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सीखने के आकलन के बारे में असुविधाजनक सत्य

प्रति टेरी हिक

I. शिक्षाशास्त्र के संदर्भ में, मूल्यांकन का मुख्य उद्देश्य नियोजित शिक्षण को संशोधित करने के लिए डेटा प्रदान करना है। इसे प्रश्न का एक स्पष्ट उत्तर प्रदान करना चाहिए: “फिर? और? और अब?🇧🇷

द्वितीय। यह सटीक, वैयक्तिकृत आकलन तैयार करने के लिए एक असाधारण कार्य है जो अलग-अलग छात्रों के लिए आगे के पथ को रोशन करता है – शायद एक शिक्षक के लिए सभी छात्रों के लिए लगातार ऐसा करना बहुत अधिक है। इसके लिए सीखने के मॉडल पर पुनर्विचार करने या शॉर्टकट को प्रोत्साहित करने की आवश्यकता है। (या सबसे खराब, शिक्षक बर्नआउट🇧🇷

तृतीय। साक्षरता (पढ़ने और लिखने का कौशल) सामग्री ज्ञान को धुंधला कर सकती है। इसके अलावा, भाषा विकास, शाब्दिक ज्ञान (वीएल), और सुनने की क्षमता सभी गणित और पढ़ने की क्षमता से संबंधित हैं (फ्लैनागन 2006)। इसका मतलब यह हो सकता है कि अकादमिक मानक के अलावा किसी अन्य चीज का आकलन करना अक्सर मानक के ज्ञान की तुलना में आसान होता है। हो सकता है कि यह वह न कहे जो आप चाहते हैं, लेकिन यह कुछ कह रहा है।

4. विद्यार्थी का स्व-मूल्यांकन जटिल है, लेकिन यह समझने का एक बुनियादी मामला है। रॉस एंड रोलहेइज़र के अनुसार, “जो छात्र आत्म-मूल्यांकन कौशल सीखते हैं, उनके कठिन कार्यों के साथ बने रहने की संभावना अधिक होती है, वे अपनी क्षमताओं में अधिक आश्वस्त होते हैं, और अपने काम के लिए अधिक जिम्मेदारी लेते हैं।” (रॉस एंड रोलहेसर 2001)

वी। सीखने के आकलन कभी-कभी प्रकट होने से अधिक अस्पष्ट हो सकते हैं। यदि मूल्यांकन एक निश्चित मानक के अनुरूप है, और उस मानक को शिक्षक और मूल्यांकन डिज़ाइनर दोनों द्वारा ठीक से नहीं समझा गया है, और छात्रों, शिक्षक, मूल्यांकन डिज़ाइनर और पाठ्यचर्या निर्माताओं के बीच सामग्री और इसके प्रभावों के बारे में कोई सामान्य भाषा नहीं है, डेटा में महत्वपूर्ण “शोर” है जो उन लोगों को भ्रमित कर सकता है जो डेटा का उपयोग करना चाहते हैं और डेटा-संचालित निर्देश के किसी भी प्रयास को पटरी से उतार सकते हैं।

देखा। शिक्षक अक्सर करियर और कॉलेज के लिए समझ या उपलब्धि या तैयारी देखते हैं; छात्र आमतौर पर ग्रेड और प्रदर्शन देखते हैं (उदाहरण के लिए, विफलताओं की कमी या बहुतायत) (एटकिंसन 1964)।

सातवीं। आत्म-मूल्यांकन और आत्म-मूल्यांकन अलग-अलग हैं। ‘स्व-मूल्यांकन’ का मतलब यह नहीं है कि शिक्षक के बजाय छात्र अपने काम और पाठ्यक्रम के लिए ग्रेड निर्धारित करते हैं। यहां, स्व-मूल्यांकन का तात्पर्य किसी के कार्य और व्यवहार को समझने और स्पष्ट मानदंडों को लागू करने से है, ताकि यह तय किया जा सके कि क्या किसी ने निर्दिष्ट लक्ष्यों को प्राप्त किया है (एंड्रैड 2006)।

आठवीं। अगर मूल्यांकन को पाठ्यक्रम और सीखने के मॉडल से नहीं जोड़ा जाता है, तो यह सिर्फ एक और काम है। अर्थात्, यदि मूल्यांकन से एकत्र किए गए डेटा का नियोजित शिक्षण को पर्याप्त रूप से संशोधित करने के लिए तुरंत उपयोग नहीं किया जाता है, तो यह सबसे अच्छा अभ्यास होगा और शिक्षक और छात्र के लिए सबसे खराब अतिरिक्त कार्य होगा। यदि मूल्यांकन, पाठ्यचर्या और सीखने के मॉडल एक दूसरे से “बात” नहीं करते हैं, तो श्रृंखला में विराम आ जाएगा।

नौवीं। कठोरता की तरह, ‘उच्च’ एक सापेक्ष शब्द है। उच्च उम्मीदें – यदि व्यक्तिगत और प्राप्य हैं – छात्रों में दृढ़ता को बढ़ावा दे सकती हैं (ब्रॉफी 2004)। अत्यधिक सरल ‘आत्मविश्वास’ आकलन अस्थायी होते हैं। मूल्यांकन का मनोविज्ञान उतना ही महत्वपूर्ण है जितना कि शिक्षणशास्त्र और सामग्री का प्रभाव।

X. एक ऐसे मूल्यांकन को डिजाइन करना जिसमें सफलता के कई उपाय हैं जो शिक्षार्थी के लिए ‘बोलते’ हैं, एक सार्थक मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। छात्रों को अक्सर सफलता प्राप्त करने के बजाय असफलता से बचने के लिए प्रेरित किया जाता है (एटकिंसन 1964)।

