स्टैनफोर्ड समीक्षा में पाया गया कि एआई ट्यूशनिंग मानव ट्यूटर्स के साथ सबसे अच्छा काम करती है | ETIH एडटेक न्यूज़ - एडटेक इनोवेशन हब

स्टैनफोर्ड समीक्षा में पाया गया कि सबसे मजबूत एआई ट्यूशन परिणाम उन उपकरणों से आते हैं जो मानव ट्यूटर्स का समर्थन करते हैं

नेशनल स्टूडेंट सपोर्ट एक्सेलेरेटर और एआई हब फॉर एजुकेशन के शोध से पता चलता है कि एआई-केवल ट्यूशन में अभी भी प्रमुख साक्ष्य कमियां हैं, कुछ छात्र मुश्किल से ही टूल का उपयोग कर रहे हैं

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एक नए शोध समीक्षा के अनुसार, एआई ट्यूशनिंग स्कूलों में तेजी से आगे बढ़ रही है, क्योंकि शोध यह स्थापित कर सकता है कि क्या काम करता है, और अब तक का सबसे मजबूत सबूत मानव ट्यूटर्स का समर्थन करने के बजाय कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग करने का समर्थन करता है।

स्टैनफोर्ड के स्केल इनिशिएटिव में नेशनल स्टूडेंट सपोर्ट एक्सेलेरेटर और एआई हब फॉर एजुकेशन ने ट्यूशन प्रदाताओं, प्लेटफॉर्म डेवलपर्स और शोधकर्ताओं के साक्षात्कार के साथ-साथ उच्च प्रभाव वाले ट्यूशन और उभरते एआई-सक्षम मॉडल पर शोध की जांच की।

अगस्त 2026 में प्रकाशित, एआई ट्यूटरिंग इज नॉट ए मोनोलिथ: व्हाट वी एक्चुअली नो एआई ट्यूशन को इस आधार पर अलग-अलग मॉडलों में विभाजित करता है कि वे कितनी मानवीय भागीदारी बनाए रखते हैं।

इसका केंद्रीय निष्कर्ष स्पष्ट है: लाइव, मानव-नेतृत्व वाली ट्यूशनिंग सबसे मजबूत साक्ष्य द्वारा समर्थित मॉडल बनी हुई है। एआई ट्यूटर्स को अधिक प्रभावी ढंग से काम करने में मदद कर सकता है, लेकिन पूरी तरह से स्वचालित ट्यूशन ने अभी तक एक तुलनीय साक्ष्य आधार नहीं बनाया है।

शब्द "एआई ट्यूटर" बहुत अलग-अलग अनुभवों को कवर कर सकता है, जिसमें एक एआई सिस्टम से एक लाइव सत्र के दौरान एक मानव ट्यूटर की चुपचाप मदद करने से लेकर सॉफ्टवेयर के साथ अकेले काम करने वाले छात्र तक शामिल है। शोधकर्ताओं का तर्क है कि उन मॉडलों को विनिमेय नहीं माना जाना चाहिए।

उच्च-प्रभाव ट्यूशन के पास पहले से ही एक पर्याप्त शोध आधार है। संक्षिप्त नोट्स में कहा गया है कि इसे प्राप्त करने वाले छात्रों ने प्रभावी कार्यक्रमों से जुड़ी विशेषताओं के बीच लगातार ट्यूटर्स, नियमित सत्र, छोटे समूहों और मजबूत छात्र-ट्यूटर संबंधों के साथ विभिन्न ग्रेड और विषयों में तीन से 15 महीने से अधिक समय तक सीखने में लाभ दिखाया है।

प्रश्न यह है कि जब एआई अधिक शिक्षण कार्य अपने हाथ में ले लेता है तो इसमें से कितना बचता है।

एआई-केवल ट्यूशन में सहभागिता की समस्या है

सबसे कमजोर साक्ष्य वर्तमान में स्पेक्ट्रम के सबसे स्वचालित छोर पर मौजूद है।

दो स्कूल जिलों में दो यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षणों में पाया गया कि जब छात्रों को स्वतंत्र रूप से एआई ट्यूशन प्लेटफॉर्म का उपयोग करने के लिए छोड़ दिया गया, तो 40% से 47% के बीच ने कभी भी इसका उपयोग नहीं किया।

यहां तक ​​कि जो लोग लगे उनमें भी उपयोग कम रहा। छात्रों ने बहु-महीने के हस्तक्षेप के दौरान केवल चार से पांच सप्ताह के लिए मंच का उपयोग किया, औसतन प्रति सप्ताह लगभग दो से पांच मिनट।

