AI के साथ लेखन में सुधार होता है, लेकिन "अपनी आवाज़" कहाँ गायब हो जाती है

विश्वविद्यालयों और व्यावसायिक स्कूलों के कक्षाओं में, जनरेटिव AI अब कोई विशेष वस्तु नहीं रह गया है। छात्र अपने असाइनमेंट के विषयों को व्यवस्थित करते हैं, रिपोर्ट की संरचना पर विचार करते हैं, व्याकरण को सुधारते हैं, और अभिव्यक्ति को परिष्कृत करते हैं। कुछ साल पहले तक, ये कार्य मित्रों या ट्यूटरों पर निर्भर थे, या फिर समय लेकर खुद से संशोधन करते थे, लेकिन अब ये सब कुछ सेकंड में स्क्रीन पर दिखाई देता है।

लेखन निश्चित रूप से पढ़ने में आसान हो जाता है। तर्क की धारा भी सुव्यवस्थित हो जाती है। शब्दावली थोड़ी विशेष हो जाती है, शैली स्थिर हो जाती है, और इसे शिक्षकों को प्रस्तुत करने में शर्मिंदगी नहीं होती। लेकिन इस सुविधा के पीछे, छात्र एक नई असहजता महसूस करने लगे हैं।

"यह अच्छी तरह से लिखा गया है, लेकिन ऐसा लगता है कि यह मेरा लेखन नहीं है।"

इस बार का मुद्दा केवल "AI का उपयोग करके बनाई गई रिपोर्ट धोखाधड़ी है या नहीं" नहीं है। गहरी समस्या यह है कि AI छात्रों के लेखन को सुधारने की प्रक्रिया में, छात्रों की अपनी आवाज़, संकोच, आदतें, अपूर्णता, और सीखने के निशान को भी चिकना कर सकता है।

मूल लेख में, कनाडा के छात्रों के बीच जनरेटिव AI के उपयोग के विस्तार के साथ, छात्रों को अपने लेखन और AI द्वारा सुधारित लेखन के बीच अंतर महसूस हो रहा है। सर्वेक्षण में पाया गया कि कनाडा के कई छात्र स्कूल के असाइनमेंट में जनरेटिव AI का उपयोग कर रहे हैं, और असाइनमेंट मिलने पर "पहली प्रतिक्रिया" के रूप में AI का उपयोग करने वाले छात्र भी कम नहीं हैं।

यह केवल छात्रों के आलसी होने की बात नहीं है। बल्कि, छात्र AI का उपयोग करते हुए सुविधा और चिंता के बीच झूल रहे हैं। वे बेहतर ग्रेड प्राप्त करना चाहते हैं। उन्हें अपनी अंग्रेजी या लेखन क्षमता पर भरोसा नहीं है। वे विशेष अभिव्यक्तियों को सीखना चाहते हैं। वे अपने प्रस्तुतियों को थोड़ा और व्यवस्थित करना चाहते हैं। इसके विपरीत, AI द्वारा सुधारित लेखन इतना चिकना होता है कि वे खुद से दूर महसूस करते हैं।

लेखन का कार्य केवल सूचना का संचार नहीं है। विशेष रूप से विश्वविद्यालयों और व्यावसायिक शिक्षा में, लिखना "मैंने क्या समझा है" की पुष्टि करने का कार्य है, और "मैं इस क्षेत्र में कैसे सोचता हूं" को आकार देने का कार्य भी है।

STEM, यानी विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग, गणित के क्षेत्रों में, लेखन को अक्सर एक द्वितीयक कौशल के रूप में देखा जाता है। महत्वपूर्ण चीजें गणितीय सूत्र, डेटा, प्रयोग, डिजाइन हैं, और लेखन को उन्हें समझाने के लिए एक साधन के रूप में देखा जाता है। लेकिन वास्तव में, विज्ञान और इंजीनियरिंग के क्षेत्र में भी, विचारों को सही तरीके से समझाने की क्षमता, परिकल्पना और प्रमाण को जोड़ने की क्षमता, अनिश्चितता को शब्दों में व्यक्त करने की क्षमता अनिवार्य है।

