Office for Students ने डिग्रियों की रक्षा के लिए एआई-मुक्त मूल्यांकन पर ज़ोर दिया

इंग्लैंड के Office for Students ने 11 नवंबर 2026 को कहा कि विश्वविद्यालयों को यह सुनिश्चित करना चाहिए कि मूल्यांकन से पता चले कि विद्यार्थी क्या जानते हैं और क्या कर सकते हैं। इसके लिए अक्सर सुरक्षित, एआई-मुक्त प्रारूप अपनाए जा सकते हैं। उसने चेतावनी दी कि बिना निगरानी वाले कई असाइनमेंट एआई की मदद से उच्च स्तर पर पूरे किए जा सकते हैं, जबकि उनमें विद्यार्थियों की भागीदारी बहुत कम हो सकती है।

Advance HE के साथ संयुक्त शोध रिपोर्ट के साथ-साथ, OfS ने विश्वविद्यालयों और कॉलेजों के लिए मार्गदर्शन प्रकाशित किया। इसमें नई, एआई-विशिष्ट पंजीकरण शर्त बनाने के बजाय मौजूदा गुणवत्ता शर्तों को एआई के संदर्भ में लागू करने का तरीका बताया गया है। इन शर्तों में अद्यतन पाठ्यक्रमों और प्रासंगिक कौशलों, पर्याप्त विद्यार्थी सहायता तथा वैध और विश्वसनीय मूल्यांकन पर आधारित भरोसेमंद योग्यताओं से जुड़ी अपेक्षाएँ शामिल हैं। इन अपेक्षाओं पर खरे न उतरने वाले संस्थानों पर विशिष्ट पंजीकरण शर्तें लगाई जा सकती हैं, आर्थिक दंड लगाया जा सकता है या विद्यार्थी सहायता निधि अथवा OfS अनुदान निधि तक उनकी पहुँच निलंबित की जा सकती है।

OfS के रणनीति एवं कार्यान्वयन निदेशक Josh Fleming ने एआई को एक अवसर और साथ ही “मौजूदा व्यवस्था के लिए पीढ़ीगत जोखिम बताया, जिससे विद्यार्थियों की सीखने की प्रक्रिया और उनका मूल्यांकन करने की संस्थानों की क्षमता कमज़ोर होने का खतरा है।” उन्होंने एआई-मुक्त मूल्यांकन का कहीं अधिक व्यापक उपयोग करने का आह्वान किया।

विद्यार्थियों और कर्मचारियों से मिले साक्ष्य

पूरी रिपोर्ट में जून से सितंबर 2026 के बीच किए गए शोध के निष्कर्ष शामिल हैं। इसमें कम-से-कम 127 संस्थानों के 244 उच्च शिक्षा कर्मचारियों और 91 विद्यार्थियों या विद्यार्थी प्रतिनिधियों ने भाग लिया। साक्ष्य प्रत्यक्ष आयोजनों, ऑनलाइन सवालों के जवाब में मिली 64 प्रतिक्रियाओं और 22 साक्षात्कारों से जुटाए गए। प्रतिभागियों ने स्वयं भाग लेने का चुनाव किया था, इसलिए वे विद्यार्थियों और कर्मचारियों की व्यापक आबादी का प्रतिनिधित्व न भी करते हों।

विद्यार्थियों ने शोधकर्ताओं को बताया कि उनके कुछ साथी कभी-कभी बड़े भाषा मॉडल की मदद से महज़ कुछ मिनटों में मूल्यांकन के काम पूरे कर लेते थे और उन्हें स्वतंत्र रूप से किए गए काम के समान अंक मिलते थे। कुछ विद्यार्थियों ने कहा कि वे साथी अपने जमा किए गए काम की बुनियादी बातें भी याद नहीं कर पाते थे। कर्मचारियों ने बताया कि बड़ी संख्या में ऐसे काम जमा किए गए जिनकी शैली और संदर्भ एक जैसे थे। दूर से जमा किए गए निबंधों को विशेष रूप से कमज़ोर पाया गया।

रिपोर्ट का निष्कर्ष है कि मानव समीक्षक एआई से तैयार किए गए पाठ की विश्वसनीय ढंग से पहचान नहीं कर सकते और पहचान के उपकरण एआई के उपयोग का लगातार पता नहीं लगा पाते। इसलिए, नीतियों में घोषणाएँ और बाद में शुरू की जाने वाली कदाचार संबंधी कार्यवाहियाँ, मूल्यांकन की ठोस संरचना का विकल्प नहीं हो सकतीं। निष्पक्ष प्रक्रिया में पहचान उपकरणों के नतीजों को अधिकतम एक साक्ष्य के रूप में ही देखा जाना चाहिए। मज़बूत साक्ष्य के बिना संदेह के आधार पर कम अंक नहीं दिए जाने चाहिए।

