AI Literacy and Academic Performance among Non-STEM Students in KNUST: The Roles of LMS Quality and Blended-Learning Satisfaction
KNUST के 432 गैर-STEM छात्रों का यह अध्ययन प्रकट करता है कि जबकि AI साक्षरता सीधे शैक्षणिक प्रदर्शन को प्रभावित करती है, इसका सबसे मजबूत प्रभाव एक क्रमिक मध्यस्थता पथ के माध्यम से प्राप्त होता है जहाँ AI साक्षरता LMS की गुणवत्ता को बढ़ाती है, जो बदले में मिश्रित-शिक्षण संतुष्टि को प्रेरित करती है और अंततः शैक्षणिक परिणामों में सुधार करती है।
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
आधुनिक विश्वविद्यालय में, सीखना पारंपरिक कक्षा से आगे निकल गया है। छात्र अब एक हाइब्रिड दुनिया में नेविगेट करते हैं जहाँ आमने-सामने का निर्देश डिजिटल प्लेटफॉर्म के साथ मिश्रित होता है जो सामग्री को होस्ट करते हैं, चर्चाओं को सुगम बनाते हैं और मूल्यांकन प्रदान करते हैं। इस डिजिटल परत को अक्सर लर्निंग मैनेजमेंट सिस्टम (LMS) द्वारा प्रबंधित किया जाता है, जो एक सॉफ्टवेयर हब है जो किसी पाठ्यक्रम के केंद्रीय तंत्रिका तंत्र (सेंट्रल नर्वस सिस्टम) के रूप में कार्य करता है। इन प्रणालियों के बेहतर ढंग से काम करने के लिए, उन्हें विश्वसनीय, उपयोग में आसान और उत्तरदायी होना चाहिए। हालाँकि, तकनीक स्वयं केवल आधी समीकरण है। दूसरी आधी हिस्सेदारी छात्र की अपने पास उपलब्ध उपकरणों को समझने और उनके साथ बातचीत करने की क्षमता है, एक ऐसा कौशल सेट जिसे तेजी से 'एआई साक्षरता' (AI literacy) के रूप में परिभाषित किया जा रहा है। यह अवधारणा केवल एक प्रॉम्प्ट टाइप करना जानने से कहीं अधिक है; इसमें बुद्धिमान उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के लिए तकनीकी, नैतिक और व्यावहारिक आत्मविश्वास शामिल है। जैसे-जैसे घाना और दुनिया भर के विश्वविद्यालय इन तकनीकों को एकीकृत कर रहे हैं, एक महत्वपूर्ण प्रश्न उठता है: क्या इन डिजिटल उपकरणों का उपयोग करना जानना वास्तव में एक छात्र को बेहतर ग्रेड प्राप्त करने में मदद करता है, या यह संबंध अधिक जटिल है?
घाना के क्वामे नक्रुमा यूनिवर्सिटी ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने विशेष रूप से उन छात्रों पर ध्यान केंद्रित करते हुए इस संबंध को सुलझाने का प्रयास किया, जो विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग या गणित (STEM) की पढ़ाई नहीं कर रहे हैं। इन गैर-STEM छात्रों को अक्सर अलग शैक्षिक चुनौतियों का सामना करना पड़ता है और उन्हें तकनीकी क्षेत्रों के अपने साथियों की तरह समान स्तर का कम्प्यूटेशनल प्रशिक्षण प्राप्त नहीं हो सकता है। शोध टीम ने विश्वविद्यालय के शिक्षक शिक्षा और शैक्षिक नवाचार विभागों के 432 छात्रों का सर्वेक्षण किया। उन्होंने इन छात्रों से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के बारे में उनकी अपनी समझ, विश्वविद्यालय के डिजिटल लर्निंग प्लेटफॉर्म की गुणवत्ता के प्रति उनकी धारणा, मिश्रित शिक्षण अनुभव (ब्लेंडेड लर्निंग एक्सपीरियंस) के साथ उनकी संतुष्टि, और वे शैक्षणिक रूप से कैसा प्रदर्शन कर रहे हैं, इसकी रेटिंग देने को कहा। इन दृष्टिकोणों को एकत्र करके, शोधकर्ताओं का लक्ष्य यह देखना था कि ये विभिन्न कारक एक छात्र की सफलता को आकार देने के लिए एक-दूसरे में कैसे प्रवाहित होते हैं।
