کیٹلن ملز کے ذریعہ
فوکس
توجہ سیکھنے کا ایک لازمی جزو ہے اور پھر بھی یہ ایسی چیز ہے جو کسی نہ کسی مقام پر تقریباً ہر کسی کو چھوڑ دیتی ہے۔
اس وقت کے بارے میں سوچیں جب آپ کوئی لیکچر سن رہے تھے یا کوئی کتاب پڑھ رہے تھے۔ توجہ دینے کی آپ کی بہترین کوششوں کے باوجود، آپ کا ذہن لامحالہ کسی ایسی چیز کی طرف چلا گیا جو مکمل طور پر غیر متعلق ہے۔ ہو سکتا ہے کہ آپ کو پہلے تو اس کا احساس بھی نہ ہوا ہو، اور آپ کے آس پاس کے لوگوں کو بھی ایسا نہیں ہوا۔ اگلی بار جب آپ کوئی آرام دہ گفتگو کر رہے ہوں تو دیکھیں کہ کتنی بار آپ کے خیالات کسی اور چیز کی طرف جاتے ہیں۔ ہو سکتا ہے کہ آپ کا دماغ بھٹک رہا ہو جیسا کہ آپ ابھی یہ پڑھ رہے ہیں۔
اندرونی طور پر کام سے دور رہنے کی ایسی مثالوں کو اکثر \”ذہن کا بھٹکنا\” کہا جاتا ہے اور یہ کچھ طلباء کے لیے سیکھنے میں ایک اہم رکاوٹ ہو سکتی ہے۔ لیکن اگر ایسا نہ ہوتا تو کیا ہوتا؟
ہم نے اس \”آف ٹاسک\” کے بارے میں جو کچھ سیکھا ہے وہ حیران کن ہے۔ سب سے پہلے، یہ ہوتا ہے ہر وقت اور کو ہر کوئی (تک ہماری جاگتی زندگی کا 50 فیصد!)، اور طلباء اس سے مستثنیٰ نہیں ہیں، قطع نظر ان کی عمر کے۔ تاہم تشویش کی بات یہ ہے کہ طلباء جن کے ذہن کام سے بھٹک سکتے ہیں۔ سمجھنے کے لئے جدوجہد وہ مواد جو وہ سیکھ رہے ہیں کیونکہ وہ راستے میں اہم بٹس اور معلومات کے ٹکڑے غائب کر رہے ہیں۔
اس سے ایک سوال پیدا ہوتا ہے: کیا ہم اس قسم کی علیحدگی کو کم کرنے کے لیے مدد کی پیشکش کر سکتے ہیں؟ جواب ڈیٹا اور ٹیکنالوجی سے شروع ہو سکتا ہے – خاص طور پر مشین لرننگ۔
مینیسوٹا یونیورسٹی اور پنسلوانیا یونیورسٹی کی طرف سے حالیہ کام، کی طرف سے فنڈ ٹولز کا مقابلہ اور بل اینڈ میلنڈا گیٹس فاؤنڈیشن، ذہن کو بھٹکنے کے بارے میں مزید تحقیق کی ضرورت کو پورا کرنے اور ممکنہ حل تلاش کرنے کی امید کرتی ہے جو اساتذہ اور دوسروں کو اس کے بہتر انتظام میں مدد کر سکتے ہیں۔
آئیے پہلے ڈیٹا کی اہمیت پر غور کریں۔ یہ اندازہ لگانے میں اتنا ضروری کیوں ہے کہ ہم اپنی توجہ کو ٹھیک کر سکتے ہیں یا نہیں؟ کیونکہ ابھی بھی بہت کچھ سیکھنے اور سمجھنے کے لیے باقی ہے کہ ہمارے اندرونی خلفشار کتنے نقصان دہ – یا فائدہ مند ہو سکتے ہیں۔ بہر حال، کچھ لوگوں کے مطابق، دماغ کی کچھ قسمیں درحقیقت تخلیقی صلاحیتوں اور مسائل کو حل کرنے میں مدد کر سکتی ہیں۔ تحقیق. لیکن کس مقام پر یہ سیکھنے میں رکاوٹ بنتا ہے؟ کیا بعض آبادیوں کو دوسروں کے مقابلے منفی نتائج کا زیادہ خطرہ ہے؟
ان سوالات کو حل کرنے کے لیے، ہمیں مزید ڈیٹا کی ضرورت ہے اور ہمیں لوگوں کے مختلف گروہوں سے اس کی ضرورت ہے۔
اس علاقے میں زیادہ تر تحقیق میں نسبتاً چھوٹے نمونے استعمال کیے گئے ہیں اور بنیادی طور پر WEIRD (مغربی تعلیم یافتہ صنعتی امیر جمہوری) آبادیوں میں۔ یہ ہمارے لیے عام کرنا مشکل بناتا ہے—خاص طور پر تفہیم کے لحاظ سے کیوں طالب علموں کے ذہن پہلے کام سے ہٹ جاتے ہیں۔ کچھ طلباء اپنے اندرونی خلفشار کو بوریت سے نجات یا تخلیقی خیالات کے ساتھ آنے کے وقت کے طور پر استعمال کر سکتے ہیں۔ تاہم، اگر طالب علموں کے کچھ گروہوں کی زندگیوں میں زیادہ تناؤ ہوتا ہے، تو ایک نظریہ بتاتا ہے کہ وہ اکثر اپنے ذہنوں میں مشغول ہو سکتے ہیں۔ اس طرح، یہ دیکھنا آسان ہے کہ دماغ کی بھٹکنا ان کی تعلیم کو سہارا دینے کے بجائے، کس طرح رکاوٹ بن سکتی ہے۔ فرق کو سمجھنے اور موثر مداخلتوں کو ڈیزائن کرنے کے لیے ہمیں مزید طلباء سے مزید ڈیٹا کی ضرورت ہے۔
