अमेरिका की गणित शिक्षा में क्या गलत है?

पुराने गणित पाठ्यक्रम: अमेरिका की शिक्षा प्रणाली में अंतर और यह कैसे छात्रों को नुकसान पहुंचा रहा है। (गेटी इमेज)

अमेरिका की गणित शिक्षा में क्या गलत है?
एक ऐसे युग में जहां डेटा हमारे व्यक्तिगत, पेशेवर और नागरिक जीवन के लगभग हर पहलू को चलाता है, अमेरिका की गणित शिक्षा एक जरूरी दुविधा का सामना कर रही है। जबकि दुनिया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई), मशीन लर्निंग, ब्लॉकचेन और न्यूरल नेटवर्क जैसी तकनीकों के साथ तेजी से विकसित होती रहती है, अधिकांश के -12 स्कूलों में गणित पाठ्यक्रम काफी हद तक अपरिवर्तित रहता है। आज के कार्यबल में डेटा विज्ञान और सांख्यिकीय साक्षरता की बढ़ती मांग गणित शिक्षा की वर्तमान स्थिति के विपरीत है, जहां बीजगणित और कैलकुलस जैसे विषयों को अभी भी व्यावहारिक, डेटा-संचालित कौशल की कीमत पर प्राथमिकता दी जाती है।
डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी, और संभावना जैसे विषयों में छात्र उपलब्धि में एक खतरनाक गिरावट के साथ, अमेरिका की शिक्षा प्रणाली जोखिम भविष्य के लिए पूरी पीढ़ी को तैयार करने के लिए छोड़ देती है। नेशनल असेसमेंट ऑफ़ एजुकेशनल प्रोग्रेस (NAEP) से राष्ट्रीय गणित परीक्षण स्कोर इन आवश्यक क्षेत्रों में विशेष रूप से कॉमन कोर मानकों की शुरुआत के बाद, इन आवश्यक क्षेत्रों में गिरावट दिखाते हैं। 2010 में पेश किया गया, कॉमन कोर को राज्यों में लगातार शैक्षिक लक्ष्य बनाने और यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था कि सभी छात्र कॉलेज और करियर के लिए तैयार हैं। हालांकि, आलोचकों का तर्क है कि मानकीकृत परीक्षण की ओर ध्यान केंद्रित करने और बीजगणित और कैलकुलस जैसे पारंपरिक विषयों पर जोर देने से नए, महत्वपूर्ण विषयों जैसे कि गणित, डेटा विज्ञान और सांख्यिकीय साक्षरता से ध्यान आकर्षित किया जा सकता है। इसके अलावा, नस्लीय और सामाजिक आर्थिक लाइनों में छात्र परिणामों में असमानता एक बड़े प्रणालीगत मुद्दे को रेखांकित करती है-एक जो न केवल व्यक्तिगत वायदा बल्कि एक तेजी से डेटा-केंद्रित दुनिया में देश की प्रतिस्पर्धा को प्रभावित करती है। परिवर्तन की आवश्यकता स्पष्ट है, लेकिन आगे का रास्ता अनिश्चित बना हुआ है।
यहां महत्वपूर्ण चुनौतियां हैं जो अमेरिका की गणित शिक्षा प्रणाली में इस संकट में योगदान करती हैं, जो छात्रों को प्राप्त करने से रोक रहे हैं डेटा साक्षरता आज की प्रौद्योगिकी-संचालित दुनिया में सफलता के लिए आवश्यक कौशल।
गणित की चिंता
