From Assessment to Action: An Evidence-To-Reform Translation Framework applied to PISA 2022 data from Uzbekistan
यह अध्ययन साक्ष्य-से-सुधार अनुवाद ढांचा (ERTF) प्रस्तुत करता है ताकि उज्बेकिस्तान के PISA 2022 डेटा को लागू करके शिक्षक योग्यता और परिवेश जैसे प्रमुख स्कूल-स्तरीय बाधाओं की पहचान करने और इन निष्कर्षों को एक प्राथमिकता प्राप्त, निगरानी योग्य सुधार रणनीति में बदलने द्वारा मूल्यांकन डेटा और नीतिगत कार्रवाई के बीच के अंतर को पाटा जा सके।
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शिक्षा की कल्पना एक विशाल, वैश्विक विज्ञान मेले के रूप में करें जहाँ देश अपने छात्रों को यह दिखाने के लिए लाते हैं कि उन्होंने क्या सीखा है। दशकों से, निर्णायक रिपोर्ट कार्ड बांटते रहे हैं जिनमें विस्तृत अंक दिए जाते हैं, जो सरकारों को ठीक-ठीक बताते हैं कि उनके छात्र कहाँ संघर्ष कर रहे हैं। लेकिन यहाँ पेचीदा बात यह है: यह जानना कि आपकी कोई समस्या है, आसान है; उसे ठीक करना कठिन है। यह वैसा ही है जैसे आपको बताया जाए कि आपकी कार के इंजन से अजीब सी आवाज़ आ रही है। आप जानते हैं कि कुछ तो गलत है, लेकिन मैनुअल आपको यह नहीं बताता कि आपको तेल की जाँच करनी चाहिए, स्पार्क प्लग की, या टायरों की, या कार को फिर से चलाने के लिए पहले किसे ठीक करना चाहिए। यह शोध पत्र ठीक इसी "जानने बनाम करने" के अंतर को संबोधित करता है। यह एक नया तरीका पेश करता है जिससे ठंडे, कठोर परीक्षण अंकों को किसी देश के स्कूलों के लिए एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण मरम्मत मैनुअल में बदला जा सके, यह सुनिश्चित करते हुए कि खर्च किया गया पैसा और प्रयास वास्तव में इंजन को ठीक करे न कि केवल पेंट को चमकाने में जाए।
यह अध्ययन उज्बेकिस्तान पर केंद्रित है, जो एक देश है जिसने हाल ही में 2022 में वैश्विक "प्रोग्राम फॉर इंटरनेशनल स्टूडेंट असेसमेंट" (PISA) में अपनी पहली बड़ी परीक्षा दी थी। शोधकर्ताओं ने केवल अंतिम अंकों को नहीं देखा; उन्होंने एक विशेष निर्णय लेने वाला उपकरण बनाया जिसे एविडेंस-टू-रिफॉर्म ट्रांसलेशन फ्रेमवर्क (ERTF) कहा जाता है। इस ढांचे को एक हाई-टेक फिल्टर के रूप में समझें। यह परीक्षण के डेटा के पहाड़ को लेता है और उसे जाँचों की एक श्रृंखला से गुजारता है ताकि यह देखा जा सके कि कौन सी समस्याएँ वास्तविक हैं, कौन सी वास्तव में सरकार द्वारा सुधारी जा सकती हैं, और कौन सी उन छात्रों की मदद करेंगी जो सबसे अधिक संघर्ष कर रहे हैं।
जब उन्होंने इस फिल्टर को उज्बेकिस्तान के गणित के अंकों पर लागू किया, तो उन्हें कुछ आश्चर्यजनक बातें पता चलीं। सबसे पहले, उन्होंने पाया कि छात्रों के अंकों में लगभग 22.9% का अंतर स्कूलों के कारण था, न कि केवल छात्रों के घरेलू जीवन के कारण। इसका मतलब है कि स्कूली वातावरण पहेली का एक बड़ा हिस्सा है। सबसे बड़ी समस्या जो उन्हें मिली? अपर्याप्त रूप से योग्य शिक्षण कर्मचारी। वे स्कूल जहाँ प्रधानाचार्यों ने कहा कि शिक्षक अच्छी तरह से तैयार नहीं थे, उनके गणित के अंक उन स्कूलों की तुलना में लगभग 11.42 अंक कम थे जहाँ शिक्षक तैयार थे। लेकिन यहाँ एक मोड़ है: यह समस्या ग्रामीण स्कूलों में लगभग अदृश्य थी, लेकिन शहरी स्कूलों में यह एक बहुत बड़ा मुद्दा था, जहाँ यह दंड लगभग चार गुना अधिक था।
