मेरे द्वारा इसे प्रकाशित करने का कोई तरीका नहीं है!

तो इसे चित्रित करें: आप एक शीर्ष राज्य विश्वविद्यालय और आपकी टीम में व्यवहार विज्ञान शोधकर्ता हैं एक वर्ष से अधिक समय से, प्रयोगात्मक रूप से ऑनलाइन बनाम व्यक्तिगत की प्रभावकारिता का अध्ययन कर रहा है कॉलेज शिक्षा. एक गहन और अत्यधिक मान्य प्रयोगात्मक पद्धति का उपयोग करते हुए, 40 से अधिक कॉलेज के 10,000 से अधिक छात्रों का अध्ययन किया गया विभिन्न विश्वविद्यालयों में, आपको कुछ ऐसा मिलता है जो चौंकाने वाला होता है: आप पाते हैं कि, कारकों की एक विस्तृत श्रृंखला (उदाहरण के लिए, अलग-अलग) को नियंत्रित करते हुए प्रशिक्षक, सामग्री क्षेत्र, विश्वविद्यालयों के प्रकार, आदि), वे छात्र जिन्हें व्यक्तिगत रूप से स्कूली शिक्षा की स्थिति में यादृच्छिक रूप से सौंपा गया है अभिनय करना ज़्यादा बुरा शैक्षणिक योग्यता के विभिन्न वस्तुनिष्ठ सूचकांकों (जैसे ग्रेजुएट रिकॉर्ड परीक्षा) और पारंपरिक मार्करों पर उन प्रतिभागियों की तुलना में शैक्षणिक सफलता (उदाहरण के लिए, स्नातक दर) जो यादृच्छिक रूप से केवल-ऑनलाइन के लिए आवंटित किए गए हैं स्थिति।

निःसंदेह, आप और आपकी टीम हतप्रभ हैं। यह पैटर्न निश्चित रूप से आपकी परिकल्पना के आधार पर आपकी भविष्यवाणी के अनुरूप नहीं था।

इसके अलावा, यह खोज एक तरह से धमकी देने वाली है। आपने एक चौथाई सदी से भी अधिक समय तक इसी विश्वविद्यालय में विशेष रूप से व्यक्तिगत रूप से पढ़ाया है और आप (अपने अधिकांश लोगों के साथ) सहकर्मियों और प्रशासकों ने हमेशा पारंपरिक (गैर-ऑनलाइन) कॉलेजिएट में काफी ईमानदारी और दृढ़ता से विश्वास किया है अनुभव। आपके नए परिणाम उस दृष्टिकोण के सामने पूरी तरह से उड़ते प्रतीत होते हैं। उघ!

आप पूरे अनुसंधान दल के साथ एक बैठक बुलाते हैं और, अपने सभी डेटा की सावधानीपूर्वक जांच करने के बाद, आपको एहसास होता है कि इस बात की कोई संभावना नहीं है कि आप डेटा को गलत तरीके से पढ़ रहे हैं। आप अध्ययन की पूर्ण प्रतिकृति की मांग करते हैं। अगले 18 महीनों में, आपकी टीम अध्ययन को यथासंभव सावधानी से दोहराती है।

जब डेटा का विश्लेषण करने का समय आता है, तो कमरे में हवा इतनी मोटी होती है कि इसे बटर नाइफ से काटा जा सकता है। अपनी पूरी टीम की उपस्थिति के साथ, आप बुनियादी विश्लेषण चलाते हैं और, आपको और आपकी टीम को बहुत आश्चर्य होता है, आपके पहले अध्ययन के निष्कर्ष काफी स्पष्ट रूप से दोहराए जाते हैं: आपके पास है इस बात का पुख्ता सबूत दिया गया है कि ऑनलाइन शिक्षा अंततः व्यक्तिगत शिक्षा से बेहतर* है - इस तथ्य के बावजूद कि आपने बिल्कुल विपरीत भविष्यवाणी की थी और आपका पूरा आजीविका पारंपरिक, व्यक्तिगत कॉलेजिएट अनुभव के लिए समर्पित किया गया है।

अब आप क्या करते हैं???