जब छात्र एक रिपोर्ट लिखते हैं, तो उसमें केवल समझ की गहराई ही नहीं, बल्कि यह भी प्रकट होता है कि वह छात्र अपने क्षेत्र में कैसे प्रवेश करना चाहता है। वे विशेष शब्दावली का उपयोग कैसे करते हैं। वे आत्मविश्वास की कमी वाले हिस्सों को कैसे लिखते हैं। वे अपने अनुभवों और रुचियों को कैसे जोड़ते हैं। ऐसे छोटे-छोटे चयन के संचय से, उस व्यक्ति की "आवाज़" बनती है।

लेकिन, जनरेटिव AI इस आवाज़ को एक पल में सुधार देता है। व्याकरण की गड़बड़ी गायब हो जाती है, अजीब अभिव्यक्तियाँ स्वाभाविक हो जाती हैं, और तर्क की कड़ियाँ भी मजबूत हो जाती हैं। परिणामस्वरूप, लेखन "अच्छे छात्र की रिपोर्ट" जैसा हो जाता है। लेकिन साथ ही, यह किसी के द्वारा भी लिखा गया समान लेखन भी बन सकता है।

यह बात नहीं है कि AI लेखन को खराब करता है। बल्कि इसके विपरीत है। AI लेखन को बेहतर बनाता है। समस्या यह है कि उसकी "बेहतरी" इतनी समान होती है, साधारण होती है, औसत दर्जे के अच्छे छात्र के लेखन के करीब होती है।

छात्रों के लिए, यह एक जटिल अनुभव है। AI द्वारा सुधारित लेखन शिक्षकों के लिए पढ़ने में आसान हो सकता है। ग्रेड भी बढ़ सकते हैं। लेकिन जब अपने शब्दों में सोचने का संघर्ष कम हो जाता है, तो प्रस्तुतियाँ अपनी उपलब्धि हैं या उपकरण की उपलब्धि, यह अस्पष्ट हो जाता है।

यहां महत्वपूर्ण बात यह है कि "अपना लेखन" जरूरी नहीं कि एक परिपूर्ण लेखन हो। अपरिपक्व अभिव्यक्ति, थोड़ा लंबा स्पष्टीकरण, अभी तक पूरी तरह से व्यवस्थित नहीं किए गए प्रश्न, व्यक्तिगत रुचियों की झलक। ये चीजें कभी-कभी ग्रेडिंग में कटौती का कारण बन सकती हैं। लेकिन सीखने की प्रक्रिया में, ये बहुत महत्वपूर्ण निशान होते हैं।

AI इन निशानों को मिटाने में माहिर है।

उदाहरण के लिए, यदि एक छात्र लिखता है, "मुझे यह घटना दिलचस्प लगी क्योंकि यह मेरे व्यावहारिक अनुभव से संबंधित है।" AI इसे सुधार कर "यह घटना व्यावहारिक संदर्भ में महत्वपूर्ण संकेत देती है" जैसा कुछ बना सकता है। बाद वाला निश्चित रूप से अकादमिक लगता है। लेकिन उसमें से छात्र की व्यक्तिगत आश्चर्य और रुचि गायब हो जाती है।

बेशक, AI का समर्थन बुरा नहीं है। उन छात्रों के लिए जो लेखन में असहज महसूस करते हैं, दूसरी भाषा में पढ़ाई कर रहे हैं, या विशेष शब्दावली से परिचित नहीं हैं, AI एक बड़ी मदद हो सकता है। जिन छात्रों के पास विचार हैं लेकिन उन्हें लेखन में व्यक्त नहीं कर सकते, उनके लिए AI एक प्रवेश द्वार का उपकरण बन सकता है। व्याकरण या संरचना की चिंता कम होने पर, वे मूल सामग्री पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।

इसलिए, इस बहस को "AI का उपयोग करने वाले छात्र धोखाधड़ी कर रहे हैं" के रूप में सरल नहीं किया जा सकता। समस्या यह नहीं है कि AI का उपयोग किया जा रहा है या नहीं, बल्कि यह है कि AI का किस चरण में, किस उद्देश्य के लिए, और किस हद तक उपयोग किया जा रहा है।