शोध पत्र ने यह भी देखा कि विभिन्न प्रकार के छात्र कैसे प्रभावित होते हैं। उन्होंने पाया कि एक सहायक स्कूली वातावरण—जहाँ शिक्षक सुनते हैं और छात्र महसूस करते हैं कि वे वहां के हिस्से हैं—एक सुरक्षा जाल की तरह काम करता है। यह उन छात्रों को बहुत अधिक ऊपर उठाता है जो सबसे अधिक संघर्ष कर रहे हैं ("कमजोर" छात्र), बजाय इसके कि यह शीर्ष प्रदर्शन करने वालों की मदद करे। वास्तव में, सबसे निचले स्तर के छात्रों के लिए, शिक्षक का सहयोग और अपनेपन का अहसास, उनकी बराबरी करने के लिए सबसे शक्तिशाली उपकरण हैं। दूसरी ओर, पारिवारिक धन (सामाजिक-आर्थिक स्थिति) मुख्य रूप से उन छात्रों की मदद करता है जो पहले से ही अच्छा कर रहे हैं, उन्हें और भी ऊंचाइयों पर ले जाता है।
एक महत्वपूर्ण बात जिसे इस शोध पत्र ने खारिज कर दिया, वह यह विचार था कि केवल एक "प्रमाणित" शिक्षक होना ही जादुई समाधान है। डेटा ने दिखाया कि एक कागज का टुकड़ा होने से, जो यह बताता है कि एक शिक्षक प्रमाणित है, वास्तव में बेहतर छात्र अंकों की भविष्यवाणी नहीं करता था। वास्तव में, इस पर डेटा एकत्र करने का तरीका इतना अव्यवस्थित था कि शोधकर्ताओं को इस विशिष्ट प्रश्न को अपने विश्लेषण से पूरी तरह से बाहर निकालना पड़ा। उन्होंने यह भी पाया कि यह आम धारणा कि ग्रामीण स्कूल शहर के स्कूलों की तुलना में "बुरे" होते हैं, एक मिथक है। एक बार जब उन्होंने इस तथ्य को ध्यान में रखा कि ग्रामीण स्कूलों में अक्सर गरीब छात्र होते हैं, तो प्रदर्शन का अंतर गायब हो गया। स्कूल समस्या नहीं थे; छात्रों की परिस्थितियाँ थीं।
तो, सिस्टम को ठीक करने के लिए इसका क्या अर्थ है? शोध पत्र सुझाव देता है कि सब कुछ एक साथ ठीक करने के बजाय, उज्बेकिस्तान को दो मुख्य चीजों पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। पहला, उन्हें शिक्षक की तैयारी को ठीक करने की आवश्यकता है, लेकिन उन्हें शहरों से शुरुआत करनी चाहिए जहाँ योग्य शिक्षकों की कमी छात्रों को सबसे अधिक नुकसान पहुँचा रही है। दूसरा, उन्हें स्कूलों को स्वागत योग्य स्थान बनाने में निवेश करने की आवश्यकता है, क्योंकि यह उन छात्रों की मदद करने का सबसे तेज़ तरीका है जो वर्तमान में पीछे छूट रहे हैं। शोधकर्ताओं ने प्रगति को ट्रैक करने के लिए नौ विशिष्ट लक्ष्यों के साथ एक "निगरानी डैशबोर्ड" भी बनाया है, ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि सुधार वास्तव में काम करें और केवल अलमारी में रखे न रह जाएँ।
संक्षेप में, यह शोध पत्र सिद्ध करता है कि आपको शिक्षा को ठीक करने के लिए किसी भविष्य बताने वाले यंत्र (क्रिस्टल बॉल) की आवश्यकता नहीं है; आपको बस एक अच्छे मानचित्र की आवश्यकता है। एक स्मार्ट, चरण-दर-चरण ढांचे का उपयोग करके, सरकारें अनुमान लगाना बंद कर सकती हैं और साक्ष्य पर कार्य करना शुरू कर सकती हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि खर्च किया गया प्रत्येक डॉलर उन छात्रों की मदद करे जिन्हें इसकी सबसे अधिक आवश्यकता है।
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