Herausforderung Zusammenarbeit: Beispiel des CBHE Erasmus+ Projektes KNOTS Petra Dannecker Institut für Internationale Entwicklung, Universität Wien VO GM1- Grundlagen der Entwicklungsforschung, 29.11.2018 1
Herausforderungen: 1) administrativer und projektimmanente Herausforderungen 2) Inhaltliche Herausforderungen: a) Verständnis Transdisziplinarität b) Integration nicht-wissenschaftliche Akteure c) Relevanz der inhaltlichen Themen d) Gender e) Nachhaltigkeit 3) Ausblick
1)Administrative und projektimmanente Herausforderungen EU Projektlogik versus KNOTS Projektlogik Finanzflüsse Administrative Prozesse = demotivierend für Partner Was bedeutet Capacity Building? Wer lernt von wem? Partizipation? Wer partizipiert? Wie gehen wir mit internen Machtstrukturen um? (Planung und Umsetzung von Aktivitäten) Sprache
2. Inhaltliche Herausforderungen: a) Verständnis Transdisziplinarität Unterschiedliche Verständnisse in Bezug auf Transdisziplinarität: As a new principal for research and science versus an operational modus of research to connect knowledge production and societal problems Unterschiedliche Zielvorstellungen: Wissenschaftliche Ziele versus institutionelle
b) Integration nicht-wissenschaftlicher Akteure Wer sind nicht wissenschaftliche Akteure? Wie sollen sie integriert werden? Kontext abhängig (Nexus Politik Wissenschaft) Unterschiedliche Vorstellungen welches Wissen zählt und relevant ist Unterschiedliche wissenschaftliche Paradigmen
Exkurs Deficit Model: Key thesis: Science produces knowledge and holds expertise; science has a differentiated view and represents the authority to judge/explain The public has no expertise/ a knowledge deficit; it is an undifferentiated mass and has no explanatory authority Science has to inform the public (via mediators) Assumptions: Information only goes in one direction from science to society (ideal of control) No feedback loops from the public towards science Rather simplistic concept of the public ; no differentiation Idea that more information on science will build automatically trust in science many case studies have shown that the contrary is the case 30.11.2018 6
Why is this linear model still the dominant one: Clear (Western) knowledge authority Clear knowledge order -> relation to power and choice The problem is never science as such, but always the public s understanding of it The linear model is "easier", in particular, if the aim of communication is "selling science" What is not reflected: Society as multiple, context-specific, situated constellations Science as a practice, a process deeply intertwined with society and diverse valuing principles That science does not produce value-free knowledge. Therefore, knowledge always depends on both the context of its production and the actors that are involved in its production 30.11.2018 7
Understanding of objectivity Objectivity is linked to the ideal that scientists can eliminate personal biases, emotional involvement, existing value and social orders, etc. This ideal also serves to assure the superiority of scientific knowledge over other forms of knowledge Objectivity or objective justification is inevitable for knowledge to be accepted as such: if your research is seen as being not objective it will be drawn into question 30.11.2018 8
Criticism: Objectivity, however, is itself variable and relative: what is seen as being objective has fundamentally changed over time; it is therefore a social convention David Bloor (1991, p. 43-44): Scientific theories, methods and acceptable results are social conventions (...), that is, the product of collective influences and resources and as peculiar to the culture and its present circumstances." However, knowledge is always connected to a specific situation in which we know -> Knowledge is situated, contextual, cultural and inherently social Objectivity is never absolute; it is a relative norm that depends on social practices and the social context In other words, it is a social conventions, a product of collective influences 30.11.2018 9
a) Relevanz der inhaltlichen Themen (Migration, soziale Ungleichheit und environment) Unterschiedliches Verständnis der Themen und ihrer Relevanz in Bezug auf das Projekt Kapazitätsbildung versus Forschung Unterschiedliche lokale Wahrnehmung der Themen und ihrer Bedeutung (z.b. Migration, wirtschaftliche Entwicklung versus environment)
d) Gender Relevanz dieser sozialen Kategorie wird nicht von allen geteilt Klassische Arbeitsteilung in einigen Partneruniversitäten Transdiziplinärität impliziert gemeinsame Entwicklung eines Erkenntnisinteresse (was gender nicht als relevant wahrgenommen wird?) Intersektionalität
e) Nachhaltigkeit Ziel des Projekt über teaching manual, Vernetzung, erlernen von skills etc. Umsetzung hängt aber nicht nur vom Projekt sondern auch von Rahmenbedingungen (Universitäten, Forschungsförderung, Zeitschriften)
3) Ausblick und Lernprozess Herausforderungen auf unterschiedlichen Ebenen Projektlaufzeit sehr kurz Machstrukturen auf unterschiedlichen Ebenen (werden z. Teil reproduziert) Reflektion zum Teil schwierig bzw. nicht vorhanden (hängt auch von den Disziplinen ab) Machtstrukturen, Gender aber auch Unterschiede in Bezug auf unterschiedlichen Universitätskulturen werden in der Literatur zu Transdisziplinarität bisher zu wenig reflektiert!