स्व-सेंसरशिप और विज्ञान

हाल ही के एक लेख में, जिसका हिस्सा बनकर मैं काफी भाग्यशाली महसूस कर रहा हूं, क्लार्क और अन्य। (2023) साक्ष्य और विश्लेषण प्रदान करते हैं जो बताते हैं कि जब अकादमी के भीतर मनोवैज्ञानिक विज्ञान सहित आधुनिक शोध की बात आती है तो वास्तव में बहुत अधिक सेंसरशिप चल रही है। यह विश्लेषण, में प्रकाशित हुआ राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही, "हार्ड" बनाम "सॉफ्ट" सेंसरशिप के बीच एक महत्वपूर्ण अंतर बनाता है। कठोर सेंसरशिप वह प्रकार है जिसके बारे में हम सबसे अधिक तत्परता से सोचते हैं। जब टेनेसी राज्य ने प्राकृतिक चयन की शिक्षा को अस्वीकार करने की कोशिश की (देखें स्ज़ाज़, 1969), तो सेंसरशिप स्पष्ट थी। हम इस प्रकार की सेंसरशिप को "कठिन" सेंसरशिप के रूप में सोच सकते हैं।

लेकिन क्लार्क एट अल के काम के आधार पर। (2023), ऐसा प्रतीत होता है कि, आधुनिक परिस्थितियों में, एक प्रकार की "नरम" सेंसरशिप मानक बनती जा रही है। यह नरम सेंसरशिप, जो आम तौर पर सतह पर सौम्य होती है, बहुत अधिक सूक्ष्म रूप लेती है। वास्तव में, नरम सेंसरशिप में अक्सर वह शामिल होता है जिसे हम "स्व-सेंसरशिप" कह सकते हैं - एक विद्वान द्वारा जानबूझकर सेंसरशिप को रोकने की प्रवृत्ति ऐसी जानकारी जो उन्होंने कई कारणों से उजागर की है - इन कारणों में अक्सर आत्म-सुरक्षात्मक या अन्य-सुरक्षात्मक होते हैं समारोह।

क्लार्क एट अल के रूप में। (2023) लिखें:

"हमारे विश्लेषण से पता चलता है कि वैज्ञानिक सेंसरशिप अक्सर वैज्ञानिकों द्वारा संचालित होती है, जो मुख्य रूप से प्रेरित होते हैं आत्म-सुरक्षा, सहकर्मी विद्वानों के प्रति परोपकार, और मानव समाज की भलाई के लिए सामाजिक सरोकार समूह।"

स्व-सेंसरशिप के चार प्रकार के उदाहरण

क्लार्क एट अल द्वारा नरम, स्व-सेंसरशिप के प्रकारों के बीच। (2023) का संदर्भ लें, चार सामान्य और (कम से कम सतह पर) समझने योग्य दोनों के रूप में सामने आते हैं। यहां, मैं इनमें से प्रत्येक को परिभाषित करता हूं और इस लेख की शुरुआत में प्रस्तुत काल्पनिक परिदृश्य के आधार पर उदाहरण देता हूं।

1. आत्मरक्षा यह संभवतः स्व-सेंसरशिप का सबसे सामान्य रूप है। और इसका अर्थ स्वतः स्पष्ट है. यह तब होता है जब कोई शोधकर्ता अपने हितों को कवर करने के लिए जानकारी को छुपाता है (CYI!)। अनिवार्य रूप से, इस प्रकार की स्व-सेंसरशिप तब होती है जब कोई व्यक्ति हंगामा न करने और अपनी नौकरी की सुरक्षा सुनिश्चित करने के प्रयास में जानकारी को छुपाता है।

उपरोक्त काल्पनिक उदाहरण के साथ, ऐसा लग सकता है कि शोधकर्ता ने इसके संबंध में निष्कर्षों पर एक रिपोर्ट लिखने और प्रकाशित न करने का विकल्प चुना है। अपनी खुद की नौकरी और इससे भी अधिक व्यापक रूप से, उद्योग के चरित्र को बनाए रखने में मदद करने के प्रयास में ऑनलाइन शिक्षा की श्रेष्ठता को समर्पित। उसी की तरह: डांग, अगर मैं इसे प्रकाशित करता हूं, तो मैं खुद को नौकरी से निकाल सकता हूं - संभवतः, हजारों और हजारों अन्य लोगों के साथ!

2. आत्म वृद्धि अपनी प्रतिष्ठा या रुतबा बढ़ाने की कोशिश करने की सामान्य सामाजिक मनोवैज्ञानिक प्रवृत्ति है। कोई आसानी से कल्पना कर सकता है कि पारंपरिक विश्वविद्यालय समुदाय में वह व्यक्ति कितना अलोकप्रिय हो सकता है जिसने पाया कि मानक विश्वविद्यालय की शिक्षा अनिवार्य रूप से निम्न स्तर की है। संक्षेप में, कोई भी वह आदमी नहीं बनना चाहता! शायद निष्कर्षों को पकड़कर रखना, अपने समुदाय के भीतर किसी की स्थिति को बनाए रखने के प्रयास से किया जा सकता है।

