Profiling Faculty Adoption of Generative AI: A Latent Profile Analysis of Platform Engagement and Inferred Drivers
यह अध्ययन 358 संकाय सदस्यों के वस्तुनिष्ठ प्लेटफॉर्म लॉग डेटा पर लेटेंट प्रोफाइल विश्लेषण (Latent Profile Analysis) का उपयोग करके दो विशिष्ट जनरेटिव एआई उपयोग प्रोफाइलों—"शिक्षण-सहायता" (Teaching-Assistance) और "अनुसंधान-समर्थन" (Research-Support)—की पहचान करता है, जिससे विभेदित संस्थागत सहायता रणनीतियों को सूचित करने के लिए स्व-रिपोर्ट किए गए इरादों और वास्तविक व्यवहारों के बीच के अंतर को पाटा जा सके।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://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 यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि लोगों का एक समूह एक नए, जादुई उपकरण का उपयोग कैसे करता है। विज्ञान की दुनिया में, इसे अक्सर "तकनीकी अपनाना" (technology adoption) कहा जाता है। लंबे समय से, शोधकर्ता लोगों से पूछते रहे हैं, "क्या आपको यह उपकरण पसंद है? आप इसका उपयोग कितनी बार करते हैं?" लेकिन इसमें एक पेंच है: लोग हमेशा ईमानदार नहीं होते। वे ऐसा कह सकते हैं कि वे इसका उपयोग हर दिन करते हैं क्योंकि उन्हें लगता है कि यह सुनने में अच्छा लगता है, या वे वास्तव में इसे उपयोग करने के समय को भूल सकते हैं। क्या लोग कहते हैं और वे वास्तव में क्या करते हैं, इसके बीच का यह अंतर एक बड़ी समस्या है। इसे ठीक करने के लिए, वैज्ञानिक अब "डिजिटल पदचिह्नों" (digital footprints) को देखना शुरू कर रहे हैं—वे अदृश्य निशान जो हम कंप्यूटर पर क्लिक, टाइप और स्क्रॉल करते समय पीछे छोड़ देते हैं। इस अध्ययन के बजाय कि सवाल पूछे जाएं, शोधकर्ता वास्तविक कहानी देख सकते हैं। यह शोध पत्र उस दुनिया में गोता लगाता है, जो यह देखता है कि विश्वविद्यालय के शिक्षक एक नए प्रकार के "जादुय मस्तिष्क" जिसे "जेनेरेटिव एआई" (Generative AI) कहा जाता है, का उपयोग कैसे कर रहे हैं। यह पूछता है: क्या शिक्षक केवल अपना होमवर्क आसान बनाने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं, या वे ब्रह्मांड के नए रहस्यों की खोज करने के लिए इसका उपयोग कर रहे हैं? और क्या इससे फर्क पड़ता है कि वे कंप्यूटर के साथ कुशल हैं या अभी शुरुआत कर रहे हैं?
यह अध्ययन, जिसका शीर्षक "प्रोफाइलिंग फैकल्टी अडॉप्शन ऑफ जेनेरेटिव एआई" (Profiling Faculty Adoption of Generative AI) है, इस बात पर एक नया दृष्टिकोण डालता है कि जनवरी से जून 2025 के बीच डेलियन, चीन के 358 विश्वविद्यालय शिक्षकों ने एक स्मार्ट लर्निंग प्लेटफॉर्म का वास्तव में कैसे उपयोग किया। सर्वेक्षण भेजने और सच की उम्मीद करने के बजाय, शोधकर्ताओं ने "डिजिटल जासूसों" की तरह काम किया। उन्होंने "लॉग्स" (logs) का विश्लेषण किया—जो प्रत्येक क्लिक, प्रत्येक मिनट बिताए गए समय और शिक्षकों द्वारा उपयोग किए गए प्रत्येक फंक्शन का स्वचालित रिकॉर्ड है। वे यह देखना चाहते थे कि क्या इन शिक्षकों के व्यवहार में कुछ छिपे हुए पैटर्न थे।
"लेटेंट प्रोफाइल एनालिसिस" (Latent Profile Analysis) नामक एक विशेष गणितीय तकनीक का उपयोग करते हुए (इसे आदतों के आधार पर लोगों को समूहों में छाँटने के एक सुपर-स्मार्ट तरीके के रूप में सोचें), शोधकर्ताओं ने पाया कि शिक्षक स्वाभाविक रूप से दो बहुत अलग समूहों में विभाजित थे। वे केवल थोड़ा या बहुत अधिक उपयोग नहीं कर रहे थे; वे पूरी तरह से अलग कारणों से इसका उपयोग कर रहे थे।
