सिंगापुर के एक स्कूल में एक एल्गोरिदम ने मात्र तीन हफ्तों में यह पता लगाया कि पांचवीं कक्षा के 27 में से 18 छात्र समीकरण हल करते समय संक्रियाओं के क्रम में गलती कर रहे थे, जबकि उन सभी के अंक औसत से ऊपर थे।
'फ्रंटियर्स इन एजुकेशन' पत्रिका का एक लेख यूरोप और एशिया के 47 स्कूलों में एडाप्टिव प्लेटफॉर्म के कार्यान्वयन के पांच साल के अवलोकन के आंकड़ों का सारांश प्रस्तुत करता है। लेखकों ने इस बात पर नज़र रखी कि कैसे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और लर्निंग एनालिटिक्स शिक्षकों के दैनिक कामकाज और छात्रों के परिणामों को प्रभावित करते हैं।
यह प्रणाली हर गलती और प्रतिक्रिया में लगने वाले समय को दर्ज करती है, फिर स्वचालित रूप से अगले कार्य को इस तरह चुनती है कि वह पहले से सीखी गई सामग्री पर आधारित हो और साथ ही किसी विशेष कमी को भी दूर करे। शिक्षक केवल अंकों की सूची नहीं बल्कि कक्षा की सामान्य कठिनाइयों का एक चार्ट देखते हैं और उन्हें 10-12 मिनट के सूक्ष्म-पाठों का एक तैयार सेट मिल जाता है। यह वैसा ही है जैसे कोई डॉक्टर केवल सामान्य दवा लिखने के बजाय उपचार को सटीक बनाने के लिए निगरानी डेटा का उपयोग करता है।
12 स्कूलों में किए गए एक रैंडमाइज्ड अध्ययन ने एक सेमेस्टर में शैक्षणिक प्रदर्शन में 0.3 मानक विचलन की वृद्धि दिखाई। यह प्रभाव मानविकी विषयों की तुलना में गणित और विज्ञान में अधिक स्पष्ट था। वहीं, 30 से अधिक छात्रों वाली कक्षाओं में यह सुधार आधा रह गया, और अस्थिर इंटरनेट वाले स्कूलों में प्लेटफॉर्म अक्सर काम करना बंद कर देता था। एक साल बाद भी इस प्रभाव के बने रहने के बारे में फिलहाल कोई दीर्घकालिक डेटा उपलब्ध नहीं है।
नियमित जांच के स्वचालन से शिक्षकों का कॉपियाँ जाँचने का समय कम हो जाता है, लेकिन इससे डेटा के विश्लेषण और पाठ की रूपरेखा तैयार करने पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता होती है। साथ ही, सीमित बजट वाले स्कूल पिछड़ जाते हैं: स्थिर इंटरनेट और उपकरणों के बिना एल्गोरिदम काम नहीं करते हैं, जिससे विभिन्न क्षेत्रों के बीच शैक्षिक अवसरों की खाई और चौड़ी हो जाती है।
शिक्षक के पेशे का क्या होगा जब जांच कार्य का एक बड़ा हिस्सा एल्गोरिदम द्वारा संभाला जाएगा?
