Integrated Validation Framework for Educational Module Development (IVF-EMD): A Systematic Evidence Synthesis of Validation Practices and Methodological Gaps

शैक्षिक मॉड्यूल (Educational modules) सीखने की सामग्री के वे संरचित पैकेज होते हैं जिनका उपयोग शिक्षक और संस्थान छात्रों को किसी विषय के माध्यम से मार्गदर्शन देने के लिए करते हैं। चाहे वह एक नई भाषा सीखने के लिए डिजिटल ऐप हो, स्थानीय इतिहास को समझने के लिए एक मुद्रित मार्गदर्शिका हो, या विज्ञान की कक्षा के लिए गतिविधियों का एक सेट हो, ये उपकरण विशिष्ट शैक्षिक समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। व्यापक उपयोग के लिए किसी मॉड्यूल को जारी करने से पहले, डेवलपर्स को यह सिद्ध करना होता है कि वह काम करता है। यह प्रक्रिया, जिसे 'वैलिडेशन' (सत्यापन) कहा जाता है, इसमें यह जांचना शामिल है कि सामग्री सटीक है, क्या यह उन लोगों को समझ में आती है जो इसका उपयोग करेंगे, और क्या यह वास्तव में छात्रों को सीखने में मदद करती है। दशकों से, शोधकर्ता इन उपकरणों के निर्माण को व्यवस्थित करने के लिए स्थापित ब्लूप्रिंट्स, जैसे कि ADDIE मॉडल, पर भरोसा करते रहे हैं। ये ब्लूप्रिंट डेवलपर्स को बताते हैं कि किसी उत्पाद को बनाने का क्रम क्या होना चाहिए: पहले आवश्यकता का विश्लेषण करें, फिर समाधान का डिज़ाइन तैयार करें, फिर उसका निर्माण करें, और अंत में उसका परीक्षण करें। हालाँकि, एक उत्पाद बनाने की योजना और उत्पाद के अच्छा होने के प्रमाण के बीच एक अंतर उभर आया है। जहाँ ब्लूप्रिंट हमें बताते हैं कि एक मॉड्यूल कैसे बनाया जाए, वहीं वे हमेशा यह सुनिश्चित नहीं करते कि प्रमाण का प्रत्येक चरण आपस में जुड़ा हुआ है, जिससे डेवलपर्स के पास ऐसे साक्ष्य रह जाते हैं जो एक पूर्ण चित्र नहीं बना पाते।

मलेशिया विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम यह समझने के लिए आगे बढ़ी कि वर्तमान में यह प्रमाण ठीक कैसे एकत्र किया जा रहा है। उन्होंने एक व्यवस्थित समीक्षा (systematic review) आयोजित की, जो कई अलग-अलग अध्ययों को सावधानीपूर्वक एकत्र करने और विश्लेषण करने की एक विधि है ताकि एक व्यापक चित्र प्राप्त किया जा सके। उन्होंने शैक्षिक मॉड्यूल के निर्माण और परीक्षण का वर्णन करने वाले 51 अलग-अलग अध्ययनों की जांच की। उनका लक्ष्य इन उपकरणों का परीक्षण करने के नए तरीके बनाना नहीं था, बल्कि यह देखना था कि मौजूदा तरीकों का उपयोग कैसे किया जा रहा है और कहाँ कमियाँ हैं। उन्होंने नौ विशिष्ट प्रकार के साक्ष्यों की तलाश की जो शोधकर्ता आमतौर पर एकत्र करते हैं: शुरुआत में आवश्यकता का विश्लेषण (needs analysis) यह देखने के लिए कि क्या मॉड्यूल आवश्यक है, विशेषज्ञों की राय लेना, सामग्री की सटीकता की जांच करना, उपयोगकर्ताओं से यह पूछना कि क्या यह स्पष्ट दिखता है, छोटे परीक्षण (trial tests) चलाना, यह जांचना कि क्या परीक्षण सुसंगत हैं, यह देखना कि क्या इसका उपयोग करना आसान है, वास्तविक कक्षा में इसके कार्य करने का अवलोकन करना, और अंत में यह मापना कि क्या यह वास्तव में सीखने के परिणामों में सुधार करता है।

