The Lecturers’ Experiences and Generative AI in Developing Communicative Speaking Materials in English Education Program

दुनिया भर की कक्षाओं में, शिक्षक एक निरंतर चुनौती का सामना करते हैं: छात्रों को केवल सही ढंग से ही नहीं, बल्कि अर्थपूर्ण रूप से एक नई भाषा बोलना कैसे सिखाया जाए। दशकों से, सबसे प्रभावी दृष्टिकोण 'कम्युनिकेटिव लैंग्वेज टीचिंग' (संवादात्मक भाषा शिक्षण) रहा है, एक ऐसी विधि जो व्याकरण के नियमों को रटने के बजाय वास्तविक बातचीत को प्राथमिकता देती है। इसका लक्ष्य ऐसी स्थितियाँ बनाना है जहाँ शिक्षार्थियों को जानकारी का आदान-प्रदान करना हो, समस्याओं को हल करना हो, या अपनी राय साझा करनी हो, ठीक वैसे ही जैसे वे दैनिक जीवन में करते हैं। यह दृष्टिकोण काफी हद तक शिक्षक की उन गतिविधियों को डिजाइन करने की क्षमता पर निर्भर करता है जो छात्रों के अपने जीवन के लिए प्रामाणिक और प्रासंगिक महसूस हों। आज, एक शक्तिशाली नया उपकरण इस दृश्य में प्रवेश कर चुका है: जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (जनरेटिव एआई)। ये ऐसे कंप्यूटर सिस्टम हैं जो सेकंडों में मूल टेक्स्ट, कहानियाँ और संवाद स्क्रिप्ट बनाने में सक्षम हैं। जहाँ ये तुरंत अंतहीन शिक्षण सामग्री बनाने का एक तरीका प्रदान करते हैं, वहीं ये शिक्षकों के सामने एक मौलिक प्रश्न भी खड़ा करते हैं। क्या एक मशीन छात्रों के एक विशिष्ट समूह की सूक्ष्म आवश्यकताओं को समझ सकती है, या यह ऐसे पाठ तैयार करने का जोखिम उठाती है जो व्याकरण की दृष्टि से तो पूर्ण हैं लेकिन सामाजिक रूप से खोखले हैं?

शोधकर्ताओं की एक टीम ने इंडोनेशिया में पांच विश्वविद्यालय व्याख्याताओं (लेक्चरर्स) के इस नए परिदृश्य को नेविगेट करने के तरीके का अवलोकन करके इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। ये शिक्षक उन छात्रों को अंग्रेजी पढ़ाते हैं जो स्वयं शिक्षक बनने के प्रशिक्षण ले रहे हैं। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि ये पेशेवर उस मानवीय स्पर्श को खोए बिना बोलने की सामग्री कैसे बनाते हैं जो भाषा सीखने को प्रभावी बनाती है। उन्होंने गहन साक्षात्कार आयोजित किए, जिसमें व्याख्याताओं से उनके दैनिक कार्य, उनके डर और इन डिजिटल उपकरणों का उपयोग करते समय उनकी रणनीतियों का वर्णन करने के लिए कहा गया। अध्ययन एक स्पष्ट पैटर्न को प्रकट करता है: व्याख्याकर्ता मशीनों को नियंत्रण नहीं लेने देते हैं। इसके बजाय, वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को एक सहायक के रूप में देखते हैं जो कच्चे विचार उत्पन्न करता है, जबकि मानव शिक्षक वह विशेषज्ञ बना रहता है जो अंतिम पाठ को आकार देता है, संपादित करता है और उसे मंजूरी देता है।

