Measuring How Students Rely on Generative AI in Academic Writing: Development and Multi-Source Validation of the Generative AI Reliance Types Scale (GenAI-RTS)
यह अध्ययन 20-आइटम वाले जेनेरेटिव एआई रिलायंस टाइप्स स्केल (GenAI-RTS) के विकास और बहु-स्रोत सत्यापन को प्रस्तुत करता है, जो एक मनोवैज्ञानिक रूप से सुदृढ़ उपकरण है जो स्नातक छात्रों के बीच चार विशिष्ट निर्भरता प्रोफाइल की पहचान करता है और विविध छात्र जनसांख्यिकी में मापन अपरिवर्तनीयता प्रदर्शित करता है।
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 कक्षा एक विशाल, हलचल भरी कार्यशाला (वर्कशॉप) है जहाँ छात्र शब्दों से जटिल संरचनाएँ बना रहे हैं। दशकों तक, केवल पेंसिल, इरेज़र और छात्रों के अपने मस्तिष्क ही एकमात्र उपलब्ध उपकरण थे। फिर, एक नया, अविश्वसनीय रूप से तेज़ और बातूनी रोबोट सहायक आया। यह रोबोट, जिसे जनरेटिव एआई (GenAI) के रूप में जाना जाता है, पलक झपकते ही वाक्य लिख सकता है, व्याकरण ठीक कर सकता है और यहाँ तक कि विचार भी मंथन कर सकता है। अचानक, कार्यशाला में लगभग हर कोई इसका उपयोग कर रहा है।
बड़ा सवाल पहले सरल था: "क्या आप रोबोट का उपयोग कर रहे हैं?" लेकिन अब जब लगभग हर कोई इसका उपयोग कर रहा है, तो यह सवाल पूछने जैसा है, "क्या आप सांस ले रहे हैं?" यह हमें यह नहीं बताता कि वास्तव में एक छात्र कैसे सीख रहा है। असली रहस्य यह है: वे इसका उपयोग कैसे कर रहे हैं? क्या वे मास्टर आर्किटेक्ट (मुख्य वास्तुकार) हैं, जो विचारों का परीक्षण करने और अपने ब्लूप्रिंट को निखारने के लिए रोबोट का उपयोग करते हैं? या वे नींद में चलने वाले (स्लीपवॉकर्स) हैं, जो रोबोट को पूरा घर बनाने देते हैं और खुद बस देखते रहते हैं? यह शोध पत्र इस डिजिटल सहायक पर छात्र कितने निर्भर हैं, इसे सटीक रूप से मापने के लिए एक नया "रूलर" (मापक) बनाने के बारे में है, क्योंकि जिस तरह से वे इसका उपयोग करते हैं, उससे यह तय होता है कि वे वास्तव में सीखते हैं या केवल काम पूरा कर लेते हैं।
रोबोट सहायकों के लिए नया रूलर
मिलिए GenAI-RTS से। इसे एक विशेष 20-प्रश्नों वाली क्विज़ के रूप में समझें जिसे शोधकर्ताओं ने यह लेने के लिए बनाया है कि छात्र निबंध लिखने के दौरान एआई पर कितनी निर्भरता रखते हैं। इस अध्ययन से पहले, हमारे पास यह बताने का कोई अच्छा तरीका नहीं था कि एक छात्र जो एआई को एक स्मार्ट टूल के रूप में उपयोग करता है और एक जो इसे बैसाखी (क्रच) के रूप में उपयोग करता है, के बीच अंतर कैसे किया जाए। यूनिवर्सिटी ऑफ मैरीलैंड और यूनिवर्सिटी एट बफ़ेलो के शोधकर्ता एक ऐसा रूलर बनाना चाहते थे जो एआई उपयोग के चार अलग-अलग "व्यक्तित्वों" को माप सके:
- द स्ट्रैटेजिस्ट (रणनीतिकार): वह छात्र जो सब कुछ सावधानी से योजना बनाता है, रोबोट के काम की जाँच करता है, और केवल तभी इसका उपयोग करता है जब यह उसकी योजना में फिट बैठता है।
