प्रौद्योगिकी

ChatGPT उन छात्रों के बीच हिट है जो ध्यान देने में कठिनाई महसूस करते हैं- Study

Harrison
28 Aug 2024 11:15 AM GMT
ChatGPT उन छात्रों के बीच हिट है जो ध्यान देने में कठिनाई महसूस करते हैं- Study
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New Delhiनई दिल्ली: बुधवार को हुए एक अध्ययन के अनुसार, ओपन एआई के चैटजीपीटी जैसे जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) उपकरण उन छात्रों के बीच व्यापक रूप से लोकप्रिय हैं, जिन्हें ध्यान केंद्रित करने में समस्या होती है। स्वीडन के शोधकर्ताओं ने देखा कि किशोर किस तरह से जनरेटिव एआई चैटबॉट का इस्तेमाल करते हैं और उन्हें अपने होमवर्क के लिए मददगार मानते हैं। उनके निष्कर्ष फ्रंटियर्स इन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस जर्नल में प्रकाशित हुए। लुंड यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने दो जांच की। पहली जांच में 12 से 16 साल की उम्र के 485 किशोर शामिल थे; जबकि दूसरी जांच में 15 से 19 साल की उम्र के 359 छात्र शामिल थे।
सर्वेक्षणों के अनुसार, बड़े छात्रों ने लगभग 53 प्रतिशत की दर से एआई चैटबॉट का इस्तेमाल किया, जबकि छोटे बच्चों ने लगभग 15 प्रतिशत की दर से इसका इस्तेमाल किया। एक संभावित तर्क यह हो सकता है कि उन्नत शिक्षार्थियों को अधिक जटिल प्रोजेक्ट मिलते हैं और परिणामस्वरूप, वे अधिक बार एआई सिस्टम का इस्तेमाल कर सकते हैं।
“चुनौतियों पर अधिक ध्यान देने वाले छात्रों ने इन उपकरणों को विशेष रूप से उपयोगी पाया, खासकर असाइनमेंट पूरा करने के लिए। विश्वविद्यालय के मनोविज्ञान विभाग में स्कूल मनोवैज्ञानिक और शोध सहायक जोहान क्लैरिन ने कहा, "यह शैक्षणिक सफलता के लिए महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं से जूझ रहे छात्रों के लिए संभावित समर्थन के रूप में इन उपकरणों की भूमिका को उजागर करता है।" इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रयोगों के परिणामों से पता चला है कि जिन छात्रों को ध्यान के मुद्दों में अधिक कठिनाई होती है, उन्होंने सोचा कि उनके सहपाठियों की तुलना में जनरेटिव एआई उनके कोर्सवर्क के लिए कहीं अधिक उपयोगी था।
शोधकर्ताओं के अनुसार, एक व्याख्या यह हो सकती है कि ये छात्र अपने साथियों की तुलना में उच्च उत्पादकता लाभ का अनुभव करते हैं। निष्कर्षों का उद्देश्य शिक्षकों, नीति निर्माताओं और प्रौद्योगिकी डेवलपर्स को शिक्षा में एआई की भूमिका और अकादमिक अखंडता के साथ इसके संतुलन के बारे में सूचित करना है। हालांकि, अध्ययन की सीमाओं में स्व-रिपोर्ट किए गए डेटा और सीमित सामान्यीकरण शामिल हैं, जो इस तरह के और अधिक अध्ययनों की आवश्यकता को प्रेरित करते हैं ताकि अधिक ठोस राय बनाई जा सके।
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