Lecturers’ Experiences in Human Expertise and Generative AI in Developing Communicative Speaking Materials for English Foreign Language (EFL)

दुनिया भर के क्लासरूम में, शिक्षक एक निरंतर चुनौती का सामना करते हैं: छात्रों को न केवल सही ढंग से, बल्कि अर्थपूर्ण रूप से नई भाषा बोलना सिखाने में कैसे मदद की जाए। दशकों से, सबसे भरोसेमंद दृष्टिकोण वास्तविक संचार पर ध्यान केंद्रित करना रहा है, न कि नियमों को रटने पर। यह पद्धति, जिसे 'कम्युनिकेटिव लैंग्वेज टीचिंग' (संवादात्मक भाषा शिक्षण) के रूप में जाना जाता है, छात्रों को भाषा का उपयोग समस्याओं को हल करने, विचार साझा करने और एक-दूसरे के साथ बातचीत करने के लिए करने के लिए कहती है, ठीक वैसे ही जैसे वे दैनिक जीवन में करते हैं। इसका लक्ष्य एक ऐसा कौशल विकसित करना है जहाँ छात्र एक बातचीत को संचालित कर सके, न कि केवल एक व्याकरण चार्ट को दोहरा सके। आज, इस कक्षा की गतिशीलता में एक नई शक्ति ने प्रवेश किया है: जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जनरेटिव एआई)। ये ऐसे कंप्यूटर सिस्टम हैं जो सेकंडों में टेक्स्ट लिखने, परिदृश्य बनाने और पाठ योजनाएं तैयार करने में सक्षम हैं। जबकि यह तकनीक शिक्षकों का समय बचाने और नए विचारों को जन्म देने का वादा करती है, यह एक शांत लेकिन तत्काल प्रश्न भी खड़ा करती है। यदि एक मशीन तुरंत एक पाठ योजना लिख सकती है, तो क्या शिक्षक को अभी भी उस पाठ का विशेषज्ञ डिजाइनर होने की आवश्यकता है? उत्तर महत्वपूर्ण है क्योंकि भाषा सीखना गहराई से मानवीय है; यह संस्कृति, भावना और वास्तविक बातचीत की अव्यवस्थित, अप्रत्याशित प्रकृति पर निर्भर करता है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए काम शुरू किया कि इंडोनेशिया में अंग्रेजी शिक्षक इस नई वास्तविकता को कैसे संभाल रहे हैं। उन्होंने उन पांच विश्वविद्यालय व्याख्याताओं पर ध्यान केंद्रित किया जो उन छात्रों को बोलने के कौशल सिखाते हैं जो अंग्रेजी शिक्षक बनने के प्रशिक्षण में हैं। ये शिक्षक अपनी कक्षाओं के लिए सामग्री बनाने में ChatGPT और इसी तरह के प्रोग्रामों का उपयोग करते हैं। शोधकर्ताओं ने यह नहीं पूछा कि क्या शिक्षकों ने तकनीक का उपयोग किया; उन्होंने यह पूछा कि उन्होंने इसका उपयोग कैसे किया। विस्तृत बातचीत के माध्यम से, टीम ने सुना कि कैसे इन व्याख्याताओं ने अपने पेशेवर अनुभव और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के त्वरित आउटपुट के बीच संतुलन बनाया। उन्होंने मानवीय नियंत्रण का एक स्पष्ट पैटर्न पाया। शिक्षकों ने कंप्यूटर द्वारा दिए गए विवरण को केवल कॉपी और पेस्ट नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक सहायक के रूप में माना जो विचारों को मंथन करने या किसी पाठ का पहला संस्करण तैयार करने में मदद कर सकता था, लेकिन उन्होंने स्वयं को अंतिम संपादक और निर्णय लेने वाला बने रहने पर जोर दिया।

व्याख्याताओं ने समझाया कि उनकी विशेषज्ञता उनके विशिष्ट छात्रों और स्थानीय संदर्भ को जानने में निहित है। उन्होंने एक ऐसी प्रक्रिया का वर्णन किया जहाँ वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से बाजार के बारे में कोई रोल-प्ले गतिविधि या बहस का विषय सुझाने के लिए कह सकते हैं। कंप्यूटर जल्दी से एक स्क्रिप्ट या निर्देशों का एक सेट तैयार कर देगा। हालाँकि, इसके बाद शिक्षकों ने उस सामग्री को नया रूप देने के लिए हस्तक्षेप किया। उन्होंने गौर किया कि कंप्यूटर अक्सर बहुत अधिक पूर्ण, बहुत विनम्र और बहुत तार्किक बातचीत उत्पन्न करता है। वास्तविक मानवीय भाषण, उन्होंने बताया, व्यवधानों, हिचकिचाहट और उन क्षणों से भरा होता है जहाँ लोग स्पष्टीकरण खोजने से पहले एक-दूसरे को गलत समझते हैं। व्याख्याता कंप्यूटर के सुचारू संवाद को इन यथार्थवादी खामियों को शामिल करने के लिए फिर से लिखते थे, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि छात्र वास्तविक दुनिया के लिए अभ्यास कर रहे हैं, न कि किसी पॉलिश किए गए सिमुलेशन के लिए। वे सामग्री को अपने स्थानीय वातावरण के अनुकूल बनाने के लिए विषयों को भी समायोजित करते थे, जैसे सामान्य उदाहरणों को हटाकर अपने क्षेत्र से संबंधित मुद्दों, जैसे स्थानीय पर्यटन या दक्षिण सुलावेसी में पर्यावरणीय चिंताओं को शामिल करना।