- द टूल-यूज़र (उपकरण उपयोगकर्ता): वह छात्र जो रोबोट का उपयोग त्वरित, सतही कार्यों के लिए करता है, जैसे टाइपो ठीक करना या वाक्य को फिर से लिखना, लेकिन भारी सोच स्वयं करता है।
- द डिपेंडेंट (निर्भर): वह छात्र जो पूरा काम रोबोट को सौंप देता है, और बिना यह पूछे कि "क्या यह सच है?", जो भी वह कहता है उसे स्वीकार कर लेता है।
- द कन्वर्सेशनलिस्ट (संवादकर्ता): वह छात्र जो रोबोट के साथ एक बहस करने वाले साथी की तरह व्यवहार करता है, कुछ नया बनाने के लिए विचारों को आगे-पीछे करता है।
महान जासूसी कार्य
इस रूलर को बनाने के लिए, शोधकर्ताओं ने केवल अनुमान नहीं लगाया। उन्होंने एक सिद्धांत के साथ शुरुआत की, जैसे एक वास्तुकार ईंट रखने से पहले ब्लूप्रिंट खींचता है। उन्होंने मानव सीखने और सोचने के तरीके पर आधारित 25 प्रश्न लिखे, और फिर 382 कॉलेज छात्रों से सर्वेक्षण भरने के लिए कहा। उन्होंने 14 छात्रों के साथ गहन चर्चा भी की ताकि यह देखा जा सके कि क्या प्रश्न वास्तव में वास्तविक लोगों के लिए समझ में आते हैं।
यहाँ उन्हें क्या मिला, और यह एक साधारण "अच्छे बनाम बुरे" की सूची से कहीं अधिक जटिल है:
1. "स्ट्रैटेजिस्ट" वास्तव में दो अलग चीजें है।
शोधकर्ताओं ने सोचा था कि "रणनीतिक" निर्भरता एक बड़ी श्रेणी है। लेकिन डेटा ने दिखाया कि यह वास्तव में दो अलग-अलग कौशल हैं जो हमेशा एक साथ नहीं चलते। कुछ छात्र क्रिटिकल इवैल्यूएशन (यह जाँचने में कि क्या रोबोट झूठ बोल रहा है या गलतियाँ कर रहा है) में माहिर होते हैं, लेकिन वे आवश्यक होने पर उपयोग करने की योजना बनाने यानी डेलिब्रेट यूज़ (सोच-समझकर उपयोग) में अनिवार्य रूप से कुशल नहीं होते हैं। यह एक बेहतरीन सुरक्षा गार्ड होने और एक खराब ट्रैफिक प्लानर होने जैसा है। रूलर के लिए सबसे अच्छा मॉडल मूल चार के बजाय पाँच खंडों वाला निकला, जिसने इन दो कौशलों को अलग कर दिया।
2. "टूल-यूज़र" और "कन्वर्सेशनलिस्ट" अलग हैं, भले ही वे समान दिखें।
ये दोनों समूह रोबोट से बहुत बात करते हैं। लेकिन अध्ययन ने साबित किया कि वे अलग-अलग चीजें कर रहे हैं। टूल-यूज़र केवल एक वाक्य को पॉलिश करने की कोशिश कर रहा है, जबकि कन्वर्सेशनलिस्ट नए विचारों का पता लगाने के लिए रोबोट का उपयोग कर रहा है। भले ही वे अक्सर दोनों पर उच्च स्कोर करते हैं, रूलर उन्हें अलग कर सकता है, और वे वास्तव में अपने लेखन में अलग परिणाम देते हैं।
3. "डिपेंडेंट" समूह पेचीदा है।
अध्ययन में पाया गया कि जिन छात्रों ने स्वीकार किया कि वे "डिपेंडेंट" (रोबोट को सारा काम करने देने वाले) हैं, वे अक्सर इसके बारे में उस तरह से बात करते हैं जैसे वे यह पहले करते थे, न कि ऐसा जो वे अब करते हैं। यह सुझाव देता है कि जब छात्र सर्वेक्षण भरते हैं, तो वे अपनी वास्तविक आदतों को छिपा सकते हैं क्योंकि वे दोषी महसूस करते हैं। रूलर शायद इस बात का कम आकलन कर रहा है कि वास्तव में कितने छात्र रोबोट पर बहुत अधिक निर्भर हैं।