अमेरिका की गणित शिक्षा प्रणाली के साथ एक प्रमुख मुद्दा गणित के साथ संलग्न होने पर चिंता छात्रों के अनुभव का उच्च स्तर है। यह डर अक्सर पुराने शिक्षण विधियों से उपजा है, जहां बीजगणित और कैलकुलस जैसी कठोर अवधारणाएं पाठ्यक्रम पर हावी रहती हैं, जिससे छात्रों को गणित के व्यावहारिक अनुप्रयोगों से डिस्कनेक्ट महसूस होता है। नतीजतन, कई छात्र यह देखने के लिए संघर्ष करते हैं कि वास्तविक दुनिया में गणित कैसे मायने रखता है। डेटा विज्ञान और सांख्यिकी जैसे विषयों को एकीकृत करके-जो आज के कार्यबल के लिए प्रासंगिक हैं-हम गणित को अधिक आकर्षक बना सकते हैं, अपने वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को दिखा सकते हैं, और गणित की चिंता को कम करने में मदद कर सकते हैं।
डेटा साक्षरता का अभाव
आवश्यक डेटा साक्षरता कौशल के साथ छात्रों को लैस करने में एक महत्वपूर्ण अंतर है, जो आधुनिक दुनिया को समझने और नेविगेट करने के लिए महत्वपूर्ण हैं। एआई, मशीन लर्निंग और ब्लॉकचेन जैसी प्रौद्योगिकियों के उदय के साथ, डेटा साक्षरता पहले से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है। फिर भी, जैसा कि हेचिंगर रिपोर्ट द्वारा रिपोर्ट किया गया है, डेटा विश्लेषण, सांख्यिकी और संभावना के लिए राष्ट्रीय गणित परीक्षण स्कोर 2011 के बाद से गिरावट आई है। इससे पता चलता है कि इन क्षेत्रों को K-12 पाठ्यक्रम में पर्याप्त रूप से प्राथमिकता नहीं दी जा रही है। बीजगणित और कैलकुलस जैसे पारंपरिक विषयों पर ध्यान केंद्रित करने का मतलब है कि छात्र डेटा विज्ञान और प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में भविष्य के करियर के लिए आवश्यक कौशल नहीं सीख रहे हैं। इसके अलावा, गणित की चिंता को कम करने में असमर्थता एक महत्वपूर्ण बाधा है – कई छात्र अभी भी गणित को प्रासंगिक के रूप में देखने के लिए संघर्ष करते हैं, जो मूल रूप से मूलभूत अवधारणाओं को समझने की उनकी क्षमता को प्रभावित करता है।
मूल अंकगणित का महत्व
इससे पहले कि छात्र बीजगणित और कैलकुलस जैसे जटिल विषयों में गोता लगा सकें, बुनियादी अंकगणित -दी गई – अतिरिक्त, घटाव, गुणा और विभाजन में एक ठोस नींव, आवश्यक है। ये मौलिक कौशल डेटा विज्ञान और सांख्यिकीय विश्लेषण सहित अधिक उन्नत विषयों और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए बेडरॉक बनाते हैं। शिक्षकों को यह सुनिश्चित करने के लिए इन मुख्य अवधारणाओं पर जोर देना चाहिए कि छात्रों के पास उच्च-स्तरीय विषयों को आगे बढ़ाने से पहले एक मजबूत गणितीय नींव है।
पुराने अनुदेशात्मक फोकस
जबकि बीजगणित और कैलकुलस अभी भी कॉलेज के प्रवेश में महत्व रखते हैं, वे अब आज के तेजी से विकसित होने वाले नौकरी बाजार की जरूरतों के साथ संरेखित नहीं करते हैं। इन पारंपरिक विषयों पर जोर देने से सांख्यिकी और डेटा विज्ञान जैसे अधिक प्रासंगिक विषयों को धक्का दिया गया है। जैसा कि प्रौद्योगिकी तेजी से आगे बढ़ती है, गणित शिक्षा और आधुनिक कार्यबल द्वारा आवश्यक कौशल के बीच अंतर बढ़ता है। जैसा कि हेचिंगर रिपोर्ट द्वारा उल्लेख किया गया है, उद्योग तेजी से उन श्रमिकों