छात्र धड़ल्ले से कर रहे AI का इस्तेमाल, पर स्कूल अभी भी तैयार नहीं

यह अंतर इसलिए मायने रखता है क्योंकि AI क्लासरूम में किसी एक काम के लिए एक टूल की तरह नहीं आया है. यह पढ़ाई-लिखाई के हर काम पर एक परत की तरह फैल गया है. एक छात्र इसका इस्तेमाल एक वाक्य में ग्रामर ठीक करने के लिए कर सकता है, या कुछ ही सेकंड में पूरा पेपर तैयार करने के लिए भी. इन दोनों के बीच एक बहुत बड़ा ग्रे एरिया (अस्पष्ट क्षेत्र) है. कई शिक्षकों को बिना किसी ट्रेनिंग, समय या भरोसेमंद तरीकों के इसकी निगरानी करने के लिए कहा जा रहा है.

इसे तेज़ी से अपनाए जाने के सबूतों को नज़रअंदाज़ करना मुश्किल है. अमेरिका में, डिजिटल एजुकेशन काउंसिल और अन्य शिक्षा समूहों के सर्वे में पाया गया है कि कॉलेज के छात्र पढ़ाई और असाइनमेंट के लिए जेनरेटिव एआई का काफी इस्तेमाल करते हैं. ब्रिटेन में, हायर एजुकेशन पॉलिसी इंस्टीट्यूट के 2024 के एक सर्वे में पाया गया कि आधे से ज़्यादा ग्रेजुएशन के छात्रों ने अपने असेसमेंट के लिए जेनरेटिव एआई का इस्तेमाल किया. यह पिछले साल की तुलना में बहुत बड़ी बढ़ोतरी है. हाई स्कूलों में इसका इस्तेमाल ट्रैक करना ज़्यादा मुश्किल है. क्योंकि स्कूलों के सिस्टम अलग-अलग होते हैं और छात्र खुलकर इस बारे में नहीं बताते. लेकिन ज़िला अधिकारियों, शिक्षकों और ट्यूटरिंग कंपनियों, सभी ने एक ही पैटर्न बताया है: जैसे ही मुफ़्त एआई टूल आसानी से उपलब्ध हुए, छात्रों ने उन्हें तुरंत अपने रोज़ के स्कूल के काम में शामिल कर लिया.

रिसर्च से अब यह पता चलने लगा है कि ऐसा इतनी तेज़ी से क्यों हुआ. AI समय बचाता है, तनाव कम करता है, और किसी भी समय तुरंत मदद देता है. जो छात्र नौकरी, परिवार की देखभाल, कमजोर इंटरनेट या भीड़-भाड़ वाली क्लासरूम जैसी समस्याओं से जूझ रहे हैं, उनके लिए यह कोई छोटी बात नहीं है. एक चैटबॉट शाम 5 बजे बंद नहीं होता. वह किसी छात्र को ऑफिस के समय का इंतज़ार नहीं कराता. जिन छात्रों को अंग्रेज़ी, ज़्यादा पढ़ाई या आत्मविश्वास की कमी जैसी समस्याएं हैं, उनके लिए यह एक प्राइवेट ट्यूटर जैसा महसूस हो सकता है. यह फ़ायदा असली है. शुरुआती अध्ययनों से पता चला है कि अगर जेनरेटिव एआई का इस्तेमाल सीमाओं के साथ किया जाए, तो यह आइडिया सोचने, फ़ीडबैक देने और ड्राफ़्ट तैयार करने में मदद कर सकता है. कुछ कोडिंग और लिखने के कामों में, रिसर्चर्स ने पाया है कि लोग AI की मदद से तेज़ी से काम करते हैं. यही वजह है कि इस पर पूरी तरह से प्रतिबंध लगाना मुश्किल रहा है.

लेकिन यही तेज़ी और आसानी गंभीर समस्याएं भी पैदा करती है. पहली समस्या यह है कि स्कूल अक्सर AI के हर इस्तेमाल को या तो नकल मानते हैं या फिर तरक्की, जबकि दोनों ही नज़रिए अधूरे हैं. एक छात्र जो किसी मुश्किल लेख को समझने के लिए चैटबॉट का इस्तेमाल कर रहा है, वह उस छात्र जैसा काम नहीं कर रहा जो मशीन से लिखा हुआ काम जमा कर रहा है. फिर भी, कई नियमों में मदद और सीधे-सीधे काम करा लेने के बीच साफ़ फ़र्क नहीं किया गया है. कुछ स्कूलों ने जल्दबाज़ी में AI डिटेक्टरों का इस्तेमाल करना शुरू कर दिया है, जबकि रिसर्चर्स और टेक्नोलॉजी एक्सपर्ट्स ने बार-बार चेतावनी दी है कि वे भरोसेमंद नहीं हैं. ओपनएआई (OpenAI) ने खुद 2023 में कहा था कि जेनरेटेड टेक्स्ट का पता लगाने वाला उसका अपना AI क्लासिफ़ायर सही नतीजे नहीं देता था, और उसे वापस ले लिया गया था. विद्वानों ने यह भी चेतावनी दी है कि झूठे आरोप सबसे ज़्यादा उन छात्रों पर लग सकते हैं जिनकी मातृभाषा अंग्रेज़ी नहीं है या जिनका लिखने का तरीका असामान्य रूप से औपचारिक लगता है.

