ਅਧਿਐਨ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਅਧਿਆਪਕ ਪ੍ਰੀਮੀਅਮ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਦਖਲ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ

ਰਾਤ ਦੇ ਗਿਆਰਾਂ ਸਤਤਾਲੀ ਵਜੇ ਹਨ। ਮੁੰਬਈ ਵਿੱਚ ਕਾਲਜ ਦੇ ਦੂਜੇ ਸਾਲ ਦਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ 1,200 ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਪੇਪਰ ‘ਤੇ ‘ਸਬਮਿਟ’ ‘ਤੇ ਕਲਿੱਕ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਸਦੀ ਕਲਾਸ 11:10 ਵਜੇ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਈ। ਵਿਆਕਰਣ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਹੈ, ਸੁਰ ਬੌਧਿਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਬਣਤਰ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਯਕੀਨ ਹੈ ਕਿ ਉਸਨੇ ਪੜ੍ਹਾਈ ਕੀਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਚੰਗੀ ਨੀਂਦ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਅਗਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਤੱਕ, ਉਸ ਵਰਗੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਵੀ ਯਾਦ ਨਹੀਂ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਸੀ: ਕਿਉਂਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਸੀ। ਚੇਨਈ ਤੋਂ ਚੰਡੀਗੜ੍ਹ ਤੱਕ ਕੈਂਪਸ ਵਿੱਚ ਨਵੇਂ ਸਧਾਰਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡਾ ਸੁਆਗਤ ਹੈ: ਪੁਰਾਣੇ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਚੁੱਪਚਾਪ ਆਪਣੀ ਔਖੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਵੱਲ ਮੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਤੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ੇ ਜਾਂ ਗਤੀਵਿਧੀ ‘ਤੇ ਕੰਟਰੋਲ ਹੈ।

ਇਹ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਲਈ ਯਕੀਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਖਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਸਾਡੇ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ, ਗ੍ਰੇਡ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਘੁੰਮਣਾ ਕਿੰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਰੁਝੇਵਿਆਂ, ਲੰਬੇ ਸਫ਼ਰ, ਪਾਰਟ-ਟਾਈਮ ਨੌਕਰੀਆਂ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਉਮੀਦਾਂ, ਅਤੇ ਕਦੇ ਨਾ ਖ਼ਤਮ ਹੋਣ ਵਾਲੀ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰੀਖਿਆ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਦੇ ਚੱਕਰ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ‘ਤੁਰੰਤ ਅਤੇ ਸਾਫ਼’ ਦੀ ਇੱਛਾ ਕਰਨਾ ਕੋਈ ਮਾੜੀ ਗੱਲ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਉੱਚ ਦਬਾਅ ਵਾਲੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਆ ਹੈ। ਦੂਜਾ ਕਾਰਨ: ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਾਲਜ ਅਜੇ ਵੀ ਨਿਰੀਖਣ ਤਰਕ ਨਾਲੋਂ ਵਧੀਆ ਅੰਤਮ ਹੱਲਾਂ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਹ ਚੰਗਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਹੁਣ ਇੱਕ ਚੇਤਾਵਨੀ: ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਹਮਲਾ ਨਹੀਂ ਹੈ. ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਹੌਲੀ, ਔਖੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਅਪੀਲ ਹੈ ਜੋ ਤੱਥਾਂ ਨੂੰ ਲੈਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ; ਉਹ ਸਮਝਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦਾ ਹੈ।

