The role and impact of artificial intelligence in the development and evaluation of doctoral theses: a qualitative analysis

डॉक्टरेट प्राप्त करने की शांत, वर्षों लंबी यात्रा में, एक छात्र से केवल ज्ञात ज्ञान को सीखने से कहीं अधिक करने की अपेक्षा की जाती है; उन्हें कुछ पूरी तरह से नया बनाने के लिए सीमाओं को आगे बढ़ाना चाहिए। यह प्रक्रिया, जिसे डॉक्टरेट थीसिस कहा जाता है, एक विद्वान की स्वतंत्र रूप से सोचने, साक्ष्य एकत्र करने और मौलिक तर्क बनाने की क्षमता का अंतिम परीक्षण है। दशकों तक, इस पेशे के उपकरण पुस्तकें, डेटाबेस और हाथ से लिखने और संपादन करने का धीमा, विचारशील कार्य थे। लेकिन हाल ही में, एक नए प्रकार का साथी कमरे में आया है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। ये ऐसे कंप्यूटर सिस्टम हैं जो आश्चर्यजनक गति से पाठ उत्पन्न करने, सूचनाओं के विशाल भंडार का सारांश निकालने और व्याकरण को सुधारने में सक्षम हैं। वे केवल स्पेल-चेकर नहीं हैं; वे ऐसे इंजन हैं जो एक पेपर के पूरे खंड का मसौदा तैयार कर सकते हैं या जटिल शोध पथों का सुझाव दे सकते हैं। अब विश्वविद्यालयों के सामने जो प्रश्न है वह यह नहीं है कि क्या इन उपकरणों का उपयोग किया जाएगा, बल्कि यह है कि वे सीखने और सत्य की मूल प्रकृति को कैसे बदलते हैं। यदि एक मशीन थीसिस लिखने में मदद करती है, तो लेखक कौन है? क्या छात्र अभी भी सामग्री को समझता है, या वे केवल मशीन के आउटपुट के प्रबंधक बन गए हैं? यह अनिश्चितता इस बात पर प्रहार करती है कि एक विद्वान होने का वास्तव में क्या अर्थ है।

एक शोधकर्ता ने इन लोगों की सीधे बात सुनकर इस बदलते परिदृश्य को समझने के लिए एक अध्ययन किया जो इसे जी रहे हैं। उन्होंने ट्यूनीशिया के तीन विश्वविद्यालयों के बीस व्यक्तियों को शामिल करते हुए एक विस्तृत अध्ययन किया: दस डॉक्टरेट छात्र जो वर्तमान में अपना शोध प्रबंध लिख रहे थे या जिन्होंने हाल ही में अपनी थीसिस पूरी की थी, और दस विश्वविद्यालय शिक्षक जिन्होंने उनका पर्यवेक्षण किया था। शोधकर्ता ने सर्वेक्षणों या आंकड़ों पर भरोसा नहीं किया; इसके बजाय, उन्होंने इन प्रतिभागियों के साथ लंबी, खुली बातचीत की, जिसमें उनसे इन नई तकनीकों के साथ अपने दैनिक अनुभवों का वर्णन करने को कहा गया। वे वास्तविक दुनिया की कार्यप्रणाली को समझना चाहते थे कि कैसे एआई (AI) को अकादमिक कार्य के ताने-बाने में बुना जा रहा है, विचार की पहली चिंगारी से लेकर तैयार दस्तावेज़ के अंतिम मूल्यांकन तक।