सोशल मीडिया पर प्रतिक्रियाओं को देखते हुए, इस समस्या के प्रति दृष्टिकोण बड़े पैमाने पर विभाजित है।

कुछ लोग AI द्वारा लेखन के संशोधन को एक स्वाभाविक प्रवृत्ति के रूप में स्वीकार कर रहे हैं। व्याकरण जांच, सारांश, संरचना के सुझाव, पुनः अभिव्यक्ति, टोन समायोजन पहले से ही कई कार्यस्थलों में किए जा रहे हैं। समाज में प्रवेश करने पर AI का उपयोग किया जाएगा, इसलिए छात्रों को छात्रावस्था से इसका उपयोग करना सीखना चाहिए। इस दृष्टिकोण के लोग AI को "लेखक" नहीं बल्कि "संपादक" या "गृह शिक्षक" के रूप में उपयोग करने की सोच रखते हैं।

दूसरी ओर, कुछ लोग गंभीर चिंता व्यक्त कर रहे हैं। रिपोर्ट लेखन को AI पर छोड़ने से पहले ही छात्र को जवाब मिल सकता है। लेखन को बनाने के संघर्ष से बचने से आलोचनात्मक सोच और अभिव्यक्ति की क्षमता विकसित नहीं हो सकती। सोशल मीडिया और फोरम पर, "AI द्वारा सुधारित लेखन पढ़ने में आसान है, लेकिन सभी एक जैसे दिखते हैं" और "छात्रों का लेखन LinkedIn शैली के साधारण AI शैली की ओर झुक रहा है" जैसी आवाजें भी सुनी जा सकती हैं।

इसके अलावा, AI डिटेक्शन टूल्स के प्रति अविश्वास भी बढ़ रहा है। AI द्वारा लिखा गया है या नहीं यह तय करने वाले टूल्स में गलत निर्णय की समस्या है। केवल लेखन के सुव्यवस्थित होने के कारण AI के रूप में वर्गीकृत होने की चिंता से, कुछ छात्र जानबूझकर अपने लेखन को खराब कर रहे हैं। यह एक विडंबनापूर्ण स्थिति है। मूल रूप से, शिक्षा का उद्देश्य छात्रों की लेखन क्षमता को बढ़ाना होना चाहिए, लेकिन AI संदेह से बचने के लिए, छात्र अपने लेखन को जानबूझकर अस्वाभाविक बना सकते हैं।

यहां AI युग की शिक्षा को दोहरी दबाव का सामना करना पड़ रहा है।

एक ओर, छात्र महसूस करते हैं कि AI का उपयोग किए बिना वे नुकसान में हैं। यदि उनके आसपास के लोग AI के साथ लेखन को सुधारते हैं और कम समय में उच्च गुणवत्ता वाली रिपोर्ट प्रस्तुत करते हैं, तो केवल खुद का उपयोग न करना प्रतिस्पर्धात्मक नुकसान हो सकता है। दूसरी ओर, AI का उपयोग करने से उन्हें धोखाधड़ी के रूप में देखा जा सकता है, यह उनके अपने कौशल नहीं समझा जा सकता है।

अर्थात, छात्र "उपयोग नहीं करने पर पीछे रह जाने" और "उपयोग करने पर संदेह में पड़ने" के बीच खड़े हैं।

इस स्थिति में, शिक्षा संस्थान केवल प्रतिबंध या डिटेक्शन पर निर्भर नहीं रह सकते। बेशक, AI पर पूरी तरह से निर्भर रिपोर्ट को अपनी उपलब्धि के रूप में प्रस्तुत करना समस्या है। गैर-मौजूद उद्धरण या तथ्यात्मक गलतियों को शामिल करने वाले लेखन को उसी तरह प्रस्तुत करना भी खतरनाक है। लेकिन AI के उपयोग को पूरी तरह से अदृश्य मानकर, छात्रों को "उपयोग किया या नहीं किया" के लिए मजबूर करना वास्तविकता के अनुरूप नहीं है।

