92% लोग AI का उपयोग कर रहे इस युग में, विश्वविद्यालयों को क्या संरक्षित करना चाहिए और क्या बदलना चाहिए: कक्षाएं, ग्रेडिंग और गवर्नेंस को पुनः परिभाषित करना

प्रस्तावना: विश्वविद्यालयों में AI द्वारा लाए गए "डिज़ाइन परिवर्तन"

जनरेटिव AI विश्वविद्यालयों को कैसे बदल सकता है। बहस गर्म है, लेकिन भविष्य एकसमान नहीं है। चाल्मर्स प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय की अनुसंधान टीम ने, प्रमाणित कल्पना = "सूचित शैक्षिक कल्पना" की विधि के माध्यम से, 2-वर्षीय अवधि के "निकट भविष्य" को 6 परिदृश्यों के रूप में चित्रित किया। यह भविष्यवाणी नहीं है, बल्कि विकल्पों के लिए एक दर्पण है। Phys.org

अनुसंधान के मुख्य बिंदु: कहानियों के माध्यम से भविष्य को पकड़ना

यह अनुसंधान, छात्र साक्षात्कार के अंतर्दृष्टियों के आधार पर, शिक्षकों, पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ताओं और शैक्षिक विकासकर्ताओं को एकत्रित कर "संभावित भविष्य" को कहानी के रूप में प्रस्तुत करता है। कहानियां डेटा और सिद्धांत पर आधारित होती हैं और निर्णयकर्ताओं के विचार-विमर्श को प्रोत्साहित करने वाली "विचार प्रयोग मशीन" के रूप में कार्य करती हैं। Phys.org

6 निकट भविष्य के परिदृश्य (सारांश और व्यक्तिगत विचार)

1. शिक्षण लक्ष्यों का टकराव (Conflicting learning goals)
   छात्र AI के माध्यम से कार्यों को "पूरा" करते हैं, लेकिन शिक्षा पक्ष "क्या सिखाना है" पर पुनर्विचार करता है। केवल सीखने के परिणामों पर ही नहीं, बल्कि प्रक्रिया प्रमाण (विचार प्रक्रिया, तर्क, संशोधन इतिहास) के मूल्यांकन डिज़ाइन पर ध्यान केंद्रित करना महत्वपूर्ण होगा। Phys.org

2. छात्रों की "अत्यधिक स्वायत्तता"
   AI एक सहायक बनता है, लेकिन गलत सीखने और अति आत्मविश्वास के जाल भी होते हैं। सहायता की गहराई और स्वयं-नियमन सीखने के विकास को कैसे संतुलित किया जाए, यह एक विवाद का विषय है। Phys.org

3. GenAI की अप्रत्याशितता
   पाठ्यक्रम अद्यतन का चक्र तकनीकी विकास के साथ तालमेल नहीं बिठा पाता। **शिक्षण परिणामों का मेटा डिज़ाइन (अनुकूलनशील SLO)** और मूल्यांकन का पुनर्गठन आवश्यक होगा। Phys.org

4. विरोधाभास और प्रतिकूल प्रभाव वाले नियम
   विभिन्न विभागों, शिक्षकों और विश्वविद्यालय प्रशासन की नीतियों में असंगति होती है, जिससे छात्रों में भ्रम उत्पन्न होता है। नीति का स्तरीय समन्वय (विश्वविद्यालय के भीतर स्तरों के बीच समन्वय डिज़ाइन) और पारदर्शी सहमति निर्माण महत्वपूर्ण हैं। Phys.org

5. शिक्षकों की भूमिका का परिवर्तन
   "सूचना प्रदाता" से "शिक्षण अनुभव के डिज़ाइनर" की ओर। AI का उपयोग करके व्यक्तिगत डिज़ाइन और गठनात्मक मूल्यांकन की डिज़ाइन क्षमता को मुख्य कौशल बनाना होगा। Phys.org

6. AI-रेडी कैंपस का निर्माण
   व्यक्तिगत जिम्मेदारी पर निर्भर न रहते हुए, सहायता, मानदंड, और आधारभूत संरचना को संगठन के रूप में स्थापित करना। LMS एकीकरण, ऑडिट लॉग, प्रॉम्प्ट साक्षरता प्रशिक्षण, डेटा गवर्नेंस इसके स्तंभ होंगे। Phys.org

जमीनी डेटा: उपयोग का तेजी से विस्तार और "ग्रेडिंग AI" की वास्तविकता

ब्रिटेन के एक सर्वेक्षण में, 92% छात्र जनरेटिव AI का उपयोग सीखने में कर रहे हैं। मुख्य बिंदुओं का सारांश, स्पष्टीकरण निर्माण, और कार्य की प्रारंभिक रूपरेखा बनाना सामान्य हो गया है। दूसरी ओर, गलत जानकारी और अन्याय की चिंताओं को भी उजागर किया गया है, और मूल्यांकन विधियों का तनाव परीक्षण विश्वविद्यालयों से अपेक्षित है। गार्जियन

