Technical Support Perceived Usefulness and Ethical Awareness in Generative AI Implementation through Language Teacher Attitudes

तकनीकी सारांश: भाषा शिक्षक दृष्टिकोण के माध्यम से जेनरेटिव एआई कार्यान्वयन में तकनीकी सहायता, कथित उपयोगिता और नैतिक जागरूकता

समस्या विवरण
भाषा शिक्षा में जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (GenAI) का एकीकरण पारंपरिक शैक्षणिक मॉडलों को बाधित कर रहा है, फिर भी एक महत्वपूर्ण कार्यान्वयन अंतराल बना हुआ है। जबकि अधिकांश शिक्षक GenAI की संभावित उपयोगिता को पहचानते हैं, वास्तविक कक्षा में इसे अपनाना अभी भी कम है। विशेष रूप से, कोहनके एट अल. (2023) और साजिद फारूक एट अल. (2025) के एक अध्ययन ने संकेत दिया कि केवल 28% शिक्षकों ने नैतिक और शैक्षणिक रूप से GenAI उपकरणों का उपयोग करने की इच्छा व्यक्त की, जबकि अन्य निष्कर्ष बताते हैं कि हालांकि 82% शिक्षक GenAI की उपयोगिता को पहचानते हैं, केवल 34% वास्तव में इन उपकरणों का कक्षा में उपयोग करते हैं। मौजूदा साहित्य अक्सर तकनीकी सहायता, कथित उपयोगिता और नैतिक जागरूकता का अलग-थलग या केवल तकनीकी उपयोगिता पर केंद्रित मॉडलों के भीतर परीक्षण करता है। यह खंडित दृष्टिकोण उन समग्र स्थितियों को पकड़ने में विफल रहता है जो GenAI को अपनाने को आकार देती हैं। इसके अलावा, इस संबंध में अनुभवजन्य अनुसंधान की कमी है कि क्या शिक्षकों के दृष्टिकोण इन पूर्ववर्ती कारकों (तकनीकी, मूल्यांकनात्मक और नैतिक) और GenAI के वास्तविक कार्यान्वयन के बीच एक महत्वपूर्ण मध्यवर्ती चर के रूप में कार्य करते हैं। यह अध्ययन तकनीकी सहायता (TS), कथित उपयोगिता (PU), और नैतिक जागरूकता (EA) के GenAI कार्यान्वयन पर प्रत्यक्ष प्रभावों की जांच करते हुए, विशेष रूप से नाइजीरियाई माध्यमिक शिक्षा के संदर्भ में भाषा शिक्षकों के दृष्टिकोण की मध्यस्थ भूमिका की जांच करके इन अंतरालों को संबोधित करता है।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन में एक विस्तारित यूनिफाइड थ्योरी ऑफ एक्सेप्टेंस एंड यूज़ ऑफ टेक्नोलॉजी (UTAUT) ढांचे का उपयोग करते हुए एक मात्रात्मक, क्रॉस-सेक्शनल अनुसंधान डिजाइन अपनाया गया।

• प्रतिभागी: डेटा नाइजीरिया के 3SEC माध्यमिक विद्यालय के 364 अंग्रेजी भाषा शिक्षकों से एक सर्वेक्षण के माध्यम से एकत्र किया गया। प्रारंभिक चयनित नमूना 467 शिक्षक था, जिन्हें लिंग, आयु, शिक्षण अनुभव और भौगोलिक क्षेत्रों में जनसांख्यिकीय प्रतिनिधित्व सुनिश्चित करने के लिए स्तरीकृत यादृच्छिक नमूनाकरण (stratified random sampling) के माध्यम से चुना गया था।
• उपकरण: एक संरचित प्रश्नावली का उपयोग किया गया, जिसमें आइटम को मान्य पैमानों से अनुकूलित किया गया था: तकनीकी सहायता (Compeau & Higgins, 1995; Thompson et al., 1991), कथित उपयोगिता (Davis, 1989; Teo, 2011), नैतिक जागरूकता (Verma & Garg, 2023), शिक्षक दृष्टिकोण (Nair & Das, 2012), और GenAI कार्यान्वयन (Ivanov et al., 2024)।
• मापन: विश्वसनीयता, वैधता और विभेदक शक्ति को बढ़ाने के लिए 10-पॉइंट लिकर्ट स्केल चुना गया, जो स्थानीय शैक्षिक मूल्यांकन प्रथाओं के अनुरूप है।
• विश्लेषण: डेटा का विश्लेषण SmartPLS 4.0 के माध्यम से पार्शियल लीस्ट स्क्वायर्स स्ट्रक्चरल इक्वेशन मॉडलिंग (PLS-SEM) का उपयोग करके किया गया। विश्लेषण ने दो चरणों वाला दृष्टिकोण अपनाया: माप मॉडल (विश्वसनीयता, वैधता, विभेदक वैधता) का आकलन करना और संरचनात्मक मॉडल (पथ गुणांक, मध्यस्थता प्रभाव, $R^2$, और भविष्य कहनेवाला प्रासंगिकता) का आकलन करना।

मुख्य परिणाम
संरचनात्मक मॉडल विश्लेषण ने सभी परिकल्पित संबंधों की पुष्टि की, जिससे यह प्रदर्शित हुआ कि शिक्षकों के दृष्टिकोण GenAI कार्यान्वयन के सबसे मजबूत भविष्यवक्ता हैं।