4. रूलर सभी के लिए काम करता है (ज्यादातर)।
सबसे रोमांचक निष्कर्षों में से एक यह है कि यह रूलर विभिन्न समूहों के लोगों के लिए समान रूप से काम करता है। चाहे छात्र पुरुष हो या महिला, प्रथम पीढ़ी का कॉलेज छात्र हो या नहीं, या विज्ञान (STEM) या कला का अध्ययन कर रहा हो, प्रश्नों का अर्थ उनके लिए एक ही है। यह एक बड़ी बात है क्योंकि इसका मतलब है कि हम बिना किसी पूर्वाग्रह के छात्रों के विभिन्न समूहों के एआई उपयोग की निष्पक्ष तुलना कर सकते हैं।
5. रूलर को एक छोटे से सुधार की आवश्यकता है।
शोधकर्ताओं ने देखा कि सर्वेक्षण का 7-पॉइंट स्केल (जहाँ 1 "दृढ़ता से असहमत" और 7 "दृढ़ता से सहमत" है) थोड़ा भ्रमित करने वाला था। छात्र मध्य विकल्प ("थोड़ा असहमत") को छोड़ देते थे और सीधे "असहमत" पर कूद जाते थे। यह एक ऐसे थर्मामीटर की तरह है जिसमें बीच में बहुत सारी बारीक रेखाएं हैं जिन्हें कोई पढ़ नहीं पाता। अध्ययन सुझाव देता है कि एक 5-पॉइंट स्केल बहुत अधिक स्पष्ट और छात्रों के लिए उपयोग में आसान होगा।
भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है
यह शोध पत्र हमें रोबोट को प्रतिबंधित करने या सभी को हाथ से लिखने के लिए मजबूर करने के लिए नहीं कहता है। इसके बजाय, यह हमें एआई उपयोग के पीछे की कहानी को समझने का एक बेहतर तरीका देता है।
यदि कोई छात्र "स्ट्रैटेजिस्ट" है, तो वे बहुत कुछ सीख रहे हैं क्योंकि वे नियंत्रण में हैं। यदि वे "डिपेंडेंट" हैं, तो उन्हें फिर से अपने दम पर सोचने के लिए मदद की आवश्यकता हो सकती है। सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि आप रोबोट का उपयोग कैसे करते हैं, यह इस बात से अधिक मायने रखता है कि आप इसका उपयोग करते हैं या नहीं।
शोधकर्ता सावधानीपूर्वक कहते हैं कि यह रूलर छात्रों को सीखने में मदद करने के लिए है, न कि नकल करने वालों को पकड़ने के लिए। यह यह पहचानने के लिए एक उपकरण है कि किसे एक स्मार्ट उपयोगकर्ता बनने के लिए अतिरिक्त कोचिंग की आवश्यकता है, न कि उन्हें दंडित करने के लिए एक उपकरण के रूप में। विभिन्न "रिलायंस टाइप्स" (निर्भरता प्रकारों) को समझकर, स्कूल छात्रों को अपने स्वयं के लेखन के मास्टर आर्किटेक्ट बनने के लिए सिखा सकते हैं, जिससे वे रोबोट का उपयोग अपने मस्तिष्क के विकल्प के रूप में नहीं बल्कि एक सहायक के रूप में करें।
संक्षेप में, अध्ययन ने एआई परिदृश्य का एक नया, अधिक सटीक मानचित्र बनाया है। यह हमें दिखाता है कि जबकि रोबोट हर जगह है, छात्रों के चलने का तरीका बहुत भिन्न होता है—और अब, हमारे पास एक दिशा-सूचक यंत्र (कंपास) है जो उन्हें सबसे अच्छा रास्ता खोजने में मदद कर सकता है।
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