आवश्यकता है कि AI के उपयोग की निगरानी के अलावा, यह भी देखा जाए कि छात्र कैसे सोचते हैं, किस हिस्से में AI का उपयोग करते हैं, और कहां खुद निर्णय लेते हैं।

उदाहरण के लिए, रिपोर्ट के अंतिम संस्करण के अलावा, प्रारंभिक मसौदा, AI को दिए गए निर्देश, AI से प्राप्त सुझाव, उन्हें अपनाने के कारण, और उन्हें न अपनाने के कारण प्रस्तुत करने की आवश्यकता हो सकती है। या फिर, AI द्वारा बनाए गए लेखन और अपने लेखन की तुलना कर, "कहाँ से यह मेरा नहीं लगता" और "कौन सा अभिव्यक्ति मेरे विचार के करीब है" को समझाने की आवश्यकता हो सकती है। ऐसे असाइनमेंट AI को प्रतिबंधित करने के बजाय, AI के साथ दूरी बनाने का तरीका सिखाते हैं।

महत्वपूर्ण यह है कि छात्रों को "अपनी आवाज़ की रक्षा करने की तकनीक" सिखाई जाए।

AI युग के लेखन शिक्षा में, केवल सही व्याकरण या पढ़ने में आसान संरचना सिखाना पर्याप्त नहीं होगा। बल्कि, "AI द्वारा प्रस्तुत की गई विश्वसनीय लेखन को अपने विचार में वापस लाने की क्षमता" की आवश्यकता होगी। AI के सुझावों को सीधे स्वीकार करने के बजाय, अपने अनुभव, प्रश्न, दृष्टिकोण, और विशेष निर्णय के प्रकाश में पुनः लिखने की क्षमता होगी।

यह अब तक की लेखन शिक्षा से अधिक जटिल कार्य हो सकता है। क्योंकि छात्रों को न केवल अपने अपरिपक्व लेखन को सुधारना होगा, बल्कि AI द्वारा बनाई गई एक नज़र में अच्छी लगने वाली लेखन को भी संदेह करना होगा।

AI का लेखन अक्सर आत्मविश्वास से भरा हुआ लगता है। यह तार्किक रूप से व्यवस्थित होता है, और टोन भी स्थिर होता है। लेकिन यह आत्मविश्वास हमेशा समझ के आधार पर नहीं होता। यदि छात्र इसे नहीं देख पाते, तो लेखन सुंदर हो सकता है, लेकिन समझ की गहराई नहीं होगी।

यह समस्या केवल छात्रों के लिए नहीं, बल्कि शिक्षकों के लिए भी प्रश्न खड़ा करती है। यदि AI के साथ असाइनमेंट आसानी से पूरा हो जाता है, तो क्या वह असाइनमेंट वास्तव में सीखने को माप रहा है? केवल एक पूर्ण रिपोर्ट के रूप में मूल्यांकन करने के बजाय, सोचने की प्रक्रिया, प्रश्न उठाने की प्रक्रिया, विफलता और संशोधन की प्रक्रिया को कैसे मूल्यांकन किया जाए। AI का आगमन शिक्षा मूल्यांकन के पुनः डिज़ाइन की मांग कर रहा है।

इसके अलावा, लेखन की "मानकीकरण" छात्रों की संबंधित भावना पर भी प्रभाव डाल सकता है। STEM क्षेत्रों में, पहले से ही लिंग, नस्ल, प्रवासी पृष्ठभूमि, आर्थिक स्थिति के आधार पर भागीदारी के अवसरों और संबंधित भावना में अंतर होने की संभावना होती है। ऐसे माहौल में, AI द्वारा बनाए गए प्रवाहमय और मानक लेखन "अच्छे लेखन" के अप्रकट मानदंड बन सकते हैं, जिससे छात्र अपने शब्दों में आत्मविश्वास खो सकते हैं।

मेरा लेखन अजीब है। AI का लेखन अधिक बुद्धिमान लगता है। तो क्या मेरी आवाज़ की आवश्यकता नहीं है?

