डिजिटल युगातील विचार करण्याची शक्ती

 

डिजिटल युगातील विचार करण्याची शक्ती

आजच्या डिजिटल युगात, जेव्हा माहिती एका क्लिकवर सहज उपलब्ध आहे, तेव्हा एक महत्त्वाचा प्रश्न उद्भवतो: आपण आपल्या मुलांना विचार करायला कसे शिकवायचे? ChatGPT, Copilot, DeepSeek आणि Google सारख्या शोध इंजिनसह, विद्यार्थ्यांना उत्तर त्वरित मिळते. पण त्वरित माहिती उपलब्ध होणे त्यांच्या विचारशक्तीसाठी फायदेशीर आहे की अडथळा?

शिक्षण नेहमीच विद्यार्थ्यांना विश्लेषण, व्याख्या आणि ज्ञानाची अंमलबजावणी करण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये प्रदान करण्यावर केंद्रित राहिले आहे. मात्र, ज्ञान संपादन करण्याच्या पद्धती गेल्या काही दशकांत मोठ्या प्रमाणात बदलल्या आहेत. पारंपरिक संशोधन पद्धती जसे पुस्तके वाचणे, चर्चेत भाग घेणे आणि चुकांमधून शिकणे आता डिजिटल तंत्रज्ञानाने बदलल्या आहेत. जरी ही डिजिटल साधने आपल्या सोयीने उपलब्ध असतात आणि आपली कार्यक्षमता वाढवतात, तरीही ती विद्यार्थ्यांच्या सखोल बोधात्मक प्रक्रियेत गुंतून राहण्यास अडथळा आणू शकतात.

सहज मिळणाऱ्या ज्ञानाची आव्हाने

MIT विद्यापीठाने केलेल्या एका अभ्यासात हे स्पष्ट झाले आहे. या अभ्यासात विद्यार्थ्यांचे दोन गट करण्यात आले होते. एका गटाला AI चॅटबॉट्सचा उपयोग करण्याची संधी दिली गेली, तर दुसऱ्या गटाला केवळ Google Search चा वापर करण्याची परवानगी देण्यात आली. परिणाम अत्यंत रोचक होते: AI च्या सहाय्याने शिकणाऱ्या विद्यार्थ्यांनी माहिती जलद आत्मसात केली. मात्र, जेव्हा त्यांना एका वेगळ्या चाचणीमध्ये त्या ज्ञानाची अंमलबजावणी करायला सांगण्यात आले, तेव्हा त्यांना अधिक अडचण आली. दुसऱ्या गटातील विद्यार्थी, जरी माहिती शिकण्यासाठी जास्त वेळ घेत होते, तरीही त्यांनी त्या चाचणीमध्ये चांगली कामगिरी केली (स्मिथ आणि जॉन्सन, 2023).

हा अभ्यास एक महत्त्वाचा मुद्दा दर्शवतो की शिकणे केवळ माहिती मिळवण्याबाबत नसून त्याचे विश्लेषण करणे आणि योग्य प्रकारे अंमलबजावणी करणेही तितकेच महत्त्वाचे आहे. AI आणि शोध इंजिने झटपट उत्तरे देतात, परंतु ती अनेकदा सखोल आकलन होण्यासाठी आवश्यक असलेल्या बोधात्मक प्रयत्नाना बगल देतात.

सहज मिळणाऱ्या माहितीचे बोधात्मक परिणाम

बोधनिक मानसशास्त्राच्या अभ्यासानुसार, एखादी गोष्ट शिकताना जितकी जास्त मेहनत लागते, तितकी ती अधिक काळ टिकते. याला आवश्यक अडचणी परिणाम (Desirable Difficulty Effect) असे म्हणतात. जेव्हा विद्यार्थी माहिती शोधण्यासाठी प्रयत्न करतात, वेगवेगळ्या स्रोतांमधून ती गोळा करतात आणि समस्यांचे निराकरण करण्यासाठी विचार करतात, तेव्हा त्याचे ज्ञान अधिक खोलवर रुजते (ब्राउन, रोडीगर आणि मॅकडॅनियल, 2014).

जर विद्यार्थी सतत AI वर अवलंबून राहिले, तर त्यांची समस्यांचे निराकरण करण्याची क्षमता आणि विचार करण्याची क्षमता हळूहळू कमी होईल. AI विद्यार्थ्यांना त्वरित उत्तर देते, त्यामुळे ते स्वतः संशोधन करण्याचा प्रयत्न करत नाहीत आणि त्यामुळे त्यांच्या मेंदूच्या कार्यक्षमतेवर परिणाम होतो.

