Instructional Quality and PISA Mathematics Trajectories, 2012–2022: Frequentist and Bayesian Conditional Latent Growth Curve Analysis
यह अध्ययन 52 देशों में अनुदैर्ध्य बेयसियन और फ्रीक्वेंटिस्ट ग्रोथ मॉडलिंग का उपयोग करता है ताकि यह प्रकट किया जा सके कि जबकि ज्ञान अर्थव्यवस्था के स्तंभ जैसे आर एंड डी (R&D) व्यय और रोजगार क्रॉस-सेक्शनल स्नैपशॉट्स में पीसा (PISA) गणित स्कोर के साथ सह-गतिमान होते हैं, उनकी दीर्घकालिक विकास प्रक्षेपवक्र स्वतंत्र हैं, और निर्देशात्मक गुणवत्ता के राष्ट्रीय रुझान छात्रों के गणित प्रदर्शन में दशकवार बदलावों की भविष्यवाणी नहीं करते हैं।
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यहाँ एक शोध पत्र का सरल भाषा और रोज़मर्रा के उदाहरणों के साथ स्पष्टीकरण दिया गया है।
बड़ी तस्वीर: एक तीन-पैर वाला स्टूल जो एक साथ नहीं हिल रहा है
एक देश की सफलता की कल्पना एक तीन-पैर वाले स्टूल के रूप में करें। तीन पैर इन चीज़ों का प्रतिनिधित्व करते हैं:
- शिक्षा: छात्र गणित में कितने अच्छे हैं (PISA परीक्षणों द्वारा मापा गया)।
- नवाचार (Innovation): एक देश अनुसंधान और विकास (R&D) पर कितना पैसा खर्च करता है।
- नौकरियाँ: अपने कार्य करने की मुख्य आयु (25-54 वर्ष) के कितने वयस्क कार्यरत हैं।
"नॉलेज इकोनॉमी" (ज्ञान आधारित अर्थव्यवस्था) का सिद्धांत बताता है कि ये तीन पैर आपस में मजबूती से जुड़े हुए हैं। विचार यह है कि यदि आप एक पैर को ठीक करते हैं (जैसे स्कूलों में सुधार), तो अन्य दो पैर भी स्वतः ही मजबूत हो जाने चाहिए, और पूरा स्टूल एक साथ ऊपर उठना चाहिए।
इस अध्ययन ने क्या किया:
शोधकर्ताओं ने 10 वर्षों की अवधि (2012 से 2022) में 52 देशों का अध्ययन किया। उन्होंने उन्नत सांख्यिकीय उपकरणों (इन्हें उच्च-शक्ति वाली दूरबीनों के रूप में सोचें) का उपयोग यह देखने के लिए किया कि क्या ये तीनों पैर वास्तव में समय के साथ एक साथ ऊपर-नीचे होते हैं। उन्होंने यह भी जाँच की कि छात्रों को अपने शिक्षकों से कितना समर्थन महसूस होता था, क्या यह भविष्यवाणी कर सकता था कि किसी देश के गणित स्कोर ऊपर जाएंगे या नीचे।
मुख्य निष्कर्ष: पैर स्वतंत्र रूप से चल रहे हैं
अध्ययन में पाया गया कि "तीन-पैर वाले स्टूल" का सिद्धांत समय के साथ टिकता नहीं है।
1. "सह-गतिशीलता" (Co-Movement) का मिथक टूट गया
- अपेक्षा: यदि कोई देश अपने गणित के स्कोर में सुधार करना शुरू करता है, तो उसे उसी समय अनुसंधान पर अधिक खर्च करना चाहिए और अधिक श्रमिकों को काम पर रखना चाहिए।
- वास्तविकता: पैर अलग-अलग दिशाओं में, पूरी तरह से स्वतंत्र रूप से चल रहे हैं।
- गणित के स्कोर: इन देशों में औसतन एक दशक के दौरान गणित के स्कोर थोड़े कम हुए।
- अनुसंधान खर्च: अनुसंधान पर खर्च किया गया पैसा बढ़ा।
- नौकरियाँ: रोजगार दर काफी बढ़ी।
- उपमा: एक रिले रेस की कल्पना करें जहाँ तीन धावक पूरी तरह तालमेल में दौड़ने चाहिए। इसके बजाय, एक धावक धीमा हो रहा है, दूसरा तेज़ हो रहा है, और तीसरा पूरी ताकत से दौड़ रहा है। उन्होंने अलग-अलग शुरुआती रेखाओं से दौड़ शुरू की थी (अमीर देशों ने सभी श्रेणियों में उच्च स्तर से शुरुआत की थी), लेकिन वे एक ही गति से नहीं दौड़ रहे हैं। एक क्षेत्र में सुधार करने से दूसरे क्षेत्रों में स्वतः सुधार नहीं होता है।
2. "शिक्षक समर्थन" का आश्चर्य
- अपेक्षा: यदि छात्रों को लगता है कि उनके शिक्षक सहायक हैं और कक्षा व्यवस्थित है, तो देश के गणित स्कोर में सुधार होना चाहिए।
- वास्तविकता: यहाँ कोई संबंध नहीं था।