इस भ्रम की वजह से क्लासरूम के अंदर भरोसा बदल रहा है. शिक्षक बताते हैं कि अब उनका ज़्यादा समय यह सोचने में जाता है कि किसने क्या लिखा है. वहीं, छात्र कहते हैं कि उन्हें यकीन नहीं होता कि क्या करने की इजाज़त है और क्या नहीं. हो सकता है कि एक प्रोफेसर AI को आउटलाइन बनाने की अनुमति दे, लेकिन लिखने के लिए मना कर दे. दूसरा प्रोफेसर शायद इस पर पूरी तरह से प्रतिबंध लगा दे. और तीसरा शायद इसका ज़िक्र ही न करे. K-12 स्कूलों में यह भ्रम और भी ज़्यादा हो सकता है. क्योंकि नियम ज़िले, स्कूल या शिक्षक के हिसाब से अलग-अलग हो सकते हैं. एक ही काम करने वाले दो अलग-अलग क्लासरूम के दो छात्रों को बहुत अलग परिणाम भुगतने पड़ सकते हैं.

इससे भी गहरा मुद्दा यह है कि AI एक ऐसी समस्या को उजागर कर रहा है जो चैटबॉट के लोकप्रिय होने से पहले से मौजूद थी. ज़्यादातर स्कूल का काम पहले से ही इस तरह से डिज़ाइन किया गया था, जिसमें सोचने की प्रक्रिया के बजाय बेहतर दिखने वाले काम को ज़्यादा महत्व दिया जाता था. अगर कोई होमवर्क मशीन द्वारा कुछ ही सेकंड में अच्छी तरह से किया जा सकता है, तो यह सिर्फ़ मशीन की कमी नहीं बताता. यह उस असाइनमेंट पर भी एक मुश्किल सवाल खड़ा करता है. क्या इसका मक़सद एक साफ़-सुथरा जवाब देना है, या तर्क, विवेक और याददाश्त का अभ्यास करना है? इस मायने में, AI सिर्फ़ अकादमिक ईमानदारी की परीक्षा नहीं ले रहा है. यह इस बात की भी परीक्षा ले रहा है कि क्या स्कूलों के मूल्यांकन के तरीके अब भी उन मूल्यों से मेल खाते हैं, जिनकी वे बात करते हैं.

इसके परिणाम सिर्फ़ ग्रेड से कहीं आगे तक जाते हैं. अगर छात्र बुनियादी कौशल बनाने से पहले ही AI पर बहुत ज़्यादा निर्भर हो जाते हैं, तो वे उन्हें विकसित करने का मौका ही खो सकते हैं. यह चिंता सबसे ज़्यादा लिखने, पढ़ने और समस्या-समाधान के मामलों में है. सीखने के लिए अक्सर निराशा, दोहराव और धीमी मानसिक मेहनत की ज़रूरत होती है. तुरंत जवाब मिल जाना इस प्रक्रिया को छोटा कर सकता है. शिक्षा में "वांछनीय कठिनाई" (desirable difficulty) पर हुए अध्ययनों में लंबे समय से यह पाया गया है कि मेहनत से सीखने पर ज्ञान ज़्यादा समय तक याद रहता है. अगर AI बहुत जल्दी ही ज़्यादातर संघर्ष को खत्म कर दे, तो छात्र ज़्यादा काम तो पूरा कर लेंगे, लेकिन शायद समझेंगे कम.

इसमें एक समानता की समस्या भी है. अमीर छात्रों के पास बेहतर प्रदर्शन और कम सीमाओं वाले पेड AI टूल्स तक पहुंच होने की ज़्यादा संभावना है. उन्हें माता-पिता, ट्यूटर या तकनीक-प्रेमी स्कूलों से यह मार्गदर्शन भी मिल सकता है कि इन टूल्स का सही तरीके से इस्तेमाल कैसे करें. वहीं, गरीब छात्रों को कमज़ोर फ्री वर्ज़न या उन स्कूलों में कड़ी सज़ा का सामना करना पड़ सकता है जहां नियम साफ़ नहीं हैं. इसका नतीजा शिक्षा में एक जाने-पहचाने पैटर्न जैसा हो सकता है: एक नई टेक्नोलॉजी पहुंच के वादों के साथ आती है, लेकिन उसके फ़ायदे असमान रूप से बंट जाते हैं जबकि उसके जोखिम नीचे की ओर धकेल दिए जाते हैं.