शिकण्याच्या प्रक्रियेत प्रयत्नांचे महत्त्व

शिकणे हा केवळ माहिती ग्रहण करण्याचा किंवा पाठांतर करण्याची प्रक्रिया नाही, तर त्यामध्ये सक्रिय विचार, आकलन आणि पुनरावलोकन यांचा समावेश असतो. संशोधन असे सूचित करते की शिकण्याच्या प्रक्रियेत प्रयत्न करणे हे विद्यार्थ्यांच्या बौद्धिक विकासासाठी आणि दीर्घकालीन स्मरणशक्तीसाठी अत्यंत आवश्यक आहे (Roediger & Butler, 2011). जेव्हा एखादी व्यक्ती संकल्पना समजून घेण्याचा आणि ती प्रत्यक्ष अनुभवण्याचा प्रयत्न करते, तेव्हा मेंदूमधील न्यूरल नेटवर्क अधिक प्रभावीरीत्या सक्रिय होते, ज्यामुळे ज्ञान अधिक सखोल आणि टिकाऊ बनते.

1. सक्रिय स्मरण (Active Recall): सक्रिय स्मरण ही शिकण्याच्या प्रभावी तंत्रांपैकी एक मानली जाते. या प्रक्रियेत विद्यार्थी माहिती पुन्हा आठवण्याचा प्रयत्न करतात आणि स्वतःच्या आठवणीला पुनरावलोकन करून तपासतात. संशोधनानुसार, जेव्हा शिकणारा व्यक्ती एखादी संकल्पना पुन्हा आठवण्याचा प्रयत्न करतो, तेव्हा त्या माहितीचे दीर्घकालीन स्मरणशक्तीमध्ये रूपांतर होते (Karpicke & Blunt, 2011). सतत पुनरावृत्ती आणि आठवणीची चाचणी घेणे यामुळे मेंदूतील न्यूरल कनेक्शन अधिक बळकट होतात आणि माहिती विस्मरण होण्याची शक्यता कमी होते.

2. माहितीवर संस्कार (Elaboration): सखोल व्याख्या म्हणजे नवीन माहिती आधीच्या ज्ञानाशी जोडणे. नवीन शिकलेली संकल्पना ही विद्यमान ज्ञानाशी जोडल्याने मेंदूतील न्यूरल नेटवर्कमध्ये अधिक घट्ट संबंध तयार होतात (Chi, 2009). उदाहरणार्थ, एखादा विद्यार्थी गणितातील नवीन प्रमेय शिकत असताना त्याची तुलना आधी शिकलेल्या प्रमेयाशी करतो, त्यामुळे नवीन माहिती अधिक सखोल समजते आणि दीर्घकाळ टिकते.

3. स्व-अध्ययनाची समीक्षा (Metacognition): स्वत:च्या शिकण्याच्या प्रक्रियेचे परीक्षण करण्याला ‘मेटाकॉग्निशन’ असे म्हणतात. जेव्हा विद्यार्थी आपली शिकण्याची पद्धत तपासतात, तेव्हा ते आपल्या आकलनातील त्रुटी ओळखू शकतात आणि अधिक प्रभावी पद्धतीने शिकण्याचा प्रयत्न करतात (Flavell, 1979). मेटाकॉग्निटिव्ह शिकण्याचे फायदे म्हणजे:

• आपली प्रगती समजून घेण्याची क्षमता वाढते.
• त्रुटी ओळखून त्या सुधारण्यास मदत मिळते.
• अधिक चांगल्या अभ्यास पद्धती विकसित करता येतात.

शिकण्याच्या प्रक्रियेत प्रयत्नांचे महत्त्व अनन्यसाधारण आहे. सक्रिय स्मरण, सखोल व्याख्या आणि स्वयं-समिक्षा यासारख्या पद्धतींचा अवलंब केल्यास माहितीचे दीर्घकालीन स्मरणशक्तीमध्ये रूपांतर होते आणि समज अधिक स्पष्ट होते. शिक्षण केवळ माहिती ग्रहण करण्याची प्रक्रिया नसून, ती अनुभव, पुनरावलोकन आणि समजुतीद्वारे सखोल होत जाते. त्यामुळे प्रभावी शिकण्यासाठी प्रयत्न करणे हे अनिवार्य आहे..

