- Generative AI के आने के बाद छात्रों के बीच चीटिंग में तेज़ उछाल आया है
- कई छात्र ChatGPT जैसे चैटबॉट्स का इस्तेमाल असाइनमेंट, परीक्षा और रिसर्च में कर रहे हैं, जिससे सीखने की प्रक्रिया गंभीर रूप से क्षतिग्रस्त हो रही है
- विश्वविद्यालय, फैकल्टी और AI डिटेक्टर्स भी चीटिंग का पता लगाने में कठिनाई झेल रहे हैं, जिससे बुनियादी प्रतिक्रिया की सीमाएँ सामने आ रही हैं
- AI पर निर्भरता बढ़ने से critical thinking और self-directed learning की क्षमता कमज़ोर हो रही है
- शिक्षा और मूल्यांकन व्यवस्था के अस्तित्व के कारण तथा शिक्षा के मूलभूत मूल्य को फिर से परिभाषित करने की ज़रूरत उठ रही है
परिचय और पृष्ठभूमि
- Generative AI के आने के बाद छात्रों के लिए असाइनमेंट और विभिन्न मूल्यांकन में AI पर निर्भर होना आम बात बन गई है
- एक प्रमुख उदाहरण के रूप में Columbia University के Lee ने ChatGPT का उपयोग करके 80% से अधिक असाइनमेंट पूरे किए, जिसके कारण मानवीय तत्व लगभग न्यूनतम रह गया
- Lee का मामला यह संकेत देता है कि अकादमिक उपलब्धि की तुलना में नेटवर्किंग, रिश्ते बनाना या startup जैसे उद्देश्य विश्वविद्यालय शिक्षा में अधिक महत्वपूर्ण प्रेरणा बनते जा रहे हैं
- Lee और उसके सहकर्मी ने AI का उपयोग करने वाले चीटिंग टूल्स विकसित किए, जिसके चलते उन्हें विश्वविद्यालय की अनुशासनात्मक कार्रवाई का सामना करना पड़ा
- इस तरह छात्र AI के उपयोग को चुनौती, नवाचार और उत्पादकता वृद्धि के रूप में देखते हैं, जबकि विश्वविद्यालय इसे चीटिंग मानते हैं, जिससे टकराव पैदा होता है
AI चीटिंग का प्रसार और सामान्यीकरण
- 2023 के एक सर्वे के अनुसार लगभग 90% कॉलेज छात्रों ने ChatGPT का उपयोग करके होमवर्क पूरा करने का अनुभव किया है
- Generative-AI चैटबॉट्स नोट्स लिखने, परीक्षा की तैयारी, सारांश बनाने और निबंध लिखने सहित लगभग पूरी शिक्षा प्रक्रिया में गहराई से प्रवेश कर चुके हैं
- छात्रों के बीच AI का उपयोग सामान्य समझ के रूप में स्वीकार किया जा रहा है, और इस पर आलोचनात्मक दृष्टि धीरे-धीरे कमज़ोर पड़ रही है
- कुछ छात्र AI पर अत्यधिक निर्भर होकर सीखने की प्रेरणा और self-directed learning क्षमता खो रहे हैं, और इसके साथ लत जैसी समस्या भी जुड़ रही है
- विश्वविद्यालय चीटिंग रोकने के लिए oral assessment, Blue Book परीक्षा जैसे कई तरीके अपना रहे हैं, लेकिन व्यवहार में नियंत्रण कठिन बना हुआ है
फैकल्टी और संस्थानों की सीमाएँ तथा प्रतिक्रिया
- कई प्रोफेसर AI detection के लिए तरह-तरह के तकनीकी और रचनात्मक तरीके आज़मा रहे हैं, लेकिन 2024 के एक अध्ययन में 97% AI-जनित असाइनमेंट पकड़े नहीं गए
- AI-जनित टेक्स्ट डिटेक्टर्स की विश्वसनीयता कम है, और neurodiverse छात्रों या non-native English बोलने वाले छात्रों के लिए false positives अधिक पाए गए
- छात्रों को AI डिटेक्टर्स को आसानी से चकमा देने वाले workaround अच्छी तरह पता हैं
