Gra toczona między uczelniami a władzami zaczyna przesłaniać cele. O celach coraz rzadziej się dyskutuje – poza rytualnym powtarzaniem fraz o doskonałości. Wysiłki władz uczelni idą w „optymalizowanie”, z lepszym lub gorszym skutkiem, poszczególnych parametrów. Doprowadziło to do instrumentalizacji misyjnej działalności uczelni, zaniku planowania strategicznego i dominacji doraźności – pisze o algorytmie naliczania subwencji prof. Anna Giza-Poleszczuk, prorektor Uniwersytetu Warszawskiego w latach 2012–2019.
Bardzo mnie ucieszył artykuł Michała Mackiewicza „Algorytm niemocy”, opublikowany na łamach „Forum Akademickiego”. Mam nadzieję, że wywoła on w naszym środowisku niezwykle potrzebną dyskusję. Czuję się też poniekąd odpowiedzialna za dostarczenie autorowi impulsu do jego napisania: to ja zwróciłam dziennikarce „Polityki” Ewie Wilk uwagę na algorytm jako jedno ze źródeł problemów, z jakimi się mierzą nasze uczelnie.
Dyskusja jest nam potrzebna z kilku powodów. Po pierwsze, poza osobami funkcyjnymi rzadko kto zdaje sobie sprawę z istnienia algorytmu, a jeszcze rzadziej rozumie jego działanie, w tym szczególnie jego niechciane i nieprzewidywane konsekwencje. W efekcie niewystarczająco dobrze rozumiemy sytuację, w jakiej znajdują się uczelnie, a w szczególności powody podejmowanych przez władze działań, które wielu z nas wydają się nieracjonalne (na przykład ciągła walka o utrzymanie poziomu rekrutacji kosztem rezygnacji z wymagań).
Po drugie, jak trafnie pokazuje Michał Mackiewicz, algorytm dotarł do swego rodzaju „ściany”: z różnych powodów musiał zostać zamrożony, stając się algorytmem niemocy. Po trzecie, algorytm zawsze był konstruowany i modyfikowany z intencją sterowania decyzjami i wyborami uczelni w pożądaną stronę. Zatem nawet jeśli władze publiczne nie formułowały wprost oczekiwań pod adresem uczelni – a było to przez minione dekady raczej regułą niż wyjątkiem – to wskazówki pozwalające odczytać, co będzie nagradzane, a co karane, „zaszywano” w algorytmie.
W ten sposób czytanie algorytmu stało się ważnym zadaniem władz, a granie algorytmem prawdziwą sztuką, i to zarówno po stronie uczelni, jak i ministerstwa. Zwracał na to uwagę już w roku 1998 prof. Marek Rocki: „MEN, obserwując zachowania uczelni, zmieniał zasady lub parametry algorytmu, biorąc za priorytet zdefiniowane przez siebie uwarunkowania. I tak, w roku 1994 w algorytmie studenci pierwszego roku otrzymali wagę zerową. Oznacza to, że w poprzednim roku uczelnie (dostosowując się do gry zaproponowanej przez MEN) zwiększyły w sposób nieracjonalny (zdaniem MEN) liczbę studentów przyjętych na I rok studiów. W roku 1996 wprowadzono zasadę, że liczba studentów I roku studiów zaocznych i wieczorowych nie może być większa niż liczba studentów studiów stacjonarnych na tym samym kierunku. Oznacza to, że uczelnie zwiększyły znacząco liczbę studentów studiów zaocznych i wieczorowych. Stan ten został oceniony przez MEN jako negatywny, więc w roku 1998 ogólna liczba studentów studiów stacjonarnych wyznacza limit dla liczby studentów studiów zaocznych i wieczorowych korzystających z dotacji budżetowej”.
W odpowiedzi na przystosowania uczelni, nie zawsze zgodne z oczekiwaniami władz, a czasami wręcz niepożądane, ministerstwo coś w algorytmie zmienia, na co uczelnie reagują nowymi rozwiązaniami „optymalizującymi”, które – jeśli są negatywnie ocenione – skłaniają resort do kolejnych zmian. Skutkuje to niestabilnością systemu i trudnościami z tworzeniem przez uczelnie długofalowych strategii.
