विद्यालयी समुदाय मे विविधता के बारे में डेटा संग्रहण का एक स्पष्ट लक्ष्य है: सभी छात्रों की सीखने की प्रक्रिया और उपलब्धि में सुधार करना। इनमें से कुछ डेटा संग्रहण और विश्लेषण के लिए विद्यालय प्रमुख को संयुक्त रूप से डेटा के नियोजन, संग्रहण, विश्लेषण और प्रस्तुतिकरण में विद्यालय समुदाय को संलग्न करने की जरूरत पड़ती है ताकि इस विषय में चर्चा की जा सके कि विद्यालय और वहाँ पढ़ने वाले छात्रों के विविधतापूर्ण अनुभव के बारे में डेटा क्या कहता है। डेटा का यह सहयोगात्मक उपयोग, यह सुनिश्चित करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है कि समुदाय के सभी सदस्य,अलग अलग तबकों में मौजूद सीखने की प्रक्रिया में संभावित अवरोधों, और साथ ही विविधतापूर्ण समुदाय से उत्पन्न होने वाले सीखने की प्रक्रिया में, को बढ़ाने वाले, अवसरों को भी समझें। इसका अन्वेषण इस इकाई में बाद में किया जाएगा।
तथापि, विद्यालय प्रमुख के हाथों में डेटा का, विशेष तौर पर हाजिरी और दक्षता के बारे में डेटा का, अनुकूल और दीर्घावधि उपयोग है। जहाँ शिक्षकों को व्यक्तिगत रूप से अपनी कक्षाओं में हाजिरी और दक्षता के प्रतिमानों को समझने, और यह सुनिश्चित करने के लिए कि सभी छात्र सीखने की प्रक्रिया में पूरी तरह से भाग लें, व्यक्तिगत या सामूहिक रणनीतियों की पहचान करने की जरूरत पड़ेगी, वहीं विद्यालय प्रमुख को हाजिरी और दक्षता का अधिक विस्तृत से विश्लेषण करना होगा ताकि वे उन कारकों को समझ सकें जो छात्रों की प्रतिभागिता और उपलब्धि को प्रभावित करते हैं।
अपने विद्यालय में विभिन्न उम्रों वाले छात्रों की हाजिरी और दक्षता के बारे में आपके पास उपलब्ध डेटा के बारे में सोचें। उन विभिन्न तरीकों को सूचीबद्ध करने में थोड़ा समय बिताएं जिनसे आप इस डेटा का उपयोग करके उन कारकों की पहचान कर सकते हैं (या आपने की है) जो छात्रों के सीखने की प्रक्रिया के नतीजों को बेहतर बना सकते है। (उदाहरण के लिए, छात्रों और छात्राओं द्वारा अलग अलग विषयों में दक्षता) हैं।
आपके लिंग, विकलांगता और धर्म जैसी श्रेणियों के बारे में सोचने की संभावना है, लेकिन ऐसे कई अन्य कारक हैं जिन पर आप अपेक्षा से कम उपलब्धता को संबोधित करने के लिए अपने विद्यालय की प्राथमिकताओं पर निर्भर करते हुए प्रश्न पूछ सकते हैं। इनमें परिचय में चर्चा किये जा चुके कोई भी कारक शामिल हो सकते हैं।
यह डेटा प्रारंभ में आपको विद्यालय की हाजिरी और दक्षता को प्रभावित करने वाले विविध प्रकार के कारकों के बारे में आधार देगा। इस डेटा का यह निर्धारित करने के लिए आगे अधिक जटिल विश्लेषण करने की जरूरत पड़ सकती है कि क्या आपके पास मौजूद अलग अलग डेटा समुच्चयों के बीच सह-निर्भरताएं (उदाहरण के लिए, अल्पपोषित और किसी विशिष्ट आदिवासी समूह से आने वाली छात्राओं के लिए) हैं। ऐसा अन्य डेटा भी हो सकता है जिसकी जरूरत मातापिताओं के साथ किसी विशिष्ट काम के बारे में निर्णय लेने के लिए पड़ती है (जैसे फसल की कटाई की तारीखें, जिसका मतलब यह है कि कुछ छात्र हाजिर होना बंद कर दें) । इस तरह से, डेटा का उपयोग यह पहचानने के लिए किया जा सकता है कि सीखने में कौन भाग ले रहा है और कौन नहीं।
जहाँ छात्र की हाजिरी या दक्षता के डेटा से प्रत्यक्ष रूप से जुड़ी होती है, वहाँ विद्यालय प्रमुख चाहे तो छात्रों के बेहतर शैक्षिक परिणामों के लिये, विशिष्ट कार्य–योजनाए तैयार कर सकते हैं। इस प्रकार से डेटा प्राथमिकता वाले क्षेत्रों का प्रमाण दे सकता है।
