यह सिद्ध करने के लिए कि शिक्षण की कोई विशेष विधि सर्वोत्तम परिणाम देती है, आप कौन से अनुसंधान अभिकल्प का अनुप्रयोग करेंगे ? वर्णन कीजिए ।

अनुसंधान अभिकल्प का चयन

शिक्षण की किसी विशेष विधि की श्रेष्ठता को सिद्ध करने के लिए, प्रायोगिक अभिकल्प (Experimental Design) सबसे उपयुक्त होगा। प्रायोगिक अभिकल्प में, शोधकर्ता एक या अधिक स्वतंत्र चर (independent variables) में हेरफेर करता है और आश्रित चर (dependent variable) पर इसके प्रभाव को मापता है। यह कारण-प्रभाव संबंध स्थापित करने की अनुमति देता है।

प्रायोगिक अभिकल्प के प्रकार

प्रायोगिक अभिकल्प कई प्रकार के होते हैं, लेकिन शिक्षण विधि की प्रभावशीलता को सिद्ध करने के लिए निम्नलिखित अभिकल्पों का उपयोग किया जा सकता है:

• पूर्व-परीक्षण-पश्चात-परीक्षण नियंत्रण समूह अभिकल्प (Pre-test-Post-test Control Group Design): यह सबसे आम प्रायोगिक अभिकल्प है। इसमें, प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से दो समूहों में विभाजित किया जाता है: एक प्रायोगिक समूह (experimental group) और एक नियंत्रण समूह (control group)। प्रायोगिक समूह को नई शिक्षण विधि से पढ़ाया जाता है, जबकि नियंत्रण समूह को पारंपरिक विधि से पढ़ाया जाता है। दोनों समूहों को पूर्व-परीक्षण (pre-test) और पश्चात-परीक्षण (post-test) दिया जाता है। दोनों परीक्षणों के बीच के अंतर की तुलना करके, यह निर्धारित किया जा सकता है कि नई शिक्षण विधि अधिक प्रभावी है या नहीं।
• केवल पश्चात-परीक्षण नियंत्रण समूह अभिकल्प (Post-test-Only Control Group Design): इस अभिकल्प में, पूर्व-परीक्षण नहीं दिया जाता है। यह तब उपयोगी होता है जब पूर्व-परीक्षण देने से प्रतिभागियों के व्यवहार में बदलाव आ सकता है।
• फैक्टरियल अभिकल्प (Factorial Design): इस अभिकल्प में, दो या अधिक स्वतंत्र चरों के प्रभाव का अध्ययन किया जाता है। उदाहरण के लिए, हम यह अध्ययन कर सकते हैं कि शिक्षण विधि और छात्रों की प्रेरणा (motivation) दोनों ही सीखने के परिणामों को कैसे प्रभावित करते हैं।

प्रायोगिक अभिकल्प के चरण

प्रायोगिक अभिकल्प के निम्नलिखित चरण होते हैं:

1. समस्या का निर्धारण: सबसे पहले, हमें यह निर्धारित करना होगा कि हम किस समस्या का समाधान करना चाहते हैं।
2. परिकल्पना का निर्माण: फिर, हमें एक परिकल्पना (hypothesis) बनानी होगी जो हमारी समस्या का संभावित समाधान प्रदान करे।
3. प्रतिभागियों का चयन: हमें उन प्रतिभागियों का चयन करना होगा जो हमारे अध्ययन के लिए उपयुक्त हैं।
4. समूहों का आवंटन: प्रतिभागियों को यादृच्छिक रूप से प्रायोगिक और नियंत्रण समूहों में विभाजित किया जाना चाहिए।
5. डेटा संग्रह: हमें दोनों समूहों से डेटा एकत्र करना होगा।
6. डेटा विश्लेषण: हमें डेटा का विश्लेषण करना होगा ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि हमारी परिकल्पना सही है या नहीं।
7. निष्कर्ष: अंत में, हमें अपने निष्कर्षों को प्रस्तुत करना होगा।

डेटा विश्लेषण विधियाँ

प्रायोगिक अभिकल्प में, डेटा का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न सांख्यिकीय विधियों (statistical methods) का उपयोग किया जा सकता है, जैसे कि:

• टी-टेस्ट (t-test): दो समूहों के माध्य (means) की तुलना करने के लिए।
• एनोवा (ANOVA): दो से अधिक समूहों के माध्य की तुलना करने के लिए।
• सहसंबंध (correlation): दो चरों के बीच संबंध की ताकत और दिशा को मापने के लिए।
• प्रतिगमन (regression): एक चर को दूसरे चर के आधार पर भविष्यवाणी करने के लिए।

उदाहरण

मान लीजिए कि हम यह सिद्ध करना चाहते हैं कि 'सहकारी शिक्षण' (cooperative learning) विधि पारंपरिक शिक्षण विधि से बेहतर परिणाम देती है। हम पूर्व-परीक्षण-पश्चात-परीक्षण नियंत्रण समूह अभिकल्प का उपयोग कर सकते हैं। हम छात्रों को यादृच्छिक रूप से दो समूहों में विभाजित करेंगे। प्रायोगिक समूह को सहकारी शिक्षण विधि से पढ़ाया जाएगा, जबकि नियंत्रण समूह को पारंपरिक विधि से पढ़ाया जाएगा। दोनों समूहों को एक ही विषय पर पूर्व-परीक्षण और पश्चात-परीक्षण दिया जाएगा। यदि प्रायोगिक समूह का पश्चात-परीक्षण स्कोर नियंत्रण समूह के स्कोर से अधिक है, तो हम यह निष्कर्ष निकाल सकते हैं कि सहकारी शिक्षण विधि अधिक प्रभावी है।