Konsekwencje niechciane i nieprzewidywane
Można zasadniczo się zgodzić z tym, że stosowanie algorytmu podnosi przejrzystość systemu finansowania uczelni ze środków publicznych i ogranicza uznaniowość. Ma on jednak również, jak każda polityka publiczna, konsekwencje niechciane i nieprzewidywane. W „Forum Akademickim” ukazało się wiele znakomitych tekstów analizujących tego rodzaju efekty: np. wpływ minimum kadrowego w połączeniu z wagami stosowanymi przy wyliczaniu czynnika kadrowego „K” (czyli liczby doktorów przeliczeniowych) na utrwalanie się odwróconej piramidy wieku nauczycieli akademickich; nieracjonalny wzrost liczby „fizycznych” doktorantów po wprowadzeniu do czynnika studenckiego w algorytmie przelicznika 5 (tj. jeden doktorant stanowił 5 studentów przeliczeniowych) czy stymulowanie przez wiele lat „pogoni za studentem”, o czym wielokrotnie pisał Jan Cieśliński.
Innego przykładu dostarcza wprowadzony w roku 2017 współczynnik SSR, który miał zapewnić dostępność kadry i położyć kres masowym studiom. Modelowa dostępność została ustalona na liczbę 13 (tj. 13 studentów na jednego nauczyciela akademickiego), a za odstępstwa od niej, szczególnie te w górę, w algorytm wpisana została proporcjonalna kara. Fakt, że do SSR liczą się wszyscy studenci, również niestacjonarni, a do używanego w algorytmie wskaźnika S liczą się tylko studenci stacjonarni ma – w połączeniu ze współczynnikami kosztochłonności – podwójne konsekwencje finansowe.
Problem ten najłatwiej pokazać na przykładzie. Wyobraźmy sobie dwa kierunki studiów, z których pierwszy ma kosztochłonność = 1, a drugi kosztochłonność = 2; dla uproszczenia przyjmijmy, że na obu jest po 30 pracowników, ale na pierwszym, masowym, kształci się 600 studentów (w tym 300 stacjonarnych i 300 niestacjonarnych, czyli płacących), a na drugim tylko 300 studentów stacjonarnych. Ten pierwszy kierunek będzie miał 300 studentów przeliczeniowych (300*1, niestacjonarnych się nie uwzględnia), a ten drugi 600 studentów przeliczeniowych (300*2). Natomiast SSR pierwszego kierunku wyniesie 20 (600:30, bo bierze się liczbę wszystkich studentów fizycznych), a SSR drugiego wyniesie 10 (300:30). Ta sama liczba stacjonarnych studentów (i ta sama pracowników) dla kierunku z kosztochłonnością 1 oznacza niższy udział (w studentach przeliczeniowych) i wyższy SSR, za który algorytm „ukarze” uwzględniając wielkość przekroczenia wartości modelowej SSR = 13. Oczywiście można powiedzieć, że kierunek z połową studentów płacących rekompensuje sobie tę stratę czesnym, i zapewne taka była intencja wprowadzenia współczynnika „dostępności kadry”, można jednak się zastanawiać, czy to w jakikolwiek sposób pomaga studentom na kierunkach liczniej obsadzonych. Wydział ma pieniądze z czesnego, ale dostępność pracowników się dla nich nie zmienia. Ponadto, nie jest łatwo wyliczyć, jakie wpływy z czesnego – czyli jako poziom rekrutacji na studia płatne – gwarantują dodatkowe przychody, przekraczające wielkość straty wynikającej z kary w algorytmie (jeśli są tej samej wysokości, co strata, to w zasadzie prowadzenie płatnych studiów nie ma ekonomicznego sensu).
Wprowadzenie SSR ma też dodatkowe konsekwencje, które nie były zapewne intencją władz. Uczelniom, które prowadzą zarówno masowe, jak i cieszące się mniejszym zainteresowaniem kierunki kształcenia, łatwiej jest osiągnąć zbliżony do modelowego wskaźnik SSR (oblicza się go dla całej uczelni, więc kierunki małoliczne równoważą te bardziej masowe). Dlatego nowy wskaźnik uderzył przede wszystkim w uniwersytety ekonomiczne, które nie prowadzą z reguły małolicznych kierunków z dziedziny nauk przyrodniczych i ścisłych (o wyższej kosztochłonności niż kierunku społeczne).
Konkurencja o ograniczone dobro
Ukazywały się również artykuły podważające zdolność generowania przez algorytm efektów chcianych i przewidywanych. Przeprowadzona przez Henryka Miłosza dla lat 1991–2024 analiza wielkości nagrody finansowej generowanej przez algorytm za zwiększenie o 10% liczby studentów pokazuje, jak bardzo była ona nieproporcjonalna: przyrost dotacji z tego tytułu wahał się między 3,75% (wartość najwyższa, lata 1998–2005) a 0,26% (wartość najniższa, lata 2015–2016).