- जिन देशों में 2012 में छात्रों ने उच्च शिक्षक समर्थन दर्ज किया था, ज़रूरी नहीं कि 2022 तक उनके गणित स्कोर में सुधार हुआ हो।
- जहाँ शिक्षक समर्थन में गिरावट आई (जैसे तुर्की), वहाँ कभी-कभी गणित के स्कोर में सुधार हुआ।
- कक्षा के अनुशासन में बदलाव ने भी टेस्ट स्कोर की भविष्यवाणी नहीं की।
- उपमा: शिक्षक समर्थन को एक कार के "वातावरण" की तरह समझें। आप सोच सकते हैं कि एक सुगम, शांत सवारी (बेहतर समर्थन) का मतलब है कि कार तेज़ी से चलेगी। लेकिन इस अध्ययन ने पाया कि 10 साल की यात्रा में कार की गति (गणित स्कोर) का इस बात से कोई लेना-देना नहीं है कि 2012 में यात्री कितने सहज महसूस कर रहे थे। इंजन (अन्य कारक) ही गति निर्धारित करता है, न कि सीट के कुशन।
तुर्की केस स्टडी: एक वास्तविक उदाहरण
शोधकर्ताओं ने यह दिखाने के लिए तुर्की का उपयोग एक विशिष्ट उदाहरण के रूप में किया कि यह डेटा कितना अजीब हो सकता है।
- क्या हुआ: 2012 और 2022 के बीच, तुर्की के गणित के स्कोर बढ़े (एक दुर्लभ सफलता की कहानी)।
- ट्विस्ट: इसी समय, तुर्की के छात्रों ने रिपोर्ट किया कि उनके शिक्षक पहले की तुलना में कम सहायक थे।
- यह क्यों मायने रखता है: यदि आप केवल "शिक्षक समर्थन" के स्कोर को देखते, तो आप भविष्यवाणी करते कि तुर्की के गणित स्कोर गिर जाएंगे। इसके बजाय, वे बढ़ गए। यह साबित करता है कि आप छात्रों की शिक्षकों के प्रति भावनाओं का उपयोग किसी देश के दीर्घकालिक गणित रुझानों की भविष्यवाणी करने के लिए नहीं कर सकते।
ऐसा क्यों हुआ? (डेटा के पीछे का "क्यों")
लेखकों ने कुछ कारण सुझाए हैं कि ये चीज़ें एक साथ क्यों नहीं चलतीं:
- समय अंतराल (Time Lags): 2012 में गणित का टेस्ट देने वाले बच्चे वही नहीं हैं जो 2022 में कार्यबल में प्रवेश कर रहे हैं। शिक्षा को नौकरियों में बदलने में एक दशक लग जाता है, इसलिए "स्टूल के पैर" तालमेल में नहीं हैं।
- अलग इंजन: शिक्षा, अनुसंधान और नौकरियाँ अलग-अलग सरकारी विभागों द्वारा संचालित होती हैं जिनके अपने अलग नियम होते हैं। स्कूल के पाठ्यक्रम को ठीक करने से नौकरी के बाजार या अनुसंधान वित्तपोषण को स्वतः ठीक नहीं किया जा सकता।
- "संदर्भ समूह" प्रभाव (Reference Group Effect): यह एक पेचीदा मामला है। बहुत उच्च प्रदर्शन करने वाले देशों (जैसे फिनलैंड) के छात्र अक्सर अपने शिक्षकों को कम रेटिंग देते हैं क्योंकि उनकी अपेक्षाएं अधिक होती हैं। संघर्ष कर रहे देशों के छात्र अपने शिक्षकों को उच्च रेटिंग दे सकते हैं क्योंकि वे किसी भी मदद के लिए आभारी होते हैं। यह "शिक्षक समर्थन" के आंकड़ों को देशों के बीच तुलना करने के लिए कठिन बनाता है।
नीति निर्माताओं के लिए निचोड़
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि मिश्रित रैंकिंग (शिक्षा, नौकरियों और अनुसंधान को एक एकल "स्कोर" में मिलाना) भ्रामक है।
- समस्या: यदि आप इन तीनों चीज़ों को एक संख्या में मिला देते हैं, तो आप इस तथ्य को छिपा देते हैं कि देश का एक हिस्सा सुधर रहा है जबकि दूसरा बिगड़ रहा है।
- समाधान: नीति निर्माताओं को प्रत्येक "पैर" को अलग-अलग देखने की आवश्यकता है। आप यह मान नहीं सकते कि स्कूलों को ठीक करने से नौकरी के बाजार या अनुसंधान क्षेत्र को स्वतः ठीक कर दिया जाएगा। वे अलग समस्याएँ हैं जिन्हें अलग समाधानों की आवश्यकता है।
संक्षेप में: देश एक समन्वित नृत्य (synchronized dance) नहीं कर रहे हैं। वे अपनी-अपनी राह पर चल रहे हैं, और आज छात्र अपने शिक्षकों के बारे में कैसा महसूस करते हैं, इससे यह पता नहीं चलता कि दस साल में देश के गणित स्कोर कहाँ होंगे।
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