Headteacher experience, management quality and pupils’ learning in Sub-Saharan African schools: evidence from PASEC 2019
14 उप-सहारा अफ्रीकी देशों के 2019 PASEC डेटा का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन पाता है कि जबकि लचीले मशीन लर्निंग मॉडल छात्र अधिगम की भविष्यवाणी करने में रैखिक प्रतिगमन (लीनियर रिग्रेशन) से बेहतर प्रदर्शन नहीं करते हैं, केवल एक प्रधानाध्यापक का शिक्षण अनुभव और, सरकारी स्कूलों में, प्रबंधन की गुणवत्ता, छात्रों के उच्च अंकों से मजबूती से जुड़ी हुई है, जबकि निजी स्कूलों में कोई भी महत्वपूर्ण शासन संकेतक सुधार (करेक्शन) के बाद भी प्रभावी नहीं पाए गए।
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मानव विकास के परिदृश्य में, शिक्षा एक मौलिक स्तंभ के रूप में खड़ी है, फिर भी उप-सहारा अफ्रीका के कई हिस्सों में, स्कूली शिक्षा का वादा अक्सर अधूरा ही रह जाता है। बच्चे कक्षाओं में नामांकित तो होते हैं, लेकिन बहुत से ऐसे होते हैं जो एक साधारण पाठ पढ़ने या गणित की समस्या हल करने के लिए आवश्यक बुनियादी कौशल प्राप्त किए बिना ही पढ़ाई छोड़ देते हैं। उपस्थिति और सीखने के बीच का यह अंतर इस क्षेत्र के लिए एक गंभीर चुनौती बन गया है। वर्षों से, नीति निर्माता इस बात पर बहस कर रहे हैं कि इस टूटी हुई व्यवस्था को ठीक करने के लिए उन्हें अपने प्रयासों को कहाँ केंद्रित करना चाहिए। कुछ लोगों का तर्क है कि अधिक धन ही इसका समाधान है, जो इस तथ्य की ओर इशारा करते हैं कि कई राष्ट्र पहले से ही अपने राष्ट्रीय बजट का एक महत्वपूर्ण हिस्सा शिक्षा पर खर्च करते हैं। अन्य सुझाव देते हैं कि संसाधनों की मात्रा उतनी महत्वपूर्ण नहीं है जितना कि उनका प्रबंधन कैसे किया जाता है। स्कूल स्वयं वह स्थान है जहाँ यह प्रबंधन होता है, और प्रधानाध्यापक वह व्यक्ति है जो प्रभार में होता है। यह शोध जिस प्रश्न को संचालित कर रहा है वह सरल है लेकिन उत्तर देने में कठिन है: स्कूल के नेताओं द्वारा की जाने वाली कौन सी विशिष्ट कार्रवाइयां वास्तव में बच्चों को बेहतर तरीके से सीखने में मदद करती हैं?
उत्तर खोजने के लिए, शोधकर्ताओं की एक टीम ने PASEC 2019 नामक एक विशाल डेटासेट की ओर रुख किया। इस सर्वेक्षण ने उप-सहारा अफ्रीका के 14 फ्रांसीसी भाषी देशों के 25,000 से अधिक छात्रों का परीक्षण किया, जिसमें उनके पढ़ने और गणित के प्रदर्शन को मापा गया। शोधकर्ताओं ने केवल टेस्ट स्कोर को ही नहीं देखा; उन्होंने स्कूलों के बारे में विस्तृत जानकारी भी एकत्र की, जिसमें स्कूल चलाने के सोलह अलग-अलग संकेतक शामिल थे। इन संकेतकों में प्रशासनिक प्रबंधन की गुणवत्ता से लेकर शिक्षक बैठकों की आवृत्ति और स्कूल तथा अभिभावकों के बीच संबंधों की प्रकृति तक सब कुछ शामिल था। लक्ष्य यह देखना था कि कौन से कारक वास्तव में उच्च छात्र अंकों से जुड़े थे, जबकि इस बात का ध्यान रखना भी आवश्यक था कि एक ही स्कूल के छात्र एक ही वातावरण साझा करते हैं। अपने निष्कर्षों को ठोस बनाने के लिए, टीम ने उन्नत सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया जिन्होंने स्कूलों को अलग-अलग समूहों के रूप में माना, जिससे छात्रों की भारी संख्या के आधार पर गलत निष्कर्ष निकालने से बचा जा सके। उन्होंने अपने परिणामों की तुलना जटिल कंप्यूटर मॉडल से भी की ताकि यह देखा जा सके कि क्या सरल, रैखिक संबंध डेटा की व्याख्या उतनी ही अच्छी तरह कर सकते हैं जितनी कि अधिक जटिल संरचनाएं।
अध्ययन ने एक स्पष्ट और कुछ हद तक आश्चर्यजनक परिणाम दिया। कई अलग-अलग कारकों को ठीक करने वाले कठोर परीक्षणों के माध्यम से गणना करने के बाद, केवल एक शासन संकेतक ही बेहतर शिक्षण परिणामों से मजबूती से जुड़ा हुआ पाया गया: वह है प्रधानाध्यापक द्वारा कक्षा में बिताए गए शिक्षण के वर्षों की संख्या। यह निष्कर्ष तब भी सत्य रहा जब स्कूल सरकारी या निजी था, और यह छात्र प्रदर्शन के हर स्तर पर सकारात्मक था। अधिक कक्षा अनुभव वाले प्रधानाध्यापक का उनके छात्रों के उच्च अंकों के साथ निरंतर संबंध था। सरकारी स्कूलों में, एक दूसरा कारक एक संभावित योगदानकर्ता के रूप में उभरा, हालांकि कम निश्चितता के साथ: स्कूल प्रबंधन की समग्र गुणवत्ता। हालांकि, निजी स्कूलों में, कोई भी शासन संकेतक कठोर परीक्षणों में सफल नहीं हो सका, जो यह सुझाव देता है कि वहां सफलता को प्रेरित करने वाले कारक अलग हो सकते हैं या डेटा इतना सटीक नहीं था कि उन्हें पहचान सके।
