बेन गोल्डेकर (2013) तर्क पेश करते हैं कि अध्यापन को प्रमाण पर आधारित व्यवसाय होना चाहिए और कि इससे बच्चों के लिए बेहतर परिणाम प्राप्त होंगे। विशेष रूप से, वे सुझाते हैं कि संस्कृति में परिवर्तन की जरूरत है, जहाँ शिक्षक और राजनीतिज्ञ स्वीकार करते हैं कि हमें आवश्यक रूप से ‘पता’ नहीं होता कि क्या सबसे अच्छी तरह से काम करता है – हमें प्रमाण चाहिए कि कोई चीज काम करती है।
अनुमान यह होता है कि प्रमाण पर आधारित विधि एक अच्छी चीज है और गोल्डेकर द्वारा अनुशंसित परिवर्तन शिक्षकों द्वारा स्वयं अपने काम का अनुसंधान करके प्राप्त किए जा सकते हैं। वास्तव में, जिन विद्यालयों में अनुसंधान की परिपाटियाँ स्थापित हैं, वहाँ यह मान्यता होती है कि यह बात विद्यालय के सुधार में योगदान कर सकती है।
अपनी कक्षा में अध्ययन शुरू करने वाले शिक्षक के रूप में, यह संभावना है कि वह अपेक्षाकृत छोटे पैमाने और लघु-अवधि का होगा और इस सन्दर्भ में एक्शन रिसर्च की पद्धति भली-भांति काम करती है। एक्शन रिसर्च में काम करने वाले अपने स्वयं के काम की व्यवस्थित ढंग से जाँच करते हैं, ताकि उसमें सुधार कर सकें।
एक्शन रिसर्च में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
प्रयोजन को परिभाषित करें और स्पष्ट करें कि हस्तक्षेप का क्या प्रारूप होगा : इसमें साहित्य का संदर्भ लेना और यह लगाना शामिल होगा कि इस समस्या के बारे में पहले से क्या पता है।
समस्या से निपटने के लिए परिकल्पित किसी हस्तक्षेप की योजना बनाएं।
कार्यवाही अनुसंधान एक चक्रीय प्रक्रिया है (चित्र R3.1)। बारंबार हस्तक्षेप और विश्लेषण करके आप मुद्दे या समस्या को समझने लगेंगे और उसके बारे में शायद कुछ कर पाएंगे।
चित्र R3.1 क्रियात्मक शोध चक्र
उन प्रश्नों को जिनका आप उत्तर देना चाहेंगे और अपनी पसंद के तरीके को तय कर लेने के बाद, आपको कुछ डेटा एकत्र करना होगा जो आपको प्रश्नों का उत्तर देने में सक्षम बनाएगा। डेटा एकत्र करने के तीन मुख्य तरीके हैं, आप:
प्रश्न पूछ सकते हैं (सर्वेक्षणों के माध्यम से या लोगों से बात करके)
चित्र R3.2 डेटा एकत्र करने की अलग अलग पद्धतियों का संक्षिप्त विवरण प्रदान करता है।
चित्र R3.2 डेटा एकत्र करने की अलग अलग पद्धतियों का संक्षिप्त विवरण
अपने निष्कर्षों में आश्वस्त होने के लिए आपको डेटा के कई स्रोतों से प्रमाण की जरूरत पड़ेगी। प्रत्येक पद्धति के फायदे और सीमाएं हैं; आपको सुनिश्चित करना होगा कि आप इस तरह से काम करें कि सीमाएं न्यूनतम रहें।
आपको एकत्र किए जाने वाले डेटा की वैधता और विश्वसनीयता दोनों पर विचार करना होगा। यदि कोई बात वैध है तो इसका मतलब यह है कि वह सत्य या भरोसे योग्य है। वैधता की जाँच करने के लिए निम्नलिखित प्रश्न पूछना उपयोगी होता है:
क्या डेटा निष्कर्षों का समर्थन करता है ? यह तब अधिक संभव है यदि किसी समयावधि में एक से अधिक स्रोत से डेटा एकत्र किया गया है या यदि निष्कर्षों की जाँच प्रतिभागियों के साथ की गई है।
विश्वसनीयता एक कठिन अवधारणा है जिसका मतलब दोहराए जा सकने और प्रतिकृति बना सकने से होता है। विश्वसनीयता में वास्तविक जीवन के प्रति निष्ठा, प्रामाणिकता और उत्तरदाताओं के लिए सार्थकता शामिल है। कोहेन और अन्य। (2003) का सुझाव है कि विश्वसनीयता की धारणा का अर्थ ‘निर्भर होने की योग्यता’ होना चाहिए और निर्भर करने की योग्यता की प्राप्ति पर्याप्त डेटा एकत्र करने, अपने निष्कर्षों की जाँच प्रतिभागियों के साथ करने, और उसी विचार के लिए डेटा के एक से अधिक स्रोत से प्रमाण की तलाश करने जैसे कारकों पर निर्भर होती है।
( अध्यापन करना सीखना : कक्षा में अनुसंधान का परिचय )
OpenLearn - सीखने-सिखाने की प्रक्रिया का परिवर्तन: शिक्षकों के व्यावसायिक विकास का नेतृत्व करना Except for third party materials and otherwise, this content is made available under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 Licence, full copyright detail can be found in the acknowledgements section. Please see full copyright statement for details.