Exploring Factors Affecting Student Learning Satisfaction during COVID-19 in South Korea
इस अध्ययन ने 302 दक्षिण कोरियाई विश्वविद्यालय के छात्रों के सर्वेक्षण डेटा का विश्लेषण किया जिससे यह पता चला कि ऑफलाइन लर्निंग और STEM मेजर उच्च संतुष्टि से सह-संबंधित हैं, जबकि कोविड-19 महामारी के दौरान लर्निंग सेटिस्फैक्शन (सीखने की संतुष्टि) को प्रभावित करने वाले शीर्ष पांच कारकों के रूप में कथित प्रदर्शन, कक्षा भागीदारी, मेजर, चर्चा क्षमता और गृह अध्ययन स्थान की पहचान की गई।
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कल्पना कीजिए कि आप एक आदर्श केक बनाने की कोशिश कर रहे हैं, लेकिन मैदा और चीनी के बजाय, आपकी सामग्री यह है कि एक छात्र कैसा महसूस करता है, वह कहाँ पढ़ता है, और वह अपने शिक्षक के साथ कैसे बातचीत करता है। यह लर्निंग सैटिस्फैक्शन (सीखने की संतुष्टि) की दुनिया है, एक ऐसी अवधारणा जिसे शोधकर्ता एक जटिल रेसिपी की तरह मानते हैं। यह केवल अच्छे ग्रेड प्राप्त करने के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि क्या एक छात्र को लगता है कि उसकी ज़रूरतें पूरी हो रही हैं, क्या वह इस प्रक्रिया का आनंद ले रहा है, और क्या उसे वास्तव में लगता है कि वह कुछ मूल्यवान सीख रहा है। वर्षों से, शिक्षक यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि यह रेसिपी कैसे काम करती है, वे छात्र के आत्मविश्वास (सेल्फ-एफिकेसी), कक्षा के डिज़ाइन और दोस्तों के साथ बातचीत करने की क्षमता जैसी चीजों पर नज़र रखते हैं। लेकिन जब वैश्विक महामारी के कारण दुनिया अचानक ऑनलाइन हो गई, तो रसोई में अफरा-तफरी मच गई। पुरानी रेसिपी अब उसी तरह काम नहीं कर रही थीं, और शिक्षक यह समझने के लिए संघर्ष कर रहे थे कि क्यों कुछ छात्र फल-फूल रहे थे जबकि अन्य खोया हुआ और ऊब महसूस कर रहे थे। यह वही पहेली थी जिसे सुलझाने का फैसला दक्षिण कोरिया के सुंगक्युनक्वान विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने किया। वे जानना चाहते थे: महामारी के बीच, वे कौन से गुप्त तत्व (सीक्रेट इंग्रीडिएंट्स) हैं जो एक छात्र को अपनी पढ़ाई से खुश करते हैं, और क्या अलग-अलग प्रकार के छात्रों को अलग-अलग रेसिपी की आवश्यकता होती है?
इस कोड को तोड़ने के लिए, शोधकर्ताओं ने अपने विश्वविद्यालय के 302 छात्रों के एक समूह को इकट्ठा किया और नवंबर 2021 से नवंबर 2022 के बीच उनके जीवन के बारे में कई सवाल पूछे। उन्होंने केवल अनुमान नहीं लगाया; उन्होंने दो शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग किया। सबसे पहले, उन्होंने विलकॉक्सन रैंक सम टेस्ट (Wilcoxon Rank Sum test) नामक एक सांख्यिकीय परीक्षण का उपयोग किया, जो एक रेफरी की तरह है जो यह जाँचता है कि क्या दो टीमें वास्तव में अलग हैं या स्कोर का अंतर केवल किस्मत का खेल है। दूसरा, उन्होंने एक्सप्लेनेबल बूस्टिंग मशीन (EBM) नामक एक स्मार्ट कंप्यूटर मॉडल का उपयोग किया। EBM को एक सुपर-डिटेक्टिव (सुपर-जासूस) के रूप में सोचें जो न केवल आपको यह बताता है कि दौड़ किसने जी, बल्कि यह भी समझाता है कि उन्होंने क्यों जी, यह देखकर कि कैसे हर एक कारक—जैसे दौड़ने के जूते, मौसम या नाश्ता—ने परिणाम में योगदान दिया। यह मॉडल विशेष है क्योंकि यह "व्याख्यात्मक" (explainable) है, जिसका अर्थ है कि यह अपने काम को एक ब्लैक बॉक्स में नहीं छिपाता है; यह हमें स्पष्ट रूप से दिखाता है कि कौन से कारक डोर को खींच रहे हैं।
जांच से कुछ स्पष्ट विजेता और हारने वाले सामने आए। जब शोधकर्ताओं ने उन छात्रों की तुलना की जो व्यक्तिगत रूप से (ऑफलाइन) कक्षा में जाते थे बनाम वे जो घर पर रहकर लॉग-इन करते थे (ऑनलाइन), तो डेटा ने एक महत्वपूर्ण अंतर दिखाया। ऑफलाइन कक्षाओं में जाने वाले छात्र बहुत अधिक खुश थे। वे कम ऊब महसूस करते थे, तत्काल फीडबैक की कमी से कम निराश होते थे, और उन्हें अपने ऑनलाइन साथियों की तुलना में उचित सीखने की कमी महसूस नहीं होती थी। वास्तव में, ऑनलाइन छात्रों को अपने ऑनलाइन साथियों की तुलना में लगभग 1.7 गुना अधिक बार लगा कि वे उचित शिक्षण से वंचित रह गए हैं।