ग्यारहवीं। एक संपूर्ण दुनिया में, हम यह नहीं पूछेंगे कि “आपने परीक्षा में कैसा प्रदर्शन किया” लेकिन “आपने परीक्षा में कैसा प्रदर्शन किया?” अर्थात्, हम अपने ‘प्रदर्शन’ पर मुस्कुराने या त्योरियाँ चढ़ाने के बजाय यह पूछेंगे कि परीक्षण ने कितने सही ढंग से स्पष्ट किया कि हम क्या करते हैं और क्या नहीं समझते हैं। दूसरे तरीके से कहें तो, यह तर्क दिया जा सकता है कि मूल्यांकन का एक समान रूप से महत्वपूर्ण कार्य यह पहचानना है कि एक छात्र क्या है करता है मै समझता हुँ। यदि नहीं, तो परीक्षा विफल रही, छात्र नहीं।

बारहवीं। कक्षा ‘वास्तविक दुनिया’ नहीं है। ग्रेड और मूल्यांकन पर चर्चा करते समय ‘वास्तविक दुनिया’ का आह्वान करना आसान है (उदाहरण के लिए, “यदि लॉ स्कूल का छात्र बार के लिए अध्ययन नहीं करता है और असफल हो जाता है, तो वह वकील नहीं बन सकता है। वही आपके लिए जाता है।” कक्षा के रूप में मैं आपको वास्तविक दुनिया के लिए तैयार कर रहा हूं।”) बच्चे (आंशिक रूप से) वयस्क बनने का अभ्यास वास्तव में वयस्क होने के उच्च-दांव वाले खेल से अलग है। कक्षा एक ऐसी जगह होनी चाहिए जहां छात्र ‘वास्तविक दुनिया’ को उसके दर्द को महसूस किए बिना समझ सकें।

जब छात्र स्कूल में असफल होते हैं, तो वे जो सबक सीखते हैं वह वह नहीं हो सकता है जिसकी हम अपेक्षा करते हैं।

तेरहवीं। अधिकांश स्वाभिमानी शिक्षक मूल्यांकन करने से पहले ही छात्रों के प्रदर्शन की सीमा का अनुमान लगा सकते हैं। इसलिए, शिक्षक की ओर से अत्यधिक प्रयास किए बिना, वास्तविक समय में छात्र के प्रदर्शन को समायोजित करने के लिए पाठ्यक्रम और निर्देश को डिजाइन करना समझ में आता है। यदि आपके पास मूल्यांकन करने से पहले मूल्यांकन डेटा के लिए कोई योजना नहीं है, तो आप पहले ही देर कर चुके हैं।

XIV। हर समीक्षा त्रुटिपूर्ण है। (कुछ भी पूर्ण नहीं है।) इसका मतलब यह है कि अधिक बारंबार, छात्र-केंद्रित, और “गैर-धमकी देने वाला” मूल्यांकन (यहाँ कुछ हैं) गैर-खतरनाक समीक्षाओं के उदाहरण) सबसे अच्छा। मानव क्षमता के एक प्रकार के माप के रूप में हर आकलन को अधिक महत्व देना आकर्षक है। सबसे अच्छा, यह एक अपूर्ण स्नैपशॉट है – और यह ठीक है। हमें केवल यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि शिक्षक, छात्र और माता-पिता परिणामों के बारे में जागरूक हों और उसके अनुसार प्रतिक्रिया दें।

XV। एक शिक्षक के रूप में, आकलन के परिणामों को व्यक्तिगत रूप से लेना आकर्षक होता है; नहीं है। जितना कम व्यक्तिगत आप मूल्यांकन करते हैं, उतना ही अधिक विश्लेषणात्मक आप स्वयं को अनुमति देते हैं।

XVI. मूल्यांकन में पुष्टि पूर्वाग्रह में पड़ना आसान है – जो आपको पहले से ही संदेह है उसका समर्थन करने के लिए डेटा की तलाश करना। इसे अलग तरह से देखने के लिए खुद को मजबूर करें। इस बारे में विचार करें कि आप क्या पढ़ा रहे हैं और छात्र कैसे सीख रहे हैं, इसके बारे में डेटा क्या कहता है, इसके बजाय बहुत व्यापक रूप से देखने के बजाय (उदाहरण के लिए ‘वे’ ‘अच्छा कर रहे हैं’) या उन विचारों का समर्थन करने के लिए डेटा की तलाश करें जो आपके पास पहले से हैं।

XVII। मूल्यांकन का अर्थ ‘परीक्षण’ नहीं है। छात्रों के सभी कार्यों में प्रस्तुत करने के लिए ‘डेटा’ की दुनिया होती है। आप कितना कमाते हैं यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या खोज रहे हैं। (बेशक, यह सच्चाई वास्तव में असुविधाजनक नहीं है।)

XVIII। प्रौद्योगिकी डेटा संग्रह को सरल और अधिक प्रभावी बनाने में मदद कर सकती है, लेकिन यह स्वत: सत्य नहीं है। वास्तव में, यदि सही तरीके से उपयोग नहीं किया जाता है, तो तकनीक गलत चीजों के बारे में बहुत अधिक डेटा प्रदान करके (शिक्षकों के लिए इसे लगभग अनुपयोगी बनाकर) चीजों को और भी बदतर बना सकती है।

मूल्यांकन के बारे में असुविधाजनक सच्चाई

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