मैं प्रभावी ढंग से पढ़ाई और सीखने के लिए AI का उपयोग कैसे करूँ?

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रात के ग्यारह बजे हैं, सुबह एक प्रॉब्लम सेट जमा करनी है और एक पेपर जिसे आपने शुरू भी नहीं किया, और चैट विंडो पहले से खुली है। इनमें से हर उपकरण लगभग कुछ भी पूछने पर तुरंत, साफ़ गद्य में जवाब देगा — ऐसे गद्य में जो किसी जानकार व्यक्ति की तरह लगता है। यही कारण है कि इन्हें अच्छी तरह से इस्तेमाल करना एक सुविधा नहीं, एक कौशल है।

यहाँ मुख्य बात है, और यही एक वाक्य इस पेज से साथ ले जाने लायक है: वही मॉडल, आपकी पढ़ाई की प्रक्रिया में अलग बिंदु पर इस्तेमाल किया जाए, तो उलट परिणाम देता है। जो चैट आपकी सोच को शुरू होने से पहले ही खत्म कर दे, वह काम को तेज़ लगाता है और पीछे कम छोड़ता है। वही चैट, जब आपको परखने के लिए, किसी चीज़ को समझाने के लिए जिस पर आप पहले ही कोशिश कर चुके हैं, या यह दिखाने के लिए कि आपका तर्क कहाँ टूटा — सीखने में मदद करती है।

दूसरी बात जो याद रखनी है: जो काम ठीक निकल गया, वह इस बात का प्रमाण नहीं कि आपने कुछ सीखा। कमरे में मॉडल के होते बना काम यह दिखाता है कि आप और मॉडल मिलकर क्या कर सकते हैं; परीक्षाएँ, प्लेसमेंट और अनुक्रम में अगला कोर्स यह परखते हैं कि आप अकेले क्या कर सकते हैं — जिसे अनुसंधान सीखने के लाभ कहता है। ये दो अलग चीज़ें हैं, और इनके बीच की खाई ही पूरी बात है।

संक्षिप्त रूप: तीन नियम जिन्हें आज रात इस्तेमाल किया जा सकता है

1. पहले कोशिश करें, फिर प्रॉम्प्ट करें। अपना जवाब पहले लिखें — एक रूपरेखा, एक गलत अनुमान, एक गंदी कोशिश — चैट खोलने से पहले। फिर उपकरण को हल तब तक न बताने को कहें जब तक आपके पास एक न हो। यही एक कदम सबसे मज़बूत प्रमाण के साथ आता है, और नीचे यही बात है।

2. पढ़ाने के लिए कहें, बनाने के लिए नहीं। संकेत, व्याख्या, हल किए चरण, प्रश्नोत्तरी और सुधार: हाँ। यह तय करना कि आपका निबंध क्या कहता है, स्रोत खोजना, वाक्य लिखना, समस्या हल करना: आपका। अगर आप चैट बंद रखकर वह चरण नहीं कर सकते, तो आप पढ़ाई नहीं कर रहे, आप नकल कर रहे हैं।

3. उपकरण बंद करके खत्म करें। याद से, ज़ोर से, कुछ भी खोले बिना जवाब दें। अगर नहीं दे पाते, तो आपने अभी उसे सीखा नहीं है — और आपने यह आज रात पता कर लिया, परीक्षा हॉल में नहीं।

नीचे का सब कुछ इन तीनों का विस्तार है।

इसे कब इस्तेमाल करें

इनमें से सभी आपकी सोच को बरकरार छोड़ते हैं:

• कुछ समझाना जो आपने पहले पढ़ा है और समझ नहीं पाए। अवधारणा को ऐसे मांगें जैसे आप उस पर परखे जाएँगे, फिर उसे वापस समझाएँ।
• एक बार में एक प्रश्न पर प्रश्नोत्तरी, इस निर्देश के साथ कि जवाब तब तक न बताया जाए जब तक आपने कोशिश न की हो।
• किसी प्रकार की समस्या का हल किया उदाहरण दिखाना ताकि आप उसका स्वरूप देख सकें, फिर अगला खुद हल करना।
• जिस बिंदु पर आप अटके हैं और उसे नाम दे सकते हैं, वहाँ से निकलना। "इस असाइनमेंट में मदद करें" नहीं, बल्कि "पुटी द्वारा समाकलन करते समय मुझे हर बार गलत चिह्न मिलता है; यह मेरी कोशिश है; यह कहाँ टूटती है?"
• जो आप पहले से पढ़ रहे हैं उससे अभ्यास कार्ड बनाना, और उन्हें अनुसूचित करना।
• प्रतिपुष्टि के बाद अपनी गलतियाँ समझाना। पूछें कि आपके संस्करण में क्या गलत था, न कि सिर्फ़ यह कि सही जवाब क्या है।

