कॉलेज छात्र Claude का उपयोग कैसे करते हैं

 (anthropic.com)
10 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2025-04-10 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • Anthropic ने Claude.ai पर हुई 10 लाख अनाम बातचीतों का विश्लेषण करके यह जांचा कि वास्तविक शैक्षणिक माहौल में कॉलेज छात्र AI का कैसे उपयोग करते हैं
  • यह मौजूदा सर्वेक्षण या प्रयोग-आधारित शोध की सीमाओं को पूरक करने वाला पहला बड़े पैमाने का वास्तविक उपयोग विश्लेषण है

प्रमुख निष्कर्षों का सार

  • STEM पृष्ठभूमि के छात्र Claude अपनाने में सबसे अधिक सक्रिय हैं, और खास तौर पर Computer Science मेजर का कुल बातचीतों में 36.8% हिस्सा था (जबकि अमेरिकी डिग्री हिस्सेदारी केवल 5.4% है)
  • छात्रों के AI उपयोग के तरीके चार प्रकारों में बंटते हैं: प्रत्यक्ष समस्या समाधान, प्रत्यक्ष आउटपुट निर्माण, सहयोगी समस्या समाधान, सहयोगी आउटपुट निर्माण
  • अधिकांश छात्र Claude का उपयोग 'निर्माण (Creating)' और 'विश्लेषण (Analyzing)' जैसे उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यों के लिए कर रहे हैं
  • यह Bloom की शैक्षणिक उद्देश्यों की वर्गीकरण प्रणाली के ऊपरी स्तरों से मेल खाता है, और AI पर निर्भरता के कारण आलोचनात्मक सोच कमजोर होने की आशंका पैदा कर सकता है

शिक्षा में AI उपयोग के प्रकार पहचानने का तरीका

  • Clio नामक एक आंतरिक विश्लेषण टूल का उपयोग करके Claude वार्तालापों को विषय के अनुसार वर्गीकृत किया गया, व्यक्तिगत जानकारी हटाई गई और फिर समेकित किया गया
  • 10 लाख में से 574,740 बातचीतें पढ़ाई या शोध से सीधे संबंधित के रूप में पहचानी गईं
  • Clio ने 'कोड डिबगिंग', 'अर्थशास्त्र की अवधारणाओं की व्याख्या' जैसी उच्च-स्तरीय श्रेणियों में स्वतः वर्गीकरण कर विश्लेषण किया

छात्र Claude का उपयोग किन उद्देश्यों के लिए करते हैं

  • कुल बातचीतों में 39.3% का उपयोग शैक्षणिक सामग्री बनाने और सुधारने के लिए हुआ (जैसे: अभ्यास प्रश्न बनाना, निबंध संपादन, सारांश आदि)
  • 33.5% का उपयोग असाइनमेंट हल करने और तकनीकी व्याख्या के लिए हुआ (जैसे: कोड डिबगिंग, एल्गोरिद्म इम्प्लीमेंटेशन, गणित की समस्या हल करना आदि)
  • अन्य उपयोग उद्देश्य:
    • डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन: 11.0%
    • शोध डिज़ाइन और टूल विकास: 6.5%
    • तकनीकी डायग्राम निर्माण: 3.2%
    • भाषा अनुवाद और प्रूफरीडिंग: 2.4%

विषय-क्षेत्र के अनुसार Claude उपयोग अनुपात की तुलना

  • असामान्य रूप से अधिक उपयोग वाले मेजर:
    • Computer Science: डिग्री हिस्सेदारी 5.4% → बातचीत हिस्सेदारी 38.6%
    • प्राकृतिक विज्ञान और गणित: डिग्री हिस्सेदारी 9.2% → बातचीत हिस्सेदारी 15.2%
  • कम उपयोग वाले मेजर:
    • Business: 18.6% → 8.9%
    • Health Professions: 13.1% → 5.5%
    • Humanities: 12.5% → 6.4%
  • STEM छात्र Claude को तेजी से अपना रहे हैं

छात्र-AI इंटरैक्शन प्रकारों का विश्लेषण

  • दो अक्षों के आधार पर चार प्रकार के इंटरैक्शन परिभाषित किए गए:
    • प्रत्यक्ष vs सहयोगी (तेजी से उत्तर पाना vs AI के साथ संवादात्मक सहयोग)
    • समस्या समाधान vs आउटपुट निर्माण (प्रश्न का समाधान vs निबंध जैसे आउटपुट बनाना)
  • ये चारों प्रकार कुल बातचीतों के 23~29% के बीच रहे, यानी वितरण काफी संतुलित था
  • सकारात्मक सीखने के उदाहरण:
    • दर्शन की अवधारणाओं की व्याख्या
    • रसायन शिक्षा सामग्री बनाना
    • मांसपेशी शरीररचना की अवधारणाओं की व्याख्या

