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सीखने के मूल्यांकन के बारे में 18 असुविधाजनक सत्य

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सीखने के मूल्यांकन के बारे में असुविधाजनक सत्यसीखने के मूल्यांकन के बारे में असुविधाजनक सत्य

द्वारा टेरी हेइक

I. शिक्षाशास्त्र के संदर्भ में, मूल्यांकन का प्राथमिक उद्देश्य नियोजित निर्देश को संशोधित करने के लिए डेटा प्रदान करना है। इसे इस प्रश्न का स्पष्ट उत्तर देना चाहिए, “इसलिए? तो क्या हुआ? अब क्या?

द्वितीय. सटीक और वैयक्तिकृत मूल्यांकन तैयार करना एक असाधारण काम है जो व्यक्तिगत छात्रों के लिए आगे बढ़ने का मार्ग प्रशस्त करता है – संभवतः एक शिक्षक के लिए प्रत्येक छात्र के लिए लगातार ऐसा करना बहुत अधिक है। इसके लिए सीखने के मॉडल पर पुनर्विचार करने की आवश्यकता है, या कोने-काटने को प्रोत्साहित करना होगा। (या खराब, शिक्षक बर्नआउट.)

तृतीय. साक्षरता (पढ़ने और लिखने की क्षमता) सामग्री ज्ञान को अस्पष्ट कर सकती है। इसके अलावा, भाषा विकास, शाब्दिक ज्ञान (वीएल), और सुनने की क्षमता सभी गणितीय और पढ़ने की क्षमता से संबंधित हैं (फ़्लानागन 2006). इसका मतलब यह हो सकता है कि अकादमिक मानक के अलावा किसी अन्य चीज़ का आकलन करना मानक के ज्ञान की तुलना में अक्सर आसान होता है। हो सकता है कि यह आपको यह न बताए कि आप इससे क्या चाहते हैं, लेकिन यह आपको कुछ बता रहा है।

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चतुर्थ. विद्यार्थी का आत्म-मूल्यांकन मुश्किल है लेकिन समझने का एक महत्वपूर्ण विषय है। रॉस और रोलहेज़र के अनुसार, “जिन छात्रों को स्व-मूल्यांकन कौशल सिखाया जाता है, उनके कठिन कार्यों में लगे रहने, अपनी क्षमता के बारे में अधिक आश्वस्त होने और अपने काम के लिए अधिक जिम्मेदारी लेने की संभावना अधिक होती है।” (रॉस एंड रोलहाइज़र 2001)

V. सीखने का आकलन कभी-कभी जितना प्रकट होता है उससे अधिक अस्पष्ट हो सकता है। यदि मूल्यांकन किसी दिए गए मानक के अनुरूप है, और वह मानक शिक्षक और मूल्यांकन डिजाइनर दोनों द्वारा ठीक से नहीं समझा गया है, और सामग्री और उसके बारे में छात्रों, शिक्षक, मूल्यांकन डिजाइनर और पाठ्यक्रम डेवलपर्स के बीच एक आम भाषा नहीं है निहितार्थ, डेटा में महत्वपूर्ण “शोर” है जो डेटा का उपयोग करने के इच्छुक लोगों को गुमराह कर सकता है, और डेटा-आधारित निर्देश की दिशा में किसी भी प्रयास को बाधित कर सकता है।

VI. शिक्षक अक्सर समझ या उपलब्धि या कैरियर और कॉलेज-तत्परता देखते हैं; छात्र अक्सर ग्रेड और प्रदर्शन देखते हैं (उदाहरण के लिए, विफलता की कमी या बहुतायत) (एटकिंसन 1964).

सातवीं. स्व-मूल्यांकन और स्व-ग्रेडिंग अलग-अलग हैं। ‘स्व-मूल्यांकन’ का मतलब यह नहीं है कि शिक्षक के बजाय छात्र अपने असाइनमेंट और पाठ्यक्रमों के लिए ग्रेड निर्धारित करें। यहां, स्व-मूल्यांकन का तात्पर्य किसी के स्वयं के कार्य और व्यवहार के लिए स्पष्ट मानदंडों की समझ और अनुप्रयोग से है, ताकि यह पता लगाया जा सके कि किसी ने निर्दिष्ट लक्ष्यों को पूरा किया है या नहीं (एंड्राडे 2006).

आठवीं. यदि मूल्यांकन पाठ्यक्रम और सीखने के मॉडल से जुड़ा नहीं है, तो यह सिर्फ एक और असाइनमेंट है। अर्थात्, यदि मूल्यांकन से प्राप्त डेटा का उपयोग नियोजित निर्देश को पर्याप्त रूप से संशोधित करने के लिए तुरंत नहीं किया जाता है, तो यह सबसे अच्छा अभ्यास है, और सबसे खराब स्थिति में, शिक्षक और छात्र के लिए अतिरिक्त काम है। यदि मूल्यांकन, पाठ्यक्रम और सीखने के मॉडल एक दूसरे से ‘बातचीत’ नहीं करते हैं, तो श्रृंखला में सुस्ती आती है।

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नौवीं. कठोरता की तरह, ‘उच्च’ एक सापेक्ष शब्द है। उच्च अपेक्षाएँ – यदि वैयक्तिकृत और प्राप्य हों – छात्रों में दृढ़ता को बढ़ावा दे सकती हैं (ब्रॉफी 2004)। ‘आत्मविश्वास’ बढ़ाने के लिए अत्यधिक सरल आकलन अस्थायी हैं। मूल्यांकन का मनोविज्ञान शिक्षाशास्त्र और सामग्री निहितार्थ जितना ही महत्वपूर्ण है।

X. ऐसे मूल्यांकन को डिजाइन करना जिसमें सफलता के विविध उपाय हों जो छात्र को ‘बातचीत’ देते हों, सार्थक मूल्यांकन के लिए महत्वपूर्ण है। विद्यार्थी अक्सर सफलता प्राप्त करने के बजाय असफलता से बचने के लिए प्रेरित होते हैं (एटकिंसन 1964).

