छात्रों के साथ गिनी पिग जैसा व्यवहार किया जा रहा है: एआई-संचालित निजी स्कूल के अंदर

एआई-संचालित निजी स्कूल तीखी बहस छेड़ रहे हैं क्योंकि छात्र तेजी से प्रायोगिक शिक्षण एल्गोरिदम के लिए वास्तविक समय के परीक्षण विषयों के रूप में काम कर रहे हैं, जिससे सहमति, डेटा गोपनीयता और शैक्षिक जवाबदेही के बारे में तत्काल नैतिक प्रश्न उठ रहे हैं। व्यक्तिगत शिक्षा का वादा इस वास्तविकता से कड़ी टक्कर ले रहा है कि बच्चे उन प्रौद्योगिकियों के जोखिमों को सहन कर रहे हैं जो बड़े पैमाने पर अप्रमाणित हैं।

एआई-संचालित निजी स्कूलों के अंदर वास्तव में क्या हो रहा है?

पूरे संयुक्त राज्य अमेरिका और विश्व स्तर पर, निजी स्कूलों की बढ़ती लहर ने खुद को शिक्षा प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में अग्रणी स्थान पर स्थापित कर लिया है। ये संस्थान व्यक्तिगत शिक्षण प्रोफाइल बनाने के लिए अनुकूली एआई प्लेटफ़ॉर्म तैनात करते हैं जो प्रत्येक कीस्ट्रोक, पढ़ने के ठहराव, प्रश्नोत्तरी झिझक और व्यवहार संबंधी संकेतों को ट्रैक करते हैं। ऑस्टिन, टेक्सास में अल्फा स्कूल और विभिन्न माइक्रो-स्कूल नेटवर्क जैसी कंपनियों ने एल्गोरिथम निर्देश को अपने मॉडल का केंद्रबिंदु बना दिया है, यह दावा करते हुए कि छात्र दिन में केवल दो घंटे में मुख्य शिक्षा पूरी कर सकते हैं, जबकि स्कूल का बाकी दिन उद्यमिता और जीवन कौशल पर केंद्रित होता है।

इन कक्षाओं के अंदर की वास्तविकता अधिक जटिल है। सालाना 20,000 डॉलर से 40,000 डॉलर का भुगतान करने वाले माता-पिता को अक्सर नामांकन से पहले शानदार मार्केटिंग वीडियो दिखाए जाते हैं, लेकिन उनका सामना एक ऐसे मॉडल से होता है जिस पर अभी भी सक्रिय रूप से अमल किया जा रहा है। पाठ्यक्रम मॉड्यूल मध्य सेमेस्टर में बदल जाता है। लर्निंग डैशबोर्ड बिना सूचना के बदल जाते हैं। निर्देशात्मक मार्गों की अनुशंसा करने वाले एआई सिस्टम को डेटासेट पर प्रशिक्षित किया जाता है जो अब छात्रों को नया डेटा खिलाने की विविधता को प्रतिबिंबित नहीं कर सकता है। संक्षेप में, बच्चे एआई से केवल लाभान्वित नहीं हो रहे हैं - वे सक्रिय रूप से इसका प्रशिक्षण ले रहे हैं।

आलोचक इसे शिक्षा में नैतिक संकट क्यों कह रहे हैं?

मुख्य नैतिक चिंता सीधी है: ये स्कूल नाबालिगों से बड़ी मात्रा में बायोमेट्रिक, व्यवहारिक और संज्ञानात्मक डेटा एकत्र कर रहे हैं, अक्सर अस्पष्ट या कानूनी रूप से संदिग्ध सहमति ढांचे के साथ। संघीय छात्र गोपनीयता कानून (एफईआरपीए) एक अलग युग के लिए लिखा गया था, और प्रवर्तन आधुनिक एड-टेक डेटा पाइपलाइनों के परिष्कार के साथ तालमेल नहीं रख पाया है। इलेक्ट्रॉनिक फ्रंटियर फाउंडेशन जैसे संगठनों के आलोचकों का तर्क है कि बच्चे प्रायोगिक विषय होने के लिए सार्थक रूप से सहमति नहीं दे सकते हैं, और माता-पिता, जिनके पास अक्सर जोखिमों का मूल्यांकन करने के लिए तकनीकी साक्षरता की कमी होती है, को प्रीमियम शैक्षिक ब्रांड के बदले में अपने बच्चों की डेटा स्वायत्तता पर हस्ताक्षर करने के लिए कहा जा रहा है।

"जब आप किसी बच्चे के सीखने के मार्ग को ऐसे एल्गोरिदम के साथ अनुकूलित करते हैं जिसे आप पूरी तरह से नहीं समझते हैं, और आप विशेषाधिकार के लिए ट्यूशन लेते हैं, तो आप एक स्कूल नहीं चला रहे हैं - आप किसी और के बच्चे के साथ एक प्रयोग चला रहे हैं।"

- डॉ. ऑड्रे वॉटर्स, शिक्षा प्रौद्योगिकी समीक्षक और टीचिंग मशीन्स के लेखक

डेटा गोपनीयता से परे, शैक्षणिक जवाबदेही का सवाल है। पारंपरिक स्कूल राज्य पाठ्यक्रम मानकों, लाइसेंस प्राप्त शिक्षक आवश्यकताओं और सार्वजनिक निरीक्षण के अधीन हैं। इनमें से कई एआई-फर्स्ट निजी स्कूल विनियामक ग्रे जोन में संचालित होते हैं, विशेष रूप से होमस्कूल सहकारी समितियों के रूप में संरचित माइक्रो-स्कूल जो मानक मान्यता को पूरी तरह से बायपास करते हैं।

शोध वास्तव में एआई-संचालित वैयक्तिकृत शिक्षण के बारे में क्या कहता है?

K-12 स्तर पर AI-संचालित वैयक्तिकृत शिक्षण के लिए साक्ष्य आधार विपणन सुझावों की तुलना में पतला है। जर्नल ऑफ एजुकेशनल साइकोलॉजी में प्रकाशित 2023 मेटा-विश्लेषण में पाया गया कि अनुकूली शिक्षण उपकरण संकीर्ण कौशल डोमेन में मामूली सकारात्मक प्रभाव दिखाते हैं - विशेष रूप से गणित तथ्य प्रवाह - व्यापक शैक्षणिक लाभ या दीर्घकालिक परिणामों के लिए सबूत सीमित रहते हैं। अधिक गंभीर रूप से, अध्ययनों से बार-बार पता चलता है कि निम्न सामाजिक आर्थिक पृष्ठभूमि के छात्र और सीखने में अंतर वाले छात्र अक्सर उच्च गुणवत्ता वाले मानव-नेतृत्व वाले शिक्षण की तुलना में एल्गोरिथम निर्देश के साथ खराब प्रदर्शन करते हैं।

समर्थकों का तर्क है कि तकनीक बिल्कुल नई है, और शुरुआती अपनाने वाले हमेशा संभावित लाभ के बदले असंगत जोखिम को अवशोषित करते हैं। उपभोक्ता प्रौद्योगिकी में यह तर्क स्वीकार्य हो सकता है। यह कंसी है

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