• प्रत्यक्ष प्रभाव:
  • तकनीकी सहायता (TS): GenAI कार्यान्वयन को सकारात्मक रूप से प्रभावित किया ($\beta = 0.128, p < 0.001$)।
  • कथित उपयोगिता (PU): GenAI कार्यान्वयन को सकारात्मक रूप से प्रभावित किया ($\beta = 0.092, p < 0.05$)।
  • नैतिक जागरूकता (EA): GenAI कार्यान्वयन को सकारात्मक रूप से प्रभावित किया ($\beta = 0.164, p < 0.001$)।
  • शिक्षक दृष्टिकोण (LTA): GenAI कार्यान्वयन पर सबसे मजबूत प्रत्यक्ष प्रभाव प्रदर्शित किया ($\beta = 0.574, p < 0.001$)।
• दृष्टिकोण के पूर्ववर्ती: TS ($\beta = 0.196$), PU ($\beta = 0.279$), और EA ($\beta = 0.231$) सभी ने भाषा शिक्षकों के दृष्टिकोण को महत्वपूर्ण और सकारात्मक रूप से प्रभावित किया।
• मध्यस्थता प्रभाव: शिक्षक दृष्टिकोण ने सभी स्वतंत्र चरों और GenAI कार्यान्वयन के बीच के संबंधों को महत्वपूर्ण रूप से मध्यस्थ किया:
  • TS $\rightarrow$ LTA $\rightarrow$ GenAI ($\beta = 0.112$)
  • PU $\rightarrow$ LTA $\rightarrow$ GenAI ($\beta = 0.160$)
  • EA $\rightarrow$ LTA $\rightarrow$ GenAI ($\beta = 0.133$)
• मॉडल फिट: मॉडल ने GenAI कार्यान्वयन में 70% भिन्नता ($R^2 = 0.700$) और शिक्षक दृष्टिकोण में 40.6% भिन्नता ($R^2 = 0.406$) की व्याख्या की, जिसमें उच्च भविष्य कहनेवाला प्रासंगिकता ($Q^2$) देखी गई।

प्रमुख योगदान

1. सैद्धांतिक विस्तार: यह अध्ययन नैतिक जागरूकता को एक विशिष्ट भविष्यवक्ता के रूप में एकीकृत करके और शिक्षक दृष्टिकोण को एक केंद्रीय मध्यस्थ तंत्र के रूप में स्थापित करके UTAUT ढांचे का विस्तार करता है। यह पारंपरिक मॉडलों से आगे बढ़ता है जो मुख्य रूप से प्रदर्शन प्रत्याशा और सुविधा स्थितियों पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
2. संदर्भगत अंतर्दृष्टि: शोध एक विकासशील संदर्भ (नाइजीरिया) से अनुभवजन्य साक्ष्य प्रदान करता है, जो यह उजागर करता है कि कैसे सामूहिक सांस्कृतिक मूल्य कथित उपयोगिता की तुलना में नैतिक जागरूकता को एक मजबूत भविष्यवक्ता के रूप में ऊपर उठाते हैं। यह "लीपफ्रॉग" प्रभाव को भी नोट करता है जहाँ GenAI के साथ प्रारंभिक सकारात्मक अनुभव, सीमित पूर्व प्रौद्योगिकी एक्सपोजर वाले वातावरण में दृष्टिकोण को असमान रूप से आकार देते हैं।
3. समग्र मॉडल: तकनीकी, बोधगम्य और नैतिक कारकों को एक एकल एकीकृत मॉडल में जोड़कर, अध्ययन भाषा शिक्षा में सफल GenAI अपनाने के लिए आवश्यक स्थितियों की अधिक व्यापक समझ प्रदान करता है।

महत्व और दावे
यह पत्र दावा करता है कि भाषा शिक्षा में सफल GenAI कार्यान्वयन केवल बुनियादी ढांचे या उपकरण की उपयोगिता का कार्य नहीं है, बल्कि यह मौलिक रूप से शिक्षक दृष्टिकोण द्वारा संचालित होता है, जो स्वयं तकनीकी सहायता की उपलब्धता, तकनीक के कथित मूल्य और नैतिक जागरूकता द्वारा आकार लेते हैं।

• शैक्षणिक निहितार्थ: संस्थानों को ऐसे व्यावसायिक विकास को डिजाइन करना चाहिए जो न केवल तकनीकी कौशल को संबोधित करे बल्कि नैतिक ढांचे और AI के प्रति सकारात्मक प्रवृत्तियों के निर्माण को भी संबोधित करे।
• व्यावहारिक रोडमैप: शैक्षिक संस्थानों को सलाह दी जाती है कि वे मजबूत तकनीकी बुनियादी ढांचे को सुनिश्चित करें, GenAI उपयोग के लिए विशिष्ट नैतिक मानक विकसित करें, और पायलट कार्यक्रमों एवं सफलता की कहानियों के माध्यम से तकनीक के व्यावहारिक लाभों को संप्रेषित करें।
• नैतिक एकीकरण: अध्ययन का तर्क है कि नैतिक जागरूकता अपनाने में बाधा डालने के बजाय उसे बढ़ावा देती है, जो यह सुझाव देता है कि नैतिक संवेदनशीलता जिम्मेदार और प्रभावी एकीकरण के लिए एक पूर्व शर्त है।
• सीमाएँ: लेखक स्वीकार करते हैं कि अध्ययन की क्रॉस-सेक्शनल प्रकृति समय के साथ कारण अनुमान (causal inference) को सीमित करती है और नाइजीरियाई माध्यमिक अंग्रेजी शिक्षकों पर ध्यान केंद्रित करना अन्य सांस्कृतिक या शैक्षिक संदर्भों के लिए सामान्यीकरण को प्रतिबंधित कर सकता है। वे सुझाव देते हैं कि भविष्य के शोध को अनुदैर्ध्य (longitudinal) डिजाइनों का उपयोग करना चाहिए और "तनाव-आधारित" दृष्टिकोण जैसे कि टेक्नोस्ट्रेस (technostress) का पता लगाना चाहिए।