The Effectiveness of Blended Learning Artificial Intelligence on Increasing Literacy of Midwifery Students at Mashhad University of Medical Sciences: A Semi-experimental Study

स्वास्थ्य सेवा की दुनिया की कल्पना एक विशाल, हलचल भरी लाइब्रेरी के रूप में करें जहाँ डॉक्टर, नर्स और दाइयाँ (midwives) लाइब्रेरियन हैं। सदियों से, वे सही जानकारी खोजने और लोगों की मदद करने के लिए अपने स्वयं के मस्तिष्क और मोटी किताबों पर निर्भर रहे हैं। लेकिन हाल ही में, "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" (या संक्षेप में AI) नामक एक सुपर-स्मार्ट रोबोट लाइब्रेरियन यहाँ आया है। यह रोबोट एक सेकंड में लाखों किताबें पढ़ सकता है, उन पैटर्नों को पहचान सकता है जिन्हें इंसान नहीं देख पाते, और कठिन निर्णय लेने में मदद कर सकता है। हालाँकि, एक समस्या है: नए छात्र लाइब्रेरियन (मिडवाइफरी के छात्रों) को इस रोबोट से बात करना नहीं सिखाया गया है। वे बच्चों को जन्म देने और माताओं की देखभाल करने के बारे में तो जानते हैं, लेकिन वे रोबोट की सुपरपावर्स का उपयोग करना नहीं जानते।

इस कहानी को समझने के लिए, हमें दो चीजें जानने की जरूरत है। पहला, "AI साक्षरता" (AI Literacy) बस एक फैंसी तरीका है यह कहने का कि "रोबोट का उपयोग करना जानना।" इसका मतलब यह नहीं है कि आपको रोबोट निर्माता या गणित का जीनियस होना चाहिए; इसका मतलब सिर्फ यह है कि आप समझें कि रोबोट क्या कर सकता है, वह कैसे सोचता है, और उससे मदद कैसे मांगनी है। दूसरा, "ब्लेंडेड लर्निंग" (Blended Learning) एक शिक्षण शैली है जो पुराने तरीके (शिक्षक के साथ कक्षा में बैठना) को नए तरीके (ऑनलाइन टूल्स, वीडियो और इंटरैक्टिव गेम्स का उपयोग करना) के साथ मिलाती है। इसे साइकिल चलाने के बारे में सीखने जैसा समझें: आप इंस्ट्रक्टर को गियर्स के बारे में समझाते हुए सुनते हैं, लेकिन आप खुद भी साइकिल पर चढ़कर उसे चलाने की कोशिश भी करते हैं, शायद असली सड़क पर उतरने से पहले एक वीडियो गेम का उपयोग करके अभ्यास भी करते हैं। बड़ा सवाल यह है: क्या कक्षा और डिजिटल मनोरंजन का यह मिश्रण भविष्य की दाइयों को AI रोबोट के साथ काम करना सिखा पाएगा?

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प्रयोग: रोबोट से बात करने के लिए दाइयों को सिखाना

इस अध्ययन में, मशहद यूनिवर्सिटी ऑफ मेडिकल साइंसेज के शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह देखने के लिए एक परीक्षण करने का निर्णय लिया कि क्या वे "रोबोट साक्षरता" के अंतर को ठीक कर सकते हैं। उन्होंने मिडवाइफरी के छात्रों के एक समूह को इकट्ठा किया और उन्हें एक विशेष कोर्स दिया जिसे पारंपरिक मिडवाइफरी और AI के भविष्य के बीच के अंतर को पाटने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

शोधकर्ताओं ने छात्रों को केवल उबाऊ कोड पर लेक्चर नहीं दिया। इसके बजाय, उन्होंने "ब्लेंडेड लर्निंग" दृष्टिकोण का उपयोग किया। इसका मतलब था कि छात्रों के कुछ सत्र थे जहाँ वे व्यक्तिगत रूप से मिलते थे, लेकिन उन्होंने स्व-अध्ययन (self-study), समूह कार्य और व्यावहारिक अभ्यास भी किए। यह कोर्स भविष्य की भाषा में एक क्रैश कोर्स की तरह था। उन्होंने बुनियादी बातों को कवर किया: AI वास्तव में क्या है, "मशीन लर्निंग" कैसे काम करती है (जो मूल रूप से कंप्यूटर को उदाहरणों से सीखना सिखाना है, जैसे कि इसे हजारों बच्चों की तस्वीरें दिखाना ताकि यह सीख सके कि बच्चा कैसा दिखता है), और इन टूल्स का वास्तविक मिडवाइफरी स्थितियों में उपयोग कैसे किया जाए। उन्होंने "सुपरवाइज्ड लर्निंग" (जहाँ एक शिक्षक कंप्यूटर का मार्गदर्शन करता है) और "अनसुपरवाइज्ड लर्निंग" (जहाँ कंप्यूटर अपने स्वयं के पैटर्न खोज लेता है) जैसी अवधारणाओं के साथ भी प्रयोग किया।

