Profiles of generative AI chatbot use for schoolwork and achievement among Indonesian 15-year-olds: A latent class and multilevel analysis of PISA 2025 data
14,168 इंडोनेशियाई 15 वर्षीय किशोरों के PISA 2025 डेटा का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन जनरेटिव एआई चैटबॉट उपयोग के चार विशिष्ट प्रोफाइल की पहचान करता है और पाता है कि जबकि दुर्लभ उपयोगकर्ताओं का विज्ञान और पठन में स्कोर चयनात्मक उपयोगकर्ताओं की तुलना में थोड़ा कम है, गहन उपयोग उपलब्धि में कमी से जुड़ा नहीं है, जो यह सुझाव देता है कि स्कूलों को केवल बार-बार उपयोग करने वाले उपयोगकर्ताओं के बजाय मार्गदर्शन पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
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 कक्षा में, एक नए प्रकार का सहायक प्रकट हुआ है। यह कोई व्यक्ति नहीं है, बल्कि एक कंप्यूटर प्रोग्राम है जो सेकंडों में निबंध लिखने, गणित की समस्याओं को हल करने और जटिल विचारों को समझाने में सक्षम है। यह तकनीक, जिसे जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (generative artificial intelligence) के रूप में जाना जाता है, ने शिक्षकों के बीच एक शांत बहस छेड़ दी है। एक ओर, यह आशा है कि ये उपकरण प्रत्येक छात्र को व्यक्तिगत ट्यूशन प्रदान कर सकते हैं, समझ के अंतराल को भर सकते हैं और सीखने को अधिक कुशल बना सकते हैं। दूसरी ओर, यह डर है कि उन पर बहुत अधिक निर्भर रहने से छात्र कम व्यस्त हो सकते हैं, जिससे वे उस मानसिक कार्य को छोड़ सकते हैं जो वास्तव में सीखने और जो वे अध्ययन कर रहे हैं उसे याद रखने के लिए आवश्यक है। मूल प्रश्न केवल यह नहीं है कि छात्र इन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं या नहीं, बल्कि वे उनका उपयोग कैसे कर रहे हैं और परिणाम के रूप में उनके सीखने पर क्या प्रभाव पड़ता है। क्या चैटबॉट से ड्राफ्ट लिखने के लिए कहना एक छात्र को सीखने में मदद करता है, या यह केवल सीखने की प्रक्रिया को पूरी तरह से दरकिनार कर देता है?
उत्तर खोजने के लिए, शोधकर्ताओं ने इंडोनेशिया में छात्र जीवन के एक विशाल स्नैपशॉट की ओर रुख किया। उन्होंने 2025 के प्रोग्राम फॉर इंटरनेशनल स्टूडेंट असेसमेंट (Programme for International Student Assessment) से प्राप्त डेटा का विश्लेषण किया, जो एक वैश्विक परीक्षण है जो 15 वर्षीय बच्चों के कौशल को मापता है। इस विशिष्ट अध्ययन ने सैकड़ों स्कूलों के लगभग 14,000 छात्रों पर ध्यान केंद्रित किया, जो देश के लगभग 40 लाख किशोरों का प्रतिनिधित्व करते हैं। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या छात्रों के उपयोग के आधार पर अलग-अलग "प्रकार" मौजूद हैं। उन्होंने छात्रों द्वारा इन उपकरणों के उपयोग के चार विशिष्ट तरीकों को देखा: किसी पढ़े गए पाठ का सारांश बनाने के लिए, किसी नए विषय पर शोध करने के लिए, किसी लेखन कार्य का मसौदा तैयार करने के लिए, या केवल सीखने में मदद के लिए। छात्रों को समान तरीकों से उपकरण का उपयोग करने वाले समूहों में बांटकर, टीम यह देख सकी कि उपयोग के कुछ पैटर्न विज्ञान और पठन (reading) में बेहतर या खराब स्कोर की ओर ले जाते हैं।
विश्लेषण ने चार विशिष्ट समूहों का खुलासा किया। पहला समूह, जो लगभग 28 प्रतिशत छात्रों का था, "दुर्लभ उपयोगकर्ता" (rare users) थे। ये किशोर अपने स्कूल के काम के लिए चैटबॉट्स की ओर लगभग कभी नहीं मुड़े। दूसरा समूह, जो 35 प्रतिशत के साथ सबसे बड़ा था, "चयनात्मक शिक्षण-सहायता उपयोगकर्ता" (selective learning-support users) थे। ये छात्र औ occasionally (कभी-कभार) उपकरणों का उपयोग करते थे, मुख्य रूप से किसी अवधारणा को समझने या नया विचार सीखने में मदद पाने के लिए, लेकिन वे हर कार्य के लिए उन पर निर्भर नहीं थे। एक छोटा समूह (7 प्रतिशत) सभी प्रकार के कार्यों के लिए मासिक आधार पर उपकरणों का उपयोग करता था, जबकि अंतिम समूह, जिसमें लगभग 30 प्रतिशत शामिल थे, "गहन उपयोगकर्ता" (intensive users) थे जो लगभग हर दिन हर तरह के स्कूल असाइनमेंट के लिए चैटबॉट्स का उपयोग करते थे। आश्चर्यजनक रूप से, इन समूहों के बीच अंतर मुख्य रूप से तकनीक के उपयोग की आवृत्ति (frequency) के बारे में था, न कि इस बारे में कि वे इसका उपयोग किस लिए करते थे। शोधकर्ताओं को उम्मीद थी कि उन्हें छात्रों का एक ऐसा समूह मिलेगा जो मुख्य रूप से अपने काम को दूसरे पर डालने (offload) के लिए उपकरणों का उपयोग करता है—यानी कंप्यूटर को उनके लिए सोचने देने के लिए—लेकिन वह विशिष्ट पैटर्न एक अलग समूह के रूप में सामने नहीं आया।
