Artificial Intelligence in Mathematics Education: University Students’ Perceptions and Challenges in Sub-Saharan Africa

घाना के विश्वविद्यालयों के क्लासरूम में एक शांत क्रांति हो रही है। दशकों से, गणित सीखने की प्रक्रिया पाठ्यपुस्तकों की निरंतर लय, व्याख्यानों और पेन और कागज के साथ समस्याओं को हल करने के एकाकी संघर्ष पर निर्भर रही है। आज, एक नए प्रकार का सहायक कमरे में प्रवेश कर चुका है: आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता)। ये केवल साधारण कैलकुलेटर नहीं हैं, बल्कि सीखने, तर्क करने और एक मानव ट्यूटर की तरह चरण-दर-चरण मार्गदर्शन देने में सक्षम परिष्कृत कंप्यूटर प्रोग्राम हैं। वे जटिल आकृतियों को दृश्य रूप में दिखा सकते हैं, अमूर्त विचारों को विभिन्न तरीकों से समझा सकते हैं, और छात्र के काम पर तत्काल प्रतिक्रिया दे सकते हैं। यह एक ऐसे भविष्य का वादा है जहाँ प्रत्येक शिक्षार्थी के पास किसी भी क्षण उपलब्ध एक व्यक्तिगत मार्गदर्शक होगा, जो उनकी विशिष्ट गति और आवश्यकताओं के अनुरूप होगा। फिर भी, तकनीक उतनी ही अच्छी है जितना कि उसे उपयोग करने वाले लोग। यदि छात्र इन उपकरणों पर भरोसा नहीं करते हैं, यदि वे एक शिक्षक के हाथ के बिना खुद को खोया हुआ महसूस करते हैं, या यदि उपकरण स्वयं अविश्वसनीय हैं, तो परिवर्तन की क्षमता बंद ही रहेगी। इस नए परिदृश्य के बारे में छात्र वास्तव में कैसा महसूस करते हैं, इसे समझना महत्वपूर्ण है, क्योंकि इन उपकरणों को अपनाने की उनकी इच्छा यह निर्धारित करेगी कि गणित शिक्षा अधिक सुलभ बनेगी या अधिक विभाजित।

घाना के शोधकर्ताओं ने हाल ही में इसी गतिशीलता को समझने के लिए प्रयास किया। वे जानना चाहते थे कि विश्वविद्यालय के छात्र अपने गणित के अध्ययन में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की भूमिका को कैसे देखते हैं और उन्हें इसका उपयोग करने में किन बाधाओं का सामना करना पड़ता है। इस टीम का नेतृत्व एकेनटेन अपिया-मेनका स्किल ट्रेनिंग एंड एंटरप्रेन्योरियल डेवलपमेंट के फ्रांसिस ओहेने बोटेंग और आइज़ैक डैवर ने किया, जिन्होंने देश भर के विभिन्न विश्वविद्यालयों के 550 छात्रों का सर्वेक्षण किया। ये छात्र अपनी शिक्षा के विभिन्न चरणों में थे, जिनमें स्नातक से लेकर डॉक्टरेट की उच्च डिग्री प्राप्त करने वाले छात्र शामिल थे, और वे सार्वजनिक एवं निजी संस्थानों के मिश्रण से आए थे। शोधकर्ताओं ने उनसे यह रेट करने के लिए कहा कि वे इन AI उपकरणों को अपने सीखने के लिए कितना महत्वपूर्ण मानते हैं और उन विशिष्ट चुनौतियों की पहचान करने को कहा जिन्होंने उनके उपयोग को कठिन बनाया। लक्ष्य स्वयं सॉफ्टवेयर का परीक्षण करना नहीं था, बल्कि उन लोगों की बात सुनना था जो इसका उपयोग करते हैं, उनके सपनों, उनकी हताशाओं और उनकी दैनिक वास्तविकताओं को पकड़ना था, जो एक ऐसे क्षेत्र में रहते हैं जहाँ डिजिटल संसाधनों तक पहुँच असमान हो सकती है।

