اے آئی (AI) سے چلنے والا گریڈ انفلیشن: زیادہ نمبر کم سیکھنے کی علامت کیوں ہو سکتے ہیں
تعلیمی اداروں میں جنریٹیو اے آئی (generative AI) کا تیزی سے بڑھتا ہوا استعمال طلباء کے گریڈز میں نمایاں اضافہ کر رہا ہے، لیکن نئی تحقیق بتاتی ہے کہ یہ رجحان بہترانہ ذہنی صلاحیتوں کے بجائے بیرونی مدد (outsourced labor) کی عکاسی کرتا ہے۔ جیسے جیسے اے (A) گریڈز کی تقسیم اوپر کی طرف منتقل ہو رہی ہے، ماہرینِ تعلیم اور صنعت کے رہنما ایک آنے والے "مہارت کے زوال" (skill atrophy) کے بارے میں خبردار کر رہے ہیں جو تعلیمی اسناد کو اصل قابلیت سے الگ کر سکتا ہے۔
گریڈز میں اضافے کے پیچھے موجود ڈیٹا
محقق ایگور چیروکو (Igor Chirikov) کی ایک جامع تحقیق، جس میں 2018 سے 2025 تک 84 شعبوں کے 319 کورسز کا جائزہ لیا گیا ہے، تعلیمی کارکردگی میں ایک حیران کن رجحان کو ظاہر کرتی ہے۔ نومبر 2022 میں ChatGPT کے ریلیز ہونے کے بعد سے، اے (A) گریڈز کا حصہ 13 فیصد پوائنٹس بڑھ گیا ہے—جو کہ 2022 کے بنیادی معیار (baseline) سے تقریباً 30% زیادہ ہے۔ اس تبدیلی کی وجہ سے اوسط جی پی اے (GPA) میں 0.12 پوائنٹس کا اضافہ ہوا ہے اور مجموعی گریڈ تقسیم کافی حد تک محدود ہو گئی ہے۔
تحقیق اس بات پر روشنی ڈالتی ہے کہ یہ اضافہ تمام شعبوں میں یکساں نہیں ہے۔ اس کے بجائے، یہ ان کورسز میں سب سے زیادہ نمایاں ہے جہاں "اے آئی کا استعمال" (AI exposure) زیادہ ہے—خاص طور پر وہ کورسز جن میں لکھنے (writing) اور کوڈنگ (coding) کے اسائنمنٹس کا زیادہ استعمال ہوتا ہے۔ دلچسپ بات یہ ہے کہ ڈیٹا ظاہر کرتا ہے کہ اے منیمس (A-minus) اور بی پلس (B-plus) گریڈز کو اکثر براہ راست اے (A) گریڈز میں "تبدیل" کیا جا رہا ہے، جو کہ جانچنے کے عمل میں ایک منظم اوپر کی طرف جھکاؤ کی نشاندہی کرتا ہے۔
ہوم ورک بمقابلہ نگرانی شدہ امتحانات: اصل وجہ کا انکشاف
تحقیق کا سب سے اہم نتیجہ اس بات میں پوشیدہ ہے کہ یہ گریڈز کا اضافہ کہاں ہو رہا ہے۔ اگر اے آئی واقعی سیکھنے کے عمل کو بہتر بنا رہی ہوتی، تو گریڈز میں بہتری تمام قسم کے اسیسمنٹ کی اقسام میں نظر آتی۔ تاہم، ڈیٹا گریڈ انفلیشن اور غیر نگرانی شدہ اسائنمنٹس کے درمیان ایک واضح تعلق ظاہر کرتا ہے۔
