मॉस्को के एक स्कूल में, एक कंप्यूटर विज्ञान शिक्षक ने महज एक सप्ताह के भीतर तैयार मॉड्यूल का उपयोग करके एक ऐसा एआई (AI) एजेंट विकसित किया, जो बीजगणित में छात्रों की गलतियों का विश्लेषण करता है और उन्हें व्यक्तिगत अभ्यास कार्य प्रदान करता है। खास बात यह है कि इसके लिए उन्होंने कोड की एक पंक्ति भी नहीं लिखी।
यह पद्धति ए. एन. लोंतयेव और वाई. एंगस्ट्रॉम के 'गतिविधि सिद्धांत' (Activity Theory) पर आधारित है। arXiv (abs/2605.12934) के शोधकर्ताओं ने बताया है कि कैसे प्रणाली के छह घटक—विषय, वस्तु, उपकरण, समुदाय, नियम और श्रम का विभाजन—एक शिक्षक को एजेंट बनाने के अमूर्त कार्य को क्रियाओं के एक ठोस क्रम में बदलने में मदद करते हैं।
सबसे पहले, शिक्षक अपने लक्ष्य (वस्तु) को निर्धारित करता है: उदाहरण के लिए, टेस्ट की जांच के दौरान काम के बोझ को कम करना। इसके बाद, वह 'टीचेबल मशीन' (Teachable Machine) या 'लैंगचेन' (LangChain) जैसे पहले से उपलब्ध प्लेटफॉर्म या उपकरणों का चयन करता है। फिर वह नियम तय करता है: जैसे छात्रों का डेटा स्कूल के भीतर ही रहेगा और एजेंट शिक्षक की पुष्टि के बिना कोई निर्णय नहीं लेगा। सहकर्मियों का समुदाय इसके उपयोग के तरीकों पर चर्चा करता है, जबकि श्रम का विभाजन भूमिकाएं बांटता है: कौन डेटा के लिए जिम्मेदार होगा, कौन नैतिक पहलुओं की जांच करेगा और कौन इसे पाठ में शामिल करेगा। यह ढांचा शिक्षक को एआई को एक "ब्लैक बॉक्स" के बजाय एक नियंत्रित प्रणाली के रूप में देखने में सक्षम बनाता है।
रूस के तीन क्षेत्रों में किए गए एक प्रारंभिक अध्ययन के आंकड़े बताते हैं कि 24 घंटे के पाठ्यक्रम के बाद, 78% प्रतिभागी अपने विषय क्षेत्र के लिए स्वतंत्र रूप से एजेंट तैनात करने में सफल रहे। हालांकि, अध्ययन का दायरा सीमित है, इसमें कोई नियंत्रण समूह (control group) शामिल नहीं था, और छात्रों के शैक्षणिक प्रदर्शन पर इसके दीर्घकालिक प्रभावों का अभी मूल्यांकन नहीं किया गया है। आलोचकों ने इस जोखिम की ओर भी इशारा किया है कि एल्गोरिदम की गहरी समझ के बिना शिक्षक एजेंट के परिणामों पर आंख मूंदकर भरोसा कर सकते हैं।
यह दृष्टिकोण एआई उपकरणों की बढ़ती सुलभता और शिक्षकों के पास उन्हें सीखने के लिए समय की निरंतर कमी के बीच के तनाव को उजागर करता है। जब एक एजेंट बनाना एक अलग परियोजना के बजाय दैनिक गतिविधि का हिस्सा बन जाता है, तो इसमें प्रवेश की बाधा कम हो जाती है, लेकिन साथ ही बाहरी प्लेटफॉर्म और उनकी गोपनीयता नीतियों पर स्कूल की निर्भरता भी बढ़ जाती है।
अब मुख्य प्रश्न यह नहीं है कि क्या शिक्षक एआई एजेंट बना पाएंगे, बल्कि यह है कि वे इन उपकरणों के इर्द-गिर्द कैसे नियम और समुदाय विकसित कर पाएंगे ताकि शैक्षिक प्रक्रिया पर अपना नियंत्रण बनाए रख सकें।
