SAMR मॉडल

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SAMR मॉडल — रुबेन पुएन्तेदुरा द्वारा विकसित एक प्रौद्योगिकी-एकीकरण ढाँचा जो यह वर्गीकृत करता है कि कोई प्रौद्योगिकी सीखने को किस सीमा तक बदलती है, और यह चार स्तरों पर करता है: प्रतिस्थापन, संवर्धन, संशोधन और पुनर्परिभाषा। निचले दो स्तर (प्रतिस्थापन, संवर्धन) किसी मौजूदा कार्य को बेहतर बनाते हैं — प्रौद्योगिकी वही करती है जो पहले होता था, बेहतर या अधिक सुविधाजनक ढंग से; ऊपरी दो (संशोधन, पुनर्परिभाषा) उसे बदल देते हैं — स्वयं कार्य कुछ ऐसे बदल जाता है जो पहले संभव नहीं था। शिक्षा में AI में, SAMR यह पूछने का मानक लेंस है कि जनरेटिव AI का उपयोग मौजूदा अभ्यासों को क्रमिक रूप से सुधारने के लिए हो रहा है या सीखने को नए सिरे से संकल्पना करने के लिए, और यह TPACK के साथ-साथ इस बात का वर्णन करती है कि शिक्षक प्रौद्योगिकी को किस प्रकार एकीकृत करते हैं — न कि यह कि वे उसे स्वीकार क्यों करते हैं।

प्रश्न जिन पर विचार करना चाहिए

जब किसी पाठ्यक्रम में AI पेश की जाती है, तो क्या वह एक प्रतिस्थापन है (एक चैटबॉट सर्च बॉक्स की जगह लेता है) या पुनर्परिभाषा (एक ऐसा कार्य संभव हो जाता है जो पहले संभव नहीं था)? यह निर्धारित करता क्या है कि कौन सा स्तर उपयुक्त है — और क्या परिवर्तन सदैव लक्ष्य होता है?
SAMR और प्रौद्योगिकी अपनाने के मॉडल भिन्न प्रश्नों के उत्तर देते हैं: अपनाने का सिद्धांत पूछता है कि कोई शिक्षक या संस्था किसी उपकरण को क्यों स्वीकार करता है; SAMR पूछता है कि वह सीखने को कितनी गहराई से बदलता है। किसी दिए गए AI-एकीकरण अध्ययन का उत्तर वास्तव में किस प्रश्न का होता है?
उच्च शिक्षा में AI एकीकरण के एक व्यवस्थित समीक्षा ने पाया कि अधिकांश उपयोग प्रतिस्थापन या संवर्धन स्तर पर थे, और केवल एक ही अध्ययन पुनर्परिभाषा के निकट था। यदि यह सामान्य है, तो यह AI की संभावनाओं और उसकी कक्षा-वास्तविकता के बीच के अंतरal के बारे में क्या संकेत करता है?
SAMR का बार-बार उपयोग शिक्षकों की व्यावसायिक विकास में यह योजना बनाने में किया जाता है कि शिक्षक प्रौद्योगिकी का उपयोग किस प्रकार करें। क्या किसी पाठ की SAMR स्तर वर्गीकृत करने से यह बदलता है कि शिक्षक वास्तव में क्या करता है, या यह मुख्यतः एक वर्णनात्मक लेबल है?
आलोचकों का तर्क है कि SAMR, TPACK की भाँति, एक मानवतावादी अस्तित्ववाद पर आधारित है जो संज्ञान को प्रौद्योगिकी से अपरिवर्तित मानता है, और यह शक्ति, डेटा स्वामित्व या समानता के बारे में कुछ नहीं कहता। क्या एकीकरण के स्तर का लेंस पर्याप्त है, या AI-युग के एकीकरण को अधिक आलोचनात्मक ढाँचे की आवश्यकता है?