की तलाश कर रहे हैं जो डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं और इसके आधार पर सूचित निर्णय ले सकते हैं। हालांकि, हमारी वर्तमान गणित शिक्षा प्रणाली पुराने विषयों पर केंद्रित है जो इन जरूरतों को संबोधित नहीं करते हैं। यह पुराना ध्यान बुनियादी अंकगणितीय और मूलभूत कौशल के शिक्षण में स्पष्ट है, जो अक्सर अधिक अमूर्त अवधारणाओं के पक्ष में उपेक्षित होते हैं जो कई छात्र जल्दी समझने के लिए संघर्ष करते हैं।
उपलब्धि अंतराल
अमेरिकी गणित शिक्षा में प्रमुख चुनौतियों में से एक विभिन्न नस्लीय और सामाजिक आर्थिक समूहों के बीच विशाल उपलब्धि अंतर है। जैसा कि हेचिंगर रिपोर्ट द्वारा बताया गया है, काले छात्र, औसतन, डेटा विश्लेषण कौशल में अपने सफेद साथियों से 30 अंक पीछे हैं। उपलब्धि में यह अंतर डेटा विज्ञान और प्रौद्योगिकी जैसे क्षेत्रों में उच्च शिक्षा और नौकरी के अवसरों तक पहुंच में असमानताओं को समाप्त करता है। कम आय वाले क्षेत्रों के कई स्कूल भी सीमित संसाधनों के कारण आधुनिक, डेटा-संचालित गणित शिक्षा प्रदान करने के लिए संघर्ष करते हैं, जो विभिन्न पृष्ठभूमि के छात्रों के बीच अंतर को और चौड़ा करते हैं। यह असमानता जल्दी शुरू होती है, पूर्वस्कूली और किंडरगार्टन गणित के निर्देश अक्सर बाद के ग्रेड के लिए एक मजबूत आधार प्रदान करने के लिए अपर्याप्त होते हैं। कम उम्र में बुनियादी अंकगणित और संख्यात्मकता कौशल की एक ठोस समझ के बिना, छात्र अधिक जटिल विषयों में प्रवेश करते हैं और चिंतित और चिंतित हैं।
शिक्षक की कमी और पाठ्यक्रम सीमाएँ
शिक्षकों को पुराने राज्य मानकों और परीक्षण आवश्यकताओं से विवश किया जाता है जो डेटा विज्ञान पर पारंपरिक गणित सामग्री को प्राथमिकता देते हैं। यह डेटा विश्लेषण और कम्प्यूटेशनल विषयों के अपर्याप्त कवरेज की ओर जाता है, जिससे इन क्षेत्रों में गणित के प्रदर्शन को घटाने में योगदान होता है। शिक्षकों की रिपोर्ट है कि डेटा विज्ञान जैसे उभरते विषयों पर ध्यान केंद्रित करने के लिए पाठ्यक्रम में अक्सर पर्याप्त समय नहीं होता है। हेचिंगर की रिपोर्ट इस बात पर प्रकाश डालती है कि कैसे बीजगणित और कैलकुलस पर अधिकता अधिक प्रासंगिक विषयों में निर्देश के लिए बहुत कम जगह छोड़ता है, आगे कौशल अंतराल को समाप्त करता है। कई शिक्षक, विशेष रूप से प्रारंभिक शिक्षा स्तर पर, पुराने अनुदेशात्मक तरीकों के साथ संघर्ष करते हैं जो व्यावहारिक, वास्तविक दुनिया के गणित अनुप्रयोगों के साथ छात्रों को उलझाने के बजाय रॉट मेमोराइजेशन और मानक एल्गोरिदम पर बहुत अधिक ध्यान केंद्रित करते हैं। प्रासंगिकता की इस कमी से विघटन की ओर जाता है, भय या चिंता को बढ़ाता है, जब गणित के पास पहुंचने पर कई छात्र अनुभव करते हैं।
अपर्याप्त डेटा विज्ञान कार्यक्रम
