celule IPS sigure și sănătoase", este următoarea provocare a lui Yamanaka, dar este încrezător că celulele IPS "vor deveni o realitate terapeutică" și că "obstacolele tehnice vor fi depășite într-o perioadă scurtă de timp" (Interviul Shinya Yamanaka acordat Fundației BBVA, Februarie 2011).
Descoperirile științifice în domeniul medicinei vin în ajutorul bolilor cu care societatea se confruntă din ce în ce mai des, cum sunt: diferite tipuri de cancer, virusul HIV/SIDA, bolile cu transmitere sexuală, diabetul zaharat, alzheimer: sunt doar câteva din afecțiunile care pun în pericol sănătatea umană. În acest context este important ca publicul să dețină un nivel de cunoștințe în domeniul sănătății. Ancheta sociologică STISOC 2009 ne oferă informații privind nivelul și distribuția cunoașterii științifice în domeniul sănătății în România.
Avem mai multe tipuri de variabile care au ca scop măsurarea cunoașterii publicului în domeniul sănătății. Așa cum am văzut în scala cunoașterii științifice, avem un item pe această dimensiune: ”Antibioticele distrug atât virusurile cât și bacteriile”. Pe lângă acest item avem un set de întrebări care diferențiază între cunoașterea respondenților în domeniul sănătății, acestea fiind din diferite arii ale medicinei, și țin de afecțiuni pe care un individ le poate avea: infectarea cu HIV/SIDA, vaccinul antigripal, cancerul de piele, tuberculoză, diabet zaharat, gripa porcină, cancer la plămâni, efectele fumatului. Tot în concordanță cu evaluarea efectelor fumatului, am chestionat respondenții în legătură cu comportamentul de fumător/nefumător.
O altă variabilă din domeniul sănătății mai complexă este modul în care este testată eficiența unui medicament, efectul Placebo, respondenții alegând între trei variante de răspuns, doar una fiind cea corectă. În medicină, pe partea de genetică, multe estimări se fac în termeni de probabilitate. Această ramură a medicinei, care a avansat în ultimii ani, este fundamentală în special pentru reproducerea umană, viitorii părinți fiind puși de multe ori în fața informațiilor de tipul: bolile autozomale dominante pot fi transmise de la cuplu la făt cu o probabilitate de 50% dacă unul dintre părinți are o boală de acest tip, sau cu o probabilitate de 5% dacă unul dintre părinți are o boală de tipul autozomal recesivă. Această formulare pare extremă, dar un cuplu poate primi rezultatul de tipul: ”structura dumneavoastră genetică arată că aveți o șansă din patru să aveți un copil cu o boală ereditară”. Această propoziție a fost testată în chestionarul STISOC pentru a vedea înțelegea corectă a bolilor ereditare în termeni de probabilitate.
În continuare voi face o analiză exploratorie a variabilelor mai sus menționate. Prima distribuție este pe variabila: înțelegerea corectă a bolilor ereditare în termeni de probabilitate, pe care am recodificat-o pentru a diferenția între respondenții cu înțelegere corectă și înțelegere greșită. Din totalul eșantionului, un procent de 23% dintre respondenți se diferențiază clar de restul eșantionului prin răspunsuri corecte la toate cele patru afirmații privind probabilitatea unei boli ereditare. Ceilalți respondenți au răspuns la cel puțin una dintre întrebări incorect, indicând astfel o înțelegere mai precară a metodei de probabilitate.
Graficul . Distribuția înțelegerii conceptului de risc ereditar în funcție de gen, educație, vârstă și mediu de rezidență. (Procentul de respondenți cu răspunsuri corecte la toți cei 4 itemi, desemnați prin „înțelegere corectă”) (STISOC 2009)
Formularea întrebării: Să presupunem că doctorii spun unui cuplu că structura lor genetică indică faptul că au o șansă din patru să aibă un copil cu o boală ereditară (moștenită de la părinți). Aceasta înseamnă că…?
1 – Dacă vor avea trei copii, nici unul dintre aceștia nu va avea respectiva boală (item incorect)
2 – Dacă primul lor copil are acea boală, următorii trei copii nu o vor avea (item incorect)
3 – Fiecare dintre copiii acestui cuplu are același risc de a avea acea boală (item corect)
4 – Dacă primii lor trei copii nu au această boală cel de-al patrulea o va avea (item incorect)
De asemenea, observăm că înțelegerea corectă a conceptului de probabilitate a unei boli ereditare este mai frecventă în rândul persoanelor cu studii universitare, persoanelor tinere și a persoanelor din mediul urban. Nu există însă diferențe între femei și bărbați în ceea ce privește proporția răspunsurilor corecte (Graficul 15).
În Graficul 16 putem observa distribuția respondenților la întrebarea prin care este testată metoda experimentală, în funcție de gen, vârstă, educație școlară și mediu de rezidență. Această variabilă a fost construită pe efectul Placebo, respondenții fiind rugați să diferențieze între mai multe metode de testare a medicamentului, pentru a o alege pe cea corectă. Din totalul populației chestionate, doar 22% au răspuns corect la itemul privind metoda experimentală, în timp ce mai mult de jumătate dintre respondenți au răspuns incorect, considerând varianta „Verifică medicamentul pe 1000 de oameni care suferă de respectiva boală și vede câți dau semne de vindecare” și „Din cei 1000 de pacienți care suferă de boală, la jumătate le dă medicamentul și la jumătate nu, apoi compară rezultatele dintre cele două grupuri” ca fiind metodele prin care putem testa eficiența unui medicament.
Graficul . Distribuția cunoașterii metodei experimentale în funcție de gen, educație, vârstă și mediu de rezidență (%) (STISOC 2009)
Ancheta STISOC 2009 indică faptul că înțelegerea metodei experimentale este mai frecventă în cadrul persoanelor din mediul urban, a persoanelor tinere și cu studii superioare. Diferența dintre 100% și suma răspunsurilor corecte și incorecte se regăsește la cei care nu au dorit să răspundă și cei care au răspuns „Nu știu” la afirmație. Profilul respondenților care au afirmat că nu știu răspunsul la metoda experimentală sunt în mai mare măsură persoane peste 60 de ani, din mediu rural, cu educație școlară relativ redusă.
Nivelul informării corecte în privința riscurilor de sănătate variază substanțial în funcție de tema abordată. În Tabelul 15 observăm distribuția răspunsurilor respondenților la întrebări ce țin de informarea în privința diferitelor boli. Conform datelor obținute la primele afirmații despre diabet zaharat, tuberculoză și cancerul de piele, respondenții au răspuns corect în proporție de 93%, 88%, respectiv 91%. Distribuția răspunsurilor se menține atunci când analizăm datele pe gen, vârstă, educație și mediul de rezidență.
Tabelul . Distribuția cunoașterii științifice în domeniul sănătății, România 2009 (procente) (STISOC 2009).
Pentru afirmația referitoare la administrarea vaccinului antigripal am obținut un scor mai mare de răspunsuri greșite, față de afirmațiile anterioare. 13% dintre respondenți au răspuns negativ la întrebare, iar 9% dintre respondenți au spus că „nu știu” dacă vaccinul trebuie repetat anual. Cea mai mare rată de răspunsuri greșite poate fi observată la prima afirmație: 35% dintre respondenți cred în posibilitatea de a contacta virusul HIV/SIDA dacă bem apă după o persoană infectată. Doar 60% dintre respondenți au răspuns corect la această afirmație, iar 5% dintre ei au răspuns “nu știu”.
O analiza detaliată a datelor indică o rată mai mare de răspunsuri „nu știu” față de medie la persoanele peste 50 de ani și la persoanele care au un nivel de școlarizare scăzut, gimnaziu sau mai puțin. Persoanele din mediul rural de asemenea au tendința de a răspunde în mai mare măsură „nu știu” în comparație cu persoanele din mediul urban.
Tot în Tabelul 15 observăm distribuția răspunsurilor respondenților la întrebări ce țin de informarea privind transmiterea virusului AH1N1 și a prevenirii infecțiilor. Conform datelor, rata răspunsurilor incorecte și rata răspunsurilor “nu știu” se situează în intervalul 25% – 40%. Peste jumătate dintre indivizi au răspuns corect la afirmația „Gripa porcină se transmite mâncând carne de porc”, dar aproximativ o treime dintre respondenți consideră că afirmația este adevărată. 25% dintre respondenți nu știu cum să prevină în cel mai simplu mod contactarea virusului AH1N1, prin folosirea măsurilor de bază ale igienei precum „spălarea mâinilor cu apă și săpun”, în timp ce 20% consideră afirmația greșită, iar 5% răspund „nu știu”. Pentru o parte dintre respondenți, diferențele dintre virusul care transmite gripa porcină și gripa aviară nu sunt foarte clare: 16% dintre respondenți răspund „nu știu”, iar 20% consideră că ambele infecții au aceeași tulpină.
Analiza nu indică diferențe mari între modul în care au răspuns respondenții la itemii pe dimensiunea cunoașterii științifice în domeniul sănătății în funcție de gen, vârstă, mediul de rezidență și educația școlară. Pentru a identifica relațiile între alfabetizarea în domeniul sănătății a publicului și alți factori cu rol de predictori îmi propun să creez un model explicativ. Variabilele folosite în continuare au fost expuse mai sus și sunt analizate prin metoda statistică de regresie lineară cu ajutorul programului SPSS.
Variabila dependentă în modelul estimat este scorul alfabetizării în domeniul sănătății construit pe baza variabilelor din Tabelul 15, creat pe baza de scor sumativ. Scala cuprinde 15 itemi și consistența internă a scalei este satisfăcătoare, obținând un coeficient Alpha Cronbach de 0,74. Am încercat și un scor compus din cei 15 itemi plus cele două variabile discutate, probabilitatea de transmitere a unei boli ereditare și testarea medicamentelor prin Placebo. La aceste variante de scor am obținut un coeficient Alpha Cronbach de 0,68. Consistența internă între variabilele din ambele scoruri este relativ bună. Este ideal un Alpha Cronbach mai mare de 0,80, dar cu un Alpha Cronbach aproape de 0,70 este acceptat.
Modelul de regresie de la care am pornit explică variabila dependentă prin variabilele independente: nivelul de educație, genul, vârsta, mediul de rezidență, folosirea internetului pentru căutarea de informații și comportamentul de fumător/nefumător. Am definit comportamentul față de fumat ca variabilă independentă, considerându-l un comportament vicios. Comportamentul de fumător/nefumător poate fi și variabilă dependentă fiind explicată de cunoștințele în domeniul sănătății, dar în urma analizelor exploratorii corelația dintre scorul alfabetizării în domeniul sănătății și comportamentul de nefumător arată lipsa unei relații între cele două variabile (coeficientul Pearson este negativ și nivelul de încredere este de 50%). În modelul de regresie, comportamentul de fumător este semnificativ statistic și indică o relație pozitivă.
Revenind la detalierea modelului de regresie, variabila efect, respectiv scorul alfabetizarea în domeniul sănătății, are valori de la 0 la 15, fiind o variabilă metrică, unde 0 este categoria pentru respondenții care nu au răspuns corect la niciunul dintre cei 15 itemi din scală, iar 15 reprezintă respondenții care au răspuns corect la toți itemii din scală. Distribuția răspunsurilor corecte se repartizează pe o curbă cu media de 11,88 și mediana de 12 (Graficul 17).
Graficul . Distribuția răspunsurilor corecte la numărul de itemi din scala alfabetizării în domeniul sănătății (STISOC 2009)
Educația școlară a respondentului este măsurată prin categorii ale educației conform structurii sistemului educațional românesc (școală primară, școală gimnazială, prima treaptă de liceu, sau școală profesională, liceu, școală postliceală sau studii superioare).
Genul respondenților este o variabilă nominală cu două categorii, respectiv feminin (0) și masculin (1). Distribuția genului respondenților în eșantion este: 51,5 % genul feminin și 48,5 % genul masculin (Anexa 4).
Vârsta respondenților este măsurată prin numărul de ani împliniți, variabilă de nivel, de raport, cu valori de la 18 la 88, media vârstei în eșantion fiind de 47,6 ani.
Mediul de rezidență a fost măsurat pe baza mărimii orașului pentru urban și în funcție de comună, sat – pentru rural. În analiză am folosit variabila recodificată astfel: rural 0, urban 1. Distribuția mediului de rezidență în eșantion este de 42,6% rural, și 57,4% urban.
Variabila „folosirea internetului pentru căutarea de informații” este măsurată prin frecvența utilizării, respectiv: săptămânal sau mai des; lunar; de câteva ori pe an; niciodată. Am recodificat această variabilă într-o variabilă dummy. Cele patru categorii au fost recodificate în: (0) nu a folosit niciodată internetul pentru căutare de informații și de câteva ori pe an, (1) săptămânal sau mai des și lunar.
Comportamentul de fumător/nefumător a fost măsurat prin următoarele categorii: nu a fumat niciodată; fumează ocazional; a fumat dar nu mai fumează; fumează regulat. Variabila folosită în model a fost recodificată în fumători (1) și nefumători (0). În categoria fumători am inclus și categoria celor care au fumat dar nu mai fumează și fumători ocazionali.
Modelul propus explică 18% din variația alfabetizării științifice, coeficientul de determinare R2 al regresiei este: R2=0,18. Același model rulat fără variabila comportament fumător/nefumător explică 24% din variabila dependentă, R2 fiind de 0,24. Am testat modelul pentru a vedea dacă există multicolinearitatea între variabilele independente. Indicatorii VIF și indicatorii de toleranță având valori în pragul acceptat indicând lipsa multicolinearității în model.
Analizând coeficienții B nestandardizați, observăm puterea de prezicere a alfabetizării în domeniul sănătății de fiecare variabilă din model, controlând celelalte variabile. Putem observa că educația are o influență direct semnificativă, așa cum am menționat și în cazul stocului de cunoaștere științifică. Relația dintre educația formală și cunoașterea informațiilor științifice este intuitivă. O variabilă interesantă cu o putere mare de predicție este căutarea informațiilor pe internet (B=0,98) (Tabelul 16).
Folosirea informațiilor de pe internet explică mult din acumularea cunoașterii din domeniul sănătății. Indiferent de educație, vârstă, gen, mediu de rezidență și comportamentul de fumător/nefumător, respondenții acumulează o bună parte din informații cu caracter medical prin intermediul internetului. Vorbim despre informații legate de sănătate care au o istorie mai veche sau mai recentă, cum este cazul itemilor despre gripa porcină. În această situație publicul se informează despre o epidemie prin intermediul mijloacelor mass-media și prin internet. Pe de altă parte relația directă între internet și alfabetizare în sănătate indică un interes mai mare al respondenților pentru cunoașterea din domeniul sănătății. Putem explica acest interes mai mare prin caracterul direct al informațiilor din sănătate, asupra vieții de zi cu zi, respondenții fiind expuși permanent la diferite maladii și îngrijirea sănătății ține mult de implicarea individuală.
