From food waste data to transformative sensemaking: the Motta Framework for sustainability learning
यह अध्ययन 'मोट्टा फ्रेमवर्क फॉर ट्रांसफॉर्मेटिव सेंसमेकिंग' (Motta Framework for Transformative Sensemaking) को प्रस्तुत करता है, जो एक ब्राज़ीलियाई स्कूल-आधारित हस्तक्षेप से व्युत्पन्न एक गैर-रेखीय मॉडल है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे एक हाइब्रिड डिजिटल-शिक्षण उपकरण द्वारा मध्यस्थता प्राप्त संदर्भगत खाद्य अपशिष्ट डेटा, समस्या के भौतिकीकरण और सामूहिक अर्थ-निर्माण की एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया को सुगम बनाता है, जो प्रौद्योगिकी की स्वायत्त परिवर्तनकारी शक्ति पर निर्भर किए बिना सामाजिक-पर्यावरणीय मुद्दों को पुनर्परिभाषित करता है।
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
कल्पना कीजिए कि आप एक स्कूल कैफेटेरिया में टहल रहे हैं। आप आधे खाए हुए सेबों और बिना छुए सैंडविचों से भरा हुआ एक कूड़ेदान देखते हैं। वर्षों से, अधिकांश लोगों ने इसे बस "लंच का बचा हुआ खाना" समझकर अनदेखा कर दिया और आगे बढ़ गए। लेकिन क्या होगा अगर हम उस कूड़ेदान को एक 'मिस्ट्री बॉक्स' (रहस्यमयी डिब्बे) में बदल सकें? यह शोध पत्र सस्टेनेबिलिटी लर्निंग (सततता शिक्षण) की दुनिया में रहता है, जो मूल रूप से इस बात का अध्ययन है कि हम लोगों को केवल तथ्यों को रटाकर नहीं, बल्कि उन तथ्यों को उनकी अपनी भावनाओं और दैनिक जीवन से जोड़कर ग्रह की देखभाल करना कैसे सिखाते हैं। यह सेंसमेकिंग (Sensemaking) पर भी आधारित है, जो एक फैंसी तरीका है यह कहने का कि "जब कोई चीज़ भ्रमित करने वाली हो, तो उसका अर्थ कैसे निकाला जाए," और स्टूडेंट एजेंसी (Student Agency), जो एक सुपरपावर है—यह महसूस करने की शक्ति कि आप चीजों को बदलने के लिए वास्तव में कुछ कर सकते हैं, न कि केवल एक दर्शक बनकर देखते रह सकते हैं। यहाँ बड़ा सवाल सरल लेकिन पेचीदा है: क्या केवल लोगों को यह दिखाना कि कितना भोजन बर्बाद होता है, वास्तव में उन्हें इतना जागरूक बना पाता है कि वे बदलाव के लिए कदम उठाएं? या क्या हमें एक उबाऊ आंकड़े को कार्रवाई के कारण में बदलने के लिए कुछ और चाहिए?
इस अध्ययन के लेखक, सान्या दा सिल्वा मोटा और रिकार्डो सेसर दा सिल्वा गुआबिरोबा ने एक ब्राजीलियाई हाई स्कूल के कैफेटेरिया को एक वास्तविक जीवन की डिटेक्टिव लैब (जासूसी प्रयोगशाला) में बदलकर यह पता लगाने का फैसला किया। उन्होंने छात्रों को केवल यह नहीं बताया कि, "हे, बर्बादी बुरी है।" इसके बजाय, उन्होंने मेरेंडा इंटेलिजेंट (Merenda Inteligente - स्मार्ट लंच) नामक एक हाइब्रिड टूल बनाया। इस टूल को एक जादुबले आवर्धक लेंस (मैग्निफाइंग ग्लास) के रूप में सोचें जो एक डिजिटल ऐप को कक्षा की गतिविधियों की एक श्रृंखला के साथ जोड़ता है। छात्रों ने 16 दिनों तक अपने भोजन की बर्बादी को तौलने के लिए इसका उपयोग किया, जिससे अदृश्य कचरे को ठोस डेटा के ढेर में बदल दिया गया। कुल मिलाकर, उन्होंने 68.803 किलोग्राम बर्बाद भोजन दर्ज किया।
यहीं पर जादू होता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि केवल आंकड़े काम नहीं आए। स्क्रीन पर "68.803 किलोग्राम" देखना एक वीडियो गेम के स्कोर को देखने जैसा था; यह दिलचस्प तो था, लेकिन इसने जरूरी नहीं कि आपको बेहतर खेलने के लिए प्रेरित किया। असली परिवर्तन तब हुआ जब डेटा का छात्रों के वास्तविक अनुभवों और भावनाओं से टकराव हुआ। लेखक इसे "फेनोमेनोलॉजिकल फ्रिक्शन" (Phenomenological Friction - घटनात्मक घर्षण) कहते हैं। कल्पना कीजिए कि आग जलाने के लिए दो लकड़ियों को आपस में रगड़ने से जो घर्षण होता है; वह घर्षण वह क्षण है जब ठंडा, कठोर डेटा किसी छात्र की किसी भूखे सहपाठी की याद या स्वादिष्ट भोजन को फेंक देने के अपने अपराधबोध से टकराता है। इस घर्षण ने एक बेचैनी या जिज्ञासा की चिंगारी पैदा की।