परिणाम: एक बड़ी छलांग

कोर्स शुरू होने से पहले, शोधकर्ताओं ने छात्रों के ज्ञान की जाँच की। यह थोड़ा कमजोर था। छात्रों ने AI ज्ञान पर एक टेस्ट में औसဖြင့် 12.5 (एक उच्च संख्या में से) स्कोर किया। वे इस बारे में भी थोड़े अनिश्चित थे कि वे AI को पसंद करते हैं या उस पर भरोसा करते हैं।

फिर, कोर्स हुआ। ब्लेंडेड लर्निंग सत्रों को पूरा करने के बाद, शोधकर्ताओं ने उन्हें फिर से टेस्ट किया। अंतर दिन और रात जैसा था। औसत ज्ञान स्कोर उछलकर 18.9 हो गया। पर्दे के पीछे के गणित ने दिखाया कि यह केवल भाग्य नहीं था; सुधार इतना मजबूत था कि इसके संयोग से होने की संभावना 1,000 में से 1 से भी कम थी (p < 0.001)।

लेकिन यह केवल तथ्यों को याद रखने के बारे में नहीं था। छात्रों की भावनाओं में भी बदलाव आया। शोधकर्ताओं ने तीन तरीकों से छात्रों के दृष्टिकोण को मापा: वे AI के बारे में क्या सोचते हैं (संज्ञानात्मक/cognitive), वे इसके बारे में कैसा महसूस करते हैं (भावात्मक/affective), और वे इस पर कैसे कार्य करना चाहते हैं (व्यवहार संबंधी/behavioral)।

• सोचना (Thinking): उनके स्कोर 14.2 से बढ़कर 19.5 हो गए।
• महसूस करना (Feeling): उनके स्कोर 13.8 से बढ़कर 18.7 हो गए।
• कार्य करना (Action): उनके स्कोर 11.9 से बढ़कर 17.3 हो गए।

प्रत्येक श्रेणी में, छात्र अधिक आत्मविश्वासी, अधिक उत्साही और अपने भविष्य के कार्यों में AI टूल्स का उपयोग करने के लिए अधिक इच्छुक हो गए। उन्होंने शोधकर्ताओं को बताया कि वे इन तकनीकों को अपने अभ्यास में एकीकृत करने के लिए तैयार महसूस करते हैं।

छात्रों ने क्या सोचा

छात्रों ने केवल सीखा ही नहीं; उन्होंने इसका आनंद भी लिया। जब उनसे कोर्स को रेट करने के लिए पूछा गया, तो उन्होंने शानदार समीक्षा दी, जिसमें उनका औसत संतुष्टि स्कोर 5 में से 4.5 था। उन्होंने विशेष रूप से इंटरैक्टिव हिस्सों को पसंद किया—समूह चर्चा, केस स्टडीज और व्यावहारिक अभ्यास। यह एक उबाऊ लेक्चर नहीं था; यह एक वर्कशॉप की तरह महसूस हुआ जहाँ उन्हें भविष्य के टूल्स के साथ खेलने का मौका मिला।

इसका क्या अर्थ है (और क्या नहीं है)

अध्ययन सुझाव देता है कि यह ब्लेंडेड लर्निंग पद्धति एक शक्तिशाली उपकरण है। यह दिखाता है कि भविष्य की दाइयों को AI-साक्षर बनाने के लिए आपको उन्हें कंप्यूटर प्रोग्रामर बनाने की आवश्यकता नहीं है; आपको बस सही शिक्षण शैलियों के मिश्रण की आवश्यकता है। आमने-सामने के मार्गदर्शन को डिजिटल अभ्यास के साथ जोड़कर, छात्र AI के बारे में अनिश्चित होने से लेकर एक आत्मविश्वासी उपयोगकर्ता बनने तक पहुँच गए।

हालाँकि, शोधकर्ता इस बात पर ध्यान देने में सावधानी बरतते हैं कि यह एक विशिष्ट विश्वविद्यालय के छात्रों के एक विशिष्ट समूह के साथ किया गया परीक्षण था। वे अभी तक नहीं जानते कि क्या यह ज्ञान वर्षों तक बना रहेगा, या क्या यह अन्य देशों के छात्रों के लिए बिल्कुल उसी तरह काम करेगा। वे यह भी सुझाव देते हैं कि भविष्य के क्लास और भी गहराई में जा सकते हैं, शायद वर्चुअल रियलिटी या अधिक जटिल विषयों को जोड़कर। लेकिन फिलहाल के लिए, प्रमाण स्पष्ट है: एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किया गया, मजेदार और मिश्रित-पद्धति वाला कोर्स सफलतापूर्वक भविष्य की दाइयों को AI रोबोट के साथ साझेदारी करने के लिए सिखा सकता है, जिससे उन्हें तेजी से बदलती स्वास्थ्य सेवा की दुनिया के लिए तैयार किया जा सके।