शोधकर्ताओं ने पाया कि यह क्षेत्र अच्छे इरादों से भरा है लेकिन इसमें जुड़ाव की कमी है। उनके द्वारा समीक्षा किए गए लगभग हर अध्ययन, यानी 98 प्रतिशत ने, मॉड्यूल के लिए एक आवश्यकता की पहचान करके शुरुआत की। एक बड़े बहुमत ने, लगभग 78 प्रतिशत ने, डिज़ाइन की समीक्षा के लिए विशेषज्ञों को भी शामिल किया, और 72 प्रतिशत ने सामग्री की सटीकता की जांच की। ये शुरुआती चरण बहुत सामान्य थे। हालाँकि, जैसे-जैसे प्रक्रिया आगे बढ़ी, साक्ष्य बिखरने लगे। बहुत कम अध्ययनों ने यह जांचा कि क्या मॉड्यूल का उपयोग करना छात्रों के लिए आसान है, और इससे भी कम अध्ययनों ने छोटे परीक्षण चलाए या यह जांचा कि क्या माप सुसंगत थे। सबसे महत्वपूर्ण गिरावट तब आई जब शोधकर्ताओं ने यह सिद्ध करने का प्रयास किया कि मॉड्यूल एक वास्तविक कक्षा में काम करता है और वास्तव में सीखने में सुधार करता है। हालांकि कई अध्ययनों ने इन अंतिम चरणों को करने का दावा किया, लेकिन वे अक्सर पिछले चरणों को पूरा किए बिना ही ऐसा करते थे। जब शोधकर्ताओं ने उन अध्ययनों की तलाश की जिन्होंने इन सभी नौ चरणों को एक जुड़े हुए तरीके से पूरा किया था, तो उन्हें केवल चार मिले। इसका अर्थ है कि 8 प्रतिशत से भी कम अध्ययनों ने प्रारंभिक विचार से लेकर अंतिम परिणाम तक साक्ष्यों की एक पूर्ण श्रृंखला प्रदान की।

पहचाना गया मुख्य मुद्दा यह नहीं है कि शोधकर्ता अपने मॉड्यूल का परीक्षण करने में विफल हो रहे हैं, बल्कि यह है कि वे उनका खंडों में परीक्षण कर रहे हैं। एक डेवलपर के पास एक आदर्श विशेषज्ञ समीक्षा और एक स्पष्ट सामग्री जांच हो सकती है, लेकिन फिर वह यह देखने का चरण छोड़ देता है कि क्या कोई छात्र वास्तव में उस उपकरण का उपयोग कर सकता है। दूसरा व्यक्ति बिना कभी यह जांचे कि सामग्री सटीक थी या उपकरण उपयोग में आसान था, सीधे यह देखने के लिए कूद सकता है कि क्या मॉड्यूल कक्षा में काम करता है। यह एक ऐसी स्थिति पैदा करता है जहाँ एक मॉड्यूल को एक एकल साक्ष्य के आधार पर "वैलिडेटेड" (सत्यापित) घोषित किया जा सकता है, भले ही पूर्ण चित्र गायब हो। शोधकर्ता तर्क देते हैं कि वैलिडेशन को एक चेकलिस्ट के रूप में नहीं देखा जाना चाहिए जहाँ आप केवल बॉक्स पर टिक करते हैं। इसके बजाय, इसे एक मामला बनाने की प्रक्रिया के रूप में देखा जाना चाहिए, जहाँ साक्ष्य का प्रत्येक टुकड़ा एक विशिष्ट दावे का समर्थन करता है। यदि कोई डेवलपर दावा करता है कि उनका मॉड्यूल कक्षा के लिए तैयार है, तो उन्हें उपयोगिता (usability) के साक्ष्य की आवश्यकता है। यदि वे दावा करते हैं कि यह सीखने में सुधार करता है, तो उन्हें प्रभावशीलता (effectiveness) के साक्ष्य की आवश्यकता है। वर्तमान अभ्यास अक्सर इन कड़ियों को छोड़ देता है, जिससे यह जानना कठिन हो जाता है कि वास्तव में एक "वैलिडेटेड" मॉड्यूल का क्या अर्थ है।

