What Really Drives Teachers to Learn? Insights from an Explainable Machine Learning Approach
यह अध्ययन 472 चीनी शिक्षकों के सर्वेक्षण डेटा पर व्याख्यात्मक मशीन लर्निंग (XGBoost) का उपयोग करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि स्कूल नेतृत्व और शिक्षण अवधारणाएं व्यावसायिक शिक्षण प्रेरणा के प्राथमिक चालक हैं, साथ ही यह भी उजागर किया जा सके कि शिक्षण अनुभव और कार्य दबाव जैसे कारक उपसमूहों के बीच इन चालकों को कैसे अलग-अलग तरह से प्रभावित करते हैं।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
स्कूल एक जटिल पारिस्थितिकी तंत्र हैं जहाँ शिक्षण की गुणवत्ता इस बात का सबसे महत्वपूर्ण कारक है कि छात्र कितनी अच्छी तरह सीखते हैं। एक स्कूल के सुधार के लिए, उसके शिक्षकों को स्वयं सीखते रहना चाहिए, फिर भी यह प्रक्रिया अक्सर रुक जाती है। कई शिक्षक व्यावसायिक प्रशिक्षण को व्यक्तिगत जिज्ञासा के बजाय बाहरी नियमों से प्रेरित, एक नौकरशाही औपचारिकता के रूप में देखते हैं। सीखने की इच्छा को वास्तव में क्या प्रेरित करता है, इसे समझने के लिए, शोधकर्ताओं ने लंबे समय से 'सेल्फ-डिटरमिनेशन थ्योरी' (स्व-निर्धारण सिद्धांत) नामक एक ढांचे पर भरोसा किया है। यह अवधारणा बताती है कि लोग तब सबसे अधिक प्रेरित होते हैं जब वे अपने कार्यों पर नियंत्रण महसूस करते हैं, सफल होने की क्षमता रखते हैं, और दूसरों से जुड़ाव महसूस करते हैं। हालाँकि हम जानते हैं कि ये भावनाएँ मायने रखती हैं, लेकिन एक शिक्षक के परिवेश और उनकी आंतरिक प्रेरणा के बीच का संबंध शायद ही कभी सीधा होता है; यह प्रभावों का एक उलझा हुआ जाल है जिसे पारंपरिक तरीके अक्सर सुलझाने में संघर्ष करते हैं।
जेजियांग यूनिवर्सिटी ऑफ फाइनेंस एंड इकोनॉमिक्स की शोधकर्ताओं की एक टीम ने 'एक्सप्लेनेबल मशीन लर्निंग' नामक कंप्यूटर विश्लेषण के एक शक्तिशाली प्रकार का उपयोग करके इस समस्या को एक अलग दृष्टिकोण से देखने का निर्णय लिया। यह मान लेने के बजाय कि नेतृत्व या कार्यभार जैसे कारक सभी को एक ही सरल तरीके से प्रभावित करते हैं, उन्होंने चीन के 472 शिक्षकों के सर्वेक्षण डेटा को एक ऐसे एल्गोरिदम में डाला जो छिपे हुए, गैर-रैखिक पैटर्न का पता लगाने में सक्षम है। लक्ष्य कारण-और-प्रभाव संबंध को सिद्ध करना नहीं था, बल्कि यह मानचित्रित करना था कि कौन से कारक एक शिक्षक की अपनी शर्तों पर व्यावसायिक शिक्षण में संलग्न होने की इच्छा के सबसे मजबूत भविष्यवक्ता थे। उनके द्वारा चुना गया कंप्यूटर मॉडल, जो डेटा में जटिल संबंधों को खोजने में उत्कृष्ट है, ने दो मुख्य चालकों की पहचान की जो अन्य सभी से ऊपर थे: स्कूल में नेतृत्व की शैली और सीखने के तरीके के बारे में शिक्षक के अपने विश्वास।
विश्लेषण से पता चला कि प्रधानाचार्य का दृष्टिकोण पूरे मॉडल में सबसे प्रभावशाली कारक था। जब शिक्षकों ने अपने नेताओं को सहायक और दूरदर्शी के रूप में देखा, तो उनकी सीखने की प्रेरणा काफी बढ़ गई। यह निष्कर्ष इस विचार के अनुरूप है कि एक नेता जो सहयोगात्मक संस्कृति को बढ़ावा देता है, वह शिक्षकों को स्वामित्व और जुड़ाव महसूस करने में मदद करता है। हालाँकि, अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि एक शिक्षक की आंतरिक मानसिकता भी समान रूप से महत्वपूर्ण थी। विशेष रूप से, वे जिन्होंने सीखने को केवल मानकों को पूरा करने के लिए तथ्यों को याद करने के बजाय, विकास की एक गतिशील प्रक्रिया के रूप में देखा, वे अधिक आत्म-प्रेरित होने की संभावना रखते थे। शोधकर्ताओं ने पाया कि ये दो तत्व—नेतृत्व द्वारा निर्मित बाहरी वातावरण और शिक्षक की आंतरिक विश्वास प्रणाली—यह भविष्यवाणी करने के लिए मिलकर काम करते थे कि कौन गहराई से अपने विकास के साथ जुड़ेगा।
