शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता में सिद्धांत विकास

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शिक्षा में AI में सिद्धांत विकास — वह विद्वतापूर्ण कार्य जो यह समझाने वाले सिद्धांतों और संकल्पनात्मक ढाँचों को बनाता, आगे बढ़ाता और समालोचित रूप से परखता है कि शिक्षार्थी, शिक्षक और AI प्रणालियाँ एक-दूसरे के साथ कैसे अन्योन्यक्रिया करती हैं। जैसे-जैसे जनरेटिव AI शिक्षा को नया रूप देता है, यह क्षेत्र AI के साथ सीखने की नई सिद्धांतें प्रस्तुत कर रहा है तथा स्थापित सीखने की सिद्धांतों को फिर से गढ़ रहा है — जबकि सिद्धांतों के उपयोग में एक प्रलेखित कमज़ोरी AIEd अनुसंधान की एक व्यापक सीमा बनी हुई है।

विचार के लिए प्रश्न

• हम अक्सर शिक्षा में AI पर 'एक सिद्धांत का प्रयोग' की बात करते हैं, लेकिन यह पृष्ठ यह प्रश्न करता है कि क्या क्षेत्र वास्तव में नई सिद्धांतें आविष्कृत कर रहा है। आगे पढ़ने से पहले: जब कोई परिचित ढाँचा (जैसे व्यवहारवाद या संरचनावाद) को जनरेटिव AI को शामिल करने के लिए खींचा जाता है, तो वह क्या सही पकड़ सकता है और क्या चुपचाप विकृत कर सकता है?
• उस समय पर विचार कीजिए जब आपने AI का उपयोग किया और आपने महसूस किया कि आपकी समझ बढ़ी — या इसके उलट। 'किसी उपकरण के साथ सीखना' और 'किसी मशीन के साथ ज्ञान का सह-निर्माण' में क्या अंतर है? आप यह रेखा कहाँ खींचेंगे, और क्या यह कहना उचित है कि मशीन एक सह-करणी है?
• अनेक AI शिक्षा अध्ययनों की आलोचना इस आधार पर की जाती है कि वे सिद्धांत का उपयोग कमज़ोर ढंग से करते हैं या बिल्कुल नहीं करते। यदि आप कोई अध्ययन पढ़ें जिसमें दिखाया गया कि किसी AI उपकरण ने 'कार्य किया', तो 'क्यों' और 'कैसे' काम किया, इस विषय में उसे आपको क्या बताना होगा, इससे पहले कि आप इस निष्कर्ष को केवल प्रभाव-आकार के बजाय सैद्धांतिक रूप से सार्थक कहें?
• एक प्रस्तावित सिद्धांत दावा करता है कि AI-मूल शिक्षार्थी अपनी ही सीखने का अधिक अनुमान लगाते हैं क्योंकि AI उनके प्रदर्शन को फुलाता है। क्या आपने स्वयं में या दूसरों में यह महसूस किया है कि भारी AI उपयोग के बाद वे अधिक सक्षम महसूस करते हैं, उस स्तर से अधिक जितना वे बिना AI के वास्तव में प्रदर्शित कर सकते थे? यह कि यह एक वास्तविक घटना है और किसी एक अध्ययन की कल्पना मात्र नहीं, इसके लिए सबसे मज़बूत प्रमाण क्या होगा?
• यह पृष्ठ सिद्धांत (सीखने की क्रियाविधियों की व्याख्या) को दर्शन (इस प्रश्न से कि सीखना और मन मूल रूप से क्या हैं) से अलग करता है। AI के विषय में अपनी सोच में आप स्वयं को इन दोनों के बीच कतराते हुए कहाँ पाते हैं — उदाहरण के लिए, केवल यह न पूछते हुए कि कोई ढाँचा सीखने की अच्छी व्याख्या करता है, बल्कि यह पूछते हुए कि क्या वह यह पकड़ता है कि सीखना वास्तव में क्या है?
• नई सिद्धांतें दिखाई दे रही हैं — जनरेटिविज़्म, ज्ञानवादी सह-करणीपन, संज्ञानात्मक कोमन्स। एक पाठक के रूप में, आपको क्या मनाएगा कि इनमें से कोई एक वास्तविक प्रगति है, पुराने विचारों का बस आधुनिक पुनर्नामकरण नहीं? AI के साथ सीखने की एक अच्छी नई सिद्धांत को क्या समझाने में सक्षम होना चाहिए, इसके लिए अपनी ही कसौटी तय कीजिए।