ਮਾਨਸਿਕ ਮਿਹਨਤ ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲ ਰਿਹਾ

ChatGPT, Gemini ਜਾਂ Cloud ਵਰਗੇ ਟੂਲ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਦਦਗਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਭਾਸ਼ਾ, ਬਣਤਰ, ਜਾਂ ਜਿਹੜੇ ਲੋਕ ਫਸੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਅਰਥਾਂ ਵਿੱਚ, ਜੋ ‘ਸਟਾਰਟਰ ਸਮੱਸਿਆ’ ਤੋਂ ਪੀੜਤ ਹਨ। ਸਮੱਸਿਆ ਉਦੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ AI ਇੱਕ ਟੂਲ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਲਈ ਇੱਕ ਟੂਲ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। 2025 ਤੋਂ ਤਿੰਨ ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਅਧਿਐਨ ਸਾਨੂੰ ਉਸ ਤਬਦੀਲੀ ਬਾਰੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਨਵੰਬਰ 2025 ਵਿੱਚ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਫਰੰਟੀਅਰਜ਼ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲੇਖ ਨੇ ਇਸਨੂੰ “ਬੋਧਾਤਮਕ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ” ਕਿਹਾ: AI ਬੇਲੋੜੀ ਰਗੜ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਫਾਰਮੈਟਿੰਗ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਪਹਿਲੇ-ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਚਿੰਤਾ) ਤੋਂ ਛੁਟਕਾਰਾ ਪਾ ਕੇ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਜਾਂ LLM ਟੂਲਸ ਦੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੋਂ ਮਾਨਸਿਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਅਤੇ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਗਿਆਨ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਇਸ ਨਵੰਬਰ 2025 ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਲੇਖਕ, ਬੋਧਾਤਮਕ ਲੋਡ ਥਿਊਰੀ ਅਤੇ ਬਲੂਮ ਦੇ ਵਰਗੀਕਰਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜੇਕਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਰਚਨਾ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਕ੍ਰਮ ਵਾਲੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣਾ ਸਿਰਫ਼ ਹੇਠਲੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨਾ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪੈਟਰਨ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਅਧਿਆਪਕ ਨੂੰ ਦੋ ਵਾਰ ਸੋਚਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨਗੇ: ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਵਧੇਰੇ ਅਭਿਆਸ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸੰਕਲਪਾਂ ਦਾ ਗਿਆਨ ਵਿਗੜ ਗਿਆ; ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਐਕਸਪੋਜਰ ਨੇ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਦਾ ਨੁਕਸਾਨ ਕੀਤਾ। ਦੂਜੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਨੇੜੇ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਚੁਸਤ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਥਾਈ ਗਿਆਨ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦੇ ਹਨ।

ਹੱਲ ਅਧਰੰਗ

ASSA ਜਰਨਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਇੱਕ ਦੂਸਰਾ ਅਧਿਐਨ, ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਧਾ ਅਤੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕੀ ਜਾਣਦੇ ਹਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਨੰਬਰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵੇਖਣਾਂ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ, ਜੋ ਲੋਕ AI ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਸਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੋਚ ਦੇ ਸਕੋਰ 17.3 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਅੰਕ ਘੱਟ ਸਨ ਅਤੇ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ ਦੀ ਧਾਰਨਾ 22% ਬਦਤਰ ਸੀ। ਅਤੇ ਇਹ ਇਸ ਲਈ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਜਿਹੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਆਪਣੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ‘ਤੇ ਉਤਾਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਕੰਸ਼ ਸਾਹਮਣੇ ਆਇਆ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੋਫੈਸਰ ਕੀ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ: “ਸੋਲਿਊਸ਼ਨ ਅਧਰੰਗ,” ਜੋ ਕਿ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸ਼ੁਰੂ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ, ਜਾਂ ਅੱਗੇ ਨਹੀਂ ਵਧ ਸਕਦੇ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ AI ਮਦਦ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਉਸੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ ਪਾਇਆ ਗਿਆ ਕਿ ਮਨੁੱਖਤਾ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਬੋਧਾਤਮਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਗਿਰਾਵਟ ਆਈ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਮਨੁੱਖਤਾ ਅਤੇ ਸਮਾਜਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹ ਸਥਾਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੋਚਣਾ, ਬਹਿਸ ਕਰਨਾ, ਕਾਨੂੰਨ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਨੀਤੀ ‘ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ।

ਅਗਸਤ 2025 ਵਿੱਚ “ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ AI ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ” ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਪੇਪਰ ਵਿੱਚ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ “ਵਿਦਿਅਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ (ਦੀ) ਅਧਿਐਨ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਰੋਧਾਭਾਸ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ ਜਾ ਰਹੇ ਟੂਲ ਉਹਨਾਂ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਉਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ।”