पैटर्न यह है: उपकरण कुछ कर रहा है आपकी सीख के साथ उसके बजाय नहीं। वह चार-चरणीय प्रक्रिया जिसका वर्णन Viberg, Feldman-Maggor और Wong (2026) ने STEM के छात्रों के बारे में किया, नकल करने लायक है — यह तय करना कि मदद की ज़रूरत थी या नहीं, यह चुनना कि किससे पूछना है, यह तय करना कि किस तरह की मदद मांगनी है, और यह आँकना कि जो मिला वह कैसा था। उन 20 साक्षात्कार प्रतिभागियों ने मॉडल को सबसे पहले रखा क्योंकि वह सबसे कम रुकावट वाला विकल्प था ("पहले ChatGPT, फिर सहपाठी, और अंत में शिक्षक"), और उन्होंने जान-बूझकर संकेत, चरण-दर-चरण मार्गदर्शन और अवधारणा व्याख्याएँ मांगीं, सीधे हल नहीं, चैटबॉट को "एक संकेत, एक सहायक उपकरण, लेकिन स्वतंत्र हल नहीं" मानते हुए।

इसे कब न इस्तेमाल करें, या कब अलग तरीके से इस्तेमाल करें

छात्रों के इरादों और उनके काम के बीच की खाई इस शोध का सबसे स्थिर निष्कर्ष है। Yan और सहयोगी (2026) ने जापान और चीन के 38 स्नातक छात्रों से तब साक्षात्कार लिया जब वे बिना निगरानी वाले निबंध आकलनों के अपने चैट इतिहास से गुज़र रहे थे। एक समूह ने काम पूरी तरह सौंप दिया — शिक्षक असाइनमेंट देते हैं, छात्र उसे GenAI को दे देता है, GenAI बना देता है, छात्र फ़ॉर्मैटिंग जाँचता है, छात्र जमा कर देता है — और एक प्रतिभागी ने बातचीत को "मेरे दिमाग की जगह पूरी तरह ले ली" बताया। यह छोटा समूह था। 38 में से 31 ने कहा कि उनका इरादा AI को सीखने के सहायक के रूप में इस्तेमाल करना था, और फिर भी उन्होंने अत्यधिक निर्भरता, मानसिक आलस्य और तेज़ भूलने की सूचना दी; एक ने कहा "आप उसे भूलने की रफ़्तार भी बहुत तेज़ है"। Yan और सहयोगी इसे दक्षता विरोधाभास कहते हैं: सुविधा उस संज्ञानात्मक काम की कीमत पर खरीदी गई जो समझ बनाता है।

38 में से केवल 8 ऐसे काम करते थे जिन्हें लेखक संज्ञानात्मक साझेदार कहते हैं, और उनकी पहचान यह नहीं थी कि उन्होंने AI कम इस्तेमाल किया। यह था कि उनकी कुल मेहनत घटी नहीं — वह हटी। एक ने मेहनत खोजने से गुणवत्ता जाँच में हटाई; दूसरे ने हर AI सत्र के बाद तुरंत प्राप्त जानकारी के मुरझाने को रोकने के लिए छोटे विचार-नोट लिखे।

यह आपके लिए निर्देशों के रूप में कैसा दिखता है:

