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“Nature and Meaning of Science” introduces Class 9 students to science as a systematic way of exploring the natural world, rather than a collection of fixed facts. Within “Exploration: Entering the World of Secondary Science,” students examine how observation, questioning, evidence, measurement, reasoning, experimentation, and communication work together to build scientific knowledge. The topic also highlights curiosity, objectivity, creativity, responsible investigation, and how explanations change when new evidence emerges. It connects science with everyday experiences and prepares learners for inquiry-based study of later concepts.
Expert · Level 4 · 25 questions
TOPIC PRACTICE
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25 questions
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Bias from selecting a favourable outcome
Increased precision
Randomisation of the sample
Strengthening of the control group
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Declare one cause as certain
Give a cautious conclusion acknowledging alternative explanations
Reject all data
Turn the hypothesis into a law
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Causal testing is stronger but generalisation is limited
Generalisation is stronger but causal testing is limited
Both are completely strong
Neither has any value
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Independent checking and reproduction are difficult
A famous study is always wrong
The claim is automatically true
Method has no importance in science
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Internal validity may be strong while external validity is limited
External validity is strong while control is weak
Both validities must be zero
Measurement precision disappears
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Distorted evidence from selected examples
High reproducibility
Accurate calibration
Random assignment
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The claim is proven
Absence of opposing evidence is weak support
The claim must be false
Evidence is unnecessary
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Overclaiming
Reproduction
Standardisation
Calibration
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The definition of improvement may be changed to fit the result
Measurement will automatically become accurate
Sample size will increase
The control group will become unnecessary
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Retesting by independent groups
Immediately accept the supporters' results
Prevent critics from experimenting
Remove the original data
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The model may be unstable and overly fitted
The model must be final truth
Complexity always indicates scientific strength
Changing predictions are good evidence
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Measurement limits and incomplete values should have been reported
Out-of-range values should be silently removed
The average should be treated as final truth
The instrument name should be hidden
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Variation across conditions or groups may be poorly estimated
Individual measurement will be impossible
The sample will automatically be biased
All results will be invalid
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If supporting evidence is strong and limitations are clear
Because disagreement has no importance
If a government accepts it
If it is the most popular
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A controlled experiment and examination of alternative causes where possible
A more attractive graph
A famous author
A larger title
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A large effect removes methodological weakness
The result is interesting but requires confirmation with stronger methods
The claim should immediately become a law
Raw data are unnecessary
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A large percentage from a small baseline may represent a small actual change
Percentage always shows the full change
The baseline has no importance
Percentage proves causation
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Treat the opinion as equal to expertise in the relevant field
Examine direct evidence and experts from the relevant field
Reject the claim immediately
Accept it based only on fame
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Comparison and objective testing of the claim may be difficult
A narrative is always false
Qualitative evidence is never useful in science
Measurement is needed only in physics
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The number of studies removes every weakness
Strong independent confirmation is still needed because of the shared weakness
The claim is final truth
Small studies are always useless
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Creating new hypotheses and models while testing them with evidence
Treating imagination as true without testing
Changing data to match imagination
Removing the need for experiments
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Abandon the question forever
Use observational studies models and safe alternative evidence
Accept a conclusion without evidence
Conduct the unethical experiment
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Logical validity is weak
The data are automatically wrong
Measurement precision is high
The sample must be small
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When outcomes contain natural variation and uncertainty
When no data are available
When a scientist wants to hide a certain answer
When the claim is untestable
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It is only a collection of established facts
It is a collective knowledge process developed through evidence reasoning imagination testing criticism ethics and revision
It is only a laboratory activity
It is the unchangeable opinion of experts
Question 1ExpertLevel 4
A scientist decided which measurement would be the main outcome only after seeing the results. What risk arises?एक वैज्ञानिक ने परिणाम मिलने के बाद ही तय किया कि कौन सा मापन मुख्य परिणाम माना जाएगा। इससे क्या जोखिम है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Choosing the main outcome after viewing results may increase selective reporting. Look for predefined outcomes.परिणाम देखकर मुख्य मापन चुनना चयनात्मक रिपोर्टिंग बढ़ा सकता है। परीक्षा में पूर्व निर्धारित परिणाम मानदंड देखें।
A study found an effect but several alternative causes remain possible. How should the scientific conclusion be framed?किसी अध्ययन में एक प्रभाव मिला लेकिन उसके लिए कई वैकल्पिक कारण संभव हैं। वैज्ञानिक निष्कर्ष कैसा होना चाहिए?