अध्ययन में शामिल व्याख्याताओं ने एक ऐसी कार्यप्रणाली (वर्कफ्लो) का वर्णन किया जहाँ मानवीय तत्व गैर-परक्राम्य (नॉन-नेगोशिएबल) है। उन्होंने समझाया कि जबकि पाठ्यपुस्तकें उपयोगी होती हैं, वे अक्सर छात्रों की विशिष्ट रुचियों, सांस्कृतिक पृष्ठभूमि या भविष्य के करियर लक्ष्यों को पकड़ने में विफल रहती हैं। एक शिक्षक को बोने (Bone) में स्थानीय पर्यटन या दक्षिण सुलावेसी में पर्यावरणीय मुद्दों जैसे विषयों पर बोलने की गतिविधि की आवश्यकता हो सकती है, जिन्हें एक सामान्य पाठ्यपुस्तक छोड़ सकती है। जब व्याख्याकार आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करते हैं, तो वे आमतौर पर विचारों की एक सूची या बातचीत का एक कच्चा मसौदा मांगकर शुरुआत करते हैं। वे किसी रोल-प्ले परिदृश्य या बहस के विषय के लिए कह सकते हैं। हालाँकि, वे लगभग कभी भी आउटपुट का उपयोग ठीक वैसा नहीं करते जैसा वह दिखाई देता है। एक व्याख्याकार ने उल्लेख किया कि कंप्यूटर एक ऐसा संवाद बना सकता है जहाँ हर कोई पूरी तरह से विनम्र है और एक-दूसरे को तुरंत समझ लेता है, एक ऐसी स्थिति जो वास्तविक जीवन में शायद ही कभी होती है। वास्तविक बातचीत अव्यवस्थित होती है; लोग बीच में टोकते हैं, हिचकिचाते हैं, और कभी-कभी एक-दूसरे को गलत समझ लेते हैं। व्याख्याकार कंप्यूटर के मसौदे को लेते हैं और उसमें इन प्राकृतिक खामियों को शामिल करने के लिए उसे फिर से लिखते हैं, जिससे सामग्री प्रामाणिक महसूस हो सके।

संपादन की यह प्रक्रिया ही वह स्थान है जहाँ शिक्षक का व्यावसायिक निर्णय चमकता है। शोधकर्ताओं ने पाया कि व्याख्याकार एक फिल्टर के रूप में कार्य करते हैं, जो कंप्यूटर के काम की सांस्कृतिक प्रासंगिकता और व्यावहारिकता के लिए जाँच करते हैं। वे खुद से पूछते हैं कि क्या शब्दावली उनके विशिष्ट छात्रों के लिए बहुत कठिन है या क्या वर्णित स्थिति वास्तव में एक इंडोनेशियाई कक्षा में समझ में आएगी। वे सीखने के भावनात्मक पक्ष पर भी विचार करते हैं। यदि एक शिक्षक हर बार बोलने पर छात्र के व्याकरण को सुधारता है, तो छात्र बोलने से बहुत डर सकता है। अध्ययन में शामिल व्याख्याकारों ने बताया कि वे अक्सर आत्मविश्वास बढ़ाने के लिए पहले छात्रों को स्वतंत्र रूप से बोलने देते हैं, और सुधारों को बाद के लिए बचाकर रखते हैं। उन्होंने नोट किया कि एक कंप्यूटर स्वाभाविक रूप से यह नहीं जानता कि छात्र को व्यस्त रखने के लिए सुधारों को कब रोकना है। मानव शिक्षक जानता है कि कब हस्तक्षेप करना है और कब बातचीत को बहने देना है, जो कि उनके सामने मौजूद लोगों के विशिष्ट समूह के साथ वर्षों के अनुभव पर आधारित निर्णय है।

