Google ने गाइडेड लर्निंग का विस्तार किया, K-12 में AI की पहुँच के लिए सहमति-आधारित योजना बनाई

Google ने 3 नवंबर, 2026 को घोषणा की कि गाइडेड लर्निंग अब Google Classroom में दुनिया भर में उपलब्ध है और नवंबर 2026 के आखिर में अमेरिका के चुनिंदा स्कूलों में Search पर इसका पायलट शुरू होगा। इसके साथ ही, कंपनी ने K-12 के विद्यार्थियों के खातों के लिए AI के कई उत्पादों को सहमति-आधारित बनाने की योजना भी बताई।

Google के शिक्षा विभाग के उपाध्यक्ष और महाप्रबंधक Chris Phillips ने इन बदलावों की जानकारी उस डिज़ाइन सिद्धांत के संदर्भ में दी जिसे Google “उत्पादक संघर्ष” कहता है: विद्यार्थियों को सक्रिय रूप से चुनौती देना, लेकिन उन्हें इतना परेशान न करना कि वे हार मान लें। Gemini में गाइडेड लर्निंग पहली बार 6 अगस्त, 2025 को उपलब्ध हुई। इसमें विचारोत्तेजक और खुले सवाल, चरण-दर-चरण स्पष्टीकरण और आरेखों, वीडियो तथा इंटरैक्टिव क्विज़ जैसे मल्टीमॉडल जवाब शामिल हैं।

Classroom और Search में गाइडेड लर्निंग कैसे काम करती है

Classroom में शिक्षक गतिविधि देते हैं और AI कक्षा की सामग्री पर आधारित, हर विद्यार्थी के लिए एक-एक करके मदद देने वाले अध्ययन-साधन के रूप में काम करता है। Google की शिक्षा संबंधी रिपोर्ट के अनुसार, गतिविधि को शिक्षक की ओर से अपलोड की गई सामग्री पर आधारित किया जा सकता है। फ़ोकस मोड विद्यार्थियों को काम पर केंद्रित रखता है और अगर वे विषय से भटकने की कोशिश करते हैं, तो बातचीत को शिक्षक द्वारा तय किए गए सीखने के लक्ष्यों की ओर मोड़ देता है। शिक्षकों को कक्षा और हर विद्यार्थी के बारे में रियल-टाइम जानकारी मिलती है, जिसमें पूरी चैट का रिकॉर्ड भी शामिल है, ताकि वे पहचान सकें कि किन विद्यार्थियों को अतिरिक्त मदद की ज़रूरत है। लॉन्च से पहले Google ने स्कूलों और शिक्षकों के साथ Classroom के इस फ़ीचर का परीक्षण किया और उनकी प्रतिक्रिया को इसमें शामिल किया।

Search पर विद्यार्थियों के खातों में, होमवर्क में मदद माँगने वाले कुछ अनुरोधों पर सीधे अंतिम जवाब देने के बजाय चरण-दर-चरण संकेत दिए जाएँगे। Google के उदाहरणों में भौतिकी का कोई सवाल पेस्ट करना और किताब की रिपोर्ट लिखने में मदद माँगना शामिल है। आने वाले महीनों में इस फ़ीचर को अन्य स्कूल ज़िलों तक पहुँचाने से पहले पायलट के दौरान शिक्षकों की प्रतिक्रिया ली जाएगी।

K-12 में AI की पहुँच के लिए प्रशासक की मंज़ूरी ज़रूरी होगी

Gemini, Gemini Notebook, Gemini in Classroom और Google Search की पहुँच K-12 के विद्यार्थियों के खातों में पूरी तरह बंद रहेगी, जब तक कि स्कूल का प्रशासक हर उत्पाद को स्पष्ट रूप से चालू न कर दे। यह बदलाव अभी पूरी तरह लागू नहीं हुआ है: नियंत्रण लागू होने से पहले Google आने वाले महीनों में स्कूलों को अधिक जानकारी देगा, ताकि प्रशासकों को तैयारी का समय मिल सके। यह बदला हुआ तरीका स्कूलों, शिक्षकों, शोधकर्ताओं और नीति-निर्माताओं की प्रतिक्रिया के बाद अपनाया गया है। इसका उद्देश्य स्कूल के नेतृत्वकर्ताओं को यह तय करने देना है कि उनकी कक्षाओं में AI उत्पादों का इस्तेमाल कैसे हो।

Workspace for Education की मुख्य सेवाओं के बारे में Google का कहना है कि स्कूल अपने डेटा के मालिक हैं और विद्यार्थियों का डेटा न तो बेचा जाता है, न विज्ञापन के लिए इस्तेमाल होता है और न ही जनरेटिव AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए।