परिचय

AIEd में सिद्धांत विकास उन अनुप्रयुक्त सीखने की सिद्धांतों की सीमा पर स्थित है जिन पर यह क्षेत्र आधारित है, और उन नई संरचनाओं में जो AI युग उत्पन्न कर रहा है। जहाँ सीखने के सिद्धांत AI पर लागू स्थापित सिद्धांतों (behaviorism, constructivism, cognitive load, self-determination, आदि) को सूचीबद्ध करता है, वहाँ यह अवधारणा सैद्धांतिक चिंतन की प्रक्रिया और उत्पाद को ट्रैक करती है: कौन-सी नई सिद्धांतें और ढाँचे जन्म ले रहे हैं, स्थापित सिद्धांतों को कैसे आगे बढ़ाया जा रहा है, और यह वैधानिक प्रश्न कि AIEd अनुसंधान अच्छी तरह सैद्धांतिक चिंतन करता है या नहीं।

AI के साथ सीखने की नई सिद्धांतें

अनुच्छेदों का एक बढ़ता समूह मौजूदा ढाँचों को लागू करने के बजाय स्पष्ट रूप से AI युग के लिए नया सिद्धांत बनाता है:

• जनरेटिविज़्म। जनरेटिविज़्म को एक नई सीखने की सिद्धांत के रूप में प्रस्तावित किया गया है, जिसमें तर्क दिया गया है कि behaviorism, cognitivism, संरचनावाद और connectivism में से प्रत्येक एक ऐसी धारणा पर टिका है जिसे जनरेटिव AI तोड़ता है: कि देखा गया उत्पादन सीखने को प्रमाणित करता है (behaviorism), कि संज्ञानात्मक संक्रियाएँ शिक्षार्थी के भीतर घटित होती हैं (cognitivism), कि अर्थ निर्मित होता है न कि दिया जाता है (संरचनावाद), और कि कठिन भाग मौजूदा ज्ञान तक पहुँचना है न कि उसे उत्पन्न करना (connectivism)। यह चार संरचनाओं का नामकरण करता है — ज्ञानवादी साझेदारी, वितरित करणीपन, जनरेटिव साक्षरता और अनुकूली अलोस्मृति — और प्रत्येक के लिए एक मूल्यांकन सूचक प्राप्त करता है, जो AI-मध्यस्थ सीखने के लिए एक विशिष्ट सैद्धांतिक प्रतिमान का नाम रखने की सीधी कोशिश है। यह जो नहीं करता, वह यह है कि ऐसे प्रतिज्ञापन बताए जो असफल हो सकें: यह मौजूदा प्रमाणों को संश्लेषित करने वाला एक स्थिति-पत्र (position paper) है, इसलिए नीचे दिए Agentivism के विपरीत यह एक शब्दावली और मापन कार्यसूची प्रदान करता है, असत्यापनीय सिद्धांत नहीं।

• AI संबद्धता। Fu और Zhao (2026) देखभाल के नैतिकता और नव-पारिस्थितिक सिद्धांत के माध्यम से AI युग के लिए संबद्धता का पुनर्निर्माण करते हैं, "कृत्रिम बुद्धिमत्ता संबद्धता" को एक मनोवैज्ञानिक रूप से वास्तविक लेकिन नैतिक रूप से असममित बंधन के रूप में परिभाषित करते हैं, जिसके तीन आयाम और छह असत्यापनीय प्रतिज्ञापन हैं जिनके लिए मापन का विकास प्रतीक्षारत है।

संश्लेषणात्मक स्थिति एक प्रतिद्वंद्वी प्रस्ताव जोड़ती है जो प्रतिज्ञापन बताता है: यह संश्लेषणात्मक संवर्धन और लेखकीय निलंबन — एक ऐसी आत्मा का नाम लेता है जो घनी आवाज़ों से भरी है लेकिन लेखक-रहित है — और एक क्रॉसओवर अन्योन्यक्रिया की भविष्यवाणी करता है जिसमें किसी जीवन-निर्णय वर्णन का मूल्यांकित लेखकत्व और सुसंगति विपरीत दिशाओं में बढ़ती हैं (Du और सहयोगी (2026)).

