बेल जार में जांच

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पिक्साबे

सबसे पहले तो यह कहना स्वीकार्य है कि मैं अपने आप को एक गुणात्मक शोधकर्ता मानता हूं और इसके अलावा, मैं एक विश्वविद्यालय का प्रोफेसर हूं, जिसके साथ कई लोग मुझे सिद्धांतकार कहने आए हैं, हालांकि मुझे यह शब्द अजीब लगता है। मेरे लिए, दैनिक को कक्षाएं देना, और व्यावहारिक और सैद्धांतिक के बीच का विभाजन मुझे मुश्किल लगता है। जैसा कि मैंने इसी अखबार के एक अन्य लेख में चर्चा की थी।

यह “इरादे का प्रारंभिक बयान” प्रासंगिक है क्योंकि बाद में, ट्विटर पर कई बहसों में, इस बारे में बात करते हुए कि सिद्धांत क्या समर्थन करता है या समर्थन नहीं करता है, कहते हैं या नहीं कहते हैं, उन्होंने यह कहा है कि: “कागज सब कुछ का समर्थन करता है”। अभिव्यक्ति जो बहस की किसी भी संभावना को निपटाने के लिए आदर्श है और जिसके लिए अतिरिक्त तर्क की आवश्यकता नहीं है।

ऐसा कहने के बाद, यह सबसे पारदर्शी तरीके से “कार्ड्स को टेबल पर रखने” का समय है:

मुझे लगता है कि जीवन के हर क्षेत्र में शोध जरूरी. मौलिक क्योंकि यह हमें बहुत अलग डेटा और धारणाओं के साथ हमारे अद्वितीय और पक्षपाती दृष्टिकोण के विपरीत करने की अनुमति देता है। इस प्रकार चीजों की हमारी धारणा और हमारे आस-पास की दुनिया की हमारी समझ को समायोजित करना।

मैं अक्सर एक ही उदाहरण का उपयोग करता हूं: “मेरे चलने के अनुभव के आधार पर, पृथ्वी चपटी है।”

यदि यह शोध के लिए नहीं होता, तो पृथ्वी अभी भी सपाट होती और हम अभी भी मिथकों पर लटकी हुई गुफाओं में होते और अंधेरे में बाहर जाने से डरते।

अनुसंधान में अनुभव पर सवाल उठाने और हमें इससे आगे जाने की अनुमति देने का कार्य है। यह हमें एक समाज के रूप में हमारे करीबी संदर्भ से हमें आगे जाने की अनुमति देता है और ज्ञान उत्पन्न करता है जो हमें अगला कदम उठाने की अनुमति देता है। विज्ञान की सीढ़ी पर हर पायदान वस्तुतः हमारी प्राकृतिक दुनिया का विस्तार है।

यह सारा ज्ञान अनुसंधान द्वारा संचित और विकसित किया गया है, जिसने पूरे इतिहास में, मानवशास्त्रीय रूप से, मानव को प्राकृतिक चयन को दरकिनार करने की अनुमति दी है। हम अब जीवित रहने के लिए जैविक मुद्दों पर निर्भर नहीं हैं, इसके लिए हमने संस्कृति का आविष्कार किया है (पेरेज़ गोमेज़, 2004) जिसे ज्ञान के रूप में समझा जाता है, और यह अन्य बातों के अलावा, अनुसंधान के लिए धन्यवाद उत्पन्न होता है।

हमारे पास धन्य कोविड के साथ एक बहुत करीबी उदाहरण है और कैसे हमने सभी मानव सामाजिक गतिविधियों को प्रौद्योगिकी के लिए धन्यवाद दिया है। इसके अलावा रिकॉर्ड समय जिसमें हमने टीके विकसित किए हैं: अनुसंधान के लिए धन्यवाद, ज्ञान की पीढ़ी के लिए धन्यवाद, संस्कृति की, जैसा कि पेरेज़ गोमेज़ (2004) कहेंगे। जैसा कि हमने पहले कहा था, मनुष्य इस ग्रह पर एकमात्र जानवर से न तो अधिक और न ही कम हो गया है, जो प्राकृतिक चयन को दरकिनार कर सकता है।