परिचय

SAMR सीखने के कार्यों के प्रौद्योगिकीय परिवर्तन की गहराई का वर्णन करती है। इसके चार स्तर संवर्धन से परिवर्तन तक एक आरोही स्केल बनाते हैं: प्रतिस्थापन (उपकरण दूसरे की जगह लेता है, बिना किसी कार्यात्मक बदलाव के — सर्च इंजन के स्थान पर एक चैटबॉट), संवर्धन (उपकरण जगह लेता है और सुधार भी करता है — टाइपराइटर के ऊपर शब्द-प्रोसेसर का वर्तनी-जाँच), संशोधन (कार्य का उल्लेखनीय रूप से पुनर्निर्धारण — छात्र एक साझी AI-जनित मसौदे पर वास्तविक समय में सहयोग करते हैं), और पुनर्परिभाषा (ऐसे नए कार्य संभव हो जाते हैं जो पहले अकल्पनीय थे — शिक्षार्थी किसी जनरेटिव मॉडल के साथ ऐसे सह-निर्माण करते हैं जिसका कोई गैर-AI समकक्ष नहीं)। मॉडल का व्यापक उपयोग शैक्षिक प्रौद्योगिकी अनुसंधान और शिक्षकों के व्यावसायिक विकास में प्रौद्योगिकी एकीकरण की योजना बनाने और उसका मूल्यांकन करने के शब्दावली के रूप में किया जाता है, और यह TPACK तथा प्रौद्योगिकी-अपनाने के ढाँचों का एक मानक साथी है — यद्यपि यह इनमें से किसी के प्रश्न से भिन्न प्रश्न का उत्तर देती है।

चार स्तरों का अर्थ

संवर्धन (निचला भाग): प्रतिस्थापन और संवर्धन किसी मौजूदा कार्य को उसकी प्रकृति बदले बिना सुधारते हैं। अधिकांश नियमित AI उपयोग — प्रश्न निर्माण, त्वरित पाठ निर्माण, सारांशकरण — यहीं आता है: यह तेज़ और अधिक सुविधाजनक है, लेकिन यह नहीं बदलता कि शिक्षार्थी से क्या करने के लिए कहा जाता है।
परिवर्तन (ऊपरी भाग): संशोधन और पुनर्परिभाषा स्वयं कार्य को बदल देते हैं। वाइब कोडिंग, किसी मॉडल के साथ वास्तविक समय में सह-निर्माण, और अनुकूली संवादात्मक संवाद ऐसे कार्य हैं जो जनरेटिव AI से पहले संभव नहीं थे, और ये स्केल के परिवर्तनकारी सिरे का प्रतिनिधित्व करते हैं।

SAMR का बार-बार संयोजन ICAP ढाँचे के साथ किया जाता है क्योंकि दोनों मिलते हैं: Rummel, Nachtigall और Panadero (2026) के चार पाक-से-सीखने परिदृश्य ICAP संलग्नता मोडों को SAMR स्तरों पर मैप करते हैं — ICAP निष्क्रिय SAMR प्रतिस्थापन के साथ, सक्रिय संवर्धन के साथ, रचनात्मक संशोधन के साथ, और अन्योन्यक्रियात्मक पुनर्परिभाषा के साथ — जिससे निष्क्रिय प्रत्यायन से अन्योन्यक्रियात्मक सह-निर्माण तक की प्रगति दिखती है।

