Teaching AI Interactively: An Experience Report in Higher Education
यह अनुभव रिपोर्ट यह प्रदर्शित करती है कि पारंपरिक मूल्यांकन को बनाए रखते हुए, एम्बॉडीड (embodied), अनप्लग्ड सिमुलेशन और सहयोगात्मक प्रयोगशालाओं को शामिल करने के लिए एक परिचयात्मक एआई (AI) पाठ्यक्रम को पुनर्गठित करने से शैक्षणिक कठोरता से समझौता किए बिना छात्र उपस्थिति, जुड़ाव और कथित पाठ्यक्रम प्रभावशीलता में महत्वपूर्ण सुधार हुआ।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि आप केवल इंजन, गियर और यातायात नियमों के बारे में एक मैनुअल पढ़कर कार चलाना सीखने की कोशिश कर रहे हैं। आप नियमों को याद तो कर सकते हैं, लेकिन जब आप अंततः स्टीयरिंग व्हील के पीछे बैठते हैं, तो वास्तविक दुनिया भारी, भ्रमित करने वाली और डरावनी महसूस होती है। छात्रों के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) सीखना अक्सर ऐसा ही होता है। AI कंप्यूटर विज्ञान की वह शाखा है जहाँ हम मशीनों को निर्णय लेना, पैटर्न से सीखना और वे समस्याएँ हल करना सिखाते हैं जिनमें आमतौर पर मानव मस्तिष्क की आवश्यकता होती है। लेकिन AI का "मैनुअल" जटिल गणित और अमूर्त विचारों से भरा होता है जो छात्रों को यह महसूस करा सकता है कि वे इस क्लब में शामिल होने के लिए पर्याप्त बुद्धिमान नहीं हैं।
एक लंबे समय तक, शिक्षकों ने छात्रों को घर पर AI प्रोग्राम बनाने के लिए बड़े प्रोजेक्ट देने की कोशिश करके इसे ठीक करने का प्रयास किया। लेकिन यह शोध पत्र तर्क देता है कि असली जादू कक्षा के भीतर होता है, होमवर्क शुरू होने से पहले। शोधकर्ताओं ने सोचा: क्या होगा यदि हम केवल व्याख्यान देना बंद कर दें और छात्रों को यह "अभिनय" करने दें कि AI कैसे सोचता है? उन्होंने "CS Unplugged" नामक एक विधि का उपयोग किया, जो संगीत के बिना नृत्य सीखने जैसा है—किसी स्पीकर को छूने से पहले लय को महसूस करने के लिए अपने शरीर का उपयोग करना। अमूर्त गणित को शारीरिक खेलों और समूह गतिविधियों में बदलकर, उन्होंने उम्मीद की कि AI के डरावने हिस्सों को एक मजेदार, सुलभ पहेली जैसा महसूस कराया जा सके।
प्रयोग: कक्षा को एक खेल के मैदान में बदलना
जॉर्जिया टेक के शोधकर्ताओं ने "इंट्रोडक्शन टू आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" नामक एक मानक विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम को लिया और उसके लिए ग्रीष्मकालीन सत्र (summer session) में एक बड़ा बदलाव किया। आमतौर पर, यह एक बड़ा लेक्चर हॉल होता है जहाँ एक प्रोफेसर दो घंटे तक बोलता है और छात्र नोट्स लेते हैं। इस समर वर्जन के लिए, उन्होंने वही होमवर्क, वही परीक्षाएँ और वही कठिन विषय (जैसे कि कैसे कंप्यूटर उत्तरों की खोज करते हैं या अनिश्चितता के साथ अनुमान लगाते हैं) रखे। उन्होंने केवल यह बदला कि कक्षा के दौरान क्या होता है।
