چین میں تقریباً 27,000 طلباء پر نظر رکھنے والی ایک نئی تحقیق نے تعلیم میں تخلیقی AI کے بارے میں ابھی تک کچھ انتہائی سنجیدہ ثبوت پیش کیے ہیں: جن طلباء نے AI ٹولز کا استعمال کیا ان کے ہوم ورک کے اسکور میں 18 فیصد اضافہ دیکھا گیا اور اسائنمنٹس کو بہت کم وقت میں مکمل کیا گیا — پھر AI کی مدد کے بغیر لیے گئے امتحانات میں ان کے ہم جماعت کے 20 فیصد نیچے اسکور ہوئے۔ ہانگ کانگ یونیورسٹی کے وکٹر لی اور وو یانہوئی کے ساتھ اسٹاک ہوم یونیورسٹی کے ڈیوڈ سٹرومبرگ کی سربراہی میں ہونے والی اس تحقیق کو 18 اگست کو دی اکانومسٹ نے اجاگر کیا اور SSRN پر ایک ورکنگ پیپر کے طور پر گردش کر رہا ہے۔ بریکنگ اے آئی نیوز کو فالو کرنے والے قارئین کے لیے، یہ ایک ڈیٹا پوائنٹ ایجوکیٹر ہے اور والدین آسانی سے اسے مسترد نہیں کریں گے۔
سیٹ اپ اور جھٹکا۔
محققین ایک سوال کا جواب دینے کے لیے نکلے ہیں جس کا زیادہ تر اسکولوں میں اندازہ لگایا جا رہا ہے: کیا AI طلباء کو سیکھنے میں مدد کرتا ہے، یا کیا یہ انہیں ختم کرنے میں مدد کرتا ہے؟ چھ ماہ تک تمام مضامین میں دسیوں ہزار شاگردوں کی پیروی کرتے ہوئے، ٹیم ہوم ورک کی کارکردگی کا موازنہ AI صارفین اور غیر استعمال کنندگان کے لیے یکساں امتحان کے نتائج سے کر سکتی ہے۔
شہ سرخی کے نتائج، جیسا کہ The Economist نے خلاصہ کیا: چھ ماہ کے بعد، AI استعمال کرنے والے طلباء نے تمام مضامین میں اپنے ہوم ورک کے اوسط اسکور میں 18 فیصد اضافہ دیکھا، جب کہ ہر اسائنمنٹ پر گزارا جانے والا وقت اوسطاً 64 منٹ سے کم ہو کر 45 پر آگیا۔ لیکن جب امتحان کا وقت آیا، تو انہی طلباء نے اپنے ہم جماعتوں سے 20 فیصد کم اسکور کیے جنہوں نے اپنے ہوم ورک کے لیے کبھی AI کا استعمال نہیں کیا۔
گہری کھوج لطیف اور زیادہ پریشان کن ہے۔ اکانومسٹ کے تجزیے نے نوٹ کیا کہ "ہوم ورک کے اسکورز نے ایک بار امتحان کی کارکردگی کی پیشن گوئی کی تھی؛ اب جو لوگ سب سے زیادہ اسکور کرتے ہیں، ان کے امتحانات میں خراب ہونے کا امکان زیادہ ہوتا ہے۔" دوسرے لفظوں میں، روایتی سگنل اساتذہ پر انحصار کرتے ہیں — ہوم ورک کے درجات کو سمجھنے کے لیے ایک پراکسی کے طور پر — خاموشی سے توڑ دیا گیا ہے۔ جن طالب علموں کے اسائنمنٹ سب سے اچھے لگتے ہیں وہ وہی ہوسکتے ہیں جو مواد کو کم سے کم سمجھتے ہیں۔
آؤٹ سورسنگ، سیکھنا نہیں۔
ہوم ورک کے اسکور کیوں بڑھے جب کہ امتحان کے اسکور گر گئے؟ ڈیٹا اس طرف اشارہ کرتا ہے جسے محققین آؤٹ سورسنگ کے طور پر بیان کرتے ہیں: طلباء کام کو بطور ٹیوٹر استعمال کرنے کے بجائے خود ماڈل کے حوالے کر رہے ہیں۔ عوامی بحث میں پیش کیے گئے مقالے کے اعداد و شمار بتاتے ہیں کہ مطالعہ میں تقریباً 81 فیصد AI صارفین اپنا ہوم ورک مؤثر طریقے سے زبان کے ماڈلز کے حوالے کر رہے تھے - اور یہ کہ آؤٹ سورسنگ کی شرح اس وقت تک بڑھ گئی جب طلباء کو ٹولز کا سامنا کرنا پڑا۔
پیٹرن آہستہ آہستہ ابھر کر سامنے آیا. مطالعہ کے شروع میں، کچھ AI استعمال کرنے والے طلباء نے اب بھی فی اسائنمنٹ میں 65 منٹ سے زیادہ گزارے — تقریباً وہی وقت جو غیر استعمال کنندگان کے طور پر — اور ان کے ہوم ورک اور امتحان کے نتائج ایسے ہی نظر آتے ہیں جو AI سے گریز کرتے تھے۔ محققین نے اندازہ لگایا کہ یہ طلباء بمشکل ہی ماڈل استعمال کر رہے تھے۔ لیکن گود لینے کے چھ ماہ بعد، کسی بھی AI سے بے نقاب طالب علم نے ہوم ورک پر 65 منٹ سے زیادہ خرچ نہیں کیا۔ جو کبھی کبھار امداد کے طور پر شروع ہوتا ہے، اسائنمنٹ کے ذریعے تفویض، مکمل وفد میں تبدیل ہوتا دکھائی دیتا ہے۔
