Pedagogical readiness in a structural equation model of generative artificial intelligence use and cognitive offloading among preservice teachers

आधुनिक कक्षा में, एक नए प्रकार का सहायक आया है, जो निबंध लिख सकता है, समस्याओं को हल कर सकता है और सेकंडों में जटिल विचारों की व्याख्या कर सकता है। यह तकनीक, जिसे जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (generative artificial intelligence) के रूप में जाना जाता है, ने छात्रों के अपने स्कूल के काम करने के तरीके को बदल दिया है। कई लोगों के लिए, यह एक शक्तिशाली शॉर्टकट के रूप में कार्य करता है, जिससे वे कार्यों को तेजी से पूरा कर पाते हैं या कम संघर्ष के साथ कठिन अवधारणाओं को समझ पाते हैं। हालाँकि, इस सुविधा के साथ एक पेंच भी आता है। जब कोई छात्र वास्तव में सीखने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास को करने के लिए किसी उपकरण पर बहुत अधिक निर्भर हो जाता है, तो वे सीखने की प्रक्रिया से चूकने का जोखिम उठाते हैं। इस घटना को 'कॉग्निटिव ऑफलोडिंग' (cognitive offloading) कहा जाता है: किसी कार्य के मानसिक कार्य को किसी बाहरी उपकरण पर स्थानांतरित करने की क्रिया। हालांकि यह भारी कार्यभार को प्रबंधित करने के लिए एक स्मार्ट रणनीति हो सकती है, लेकिन यह तब समस्यात्मक हो जाता है जब यह किसी विषय में महारत हासिल करने के लिए आवश्यक गहन सोच को प्रतिस्थापित कर देता है।

यह मुद्दा उन लोगों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है जो शिक्षक बनने के लिए प्रशिक्षण ले रहे हैं। ये भविष्य के शिक्षक केवल स्वयं के लिए उपकरणों का उपयोग करने वाले छात्र नहीं हैं; वे वे लोग हैं जो अंततः अपने छात्रों को इन उपकरणों का उपयोग कैसे करना है, यह तय करेंगे। वे एक दोहरी चुनौती का सामना करते हैं: उन्हें अपने स्वयं के अध्ययन के लिए तकनीक का प्रभावी ढंग से उपयोग करना सीखना होगा और साथ ही यह भी समझना होगा कि अपने भविष्य के छात्रों को इसका जिम्मेदारी से उपयोग करने के लिए कैसे निर्देशित किया जाए। शोधकर्ताओं के लिए प्रश्न केवल यह नहीं है कि क्या ये भविष्य के शिक्षक तकनीक का उपयोग कर रहे हैं, बल्कि यह है कि वे इसका उपयोग क्यों कर रहे हैं, वे किन नियमों का पालन करने में सुरक्षित महसूस करते हैं, और क्या तकनीक के साथ पढ़ाने में उनका आत्मविश्वास उनके सीखने के लिए उस पर निर्भरता को बदल देता है।

चेक गणराज्य के मासरिक विश्वविद्यालय (Masaryk University) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने लगभग सात सौ शिक्षक प्रशिक्षुओं के बीच इन गतिकी को समझने के लिए एक प्रयास किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या नई तकनीक को अपनाने के सामान्य कारण, जैसे कि इसका उपयोग करना कितना आसान है या सहपाठियों और प्रोफेसरों द्वारा कितना दबाव डाला जाता है, वास्तव में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग को प्रेरित करते हैं। वे यह भी जानना चाहते थे कि क्या विश्वविद्यालय के स्पष्ट नियमों ने छात्रों को इसके उपयोग को स्वीकार करने में सुरक्षित महसूस कराया, और क्या तकनीक के साथ पढ़ाने के लिए तैयार महसूस करना वास्तव में उन्हें अपने स्वयं के चिंतन के लिए इसे एक बैसाखी के रूप में उपयोग करने से रोकता है।