अध्ययन ने बेहतर शैक्षणिक परिणामों की ओर ले जाने वाले एक स्पष्ट और क्रमिक पथ का खुलासा किया। इसने पाया कि उच्च स्तर की एआई साक्षरता वाले छात्रों ने विश्वविद्यालय के डिजिटल लर्निंग सिस्टम को उच्च गुणवत्ता वाला माना। जब छात्र तकनीक को समझते हैं, तो सिस्टम उन्हें अधिक उपयोगी और विश्वसनीय लगता है। यह गुणवत्ता की धारणा, बदले में, मिश्रित शिक्षण अनुभव के साथ अधिक संतुष्टि की ओर ले गई। जब छात्रों को लगा कि सिस्टम उनके लिए अच्छी तरह से काम कर रहा है, तो उन्होंने अपने समग्र शिक्षा अनुभव के साथ अधिक संतुष्ट होने की रिपोर्ट दी। अंततः, यह संतुष्टि शैक्षणिक प्रदर्शन का एक मजबूत भविष्यवक्ता (प्रिडिक्टर) थी। दूसरे शब्दों में, इन छात्रों के लिए बेहतर ग्रेड का मार्ग सीधे एआई के बारे में जानने से लेकर 'ए' ग्रेड प्राप्त करने तक नहीं था। इसके बजाय, एआई के ज्ञान ने सिस्टम के प्रति उनके दृष्टिकोण में सुधार किया, जिससे वे अपने सीखने के वातावरण से अधिक खुश हुए, और उस खुशी ने उनकी शैक्षणिक उपलब्धि को प्रेरित किया।
महत्वपूर्ण रूप से, शोधकर्ताओं ने पाया कि डिजिटल सिस्टम की गुणवत्ता अकेले सीधे ग्रेड में सुधार नहीं करती है। एक अच्छी तरह से निर्मित प्लेटफॉर्म, छात्र की सहभागिता और संतुष्टि के बिना, सफलता की गारंटी देने के लिए पर्याप्त नहीं था। सिस्टम की गुणवत्ता केवल इसलिए मायने रखती थी क्योंकि इसने छात्रों की संतुष्टि को प्रभावित किया। इसके अलावा, अध्ययन ने दिखाया कि एआई साक्षरता का शैक्षणिक प्रदर्शन पर सीधा, हालांकि छोटा, सकारात्मक प्रभाव था, लेकिन सफलता का प्राथमिक मार्ग धारणा और संतुष्टि की श्रृंखला के माध्यम से था। डेटा ने इस विचार को भी खारिज कर दिया कि डिजिटल सिस्टम की गुणवत्ता अकेले एआई ज्ञान और ग्रेड के बीच के अंतर को पाट सकती थी; वह विशिष्ट शॉर्टकट परिणामों में मौजूद नहीं था। सबसे मजबूत कड़ी पूर्ण यात्रा थी: एआई ज्ञान से सिस्टम की धारणा तक, संतुष्टि तक, और अंततः प्रदर्शन तक।
यह खोज बताती है कि डिजिटल युग में गैर-STEM छात्रों को सफल होने में मदद करने के लिए विश्वविद्यालयों को केवल बेहतर सॉफ्टवेयर में निवेश नहीं करना चाहिए या यह उम्मीद नहीं करनी चाहिए कि छात्र स्वयं तकनीक को समझ लेंगे। निष्कर्ष बताते हैं कि संस्थानों को छात्रों को उनकी एआई साक्षरता विकसित करने में सहायता करनी चाहिए ताकि वे इन प्रणालियों को आत्मविश्वास के साथ नेविगेट कर सकें। जब छात्र उपकरणों के साथ सक्षम महसूस करते हैं, तो वे इन प्रणालियों को अधिक सकारात्मक रूप से देखते हैं, जिससे उन्हें अधिक संतोषजनक शिक्षण अनुभव मिलता है, और अंततः बेहतर शैक्षणिक परिणाम मिलते हैं। यह शोध रेखांकित करता है कि मिश्रित शिक्षण वातावरण में, संतुष्टि का मानवीय तत्व और साक्षरता का संज्ञानात्मक तत्व तकनीकी बुनियादी ढांचे जितना ही महत्वपूर्ण है।
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