• एजेंटिविज़्म। Yan और Gašević (2026) Agentivism को मानव-AI अन्योन्यक्रिया के लिए एक मध्यम-पैमाने की सीखने की सिद्धांत के रूप में प्रस्तावित करते हैं, जिसमें सीखना को AI के साथ कार्य की सफल समाप्ति के बजाय मानवीय क्षमता में स्थायी वृद्धि के रूप में परिभाषित किया गया है, और चार क्रियाविधियाँ निर्दिष्ट की गई हैं: सौंपा गया करणीपन, ज्ञानवादी निगरानी और सत्यापन, पुनर्निर्माणकारी आत्मसात्कार, और घटित सहायकता के अधीन स्थानांतरण। इसे इस पृष्ठ के अन्य प्रस्तावों से अलग करने वाली बात असत्याप्यता है: यह छह प्रतिज्ञापन बताता है, जिनमें यह भी है कि सीखना तब अधिक मज़बूत होती है जब AI शिक्षार्थी को समस्या-रूपरेखा, मानदंड-निर्धारण और औचित्य के लिए उत्तरदायित्व संरक्षित रखता है, न कि जब वह उत्तर देता है, और यह कि सत्यापन की आवश्यकता विलंबित प्रदर्शन को सुधारनी चाहिए जबकि पुनर्निर्माण के बिना बार-बार कम-घर्षण वाला कार्य सौंपना शिक्षार्थियों के अपनी सक्षमता के संयोग के संकल्प को कमज़ोर करना चाहिए।

शिक्षक-पक्ष की सैद्धांतिक व्याख्या अब उसी परीक्षणीयता की प्रतिबद्धता करती है: Capability–Decision Model AI-TPACK क्षमता को अभिवृत्ति और अनुभूत व्यवहारिक नियंत्रण से ऊपर रखता है और चार असत्यापन शर्तों का नाम लेता है — मध्यस्थता विफलता, विविक्तता पतन, संयमन शून्यता और संदर्भ अतिरेक — हालाँकि यह मॉडल अब भी अपरीक्षित है (Mnguni (2026)).

• ज्ञानवादी सह-करणीपन। मशीनों के साथ सीखना "ज्ञानवादी सह-करणीपन की एक सिद्धांत की ओर" बढ़ता है, यह एक सिद्धांत-सूचित मॉडल है कि शिक्षार्थी और GenAI प्रणालियाँ मिलकर ज्ञान और समझ कैसे उत्पन्न करती हैं।

• अनुपस्थित संज्ञानात्मक आधाररेखा (ACB)। अनुपस्थित संज्ञानात्मक आधाररेखा AI-मूल शिक्षार्थियों के शैक्षणिक स्व-मूल्यांकन में एक संरचनात्मक अंतराल का सैद्धांतिक विवेचना करती है — एक त्रि-आयामी ढाँचा जो समझाता है कि जब AI प्रदर्शन को फुलाता है तो शिक्षार्थी अपनी सीखने का अधिक अनुमान क्यों लगाते हैं।

• संज्ञानात्मक कोमन्स। संज्ञानात्मक कोमन्स और विशेषज्ञता का पुनर्जनन कोमन-पूल-संसाधन सिद्धांत और वितरित संज्ञान से आकर्षित होती है और यह समझाती है कि तर्कसंगत AI ग्रहण निर्णय उन पेशों की साझा विशेषज्ञता पूल को कैसे समाप्त कर सकते हैं जिसकी पुनर्नवीनीकरण के लिए आवश्यकता होती है।

• प्रदर्शन बनाम सीखना। प्रदर्शन-बनाम-सीखना AI-द्वारा फुले कार्य-प्रदर्शन और स्थायी सीखने के बीच तीखे अंतर का सैद्धांतिक विवेचना करती है, एक ऐसी विभेदा जो ज्ञान-संग्रह के अधिगम लाभ प्रमाणों में बार-बार दिखाई देती है।

• ज्ञानवादी AI साक्षरता (EAIL)। ज्ञानवादी AI साक्षरता AI साक्षरता को एक प्रक्रिया-केंद्रित ज्ञानवादी सक्षमता के रूप में फिर से परिभाषित करती है, जो इस बात पर केंद्रित है कि जब शिक्षार्थी जनरेटिव AI के साथ सह-प्रोग्रामिंग करते हैं तो ज्ञान का निर्माण और औचित्य कैसे होता है।

