Character Formation in the Age of Generative AI: Integrating Classical Islamic Educational Philosophy into AI-Assisted Learning

दुनिया भर के क्लासरूम में एक शांत बदलाव हो रहा है। छात्र निबंध लिखने, समस्याओं को हल करने और असाइनमेंट पूरा करने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) की ओर मुड़ रहे हैं। हालांकि ये उपकरण अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली हो सकते हैं, लेकिन इन्होंने एक नए प्रकार का भ्रम भी पैदा कर दिया है। कई युवा इस बात को लेकर अनिश्चित महसूस करते हैं कि एक सहायक टूल का उपयोग करने और मशीन को अपने लिए सोचने देने के बीच रेखा कहाँ खींची जाए। वे जानते हैं कि तकनीक को कैसे संचालित करना है, लेकिन अक्सर उनके पास यह मार्गदर्शन करने के लिए स्पष्ट नैतिक दिशा-सूचक यंत्र नहीं होता कि इसका उपयोग कैसे किया जाए। यह केवल नियमों का पालन करने या पकड़े जाने से बचने की समस्या नहीं है; यह एक गहरा प्रश्न है कि तकनीक उस व्यक्ति को कैसे आकार देती है जो इसका उपयोग करता है। जब कोई छात्र अपना काम करने के लिए मशीन पर बहुत अधिक निर्भर होता है, तो वह बचाव और निर्भरता की ऐसी आदतें बना सकता है जो असाइनमेंट ग्रेड होने के लंबे समय बाद भी उसके साथ बनी रहती हैं। मूल मुद्दा यह है कि वर्तमान स्कूल नीतियां अक्सर नकल करने वालों को पकड़ने पर ध्यान केंद्रित करती हैं बजाय इसके कि छात्रों को इन उपकरणों का समझदारी से उपयोग करने के लिए आवश्यक आंतरिक चरित्र बनाने में मदद करें।

अज़रबैजान के खाज़ार यूनिवर्सिटी के एक शोधकर्ता ने इस तनाव को प्रत्यक्ष रूप से देखा। उन्होंने ऐसे छात्र देखे जो एआई के उपयोग को स्वीकार करने में हिचकिचा रहे थे, इसलिए नहीं कि वे कुछ बुरा छिपाने की कोशिश कर रहे थे, बल्कि इसलिए क्योंकि उन्हें वास्तव में पता नहीं था कि उनकी विधियाँ सही थीं या नहीं। वे एक अस्पष्ट बेचैनी महसूस करते थे लेकिन इसे वर्णित करने के लिए उनके पास शब्द नहीं थे। इस समस्या के समाधान के लिए, उन्होंने शिक्षा दर्शन की एक परंपरा की ओर रुख किया जो चौदह शताब्दियों से अस्तित्व में है: इस्लामी नैतिक विचार। यह परंपरा मानव विकास को समझने का एक विशिष्ट तरीका प्रदान करती है, जिसमें व्यक्ति की जन्मजात सही और गलत की भावना से शुरू होकर, मन को बुरी आदतों से साफ करने की प्रक्रिया, फिर अपने कार्य में गहरा अर्थ खोजने, और अंततः समाज की मदद करने वाले कार्यों में ढलने तक का सफर शामिल है। शोधकर्ता अफ़ेत सुलेमानोवा ने प्रस्तावित किया कि आधुनिक युग के छात्रों को डिजिटल दुनिया में राह दिखाने के लिए इन प्राचीन चरणों को अपनाया जा सकता है। उन्होंने छात्रों को दंडित करने के लिए नियमों का नया सेट नहीं बनाया। इसके बजाय, उन्होंने उन्हें अपनी मंशा जाँचने और एआई का उपयोग करते हुए अपने स्वयं के चरित्र निर्माण में मदद करने के लिए पाँच चरणों वाली मार्गदर्शिका तैयार की।

अध्ययन बाकू में 54 विश्वविद्यालय छात्रों के सरल अवलोकन के साथ शुरू हुआ। एआई के बारे में पूछे जाने पर, कई लोगों ने स्वीकार किया कि कभी-कभी उन्हें लगता है कि वे भारी काम करवाने के लिए टूल्स पर अत्यधिक निर्भर हो गए हैं। वे जानते थे कि वे तकनीक का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन उनके पास यह तय करने के लिए ढांचा नहीं था कि कब सहायता लेना उपयोगी है और कब हानिकारक। सुलेमानोवा को एहसास हुआ कि स्कूलों द्वारा किए जाने वाले मानक तरीके—जैसे साहित्यिक चोरी (plagiarism) का पता लगाने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग करना या सख्त नीतियां लिखना—केवल सतही समस्या का इलाज करते हैं। यह जड़ तक नहीं पहुँचते, जो कि छात्र का आंतरिक नैतिक विकास है। इसे ठीक करने के लिए, उन्होंने "फितरत-अमल" नामक एक मॉडल प्रस्तावित किया, जिसका अनुवाद मोटे तौर पर 'जन्मजात नैतिक प्रकृति से धार्मिक क्रिया तक की यात्रा' है। यह मॉडल कोई कठोर चेकलिस्ट नहीं है, बल्कि चिंतन का एक चक्र है जिसे छात्र एआई टूल के साथ बातचीत करने से पहले, दौरान और बाद में उपयोग कर सकते हैं।

