Ten recommendations for the use of generative artificial intelligence into epidemiology teaching: Results from an expert workshop
2026 की एक विशेषज्ञ कार्यशाला के बाद, यह शोध पत्र शासन, सक्षमता और फीडबैक डोमेन में व्यवस्थित दस साक्ष्य-आधारित सिफारिशें प्रस्तुत करता है ताकि महामारी विज्ञान (एपिडेमियोलॉजी) के प्रशिक्षकों को मूल वैज्ञानिक कौशल को संरक्षित करते हुए और नैतिक चिंताओं को संबोधित करते हुए शिक्षण में जनरेटिव एआई को जिम्मेदारी से एकीकृत करने के लिए मार्गदर्शन दिया जा सके।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
महामारी विज्ञान (epidemiology) के क्षेत्र में, जो इस बात का अध्ययन करता है कि बीमारियाँ कैसे फैलती हैं और आबादी को स्वस्थ कैसे रखा जाता है, मुख्य कार्य हमेशा मानवीय निर्णय पर आधारित रहा है। विशेषज्ञों को डेटा देखना होता है, पैटर्न पहचानने होते हैं, और यह तय करना होता है कि उन पैटर्नों का सार्वजनिक स्वास्थ्य के लिए क्या अर्थ है। इसके लिए कारण और प्रभाव की गहरी समझ, सूचना एकत्र करने के तरीकों में त्रुटियों को पहचानने की क्षमता और जटिल निष्कर्षों को स्पष्ट रूप से समझाने के कौशल की आवश्यकता होती है। दशकों तक, इन कौशलों को सिखाने का अर्थ था छात्रों को स्वयं सोचने के कठिन कार्य के माध्यम से मार्गदर्शन करना, यह सुनिश्चित करना कि वे कोई भी समस्या हल करने का प्रयास करने से पहले ज्ञान की एक ठोस नींव बना सकें। अब, एक नई प्रकार की तकनीक आ गई है जो टेक्स्ट लिख सकती है, संख्याओं का विश्लेषण कर सकती है और लगभग तुरंत उत्तर उत्पन्न कर सकती है। यह तकनीक, जिसे जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (generative artificial intelligence) कहा जाता है, सीखने में मदद करने वाले शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है, लेकिन इसमें एक छिपा हुआ खतरा भी है। यदि छात्र इन उपकरणों का बहुत जल्दी या बहुत आसानी से उपयोग करते हैं, तो वे सोचने के कठिन कार्य को छोड़ सकते हैं, जिससे वे तब सक्षम नहीं रह पाएंगे जब तकनीक उपलब्ध न हो। आज शिक्षकों के सामने सवाल यह नहीं है कि इन उपकरणों का उपयोग किया जाए या नहीं, बल्कि यह है कि उन कौशलों को खोए बिना इनका उपयोग कैसे किया जाए जो एक विशेषज्ञ को वास्तव में विशेषज्ञ बनाते हैं।
जर्मनी, नॉर्वे और ऑस्ट्रिया के विश्वविद्यालयों और अनुसंधान संस्थानों के विशेषज्ञों के एक समूह ने इसी प्रश्न का उत्तर देने के लिए एकत्र होकर एक बैठक की। वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के युग में महामारी विज्ञान पढ़ाने के लिए नियमों का एक सेट बनाने हेतु तीन दिवसीय कार्यशाला के लिए मिले। ये दस सिफारिशें प्रशिक्षकों को नई तकनीक के लाभों और छात्रों को तेज और सक्षम बनाए रखने की आवश्यकता के बीच संतुलन बनाने में मदद करने के लिए बनाई गई हैं। इस समूह में, जिसमें अनुभवी शिक्षक, छात्र और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विशेषज्ञ शामिल थे, ने निर्णय लिया कि लक्ष्य इन उपकरणों पर प्रतिबंध लगाना नहीं है, बल्कि उन्हें सावधानीपूर्वक एकीकृत करना है ताकि छात्र जिम्मेदारी से उनका उपयोग करना सीख सकें और साथ ही अपने क्षेत्र की बुनियादी बातों में महारत हासिल कर सकें।
