उत्तर

वर्ष 2015 में प्रारंभ किया गया, राष्ट्रीय संस्थागत रैंकिंग फ्रेमवर्क (NIRF), भारतीय संस्थानों को शिक्षण, अनुसंधान और समावेशन जैसे मापदंडों के आधार पर रैंक प्रदान करता है। आईआईटी, एम्स और जेएनयू जैसे शीर्ष संस्थान लगातार रैंकिंग में हावी रहते हैं। हालाँकि, ढाँचे की पद्धति और समावेशन के पहलू चर्चा का विषय बने हुए हैं।

भारत में राष्ट्रीय संस्थागत रैंकिंग फ्रेमवर्क (NIRF) कैसे बेहतर प्रदर्शन करता है

• पद्धति
  • स्पष्ट मूल्यांकन मापदंड: NIRF संस्थानों का मूल्यांकन करने के लिए 5 प्रमुख मापदंडों का उपयोग करता है, जिससे एक संतुलित मूल्यांकन सुनिश्चित होता है।
    • उदाहरण: शिक्षण (30%) और अनुसंधान (30%) को अधिक महत्त्व दिया गया है, जिससे गुणवत्ता को प्राथमिकता मिलती है।
  • अनुसंधान के लिए तृतीय-पक्ष ऑडिट: NIRF अनुसंधान के प्रदर्शन को सत्यापित करने के लिए अनुसंधान प्रकाशन डेटा और तृतीय-पक्ष ऑडिट पर निर्भर करता है, जिससे विश्वसनीयता बढ़ती है।
• समावेशन
  • क्षेत्रीय और लैंगिक विविधता पर ध्यान: ‘पहुँच और समावेशन’ (Outreach and Inclusivity) मापदंड लैंगिक तथा क्षेत्रीय विविधता को ध्यान में रखता है, जो समावेशन का समर्थन करता है।
    • उदाहरण: एम्स और जेएनयू, मजबूत क्षेत्रीय और लैंगिक विविधता के कारण समावेशन के लिए शीर्ष रैंक पर हैं।
  • स्नातक परिणामों पर जोर: NIRF अपनी शिक्षा पूरी करने वाले छात्रों की सफलता दर का मापन करता है, जो संस्थानों को छात्रों के अपना कोर्स पूरा करने संबंधी सुधार के लिए प्रोत्साहित करता है।
• प्रभावशीलता
  • संस्थागत सुधार के लिए मानदंड: NIRF संस्थानों को उनकी गुणवत्ता और विकास के क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करता है, जिससे निरंतर सुधार को बढ़ावा मिलता है।
  • वैश्विक प्रतिस्पर्द्धात्मकता को प्रोत्साहन: NIRF संस्थानों को अंतरराष्ट्रीय मानकों के साथ संरेखित होने के लिए प्रेरित करता है, जिससे अनुसंधान और शिक्षण की गुणवत्ता में वृद्धि होती है।
    • उदाहरण: आईआईटी मद्रास वैश्विक सहयोग और अनुसंधान उत्कृष्टता में पहल के कारण लगातार उच्च रैंक पर है।