केवल सुनने के बजाय, छात्र खेल खेलते थे। उदाहरण के लिए, यह समझने के लिए कि एक कंप्यूटर किसी खेल में सबसे अच्छा कदम कैसे तय करता है, छात्रों ने "ग्रिड नॉकआउट" नामक एक शारीरिक खेल खेला। वे नंबरों के ग्रिड पकड़े हुए जोड़ों में खड़े थे, और अपने साथी को उच्च या निम्न संख्या की ओर धकेलने के लिए ग्रिड के आधे हिस्से को मिटाने की बारी लेते थे। वे भौतिक रूप से कंप्यूटर के मस्तिष्क के तर्क को निभा रहे थे। खेलने के बाद, उन्होंने चर्चा की कि क्या हुआ, और फिर उन्होंने कोड लिखा ताकि कंप्यूटर भी वही काम कर सके। यह एक सेतु था: पहले, उन्होंने अपने हाथों से अवधारणा को महसूस किया; फिर, उन्होंने कीबोर्ड पर अपनी उंगलियों से इसे बनाया।
उन्होंने क्या खोजा
परिणाम आश्चर्यजनक रूप से स्पष्ट थे, भले ही छात्र पिछले सेमेस्टर की तरह ही कठिन काम कर रहे थे।
पहला, नए, खेल-आधारित क्लास वाले छात्र अधिक उपस्थित हुए। डेटा ने दिखाया कि समर सेशन के छात्र लेक्चर-ओनली छात्रों की तुलना में कक्षाओं में उच्च प्रतिशत में उपस्थित होने की रिपोर्ट करने में लगभग 7 गुना अधिक सक्षम थे। वे केवल इसलिए नहीं आए क्योंकि उन्हें आना था; वे इसलिए आए क्योंकि उन्हें लगा कि वे कुछ मजेदार और उपयोगी चीज़ मिस कर रहे हैं।
दूसरा, छात्रों को लगा कि कक्षा अधिक प्रभावी थी। भले ही टेस्ट और प्रोजेक्ट्स बिल्कुल समान थे, समर के छात्र इस बात के लिए 4 गुना अधिक संभावित थे कि उनके होमवर्क और परीक्षा वास्तव में उनके ज्ञान को मापते हैं। उन्हें लगा कि इन-क्लास गेम्स ने उन्हें इतनी अच्छी तरह से तैयार किया कि असाइनमेंट उनके कौशल का एक उचित परीक्षण लगा, न कि कोई रैंडम बाधा।
तीसरा, छात्रों में आत्मविश्वास बढ़ा। इंटरव्यू में, उन्होंने कक्षा को एक "सुरक्षित स्थान" के रूप में वर्णित किया जहाँ भ्रमित होना ठीक था। एक छात्र ने कहा कि वे पहले सोचते थे, "मेरे पास इंजीनियर बनने के लिए कौशल नहीं है," लेकिन कक्षा के बाद, उन्होंने महसूस किया, "मैं अब यह करना चाहता हूँ।" शारीरिक खेलों ने डरावने, जटिल गणित को प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ दिया, जिससे छात्रों को लगा कि वे केवल फॉर्मूले रटने के बजाय वास्तव में कुछ बना रहे हैं।
निष्कर्ष
यह शोध पत्र सुझाव देता है कि किसी पाठ्यक्रम को बेहतर बनाने के लिए आपको उसकी कठिनाई को कम करने की आवश्यकता नहीं है; आपको बस यह बदलने की आवश्यकता है कि छात्र अनुभव कैसे करते हैं। छात्रों को विचारों को "जीने" (embody) देने के माध्यम से—खड़े होकर, इधर-उधर घूमकर और खेल खेलकर—उन्होंने उस कठिन गणित के लिए एक मजबूत आधार बनाया जो इसके बाद आता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब छात्र प्रगति की भावना महसूस करते हैं और हर दिन उपस्थित होने के मूल्य को देखते हैं, तो वे अधिक गहराई से जुड़ते हैं और अधिक सक्षम महसूस करते हैं। हालाँकि यह लगभग 50 छात्रों के साथ एक छोटा सा समर एक्सपेरिमेंट था, लेकिन यह संकेत देता है कि कठिन विषयों को पढ़ाने का तरीका लेक्चर जैसा कम और एक सहयोगात्मक कार्यशाला जैसा अधिक होना चाहिए जहाँ हर कोई अपने हाथ गंदे करने (काम में पूरी तरह डूबने) के लिए तैयार हो।
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