ग्रेजुएट स्कूल में, मेरे कभी न खत्म होने वाले शोध-लेखन-प्रयास के भाग के रूप में, मैंने प्रयोगशाला में एक साधारण प्रयोग चलाया। मेरा लक्ष्य कार्य निष्पादन बढ़ाने के तरीकों की खोज करना था, इसलिए मैं लगातार प्रतिभागियों को भर्ती कर रहा था और उन्हें असाइनमेंट दे रहा था और अपने समय पर कार्य पूर्णता या प्रदर्शन को मापने (कितनी बार वे एक व्याकरण संबंधी त्रुटि खोजते थे? वे कितनी बार सरल बीजगणित प्रश्न?)
एक विशेष अध्ययन में, मैंने यह अनुमान लगाया था कि लोग समूहों में कम कर देंगे। मैं अकेले कार्य पर काम कर रहा था; और मैं समूहों में इसी तरह के कार्यों पर काम कर रहा था। मैंने उन्हें प्रूफ्रेड करने के लिए निबंध दिए, मैंने इंतजार किया, मैंने उनके निबंधों को सही किया और उन्हें मेरे बहुत ही कम प्रयोगात्मक धन से भुगतान किया। जैसा कि यह पता चला है, लोग समूह में अधिक काम नहीं करते (procrastinators रहेंगे चाहे कितने लोग उन्हें देख सकें) और मेरी बहुमूल्य धनराशि दरवाजे से बाहर थी। बेशक इसने मुझे पागल बना दिया, दोनों पेशेवर और व्यक्तिगत स्तर पर। कोई भी नकारात्मक परिणाम प्रकाशित नहीं करता है; संपादकों को यह देखने में दिलचस्पी है कि काम नहीं करने वाली चीजों के बजाय क्या काम करता है। इससे भी महत्वपूर्ण बात, एक निजी स्तर पर, जब कोई प्रयोग काम नहीं करता, तो एक वर्ष तक मेरी स्नातक तिथि में देरी हुई।
यद्यपि यह विशेष रूप से परिकल्पना योग्यता के बिना थी, मैंने उस अध्ययन के दौरान कुछ उल्लेखनीय अनुभव किया। मेरे पास लगभग 60 प्रतिभागियों का था, और उनका कार्य तीन सप्ताह की अवधि में 30-पृष्ठ निबंधों को प्रूफ करना था। निबंध कंप्यूटर उत्पन्न थे और वे व्याकरणिक रूप से सही थे लेकिन स्वाभाविक अर्थहीन और बेहद उबाऊ थे। यहां एक नमूना पाठ है:
"जॉइस के कामों में, एक प्रमुख अवधारणा जमीन और आकृति के बीच भेद है। मार्क्स शब्द 'नारीवाद' का प्रयोग करता है, जो वास्तव में वर्णित नहीं है, बल्कि पोस्टमैनैरिटिव है। इसलिए, स्कुगिया [4] से पता चलता है कि हमें उप-विशिष्ट वार्ता और सटीक व्याख्यान के बीच चयन करना होगा। फौकाल्ट ने यौन पहचान को चुनौती देने के लिए सार्टिस्ट अस्तित्ववाद का उपयोग करने का सुझाव दिया। यह कहा जा सकता है कि यदि उप-भाषण के प्रवचन में है, तो हमें सार्टिस्ट अस्तित्ववाद और संदर्भ के भौतिकवादी प्रतिमान के बीच चयन करना होगा। "
मैं मानता हूं कि यह थोड़ा मुश्किल है, क्योंकि वाक्यों की तरह वे कुछ मतलब हो सकते हैं विषयों को एक उबाऊ और अर्थहीन काम देने का कारण यह था कि वह प्रत्येक कार्य के लिए प्रदान किए गए समय और प्रयास को मापना था। प्रत्येक निबंध में कृत्रिम रूप से सम्मिलित स्पेलिंग त्रुटियों की संख्या शामिल थी (इस अध्ययन के बारे में सब कुछ कृत्रिम है, मुझे पता है) और मैं उन त्रुटियों की संख्या के आधार पर प्रतिभागियों को भुगतान कर रहा था जो उन्होंने पकड़े।
प्रायोगिक प्रोटोकॉल के लिए आवश्यक है कि अध्ययन के दौरान यदि अवरुद्ध करने की जानकारी जरूरी है, तो अध्ययन समाप्त होने के बाद प्रतिभागियों को ब्योरा जाना चाहिए। उनकी सूचित सहमति उन्हें उनके व्यवहार से एकत्र किए गए डेटा को रोकने का अधिकार देती है। इसलिए यदि और जब कोई विषय सीखता है कि प्रक्रिया में व्यर्थ कार्य शामिल हैं और इसलिए वह डेटा संग्रह से गोपनीय तरीके से हटा दिया जाना चाहता है, तो उसे अधिकार दिया जाना चाहिए। डेब्रिफिकिंग सत्र भी प्रयोगकर्ता को प्रतिभागियों से बात करने और आवश्यक होने पर निकास सर्वेक्षणों को इकट्ठा करने का अवसर देता है।
उपरोक्त अध्ययन के अंत में, मैं व्यक्तिगत रूप से विषयों के साथ मुलाकात की, उनके भुगतान किए, अध्ययन की प्रकृति समझाया और उन्हें उनके अधिकारों को याद दिलाया। मैंने उनसे पूछा कि उन्होंने निबंधों के बारे में क्या सोचा? यह कैसे दिलचस्प था? उन्होंने काम पर कितना समय व्यतीत किया? क्या वे इसे फिर से करेंगे?
