नेचर में प्रकाशित एक हालिया लेख कृत्रिम बुद्धिमत्ता से तेजी से प्रभावित युग में छात्रों का मूल्यांकन करने की चुनौतियों और संभावित समाधानों का पता लगाता है। लेख में बताया गया है कि कैसे शिक्षक ChatGPT जैसे उपकरणों के लिए मूल्यांकन विधियों को अनुकूलित करने की आवश्यकता से जूझ रहे हैं, जो मानव-गुणवत्ता वाले पाठ उत्पन्न कर सकते हैं।
एआई द्वारा आसानी से असाइनमेंट पूरा करने की क्षमता के कारण पारंपरिक मूल्यांकन विधियों पर सवाल उठाया जा रहा है। लेख में चिंता व्यक्त की गई है कि वर्तमान विधियां अक्सर जानकारी को याद रखने और पुन: पेश करने पर ध्यान केंद्रित करती हैं, ऐसे कौशल जिनमें एआई उत्कृष्टता प्राप्त करता है, बजाय आलोचनात्मक सोच और समस्या-समाधान के। इससे छात्रों की वास्तविक समझ के माप के रूप में मूल्यांकनों की वैधता के बारे में प्रश्न उठते हैं।
विशेषज्ञ वैकल्पिक मूल्यांकन रणनीतियों का पता लगा रहे हैं। इनमें कक्षा में पर्यवेक्षित लेखन असाइनमेंट पर अधिक जोर देना, मौखिक परीक्षाएं, परियोजना-आधारित शिक्षा और आकलन शामिल हैं जिनके लिए छात्रों को नए स्थितियों में ज्ञान लागू करने की आवश्यकता होती है। लक्ष्य उन कौशलों का मूल्यांकन करना है जिन्हें एआई के लिए दोहराना मुश्किल है, जैसे रचनात्मकता, विश्लेषण और संश्लेषण। लेख सुझाव देता है कि शिक्षकों को इस बात पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है कि छात्र उत्तरों पर कैसे पहुंचते हैं, न कि केवल उत्तरों पर ही।
लेख में मूल्यांकन में एआई की *सहायता* करने की क्षमता पर भी प्रकाश डाला गया है। एआई टूल का उपयोग छात्रों को व्यक्तिगत प्रतिक्रिया प्रदान करने, उन क्षेत्रों की पहचान करने में जहां उन्हें संघर्ष हो रहा है, और कुछ प्रकार के असाइनमेंट के ग्रेडिंग को स्वचालित करने के लिए किया जा सकता है। हालांकि, लेख चेतावनी देता है कि पूर्वाग्रह से बचने और निष्पक्षता सुनिश्चित करने के लिए इन उपकरणों का सावधानी से उपयोग किया जाना चाहिए।
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