साक्ष्य-आधारित अभ्यास (भाग 3): शिक्षार्थी के परिणामों और निष्ठा का मूल्यांकन

प्रतिलेख: लिसा सनेट्टी, पीएचडी

जब आप किसी हस्तक्षेप की प्रभावशीलता का मूल्यांकन कर रहे हों, तो हस्तक्षेप की प्रभावशीलता के बारे में वैध निष्कर्ष निकालने के लिए प्रगति निगरानी डेटा और शिक्षक निष्ठा डेटा दोनों को देखना वास्तव में महत्वपूर्ण है। ऐतिहासिक रूप से, हमने केवल प्रगति निगरानी डेटा को देखा है। और इसलिए जब आप समस्या-समाधान मॉडल में ऐसा करते हैं और आप डेटा को देखते हैं और डेटा आपको बताएगा कि या तो छात्र अपेक्षित प्रगति कर रहा है, जिस स्थिति में आप उस हस्तक्षेप को जारी रखने और जिस रास्ते पर आप जा रहे हैं, उस पर आगे बढ़ते रहने की अधिक संभावना है, या वे कहेंगे कि छात्र अपेक्षित प्रगति नहीं कर रहा है। और कई बार इसका मतलब हस्तक्षेप को बदलना और कभी-कभी उस छात्र के लिए अधिक गहन हस्तक्षेप लागू करना होता है। जब आप प्रगति निगरानी डेटा और शिक्षक निष्ठा डेटा दोनों को देखते हैं, तो आपके पास विकल्पों की संख्या वास्तव में बढ़ जाती है। इसलिए यदि हमारा प्रगति निगरानी डेटा अच्छा दिखता है और शिक्षक निष्ठा डेटा उच्च है, तो निश्चित रूप से, आप जो कर रहे हैं उसे करते रहें। आप बिल्कुल सही रास्ते पर हैं, और छात्र संभवतः वह लाभ प्राप्त करने जा रहा है जिसकी आप तलाश कर रहे हैं।

हालाँकि, दूसरा विकल्प यह है कि प्रगति निगरानी डेटा अच्छा दिखता है, और शिक्षक निष्ठा डेटा आपकी अपेक्षा से कम है। और यह एक ऐसा मामला हो सकता है, जहाँ, हालाँकि छात्र प्रगति कर रहा है, लेकिन वे उस स्तर की प्रगति नहीं कर रहे हैं जो वे कर सकते थे। इसलिए यदि वे निष्ठा स्तर अधिक हैं, तो वे अपने हस्तक्षेप लक्ष्यों तक जल्दी पहुँच सकते हैं। यदि निष्ठा डेटा वास्तव में कम है, तो यह स्कूल के बाहर कुछ हो सकता है जो वास्तव में इन वृद्धियों का परिणाम है। तो क्या माँ और पिताजी ने छात्र की मदद करने के लिए एक ट्यूटर को काम पर रखा है? क्या घर पर अन्य सहायताएँ चल रही हैं जो वास्तव में प्रगति निगरानी डेटा को बढ़ाने का परिणाम हैं, और यह बिल्कुल भी हस्तक्षेप नहीं है? तो वहाँ कुछ प्रश्न हैं जिन पर आपको गौर करने की आवश्यकता होगी।

तीसरा परिदृश्य यह है कि प्रगति निगरानी डेटा बहुत अच्छा नहीं दिखता है, लेकिन शिक्षक निष्ठा डेटा उच्च है। और इसलिए शिक्षक हस्तक्षेप को लागू करने के मामले में वह सब कुछ कर रहे हैं जो उन्हें करना चाहिए, लेकिन छात्र बस प्रतिक्रिया नहीं दे रहा है। और यहीं पर आपको वापस जाकर हस्तक्षेप को देखना चाहिए और उस समस्या-समाधान प्रक्रिया से फिर से गुजरना चाहिए ताकि उस छात्र के लिए संभावित रूप से किसी अन्य हस्तक्षेप की पहचान की जा सके और प्रगति निगरानी और शिक्षक निष्ठा डेटा के संदर्भ में उस हस्तक्षेप को फिर से ट्रैक किया जा सके।

चौथा परिदृश्य यह है कि प्रगति निगरानी डेटा इतना अच्छा नहीं दिखता है, और शिक्षक निष्ठा डेटा कम है। और, उस स्थिति में, आपका पहला लक्ष्य उस निष्ठा डेटा को बढ़ाना होना चाहिए। यह एक शिक्षक हो सकता है जिसे किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है जो उनके लिए हस्तक्षेप का मॉडल बनाए, उन्हें लागू करते हुए देखे, और उन्हें कुछ प्रतिक्रिया दे, जिन्हें अपने कार्यान्वयन डेटा को अधिक निरंतर तरीके से देखने की आवश्यकता हो सकती है ताकि वे उस निष्ठा डेटा को बढ़ा सकें। इसलिए आप इस बारे में निर्णय लेने में सक्षम हैं कि हस्तक्षेप काम कर रहा है या नहीं, क्योंकि आप वास्तव में तब तक यह निर्णय लेने में सक्षम नहीं हैं जब तक आपको पता न हो कि इसे उसी तरह लागू किया जा रहा है जिस तरह से इसे किया जाना चाहिए था। इसलिए प्रगति निगरानी डेटा और शिक्षक निष्ठा डेटा दोनों को देखकर, आप वास्तव में हस्तक्षेप की प्रभावशीलता के बारे में एक वैध निष्कर्ष निकालने में सक्षम हैं, और यह आपको उस डेटा-आधारित निर्णय लेने के ढांचे में कुछ और विकल्प देता है।