यह भावना केवल लेखन अभिव्यक्ति की समस्या नहीं है। यह प्रश्न कि क्या मैं इस क्षेत्र में होना चाहिए, मेरे विचारों का मूल्य है या नहीं, यह सीखने की मूलभूत समस्या है।

सोशल मीडिया पर AI के उपयोग को समर्थन देने वाले लोग भी इस समस्या को नजरअंदाज नहीं कर रहे हैं। कई लोग मानते हैं कि AI का उपयोग कैसे किया जाता है, यह महत्वपूर्ण है। इसका उपयोग अपने विचारों को व्यवस्थित करने के लिए किया जाता है। व्याकरण की गलतियों को सुधारने के लिए किया जाता है। पढ़ने में कठिन लेखन को सुधारने के लिए किया जाता है। लेकिन, यदि दावे, विश्लेषण, और निर्णय तक AI को सौंप दिया जाता है, तो यह सीखने को खोखला कर सकता है। इस प्रकार की सीमा की आवश्यकता को समर्थन और सतर्कता के पक्षधर के बीच अपेक्षाकृत साझा किया जाता है।

हालांकि, यह सीमा खींचना आसान नहीं है। क्या व्याकरण सुधार की अनुमति है? पुनः अभिव्यक्ति का क्या? पैराग्राफ संरचना के सुझाव का क्या? प्रस्तावना का मसौदा क्या? AI द्वारा सुझाए गए मुद्दों को खुद से पुनः जांच कर उपयोग करना कैसा है? यदि छात्र, शिक्षक, और विश्वविद्यालय के बीच निर्णय भिन्न होते हैं, तो वास्तविकता में भ्रम जारी रहेगा।

इसलिए, शिक्षा संस्थानों को स्पष्ट नियमों के साथ-साथ लचीली बातचीत की आवश्यकता है। केवल "AI प्रतिबंध" लिखने से छात्र छिपकर उपयोग करेंगे। केवल "AI उपयोग को प्रोत्साहित" लिखने से, यह अस्पष्ट हो जाएगा कि कहां तक यह उनकी उपलब्धि है। आवश्यक यह है कि प्रत्येक असाइनमेंट में "इस कक्षा में क्या सिखाना है" को स्पष्ट किया जाए, और उस उद्देश्य के प्रकाश में AI उपयोग की सीमा को दिखाया जाए।

उदाहरण के लिए, लेखन अभिव्यक्ति को सिखाने वाली कक्षाओं में, AI के उपयोग को सीमित करना और अपने शब्दों में संघर्ष करके लिखने का समय सुनिश्चित करना आवश्यक हो सकता है। दूसरी ओर, विशेष ज्ञान के अनुप्रयोग या डेटा विश्लेषण पर जोर देने वाली कक्षाओं में, AI द्वारा लेखन सुधार को आंशिक रूप से स्वीकार करना, और इसके बदले में विश्लेषण के प्रमाण या निर्णय प्रक्रिया को कठोरता से पूछने का तरीका हो सकता है।

किसी भी स्थिति में, AI अब कक्षा के बाहर नहीं निकाला जा सकता। छात्र पहले से ही इसका उपयोग कर रहे हैं। उपयोग न करने के लिए कहने पर भी, उपयोग करने वाले छात्र उपयोग करेंगे। तो, शिक्षा का उद्देश्य "AI का उपयोग न करने" के बजाय, "AI का उपयोग करते हुए भी अपने विचारों को न खोने" को कैसे सिखाया जाए में बदल गया है।

छात्रों के लेखन का AI द्वारा बेहतर होना अपने आप में बुरा नहीं है। बल्कि, यह उन छात्रों के लिए सीखने की पहुंच को बढ़ा सकता है जो लेखन क्षमता के अंतर के कारण नुकसान में थे। लेकिन, केवल लेखन की चिकनाई को मूल्यांकन करने वाली शिक्षा के साथ, AI द्वारा बनाई गई समानता वाली उत्कृष्ट छात्र शैली मानक बन जाएगी, और छात्रों की अपनी आवाज़ और भी अदृश्य हो जाएगी।

सच में पूछे जाने वाले प्रश्न केवल "यह लेखन AI द्वारा लिखा गया है" नहीं होना चाहिए।##HTML_TAG_89