Tabelul . Coeficienții de regresie: scorul de alfabetizare în domeniul sănătății, controlând alte variabile. (STISOC 2009)
Am menționat anterior lipsa unei relații între alfabetizarea în domeniul sănătății și comportamentul de fumător/nefumător. În modelul de regresie influența directă a persoanelor care nu au fumat niciodată este semnificativă în explicarea variabilei dependente. Atunci când controlăm celelalte variabile independente din model, comportamentul fumător/nefumător diferențiază între o cunoaștere buna și mai puțin bună în domeniul sănătății. Ca urmare a producerii în masă a țigărilor, a crescut numărul de persoane afectate de cancer pulmonar. În anii 1950, cercetările din domeniul sănătății au început să caute cauzele care favorizează dezvoltarea cancerului. Mai timid la început, dar mult mai concludent în anii `60, cercetătorii au observat diferențe între persoanele fumătoare și persoanele nefumătoare. În urma statisticilor, dar și a analizelor aprofundate, rezultatele au fost clare și au indicat tutunul ca fiind dăunător sănătății și indicator al scăderii speranței de viață la persoanele fumătoare (Sherman și Koontz, 2004, 311).
Fumatul este un viciu care, conform evidențelor științifice, dăunează în diverse forme sănătății. Are efecte asupra aspectului fizic (mâini, unghii, dinți), dar este citat ca factor de risc în numeroase alte boli. Afectează organele interne, provocând cancer la plămâni, cancer la stomac, cancer de rect; favorizează cancerul hepatic și cancerul pancreatic, favorizează și întreține bolile inflamatorii pulmonare. Cercetări recente, dar încă neconfirmate spun că accelerează ritmul de îmbătrânire al celulelor nervoase.
Decizia de a fuma sau nu, poate fi explicată de nivelul alfabetizării în domeniul sănătății; așa cum am menționat inițial, variabila comportament fumător/nefumător poate fi explicată de scorul cunoașterii în domeniul sănătății. Este greu de identificat care dintre cele două variabile este dependentă de cealaltă. Informațiile în domeniul sănătății sunt acumulate în timp, decizia de a fuma nu este întotdeauna rațională, fiind cunoscut faptul că tutunul conține nicotină ce creează dependență.
Publicul este mai familiarizat cu alfabetizarea în domeniul sănătății, față de alfabetizarea științifică. Informațiile științifice din sănătate captează în mai mare măsură atenți publicului, deoarece sunt mai aproape de situațiile cu care publicul interacționează zilnic. Chiar dacă un individ este perfect sănătos, el interacționează cu persoane care au diferite probleme de sănătate, începând de la persoane din familie, prieteni, colegi, cunoscuți. Prin urmare discuțiile despre sănătate apar mai des în conversațiile cotidiene, comparativ cu discuțiile despre alte domenii științifice, de aici și o curiozitate mai mare a indivizilor de a cunoaște evidențele din domeniul sănătății. Așa cum am văzut, căutarea de informații pe internet influențează direct gradul de cunoaștere în domeniul sănătății.
Sunt totuși boli despre care respondenții cunosc mai puțin: de exemplu cum se transmite HIV/SIDA; indivizii fiind mai reticenți, 35% au răspuns incorect și 5% au spus că nu știu. În cazul itemilor despre gripa porcină, respondenți sunt, de asemenea, puțin mai confuzi, această confuzie fiind explicată și de impactul mediatic, care nu a avut un rol de furnizare a informaților științifice, ci mai degrabă de a panica populația. Referitor la itemii din scală care se referă la efectele fumatului și au înregistrat răspunsuri incorecte sau ”nu știu”, cea mai mare parte a respondenților care au optat pentru aceste variante au spus că sunt fumători sau au fumat. Apare un fenomen explicat prin disonanță cognitivă – „un sentiment rezultat din existența a două elemente ale cunoașterii despre lume ce nu se potrivesc” (L. Festinger apud Larson, Ch. U., 1973, 191) – respondenții care fumează sunt mai sceptici în acceptarea evidențelor științifice despre efectele fumatului. Cu toate acestea 95% din respondenți au spus că ”fumatul crește riscul cancerului la plămâni”. Comportamentul de nefumător are o influență directă asupra alfabetizării în domeniul sănătății, deosebind între cei care au răspuns mai corect și cei care au răspuns mai puțin corect. În concluzie, indivizii dețin informații despre afecțiuni în funcție de tipul de boală – cele mai comune sunt mai cunoscute (diabet zaharat), cele mai puțin comune sunt mai necunoscute (HIV/SIDA) – dar și în funcție de anumite comportamente care îl caracterizează (fumător/nefumător).
IV.5. Educația non-formală în relație cu stocul de cunoaștere științifică
În Eurobarometrul special 2005 a fost măsurat, printr-un set de variabile, gradul de vizitare de către respondenți a diferite obiective cultural-științifice, interesul pentru descoperiri științifice și tehnologice, precum și gradul de informare pentru diverse teme de interes din domeniul științei. Dintre aceste variabile le-am ales pe cele care fac referire clară la implicarea directă a respondentului, fiind măsurate prin prezența sau absența caracteristicii. Pentru celelalte variabile, măsurarea variază în funcție de sistemul de referință al fiecăruia; apare și efectul de acquiescence (anume, tendința respondenților de a răspunde afirmativ) (Rughiniș, 2010). Itemii pe care i-am selectat au fost măsurați în următorul mod: Pe care dintre următoarele le-ați vizitat în ultimele 12 luni: a) un muzeu de știință și tehnică, sau un centru științific; b) o expoziție de știință; c) bibliotecă publică; e) muzeu de artă; d) grădina zoologică sau acvariul. (Chestionar Eurobarometru 2005).
Pe baza acestor itemi am construit un scor, care este suma celor cinci itemi, unde 0 este asociat respondenților care nu au vizitat nici unul dintre cele cinci obiective și 1 este asociat respondenților care au vizitat cel puțin unul dintre cele cinci obiective cultural-științifice. Am denumit acest scor ‘scorul obiectivelor științifice vizitate în ultimele 12 luni’. Întrebarea de cercetare a acestei analize a fost: ”Care este relația dintre stocul de cunoaștere științifică și educația non-formală, măsurată prin activități cultural-științifice, în context transversal”. Asocierea dintre cele două scoruri indică o relație pozitivă între cunoașterea științifică și obiectivele științifice vizitate (Graficul 18). Cu cât cunoști mai mult, cu atât deschiderea de a vizita obiective științifice este mai mare. Această relație poate fi exprimată și în sens opus: cu cât vizitezi mai mult cu atât cunoști mai mult. Aceste ipoteze sunt în acord cu ipotezele emise de Miller și Bauer (2007), legate de atașamentul publicului față de știință: cu cât cunoști mai mult, cu atât atitudinile față de știință sunt mai pozitive.
Analizând informațiile din Eurobarometrul special realizat în 2005 putem identifica locul pe care îl ocupă România între statele din Uniunea Europeană la capitolul educație non-formală. Astfel, se poate observa că România se regăsește printre ultimele țări, ocupând poziția 30 din 32 de state sondate, cu o medie a scorului ‘educație non-formală’ de 0.32. Se poate observa că românii nu pun un accent deosebit pe aspectele ce țin de vizitarea obiectivelor științifice cu scop în educația non-formală. Statele cu un scor mai mic decât al României și care se află pe ultimele poziții sunt Bulgaria (0.30) și Portugalia (0.29). La acest set de întrebări, țările în care populația acordă o importanță deosebită dezvoltării personale prin vizitarea unor astfel de obiective au fost Suedia (0.86), Olanda (0.83) și Danemarca (0.82). Toate cele trei sunt țări nordice, iar explicația pentru aceste rezultate ar putea să se regăsească în cultura acestora.
Graficul 18. Distribuția stocului public al cunoașterii științifice în funcție de media scorului de obiective științifice vizitate (STISOC, 2009)
În sprijinul țărilor cu deficit de educație non-formală, comunitatea științifică ar trebui să încurajeze membrii să contribuie la activități de vizitare a muzeelor, expozițiilor, galeriilor, și ar trebui să facă posibilă lansarea propriilor programe. Comunitățile științifice cu sucursale regionale sunt deosebit de bine plasate pentru a contribui la inițiativele locale (Royal Society, 1985, 27).
Există diverse moduri pentru a stârni interesul copiilor în domeniul științei, prin diverși stimuli primiți în perioada educației formale (Royal Society, 1985, 33). Există multe oportunități pentru voluntari sau adulți non-profesionali, aceștia tind să se organizeze în moduri diferite față de sistemul de educație formală, iar unele dintre ele oferă posibilitatea introducerii motivației prin aspectele non-tehnice ale științei. Ei pot contribui util la îmbunătățirea înțelegerii publice a științei (Royal Society, 1985, 34). Această concepție împărtășită de Royal Society ar putea fi susținută și în țara noastră pentru a înlătura analfabetismul și a spori gradul de cunoaștere a publicului. Royal Society recomandă ca persoanele responsabile de organizarea educației adulților să ofere un număr mai mare de cursuri care să se ocupe de aspectele generale ale științei.
Muzeele sunt un mecanism care ‘contribuie’ la înțelegerea științei de către public, mai ales muzeele interactive care s-au dezvoltat foarte mult în țările europene vestice. Ele variază foarte mult în conținut, de la muzee locale mici la muzee metropolitane care se ocupă cel mai mult cu știința de bază și aplicațiile acesteia. Ele au o varietate de funcții, inclusiv conservarea de obiecte, promovarea cercetării istorice și culturale, promovarea cercetării științifice moderne, promulgarea identității culturale locale sau naționale, educației și divertismentului. Revenind la muzeele interactive, acestea sunt proiectate să explice evidențele și mecanismele științifice și tehnologice.
Raportându-ne la bagajul cunoștințelor științifice deținute de respondenții Eurobarometrului, se constată că România se află în acest caz tot la baza axei, având un scor puțin mai mare decât cel discutat anterior (0.61). Ceea ce este de remarcat este faptul că aceleași state care în cazul precedent aveau scoruri mici la educația non-formală obținută în ultimele 12 luni, au scoruri mici și în cazul cunoștințelor științifice deținute, iar țările care au avut scoruri mari au și acum scoruri pe măsură. Se constată astfel o corelație pozitivă între cunoașterea științifică și educația non-formală. Cu cât oamenii au mai multe cunoștințe științifice cu atât au vizitat mai multe obiective științifice, în ultimele 12 luni. Este simplu de afirmat aici că o persoană interesată de cunoaștere este și o persoană predispusă la o învățare continuă prin diversele sale forme, fie ele formale, informale, sau non-formale. Acest lucru a fost favorizat de faptul că în ultimii ani, pe funcția de învățământ s-a pus un accent mai explicit și un număr de afișări multi-media au fost proiectate pentru a recruta interesele vizitatorilor, ilustrând principiile științei de bază. În același timp, o creștere rapidă a numărului de site-uri științifice a permis publicului larg să vadă istoria tehnologiei în plin proces al acțiunii.
IV.6. Atitudini față de educație, educația formală și învățare
Rolul educației în societate este important din perspectiva tuturor actorilor implicați, începând de la emițători la receptori, în acest context fiind vorba de oamenii de știință față de public. Cu toate acestea, am observat în analizele anterioare o cunoaștere științifică slabă în rândul publicului românesc, rezultate slabe ale elevilor la teste internaționale în domenii științifice, dar atitudini pozitive față de știință și cercetători.
Ca instituție a statului, învățământul necesită a fi recunoscut și evaluat prin prisma încrederii pe care publicul i-o acordă și a atitudinilor pe care el le manifestă. În această arie de studiu Adrian Hatos (2006) face o analiză a încrederii și atitudinii publicului față de sistemul de învățământ românesc pe baza datelor obținute la Barometrul de Opinie Publică din noiembrie 2003.
În studiul său, Hatos (2006) se bazează pe opinia lui Offe (1996), o ipoteză a încrederii difuze care afirmă că o instituție capătă încrederea publicului prin ceea ce este ea însăși datorită liderilor și rezultatelor activităților instituționale (2006, 152). Această ipoteză poate fi testată prin compararea încrederii în școală cu încrederea în alte instituții. Hatos (2006) a folosit ca variabile frecvența contactului subiectului cu instituțiile de învățământ și nivelul de instrucție care reflectă realitățile sistemului de învățământ. Aceste variabile au avut în vedere și calitatea învățământului în timp, corelată cu vârsta subiectului (2006, 53). Pentru analiza datelor, cercetătorul a folosit regresia logistică. Folosind datele din Barometrul de Opinie Publică din Mai 2004 pentru a testa percepția publicului referitoare la calitatea învățământului, Hatos a observat că trei sferturi dintre publicul cu vârstă peste 17 ani percepe învățământul ca pe un sistem indispensabil pentru cunoaștere în viață, iar două treimi dintre aceștia consideră învățământul românesc superior celui occidental (2006, 153).
Ceea ce observă Hatos este că școala ca instituție nedemocratică, ci mai degrabă autoritară, reușește să obțină o încredere mare a publicului (2006, 155). Folosind metoda componentelor principale, cercetătorul a măsurat încrederea prin două dimensiuni corespunzătoare instituțiilor diferite: încrederea în instituțiile guvernării democratice și încrederea în instituțiile ierarhizate (2006, 156). S-a constatat că un nivel de instrucție ridicat scade probabilitatea ca atitudinea subiectului față de instituțiile de învățământ să fie mai favorabilă. De asemenea s-a constatat că încrederea în Biserică și Armată corelează pozitiv cu încrederea în școli. Concluzionând, Adrian Hatos apreciază concepția românilor despre sistemul românesc de învățământ ca fiind tehno-funcționalistă, etnocentrică și nostalgică după perioada regimului socialist (2006, 159).
Acest lucru poate fi testat cu atât mai mult astăzi având în vedere rezultatele obținute la examenele naționale din vara acestui an. Având în vedere promovabilitatea redusă la examenul de maturitate – mai puțin de 50% dintre elevi au obținut rezultate de promovare la nivel național – prima reacție a publicului a fost de a manifesta o atitudine ostilă față de educație și de sistemul de învățământ în particular. Un sondaj pe un eșantion reprezentativ la nivel național realizat de IRES în iulie 2011, la câteva zile de la încheierea examenului de Bacalaureat, arată că în percepția publicului românesc cauza acestor rezultate este atribuită de către aproape jumătate dintre respondenți (42%), elevilor care nu au învățat suficient (Graficul 19). Aceștia sunt urmați cu un procentaj destul de mic de sistemul educațional (16%), profesori (13%) și Ministerul Educației (9%) (IRES, 2011). Putem constata faptul că atitudinea respondenților față de învățare și sistemul de învățământ românesc, în circumstanțele rezultatelor slabe la Bacalaureat și influența mediatică puternic politizată a fost una pozitivă.
Graficul 19. Distribuția factorilor generatori ai eșecului la Bacalaureat 2011. (IRES, 2011, 13)
Tot în sondajul menționat anterior putem observa o atitudine pozitivă față de modul în care s-a desfășurat examenului de Bacalaureat în anul 2011, peste jumătate din respondenți au afirmat că a fost organizat mult mai bine și destul de bine. În opinia publicului rezultatele obținute la Bacalaureat reflectă în proporție de 71% nivelul real al cunoștințelor acumulate în școală și 72% din cei chestionați afirmă că rezultatele corespund realității, iar respondenții cu un nivel de școlaritate superior cred în mai mare măsură această afirmație (80% dintre respondenții cu studii superioare) (IRES, 2011).