विशेषज्ञों द्वारा सुझाई गई पहली और सबसे महत्वपूर्ण सीढ़ी स्पष्ट नियम निर्धारित करना है। प्रत्येक कक्षा को एक लिखित नीति की आवश्यकता होती है जो छात्रों को स्पष्ट रूप से बताती है कि वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ क्या कर सकते हैं और क्या नहीं। इसमें इस बारे में भी नियम शामिल हैं कि किस प्रकार के डेटा को इन उपकरणों के साथ साझा किया जा सकता है, क्योंकि कुछ जानकारी निजी होती है और उसे सुरक्षित रखना आवश्यक है। नियमों में यह भी स्पष्ट होना चाहिए कि छात्रों को तकनीक का उपयोग करने पर कब स्वीकार करना चाहिए, ठीक वैसे ही जैसे एक वैज्ञानिक को यह स्वीकार करना चाहिए कि उसने परिणाम प्राप्त करने के लिए किसी विशिष्ट पद्धति का उपयोग किया था। यदि कोई छात्र व्याकरण की जाँच करने या किसी कठिन अवधारणा को समझने में मदद लेने के लिए इसका उपयोग करता है, तो उसे ऐसा कहना चाहिए। यदि वह पूरे असाइनमेंट को लिखने के लिए इसका उपयोग करता है, तो वह आमतौर पर वर्जित है। शिक्षकों को भी इन समान नियमों का पालन करना चाहिए, जिससे वे छात्रों को ईमानदारी और पारदर्शिता के साथ तकनीक का उपयोग करना सिखा सकें।
नियम निर्धारित करने के अलावा, विशेषज्ञ इस बात पर जोर देते हैं कि शिक्षकों को अपडेट रहना चाहिए। तकनीक इतनी तेजी से बदलती है कि पिछले साल तकनीक के बारे में सीखा हुआ शिक्षक भी पहले से ही पीछे हो सकता है। प्रशिक्षकों को नियमित प्रशिक्षण की आवश्यकता है ताकि वे समझ सकें कि ये उपकरण कैसे काम करते हैं, उनकी सीमाएं क्या हैं, और उन्हें सीखने की प्रक्रिया को बदलने के बजाय सीखने में मदद करने के लिए कैसे उपयोग किया जाए। इस प्रशिक्षण में न केवल कंप्यूटर में प्रश्न टाइप करना शामिल होना चाहिए, बल्कि यह भी कि कंप्यूटर द्वारा दिए गए उत्तर का सही होने का निर्णय कैसे किया जाए। शिक्षकों को यह भी पहचानना सीखना होगा कि कब एक छात्र मशीन पर बहुत अधिक निर्भर हो रहा है, जिसे शोधकर्ता "नेवर-स्किलिंग" (never-skilling) कहते हैं, जहाँ एक छात्र वास्तव में कौशल कभी नहीं सीख पाता क्योंकि मशीन ने वह काम कर दिया होता है।
इसे रोकने के लिए, विशेषज्ञ सुझाव देते हैं कि छात्रों को पहले बिना किसी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की सहायता के बुनियादी बातें सीखनी चाहिए। इससे पहले कि उन्हें कोड लिखने या डेटा का विश्लेषण करने के लिए उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति दी जाए, उन्हें ये चीजें अपने हाथों से या मानक सॉफ्टवेयर के साथ करने में सक्षम होना चाहिए। उन्हें जोखिम की गणना करना, अध्ययन में दोष को पहचानना और परिणाम की व्याख्या करना खुद से आना चाहिए। इस आधार को बनाने के बाद ही उन्हें अपने काम की जाँच करने, अपने लेखन को बेहतर बनाने या नए विचारों को खोजने के लिए उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति दी जानी चाहिए। यह सुनिश्चित करता है कि तकनीक एक सहायक के रूप में कार्य करे, न कि एक बैसाखी के रूप में। यदि कोई छात्र यह समझाने में सक्षम नहीं है कि उसने अपने विश्लेषण में एक निश्चित निर्णय क्यों लिया, तो उसने सामग्री को वास्तव में नहीं सीखा है, भले ही अंतिम उत्तर सही दिख रहा हो।