जब शोधकर्ताओं ने इन समूहों के टेस्ट स्कोर की तुलना की, तो एक स्पष्ट तस्वीर उभर कर आई। जो छात्र चैटबॉट्स का शायद ही कभी उपयोग करते थे, उन्होंने उन लोगों की तुलना में विज्ञान और पठन दोनों में थोड़ा कम स्कोर किया जो उनका चयनात्मक रूप से उपयोग करते थे। यह अंतर तब भी बना रहा जब शोधकर्ताओं ने पारिवारिक आय, छात्र के स्कूल के प्रकार और उनकी सामान्य अध्ययन आदतों जैसे कारकों को ध्यान में रखा। हालाँकि, जो छात्र गहन रूप से, यानी हर कार्य के लिए प्रतिदिन उपकरणों का उपयोग करते थे, उनका स्कोर चयनात्मक उपयोगकर्ताओं से कम नहीं था। उन्होंने उतना ही अच्छा प्रदर्शन किया। यह निष्कर्ष इस विचार को चुनौती देता है कि भारी AI उपयोग स्वतः ही खराब सीखने की ओर ले जाता है। यह सुझाव देता है कि इन इंडोनेशियाई किशोरों के लिए, चैटबॉट का बार-बार उपयोग करना उनकी विज्ञान को समझने या प्रभावी ढंग से पढ़ने की क्षमता को नुकसान नहीं पहुँचाता है।
अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या छात्र की स्वयं के सीखने की योजना बनाने और निगरानी करने की क्षमता इन परिणामों को बदलती है। कुछ सिद्धांत सुझाव देते हैं कि जो छात्र अपने अध्ययन के समय को प्रबंधित करने में अच्छे हैं, वे AI का उपयोग अलग तरह से कर सकते हैं, शायद इसे सीखने के लिए उपयोग करते हैं बजाय इसके कि वे प्रक्रिया को दरकिनार करें। हालाँकि, डेटा ने दिखाया कि एक छात्र के स्व-नियमन (self-regulation) कौशल ने चैटबॉट के उपयोग और टेस्ट स्कोर के बीच के संबंध को नहीं बदला। चाहे छात्र अध्ययन की योजना बनाने में अच्छा हो या न हो, स्कोर का पैटर्न समान रहा: दुर्लभ उपयोगकर्ताओं का स्कोर थोड़ा कम था, जबकि बार-बार उपयोग करने वालों को कोई नुकसान नहीं हुआ। शोधकर्ताओं ने यह भी पता लगाया कि क्या उन स्कूलों में, जहाँ छात्रों को AI-जनित सामग्री का आलोचनात्मक मूल्यांकन करना सिखाया जाता है, अलग परिणाम देखे गए। उन्होंने पाया कि जिन स्कूलों में यह अभ्यास आम था, वहां दुर्लभ उपयोगकर्ताओं और चयनात्मक उपयोगकर्ताओं के बीच का अंतर वास्तव में थोड़ा बढ़ गया, हालांकि यह परिणाम एक निश्चित नियम माने जाने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं था।
शोधकर्ता सावधानीपूर्वक नोट करते हैं कि यह अध्ययन यह सिद्ध नहीं कर सकता कि चैटबॉट का उपयोग बेहतर या बदतर स्कोर का कारण बनता है। क्योंकि डेटा एक ही समय बिंदु पर एकत्र किया गया था, यह संभव है कि जो छात्र पढ़ाई में संघर्ष करते हैं वे इन उपकरणों का उपयोग नहीं करते हैं, या जो पहले से ही सीखने में अच्छे हैं वे इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके ढूंढ लेते हैं। अध्ययन इस बात पर भी निर्भर था कि छात्र स्वयं अपनी आदतों की रिपोर्ट करते हैं, जो कभी-कभी अपूर्ण हो सकती हैं। इन सीमाओं के बावजूद, परिणाम एक ऐसे देश के लिए एक आश्वस्त करने वाला दृष्टिकोण प्रदान करते हैं जहाँ स्कूल अभी भी इस नई तकनीक को संभालने का तरीका सीख रहे हैं। डेटा बताता है कि AI का भारी उपयोग करने के लिए कोई दंड (penalty) नहीं है, कम से कम उस तरह से जैसा यहाँ मापा गया है। इसके बजाय, चिंता उन छात्रों के बारे में हो सकती है जो इन उपकरणों का बिल्कुल भी उपयोग नहीं करते हैं, जो अपने साथियों से थोड़ा पीछे छूटते दिखाई दे रहे हैं। यह एक नए प्रकार के डिजिटल विभाजन की ओर इशारा करता है, जहाँ मुद्दा केवल तकनीक तक पहुँच का नहीं है, बल्कि इसे सोचने के विकल्प के बजाय सीखने के साथी के रूप में उपयोग करने के लिए आवश्यक मार्गदर्शन का है।
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