अपने दक्षता संबंधी डेटा (संभवतः परीक्षा के परिणाम) का उपयोग करते हुए, एक कारक चुनें जिस पर आपको संदेह है कि वह किसी ऐसे मुद्दे (जैसे विज्ञान में दक्षता में लिंग की भिन्नताएं) पर प्रकाश डाल सकता है जिस पर ध्यान दने की आवश्यकता है। डेटा की तुलना करने और निष्कर्षों का विश्लेषण करने में समय बिताएं।
आपके द्वारा किए गए डेटा विश्लेषण का उपयोग करते हुए, संसाधन 1 में कार्य योजना की एक पंक्ति को पूरा करने के लिए निम्नलिखित प्रेरक प्रश्नों का उत्तर दें। प्रविष्टी का एक उदाहरण तालिका 2 में प्रदर्शित है।
डेटा समुच्चय | विश्लेषित कारक | मुख्य परिणाम | सीखने की प्रक्रिया पर प्रभाव | कार्यवाही (कार्यवाहियाँ) | निगरानी करना |
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हाजिरी | फसल की कटाई के दौरान लिंग |
छात्रों की हाजिरी दो सप्ताहों के लिए एक तिहाई घट जाती है छात्राओं की हाजिरियाँ 10 प्रतिशत घट जाती हैं |
प्रति सप्ताह पाचँ मुख्य विषयों के पाठों का नुकसान विज्ञान में महत्वपूर्ण परीक्षा की तैयारी में व्यवधान इस समूह में अंतिम दक्षता के प्रतिमानों के डेटा की जाँच करने की जरूरत |
वरिष्ठ नेतृत्व टीम के साथ मुद्दे पर चर्चा करें और वर्तमान परीक्षा वर्षों के बच्चों के मातापिताओं के साथ मुद्दे पर चर्चा करने के तरीकों की पहचान एक जरूरी विषय के रूप में करें – किसी सहायक को जिम्मेदारी दें। जो छात्र पिछले वर्ष इन महत्वपूर्ण सप्ताहों के दौरान गैरहाजिर रहे थे उनकी दक्षता के बारे में विज्ञान के विभाग से डेटा एकत्र करें सभी विषय प्रमुखों के साथ उनके क्षेत्रों में सीखने के प्रभावों के बारे में चर्चा करें परीक्षा के वर्षों वाले उन छात्रों की पहचान करें जो आने वाली फसल कटाई के मौसम में विद्यालय से निकाल लिए जाने के अधिकतम जोखिम पर हैं |
फसल कटाई के दौरान हाजिरी परीक्षा में समूह की उपलब्धि |
आपको अपने हाजिरी और उपलब्धि डेटा का कई अलग अलग तरीकों से विश्लेषण करना होगा, और समय के साथ हाजिरी और दक्षता के प्रतिमानों की समझ बनाने के लिए एक वार्षिक योजना विकसित करनी होगी। इस डेटा के विश्लेषण के तरीके की योजना के साथ - साथ स्पष्ट प्राथमिकता क्षेत्रों वाली एक कार्य योजना की भी जरूरत पड़ेगी। इनमें समय के साथ परिवर्तन हो सकता है क्योंकि आपके द्वारा संग्रहीत डेटा अधिकाधिक परिष्कृत होता जाएगा, लेकिन इनके कुछ समय में ऐसे मुद्दों में बदलने की संभावना है जो आपके छात्रों के सीखने की प्रक्रिया पर नकारात्मक प्रभाव डाल सकते हैं। हो सकता है आप पहले से ही जानते हैं कि वे क्या हैं, लेकिन आपको ध्यान पूर्वक डेटा विश्लेषण करना होगा ताकि उनका प्रभावी ढ़ंग से असर हो सके।
चर्चा
इस गतिविधि ने विद्यालय स्तर पर डेटा विश्लेषण और मुद्दे की पहचान के बीच के मध्म–बिन्दु और फिर गहराई में जाकर उन्हें संबोधित करने की जरूरत वाले विशेष कारणों या कारकों की होगी। इस गहराई में जाने के लिये बहुत सारी स्प्रेडशीटों को देखने और अकेले काम करने अलावा बहुत कुछ है; इसमें सारा विद्यालय समुदाय शामिल होता है और इसके लिएआपको अपने स्टाफ का नेतृत्व करना पड़ता है ताकि वे आपके सभी छात्रों के लिए सीखने की प्रक्रिया बेहतर बनाने के लिए आवश्यक डेटा के संग्रहण और विश्लेषण में आपकी मदद कर सकें।
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