ए आई मॉडल ने परीक्षा में इंसान को पछाड़ा

उन्होंने बायोमेडिकल और स्वास्थ्य सूचना विज्ञान में अपने लोकप्रिय परिचयात्मक पाठ्यक्रम के एक ऑनलाइन संस्करण में जनरेटिव, बड़ी भाषा वाले एआई मॉडल के छह रूपों का परीक्षण किया – उदाहरण के लिए चैटजीपीटी – यह देखने के लिए कि जीवित, सोचने वाले छात्रों की तुलना में उनका प्रदर्शन कैसा रहा।

जर्नल एनपीजे डिजिटल मेडिसिन में प्रकाशित एक अध्ययन ने उत्तर प्रकट किया: उनके तीन-चौथाई मानव छात्रों की तुलना में बेहतर।

यह धोखाधड़ी के बारे में चिंता पैदा करता है, लेकिन यहाँ एक बड़ा मुद्दा है, हर्श ने कहा। हमें कैसे पता चलेगा कि हमारे छात्र वास्तव में अपने भविष्य के पेशेवर काम के लिए आवश्यक ज्ञान और कौशल सीख रहे हैं और उसमें महारत हासिल कर रहे हैं?

ओएचएसयू स्कूल ऑफ मेडिसिन में मेडिकल इंफॉर्मेटिक्स और क्लिनिकल महामारी विज्ञान के प्रोफेसर के रूप में, हर्श विशेष रूप से नई तकनीकों के प्रति सजग हैं। शिक्षा में प्रौद्योगिकी की भूमिका कोई नई बात नहीं है,

हर्श ने 1970 के दशक में स्लाइड रूल से कैलकुलेटर में बदलाव के दौरान एक हाई स्कूल के छात्र के रूप में अपने स्वयं के अनुभव को याद करते हुए कहा।

फिर भी, जनरेटिव एआई में बदलाव एक घातीय छलांग का प्रतिनिधित्व करता है।

हर्श और सह-लेखक केट फुल्ट्ज हॉलिस, एक ओएचएसयू सूचनाविद्, ने 2023 में बायोमेडिकल और स्वास्थ्य सूचना विज्ञान में परिचयात्मक पाठ्यक्रम लेने वाले 139 छात्रों के ज्ञान मूल्यांकन स्कोर निकाले। उन्होंने पाठ्यक्रम से छात्र मूल्यांकन सामग्री के साथ छह जनरेटिव एआई बड़े भाषा मॉडल को प्रेरित किया।

मॉडल के आधार पर, ए आई ने बहुविकल्पीय प्रश्नों पर शीर्ष 50वें से 75वें प्रतिशत में स्कोर किया, जिनका उपयोग क्विज़ और अंतिम परीक्षा में किया गया था,

जिसमें प्रश्नों के लिए संक्षिप्त लिखित उत्तरों की आवश्यकता थी। लेखक लिखते हैं, इस अध्ययन के परिणाम अधिकांश, यदि सभी नहीं, शैक्षणिक विषयों में छात्र मूल्यांकन के भविष्य के लिए महत्वपूर्ण प्रश्न उठाते हैं।

यह अध्ययन बायोमेडिकल क्षेत्र में पूर्ण शैक्षणिक पाठ्यक्रम के लिए छात्रों के लिए बड़ी भाषा मॉडल की तुलना करने वाला पहला अध्ययन है।

हर्श और फुल्ट्ज हॉलिस ने उल्लेख किया कि इस तरह का ज्ञान-आधारित पाठ्यक्रम विशेष रूप से जनरेटिव, बड़ी भाषा मॉडल के लिए उपयुक्त हो सकता है,

इसके विपरीत अधिक सहभागी शैक्षणिक पाठ्यक्रम जो छात्रों को अधिक जटिल कौशल और क्षमताएँ विकसित करने में मदद करते हैं।

उन्होंने कहा, जब मैं मेडिकल का छात्र था, तो मेरे एक उपस्थित चिकित्सक ने मुझसे कहा कि मुझे अपने दिमाग में सारा ज्ञान रखने की आवश्यकता है।

1980 के दशक में भी, यह एक खिंचाव था। चिकित्सा का ज्ञान आधार बहुत पहले ही मानव मस्तिष्क की क्षमता से आगे निकल चुका है कि वह सब कुछ याद रख सके।

फिर भी, उनका मानना है कि सीखने को आगे बढ़ाने के लिए तकनीकी संसाधनों का समझदारी से उपयोग करने और इस हद तक अति-निर्भरता के बीच एक महीन रेखा है कि यह सीखने को बाधित करती है।