शोधकर्ताओं ने शिक्षक प्रशिक्षण के विभिन्न चरणों के छात्रों से डेटा एकत्र किया, जिसमें स्नातक डिग्री से लेकर उन्नत मास्टर प्रोग्राम तक शामिल थे। उन्होंने छात्रों से विस्तृत प्रश्न पूछे कि वे कितनी बार जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं, वे इसका उपयोग किन कार्यों के लिए करते हैं, और वे इसके उपयोग के आसपास के नियमों के बारे में कैसा महसूस करते हैं। उन्होंने विशेष रूप से इस बात की जांच की कि क्या छात्रों को लगा कि विश्वविद्यालय के पास स्पष्ट दिशा-निर्देश हैं और क्या वे दंड के डर के बिना उपकरण के उपयोग को स्वीकार करने में सुरक्षित महसूस करते थे। उन्होंने शिक्षण के लिए तकनीक का उपयोग करने की अपनी क्षमता में विश्वास, जिसे 'पेडागोगिकल रेडिनेस' (pedagogical readiness) कहा जाता है, को भी मापा और इसकी तुलना इस बात से की कि वे अपने स्वयं के मानसिक कार्य को संभालने के लिए उपकरण को कितनी बार सौंप देते हैं।

परिणामों ने एक कहानी को उजागर किया जो लगभग पूरी तरह से दक्षता (efficiency) से प्रेरित थी। छात्रों द्वारा तकनीक का उपयोग करने का सबसे मजबूत कारण केवल यह था कि इसने उनके काम को तेज़ और अधिक प्रभावी बना दिया। शोधकर्ताओं ने पाया कि यह विश्वास कि उपकरण उन्हें बेहतर परिणाम प्राप्त करने में मदद करेगा, उनके उपयोग की आवृत्ति का अनुमान लगाने वाला सबसे महत्वपूर्ण कारक था। आश्चर्यजनक रूप से, अन्य कारक जो आमतौर पर तकनीक अपनाने को प्रभावित करते हैं, जैसे कि उपकरण का संचालन करना कितना आसान है, दोस्तों का दबाव, या यहाँ तक कि प्रोफेसरों का प्रभाव, वास्तव में छात्रों के तकनीक के उपयोग की भविष्यवाणी करने में महत्वपूर्ण नहीं थे। छात्र इसलिए उपकरण का उपयोग नहीं कर रहे थे क्योंकि उनके प्रोफेसरों ने उन्हें ऐसा करने के लिए कहा था या इसलिए क्योंकि उनके दोस्त ऐसा कर रहे थे; वे इसका उपयोग इसलिए कर रहे थे क्योंकि यह काम करता था।

अध्ययन ने स्पष्ट नियमों और छात्रों की मानसिक शांति के बीच एक महत्वपूर्ण कड़ी को भी उजागर किया। जब छात्रों को लगा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में विश्वविद्यालय के नियम स्पष्ट और सुसंगत थे, तो उन्होंने बहुत सुरक्षित महसूस किया। इस मनोवैज्ञानिक सुरक्षा का अर्थ था कि वे अपने उपकरण के उपयोग के बारे में पारदर्शी होने के लिए अधिक इच्छुक थे। हालाँकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि इस भावना ने तकनीक के उपयोग की आवृत्ति को नहीं बदला। चाहे छात्र का वातावरण सहायक हो या जोखिम भरा, वे उपकरण का उपयोग करते थे यदि उन्हें विश्वास था कि यह उपयोगी है। नियम ईमानदारी के लिए महत्वपूर्ण थे, लेकिन उपयोग करने के निर्णय के लिए नहीं।