ज्ञान आधार से प्रमाण

उच्च शिक्षा में AI एकीकरण मुख्यतः क्रमिक है, परिवर्तनकारी नहीं। AlSheikh et al. (2026), 959 रिकॉर्ड्स में से छांटे गए 22 इंटरवेंशन अध्ययनों के एक PRISMA व्यवस्थित समीक्षा में, ने SAMR मॉडल से AI एकीकरण को ग्रेड किया और पाया कि अधिकांश अध्ययन प्रतिस्थापन या संवर्धन स्तर पर केंद्रित थे, संशोधन पर कम थे, और केवल एक ही पुनर्परिभाषा के निकट था। AI को आमतौर पर मौजूदा अभ्यासों को सुधारने के लिए पेश किया गया — जो मुख्यतः मूल्यांकन स्वचालन और व्यक्तिगत सीखने का समर्थन पर आधारित था — न कि पाठ्यक्रमों या सीखने के परिणामों को नए सिरे से संकल्पना करने के लिए।
SAMR, GenAI-संचालित पाठ्यक्रम परिवर्तन का एक सामान्य विश्लेषणात्मक लेंस है। Sabani et al. (2026) पाँच पाठ्यक्रम-संबंधी बदलावों (स्थिर से गतिशील, प्रसारण से क्षमता, स्थानीय से संस्थागत) को स्थापित लेंसों — SAMR और constructive alignment सहित — पर मैप करते हैं, और मॉडल का उपयोग यह स्पष्ट करने के लिए करते हैं कि GenAI किस शिक्षाशास्त्रीय तंत्र के माध्यम से पाठ्यक्रम को नए सिरे से आकार देता है।
SAMR और TPACK, शिक्षक-प्रौद्योगिकी एकीकरण मानकों का आधार हैं। Crompton et al. (2026) अपने छह संकाय प्रौद्योगिकी मानकों को मौजूदा ढाँचों — टेक्नोलॉजिकल पेडागॉजिकल कंटेंट नॉलेज (TPACK), RAT, SAMR, SETI — और मानकों (ISTE, UNESCO, DigCompEdu) के संदर्भ में रखते हैं, जिनमें से अधिकांश का लक्ष्य K-12 शिक्षक या संकाय की भूमिकाओं के केवल शिक्षण भाग को होता है, जिससे उच्च शिक्षा के संकाय विकास में एक अंतराल रह जाता है।
SAMR, पोस्टह्यूमैनिस्ट आलोचना का लक्ष्य है। Elsayed (2026) TPACK, SAMR और AI साक्षरता मॉडलों की आलोचना एक ऐसी साझी मानवतावादी अस्तित्ववाद के आधार पर करते हैं जो एक सीमित शिक्षार्थी की पूर्वधारणा करती है, जिसकी संज्ञान प्रौद्योगिकीय मध्यस्थता से मौलिक रूप से अपरिवर्तित रहती है, और तर्क देते हैं कि ये उपकरणवादी ढाँचे संज्ञान में AI की संघटक भूमिका को संबोधित नहीं कर सकते।
एकीकरण का ढाँचा, शक्ति का ढाँचा नहीं। Poudyal (2026) SAMR का मूल्यांकन TPACK और अन्य एकीकरण ढाँचों के साथ करते हैं और पाते हैं कि इनमें से कोई भी न्यायसंगत शक्ति, डेटा स्वामित्व या उत्तरदायित्व को संबोधित नहीं करता, जो एक वैकल्पिक पारिस्थितिक सह-स्वायत्तता ढाँचे को प्रेरित करता है।
छात्रों का उपयोग भी SAMR पर मैप होता है, और प्रतिपुष्टि हर स्तर पर फैली है। एक भौतिकी इकाई में 31–36 छात्रों के GenAI घोषणाओं को कोड करने पर सीखना प्रतिस्थापन–संवर्धन पर, स्वरूपण प्रतिस्थापन पर, और कार्य-पूरा करना संशोधन–पुनर्परिभाषा पर रखा गया, जबकि प्रतिपुष्टि — जाँचना, स्पष्ट करना, सत्यापित करना — सभी चार स्तरों पर दिखाई दी (Quince और Faulconer (2026))।

SAMR, TPACK और प्रौद्योगिकी अपनाना: ये किस प्रकार भिन्न हैं

तीन ढाँचों को अक्सर एक-दूसरे में उलझा दिया जाता है, लेकिन वे भिन्न प्रश्नों के उत्तर देते हैं:

प्रौद्योगिकी अपनाने के मॉडल (TAM, UTAUT) यह समझाते हैं कि कोई व्यक्ति या संस्था किसी प्रौद्योगिकी को क्यों स्वीकार करता है और उसका उपयोग जारी रखता है — कल्पित उपयोगिता, उपयोग में सरलता और सामाजिक प्रभाव।
TPACK यह वर्णन करती है कि किसी शिक्षक को प्रौद्योगिकी को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने के लिए किस ज्ञान की आवश्यकता होती है — प्रौद्योगिकी, शिक्षाशास्त्र और विषय-ज्ञान की अन्योन्यक्रिया, जो AI युग में AI-TPACK/GenAI-TPACK तक विस्तारित हुई है।
SAMR यह वर्गीकृत करती है कि कोई प्रौद्योगिकी किसी सीखने के कार्य को कितनी गहराई से बदलती है, संवर्धन से पुनर्परिभाषा तक।

SAMR को सबसे अच्छी तरह एक एकीकरण-गहराई लेंस के रूप में समझा जाना चाहिए जिसका उपयोग योजना बनाने और मूल्यांकन में किया जाता है, और यह अपनाने के सिद्धांत (जो ग्रहण को समझाता है) और TPACK (जो शिक्षक की क्षमता को समझाता है) का पूरक है। AI युग में इसका सर्वाधिक उपयोगी उपयोग यह पूछने में है कि जनरेटिव AI का उपयोग मौजूदा कार्यों को बेहतर बनाने के लिए किया जा रहा है या वास्तव में नए कार्यों को संभव बनाने के लिए — एक ऐसा भेद जो ज्ञान आधार के मूल्यांकन और पाठ्यक्रम अनुसंधण में सर्वत्र दिखाई देता है।

अभ्यास के लिए निहितार्थ

गहराई का प्रश्न पूछने के लिए SAMR का उपयोग करें, परिवर्तन को निर्धारित करने के लिए नहीं। संवर्धन अपने आप में हीन नहीं है; अनेकानेक नियमित AI उपयोग वैध प्रतिस्थापन हैं। मॉडल नैदानिक है, यह स्पष्ट करती है कि कोई दिया गया उपयोग वास्तव में क्या बदलता है।
इसे ICAP के साथ जोड़ें। SAMR यह वर्णन करती है कि कार्य क्या बनता है; ICAP यह कि शिक्षार्थी किस प्रकार संलग्न होता है। एक साथ प्रयोग किए जाने पर ये सतही प्रतिस्थापन को गहरे अन्योन्यक्रियात्मक सह-निर्माण से अलग करते हैं।
इसे अपनाने और समानता के लेंसों से पूरक बनाएँ। SAMR यह नहीं बताती कि कोई उपकरण क्यों अपनाया जाता है या किसे लाभ मिलता है। इसे अपनाने के मॉडलों और समानता विश्लेषण के साथ जोड़ें ताकि गहराई का लेबल मौलिक मूल्यांकन का विकल्प न बन जाए।
क्रमिक एकीकरण के प्रमाण को एक खोज मानें, विफलता नहीं। यदि अधिकांश AI एकीकरण प्रतिस्थापन/संवर्धन पर केंद्रित है, तो डिज़ाइन का कार्य पुनर्परिभाषा को बलपूर्वक लागू करना नहीं, बल्कि यह पहचानना है कि परिवर्तनकारी उपयोग के लिए भिन्न कार्य-डिज़ाइन चाहिए, केवल बेहतर उपकरण नहीं।

मेटाडेटा

स्तर	K 12, Higher Ed
इच्छित पाठक	Instructors, Curriculum Designers, Researchers
प्रौद्योगिकियाँ और तकनीकें	प्रौद्योगिकियाँ, तकनीक अपनाने के मॉडल
शिक्षा में AI की नींव	शैक्षिक विकास, सीखने का डिज़ाइन, टेक्नोलॉजिकल पेडागॉजिकल कंटेंट नॉलेज (TPACK), शिक्षकों की AI योग्यता
पृष्ठ का प्रकार	Framework

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