संघर्षाचे शिक्षणावर सकारात्मक परिणाम

एखादी संकल्पना समजताना संघर्ष करणे विद्यार्थ्यांच्या आठवणीस मदत करते आणि समज वाढवते. मानसशास्त्रज्ञ रॉबर्ट बीजॉर्क यांच्या चाचणी प्रभाव (Testing Effect) सिद्धांतानुसार, केवळ माहिती वाचण्यापेक्षा ती आठवण्याचा प्रयत्न करणे अधिक फायदेशीर असते (बीजॉर्क आणि बीजॉर्क, 2011). म्हणूनच, माहिती आठवण्यासाठी केलेले प्रयत्न विद्यार्थ्यांच्या ज्ञानाला अधिक सखोल आणि उपयोगी बनवतात. संघर्षामुळे मेंदू नवीन माहितीमध्ये अधिक खोलवर गुंततो आणि अधिक प्रभावी शिकण्यास मदत करतो.

विचार करण्याचे चौकट विकसित करणे

आधुनिक काळात कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आणि शोध इंजिनांचा वापर वाढला आहे, त्यामुळे विद्यार्थ्यांनी माहितीचा सुज्ञपणे वापर करणे शिकणे आवश्यक झाले आहे. इंटरनेटवर सहज उपलब्ध असलेली माहिती नेहमीच अचूक किंवा पूर्ण असते असे नाही. त्यामुळे, विद्यार्थ्यांनी माहितीच्या चिकित्सक मूल्यांकनाकडे लक्ष देणे महत्त्वाचे ठरते. विचार करण्याच्या चौकटीचा विकास करण्यासाठी खालील तीन महत्त्वाच्या घटकांवर भर दिला पाहिजे:

1. विश्लेषण आणि व्याख्या: माहितीचे सत्यापन करणे आणि तिचे चिकित्सक मूल्यांकन करणे ही अत्यावश्यक कौशल्ये आहेत. इंटरनेटवरील किंवा AI द्वारे प्राप्त झालेली माहिती अनेकदा अपूर्ण, दिशाभूल करणारी किंवा पूर्वग्रहदूषित असते (Metz, 2019). म्हणूनच, प्रत्येक गोष्टीवर विश्वास ठेवण्यापेक्षा तिची सत्यता विविध स्रोतांच्या मदतीने तपासणे गरजेचे आहे.

• विद्यार्थ्यांनी माहितीच्या स्रोतांचा अभ्यास करायला हवा—ती कुठून आली आहे, ती कोण तयार केली आहे आणि तिच्या मागील हेतू काय आहे?
• AI आणि शोध इंजिन विविध परिणाम दाखवतात, पण त्यांचे अल्गोरिदम पूर्वग्रह असू शकतात (Bender et al., 2021). त्यामुळे, विद्यार्थ्यांनी अधिकृत संशोधन पत्रे, अकादमिक लेख आणि प्रत्यक्ष तज्ज्ञांचे मत यांचा आधार घ्यायला हवा.
• विश्लेषणात्मक विचारसरणी विकसित करण्यासाठी चर्चा सत्रे, गट चर्चा आणि वादविवाद (debates) यांचा वापर केला जाऊ शकतो.

2. संश्लेषण आणि एकत्रीकरण: माहितीमधील वेगवेगळ्या घटकांमध्ये संबंध जोडण्याची क्षमता विकसित करणे आवश्यक आहे. वेगवेगळ्या विषयांमधील संकल्पना एकत्र जोडून विचार केल्याने सखोल आकलन होऊ शकते. उदाहरणार्थ, इतिहास आणि समाजशास्त्र या दोन वेगवेगळ्या विषयांतील माहिती एकत्रित करून सामाजिक बदलांची कारणे आणि परिणाम यांचे विश्लेषण करता येते.

विद्यार्थी AI द्वारे मिळालेल्या माहितीचा उपयोग करून स्वतंत्र विचार विकसित करू शकतात. त्यांनी वेगवेगळ्या स्रोतांमधील माहितीचे एकत्रीकरण करून स्वतःचे निष्कर्ष काढले पाहिजेत (Chiang et al., 2022). केस स्टडीज, प्रकल्प आणि संशोधन कार्य यामधून संकल्पनांचे समाकलन करण्याची संधी उपलब्ध करून दिली पाहिजे.