छात्रों ने एक कार्यप्रवाह (वर्कफ्लो) का वर्णन किया जो इन उपकरणों द्वारा मौलिक रूप से बदल गया है। अनुसंधान के शुरुआती चरणों में, जब एक छात्र को हजारों संभावनाओं के बीच प्रासंगिक अध्ययनों को खोजना होता है, तो वे अब एआई सहायकों की ओर मुड़ते हैं जो सेकंडों में डेटाबेस को स्कैन कर सकते हैं और निष्कर्षों का सारांश निकाल सकते हैं। एक छात्र ने उल्लेख किया कि इस उद्देश्य के लिए डिज़ाइन किए गए एक उपकरण ने उन्हें घंटों तक मैन्युअल रूप से ब्राउज़िंग किए बिना मुख्य लेखों की पहचान करने में मदद की, जो एक ऐसा कार्य था जिसमें पहले कई दिन लग जाते थे। जैसे ही लेखन शुरू हुआ, मशीन की भूमिका बढ़ गई। छात्रों ने अपने विचारों को व्यवस्थित करने, रूपरेखा तैयार करने और यहाँ तक कि प्रारंभिक पैराग्राफ का मसौदा तैयार करने के लिए इन प्रणालियों का उपयोग किया जब वे अटक गए थे। उन लोगों के लिए जो अपनी मातृभाषा में नहीं लिख रहे थे, व्याकरण-जांच सॉफ्टवेयर एक आवश्यक साथी बन गया, जो वाक्यों को सुचारू बनाता था और एक पेशेवर लहजा सुनिश्चित करता था। अंतिम चरणों में, सबमिशन से पहले, छात्रों ने अपने काम की जांच करने के लिए डिटेक्शन सॉफ्टवेयर का उपयोग किया, यह सुनिश्चित करने के लिए कि उन्होंने अनजाने में ऐसा पाठ शामिल नहीं किया है जो बहुत अधिक मशीन द्वारा उत्पन्न लगता हो।

हालाँकि, शोधकर्ता ने पाया कि तकनीक पर इस निर्भरता ने तीन अलग-अलग प्रकार के उपयोगकर्ताओं को जन्म दिया है। कुछ छात्र इन उपकरणों का उपयोग केवल तकनीकी कार्यों के लिए करते थे, जैसे व्याकरण ठीक करना या वाक्य का अनुवाद करना, जिससे गहन सोच का भारी काम पूरी तरह से स्वयं के पास रहता था। अन्य लोगों ने तकनीक का रणनीतिक रूप से उपयोग किया, इसे अपने विचारों को चुनौती देने या नए दृष्टिकोण खोजने के लिए एक 'स्पैरिंग पार्टनर' के रूप la उपयोग किया, और हमेशा मशीन के काम की अपनी जानकारी के विरुद्ध जांच की। हालाँकि, तीसरे समूह ने अपने सोचने के मूल आधार के लिए उपकरणों पर निर्भर होना शुरू कर दिया, और एल्गोरिदम को बौद्धिक कार्य के महत्वपूर्ण हिस्सों को सौंप दिया। इस बदलाव ने शोधकर्ता के बीच एक शांत चेतावनी पैदा की: जब एक छात्र मशीन को सोचने देता है, तो क्या छात्र वास्तव में सोचना सीख पाता है?

साक्षात्कार किए गए शिक्षकों ने एक अलग, अधिक सतर्क दृष्टिकोण प्रस्तुत किया। उन्होंने स्वीकार किया कि ये उपकरण लेखन प्रक्रिया को तेज़ और अंतिम पाठ को अधिक परिष्कृत बना सकते हैं। फिर भी, उन्होंने "मानवीय स्पर्श" के खो जाने पर गहरी चिंता व्यक्त की। एक प्रोफेसर ने देखा कि कार्य बहुत समान दिखने लगा है, जैसे कि प्रत्येक छात्र की अनूठी आवाज़ को एक ही एल्गोरिदम के हाथ से सुचारू कर दिया गया हो। शिक्षकों को मूल्यांकनकर्ता के रूप में अपनी भूमिका में एक नई और कठिन चुनौती का भी सामना करना पड़ा। उन्हें यह निर्धारित करना था कि थीसिस एक छात्र के मस्तिष्क की उपज है या एक मशीन का आउटपुट। उन्होंने एआई-जनित पाठ का पता लगाने के लिए डिटेक्शन सॉफ्टवेयर का उपयोग करने की कोशिश की, लेकिन उन्होंने इन उपकरणों को अविश्वसनीय पाया। कभी-कभी, सॉफ्टवेयर ने मानव-लिखित पैराग्राफ को फर्जी बता दिया, और दूसरी ओर, इसने परिष्कृत एआई योगदान को पूरी तरह से मिस कर दिया। इस अनिश्चितता ने उन्हें एक दुविधा में डाल दिया, जहाँ वे उस काम की मौलिकता का निर्णय लेने में असमर्थ थे जो मानव और मशीन का एक हाइब्रिड (मिश्रित रूप) हो सकता है।