Correct answer:सही उत्तर:B
When other causes remain possible a definite causal claim is not justified. Choose cautious scientific wording.जब अन्य कारण संभव हों तो निश्चित कारण का दावा उचित नहीं है। परीक्षा में सावधान वैज्ञानिक भाषा चुनें।
If participants were randomly assigned to groups but the sample came from only one school which quality is stronger and which is limited?यदि किसी वैज्ञानिक अध्ययन में प्रतिभागियों को समूहों में यादृच्छिक रूप से बाँटा गया लेकिन नमूना केवल एक विद्यालय से था तो कौन सा गुण मजबूत और कौन सा सीमित है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Random assignment improves group comparison but a one-school sample limits external validity. Distinguish assignment from sampling.यादृच्छिक आवंटन समूह तुलना सुधारता है लेकिन एक विद्यालय का नमूना बाह्य वैधता सीमित करता है। परीक्षा में आवंटन और चयन अलग रखें।
A famous study supports a scientific claim but its method is unavailable. What is the main concern?एक वैज्ञानिक दावे का समर्थन करने वाला अध्ययन बहुत प्रसिद्ध है लेकिन उसकी विधि पुनः उपलब्ध नहीं है। मुख्य चिंता क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Without an available method the evidence quality and reproducibility are difficult to assess. Value transparency over fame.विधि उपलब्ध न होने से प्रमाण की गुणवत्ता और पुनरुत्पादन जाँचना कठिन होता है। परीक्षा में प्रसिद्धि से अधिक पारदर्शिता देखें।
If an experiment is highly controlled but very different from real life what trade-off is visible?यदि किसी प्रयोग की विधि अत्यधिक नियंत्रित है लेकिन वास्तविक जीवन से बहुत अलग है तो कौन सा समझौता दिखाई देता है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Tight control can improve causal testing but may limit real-world applicability. Understand the balance between validities.कड़ा नियंत्रण कारण परीक्षण सुधारता है लेकिन वास्तविक जीवन में लागू होने की सीमा घटा सकता है। परीक्षा में दोनों वैधताओं का संतुलन समझें।
Only successful examples are given in support of a scientific conclusion while the number of failures is unknown. What problem is this?एक वैज्ञानिक निष्कर्ष के पक्ष में केवल सफल उदाहरण दिए गए लेकिन असफल उदाहरणों की संख्या अज्ञात है। यह किस प्रकार की समस्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Successful examples alone do not reveal the true success rate. Look for total attempts and failures.सफल उदाहरण अकेले वास्तविक सफलता दर नहीं बताते। परीक्षा में कुल प्रयासों और असफलताओं की जानकारी देखें।
If no evidence against a claim was found because no proper attempt was made to search for it what conclusion is appropriate?यदि किसी दावे के विरोध में प्रमाण नहीं मिला क्योंकि उसे खोजने का उचित प्रयास ही नहीं हुआ तो क्या निष्कर्ष उचित है?
Correct answer:सही उत्तर:B
Failure to find contrary evidence without a proper search does not strongly support a claim. Examine test quality.उचित खोज के बिना विरोधी प्रमाण न मिलना दावे को मजबूत नहीं करता। परीक्षा में परीक्षण की गुणवत्ता देखें।
A scientific report states its conclusion with greater certainty than the evidence allows. What can this be called?किसी वैज्ञानिक रिपोर्ट में निष्कर्ष प्रमाण से अधिक निश्चित भाषा में लिखा गया है। इसे क्या कहा जा सकता है?
Correct answer:सही उत्तर:A
A conclusion more certain than the evidence permits is overclaiming. Match claim strength with evidence.प्रमाण की सीमा से अधिक निश्चित निष्कर्ष अतिदावा है। परीक्षा में दावे की शक्ति को प्रमाण से मिलाएँ।
An experiment did not define what would count as improvement before measuring outcomes. What problem may arise?एक प्रयोग में परिणाम मापने से पहले यह तय नहीं किया गया कि सुधार किसे कहा जाएगा। इससे क्या समस्या हो सकती है?