यह पढ़ने के लाभ से जुड़ी भागीदारी के स्तर से काफी नीचे था।

मानव चेक-इन और प्रोत्साहन जोड़ने से छात्रों को एआई प्लेटफॉर्म से जुड़ने में मदद मिली, लेकिन उन परीक्षणों में पढ़ने की उपलब्धि में सुधार नहीं हुआ।

शोधकर्ताओं ने यह निष्कर्ष नहीं निकाला कि एआई के नेतृत्व वाली ट्यूशनिंग से छात्रों के परिणामों में सुधार होता है। वे इसकी प्रभावशीलता को अज्ञात बताते हैं और संलग्नता से जुड़ी अनसुलझी समस्याओं और छात्रों द्वारा वास्तव में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने में बिताए जाने वाले समय की ओर इशारा करते हैं।

पूरक गणित सॉफ्टवेयर का उपयोग करने वाले 181,000 छात्रों से जुड़ा एक बड़ा अध्ययन उसी कार्यान्वयन चुनौती की ओर इशारा करता है। केवल 5% साप्ताहिक उपयोग के अनुशंसित 30 मिनट तक पहुँचे, जबकि 41% ने कभी लॉग इन नहीं किया। शिक्षक, स्कूल और जिला कारक उपयोग में भिन्नता के 57% के लिए जिम्मेदार थे।

व्यवहार में, एआई ट्यूटर उपलब्ध होना छात्रों द्वारा लगातार इसका उपयोग करने के समान नहीं है। संक्षेप में तर्क दिया गया है कि खुराक महत्वपूर्ण बनी हुई है। स्कूल के दिन के भीतर एम्बेडेड उच्च-प्रभाव ट्यूशन में आम तौर पर प्रत्येक सप्ताह तीन या अधिक सत्र शामिल होते हैं, जो कम से कम 10 सप्ताह के लिए लगभग 90 मिनट के होते हैं।

शोध के लिए साक्षात्कार में शामिल एक ट्यूशन प्रदाता ने इसे सरलता से कहा: "यदि शिक्षक अपने कक्षा अभ्यास में या होमवर्क सेट करने में [एआई] का उपयोग करने में रुचि नहीं रखते हैं, तो [एआई] का कोई प्रभाव नहीं पड़ता है, क्योंकि खुराक बिल्कुल महत्वपूर्ण है।"

जब ट्यूटर प्रभारी रहता है तो AI अलग तरह से प्रदर्शन करता है

तस्वीर तब बदल जाती है जब कृत्रिम बुद्धिमत्ता सत्र को संभालने के बजाय एक मानव शिक्षक का समर्थन करती है। समीक्षा में उजागर किए गए शोध में पाया गया कि जिन छात्रों के प्रशिक्षकों ने वास्तविक समय की सिफारिशें प्रदान करने वाली एआई कोचिंग प्रणाली का उपयोग किया था, उनके पाठ विषयों में महारत हासिल करने की संभावना चार प्रतिशत अंक अधिक थी।

कम रेटिंग वाले ट्यूटर्स द्वारा पढ़ाए गए छात्रों के लिए, वृद्धि नौ प्रतिशत अंक तक पहुंच गई। वह मॉडल ट्यूटर को रिश्ते और शिक्षण के लिए जिम्मेदार रखता है जबकि एआई पृष्ठभूमि में काम करता है।स्टैनफोर्ड टीम कई तरीकों की पहचान करती है, जिनमें एआई सहायक भूमिका निभा सकता है, जिसमें ट्यूटर्स को वास्तविक समय के शैक्षणिक सुझाव देना, पाठ्यक्रम-संरेखित अभ्यास सामग्री तैयार करना, छात्र प्रगति का विश्लेषण करना, गलत धारणाओं की पहचान करना, वर्तमान जरूरतों के अनुसार समूह के छात्रों की मदद करना और प्रशासनिक कार्य को कम करना शामिल है।

एक-से-एक एआई इंटरैक्शन की पेशकश करने वाली प्रणाली स्वचालित रूप से एक-से-एक मानव ट्यूशन के पीछे के साक्ष्य को प्राप्त नहीं करती है, क्योंकि अनुपात समान है।

समीक्षा का तर्क है कि छोटे ट्यूशन अनुपात से जुड़े लाभ लगातार जुड़ाव, वैयक्तिकृत निर्देश, गलतफहमियों को पहचानने की क्षमता और छात्र संकेतों के प्रति प्रतिक्रिया से भी आते हैं।

