जेनेरिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उदय ने अमेरिकी उच्च शिक्षा में एक संकट पैदा किया है। CHATGPT जैसे उपकरणों के साथ निबंध लिखने, रीडिंग को सारांशित करने और यहां तक कि कोडिंग असाइनमेंट को पूरा करने के लिए एक डिफ़ॉल्ट विकल्प बनने के साथ, पारंपरिक आकलन तेजी से विश्वसनीयता खो रहे हैं। इसका परिणाम देश भर में कक्षाओं में एक व्यापक बदलाव है: प्रोफेसर दशकों को डिजिटल सुविधा के दशकों को छोड़ रहे हैं और हस्तलिखित परीक्षणों और इन-पर्सन मूल्यांकन के लिए प्रतिवाद कर रहे हैं।
एआई शॉर्टकट और इसके परिणाम
एआई ने बदल दिया है कि कैसे छात्र अकादमिक कार्य को देखते हैं। एक बार एक वैकल्पिक सहायता के रूप में देखा जाने के बाद, यह अब छात्र के अनुभव में गहराई से एम्बेडेड है। हाल के सर्वेक्षणों से संकेत मिलता है कि 60 प्रतिशत से अधिक कॉलेज के छात्र अकादमिक कार्यों के लिए एआई का उपयोग करने के लिए स्वीकार करते हैं, अक्सर उन तरीकों से जो संस्थागत नीतियों का उल्लंघन करते हैं। बुद्धिशीलता या प्रूफरीडिंग के लिए आकस्मिक उपयोग के रूप में शुरू हुआ, निबंधों और शोध पत्रों के पूर्ण स्वचालन में विकसित हुआ है।जैसे-जैसे एआई उपकरण अधिक परिष्कृत हो जाते हैं, उनका आउटपुट एक छात्र की लेखन शैली की बारीकी से नकल करता है, जिससे मानव और मशीन-जनित सामग्री के बीच अंतर करना लगभग असंभव हो जाता है। पारंपरिक साहित्यिक चोरी का पता लगाने के उपकरण अप्रभावी हो गए हैं, और यहां तक कि उन्नत एआई डिटेक्टर भी असंगत परिणाम उत्पन्न करते हैं। इस तकनीकी अंतर ने शैक्षणिक अखंडता को बनाए रखने के लिए कुछ विश्वसनीय तरीकों के साथ विश्वविद्यालयों को छोड़ दिया है।
एनालॉग मूल्यांकन की वापसी
इस चुनौती का मुकाबला करने के लिए, कॉलेज उन रणनीतियों को लागू कर रहे हैं जो एआई के उपयोग के अवसर को कम करती हैं। इनमें से सबसे प्रमुख हैं हस्तलिखित ब्लू बुक परीक्षाओं का पुनरुद्धार, डिजिटल युग से पहले उच्च शिक्षा का एक प्रमुख। छात्रों को अब वास्तविक समय में, पर्यवेक्षण के तहत, पेन और पेपर का उपयोग करके निबंध और समस्या को सुलझाने के कार्यों को पूरा करने के लिए कहा जा रहा है।लिखित परीक्षणों के साथ, मौखिक परीक्षाएं कर्षण प्राप्त कर रही हैं। इन आकलन के लिए छात्रों को किसी व्यक्ति में किसी विषय की अपनी समझ को स्पष्ट करने की आवश्यकता होती है, जिससे एआई सहायता की संभावना कम हो जाती है। कुछ संस्थान व्यक्तिगत सगाई और महत्वपूर्ण सोच के महत्व को मजबूत करते हुए, इन-क्लास प्रस्तुतियों और चर्चा-आधारित मूल्यांकन को अनिवार्य रूप से पेश कर रहे हैं।यह बदलाव एक महत्वपूर्ण सांस्कृतिक परिवर्तन को चिह्नित करता है। वर्षों के लिए, उच्च शिक्षा ने लचीलेपन और पहुंच के लिए प्रौद्योगिकी को अपनाया। अब, एक ही तकनीकी प्रगति जो एक बार बढ़ी हुई सीखने के लिए शिक्षकों को कई तरीकों को अप्रचलित करने के तरीकों को बहाल करने के लिए मजबूर कर रही है।