ਸਬੂਤ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਮੁਸ਼ਕਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਇ, ਇਹ ਤੱਥ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਲੋਕ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਾਡੀਆਂ ਮੌਜੂਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਕਸਰ ਇਸਨੂੰ “ਸਿੱਖਣ” ਵਜੋਂ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

AI ਰਿਸੀਵਰ ਵਰਗੇ ਹੱਲ

ਇਸ ਲਈ ਅਧਿਆਪਕ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸ ਬਾਰੇ ਕੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਾਲਜ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਕਲਾਸਾਂ ਵੱਡੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਰੇਡਿੰਗ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਬਹੁਤ ਕੰਮ ਹੈ?

ਟੈਕਨੋ-ਪੁਲਿਸਿੰਗ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ AI ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਬੌਧਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਰਥਹੀਣ ਹੈ।

ਇੱਕ ਲਾਭਦਾਇਕ ਕਦਮ ਹੈ “AI ਰਸੀਦ”: ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਲਿਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿੱਥੇ ਕੀਤੀ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੀ ਮੰਗਿਆ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਮਿਲਿਆ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਕੀਤੀਆਂ। ਇਹ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਬੁਰਾ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਨ ਬਾਰੇ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲੈਣ ਬਾਰੇ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਨੂੰ ਜਾਦੂ ਸਮਝਣਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਕਲਪ ਵਜੋਂ ਸੋਚਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ “AI ਰਸੀਦ” ਮਾਡਲ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਕੋਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸੋਚਣ ਬਾਰੇ ਸੋਚ ਰਿਹਾ ਹੈ – ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨ, ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੋਜਨਾ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ। ਇਹ ਮੈਟਾ-ਕੋਗਨੀਸ਼ਨ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਅਜਿਹੀ ਮਨੁੱਖੀ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ AI ਟੂਲਸ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਹੈ।

ਇੱਕ ਹੋਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਮਾਪ “ਏਆਈ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ” ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲਾਂ ਆਪਣੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਟਾ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ਼ ਲਿਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਕੀ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਕੀ ਨਹੀਂ ਸਮਝਦੇ, ਅਤੇ ਉਹ ਕੀ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਵਾਬ ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਹੀ ਉਹ AI ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਕੀ ਸਿੱਖਿਆ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਏਆਈ ਇੱਕ ਬਦਲੀ ਨਾਲੋਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਾਧਨ ਹੈ।

ਅਧਿਆਪਕ ਵੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਰਹੇ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦੋ-ਮਿੰਟ ਦੀ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਬਚਾਅ, ਇੱਕ ਤੇਜ਼ “ਆਪਣੇ ਤਰਕ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ” ਜਾਂ ਘਰ ਲੈ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਰਜ਼ੀ ਦਾ ਮੁੱਦਾ। ਇਹ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਜੁਰਮਾਨਾ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਂਦਾ; ਇਹ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਇਹ “ਹੱਲ ਅਧਰੰਗ” ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਵੀ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਹ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਯੰਤਰ ਨਾ ਹੋਵੇ।

ਫਿਰ “ਗਲਤੀ-ਸ਼ਿਕਾਰ” ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿੱਥੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹੱਲ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਖਾਮੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ – ਕਮਜ਼ੋਰ ਦਲੀਲਾਂ, ਜਾਅਲੀ ਹਵਾਲੇ ਅਤੇ ਸਤਹੀ ਸਾਧਾਰਨੀਕਰਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਤੇ ਸਾਜ਼-ਸਾਮਾਨ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। AI ਹੁਣ ਪਾਲਣਾ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸਵਾਲ ਉਠਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਖਰੜਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਸ ਕਿਸਮ ਦਾ ਨਿਰਣਾ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਦਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ

ਭਾਰਤ ਵਿੱਚ ਕਾਲਜਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਫਾਇਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਨਕਲੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ: ਅਸਲੀ, ਸਥਾਨਕ, ਲਾਈਵ ਸੰਦਰਭ। ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀਅਤ ਨਾਲ ਜੋੜਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇੱਕ “ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ” ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਥਾਨਕ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਾਲਕ, ਇੱਕ ਕਲਾਸਰੂਮ ਨਿਰੀਖਣ, ਇੱਕ ਨੇੜਲਾ ਕੇਸ, ਇੱਕ ਕੈਂਪਸ ਡੇਟਾਸੈਟ, ਜਾਂ ਫੀਲਡ ਨੋਟਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਸਿੱਧੀ ਬੌਧਿਕ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਨਹੀਂ ਨਿਭਾ ਸਕਦਾ।

ਇਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਜਾਂ ਮਹਿੰਗੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ: ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਬਣਾਉਣਾ ਬੰਦ ਕਰੋ ਜੋ ਬਿਹਤਰ ਕੰਮ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਬਣਾਉਣੇ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ ਜੋ ਤਰਕ ਨੂੰ ਇਨਾਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ – ਮਤਲਬ, ਤਰਕ ਜੋ ਖੋਜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਪਿੱਛੇ ਮੁੜੋ ਅਤੇ ਸੋਚੋ. ਅਸੀਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਜੋ ਵੀ ਅਸੀਂ ਹੁਣ ਕਰਦੇ ਹਾਂ ਉਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਆਮ ਤਰਕ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਰਵਾਨਗੀ ਲਈ ਸਕੋਰ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਾਂ ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸਕੂਲਾਂ ਨਾਲੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਦੇਖਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਬੱਚੇ ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਆਊਟਸੋਰਸ ਕਰਨਾ ਬੰਦ ਕਰ ਦੇਣ, ਤਾਂ ਸਾਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਸੋਚੇ ਸਮਝੇ ਫਲਦਾਇਕ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਭਾਰਤ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਉਦਯੋਗ ਵੱਲ ਵਧ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ AI ਦੁਆਰਾ ਆਕਾਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਪਰ ਕੀ ਸਾਨੂੰ ਇੱਕ AI-ਆਕਾਰ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਰਟ ਤਾਂ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਪਰ ਲੋੜ ਪੈਣ ‘ਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮਾਰਟ ਕਿਵੇਂ ਬਣਨਾ ਨਹੀਂ ਸਿਖਾਉਂਦੀ? ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਅਸਲ ਮਾਪ ਅੱਧੀ ਰਾਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਹਾਇਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਨੂੰ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਕਲਾਸਰੂਮ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ ਜਾਂ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ। ਜੇਕਰ ਕਾਲਜ ਅਜਿਹਾ ਸਥਾਨ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਲੋਕ ਜਲਦੀ ਹੀ ਲਿਖਣਾ ਸਿੱਖਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਨਾਲ ਖਤਮ ਹੋਵਾਂਗੇ ਜੋ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣਾ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਪਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਚੰਗੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜਵਾਬ AI ਨੂੰ ਗੈਰਕਾਨੂੰਨੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਸੋਚ ਨੂੰ ਮੁੜ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਅਤੇ ਅਜਿਹੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਬਣਾਓ ਜਿੱਥੇ ਦਿਮਾਗ, ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਨਹੀਂ, ਗ੍ਰੇਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।

(ਕੇ. ਰਾਮਚੰਦਰਨ ਇੱਕ ਸਾਬਕਾ ਪੱਤਰਕਾਰ ਹੈ ਅਤੇ ਹੁਣ ਇੱਕ ਸਿੱਖਿਆ ਰਣਨੀਤੀਕਾਰ ਹੈ। ਉਹ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਰੁਝਾਨਾਂ ‘ਤੇ ਲਿਖਦਾ ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।)

(ਦ ਹਿੰਦੂ ਦੇ ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਨਿਊਜ਼ਲੈਟਰ, ਦ ਹਿੰਦੂ ਲਈ ਸਾਈਨ ਅੱਪ ਕਰੋ।)