- ज़मीनी स्तर पर प्रोफेसर AI उपयोग को स्पष्ट रूप से प्रतिबंधित नहीं कर पा रहे हैं, और AI डिटेक्टर्स की सीमाओं तथा नीति संबंधी अनिश्चितता के कारण वास्तविक दंड देना आसान नहीं है
- विश्वविद्यालय स्तर पर भी Generative AI के युग के अनुरूप नीतिगत और दार्शनिक पुनर्परिभाषा में देरी हो रही है
शैक्षिक और सामाजिक चिंताएँ
- AI के साथ ऊपरी स्तर के learning outcomes पर ज़ोर बढ़ रहा है, जबकि वास्तविक critical thinking, problem-solving और creativity जैसी मुख्य क्षमताएँ कमज़ोर हो रही हैं
- कुछ शोधों में बताया गया है that AI dependence छात्रों की memory, problem-solving क्षमता और creativity में गिरावट से जुड़ सकती है
- कई प्रोफेसर और शोधकर्ता humanities तथा writing education के मूल्य के धीरे-धीरे मंद पड़ने को लेकर गंभीर चिंता जता रहे हैं
- छात्रों की self-directed growth और चुनौती लेने के अवसर घट रहे हैं, जिससे पूरे समाज में soft skills gap और अधिक बढ़ने का जोखिम है
- लंबे समय में शिक्षा की मूल प्रकृति, कामकाजी दुनिया में उसकी भूमिका और मनुष्य की विशिष्टता पर बुनियादी प्रश्न उठ रहे हैं
उदाहरण और व्यक्तिगत अनुभव
- कॉलेज छात्र Daniel ने ChatGPT का उपयोग करने के अनुभव से तुरंत ज्ञान हासिल करने में संतोष महसूस किया, लेकिन सीधे खुद सीखने और इस अनुभव के बीच अंतर को भी महसूस किया
- एक अन्य छात्र Mark ने कहा कि AI असाइनमेंट लिखने में एक महत्वपूर्ण टूल बन गया है, लेकिन इसे पूरी तरह अपनी उपलब्धि मानना उसके लिए कठिन है
- इस तरह की दुविधा AI-लिखित सामग्री को स्वीकार करने के मानदंड, असाइनमेंट के अर्थ और दूसरों के साथ प्रामाणिक संवाद को लेकर भ्रम पैदा करती है
संस्थागत और सामाजिक दृष्टिकोण से शिक्षा का भविष्य
- शिक्षा जगत AI चीटिंग के व्यापक प्रसार के कारण अस्तित्वगत संकट का सामना कर रहा है, और फैकल्टी के बीच मनोबल गिरना तथा नौकरी छोड़ने पर विचार करना भी बढ़ रहा है
- OpenAI जैसी प्रमुख कंपनियों का कहना है कि AI ‘शब्दों के लिए calculator’ मात्र है, और पारंपरिक मूल्यांकन पद्धति में बदलाव की ज़रूरत है
- AI के तेज़ विकास, खुले उपयोग और विश्वविद्यालयों की धीमी प्रतिक्रिया के कारण शिक्षा की गुणवत्ता में गिरावट और विश्वसनीयता का क्षरण तेज़ हो रहा है
- छात्र और शिक्षक दोनों अर्थपूर्ण learning experience के खोने और प्रयास-आधारित विकास मॉडल के टूटने को लेकर चिंतित हैं
- आगे चलकर AI का मानव सोच और कार्य-क्षमता पर दीर्घकालिक प्रभाव, और शिक्षा व्यवस्था को किन दार्शनिक मूल्यों पर आधारित होना चाहिए, इस पर सामाजिक बहस की आवश्यकता और अधिक स्पष्ट हो रही है
समापन और तकनीकी विकास
- AI feedback tools के आने से छात्रों के असाइनमेंट का मूल्यांकन AI द्वारा किए जाने वाली ‘AI बनाम AI’ मूल्यांकन संरचना वास्तविकता बन रही है
- Lee ने विश्वविद्यालय में AI चीटिंग टूल्स विकसित करने के अनुभव के आधार पर Cluely नाम का एक नया AI real-time feedback platform लॉन्च किया
- Cluely कंप्यूटर स्क्रीन और ऑडियो को पहचानकर real time में AI उत्तर प्रस्तुत करता है, और शिक्षा के अलावा रोज़मर्रा की परिस्थितियों (जैसे: डेट) तक इसका विस्तार करने की कोशिश कर रहा है