• त्रि-प्रणाली सिद्धांत। Shaw और Nave (2026) द्वि-प्रक्रिया विवरणों को सिस्टम 3 के साथ विस्तारित करते हैं — बाहरी, स्वचालित, डेटा-चालित तर्क जो सिस्टम 1 और सिस्टम 2 का पूरक, प्रतिस्थापक या दमनकारी हो सकता है — और संज्ञानात्मक समर्पण, AI उत्पादन का अकाल्पनिक ग्रहण, को उसकी विशेषत गत विफलता के रूप में नामित करते हैं।

• संज्ञानात्मक संरक्षण। प्रमाणपत्र और संज्ञानात्मक संरक्षण AI-व्यापक मूल्यांकन संदर्भों में ज्ञान और सीखने की रक्षा के लिए संस्थागत उत्तरदायित्व का सैद्धांतिक विवेचना करती है।

• सह-शिक्षा में AI विनियमन और ज्ञानवादी सक्रियता। सह-नियमन में एक संज्ञानात्मक भागीदार के रूप में AI कार्यपालन कार्य, मेटाकॉग्निशन, वितरित संज्ञान और सामाजिक-सांस्कृतिक विकास को एक विकासात्मक मॉडल में एकीकृत करती है; ज्ञानवादी सक्रियता गणित में AI के प्रति शिक्षार्थियों के करणीपन-पूर्ण दृष्टिकोण का सैद्धांतिक विवेचना करती है।

• मानव-GAI संलग्नता प्रतिमान। Strydom (2026) क्षेत्र की "सिद्धांत-अभाव" समस्या को व्यक्तिगत ज्ञानवादी विश्वासों के Schommer के बहु-आयामी मॉडल में सात अनुभवित मानव-GAI संलग्नता प्रतिमानों (सुरक्षित, संभावना-केंद्रित, संवर्धित, अग्रणी, सहजीवी, मूल्य-आधारित, समता) को आधार बनाकर संबोधित करती है — यह एक ज्ञानमीमांसात्मक, न कि उपकरण-केंद्रित, सिद्धांत है कि व्यक्ति AI के सापेक्ष स्वयं को भिन्न ढंग से कैसे स्थापित करते हैं।

• पारिस्थितिक सह-करणीपन ढाँचा। Poudyal (2026) तर्क देती है कि जनरेटिव AI ज्ञानवादी अधिकार को शिक्षकों से शिक्षार्थियों की ओर और फिर मशीनों की ओर पुनर्नियुक्त करती है, और एक ढाँचा प्रस्तुत करती है जो सह-करणीपन को तीन परस्पर-निर्भर आयामों — संबंधगत, नियामक (SRL चक्र पर मानचित्रित), और शिक्षाशास्त्रीय (शिक्षक ग्रहण निरंतरता) — से परिभाषित करती है, जो सभी मानवीय ज्ञानवादी उत्तरदायित्व की एक अटूट शर्त (विवाद्यता, उत्पत्ति, और नैतिक/बौद्धिक श्रेय का अप्रत्यर्पण) से सीमित हैं। यह शिक्षार्थी सक्रियता को एक ज्ञानवादी अभिकल्पना समस्या के रूप में स्थापित करती है, उपयोगिता चिंता के बजाय, और संस्थाओं को "संतुलन" से अधिक सटीक भाषा देती है जिससे वे GenAI एकीकरण का शासन कर सकें।