AI के जरिए चीटिंग की संभावना

  • लगभग 47% बातचीतें प्रत्यक्ष-प्रकार की थीं, जिनमें चीटिंग की संभावना हो सकती है
    • उदाहरण: मशीन लर्निंग प्रश्नों के सीधे उत्तर माँगना, परीक्षा प्रश्नों के उत्तर माँगना, प्लेज़रिज़्म से बचने के लिए वाक्य दोबारा लिखवाना
  • सहयोगी बातचीत भी सीखने में कम योगदान दे सकती हैं
    • उदाहरण: सांख्यिकी होमवर्क के हल माँगना

मेजर के अनुसार इंटरैक्शन पैटर्न

  • प्राकृतिक विज्ञान और गणित: समस्या-समाधान केंद्रित (जैसे: चरण-दर-चरण हल माँगना)
  • Computer Engineering, Engineering, प्राकृतिक विज्ञान: सहयोगी इंटरैक्शन को प्राथमिकता
  • Humanities, Business, स्वास्थ्य-सम्बंधित क्षेत्र: प्रत्यक्ष और सहयोगी रूपों में संतुलन
  • Education मेजर: आउटपुट निर्माण का अनुपात सबसे अधिक (74.4%)
    • इसमें शिक्षकों द्वारा शैक्षणिक सामग्री और लेसन प्लान बनाने के लिए Claude उपयोग के उदाहरण शामिल हैं

छात्र AI को कौन-से संज्ञानात्मक कार्य सौंपते हैं, इसका विश्लेषण

  • Bloom’s Taxonomy के आधार पर Claude द्वारा किए गए संज्ञानात्मक कार्यों का विश्लेषण
    • उच्च-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यों का अनुपात:
      • निर्माण (Creating): 39.8%
      • विश्लेषण (Analyzing): 30.2%
    • निम्न-स्तरीय संज्ञानात्मक कार्यों का अनुपात:
      • अनुप्रयोग (Applying): 10.9%
      • समझ (Understanding): 10.0%
      • स्मरण (Remembering): 1.8%
  • यह कि जनरेटिव AI उच्च-स्तरीय सोच संबंधी कार्य कर सकता है, शैक्षिक दृष्टि से महत्वपूर्ण है, लेकिन इससे शिक्षार्थियों की क्षमता घटने की आशंका भी है

शोध की सीमाएँ

  • यह संभवतः शुरुआती अपनाने वालों पर केंद्रित डेटा है
  • Claude के अलावा अन्य AI के उपयोग को इसमें शामिल नहीं किया गया
  • कुछ डेटा प्रोफेसरों या स्टाफ की बातचीत का भी हो सकता है
  • सेमेस्टर के अलग-अलग समय के अनुसार उपयोग में अंतर को शामिल नहीं किया गया
  • AI के आउटपुट ने वास्तविक सीखने के परिणामों में योगदान दिया या नहीं, इसका विश्लेषण नहीं किया गया
  • विभिन्न विषयों के मिश्रित उपयोग के उदाहरण वर्गीकृत नहीं किए गए
  • Bloom वर्गीकरण प्रणाली को AI पर लागू करने में सीमाएँ हैं

निष्कर्ष और आगे की चुनौतियाँ

  • AI सीखने के लिए बहुत संभावनाएँ देता है, लेकिन आलोचनात्मक सोच और शैक्षणिक नैतिकता के संदर्भ में बड़ी चुनौतियाँ भी पैदा करता है
  • मुख्य प्रश्न:
    • AI युग में भी छात्रों में बुनियादी संज्ञानात्मक क्षमता कैसे विकसित की जाए?
    • परीक्षा और मूल्यांकन के मानदंडों को कैसे फिर से परिभाषित किया जाए?
    • जब AI निबंध लेखन से लेकर जटिल समस्या-समाधान तक कर सकता है, तब सीखने का अर्थ क्या है?
  • Claude पहले से ही शिक्षा क्षेत्र में एक सार्थक शिक्षण टूल के रूप में उपयोग हो रहा है, और शिक्षकों के साथ सहयोग भी आगे बढ़ाया जाएगा

शिक्षा के लिए Anthropic का दृष्टिकोण

  • विश्वविद्यालयों के साथ सहयोग के जरिए AI की शैक्षणिक भूमिका पर लगातार शोध किया जा रहा है
  • सीधे उत्तर देने के बजाय अवधारणा-समझ पर केंद्रित 'Learning Mode' का प्रयोग चल रहा है
  • आगे AI का सीखने पर क्या प्रभाव पड़ता है, इस पर गहन शोध करने की योजना है