- इसके साथ Lee और उसकी startup टीम ने भारी निवेश जुटाया है और शिक्षा, भर्ती तथा दैनिक जीवन जैसे कई क्षेत्रों में AI के प्रभाव का प्रत्यक्ष अनुभव कर रहे हैं
- AI जब शिक्षा, प्रयोग और मूल्यांकन की पूरी प्रक्रिया को फिर से परिभाषित कर रहा है, तब मानव की विशिष्ट मूल्य-व्यवस्था और शिक्षा के उद्देश्य को स्पष्ट करना और भी आवश्यक हो गया है
5 टिप्पणियां
मैंने स्नातक में पढ़ा था कि शिक्षा मौजूदा विशेषाधिकारों के पुनरुत्पादन का एक साधन है, लेकिन शायद शिक्षा के उद्देश्य को मुख्य लेख के सारांश की तरह और अधिक स्पष्ट करना चाहिए।
AI शिक्षा को ध्वस्त नहीं कर रहा है; बल्कि अब तक शिक्षा के उपकरण ही बहुत ज़्यादा सुविधा-केंद्रित थे।
रैंकिंग के एक टूल के रूप में शिक्षा का दौर अब खत्म होना चाहिए
अब पूरे उद्योग में दौर बदल रहा है। इंसान अनुकूलन करने वाला प्राणी है... आइए, अच्छी तरह अनुकूलित होने की कोशिश करें।
Hacker News की राय
ChatGPT जैसे LLM ने पहले से ही टूटे हुए सिस्टम पर और दबाव बढ़ा दिया है
यह कहना कि प्रोफेसर मनमानी कर सकते हैं, पुरानी बात है। अब तो उल्टा हाल है
प्रोफेसरों को लगभग सभी को पासिंग ग्रेड देना पड़ता है
बदतमीज़ी (headphones लगाना, क्लास के दौरान game/video देखना आदि) पर भी students को बाहर नहीं निकाला जा सकता
extension/retest की लगभग हर request माननी पड़ती है
छात्र ने ChatGPT से assignment कराया है यह साफ़ दिखे, तब भी 0 अंक नहीं दिए जा सकते
अगर सच में rigor और पढ़ाई की ओर लौटना है, तो प्रोफेसर को फिर से authority चाहिए
मेरी पत्नी अभी प्रोफेसर है, और ये बातें सही नहीं हैं
मैं 10 साल पहले यूनिवर्सिटी गया था, लेकिन ऐसा कुछ बिल्कुल नहीं था। मुझे लगता है कि अब भी बहुत कुछ नहीं बदला है
यह बस 'आजकल के बच्चे' वाले फ्रेम का एक और रूप है
यह भी असर डालता है कि अब ज़्यादातर प्रोफेसर adjunct या non-tenure पदों पर हैं
tenure वाले प्रोफेसर भी पढ़ाने में न्यूनतम रुचि लेते हैं और परवाह नहीं करते। उनका ध्यान research पर ज़्यादा है, और प्रोफेसर की मूल भूमिका research-केंद्रित हो गई है। धीरे-धीरे teaching की quality गिर रही है
विश्वविद्यालय अब ऐसी vending machine बनते जा रहे हैं जिसमें $X00,000 डालो और high-salary job में प्रवेश की key यानी डिप्लोमा निकाल लो
education बस बोनस है; असली चीज़ नौकरी की key है
अगर विश्वविद्यालय सच में educational institution बनना चाहते हैं, तो लागत कम करनी होगी और कंपनियों को डिग्री को अनिवार्य शर्त बनाना बंद करना होगा
state university + community college वाला रास्ता $x00,000 से कहीं सस्ता है
फ़्रांस में हर साल 200 euro में Sorbonne जैसी शीर्ष यूनिवर्सिटियों में पढ़ा जा सकता है
यह सवाल उठाया गया कि क्या शीर्ष physicists, Nobel Prize winners (peace, literature को छोड़कर), बिना डिग्री वाले civil engineers, या surgeons मिलते हैं?