• असाइनमेंट पेस्ट करके आउटपुट लेकर न रहें। उसी अध्ययन में, 76.32% छात्रों ने पूछो–जवाब पाओ–रुक जाओ पैटर्न पर भरोसा किया, आमतौर पर आकलन का शीर्षक पेस्ट किए बिना यह बताए कि उन्हें असल में क्या चाहिए, और फिर जवाब निराशाजनक लगने पर वही प्रॉम्प्ट दोबारा भेजा। निरंतर, पुनरावृत्त संवाद केवल 23.68% में दिखा, और उनमें से लगभग सभी संज्ञानात्मक साझेदार थे।
• इसे अपनी पढ़ाई और लिखाई से अलग न करें। 78.94% ने AI को या तो शुरू करने से पहले या मसौदा बनाने के बाद इस्तेमाल किया, और यह अलगाव उस समूह का चिह्न है जिसने सबसे कम सीखा।
• पहले जवाब पर रुकें नहीं। सहायता खोजना शोध वही आकार दिखाता है। Amoozadeh और Alipour (2026) ने दो प्रोग्रामिंग कार्यों में 72 छात्रों के 830 प्रॉम्प्ट का वर्गीकरण किया और बार-बार वही कुछ कदम पाए: दावे (प्रश्नों के बजाय भ्रम की सूचनाएँ), जाँच प्रॉम्प्ट जो पूछते हैं कि कुछ सही था या नहीं, और साधनात्मक या प्रक्रियात्मक प्रॉम्प्ट जो अगला चरण मांगते हैं। तुलना, भविष्यवाणी और विशेषता निर्दिष्ट करना — वे कदम जो आपको सोचने पर मजबूर करते हैं — दुर्लब रहे। जहाँ भी आपके अपने प्रॉम्प्ट एकत्र होते हैं, आप उनसे अपनी सीख की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
• इसे व्यवस्था करने दें, विश्लेषण नहीं। सारांश बनाना, अनुवाद करना, फिर से स्वरूपित करना, पढ़ाई के बिंदु पर अभ्यास कार्ड बनाना और पढ़ाई की अनुसूची बनाना उचित उपयोग हैं। Kawamura (2026) ने ऐसी प्रणालियाँ बनाईं जो बोली गई प्लेबैक को हर खंड की कठिनाई के अनुसार ढालती हैं (औसतन लगभग 1.30x) और बहु-माध्यम वीडियो सारांश बनाती हैं जो देखने के समय को 53% तक घटाते हैं, प्रश्नोत्तरी अंकों में कोई सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण अंतर नहीं। सामग्री से तेज़ गुज़रना ठीक है। वह काम छोड़ना जो आपको बदलता है, ठीक नहीं।

इसे कैसे पढ़ें कि यह टिके

प्रॉम्प्ट करने से पहले कोशिश करें। इस पर इस पेज पर सबसे अच्छा प्रमाण है। Akgun और Toker (2026) ने 89 स्नातक छात्रों को वही अनुकूली प्री-टेस्टिंग सत्र और वही निर्देश दिया, फिर अलग-अलग अभ्यास के सात हफ़्ते। अनुकूली अंतरालित पुनर्प्राप्ति — AI जो भ्रमों को जाँचता है, पतले जवाबों पर विस्तार की मांग करता है, और केवल असली अवधारणात्मक संलग्नता पर आगे बढ़ता है — ने सबसे ऊँचे पोस्ट-टेस्ट अंक (M = 78.19) और सबसे ऊँची अभ्यास मेहनत (M = 0.85) दिए, मॉडल के साथ स्वतंत्र चैट के मुक़ाबले (M = 67.28 और 0.49; अंकों पर d = 0.92)। प्री-टेस्टिंग तब भी मदद करती है जब आपके पहले जवाब गलत हों, क्योंकि कोशिश आपके ज्ञान को सक्रिय करती है और जो आप नहीं जानते उसे उजागर करती है। बढ़त एजेंट के सीधे हल देने से इनकार से आई, एक नीति जो आप किसी भी चैटबॉट पर एक वाक्य में लागू कर सकते हैं: इसे ऐसे समझाओ जैसे मुझे इस पर परखा जाएगा, एक बार में एक प्रश्न पूछो, जब तक मैंने कोशिश न की हो जवाब मत देना, और मुझे बताओ कि मैंने क्या गलत किया और क्यों।

