AI के "उत्तर" देने के युग में, युवाओं के लिए "सोचने की क्षमता" की आवश्यकता है?

जनरेटिव AI के आगमन के साथ, हम पहले से कहीं अधिक आसानी से "उत्तर" प्राप्त कर सकते हैं।

हमें अब अनजान शब्दों को एक-एक करके खोजने की जरूरत नहीं है। लंबे वाक्यांश कुछ सेकंड में संक्षेपित हो जाते हैं, विदेशी भाषाएं तुरंत अनुवादित हो जाती हैं। रिपोर्ट की संरचना को सोचने देना, गणित की समस्याओं को हल करना, या प्रोग्राम लिखवाना भी संभव है।

जब वयस्क इसे काम में उपयोग करते हैं, तो यह एक अत्यधिक विश्वसनीय उत्पादकता बढ़ाने वाला उपकरण होता है।

हालांकि, जब बात स्कूल या विश्वविद्यालय की होती है, तो मामला थोड़ा बदल जाता है।

क्योंकि शिक्षा का उद्देश्य केवल "सही उत्तर को पूरा करना" नहीं है।

पाठ को पढ़ना, अनजान जगहों पर रुकना, संदर्भों की जांच करना, दूसरों की राय से तुलना करना, और अपनी खुद की निष्कर्ष निकालना। यह समय लेने वाली प्रक्रिया ही सीखने का हिस्सा है।

हालांकि, जनरेटिव AI इस कठिन हिस्से को एक झटके में पार कर सकता है।

यह सुविधाजनक है, लेकिन शिक्षा के लिए इसे संभालना मुश्किल है।

"कार्य पूरा हुआ। लेकिन व्यक्ति ने क्या सीखा?"

मान लीजिए कि एक छात्र ने 3000 शब्दों की रिपोर्ट प्रस्तुत की।

वाक्यांश स्वाभाविक हैं, संरचना ठोस है। उद्धरण भी हैं, और दिखने में यह काफी उत्कृष्ट है।

लेकिन अगर इसका अधिकांश हिस्सा जनरेटिव AI द्वारा बनाया गया हो तो क्या होगा?

भले ही व्यक्ति ने विषय को गहराई से नहीं समझा हो, वह उच्च गुणवत्ता वाली प्रस्तुतियाँ बना सकता है।

यहां समस्या केवल "चीटिंग" की नहीं है।

वास्तव में, उस कार्य के माध्यम से जो कौशल विकसित होने चाहिए थे, उन्हें AI को सौंपने की संभावना है।

खुद से वाक्यांश पढ़ना।

महत्वपूर्ण बिंदुओं की खोज करना।

कई संदर्भों की तुलना करना।

विपरीत राय पर विचार करना।

वाक्यांशों को बनाना।

और फिर अपनी बात दूसरों को समझाना।

ये सभी समय लेने वाले और कठिन हैं।

लेकिन इन्हीं कठिनाइयों के बीच सोचने की क्षमता विकसित होती है।

जनरेटिव AI तेजी से पूर्ण उत्पाद बनाने में सक्षम है। दूसरी ओर, यह मनुष्यों के लिए आवश्यक "सोचने का समय" को भी कम कर सकता है।

अमेरिका में हाई स्कूल के छात्रों की पढ़ने की क्षमता में दीर्घकालिक गिरावट

युवाओं की सीखने की क्षमता के बारे में चिंता, जनरेटिव AI के आगमन के साथ अचानक शुरू नहीं हुई।

अमेरिका के राष्ट्रीय शैक्षिक प्रगति आकलन (NAEP) के अनुसार, 2024 में हाई स्कूल के 12वीं कक्षा के छात्रों का पढ़ने का औसत स्कोर 2019 की तुलना में 3 अंक कम था, और 1992 की तुलना में 10 अंक कम था।

2024 में NAEP के "प्रवीण" या उससे ऊपर के स्तर पर 12वीं कक्षा के 35% छात्र थे।

हालांकि, इसे सावधानी से देखना आवश्यक है।

इस गिरावट को "स्मार्टफोन या AI के कारण" कहकर निष्कर्ष नहीं निकाला जा सकता।

कोविड-19 महामारी का प्रभाव, पारिवारिक वातावरण, आय असमानता, पढ़ने की आदतें, शैक्षिक प्रणाली आदि, कई तत्व शैक्षिक क्षमता से संबंधित हैं।

फिर भी, डिजिटल समाज की ओर संक्रमण के साथ, "लंबे वाक्यांशों को ध्यान से पढ़ने का समय कम हो रहा है" इस समस्या की धारणा शिक्षा के क्षेत्र में बढ़ रही है।

क्या सोशल मीडिया ने इंसानों को "पाठक" से "स्कैनर" में बदल दिया है?