Z kolei Tadeusz Pomianek i Andrzej Szelc po przeanalizowaniu algorytmów czterech generacji, konkludują: „Co zatem premiuje algorytm? Status quo ante, stabilną bylejakość, inercję. Czego nie premiuje? Jakości, umiędzynarodowienia, ducha konkurencji, rozwoju”. Nie jestem pewna, czy pod rządami ustawy Prawo o szkolnictwie wyższym i nauce z 2018 roku algorytm – szczególnie w połączeniu z nowymi zasadami ewaluacji jakości naukowej – zaczął faktycznie premiować doskonałość naukową, czyli jakość i umiędzynarodowienie, rozumiane jako silna obecność w nauce światowej, mierzona punktami za publikacje, prestiżem realizowanych grantów naukowych i wpływem na otoczenie w skali międzynarodowej. Zapewne wszyscy zdajemy sobie sprawę z „gry”, jaka toczy się wokół tych wskaźników: finansowanie publikacji w open access, schodzenie w dyscyplinach relatywnie naukowo słabszych poniżej N=12, przenoszenie na etaty dydaktyczne pracowników niepublikujących w danym okresie itp.
Nie idzie jednak jedynie o mniejsze lub większe defekty algorytmu, które można stosunkowo łatwo skorygować, ale o samą jego konstrukcję, która ma charakter udziałowy, czyli quasirynkowy. Oznacza to, że liczy się nie bezwzględna liczba – przeliczeniowych skądinąd – studentów, nauczycieli akademickich czy grantów, ale procentowy udział danej uczelni w sumie tychże. Tym samym uczelnie ustawione zostały w pozycji konkurentów o ograniczone dobro – sytuacja przypominająca słynny dylemat wspólnego pastwiska. To właśnie udziałowa konstrukcja stymulowała wspomnianą wyżej, za Janem Cieślińskim, pogoń za studentem: ci, którzy nie zwiększali rekrutacji, podczas gdy inni to robili, ryzykowali spadek udziału w „rynku studentów”, co oznaczało spadek dotacji. Jak trafnie pisze Cieśliński: „Gdyby uczelnie umówiły się, że wszystkie solidarnie zwiększają wymagania rekrutacyjne, to wtedy liczba studentów by spadła, dotacja została bez zmian, zatem realna dotacja na studenta by wzrosła […]. Ale konsensus taki nigdy nie nastąpił, być może był niemożliwy. Uczelnie, obawiając się (w zasadzie słusznie) zmniejszenia dotychczasowej dotacji, starają się maksymalizować liczbę studentów, przy prawie niezmienionych nakładach (w tym celu zwiększa się, czasem ponad wszelką miarę, liczebność grup, a także pensum dydaktyczne pracowników). Postępowanie takie jest efektywne z ekonomicznego punktu widzenia, ale moim zdaniem jest to oferowanie płatnikowi (budżetowi państwa) coraz gorszej usługi za tę samą lub wyższą cenę. Widać tu sprzeczność bodźca ekonomicznego z interesem uczelni, studentów i podatnika”.
Krótko mówiąc, obok problemów mniejszych, algorytm powoduje pojawienie się dwóch kluczowych wręcz, niechcianych i nieprzewidywanych efektów. Chodzi mi o (1) instrumentalizację właściwych misji uczelni, będącą pochodną wymuszonej przez algorytm koncentracji na interesie organizacyjnym, przede wszystkim finansowym (czemu trudno się dziwić, władze uczelni muszą dbać o unikanie zadłużenia); (2) osłabienie solidarności środowiska akademickiego, w tym jego zdolności do wypracowania własnej wizji rozwoju i jego celów. Co do (1), to może zdarzać się tak, że np. dążenie do rekrutacji studentów z zagranicznym paszportem, zatrudniania obcokrajowców na etatach nauczycieli akademickich jest podyktowane chęcią poprawy parametrów w algorytmie i niekoniecznie prowadzi do rozwoju uczelni. Z kolei nowe kierunki mogą być tworzone w nadziei, że przyciągną one więcej kandydatów lub w efekcie dążenia do podniesienia współczynnika kosztochłonności, a w konsekwencji czynnika S (wyższy współczynnik kosztochłonności oznacza więcej studentów przeliczeniowych).