दोबारा पढ़ने के बजाय अनुसूची पर पुनः प्राप्त करें। Zhang (2026) Memdora का वर्णन करते हैं, एक AI अंतरालित-पुनरावृत्ति प्रणाली जो इस निष्कर्ष पर बनी है कि समीक्षा के बिना नई सीखी गई सामग्री का लगभग 70% 24 घंटे के भीतर भुला दिया जाता है। यह जो भी आप पढ़ रहे हैं उससे, पढ़ाई के बिंदु पर, कार्ड बनाती है, और उन्हें FSRS-6 से अनुसूचित करती है। इस बात पर स्पष्ट रहें कि इतनी कीमत क्या है: पेपर पारंपरिक फ़्लैशकार्ड उपकरणों से बेहतर प्रतिधारण सूचित करता है, लेकिन इसका योगदान एक डिज़ाइन और संपर्क वर्गीकरण है, नियंत्रित प्रतिधारण परीक्षण नहीं। अंतराल और पुनर्प्राप्ति को प्रमाणित मानें और विशिष्ट संपर्क डिज़ाइन को होनहार।

सुधारों को प्रोसेस करें, जवाबों को बदलकर नहीं। Wei और Shang (2026) एक त्रुटि-सुधार अध्ययन सूचित करते हैं जिसमें सुधार के दौरान मेहनत ने सीखने में योगदान दिया, जबकि सरल जवाब प्रतिस्थापन से यही लाभ मिलना संभव नहीं था। जब कुछ आपके लिए ठीक किया जाए, पूछें कि क्या गलत था, आपका संस्करण क्यों असफल रहा और अंतर्निहित नियम क्या है — फिर वह चरण खुद दोबारा करें।

अपने नोट खुद लें। Yan के संज्ञानात्मक साझेदारों ने तेज़ भूलने को हर सत्र के बाद छोटे विचार-नोट लिखकर रोका। यही इस आदत का सबसे सस्ता रूप है, और इसकी कीमत दो मिनट है।

आउटपुट पर भरोसा करने से पहले उसे कैसे जाँचें

"आलोचनात्मक उपयोग" एक धुँधला वाक्यांश है, इसलिए यह जानना मददगार है कि अनुसंधान क्या अलग कर सकता है। Wei और Shang सात लक्ष्य अलग करते हैं: संज्ञानात्मक मूल्यांकन, कि आप जाँचना शुरू करते हैं या नहीं, आपने कितनी अच्छी जाँच की, जाँच सफल हुई या नहीं, आपने आउटपुट के साथ क्या किया, आप काम पर कैसे प्रदर्शन किए, और आपने स्वतंत्र रूप से क्या सीखा। याद रखने वाली बात यह है कि जाँचना और सफल जाँचना एक नहीं है — एक अच्छी प्रक्रिया अधूरी खत्म हो सकती है, और एक कमज़ोर प्रक्रिया संयोग से सही जवाब पर पहुँच सकती है। अनुकूलित निर्भरता का मतलब है कि आउटपुट को स्वीकार या अस्वीकार करने का आपका निर्णय उसके वास्तविक गुणवत्ता से मेल खाता था, जिसे आप यह नहीं आँक सकते कि जवाब कितना आत्मविश्वास से लगा।

तीन निष्कर्ष इसे ठोस बनाते हैं। Dávila और सहयोगी (2025) ने शिक्षार्थियों को सलाह दी जो लगभग आधे समय सही थी और पाया कि उन्होंने उस पर कितना वज़न दिया, वह उनके पूर्व ज्ञान और लिंग के साथ बदलता था — विश्वास सटीकता को नहीं ट्रैक कर रहा था। Zheng और सहयोगी (2025) ने एक "असफल अनुप्रयोग" पैटर्न पहचाना जिसमें स्वयं सही मार्गदर्शन का सही ढंग से पालन करने पर भी गलत जवाब मिला। और स्व-प्रभावशीलता एक सुरक्षित मार्गदर्शक नहीं है: Rheu और Cho (2025) ने पाया कि भाषा मॉडल कैसे काम करते हैं यह समझना अधिक स्व-सूचित तथ्य-जाँच से जुड़ा था, जबकि आत्मविश्वास और विशेषता ज्ञान के कुछ रूप कम जाँच से जुड़े थे।