अन्य सभी जानवर जो समुद्र में प्रवेश कर गए (सील, सायरनियन, डॉल्फ़िन) को विशेष अंगों और एक हाइड्रोडायनामिक शरीर विकसित करने के लिए कल्पों से विकसित होना पड़ा। इन्डोनेशियाई सेपियन्स, वानरों के वंशज, जो अफ्रीकी सवाना पर रहते थे, बिना बढ़ते पंखों के प्रशांत नेविगेटर बन गए और अपनी नाक के लिए अपने सिर के शीर्ष पर प्रवास करने की प्रतीक्षा किए बिना, जैसा कि सीतासियों ने किया था। । इसके बजाय, उन्होंने नावें बनाईं और उन्हें चलाना सीखा। और इन क्षमताओं ने उन्हें ऑस्ट्रेलिया तक पहुंचने और इसे उपनिवेश बनाने की अनुमति दी। (हरारी, 2015, पृ. 75)

ज्ञान की शक्ति ऐसी है कि मनुष्य अन्य प्रजातियों को बुझाने की स्थिति में है, कुछ ऐसा जो ग्रह पर कोई अन्य प्रजाति सचेत रूप से करने में सक्षम नहीं है (मुझे ठीक करने के लिए एक जीवविज्ञानी की अनुमति के साथ)। यह अपने स्वयं के विलुप्त होने का कारण भी बन सकता है (कुछ ऐसा जो हम अब यूक्रेन-रूस संघर्ष के साथ जानते हैं)। हम हरारी (2015) के शब्दों में हैं

उन भावुक पर्यावरणविदों पर विश्वास न करें जो दावा करते हैं कि हमारे पूर्वज प्रकृति के साथ सद्भाव में रहते थे। औद्योगिक क्रांति से बहुत पहले, होमो सेपियन्स ने सभी जीवों के बीच सबसे बड़ी संख्या में पौधों और जानवरों की प्रजातियों के विलुप्त होने का रिकॉर्ड बनाया। हम जीव विज्ञान के इतिहास में सबसे घातक प्रजाति होने का संदिग्ध गौरव रखते हैं। (पी.88)

उस ने कहा, इसलिए, मुझे नहीं लगता कि उनके सही दिमाग में कोई है जो अनुसंधान और ज्ञान की पीढ़ी के पक्ष में मुझसे ज्यादा है। संस्कृति, ज्ञान, जो अनुसंधान के माध्यम से प्राप्त किया जाता है, निस्संदेह सबसे बड़ा खजाना और हथियार है जो मानवता के पास है, जैसा कि हमने देखा है, जैसा कि हमने देखा है, पर्यावरण के अनुकूल होने के लिए (यहां तक ​​​​कि इसे बदलें) और इसे मोल्ड करें) जैसा कोई अन्य नहीं है ग्रह पर प्रजातियां।

यही कारण है कि हाल ही में मैं हैरानी से देख रहा हूं कि जिसे मैं “क्रिस्टल बेल रिसर्च” कहना पसंद करता हूं वह शिक्षा में कैसे फलता-फूलता है।

मेरे लिए, इस शब्द का शिक्षा को विज्ञान में बदलने की कोशिश करने के अपेक्षाकृत हालिया विचार के साथ बहुत कुछ करना है, विज्ञान शब्द को प्रयोगात्मक विज्ञान के साथ गलत समझना। मेरी राय में, इस भ्रम का वास्तव में विज्ञान के साथ, विज्ञान के साथ, छद्म विज्ञान के साथ, अधिक करना है। यह विज्ञान की तुलना में विश्वास के हठधर्मिता के अधिक निकट है, जैसा कि हमने एक अन्य लेख में चर्चा की।

वस्तुनिष्ठता की इस खोज में, आवश्यक प्रक्रिया “चरों को अलग करना” है और इस प्रकार, यह विचार प्रत्यारोपित किया गया लगता है कि यह अनुसंधान समस्याओं से चर की परतों और परतों को हटाकर है कि हम विज्ञान के करीब हैं। यह समझा जाता है कि यह अधिक आसानी से मापने योग्य है और इसलिए, अधिक उद्देश्यपूर्ण है।

हालांकि, मेरी राय में, हम वास्तव में जो कर रहे हैं वह विपरीत प्रक्रिया से गुजर रहा है। इसे मापने योग्य बनाकर, हम जो मापते हैं उसका आविष्कार कर रहे हैं (यहां हम हाइजेनबर्ग के अनिश्चितता सिद्धांत को याद रखने में मदद नहीं कर सकते हैं)। हम जो करते हैं वह एक वास्तविकता का आविष्कार करता है जहां हम माप सकते हैं, “एक कांच की घंटी के अंदर अध्ययन”, क्योंकि अगर हम उस कांच की घंटी से बाहर निकलते हैं, तो हम माप की कम से कम जबरदस्त जटिलता को पहचानने के लिए मजबूर होते हैं, यदि असंभव नहीं है। हम बेल जार में कितना भी छानबीन करें, शिक्षा की वास्तविकता, सभी सामाजिक विज्ञानों की तरह, जटिल है।