Urmărind și analizând aceste rezultate, consider de interes o corelație între două variabile care par în contradicție, eșecul la Bacalaureat este pus pe seama elevilor, dar și învățământul românesc este evaluat în proporție de 40% prost și 26% foarte prost. Cele două evidențe empirice sunt cumva în neconcordanță, dar fără o analiză aprofundată nu pot fi emise explicații sau concluzii.
Revenind la analiza datelor din studiul STISOC, pentru a discuta atitudinea indivizilor față de „a fi învățat” , mă voi folosi de un set de întrebări referitoare la percepția acestora față de o persoană bine educată. Astfel, observăm că 49% dintre respondenți consideră cultura generală ca fiind importantă și 40% foarte importantă, pentru a fi considerată o persoană bine educată. La polul opus, se află opinia respondenților față de impactul vizionării la televizor pentru educația unei persoane pe care îl consideră deloc și puțin important (73%).
Tabelul 17. Percepția publicului față de o persoană educată, procente (STISOC, 2009).
Alături de cunoștințele de cultură generală, pentru ca o persoană să fie bine educată, respondenții au apreciat că este ‘important’ și ‘foarte important’ ca aceasta să știe unde să caute informațiile de care are nevoie (37%; 49%), să fie o persoană care se bazează pe învățarea continuă (29%; 46%), pe cunoștințele din știință și tehnică (26%; 49%) și pe cele mai noi descoperiri din cultură și tehnică (26%; 48%).
Pe de altă parte, respondenții par a nu se încrede în mijloacele de comunicare în masă pe care le consideră deloc și puțin importante pentru ca o persoană să fie catalogată drept bine educată. Dintre acestea, pe ultimul loc se află, după cum am menționat anterior, vizionarea la televizor (73%), urmat de consultarea zilnică a presei scrise (49%) și de utilizarea calculatorului (39%) și a internetului (30%). Pe lângă mijloacele de comunicare, ce ocupă ultimul loc în câmpul atitudinal al respondenților față de o bună învățare, se află și reticența pentru aptitudinile artistice (muzică, teatru, pictură etc.) considerându-le puțin importante (41%).
Analizând rezultatele obținute, constatăm din partea respondenților o asociere a persoanelor educate cu cunoașterea științifică, prin importanța pe care o atribuie necesarului de cunoștințe din domeniul științei, culturii și tehnicii pentru dobândirea unui statut de persoană educată. Cu toate acestea, sunt respinse mijloacele de informare care teoretic ar putea sta la baza susținerii educației printr-o învățare informală, publicul având o atitudine ostilă față de acestea.
CONCLUZII
Am început să studiez pe acest domeniu pornind de la domeniile de interes, axate pe educație, procesul educațional și evaluarea sistemului educațional. Interesul pentru domeniul investigat a pornit de la relația dintre educație și cunoaștere, acesta fiind de a surprinde mecanismele prin care publicul își formează stocul de cunoaștere științifică. Începând de la măsurarea cunoașterii factuale în rândul publicului la explorări aprofundate între instituțiile educaționale și stocul de cunoaștere, am încercat să surprind factorii care diferențiază între tipuri de cunoaștere. Pe baza evidențelor empirice și susținute de orientările teoretice din domeniu, încerc să emit concluzii cu rolul de a formula predicții pe baza cărora pot fi dezvoltate politici de a reduce distanța dintre public și știință.
La nivelul României se înregistrează un stoc de cunoaștere științific redus, și am constatat anumiți factori care stau la baza unei cunoașteri mai bune sau mai puțin bune. La nivelul spațiului european se înregistrează o variație diferită în funcție de răspunsurile corecte la fiecare item, anumite informații științifice fiind mai puțin cunoscute de public în general, exemplu electroni versus atomi. Țările nordice, Suedia, Norvegia, au de regulă scoruri mai mari în raport cu restul țărilor din Europa.
La nivelul dimensiunii cunoașterii științifice în domeniul sănătății, analiza descriptivă indică diferențe semnificative pe criterii socio-demografice: gen, vârstă, mediul de rezidență și educația școlară. Respondenții care au o cunoaștere mai bună sunt mai curând din mediul urban, având educație superioară și folosesc internetul des în căutarea de informații.
Din punct de vedere al genului, diferențele pot fi observate la nivelul alfabetizării generale, bărbații având o cunoaștere științifică ceva mai bună decât a femeilor, în timp ce în domeniul sănătății femeile au competențe mai bune. În țările în care s-au înregistrat diferențe semnificative între genuri, acestea sunt mai vizibile la răspunsuri de tipul ‘nu știu’, arătând un stil de răspuns mai specific femeilor. Răspunsurile greșite sunt distribuite mai echilibrat în funcție de gen. De asemenea, putem menționa că în țările estice diferențele între genul feminin și genul masculin în ceea ce privește nivelul de cunoaștere științifică sunt mai mici decât în țările vestice.
Există o relație pozitivă între nivelul economic și stocul de cunoaștere, dar așa cum am evidențiat în analiză sunt și țări (Ungaria și Cehia) în care nivelul cunoașterii este mult mai mare decât cel așteptat prin raportare la PIB. Ceea ce demonstrează Ungaria și Cehia este faptul că factorul economic nu se asociază puternic cu stocul de cunoaștere științifică. Probabil în Cehia și Ungaria sistemul educațional este centrat mai mult pe știință și tehnologie și de aici scorurile bune la stocul de cunoaștere științifică în raport cu PIB-ul pe cap de locuitor. Pentru o mai bună înțelegere a traiectoriilor pe care cele două țări le dețin, analiza trebuie îndreptată spre specificul cultural național al acestora. Aceeași situație o întâlnim și în asocierea scorului de cunoaștere științific cu resursele alocate cercetării și dezvoltării din PIB. Cehia și Ungaria acordă puțin mai mult din PIB cercetării și dezvoltării, dar stocul de cunoaștere științific este mai mare decât media.
La nivel atitudinal, în genere, publicul românesc are atitudini pozitive față de știință și tehnologie. Poziția respondenților față de știință descrește atunci când aceasta este corelată cu aspecte ce țin de viața socială și de mediul înconjurător. Oamenii sunt sceptici în ceea ce privește rolul cunoașterii științifice atunci când ne referim la bunăstare. Știința nu ajută la ieftinirea produselor, la eliminarea sărăciei sau a foametei. Atitudinile contradictorii față de știință (pe de o parte indivizii apreciază implicarea tehnologică, dar blamează interferențele umane în mediul înconjurător), denotă faptul că respondenții nu au capacitatea de a înțelege și diferenția procesul științific și tehnologic. La nivel european, stocul de cunoaștere științific este corelat negativ cu atitudinile pozitive, respondenții cu o bună cunoaștere fiind sceptici când vine vorba despre știință.
În datele PISA, distribuția țărilor europene în funcție de media alfabetizării științifice și procentul variației explicate de indexul socio-economic-cultural situează România în grupul țărilor cu o cunoaștere științifică redusă, dar cu o contribuție importantă a statusului social, economic și cultural în explicarea varianței performanțelor științifice. Aceste rezultate susțin teoria reproducerii (Bourdieu 1970) și arată o strategie a sistemului educațional care nu este suficient axată pe cunoașterea științifică și tehnologică. Rezultatele din datele PISA sunt confirmate și de analiza datelor STISOC, factorii socio-economici jucând un rol important în ‘bagajul’ de cunoaștere pe care fiecare individ îl are. O parte din varianța cunoașterii științifice se explică prin educația maternă.
Analizând rezultatele obținute, constatăm din partea respondenților o asociere a persoanelor educate cu cunoașterea științifică prin importanța pe care o atribuie necesarului de cunoștințe din domeniul științei, culturii și tehnicii pentru dobândirea unei statut de persoană educată.
BIBLIOGRAFIE
Lucrări consultate:
Allum, N., Sturgis, P., Tabourazi, D. și Brunton-Smith, I. (2008). Science knowledge and attitudes across cultures: a meta-analysis. Public Understanding of Science, 17, 35-54.
Babbie, Earl. (2010). Practica cercetării sociale. Iași: Editura Polirom. (The practice of social research. Trad. rom. Sergiu Gheorghina, George Jiglău, Monica Andriescu).
Bauer, M., Durant, J. și Evans, G. (1994). European Public Perceptions of Science. International Journal of Public Opinion Research, 6, 163–86.
Bauer, Martin W. (2009a). The Evolution of Public Understanding of Science Discourse and Comparative Evidence. Science, Technology & Society, 14, 221-240.
Bauer, Martin W. (2009b). The Evolution of Public Understanding of Science: Discourse and Comparative Evidence. Accesată online în 5 Aprilie 2011, http://eprints.lse.ac.uk/25640/.
Bauer, Martin W., Allum, Nick și Miller, Steve. (2007). What can we learn from 25 years of PUS survey research? Liberating and expanding the agenda. Public Understandinf of Science, 16, 79-95.
Bauer, Martin W., Allum, Nick și Shukla, Rajesh. (2007). International Indicators of Science and the Public. Accesată online în 11 Martie 2011, http://www.psych.lse.ac.uk/socialpsychology/events/seminars/2007-08/SummaryRoyalSocietyws2007_PUS.pdf.
Bauer, Martin, W. și Schoon, Ingrid. (1993). Mapping variety in public understanding of science. Public Understanding of Science, 2, 141-155.
Bauer, Martin, W. și Shukla, Rajesh. (2011). Construction and Validation of ‘Science Culture Index’, Working Paper Nr: 100, Royal Society, UK. Accesată online în 5 Mai 2010, http://www.ncaer.org/Downloads/WorkingPapers/wp100.pdf.
Bauer, Martin, W., Peetkova, Kristina, și Boyadjieva, Pepka. (2000). Public Knowledge of and attitudes to science: alternative measures that may end the “science war”. Science, Technology, and Human Values. Sage, 20/1, 30-51.
Beck, Ulrich. (1995). Risk Society. Towards a New Modernity. London: Sage Publications.
Billiet, Jaak. (2010). Controlling for measurement error and construct equivalence concepts in cross-nation research: used methodologies and examples from ESS. Presentation for the 9th ESS Train, Ljubljana, 6-8.
Bourdieu, Pierre, și Passeron, Jean-Claude. [1970] (1996). La reproducción : elementos para una teoría del sistema de enseñanz. Madrid: Fontamara.
Bourdieu, Pierre. și Passeron, Jean-Claude. [1964] (2009). Los herederos. Los estudiantes y la cultura. Madrid: Siglo XXI.
Boy, Daniel. (2011). Attitudes Toward Science. Franța: 1972-2005. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe, Routledge.
Bruner, Jerome. (1974). Pentru o teorie a instruirii. București: EDP.
Chalmers, A.F. (1982). What is this thing called Science? Indianapolis / Cambridge: Hackett Publishing Company.
Chalmers, A.F. (1990). Science and the Sociology og Knowledge. Science and It Fabrication. Minneapolis: University of Minnesota Press
Chelcea, Septimiu, Mărginean, Ioan, și Cauc, Ion. (1998). Cercetarea sociologică. Metode și tehnici. Deva: Editura Destin.
Chelcea, Septimiu. (2001). Metodologia cercetării sociologice. Metode cantitative și calitative. București: Editura Economică.
Chelcea, Septimiu. (2003). Cum să redactăm o lucrare de diplomă, o teză de doctorat, un articol științific în domeniul științelor socioumane. București: Editura Comunicare.ro.
Cohen, Bernard, P. (2000). Paradigms and models. În Borgatta, Edgar F. și Montgomery Rhonda J. V. (Coord.). Enciclopedy of Sociology. 4, 2nd Edition, The Gale Group, 2023-2031.
Crețu, Carmen N. (1997). Excelența ca indicator al prestigiului universitar. În Neculau, Adrian. (coord.). Câmpul universitar și actorii săi. Iași: Editura Polirom.
Cross, Garyși Szostak, Rick. (1994). Technology and American Society. A history. New York: Prentice Hall.
Dâncu, Vasile Sebastian. (1999). Socializarea politică și achiziția vocabularului politic. Sociologie Românească. București: Editura Academiei Române, 3, 42-77.
Durant, J., Evans, G. și Thomas, P. (1989) Nature. The Public Understanding of Science, 340(6228): 11–14.
Durant, John, Evans, Geoffrey, și Thomas, Geoffrey. (1992). Public Understanding of Science in Britain: the role of medicine in the popular representation of science. Public Understanding of Science, 1, 161–182.
Durant, John. și Evans, Geoffrey. (1995). The Relationship Between Knowledge and Attitudes in the Public Understanding of Science in Britain. Public Understanding of Science, 4:57-74.
Eurobarometer 2005. (2005). Eurobarometer 63.1 Science and Technology, Social Values, and Services of General Interest, European Commission. January-February 2005 (Computer file). TNS OPINION & SOCIAL, Brussels [Producer]; GESIS, Cologne [Publisher]: ZA4233, 2007.
Europa 2020. (2010). O strategie europeană pentru o creștere inteligentă, ecologică și favorabilă incluziunii. Comisia Europeană. Bruxelles, Accesată online în 14 Martie 2011, http://ec.europa.eu/eu2020/pdf/1_RO_ACT_part1_v1.pdf.
Europeans, Science & Technology, Report. (2005). Special Eurobarometer 224, European Commission. Accesată online în 16 Martie 2011, 134
Fensham, J. Peter. (2009). Real World Contexts in PISA Science: Implication for Context-Based Science Education. Jurnal of Research in Science Teaching. 46, Nr. 8, 884-896, Wiley InterScience.
Godin, Benoit și Gingras, Yves. (2000). What is scientific and technological culture and how is it measured? A multidimensional model. Public Understanding of Science, 9, 43-58.
Hagstrom, Warren. (2000). Science. În Borgatta, Edgar F. și Montgomery Rhonda J. V. (Coord.), Enciclopedy of Sociology, Vol. 4, 2nd Edition, The Gale Group, 2455-2461.
Hatos, Adrian. (2006). Sociologia educației. Iași: Editura Polirom
Hatos, Adrian. (2007). Educația ca instrument al dezvoltării sociale. În Zamfir, Cătălin. și Stănescu, Simona. (coord.). Enciclopedia dezvoltării sociale. Iași: Editura Polirom, 195-202.
Hatos, Adrian. (2010). Educația. În Vlăsceanu, Lazăr (coord). Sociologie, Iași: Editura Polirom, 597-640.
Hayes, Bernadette, C. și Tariq, Vicki, N. (2000). Gender differences in scientific knowledge and attitudes toward science: a comparative study of four Anglo-American nations. Public Understanding of Science. 9. 433–447.
Institute of Medicine. (2004). Health literacy: A prescription to end confusion. Washington DC: National Academy Press. Accesată online în 12 Martie 2010 http://www.nap.edu/openbook.php?record_id=10883&page=R1.