इसलिए, जिस किसी चीज़ पर आपका आकलन होगा, उसे किसी नामित स्रोत के विरुद्ध सत्यापित करें। Viberg अध्ययन के STEM छात्रों ने आउटपुट की जाँच अपने पाठ्यक्रम और प्रशिक्षकों के विरुद्ध की, एक ने समझाया कि "मैं केवल TA के पास तभी जाता हूँ जब हम यह नहीं बता सकते कि ChatGPT कुछ गढ़ रहा है या नहीं"। जब आप वास्तव में नहीं बता पाते, उस बिंदु को अनसुलझा चिह्नित करें और पेज खत्म करने के लिए उसे अपनाने के बजाय किसी व्यक्ति से पूछें। और ज़रूरत पड़ने से पहले अपने नियम तय कर लें: Pérez-Portabella और सहयोगी (2026) ने 151 स्नातक छात्रों से सर्वे किया और पाया कि नैतिक निर्णय परीक्षा की तैयारी के लिए बड़े भाषा मॉडल इस्तेमाल करने के इरादे के लिए आवश्यक शर्त थीं, परिणामवादी और कर्तव्यवादी तर्क उस इरादे की भविष्यवाणी करते थे, और इरादा वास्तविक उपयोग की मज़बूत भविष्यवाणी करता था। पहले तय कर लेना कि आप क्या करेंगे और क्या नहीं, यह औपचारिकता नहीं; यही वह चीज़ है जिसका आपका व्यवहार अनुसरण करता है।

यह आँकने के तरीके कि आप वास्तव में सीख रहे हैं या नहीं

यह न आँकें कि सत्र कैसा लगा और न यह कि आउटपुट कितना चमकदार दिखता है। स्वतंत्र सीखने का मतलब है प्रतिधारण, स्थानांतरण, बिना सहायता का प्रदर्शन, और AI सहायता हटाए जाने के बाद अपनी गलतियाँ खुद पाना। तीन परीक्षण बताए गए हैं, और उनमें से किसी के लिए कोई शोधकर्ता ज़रूरी नहीं:

• उपकरण बंद करके जवाब दें। अगर आप चैट बंद रखकर व्याख्या या हल नहीं दे सकते, तो आपने अभी उसे सीखा नहीं है।
• तुरंत नहीं, विलंब के बाद परखें। सांख्यिकी अध्ययन में शर्तों को अलग करने वाला सात-हफ़्ते का पोस्ट-टेस्ट था; बातचीत अभी स्क्रीन पर चलते समय लिया गया अंक आपको बहुत कम बताता है।
• ज़ोर से, याद से, बिना नोट के समझाएँ। अगर आपको उपकरण के शब्दावली की ज़रूरत है, तो समझ अभी आपकी नहीं है।

अगर आप जो ऐप इस्तेमाल करते हैं वह प्रति वस्तु परिणाम सूचित करता है, तो उसे पढ़ें — Memdora की कक्षा परत व्यक्तिगत कार्ड स्तर पर सीखने को ट्रैक करती है, जो स्ट्रीक गिनती या कुल पढ़े मिनटों से कहीं अधिक बताती है।

"मैं इसके पैसे दे रहा हूँ — फिर इसे क्यों न इस्तेमाल करूँ?"

क्योंकि सदस्यता आपको जवाबों से कहीं बेहतर चीज़ खरीदती है, और जवाब सस्ता हिस्सा हैं। जिस चीज़ के पैसे आप दे रहे हैं वह है एक धैर्यवान शिक्षक जो एक ही विचार को पाँच तरीकों से समझाएगा, जब तक आप ठंडे मन से न कर सकें तब तक आपको प्रश्न पूछेगा, और बताएगा कि आपकी अपनी कोशिश में क्या गलत हुआ — एक शिक्षक जो अधिकांश छात्रों के पास रात के ग्यारह बजे नहीं होता। अपने पैसों का मोल लेने का मतलब महँगी चीज़ें मांगना है, सस्ती नहीं। सस्ती वही है कि पेस्ट करके ले लो, और यही वह उपयोग है जो मापने योग्य रूप से आपकी कीमत पर आता है: Yan अध्ययन में वह समूह जिसने काम पूरी तरह सौंप दिया, छोटा समूह था, जबकि जिन छात्रों ने सबसे तेज़ भूलने की सूचना दी, वह बहुत बड़ा समूह था जो मानता था कि वह AI का अच्छी तरह इस्तेमाल कर रहा है।

"बाकी सब इसी तरह करते हैं"

