"21 वीं सदी के अशिक्षित उन नहीं हैं, जो पढ़ और लिख नहीं सकते हैं, लेकिन जो लोग सीख नहीं सकते हैं, अनलेन और रिलीजन नहीं कर सकते हैं।"
– एल्विन टॉफ़लर, पावरशिफ्ट: 21 वीं सदी के एज में ज्ञान, धन, और पावर
उस पुस्तक को 25 साल पहले लिखा गया था, क्योंकि एल्विन टॉफ़र ने सूचना अर्थव्यवस्था / ज्ञान अर्थव्यवस्था में जाने वाली औद्योगिक अर्थव्यवस्था को देखा क्या होता है जब अमूर्त संपत्ति के बाहर, ज्ञान से बाहर आर्थिक मूल्य पैदा होता है? आज, अमूर्त परिसंपत्तियों के मूल्य को मापने के लिए कोई सार्वभौमिक रूप से स्वीकार्य मानदंड नहीं हैं, जिस तरह से हम सोने, मशीनरी और वास्तविक संपत्ति जैसी कठिन संपत्तियों का मूल्यांकन करते हैं।
यदि ज्ञान ज्ञान से बनाया जाता है, तो क्या सत्ता का निर्माण होता है? यह है कि मूर्त संपत्ति के साथ क्या होता है जिनके पास सबसे अधिक संपत्ति है, सबसे अधिक सोने या तेल, एक विवाद में जीतने की अधिक क्षमता होने की अधिक संभावना है। ज्ञान और मूल्य के बीच संबंध क्या है? किसके लिए मूल्य? ज्ञान किस संदर्भ में है?
अब, 21 वीं सदी में साक्षरता का क्या अर्थ है? साक्षर कौन होगा?
मेरे छात्र पूछते हैं: "मैं अतीत के ढांचे में फंसना नहीं चाहता हूं, जो मेरे अवसरों को सीमित करता है। मैं साक्षर में से एक कैसे बन सकता हूं? मैं कैसे बचूंगा?
मेरी प्रतिक्रिया: "सबसे भावपूर्ण शिक्षार्थियों कौन हैं? उद्यमियों। हम उनकी मानसिकता से क्या सीख सकते हैं? "उद्यमियों को वे क्या जानते हैं और वे क्या जानते हैं, इसके बारे में क्या महसूस करते हैं? वे अनिश्चितता और परिवर्तन से कैसे निपटते हैं?
हमारी संस्कृति सीखने, विशेष रूप से स्थापित मानक सामग्री, पर बहुत अधिक जोर और महत्व रखती है। यह महत्वपूर्ण है और हमें यह महसूस करने में सक्षम बनाता है कि हम जीवन, भौतिक और मानसिक रूप से प्रगति कर रहे हैं। हम सुरक्षित महसूस करते हैं, और स्व-मूल्य की भावना रखते हैं।
उद्यमी मानसिकता / जीवन शैली की पसंद अज्ञातों की खोज के लिए जुनून से कभी भी बढ़ती गति से आकांक्षाओं और जरूरतों का एक निरंतर साइकिल चालन है। यह व्यवहार विरोधाभासी है क्योंकि ऐसा लगता है कि ज्यादातर लोगों का मानना है कि "सामान्य मानव जीवन" क्या है, जो स्थिरता, सुरक्षा, सापेक्ष आराम पर जोर देती है।
उद्यमी अराजकता और अनिश्चितता पर पनपे इस तरह जीने के लिए कौन चाहता है? क्यूं कर? लोकप्रिय मीडिया का सुझाव है कि वे प्रसिद्धि और भाग्य के लिए लालच से प्रेरित हैं। वास्तविकता, जीवित रहने के लिए उनकी क्षमता है, ज्ञान का एक निर्विवाद, अविरत पीछा। वे भी स्वागत करते हैं और महत्वपूर्ण राय लेते हैं क्योंकि उन्हें पता है कि वे प्रशंसा से कुछ सीखते हैं। वे अपने प्रतिस्पर्धियों का सम्मान करते हैं और जैसे एंडी ग्रोव, महान सीईओ और इंटेल के सह-संस्थापकों में से एक, पागल – हर समय। उन्होंने एक पुस्तक भी लिखी: "केवल पारानोइड सर्विव" इंटेल की सफलता की अवधारणा को मान्यता दी
क्या "बेपहियों और रिलीजिंग" है?
