Examining Psychological Antecedents of Rapid Guessing Behavior in Low-Stakes Assessments: The Roles of Cognitive Load, Self-Efficacy, and Test-Taking Motivation

कल्पना कीजिए कि आप एक कक्षा में बैठे हैं, एक बहुविकल्पीय (multiple-choice) परीक्षा को घूर रहे हैं। आप कुछ सवालों के जवाब जानते हैं, लेकिन कुछ सवाल भ्रमित करने वाले प्रतीकों की एक दीवार की तरह लगते हैं। अचानक, आपका मस्तिष्क ऐसा महसूस करने लगता है जैसे बहुत सारे टैब खुले हुए कोई कंप्यूटर हो; यह धीमा होने लगता है, फ्रीज होने लगता है, और अंततः, आप बस बेतरतीब ढंग से बटन दबाने लगते हैं इस उम्मीद में कि शायद कोई काम कर जाए। यह केवल "प्रेरणा की कमी" या "अरुचि" के बारे में नहीं है। यह इस बारे में है कि आपका मस्तिष्क दबाव को कैसे संभालता है। शैक्षिक मनोविज्ञान (educational psychology) की दुनिया में, वैज्ञानिक अध्ययन करते हैं कि छात्र ऐसा क्यों करते हैं। वे तीन मुख्य चीजों को देखते हैं: कॉग्निटिव लोड (मानसिक कार्य कितना भारी महसूस होता है), सेल्फ-एफिकेसी (आपको खुद पर कितना विश्वास है), और टेस्ट-टेकिंग मोटिवेशन (आप परिणाम की कितनी परवाह करते हैं)। आमतौर पर, लोग सोचते हैं कि यदि आप परवाह नहीं करते या यदि आपको खुद पर विश्वास नहीं है, तो आप बस अनुमान लगाने लगेंगे। लेकिन क्या होगा यदि असली अपराधी केवल यह है कि परीक्षा उस समय आपके मस्तिष्क के लिए ढोने हेतु बहुत भारी है?

यह शोध पत्र उसी सटीक रहस्य की गहराई में जाता है। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या वे भविष्यवाणी कर सकते हैं कि इंडोनेशिया के हाई स्कूल छात्र कब "रैपिड गेसिंग" (rapid guessing)—यानी उत्तरों पर बिना सोचे-समझे तेजी से क्लिक करना—शुरू कर देंगे, बनाम कब वे वास्तव में समस्या को हल करने का प्रयास करेंगे। उन्होंने यह परीक्षण करने के लिए एक जटिल गणितीय मॉडल बनाया कि क्या कम प्रेरणा या आत्मविश्वास की कमी ही वह मुख्य कारण था जिससे छात्रों ने हार मान ली, या क्या प्रश्नों का शुद्ध मानसिक भार (कॉग्निटिव लोड) ही कमरे में असली बॉस था। उन्होंने 297 छात्रों से डेटा एकत्र किया और यह देखने के लिए कि कौन से कारक वास्तव में नियंत्रण कर रहे हैं, स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग (SEM) नामक एक शक्तिशाली सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग किया।

परिणाम एक चौंकाने वाले मोड़ (plot twist) की तरह थे। अध्ययन में पाया गया कि कॉग्निटिव लोड यहाँ मुख्य खलनायक है। जब प्रश्न को पढ़ने और समझने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास बहुत अधिक हो गया, तो छात्र तेजी से अनुमान लगाने (rapid guessing) की ओर काफी अधिक झुक गए। वास्तव में, अध्ययन ने दिखाया कि कॉग्निटिव लोड इस व्यवहार का एक मजबूत, सकारात्मक भविष्यवक्ता था, जिसका सांख्यिकीय मान β = 1.051 और p-वैल्यू 0.008 था। इसका अर्थ है कि जैसे-जैसे परीक्षा का मानसिक "भार" बढ़ा, अनुमान लगाने की इच्छा भी आसमान छूने लगी। मॉडल इस बात की व्याख्या करने में इतना सक्षम था कि इसने छात्रों के तेजी से अनुमान लगाने के कारणों में 80.1% हिस्सेदारी निभाई।

हालाँकि, यह शोध पत्र अन्य दो संदिग्धों को स्पष्ट रूप से खारिज करता है। हमारी अपेक्षा के विपरीत, टेस्ट-टेकिंग मोटिवेशन और सेल्फ-एफिकेसी (अपने कौशल में आपका विश्वास) ने यह दिखाने में कोई महत्वपूर्ण प्रभाव नहीं डाला कि छात्र अनुमान लगाएंगे या समस्या को हल करेंगे। भले ही कोई छात्र अत्यधिक प्रेरित हो या उसे अपने कौशल पर बहुत विश्वास हो, यदि प्रश्न मानसिक रूप से बहुत कठिन थे, तो भी वे अंततः अनुमान ही लगाने लगे। शोधकर्ता सुझाव देते हैं कि जब मस्तिष्क ओवरलोड हो जाता है, तो यह प्रेरणा या आत्मविश्वास को प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए आवश्यक "उच्च-स्तरीय" सोच को बंद कर देता है। यह एक फेरारी इंजन (उच्च प्रेरणा) होने जैसा है लेकिन आप उसे दलदल (उच्च कॉग्निटिव लोड) के माध्यम से चलाने की कोशिश कर रहे हैं; इंजन तब तक कोई काम नहीं आता जब जब तक पहिए घूम न सकें।

दिलचस्प बात यह है कि अध्ययन ने "सॉल्यूशन बिहेवियर" (वास्तव में समस्याओं को सही ढंग से हल करने का प्रयास करना) पर भी नज़र डाली। मॉडल इस हिस्से की व्याख्या करने में संघर्ष करता रहा, जो केवल 14.2% भिन्नता (variance) को समझा सका। यह सुझाव देता है कि जबकि हम जानते हैं कि लोग हार क्यों मान लेते हैं (बहुत अधिक मानसिक भार के कारण), हम केवल प्रेरणा और आत्मविश्वास को देखकर यह पूरी तरह से नहीं समझ पाते कि वे सफल क्यों होते हैं। लेखक प्रस्ताव देते हैं कि पूर्व ज्ञान और विशिष्ट समस्या-समाधान कौशल संभवतः केवल "कड़ी मेहनत करने" की तुलना में सही उत्तर प्राप्त करने में बहुत बड़ी भूमिका निभाते हैं।

अंत में, यह शोध सुझाव देता है कि छात्रों को रैंडम गेसिंग (बेतरतीब अनुमान) से रोकने के लिए, हमें केवल उन्हें उत्साहित करने या उनका आत्मविश्वास बढ़ाने की आवश्यकता नहीं है। इसके बजाय, हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि परीक्षा स्वयं इतनी मानसिक रूप से थका देने वाली न हो कि वह छात्रों के फोकस को तोड़ दे। यदि मानसिक भार बहुत अधिक है, तो सबसे प्रेरित छात्र भी केवल अनुमान ही लगाने लगेगा। शोध पत्र निष्कर्ष निकालता है कि आकलन (assessments) को इस तरह डिजाइन करना जो हमारी वर्किंग मेमोरी की सीमाओं का सम्मान करे, सटीक और ईमानदार परिणाम प्राप्त करने की कुंजी है।