जब छात्रों द्वारा सीखे गए ज्ञान के परीक्षण की बात आती है, तो विशेषज्ञ चेतावनी देते हैं कि पुराने तरीके जैसे 'टेक-होम एसेज' (घर ले जाकर लिखे जाने वाले निबंध) अब पर्याप्त नहीं हैं, क्योंकि एक छात्र बस कंप्यूटर से निबंध लिखवा सकता है। इसके बजाय, शिक्षकों को छात्रों का परीक्षण करने के लिए विभिन्न तरीकों का उपयोग करना चाहिए, जैसे मौखिक परीक्षा, इन-पर्सन प्रेजेंटेशन, या पर्यवेक्षित लेखन सत्र जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग वर्जित हो। ये तरीके छात्रों को वास्तविक समय में अपनी सोच दिखाने और अपने तर्क को समझाने के लिए मजबूर करते हैं। विशेषज्ञ उन सॉफ़्टवेयर के उपयोग के विरुद्ध भी सलाह देते हैं जो यह पता लगाने का दावा करते हैं कि छात्र ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग किया है या नहीं। ये पहचान उपकरण अक्सर अविश्वसनीय होते हैं और गलतियाँ कर सकते हैं, जिससे उन छात्रों को अनुचित रूप से दंडित किया जा सकता है जिन्होंने शैक्षणिक अखंडता का उल्लंघन नहीं किया है। निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए स्पष्ट नियमों, ईमानदार प्रकटीकरण और मानवीय निर्णय पर भरोसा करना बेहतर है।
सिफारिशें छात्रों को कंप्यूटर से प्रभावी ढंग से बात करने का तरीका सिखाने के महत्व पर भी प्रकाश डालती हैं। इसे 'प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग' (prompt engineering) कहा जाता है, जो सरल शब्दों में सबसे अच्छा उत्तर प्राप्त करने के लिए सही प्रश्न पूछने का कौशल है। एक छात्र जो अस्पष्ट प्रश्न पूछेगा उसे अस्पष्ट उत्तर मिलेगा, जबकि एक छात्र जो विशिष्ट, सुव्यवस्थित प्रश्न पूछेगा वह बहुत बेहतर परिणाम प्राप्त कर सकता है। शिक्षकों को इस कौशल में छात्रों का मार्गदर्शन करना चाहिए, उन्हें यह दिखाना चाहिए कि जटिल समस्याओं को छोटे चरणों में कैसे विभाजित किया जाए और उन्हें दी गई जानकारी को कैसे सत्यापित किया जाए। इसमें तथ्यों की जाँच करना, त्रुटियों को ढूँढना और यह सुनिश्चित करना शामिल है कि कंप्यूटर ने ऐसे स्रोत या डेटा तो नहीं बना दिए जो अस्तित्व में ही नहीं हैं।
अंत में, विशेषज्ञ शिक्षकों से आग्रह करते हैं कि वे जो कुछ भी सीखते हैं उसे एक-दूसरे के साथ साझा करें। चूंकि यह एक नया क्षेत्र है, इसलिए किसी के पास भी अभी सभी उत्तर नहीं हैं। शिक्षकों को विभिन्न दृष्टिकोणों को आजमाना चाहिए, देखना चाहिए कि क्या काम करता है और क्या नहीं, और फिर अपने सहयोगियों को इसके बारे में बताना चाहिए। इसका अर्थ एक ऐसा पाठ योजना साझा करना हो सकता है जो सफल रहा हो, या यह स्वीकार करना हो सकता है कि एक निश्चित उपकरण ने समाधान से अधिक समस्याएँ पैदा कीं। एक-दूसरे के अनुभवों से सीखकर और मिलकर काम करके, पूरा महामारी विज्ञान क्षेत्र इस नई तकनीक के अनुकूल इस तरह से ढल सकता है जो छात्रों को सुरक्षित, कुशल और भविष्य के लिए तैयार रखे। अंतिम लक्ष्य ऐसे महामारी विज्ञानियों को तैयार करना है जो बेहतर काम करने के लिए इन शक्तिशाली उपकरणों का उपयोग कर सकें, लेकिन जिनमें यह जानने के लिए आलोचनात्मक सोच का कौशल भी हो कि मशीन पर कब भरोसा करना है और अपने स्वयं के निर्णय पर कब भरोसा करना है।
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