स्मार्टफोन पर देखी जाने वाली जानकारी को याद करें, यह स्पष्ट हो जाएगा।

संक्षिप्त सोशल मीडिया पोस्ट।

कुछ सेकंड के वीडियो।

समाचार की सुर्खियाँ।

सूचनाएं।

चैट।

एक जानकारी पर गहराई से विचार करने से पहले, अगली जानकारी आ जाती है।

30 मिनट, 1 घंटे तक एक वाक्यांश पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, हर कुछ सेकंड में अलग-अलग जानकारी पर स्विच करना अधिक सामान्य हो गया है।

यहां जनरेटिव AI भी शामिल हो गया है।

"इस लेख को तीन पंक्तियों में संक्षेपित करें"

"इस पुस्तक के केवल महत्वपूर्ण हिस्से बताएं"

"परीक्षा में आने वाले बिंदुओं को ही समझाएं"

यह निश्चित रूप से सुविधाजनक है।

हालांकि, संक्षेपण में हमेशा "छोड़े गए हिस्से" होते हैं।

लेखक ने किस आधार से चर्चा शुरू की?

कौन से प्रमाण एकत्र किए गए?

विपरीत राय को कैसे संभाला गया?

निष्कर्ष तक पहुँचने में किन संकोच या अस्पष्टताएँ थीं?

वाक्यांश पढ़ने का कार्य केवल जानकारी प्राप्त करना नहीं है।

यह लेखक के विचारों का अनुसरण करते हुए अपने विचारों को भी विकसित करने का कार्य है।

यदि निष्कर्ष को AI से प्राप्त करना सामान्य हो जाता है, तो इस प्रशिक्षण के अवसर निश्चित रूप से कम हो जाएंगे।

कक्षा में डिजिटल उपकरण वास्तव में सीखने में मदद कर रहे हैं?

OECD के PISA 2022 में भी चिंताजनक डेटा है।

OECD सदस्य देशों के औसत में लगभग 30% छात्रों ने कहा कि वे अधिकांश या सभी गणित कक्षाओं में "डिजिटल उपकरणों के उपयोग से विचलित होते हैं"।

और जो छात्र अक्सर विचलित होते हैं, उनकी गणित की स्कोर औसतन 15 अंक कम थी, भले ही सामाजिक-आर्थिक पृष्ठभूमि को समायोजित किया गया हो।

बेशक, यह भी कारण संबंध साबित नहीं हुआ है।

क्या स्मार्टफोन का उपयोग करने से स्कोर कम होता है?

क्या जो छात्र कक्षा में कम रुचि रखते हैं, वे डिजिटल उपकरणों से अधिक विचलित होते हैं?

यह सरलता से विभाजित नहीं किया जा सकता।

हालांकि, एक बात कही जा सकती है,

"कक्षा में टैबलेट या पीसी बढ़ाने से, केवल शिक्षा की गुणवत्ता नहीं बढ़ेगी"

यह बात नहीं है।

प्रौद्योगिकी स्वयं शिक्षा को बेहतर नहीं बनाती।

किस उद्देश्य के लिए, किस स्थिति में, कैसे उपयोग किया जाए।

तभी इसका मूल्य निर्धारित होता है।

सोशल मीडिया पर "छात्र AI के बिना सोच नहीं सकते" की आवाजें

जनरेटिव AI और शिक्षा के बारे में चिंताएं सोशल मीडिया पर भी काफी स्पष्ट रूप से व्यक्त की जा रही हैं।

2026 के अगस्त में, AI के सामान्य होने से पहले विश्वविद्यालय से स्नातक करने वाले और कुछ वर्षों बाद स्नातकोत्तर में लौटने वाले एक Reddit उपयोगकर्ता ने पोस्ट किया कि विश्वविद्यालय के अध्ययन का परिदृश्य काफी बदल गया है।

उस पोस्ट के अनुसार, समूह चर्चा में "AI द्वारा कही गई बातों को दोहराना", लेखन संशोधन में "अच्छा दिखने तक पुनः उत्पन्न करना", और विचार मंथन में शुरू से ही AI से बड़ी संख्या में विचार उत्पन्न कराना जैसे दृश्य अक्सर देखे जाते हैं।

इसके अलावा, यह भी बताया गया है कि "AI की मदद के बिना समूह में बात करना शुरू नहीं करने वाले छात्र भी हैं"।

इस पोस्ट को 200 से अधिक रेटिंग मिलीं, और AI युग की विश्वविद्यालय शिक्षा के प्रति असमंजस को कई लोगों ने साझा किया।