कक्षा में किए गए परीक्षणों से क्या पता चला

Google की LearnLM टीम और Fab AI ने सिएरा लियोन में पहले से पंजीकृत यादृच्छिक नियंत्रित परीक्षण किया, जिसमें 12 सरकारी सहायता-प्राप्त स्कूलों की कक्षा 7 और 8 की गणित की 48 कक्षाओं के 13 वर्ष या उससे अधिक उम्र के 1,763 विद्यार्थियों ने हिस्सा लिया। कक्षाओं को यादृच्छिक रूप से गाइडेड लर्निंग या पारंपरिक शिक्षण के समूहों में बाँटा गया। गाइडेड लर्निंग वाली कक्षाओं के शिक्षकों से 12 घंटे तक इसका इस्तेमाल करवाने को कहा गया। शोधकर्ताओं ने गणित में इरादा-आधारित उपचार प्रभाव 0.258 मानक विचलन बताया। उन्होंने इसकी तुलना ऐसे औसत विद्यार्थी से की जो शुरुआती माप में 50वें पर्सेंटाइल पर था और अंतिम माप में 60वें पर पहुँच गया; 69% विद्यार्थियों ने इस्तेमाल के निर्धारित मानदंड को पूरा किया।

शिक्षकों ने सीखने के लक्ष्य और शुरुआती संकेत तय किए, विद्यार्थियों को जोड़ों में काम करने के लिए व्यवस्थित किया और सीखी हुई बातों को पक्का करने के लिए चर्चाओं का नेतृत्व किया। शोधकर्ताओं ने शिक्षक के नेतृत्व वाली इस व्यवस्था को प्रयोग का अनिवार्य हिस्सा बताया। उन्होंने यह भी पाया कि शुरुआत में गणित में बेहतर कौशल रखने वाले विद्यार्थियों को इससे ज़्यादा लाभ हुआ। इससे उन विद्यार्थियों के नतीजे सुधारने की स्पष्ट चुनौती सामने आई जो शुरुआत में पीछे थे।

एक अलग 10 सप्ताह के यूके परीक्षण में 1,179 विद्यार्थियों के साथ Eedi पर Gemini-संचालित ट्यूशन को परखा गया। AI द्वारा तैयार किए गए हर संदेश को भेजने से पहले विशेषज्ञ ट्यूटरों ने देखा। शोधकर्ताओं के अनुसार, ट्यूटरों ने समीक्षा किए गए 94,385 मसौदों में से 94.7% को बिना बदलाव के मंज़ूरी दी। उनके मुताबिक, विशेषज्ञों की निगरानी में दी गई AI ट्यूशन ने निकटवर्ती और मध्यवर्ती मापों पर विशेषज्ञ मानव ट्यूशन जितना अच्छा प्रदर्शन किया और सामान्य सुधारात्मक शिक्षण से काफी बेहतर रही।

हालाँकि, व्यापक मानकीकृत Star Maths आकलन में अलग नतीजा सामने आया: AI ट्यूशन और सामान्य सुधारात्मक शिक्षण, दोनों के बाद विद्यार्थियों ने लगभग समान प्रगति की; ट्यूशन का कोई स्पष्ट समग्र लाभ नहीं दिखा। शोधकर्ताओं ने इस अंतर का एक कारण यह बताया कि ट्यूशन के दौरान हुई बातचीत से पाठ्यक्रम का कम हिस्सा कवर हो पाया। उन्होंने कहा कि लंबे समय तक चलने वाले अध्ययनों से यह जाँचना चाहिए कि शुरुआती लाभ कब व्यापक आकलनों में सुधार में बदलते हैं।

इसलिए, इस विस्तार में पहुँच जितना ही अहम इसे लागू करने का तरीका भी है। Classroom की व्यवस्था में शिक्षक की ओर से अपलोड की गई सामग्री, शिक्षक द्वारा तय किए गए लक्ष्य और चैट के पूरे रिकॉर्ड तक पहुँच शामिल हैं, जबकि आने वाली सेटिंग्स में उत्पाद चालू करने का फ़ैसला प्रशासकों के हाथ में होगा। परीक्षणों में सीखने के कुछ मापों पर सुधार दिखा, लेकिन व्यापक परीक्षाओं में लाभ, पाठ्यक्रम का दायरा और कम उपलब्धि हासिल करने वाले विद्यार्थियों को होने वाला फ़ायदा अब भी स्पष्ट नहीं है। मुख्य अनुत्तरित सवाल यह है कि क्या शोध में दर्ज असमान लाभ और पाठ्यक्रम के सीमित दायरे को दोहराए बिना, ये मापे गए फ़ायदे स्कूलों में बड़े पैमाने पर इस्तेमाल के दौरान भी बने रहेंगे।