इस अध्ययन को जो बात विशेष रूप से व्यावहारिक बनाती है, वह यह है कि इसने दिखाया कि ये चालक स्थिति के आधार पर बदलते रहते हैं। शोधकर्ताओं ने डेटा को विभाजित किया ताकि यह देखा जा सके कि क्या विभिन्न संदर्भों में शिक्षकों के लिए नियम अलग थे। उन्होंने पाया कि मजबूत, परिवर्तनकारी नेतृत्व वाले स्कूलों में, एक शिक्षक के अनुभव के वर्षों का उनकी प्रेरणा पर कम प्रभाव पड़ता था। इन सहायक वातावरणों में, नए और अनुभवी दोनों शिक्षक सीखने के लिए समान रूप से उत्सुक दिखाई दिए, जो यह सुझाव देता है कि अच्छा नेतृत्व समान अवसर प्रदान कर सकता है। इसके विपरीत, अधिक रूढ़िवादी नेतृत्व वाले स्कूलों में, अनुभव ने प्रेरणा की भविष्यवाणी करने में बड़ी भूमिका निभाई, शायद इसलिए क्योंकि वरिष्ठ शिक्षकों को व्यस्त रहने के लिए अपने संचित संसाधनों पर अधिक निर्भर रहना पड़ता था।
अध्ययन ने यह भी खुलासा किया कि जब शिक्षक उच्च कार्य दबाव का सामना करते हैं, तो सबसे महत्वपूर्ण चीज़ में एक बड़ा बदलाव आता है। जब कार्यभार अधिक होता है, तो सामान्य सामाजिक समर्थन, जैसे कि प्रधानाचार्य से प्रोत्साहन या सहयोगियों से मदद, एक शिक्षक की प्रेरणा के लिए कम भविष्यवक्ता रह जाते हैं। इन उच्च-तनाव वाले क्षणों में, कंप्यूटर मॉडल ने दिखाया कि एक शिक्षक की अपनी स्वायत्तता की भावना और छात्रों को प्रबंधित करने की उनकी क्षमता प्रमुख कारक बन जाते हैं। यह सुझाव देता है कि जब दबाव अधिक होता है, तो शिक्षक बाहरी मान्यता के बजाय नियंत्रण और सक्षमता की अपनी भावना पर अधिक भरोसा कर सकते हैं। शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि ये डेटा में देखे गए पैटर्न हैं, न कि किसी चीज़ के कारण होने का प्रमाण, लेकिन वे यह समझने के लिए एक स्पष्ट मानचित्र प्रदान करते हैं कि कहाँ देखना है।
अंततः, अध्ययन सुझाव देता है कि शिक्षकों को वास्तव में सीखने के लिए प्रेरित करने हेतु, स्कूल केवल अधिक प्रशिक्षण अनिवार्य नहीं कर सकते। निष्कर्ष एक दोहरे दृष्टिकोण की ओर संकेत करते हैं: ऐसा नेतृत्व विकसित करना जो स्वायत्तता और जुड़ाव का समर्थन करे, और साथ ही शिक्षकों को यह बदलने में मदद करना कि सीखने का अर्थ क्या है। डेटा इंगित करता है कि जब शिक्षक अपने काम पर नियंत्रण महसूस करते हैं और अपने विकास के मूल्य में विश्वास करते हैं, तो वे स्वेच्छा से इसे अपनाने की अधिक संभावना रखते हैं। यह कोई जादुई समाधान नहीं है, बल्कि एक भविष्य कहने वाला पैटर्न है जो स्कूल सुधार की जटिल मशीनरी को समझने का एक नया तरीका प्रदान करता है, जो यह दिखाता है कि परिवर्तन के सबसे शक्तिशाली उपकरण अक्सर एक सहायक वातावरण और एक शिक्षक की अपनी मानसिकता के बीच के शांत अंतर्संबंधों में पाए जाते हैं।
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