वास्तविकताओं पर शोध समस्याओं के इस प्रयोग ने शोध करने के लिए तदर्थ निर्मित किया, कई बातें स्पष्ट करता है।

यह बताता है कि ऐसे शोध हैं जो प्रश्नों के उत्तर देते हैं या सरल निष्कर्षों का खुलासा करते हैं, जैसा कि हम कहते हैं, बहुत जटिल।

गृहकार्य पर शोध को समझाने का यही एकमात्र तरीका है जिसमें सामाजिक वर्ग के पूरे मुद्दे को अकादमिक प्रदर्शन के विश्लेषण से छोड़ दिया जाता है। मानो यह समीकरण का एक महत्वपूर्ण, लगभग केंद्रीय तत्व नहीं था। या जिसके बारे में अकादमिक प्रदर्शन सीखने के बराबर है या नहीं, इस बारे में अनसुलझी सैद्धांतिक चर्चा की रूपरेखा भी नहीं है।

केवल एक चीज जो मायने रखती है वह यह है कि होमवर्क अकादमिक प्रदर्शन में मदद करता है या नहीं। और चर गृहकार्य और अकादमिक प्रदर्शन एक बेल जार में हवा में निर्मित होते हैं। ऐसा लगता है कि गृहकार्य, सीखने, सांस्कृतिक पूंजी की अवधारणा आदि की अवधारणा का इससे कोई लेना-देना नहीं था। या हो सकता है कि इसका इससे कुछ लेना-देना हो, लेकिन तब माप जटिल हो जाता है।

यह बताता है, उदाहरण के लिए, हम प्रत्यक्ष निर्देश को सीखने की सर्वोत्तम रणनीति के रूप में क्यों बोलते हैं, जैसे कि इससे पहले एक संपूर्ण सैद्धांतिक क्षेत्र नहीं था, जिसने निर्देश और शिक्षा के बीच अंतर किया था, यह सवाल करते हुए कि क्या वे समान थे। या कि निर्देशात्मक तकनीकों के विकास पर जोर दिया गया है जो तकनीकी मुद्दों (कूदने) के लिए काम में आती हैं, लेकिन जब हम बात करते हैं, उदाहरण के लिए, ब्रह्मांड, एक जीवमंडल, एकजुटता का क्या अर्थ है, यह सीखना जटिल है। , या फिलिप द्वितीय का शासनकाल।

तकनीकें जो उनकी इच्छित वस्तुनिष्ठता से दूर हैं, यदि हम उन्हें प्रजनन से संबंधित सीखने के एक बहुत विशिष्ट परिप्रेक्ष्य में लागू करने का प्रयास करते हैं, जिसमें पुराने व्यवहारवादी सिद्धांत है कि भागों का योग पूरे के बराबर है, जैसा कि माना जाता है झूठा, लागू किया जा सकता है।

जांच करने का यह तरीका बताता है कि ऐसे अध्ययन हैं जो कहते हैं कि समेकित व्यक्ति बेहतर तरीके से लागू होता है या जनता की तुलना में बेहतर प्रतिक्रिया देता है। या निम्नलिखित की तरह पीसा के बारे में सुर्खियों में:

कोई छात्र चार्टर या पब्लिक स्कूल में जाकर बेहतर शैक्षणिक परिणाम प्राप्त नहीं करता है। समान परिस्थितियों में, अर्थात् समान सामाजिक-आर्थिक स्तर के घरों में, परिणाम दोनों नेटवर्क में समान होते हैं, जैसा कि पीसा रिपोर्ट के परीक्षणों से पता चला है।

जैसे कि दोनों नेटवर्क में शामिल परिवारों के सामाजिक-आर्थिक स्तर के संदर्भ में समानता थी और इसलिए, जैसे कि प्रतिक्रिया का संरचनात्मक तत्व और समेकित लोगों की क्षमता, किसी बिंदु पर, जनता के साथ तुलनीय थी। ध्यान हटाना-कभी-कभी वैधता- सामाजिक वर्गों में अंतर जो दोनों नेटवर्क की सेवा करते हैं।

अभी तक सब कुछ सामान्य है। यद्यपि यह सच है कि ज्ञान उत्पन्न करने के कुछ तरीकों का अहंकार जो “सभी उचित संदेह से परे” एक अनुमानित माप से संबंधित निष्पक्षता के उस पेटिना पर आधारित है, मुझे थोड़ा परेशान करता है। हालांकि, मैं समझता हूं – और सबसे बढ़कर मैं सम्मान करता हूं – कि वैज्ञानिक दुनिया में दृष्टिकोण का अंतर स्वस्थ है – सबसे बढ़कर।