• संबंधगत ज्ञानवादी करणीपन और ज्ञानवादी निर्भरता। Du और Yuan (2026) यह समालोचित-एकीकृत विवरण देते हैं कि AI-मध्यस्थ निर्भरता कब निर्णय को संरक्षित करती है और कब उसे विस्थापित करती है। वे उत्पादक-निर्भरता/हानिकारक-निर्भरता सीमा को छह नैदानिक मानदंडों (विवाद्यता, पुनर्प्राप्ति, स्थानांतरण, अनुरेखणीयता, वितरित उत्तरदायित्व, ज्ञानवादी बहुलता) के माध्यम से संक्रियात्मक रूप देते हैं और चार सामाजिक-तकनीकी मार्गों (प्रवाही अधिकार, घर्षण-रहित प्रत्यायोजन, अपारदर्शी संश्लेषण, संस्थागत निर्भरता) को ट्रैक करते हैं। उनका आचारात्मक प्रस्ताव, संबंधगत ज्ञानवादी करणीपन, संबंध-स्वायत्तता और ज्ञानवादी-सह-करणीपन रेखाओं का विस्तार करता है, जबकि एक स्पष्ट असममितता बनाए रखता है — AI तर्क को आकार दे सकता है बिना पारस्परिक उत्तरदायित्व या वैध अधिकार के — और संस्थागत स्तर पर उत्तरदायित्व तथा ज्ञानवादी न्याय को एकीकृत करता है। AI के साथ सीखने के एक सिद्धांत के रूप में, यह क्षेत्र के प्रश्न को यह से हटाकर ले जाता है कि AI मदद करता है या हानि पहुँचाता है, और यह बताता है कि कौन-से ज्ञानवादी क्रियापद कौन संरक्षित, रूपांतरित या विस्थापित होते हैं, और यह शिक्षाशास्त्रीय तथा संस्थागत हस्तक्षेप का विषय केवल उपयोग के बजाय निर्भरता के अभिकल्पना को बनाता है।

स्थापित सिद्धांतों को आगे बढ़ाना

अन्य कार्य नए प्रतिमानों की स्थापना के बजाय मौजूदा सिद्धांतों को AI संदर्भ में विस्तारित करते हैं: critical-thinking-paradox कार्य संज्ञानात्मक-भार सिद्धांत को भार-न्यूनीकरण निर्देश के साथ एक त्रि-स्तरीय ढाँचे में एकीकृत करता है; समतामूलक मूल्यांकन GenAi व्यवधान के अधीन मूल्यांकन का पुनर्सैद्धांतिकरण करता है। Ba, Gašević, Lim और Anderson (2026) जिज्ञासा समुदाय ढाँचे को ही पुनःसंकल्पित करते हैं: GenAI को एक उपकरण, संवादी भागीदार, या एक काल्पनिक "चौथी उपस्थिति" के रूप में रूपरेखांकित करने के बजाय, वे इसे एक ज्ञानवादी स्थिति के रूप में पुनःस्थापित करते हैं जो यह फिर से रूपरेखांकित करती है कि संज्ञानात्मक, सामाजिक और शिक्षण उपस्थिति कैसे अनुष्ठित, प्रमाणित और शासित होती हैं — CoI उपस्थितियों को मानव–GenAI समुच्चयों की सामाजिक-तकनीकी उपलब्धियों के रूप में पुनर्गढ़ते हैं और एक विन्यास-आधारित अनुमान-नीति प्रस्तावित करते हैं जिसमें GenAI संलग्नता और जिज्ञासा की गुणवत्ता मानवीय उत्तरदायित्व के माध्यम से सशर्त रूप से संबद्ध होती हैं। इसमें से बहुत कुछ संकल्पनात्मक-ढाँचा कार्य है (व्यवसाय-विद्यालय ढाँचे, वैध सिमुलेशन) जो सिद्धांत को अभ्यास के लिए संक्रियात्मक रूप देता है।

Lin और Chang (2026) स्व-नियंत्रित अधिगम और मानव–AI नियमन का विस्तार इस बात का नामकरण करके करते हैं कि शिक्षार्थी किसे शासित करता है — मानदंड, मूल्यांकनात्मक निर्णय और नियंत्रण प्राधिकरण — न कि केवल इस बात को कि AI क्या करता है।

An, McLaren और Stamper (2026) ACT-R और ज्ञान-सीखना-निर्देश ढाँचे को भ्रामक अतिसामान्यीकरण — एक विफलता अवस्था जिसमें ज्ञान संकलन एक अतिसामान्यीकृत उत्पादन उत्पन्न करता है जो सही क्रियाएँ उत्पन्न करता है लेकिन एक महत्वपूर्ण अनुप्रयोग बाधा को छोड़ देता है — का सैद्धांतिक विवेचना करके और अनुकूली ITSs और एक K-12 दशमलव-सीखने के डेटासेट पर एक पहचान/उपचार प्रक्रिया को अनुभवजन्य रूप से मान्य करके आगे बढ़ाते हैं।