शायद सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष छात्र के अपने काम में किए गए मानसिक प्रयास और उपकरण के उपयोग के बीच के संबंध के बारे में था। डेटा ने एक मजबूत संबंध दिखाया: छात्र जितनी बार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते थे, वे उतना ही अधिक रिपोर्ट करते थे कि वे अपने कार्यों का मानसिक भार मशीन पर स्थानांतरित कर रहे हैं। यह सुझाव देता है कि जैसे-जैसे छात्र उपकरण का अधिक उपयोग करते हैं, वे तेजी से कठिन हिस्सों, जैसे कि तर्क बनाना या जटिल समस्याओं को हल करना, को संभालने के लिए इसे सौंपने की संभावना रखते हैं। यह संज्ञानात्मक कार्य को ऑफलोड करने की प्रवृत्ति छात्रों के तकनीक के साथ पढ़ाने की उनकी क्षमता में विश्वास से कम नहीं हुई। वे लोग भी, जो कक्षा में तकनीक को एकीकृत करने के लिए बहुत तैयार और कुशल महसूस करते थे, अपने स्वयं के अध्ययन के लिए उपकरण पर निर्भर होने की उतनी ही संभावना रखते थे जितने कि कम तैयार महसूस करने वाले लोग।

यह निष्कर्ष इस विचार को चुनौती देता है कि केवल तकनीक के साथ पढ़ाना जानने से छात्र इस पर अत्यधिक निर्भर होने से बच सकते हैं। शोधकर्ताओं ने देखा कि जबकि छात्र अपने स्वयं के अध्ययन के लिए तकनीक का उपयोग करने के प्रति व्यक्तिगत रूप से आश्वस्त थे, वे शिक्षण के संदर्भ में इसे प्रभावी ढंग से उपयोग करने के बारे में बहुत कम आश्वस्त थे। उनके व्यक्तिगत सहजता और दूसरों के उपयोग के मार्गदर्शन के लिए उनकी व्यावसायिक तैयारी के बीच एक बड़ा अंतर था। यह सुझाव देता है कि एक कुशल उपयोगकर्ता होने का मतलब स्वचालित रूप से उस तकनीक का कुशल शिक्षक होना नहीं है।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि छात्रों के उस छोटे समूह के लिए जिन्होंने बिल्कुल भी उपकरण का उपयोग नहीं किया, उनके कारण तकनीकी कठिनाई या पहुंच की कमी नहीं थे। इसके बजाय, वे नैतिक चिंताओं से प्रेरित थे। कई छात्रों को चिंता थी कि उपकरण का उपयोग करना शैक्षणिक बेईमानी का एक रूप होगा या यह समय के साथ उनके अपने कौशल को कमजोर कर देगा। कुछ ने तकनीक के पर्यावरणीय प्रभाव के बारे में भी चिंता व्यक्त की। ये छात्र नियमों से डरे हुए नहीं थे; वे इस अभ्यास के नैतिक रूप से विरोधी थे।

अंततः, शोध भविष्य के शिक्षकों की एक ऐसी पीढ़ी की तस्वीर पेश करता है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के व्यावहारिक उपयोगकर्ता हैं। वे दक्षता पाने और अपना काम अच्छी तरह से करने की इच्छा से प्रेरित हैं। जबकि स्पष्ट संस्थागत नियम उन्हें अपने उपयोग के बारे में ईमानदार होने के लिए सुरक्षित महसूस कराते हैं, ये नियम उन्हें आवश्यकता पड़ने पर उपकरण का उपयोग करने से नहीं रोकते हैं। इसके अलावा, तकनीक के साथ पढ़ाने के लिए तैयार महसूस करना उन्हें अपने स्वयं के सीखने के लिए उपकरण को भारी काम सौंपने के प्रलोभन से नहीं बचाता है। अध्ययन बताता है कि शिक्षक प्रशिक्षण कार्यक्रमों को केवल तकनीक का उपयोग करना सिखाने से आगे बढ़ने की आवश्यकता है। उन्हें भविष्य के शिक्षकों को सीखने के समर्थन के रूप में उपकरण का उपयोग करने और सीखने की प्रक्रिया को पूरी तरह से बदलने के रूप में उपयोग करने के बीच की महीन रेखा को समझने में भी मदद करनी चाहिए। इस गहरी समझ के बिना, यहाँ तक कि सबसे आत्मविश्वासी भविष्य के शिक्षक भी खुद को ऐसी तकनीक पर निर्भर पाएंगे जो उनके अपने सीखने और अंततः उनके छात्रों के सीखने को कमजोर करती है।