IRES. (2011). Percepții privind examenul de Bacalaureat 2011. Accesată online în 10 Iulie 2011, http://www.ires.com.ro/uploads/articole/ires_perceptii_publice_balacaureat_2011.pdf.
Irwin, Alan și Wynne, Brian. (1996) Misunderstanding science?: the public reconstruction of science and technology. Cambridge University Press.
Jarvis, Cheryl B., Mackenzie, Scott B., și Podsakoff, Philip M. (2003). A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research. Journal of Consumer Research, 30, 199-218.
Jordan, J., Buchbinder, R., și Osborne R. (2009). Conceptualising health literacy from the patient perspective. Patient Education and Counseling. 79 (1), 36-42.
Kim, Hak-Soo. (2011). Measuring PEP/IS, A New Model for Communicative Effectiveness of Science. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Kuhn, Thomas, S. [1962](1971). La estructura de las revoluciones científicas, Spania: Editura Madrid: F.C.E.
Laugksch, Rüdiger. (2000). Scientific Literacy: A Conceptual Overview. Science Education, 84, 1, 71-94.
Lévy-Leblond, J.-M. (1992). About misunderstandings about misunderstandings. Public Understanding of Science, 1, 17–22.
Lewenstein, Bruce V. (2001). Science and Media. În Smelser, N. J. și Baltes, P. B. (coord). International Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences. Oxford: Elsevier Science, 13645- 13662.
Mărginean, Ioan. (2000). Proiectarea cercetării sociologice. Iași: Editura Polirom.
McCarthy, Doyle E. (2000). The sociology of knowledge. În Borgatta, Edgar F. și Montgomery Rhonda J. V. (Coord.). Enciclopedy of Sociology. Vol. 4, 2nd Edition, The Gale Group, 2953-2960.
McQueen, Joy și Mendelovits, Juliette. (2003). PISA reading: cultural equivalence in a cross-cultural study. Language Testing, 20 (2), 208-224.
Meijgaard, Niels, și Sally, Stares (2011). Development and Post-hoc Qualitative Validation of a Survey-based Cross-European Measure of Scientific Citizenship. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Meijgaard, Niels, și Sally, Stares. (2011). Validating Survey Measures of Scientific Citizenship. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Miller, J. D., Pardo, R. and Niwa, F. (1997). Public Perceptions of Science and Technology: a Comparative Study of the European Union, the United States, Japan, and Canada. Madrid: BBV Foundation.
Miller, Jon D. (1983). Scientific Literacy: A Conceptual and Empirical Review. Daedalus, Scientific Literacy (Spring, 1983), 2, 112, 29-48.
Miller, Jon D. (1998). The measurement of civic scientific literacy. În Public Understanding of Science, 7, 203-223.
Miller, Jon D. (2004). Public understanding of, and attitudes toward, scientific research: what we know and what we need to know. Public Understanding of Scienc, 13, 273–294.
Miller, Jon D. (2006). Civic Scientific Literacy in Europe and the United States. A paper presented to the annual meeting of the World Association for Public Opinion Research. Montreal, Canada. Accesată online în 15 Mai 2011, www.arcsfoundation.org/Pittsburgh/JMiller.pdf.
Miller, Jon D. (2007a). Civic Scientific Literacy across the Life Cycle. A paper presented at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, San Francisco, California, February 17, 2007. Accesată online în 20 Mai 2011, http://ucll.msu.edu.
Miller, Jon D. (2007b). The Public Understanding of Science in Europe and the United States. A paper presented to the 2007 annual meeting of the American Association for the Advancement of Science. Accesată online în 22 Mai 2011, http://ucll.msu.edu/files_ucll.msu.edu/docs/miller-science-europe.doc
Miller, Jon D. (2011). The Sources and Impact of Civic Scientific Literacy. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Miller, Jon. D. and Pardo, R. (2000). Civic Scientific Literacy and Attitude to Science and Technology: a Comparative Analysis of the European Union, the United States, Japan and Canada, în M. Dierkes and C. von Grote (eds) Between Understanding and Trust: The Public, Science and Technology, 81–130. Amsterdam: Harwood Academic.
Miller, Steve. (2011). Benchmarking and Production of European Climate Indicators for Science Communication and Public Involvement. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Miller, Steve. (2011). Benchmarking Climate Indicators for Science Communication and Public Engagement Across Europe. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Mukerji, C. (2001). Science, Social Organization. În Smelser, N. J. și Baltes, P. B. (coord). International Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences. Oxford: Elsevier Science, 13687- 13691.
National Science Board. (2008). Science and Technology: Public Attitudes and Understanding. Science and Engineering Indicators 2008. Accesată online în 2 Septembrie 2010, http://www.nsf.gov/statistics/seind08/pdf/c07.pdf.
National Science Board. (2010). Science and Technology: Public Attitudes and Understanding. Science and Engineering Indicators 2010. Accesată online în 5 Martie 2011, http://www.nsf.gov/statistics/seind10/c7/c7h.htm
Neculau, Adrian. (1997). Câmpul universitar și actorii săi. Iași: Editura Polirom.
Neculau, Adrian. și Cucoș, Constantin. (coord). (2005). Psihopedagogie pentru examenele de definitivat și grade didactice. Iași: Editura Polirom.
Nicola, Ioan și Farcaș, Domnica. (1997). Teoria educației și noțiuni de cercetare pedagogică. București: Editura Didactică și Pedagogică.
Pardo, Rafael, Félix, Calvo. (2004). The cognitive dimension of public perceptions of science: methodological issues. Public Understanding of Science 13: 203–227.
Pardo, Rafael, Félix, Calvo. (2006). Mapping Perceptions of Science in End-of-Century Europe. Science Communication, 28/1, 3-46.
Pardo, Rafael, Félix, Calvo. (2008). Attitudes Toward Embryo Research, Worldviews, and the Moral Status of the Embryo Frame. Science Communication, 30, 8-47.
Pardo, Rafael, Midden, Cees, Miller, Jon D. (2002). Attitudes toward biotechnology in the European Union. Journal of Biotechnology, 98, 9–24
PISA. (2006). Science Competencies for Tomorrow’s World. Analysis vol. 1. OECD. Accesată online în 29 Martie 2011, http://www.oecd.org/dataoecd/30/17/39703267.pdf.
Pricopie, Remus. (coord.) (2010). Arguments for a New Policy Dialog on Access and Equity in Romanian Higher Education. Romanian Journal of Communication and Public Relations. 12.2 (19), 9-26.
Pricopie, Remus. (coord.) (2011). Acces și echitate în învățământul superior din România. Dialog cu elevii și studenții. București: Comunicare.ro.
Raport PISA România. (2006). Programul internațional OECD pentru evaluarea elevilor. Raportul național al administrării programului 2005-2006. București. Accesată online în 7 Iulie 2011, http://www.edu.ro/index.php?module=uploads&func=download&fileId=7078.
Raza, Gauhar, și Surjit, Singh. (2011). Culture as Determinant of Public Understanding of science. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe, Routledge.
Report Antimicrobial resistance, (2010). European Commision. Report of the Special Eurobarometer 338/Wave 72.5. Accesată online în 12 Iulie 2011, http://ec.europa.eu/public_opinion/archives/ebs/ebs_338_en.pdf.
Royal Society. (1985). The public understanding of science (the ‘Bodmer Report’). London: The Royal Society.
Rughiniș, Cosima, și Toader, Roxana. (2010). Education and Scientific Knowledge in European Societies. Exploring Measurement Issues in General Population Surveys. Studia Universitatis Babes-Bolyai – Sociology, 1 / 2010, 175-202.
Rughiniș, Cosima. (2007). Explicația sociologică. Iași: Editura Polirom.
Rughiniș, Cosima. (2011). A Lucky Answer to a Fair Question: Conceptual, Methodological, and Moral Implications of Including Items on Human Evolution in Scientific Literacy Surveys. Science Communication. XX(X), 1-32.
Sanders, Davis și Brynin, Malcom. (2005). Ordinary Least Squares and Logistic Regression Analysis. În Scarbrough, Elinor și Tanembaum, Eric. Research Strategies in the Social Science. New York: Oxford University Press
Saris, Willem E., și Gallhofer, Irmtraud N. (2007). Design, Evaluation, and Analysis of Questionnaires for Survey Research. Hoboken, N.J., Wiley-Interscience
Science and Society: Action plan. (2001). European Commission. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, Accesată online în 28 Iunie 2011, http://www.iglortd.org/Content/ERA/Com01_714en.pdf.
Sherman, Wendy și Koontz, Trish. (2004). Science and society in the twentieth century. United States of America: Greenwood Press.
Stocklmayer, Susan M., Bryant, Chris. (2011). Science and the Public—What should people know?, International Journal of Science Education, Part B, Editura Routledge.
UNDP. (2009). Human Development Report 2009, Overcoming barriers: Human mobility and development. Accesată online în 12 Aprilie 2011, http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2009_EN_Complete.pdf.
Vlăsceanu, Lazăr, Dușa, Adrian și Rughiniș, Cosima. (2010). Publicul și știința. Știință și societate. Interese și percepții ale publicului privind cercetarea științifică și rezultatele cercetării. Accesată online în 2 Septembrie 2010, http://stisoc.ro/psip.html.
Vlăsceanu, Lazăr. (1998). Educația. În Zamfir, Cătălin. și Vlăsceanu, Lazăr. (coord.). Dicționar de Sociologie. București: Editura Babel.
Vlăsceanu, Lazăr. (2007). Sociologia și modernitate. Tranziții spre modernitatea reflexivă. Iași: Editura Polirom.
Vlăsceanu, Lazăr. (2009). Publicul și știința. Lucrare nepublicată.
Vlăsceanu, Lazăr. (2010). Cunoaștere și cunoaștere științifică. În Vlăsceanu, Lazăr (coord). Sociologie (536-565) Iași: Editura Polirom.
Vlăsceanu, Lazăr. (coord). (2001). Reformă și continuitate în curriculum învățământului ogligatoriu. Centru Educația 2000+. București. Accesată online în 5 Martie 2011, http://www.cedu.ro/programe/raport/doc/capitolul2.pdf.
Wagner, Wolfgang. (2007). Vernacular science knowledge: its role in everyday life communication. Public Understanding of Science, 16, 7–22.
Welkenhuysen-Gybels, Jerry, Billiet, Jaak and Cambré, Bart. (2003). Adjustment for acquiescence in the assessment of the construct equivalence of ligert-type score items. Journal of Cross-Cultural Psychology, 6, 34, 702-722.
Wynne, Brian. (1992). Public understanding of science research: New horizons or hall of mirrors? Public Understanding of Science, 1, 37–43.
Wynne, Brian. (1996). Misunderstood misunderstandings: social identities and public uptake of science. În Alan Irwin și Brian Wynne (Coord.), Misunderstanding science? The public reconstruction of science and technology, Cambridge: Cambridge University Press, 19-46.
Zamfir, Cătălin. (2005). Spre o paradigmă a gândirii sociologice. Iași: Editura Polirom, Ediția a II-a.
Zarcadoolas, C., Pleasant, A. și Greer, D. (2005). Understanding health literacy: an expanded model. Health Promotion International. 20 (2), 195-203.
Lucrări identificate:
Barnes, Barry (1974). Scientific Knowledge and Sociological Theory, London ; Boston : Routledge.
Bauer, M.W. și J. Gregory (2007). From journalism to corporate communication in post-war Britain. În Bauer M. W. & M. Bucchi (coord) Science, Journalism and Society: Science Communication Between News and Public Relations. London, Routledge, 33-52.
Benoit Godin. (1992). Les Usages Sociaux de la Culture Scientifique. Quebec: Presses de l’universit´e Laval.
Beveridge, A.A. și Rudell, F. (1988). An Evaluation of ‘Public Attitudes toward Science and Technology’: Science Indicators: the 1985 Report. Public Opinion Quarterly 52: 374–85.
Bloch, E. (1986). Basic research and economic health — the coming challenge. Science, 232(4750), 595–599.
Branscomb, A. W. (1981). Knowing how to know. Science, Technology, & Human Values,
Bybee, R. W. și Champagne, A. B. (1995). The National Science Education Standards. The Science Teacher, 62(1), 40–45.
Cevero,Ronald M. (1985). Is a Common Definition of Adult Literacy Possible? Adult Education Quarterly, 36:50-54.
Chalmers, F. Alan. (1982).What Is This Thing Called Science?, Queensland University Press, Open University Press and Hackett, 2nd revised edition.
Champagne, A. B. și Newell, S. T. (1992). Directions for research and development: Alternative
Converse, Jean M. și Howard Schuman. (1984). The manner of Inquiry: An Analysis of Questions from Across Organizations and Over Time. Surveying Subjective Phenomena. New York: Rusell Sage Foundation.
Cook, Wanda D. (1977). Adult literacy Education in the United Stete. Newark, Del: Interational Reading Association.
Davis, Kingsley și Moore, Wilbert. (1945). Some principles of stratification. American Sociological Review, 242-249.
Dillman, Donald. (1978). Mail and Telephone Surveys: The Total Design Method. New York: Wiley
Ellul, Jacques. (1987). Peut-il exister une culture technicienne. Revue internationale de philosophi, 41,161: 229.
Fayard, P. (1992). Let’s stop persecuting people who don’t think like Galileo! Public Understanding of Science, 1, 15–16.
Fourez, G. (1989). Scientific literacy, societal choices, and ideologies. În A. B. Champagne, B. E. Lovitts, & B. J. Calinger (coord.), Scientific Literacy. Washington, DC: American Association for the Advancement of Science, pp. 89-108.
Gauhar Raza, Surjit Singh și Bharvi Dutt. (2002). Public, Science and Cultural Distance. Science Communication. 23,3, 293-308.
Geertz, C., (1999), A Life of Learning, Charles Homer Haskins Lecture. American Council of Learned Societies. Occasional Paper No. 45.
Gigerenzer, G. și Hoffrage, U. (1995). How to Improve Bayesian Reasoning without Instruction: Frequency Formats. Psychological Review, 102: 684–704.
Gregory, Jane și Miller, Steve. (1998) Science in public: communication, culture, and credibility. Perseus Books
Grimston, M.C. (1994). Public Opinion Surveys in the UK. Nuclear Europe Worldscan, 14(7–8): 98.
Grove-White, R., Macnaghten, P. și Wynne, B. (2000). Wising Up: the Public and New Technologies. Lancaster, Lancaster University, Centre for the Study of Environmental Change (CSEC).
Guthrie, John T. și Irvin, S. Kirsch. (1984). The Emergent Perspective on Literacy. Phi Delta Kappan 65:351-355.
Hanushek, E. A. (1997). Assessing the Effects os School Resources on Student Performance: An Update. Educational Evaluation and Policy Analysis, 19(2), 141-164.
Harman, David. (1970). Illiteracy: An Overview. Harvard Education Review, 40:226-30.
Hazen, R. M. și Trefil, J. (1991). Science matters. Achieving scientific literacy. New York: Anchor Books Doubleday.
Irwin, Alan și Wynne, Brian. (1996) Misunderstanding science?: the public reconstruction of science and technology. Cambridge University Press.
Istrate, O., Noveanu, G și Smith, T.M. (2006). Exploring sources of variation in Romanian science achievement. Prospects, 36(4), 475-496.