अध्ययन यह भी रेखांकित करता है कि व्याख्याकार इन उपकरणों को 'क्रिएटिव फटीग' (रचनात्मक थकान) से उबरने के एक तरीके के रूप में देखते हैं। सेमेस्टर दर सेमेस्टर एक ही पाठ्यक्रम पढ़ाना थकाऊ हो सकता है, और व्याख्याकारों ने स्वीकार किया कि कंप्यूटर उन्हें तेजी से नए विचार उत्पन्न करने में मदद करता है। यह कुछ ही सेकंडों में एक विशिष्ट कौशल का अभ्यास करने के एक दर्जन अलग-अलग तरीके सुझा सकता है, जिससे शिक्षक को चुनने के लिए विकल्पों का एक विस्तृत मेनू मिल जाता है। हालाँकि, व्याख्याकार अंतिम उत्पाद पर अपना अधिकार बनाए रखने के लिए सावधान रहते हैं। वे कंप्यूटर को एक ऐसे उपकरण के रूप में देखते हैं जो मंथन और मसौदा तैयार करने के नियमित काम को संभालता है, जिससे वे पेडागोजी (शिक्षाशास्त्र) के गहरे काम पर ध्यान केंद्रित करने के लिए स्वतंत्र हो जाते हैं। एक व्याख्याकार ने इस संबंध को सरल शब्दों में वर्णित किया: कंप्यूटर मसौदा प्रदान करता है, लेकिन शिक्षक अंतिम शिक्षण सामग्री तैयार करता है। यह अंतर महत्वपूर्ण है। तकनीक प्रक्रिया को तेज करती है, लेकिन यह यह तय करने के लिए मानव की आवश्यकता को प्रतिस्थापित नहीं करती है कि शिक्षार्थियों के लिए सबसे अच्छा क्या है।

शायद सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि व्याख्याकार अपने छात्रों को भी इन उपकरणों के प्रति आलोचनात्मक होने के लिए सक्रिय रूप से सिखा रहे हैं। शोधकर्ताओं ने देखा कि शिक्षक न केवल स्वयं तकनीक का उपयोग करते हैं; वे अपने छात्रों को इस पर सवाल उठाने के लिए भी प्रोत्साहित करते हैं। कक्षा में, वे छात्रों से कंप्यूटर द्वारा उत्पन्न बातचीत की तुलना एक वास्तविक जीवन की रिकॉर्डिंग या पाठ्यपुस्तक के उदाहरण से करने के लिए कह सकते हैं। वे चर्चा करते हैं कि कंप्यूटर कैसे गलतियाँ कर सकता है, कुछ पैटर्न दोहरा सकता है, या सांस्कृतिक बारीकियों को छोड़ सकता है। यह दृष्टिकोण आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग को अपने आप में एक सीखने के अवसर में बदल देता है। छात्र सीखते हैं कि हालांकि तकनीक शक्तिशाली है, लेकिन यह तटस्थ या अचूक नहीं है। उन्हें जानकारी को सत्यापित करने और यह पहचानने के लिए सिखाया जाता है कि कंप्यूटर का आउटपुट केवल एक शुरुआती बिंदु है, अंतिम सत्य नहीं।

शोध इस निष्कर्ष पर पहुँचता है कि भाषा शिक्षण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का सबसे सफल एकीकरण तब होता है जब तकनीक मानवीय विशेषज्ञता का समर्थन करती है, न कि उसका स्थान लेती है। इस अध्ययन में शामिल व्याख्याकारों ने एक स्वस्थ संतुलन पाया जहाँ कंप्यूटर विचार उत्पन्न करने का भारी काम संभालता है, और मानव शिक्षक यह सुनिश्चित करता है कि सामग्री अर्थपूर्ण, सांस्कृतिक रूप से उपयुक्त और शैक्षणिक रूप से सुदृढ़ हो। अध्ययन सुझाव देता है कि जब तक शिक्षक महत्वपूर्ण शैक्षिक निर्णय लेने वाले—लक्ष्य निर्धारित करने, छात्रों की आवश्यकताओं के अनुकूल होने और बातचीत की गुणवत्ता का निर्णय लेने वाले—बने रहते हैं, तब तक तकनीक एक शक्तिशाली सहयोगी हो सकती है। यह मानव शिक्षकों और मशीनों के बीच चयन करने का मामला नहीं है, बल्कि यह खोजने का तरीका है कि वे एक साथ कैसे काम कर सकते हैं, जिसमें मानव हमेशा दिशा का मार्गदर्शन करता है। इन शिक्षकों के अनुसार, भाषा शिक्षण का भविष्य मानवीय निर्णय को केंद्र में रखने पर निर्भर करता है, मशीन का उपयोग शिक्षण की कला को मिटाने के लिए नहीं, बल्कि उसे बढ़ाने के लिए करना है।