اور جب کہ اساتذہ کے پاس یقینی طور پر اپنے طلبا کی توجہ کو برقرار رکھنے کے لیے بے شمار نکات اور چالیں ہوتی ہیں، زیادہ کام کرنے والے اساتذہ اپنے ٹول باکس میں ہمیشہ مزید ٹولز استعمال کر سکتے ہیں تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ پریشان طالب علم دراڑ کے درمیان نہ پھسل جائیں۔
ڈیٹا دماغ کے بھٹکنے کے فوائد اور خطرات کے بارے میں زیادہ بصیرت فراہم کر سکتا ہے۔ اور ٹیکنالوجی اس رجحان کو بہتر طریقے سے منظم کرنے میں بھی ہماری مدد کر سکتی ہے۔ ابتدائی ہے۔ ثبوت کہ—مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے—ہم حقیقت میں اس بات کا پتہ لگا سکتے ہیں کہ طلباء کے ذہن کب بھٹکتے ہیں اور حقیقی وقت میں مدد فراہم کرتے ہیں۔
ایک حقیقی وقتی مداخلت کا نظام، جسے آئی مائنڈ ریڈر کہا جاتا ہے، یہ تعین کرنے کے لیے طالب علم کی نگاہیں پڑھ سکتا ہے کہ آیا وہ کام سے باہر ہیں۔ اس کے بعد نظام اس بات کو یقینی بنانے کے لیے اہم نکات پر مداخلت کر سکتا ہے کہ طلباء کو دوبارہ توجہ مرکوز کرنے اور سبق کے ساتھ دوبارہ مشغول ہونے کا موقع ملے۔
اس طرح کی مداخلتیں اس بات کو یقینی بنانے میں مدد کر سکتی ہیں کہ طالب علم اپنی سمجھ میں خلاء پیدا کرنے کے بجائے کلیدی تصورات، پلاٹ پوائنٹس اور معلومات کو سمجھیں جب وہ اپنی پڑھائی میں آگے بڑھیں۔ آخرکار، ایک طالب علم جس کا ذہن ایک اہم مقام پر گھومتا ہے۔ معصوم کو مارنا سمجھ نہیں آئے گی کہ بو ریڈلے کہانی کا اصل ہیرو کیوں ہے۔
اب تنقید کرنا میرا اپنا کامدماغ بھٹکنے کے لیے ٹیک پر مبنی کوئی بھی حل اس کے قریب کہیں بھی نہیں ہے۔ تمام طلباء میں نے جن مشین لرننگ ماڈلز کا حوالہ دیا وہ چند سو (بنیادی طور پر سفید) طلباء سے جمع کیے گئے ڈیٹا پر مبنی تھے اور آلات کی قیمت ہزاروں ڈالر ہے، یہ قیمت زیادہ تر اسکولوں کی پہنچ سے باہر ہے۔
ایک مشابہت کے طور پر، غور کریں کہ لگژری کاریں کس طرح ابتدائی طور پر آئی ٹریکنگ ٹیکنالوجی کو اپنانے والی تھیں تاکہ لاپرواہ ڈرائیوروں کو حقیقت میں واپس لانے میں مدد کی جا سکے، جبکہ زیادہ تر سستے ماڈل اس خصوصیت کو پیش نہیں کرتے ہیں۔ کیا ہم تعلیم میں اسی طرح کے طبقاتی امتیازات کو برقرار رکھنا چاہتے ہیں؟ شاید نہیں۔ لیکن مزید ڈیٹا، مزید توسیع پذیر ٹیکنالوجیز کے ساتھ، کسی بھی ممکنہ خلا کو ختم کر سکتا ہے۔
ہم ایک بڑے پیمانے پر ڈیٹا سیٹ بنا رہے ہیں جو اس موضوع میں دلچسپی رکھنے والے کسی بھی محقق کے لیے مفت اور عوامی طور پر دستیاب ہوگا۔ ڈیٹاسیٹ میں ڈیٹا اسٹریمز شامل ہوں گے جو دونوں ہی سستی اور توسیع پذیر ہیں، جیسے کہ ویب کیم پر مبنی آئی ٹریکنگ (جو کسی بھی طالب علم کی ویڈیوز کو اسٹور نہیں کرتی ہے)۔ ہماری امید ہے کہ متنوع ڈیٹا تک آسان رسائی تحقیق اور تعلیمی برادری کو اس ہر جگہ موجود رجحان کو بہتر طور پر سمجھنے کی اجازت دے گی، جبکہ طالب علم کی مختصر اور طویل مدتی کامیابی کے لیے بہتر پیمائش اور مداخلت کے طریقوں کو بھی قابل بنائے گی۔
بہر حال، ہم چاہتے ہیں کہ ہمارے طلباء خواب دیکھنے والے بنیں، لیکن اس بات کو یقینی بنانا کہ وہ ضروری معلومات کو جذب کریں – بغیر کسی خلفشار کے – انہیں \”کرنے والے\” بننے کے قابل اور لیس کریں گے۔
کیٹلن ملز مینیسوٹا یونیورسٹی میں ایک اسسٹنٹ پروفیسر ہیں جہاں وہ علمی نفسیات، کمپیوٹر سائنس اور تعلیم کے تقاطع پر تحقیق کرتی ہیں۔ وہ ذہن کے بھٹکنے میں خاص طور پر دلچسپی رکھتی ہے: اس کے اعصابی ارتباط، اثر کرنے کے لیے تعلق، اور سیکھنے پر اثر۔