इसे ठीक करने के लिए, शोधकर्ताओं ने इन जाँचों को व्यवस्थित करने का एक नया तरीका प्रस्तावित किया, जिसे 'इंटीग्रेटेड वैलिडेशन फ्रेमवर्क फॉर एजुकेशनल मॉड्यूल डेवलपमेंट' (शैक्षिक मॉड्यूल विकास के लिए एकीकृत सत्यापन ढांचा) कहा जाता है। यह ढांचा मॉड्यूल्स बनाने के मौजूदा ब्लूप्रिंट्स को प्रतिस्थापित नहीं करता है। इसके बजाय, यह उनके साथ चलता है, जो साक्ष्य के एक मानचित्र के रूप में कार्य करता है। यह नौ प्रकार की जाँचों को चार जुड़े हुए डोमेन (क्षेत्रों) में समूहित करता है। पहला है 'फाउंडेशन वैलिडेशन' (आधार सत्यापन), जो यह सुनिश्चित करता है कि उत्पाद की वास्तविक आवश्यकता है। दूसरा है 'डिज़ाइन वैलिडेशन' (डिज़ाइन सत्यापन), जो पुष्टि करता है कि विशेषज्ञ और सामग्री की जाँच विचार का समर्थन करते हैं। तीसरा है 'प्रोडक्ट वैलिडेशन' (उत्पाद सत्यापन), जो इस पर केंद्रित है कि तैयार उपकरण उपयोग योग्य, सुसंगत और परीक्षण के लिए तैयार है या नहीं। अंतिम डोमेन है 'फील्ड वैलिडेशन' (क्षेत्र सत्यापन), जो यह देखता है कि उपकरण वास्तविक कक्षा में कैसा प्रदर्शन करता है और क्या यह वांछित सीखने के परिणामों को प्राप्त करता है।

यह नया ढांचा इस बात पर जोर देता है कि ये डोमेन आपस में जुड़े हुए हैं और बाद के चरणों से प्राप्त साक्ष्य प्रारंभिक चरणों को सूचित कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि कोई मॉड्यूल वास्तविक कक्षा में विफल हो जाता है, तो इसका मतलब यह हो सकता है कि डिज़ाइन दोषपूर्ण था या सामग्री अस्पष्ट थी, जिसके लिए डेवलपर्स को वापस जाकर उन शुरुआती चरणों की पुन: जाँच करने की आवश्यकता होती है। ढांचा सुझाव देता है कि एक डेवलपर को कितने प्रमाणों की आवश्यकता है, यह उनके द्वारा किए गए दावे की मजबूती पर निर्भर करता है। एक साधारण प्रोटोटाइप को केवल यह सिद्ध करने की आवश्यकता हो सकती है कि यह एक अच्छा विचार है और सही दिखता है, जबकि राष्ट्रीय स्तर पर उपयोग किए जाने वाले उपकरण को इस बात के प्रमाण की आवश्यकता है कि यह वास्तविक कक्षाओं में काम करता है। इन साक्ष्यों को इस तरह व्यवस्थित करके, यह ढांचा शोधकर्ताओं और डेवलपर्स को इस बारेв ईमानदार और सटीक होने में मदद करता है कि उनके मॉड्यूल क्या कर सकते हैं और क्या नहीं। अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि शैक्षिक मॉड्यूल्स का परीक्षण करने के उपकरण मौजूद हैं, लेकिन क्षेत्र को जोड़ने के लिए एक बेहतर प्रणाली की आवश्यकता है, जो यह सुनिश्चित करे कि अंतिम उत्पाद साक्ष्यों की एक पूर्ण और सुसंगत कहानी द्वारा समर्थित हो।