Zambian Secondary School Teachers’ TPACK and their Attitude Towards Artificial Intelligence in Mathematics Classrooms: A Case of Mufulira District

तकनीकी सारांश: जाम्बियाई माध्यमिक विद्यालय के शिक्षकों का TPACK और गणित कक्षाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) के प्रति उनका दृष्टिकोण

समस्या विवरण
जबकि वैश्विक शैक्षिक परिदृश्य तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) को एकीकृत कर रहा है, और जाम्बिया के प्रौद्योगिकी और विज्ञान मंत्रालय ने एक कुशल AI कार्यबल की आवश्यकता की पहचान की है, ज़ाम्बिया के भीतर शिक्षकों की तकनीकी सक्षमता और उनके AI के प्रति स्वीकृति के बीच के संबंध पर कोई अनुभवजन्य शोध उपलब्ध नहीं है। विशेष रूप से, यह स्पष्ट नहीं है कि क्या जाम्बियाई माध्यमिक विद्यालय के गणित शिक्षकों का टेक्नोलॉजिकल पेडागोजिकल कंटेंट नॉलेज (TPACK) स्तर, गणित कक्षाओं में AI को अपनाने के प्रति उनके दृष्टिकोण और इरादों के लिए एक निर्धारित कारक है। हालांकि अंतर्राष्ट्रीय साहित्य TPACK और प्रौद्योगिकी अपनाने के बीच एक सहसंबंध का सुझाव देता है, लेकिन जाम्बिया के विशिष्ट संदर्भ में, जहाँ AI संभावित लाभों (जैसे, व्यक्तिगत शिक्षण) और जोखिमों (जैसे, आलोचनात्मक सोच में कमी) दोनों को प्रस्तुत करता है, नीति और पाठ्यक्रम विकास को सूचित करने के लिए जांच की आवश्यकता है।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में मुफुलीरा जिले, ज़ाम्बिया के भीतर एक सीक्वेंशियल एम्बेडेड मिक्स्ड-मेथड्स रिसर्च डिज़ाइन का उपयोग किया गया।

• प्रतिभागी: मात्रात्मक नमूने में 127 माध्यमिक विद्यालय के गणित शिक्षक शामिल थे (लगभग 200 की जनसंख्या में से), जो 94.8% प्रतिक्रिया दर का प्रतिनिधित्व करते हैं। गुणात्मक घटक में अर्ध-संरचित साक्षात्कार के लिए तीन स्कूलों से चुने गए 10 शिक्षक शामिल थे।
• उपकरण: डेटा संग्रह के लिए मात्रात्मक डेटा के लिए एक ऑनलाइन प्रश्नावली (गूगल फॉर्म्स) और गुणात्मक अंतर्दृष्टि के लिए अर्ध-संरचित साक्षात्कार का उपयोग किया गया। प्रश्नावली ने TPACK स्तरों (विशेष रूप से गणित विषय-वस्तु के साथ तकनीक का संरेखण) और AI के प्रति दृष्टिकोण (उपयोगिता, जटिलता और समस्या-समाधान पर प्रभाव की धारणा) को मापा।
• विश्लेषण: मात्रात्मक डेटा का विश्लेषण वर्णनात्मक सांख्यिकी (आवृत्ति, माध्य) और पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण का उपयोग करके किया गया था ताकि TPACK स्तरों और AI के प्रति दृष्टिकोण के बीच संबंध की शक्ति और महत्व को निर्धारित किया जा सके। गुणात्मक डेटा का विश्लेषण उनके अपनाने के अवरोधों की बारीकियों और धारणाओं को समझने के लिए विषयगत (thematic) रूप से किया गया था।
• नैतिक विचार: अध्ययन ने सूचित सहमति, गुमनामी और वापस लेने के अधिकार सहित सख्त नैतिक प्रोटोकॉल का पालन किया।

मुख्य परिणाम
अध्ययन ने TPACK और AI अपनाने के संबंध में कई महत्वपूर्ण निष्कर्ष दिए:

