From transactional use to reflective engagement: Higher education students’ evolving understandings of academic integrity and generative AI
यह गुणात्मक अनुदैर्ध्य अध्ययन प्रकट करता है कि स्नातक और स्नातकोत्तर छात्रों की शैक्षणिक अखंडता की समझ निरंतर अंतःक्रिया के माध्यम से जनरेटिव एआई (Generative AI) को केवल एक दक्षता उपकरण के रूप में देखने से लेकर अधिक चिंतनशील और नैतिक रूप से इसके साथ जुड़ने की ओर विकसित होती है, जो यह सुझाव देता है कि विश्वविद्यालयों को डिटेक्शन-उन्मुख नीतियों के बजाय आलोचनात्मक चिंतन को बढ़ावा देने वाले शैक्षिक दृष्टिकोणों को प्राथमिकता देनी चाहिए।
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
आधुनिक कक्षा में, एक शांत क्रांति ने अपनी जगह बना ली है, जो मशीनों की गड़गड़ाहट से नहीं, बल्कि कंप्यूटर स्क्रीन की मंद गूँज के साथ आई है। दशकों से, विश्वविद्यालय यह सुनिश्चित करने के लिए अनकहे और लिखे हुए नियमों के एक समूह पर निर्भर रहे हैं कि छात्र द्वारा प्रस्तुत किया गया कार्य वास्तव में उसका अपना है। यह अवधारणा, जिसे शैक्षणिक अखंडता (academic integrity) के रूप में जाना जाता है, इस विचार पर आधारित है कि सीखना विकास की एक व्यक्तिगत यात्रा है, जहाँ ईमानदारी, जिम्मेदारी और कठिन परिश्रम करने का साहस केवल एक ग्रेड प्राप्त करने से अधिक महत्वपूर्ण है। यह इस विश्वास पर आधारित है कि एक डिग्री उस मस्तिष्क का प्रतिनिधित्व करनी चाहिए जिसे प्रयास द्वारा खींचा और आकार दिया गया हो, न कि उस मस्तिष्क का जिसे दरकिनार कर दिया गया हो। हाल ही में, इस परिदृश्य में एक नई शक्ति का प्रवेश हुआ है: जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (generative artificial intelligence)। ये ऐसे कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो निबंध लिखने, समस्याओं को हल करने और ऐसे विचार बनाने में सक्षम हैं जो देखने और सुनने में मानवीय लगते हैं। वे अविश्वसनीय गति और सुविधा प्रदान करते हैं, लेकिन वे इस बात की रेखाओं को भी धुंधला कर देते हैं कि वास्तव में सोच कौन रहा है। शिक्षकों और छात्रों दोनों के लिए केंद्रीय प्रश्न कठिन हो गया है: जब एक मशीन आपको लिखने में मदद करती है, तो आपका सीखना कहाँ शुरू होता है और कहाँ समाप्त होता है?
ऑस्ट्रेलिया के एक क्षेत्रीय विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम ने केवल अनुमान लगाना बंद करने और करीब से देखने का निर्णय लिया। छात्रों के इन उपकरणों के बारे में विचारों का केवल एक क्षणिक चित्रण लेने के बजाय, उन्होंने एक लंबी यात्रा शुरू की, जिसमें उन्होंने बीस छात्रों के एक समूह का पंद्रह महीनों तक पीछा किया। वे यह देखना चाहते थे कि क्या और कैसे छात्रों की ईमानदारी और सीखने की समझ में बदलाव आया जब वे इन तकनीकों के साथ दिन-प्रतिदिन रह रहे थे। शोधकर्ताओं ने छात्रों का चार बार साक्षात्कार किया, उनसे न केवल यह पूछा कि उन्होंने क्या किया, बल्कि यह भी कि वे इसके बारे में कैसा महसूस करते थे, उन्हें किस बात की चिंता थी, और वे अपने द्वारा तैयार किए गए कार्य का अर्थ कैसे निकालते थे। लक्ष्य छात्र के मन की उस कहानी को समझना था जो एक ऐसी दुनिया के अनुकूल हो रही है जहाँ उत्तर बस एक क्लिक की दूरी पर हैं।
जो कहानी उभरकर सामने आई वह छात्रों द्वारा तकनीक के दुरुपयोग या अचानक पूर्ण बनने की कोई सरल कहानी नहीं थी। शुरुआत में, छात्रों ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को गति के एक उपकरण के रूप में देखा। उन्होंने असाइनमेंट जल्दी पूरा करने, अपने व्याकरण को सुधारने या रिपोर्ट के लिए एक संरचना तैयार करने के लिए इसका उपयोग किया। इस चरण में, ध्यान पूरी तरह से परिणाम पर था: कार्य को कुशलतापूर्वक पूरा करना। कई लोगों के लिए, शैक्षणिक अखंडता का विचार केवल मुसीबत से बचने का एक मामला था; वे सुनिश्चित करना चाहते थे कि वे कुछ गलत करते हुए पकड़े न जाएं, लेकिन वे अभी तक इस बारे में गहराई से नहीं सोच रहे थे कि विचारों का स्वामित्व किसका है या वे वास्तव में क्या सीख रहे हैं। मशीन एक शॉर्टकट थी, और छात्र चालक था, लेकिन इंजन अधिकांश काम कर रहा था।