Masowość i umiędzynarodowienie
Co do wpływu udziałowej, czyli quasirynkowej, natury algorytmu na solidarność środowiska, to jest rzeczą naturalną, że osłabia ją konieczność konkurowania o to samo ograniczone dobro w połączeniu z różnicą interesów (np. zmniejszanie stałej przeniesienia leży w interesie uczelni „silniejszych”, ale nie tych, których pozycja konkurencyjna jest relatywnie słaba). Zresztą, na dużych uczelniach, na których do podziału dotacji między wydziały (i inne jednostki) stosuje się również ten sam lub lekko zmodyfikowany algorytm, również gołym okiem widać narastającą atomizację i słabnięcie poczucia wspólnego dobra, a także różnice interesu dużych i małych wydziałów.
Te relatywnie mniejsze nie mają równych szans w konkurencji o studentów, granty czy wybitną kadrę, a nawet jeśli uda im się zwiększyć udział w tym czy innym czynniku, wzrost dotacji nosi wszelkie znamiona „efektu św. Mateusza”: ten sam wzrost dotacji, np. o 6%, dla uczelni z górnego i dolnego decyla (pod względem wielkości subwencji w poprzednim roku) pogłębia jeszcze różnice między nimi. Uczelnia, która w poprzednim roku miała subwencję w wysokości 900 milionów zł otrzyma 905 mln 400 tys. zł, a uczelnia z subwencją w wysokości 90 mln zł otrzyma 90 540 tys. zł. Różnica między ich finansowaniem budżetowym zwiększy się o ponad 14 mln zł, mimo, że obie w takim samym stopniu się rozwinęły. Warto przy okazji zauważyć, że wpływanie na uczelnie pośrednio, poprzez manipulowanie parametrami algorytmu, pozwala przełożyć całą odpowiedzialność za stan szkolnictwa wyższego na uczelnie: w końcu to one same autonomicznie podejmują decyzje. Na tej zasadzie to uczelnie oskarżono o „produkowanie bezrobotnych” czy „rekrutowanie wszystkiego, co się rusza”. Mianem „fabryk bezrobotnych” określił w roku 2012 w wywiadzie dla „Gazety Wyborczej” z 23 kwietnia prezes PZU Andrzej Klesyk, to drugie z kolei było ulubionym sformułowaniem kierowanym do rektorów przez nieżyjącą już wiceminister nauki Darię Nałęcz.
Ożywiona dyskusja, w której uczelnie z reguły były bohaterem negatywnym, toczyła się z pominięciem faktu, że przez co najmniej dwie dekady w algorytmie zaszyte były nagrody za zwiększanie liczby studentów. Uwadze dyskutantów umknął też fakt, że dynamiczne umasowienie dostępu do wyższego wykształcenia w latach 1991–2008 (szczytowy rok boomu edukacyjnego) dokonało się bez proporcjonalnego zwiększenia nakładów budżetowych, co oznacza, że zostało ono sfinansowane w dużej mierze ze środków prywatnych (studia płatne) oraz kosztem uczelni. Rekrutując coraz więcej studentów w sytuacji stałej lub nawet w ujęciu realnym spadającej dotacji do podziału z budżetu państwa, uczelnie w efekcie otrzymywały coraz mniej środków na studenta, a jednocześnie pracownicy byli w coraz większym stopniu obciążeni dydaktyką kosztem czasu na działalność badawczą i naukową (przychody z prowadzenia płatnych zajęć były jedynym sposobem uzyskania godnego wynagrodzenia). Szczególnie wysoką cenę naukową zapłaciły za to nauki społeczne, które przyjęły na siebie główny ciężar umasowienia; zwracał na to uwagę Jarosław Górniak w Diagnozie szkolnictwa wyższego z roku 2015, opublikowanej przez Fundację Rektorów Polskich.