XI. एक आदर्श दुनिया में, हम यह नहीं पूछेंगे कि “आप परीक्षण में कैसा प्रदर्शन करते हैं”, बल्कि “परीक्षण आप पर कैसा रहा?” अर्थात्, हम अपने ‘प्रदर्शन’ पर मुस्कुराने या भ्रूभंग करने के बजाय यह पूछेंगे कि हम जो करते हैं और नहीं समझते हैं उसे परीक्षण ने कितनी सटीकता से दर्शाया है। दूसरे शब्दों में कहें तो, यह तर्क दिया जा सकता है कि मूल्यांकन का एक समान रूप से महत्वपूर्ण कार्य यह पहचानना है कि छात्र क्या है करता है समझना। यदि ऐसा नहीं होता है, तो परीक्षा में असफल हुआ, छात्र नहीं।

बारहवीं. कक्षा ‘वास्तविक दुनिया’ नहीं है। यह कहना आसान है कि ग्रेडिंग और मूल्यांकन पर चर्चा करते समय ‘वास्तविक दुनिया’ का आह्वान करें (उदाहरण के लिए, “यदि कोई लॉ स्कूल का छात्र बार के लिए अध्ययन नहीं करता है और असफल हो जाता है, तो वह वकील नहीं बन सकता है। इसमें भी यही बात आप पर लागू होती है) कक्षा, क्योंकि मैं तुम्हें वास्तविक दुनिया के लिए तैयार कर रहा हूँ।”) बच्चे (आंशिक रूप से) वयस्क बनने के लिए अभ्यास करना वास्तव में वयस्क होने के उच्च जोखिम वाले खेल से भिन्न है। कक्षा एक ऐसी जगह होनी चाहिए जहां छात्र ‘वास्तविक दुनिया’ की चुभन महसूस किए बिना उसे समझ सकें।

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

XIII. अधिकांश शिक्षक मूल्यांकन देने से पहले ही अनुमान लगा सकते हैं कि वे किस छात्र के प्रदर्शन की उम्मीद कर सकते हैं। इसलिए, शिक्षक के कठिन प्रयास के बिना ही छात्र के प्रदर्शन को समायोजित करने के लिए पाठ्यक्रम और निर्देश डिजाइन करना समझ में आता है। यदि आपके पास मूल्यांकन देने से पहले मूल्यांकन डेटा के लिए कोई योजना नहीं है, तो आप पहले से ही पीछे हैं।

XIV. हर आकलन त्रुटिपूर्ण है. (कुछ भी सही नहीं है।) इसका मतलब है कि मूल्यांकन जितना अधिक बार, छात्र-केंद्रित और ‘गैर-धमकी देने वाला’ होगा (यहां कुछ हैं) गैर-धमकी वाले आकलन के उदाहरण) बेहतर। प्रत्येक मूल्यांकन को मानवीय क्षमता को मापने की छड़ी के रूप में अधिक महत्व देना आकर्षक है। ज़्यादा से ज़्यादा, यह एक अपूर्ण स्नैपशॉट है—और यह ठीक है। हमें बस यह सुनिश्चित करने की ज़रूरत है कि शिक्षक, छात्र और अभिभावक सभी जागरूक हों और तदनुसार परिणामों पर प्रतिक्रिया दें।

XV. एक शिक्षक के रूप में, मूल्यांकन परिणामों को व्यक्तिगत रूप से लेना आकर्षक होता है; यह। आप मूल्यांकन को जितना कम व्यक्तिगत लेंगे, आप स्वयं को उतना ही अधिक विश्लेषणात्मक होने देंगे।

XVI. मूल्यांकन के भीतर पुष्टिकरण पूर्वाग्रह को पकड़ना आसान है – जो आपको पहले से ही संदेह है उसका समर्थन करने के लिए डेटा की तलाश करना। अपने आप को इसे दूसरे तरीके से देखने के लिए मजबूर करें। इस बात पर विचार करें कि डेटा इस बारे में क्या कहता है कि आप क्या पढ़ा रहे हैं और छात्र कैसे सीख रहे हैं, न कि बहुत व्यापक रूप से देखें (उदाहरण के लिए, यह कहना कि ‘वे’ अच्छा कर रहे हैं’) या आपके पास पहले से मौजूद विचारों का समर्थन करने के लिए डेटा की तलाश करें।

XVII. मूल्यांकन का मतलब ‘परीक्षण’ नहीं है। सभी छात्र कार्यों में ‘डेटा’ की एक दुनिया पेश की जाती है। आप कितना हासिल करते हैं यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप क्या खोज रहे हैं। (बेशक, यह सत्य वास्तव में बिल्कुल भी असुविधाजनक नहीं है।)

XVIII. प्रौद्योगिकी डेटा संग्रह को सरल और अधिक प्रभावी बनाने में मदद कर सकती है लेकिन यह स्वचालित रूप से 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 चीजों को और भी खराब कर सकती है (इसे शिक्षकों के लिए लगभग अनुपयोगी बना देती है)।

मूल्यांकन के बारे में असुविधाजनक सत्य

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