2022 നവംബറിൽ OpenAI-യുടെ ChatGPT പൊതുവായി ലഭ്യമായത് മുതൽ, ഉന്നത വിദ്യാഭ്യാസ മേഖല അതിന്റെ സ്വാധീനത്തിലും പ്രയോഗങ്ങളിലും ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു – ഇത് അവരുടെ ജോലിയെയും വിദ്യാർത്ഥികളുടെ അനുഭവത്തെയും എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുമെന്ന് ഫാക്കൽറ്റി മനസ്സിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു.
എന്നിരുന്നാലും, ഉയർന്ന എഡിയുടെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ChatGPT ഉം മറ്റ് ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകളും പഠിക്കാൻ ശാസ്ത്രീയ സമീപനങ്ങൾ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള ചർച്ചയാണ് പല സംഭാഷണങ്ങളിൽ നിന്നും വലിയ തോതിൽ നഷ്‌ടമായത്. സാങ്കേതികവിദ്യ തന്നെ അതിവേഗം വികസിച്ചുകൊണ്ടിരിക്കുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ, അതിന്റെ പ്രത്യാഘാതങ്ങൾ പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു ചട്ടക്കൂട് സ്ഥാപിക്കുന്നത് നിർണായകമാണ്; ഉത്തരങ്ങൾ തുടർച്ചയായി മാറുന്നുണ്ടെങ്കിലും ഏതൊക്കെ ചോദ്യങ്ങളാണ് ചോദിക്കേണ്ടതെന്നും ചോദിക്കുന്നത് തുടരണമെന്നും നമുക്ക് അറിയേണ്ടതുണ്ട്.
കൊളംബിയ യൂണിവേഴ്സിറ്റിയുടെ സയൻസ് ഓഫ് ലേണിംഗ് റിസർച്ച് ഇനിഷ്യേറ്റീവിൽ (SOLER), ഞങ്ങളുടെ വിദ്യാർത്ഥികളുടെയും ഇൻസ്ട്രക്ടർമാരുടെയും അക്കാദമിക് അനുഭവം ഒരു ശാസ്ത്രീയ ലെൻസിലൂടെ പരിശോധിക്കുന്നതിനാണ് ഞങ്ങളുടെ പ്രവർത്തനം. അങ്ങനെ ചെയ്യുന്നതിൽ സ്കോളർഷിപ്പ് ഓഫ് ടീച്ചിംഗ് ആൻഡ് ലേണിംഗ് (SoTL)-യിൽ വേരൂന്നിയ ഗവേഷണം – അധ്യാപന രീതികൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനായി വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പഠനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള ചിട്ടയായ അന്വേഷണം – അക്കാദമികവും സ്ഥാപനപരവുമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ലഭിച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുക. ലക്ഷ്യം? അധ്യാപന, പഠന അനുഭവം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന്.
വിദ്യാർത്ഥികൾ എങ്ങനെ ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു എന്നതുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഗവേഷണത്തിൽ ഞങ്ങളുടെ ടീം ഏർപ്പെടാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, കാലക്രമേണ ഈ ടൂളുകളുടെ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ച് ഗവേഷണം ചെയ്യുന്നതിന് ഒരു വ്യവസ്ഥാപിത സമീപനം ആവശ്യമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ മനസ്സിലാക്കി, അതിനാൽ അവ എങ്ങനെ പ്രയോജനപ്പെടുത്താമെന്ന് ഞങ്ങൾക്ക് നന്നായി മനസ്സിലാക്കാനാകും. ഞങ്ങളുടെ ടീം ഉപയോഗിക്കുന്ന മൂന്ന് രീതികൾ ഇതാ.
