एआई ट्यूशन के सबसे महत्वाकांक्षी वास्तविक दुनिया परीक्षणों में से एक ने एक गंभीर फैसला सुनाया है। 18 टेनेसी मिडिल स्कूलों में खान अकादमी के खानमिगो ट्यूटर के दो-वर्षीय क्लस्टर यादृच्छिक परीक्षण में पाया गया कि एआई ट्यूटर तक पहुंच ने औसत दर्जे का लेकिन मामूली गणित लाभ पैदा किया, और परिणाम एक समस्या के कारण रोक दिए गए, प्रौद्योगिकीविद् शायद ही कभी विज्ञापन करते हैं: अधिकांश छात्रों ने मुश्किल से इसका उपयोग किया। "वन क्लिक अवे: एआई ट्यूटरिंग विद खानमिगो इन ए टू-ईयर स्कूल एक्सपेरिमेंट" शीर्षक वाला अध्ययन फिलिप ओरेओपोलोस और नीना लो द्वारा आयोजित किया गया था और ब्राउन यूनिवर्सिटी के एडवर्किंगपेपर्स श्रृंखला में एनेनबर्ग इंस्टीट्यूट के माध्यम से प्रकाशित किया गया था।
निष्कर्ष एक उत्पाद से कहीं अधिक मायने रखते हैं, क्योंकि खानमिगो अमेरिकी स्कूलों में सबसे व्यापक रूप से तैनात एआई ट्यूटर्स में से एक है और यह अध्ययन सामान्य कक्षा स्थितियों में जेनरेटिव एआई ट्यूशन के पहले बड़े पैमाने पर प्रयोगात्मक मूल्यांकनों में से एक है। [एआई अनुसंधान समाचार] (https://aibuzzwire.news) और वास्तविक दुनिया के संस्थानों के साथ इसके टकराव पर नज़र रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए, यह पेपर विपणन दावों पर हावी बहस में कठिन सबूत का एक दुर्लभ टुकड़ा है, और यह इस सप्ताह हैकर न्यूज़ के पहले पन्ने पर आया क्योंकि शिक्षकों और प्रौद्योगिकीविदों ने इसके निहितार्थों का विश्लेषण किया।
अध्ययन में क्या पाया गया
परीक्षण ने 18 टेनेसी मिडिल स्कूलों में छात्रों को मौजूदा दैनिक उपचारात्मक गणित सत्रों के दौरान अपने एआई ट्यूटर खानमिगो के साथ खान अकादमी का उपयोग करने के लिए यादृच्छिक रूप से नियुक्त किया। महत्वपूर्ण रूप से, ट्यूटर को जवाब देने के बजाय प्रशिक्षित करने के लिए तैयार किया गया था, जो खान अकादमी की बताई गई शिक्षाशास्त्र को दर्शाता है। यह प्रयोग दो स्कूली वर्षों तक चला, जिससे यह एआई ट्यूशन पर अब तक के सबसे लंबे क्षेत्र प्रयोगों में से एक बन गया।
शीर्षक परिणाम: एआई ट्यूशन की स्थिति के लिए असाइनमेंट ने गणित की उपलब्धि को प्रति सत्र 1.3 राष्ट्रीय प्रतिशत रैंक तक बढ़ा दिया, जिसे लेखक एक स्कूल वर्ष में लगभग 0.06 से 0.08 मानक विचलन के रूप में गणना करते हैं। पूरे वर्ष की सक्रिय भागीदारी का निहित प्रभाव 0.14 मानक विचलन तक पहुँच जाता है। वे वास्तविक, सांख्यिकीय रूप से पता लगाने योग्य लाभ हैं, और कम लागत वाले सॉफ़्टवेयर हस्तक्षेप के लिए वे सम्मानजनक हैं।
लेकिन जो तुलना प्रचार को कमजोर करती है वह यह है: लाभ एआई सहायता के बिना खान अकादमी अभ्यास से मिलते जुलते हैं। जिन छात्रों ने मंच के मौजूदा अभ्यास उपकरणों का उपयोग किया, बिना एआई ट्यूटर के साथ, ऐसा प्रतीत होता है कि उन्होंने उन छात्रों के साथ ही अच्छा किया है जिनके पास खानमिगो तक पहुंच थी।
डेटा में संलग्नता की समस्या
पेपर का सबसे खुलासा करने वाला अनुभाग इसके उपयोग का फोरेंसिक विवरण है। सतह पर, गोद लेना मजबूत दिखता है: 96 प्रतिशत छात्रों ने कम से कम एक बार खानमिगो को आजमाया। नीचे, जुड़ाव टूट जाता है। मंझले छात्र ने गणित का अभ्यास करने वाले दिनों में से केवल एक तिहाई दिनों में ही ट्यूटर को संदेश भेजा, और केवल 17 प्रतिशत अभ्यास सत्रों में उन्होंने गलती की। जब छात्रों ने ट्यूटर को संदेश भेजा, तो लेखकों ने पाया कि संदेश वास्तविक गणितीय संवाद के बजाय ज्यादातर खाली उत्तर या सुझाए गए संकेतों पर क्लिक थे।