इस यात्रा का पहला चरण इरादे (intention) के बारे में है। इससे पहले कि कोई छात्र एआई में प्रॉम्प्ट टाइप करे, उनसे खुद से एक साधारण सवाल पूछने के लिए कहा जाता है: "मैं वास्तव में यहाँ क्या सीखने की कोशिश कर रहा हूँ?" आत्मचिंतन का यह क्षण, जो सत्य के प्रति मानवीय सहज संवेदनशीलता के विचार में निहित है, उन्हें यह निर्णय लेने में मदद करता है कि क्या वे बढ़ने के लिए टूल का उपयोग कर रहे हैं या सिर्फ एक त्वरित उत्तर पाने के लिए। यदि लक्ष्य सीखना है, तो छात्र को विचारों को तलाशने के लिए एआई का उपयोग करने हेतु प्रोत्साहित किया जाता है, न कि अपनी सोच को बदलने के लिए। दूसरा चरण फ़िल्टरिंग (filtering) से संबंधित है। जिस तरह एक व्यक्ति अपने घर की धूल साफ़ करता है, उसी तरह छात्र को एआई से प्राप्त जानकारी को शुद्ध करने के लिए कहा जाता है। उन्हें पूर्वाग्रहों, त्रुटियों या छूटे हुए दृष्टिकोणों की तलाश करनी चाहिए, जिससे एआई आउटपुट को अंतिम सत्य मानने के बजाय उसे मानवीय संपादन योग्य कच्चे माल के रूप में देखा जाए। यह तथ्यों की जांच करने के कार्य को सतर्क और आलोचनात्मक बने रहने के एक नैतिक अभ्यास में बदल देता है।

तीसरा चरण तथ्यों की जांच से हटकर अर्थ खोजने की ओर बढ़ता है। यहाँ, छात्र न केवल यह पूछता है कि सूचना कितनी सच्ची है, बल्कि यह भी कि वह कितनी उपयोगी और आवश्यक है। उन्हें डेटा को अपने समुदाय की वास्तविक दुनिया की समस्याओं से जोड़ने के लिए प्रोत्साहित किया जाता है। चौथा चरण आंतरिक जवाबदेही (internal accountability) के बारे में है। यह संभवतः मॉडल का सबसे महत्वपूर्ण हिस्सा है। कड़ी मेहनत केवल इसलिए करने के बजाय क्योंकि शिक्षक देख रहा है, छात्र को कठिन परिश्रम करने के लिए निर्देशित किया जाता है क्योंकि उनका अपना उत्कृष्टता का स्तर है। वे खुद से पूछते हैं, "क्या यह वास्तव में मेरा काम है?" और "क्या मुझे यह किसी ऐसे व्यक्ति को दिखाने में गर्व होगा जो मेरी वास्तविक क्षमताओं को जानता है?" यह फोकस पकड़ा जाने के डर से बदलकर व्यक्तिगत अखंडता की इच्छा की ओर स्थानांतरित हो जाता है। अंतिम चरण क्रियान्वयन (action) के बारे में है। छात्र विचार करता है कि उनके कार्य से किसे लाभ होगा। लक्ष्य प्रौद्योगिकी का उपयोग वास्तविक लोगों के लिए वास्तविक समस्याओं को हल करने के लिए करना है, जिससे एक स्कूली असाइनमेंट सामुदायिक सेवा में बदल सके।