നിരീക്ഷണ ഗവേഷണം
AI ടൂളുകളെ കുറിച്ച് ഞങ്ങളുടെ വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും ഫാക്കൽറ്റിക്കും ഉള്ള നിലവിലുള്ള ശീലങ്ങൾ, മനസ്സിലാക്കൽ, മനോഭാവം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് കൂടുതൽ നന്നായി മനസ്സിലാക്കാൻ SOLER-ൽ ഞങ്ങൾ നിരീക്ഷണ ഗവേഷണം നടത്തിവരുന്നു. ഉയർന്ന എഡിയിലെ ജനറേറ്റീവ് എഐയെക്കുറിച്ചുള്ള പ്രഭാഷണങ്ങളിൽ ഭൂരിഭാഗവും അക്കാദമിക് സമഗ്രതയുടെ പ്രശ്നങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിച്ചിരിക്കുന്നു. ഈ സംഭാഷണങ്ങൾ അറിയിക്കുന്നതിന്, നിരീക്ഷണ ഗവേഷണം – ഇടപെടലില്ലാതെ – ആവശ്യമായ അടിത്തറയാണ്. വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും ഫാക്കൽറ്റിക്കും സാങ്കേതികവിദ്യയെക്കുറിച്ച് എന്തറിയാം, അവർ അത് എത്ര തവണ ഉപയോഗിക്കുന്നു, എന്ത് ആവശ്യങ്ങൾക്ക്, വിവിധ അക്കാദമിക് സന്ദർഭങ്ങളിൽ അതിന്റെ പ്രയോജനത്തെയോ ഉചിതതയെയോ അവർ എങ്ങനെ കാണുന്നു എന്നറിയാൻ ഞങ്ങളുടെ ഗവേഷകർ ലക്ഷ്യമിടുന്നു.
ഞങ്ങളുടെ ചില പ്രധാന നിരീക്ഷണ രീതികളിൽ അജ്ഞാത സർവേകളും ഫോക്കസ് ഗ്രൂപ്പുകളും ഉൾപ്പെടുന്നു, അത് വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് അവരുടെ ശീലങ്ങളെക്കുറിച്ച് വരാൻ കഴിയുന്ന “സുരക്ഷിത ഇടങ്ങൾ” വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു. വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പെരുമാറ്റങ്ങളും മനോഭാവങ്ങളും മനസിലാക്കാൻ വളരെയധികം ആവശ്യമുള്ള ഫാക്കൽറ്റികളെ ശരിയായി പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് ഈ വിവരങ്ങൾ ശേഖരിക്കുന്നത് നിർണായകമാണെന്ന് ഞങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ഞങ്ങളുടെ ഇൻസ്ട്രക്ടർമാർക്ക് നിലനിർത്തൽ, അക്കാദമിക് വിജയം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചോദ്യങ്ങളുണ്ട് – ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകളുടെ ഉപയോഗം വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഫലങ്ങളുമായി എങ്ങനെ ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നുവെന്ന് അവർ മനസ്സിലാക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാനുള്ള ഞങ്ങളുടെ ശ്രമങ്ങൾ ഈ വിഷയങ്ങളിൽ വെളിച്ചം വീശാൻ ഞങ്ങളെ സഹായിച്ചു.
വരുന്ന അധ്യയന വർഷത്തിൽ, ChatGPT യുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ചുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളുടെ മനോഭാവം പരിശോധിക്കുന്നതിനായി SOLER കൊളംബിയയിലെ ഗ്രാജ്വേറ്റ് സ്കൂൾ ഓഫ് ആർക്കിടെക്ചർ, പ്ലാനിംഗ് ആൻഡ് പ്രിസർവേഷൻ, ഓഫീസ് ഓഫ് അക്കാദമിക് ഇന്റഗ്രിറ്റി എന്നിവയിലെ ഫാക്കൽറ്റികളുമായി സഹകരിക്കും. ഒരു റിയൽ എസ്റ്റേറ്റ് ഫിനാൻസ് കോഴ്‌സിലെ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പഠനത്തിൽ ടൂളിന്റെ സ്വാധീനം ആത്യന്തികമായി പരിശോധിക്കുന്ന ഒരു പഠനത്തിന്റെ ആരംഭ പോയിന്റായി ഈ അന്വേഷണം വർത്തിക്കും, ഇത് ഞങ്ങളുടെ അടുത്ത ഗവേഷണ സമീപനത്തിലേക്ക് നമ്മെ എത്തിക്കുന്നു: യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണങ്ങൾ.
യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണങ്ങൾ
യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഒരു നിർണായക ഗവേഷണ രീതിയാണ്, കാരണം സാമ്പിൾ ഗ്രൂപ്പുകൾ നിയന്ത്രണത്തിനോ പരീക്ഷണാത്മക ഗ്രൂപ്പുകൾക്കോ ഇടയിൽ ക്രമരഹിതമായി നിയോഗിക്കേണ്ടതാണ്, കൂടാതെ പഠനത്തിന് വിധേയമായത് ഒഴികെയുള്ള എല്ലാ വേരിയബിളുകളും നിയന്ത്രിക്കപ്പെടുന്നു, കാരണം ഏറ്റവും നന്നായി നിർണ്ണയിക്കാൻ. ഒരു പ്രബോധന ഉപകരണമായി സാങ്കേതികവിദ്യ വിന്യസിക്കേണ്ട വഴികളെക്കുറിച്ചുള്ള നിർദ്ദേശപരമായ ചോദ്യങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്ന യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണങ്ങൾ ഞങ്ങൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുന്നു – ഉയർന്ന എഡിയിൽ അധ്യാപനവും പഠനവും പുരോഗമിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന ഘടകമാണിത്. ഒരു SoTL റിസർച്ച് ചട്ടക്കൂടിലൂടെ ജനറേറ്റീവ് AI ടൂളുകൾ അന്വേഷിക്കുമ്പോൾ, അവശ്യ ചോദ്യങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ അനുഭവത്തിന്റെ കൂടുതൽ പൊതുവായ പരിഗണനകൾക്കൊപ്പം അച്ചടക്കവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഘടകങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുന്നു.
ChatGPT-ലെ യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണങ്ങൾ രണ്ട് പ്രധാന മേഖലകളെ അഭിസംബോധന ചെയ്യാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കണമെന്ന് ഞങ്ങൾ വിശ്വസിക്കുന്നു:
- പരീക്ഷണങ്ങൾ അസൈൻമെന്റുകളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തണം, പ്രത്യേകിച്ച് പേപ്പറുകൾ എഴുതുന്നതിന്റെയും കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമിംഗിന്റെയും പശ്ചാത്തലത്തിൽ, കൂടാതെ വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പ്രചോദനം, വിലയിരുത്തൽ, പുനരവലോകന പ്രക്രിയകൾ, അക്കാദമിക് സമഗ്രത എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ പരിശോധിക്കണം.
- “AI ട്യൂട്ടർമാർ” എങ്ങനെയാണ് വ്യക്തിഗതമായ ഫീഡ്‌ബാക്ക് നൽകുന്നതെന്നും വിദ്യാർത്ഥികളുടെ പഠനത്തിലും മനോഭാവവുമായി ബന്ധപ്പെട്ട ഫലങ്ങളിലുമുള്ള സ്വാധീനം പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതെങ്ങനെയെന്നും കൂടുതൽ പരമ്പരാഗത വിഭവങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് നേടിയവയുമായി ഈ ഫലങ്ങൾ എങ്ങനെ താരതമ്യം ചെയ്യുന്നുവെന്നും പരീക്ഷണങ്ങൾ പരിശോധിക്കണം.
ഹൈബ്രിഡ് ഗവേഷണം
വ്യക്തമായ ആക്‌സസ് നൽകുമ്പോൾ പരിമിതമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുമ്പോൾ വിദ്യാർത്ഥികൾ എങ്ങനെ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കണമെന്ന് പരിശോധിക്കുന്ന ഹൈബ്രിഡ് ഗവേഷണമാണ് മൂന്നാമത്തെ പ്രധാന സമീപനം. ഈ രീതി മേൽപ്പറഞ്ഞ സമീപനങ്ങളുടെ ഘടകങ്ങളെ സംയോജിപ്പിക്കുകയും ഇനിപ്പറയുന്ന ചോദ്യം അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിലൂടെ ആശയപരമായ വിടവ് നികത്തുകയും ചെയ്യുന്നു: സാങ്കേതികവിദ്യയിലേക്ക് പ്രവേശനം നൽകുകയും എന്നാൽ പരിമിതമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം നൽകുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ, വിദ്യാർത്ഥികൾ അത് എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കാൻ തിരഞ്ഞെടുക്കും?
