Generative AI Availability, Grades, and Student Satisfaction at a Large University
1,38,000 से अधिक छात्रों के एक बड़े पैमाने के 'डिफरेंस-इन-डिफरेंस' (differences-in-differences) विश्लेषण का उपयोग करते हुए, यह अध्ययन इस बात का कोई प्रमाण नहीं पाता है कि जनरेटिव एआई की उपलब्धता ने उन पाठ्यक्रमों में ग्रेड को असमान रूप से बढ़ाया है या छात्र संतुष्टि को कम किया है जो एआई प्रतिस्थापन के प्रति संवेदनशील हैं, जिससे इस चिंता को कम किया जा सकता है कि छात्र बिना सीखे एआई को अपने संज्ञानात्मक प्रयास सौंप रहे हैं।
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एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ रातों-रात एक जादुई, अत्यंत बुद्धिमान रोबोट सहायक प्रकट हो जाता है। यह रोबोट किसी भी इंसान से कहीं अधिक तेज़ी से निबंध लिख सकता है, गणित की समस्याओं को हल कर सकता है और कोड लिख सकता है। अचानक, हर जगह स्कूलों में एक बड़ा सवाल खड़ा हो जाता है: यदि छात्र अपना होमवर्क करने के लिए इस रोबोट का उपयोग करते हैं, तो क्या वे वास्तव में सामग्री सीखेंगे? या वे बिना कभी भी पाठ्यपुस्तक खोले ही बेहतरीन ग्रेड प्राप्त कर लेंगे? यह शिक्षा विज्ञान की दुनिया में चल रही एक बहस का केंद्र है। शोधकर्ता यह पता लगाने की कोशिश कर रहे हैं कि क्या यह "रोबोट सहायता" सीखने को बढ़ावा देने वाला एक उपयोगी उपकरण है, या एक "संज्ञानात्मक शॉर्टकट" (cognitive shortcut) है जो छात्रों को सोचने की कठिन मेहनत से बचने की अनुमति देता है। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि ग्रेड भविष्य के लिए एक संकेत की तरह हैं; वे कॉलेजों और नियोक्ताओं को बताते हैं कि एक छात्र क्या जानता है। यदि ग्रेड का महत्व कम होने लगे क्योंकि हर किसी ने रोबोट का उपयोग किया है, तो छात्रों को नौकरियों और करियर में छांटने की पूरी प्रणाली बिगड़ सकती है।
अब, आइए एक विशाल अमेरिकी मिडवेस्ट विश्वविद्यालय के एक बहुत बड़े अध्ययन पर ध्यान केंद्रित करें जिसने इस रहस्य को सुलझाने की कोशिश की। शोधकर्ता एक विशिष्ट प्रकार की "जादुई ट्रिक" की तलाश कर रहे जासूसों की तरह थे। वे जानते थे कि सभी कक्षाएं एक जैसी नहीं होतीं। कुछ कक्षाएं "टेक-होम टेस्ट" की तरह होती हैं जहाँ आप अपने लैपटॉप के साथ अपने कमरे में अकेले काम कर सकते हैं—ये वे कक्षाएं हैं जिनके रोबोट की मदद लेने की संभावना सबसे अधिक है। अन्य कक्षाएं "लाइव प्रदर्शन" या क्लोज्ड-बुक परीक्षा की तरह होती हैं जहाँ आपको एक शिक्षक के सामने वास्तविक समय में अपने कौशल दिखाने होते हैं—इन्हें रोबोट के लिए नकली बनाना बहुत कठिन है।
टीम ने डेटा का एक पहाड़ इकट्ठा किया: 138,000 से अधिक छात्रों के हजारों क्लासों के सिलेबस पेपर, ग्रेड और छात्र सर्वेक्षण, जो प्रसिद्ध एआई चैटबॉट (ChatGPT) के 2022 के अंत में जारी होने से पहले और बाद के वर्षों को देखते हैं। उन्होंने "डिफरेंस-इन-डिफरेंसेस" (difference-in-differences) नामक एक चतुर सांख्यिकीय तकनीक का उपयोग किया। इसे दो धावकों के समूहों की तुलना करने जैसा समझें: एक समूह उन धावकों का है जो एक ऐसे ट्रैक पर दौड़ रहे हैं जहाँ वे एक मोटर चालित स्कूटर का उपयोग कर सकते हैं (संवेदनशील कक्षाएं), और दूसरा समूह उन धावकों का है जिन्हें पैदल दौड़ना ही होगा (गैर-संवेदनशील कक्षाएं)। वे देखना चाहते थे कि क्या स्कूटरों के आने के बाद, स्कूटर समूह अचानक पैदल दौड़ने वालों की तुलना में बहुत तेज़ी से दौड़ने लगा।
यहाँ एक मोड़ है: अध्ययन में पाया गया कि स्कूटर समूह अचानक आगे नहीं निकल पाया। वास्तव में, शोधकर्ताओं ने उन कक्षाओं के बीच अंतिम ग्रेडों में कोई महत्वपूर्ण अंतर नहीं पाया जो आसानी से एआई का उपयोग कर सकती थीं और जो नहीं कर सकती थीं। चाहे छात्र शीर्ष प्रदर्शन करने वाला हो या वह जो आमतौर पर संघर्ष करता था, एआई ने उन्हें जादुई ग्रेड बूस्ट देने में कोई सफलता नहीं दिखाई। "रोबोट" ने ग्रेड मुद्रास्फीति (grade inflation) की लहर पैदा नहीं की।
शोधकर्ताओं ने यह भी जांचा कि क्या छात्रों ने अपनी कक्षाओं के बारे में अलग महसूस किया। क्या उन्हें लगा कि वे सामग्री को कम समझ पा रहे हैं? क्या उनकी रुचि कम हो गई? क्या काम आसान लगने लगा? फिर से, उत्तर ज्यादातर "नहीं" था। एक बार जब उन्होंने महामारी के उलझे हुए, भ्रमित करने वाले वर्षों को ध्यान में रखा (जिसने पहले से ही स्कूलों के काम करने के तरीके को बदल दिया था), तो एआई के आगमन से छात्रों को कम व्यस्त या कम संतुष्ट महसूस नहीं हुआ।
तो, निष्कर्ष क्या है? अध्ययन बताता है कि छात्रों द्वारा अपनी मेहनत को "प्रतिस्थापित" (substitute) करने और आसान 'A' ग्रेड पाने के लिए एआई का उपयोग करने का डर, कम से कम इस बड़े विश्वविद्यालय सेटिंग में, बढ़ा-चढ़ाकर बताया गया हो सकता है। हालांकि एआई का उपयोग निश्चित रूप से किया जा रहा है, लेकिन इसने ग्रेडिंग सिस्टम को नहीं तोड़ा है या छात्रों को सीखना बंद करने पर मजबूर नहीं किया है। ग्रेड का "संकेत" अभी भी वैसा ही है जैसा वह हमेशा था। शोधकर्ता सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि इसका मतलब यह नहीं है कि एआई का कोई प्रभाव नहीं है, लेकिन इसका मतलब यह भी है कि यह डरावना विचार कि रोबोट के कारण ग्रेड अब अर्थहीन हो गए हैं, उनके द्वारा एकत्र किए गए डेटा द्वारा समर्थित नहीं है। ग्रेड ऊपर नहीं गए, छात्र पढ़ाई से विमुख नहीं हुए, और सीखने का संकेत बरकरार है।
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