Jenkins, E. W. (1992). School science education: Towards a reconstruction. Journal of Curriculum Studies, 24(3), 229–246.
Kyle, W. C., Jr. (1995a). Scientific literacy: How many lost generations can we afford? Journal of Research in Science Teaching, 32(9), 895–896.
Kyle, W. C., Jr. (1995b). Scientific literacy: Where do we go from here? Journal of Research in
Labaw, Patricia J. (1980). Advanced Questionnaire Design. Cambridge: Art Books
Lewis, J. D. (1982). Technology, enterprise, and American economic growth. Science, 215, 1204–1211.
Lucas, A. M. (1991). Info-tainment and informal sources for learning science. International Journal of Science Education, 13(5), 495–504.
Maarschalk, J. (1988). Scientific literacy through informal science teaching. International Journal of Science Education, 8(4), 353–360.
Maunourey, J.J. (1985). Economie du Savoir. Paris: Armand Colin.
McBeth, M.K. șiOakes, A.S. (1996). Citizens’ Perceptions of Risks Associated with Moving Radiological Waste. Risk Analysis, 16: 421–7.
Merton, Robert. (1973). The sociology of science: theoretical and empirical investigations. Chicago: University of Chicago Press.
Northcutt, Norvell W. (1975). Functional Literacy for Adults. Reading and Career Education. Newark, Del: International Reading Association.
Oppenheim, A.N. (1966). Questionnaire Design and Attitude Measurement. New York: Basic Books
Paisley, W. J. (1998). Scientific literacy and the competition for public attention and understanding. Science Communication, 20, 70–79.
Pardo, Rafael. (1998). Scientific-Technological Knowledge and the Legitimization of Scince and Tehnology in Spain. Science and Democracy.
Pella, M. O., O’Hearn, G. T., și Gale, C. G. (1966). Referents to scientific literacy. Journal of Research in Science Teaching, 4, 199-208.
Priest, S.H. (2001). Misplaced Faith: Communication Variables as Predictors of Encouragement for Biotechnology Development. Science Communication, 23(2): 97–110.
Rassekh, Sh și Văideanu, G. (1987). Les Contenus de l’education d’ici l’an 2000. Synthese mondiale, UNESCO, Paris.
Roberts, D. A. (1983). Scientific literacy. Towards a balance for setting goals for school science program. Ottawa: Canada.
Roqueplo, P. (1974). Le partage du savoir—Science, culture, vulgarisation. Paris: Seuil.
Rosenthal, R. și Jakobson, L. (1968). Pygmlion in the classromm. The Urban Review, 3(1), 16-20.
Shen, B.J. (1975). Scientific literacy and the public understanding of science. În S. Day (coord), Communication of Scientific Information. Basel: Karger
Showalter, V. M. (1974). What is united science education? Part 5. Program objectives and scientific literacy. Prism II, 2(3-4).
Snow, C. P. (1959). The Two Cultures. Cambridge: Cambridge University Press. UK.
Sturgis, P.J. și Allum, N.C. (2000). The Impact of Knowledge on Attitudes toward Biotechnology: Using Regression Models to Simulate a Better-informed Public. Lucrare prezentată la: British Psychological Society (Social Psychology Section), Nottingham.
Sturgis, P.J. și Allum, N.C. (2001). Gender Differences in Scientific Knowledge and Attitudes toward Science:Reply to Hayes and Tariq. Public Understanding of Science, 10(4): 427–30.
Sudman, Seymour, and Norman M. Bradburn. (1982). Asking Questions. San Francisco: Jossey-Bass
Toffler, Alvin. (1983). Al treilea val. București: Editura Politică.
Turner, J. și Michael, M. (1996) “What Do We Know about ‘Don’t Knows’? Or, Contexts of Ignorance,” Social Science Informatio, 35: 15–37.
Văideanu, George. (1986). Educația la frontier dintre milenii. București: Editura Polirom.
Wynne, B. (2001). Expert Discourses of Risk and Ethics on Genetically Manipulated Organisms: the Weaving of Public Alienation. Politei, 17(62): 51–76.
Ziman, John. (1968). Public Knowledge: Essay Concerning the Social Dimension of Science. Cambridge University Press.
Ziman, John. (1978). Reliable Knowledge: an Exploration of the Grounds for Belief in Science. Cambridge University Press.
Ziman, John. (2000). Real Science: What It Is and What It Means. Cambridge University Press.
Baze de date:
Eurobarometer 2005. (2005). Eurobarometer 63.1 Science and Technology, Social Values, and Services of General Interest, European Commission. January-February 2005 TNS OPINION & SOCIAL, Brussels [Produs]; GESIS, Cologne [Accesat]: ZA4233, 2007.
PISA 2006, http://pisacountry.acer.edu.au/, Accesată online în 14 Iulie 2011.
STISOC 2009
Anexe
Anexa 1. Scala alfabetizării științifice, itemi ordonați în funcție de indexul de dificultate (Pardo și Calvo, 2004, 211).
Anexa 2. Precizări metodologice ale studiului STISOC 2009. (Vlăsceanu, 2010, 79 – 81)
Extrapolarea (sau generalizarea) rezultatelor din eșantion la nivel de populație este perfect posibilă, urmând reguli statistice de selecție a respondenților. Există mai multe modalități de selecție a acestora care, în limbaj de specialitate, se numesc metode de eșantionare (sau metodologii de eșantionare, dat fiind că o metodologie poate utiliza o combinație de metode).
Pentru această cercetare, eșantionul a fost construit în trei stadii, fiecare explicată în detaliu mai jos:
construirea matricei de straturi
selecția localităților și a punctelor de eșantionare
selecția respondenților
Construirea matricei de straturi
Este cunoscut faptul că ardelenii sunt diferiți de olteni, care sunet diferiți de bănățeni ori moldoveni. Înțelegând prin strat o parte a populației care prezintă niște caracteristici comune, am putea să vorbim despre “stratul ardelenilor” ori “stratul oltenilor”. Mai puțin cunoscut este faptul că între oltenii înșiși există diferențe semnificative, ceea ce înseamnă că există mai multe straturi diferite în Oltenia, iar același principiu este valabil în toate regiunile istorice.
Construirea unui eșantion trebuie să ia în calcul toate straturile diferite din populație, iar eșantionul trebuie să conțină un număr proporțional de indivizi din fiecare strat: spre exemplu, dacă unul dintre straturile populației ar conține jumătate din indivizi, atunci exact jumătate din eșantion va fi extras din acel strat.
În afară de criteriul geografic, un alt criteriu de diferențiere a populației este mediul de rezidență. Este de așteptat ca oamenii care trăiesc în mediul rural să aibă atitudini, opinii și cunoștințe diferite de oamenii care trăiesc în urban. În fapt, chiar și între oamenii care trăiesc în urban există diferențe, datorate mărimii localității (locuitorii orașelor mici sunt diferiți de locuitorii care trăiesc în orașe foarte mari sau în metropole).
Prin combinarea acestor două criterii de stratificare (regiunile socio-demografice și mărimea localității) s-a obținut matricea de straturi prezentată în tabelul de mai jos:
Există nu mai puțin de 18 regiuni socio-culturale (formate din județe asemănătoare), precum și 5 unități de mărime a localităților (în k=mii de gospodării), ultimele două coloane prezentând diferențele din mediul rural, unde satele centre de comună sunt diferite de satele periferice.
Fiecare celulă a tabelului reprezintă o combinație unică de regiune cu mărime de localitate (cu alte cuvinte un strat cu proprietăți diferite de ale celorlalte), rezultând astfel 18×5=90 straturi.
În interiorul fiecărei celule (a fiecărui strat) se află numărul de puncte de eșantionare care au fost selectate din stratul respectiv, proporțional cu mărimea stratului în populația României. Cu aproape 10% din populația României, pentru București s-au alocat nouă puncte de eșantionare, de departe cel mai mare număr din matricea de straturi.
Selecția localităților și a punctelor de eșantionare
Volumul de eșantion pe care ni l-am propus a fost de 1200 de chestionare, împărțite în puncte de 12 (nu ar fi economic să ne deplasăm într-o localitate pentru un singur chestionar), rezultând un număr de 100 de puncte de eșantionare.
Selecția acestor puncte a fost făcută prin calcul probabilist, proporțional cu mărimea localității, așa încât pentru localitățile mari au fost alocate mai multe puncte de eșantionare decât pentru localitățile mici.
În cadrul fiecărui strat, localitățile au fost aranjate în ordinea cumulativă a numărului de gospodării; apoi a fost calculat un pas de selecție împărțind numărul total de gospodării de pe strat la numărul de puncte de eșantionare. Generând un număr de pornire aleator, s-a adăugat apoi pasul de selecție iar localitatea în care s-a nimerit punctul de eșantionare a fost introdusă în eșantion. În acest fel, au fost selectate 90 de localități (unele cu două sau mai multe puncte de eșantionare, spre exemplu București).
Selecția respondenților
Odată selectate localitățile și numărul de chestionare alocate fiecăreia, a urmat partea cea mai dificilă în construirea eșantionului: selecția respondenților.
Pentru a asigura un caracter aleator al selecției (în fapt un caracter probabilist, un concept chiar mai restrictiv care spune că toți indivizii trebuie să aibă aceeași probabilitate de a fi selectați), procedura normală este extragerea respondenților din niște liste (așa numitele cadre de eșantionare), de obicei listele electorale.
Chiar și în condiții normale, utilizarea acestui tip de liste aduce diverse dificultăți: persoane care nu mai locuiesc la acea adresă, persoane trecute în listă dar care au decedat între timp, clădiri care au fost demolate cu totul etc. Pentru toate aceste dificultăți se extrage un eșantion suplimentar, suficient de mare ca să acopere chiar și situațiile în care respondenții nu doresc să răspundă la întrebări.
În cazul acestei cercetări, s-a adăugat un fapt care a făcut utilizarea acestor liste aproape imposibilă: după unele estimări aproape 4 milioane de locuitori au plecat la muncă în străinătate, în consecință cea mai mare parte din listele electorale conțin persoane care nu mai locuiesc la adresele respective de ani buni.
Soluția, în aceste condiții, este aplicarea unei proceduri de selecție semi-probabiliste a respondenților, prin metoda drumului aleator a cărei descriere detaliată poate fi găsită în Anexa 1 inclusă mai jos.
Un fapt demn de remarcat este acela că toate chestionarele au fost completate de către studenții Facultății de Sociologie și Asistență Socială din cadrul Universității din București. În acest mod, au fost realizate simultan două obiective majore:
implicarea studenților în activitatea de cercetare, aceștia fiind următorii specialiști în domeniu
reducerea substanțială a costurilor de cercetare, prin controlarea strictă a tuturor categoriilor de cheltuieli.
Casetă tehnică
Universul studiului: persoanele de 18 ani și peste, România
Unitatea de analiză: individul
Tipul eșantionului: stratificat, semi-probabilist, tristadial
Reprezentativitate: la nivel național
Criterii de stratificare: ariile socio-culturale și mărimea localității
Volumul eșantionului: 1.161 persoane
Eroare de eșantionare: +/- 2,9%
Colectorul datelor: Arhiva Română de Date Sociale
Culegerea datelor: iulie-septembrie 2009
Metoda de colectare: interviu față în față
Tipul instrumentului: chestionar structurat
Ponderare: în funcție de educație și gen
Graficul 20. Distribuția răspunsurilor la scala atitudinilor față de știință, tehnologie, cercetare și cercetători (STISOC 2009)
Anexa 3. Definirea categoriilor de clasificare pentru dimensiunea alfabetizare științifică, conform standardelor PISA 2006 (43).
Tabelul 18. Abrevieri folosite pentru state în tabele, grafice, figuri, text și PIB/cap de locuitor în anul 2005. Sursă Eurostat.
Tabelul 19. Procente pe itemi la scala cunoașterii științifice și naționalități (Eurobarometru 2005)
Graficul 21. Variația scorului de cunoaștere științifică în funcție de educația respondentului și condiționat de educația mamei
Graficul 22. Graficul 19. Variația scorului de cunoaștere științifică în funcție de educația respondentului și condiționat de educația tatălui
Tabelul 20. Scor pe categorii de răspuns la scala cunoașterii științifice și gen
Tabelul 21. Coeficienți de regresie, variabila dependentă, răspunsurile corecte și controlând vârsta
Tabelul 22. GERD ca procent din PIB, în perioada 1998 – 2008.
Tabelul 23. Coeficienții de consistență internă Cronbach Alpha pentru trei tipuri de dihotomizare a scalei cunoașterii științifice, în 24 de țări Europene (Eurobarometru Special 63.1, 2005). (Rughiniș, 2010, 7)
Tabelul 24. Coeficienți de corelație Pearson între atitudini față de învățare și demografice. Varianta detaliată. (STISOC, 2009)
Anexa 4. Chestionarul STISOC cu frecvențe pe itemi
CHESTIONAR STISOC
Bună dimineața / bună ziua / bună seara, mă numesc ………………………………….. și sunt student(ă) la Universitatea din București, Facultatea de Sociologie și Asistență Socială. În această perioadă, facultatea noastră urmărește să cunoască opiniile unor persoane, referitoare la diferite aspecte ale vieții de astăzi. Pentru a discuta aceste aspecte, mă adresez dumneavoastră ținând să menționez că, deși ați fost ales la întâmplare, opiniile dumneavoastră sunt foarte importante. Dacă sunteți de acord să ne răspundeți la câteva întrebări, sperăm să nu vă răpim mai mult de o jumătate de oră.
Vă mulțumesc!
Vă rugăm să ne spuneți ce vă sugerează cuvântul ”Știință”. Marcați cu X o căsuță mai spre stânga sau mai spre dreapta în funcție de cum vi se pare:
EXP. Închipuiți-vă că un om de știință vrea să știe dacă un anumit medicament este eficient împotriva unei boli pentru care nu există nici un tratament. Care credeți că este abordarea corectă din punct de vedere științific pentru a testa eficiența medicamentului?
(UN SINGUR RĂSPUNS)
Pentru fiecare dintre următoarele afirmații, vă rog să-mi spuneți dacă le considerați adevărate sau false.
Vă voi citi în continuare câteva afirmații despre știință, tehnologie și mediul înconjurător. Pentru fiecare dintre afirmații vă rog să-mi spuneți dacă sunteți de acord sau nu cu ele.
Vă prezint în continuare câteva propoziții cu conținut medical. Pentru fiecare dintre ele, vă rog să-mi spuneți dacă este adevărată sau falsă.
Pentru fiecare dintre următoarele afirmații, vă rog să-mi spuneți dacă este adevărată sau falsă.
Ce fel de loc de muncă este mai potrivit pentru un tânăr în ziua de azi?
Credeți că, pentru a avea succes în viață, este mai important…
Cu care dintre următoarele afirmații sunteți mai degrabă de acord?
Dumneavoastră credeți sau nu în…
REL7. Ce este Biserica, în primul rând, pentru dumneavoastră?
(UN SINGUR RĂSPUNS)
REL8. În ce măsură sunteți de acord cu afirmația că ”Dumnezeu a creat toate ființele așa cum sunt ele astăzi”?