पता लगाना पर्याप्त नहीं है
पता लगाने वाले सॉफ्टवेयर के माध्यम से एआई के दुरुपयोग पर अंकुश लगाने का प्रयास कम हो गया है। जबकि एआई-जनित पाठ पहचान पर ध्यान केंद्रित करने वाले शुरुआती प्रयासों में, जेनेरिक मॉडल के तेजी से विकास ने इन उपकरणों को अविश्वसनीय रूप से प्रस्तुत किया है। मानव जैसी भाषा का उत्पादन करने में सक्षम मॉडल और पूर्व लेखन नमूनों से मेल खाने के लिए प्रतिक्रियाएं, पता लगाना एक बिल्ली-और-माउस खेल बन गया है जिसे विश्वविद्यालय जीत नहीं सकते हैं।जवाब में, कुछ संस्थान ग्रेडिंग में टेक-होम असाइनमेंट और निबंधों के वजन को कम कर रहे हैं, उन्हें पर्यवेक्षित परीक्षाओं और वास्तविक समय के आकलन के साथ बदल रहे हैं। यह दृष्टिकोण पॉलिश, ए-असिस्टेड काम को प्रस्तुत करने पर ज्ञान प्रदर्शन को प्राथमिकता देता है।
शैक्षणिक अखंडता को फिर से परिभाषित करना
एनालॉग परीक्षण में वापस कदम केवल एक लॉजिस्टिक समायोजन नहीं है; यह एक गहरी बहस को दर्शाता है कि एआई की उम्र में अकादमिक ईमानदारी का गठन क्या है। विश्वविद्यालयों में स्वीकार्य एआई उपयोग को परिभाषित करने के लिए दबाव में है, जबकि यह स्वीकार करते हुए कि ये उपकरण अब आधुनिक सीखने का एक अभिन्न अंग हैं। आइडिया जेनरेशन या प्रूफरीडिंग जैसे कार्य वैध सहायता और धोखा देने के बीच की रेखा को धुंधला करते हैं, जिससे छात्रों और शिक्षकों दोनों के लिए अनिश्चितता पैदा होती है।स्पष्ट नीतियां और अभिनव मूल्यांकन रणनीतियाँ आवश्यक होती जा रही हैं। जबकि हस्तलिखित परीक्षण और मौखिक परीक्षाएं तत्काल समाधान प्रदान करती हैं, उन्हें व्यापक रूप से अंतरिम उपायों के रूप में देखा जाता है। दीर्घकालिक रणनीतियों में एआई को जिम्मेदारी से शामिल करने के लिए पाठ्यक्रम को फिर से बनाने के लिए शामिल हो सकते हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि छात्र तकनीकी प्रवीणता और स्वतंत्र सोच कौशल दोनों विकसित करते हैं।
मूल्यांकन का भविष्य
अभी के लिए, अमेरिकी कॉलेज सीखने की अखंडता की रक्षा के लिए पिछड़े हुए हैं। हस्तलिखित परीक्षणों और मौखिक परीक्षाओं की वापसी एक वास्तविकता के अनुकूल होने की तात्कालिकता को रेखांकित करती है जहां एआई सर्वव्यापी है। क्या ये उपाय अस्थायी सुधार रहेंगे या उच्च शिक्षा की एक स्थायी विशेषता में विकसित होंगे, इस बात पर निर्भर करेगा कि संस्थान कितनी जल्दी मूल्यांकन के नए मॉडल तैयार कर सकते हैं।चुनौती केवल प्रौद्योगिकी को बाहरी करने के लिए नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करने के लिए है कि शिक्षा स्वचालन के बजाय समझ को मापने के लिए जारी है। एक ऐसे युग में जहां मशीनें निर्दोष निबंध लिख सकती हैं, तर्क, समझाने और संलग्न करने की मानवीय क्षमता सीखने का अंतिम प्रमाण बन रही है।