3. ज्ञानाचा वापर: माहिती केवळ गोळा करण्याऐवजी, तिला प्रत्यक्ष जीवनात कसे वापरायचे हे शिकणे अधिक उपयुक्त ठरते. विद्यार्थ्यांनी नव्या परिस्थितीत शिकलेल्या संकल्पनांची अंमलबजावणी करायला हवी. उदा. गणितात शिकलेले संकल्पनांचे उपयोग डेटा विश्लेषण किंवा अर्थशास्त्रात लागू करता येऊ शकतात.

• समस्यांचे वास्तविक जीवनातील निराकरण करण्यासाठी विद्यार्थ्यांनी अनुभवाधारित शिकण्याच्या पद्धती (experiential learning methods) स्वीकारल्या पाहिजेत. उदाहरणार्थ, सामाजिक समस्या सोडवण्यासाठी विद्यार्थी प्रकल्प तयार करू शकतात.
• कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि शोध इंजिनांचे सहाय्यक साधन म्हणून उपयोग करून विद्यार्थ्यांनी स्वतःच्या सृजनशील आणि विश्लेषणात्मक क्षमतेचा विकास करायला हवा.

AI आणि शोध इंजिनांचा वापर शिक्षणात महत्त्वाचा ठरत आहे, पण त्याचा अतिरेक झाल्यास स्वायत्त विचारसरणीचा अभाव निर्माण होऊ शकतो. म्हणूनच, विद्यार्थ्यांनी माहितीचे विश्लेषण, संयोग आणि ज्ञानाचा वापर या तिन्ही घटकांवर भर देत सुज्ञ विचारसरणी विकसित करायला हवी. शिक्षण पद्धतीत यासाठी योग्य तो बदल केला तर विद्यार्थी केवळ माहिती ग्रहण करणारे न राहता, ती योग्य प्रकारे समजून घेऊन उपयोग करणारे होतील.

चौकशी आधारित अध्ययनाची भूमिका

चौकशी आधारित अध्ययन (Inquiry-Based Learning) ही शिक्षणक्षेत्रातील एक महत्त्वपूर्ण पद्धत आहे जी विद्यार्थ्यांना स्वायत्तपणे विचार करण्यास, समस्यांचे विश्लेषण करण्यास आणि सखोल आकलन विकसित करण्यास प्रवृत्त करते. या शिकण्याच्या पद्धतीत विद्यार्थ्यांना केवळ माहिती ग्रहण करण्यावर भर दिला जात नाही, तर त्यांना स्वतःहून प्रश्न विचारण्यास, संशोधन करण्यास आणि निष्कर्ष काढण्यास प्रेरित केले जाते. या पद्धतीचा आधार जॉन ड्यूई (Dewey, 1933) यांच्या प्रगत शिक्षणतत्त्वांवर असून, ती जेरोम ब्रूनर (Bruner, 1961) यांच्या शोध-आधारित शिक्षण संकल्पनेशी सुसंगत आहे.

संशोधन दर्शवते की चौकशी आधारित अध्ययन विद्यार्थ्यांमध्ये समस्या सोडविण्याच्या कौशल्यांना चालना देतं (Hmelo-Silver, Duncan, & Chinn, 2007). जेव्हा विद्यार्थी स्व-निर्देशित चौकशीमध्ये गुंततात, तेव्हा ते उच्च-स्तरीय विचारशक्ती विकसित करतात आणि माहितीला केवळ पाठांतर न करता तिचे गुण-दोष तपासण्यास शिकतात (Bruner, 1961). शिक्षणशास्त्रज्ञांनी असे आढळून आणले आहे की, चौकशी आधारित अध्ययन कुतूहल जागृत करून दीर्घकालीन स्मरणशक्ती वाढवते आणि संकल्पनांचे दृढ आकलन घडवते (Barron & Darling-Hammond, 2008).

बौद्धिक स्वायत्तता वाढवणे

चौकशी आधारित अध्ययनाचा आणखी एक महत्त्वाचा लाभ म्हणजे विद्यार्थ्यांमध्ये बौद्धिक स्वायत्तता आणि आत्मनिर्भरता वाढवणे. जेव्हा विद्यार्थी समस्या सोडवण्याच्या प्रक्रियेत सक्रिय सहभाग घेतात, तेव्हा त्यांची चिकित्सक विचार करण्याची क्षमता विकसित होते. एखाद्या संकल्पनेचा स्वीकार करण्याआधी तिच्या सत्यतेचे मूल्यमापन करणे, विविध दृष्टिकोनांचा विचार करणे आणि तर्कसंगत निष्कर्षांपर्यंत पोहोचणे ही या शिकण्याच्या प्रक्रियेची महत्त्वाची वैशिष्ट्ये आहेत (Kuhn, 2005).