पोस्ट-घटनावाद और तकनीकी मध्यस्थता। Farazouli और सहयोगी (2026) तकनीकी मध्यस्थता के स्थापित पोस्ट-घटनावादी ढाँचे (Ihde 1990; Verbeek 2006, 2011; Rosenberger और Verbeek 2015) को AI-इन-एजुकेशन संदर्भ में आगे बढ़ाते हैं। एक नया सिद्धांत प्रस्तावित करने के बजाय, वे GAI चैटबॉट्स को बहु-स्थिर तकनीकी कलाकृतियों के रूप में पुनःसंकल्पित करने के लिए इसे लागू करते हैं, जिनके "स्क्रिप्ट" (तेज़ अनुक्रियात्मकता, प्राकृतिक लगने वाला पाठ जो उत्तीर्ण अंक प्राप्त कर सकता है) शिक्षकों की धारणाओं को मध्यस्थ करते हैं और उनके अभ्यासों को फिर से रूपरेखांकित करते हैं — शिक्षक के आत्मविश्वास को बेचैन करते हुए, यह फिर से आकार देते हुए कि सक्षमता का क्या अर्थ है, और शिक्षकों को स्वीकार्य उपयोग के औज़ारगत प्रश्नों से आगे बढ़ाकर अपनी भूमिका और शिक्षण के अर्थ का पुनर्मूल्यांकन करने की ओर धकेलते हुए। यह एक सिद्धांत-प्रगति योगदान है: यह दिखाता है कि मानव–प्रौद्योगिकी संबंधों का एक दार्शनिक विवरण कैसे उस भावनात्मक और व्यावसायिक व्यवधान की व्याख्या करता है जिसका अनुभव शिक्षक तब करते हैं जब GAI स्थापित शैक्षणिक अभ्यास में प्रवेश करती है।

एक और ढाँचा-योगदान Rismanchian और Doroudi का AI×Ed वर्गीकरण है, जो Kahn (1977) के मूल "तीन अन्योन्यक्रियाओं" को दो अक्षों के साथ विस्तारित करता है — AI की भूमिका (अनुप्रयुक्त उपकरण बनाम मानवीय बुद्धिमत्ता के संबंध में उपमान) और अंतिम उपयोगकर्ता (अनुसंधानकर्ता से शिक्षार्थी) — ताकि किसी भी AIED परियोजना को स्थान-निर्धारित किया जा सके। क्षेत्र को वर्गीकृत करने से परे, यह सिद्धांत और अनुसंधान के "मानवीय बुद्धिमत्ता के संबंध में AI एक उपमान" उपागम को पुनर्जीवित करने का तर्क देता है, सीखने की कंप्यूटेशनल और एजेंट-आधारित मॉडलों का उपयोग करते हुए (जैसे, ICAP ढाँचे का उनका अपना कंप्यूटेशनल मॉडल) समकालीन सीखने के सिद्धांत और कंप्यूटेशनल मॉडलिंग के बीच सेतु बनाने के लिए — एक वैधानिक दिशा जिसे क्षेत्र ने बड़े पैमाने पर त्याग दिया था जब वह अनुप्रयुक्त, डेटा-चालित कार्य की ओर मुड़ा।

सैद्धांतिक बहुलता की दिशा में तुलनात्मक दर्शन। Xie (2026) सिद्धांत विकास की एक भिन्न दिशा का निरूपण करता है: एक परंपरा के भीतर से AI इन एजुकेशन का सैद्धांतिक विवेचन करने के बजाय, यह पत्र एक तुलनात्मक संवाद प्रस्तुत करता है जिसमें प्रत्येक परंपरा "दूसरे के छिपाए हुए को दृश्यमान बनाती है," स्पष्ट रूप से उन्हें एक एकल ढाँचे में संश्लेषित करने से इनकार करते हुए — एक ऐसा दृष्टिकोण जो सैद्धांतिक बहुलता को एक अनसुलझा असहमति के बजाय एक वैधानिक स्थिति के रूप में मानता है। वह तर्क देता है कि पश्चिमी परंपराएँ बहस को विविधीकृत करने से अधिक कर सकती हैं; वे AIED सिद्धांत की संकल्पनात्मक नींव को फिर से आकार दे सकती हैं, Daoist "Dao nature" (道性), self-cultivation (修道) और "Zhenren" (真人) को AI-मध्यस्थ स्थितियों में शिक्षार्थी सक्रियता, शिक्षा के ज्ञानवादी लक्ष्यों और नैतिक क्रिया को फिर से सोचने के संसाधनों के रूप में पुनर्निर्मित करते हुए। वह सीमाओं को भी स्पष्ट रूप से बताता है: योगदान एक-लेखक का, अप्रत्यक्ष है, और चेतावनी देता है कि ऐसा अनुवाद रोमांचीकरण और ओरिएंटलिज़्म से बचने के लिए संदर्भीकरण की माँग करता है।(Alternative AI Philosophy: Daoism as Method for AI in Education)