पहला समूह "टीचिंग-असिस्टेंस टाइप" (Teaching-Assistance Type) है। इन शिक्षकों को "क्लासरूम हेल्पर्स" (Classroom Helpers) के रूप में कल्पना करें। वे ज्यादातर कार्यदिवसों पर, सामान्य स्कूल घंटों के दौरान ही आते हैं, बिल्कुल एक नियमित कार्यदिवस की तरह। वे एआई का उपयोग उन चीजों को करने के लिए करते हैं जो उन्हें पढ़ाने में मदद करती हैं: पाठ योजनाएं बनाना, असाइनमेंट ग्रेड करना और अध्ययन सामग्री तैयार करना। ये शिक्षक तकनीक के मामले में शुरुआती स्तर के होते हैं। वे उपकरण का उपयोग अपने दैनिक शिक्षण कार्य को सुचारू और तेज़ बनाने के लिए करते हैं, लेकिन वे आमतौर पर जटिल अनुसंधान कार्यों में गहराई तक नहीं जाते हैं। वे विश्वसनीय कार्यकर्ता हैं जो अपने मुख्य काम को पूरा करने के लिए उपकरण का उपयोग करते हैं।
दूसरा समूह "रिसर्च-सपोर्ट टाइप" (Research-Support Type) है। ये "डीप डायवर्स" (Deep Divers) हैं। वे शामों और सप्ताहांत (weekends) के दौरान बहुत अधिक सक्रिय होते हैं, वे समय जब अधिकांश लोग आराम कर रहे होते हैं। वे केवल सरल कार्यों के लिए इसका उपयोग नहीं करते हैं; वे अकादमिक पेपर लिखने, जटिल ज्ञान को प्रबंधित करने और अनुसंधान डेटा का विश्लेषण करने जैसे भारी कार्यों के लिए इसका उपयोग करते हैं। यह समूह मुख्य रूप से विशेषज्ञों का है जो तकनीक के साथ बहुत सहज हैं। वे एआई को अपने वैज्ञानिक खोजों में एक शक्तिशाली साथी की तरह मानते हैं, कठिन समस्याओं को हल करने के लिए लंबे समय तक इसका उपयोग करते हैं।
अध्ययन बताता है कि ये दो समूह काफी अलग हैं। "टीचिंग-असिस्टेंस" शिक्षक उन यात्रियों की तरह हैं जो समय पर काम पर पहुँचने के लिए ट्रेन का उपयोग करते हैं, जबकि "रिसर्च-सपोर्ट" शिक्षक उन खोजकर्ताओं की तरह हैं जो देर रात तक नए, अनछुए स्थानों की यात्रा करने के लिए ट्रेन का उपयोग करते हैं। डेटा ने दिखाया कि हालांकि दोनों समूह उपकरण का उपयोग करते हैं, लेकिन उनकी आदतें, समय और कौशल स्तर बहुत भिन्न हैं।
एक दिलचस्प बात जो अध्ययन में मिली वह यह है कि कंप्यूटर के साथ कुशल होना मायने रखता है। "डीप डायवर्स" (रिसर्च-सपोर्ट) के विशेषज्ञ होने की संभावना बहुत अधिक थी, जबकि "क्लासरूम हेल्पर्स" ज्यादातर शुरुआती स्तर के थे। यह सुझाव देता है कि यदि आप चाहते हैं कि शिक्षक गहरे शोध के लिए एआई का उपयोग करें, तो उन्हें पहले अधिक प्रशिक्षण और आत्मविश्वास की आवश्यकता हो सकती है।
शोधकर्ता सावधानी से कहते हैं कि यह केवल एक विश्वविद्यालय के डेटा पर आधारित है, इसलिए हम 100% निश्चित नहीं हो सकते कि यह दुनिया के हर स्कूल के लिए सच है। हालाँकि, उनके डेटा के भीतर जो पैटर्न मिले हैं वे स्पष्ट और मजबूत हैं। उनका तर्क है कि स्कूलों को सभी शिक्षकों के साथ एक जैसा व्यवहार नहीं करना चाहिए। सबको एक जैसा उबाऊ प्रशिक्षण देने के बजाय, स्कूलों को अलग-अलग प्रकार की मदद देनी चाहिए: "क्लासरूम हेल्पर्स" के लिए त्वरित, आसान टिप्स जो केवल पेपर जल्दी ग्रेड करना चाहते हैं, और "डीप डायवर्स" के लिए उन्नत, गहन कार्यशालाएं जो विज्ञान की सीमाओं को आगे बढ़ाना चाहते हैं।
केवल लोगों की बातों को सुनने के बजाय उनके वास्तविक डिजिटल पदचिह्नों को देखकर, यह पत्र इस बात की खिड़की खोलता है कि शिक्षक वास्तव में भविष्य के अनुकूल कैसे हो रहे हैं। यह दिखाता है कि भले ही हर कोई एक ही उपकरण का उपयोग कर रहा है, लेकिन वे दो बहुत अलग समस्याओं को हल करने के लिए दो बहुत अलग तरीकों से इसका उपयोग कर रहे हैं।
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