अनजाने में अनजान की खोज के लिए अलग-अलग सेट के सवालों का उपयोग करके अन्वेषण की कभी-कभी बदलती, द्रव प्रक्रिया है, जो हमें पता है और अज्ञातों को खोजना है।
रिलाइर्निंग को पुनर्व्यवस्थित सीखने के रूप में और अधिक सटीक रूप से वर्णित किया जा सकता है। यदि फोकस, धारणाएं, उद्देश्यों और विधियां एक समान रहती हैं, तो क्या हम एक ही सबक नहीं सीखेंगे? हम किस तरह से "रिलीजन" कर सकते हैं जो हम मानते हैं कि हम पहले ही जानते हैं? जब चुनौतियों को बदल दिया जाता है, तो यह कैसे उपयोगी है?
अच्छा लगता है – परन्तु हम "असभ्य और रिलावरिंग" का विरोध करते हैं, जैसे हम कई तरह के परिवर्तनों का विरोध करते हैं। प्रारंभिक चुनौती यह है कि हमारे अहंकार को फाड़ दिया जा रहा है, यहां तक कि पुनर्निर्माण के लिए भी।
लोग इस प्रक्रिया के माध्यम से कैसे जाते हैं?
कब और कितनी बार यह आवश्यक है?
यदि सीखना "बिंदुओं को जोड़ने" की प्रक्रिया के रूप में देखा जाता है, तो डेटा बिंदुओं (वास्तविकता) के बीच के रिश्तों को समझने के बाद, डेटा को बताए जाने के बारे में पूछना शुरू कर देना चाहिए।
हम किस आंकड़ों के मुद्दे देख रहे हैं और ध्यान दे रहे हैं?
वे डेटा अंक कितने महत्वपूर्ण और प्रासंगिक हैं?
अन्य डेटा बिंदुओं पर हमें क्या विचार करना चाहिए?
क्या आंकड़े बताते हैं कि हमें इसके बारे में पता नहीं है?
इसके बाद, हम कनेक्शनों की जांच कर सकते हैं, हर एक, जानबूझकर और जानबूझकर। प्रश्न समान हैं
हम कौन से कनेक्शन देख रहे हैं और ध्यान दे रहे हैं?
ये कनेक्शन कितने महत्वपूर्ण और प्रासंगिक हैं?
क्या अन्य कनेक्शन हम पर विचार करना चाहिए?
क्या कनेक्शन हैं, जिनके बारे में हमें जानकारी नहीं है?
फिर, उन कनेक्शनों की व्याख्या करने की हमारी क्षमता के बारे में क्या?
क्या हम सही होने वाले कनेक्शन से हमें क्या अंतर्दृष्टि प्राप्त होती है?
ये अंतर्दृष्टि कितनी महत्वपूर्ण और प्रासंगिक हैं?
क्या अन्य तरीकों से हम उन कनेक्शनों की व्याख्या कर सकते हैं?
अंत में, हम डेटा बिंदुओं और कनेक्शनों के दायरे से परे हो सकते हैं या हमारे पिछले मानसिकता की कल्पना भी कर सकते हैं। नए डेटा बिंदुओं और नए कनेक्शन के साथ, नई व्याख्याएं और अंतर्दृष्टि बहुत पीछे हो सकती हैं?
क्या यह शारीरिक कंडीशनिंग जैसी "मानसिक कंडीशनिंग" नहीं है? नई चुनौतियों का सामना करने के लिए कौन अधिक फिट नहीं होगा?
