ভালো উত্তর, বিস্তৃত চিন্তা: ChatGPT ও সমালোচনামূলক চিন্তার প্রশিক্ষণে শিক্ষার্থীদের লাভ

বাস্তব জীবনের কোনো অ্যাসাইনমেন্টে শিক্ষার্থীরা ChatGPT ব্যবহার করলে কী ঘটে? মানের উন্নতি কি মৌলিকতার ক্ষতি করে আসে?

OpenAI Economic Research-এর সহযোগিতায় Bocconi University-এর গবেষকদের একটি নতুন পরীক্ষায় দেখা গেছে, ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ এবং সমালোচনামূলক চিন্তার প্রশিক্ষণ আলাদা হলেও পরিপূরক প্রভাব ফেলে. ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ শিক্ষার্থীদের কাজের মান ও সঙ্গতি বাড়িয়েছে, আর কারণগত যুক্তির একটি অনুশীলন—যা সমালোচনামূলক চিন্তার এক ধরন—শিক্ষার্থীদের আরও অনন্য ধারণা তৈরি করতে সাহায্য করেছে. যেসব শিক্ষার্থী ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ ও প্রশিক্ষণ—দুটিই পেয়েছিল, তাদের মধ্যে দুই ধরনের প্রভাবই দেখা গেছে.

ফলাফলগুলো শিক্ষার্থীদের অগ্রগতি মূল্যায়নে সামগ্রিক দৃষ্টিভঙ্গির গুরুত্বও তুলে ধরে. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিক্ষার্থীদের জন্য পরিপাটি উত্তর তৈরি করা সহজ করে দিচ্ছে বলে, মৌলিকতার মতো অন্যান্য কাঙ্ক্ষিত গুণ মাপতে অ্যাসাইনমেন্টগুলোকে মানিয়ে নিতে হতে পারে. 

পরীক্ষার সময় Bocconi University-এর 1,000-এর বেশি প্রথম বর্ষের স্নাতক শিক্ষার্থী একটি বাস্তব ব্যবসায়িক কেসে কাজ করেছে, যেখানে বিশ্ববিদ্যালয়ের পণ্যদ্রব্যের দোকানের জন্য বিপণন-সংক্রান্ত সুপারিশ তৈরি করতে হয়েছে.

ক্লাস পিরিয়ড অনুযায়ী শিক্ষার্থীদের দৈবভাবে চারটি দলের একটিতে ভাগ করা হয়েছিল, যারা পেয়েছিল: ChatGPT (GPT‑4o) ব্যবহারের সুযোগ, কারণগত যুক্তির প্রশিক্ষণ, দুটিই, অথবা কোনোটিই নয়. কারণগত যুক্তি হলো সমালোচনামূলক চিন্তার একটি নির্দিষ্ট ধরন, যা কারণ ও ফলাফলের সংযোগ করা এবং কোনো সমাধান কেন কাজ করতে পারে বা নাও করতে পারে তা ব্যাখ্যার সঙ্গে সম্পর্কিত. শিক্ষার্থীদের দেওয়া প্রশিক্ষণটি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সঙ্গে সম্পর্কিত ছিল না; বরং একটি অনুশীলনের মাধ্যমে তাদের কারণগত যুক্তির ধারণা শেখানো হয়েছিল, যেখানে ছিল একটি খেলা, উদাহরণ, প্রশ্ন ও প্রতিক্রিয়া. 

প্রশিক্ষিত মানব মূল্যায়নকারীরা পাঁচ-দফা মূল্যায়ন-মানদণ্ড ব্যবহার করে শিক্ষার্থীদের জমা দেওয়া কাজ মূল্যায়ন করেছেন. আলাদাভাবে, গবেষকেরা স্বয়ংক্রিয় পাঠ্য বিশ্লেষণ ব্যবহার করে প্রতিটি জমা কাজের ধারণার সংখ্যা ও বৈচিত্র্য, কারণগত যুক্তির লক্ষণ এবং তিনজন বিশেষজ্ঞের জমা কাজের সঙ্গে সাদৃশ্য মেপেছেন. 