AIEd में सिद्धांत-उपयोग की समस्या

क्षेत्र की सैद्धांतिक व्याख्या असमान है। AIEd अनुसंधान में सीमाएँ प्रलेखित करता है कि AIEd अध्ययन प्रायः सिद्धांत का कमज़ोर या अकाल्पनिक रूप से उपयोग करते हैं — पुनरुत्पादकता और मापन की कमियों के साथ एक बार-बार आने वाली वैधानिक कमज़ोरी। समीक्षाएँ पाती हैं कि अनेक AIEd शोधपत्र सिद्धांत को सतही रूप से या बिल्कुल भी लागू नहीं करते (उदाहरण के लिए, साहित्य समीक्षाएँ जो यह टिप्पणी करती हैं कि थोड़े ही अध्ययन हस्तक्षेपों को सीखने के सिद्धांत में आधारित करते हैं)। यह सिद्धांत विकास — और सिद्धांत उपयोग — को गुणवत्ता चिंता बनाता है, एक विद्वतापूर्ण उत्पाद के बराबर, जो अनुसंधान विधियों और AI शिक्षा मूल्यांकन से जुड़ता है।

AI इन एजुकेशन के दर्शन से संबंध

सिद्धांत विकास और AI इन एजुकेशन का दर्शन ज्ञान-संग्रह की foundational कार्य के पूरक लेकिन भिन्न उपागम हैं। सिद्धांत विकास AI के साथ सीखने की क्रियाविधियों का उत्पादन और अनुभवजन्य परीक्षण करता है — जनरेटिविज़्म, ज्ञानवादी सह-करणीपन, और अनुपस्थित संज्ञानात्मक आधाररेखा जैसी नामित सिद्धांतें और ढाँचे जो समझाती और भविष्यवाणी करती हैं कि शिक्षार्थी और AI कैसे अन्योन्यक्रिया करते हैं। दर्शन उन क्रियाविधियों के आधार बनने वाली पूर्वधारणाओं से पूछताछ करता है: ज्ञान क्या माना जाता है, ज्ञाता कौन माना जाता है, और शिक्षार्थी मूल रूप से क्या है। ज्ञानवादी सह-करणीपन जैसी सिद्धांत एक क्रियाविधि प्रस्तावित करती है जबकि वितरित संज्ञान और शिक्षार्थी सक्रियता के विषय में दार्शनिक प्रतिबद्धताओं को अंतनिर्हित रूप से अपनाती है; दर्शन उन प्रतिबद्धताओं को स्पष्ट और विवाद्य बनाता है। जहाँ सिद्धांत विकास यह पूछता है कि कोई ढाँचा सीखने की अच्छी व्याख्या करता है या नहीं, वहाँ दर्शन यह पूछता है कि क्या वह यह पकड़ता है कि सीखना और मन वास्तव में क्या हैं — दोनों उपागम क्षेत्र के सबसे foundational अनुच्छेदों में मिलते हैं, जो अक्सर एक साथ दोनों काम करते हैं।

संबंधित अवधारणाएँ

• सीखने के सिद्धांत
• शिक्षा में एआई का दर्शन
• AIEd अनुसंधान की सीमाएँ
• AIED में शोध विधियाँ
• जनरेटिव-AI
• कंस्ट्रक्टिविज़्म
• मेटाकॉग्निशन
• संज्ञानात्मक ऑफलोडिंग
• अधिगम लाभ
• शिक्षा में AI
• AI शिक्षा मूल्यांकन
• जाँच-जिज्ञासा का समुदाय (Community of Inquiry)
• संज्ञानात्मक समर्पण

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