REL9. De câte ori participați la slujbe religioase, altele decât cele legate de nuntă sau înmormântare:
(UN SINGUR RĂSPUNS)
REL10. Cât de des vă rugați în afara serviciilor religioase?
(UN SINGUR RĂSPUNS)
Părerile oamenilor despre reușita în viață sunt deseori diferite. Cam câți dintre oamenii din România credeți că sunt de părere că…
Dacă vă gândiți la ce cred oamenii despre știință, cam câți dintre oamenii din România sunt de părere că…
Dar cam câți dintre oamenii din România…
EXT1. Considerați că cercetătorii români își fac treaba…
EXT2. Dumneavoastră personal, ce așteptați de la cercetătorii români?
(MAXIM TREI RĂSPUNSURI)
Cât de mult pot următorii oameni să influențeze deciziile oamenilor de știință?
Vă rugăm să ne spuneți în ce măsură sunteți sau nu de acord cu următoarele afirmații:
EXT11. Credeți că lumea este condusă…
(UN SINGUR RĂSPUNS)
EXT13. Credeți că succesul în afaceri se obține prin…
(MAXIM DOUĂ RĂSPUNSURI)
O să vă citesc acum o listă de afirmații și o să vă rog să îmi spuneți în ce măsură sunteți sau nu de acord cu ele …?
ED2. Care este nivelul dvs. de educație școlară?
Dar care este cel mai înalt nivel de educație școlară atins de…?
(UTILIZAȚI CODURILE DE LA ED2)
NUMAI PENTRU CEI CARE AU TERMINAT ȘCOALA GENERALĂ, DAR NU ȘI LICEUL (CODURILE 3, 4 ȘI 5 DE LA ED2)
ED5_SG. În ce măsură familia v-a încurajat să aveți rezultate școlare bune în timpul școlii generale?
ED6_SG. Ați fost vreodată premiant în timpul școlii (ați primit vreun premiu sau mențiune la sfârșit de an)?
NUMAI PENTRU CEI CARE AU TERMINAT CEL PUȚIN LICEUL
(CODURILE 6, 7 ȘI 8 DE LA ED2)
ED5_L. În ce măsură familia v-a încurajat să aveți rezultate școlare bune în timpul liceului?
ED6_L. Ați fost vreodată premiant în timpul liceului (ați primit vreun premiu sau mențiune la sfârșit de an)?
ED7_L. Ce profil de studiu ați urmat în clasa a 12-a?
SD1. În copilărie ați fost crescut/ă în spirit religios?
SD2. Ați fost vreodată spitalizat pentru o perioadă mai lungă de o săptămână, ca adult (după 18 ani)?
SD3. Dacă vă gândiți la sănătatea dvs., ați spune că este…
SD6. Sex
SD7. Care este religia dumneavoastră?
SD8. Care este etnia/naționalitatea dumneavoastră?
În gospodăria dvs. există în stare de funcționare…
SD18. Cum apreciați veniturile actuale ale gospodăriei dumneavoastră?
SD19. În prezent sunteți:
SD20. Ați spune că locuiți…
SD24. Ați fumat vreodată?
SD25. Cât de des fumați?
SD26. Aproximativ câte țigări pe zi?
SD23A. Care este ocupația dvs. actuală?
Ați desfășurat muncă plătită în trecut? Care a fost ultima dvs. ocupație?
SD27. Din punctul dumneavoastră de vedere, pe care persoană ați aprecia-o mai mult?
Atunci când dumneavoastră spuneți despre cineva ca este o persoană bine educată, cât de importante sunt următoarele:
BIBLIOGRAFIE
Lucrări consultate:
Allum, N., Sturgis, P., Tabourazi, D. și Brunton-Smith, I. (2008). Science knowledge and attitudes across cultures: a meta-analysis. Public Understanding of Science, 17, 35-54.
Babbie, Earl. (2010). Practica cercetării sociale. Iași: Editura Polirom. (The practice of social research. Trad. rom. Sergiu Gheorghina, George Jiglău, Monica Andriescu).
Bauer, M., Durant, J. și Evans, G. (1994). European Public Perceptions of Science. International Journal of Public Opinion Research, 6, 163–86.
Bauer, Martin W. (2009a). The Evolution of Public Understanding of Science Discourse and Comparative Evidence. Science, Technology & Society, 14, 221-240.
Bauer, Martin W. (2009b). The Evolution of Public Understanding of Science: Discourse and Comparative Evidence. Accesată online în 5 Aprilie 2011, http://eprints.lse.ac.uk/25640/.
Bauer, Martin W., Allum, Nick și Miller, Steve. (2007). What can we learn from 25 years of PUS survey research? Liberating and expanding the agenda. Public Understandinf of Science, 16, 79-95.
Bauer, Martin W., Allum, Nick și Shukla, Rajesh. (2007). International Indicators of Science and the Public. Accesată online în 11 Martie 2011, http://www.psych.lse.ac.uk/socialpsychology/events/seminars/2007-08/SummaryRoyalSocietyws2007_PUS.pdf.
Bauer, Martin, W. și Schoon, Ingrid. (1993). Mapping variety in public understanding of science. Public Understanding of Science, 2, 141-155.
Bauer, Martin, W. și Shukla, Rajesh. (2011). Construction and Validation of ‘Science Culture Index’, Working Paper Nr: 100, Royal Society, UK. Accesată online în 5 Mai 2010, http://www.ncaer.org/Downloads/WorkingPapers/wp100.pdf.
Bauer, Martin, W., Peetkova, Kristina, și Boyadjieva, Pepka. (2000). Public Knowledge of and attitudes to science: alternative measures that may end the “science war”. Science, Technology, and Human Values. Sage, 20/1, 30-51.
Beck, Ulrich. (1995). Risk Society. Towards a New Modernity. London: Sage Publications.
Billiet, Jaak. (2010). Controlling for measurement error and construct equivalence concepts in cross-nation research: used methodologies and examples from ESS. Presentation for the 9th ESS Train, Ljubljana, 6-8.
Bourdieu, Pierre, și Passeron, Jean-Claude. [1970] (1996). La reproducción : elementos para una teoría del sistema de enseñanz. Madrid: Fontamara.
Bourdieu, Pierre. și Passeron, Jean-Claude. [1964] (2009). Los herederos. Los estudiantes y la cultura. Madrid: Siglo XXI.
Boy, Daniel. (2011). Attitudes Toward Science. Franța: 1972-2005. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe, Routledge.
Bruner, Jerome. (1974). Pentru o teorie a instruirii. București: EDP.
Chalmers, A.F. (1982). What is this thing called Science? Indianapolis / Cambridge: Hackett Publishing Company.
Chalmers, A.F. (1990). Science and the Sociology og Knowledge. Science and It Fabrication. Minneapolis: University of Minnesota Press
Chelcea, Septimiu, Mărginean, Ioan, și Cauc, Ion. (1998). Cercetarea sociologică. Metode și tehnici. Deva: Editura Destin.
Chelcea, Septimiu. (2001). Metodologia cercetării sociologice. Metode cantitative și calitative. București: Editura Economică.
Chelcea, Septimiu. (2003). Cum să redactăm o lucrare de diplomă, o teză de doctorat, un articol științific în domeniul științelor socioumane. București: Editura Comunicare.ro.
Cohen, Bernard, P. (2000). Paradigms and models. În Borgatta, Edgar F. și Montgomery Rhonda J. V. (Coord.). Enciclopedy of Sociology. 4, 2nd Edition, The Gale Group, 2023-2031.
Crețu, Carmen N. (1997). Excelența ca indicator al prestigiului universitar. În Neculau, Adrian. (coord.). Câmpul universitar și actorii săi. Iași: Editura Polirom.
Cross, Garyși Szostak, Rick. (1994). Technology and American Society. A history. New York: Prentice Hall.
Dâncu, Vasile Sebastian. (1999). Socializarea politică și achiziția vocabularului politic. Sociologie Românească. București: Editura Academiei Române, 3, 42-77.
Durant, J., Evans, G. și Thomas, P. (1989) Nature. The Public Understanding of Science, 340(6228): 11–14.
Durant, John, Evans, Geoffrey, și Thomas, Geoffrey. (1992). Public Understanding of Science in Britain: the role of medicine in the popular representation of science. Public Understanding of Science, 1, 161–182.
Durant, John. și Evans, Geoffrey. (1995). The Relationship Between Knowledge and Attitudes in the Public Understanding of Science in Britain. Public Understanding of Science, 4:57-74.
Eurobarometer 2005. (2005). Eurobarometer 63.1 Science and Technology, Social Values, and Services of General Interest, European Commission. January-February 2005 (Computer file). TNS OPINION & SOCIAL, Brussels [Producer]; GESIS, Cologne [Publisher]: ZA4233, 2007.
Europa 2020. (2010). O strategie europeană pentru o creștere inteligentă, ecologică și favorabilă incluziunii. Comisia Europeană. Bruxelles, Accesată online în 14 Martie 2011, http://ec.europa.eu/eu2020/pdf/1_RO_ACT_part1_v1.pdf.
Europeans, Science & Technology, Report. (2005). Special Eurobarometer 224, European Commission. Accesată online în 16 Martie 2011, 134
Fensham, J. Peter. (2009). Real World Contexts in PISA Science: Implication for Context-Based Science Education. Jurnal of Research in Science Teaching. 46, Nr. 8, 884-896, Wiley InterScience.
Godin, Benoit și Gingras, Yves. (2000). What is scientific and technological culture and how is it measured? A multidimensional model. Public Understanding of Science, 9, 43-58.
Hagstrom, Warren. (2000). Science. În Borgatta, Edgar F. și Montgomery Rhonda J. V. (Coord.), Enciclopedy of Sociology, Vol. 4, 2nd Edition, The Gale Group, 2455-2461.
Hatos, Adrian. (2006). Sociologia educației. Iași: Editura Polirom
Hatos, Adrian. (2007). Educația ca instrument al dezvoltării sociale. În Zamfir, Cătălin. și Stănescu, Simona. (coord.). Enciclopedia dezvoltării sociale. Iași: Editura Polirom, 195-202.
Hatos, Adrian. (2010). Educația. În Vlăsceanu, Lazăr (coord). Sociologie, Iași: Editura Polirom, 597-640.
Hayes, Bernadette, C. și Tariq, Vicki, N. (2000). Gender differences in scientific knowledge and attitudes toward science: a comparative study of four Anglo-American nations. Public Understanding of Science. 9. 433–447.
Institute of Medicine. (2004). Health literacy: A prescription to end confusion. Washington DC: National Academy Press. Accesată online în 12 Martie 2010 http://www.nap.edu/openbook.php?record_id=10883&page=R1.
IRES. (2011). Percepții privind examenul de Bacalaureat 2011. Accesată online în 10 Iulie 2011, http://www.ires.com.ro/uploads/articole/ires_perceptii_publice_balacaureat_2011.pdf.
Irwin, Alan și Wynne, Brian. (1996) Misunderstanding science?: the public reconstruction of science and technology. Cambridge University Press.
Jarvis, Cheryl B., Mackenzie, Scott B., și Podsakoff, Philip M. (2003). A Critical Review of Construct Indicators and Measurement Model Misspecification in Marketing and Consumer Research. Journal of Consumer Research, 30, 199-218.
Jordan, J., Buchbinder, R., și Osborne R. (2009). Conceptualising health literacy from the patient perspective. Patient Education and Counseling. 79 (1), 36-42.
Kim, Hak-Soo. (2011). Measuring PEP/IS, A New Model for Communicative Effectiveness of Science. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Kuhn, Thomas, S. [1962](1971). La estructura de las revoluciones científicas, Spania: Editura Madrid: F.C.E.
Laugksch, Rüdiger. (2000). Scientific Literacy: A Conceptual Overview. Science Education, 84, 1, 71-94.
Lévy-Leblond, J.-M. (1992). About misunderstandings about misunderstandings. Public Understanding of Science, 1, 17–22.
Lewenstein, Bruce V. (2001). Science and Media. În Smelser, N. J. și Baltes, P. B. (coord). International Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences. Oxford: Elsevier Science, 13645- 13662.
Mărginean, Ioan. (2000). Proiectarea cercetării sociologice. Iași: Editura Polirom.
McCarthy, Doyle E. (2000). The sociology of knowledge. În Borgatta, Edgar F. și Montgomery Rhonda J. V. (Coord.). Enciclopedy of Sociology. Vol. 4, 2nd Edition, The Gale Group, 2953-2960.
McQueen, Joy și Mendelovits, Juliette. (2003). PISA reading: cultural equivalence in a cross-cultural study. Language Testing, 20 (2), 208-224.
Meijgaard, Niels, și Sally, Stares (2011). Development and Post-hoc Qualitative Validation of a Survey-based Cross-European Measure of Scientific Citizenship. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Meijgaard, Niels, și Sally, Stares. (2011). Validating Survey Measures of Scientific Citizenship. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Miller, J. D., Pardo, R. and Niwa, F. (1997). Public Perceptions of Science and Technology: a Comparative Study of the European Union, the United States, Japan, and Canada. Madrid: BBV Foundation.
Miller, Jon D. (1983). Scientific Literacy: A Conceptual and Empirical Review. Daedalus, Scientific Literacy (Spring, 1983), 2, 112, 29-48.
Miller, Jon D. (1998). The measurement of civic scientific literacy. În Public Understanding of Science, 7, 203-223.
Miller, Jon D. (2004). Public understanding of, and attitudes toward, scientific research: what we know and what we need to know. Public Understanding of Scienc, 13, 273–294.
Miller, Jon D. (2006). Civic Scientific Literacy in Europe and the United States. A paper presented to the annual meeting of the World Association for Public Opinion Research. Montreal, Canada. Accesată online în 15 Mai 2011, www.arcsfoundation.org/Pittsburgh/JMiller.pdf.
Miller, Jon D. (2007a). Civic Scientific Literacy across the Life Cycle. A paper presented at the annual meeting of the American Association for the Advancement of Science, San Francisco, California, February 17, 2007. Accesată online în 20 Mai 2011, http://ucll.msu.edu.
Miller, Jon D. (2007b). The Public Understanding of Science in Europe and the United States. A paper presented to the 2007 annual meeting of the American Association for the Advancement of Science. Accesată online în 22 Mai 2011, http://ucll.msu.edu/files_ucll.msu.edu/docs/miller-science-europe.doc
Miller, Jon D. (2011). The Sources and Impact of Civic Scientific Literacy. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Miller, Jon. D. and Pardo, R. (2000). Civic Scientific Literacy and Attitude to Science and Technology: a Comparative Analysis of the European Union, the United States, Japan and Canada, în M. Dierkes and C. von Grote (eds) Between Understanding and Trust: The Public, Science and Technology, 81–130. Amsterdam: Harwood Academic.
Miller, Steve. (2011). Benchmarking and Production of European Climate Indicators for Science Communication and Public Involvement. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Miller, Steve. (2011). Benchmarking Climate Indicators for Science Communication and Public Engagement Across Europe. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe. Routledge.