जो मैं समझ नहीं पा रहा हूं वह “मापने वाली छड़ी” के साथ अंतर है। यदि “कागज सब कुछ का समर्थन करता है” जब हम सिद्धांत देते हैं, तो मुझे समझ में नहीं आता कि एक सांख्यिकीय कार्यक्रम में डेटा दर्ज करना और गणना पर गणना करना क्यों धुंधला नहीं है: “सांख्यिकीय शोध सब कुछ का समर्थन करता है।” या कि, डेटा के साथ मेटा-विश्लेषण में जो शोधकर्ता एकत्र भी नहीं करता है (ये डेटा पर संचालन और गणना है जो समय, रूप, आदि में भिन्न हैं), उन्हें यह नहीं बताया गया है: “मेटा-विश्लेषण सब कुछ का समर्थन करता है”।

इसके विपरीत, मेटा-विश्लेषण गुणवत्ता वैज्ञानिक अनुसंधान के उच्चतम स्तर पर प्रतीत होता है।

मुझे गलत न समझें, सभी शोधों और किसी भी दृष्टिकोण और प्रतिमान से स्वागत करें। लेकिन मुझे ऐसा लगता है कि यह स्वीकार करना ईमानदार है कि शिक्षा के लिए एक नुकसान किया जा रहा है अगर हम इस डेटावाद के रास्ते पर चलते हैं जो इनरैरिटी (2021) हमें बताता है। यदि हम यह सोचना जारी रखें कि शिक्षा की जटिल समस्याओं को हल करने का तरीका समस्याओं, तत्वों, कनेक्शनों, चाबियों से दूर करना है, तो यह पथ जो प्रयोगशाला में “चर को अलग” करने के लिए प्रयोगात्मक विज्ञान में समझ में आता है। . यह सामाजिक विज्ञान और इसलिए शिक्षा में एक बकवास बन जाता है। आश्रित और स्वतंत्र चर के बीच कार्य-कारण सुनिश्चित करने के लिए यहां हमेशा कई चर और बदलती स्थितियां होती हैं।

अन्य साथियों के साथ बात करते हुए, मुझे कभी-कभी लगता है कि यह बादशाह के नए कपड़े हैं। मुझे ऐसा लगता है कि यह उचित है, यह दावा करना शुरू करना ईमानदार है कि शिक्षा में जो आवश्यक है वह कठोर और गुणवत्तापूर्ण शोध है, अनुसंधान जो उन समस्याओं का समाधान करता है जो शिक्षा वास्तव में है अपनी सारी जटिलता में: उन्हें उनके संदर्भों, उनकी चाबियों, उनकी ख़ासियतों, विवादों, पदों से वंचित किए बिना… क्योंकि अंत में, अगर हम ऐसा नहीं करते हैं, तो हम बचाओ-मैं-शैली की बहस में भाग ले रहे हैं। हम एक या दूसरे पक्ष के लिए फेंकने वाले हथियार के रूप में परिणामों का उपयोग करने के लिए पहले से मौजूद पदों की सेवा में तदर्थ अनुसंधान का उपयोग और निर्माण कर रहे हैं। और यह विज्ञान से बहुत दूर है।

या शायद विज्ञान में कभी दिलचस्पी नहीं रही है, लेकिन विज्ञान जो कुछ पदों पर रूचि रखता है। सुकरात पर प्लेटो की तरह: अब मैं केवल इतना जानता हूं कि मैं कुछ नहीं जानता।

संदर्भ

हरारी, वाईएन (2015)। सेपियन्स जानवरों से लेकर देवताओं तक। बहस

इन्नेनरिटी। डी. (2021)। डेटा महामारी। देश। https://elpais.com/opinion/2021-01-21/la-pandemia-de-los-datos.html?event_log=oklogin&prod=REG&o=CABEP

पेरेज़ गोमेज़, ए. (2004)। नवउदारवादी समाज में स्कूली संस्कृति। चोट

ज़फ़रा, आई। (2022)। पब्लिक स्कूल के छात्रों ने महामारी में अधिक सीखने को क्यों खो दिया है? “हमने और जुड़ने की कोशिश की, लेकिन हम लड़खड़ा गए।” देश। https://elpais.com/educacion/2022-03-21/por-que-el-alumnado-de-la-escuela-publica-ha-perdido-more-aprendizaje-en-la-pandemia-attempt-to- कनेक्ट- more-but-we-stumbled.html