संबंधित पढ़ाई

1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2025-04-10
Hacker News राय
  • छात्र AI का इस्तेमाल करके कितनी cheating करते हैं, यह एक आम सवाल है। इसका जवाब देना मुश्किल है, क्योंकि Claude के जवाब किस शैक्षिक संदर्भ में इस्तेमाल हो रहे हैं, यह पता नहीं होता
    • शिक्षकों की इस समस्या को सुलझाने में मदद करने वाला एक लोकप्रिय product बनाया गया है
    • AI पर निर्भर हो जाना बहुत लुभावना है। जटिल data structures को implement करने में कठिनाई झेलने की याद है
    • AI के जरिए code copy/paste करके समस्या हल की जा सकती है। यह चौंकाने वाला है, लेकिन सीखने की प्रक्रिया को नुकसान पहुँचा सकता है
    • ऐसा लगता है कि Anthropic के पास यह प्रोत्साहन है कि छात्र LLM का इस्तेमाल करके assignments लिखने को कम करें
    • छात्र अक्सर Claude का इस्तेमाल technical explanations या solutions पाने के लिए करते हैं
    • "Essay writing" को शैक्षणिक assignment के solution के रूप में माना जा सकता है
    • संभव है कि छात्र LLM का इस्तेमाल करके assignments पूरा करने का काम अलग account में करते हों
  • छात्र AI systems का मुख्य रूप से नई चीजें सीखने के लिए इस्तेमाल करते हैं
    • यह "cheating" शब्द से बचने और रचनात्मकता को सकारात्मक रूप से दिखाने का एक तरीका है
    • यह सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण है कि छात्र AI systems को अहम cognitive काम न सौंपें
    • छात्र-AI बातचीत का लगभग आधा हिस्सा सीधे जवाब खोजने में इस्तेमाल होता है
    • जैसे machine learning समस्याओं के जवाब देना, English exam के सवालों के सीधे जवाब देना
    • ये समस्याएँ शिक्षा के सिद्धांतों का उल्लंघन नहीं करतीं, लेकिन सीखने में बाधा बन सकती हैं
    • 50 साल पहले भी calculators ने AI जैसी भूमिका निभाई थी, तब भी ऐसी ही चर्चा हुई थी
  • यह संदेह है कि यह लेख LLM के उपयोग पर सख्त नियंत्रण से बचने के लिए एक PR piece है
    • cheating के अलावा भी कुछ शैक्षणिक विषय ऐसे होते हैं जिनमें लगातार learning sessions की जरूरत होती है
    • छात्र जब "काम दिखाओ और समझाओ" जैसी मांग करते हैं, तो यह cheating का सबूत हो सकता है
    • अगर छात्र assignments LLM को सौंप दें, तो इससे क्षमता से जुड़ी गंभीर समस्या पैदा हो सकती है
    • self-learning में भी सीधे answers देखने का प्रलोभन रहता है
    • Anthropic को यह मानना चाहिए कि अब हर textbook के answers तुरंत और मुफ्त में उपलब्ध हैं
    • इसका मतलब है कि शिक्षा देने के तरीके को बुनियादी रूप से बदलना होगा
    • music जैसे क्षेत्रों में भी AI का इस्तेमाल करके सीखने से बचा जा सकता है
    • मौजूदा "अस्थायी" अवधि में curve grading की समस्या भी है
    • आलसी professors या नए grading methods न अपनाने वाले professors की स्थिति में, ईमानदार छात्रों के पास कठिन तरीके से सीखने की कोई प्रेरणा नहीं बचती
  • यह राय भी है कि writing महत्वहीन नहीं है
    • writing सोच का प्रतिनिधित्व करती है, और अगर सोच को हटा दिया जाए तो समस्या हो सकती है
    • अगर छात्र सोच-विचार के जरिए writing सीखना नहीं सीखते, तो नकारात्मक परिणाम हो सकते हैं
    • उम्मीद है कि और लोग writing को सोच पर जोर देने वाले तरीके से देखेंगे
    • ऐसे tools विकसित किए जा रहे हैं जो साबित करें कि छात्रों और writers ने पारंपरिक तरीके से लिखा है
  • एक छात्र के रूप में यह सवाल है कि language models की वजह से learning में बाधा न आए, इसके लिए क्या करना चाहिए
    • Claude का बहुत इस्तेमाल करते हैं, slides upload करते हैं और सवाल पूछते हैं
    • समस्याएँ हल करने के लिए Claude से बहुत बातचीत करते हैं
    • machine learning class में cheating एक बड़ी समस्या है
    • कुछ छात्र quizzes में LLM का इस्तेमाल करके जवाब खोज लेते हैं
    • Claude का इस्तेमाल करके assignment की गलतियाँ जाँचीं, लेकिन यह सवाल है कि अगर खुद हल किया होता तो शायद ज्यादा सीखा होता
  • ऐसा माना जाता है कि छात्र अक्सर Claude का इस्तेमाल बुनियादी skills विकसित करने के विकल्प के रूप में करते हैं
    • Claude के साथ बातचीत मुख्यतः छात्रों को समस्याएँ हल करने में मदद दिलाने जैसी लगती है
  • छात्रों को कई AI models के जवाब मिलाकर उन्हें शिक्षक को जमा करने से रोकने का कोई तरीका नहीं है
  • AI युग में शिक्षा की ठोस कमियों के बावजूद, ऐसे systems तक पहुँच रखने वाले छात्रों से ईर्ष्या होती है
    • कुछ professors को छात्रों के material समझने की परवाह नहीं थी, ऐसा अनुभव रहा है
    • इच्छा थी कि आधुनिक LLMs का इस्तेमाल करके concepts को अलग-अलग तरीकों से समझाया जा सकता