Ordered Network Analysis of Epistemic Emotions during Collaborative Problem Solving
यह अध्ययन सहयोगी समस्या समाधान के दौरान ज्ञान संबंधी भावनाओं (epistemic emotions) के विशिष्ट निरंतरता और संक्रमण पैटर्न को प्रकट करने के लिए क्रमबद्ध नेटवर्क विश्लेषण (ordered network analysis) का उपयोग करता है, जो यह प्रदर्शित करता है कि रिपोर्टिंग विधियाँ और समूह की गति भ्रम (confusion) और जिज्ञासा (curiosity) जैसी भावात्मक अवस्थाओं की गतिशीलता को कैसे प्रभावित करती हैं।
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 दोस्तों के एक समूह को मिलकर एक कठिन पहेली सुलझाते हुए देख रहे हैं। आप उन्हें माथे पर बल देते, हंसते या बहस करते हुए देख सकते हैं, लेकिन वास्तव में उनके दिमाग के अंदर क्या चल रहा है? यह प्रश्न मनोविज्ञान और कंप्यूटर विज्ञान के मिलन बिंदु पर स्थित है, एक ऐसा क्षेत्र जो यह समझने की कोशिश करता है कि हमारी भावनाएं—जैसे भ्रम, जिज्ञासा या हताशा—हमारे सीखने और दूसरों के साथ काम करने के तरीके को कैसे आकार देती हैं। वैज्ञानिकों को लंबे समय से पता है कि ये "ज्ञान संबंधी भावनाएं" (सोचने और समझने से संबंधित भावनाएं) केवल यादृच्छिक शोर नहीं हैं; वे सीखने के इंजन हैं। हालांकि, उन्हें ट्रैक करना अपने हाथों से धुएं को पकड़ने जैसा है। यदि आप लोगों को रुककर यह बताने के लिए कहते हैं कि वे क्या महसूस कर रहे हैं, तो आप उनकी एकाग्रता को तोड़ देते हैं। यदि आप अंत तक प्रतीक्षा करते हैं, तो वे घटनाओं के सटीक क्रम को भूल सकते हैं या यह भूल सकते हैं कि उन्होंने पहले क्या महसूस किया था बनाम बाद में क्या महसूस किया था। क्योंकि मन पढ़ने के लिए कोई आदर्श "सत्य मशीन" नहीं है, शोधकर्ताओं को इन भावनात्मक यात्राओं को बाद में पुनर्गconstructing (पुनर्निर्माण) करने के लिए चतुर तरीकों पर निर्भर रहना पड़ता है।
यह शोध उस पुनर्निर्माण प्रक्रिया पर एक नया दृष्टिकोण प्रस्तुत करता है। शोधकर्ताओं ने छात्रों के एक समूह को एक संतुलन पैमाने (बैलेंस स्केल) और कुछ रहस्यमय ब्लॉकों वाले सहयोगात्मक समस्या-समाधान कार्य पर काम करने के लिए एकत्र किया। उन्हें बीच में टोकने के बजाय, छात्रों ने बाद में अपने स्वयं के सत्र का वीडियो देखा और विभिन्न क्षणों में अपनी भावनाओं को रिपोर्ट करने के लिए बटन दबाए। कुछ क्लिक स्वैच्छिक थे (जब उन्होंने एक तीव्र भावना महसूस की), और अन्य 60 सेकंड की शांति के बाद पॉप अप होने वाले टाइमर द्वारा मजबूर किए गए थे। टीम ने फिर "ऑर्डर्ड नेटवर्क एनालिसिस" (ONA) नामक एक विशेष गणितीय उपकरण का उपयोग किया। ONA को एक साधारण भावनाओं की सूची के रूप में नहीं, बल्कि एक सबवे सिस्टम के मानचित्र के रूप में समझें। यह आपको केवल यह नहीं बताता कि किन स्टेशनों (भावनाओं) पर यात्रा की गई; यह ट्रैक भी खींचता है जो यह दिखाता है कि आप आमतौर पर अगले किस स्टेशन पर जाते हैं। क्या भ्रम के क्षण ने हताशा को जन्म दिया, या इसने जिज्ञासा को जन्म दिया? इन ट्रैकों को मैप करके, लेखकों ने पाया कि समूह जिस तरह से भावनाओं के माध्यम से आगे बढ़ते हैं, वह इस बात पर बहुत अधिक निर्भर करता है कि वे समस्या को कितनी तेजी से हल करते हैं और उन्हें अपनी भावनाओं को रिपोर्ट करने के लिए कैसे कहा जाता है।