যেসব শিক্ষার্থীর ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ ছিল, তারা পাঁচ পয়েন্টের স্কেলে প্রায় পুরো এক পয়েন্ট বেশি পেয়েছে. তাদের উত্তরে বেশি ধারণা ছিল, যুক্তির ধারা ছিল স্পষ্টতর, এবং সেগুলো বিশেষজ্ঞদের লেখা সুপারিশের সঙ্গে বেশি মিলেছিল. অন্যভাবে বললে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নবীনদের এমন কাজ তৈরি করতে সাহায্য করেছে, যা আরও পেশাদার মনে হয়. গুরুত্বপূর্ণ হলো, শিক্ষার্থীরা তাদের অ্যাসাইনমেন্ট সরাসরি ChatGPT‑এর হাতে তুলে দিচ্ছিল না. তাদের এখনও ঠিক করতে হয়েছে কী জিজ্ঞেস করবে, পাওয়া উত্তর মূল্যায়ন করতে হয়েছে, এবং চূড়ান্ত জমা কাজে কী থাকবে তা বেছে নিতে হয়েছে. 

সমালোচনামূলক চিন্তার অনুশীলনটি আরও অপ্রত্যাশিত ফল দিয়েছে. যেসব শিক্ষার্থী অনুশীলনটি সম্পন্ন করেছে, তারা তাদের ধারণা কেন কাজ করতে পারে এবং কখন ব্যর্থ হতে পারে তা আরও স্পষ্টভাবে ব্যাখ্যা করেছে; তবে মূল্যায়ন-মানদণ্ডে তারা বেশি নম্বর পায়নি, কারণ সেটি শুধু মেপেছে সুপারিশগুলো প্রচলিত দুটি বিপণন লক্ষ্যে—বিশ্ববিদ্যালয়ের দোকান সম্পর্কে সচেতনতা ও ব্যবহার বাড়ানো—কতটা ভালোভাবে সাড়া দিয়েছে.

পাঠ্য বিশ্লেষণে আরেকটি সুবিধা ধরা পড়েছে, যা মূল্যায়ন-মানদণ্ডে ধরা পড়েনি. পুরো দলজুড়ে, যেসব শিক্ষার্থী অনুশীলনটি সম্পন্ন করেছে, তারা সহপাঠীদের তৈরি ধারণার তুলনায় আরও বৈচিত্র্যময় ও আলাদা ধরনের ধারণা তৈরি করেছে. এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এই পরীক্ষায় শিক্ষার্থীদের মূল্যায়নে ব্যবহৃত ঐতিহ্যগত মূল্যায়ন-মানদণ্ডের মতো পদ্ধতি একটি স্পষ্ট, সুগঠিত উত্তরকে পুরস্কৃত করতে পারে, কিন্তু কোনো শিক্ষার্থী এমন ধারণা দিয়েছে কি না যা আর কেউ দেয়নি, তা উপেক্ষা করতে পারে.

শিক্ষা নিয়ে বিতর্কটিকে এমনভাবে দেখানো প্রলোভনসঙ্কুল হতে পারে যে শিক্ষার্থীরা নিজেরা ভাবতে শিখবে, নাকি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করতে শিখবে—এর মধ্যে একটি বেছে নিতে হবে.

এই পরীক্ষা দেখায়, দুটিই ভিন্ন ভিন্নভাবে মূল্যবান. কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহারের সুযোগ শিক্ষার্থীদের আরও পরিপাটি, ধারণাসমৃদ্ধ ও যুক্তিগতভাবে আরও সঙ্গতিপূর্ণ উত্তর তৈরি করতে সাহায্য করেছে. সমালোচনামূলক চিন্তার প্রশিক্ষণ তাদের আরও বিস্তৃত পরিসরের মৌলিক ধারণা তৈরি করতে, অনুমানকে প্রশ্ন করতে এবং তাদের ধারণা কেন কাজ করা উচিত তা ব্যাখ্যা করতে উৎসাহ দিয়েছে.