Mukerji, C. (2001). Science, Social Organization. În Smelser, N. J. și Baltes, P. B. (coord). International Encyclopedia of the Social and Behavioral Sciences. Oxford: Elsevier Science, 13687- 13691.
National Science Board. (2008). Science and Technology: Public Attitudes and Understanding. Science and Engineering Indicators 2008. Accesată online în 2 Septembrie 2010, http://www.nsf.gov/statistics/seind08/pdf/c07.pdf.
National Science Board. (2010). Science and Technology: Public Attitudes and Understanding. Science and Engineering Indicators 2010. Accesată online în 5 Martie 2011, http://www.nsf.gov/statistics/seind10/c7/c7h.htm
Neculau, Adrian. (1997). Câmpul universitar și actorii săi. Iași: Editura Polirom.
Neculau, Adrian. și Cucoș, Constantin. (coord). (2005). Psihopedagogie pentru examenele de definitivat și grade didactice. Iași: Editura Polirom.
Nicola, Ioan și Farcaș, Domnica. (1997). Teoria educației și noțiuni de cercetare pedagogică. București: Editura Didactică și Pedagogică.
Pardo, Rafael, Félix, Calvo. (2004). The cognitive dimension of public perceptions of science: methodological issues. Public Understanding of Science 13: 203–227.
Pardo, Rafael, Félix, Calvo. (2006). Mapping Perceptions of Science in End-of-Century Europe. Science Communication, 28/1, 3-46.
Pardo, Rafael, Félix, Calvo. (2008). Attitudes Toward Embryo Research, Worldviews, and the Moral Status of the Embryo Frame. Science Communication, 30, 8-47.
Pardo, Rafael, Midden, Cees, Miller, Jon D. (2002). Attitudes toward biotechnology in the European Union. Journal of Biotechnology, 98, 9–24
PISA. (2006). Science Competencies for Tomorrow’s World. Analysis vol. 1. OECD. Accesată online în 29 Martie 2011, http://www.oecd.org/dataoecd/30/17/39703267.pdf.
Pricopie, Remus. (coord.) (2010). Arguments for a New Policy Dialog on Access and Equity in Romanian Higher Education. Romanian Journal of Communication and Public Relations. 12.2 (19), 9-26.
Pricopie, Remus. (coord.) (2011). Acces și echitate în învățământul superior din România. Dialog cu elevii și studenții. București: Comunicare.ro.
Raport PISA România. (2006). Programul internațional OECD pentru evaluarea elevilor. Raportul național al administrării programului 2005-2006. București. Accesată online în 7 Iulie 2011, http://www.edu.ro/index.php?module=uploads&func=download&fileId=7078.
Raza, Gauhar, și Surjit, Singh. (2011). Culture as Determinant of Public Understanding of science. În curs de publicare în The Culture of Science: How the Public Relates to Science Across the Globe, Routledge.
Report Antimicrobial resistance, (2010). European Commision. Report of the Special Eurobarometer 338/Wave 72.5. Accesată online în 12 Iulie 2011, http://ec.europa.eu/public_opinion/archives/ebs/ebs_338_en.pdf.
Royal Society. (1985). The public understanding of science (the ‘Bodmer Report’). London: The Royal Society.
Rughiniș, Cosima, și Toader, Roxana. (2010). Education and Scientific Knowledge in European Societies. Exploring Measurement Issues in General Population Surveys. Studia Universitatis Babes-Bolyai – Sociology, 1 / 2010, 175-202.
Rughiniș, Cosima. (2007). Explicația sociologică. Iași: Editura Polirom.
Rughiniș, Cosima. (2011). A Lucky Answer to a Fair Question: Conceptual, Methodological, and Moral Implications of Including Items on Human Evolution in Scientific Literacy Surveys. Science Communication. XX(X), 1-32.
Sanders, Davis și Brynin, Malcom. (2005). Ordinary Least Squares and Logistic Regression Analysis. În Scarbrough, Elinor și Tanembaum, Eric. Research Strategies in the Social Science. New York: Oxford University Press
Saris, Willem E., și Gallhofer, Irmtraud N. (2007). Design, Evaluation, and Analysis of Questionnaires for Survey Research. Hoboken, N.J., Wiley-Interscience
Science and Society: Action plan. (2001). European Commission. Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of the Regions, Accesată online în 28 Iunie 2011, http://www.iglortd.org/Content/ERA/Com01_714en.pdf.
Sherman, Wendy și Koontz, Trish. (2004). Science and society in the twentieth century. United States of America: Greenwood Press.
Stocklmayer, Susan M., Bryant, Chris. (2011). Science and the Public—What should people know?, International Journal of Science Education, Part B, Editura Routledge.
UNDP. (2009). Human Development Report 2009, Overcoming barriers: Human mobility and development. Accesată online în 12 Aprilie 2011, http://hdr.undp.org/en/media/HDR_2009_EN_Complete.pdf.
Vlăsceanu, Lazăr, Dușa, Adrian și Rughiniș, Cosima. (2010). Publicul și știința. Știință și societate. Interese și percepții ale publicului privind cercetarea științifică și rezultatele cercetării. Accesată online în 2 Septembrie 2010, http://stisoc.ro/psip.html.
Vlăsceanu, Lazăr. (1998). Educația. În Zamfir, Cătălin. și Vlăsceanu, Lazăr. (coord.). Dicționar de Sociologie. București: Editura Babel.
Vlăsceanu, Lazăr. (2007). Sociologia și modernitate. Tranziții spre modernitatea reflexivă. Iași: Editura Polirom.
Vlăsceanu, Lazăr. (2009). Publicul și știința. Lucrare nepublicată.
Vlăsceanu, Lazăr. (2010). Cunoaștere și cunoaștere științifică. În Vlăsceanu, Lazăr (coord). Sociologie (536-565) Iași: Editura Polirom.
Vlăsceanu, Lazăr. (coord). (2001). Reformă și continuitate în curriculum învățământului ogligatoriu. Centru Educația 2000+. București. Accesată online în 5 Martie 2011, http://www.cedu.ro/programe/raport/doc/capitolul2.pdf.
Wagner, Wolfgang. (2007). Vernacular science knowledge: its role in everyday life communication. Public Understanding of Science, 16, 7–22.
Welkenhuysen-Gybels, Jerry, Billiet, Jaak and Cambré, Bart. (2003). Adjustment for acquiescence in the assessment of the construct equivalence of ligert-type score items. Journal of Cross-Cultural Psychology, 6, 34, 702-722.
Wynne, Brian. (1992). Public understanding of science research: New horizons or hall of mirrors? Public Understanding of Science, 1, 37–43.
Wynne, Brian. (1996). Misunderstood misunderstandings: social identities and public uptake of science. În Alan Irwin și Brian Wynne (Coord.), Misunderstanding science? The public reconstruction of science and technology, Cambridge: Cambridge University Press, 19-46.
Zamfir, Cătălin. (2005). Spre o paradigmă a gândirii sociologice. Iași: Editura Polirom, Ediția a II-a.
Zarcadoolas, C., Pleasant, A. și Greer, D. (2005). Understanding health literacy: an expanded model. Health Promotion International. 20 (2), 195-203.
Lucrări identificate:
Barnes, Barry (1974). Scientific Knowledge and Sociological Theory, London ; Boston : Routledge.
Bauer, M.W. și J. Gregory (2007). From journalism to corporate communication in post-war Britain. În Bauer M. W. & M. Bucchi (coord) Science, Journalism and Society: Science Communication Between News and Public Relations. London, Routledge, 33-52.
Benoit Godin. (1992). Les Usages Sociaux de la Culture Scientifique. Quebec: Presses de l’universit´e Laval.
Beveridge, A.A. și Rudell, F. (1988). An Evaluation of ‘Public Attitudes toward Science and Technology’: Science Indicators: the 1985 Report. Public Opinion Quarterly 52: 374–85.
Bloch, E. (1986). Basic research and economic health — the coming challenge. Science, 232(4750), 595–599.
Branscomb, A. W. (1981). Knowing how to know. Science, Technology, & Human Values,
Bybee, R. W. și Champagne, A. B. (1995). The National Science Education Standards. The Science Teacher, 62(1), 40–45.
Cevero,Ronald M. (1985). Is a Common Definition of Adult Literacy Possible? Adult Education Quarterly, 36:50-54.
Chalmers, F. Alan. (1982).What Is This Thing Called Science?, Queensland University Press, Open University Press and Hackett, 2nd revised edition.
Champagne, A. B. și Newell, S. T. (1992). Directions for research and development: Alternative
Converse, Jean M. și Howard Schuman. (1984). The manner of Inquiry: An Analysis of Questions from Across Organizations and Over Time. Surveying Subjective Phenomena. New York: Rusell Sage Foundation.
Cook, Wanda D. (1977). Adult literacy Education in the United Stete. Newark, Del: Interational Reading Association.
Davis, Kingsley și Moore, Wilbert. (1945). Some principles of stratification. American Sociological Review, 242-249.
Dillman, Donald. (1978). Mail and Telephone Surveys: The Total Design Method. New York: Wiley
Ellul, Jacques. (1987). Peut-il exister une culture technicienne. Revue internationale de philosophi, 41,161: 229.
Fayard, P. (1992). Let’s stop persecuting people who don’t think like Galileo! Public Understanding of Science, 1, 15–16.
Fourez, G. (1989). Scientific literacy, societal choices, and ideologies. În A. B. Champagne, B. E. Lovitts, & B. J. Calinger (coord.), Scientific Literacy. Washington, DC: American Association for the Advancement of Science, pp. 89-108.
Gauhar Raza, Surjit Singh și Bharvi Dutt. (2002). Public, Science and Cultural Distance. Science Communication. 23,3, 293-308.
Geertz, C., (1999), A Life of Learning, Charles Homer Haskins Lecture. American Council of Learned Societies. Occasional Paper No. 45.
Gigerenzer, G. și Hoffrage, U. (1995). How to Improve Bayesian Reasoning without Instruction: Frequency Formats. Psychological Review, 102: 684–704.
Gregory, Jane și Miller, Steve. (1998) Science in public: communication, culture, and credibility. Perseus Books
Grimston, M.C. (1994). Public Opinion Surveys in the UK. Nuclear Europe Worldscan, 14(7–8): 98.
Grove-White, R., Macnaghten, P. și Wynne, B. (2000). Wising Up: the Public and New Technologies. Lancaster, Lancaster University, Centre for the Study of Environmental Change (CSEC).
Guthrie, John T. și Irvin, S. Kirsch. (1984). The Emergent Perspective on Literacy. Phi Delta Kappan 65:351-355.
Hanushek, E. A. (1997). Assessing the Effects os School Resources on Student Performance: An Update. Educational Evaluation and Policy Analysis, 19(2), 141-164.
Harman, David. (1970). Illiteracy: An Overview. Harvard Education Review, 40:226-30.
Hazen, R. M. și Trefil, J. (1991). Science matters. Achieving scientific literacy. New York: Anchor Books Doubleday.
Irwin, Alan și Wynne, Brian. (1996) Misunderstanding science?: the public reconstruction of science and technology. Cambridge University Press.
Istrate, O., Noveanu, G și Smith, T.M. (2006). Exploring sources of variation in Romanian science achievement. Prospects, 36(4), 475-496.
Jenkins, E. W. (1992). School science education: Towards a reconstruction. Journal of Curriculum Studies, 24(3), 229–246.
Kyle, W. C., Jr. (1995a). Scientific literacy: How many lost generations can we afford? Journal of Research in Science Teaching, 32(9), 895–896.
Kyle, W. C., Jr. (1995b). Scientific literacy: Where do we go from here? Journal of Research in
Labaw, Patricia J. (1980). Advanced Questionnaire Design. Cambridge: Art Books
Lewis, J. D. (1982). Technology, enterprise, and American economic growth. Science, 215, 1204–1211.
Lucas, A. M. (1991). Info-tainment and informal sources for learning science. International Journal of Science Education, 13(5), 495–504.
Maarschalk, J. (1988). Scientific literacy through informal science teaching. International Journal of Science Education, 8(4), 353–360.
Maunourey, J.J. (1985). Economie du Savoir. Paris: Armand Colin.
McBeth, M.K. șiOakes, A.S. (1996). Citizens’ Perceptions of Risks Associated with Moving Radiological Waste. Risk Analysis, 16: 421–7.
Merton, Robert. (1973). The sociology of science: theoretical and empirical investigations. Chicago: University of Chicago Press.
Northcutt, Norvell W. (1975). Functional Literacy for Adults. Reading and Career Education. Newark, Del: International Reading Association.
Oppenheim, A.N. (1966). Questionnaire Design and Attitude Measurement. New York: Basic Books
Paisley, W. J. (1998). Scientific literacy and the competition for public attention and understanding. Science Communication, 20, 70–79.
Pardo, Rafael. (1998). Scientific-Technological Knowledge and the Legitimization of Scince and Tehnology in Spain. Science and Democracy.
Pella, M. O., O’Hearn, G. T., și Gale, C. G. (1966). Referents to scientific literacy. Journal of Research in Science Teaching, 4, 199-208.
Priest, S.H. (2001). Misplaced Faith: Communication Variables as Predictors of Encouragement for Biotechnology Development. Science Communication, 23(2): 97–110.
Rassekh, Sh și Văideanu, G. (1987). Les Contenus de l’education d’ici l’an 2000. Synthese mondiale, UNESCO, Paris.
Roberts, D. A. (1983). Scientific literacy. Towards a balance for setting goals for school science program. Ottawa: Canada.
Roqueplo, P. (1974). Le partage du savoir—Science, culture, vulgarisation. Paris: Seuil.
Rosenthal, R. și Jakobson, L. (1968). Pygmlion in the classromm. The Urban Review, 3(1), 16-20.
Shen, B.J. (1975). Scientific literacy and the public understanding of science. În S. Day (coord), Communication of Scientific Information. Basel: Karger
Showalter, V. M. (1974). What is united science education? Part 5. Program objectives and scientific literacy. Prism II, 2(3-4).
Snow, C. P. (1959). The Two Cultures. Cambridge: Cambridge University Press. UK.
Sturgis, P.J. și Allum, N.C. (2000). The Impact of Knowledge on Attitudes toward Biotechnology: Using Regression Models to Simulate a Better-informed Public. Lucrare prezentată la: British Psychological Society (Social Psychology Section), Nottingham.
Sturgis, P.J. și Allum, N.C. (2001). Gender Differences in Scientific Knowledge and Attitudes toward Science:Reply to Hayes and Tariq. Public Understanding of Science, 10(4): 427–30.
Sudman, Seymour, and Norman M. Bradburn. (1982). Asking Questions. San Francisco: Jossey-Bass
Toffler, Alvin. (1983). Al treilea val. București: Editura Politică.
Turner, J. și Michael, M. (1996) “What Do We Know about ‘Don’t Knows’? Or, Contexts of Ignorance,” Social Science Informatio, 35: 15–37.
Văideanu, George. (1986). Educația la frontier dintre milenii. București: Editura Polirom.
Wynne, B. (2001). Expert Discourses of Risk and Ethics on Genetically Manipulated Organisms: the Weaving of Public Alienation. Politei, 17(62): 51–76.