Correct answer:सही उत्तर:A
An unclear operational definition allows arbitrary interpretation after results. Define criteria in advance.अस्पष्ट परिचालन परिभाषा परिणाम के बाद मनमाना अर्थ चुनने देती है। परीक्षा में मापदंड पहले तय करें।
If an experiment testing a scientific idea is conducted only by its supporters what next step would be most valuable?यदि किसी वैज्ञानिक विचार को जाँचने वाला प्रयोग केवल उसके समर्थकों द्वारा किया जाए तो कौन सा अगला कदम सबसे मूल्यवान होगा?
Correct answer:सही उत्तर:A
Independent retesting reduces the chance of unnoticed bias. Understand the importance of independent verification.स्वतंत्र पुनः परीक्षण अनजाने पक्षपात की संभावना कम करता है। परीक्षा में स्वतंत्र सत्यापन का महत्व समझें।
A model is highly complex and perfectly fits all available data but its prediction changes with small adjustments. What is the main concern?एक मॉडल बहुत जटिल है और उपलब्ध सभी आँकड़ों से पूर्ण मेल खाता है लेकिन छोटे बदलाव पर उसका पूर्वानुमान बदल जाता है। मुख्य चिंता क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
The direct answer is A: the model may be unstable and overly fitted. A model is a simplified mathematical or conceptual description used to explain data and predict new cases. A very complex model can match every old observation by following accidental details, noise, or measurement errors. This is called overfitting. If a tiny change in the data or assumptions causes a large change in prediction, the model is not robust, so its reliability is a concern. Option A is correct because instability and overfitting can make performance on new data poor. Option B is wrong: a perfect fit to available data does not make a model final truth; new evidence can change it. Option C is wrong because complexity may add useful detail, but unnecessary complexity can reduce clarity and reliability. Option D is wrong because changing predictions after tiny adjustments is a warning sign, not good evidence by itself. Exam cue: prefer a model that explains important patterns and remains stable on new data.सीधा उत्तर A है: मॉडल अस्थिर और अत्यधिक अनुकूलित हो सकता है। मॉडल किसी घटना को समझाने और नए मामलों का अनुमान लगाने वाला सरल गणितीय या वैचारिक वर्णन होता है। बहुत जटिल मॉडल पुराने आँकड़ों के हर छोटे विवरण, शोर या मापन-त्रुटि को भी पकड़ सकता है। इसे अत्यधिक अनुकूलन या ओवरफिटिंग कहते हैं। यदि आँकड़ों या मान्यताओं में बहुत छोटा बदलाव करने पर पूर्वानुमान बहुत बदल जाए, तो मॉडल मजबूत और विश्वसनीय नहीं माना जाएगा। विकल्प A सही है क्योंकि ऐसा मॉडल नए आँकड़ों पर खराब काम कर सकता है। B गलत है: उपलब्ध आँकड़ों से पूर्ण मेल मॉडल को अंतिम सत्य नहीं बनाता; नए प्रमाण से मॉडल बदल सकता है। C गलत है, क्योंकि जटिलता कभी उपयोगी हो सकती है, पर अनावश्यक जटिलता वैज्ञानिक शक्ति की गारंटी नहीं है। D गलत है, क्योंकि छोटे बदलाव पर पूर्वानुमान बदलना चेतावनी है, अच्छा प्रमाण नहीं। परीक्षा संकेत: अच्छा मॉडल नए आँकड़ों पर भी स्थिर और उपयोगी रहता है।
A researcher reported only the average while some values were beyond the measurement range. What should have been done?एक शोधकर्ता ने केवल औसत बताया जबकि कुछ मान मापन सीमा से बाहर थे। क्या करना चाहिए था?
