उच्च शिक्षा में सूचना की विषमता

संदर्भ:

जबकि भारत की उच्च शिक्षा का व्यापक विस्तार हुआ है (नामांकन 4.33 करोड़ तक पहुँच गया है), विश्वविद्यालयों द्वारा ब्रोशर में किए गए वादों तथा शिक्षा की वास्तविक गुणवत्ता के बीच एक अंतर बना हुआ है। यह एक ‘सूचना की विषमता’ उत्पन्न करता है जो विद्यार्थियों को नुकसान पहुँचाती है।

‘सूचना की विषमता’ क्या है?

• सूचना की विषमता तब होती है, जब किसी स्थिति की वास्तविकता और निर्णय लेने वाले के समक्ष प्रस्तुत की जा रही जानकारी के बीच एक महत्त्वपूर्ण अंतर होता है।
• उच्च शिक्षा के संदर्भ में, यह संस्थानों द्वारा अपने संकाय (faculty), प्रयोगशालाओं, बुनियादी ढाँचे और वास्तविक प्लेसमेंट रिकॉर्ड के बारे में तथ्यों को छिपाने या उनमें हेरफेर करने को संदर्भित करता है।
  • यह विद्यार्थियों को अपनी शिक्षा के बारे में सूचित विकल्प चुनने के लिए आवश्यक पूर्ण सत्य जानने से रोकता है।

जॉर्ज एकेरलोफ का ‘मार्केट फॉर लेमन्स’ सिद्धांत:

अर्थशास्त्री जॉर्ज एकेरलोफ, जिन्हें 2001 में नोबेल पुरस्कार से सम्मानित किया गया था, ने यह समझाने के लिए इस सिद्धांत को विकसित किया कि बाजार में गुणवत्ता किस प्रकार कम हो जाती है।

• अवधारणा: उन्होंने खराब गुणवत्ता वाले उत्पादों का प्रतिनिधित्व करने के लिए “लेमन्स” (नींबू) और अच्छी गुणवत्ता वाले उत्पादों के लिए “पीचेस” (आड़ू) का उपयोग किया।
• विद्यमान तंत्र : एक बाजार में, विक्रेता अक्सर उपभोक्ताओं को आकर्षित करने के लिए “पीचेस” (उच्च गुणवत्ता वाली वस्तुओं) का प्रदर्शन करते समय “लेमन्स” (दोषपूर्ण उत्पादों) को छिपाते हैं।
• परिणाम: क्योंकि उपभोक्ताओं को दोनों के बीच अंतर करने में संघर्ष करना पड़ सकता है और वे अक्सर सस्ते विकल्पों को चुनते हैं, खराब उत्पाद (लेमन्स) अंततः अच्छे उत्पादों (पीचेस) को बाजार से बाहर कर देते हैं। इससे बाजार पूरी तरह से ध्वस्त हो सकता है जहाँ केवल खराब गुणवत्ता वाले विकल्प ही बचते हैं।

विद्यार्थियों का शोषण

निम्न-गुणवत्ता वाले संस्थान विद्यार्थियों और अभिभावकों को कई तरह से धोखा देने के लिए सूचना की विषमता का लाभ उठाते हैं:

• भ्रामक मार्केटिंग: कॉलेज उच्च गुणवत्ता वाली छवियों और 100% प्लेसमेंट के दावों से भरे ब्रोशर का उपयोग करते हैं, जो जमीनी वास्तविकता को नहीं दर्शाते हैं।
• “फँसा हुआ” विद्यार्थी: एक बार जब विद्यार्थी अपनी फीस का भुगतान कर देता है और झूठे वादों के आधार पर प्रवेश ले लेता है, तो उन्हें पता चलता है कि विद्यालय का बुनियादी ढाँचा और संकाय निम्न-गुणवत्ता वाले हैं, जिससे वे “फंसा हुआ” महसूस करते हैं।
• गुणवत्ता में कटौती: कम कीमत पर या उच्च मार्केटिंग के माध्यम से खराब गुणवत्ता वाली शिक्षा बेचकर, ये “लेमन” कॉलेज उच्च गुणवत्ता वाले “पीच” संस्थानों के लिए जीवित रहना कठिन बना देते हैं।
• डेटा हेरफेर: संस्थान अक्सर रैंकिंग निकायों को असत्यापित या गलत डेटा जमा करते हैं, ताकि वे वास्तव में जितने प्रतिष्ठित हैं उससे अधिक प्रतिष्ठित दिख सकें।

NIRF रैंकिंग — लाभ और सीमाएँ

उच्च शिक्षा संस्थानों को वर्गीकृत करने के लिए 2016 में शिक्षा मंत्रालय द्वारा ‘राष्ट्रीय संस्थागत रैंकिंग फ्रेमवर्क’ (NIRF) शुरू किया गया था।

