कक्षा में एआई चुनौती
- जेनेरिक एआई (जेनएआई) के उद्भव ने पारंपरिक शैक्षणिक प्रथाओं को बाधित कर दिया है, जिससे शिक्षा के लिए इसके नैतिक उपयोग और निहितार्थ के बारे में बहस छिड़ गई है। एआई के कथित दुरुपयोग पर उसे दंडित करने के लिए एक निजी विश्वविद्यालय के खिलाफ एक कानून के छात्र द्वारा हाल ही में दायर की गई याचिका इन चुनौतियों का समाधान करने की तात्कालिकता को रेखांकित करती है।
- जबकि छात्र को पास करने के साथ मामला सुलझ गया, यह शिक्षा जगत में जेनएआई उपकरणों के उपयोग के बारे में व्यापक मुद्दों को उजागर करता है।
शिक्षा जगत में जेनएआई की नैतिक दुविधा:
- जब जिम्मेदारी से उपयोग किया जाता है, तो जेनएआई उपकरण संचार में सुधार और अंतर्दृष्टि प्रदान करके सीखने को बढ़ा सकते हैं। हालांकि, उनके दुरुपयोग से शैक्षणिक प्रक्रिया को कमजोर करने का जोखिम है, खासकर जब छात्र बिना किसी महत्वपूर्ण जुड़ाव के एआई-जनरेटेड सामग्री पर अत्यधिक निर्भर होते हैं। पारंपरिक मूल्यांकन विधियों और उभरती हुई एआई प्रौद्योगिकियों के बीच फंसे संस्थान, नवाचार को अपनाने और अकादमिक अखंडता को बनाए रखने के बीच संतुलन बनाने में जूझ रहे हैं।
AI डिटेक्शन टूल्स की सीमाएँ:
- AI के दुरुपयोग के लिए एक सामान्य संस्थागत प्रतिक्रिया टर्निटिन के AI डिटेक्टर जैसे AI डिटेक्शन टूल्स को अपनाना है। हालाँकि ये उपकरण कदाचार के खिलाफ़ पहली पंक्ति की सुरक्षा प्रदान करते हैं, लेकिन उनकी विश्वसनीयता संदिग्ध बनी हुई है।
- गलत सकारात्मकता- ऐसे मामले जहाँ मानव-लिखित या संपादित कार्य को गलत तरीके से AI-जनरेटेड के रूप में फ़्लैग किया जाता है- एक लगातार समस्या है। चूँकि ये उपकरण संभाव्य आकलन पर निर्भर करते हैं, इसलिए जब AI-जनरेटेड ड्राफ्ट में मानवीय संशोधन किए जाते हैं, तो उनकी सटीकता कम हो जाती है। कदाचार के बारे में निर्णय लेने में विषय-वस्तु विशेषज्ञों को शामिल करना चाहिए, न कि केवल मशीन-जनरेटेड रिपोर्ट पर निर्भर होना चाहिए।
संस्थागत स्पष्टता की आवश्यकता:
- GenAI पहेली को संबोधित करने के लिए, संस्थानों को अनुमत AI उपयोग को परिभाषित करने वाले स्पष्ट, अनुशासन-विशिष्ट दिशानिर्देश स्थापित करने चाहिए। उदाहरण के लिए, व्याकरण सुधार जैसे कार्यों के लिए वर्ड प्रोसेसर में एआई टूल के एकीकरण के लिए सूक्ष्म नीतियों की आवश्यकता होती है।
- स्पष्टता के बिना, छात्र और शोधकर्ता अनजाने में शैक्षणिक मानकों का उल्लंघन कर सकते हैं, जिससे अनुचित दंड हो सकता है। संस्थागत स्तर पर खुले संवाद आम सहमति को बढ़ावा देने और जिम्मेदार एआई उपयोग के लिए एक रूपरेखा प्रदान करने में मदद कर सकते हैं।
मौखिक परीक्षाओं के साथ मूल्यांकन को पूरक बनाना:
- लिखित प्रस्तुतियों पर अत्यधिक निर्भरता को कम करने के लिए, संस्थान मूल्यांकन प्रक्रिया के हिस्से के रूप में मौखिक परीक्षाओं को अपना सकते हैं। ये मूल्यांकनकर्ताओं को छात्र की समझ का आकलन करने और एआई के संभावित दुरुपयोग को कम करने की अनुमति देते हैं।
- हालाँकि, इस दृष्टिकोण को लागू करने के लिए संकाय से अतिरिक्त समय और प्रयास की आवश्यकता होती है, जिसके लिए कार्यभार नियोजन और संसाधनों में समायोजन की आवश्यकता होती है।
अनिवार्य प्रकटीकरण और पारदर्शी प्रक्रियाएँ:
- GenAI युग में आगे बढ़ने के लिए पारदर्शिता की संस्कृति महत्वपूर्ण है। छात्रों और शोधकर्ताओं को AI उपकरणों के अपने उपयोग का खुलासा करना चाहिए, उनके उद्देश्य और दायरे को निर्दिष्ट करना चाहिए। वर्ड प्रोसेसर में संस्करण इतिहास जैसे उपकरण किसी दस्तावेज़ के विकास का दस्तावेजीकरण करके जवाबदेही प्रदान कर सकते हैं। संस्थाएँ दुरुपयोग के आरोपों की निष्पक्ष जाँच करने के लिए स्पष्ट दिशा-निर्देशों के साथ-साथ ऐसे प्रकटीकरणों का उपयोग कर सकती हैं।
अकादमिक जगत में प्रोत्साहनों में सुधार:
- GenAI द्वारा प्रस्तुत चुनौतियाँ अकादमिक जगत की प्रोत्साहन संरचनाओं के पुनर्मूल्यांकन की भी माँग करती हैं। "प्रकाशित करें या नष्ट हो जाएँ" संस्कृति द्वारा संचालित प्रकाशनों पर निरंतर ध्यान, गुणवत्ता से अधिक मात्रा को प्रोत्साहित करता है।
- जबकि UGC ने PhD डिग्री के लिए अनिवार्य प्रकाशन आवश्यकताओं को हटा दिया है, फिर भी कई संस्थान प्रकाशनों की माँग करते हैं। गुणवत्ता को प्राथमिकता देने वाले मूल्यांकन के तरीकों की ओर बढ़ना, जैसे कि सहकर्मी समीक्षा या गहन मौखिक बचाव, दबाव को कम कर सकते हैं और AI उपकरणों के दुरुपयोग के प्रलोभन को कम कर सकते हैं।
निष्कर्ष:
- जेनरेटिव AI अकादमिक जगत के लिए चुनौतियाँ और अवसर दोनों प्रस्तुत करता है। जबकि इसका दुरुपयोग अकादमिक अखंडता को खतरे में डालता है, जिम्मेदार एकीकरण शिक्षा को समृद्ध कर सकता है। समाधान सक्रिय उपायों में निहित है: स्पष्ट दिशा-निर्देश स्थापित करना, मूल्यांकन विधियों को संशोधित करना, पारदर्शिता को बढ़ावा देना और प्रोत्साहन संरचनाओं में सुधार करना। इन तकनीकी बदलावों के अनुकूल होने से, संस्थान AI की क्षमता को अपनाते हुए अपने शैक्षणिक मानकों को बनाए रख सकते हैं।