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Beyond Compliance: Accreditation-Based Profiles of Conditions Supporting Technology-Enabled Learning in Vietnamese Higher Education

यह अध्ययन प्रौद्योगिकी-सक्षम शिक्षण का समर्थन करने वाली स्थितियों के चार विशिष्ट प्रोफाइलों की पहचान करने के लिए 2,502 वियतनामी उच्च शिक्षा कार्यक्रमों के प्रत्यायन डेटा का विश्लेषण करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि कैसे मौजूदा अनुपालन साक्ष्य प्रत्यायन के बाद के सुधार के लिए एक कम लागत वाले नैदानिक उपकरण के रूप में कार्य कर सकते हैं।

मूल लेखक: Hoa-Huy Nguyen, Au Quang Hieu

प्रकाशित 2026-09-25
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मूल लेखक: Hoa-Huy Nguyen, Au Quang Hieu

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

आधुनिक दुनिया में, विश्वविद्यालयों से केवल पढ़ाने की ही नहीं, बल्कि यह सुनिश्चित करने की भी अपेक्षा की जाती है कि शिक्षा सभी के लिए प्रभावी हो, चाहे उनकी पृष्ठभूमि या क्षमता कुछ भी हो। यह विशेष रूप से तब सच होता है जब स्कूल शिक्षा प्रदान करने के लिए तकनीक पर अधिक निर्भर होते जा रहे हैं, जिसे 'तकनीक-सक्षम शिक्षण' (technology-enabled learning) के रूप में जाना जाता है। हालाँकि, केवल कंप्यूटर और इंटरनेट कनेक्शन होना ही पर्याप्त नहीं है। तकनीक को वास्तव में मददगार बनाने के लिए, एक स्कूल को एक सहायक वातावरण की आवश्यकता होती है: ऐसे कर्मचारी जो समस्याओं को ठीक कर सकें, ऐसी प्रणालियाँ जो यह ट्रैक कर सकें कि छात्र पढ़ाई में बने हुए हैं या नहीं, और स्पष्ट नियम जो यह सुनिश्चित करें कि विकलांग लोगों सहित सभी को निष्पक्ष रूप से भाग लेने का अवसर मिले। स्कूलों द्वारा इन बुनियादी जरूरतों को पूरा करने की जाँच करने के लिए, कई देश एक प्रक्रिया का उपयोग करते हैं जिसे 'मान्यता' (accreditation) कहा जाता है। मान्यता को एक गहन स्वास्थ्य जाँच (health check-up) के रूप में समझें जहाँ विशेषज्ञ किसी स्कूल के कार्यक्रमों की समीक्षा मानकों की एक लंबी सूची के विरुद्ध करते हैं ताकि यह तय किया जा सके कि वे संचालन जारी रखने के लिए पर्याप्त रूप से अच्छे हैं या नहीं। जबकि ये समीक्षाएँ भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करती हैं, वह जानकारी आमतौर पर निर्णय लिए जाने के बाद फाइल में रख दी जाती है, जिसे स्कूल द्वारा अपने छात्रों को समर्थन देने की गहरी ताकत या कमजोरियों को समझने के लिए फिर से शायद ही कभी देखा जाता है।

वियतनाम में शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन पुराने समीक्षा रिकॉर्ड्स को केवल पास या फेल के ग्रेड के रूप में नहीं, बल्कि शैक्षिक परिदृश्य के एक मानचित्र के रूप में उपयोग करके इसे बदलने का निर्णय लिया। उन्होंने 2,502 विश्वविद्यालय कार्यक्रमों से डेटा एकत्र किया जिन्हें 2017 और 2025 के बीच आधिकारिक रूप से मान्यता दी गई थी। समीक्षा में उपयोग किए गए पचास अलग-अलग मानकों की पूरी सूची को देखने के बजाय, उन्होंने नौ विशिष्ट प्रश्नों पर ध्यान केंद्रित किया जो एक सहायक शिक्षण वातावरण के तीन स्तंभों से सीधे संबंधित थे: उपलब्ध तकनीक और कर्मचारी, छात्र सफलता को समर्थन देने वाली प्रणालियाँ, और सभी के लिए निष्पक्ष पहुंच सुनिश्चित करने वाले सुरक्षा उपाय। इन नौ स्कोर के हजारों कार्यक्रमों में एक साथ क्लस्टर होने के तरीके का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने पाया कि सभी स्कूल एक जैसे नहीं होते हैं। उन्होंने पाया कि मान्यता प्राप्त कार्यक्रम स्वाभाविक रूप से चार अलग-अलग समूहों, या प्रोफाइल्स में विभाजित हो गए, जिनमें से प्रत्येक का अपना अनूठा मिश्रण था—अपनी ताकत और ध्यान देने योग्य क्षेत्रों का।