सिर्फ software क्षेत्र एक अपवाद है, जहाँ बिना डिग्री वाले लोग भी अच्छा कर सकते हैं
मैं खुद भी कॉलेज नहीं गया, लेकिन मेरी theoretical foundation कमज़ोर थी; ज़्यादातर कामों में इसकी ज़रूरत नहीं पड़ती, पर कभी न कभी इसकी ज़रूरत होती है
कठोर technical foundation वाले क्षेत्रों में डिग्री अनिवार्य है, लेकिन कई office jobs में डिग्री का ज्ञान सीधे काम नहीं आता, फिर भी डिग्री न हो तो filter out कर दिया जाता है
डिग्री क्षमता का एक कमज़ोर signal है। मज़बूत signal सीधे साथ काम किए बिना नहीं मिलता। यह बस वास्तविकता का प्रतिबिंब है
डिग्री पाने के लिए बहुत बड़ा पैसा या student loan ज़रूरी नहीं है। कई देशों में बहुत कम tuition देकर डिग्री मिल जाती है
मेरा मानना है कि डिप्लोमा नहीं, बल्कि 'ज्ञान' असली उपलब्धि है
उदाहरण के लिए, सिर्फ medical school completion certificate मिल जाए तो क्या कोई सचमुच doctor बन सकता है? क्या ज्ञान बिल्कुल ज़रूरी नहीं है?
वास्तव में विश्वविद्यालय में जो लोग सच में पढ़ाई पर ध्यान देते थे, उनके लिए नौकरी पाना अधिक आसान था। इतनी सारी opportunities और resources को नज़रअंदाज़ करना अफ़सोस की बात है
विश्वविद्यालय सीखने के लिए लगभग आदर्श वातावरण है, और आप उसमें उतना ही पाते हैं जितना प्रयास करते हैं
major से असंबंधित office jobs में डिग्री = entry ticket है, और वास्तविक ज्ञान का अधिक महत्व नहीं होता। history major वाला भी sales role में बिना डिग्री वाले व्यक्ति से पहले चुना जाता है
जब तक कंपनियाँ डिप्लोमा को अनिवार्य रखेंगी, विश्वविद्यालय diploma mill बने रहने को मजबूर रहेंगे
यह दावा भी सामने आया कि LLM ने white-collar junior jobs को खत्म कर दिया है। विश्वविद्यालयों को जल्दी बदलना होगा
junior की असली प्रकृति विकास के लिए होना है, सिर्फ छोटा-मोटा काम करवाना नहीं
LLM अभी नए entrant के स्तर पर है; अनुभवी लोगों को replace करने में अभी बहुत दूर है। इसका मुख्य काम पूर्ण replacement नहीं, बल्कि work efficiency बढ़ाना है
अगर white-collar juniors गायब हो गए, तो अंततः seniors भी गायब हो जाएंगे
इस बात के जवाब में कि legal/tax कारणों से junior hiring बोझ है, यह कहा गया कि tax deduction का प्रभाव भी होता है
सवाल उठता है कि विश्वविद्यालय आखिर किस चीज़ की ओर 'pivot' करेंगे
एक प्रोफेसर के नज़रिए से, AI का इस्तेमाल करने की अनुमति दी गई और बाहरी सामग्री के उपयोग को document करने को कहा गया, लेकिन अगर ChatGPT सवाल हल नहीं कर पाता तो student की प्रतिक्रिया होती है: 'अब मैं क्या करूँ?' यानी students में धैर्य और problem-solving grit की कमी है
कुछ लोगों ने कहा कि उम्र की परवाह किए बिना patience और perseverance कम हो रही है। खासकर रटने और instant answers की आदत वाली संस्कृति पर बात हुई
students का यह रवैया अतीत के शिक्षकों द्वारा सीखने की प्रेरणा कम कर देने का परिणाम भी हो सकता है
कुछ लोग चिंतित थे कि LLM से cheating करने वाले students क्या असली कामकाजी दुनिया में सचमुच प्रतिस्पर्धी रह पाएंगे
आगे चलकर वही लोग बाज़ार में टिकेंगे जो सिर्फ AI पर निर्भर नहीं होंगे और जिनकी fundamentals मज़बूत होंगी