शोधकर्ताओं ने यह भी जांच की कि इन कारकों और सीखने के बीच का संबंध सीधा था या यह इस बात पर निर्भर करता था कि छात्र पहले से कितना अच्छा प्रदर्शन कर रहा है। उन्होंने पाया कि प्रधानाध्यापक के शिक्षण अनुभव का लाभ निचले स्तर के स्कोर वाले छात्रों, मध्य स्तर के छात्रों और शीर्ष स्तर के छात्रों, सभी के लिए मौजूद था। यह संबंध मध्य स्तर के पास सबसे मजबूत था। यह सुझाव देता है कि अनुभवी नेता सभी छात्रों की मदद करते हैं, न कि केवल संघर्ष कर रहे छात्रों या उच्च उपलब्धि वाले छात्रों की। इसके विपरीत, प्रधानाध्यापक द्वारा आयोजित बैठकों की आवृत्ति या शीर्ष छात्रों को पुरस्कृत करने जैसे अन्य सामान्य अभ्यासों ने सीखने के साथ कोई विश्वसनीय संबंध नहीं दिखाया जब सांख्यिकीय सुधार लागू किए गए। वास्तव में, इनमें से कुछ कारक केवल तभी महत्वपूर्ण दिखाई दिए जब शोधकर्ताओं ने गलत सूचनाओं से बचने के लिए सख्त सुधार लागू नहीं किए थे, और विश्लेषण को कड़ा करने पर वे गायब हो गए।
अध्ययन का सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष शायद वह था जिसे इसने खारिज कर दिया। शोधकर्ताओं ने परीक्षण किया कि क्या डेटा में जटिल, गैर-रैखिक पैटर्न सरल, सीधी रेखा वाले संबंधों की तुलना में छात्र सफलता की बेहतर व्याख्या कर सकते हैं। उन्होंने परिष्कृत मशीन लर्निंग टूल का उपयोग किया, जिन्हें अक्सर छिपे हुए पैटर्न खोजने की उनकी क्षमता के लिए सराहा जाता है, और उनकी तुलना मानक सांख्यिकीय मॉडल से की। परिणाम यह था कि जटिल मॉडल, उन स्कूलों पर परीक्षण किए जाने पर, जिन्हें उन्होंने पहले कभी नहीं देखा था, सरल मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन नहीं कर सके। वास्तव में, सरल मॉडल अक्सर अधिक सटीक थे। इसका तात्पर्य यह है कि स्कूल प्रशासन और छात्र शिक्षण के बीच का संबंध छिपी हुई अंतःक्रियाओं का एक उलझा हुआ जाल नहीं है, बल्कि सीधा, रैखिक संबंध है जिसे कंप्यूटर की मदद के बिना भी समझा जा सकता है। डेटा बताता है कि देखे गए कारक सभी स्कूलों में छात्र स्कोर के अंतर के बारे में 31% की व्याख्या करते हैं, और सरकारी स्कूलों में लगभग 25% की, लेकिन निजी स्कूलों में 7% से भी कम, जहाँ परिणाम निष्कर्ष निकालने के लिए बहुत अनिश्चित थे।
इन निष्कर्षों के निहितार्थ विशिष्ट और साक्ष्य पर आधारित हैं। अध्ययन सुझाव देता है कि जब स्कूल नेताओं का चयन या प्रशिक्षण किया जाए, तो प्राथमिकता उन लोगों को दी जानी चाहिए जिनके पास पर्याप्त कक्षा शिक्षण अनुभव हो, क्योंकि यह वह एकल कारक है जो छात्र शिक्षण से सबसे विश्वसनीय रूप से जुड़ा हुआ है। यह सरकारी स्कूलों में सामान्य प्रबंधन की गुणवत्ता में सुधार की क्षमता की ओर भी संकेत करता है, हालांकि यह प्रमाण शिक्षण अनुभव के मामले की तुलना में थोड़ा कम निश्चित है। इसके विपरीत, अध्ययन अभिभावकों के साथ संपर्क की आवृत्ति को सुधार के प्राथमिक लक्ष्य के रूप में न मानने की सलाह देता है, क्योंकि डेटा ने दिखाया कि स्कूलों द्वारा अभिभावकों से संपर्क करने की आवृत्ति और छात्रों के सीखने के बीच कोई सुसंगत संबंध नहीं था। शोधकर्ता चेतावनी देते हैं कि ये निष्कर्ष जुड़ाव दिखाते हैं, कारण-और-प्रभाव नहीं, और यह पुष्टि करने के लिए कि क्या इन कारकों को बदलने से सीधे तौर पर सीखने में सुधार होगा, अधिक लक्षित अध्ययन की आवश्यकता होगी। फिर भी, यह कार्य अफ्रीकी शिक्षा की जटिल दुनिया में क्या मायने रखता है, इसका एक स्पष्ट, डेटा-संचालित मानचित्र प्रदान करता है, जो स्कूल का नेतृत्व करने वाले व्यक्ति के कक्षा अनुभव के स्थायी मूल्य को उजागर करता है।
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