একসঙ্গে, এগুলো পরিপূরক. 

যেসব শিক্ষার্থী ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ এবং সমালোচনামূলক চিন্তার অনুশীলন—দুটিই পেয়েছে, তারা দুটিরই সুবিধা দেখিয়েছে. তাদের ধারণার বৈচিত্র্য শুধু অনুশীলন সম্পন্ন করা শিক্ষার্থীদের সমান ছিল. মূল্যায়ন-মানদণ্ডে তাদের নম্বর ও ধারণার সংখ্যা শুধু ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ পাওয়া শিক্ষার্থীদের মতোই ছিল. তাদের কাজে আরও শক্তিশালী যুক্তিগত সঙ্গতি দেখা গেছে, পাশাপাশি ব্যাখ্যা খোঁজা ও অনুমানকে প্রশ্ন করার আরও বেশি প্রমাণ মিলেছে. সামগ্রিকভাবে, এই দলটি সবচেয়ে বেশি ধরনের মাপে উন্নতি দেখিয়েছে. 

পরীক্ষাটির র‍্যান্ডোমাইজড নকশা গবেষকদের এই ভিন্ন ভিন্ন উপাদান বিশ্লেষণ করতে দিয়েছে, যেখানে ChatGPT ব্যবহারের সুযোগ ও সমালোচনামূলক চিন্তার অনুশীলনের প্রভাবকে সেগুলো একসঙ্গে ব্যবহারের প্রভাব থেকে আলাদা করা গেছে. এর ফলে শিক্ষার্থীদের ওপর কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রভাব এবং তাদের শেখাকে কীভাবে সবচেয়ে ভালোভাবে কাঠামোবদ্ধ ও সহায়তা করা যায়—এ নিয়ে দ্রুত বাড়তে থাকা গবেষণার ভান্ডারে এই পরীক্ষা বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ অবদান রাখে. 

শিক্ষার্থীদের ওপর অনুশীলনের প্রভাব এবং ঐতিহ্যগত ধাঁচের মূল্যায়ন-মানদণ্ডে যা ধরা পড়েছে—এই দুইয়ের পার্থক্য স্কুলগুলোর সামনে থাকা আরও বড় চ্যালেঞ্জের দিকে ইঙ্গিত করে. 

যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিক্ষার্থীদের পরিপাটি, বিশেষজ্ঞসুলভ কাজ তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে, তাহলে শুধু চূড়ান্ত উত্তর দেখে একজন শিক্ষার্থী আসলে কী বোঝে, তা কম জানা যায়. 

অনেক শিক্ষাবিদ ইতিমধ্যেই এই পরিণতি নিয়ে ভাবছেন যে অ্যাসাইনমেন্ট ও মূল্যায়ন পদ্ধতিতে পরিবর্তন আনতে হতে পারে. এটি বহু দশক ধরে চলা সেই ধারারই অংশ, যেখানে আধুনিক সমাজে শিক্ষার্থীদের প্রয়োজনীয় দক্ষতা গড়ে তুলতে প্রযুক্তি ও শিক্ষা একসঙ্গে বিবর্তিত হয়েছে.

এই ফলাফলগুলো দেখায়, শিক্ষার্থীরা যেন শুধু সবচেয়ে প্রচলিত বা পরিপাটি উত্তর নয়, বরং মৌলিকতা, যুক্তিবোধ এবং একাধিক পদ্ধতি বিবেচনার প্রতিফলন আছে এমন কাজের জন্যও স্বীকৃতি পায়—এটি গুরুত্বপূর্ণ. 

মূল কথা: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা শিক্ষার্থীদের উত্তর আরও ভালো করতে সাহায্য করেছে. সমালোচনামূলক চিন্তার প্রশিক্ষণ তাদের ধারণাকে আরও বিস্তৃত করতে সাহায্য করেছে. ভবিষ্যতের জন্য শিক্ষার্থীদের প্রস্তুত করতে দুটির ভূমিকা পরিপূরক.