ഒരു നിശ്ചിത ക്ലാസിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഉപയോഗിക്കാൻ വിദ്യാർത്ഥികളെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുകയും തുടർന്ന് അവരുടെ ഉപയോഗത്തെക്കുറിച്ച് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യാൻ വിദ്യാർത്ഥികളോട് ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്യുന്നതാണ് നിരീക്ഷണ ഗവേഷണം. ഒരേ അസൈൻമെന്റ് നൽകിയ ഒരേ കോഴ്സിന്റെ രണ്ട് വിഭാഗങ്ങൾ പോലെ, ഒരു പാഠ്യപദ്ധതി സന്ദർഭത്തിൽ രണ്ട് വ്യവസ്ഥകൾ സ്ഥാപിക്കുന്നത് ഒരു യഥാർത്ഥ പരീക്ഷണത്തിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. ഒരു വ്യവസ്ഥയിൽ, വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് പരിമിതമായ നിർദ്ദേശങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നു; മറ്റൊന്നിൽ, അസൈൻമെന്റിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ സാങ്കേതികവിദ്യ എങ്ങനെ ഉപയോഗിക്കണം എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള നിർദ്ദിഷ്ട മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം വിദ്യാർത്ഥികൾക്ക് ലഭിക്കുന്നു. ഈ ഘടനയുള്ള ഒരു സംയോജിത സാങ്കേതികത ഉപയോഗിച്ച്, രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളും വ്യത്യസ്തമായ പെരുമാറ്റരീതികൾ, പഠന ഫലങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ മനോഭാവങ്ങൾ പ്രകടിപ്പിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് ഒരു ഗവേഷകന് പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും.
ഈ രീതിയിൽ, SOLER നിലവിൽ കൊളംബിയ ബിസിനസ് സ്കൂളിലെ ഫാക്കൽറ്റിയുമായി സഹകരിച്ച് ഒരു പ്രോജക്റ്റ് വികസിപ്പിക്കുന്നു, അത് AI ഇമേജ് ജനറേറ്ററുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഗ്രൂപ്പുകൾ എങ്ങനെ സമവായത്തിലെത്തുന്നുവെന്ന് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യും. ഉപയോഗത്തിന്റെ പാറ്റേണുകൾ ഗ്രൂപ്പ് അംഗങ്ങളുടെ വ്യക്തിഗത ചലനാത്മകതയെ എങ്ങനെ രൂപപ്പെടുത്തുന്നുവെന്ന് മനസിലാക്കുക എന്നതാണ് ഞങ്ങളുടെ ലക്ഷ്യം.
അതിവേഗം മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന ഈ സാങ്കേതിക ഭൂപ്രകൃതിയിൽ ഉന്നതവിദ്യാഭ്യാസ മേഖല സ്വയം നാവിഗേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിനാൽ, പൊരുത്തപ്പെടുത്തൽ മാത്രമാണ് ഞങ്ങളുടെ ഏക പോംവഴി. പുതിയ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും പ്രയോജനപ്പെടുത്തുന്നതിനും ഞങ്ങൾ ചിട്ടയായതും കഠിനവുമായ ശ്രമങ്ങൾ നടത്തണം – കൂടാതെ ധാർമ്മികവും ധാർമ്മികവുമായ ചോദ്യങ്ങൾ ഞങ്ങൾ ഗൗരവമായി പരിഗണിക്കണം, പ്രത്യേകിച്ചും ഈ ഉപകരണങ്ങളിൽ നിന്ന് ആർക്കാണ് പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്നത്, എന്തുകൊണ്ട്?
ശാസ്ത്രീയമായ ഒരു സമീപനം സ്വീകരിക്കുന്നതിലൂടെയും ശക്തമായ ഗവേഷണ ചട്ടക്കൂടുകൾ ഉപയോഗിച്ചും ഈ ശ്രമങ്ങൾക്ക് സ്ഥാപനപരമായ പിന്തുണയോടെയും ഈ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രശ്നങ്ങൾ അർത്ഥപൂർണ്ണമായി പരിഹരിക്കാൻ കഴിയും. ഒരു ശാസ്ത്രീയ ലെൻസിലൂടെ വിദ്യാർത്ഥികളും ഫാക്കൽറ്റികളും ഉയർന്നുവരുന്ന സാങ്കേതികവിദ്യകൾ എങ്ങനെ അനുഭവിക്കുന്നുവെന്ന് ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുകയാണെങ്കിൽ, നമുക്ക് നിലനിർത്തുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ നേടാൻ കഴിയും – ശോഭയുള്ളതും കൂടുതൽ നീതിയുക്തവുമായ ഭാവിയിലേക്കുള്ള ഒരു പാത നമുക്ക് മാപ്പ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.