Rok 2008/2009 zamknął okres nacisku na umasowienie dostępu do wyższego wykształcenia: z jednej strony rozpoczął się kryzys demograficzny, a z drugiej dzięki finansowemu wysiłkowi rodzin i samych studentów, a także polskich uczelni, Polska nadspodziewanie szybko zbliżyła się do wyznaczonego przez Komisję Europejską poziomu 45% osób z wykształceniem wyższym w grupie osób w wieku produkcyjnym, za co skądinąd nikt uczelniom nie podziękował. Przeciwnie, masowe kształcenie znalazło się na cenzurowanym, a uczelnie zaczęto krytykować za niski poziom umiędzynarodowienia osiągnięć naukowych i niewielki wkład do gospodarki opartej na wiedzy. Priorytetem władz publicznych stała się „doskonałość naukowa” jako element budowania silnej pozycji kraju na arenie międzynarodowej. W debacie publicznej coraz większe znaczenie zaczęto nadawać międzynarodowym rankingom, w których polskie uczelnie zajmują relatywnie niskie pozycje, w piątej czy szóstej setce, co oczywiście prowadzi do przedstawiania ich w negatywnym świetle. Znowu pomija się przy tym co najmniej dwa ważne fakty: (1) niski poziom nakładów na naukę i szkolnictwo wyższe: jestem przekonana, że gdyby wyrazić osiągnięcia naukowe w odniesieniu do wielkości nakładów, np. liczba punktów publikacyjnych na każde 1000 euro nakładów, polskie uczelnie znalazłyby się w czołówce; (2) niestabilność regulacji oraz ich nadmiar powodujące, że uczelnie muszą co chwila inwestować energię w zmiany kursu, a także w obsługę biurokratycznych wymogów.
Gra, która przesłania dyskusję
Tak czy inaczej, algorytm został przesterowany w stronę nagród za osiągnięcia naukowe i „kar” za masowe kształcenie, choć tym razem środowisko naukowe zostało w większym niż zwykle stopniu włączone w debaty nad nową ustawą i nowymi parametrami algorytmu. Wciąż jednak zbyt mało uwagi poświęcamy skutkom nowych regulacji, zarówno refleksji nad historią i dotychczasowymi doświadczeniami – tu doprawdy nieoceniony jest dorobek „Forum Akademickiego” – jak i namysłowi nad tym, jak możemy się uczyć z porażek. Algorytm, podobnie jak dowolna inna polityka publiczna, wytwarza różnego rodzaju niechciane i nieprzewidziane efekty, których nie należy traktować jako wyraz złej woli i/lub ludzkich słabości, ale jako racjonalne przystosowania. Polityka publiczna nie działa bowiem na bierny obiekt, lecz ingeruje w adaptacyjny układ aktorów, instytucji, bodźców i sprzężeń zwrotnych, którego zmiana wymaga czasu i pogłębionych analiz.
Osiągnięcie zamierzonego skutku nie zależy wyłącznie od poprawności instrumentu, ale również od reakcji adresatów, sposobu implementacji, kontekstu oraz zmian wywołanych w całym systemie. Idzie zresztą nie tylko o efekty niechciane i niezamierzone. Nie ma dobrych dowodów, że algorytm dostarcza efektów zamierzonych i chcianych. Można sobie wyobrazić inną filozofię finansowania uczelni, niekoniecznie prowadzącą do uznaniowości (skądinąd, ciągłe ręczne sterowanie algorytmem również nosi oznaki uznaniowości). Takie propozycje się pojawiały: w przywołanym już wcześniej artykule Marek Rocki proponował, by dotacja przyznawana była na realizację zadań uczelni z uwzględnieniem środków niezbędnych do utrzymania jej potencjału.
Problemem jest również toczona między uczelniami a władzami gra, która w coraz większym stopniu przesłania dyskusję o wspólnych celach, którą odbyć powinny państwo i uczelnie. Tymczasem o celach coraz rzadziej się dyskutuje. Wysiłki władz uczelni, za które należy im się szczery podziw i podziękowania, idą w „optymalizowanie”, z lepszym lub gorszym skutkiem, poszczególnych parametrów. Doprowadziło to do instrumentalizacji misyjnej działalności uczelni, zaniku planowania strategicznego i dominacji doraźności. Dobitnie pisał o tym Jerzy Axer: „środowisko akademickie skupione na dostosowywaniu się do rygorów wynikających z procesu bolońskiego i wabione złudnymi w istocie obietnicami menedżerskich i ekonomicznych usprawnień traci często z pola widzenia ten problem, który uważam za zasadniczy. Każda instytucja, która chce mieć wpływ na swój los i nie myśli o sobie tylko w kategoriach zależności od sił zewnętrznych, musi planować swój rozwój i wyobrażać sobie swoją przyszłość. Instytucja uniwersytetu, która od siedmiuset lat odwołuje się do pojęcia autonomii, ma szczególne powody, żeby nie godzić się na bycie wyłącznie przedmiotem w procesie przemian. To jednak oznacza, że nasze środowisko nie może oczekiwać rozwiązania problemów przez obronę status quo i doraźnych interesów oraz szukać alibi w zewnętrznych ograniczeniach i utrudnieniach”.
Anna Giza-Poleszczuk