यह देखने के लिए कि क्या यह दृष्टिकोण वास्तविक दुनिया में तर्कसंगत है, सुलेमानोवा ने अपने छात्रों के साथ इन विचारों का परीक्षण किया। उन्होंने उन्हें इन पांच चरणों पर आधारित एक प्रश्नावली दी और उन्हें अपने अनुभवों पर विचार करने के लिए कहा। परिणाम काफी खुलासा करने वाले थे। अधिकांश छात्रों को पहले से ही आभास था कि जब वे एआई का बहुत अधिक उपयोग करते हैं तो कुछ गड़बड़ होती है; वे निर्भरता की ओर खिंचते हुए या अपनी आवाज़ खोने की चिंता महसूस करते थे। हालाँकि, उन्हें उस भावना को कार्रवाई में बदलने के साधन ज्ञात नहीं थे। उनके पास नैतिक जागरूकता थी लेकिन कार्रवाई के लिए औजारों की कमी थी। अध्ययन सुझाव देता है कि जब छात्रों को अपने इरादों और आदतों की परीक्षा लेने के लिए एक स्पष्ट संरचना दी जाती है, तो वे अधिक आत्मविश्वास और ईमानदारी के साथ डिजिटल दुनिया का सामना कर सकते हैं। आंकड़ों ने दिखाया कि छात्र नैतिक रूप से अंधे नहीं थे; वे बस एक मानचित्र की प्रतीक्षा कर रहे थे।

लेख दावा नहीं करता है कि यह मॉडल एक पूर्ण समाधान है जो हर जगह सभी के लिए काम करने के लिए सिद्ध हो चुका है। शोधकर्ता सावधानीपूर्वक नोट करती हैं कि आंकड़े एक एकल विश्वविद्यालय से आए हैं और इससे पहले कि हम दीर्घकालिक प्रभावों के बारे में निश्चित हो सकें, इस मॉडल का विभिन्न कक्षाओं और संस्कृतियों में परीक्षण किया जाना आवश्यक है। वह यह भी स्वीकार करती हैं कि अध्ययन अभी शुरुआती दौर में है और यह देखना आवश्यक है कि क्या इन विचारों को उन छात्रों के लिए अनुकूलित किया जा सकता है जिनका धार्मिक पृष्ठभूमि समान नहीं है। हालाँकि, मुख्य निष्कर्ष स्पष्ट है: हमें छात्रों को एआई का उपयोग करना सिखाने के तरीके को बदलना होगा। हम उन्हें केवल तकनीक का उपयोग करना ही नहीं सिखा सकते; हमें उन्हें बिना अपनी सोच और सही-गलत की समझ खोए इसका उपयोग करना सिखाना होगा।

शोधकर्ता का तर्क है कि मौजूदा प्रणाली, जो बाहरी नियमों और पहचान सॉफ़्टवेयर पर बहुत अधिक निर्भर है, अपर्याप्त है। यह छात्रों को संभावित नियम तोड़ने वालों के रूप में देखती है, न कि बढ़ते हुए व्यक्तियों के रूप में। इसके विपरीत, यह नया दृष्टिकोण शिक्षा को चारित्रिक निर्माण की एक प्रक्रिया मानता है। यह सुझाव देता है कि एआई को संभालने का सबसे अच्छा तरीका इसे प्रतिबंधित करना या इसकी निगरानी करना नहीं है, बल्कि छात्रों को एक आंतरिक गाइड विकसित करने में मदद करना है जो उन्हें बताती है कि कब टूल का उपयोग करना है और कब उसे रख देना है। अध्ययन का प्रस्ताव है कि यदि हम छात्रों को तकनीक के उपयोग को अपने मूल्यों और दूसरों की मदद करने की इच्छा से जोड़ने में सक्षम बनाते हैं, तो वे स्वाभाविक रूप से बेहतर विकल्प चुनेंगे।

अंततः, यह कार्य केवल होमवर्क के बारे में नहीं है। यह इस बारे में है कि हम किस प्रकार के लोग बन रहे हैं जहाँ मशीनें हमारे बहुत सारे कामों के लिए सोच सकती हैं। शोधकर्ता का सुझाव है कि यदि हम छात्रों को पूरी तरह से अपनी सोच बाहर सौंप देते हैं, तो हम एक ऐसी पीढ़ी बनाने का जोखिम उठाते हैं जो आश्रित है और कठिन समस्याओं को संभालने में कम सक्षम है। लेकिन यदि हम उन्हें संलग्न रहने, जो देखते हैं उस पर सवाल उठाने और अपने विकास की जिम्मेदारी लेने के लिए एक ढांचा देते हैं, तो तकनीक उनके चरित्र को कमजोर करने के बजाय मजबूत करने वाला एक उपकरण बन सकती है। अध्ययन प्राचीन ज्ञान में निहित लेकिन आधुनिक कक्षा के लिए डिज़ाइन किए गए पथ की पेशकश करता है, जो दिखाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की चुनौतियों का उत्तर शायद बेहतर सॉफ़्टवेयर में नहीं, बल्कि बेहतर शिक्षा में पाया जाएगा।