लाभ:

• मानकीकृत ढाँचा: यह पाँच मापदंडों के आधार पर संस्थानों को मापने के लिए एक सुसंगत प्रणाली प्रदान करता है: शिक्षण, धारणा, पहुँच, परिणाम और अनुसंधान।
• प्रतिस्पर्धा विस्तार: इसे कॉलेजों के बीच स्वस्थ प्रतिस्पर्धा को बढ़ावा देने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जिससे उन्हें अपनी गुणवत्ता में सुधार करने के लिए प्रोत्साहित किया जा सके।
• वैश्विक लक्ष्यों के साथ संरेखण: यह 2030 तक सतत विकास लक्ष्य 4 (गुणवत्तापूर्ण शिक्षा) प्राप्त करने में भारत की मदद करने के लिए एक उपकरण के रूप में कार्य करता है।
• विद्यार्थी मार्गदर्शन: यह विद्यार्थियों को केवल मार्केटिंग सामग्री से परे संस्थानों की तुलना करने के लिए एक शुरुआती बिंदु प्रदान करता है।

सीमाएँ:

• स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा पर निर्भरता: रैंकिंग व्यापक सीमा तक कॉलेजों द्वारा स्वयं जमा किए गए असत्यापित कागजी कार्यों पर आधारित होती है, जिसमें अक्सर हेरफेर किया जाता है।
• भौतिक सत्यापन का अभाव: प्रयोगशालाओं, संकाय या व्यावहारिक प्रशिक्षण के संबंध में किए गए दावों की भौतिक मूल्यांकन या जमीनी स्तर की जाँच के लिए कोई मजबूत प्रणाली नहीं है।
• अस्पष्ट परिभाषाएँ: ‘अनुसंधान’ या ‘प्लेसमेंट’ जैसे शब्दों में स्पष्ट परिभाषाओं का अभाव है; उदाहरण के लिए, कॉलेज भ्रामक रूप से अल्पकालिक इंटर्नशिप को स्थायी रोजगार प्लेसमेंट के रूप में शामिल कर सकते हैं।
• त्रुटिपूर्ण संख्यात्मक रैंकिंग: प्रणाली सटीक संख्यात्मक रैंक प्रदान करती है (जैसे- रैंक 10 बनाम रैंक 15), जो गुणवत्ता में वास्तविक अंतर की बजाय सूक्ष्म डेटा अंतर पर आधारित हो सकती है।
  • विशेषज्ञ इसके बजाय अधिक यथार्थवादी तस्वीर प्रदान करने के लिए “रैंक बैंड” (जैसे- टॉप 50 या टॉप 100) का उपयोग करने का सुझाव देते हैं।

NIRF से संबंधित मुख्य मुद्दे

• रैंकिंग फ्रेमवर्क काफी हद तक संस्थानों द्वारा दिए गए खुद से रिपोर्ट किए गए डेटा पर निर्भर करता है, जिससे सटीकता और भरोसे को लेकर चिंताएँ उत्पन्न होती हैं।
• संस्थानों द्वारा दी गई जानकारी की जाँच करने के लिए, मजबूत और स्वतंत्र जाँच प्रणाली (वेरिफिकेशन सिस्टम) की कमी है।
• यह प्रणाली संस्थानों को बड़ी और अधिक उपयोगी श्रेणी में विभाजित करने की बजाय, सटीक गणितीय रैंकिंग पर अधिक बल देती है।

निहितार्थ 

• विद्यार्थी गलत या अधूरी जानकारी के कारण खराब गुणवत्ता वाले संस्थानों में नामांकन के लिए गुमराह हो सकते हैं।
• शिक्षा की अपर्याप्त गुणवत्ता के परिणामस्वरूप कमजोर कौशल विकास होता है, जो रोजगार क्षमता को प्रतिकूल रूप से प्रभावित करता है।
• यह स्थिति भारत के जनसांख्यिकीय लाभांश के जनसांख्यिकीय दायित्व में बदलने के जोखिम को बढ़ाती है, यदि युवा आबादी कम कुशल बनी रहती है।

निष्कर्ष

2047 तक “विकसित भारत” के लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए, भारत को केवल उच्च नामांकन संख्या की नहीं, बल्कि एक रोजगार योग्य कार्यबल की आवश्यकता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि खराब गुणवत्ता वाली शिक्षा के कारण जनसांख्यिकीय लाभांश “जनसांख्यिकीय आपदा” में न बदल जाए, सूचना की विषमता को हल करना महत्त्वपूर्ण है।

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