सभी विषयों पर एक ने मुझे बताया कि वे इन निबंधों से ऊब चुके हैं, और वे कुछ भी (स्वाभाविक रूप से) समझ नहीं पा रहे थे। हालांकि, मेरे प्रतिभागियों में से एक ने कहा कि वह "बहुत" सीखा। मुझे आश्चर्य हुआ, बिल्कुल। खासकर जब से निबंध बिल्कुल शब्दों का पूरा मिंग होता था। यह भागीदार एक स्नातक छात्र था और जब वह डीब्रीफिंग सत्र में आई थीं तब वह किताबें ले रही थी। मुझे इसमें कोई संदेह नहीं था कि उसने बहुत कुछ पढ़ा है। मैंने उससे पूछा कि वह क्या पढ़ रही थी। उसने कहा कि वह तुलनात्मक साहित्य में पीएचडी छात्र थे।
मुझे पता है कि एक डेटा बिंदु के साथ कोई निष्कर्ष करना संभव नहीं है, क्योंकि विज्ञान को सामान्यीकरण की आवश्यकता है लेकिन सौभाग्य से कहानियां और उपाख्यानों और ब्लॉग नहीं करते हैं। (जैसे फिलिप रौथ ने कहा, राजनीति सामान्य है, कला का वर्णन करता है।) तो उस साहित्य के छात्र ने यह दावा करने की आवश्यकता क्यों महसूस की कि उसने कुछ सीखा है?
इससे पहले कि मैं जानबूझ कर, मैं यह कहना चाहूंगा कि कंप्यूटर ने बेतरतीब ढंग से कोई ऐसी चीज़ उत्पन्न नहीं की जिसके बारे में समझदारी होती है। यदि आप एक सनकी हैं, तो शेक्सपियर को टाइप करने वाले बंदरों का यह मामला नहीं था।
अपने क्षेत्र के विशेषज्ञता पर अज्ञानता को स्वीकार करने के लिए विद्यार्थियों के हिस्से पर असफलता क्या हो रही थी। ऐसा लगता है कि विशेषज्ञों को कभी-कभी उनके विषय से उनके परिचित होने से चोट लगी है क्योंकि उनके पास ज्ञान का भ्रम है। दो शोधकर्ताओं, बेटे और कॉर्नेल (2010) ने बहुत अधिक जानकारी के खतरों के बारे में लिखा है और कैसे विशेषज्ञता अधिक आत्मविश्वास का कारण बन सकती है।
अपने अध्ययनों में से एक गणित और इतिहास के प्रोफेसरों से पूछता है कि वे अपने क्षेत्रों में प्रसिद्ध नामों को वर्गीकृत करने के लिए। उदाहरण के लिए, गणित के प्रोफेसर को निम्नलिखित कथन दिया जाता है: "गणितज्ञ-जोहान्स डे ग्रूट।" प्रोफेसर को यह आकलन करने के लिए कहा जाता है कि क्या डी ग्रूट एक गणितज्ञ है वे तीन जवाबों में से एक चुन सकते हैं: हां, नहीं, पता नहीं एक गणित के प्रोफेसर को इतिहासकार और एथलीटों के नाम भी दिए गए हैं। सभी तीन श्रेणियों से प्रश्न हैं, लेकिन प्रोफेसर केवल एक श्रेणी में एक विशेषज्ञ है। तो गणित के प्रोफेसर में "एथलीट-लांस आर्मस्ट्रांग" का सवाल भी सामने आया। फिर फिर से जवाब में से एक का चयन करें। हाँ, नहीं, पता नहीं
अध्ययन में पकड़ यह है कि कुछ नाम बनाये गये हैं प्रश्न इस तरह दिखता है: "गणितज्ञ-बेनोइट थोरन।" चूंकि गणित की दुनिया में कोई ऐसा व्यक्ति नहीं है, सही उत्तर "नंबर" है। सतर्क जवाब "पता नहीं है" लेकिन विशेषज्ञों ने कहा, "मैं पता नहीं "कम समय जब प्रश्न उनके विशेषज्ञता के क्षेत्र में था और स्वीकार करने के बजाय उन्हें पता नहीं था, उन्होंने नाम "नाम" के नाम पर अधिक बार उत्तर दिया उदाहरण के लिए, गणितज्ञों ने कहा, "हां" गणितज्ञों के लिए 1 9 बार और निर्मित इतिहासकारों के लिए 7 गुना। बेटे और कॉरलेल ने कहा कि "विशेषज्ञों ने झूठ बोलने में मदद की थी क्योंकि वे यह स्वीकार नहीं कर पाए कि उन्हें पता नहीं था।"
क्या यह दुर्भाग्यपूर्ण नहीं है? पीएचडी और विशेषज्ञों की संख्या हर साल बढ़ रही है। हम हर समय विशेषज्ञों से सकारात्मक वक्तव्य सुनते हैं, संभवत: अपने अति आत्मविश्वास को कम करके देखते हैं।
यह एक और स्तर पर दुर्भाग्यपूर्ण है: बेनोइट थोरन बहुत अच्छी तरह से गणितज्ञ का नाम हो सकता था। यह न केवल गंभीर लगता है, यह फ्रेंच है यह परिसर के साथ गाया जाता है
Mais bon मैं कुछ और नहीं लिख सकता क्योंकि मैं फ्रांसीसी गणितज्ञ नामों में विशेषज्ञ नहीं हूं।