अध्ययन ने यह भी देखा कि छात्र क्या पढ़ रहे थे। उन्होंने समूह को STEM (विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और चिकित्सा) और HASS (मानविकी और सामाजिक विज्ञान) संकायों में विभाजित किया। यहाँ, STEM के छात्रों ने आम तौर पर HASS के छात्रों की तुलना में उच्च संतुष्टि स्तर दर्ज किया। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि ऐसा इसलिए हो सकता है क्योंकि STEM पाठ्यक्रम अक्सर तथ्यों और समस्या समाधान पर अधिक निर्भर करते हैं, जिन्हें ऑनलाइन पढ़ाना आसान हो सकता है, जबकि HASS पाठ्यक्रम अक्सर गहन चर्चा और आलोचनात्मक सोच पर निर्भर करते हैं, जिन्हें स्क्रीन पर दोहराना कठिन हो सकता है। दिलचस्प बात यह है कि अध्ययन में पाया गया कि उम्र और लिंग ने वास्तव में परिणाम को नहीं बदला; कक्षा के प्रकार और मेजर (विषय) का महत्व कहीं अधिक था।
लेकिन असली जादू तब हुआ जब "सुपर-डिटेक्टिव" EBM मॉडल ने खुशी के शीर्ष पांच तत्वों को खोजने के लिए डेटा का विश्लेषण किया। उस मॉडल ने, जिसने 95.08% सटीकता के साथ छात्र संतुष्टि की भविष्यवाणी की, इन प्रमुख कारकों की पहचान की:
- परसीव्ड परफॉरमेंस (अनुभूत प्रदर्शन): एक छात्र कक्षा में खुद को कितना अच्छा समझता है।
- क्लास एक्टिविटी पार्टिसिपेशन (कक्षा गतिविधि भागीदारी): क्या छात्र को लगता है कि कक्षा की गतिविधियों में शामिल होने से उसका विकास हो रहा है।
- स्टडी मेजर (अध्ययन विषय): STEM छात्र होना एक बड़ा प्लस पॉइंट था।
- डिस्कशन एबिलिटी (चर्चा करने की क्षमता): छात्र कितनी आसानी से अपने सहपाठियों के साथ चर्चा कर सकता है।
- स्टडी स्पेस (अध्ययन स्थान): घर पर अध्ययन के लिए एक अच्छी जगह होना।
जासूसी कार्य ने कुछ दिलचस्प अंतर्संबंधों (इंटरेक्शंस) को भी दिखाया। उदाहरण के लिए, यदि किसी छात्र को लगता था कि वह अच्छा कर रहा है (उच्च अनुभूत प्रदर्शन), तो वह आमतौर पर खुश रहता था, भले ही उसे लगता था कि कक्षा की गतिविधियाँ बहुत उपयोगी नहीं हैं। हालांकि, यदि किसी छात्र को लगता था कि वह खराब प्रदर्शन कर रहा है और उसे लगता था कि कक्षा की गतिविधियाँ बेकार हैं, तो वह बहुत नाखुश था। एक और मोड़ यह था कि STEM के छात्र इस बात की परवाह किए बिना खुश रहते थे कि वे कक्षा की गतिविधियों को पसंद करते हैं या नहीं, जबकि HASS के छात्रों को संतुष्ट महसूस करने के लिए उन गतिविधियों की वास्तव में आवश्यकता थी। इसके अलावा, जिन छात्रों को लगता था कि वे संघर्ष कर रहे हैं लेकिन फिर भी वे अपने दोस्तों के साथ आसानी से बात कर सकते थे, उन्होंने खुश रहने का एक तरीका खोज लिया, जिससे पता चलता है कि सहकर्मी समर्थन (पीयर सपोर्ट) एक सुरक्षा जाल के रूप में कार्य कर सकता है।
अंत में, यह अध्ययन केवल यह नहीं कहता कि "ऑनलाइन बुरा है" या "STEM बेहतर है।" यह एक विस्तृत तस्वीर पेश करता है कि विभिन्न छात्र एक ही स्थिति के प्रति कैसे प्रतिक्रिया देते हैं। यह सुझाव देता है कि छात्रों को अधिक खुश करने के लिए, स्कूलों को अपनी रणनीतियों को अनुकूलित करने की आवश्यकता हो सकती है: शायद मानविकी के छात्रों के लिए चर्चा के उपकरणों पर ध्यान केंद्रित करना, या STEM छात्रों के लिए आवश्यक तकनीकी सहायता सुनिश्चित करना। शोधकर्ता आशा करते हैं कि इन विशिष्ट "रेसिपी" को समझकर, शिक्षक बेहतर शिक्षण अनुभव तैयार कर सकते हैं, भले ही दुनिया उथल-पुथल भरी क्यों न हो। वे और अधिक गहराई से खुदाई करने की योजना बना रहे हैं, शायद भविष्य में छात्र प्रेरणा की बारीकियों को समझने के लिए और भी उन्नत AI का उपयोग करेंगे।
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