निष्कर्षों ने एक स्पष्ट और सुसंगत भावना को प्रकट किया: छात्र इसका मूल्य देखते हैं। जब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के महत्व के बारे में पूछा गया, तो भारी बहुमत इस बात से सहमत था कि ये उपकरण अत्यधिक लाभकारी हैं। उन्होंने बताया कि AI उन्हें कठिन गणितीय अवधारणाओं को समझने में मदद करता है जो अन्यथा भ्रमित करने वाली रह सकती थीं। एक विशिष्ट लाभ सबसे ऊपर उभरा: छात्रों ने महसूस किया कि उन्हें उन कठिन समस्याओं को हल करते समय इन प्रणालियों द्वारा दिए जाने वाले अनुकूलित, चरण-दर-चरण मार्गदर्शन से सबसे अधिक लाभ मिलता है। ऐसा लग रहा था जैसे एक धैर्यवान ट्यूटर हर समय उपलब्ध होने से उन्हें जटिल कार्यों को प्रबंधनीय टुकड़ों में तोड़ने की अनुमति मिली। उन्होंने यह भी नोट किया कि इन उपकरणों ने उनके पाठों को अधिक संवादात्मक और आकर्षक बना दिया, जिससे उन्हें नियमित कक्षा के घंटों के बाहर स्वतंत्र रूप से अवधारणाओं का अभ्यास करने में मदद मिली। यहाँ तक कि पाठ्यपुस्तकों के साथ तुलना करते समय भी, छात्रों ने एक सूक्ष्म दृष्टिकोण रखा; जबकि उन्होंने स्वीकार किया कि पाठ्यपुस्तकें उच्च गुणवत्ता वाले शैक्षणिक संसाधन बनी हुई हैं, उन्हें लगा कि AI सिस्टम उनके सीखने के लिए विशिष्ट लाभ प्रदान करते हैं, हालांकि यह दावा कि AI उन्हें केवल पाठ्यपुस्तकों की तुलना में अधिक कुशलता से समस्याओं को हल करने में सक्षम बनाता है, सर्वेक्षण किए गए सभी महत्व के मदों में सबसे कम सहमति प्राप्त कर रहा था। डेटा ने दिखाया कि यह सकारात्मक दृष्टिकोण व्यापक रूप से साझा किया गया था; इससे कोई फर्क नहीं पड़ता था कि छात्र पुरुष या महिला है, या वे इन उपकरणों का कुछ वर्षों से उपयोग कर रहे हैं या एक दशक से। इन समूहों के बीच AI के महत्व को लेकर धारणा में कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं था, जो गणितीय शिक्षा के लिए इसके मूल्य की एक एकीकृत मान्यता को दर्शाता है।

हालाँकि, कहानी तब अधिक जटिल हो जाती है जब बाधाओं को देखने की बात आती है जो रास्ते में खड़ी हैं। हालाँकि छात्र AI की क्षमता को लेकर उत्साहित थे, लेकिन वे वास्तविक और गंभीर कठिनाइयों का भी सामना कर रहे थे। उनके द्वारा पहचाना गया सबसे महत्वपूर्ण संकट तकनीक का डर या रुचि की कमी नहीं था, बल्कि मार्गदर्शन की कमी थी। शीर्ष रेट की गई समस्या इन उपकरणों को जिम्मेदारी से और प्रभावी ढंग से उपयोग करने के तरीके पर शिक्षकों से अपर्याप्त सहायता थी। छात्र बिना किसी स्पष्ट मानचित्र या मार्गदर्शक के इन शक्तिशाली नई तकनीकों को नेविगेट करते हुए खुद को पाते थे। उन्हें चिंता थी कि उचित निर्देश के बिना, वे उपकरणों का गलत उपयोग कर सकते हैं या उन पर बहुत अधिक निर्भर हो सकते हैं, जिससे संभावित रूप से उनकी स्वयं की समस्याओं को सोचने की क्षमता कमजोर हो सकती है। अत्यधिक निर्भरता के बारे में यह चिंता एक आवर्ती विषय था; कई छात्रों को डर था कि उत्तरों के लिए AI पर निर्भर रहने से उनके मौलिक मानसिक गणित कौशल और स्वतंत्र तर्क करने की क्षमता क्षीण हो सकती है।