अध्ययन से पता चलता है कि भावनाओं का एक "स्थिर केंद्र" (stable core) है जिसे अधिकांश समूह साझा करते हैं: जिज्ञासा, आशावाद और भ्रम। ये तीन भावनाएं सबवे के केंद्रीय हब की तरह हैं, जो लगातार एक-दूसरे के इर्द-गिर्द घूमती रहती हैं और एक-दूसरे से जुड़ी रहती हैं। यह सुझाव देता है कि जब लोग मिलकर काम कर रहे होते हैं, तो वे अक्सर "उत्पादक संघर्ष" (productive struggle) की स्थिति में रहते हैं जहाँ वे भ्रमित होने के बावजूद जिज्ञासु और आशावादी रहते हैं, बजाय इसके कि वे तेजी से अलग-अलग मूड के बीच झूलते रहें।
हालाँकि, मानचित्र बहुत अलग दिखता है यदि समूह बहुत तेजी से काम कर रहा हो। "तेज" समूहों के पास ऐसे ट्रैक थे जो जिज्ञासा और आशावाद के बीच मजबूती से घूमते थे। वे कार्य के माध्यम से सहजता से आगे बढ़ते दिखे, और जब भी उन्हें कोई बाधा आती, वे तुरंत वापस जिज्ञासु होने की ओर लौट आते। दिलचस्प बात यह है कि तेज समूहों ने "अलगाव" (disengagement) की ओर भी एक त्वरित गिरावट दिखाई, जिससे पता चलता है कि शायद एक या दो लोग बस चला रहे थे जबकि बाकी केवल देख रहे थे। इसके विपरीत, "धीमे" समूहों का मानचित्र बहुत अधिक अव्यवस्थित था। उनके ट्रैक भ्रम, संघर्ष और हताशा की ओर भारी रूप से झुके हुए थे। इन समूहों के लिए, भ्रमित होना सीधे बहस करने या फंस जाने की भावना की ओर ले गया। पेपर सुझाव देता है कि गति केवल इस बारे में नहीं है कि समूह कितना बुद्धिमान है; यह इस बारे में एक संकेत है कि उनकी भावनाएं कैसे व्यवस्थित हैं। तेज समूहों में अधिक सुचारू भावनात्मक समन्वय था, जबकि धीमे समूह संघर्ष के चक्र में फंसे हुए थे।
अध्ययन ने यह भी खोजा कि डेटा एकत्र करने की विधि मानचित्र को पूरी तरह से बदल देती है। जब छात्रों ने स्वेच्छा से (स्व-पकड़े गए/self-caught) भावनाओं की रिपोर्ट की, तो मानचित्र में अधिक नाटकीय बदलाव दिखे, जिसमें हताशा और आश्चर्य के उछाल शामिल थे। ऐसा लग रहा था जैसे उन्होंने बटन तभी दबाया जब कुछ रोमांचक या परेशान करने वाला हुआ। लेकिन जब टाइमर ने उन्हें रिपोर्ट करने के लिए मजबूर किया (प्रोब-कैच/probe-caught), तो मानचित्र अलग दिख रहा था: मुख्य भावनाओं (जिज्ञासा, आशावाद, भ्रम) के लूप बहुत मजबूत थे, जो सुझाव देते हैं कि जब लोगों को चेक-इन करने के लिए याद दिलाया जाता है, तो उन्हें एहसास होता है कि वे काफी समय से सोचने की एक स्थिर अवस्था में रहे हैं। लेखक नोट करते हैं कि चूंकि मजबूर रिपोर्ट स्वैच्छिक रिपोर्टों (36%) की तुलना में बहुत अधिक बार (64%) हुई थीं, इसलिए "मजबूर" वाला मानचित्र भावनाओं के निरंतर प्रवाह की बेहतर तस्वीर है, जबकि "स्वैच्छिक" वाला मानचित्र उच्च नाटकीयता के क्षणों को उजागर करता है।
अंततः, यह पेपर सुझाव देता है कि हमें केवल यह नहीं देखना चाहिए कि एक छात्र क्या महसूस कर रहा है, बल्कि यह देखना चाहिए कि वे एक भावना से दूसरी में कैसे जाते हैं। एक कंप्यूटर सिस्टम जिसे छात्रों की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, उसे केवल "भ्रम" देखकर घबराना नहीं चाहिए। इसके बजाय, उसे ट्रैकों को देखना चाहिए: क्या भ्रम जिज्ञासा की ओर ले जा रहा है (एक अच्छा संकेत), या यह संघर्ष और अलगाव की ओर बढ़ रहा है (एक बुरा संकेत)? लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि इन भावनात्मक मार्गों को समझना बेहतर AI ट्यूटर्स बनाने के लिए महत्वपूर्ण है जो यह जानते हों कि कब चुप रहना है और कब हस्तक्षेप करना है, जिससे समूहों को समस्याओं को हल करने की जटिल, भावनात्मक यात्रा को पार करने में मदद मिल सके।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।