बल्कि कुछ लोगों ने कहा कि वे खुद कुछ दशकों बाद retirement के करीब होंगे और AI बदलावों को लेकर निराशावादी हैं, लेकिन अंत में वही लोग बचेंगे जो 'AI के बिना' भी समस्याएँ हल कर सकते हैं
सब लोग 'plumber' की बात करते हैं, लेकिन असल में plumber का काम बिल्कुल आसान नहीं है
ChatGPT से homework को सीधा copy-paste कर देने जैसी आलस्य भरी प्रवृत्ति फैल गई है
ऐसी company में नौकरी करनी चाहिए जो BS और असली skill में फ़र्क समझती हो; और जल्द ही सिर्फ दिखावे वाली कंपनियाँ दिवालिया हो जाएँगी
जिन लोगों ने AI आने से पहले skills बना ली थीं, उनके पास बढ़त है। writing और computer fundamentals की क़ीमत बनी रहेगी
स्पेन की यूनिवर्सिटी में अंग्रेज़ी सामग्री का अनुवाद करके assignment में उपयोग करने पर अपराधबोध हुआ था, लेकिन LLM के दौर में वह भावना कम हो गई है
LLM की मुफ़्त tutoring को सकारात्मक रूप से भी देखा जा सकता है
पहले सिर्फ अमीर लोगों को private tutoring मिलती थी, लेकिन अब सबके पास ChatGPT जैसी पहुँच है, जो स्तर ऊपर उठाने वाली बात है
TA (teaching assistant) की language barrier जैसी offline समस्याएँ भी इससे हल हो सकती हैं
महंगी tuition के बिना भी सभी को समान स्तर का support मिल सकता है, इसलिए यह education democratization है
लेकिन वास्तव में कई छात्र LLM के उत्तरों को जस का तस copy-paste करके assignment जमा कर देते हैं
वास्तव में ऐसे उदाहरण भी हैं जहाँ किसी ने LLM को tutor की तरह इस्तेमाल करके अपने style के अनुकूल सीखने का तरीका खोजा
लेकिन अगर विश्वविद्यालय में सब कुछ सिर्फ 'competition' रह जाए, तो मानवीय मूल्य खत्म हो जाते हैं और असली शिक्षा और घटती है। cheating के साधनों का बराबरी से मिलना क्या सच में अच्छी बात है, इस पर भी सवाल है
कुछ लोगों ने कहा कि यह बात उदास करने वाली है कि बच्चों के लिए सच में पढ़ना या गहराई से सोचना कठिन होता जा रहा है
नीदरलैंड की एक यूनिवर्सिटी में assignments के बाद direct Q&A, code explanation आदि से cheating को अच्छी तरह पकड़ा जा रहा है
सवाल यह भी है कि सिर्फ student cheating ही moral outrage क्यों पैदा करती है, जबकि विश्वविद्यालयों द्वारा students को 'धोखा' देने जैसी बातें (जैसे education quality के मुकाबले लागत) सहन कर ली जाती हैं
मौजूदा समस्या का सार नैतिकता नहीं, बल्कि 'उदासी' है। यह तथ्य कि छात्र self-directed thinking, critical thinking, और मुश्किलों को पार करने की क्षमता धीरे-धीरे खो रहे हैं, खुद में उदास करने वाला है
यह moral outrage नहीं, बस एक उदास कर देने वाली स्थिति है
ChatGPT 'assignment में मदद' और 'cheating' के बीच फ़र्क को गड्डमड्ड करने वाले मीडिया की आलोचना की गई
कॉलेज tuition नौकरी मिलने के बाद मिलने वाली salary के बराबर हो गई है, इसलिए वास्तविक लागत दोगुनी है
यह नौकरी में प्रवेश की बाधा भी है और व्यवहार में students का 'शोषण' भी
छात्र भी आखिरकार सिस्टम में योगदान दे रहे हैं। अगर LLM से homework आसान हो जाए, तो ज़्यादा लोग graduate school भी जाएँगे और 'सबको फायदा' होगा (हालाँकि वास्तविकता कठोर है)
युवाओं का 'vanity' उन्हें operator से engineer बनने से रोक देता है
engineer बनने के लिए औसत से ऊपर की बुद्धि, माहौल और मेहनत चाहिए। आधी आबादी ऐसा नहीं कर सकती