जैसे-जैसे महीने बीतते गए, तस्वीर बदलने लगी। छात्र तकनीक की सीमाओं से टकराने लगे। उन्होंने पाया कि एआई कभी-कभी ऐसे उत्तर देता है जो बहुत अस्पष्ट, तथ्यात्मक रूप से गलत, या उनके असाइनमेंट की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुरूप नहीं होते। एक छात्र ने बताया कि उसे एक ऐसा उत्तर मिला जो इतना सामान्य था कि उसे अलग शब्दों के साथ फिर से कोशिश करने के लिए कंप्यूटर से कहना पड़ा। दूसरे को एहसास हुआ कि क्योंकि वे मशीन पर बहुत अधिक निर्भर थे, इसलिए वे अपने असाइनमेंट को शिक्षक को समझा नहीं सकते थे। ये घर्षण के क्षण अत्यंत महत्वपूर्ण थे। इन्होंने छात्रों को रुकने और सोचने के लिए मजबूर किया। वे उपकरण की विश्वसनीयता पर सवाल उठाने लगे और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह कि वे अपनी प्रक्रिया में अपनी भूमिका पर सवाल उठाने लगे। उन्हें एहसास होने लगा कि यदि वे अपने द्वारा प्रस्तुत किए गए कार्य को नहीं समझते हैं, तो उन्होंने वास्तव में कुछ भी नहीं सीखा है।
अध्ययन के अंतिम चरण तक, कई प्रतिभागियों के लिए एक नया पैटर्न उभर आया था। वे अब केवल कार्य पूरा करने के लिए एआई का उपयोग नहीं कर रहे थे; वे अपनी समझ का परीक्षण करने के लिए इसका उपयोग कर रहे थे। वे कंप्यूटर से किसी अवधारणा को समझाने के लिए कहते, और फिर अपनी पाठ्यपुस्तकों के साथ उस स्पष्टीकरण को सत्यापित करते। वे विभिन्न दृष्टिकोणों पर मंथन करने के लिए उपकरण का उपयोग करते, लेकिन फिर यह सुनिश्चित करने के लिए कि वे वास्तव में अर्थ को समझ गए हैं, उन विचारों को अपने शब्दों में फिर से लिखते। कुछ लोगों ने अपने साथियों को तकनीक का जिम्मेदारी से उपयोग करने में मदद करना भी शुरू कर दिया, उन्हें इसे एक शॉर्टकट के बजाय एक सीखने के साथी के रूप में देखने के लिए प्रोत्साहित किया। छात्र मशीन के साथ एक लेन-देन वाले संबंध से—जहाँ वे उत्तरों के बदले प्रॉम्प्ट देते थे—एक चिंतनशील संबंध की ओर बढ़ गए थे, जहाँ वे अपने स्वयं के चिंतन को गहरा करने के लिए उपकरण का उपयोग करते थे। वे अपने सीखने पर फिर से स्वामित्व ले रहे थे, लेकिन इस बार अपने चारों ओर मौजूद तकनीक के प्रति एक नई, अधिक आलोचनात्मक जागरूकता के साथ।
शोधकर्ताओं ने पाया कि यह परिवर्तन एक सीधी रेखा नहीं थी जिसका पालन हर छात्र करता। कुछ छात्र मुख्य रूप से गति के लिए उपकरणों का उपयोग करना जारी रखते थे, जबकि अन्य केवल कुछ कक्षाओं में या जब असाइनमेंट के लिए गहन सोच की आवश्यकता होती थी, तभी अधिक चिंतनशील बनते थे। यह बदलाव कई कारकों पर निर्भर था, जिसमें शिक्षकों से मिलने वाली प्रतिक्रिया, उनके विशिष्ट अध्ययन क्षेत्र की अपेक्षाएं और सहपाठियों के साथ इन मुद्दों पर चर्चा करने के अवसर शामिल थे। अध्ययन बताता है कि इन उपकरणों का नैतिक रूप से उपयोग करने की क्षमता ऐसी नहीं है कि छात्र इसे या तो रखता है या नहीं रखता; यह एक कौशल है जिसे अनुभव और चिंतन के माध्यम से विकसित किया जा सकता है। यह सजा से बचने के लिए कठोर नियमों का पालन करने के बारे में नहीं है, बल्कि यह सीखने के बारे में है कि एक शक्तिशाली नए संसाधन का उपयोग कब और कैसे किया जाए, इसके बारे में अच्छे निर्णय कैसे लिए जाएं।
यह दीर्घकालिक दृष्टिकोण विश्वविद्यालयों के लिए एक अलग मार्ग प्रदान करता है। केवल उन छात्रों को पकड़ने पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय जो तकनीक का दुरुपयोग करते हैं, निष्कर्ष बताते हैं कि स्कूलों को ऐसे सीखने के अनुभव डिजाइन करने चाहिए जो इस प्रकार के आलोचनात्मक चिंतन को प्रोत्साहित करें। जब असाइनमेंट छात्रों को अपने तर्क समझाने, जानकारी को सत्यापित करने या अपने विकल्पों को उचित ठहराने के लिए कहते हैं, तो वे एक ऐसा स्थान बनाते हैं जहाँ छात्रों को सामग्री के साथ गहराई से जुड़ना पड़ता है, जिससे मशीन पर अंधाधुंध भरोसा करना कठिन हो जाता है। अध्ययन संकेत देता है कि जब छात्रों को अपने स्वयं के सीखने और तकनीक की भूमिका पर चिंतन करने का स्थान दिया जाता है, तो वे स्वाभाविक रूप से अधिक जिम्मेदार और विचारशील दृष्टिकोण विकसित करने लगते हैं। चुनौती शिक्षा के लिए नए उपकरणों को प्रतिबंधित करना नहीं है, बल्कि छात्रों को यह सिखाना है कि वे उनका उपयोग इस तरह से कैसे करें जो उनके अपने मस्तिष्क को बदलने के बजाय उसे मजबूत करे।
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