মস্কোর একটি বিশ্ববিদ্যালয়ের লেকচার হলে দেখা গেছে, যেসব শিক্ষার্থীকে ছোট ছোট ব্যাখ্যার পাশাপাশি পাঠ্য বিষয়বস্তু বারবার দেখে ঝালাই করার সুযোগ দেওয়া হয়েছিল, আধা ঘণ্টা পর তারা গতানুগতিক লেকচার শোনা শিক্ষার্থীদের তুলনায় মূল বিষয়গুলো অনেক ভালোভাবে মনে করতে পেরেছে।
‘ফ্রন্টিয়ার্স ইন এডুকেশন’ সাময়িকীতে প্রকাশিত এই গবেষণাটি মূলত বিশ্ববিদ্যালয় পর্যায়ের শিক্ষার্থীদের ওপর মস্তিষ্ক-নির্ভর বা ‘ব্রেইন-অরিয়েন্টেড’ শিখন মডেলের প্রয়োগ নিয়ে কাজ করেছে। স্মৃতিশক্তি ও মনোযোগের বিশেষ বৈশিষ্ট্যগুলো বিবেচনায় রাখা শিক্ষার্থীদের অনুপ্রেরণা ও পড়াশোনার ফলাফলে কেমন প্রভাব ফেলে, গবেষকরা এখানে তা-ই পর্যবেক্ষণ করেছেন।
এই মডেলটি মূলত তিনটি ধাপের একটি ধারাবাহিকতা: প্রথমে শিক্ষক সীমিত পরিসরে নতুন তথ্য প্রদান করেন, এরপর শিক্ষার্থীরা সেই তথ্যকে পূর্বপরিচিত উদাহরণের সাথে মেলাতে চেষ্টা করে এবং সবশেষে কোনো নোটের সাহায্য ছাড়াই দ্রুত একবার পুরো বিষয়টি ঝালাই করে নেয়। এটি অনেকটা একজন মালীর কাজের মতো, যিনি গাছে একবারে অনেক পানি না ঢেলে বরং মাটিকে তা শোষণের সময় দেন এবং এরপর পরবর্তী অংশ যোগ করেন। এই নির্দিষ্ট ছন্দটি কার্যকর স্মৃতির ওপর অতিরিক্ত চাপ কমায় এবং দীর্ঘস্থায়ী স্নায়বিক সংযোগ তৈরিতে সহায়তা করে।
এই পাইলট গবেষণার প্রাথমিক তথ্য অনুযায়ী, শিক্ষার্থীদের অভ্যন্তরীণ অনুপ্রেরণা স্ব-মূল্যায়নের ভিত্তিতে প্রায় ১৮ শতাংশ বৃদ্ধি পেয়েছে। তবে গবেষকরা উল্লেখ করেছেন যে, পরীক্ষাটি মাত্র একটি সেমিস্টারে চারটি বিশ্ববিদ্যালয়ে চালানো হয়েছে এবং এর দীর্ঘমেয়াদী প্রভাব নিয়ে এখনও কোনো পরিমাপ করা হয়নি। বিশেষ প্রশিক্ষণ ছাড়াই শিক্ষকরা যদি এই পদ্ধতি প্রয়োগ করতে শুরু করেন, তবে এর কার্যকারিতা বজায় থাকবে কি না তা এখনও অজানা।
এই দৃষ্টিভঙ্গি সম্পদের অসম বণ্টনের বিষয়টিও সামনে আনে: এটি বাস্তবায়নের জন্য শিক্ষকদের নতুন কৌশল আয়ত্ত করতে বাড়তি সময়ের প্রয়োজন, যা অনেক ক্ষেত্রে উচ্চ কর্মভার সম্পন্ন আঞ্চলিক বিশ্ববিদ্যালয়ের শিক্ষকদের কাছে থাকে না। একই সাথে, উচ্চশিক্ষা ব্যবস্থা এখনও গুণগত মান যাচাইয়ের চেয়ে কেবল প্রথাগত বা আনুষ্ঠানিক সূচকের মাধ্যমেই ফলাফল মূল্যায়ন করে যাচ্ছে।
এখন মূল প্রশ্ন হলো—শিক্ষার্থীরা যাতে কেবল পরীক্ষায় পাস করার জন্য নয়, বরং বছরের পর বছর বিষয়ের প্রতি প্রকৃত আগ্রহ ধরে রাখতে পারে, সেই লক্ষ্যে বিশ্ববিদ্যালয়গুলো শিক্ষা কার্যক্রমের ধরনে পরিবর্তন আনতে কতটা প্রস্তুত?