एक बार जब यह चिंगारी जल गई, तो छात्रों ने आपस में बात करना शुरू कर दिया। यह कहानी का दूसरा हिस्सा है: कलेक्टिव सेंसमेकिंग (सामूहिक अर्थ निकालना)। खुद को "बुरे खाने वाले" के रूप में दोष देने के बजाय, छात्रों ने बेहतर सवाल पूछना शुरू किया। वे समझ गए कि बर्बादी केवल उनके बारे में नहीं थी; यह स्कूल द्वारा बहुत बड़े हिस्से (पोर्शन) परोसने, उन्हें खाने के लिए पर्याप्त समय न देने, या मेनू के उबाऊ होने के बारे में थी। वे "मैं बर्बादी करता हूँ" से बदलकर "हमारा सिस्टम बर्बादी करता है" की ओर बढ़ गए। इस बदलाव ने उन्हें शेयर्ड एजेंसी (साझा एजेंसी) महसूस करने की अनुमति दी। उन्होंने खाद बनाने (कंपोस्टिंग), स्कूल का बगीचा शुरू करने, या छोटे हिस्से मांगने जैसे विचार प्रस्तावित करना शुरू किया।
हालाँकि, यह शोध पत्र बहुत सावधानी से यह वादा करने से बचता है कि यह कोई परी कथा जैसा सुखद अंत है। लेखक स्पष्ट रूप से कहते हैं कि यह अध्ययन यह सिद्ध नहीं करता कि छात्रों ने भोजन बर्बाद करना हमेशा के लिए बंद कर दिया है, न ही यह दावा करता है कि स्कूल की व्यवस्था पूरी तरह से ठीक हो गई है। वास्तव में, उन्होंने पाया कि यह प्रक्रिया अव्यवस्थित थी और कभी-कभी अटक भी गई थी। कुछ छात्र दोषी महसूस कर रहे थे लेकिन उन्हें नहीं पता था कि क्या करें; अन्यों के पास बेहतरीन विचार थे लेकिन उन्हें लागू करने का कोई तरीका नहीं था क्योंकि स्कूल प्रशासन उनकी बात नहीं सुन रहा था। अध्ययन सुझाव देता है कि जबकि छात्र अधिक जागरूक हो गए थे और कार्य करने के लिए तैयार महसूस कर रहे थे, वास्तविक "वैल्यू क्रिएशन" (वास्तविक दुनिया में बदलाव) इस स्तर पर केवल एक संभावना थी, न कि एक पूर्ण उत्पाद।
संक्षेप में, लेखकों ने विकसित किया जिसे वे मोटा फ्रेमवर्क फॉर ट्रांसफॉर्मेटिव सेंसमेकिंग (Motta Framework for Transformative Sensemaking) कहते हैं। इस फ्रेमवर्क को एक ऐसी यात्रा के मानचित्र के रूप में सोचें जो सीधी रेखा नहीं है। इसमें चार पड़ाव हैं:
- मटेरियलाइजेशन (Materialisation): बिखरे हुए कचरे को स्पष्ट डेटा में बदलना (तोलना)।
- फेनोमेनोलॉजिकल फ्रिक्शन (Phenomenological Friction): वह क्षण जब डेटा आपके दिल को छूता है और आप असहज या आश्चर्यित महसूस करते हैं।
- कलेक्टिव सेंसमेकिंग (Collective Sensemaking): वह ग्रुप चैट जहाँ हर कोई मिलकर यह पता लगाता है कि बर्बादी क्यों हो रही है।
- शेयर्ड एजेंसी (Shared Agency): समूह का यह निर्णय लेना कि वे इसे ठीक करने की कोशिश करेंगे, भले ही उनका पूरा नियंत्रण न हो।
सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि तकनीक (जैसे ऐप) और डेटा (वजन) केवल उपकरण हैं, नायक नहीं। वे केवल एक चिंगारी हैं, लेकिन आग तभी लगती है जब छात्रों को महसूस करने, बात करने और सवाल करने के लिए जगह दी जाती है। पेपर सुझाव देता है कि सस्टेनेबिलिटी लर्निंग के सफल होने के लिए, हम केवल लोगों पर आंकड़े नहीं थोप सकते और उम्मीद नहीं कर सकते कि वे बदल जाएंगे। हमें उन आंकड़ों को उनके अपने जीवन के साथ रगड़ने में उनकी मदद करनी होगी जब तक कि घर्षण एक नई समझ पैदा न कर दे। और जबकि इस अध्ययन ने दिखाया कि छात्र इस नई समझ तक पहुँच सकते हैं, इसने यह चेतावनी भी दी कि बिना सुनने और कार्य करने के इच्छुक स्कूल के, वह समझ केवल एक अच्छा विचार बनकर रह जाएगी, न कि बदली हुई वास्तविकता।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।