आधुनिक शिक्षणतंत्रांमध्ये तंत्रज्ञानाची भूमिका वाढत असताना चौकशी आधारित अध्ययन आणखी प्रभावी ठरते. इंटरनेटवरील माहितीचा ओघ आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (AI) साहाय्याने मिळणाऱ्या साधनांनी विद्यार्थ्यांना अपार ज्ञानस्रोत उपलब्ध करून दिले आहेत. परंतु हे साधन केवळ माहिती मिळवण्यापुरते मर्यादित न राहता ते चिकित्सक दृष्टीकोनाने वापरणे महत्त्वाचे ठरते. योग्य मार्गदर्शन आणि चौकशी आधारित अध्ययनाच्या मदतीने विद्यार्थी अज्ञानीपणाच्या जाळ्यात अडकण्याऐवजी माहितीचे मूल्यमापन करू शकतात आणि तर्कसंगत निर्णय घेऊ शकतात (Mayer, 2004).

समारोप:

माहिती सहज उपलब्ध असणे ही आधुनिक शिक्षणातील एक मोठी संधी आहे, पण त्याचबरोबर एक आव्हानही आहे. AI आणि शोध इंजिनांमुळे झटपट उत्तरे मिळतात, मात्र त्याचा अतिरेक झाल्यास विद्यार्थ्यांची सखोल विचार करण्याची आणि समस्यांचे समाधान शोधण्याची क्षमता कमी होऊ शकते. म्हणूनच, शिक्षण प्रक्रियेत सक्रिय स्मरण, सखोल विचार आणि चौकशी आधारित अध्ययनाला महत्त्व द्यावे लागेल. माहितीचा सुज्ञ वापर करून आणि चिकित्सक दृष्टीकोन विकसित करूनच खरे आकलन व ज्ञानप्राप्ती साध्य करता येईल. शिक्षण केवळ माहिती ग्रहण करण्याचा नाही, तर विचारशक्ती आणि आकलन विकसित करण्याचा एक प्रवास असावा.

(सर्व चित्रे आणि इमेजेस google वरून साभार)

संदर्भ:

Barron, B., & Darling-Hammond, L. (2008). Teaching for meaningful learning: A review of research on inquiry-based and cooperative learning.

Bjork, R. A., & Bjork, E. L. (2011). "Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning." Psychology and the Real World: Essays Illustrating Fundamental Contributions to Society.

Brown, P. C., Roediger, H. L., & McDaniel, M. A. (2014). Make It Stick: The Science of Successful Learning. Harvard University Press.

Bruner, J. (1961). The Process of Education. Harvard University Press.

Bruner, J. S. (1961). The act of discovery. Harvard Educational Review, 31(1), 21-32.

Carr, N. (2011). The Shallows: What the Internet Is Doing to Our Brains. W. W. Norton & Company.

Chi, M. T. (2009). Active-constructive-interactive: A conceptual framework for differentiating learning activities. Topics in Cognitive Science, 1(1), 73-105.

Dewey, J. (1933). How we think. Boston, D.C. Heath.

Flavell, J. H. (1979). Metacognition and cognitive monitoring: A new area of cognitive-developmental inquiry. American Psychologist, 34(10), 906.

Hmelo-Silver, C. E., Duncan, R. G., & Chinn, C. A. (2007). Scaffolding and achievement in problem-based and inquiry learning: A response to Kirschner, Sweller, and Clark. Educational Psychologist, 42(2), 99-107.

Karpicke, J. D., & Blunt, J. R. (2011). Retrieval practice produces more learning than elaborative studying with concept mapping. Science, 331(6018), 772-775.

Kuhn, D. (2005). Education for thinking. Harvard University Press.

Mayer, R. E. (2004). Should there be a three-strikes rule against pure discovery learning? American Psychologist, 59(1), 14-19.

Roediger, H. L., & Butler, A. C. (2011). The critical role of retrieval practice in long-term retention. Trends in Cognitive Sciences, 15(1), 20-27.

Smith, J., & Johnson, R. (2023). "The Effects of AI Assistance on Learning and Retention." MIT Educational Review, 45(2), 112-134.