व्यवहार में सुरक्षित मूल्यांकन

मार्गदर्शन के अनुसार, सुरक्षित मूल्यांकन ऐसा प्रारूप है जिसे एआई के उपयोग को रोकने के लिए बनाया गया हो। इसमें आमने-सामने की परीक्षाएँ, प्रस्तुतियाँ, मौखिक परीक्षाएँ, प्रदर्शन और व्यावहारिक या अनुप्रयोग-आधारित कार्य शामिल हैं। जहाँ एआई के उपयोग की अनुमति हो, वहाँ भी विद्यार्थियों को अपेक्षित सीखने के परिणाम हासिल करने का प्रमाण देना होगा; इनमें एआई का प्रभावी उपयोग भी शामिल हो सकता है। यदि कोई मूल्यांकन उस ज्ञान या कौशल के बिना भी एआई की मदद से पूरा किया जा सकता है, जिसकी जाँच के लिए उसे बनाया गया है, तो उसे बदल देना चाहिए।

एक केस स्टडी में मूल्यांकन के प्रारूप से जुड़े विकल्प का उदाहरण दिया गया है। University of Bath ने सितंबर 2026 में दो-लेन वाला मॉडल अपनाया। इससे पहले उसने पाया था कि उसकी पुरानी ट्रैफिक-लाइट प्रणाली की बीच वाली श्रेणी—जिसमें एआई के कुछ तय उपयोगों की अनुमति थी—को विश्वसनीय और निष्पक्ष ढंग से लागू करना संभव नहीं था। बंद-लेन वाले मूल्यांकनों में एआई का उपयोग नहीं किया जा सकता; खुली-लेन वाले मूल्यांकनों में इसकी अनुमति होती है और उन्हें इसी मान्यता के आधार पर तैयार करना होता है। दोनों लेनों में अपेक्षित सीखने के परिणामों का मापन होना ज़रूरी है।

सुरक्षित मूल्यांकन की कुछ लागतें भी हैं। प्रतिभागियों ने परीक्षाओं और मौखिक परीक्षणों के लिए ज़रूरी संसाधनों, इस चिंता और कुछ प्रारूपों से दिव्यांग विद्यार्थियों को नुकसान पहुँचने की आशंका का ज़िक्र किया कि बिना किताब के परीक्षाएँ पेशेवर कार्य-व्यवहार को शायद न दर्शाएँ। संस्थानों का भेदभाव न करने का कानूनी दायित्व बना रहता है। उन्हें मूल्यांकन के तरीकों में बदलाव सहित उचित समायोजन करने पड़ सकते हैं, साथ ही यह भी सुनिश्चित करना होगा कि इनसे किसी को अनुचित लाभ न मिले।

एआई कौशल और सुलभता

रिपोर्ट शिक्षा से एआई को हटाने की सिफारिश नहीं करती। विद्यार्थी कठिन अवधारणाओं को समझने, दस्तावेज़ों का सार बनाने, अभ्यास के प्रश्न तैयार करने और दोहराई करने के लिए इसका उपयोग करते हैं। इससे दिव्यांग और न्यूरोडाइवर्जेंट विद्यार्थियों तथा उन विद्यार्थियों को लाभ हो सकता है जिनकी पहली भाषा अंग्रेज़ी नहीं है। रिपोर्ट इन गतिविधियों को संज्ञानात्मक काम एआई को सौंप देने से अलग मानती है। ऐसा तब होता है जब एआई पढ़ने, शोध करने, समस्या सुलझाने या अन्य कठिन कामों की जगह ले लेता है और ज्ञान तथा कौशल विकसित करने के लिए ज़रूरी रचनात्मक चुनौती से बच निकलने का रास्ता बन जाता है।

कई विद्यार्थी रोज़गार के लिए एआई साक्षरता को अहम मानते हैं और विषय-विशेष के अनुरूप अधिक प्रशिक्षण चाहते हैं। फिर भी, इसकी उपलब्धता असमान है और कर्मचारियों के लिए प्रशिक्षण अक्सर स्वैच्छिक होता है, जिसमें भागीदारी कम रहती है। OfS के मार्गदर्शन में एआई के अनुमत उपयोग के स्पष्ट नियम बनाने, एआई से तैयार शिक्षण सामग्री और प्रतिक्रिया की निगरानी करने तथा सशुल्क उपकरणों और प्रशिक्षण तक असमान पहुँच से पैदा हुई विषमताओं को कम करने के कदम उठाने का आह्वान किया गया है। भाग लेने वाले अपेक्षाकृत कम संस्थानों ने पूरे संस्थान में लागू होने वाली एआई रणनीतियाँ अपनाई थीं।

OfS बदलाव के पैमाने और स्वरूप पर आगे संरचित शोध करने की योजना बना रहा है, जबकि Advance HE 2027 की शुरुआत में सदस्य संस्थानों के लिए AI-केंद्रित Change Academy शुरू करेगा। संस्थानों के सामने अनुपालन का तात्कालिक सवाल यह है कि क्या कोई योग्यता अब भी यह दर्शाती है कि छात्र क्या जानता है और क्या कर सकता है, जबकि AI की मदद का पता लगाना संभव न हो। इसी नियामकीय प्रतिक्रिया में प्रासंगिक AI कौशल और सुलभ डिज़ाइन की भी माँग की गई है। इस तरह, आकलन की सुरक्षा, शिक्षण और छात्र सहायता के साथ-साथ डिग्री की अहमियत बनाए रखने का एक हिस्सा है।