3. का सिद्धांत भलाईइस संदर्भ में, "...सेंसरशिप के लक्ष्य को नकारात्मक परिणामों से सुरक्षित रखें" (क्लार्क एट अल., 2023)। इसलिए स्व-सेंसरशिप का यह विशेष रूप दूसरों के लाभ के लिए किया जाता है। शायद आप इस विचार से इतने अविश्वसनीय रूप से जुड़े हुए हैं कि एक मानक शिक्षा बेहतर है कि आप वास्तव में अपने स्वयं के डेटा पर विश्वास करने से इनकार करते हैं। और उन कई युवा वयस्कों के भविष्य और जीवन के हित में, जिनके साथ आप काम करते हैं (अभी और भविष्य में)। भविष्य), आप उस वास्तविक डेटा को प्रकाशित करने से बचते हैं जिसमें आपका मानना ​​है कि छात्रों की वास्तविक रुचि है दिमाग।

4. प्रोसोशल सेल्फ-सेंसरशिप स्व-सेंसरशिप का एक संबंधित रूप है जो तीसरे पक्ष को सामग्री से बचाने के प्रयास की विशेषता है। कल्पना कीजिए कि आपके विश्वविद्यालय ने हाल ही में व्यक्तिगत शैक्षिक अनुभवों के एक नए उपाध्यक्ष को नियुक्त किया है - जिसका नाम बिली है - और आप बिली के अच्छे दोस्त बन गए हैं। आप नियमित रूप से एक साथ कॉफी पीते हैं, शनिवार को एक साथ पिकलबॉल खेलते हैं, और एक-दूसरे को मूर्खतापूर्ण संदेश भेजते हैं मीम लगभग हर दिन. आपने उन्हें और उनके पूरे परिवार को विश्वविद्यालय के पास (दूसरे तट पर उनके पुराने विश्वविद्यालय से 3,000 मील दूर) उनके नए घर में जाने में भी मदद की। भगवान, आप स्वयं सोच सकते हैं, मेरे शोध निष्कर्ष बिली के काम को पूरी तरह से अप्रचलित बना देते हैं-मैं ऐसा नहीं करना चाहता - अगर बिली की नौकरी चली जाती है, तो मैं एक अच्छा दोस्त और पिकलबॉल पार्टनर बन जाऊंगा। मुझे लगता है कि मैं निष्कर्षों को लौकिक फ़ाइल दराज में रख दूँगा और एक दिन ख़त्म कर दूँगा।

जमीनी स्तर

हालाँकि यहाँ प्रस्तुत व्यक्तिगत बनाम ऑनलाइन शिक्षा के बारे में शोध पूरी तरह से काल्पनिक है वास्तव में, कई शोध निष्कर्ष और विषय जिन्हें शोधकर्ता यहां प्रस्तुत प्रकार की स्व-सेंसरशिप के साथ व्यवहार करते हैं। अकादमी के भीतर स्व-सेंसरशिप के एक हालिया अध्ययन में, पूरे 91% शोधकर्ताओं ने बताया कि वे कम से कम कुछ हद तक जब संदर्भों की एक विस्तृत श्रृंखला में अकादमिक विचारों को प्रस्तुत करने की बात आती है तो स्व-सेंसर होने की संभावना होती है (हनीकट एट अल देखें)। 2022).

जैसा कि ऊपर बताया गया है, दिलचस्प बात यह है कि ऐसी स्व-सेंसरशिप सामाजिक कारणों से प्रेरित होती है। इसमें कहा गया है, शुद्ध अकादमिक दृष्टिकोण से, जैसा कि हम अपने पेपर (क्लार्क एट अल., 2023) में बताते हैं, ऐसी स्व-सेंसरशिप, विशेष रूप से दीर्घकालिक में, काफी समस्याग्रस्त है। इसमें सच्चाई को दबाने या यहां तक ​​कि उस पर पर्दा डालने का अक्सर-अनजाने प्रभाव होता है।

और यदि हम, व्यवहार वैज्ञानिक के रूप में, यह जानने में रुचि रखते हैं कि मनुष्य वास्तव में कैसा होता है - जो वास्तव में हमें परेशान करता है - सेंसर करना व्यापक मानवीय अनुभव से जुड़े महत्वपूर्ण निष्कर्ष और विषय हमारे बारे में हमारी समझ को बाधित करने की क्षमता रखते हैं हैं। मेरी राय में, यह परिणाम कई कारणों से समस्याग्रस्त लगता है।

इस मुद्दे के समाधान के संदर्भ में, मुझे कहना होगा कि मैं पूरी तरह से आश्वस्त नहीं हूं। लेकिन उम्मीद है कि मुद्दे को स्पष्टता और सावधानी से सामने रखने से सुई को थोड़ा सा हिलाने में मदद मिलेगी। मुझे पूरी उम्मीद है कि यही मामला है—मानव स्वभाव के बारे में हमारी समझ खतरे में है।

*नोट: यह उदाहरण पूरी तरह से काल्पनिक है और यहां केवल एक विचार अभ्यास के रूप में उपयोग किया जा रहा है। लेखक व्यक्तिगत, पारंपरिक कॉलेजिएट अनुभव का बहुत बड़ा प्रशंसक है!