Correct answer:सही उत्तर:A
Measurement limits affect data interpretation and should be reported clearly. Check instrument limitations.मापन सीमा डेटा की व्याख्या को प्रभावित करती है और उसे स्पष्ट लिखना चाहिए। परीक्षा में उपकरण सीमाएँ देखें।
An experiment has very few groups but many individuals in each group. Which limitation may remain?किसी प्रयोग में समूहों की संख्या कम है लेकिन हर समूह में बहुत लोग हैं। कौन सी सीमा बनी रह सकती है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Many individuals within one group do not increase the number of independent groups. Distinguish participant count from independent group count.बहुत लोग एक ही समूह में होने से स्वतंत्र समूहों की विविधता नहीं बढ़ती। परीक्षा में प्रतिभागी संख्या और स्वतंत्र समूह संख्या अलग समझें।
How can a conclusion remain useful even when disagreement persists in the scientific community?वैज्ञानिक समुदाय में असहमति बने रहने पर भी कोई निष्कर्ष उपयोगी कैसे हो सकता है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Complete unanimity is not required in science but evidence and uncertainty should be clear. Judge disagreement in context.विज्ञान में पूर्ण एकमतता आवश्यक नहीं लेकिन प्रमाण और अनिश्चितता स्पष्ट होने चाहिए। परीक्षा में असहमति को प्रमाण के संदर्भ में देखें।
A scientific study claimed causation using only observational data. What would improve the claim?एक वैज्ञानिक अध्ययन में कारण संबंध का दावा किया गया लेकिन केवल अवलोकनात्मक आँकड़े थे। सही सुधार क्या होगा?
Correct answer:सही उत्तर:A
Observation can show association but causation requires controls and examination of alternatives. Be cautious with correlation.अवलोकन संबंध दिखा सकता है लेकिन कारण के लिए नियंत्रण और वैकल्पिक कारणों की जाँच चाहिए। परीक्षा में सहसंबंध से सावधान रहें।
If a scientific result shows a very large effect but the study method is weak what conclusion is appropriate?यदि किसी वैज्ञानिक परिणाम का प्रभाव बहुत बड़ा है लेकिन अध्ययन की विधि कमजोर है तो क्या निष्कर्ष उचित है?
Correct answer:सही उत्तर:B
A large effect does not automatically remove methodological problems. Evaluate evidence quality along with effect size.प्रभाव का आकार खराब विधि की समस्या स्वतः नहीं मिटाता। परीक्षा में प्रभाव के साथ प्रमाण गुणवत्ता देखें।
A report gives only percentage increase but not the starting value. What confusion may arise?एक रिपोर्ट में केवल प्रतिशत वृद्धि दी गई लेकिन प्रारंभिक मान नहीं बताया गया। इससे क्या भ्रम हो सकता है?
Correct answer:सही उत्तर:A
A percentage should be interpreted with actual values and baseline. Distinguish relative and absolute change.प्रतिशत को वास्तविक मान और आधार रेखा के साथ समझना चाहिए। परीक्षा में सापेक्ष और वास्तविक परिवर्तन अलग करें।
A source supporting a scientific claim is an expert but the topic lies outside that expert's field. What should be done?किसी वैज्ञानिक दावे को समर्थन देने वाला स्रोत विशेषज्ञ है लेकिन विषय उसके विशेषज्ञता क्षेत्र से बाहर है। क्या करना चाहिए?
Correct answer:सही उत्तर:B
Scientific knowledge should be judged by relevant evidence and suitable expertise, not merely by a person's general reputation. An expert may be highly capable in one subject but may not have the training needed to evaluate a claim in another subject. Therefore, the source can still provide a suggestion, but its opinion should not automatically be treated as strong authority in the new field.