ओहियो, वर्जीनिया और यूटा जैसे राज्यों में कुछ आशाजनक पहल के बावजूद, व्यापक डेटा विज्ञान शिक्षा K-12 स्तर पर दुर्लभ रहता है। केवल कुछ मुट्ठी भर राज्य मजबूत डेटा विज्ञान पाठ्यक्रम प्रदान करते हैं, और कई राज्य अभी भी डेटा विज्ञान को पढ़ाने के लिए पर्याप्त संसाधनों और कार्यक्रमों की पेशकश करने में विफल रहते हैं। जैसा कि हेचिंगर रिपोर्ट द्वारा उल्लेख किया गया है, जबकि कुछ राज्यों में प्रयोगात्मक कार्यक्रम हैं, व्यापक डेटा विज्ञान निर्देश अभी भी देश भर में दुर्लभ है, कई छात्रों को सीखने के इस महत्वपूर्ण क्षेत्र तक पहुंच के बिना छोड़ दिया गया है। डेटा विज्ञान और कम्प्यूटेशनल सोच के शुरुआती संपर्क के बिना, छात्रों को तेजी से आगे बढ़ने वाली दुनिया में पीछे छोड़ दिया जाता है। इन विषयों को छात्रों को गणित की वास्तविक दुनिया की प्रासंगिकता को समझने में मदद करने के लिए बीजगणित जैसे अधिक अमूर्त गणित विषयों के साथ-साथ या उससे पहले भी पेश किया जाना चाहिए।
दिलचस्प बात यह है कि जब छात्रों को डेटा विज्ञान से अवगत कराया जाता है, तो वे उच्च स्तर की सगाई और रुचि दिखाते हैं। हेचिंगर की रिपोर्ट में पाया गया है कि छात्र सक्रिय रूप से डेटा विज्ञान के बारे में जानने के लिए और अवसरों की तलाश करते हैं, यह दर्शाता है कि वे इन विषयों को प्रासंगिक और रोमांचक पाते हैं। यह डेटा साइंस को छात्र के हित को बढ़ावा देने और उभरते क्षेत्रों में करियर के लिए तैयार करने के लिए गणित पाठ्यक्रम का एक मुख्य हिस्सा बनाने के महत्व पर प्रकाश डालता है। हालांकि, पारंपरिक गणित शिक्षा और कैरियर की तत्परता के बीच की वियोग ने कई छात्रों को विघटित कर दिया है और इस बारे में अनिश्चित है कि गणित उनके भविष्य पर कैसे लागू होता है। छात्रों को डेटा विज्ञान, गणित और प्रौद्योगिकी में करियर के बीच संबंध देखने में मदद करना महत्वपूर्ण है, खासकर अगर हम गणित की चिंता को कम करना चाहते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि वे सफल होने के लिए प्रेरित हैं।
आगे का रास्ता
इसे संबोधित करने के लिए, हमें डेटा विज्ञान और सांख्यिकीय साक्षरता को शामिल करने के लिए K-12 गणित पाठ्यक्रम को अपडेट करना होगा। स्कूलों को अपनी पृष्ठभूमि की परवाह किए बिना डेटा के साथ व्याख्या करने और काम करने के लिए प्रत्येक छात्र को बुनियादी कौशल प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए। ऐसा करने से, हम छात्रों को आधुनिक दुनिया की चुनौतियों के लिए बेहतर तरीके से तैयार कर सकते हैं और यह सुनिश्चित कर सकते हैं कि वे भविष्य की सफलता के लिए सुसज्जित हैं। इन नए शिक्षण विधियों और पाठ्यक्रम बदलावों के अनुकूल होने के लिए शिक्षकों को अधिक व्यावसायिक विकास की आवश्यकता होती है, और गणित के निर्देश को कम उम्र से छात्रों के लिए चिंता को कम करने और गणित को आकर्षक और सार्थक बनाने के लिए प्रासंगिक बनाया जाना चाहिए।