Perceptions of undergraduate health professions students on the utilisation of artificial intelligence tools for teaching, learning and assessment: a cross-sectional questionnaire study at a health sciences university in southern India

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) चुपचाप शिक्षा के हाशिए से निकलकर छात्रों के दैनिक जीवन का हिस्सा बन गई है। यह अब केवल व्याख्यान कक्षों में चर्चा किया जाने वाला एक भविष्यवादी विचार नहीं रह गया है; यह एक ऐसा उपकरण है जिसे कई युवा पहले से ही अध्ययन करने, लिखने और समस्याओं को हल करने के लिए उपयोग कर रहे हैं। उन छात्रों के लिए जो डॉक्टर, नर्स और अन्य स्वास्थ्य पेशेवरों के रूप में प्रशिक्षण ले रहे हैं, यह तकनीक जटिल चिकित्सा अवधारणाओं को सीखने और बिना किसी जोखिम के नैदानिक तर्क (clinical reasoning) का अभ्यास करने का एक नया तरीका प्रदान करती है। हालाँकि, इन उपकरणों को अपनाने की गति ने उन औपचारिक नियमों और पाठों को पीछे छोड़ दिया है जो स्कूलों ने स्थापित किए हैं। जबकि विश्वविद्यालय अभी भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ सिखाने के तरीके तय करने की कोशिश कर रहे हैं, छात्र पहले से ही अपने पाठ्यक्रम को समझने के लिए अक्सर स्वयं ही इसका उपयोग कर रहे हैं। यह एक महत्वपूर्ण प्रश्न खड़ा करता है: क्या ये भविष्य के स्वास्थ्य पेशेवर इस तकनीक पर भरोसा करते हैं, या वे इसे संदेह की दृष्टि से देखते हैं? उनकी भावनाओं को समझना आवश्यक है, क्योंकि यदि छात्र इन उपकरणों को स्वीकार नहीं करते हैं, तो तेज़ फीडबैक और व्यक्तिगत शिक्षण के लाभों को प्राप्त नहीं किया जा सकता है।

दक्षिण भारत की शोधकर्ताओं की एक टीम ने सीधे छात्रों को सुनकर इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। उन्होंने एक एकल स्वास्थ्य विज्ञान विश्वविद्यालय के 612 स्नातक छात्रों को शामिल करते हुए एक व्यापक सर्वेक्षण आयोजित किया। यह विश्वविद्यालय अद्वितीय था क्योंकि इसमें एक ही छत के नीचे छह अलग-अलग स्वास्थ्य पेशे शामिल थे: होम्योपैथी, नर्सिंग, फिजियोथेरेपी, फार्मेसी, डेंटिस्ट्री और आयुर्वेद। एक ही स्थान पर विभिन्न पृष्ठभूमि के छात्रों का अध्ययन करके, शोधकर्ता यह देख सके कि क्या किसी छात्र का विशिष्ट अध्ययन क्षेत्र उनके तकनीकी अनुभव से अधिक महत्वपूर्ण है। सर्वेक्षण में छात्रों से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के पिछले उपयोग, शिक्षण और ग्रेडिंग के लिए इसके उपयोग के बारे में उनकी भावनाओं, और उन्होंने इसके सबसे बड़े लाभों और जोखिमों के रूप में क्या देखा, के बारे में पूछा गया।

परिणामों ने 'सतर्क आशावाद' की एक तस्वीर पेश की। छात्रों ने शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में आम तौर पर सकारात्मक विचार रखे, लेकिन उनका उत्साह अनिश्चितता की एक बड़ी मात्रा से कम हुआ था। जब उनसे पूछा गया कि क्या वे "एआई व्याख्यानों को अधिक आकर्षक बना सकता है" या "एआई मुझे कठिन अवधारणाओं को समझने में मदद कर सकता है" जैसे कथनों से सहमत हैं, तो अधिकांश ने हाँ कहा। इन सकारात्मक कथनों के साथ सहमति लगभग 61 प्रतिशत से 71 प्रतिशत के बीच थी। हालाँकि, छात्रों का एक बड़ा हिस्सा—लगभग हर प्रश्न के लिए समूह का एक-चौथाई से एक-तिहाई—ने एक तटस्थ उत्तर चुना। वे न तो सहमत थे और न ही असहमत। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि यह तटस्थता यह नहीं दर्शाती कि छात्र उदासीन हैं; बल्कि यह संभवतः अनुभव की कमी को दर्शाती है। सर्वेक्षण किए गए लगभग आधे छात्रों ने पहले कभी अपने अध्ययन के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल का उपयोग नहीं किया था। प्रत्यक्ष अनुभव के बिना, वे एक मजबूत राय बनाने में हिचकिचा रहे थे, और यह देख रहे थे कि यह तकनीक वास्तव में उनके क्लासरूम में कैसे काम करेगी।