कक्षा की गतिशीलता से परे, व्यावहारिक बाधाएं भी बड़ी लग रही थीं। छात्रों ने बताया कि असंगत इंटरनेट कनेक्टिविटी एक प्रमुख बाधा है, उन्होंने उल्लेख किया कि धीमे या अविश्वसनीय कनेक्शन के कारण उन्हें ज़रूरत पड़ने पर इन उपकरणों का प्रभावी ढंग से उपयोग करने में कठिनाई होती है। प्रीमियम सॉफ़्टवेयर की लागत के बारे में भी चिंताएँ थीं, जो उन लोगों के लिए पहुंच को प्रतिबंधित कर सकती हैं जिनके पास उच्च गुणवत्ता वाले संसाधनों के लिए भुगतान करने के वित्तीय साधन नहीं हैं। दिलचस्प बात यह है कि इन चुनौतियों की प्रकृति छात्र के अनुभव के आधार पर बदल गई। जिन छात्रों ने छह साल या उससे अधिक समय से AI का उपयोग किया था, उन्होंने कम अनुभवी लोगों की तुलना में इन चुनौतियों को अधिक तीव्रता से महसूस किया, जो कि सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण था। जैसे-जैसे छात्र अपनी पढ़ाई में आगे बढ़ते हैं और अधिक जटिल गणितीय विषयों का सामना करते हैं, वे तकनीक की सीमाओं और मानवीय निरीक्षण की महत्वपूर्ण आवश्यकता के प्रति अधिक जागरूक हो जाते हैं। उन्होंने महसूस किया कि जबकि AI एक समाधान प्रदान कर सकता है, इसकी सटीकता को सत्यापित करने के लिए विशेषज्ञता के उस स्तर की आवश्यकता होती है जिसे वे अभी विकसित कर रहे हैं।

अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या लिंग या अध्ययन का स्तर इन धारणाओं को प्रभावित करता है। परिणामों ने दिखाया कि जबकि पुरुष और महिलाएँ AI के महत्व पर समान रूप से सहमत थे, वे चुनौतियों को एक ही तरह से नहीं देखते थे। पुरुष छात्रों ने अपने महिला समकक्षों की तुलना में इन उपकरणों के उपयोग में बाधाओं और चिंताओं के संबंध में थोड़ी अधिक कठिनाई और चिंता व्यक्त की, जो सांख्यिककल रूप से महत्वपूर्ण अंतर था। यह सुझाव देता है कि जबकि तकनीक का मूल्य सार्वभौमिक रूप से मान्यता प्राप्त है, बाधाओं के नेविगेशन का अनुभव लिंग के आधार पर भिन्न हो सकता है। इसी तरह, जबकि सभी शैक्षणिक स्तरों के छात्रों ने—स्नातक से लेकर पीएचडी उम्मीदवारों तक—AI के महत्व पर सहमति व्यक्त की, उच्चतम स्तर के अध्ययन करने वाले छात्रों ने सबसे तीव्र चुनौतियों की सूचना दी। हालांकि पीएचडी छात्रों के बीच चुनौतियों के इस बढ़ते रुझान को वर्णनात्मक डेटा में देखा गया था, लेकिन शैक्षणिक स्तरों के बीच के अंतर सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण नहीं थे, जो यह सुझाव देता है कि हालांकि उन्नत छात्र दबाव को अधिक तीव्रता से महसूस कर सकते हैं, लेकिन यह भिन्नता पूरे छात्र निकाय में एक निश्चित अंतर के रूप में मानी जाने वाली पर्याप्त मजबूत नहीं है।

अंततः, यह शोध एक ऐसे छात्र समूह की तस्वीर पेश करता है जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को अपनाने के लिए तैयार और इच्छुक है लेकिन ऐसा करने में खुद को असमर्थ महसूस करता है। छात्र तकनीक को अस्वीकार नहीं कर रहे हैं; वे अपनी समझ को गहरा करने के लिए इसका उपयोग करने के लिए उत्सुक हैं। हालाँकि, उनका उत्साह एक वास्तविक संरचना की आवश्यकता से कम होता है। वे स्पष्ट नीतियों, अपने प्रशिक्क्षकों के लिए बेहतर प्रशिक्षण और विश्वसनीय बुनियादी ढांचे के लिए आह्वान कर रहे हैं ताकि इन उपकरणों का सुरक्षित और प्रभावी ढंग से उपयोग सुनिश्चित किया जा सके। अध्ययन बताता है कि इस क्षेत्र में गणित शिक्षा का भविष्य केवल सॉफ़्टवेयर की उपलब्धता पर कम और उसके चारों ओर निर्मित मानवीय ढांचे पर अधिक निर्भर करता है। औपचारिक मार्गदर्शन और संस्थागत समर्थन के बिना, AI की क्षमता और कक्षा की वास्तविकता के बीच का अंतर बना रहेगा। आगे का रास्ता विश्वविद्यालयों के हस्तक्षेप की मांग करता है, न केवल तकनीक प्रदान करने के लिए, बल्कि छात्रों को इसे बुद्धिमानी से चलाने के तरीके सिखाने के लिए, यह सुनिश्चित करने के लिए कि ये शक्तिशाली उपकरण आलोचनात्मक सोच कौशल को बदलने के बजाय उन्हें सशक्त बनाएं जो गणित का हृदय है।