शिक्षकों की ओर से, 74,000 वार्तालाप लॉग के विश्लेषण से ग्रेडिंग और मूल्यांकन में AI के उपयोग का विस्तार हो रहा है, और लगभग आधे मामलों में "लगभग पूरी तरह से सौंप देना" भी देखा गया। यह दक्षता के साथ-साथ जवाबदेही और निष्पक्षता के मुद्दों को भी उजागर करता है। Axios

इसके अलावा, छात्रों और शिक्षकों की वास्तविकता को पारस्परिक रूप से दर्शाने वाली रिपोर्ट यह दिखाती है कि जनरेटिव AI सीखने के डिज़ाइन और परिहार दोनों में प्रभाव डाल रहा है। अर्थात्, अच्छा डिज़ाइन न होने पर यह "शॉर्टकट" बन सकता है, और अच्छा डिज़ाइन होने पर यह "प्लेटफॉर्म" बन सकता है। Phys.org

सोशल मीडिया की प्रतिक्रिया: उत्साह, अविश्वास, और यथार्थवादी समाधान

छात्र समुदाय में AI डिटेक्शन टूल्स के प्रति गुस्सा और कक्षा में स्पष्ट धोखाधड़ी की कहानियाँ साझा की जाती हैं, जिससे "डिटेक्शन बनाम सीखने की सहायता" के संतुलन पर थकान महसूस होती है। Reddit
विश्वविद्यालय सबरेडिट में, विश्वविद्यालय के प्रचार में AI के उपयोग के प्रति असहजता और कैंपस के "AI-केन्द्रित" होने पर भ्रम भी व्यक्त किया जाता है। Reddit
AskAcademia प्रकार के थ्रेड्स में, अनुसंधान और प्रकाशन पर प्रभाव को लेकर खुले विचार-विमर्श जारी हैं। Reddit

LinkedIn पर "उच्च शिक्षा AI के हिमखंड की ओर बढ़ रही है" जैसी उत्तेजक पोस्ट्स और शैक्षणिक क्षेत्र की स्वायत्तता के कॉर्पोरेट नेतृत्व में समाहित होने की चिंता को समर्थन मिलता है, जबकि प्रैक्टिशनर्स "डिटेक्शन निर्भरता से आगे बढ़कर, प्रामाणिकता को डिज़ाइन के माध्यम से सुनिश्चित करना चाहिए" जैसी सकारात्मक दिशा का सुझाव देते हैं। LinkedIn

विरोधी दृष्टिकोण सहित "शांत दृष्टिकोण"

"AI उच्च शिक्षा को खोखला कर देगा", "यह प्रमाणपत्र व्यवसायीकरण को तेज करेगा" जैसी आलोचनाएं मजबूत हैं। ये शिक्षण डिज़ाइन और मूल्यांकन, और सीखने के उद्देश्य को पुनः परिभाषित किए बिना टाला नहीं जा सकने वाले "संरचनात्मक मुद्दों" को उजागर करते हैं। The Australian

दूसरी ओर, "AI अभी तक वास्तविक प्रभाव नहीं डाल रहा है" यह भी कहा जाता है। प्रवेश की गुणवत्ता पर सवाल उठाया जा रहा है। Phys.org

कार्यान्वयन का त्रिकोण: मूल्यांकन, भूमिकाएं, और मानदंड

1. मूल्यांकन (Assessment)

   • उत्पाद-केन्द्रित मूल्यांकन से प्रक्रिया मूल्यांकन की ओर: प्रॉम्प्ट ड्राफ्ट, तर्क नोट्स, संस्करण प्रबंधन लॉग को मूल्यांकन के लिए शामिल करना।

   • मौखिक परीक्षा और लाइव संरचना का महत्व बढ़ाना, और AI सहायता की स्वयं-घोषणा को अनिवार्य बनाना।

   • "AI पूर्वानुमान" के साथ कार्य डिज़ाइन (उदाहरण: AI के आउटपुट की आलोचनात्मक जांच करने का कार्य)।

2. भूमिकाएं (Roles)

   • शिक्षक "शिक्षण अनुभव के आर्किटेक्ट"। गठनात्मक प्रतिक्रिया का डिज़ाइन और AI साक्षरता का विकास मुख्य हैं।

   • छात्र "स्वयं-नियमन शिक्षार्थी"। मेटाकॉग्निशन, जानकारी की विश्वसनीयता का मूल्यांकन, AI के साथ बहस आवश्यक कौशल हैं।

3. मानदंड और आधारभूत संरचना (Governance & Infra)

   • विश्वविद्यालय के भीतर AI नीति का स्तरीय समन्वय स्थापित करना (विषय ⇄ विभाग ⇄ विश्वविद्यालय)।

   • LMS×AI का एकीकृत आधारभूत संरचना / लॉग ऑडिट / गोपनीयता और डेटा संप्रभुता के सिद्धांतों का पालन।

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