सबसे बड़ा समूह, जो सभी कार्यक्रमों के लगभग आधे हिस्से का निर्माण करता था, उसे "बेसलाइन" (baseline) समूह के रूप में लेबल किया गया। ये स्कूल तकनीक, छात्र सहायता और पहुंच के न्यूनतम मानदंडों को पूरा करते थे, लेकिन वे किसी विशेष क्षेत्र में विशिष्ट रूप से आगे नहीं थे। वे काम तो कर रहे थे, लेकिन वे समर्थन के किसी भी विशिष्ट आयाम में उत्कृष्ट नहीं थे। दूसरा समूह, जो लगभग एक चौथाई कार्यक्रमों का प्रतिनिधित्व करता था, एक अलग पैटर्न दिखाता था। ये स्कूल पहुंच और समावेश (access and inclusion) में विशेष रूप से मजबूत थे। उनके पास छात्रों के लिए अनुचित निर्णयों के विरुद्ध अपील करने के लिए बेहतरीन प्रणालियाँ थीं और विकलांग छात्रों के लिए मजबूत प्रावधान थे, भले ही उनका तकनीकी ढांचा औसत स्तर का था। तीसरा समूह, जिसमें लगभग 14 प्रतिशत कार्यक्रम शामिल थे, "लर्नर-सपोर्ट इंटेंसिव" (learner-support intensive) था। इन संस्थानों ने छात्र प्रगति को ट्रैक करने और शैक्षणिक परामर्श (academic advising) प्रदान करने के लिए मजबूत प्रणालियाँ बनाई थीं, जिससे छात्रों को उनकी पढ़ाई में मदद मिल सके, फिर भी उनकी तकनीकी क्षमता औसत स्तर के करीब बनी रही। अंतिम समूह, जो लगभग 13 प्रतिशत के साथ सबसे छोटा था, "टेक्नोलॉजी-सपोर्ट इंटेंसिव" (technology-support intensive) था। इन कार्यक्रमों ने अपने आईटी बुनियादी ढांचे और ऑनलाइन लर्निंग टूल्स में भारी निवेश किया था, और उनमें छात्रों के परिणामों जैसे रोजगार और संतुष्टि को ट्रैक करने के लिए बेहतर प्रणालियाँ भी होने की प्रवृत्ति थी।

शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक यह नोट किया कि इन समूहों को खोजने का मतलब यह नहीं है कि बेहतर तकनीक होने से स्वतः ही छात्रों को बेहतर नौकरियां या उच्च संतुष्टि स्कोर मिलते हैं। डेटा ने केवल यह दिखाया कि जिन स्कूलों के पास मजबूत तकनीकी आधार था, उनमें अपने छात्रों की सफलता के बारे में साक्ष्य एकत्र करने और उपयोग करने की अधिक विकसित प्रणालियाँ भी होने की प्रवृत्ति थी। अध्ययन ने स्पष्ट रूप से इस विचार को खारिज कर दिया कि मान्यता स्कोर ऑनलाइन शिक्षण की गुणवत्ता का एक सटीक पैमाना है; इसके बजाय, लेखक सुझाव देते हैं कि ये स्कोर कमजोर संकेतों या प्रारंभिक चेतावनियों के रूप में कार्य करते हैं। वे संकेत देते हैं कि स्कूल को कहाँ गहराई से देखने की आवश्यकता हो सकती है। उदाहरण के लिए, "एक्सेस एंड इंक्लूजन" समूह वाला एक स्कूल विकलांग छात्रों की मदद करने के लिए कागजों पर बेहतरीन नीतियां रख सकता है, लेकिन मजबूत डिजिटल उपकरणों के बिना, वे नीतियां ऑनलाइन कक्षा में अच्छी तरह से काम नहीं कर पाएंगी। इसके विपरीत, एक स्कूल जिसके पास बेहतरीन तकनीक है, उसे संघर्ष करना पड़ सकता है यदि उसके पास छात्रों को उनके सीखने के माध्यम से मार्गदर्शन करने के लिए मानव सहायता कर्मचारी (human support staff) की कमी है।

यह दृष्टिकोण शिक्षा लीडरों को सरल अनुपालन (compliance) से आगे बढ़ने का एक व्यावहारिक तरीका प्रदान करता है। हर मान्यता प्राप्त स्कूल के साथ समीक्षा समाप्त होने के बाद एक जैसा व्यवहार करने के बजाय, नियामक और स्कूल प्रशासक इन प्रोफाइल्स का उपयोग बेहतर प्रश्न पूछने के लिए कर सकते हैं। बेसलाइन समूह वाला एक स्कूल तीनों क्षेत्रों में सुधार के लिए एक सामान्य योजना की आवश्यकता महसूस कर सकता है, जबकि लर्नर सपोर्ट में मजबूत स्कूल अपने उत्कृष्ट मानव सलाहकारों को बेहतर डिजिटल उपकरणों के साथ जोड़ने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। अध्ययन बताता है कि मौजूदा डेटा का इस तरह से पुन: उपयोग करके, विश्वविद्यालय महंगे, नए सर्वेक्षणों की प्रतीक्षा किए बिना अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को पहचान सकते हैं। यह एक स्थिर नियमों की सूची को एक गतिशील उपकरण में बदल देता है, जिससे स्कूलों को यह समझने में मदद मिलती है कि उन्होंने केवल एक परीक्षण पास नहीं किया है, बल्कि वे वास्तव में कहाँ खड़े हैं और तकनीक वास्तव में प्रत्येक शिक्षार्थी की सेवा करने के लिए उन्हें आगे क्या निर्माण करना चाहिए।

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