जब छात्रों ने अपनी पसंद के बारे में बात की, तो उनके उत्तर व्यावहारिक और स्पष्टता पर केंद्रित थे। उन्होंने जो सबसे सामान्य लाभ बताया वह यह था कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उनकी वैचारिक समझ और स्पष्टता में सुधार कर सकता है। वे कठिन विचारों को समझाने और संदेहों को जल्दी से दूर करने के लिए इसे एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में देखते थे। उन्होंने जानकारी प्राप्त करने की गति और सुविधा की भी सराहना की। हालाँकि, उनकी चिंताएँ भी वास्तविकता पर आधारित थीं। शीर्ष चिंता यह थी कि इन उपकरणों पर बहुत अधिक निर्भर होने से उनकी स्वतंत्र रूप से सोचने और आलोचनात्मक रूप से सोचने की क्षमता कम हो जाएगी। उन्हें यह भी डर था कि मशीनों द्वारा प्रदान की गई जानकारी गलत, पुरानी या भ्रामक हो सकती है। दिलचस्प बात यह है कि बहुत कम छात्रों ने व्यावहारिक नैदानिक कौशल खोने या तकनीक द्वारा उनके भविष्य के व्यवसायों को बदलने के विचार पर चिंता व्यक्त की, जिससे पता चलता है कि वे इन उपकरणों को अपने पेशेवर भूमिकाओं के विकल्प के बजाय मुख्य रूप से अध्ययन सहायता के रूप में देखते हैं।

सबसे अधिक खुलासा करने वाला निष्कर्ष यह था कि एक छात्र का विशिष्ट पेशा उनके लिंग या वे कितने वर्षों से स्कूल में हैं, इससे कहीं अधिक उनके दृष्टिकोण को प्रभावित करता है। होम्योपैथी पढ़ने वाले छात्रों ने सबसे अनुकूल विचार व्यक्त किए, जबकि नर्सिंग और फिजियोथेरेपी पढ़ने वाले सबसे अधिक संकोच में थे। यह अंतर बताता है कि एक विशिष्ट कार्यक्रम की संस्कृति और पाठ्यक्रम यह तय करता है कि छात्र तकनीक को कैसे देखते हैं। उदाहरण के लिए, नर्सिंग और फिजियोथेरेपी कार्यक्रम व्यावहारिक, पर्यवेक्षित अभ्यास और मानवीय संपर्क पर भारी जोर देते हैं, ऐसे क्षेत्र जहाँ वर्तमान टेक्स्ट-आधारित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस बहुत कम मदद करता है। ये छात्र शायद यह पहचान रहे हैं कि तकनीक उनकी विशिष्ट प्रशिक्षण आवश्यकताओं के लिए कम प्रासंगिक है। इसके विपरीत, शोधकर्ताओं ने पाया कि एक छात्र का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का व्यक्तिगत इतिहास, उनके अध्ययन के क्षेत्र को ध्यान में रखने के बाद, उनके समग्र दृष्टिकोण को महत्वपूर्ण रूप से नहीं बदलता था। यह इस सामान्य धारणा को चुनौती देता है कि किसी उपकरण का अधिक उपयोग करने से व्यक्ति स्वतः ही उसके साथ अधिक सहज हो जाता है; इसके बजाय, उनकी शिक्षा का संदर्भ अधिक महत्वपूर्ण है।

छात्रों के विश्वास का सबसे नाजुक बिंदु ग्रेडिंग के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने का विचार था। जहाँ छात्र सीखने के लिए एआई को एक सहायक के रूप में स्वीकार करने के इच्छुक थे, वहीं वे अपने प्रदर्शन का मूल्यांकन करने के लिए इसे उपयोग करने में बहुत कम इच्छुक थे। जब उनसे पूछा गया कि क्या वे वस्तुनिष्ठ परीक्षणों में अपने काम का निष्पक्ष मूल्यांकन करने के लिए एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम पर भरोसा करते हैं, तो सहमति अपने निम्नतम स्तर पर गिर गई, और तटस्थ प्रतिक्रियाओं की संख्या अपने उच्चतम स्तर पर पहुँच गई। यह हिचकिचाहट निष्पक्षता और जवाबदेही के बारे में गहरी चिंता को उजागर करती है। छात्र सीखने के लिए इन उपकरणों का उपयोग करने के लिए तैयार हैं, लेकिन वे स्पष्ट मानवीय निरीक्षण के बिना मूल्यांकन की शक्ति मशीन को सौंपने के लिए अभी तैयार नहीं हैं।

अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि हालांकि भविष्य के स्वास्थ्य पेशेवर अपने शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विचार के प्रति खुले हैं, लेकिन वे अभी पूरी तरह से आश्वस्त नहीं हैं। वे बेहतर सीखने की क्षमता देखते हैं लेकिन आलोचनात्मक सोच और स्वचालित ग्रेडिंग की निष्पक्षता के जोखिमों के प्रति सतर्क भी हैं। शोधकर्ताओं का तर्क है कि विश्वविद्यालयों को छात्रों के इसे स्वयं समझने का इंतजार नहीं करना चाहिए। इसके बजाय, स्कूलों को एक साझा पाठ्यक्रम पेश करना चाहिए जो सभी स्वास्थ्य पेशेवर छात्रों को यह सिखाए कि इन उपकरणों का समझदारी से उपयोग कैसे किया जाए, वे जो जानकारी प्रदान करते हैं उसकी पुष्टि कैसे की जाए, और उनकी सीमाएँ कहाँ हैं। अनिश्चितता को दूर करके और शिक्षा के माध्यम से विश्वास बनाकर, संस्थान छात्रों को सतर्क तटस्थता से उस तकनीक के आत्मविश्वासी और जिम्मेदार उपयोग की ओर बढ़ने में मदद कर सकते हैं जो जल्द ही उनके करियर को परिभाषित करेगी।