एक अन्य शिक्षक समुदाय में, "यदि छात्र AI को सीखने की गतिविधियों के लिए सौंपते हैं, तो उन गतिविधियों में सीखने वाले अवधारणाओं को प्राप्त नहीं कर पाना स्वाभाविक है" की आवाजें भी उठ रही हैं।

कुछ शिक्षकों ने बताया कि उत्कृष्ट छात्र भी हर स्थिति में AI पर निर्भर हो गए हैं और अपने आप विषय को समझने में कठिनाई हो रही है, इसलिए उन्होंने कागज पर आधारित कार्यों की ओर वापस लौटने का निर्णय लिया।

बेशक, ये सोशल मीडिया पर व्यक्तिगत अनुभव हैं और वैज्ञानिक अनुसंधान के परिणाम नहीं हैं।

फिर भी, यह देखने के लिए सामग्री हो सकती है कि शिक्षक और छात्र किस प्रकार के परिवर्तन महसूस कर रहे हैं।

दूसरी ओर, "केवल AI को दोष देना गलत है" की आवाजें भी

सोशल मीडिया पर विपरीत विचार भी कम नहीं हैं।

AI शिक्षा को नष्ट कर रहा है, इसके बजाय

"AI के साथ आसानी से निपटाए जा सकने वाले कार्यों को जारी रखने वाली शिक्षा प्रणाली में भी समस्या है"

इस सोच का समर्थन किया जा रहा है।

यह नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।

छात्रों को उद्देश्यहीन रिपोर्ट्स की बड़ी मात्रा में लिखवाना।

खोजने पर तुरंत मिलने वाले तथ्यों को केवल याद कराना।

कई वर्षों तक एक ही विषय के होमवर्क को जारी रखना।

यदि कार्य स्वयं "प्रस्तुत करने के लिए" उद्देश्य बन गया है, तो छात्रों का AI के साथ इसे कुशल बनाना स्वाभाविक है।

कैलकुलेटर के प्रसार के बावजूद गणित शिक्षा समाप्त नहीं हुई।

वर्ड प्रोसेसर के प्रसार के बावजूद लेखन शिक्षा समाप्त नहीं हुई।

सर्च इंजन के आगमन के बावजूद, ज्ञान स्वयं अनावश्यक नहीं हुआ।

जनरेटिव AI के साथ भी, आवश्यक है कि पुराने कार्यों को उसी रूप में छोड़कर "AI निषिद्ध" कहने के बजाय,

कार्य को फिर से बनाना आवश्यक है।

"AI का उपयोग न करें" के बजाय "AI की गलतियों को पहचानें"

वास्तव में, सोशल मीडिया पर ऐसे शिक्षकों की राय भी है जो जानबूझकर AI को कक्षा में शामिल करते हैं।

AI से उत्तर लिखवाना और फिर छात्रों को उसकी आलोचना करने देना।

AI द्वारा प्रस्तुत जानकारी के स्रोत की पुष्टि कराना।

जानबूझकर अधूरे उत्तर देना और छात्रों को यह पता लगाने के लिए कहना कि क्या गलत है।

AI से प्रतिवाद लिखवाना और फिर उस प्रतिवाद का प्रतिवाद करना।

इस तरह के उपयोग में, AI "सोचने के लिए मशीन" के बजाय "सोचने के लिए साथी" बन सकता है।

यहां AI युग की शिक्षा में एक बड़ा मोड़ है।

अब तक स्कूलों में,

"सही उत्तर बना सकते हैं या नहीं"

पर जोर दिया गया है।

हालांकि, AI एक समाज में जहां बहुत सारे संभावित उत्तर बना सकता है,

"क्या आप यह निर्णय कर सकते हैं कि उत्तर वास्तव में सही है या नहीं"

अधिक महत्वपूर्ण हो जाएगा।

AI युग में फिर से ध्यान केंद्रित हो रहा है "लिबरल आर्ट्स" पर

इसलिए, लिबरल आर्ट्स का पुनर्मूल्यांकन हो रहा है।

जापान में इसे "सामान्य शिक्षा" या "मानविकी विषयों" के रूप में देखा जाता है, लेकिन वास्तव में यह बहुत व्यापक है।

साहित्य, दर्शन, इतिहास, राजनीति, अर्थशास्त्र, सामाजिक विज्ञान, प्राकृतिक विज्ञान, गणित आदि को पार करते हुए, एक समस्या को कई दृष्टिकोणों से विचार करना।

उद्देश्य केवल ज्ञान की मात्रा बढ़ाना नहीं है।

"क्या यह जानकारी विश्वसनीय है?"

"क्या यह प्रमाण है या केवल एक राय?"

"दूसरे दृष्टिकोण से देखने पर क्या होगा?"

"क्या कोई नैतिक समस्या है?"

"क्या अतीत में इसी तरह की घटना नहीं हुई थी?"##HTML_TAG