ان کورسز میں جہاں ہوم ورک کا وزن فائنل گریڈ کے اوسط وزن سے زیادہ ہے، وہاں اے (A) گریڈز میں ان کورسز کے مقابلے میں مزید 16 فیصد پوائنٹس کا اضافہ ہوا جن میں ہوم ورک کم تھا لیکن اے آئی کا استعمال یکساں تھا۔ اس کے برعکس، ان کورسز میں جو نگرانی شدہ امتحانات (proctored exams) یا زبانی پریزنٹیشنز پر انحصار کرتے ہیں—ایسے شعبے جہاں اے آئی کا استعمال کافی کم ہے—وہاں گریڈز مستحکم رہے۔ یہ اس بات کی نشاندہی کرتا ہے کہ گریڈز میں یہ اضافہ حقیقی تعلیمی فوائد کا نتیجہ نہیں ہے، بلکہ طلباء کی جانب سے غیر نگرانی شدہ کاموں کو مکمل کرنے کے لیے اے آئی کے استعمال کا براہ راست نتیجہ ہے۔
تعلیمی اشاروں اور تنقیدی سوچ کا زوال
دہائیوں سے، ہارورڈ جیسے اداروں میں گریڈ انفلیشن ایک تشویش کا باعث رہا ہے، جہاں 2005 میں اے (A) گریڈز 24% تھے جو 2025 تک 60% سے تجاوز کر گئے۔ تاہم، چیروکو کا کہنا ہے کہ اے آئی ایک بنیادی طور پر مختلف مسئلہ پیدا کر رہی ہے۔ جہاں ماضی میں انفلیشن کے اسباب گریڈنگ کے مرحلے کے دوران ہوتے تھے، وہیں اے آئی تخلیق (production) کے مرحلے کو تبدیل کر رہی ہے، جس سے کام کے بننے کا طریقہ ہی بدل گیا ہے، اس سے پہلے کہ کوئی استاد اسے دیکھے۔
یہ وسیع تر ٹیک اور پیشہ ورانہ منظرنامے کے لیے دو بڑے خطرات پیدا کرتا ہے:
- اسناد کی قدر میں کمی: اگر کوڈنگ اور لکھنے پر مبنی کورسز کے گریڈز انسانی مہارت کے بجائے اے آئی کے نتائج کی عکاسی کریں گے، تو آجروں (employers) اور گریجویٹ پروگراموں کے لیے درست انتخاب کے فیصلے کرنا مشکل ہو جائے گا۔
- مہارت کا زوال: OpenAI کے سی ای او سیم آلٹ مین نے خبردار کیا ہے کہ نظام میں تعلیمی تبدیلیوں کے بغیر، تنقیدی سوچ کی صلاحیتوں کے "نمایاں زوال" کا خطرہ ہے۔ اگر طلباء ان کاموں کو بیرونی مدد (outsource) کے سپرد کر دیتے ہیں جو ذہن کو تربیت دیتے ہیں—جیسے لکھنا اور پروگرامنگ کرنا—تو وہ ایسی بنیادی منطق کے بغیر فارغ التحصیل ہو سکتے ہیں جو ان کے استعمال کردہ ٹولز میں مہارت حاصل کرنے کے لیے ضروری ہے۔
اہم نکات
- غیر نگرانی شدہ کام کے ساتھ تعلق: گریڈ انفلیشن ان کورسز میں سب سے زیادہ شدت سے دیکھا جا رہا ہے جہاں ہوم ورک کا وزن زیادہ ہے، جو یہ ظاہر کرتا ہے کہ اے آئی کو سیکھنے کے عمل کو بڑھانے کے بجائے اسے نظر انداز کرنے کے لیے استعمال کیا جا رہا ہے۔
- مخصوص خطرات: لکھنے اور کوڈنگ پر مبنی نصاب ان شعبوں میں LLMs کی اعلیٰ مہارت کی وجہ سے "آؤٹ سورسڈ" گریڈ انفلیشن کے سب سے زیادہ خطرے میں ہیں۔
- اشاروں کا بحران (Signaling Crisis): یہ تبدیلی تعلیمی گریڈز کو اصل مہارت کے درجوں سے الگ کرنے کا خطرہ پیدا کرتی ہے، جس سے ممکنہ طور پر ایک ایسی افرادی قوت تیار ہو سکتی ہے جس میں پیچیدہ مسائل حل کرنے کے لیے ضروری بنیادی تنقیدی سوچ کی کمی ہو۔