उनमें से अधिकतर उस तरीके में कर रहे हैं जो शोध में खराब काम करता दिखता है: 76.32% पूछते हैं, जवाब पाते हैं और रुक जाते हैं; 78.94% कभी उस काम के हिस्से में उपकरण को शामिल नहीं करते जो उन्हें बदलता। उस बहुमत में होना आसान और साधारण है। 38 में से 8 संज्ञानात्मक साझेदार कोई प्रतिभाशाली के लिए आरक्षित मार्ग नहीं हैं — उनकी पहचान एक ऐसा नियम था जिसे आप आज रात अपना सकते हैं: मेहनत हटती है, गायब नहीं होती। एक ने मेहनत खोजने से गुणवत्ता जाँच में हटाई। एक ने हर सत्र के बाद विचार-नोट लिखे।

"यह तेज़ है"

हाँ, और यही वह जाल है जिसे अनुसंधान दक्षता विरोधाभास कहता है: रफ़्तार ऊपर जाती है जबकि जिस चीज़ ने काम को काम के लायक बनाया था वह नीचे जाती है। पुनर्प्राप्ति अध्ययन इस आदान-प्रदान का सबसे साफ़ रूप है — स्वतंत्र चैट ने कम अभ्यास काम किया (M = 0.49 मेहनत, M = 0.85 के मुक़ाबले) और सात हफ़्ते बाद कम अंक बनाए (M = 67.28 के मुक़ाबले M = 78.19, d = 0.92)। दोनों शर्तों में वही AI और वही शुरुआती सत्र था; अंतर यह था कि उपकरण ने विरोध किया या नहीं। आप आज रात तेज़ होंगे और परीक्षा में धीमे, और चुनना आपके हाथ में है कि कौन चाहते हैं।

जाँच-सूची

• चैट खोलने से पहले अपना जवाब लिखें, भले ही खराब हो, और AI को तब तक हल न बताने को कहें जब तक आपने कोशिश न की हो।
• पूरे किए काम के बजाय संकेत, व्याख्या, हल किए चरण और प्रश्नोत्तरी मांगें।
• जिस अवधारणा पर आप अटके हैं उसे नाम दें और अपनी कोशिश पेस्ट करें; असाइनमेंट का शीर्षक पेस्ट करके पहला जवाब स्वीकार न करें।
• बातचीत में बने रहें: वही प्रॉम्प्ट दोबारा भेजने के बजाय विरोध करें, क्यों पूछें, पूछें कि आपने क्या गलत किया।
• दोबारा पढ़ने के बजाय, अपनी पढ़ाई से बने कार्ड इस्तेमाल करके अनुसूची पर पुनः प्राप्त करें।
• जिस चीज़ का आकलन होगा उसे नामित स्रोत के विरुद्ध सत्यापित करें, और आउटपुट में सहजपन को किसी भी प्रमाण के रूप में न मानें।
• जब आपको कोई सुधार दिया जाए, ठीक-करना पेस्ट करने के बजाय वह चरण खुद दोबारा करें।
• अपनी पढ़ाई और मसौदा अपना बनाए रखें: AI को विचार-मंथन से पहले और मसौदा बनाने के बाद इस्तेमाल करें, इनमें से किसी की जगह नहीं।
• उपकरण बंद करके खत्म करें — बिना सहायता का जवाब, विलंबित परीक्षण, बोला हुआ स्पष्टीकरण।

अगर आप पढ़ाते भी हैं, तो एक निष्कर्ष यहाँ साथ ले जाने लायक है। Yan अध्ययन के सभी 38 छात्रों ने सूचना दी कि उनके प्रशिक्षकों ने नकल करना मना किया और लगभग कोई ठोस मार्गदर्शन नहीं दिया, और उस शून्य ने अच्छे इरादों वाले छात्रों को भी काम सौंपने की ओर धकेल दिया। मॉडल के साथ निरंतर संवाद कैसा दिखता है यह दिखाना, ऐसे काम तय करना जिनमें प्रॉम्प्ट से पहले कोशिश ज़रूरी हो, प्रक्रिया का प्रमाण मांगना जैसे AI के उपयोग पर नोट, और बिना सहायता के प्रदर्शन का अलग से आकलन करना — ये सब कुछ ऐसा करते हैं जो अकेले प्रतिबंध नहीं करता। व्यापक प्रमाण आधार के लिए देखें क्या AI का उपयोग वास्तव में मेरे छात्रों की सीखने में मदद करता है? और एआई छात्रों को कैसे प्रभावित कर रहा है?।