یہ اضافہ وہی ہے جو نتائج کو مسترد کرنا اتنا مشکل بنا دیتا ہے۔ ایسا نہیں ہے کہ AI ٹیوشن کام نہیں کر سکتی - جان بوجھ کر استعمال کیا جاتا ہے، ایک سقراطی پارٹنر کے طور پر جو وضاحت کرتا ہے اور کوئز کرتا ہے، ٹیکنالوجی واضح طور پر لوگوں کو سیکھنے میں مدد کر سکتی ہے۔ یہ ہے کہ فطری حالات میں، نوعمروں اور زائد المیعاد اسائنمنٹس کے ساتھ، کم سے کم مزاحمت کا راستہ سیدھا جواب سے گزرتا ہے۔
چین کلین ٹیسٹ کیس کیوں بناتا ہے؟
مطالعہ کی ترتیب اس کے نتائج کو مضبوط کرتی ہے۔ چین میں، یونیورسٹی میں داخلہ ہائی اسٹیک معیاری امتحانات کے ذریعے ہوتا ہے، اور ہوم ورک کے گریڈ کورس کے نتائج کو اس طرح نہیں بڑھاتے ہیں جس طرح وہ کہیں اور کر سکتے ہیں۔ امتحانات بیرونی طور پر بینچ مارک اور بے دردی سے نتیجہ خیز ہوتے ہیں، جس کی وجہ سے 20 فیصد فرق کو آسان درجہ بندی یا اساتذہ کی نرمی کے ساتھ دور کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔ مطالعہ نے مؤثر طریقے سے چینل کے محققین کو الگ تھلگ کر دیا جس کا خیال رکھتے ہیں: AI نے ہوم ورک تیار کرنے کے طریقے کو تبدیل کر دیا، اور امتحانات کی پیمائش کی گئی کہ اصل میں کیا سیکھا گیا تھا۔
ہیکر نیوز پر مقالے کی بحث، جہاں اس نے سیکڑوں پوائنٹس اکٹھے کیے، واضح فالو اپ سوال کے ساتھ کشتی لڑی - آیا AI ایک "ایمپلیفائر" ہے جو محنتی طلبا کو بہتر اور منحرف طلبہ کو بدتر بناتا ہے۔ کاغذ کا اپنا تجزیہ اس آرام دہ فریم کو پیچھے دھکیلتا ہے: وقت کے استعمال کے اعداد و شمار سے پتہ چلتا ہے کہ یہاں تک کہ طلباء جنہوں نے AI کا استعمال کرنا شروع کیا وہ مہینوں کے دوران ذمہ داری سے وفد کی طرف بڑھے، اس کا مطلب یہ ہے کہ خطرہ صرف ان لوگوں تک محدود نہیں ہے جو پہلے کبھی سیکھنے کا ارادہ نہیں رکھتے تھے۔
اسکولوں کے لیے پالیسی کا مخمصہ
نتائج ایک عجیب لمحے پر اترتے ہیں۔ حکومتیں اور ایڈٹیک فرمیں AI ٹیوٹرز کو طلباء کے سامنے رکھنے کی دوڑ میں لگ گئی ہیں، یہ شرط لگا رہے ہیں کہ ذاتی نوعیت کی AI امداد کامیابی کے فرق کو ختم کر دے گی۔ یہ مطالعہ بتاتا ہے کہ پیمانے پر اس کے برعکس نتیجہ ممکن ہے: ہوم ورک بغیر رگڑ کے ہو جاتا ہے، درجات بہتر ہو جاتے ہیں، اور ان کے نیچے ماپا گیا سیکھنا خاموشی سے ختم ہو جاتا ہے — صرف اس وقت دریافت ہوتا ہے جب اسے ٹھیک کرنے میں بہت دیر ہو جاتی ہے۔
اسکولوں کے لیے، مضمرات ٹھوس ہیں۔ اگر ہوم ورک اب سیکھنے کے ثبوت کے طور پر کام نہیں کر سکتا ہے، تو تشخیص کو کلاس میں اور پراکٹرڈ منتقل کرنا چاہیے۔ اگر AI کا استعمال ناگزیر ہے، تو اسائنمنٹس کو ٹیکنالوجی کے ارد گرد نئے سرے سے ڈیزائن کرنے کی ضرورت ہو سکتی ہے - زبانی دفاع، کلاس میں مسائل کے سیشنز، اور عمل پر مبنی درجہ بندی جو اس جدوجہد کا بدلہ دیتی ہے جو مطالعہ میں طلباء کو نظر انداز کرتے ہوئے پایا جاتا ہے۔ اور اگر نمائش کے ساتھ آؤٹ سورسنگ میں شدت آتی ہے، تو تاخیر غیر جانبدار نہیں ہے: ہر ماہ غیر ساختہ AI تک رسائی عادت کو مزید گہرا کرتی دکھائی دیتی ہے۔
محققین کا تعاون یہ ہے کہ چیٹ جی پی ٹی-ان-دی-کلاس روم کے دور کی گھبراہٹ کو طول البلد نمبروں سے تبدیل کیا جائے، اور نمبر تاریک ہیں۔ 20 فیصد امتحان میں کمی کی قیمت پر خریدی گئی 18 فیصد ہوم ورک کی بہتری سیکھنے کا فائدہ نہیں ہے - یہ طالب علم سے مشین میں کام کی منتقلی ہے، جس میں امتحان کے دن واجب الادا دلچسپی ہے۔
AI سے آگے رہیں
تحقیقی کامیابیوں، پالیسی کے نتائج، اور تعلیم میں AI کے ایماندارانہ تجزیہ کے لیے، بک مارک AI Buzz Wire۔
مزید AI خبریں پڑھیں →