Ziman, John. (1968). Public Knowledge: Essay Concerning the Social Dimension of Science. Cambridge University Press.
Ziman, John. (1978). Reliable Knowledge: an Exploration of the Grounds for Belief in Science. Cambridge University Press.
Ziman, John. (2000). Real Science: What It Is and What It Means. Cambridge University Press.
Baze de date:
Eurobarometer 2005. (2005). Eurobarometer 63.1 Science and Technology, Social Values, and Services of General Interest, European Commission. January-February 2005 TNS OPINION & SOCIAL, Brussels [Produs]; GESIS, Cologne [Accesat]: ZA4233, 2007.
PISA 2006, http://pisacountry.acer.edu.au/, Accesată online în 14 Iulie 2011.
STISOC 2009
Anexe
Anexa 1. Scala alfabetizării științifice, itemi ordonați în funcție de indexul de dificultate (Pardo și Calvo, 2004, 211).
Anexa 2. Precizări metodologice ale studiului STISOC 2009. (Vlăsceanu, 2010, 79 – 81)
Extrapolarea (sau generalizarea) rezultatelor din eșantion la nivel de populație este perfect posibilă, urmând reguli statistice de selecție a respondenților. Există mai multe modalități de selecție a acestora care, în limbaj de specialitate, se numesc metode de eșantionare (sau metodologii de eșantionare, dat fiind că o metodologie poate utiliza o combinație de metode).
Pentru această cercetare, eșantionul a fost construit în trei stadii, fiecare explicată în detaliu mai jos:
construirea matricei de straturi
selecția localităților și a punctelor de eșantionare
selecția respondenților
Construirea matricei de straturi
Este cunoscut faptul că ardelenii sunt diferiți de olteni, care sunet diferiți de bănățeni ori moldoveni. Înțelegând prin strat o parte a populației care prezintă niște caracteristici comune, am putea să vorbim despre “stratul ardelenilor” ori “stratul oltenilor”. Mai puțin cunoscut este faptul că între oltenii înșiși există diferențe semnificative, ceea ce înseamnă că există mai multe straturi diferite în Oltenia, iar același principiu este valabil în toate regiunile istorice.
Construirea unui eșantion trebuie să ia în calcul toate straturile diferite din populație, iar eșantionul trebuie să conțină un număr proporțional de indivizi din fiecare strat: spre exemplu, dacă unul dintre straturile populației ar conține jumătate din indivizi, atunci exact jumătate din eșantion va fi extras din acel strat.
În afară de criteriul geografic, un alt criteriu de diferențiere a populației este mediul de rezidență. Este de așteptat ca oamenii care trăiesc în mediul rural să aibă atitudini, opinii și cunoștințe diferite de oamenii care trăiesc în urban. În fapt, chiar și între oamenii care trăiesc în urban există diferențe, datorate mărimii localității (locuitorii orașelor mici sunt diferiți de locuitorii care trăiesc în orașe foarte mari sau în metropole).
Prin combinarea acestor două criterii de stratificare (regiunile socio-demografice și mărimea localității) s-a obținut matricea de straturi prezentată în tabelul de mai jos:
Există nu mai puțin de 18 regiuni socio-culturale (formate din județe asemănătoare), precum și 5 unități de mărime a localităților (în k=mii de gospodării), ultimele două coloane prezentând diferențele din mediul rural, unde satele centre de comună sunt diferite de satele periferice.
Fiecare celulă a tabelului reprezintă o combinație unică de regiune cu mărime de localitate (cu alte cuvinte un strat cu proprietăți diferite de ale celorlalte), rezultând astfel 18×5=90 straturi.
În interiorul fiecărei celule (a fiecărui strat) se află numărul de puncte de eșantionare care au fost selectate din stratul respectiv, proporțional cu mărimea stratului în populația României. Cu aproape 10% din populația României, pentru București s-au alocat nouă puncte de eșantionare, de departe cel mai mare număr din matricea de straturi.
Selecția localităților și a punctelor de eșantionare
Volumul de eșantion pe care ni l-am propus a fost de 1200 de chestionare, împărțite în puncte de 12 (nu ar fi economic să ne deplasăm într-o localitate pentru un singur chestionar), rezultând un număr de 100 de puncte de eșantionare.
Selecția acestor puncte a fost făcută prin calcul probabilist, proporțional cu mărimea localității, așa încât pentru localitățile mari au fost alocate mai multe puncte de eșantionare decât pentru localitățile mici.
În cadrul fiecărui strat, localitățile au fost aranjate în ordinea cumulativă a numărului de gospodării; apoi a fost calculat un pas de selecție împărțind numărul total de gospodării de pe strat la numărul de puncte de eșantionare. Generând un număr de pornire aleator, s-a adăugat apoi pasul de selecție iar localitatea în care s-a nimerit punctul de eșantionare a fost introdusă în eșantion. În acest fel, au fost selectate 90 de localități (unele cu două sau mai multe puncte de eșantionare, spre exemplu București).
Selecția respondenților
Odată selectate localitățile și numărul de chestionare alocate fiecăreia, a urmat partea cea mai dificilă în construirea eșantionului: selecția respondenților.
Pentru a asigura un caracter aleator al selecției (în fapt un caracter probabilist, un concept chiar mai restrictiv care spune că toți indivizii trebuie să aibă aceeași probabilitate de a fi selectați), procedura normală este extragerea respondenților din niște liste (așa numitele cadre de eșantionare), de obicei listele electorale.
Chiar și în condiții normale, utilizarea acestui tip de liste aduce diverse dificultăți: persoane care nu mai locuiesc la acea adresă, persoane trecute în listă dar care au decedat între timp, clădiri care au fost demolate cu totul etc. Pentru toate aceste dificultăți se extrage un eșantion suplimentar, suficient de mare ca să acopere chiar și situațiile în care respondenții nu doresc să răspundă la întrebări.
În cazul acestei cercetări, s-a adăugat un fapt care a făcut utilizarea acestor liste aproape imposibilă: după unele estimări aproape 4 milioane de locuitori au plecat la muncă în străinătate, în consecință cea mai mare parte din listele electorale conțin persoane care nu mai locuiesc la adresele respective de ani buni.
Soluția, în aceste condiții, este aplicarea unei proceduri de selecție semi-probabiliste a respondenților, prin metoda drumului aleator a cărei descriere detaliată poate fi găsită în Anexa 1 inclusă mai jos.
Un fapt demn de remarcat este acela că toate chestionarele au fost completate de către studenții Facultății de Sociologie și Asistență Socială din cadrul Universității din București. În acest mod, au fost realizate simultan două obiective majore:
implicarea studenților în activitatea de cercetare, aceștia fiind următorii specialiști în domeniu
reducerea substanțială a costurilor de cercetare, prin controlarea strictă a tuturor categoriilor de cheltuieli.
Casetă tehnică
Universul studiului: persoanele de 18 ani și peste, România
Unitatea de analiză: individul
Tipul eșantionului: stratificat, semi-probabilist, tristadial
Reprezentativitate: la nivel național
Criterii de stratificare: ariile socio-culturale și mărimea localității
Volumul eșantionului: 1.161 persoane
Eroare de eșantionare: +/- 2,9%
Colectorul datelor: Arhiva Română de Date Sociale
Culegerea datelor: iulie-septembrie 2009
Metoda de colectare: interviu față în față
Tipul instrumentului: chestionar structurat
Ponderare: în funcție de educație și gen
Graficul 20. Distribuția răspunsurilor la scala atitudinilor față de știință, tehnologie, cercetare și cercetători (STISOC 2009)
Anexa 3. Definirea categoriilor de clasificare pentru dimensiunea alfabetizare științifică, conform standardelor PISA 2006 (43).
Tabelul 18. Abrevieri folosite pentru state în tabele, grafice, figuri, text și PIB/cap de locuitor în anul 2005. Sursă Eurostat.
Tabelul 19. Procente pe itemi la scala cunoașterii științifice și naționalități (Eurobarometru 2005)
Graficul 21. Variația scorului de cunoaștere științifică în funcție de educația respondentului și condiționat de educația mamei
Graficul 22. Graficul 19. Variația scorului de cunoaștere științifică în funcție de educația respondentului și condiționat de educația tatălui
Tabelul 20. Scor pe categorii de răspuns la scala cunoașterii științifice și gen
Tabelul 21. Coeficienți de regresie, variabila dependentă, răspunsurile corecte și controlând vârsta
Tabelul 22. GERD ca procent din PIB, în perioada 1998 – 2008.
Tabelul 23. Coeficienții de consistență internă Cronbach Alpha pentru trei tipuri de dihotomizare a scalei cunoașterii științifice, în 24 de țări Europene (Eurobarometru Special 63.1, 2005). (Rughiniș, 2010, 7)
Tabelul 24. Coeficienți de corelație Pearson între atitudini față de învățare și demografice. Varianta detaliată. (STISOC, 2009)
Anexa 4. Chestionarul STISOC cu frecvențe pe itemi
CHESTIONAR STISOC
Bună dimineața / bună ziua / bună seara, mă numesc ………………………………….. și sunt student(ă) la Universitatea din București, Facultatea de Sociologie și Asistență Socială. În această perioadă, facultatea noastră urmărește să cunoască opiniile unor persoane, referitoare la diferite aspecte ale vieții de astăzi. Pentru a discuta aceste aspecte, mă adresez dumneavoastră ținând să menționez că, deși ați fost ales la întâmplare, opiniile dumneavoastră sunt foarte importante. Dacă sunteți de acord să ne răspundeți la câteva întrebări, sperăm să nu vă răpim mai mult de o jumătate de oră.
Vă mulțumesc!
Vă rugăm să ne spuneți ce vă sugerează cuvântul ”Știință”. Marcați cu X o căsuță mai spre stânga sau mai spre dreapta în funcție de cum vi se pare:
EXP. Închipuiți-vă că un om de știință vrea să știe dacă un anumit medicament este eficient împotriva unei boli pentru care nu există nici un tratament. Care credeți că este abordarea corectă din punct de vedere științific pentru a testa eficiența medicamentului?
(UN SINGUR RĂSPUNS)
Pentru fiecare dintre următoarele afirmații, vă rog să-mi spuneți dacă le considerați adevărate sau false.
Vă voi citi în continuare câteva afirmații despre știință, tehnologie și mediul înconjurător. Pentru fiecare dintre afirmații vă rog să-mi spuneți dacă sunteți de acord sau nu cu ele.
Vă prezint în continuare câteva propoziții cu conținut medical. Pentru fiecare dintre ele, vă rog să-mi spuneți dacă este adevărată sau falsă.
Pentru fiecare dintre următoarele afirmații, vă rog să-mi spuneți dacă este adevărată sau falsă.
Ce fel de loc de muncă este mai potrivit pentru un tânăr în ziua de azi?
Credeți că, pentru a avea succes în viață, este mai important…
Cu care dintre următoarele afirmații sunteți mai degrabă de acord?
Dumneavoastră credeți sau nu în…
REL7. Ce este Biserica, în primul rând, pentru dumneavoastră?
(UN SINGUR RĂSPUNS)
REL8. În ce măsură sunteți de acord cu afirmația că ”Dumnezeu a creat toate ființele așa cum sunt ele astăzi”?
REL9. De câte ori participați la slujbe religioase, altele decât cele legate de nuntă sau înmormântare:
(UN SINGUR RĂSPUNS)
REL10. Cât de des vă rugați în afara serviciilor religioase?
(UN SINGUR RĂSPUNS)
Părerile oamenilor despre reușita în viață sunt deseori diferite. Cam câți dintre oamenii din România credeți că sunt de părere că…
Dacă vă gândiți la ce cred oamenii despre știință, cam câți dintre oamenii din România sunt de părere că…
Dar cam câți dintre oamenii din România…
EXT1. Considerați că cercetătorii români își fac treaba…
EXT2. Dumneavoastră personal, ce așteptați de la cercetătorii români?
(MAXIM TREI RĂSPUNSURI)
Cât de mult pot următorii oameni să influențeze deciziile oamenilor de știință?
Vă rugăm să ne spuneți în ce măsură sunteți sau nu de acord cu următoarele afirmații:
EXT11. Credeți că lumea este condusă…
(UN SINGUR RĂSPUNS)
EXT13. Credeți că succesul în afaceri se obține prin…
(MAXIM DOUĂ RĂSPUNSURI)
O să vă citesc acum o listă de afirmații și o să vă rog să îmi spuneți în ce măsură sunteți sau nu de acord cu ele …?
ED2. Care este nivelul dvs. de educație școlară?
Dar care este cel mai înalt nivel de educație școlară atins de…?
(UTILIZAȚI CODURILE DE LA ED2)
NUMAI PENTRU CEI CARE AU TERMINAT ȘCOALA GENERALĂ, DAR NU ȘI LICEUL (CODURILE 3, 4 ȘI 5 DE LA ED2)
ED5_SG. În ce măsură familia v-a încurajat să aveți rezultate școlare bune în timpul școlii generale?
ED6_SG. Ați fost vreodată premiant în timpul școlii (ați primit vreun premiu sau mențiune la sfârșit de an)?
NUMAI PENTRU CEI CARE AU TERMINAT CEL PUȚIN LICEUL
(CODURILE 6, 7 ȘI 8 DE LA ED2)
ED5_L. În ce măsură familia v-a încurajat să aveți rezultate școlare bune în timpul liceului?
ED6_L. Ați fost vreodată premiant în timpul liceului (ați primit vreun premiu sau mențiune la sfârșit de an)?
ED7_L. Ce profil de studiu ați urmat în clasa a 12-a?
SD1. În copilărie ați fost crescut/ă în spirit religios?
SD2. Ați fost vreodată spitalizat pentru o perioadă mai lungă de o săptămână, ca adult (după 18 ani)?
SD3. Dacă vă gândiți la sănătatea dvs., ați spune că este…
SD6. Sex
SD7. Care este religia dumneavoastră?
SD8. Care este etnia/naționalitatea dumneavoastră?
În gospodăria dvs. există în stare de funcționare…
SD18. Cum apreciați veniturile actuale ale gospodăriei dumneavoastră?
SD19. În prezent sunteți:
SD20. Ați spune că locuiți…
SD24. Ați fumat vreodată?
SD25. Cât de des fumați?
SD26. Aproximativ câte țigări pe zi?
SD23A. Care este ocupația dvs. actuală?
Ați desfășurat muncă plătită în trecut? Care a fost ultima dvs. ocupație?
SD27. Din punctul dumneavoastră de vedere, pe care persoană ați aprecia-o mai mult?
Atunci când dumneavoastră spuneți despre cineva ca este o persoană bine educată, cât de importante sunt următoarele:
Copyright Notice
© Licențiada.org respectă drepturile de proprietate intelectuală și așteaptă ca toți utilizatorii să facă același lucru. Dacă consideri că un conținut de pe site încalcă drepturile tale de autor, te rugăm să trimiți o notificare DMCA.
Acest articol: Intelegerea Publica a Cunoasterii Stiintifice (ID: 121816)
Dacă considerați că acest conținut vă încalcă drepturile de autor, vă rugăm să depuneți o cerere pe pagina noastră Copyright Takedown.