दूसरे शब्दों में, ट्यूटर को गलतियों के माध्यम से छात्रों को सुकराती रूप से प्रशिक्षित करने के लिए कॉन्फ़िगर किया गया था, लेकिन छात्र ज्यादातर कोचिंग वार्तालाप से पूरी तरह बचते थे। लेखकों ने निष्कर्ष निकाला है कि बाध्यकारी बाधा जुड़ाव प्रतीत होती है: एआई ट्यूशन के वादे को साकार करने के लिए छात्रों को इसका उपयोग करने की आवश्यकता होगी, न कि केवल उन्हें पहुंच प्रदान करना।
स्कूलों के लिए एआई ख़रीदना क्यों मायने रखता है
संयुक्त राज्य भर के जिलों पर एआई उपकरण अपनाने का दबाव है, और ट्यूशन लगभग हर पिच में प्रमुख उपयोग का मामला है। जेनेरेटिव एआई को उस तकनीक के रूप में प्रचारित किया गया है जो अंततः वही प्रदान कर सकती है जिसे शिक्षा शोधकर्ता टू-सिग्मा सपना कहते हैं: प्रत्येक छात्र के लिए एक व्यक्तिगत शिक्षक। ब्लूम की टू-सिग्मा फ़्रेमिंग मानव ट्यूशन पर पुराने शोध से आती है, और यह बिल्कुल वही वादा है जिसके खिलाफ एआई ट्यूटर्स का विपणन किया जाता है।
यह अध्ययन बताता है कि बाधा मॉडल की गुणवत्ता या पहुंच नहीं है। उपचार समूह के प्रत्येक छात्र के पास उनके दैनिक गणित ब्लॉक के अंदर, बिना किसी लागत के, एक क्लिक की दूरी पर एक अत्याधुनिक एलएलएम ट्यूटर था। बाधा यह थी कि क्या किशोर स्वेच्छा से उपचारात्मक कक्षा में दिन-ब-दिन ट्यूशन संवाद जारी रखेंगे। मानव शिक्षण आंशिक रूप से काम करता है क्योंकि जब आप अलग हो जाते हैं तो एक व्यक्ति नोटिस करता है। सॉफ़्टवेयर, अब तक, विश्वसनीय रूप से उस खिंचाव की नकल नहीं करता है।
ध्यान रखने योग्य चेतावनियाँ
यह पेपर एक एडवर्किंग पेपर है, जिसे ब्राउन यूनिवर्सिटी के एनेनबर्ग इंस्टीट्यूट के माध्यम से वितरित किया जाता है, और पाठकों को इसे सहकर्मी-समीक्षित निष्कर्षों के बजाय कामकाजी शोध के रूप में मानना चाहिए। अध्ययन में एक राज्य में मिडिल स्कूल उपचारात्मक गणित को शामिल किया गया है, इसलिए अन्य विषयों, ग्रेड स्तरों या कार्यान्वयन मॉडल का सामान्यीकरण अटकलबाजी है। लेखकों की स्वयं की रूपरेखा को मापा जाता है: वे रिपोर्ट करते हैं कि जब व्यापक रूप से उपलब्ध एआई ट्यूटर को मौजूदा अभ्यास सत्रों में शामिल किया गया तो क्या हुआ, न कि विभिन्न पाठ्यक्रम या संलग्न होने के लिए मजबूत प्रोत्साहन के तहत क्या हो सकता है।
यह भी ध्यान देने योग्य है कि अध्ययन क्या नहीं कहता है। यह नहीं लगता कि एआई ट्यूशन बेकार है; सक्रिय भागीदारी के पूरे वर्ष से 0.14 मानक विचलन प्रभाव सार्थक होगा यदि सहभागिता बरकरार रखी जा सके। खोज इसके करीब है: तकनीक ने गैर-एआई अभ्यास उपकरणों के साथ-साथ उन पर भी काम किया, क्योंकि छात्रों ने एआई का उपयोग उन बटनों से अलग नहीं किया था जिन्हें उन्होंने पहले ही नजरअंदाज कर दिया था।
टेकअवे
शिक्षा प्रौद्योगिकी क्षेत्र ने यह वादा करते हुए दो साल बिताए हैं कि जेनेरिक एआई ट्यूटर कक्षाओं को बदल देंगे। यह परीक्षण, पूरे दो वर्षों में वास्तविक छात्रों का अनुसरण करने वाले पहले परीक्षणों में से एक है, जो सुझाव देता है कि परिवर्तन एक प्राचीन समस्या से प्रेरित है: बच्चों को काम करने के लिए प्रेरित करना। स्कूल के नेताओं के लिए, सबक यह है कि एआई विक्रेताओं से केवल लाइसेंस गणना ही नहीं, बल्कि सहभागिता डेटा की भी मांग की जाए। एआई उद्योग के लिए, यह एक अनुस्मारक है कि एआई परिनियोजन में सबसे कठिन समस्याएं शायद ही कभी मॉडल के बारे में होती हैं।
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इस तरह के फ़ील्ड प्रयोग किसी भी बेंचमार्क की तुलना में प्रचार चक्र को तेज़ी से पार करते हैं। वास्तविक दुनिया के परिणामों के साथ एआई अनुसंधान के निरंतर कवरेज के लिए, aibuzzwire.news पर AI समाचार का अनुसरण करें।
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