इन सब का यह मतलब नहीं है कि स्कूलों को यह दिखावा करना चाहिए कि AI पर पूरी तरह से प्रतिबंध लगाया जा सकता है. वे ऐसा नहीं कर सकते. छात्र इसका इस्तेमाल घर पर, फ़ोन पर और उन ब्राउज़रों में करेंगे जिन्हें स्कूल नियंत्रित नहीं करते. एक ज़्यादा यथार्थवादी प्रतिक्रिया साफ़ नियमों से शुरू होती है. ये नियम स्वीकार्य मदद और छिपी हुई नकल के बीच फ़र्क करें. स्कूल साफ़ भाषा में बता सकते हैं कि क्या छात्र आइडिया सोचने, ग्रामर में मदद, अनुवाद, पढ़ाई के सवाल, कोडिंग के संकेत या पहला ड्राफ़्ट तैयार करने के लिए AI का इस्तेमाल कर सकते हैं. वे यह बताने की मांग कर सकते हैं कि AI का इस्तेमाल कब और किस उद्देश्य के लिए किया गया. यह उन अस्पष्ट चेतावनियों से बेहतर है जो छात्रों को अंदाज़ा लगाने पर मजबूर करती हैं.

मूल्यांकन के तरीकों को भी बदलना होगा. क्लास में ज़्यादा लिखवाना, मौखिक परीक्षा, हाथ से योजना बनाना, प्रक्रिया के नोट्स, ड्राफ़्ट और प्रोजेक्ट पर आधारित काम छात्रों की सोचने की प्रक्रिया को ज़्यादा दिखा सकते हैं. इनमें से कोई भी तरीका नया नहीं है. लेकिन अब वे ज़्यादा मायने रखते हैं. इसका मकसद स्कूल को एक निगरानी की जगह बनाना नहीं है. इसका मकसद सीखने की प्रक्रिया को फिर से देखने लायक बनाना है. शिक्षकों को सिर्फ़ सॉफ़्टवेयर ही नहीं, बल्कि ट्रेनिंग की भी ज़रूरत है. उन्हें असाइनमेंट को फिर से डिज़ाइन करने और सहकर्मियों के साथ उदाहरणों पर चर्चा करने के लिए समय चाहिए. इसके बिना, नीतियां सिर्फ़ कागज़ों पर रह जाएंगी और क्लासरूम में भ्रम बढ़ता रहेगा.

छात्रों के साथ भी ज़्यादा ईमानदारी बरतने की ज़रूरत है. उन्हें बताया जाना चाहिए कि AI एक ही समय में उपयोगी और जोखिम भरा हो सकता है. यह उन्हें शुरुआत करने में मदद कर सकता है, लेकिन यह उनकी अपनी आवाज़ को दबा सकता है, गलतियां कर सकता है, और उन आदतों को कमज़ोर कर सकता है जिन पर गंभीर पढ़ाई निर्भर करती है. कानून, चिकित्सा, इंजीनियरिंग, पत्रकारिता और सार्वजनिक सेवा जैसे पेशों में, ऐसे प्रोफेशनल्स से किसी को फ़ायदा नहीं होता जिन्होंने बहुत जल्दी ही अपनी सोच को आउटसोर्स करना सीख लिया हो.

क्लासरूम में AI पर चल रही बहस को अक्सर पुराने ख्यालों वाले शिक्षकों और न रुकने वाली टेक्नोलॉजी के बीच की लड़ाई के रूप में देखा जाता है. यह बहुत सरल नज़रिया है. असली मुद्दा यह है कि क्या स्कूल सीखने की प्रक्रिया को बचाने के लिए हकीकत को स्वीकार करते हुए तेज़ी से खुद को बदल सकते हैं. छात्र इस जवाब का इंतज़ार नहीं कर रहे हैं. वे पहले से ही AI को अपने काम करने के तरीके में शामिल कर रहे हैं. अगर स्कूल भ्रम, चुप्पी या खराब डिटेक्शन टूल के साथ प्रतिक्रिया देते रहे, तो वे इस बदलाव को रोक नहीं पाएंगे. वे सिर्फ़ इसे सही दिशा देने का मौका खो देंगे.