राष्ट्रीय संस्थागत रैंकिंग फ्रेमवर्क (NIRF) की सीमाएँ

• पद्धति
  • समकक्ष धारणा में व्यक्तिपरकता: समकक्ष धारणा (10%) मापदंड पक्षपातपूर्ण हो सकता है, जो रैंकिंग को प्रभावित करता है।
    • उदाहरण: IIT जैसे संस्थानों को अक्सर प्रतिष्ठा के कारण उच्च रैंक दी जाती है।
  • ग्रंथ सूची संबंधी डेटा (Bibliometric Data) पर अत्यधिक निर्भरता: NIRF प्रकाशनों पर बहुत अधिक निर्भर करता है, जो सभी क्षेत्रों में अनुसंधान के प्रभाव को नहीं दर्शा सकता है।
• समावेशन
  • OI का संकीर्ण दायरा: OI केवल लैंगिक और क्षेत्रीय विविधता पर केंद्रित है, जिसमें सामाजिक-आर्थिक स्थिति जैसे अन्य कारक शामिल नहीं हैं।
    • उदाहरण: शीर्ष संस्थान OI पर अच्छा स्कोर कर सकते हैं, लेकिन वंचित समूहों या दिव्यांग छात्रों की उपेक्षा कर सकते हैं।
  • संकाय भर्ती में सकारात्मक मानदंडों की उपेक्षा: NIRF संकाय भर्ती में आरक्षण नीतियों के पालन का पूरी तरह से आकलन नहीं करता है।
    • उदाहरण: कई संस्थान अभी भी OBC, SC और ST संकाय कोटा को पूरा करने में विफल रहते हैं।
• प्रभावशीलता 
  • संस्थागत प्रभाव का सीमित मापन: NIRF संस्थानों के व्यापक प्रभाव को नहीं दर्शाता है, खासकर वंचित क्षेत्रों में।
  • वास्तविक गुणवत्ता सुधार की जगह रैंकिंग पर ध्यान: संस्थान सार्थक शैक्षिक परिणामों के बजाय अपने स्कोर को बेहतर बनाने को प्राथमिकता दे सकते हैं।
    • उदाहरण: कुछ निजी कॉलेज छात्र सीखने के अनुभवों को बेहतर बनाने के बजाय केवल मापदंडों के लिए पेपर प्रकाशित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

फ्रेमवर्क को कैसे और अधिक मबूत और विश्वसनीय बनाया जा सकता है?

• OI मापदंड का विस्तार करना: समावेशन के अधिक व्यापक दृष्टिकोण के लिए सामाजिक-आर्थिक विविधता और दिव्यांग समावेशन को शामिल करना।
  • उदाहरण: समावेशन को बढ़ाने के लिए वंचित और दिव्यांग छात्रों पर डेटा को शामिल करना।
• निष्पक्षता के लिए समकक्ष धारणा मापदंडों को संशोधित करना: समकक्ष धारणा मापदंडों को रोजगार परिणामों जैसे वस्तुनिष्ठ डेटा से प्रतिस्थापित करना।
  • उदाहरण: किसी संस्थान के वास्तविक दुनिया के प्रभाव का आकलन करने के लिए स्नातक रोजगार दरों का उपयोग करना।
• डेटा सत्यापन में अधिक पारदर्शिता लाना: सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए सभी डेटा इनपुट के लिए पारदर्शी ऑडिट लागू करना।
• क्षेत्रीय असंतुलन को संबोधित करना: कम प्रतिनिधित्व वाले क्षेत्रों के संस्थानों को उजागर करने के लिए भौगोलिक विविधता को महत्त्व देना।
  • उदाहरण: क्षेत्रीय असंतुलन को कम करने के लिए छोटे शहरों के संस्थानों को अधिक प्राथमिकता दी जा सकती है।
• फैकल्टी क्वालिटी मैट्रिक्स को शामिल करना: सुसंगत शिक्षण गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए संकाय योग्यता और शैक्षणिक विकास के लिए मैट्रिक्स को शामिल करना।

निष्कर्ष

NIRF को और अधिक मजबूत बनाने के लिए, इसे समावेशन मापदंड का विस्तार करना चाहिए और समकक्ष धारणा जैसे व्यक्तिपरक मापदंडों को संशोधित करना चाहिए। इसके अतिरिक्त, क्षेत्रीय असंतुलन को संबोधित करना और संकाय की गुणवत्ता पर ध्यान केंद्रित करना इसकी प्रभावशीलता को बढ़ाएगा। NIRF को एक ऐसे उपकरण के रूप में विकसित होना चाहिए, जो भारत में समग्र शैक्षिक सुधार को संचालित करे।

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