1. सामान्य धारणाएं: अधिकांश शिक्षक (69.05%) मानते हैं कि AI गणित की समझ में सुधार कर सकता है और 57.6% सहमत हैं कि यह खराब प्रदर्शन को सुधारने में मदद कर सकता है। इसी तरह, 59.06% का मानना है कि AI समस्या-समाधान कौशल को बढ़ाता है। हालांकि, एक महत्वपूर्ण हिस्सा (27.2%) AI उपकरणों को कक्षा में उपयोग के लिए बहुत जटिल मानता है।
2. सांख्यिकीय संबंध (TPACK बनाम दृष्टिकोण): इस परिकल्पना के विपरीत कि उच्च TPACK स्तर सकारात्मक AI अपनाने को प्रेरित करते हैं, पियर्सन सहसंबंध विश्लेषण ने कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण संबंध नहीं दिखाया कि शिक्षकों के TPACK स्तर और AI के प्रति उनके दृष्टिकोण के बीच।
   • समझ में सुधार: $r = 0.109$, $p = 0.225$ (बहुत कमजोर, गैर-महत्वपूर्ण)।
   • समस्या-समाधान में वृद्धि: $r = -0.028$, $p = 0.997$ (नगण्य, गैर-महत्वपूर्ण)।
   • उपकरणों की जटिलता: $r = -0.090$, $p = 0.321$ (बहुत कमजोर, गैर-महत्वपूर्ण)।
   • प्रदर्शन में सुधार: $r = 0.046$, $p = 0.609$ (नगण्य, गैर-महत्वपूर्ण)।
   • कुल मिलाकर धारणा: $r = 0.087$, $p = 0.331$ (बहुत कमजोर, गैर-महत्वपूर्ण)।
3. गुणात्मक अंतर्दृष्टि: साक्षात्कारों से पता चला कि हालांकि कई शिक्षक AI की प्रासंगिकता को स्वीकार करते हैं, लेकिन बहुत कम लोग एकीकरण रणनीतियों के ज्ञान की कमी के कारण सक्रिय रूप से इसका उपयोग करते हैं। विचारों में एक भिन्नता मौजूद है: कुछ आत्मविश्वासी शिक्षक मानते हैं कि TPACK, AI अपनाने की सुविधा प्रदान करता है, जबकि अन्य तर्क देते हैं कि उच्च TPACK भी तब गारंटी नहीं देता यदि शिक्षक AI की सुरक्षा या उपयोगिता के बारे में नकारात्मक धारणा रखता है।

मुख्य योगदान और महत्व
इस अध्ययन का प्राथमिक योगदान यह अनुभवजन्य निष्कर्ष है कि TPACK स्तर जाम्बियाई गणित संदर्भ में शिक्षकों के AI अपनाने के प्रति दृष्टिकोण के मजबूत भविष्यवक्ता नहीं हैं। लेखक इस धारणा को चुनौती देते हैं कि केवल तकनीकी सक्षमता ही स्वीकृति को संचालित करती है।

• फोकस में बदलाव: अध्ययन सुझाव देता है कि जबकि तकनीक के कार्यान्वयन के लिए TPACK महत्वपूर्ण है, यह AI अपनाने के दृष्टिकोण या इरादे पर कम प्रभावशाली है।
• नीतिगत निहितार्थ: लेखक तर्क देते हैं कि नीति निर्माताओं और पाठ्यक्रम डेवलपर्स को केवल तकनीकी कौशल का आकलन करने के बजाय शिक्षकों के "सामान्य दृष्टिकोण" को संबोधित करने की ओर अपना ध्यान केंद्रित करना चाहिए। महत्व इस बात में निहित है कि सर्वोत्तम प्रथाओं और प्रशिक्षण प्रदान करने की आवश्यकता है जो विशेष रूप से AI उपयोग के क्यों और कैसे को संबोधित करे ताकि नकारात्मक धारणाओं को बदला जा सके, न कि यह मान लिया जाए कि TPACK बढ़ाने से स्वतः ही सकारात्मक अपनाना परिणाम देगा।
• संदर्भगत प्रासंगिकता: अध्ययन इस बात पर प्रकाश डालता है कि जाम्बिया के संदर्भ में, AI एकीकरण में बाधा डिजिटल कौशल (TPACK) की कमी नहीं है, बल्कि AI उपकरणों के विशिष्ट अनुप्रयोग की समझ की कमी और शिक्षक-छात्र संपर्क तथा आलोचनात्मक सोच को नकारात्मक रूप से प्रभावित होने से बचाने के लिए उनके उपयोग को संतुलित करने की आवश्यकता है।

निष्कर्ष
यह पत्र निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि TPACK प्रौद्योगिकी एकीकरण के लिए एक आधारभूत तत्व है, लेकिन इसका गणित में AI अपनाने के प्रति शिक्षक के दृष्टिकोण से "बहुत कम लेना-देना" है। अध्ययन इस बात पर जोर देता है कि इस विशिष्ट क्षेत्र में दृष्टिकोण, TPACK स्तरों की तुलना में एक अधिक महत्वपूर्ण निर्धारक है। फलस्वरूप, सफल एकीकरण के लिए तकनीकी अपस्किलिंग पर निर्भर रहने के बजाय, लक्षित हस्तक्षेपों की आवश्यकता है जो शिक्षक के विश्वासों को संबोधित करें और AI उपयोग के लिए ठोस रणनीतियाँ प्रदान करें।