The careful approach is to examine direct evidence supporting the claim and consult specialists who work in the relevant area. This makes the judgement more reliable and reduces the risk of accepting an attractive but unsupported statement. Option B is correct because it uses both evidence and appropriate expertise. Fame, immediate rejection, or unrelated expertise is not a sound scientific method.वैज्ञानिक दावे का मूल्यांकन केवल बोलने वाले व्यक्ति की प्रसिद्धि या सामान्य विशेषज्ञता से नहीं किया जाना चाहिए। कोई व्यक्ति अपने विषय में बहुत योग्य हो सकता है, फिर भी किसी दूसरे विषय के दावे को जाँचने के लिए उसके पास आवश्यक प्रशिक्षण न हो। इसलिए उसकी बात को संकेत या विचार के रूप में सुना जा सकता है, पर संबंधित क्षेत्र की विशेषज्ञ राय के बराबर नहीं माना जा सकता।
सही तरीका है कि दावे के प्रत्यक्ष प्रमाणों को देखा जाए और उस विषय में काम करने वाले विशेषज्ञों की राय ली जाए। इससे निर्णय अधिक विश्वसनीय बनता है और बिना प्रमाण के कथन स्वीकार करने का खतरा घटता है। इसलिए विकल्प B सही है। केवल प्रसिद्धि के आधार पर स्वीकार करना, तुरंत अस्वीकार करना या असंबंधित विशेषज्ञता पर निर्भर रहना उचित वैज्ञानिक तरीका नहीं है।
If an experimental result is explained only through a narrative with no quantitative measurement what is the main limitation?यदि किसी प्रयोग के परिणाम की व्याख्या केवल एक कहानी से की गई लेकिन कोई मात्रात्मक मापन नहीं था तो मुख्य सीमा क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Qualitative information can be useful but needs clear criteria and systematic recording. Examine testability of evidence.गुणात्मक जानकारी उपयोगी हो सकती है लेकिन स्पष्ट मानदंड और व्यवस्थित अभिलेखन चाहिए। परीक्षा में प्रमाण की जाँच योग्यता देखें।
A scientific conclusion is supported by several studies but all are small and share the same bias. What conclusion is appropriate?एक वैज्ञानिक निष्कर्ष कई अध्ययनों से समर्थित है लेकिन सभी अध्ययन छोटे और समान पक्षपात वाले हैं। क्या निष्कर्ष उचित है?
Correct answer:सही उत्तर:B
Several weak studies do not equal one strong independent study. Evaluate quality along with quantity.कई कमजोर अध्ययन एक मजबूत स्वतंत्र अध्ययन के बराबर नहीं होते। परीक्षा में संख्या के साथ गुणवत्ता देखें।
What is the role of creative imagination in a scientific idea?किसी वैज्ञानिक विचार में रचनात्मक कल्पना की भूमिका क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Imagination generates scientific ideas while evidence evaluates them. Recognise both creativity and testing.कल्पना वैज्ञानिक विचार उत्पन्न करती है लेकिन प्रमाण उनका मूल्यांकन करता है। परीक्षा में रचनात्मकता और परीक्षण दोनों देखें।
If an experiment to test a claim is ethically impossible what can science do?यदि किसी दावे की जाँच के लिए प्रयोग करना नैतिक रूप से संभव नहीं है तो विज्ञान क्या कर सकता है?
Correct answer:सही उत्तर:B
Different evidence methods can be used within ethical limits. Understand the balance between science and ethics.नैतिक सीमाओं के भीतर विभिन्न प्रमाण विधियाँ उपयोग की जा सकती हैं। परीक्षा में विज्ञान और नैतिकता का संतुलन समझें।
A scientific report contains all necessary data but the conclusion does not logically follow from them. What is the main problem?एक वैज्ञानिक रिपोर्ट में सभी आवश्यक आँकड़े हैं लेकिन निष्कर्ष उन आँकड़ों से तार्किक रूप से नहीं निकलता। मुख्य समस्या क्या है?
Correct answer:सही उत्तर:A
Even correct data can lead to a wrong conclusion through faulty reasoning. Examine the link between evidence and conclusion.सही आँकड़ों से भी अनुचित तर्क गलत निष्कर्ष दे सकता है। परीक्षा में प्रमाण और निष्कर्ष के संबंध की जाँच करें।
When is it appropriate to express a scientific conclusion in probabilistic terms?विज्ञान में किसी निष्कर्ष को संभाव्यता के रूप में व्यक्त करना कब उचित है?
Correct answer:सही उत्तर:A
For complex phenomena a probabilistic conclusion may be more accurate than an absolute one. Do not treat uncertainty as weakness.जटिल घटनाओं में निष्कर्ष निश्चित के बजाय संभावना के रूप में अधिक सही हो सकता है। परीक्षा में अनिश्चितता को वैज्ञानिक कमजोरी न मानें।
Which statement most comprehensively represents the nature of science?विज्ञान की प्रकृति को सबसे समग्र रूप से कौन सा कथन दर्शाता है?
Correct answer:सही उत्तर:B
Science includes knowledge as well as the social process of creating testing and improving it. Recognise its multiple dimensions.विज्ञान ज्ञान के साथ उसे बनाने जाँचने और सुधारने की सामाजिक प्रक्रिया भी है। परीक्षा में इसके अनेक आयाम पहचानें।
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