यह यह मानने के प्रति भी सावधान करता है कि व्यक्तिगत एआई ट्यूशन हमेशा एक छोटे मानव-नेतृत्व वाले समूह से बेहतर होता है। उदाहरण के लिए, माध्यमिक गणित में, संक्षेप में उद्धृत शोध से संकेत मिलता है कि सहकर्मी सहयोग स्वयं सकारात्मक परिणामों में योगदान दे सकता है।

शोधकर्ता मानवीय रिश्तों को वैकल्पिक अतिरिक्त के बजाय उच्च-प्रभाव ट्यूशन का एक परिभाषित हिस्सा बताते हैं।

एआई डिलीवरी विकसित करने वाला एक मानव-नेतृत्व वाला ट्यूशन प्रदाता शोधकर्ताओं को बताता है: "आप आवश्यक रूप से उस अनुभव को दोहरा नहीं रहे हैं [मानवों के साथ ट्यूशन]। मुझे लगता है कि यह प्रयास करना एक गलती है और - आप जानते हैं, एआई मानव नहीं है। आपको इसकी ताकतों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए [एआई]।"

स्कूलों ने छात्र-सामना वाले एआई को ट्यूटर टूल से अलग करने का आग्रह किया

समीक्षा अंततः राज्यों, जिलों और स्कूलों को एआई ट्यूशन के लिए अधिक विशिष्ट परीक्षण देती है बजाय यह पूछने के कि क्या "एआई ट्यूशन काम करता है।"

यह शिक्षकों और ट्यूटर्स का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किए गए टूल से डायरेक्ट-टू-स्टूडेंट सिस्टम को अलग करने की सिफारिश करता है, क्योंकि दोनों दृष्टिकोणों के पीछे के सबूत समान नहीं हैं।

अभी के लिए, शोधकर्ता उन उपयोगों को प्राथमिकता देने की सलाह देते हैं जो मानव-नेतृत्व वाली शिक्षण क्षमता का विस्तार करते हैं, जिसमें ट्यूटर कोचिंग, पाठ की तैयारी, पाठ्यक्रम-संरेखित सामग्री, उपस्थिति और खुराक की निगरानी और छात्र डेटा का विश्लेषण शामिल है।

संक्षेप में छात्रों तक पहुंचने से पहले एआई-जनरेटेड शिक्षण सामग्री की मानव समीक्षा का भी आह्वान किया गया है।

गोपनीयता को आधारभूत आवश्यकता के रूप में माना जाता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि स्कूलों और जिलों में एआई ट्यूशन टूल तैनात करने से पहले उद्यम-ग्रेड डेटा समझौते और व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी के बारे में प्रशिक्षण होना चाहिए।

अभी भी व्यापक प्रश्न हैं जिनका उत्तर दिया जाना बाकी है। समीक्षा में छात्र सुरक्षा, दीर्घकालिक संज्ञानात्मक विकास और भावनात्मक जुड़ाव के लिए एआई सिस्टम के बढ़ते उपयोग के बारे में अनसुलझे चिंताओं को नोट किया गया है।

इसलिए इसकी समग्र स्थिति यह है कि न तो एआई का ट्यूशन में कोई स्थान है और न ही स्वचालित ट्यूटर लोगों की जगह लेने के लिए तैयार हैं।

आज उपलब्ध साक्ष्य एक संकीर्ण भूमिका का समर्थन करते हैं: मानवीय रिश्तों को उच्च-प्रभाव ट्यूशन के केंद्र में रखते हुए ट्यूटर प्रभावशीलता और शिक्षक क्षमता को बढ़ाने के लिए एआई का उपयोग करना।

जैसा कि शोध के लिए साक्षात्कार में दिए गए एक ट्यूशन प्रदाता ने कहा: "मुझे नहीं लगता कि यह जल्दबाजी करने वाली बात है। एआई हर जगह विस्फोट कर रहा है, लेकिन मुझे लगता है कि यह वह जगह है जहां विचारशील होना और इसे सही तरीके से करने के लिए अपना समय लेना ही सही उत्तर होगा।"

संक्षिप्त विवरण स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी के स्केल इनिशिएटिव के चेनी तुरानो, वेलेरिया पिहल, क्रिस एग्न्यू, लॉरेन ज़िग्लर और सुज़ाना लोएब द्वारा लिखा और संपादित किया गया था।

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