अध्ययन ने दक्षता और अखंडता के बीच तनाव को उजागर किया। एक ओर, इन उपकरणों ने निर्विवाद लाभ दिए: उन्होंने दोहराव वाले कार्यों पर समय बचाया और छात्रों को आलोचनात्मक विश्लेषण पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति दी। दूसरी ओर, यह डर था कि यह दक्षता गहरे ज्ञान की कीमत पर आई है। यदि कोई छात्र किसी जटिल सिद्धांत को सारांशित करने के लिए एआई का उपयोग करता है, तो वह बिना कठिन विवरणों से जूझए उसका सार प्राप्त कर सकता है। शोधकर्ता ने नोट किया कि इससे ज्ञान का "सतहीकरण" हो सकता है, जहाँ थीसिस सतह पर तो पूर्ण दिखती है लेकिन उसमें उस गहराई का अभाव होता है जो सामग्री के साथ संघर्ष करने से आती है। इसके अलावा, अध्ययन ने निष्पक्षता के मुद्दे को भी रेखांकित किया। सभी छात्रों की पहुँच इन उपकरणों के समान शक्तिशाली संस्करणों तक नहीं थी। कुछ प्रीमियम सब्सक्रिप्शन खरीद सकते थे जो बेहतर सुविधाएँ प्रदान करते थे, जबकि अन्य मुफ्त संस्करणों तक सीमित थे, जिससे एक असमान खेल का मैदान बन गया जहाँ अंतिम कार्य की गुणवत्ता छात्र की बुद्धि से अधिक उसके बजट पर निर्भर हो सकती थी।

अंततः, शोधकर्ता ने निष्कर्ष निकाला कि छात्रों और उनके पर्यवेक्षकों के बीच का संबंध बदल रहा है। शिक्षक अब केवल ज्ञान का मार्गदर्शक नहीं है, बल्कि तकनीक का मध्यस्थ भी बनता जा जा रहा है, जो छात्रों को इन उपकरणों का नैतिक और आलोचनात्मक रूप से उपयोग करना सिखाने के लिए जिम्मेदार है। अध्ययन सुझाव देता है कि विश्वविद्यालय इन उपकरणों को केवल प्रतिबंधित नहीं कर सकते, न ही वे इन्हें अनदेखा कर सकते हैं। इसके बजाय, उन्हें स्पष्ट नियम बनाने की आवश्यकता है जो यह परिभाषित करें कि स्वीकार्य उपयोग क्या है और वह कहाँ अकादमिक कदाचार की सीमा को पार करता है। उन्हें शिक्षकों को एआई निर्भरता के संकेतों को पहचानने और छात्रों का मूल्यांकन उनकी बुद्धिमानी से इन उपकरणों का उपयोग करने की क्षमता के आधार पर करने के लिए प्रशिक्षित करना चाहिए, न कि केवल अंतिम उत्पाद के आधार पर। लक्ष्य एक ऐसा संतुलन बनाना है जहाँ तकनीक रचनात्मक प्रक्रिया में सहायता करे, लेकिन उस मानव मस्तिष्क का स्थान न ले ले जिसे अंततः विचारों की जिम्मेदारी लेनी होती है। यह शोध पत्र यह दावा नहीं करता कि इसने इस समस्या को हल कर लिया है, लेकिन यह एक स्पष्ट मानचित्र प्रदान करता है, जो यह दिखाता है कि उच्च शिक्षा का भविष्य इन नए जलों में सावधानी से आगे बढ़ने पर निर्भर करता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि ज्ञान की खोज एक गहराई से मानवीय प्रयास बनी रहे।