यह सावधानीपूर्वक संपादन केवल त्रुटियों को ठीक करने के बारे में नहीं था; यह पाठ के शैक्षिक मूल्य की रक्षा करने के बारे में था। शिक्षकों ने पाया कि जबकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पाठ की तैयारी के घंटों को बचा सकता था, लेकिन यह निर्णय लेने के लिए आवश्यक विवेक को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता था कि वास्तव में एक छात्र को क्या सीखने की आवश्यकता है। एक व्याख्याता ने उल्लेख किया कि कंप्यूटर एक कठिन गतिविधि का सुझाव दे सकता है जो कागज पर तो अच्छी दिखती है लेकिन उनके सामने बैठे विशिष्ट छात्रों को भ्रमित कर देगी। दूसरे ने उल्लेख किया कि कंप्यूटर अक्सर सांस्कृतिक बारीकियों को छोड़ देता है, ऐसे उदाहरण पेश करता है जो विदेशी या इंडोनेशियाई शिक्षार्थियों के लिए अनुपयुक्त लगते हैं। शिक्षक एक फिल्टर के रूपक के रूप में कार्य करते थे, यह सुनिश्चित करते हुए कि सामग्री का हर हिस्सा सांस्कृतिक रूप से प्रासंगिक और शैक्षणिक रूप से सुदृढ़ हो। उन्होंने तकनीक को रचनात्मक थकान को दूर करने के एक उपकरण के रूप में देखा, जो नए विचारों की एक चिंगारी प्रदान करता है, लेकिन वे स्वयं ही थे जो तय करते थे कि किन विचारों को रखना है और उन्हें कैसे परिष्कृत करना है।

अध्ययन ने यह भी रेखांकित किया कि ये शिक्षक अपने छात्रों को इस नए डिजिटल युग के लिए कैसे तैयार कर रहे थे। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को प्रतिबंधित करने के बजाय, व्याख्याताओं ने अपने छात्रों को इसका आलोचनात्मक रूप से उपयोग करने के लिए प्रोत्साहित किया। उन्होंने छात्रों से यह तुलना करने के लिए कहा कि कंप्यूटर ने क्या लिखा और वे पाठ्यपुस्तकों या वास्तविक जीवन के अनुभव से क्या जानते हैं। लक्ष्य छात्रों को आउटपुट पर सवाल उठाने, पूर्वाग्रहों को पहचानने और तथ्यों को सत्यापित करने के लिए सिखाना था। शिक्षकों ने इस बात पर जोर दिया कि मशीन तटस्थ नहीं है; इसमें अपने स्वयं के अनुमान और पैटर्न होते हैं। छात्रों को तकनीक का मूल्यांकन करने की शिक्षा देकर, व्याख्याता यह सुनिश्चित कर रहे थे कि अगली पीढ़ी के शिक्षक न केवल उपकरणों का उपयोग करें, बल्कि उन्हें समझें भी। इस दृष्टिकोण ने कक्षा को आलोचनात्मक सोच के स्थान में बदल दिया, जहाँ तकनीक अध्ययन के विषय के रूप में भी कार्य करती है और एक सहायक के रूप में भी।

अंततः, शोध सुझाव देता है कि भाषा शिक्षण में जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का सबसे प्रभावी तरीका मानव शिक्षक को मजबूती से प्रभारी बनाए रखना है। तकनीक गति और विविधता में उत्कृष्ट है, जो क्षणों में ड्राफ्ट और विचारों की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करती है। लेकिन मानव शिक्षक संदर्भ, सहानुभूति और पेशेवर निर्णय के आवश्यक तत्वों को लाता है। इस अध्ययन के व्याख्याता खुद को मशीनों द्वारा प्रतिस्थापित होते नहीं देखते थे; वे खुद को एक नए ऑर्केस्ट्रा के कंडक्टर के रूप में देखते थे, जो अपने संसाधनों का विस्तार करने के लिए तकनीक का उपयोग करते हैं और यह सुनिश्चित करते हैं कि संगीत अपने छात्रों की जरूरतों के प्रति सच्चा बना रहे। उन्होंने जो संतुलन बनाया वह इस बारे में नहीं था कि कंप्यूटर ने कितना काम किया, बल्कि इस बारे में था कि महत्वपूर्ण निर्णय कौन लेता है। जब तक शिक्षक सीखने के लक्ष्यों को परिभाषित करने, सामग्री को छात्रों के अनुकूल बनाने और बातचीत की गुणवत्ता का निर्णय लेने वाले के रूप में बना रहा, तब तक तकनीक एक शक्तिशाली सहायता के रूप में कार्य करती रही। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि भाषा शिक्षण का भविष्य मानव विशेषज्ञता और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बीच चयन करने में नहीं है, बल्कि एक ऐसी साझेदारी खोजने में है जहाँ मशीन दिनचर्या को संभालती है, और मानव मस्तिष्क अर्थ को संभालता है।