Preply अध्ययन ने पाया कि AI सीखने का विस्तार कर रहा है—लेकिन वास्तविक‑दुनिया में महारत नहीं

Preply कहता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने पेशेवर सीखने को तेज़ और सुलभ बना दिया है, लेकिन उसकी पहली वार्षिक प्रोग्रेस रिपोर्ट संकेत देती है कि पहुँच लगातार उपयोगी कौशल में परिवर्तित नहीं हो रही है।

कंपनी ने नौ देशों में 5,050 कार्यरत पेशेवरों का सर्वेक्षण किया और पाया कि 88% अपने सीखने के हिस्से के रूप में AI का उपयोग करते हैं। सतहत्तर प्रतिशत ने बताया कि वे दो साल पहले की तुलना में अधिक समय सीखने में बिता रहे हैं, जबकि औसत उत्तरदाता लगभग तीन सीखने की विधियों का उपयोग करता है।

फिर भी अधिक गतिविधि आवश्यक रूप से अधिक आत्मविश्वास नहीं देती। लगभग आधे उत्तरदाताओं—49%—ने कहा कि उन्होंने कई महीनों तक सीखने की दिनचर्या बनाए रखी, लेकिन फिर भी वास्तविक जीवन में कौशल लागू करने में कठिनाई महसूस की। अतिरिक्त 52% ने बताया कि वे अधिक समय सीखने में बिता रहे हैं लेकिन हमेशा बेहतर परिणाम नहीं देख पा रहे हैं, और 63% ने खुद को व्यस्त सीखते हुए बताया, जबकि वास्तव में सुधार नहीं हो रहा है।

Preply इस असंतुलन को “प्रोग्रेस गैप” कहता है: सीखने के दौरान अनुभव किए गए प्रगति और वास्तविक स्थिति में कौशल का उपयोग करने के आत्मविश्वास के बीच का अंतर।

AI बन रहा है प्रारंभिक बिंदु

सर्वेक्षण दर्शाता है कि AI कितनी तेज़ी से सीखने के स्टैक का हिस्सा बन गया है। सैंतीस प्रतिशत ने AI टूल्स को प्राथमिक सीखने की विधि के रूप में नामित किया, जो नियोक्ता प्रशिक्षण (34%) और ऑनलाइन पाठ्यक्रमों (33%) से आगे है।

उत्तरदाता सबसे अधिक AI का उपयोग व्याख्याएँ या परिभाषाएँ प्राप्त करने, सामग्री का सारांश बनाने, सामग्री का अनुवाद करने, सुधार प्राप्त करने, और अपने सीखने को संरचित करने के लिए करते हैं। दैनिक AI उपयोगकर्ता यह कहने की संभावना लगभग दो गुना अधिक थी कि वे अपेक्षा से तेज़ सीख रहे हैं, बनिस्बत उन लोगों के जो कभी AI का उपयोग नहीं करते—60% बनाम 31%。

ये परिणाम AI की आकर्षण को समझाने में मदद करते हैं। यह तुरंत प्रश्न का उत्तर दे सकता है, कठिन सामग्री को सरल बना सकता है, और औपचारिक पाठों के बीच अभ्यास उपलब्ध कराता है। ये क्षमताएँ व्यापक रूप से AI एजेंट जो शिक्षा को व्यक्तिगत बनाते हैं और शिक्षकों की सहायता करते हैं की ओर बदलाव को भी प्रेरित कर रही हैं।

लेकिन गति और उपलब्धता केवल सीखने की प्रक्रिया के एक हिस्से को ही संबोधित करती है। Preply के सर्वेक्षण में, 66% ने सहमति जताई कि जानकारी तक पहुँच स्वचालित रूप से प्रगति नहीं लाती। आधे से अधिक—55%—ने कहा कि अब तक के सबसे कठिन समय में यह पहचानना है कि वास्तव में उन्हें सुधारने में क्या मदद करता है। यह व्यापक चिंता को दर्शाता है कि जवाबों तक बिना रुकावट पहुँचना गहरी सीखने के बराबर नहीं है।

यह अंतर व्यक्तिगत शिक्षार्थियों और नियोक्ताओं दोनों के लिए महत्वपूर्ण है। AI जानकारी प्राप्त करना आसान बना सकता है, लेकिन कार्यस्थल पर प्रदर्शन स्मरण, निर्णय, अभ्यास, प्रतिक्रिया, और वास्तविक परिस्थितियों में कार्य करने की क्षमता पर निर्भर करता है। वही सिद्धांत बढ़ती हुई व्यावहारिक कार्यबल क्षमता के रूप में AI प्रवीणता पर ध्यान केंद्रित करने को आधार देता है, न कि प्रशिक्षण पूर्णताओं या टूल उपयोग की गिनती को।

शिक्षार्थी चाहते हैं कि AI समर्थन करे—नेतृत्व न करे

रिपोर्ट AI को अस्वीकार करने को नहीं दर्शाती। बल्कि, यह स्वचालन को मानव विशेषज्ञता के साथ मिलाने की पसंद को उजागर करती है—एक दृष्टिकोण जिसे Preply ने अपने स्वयं के विवरण में मानव ट्यूटर्स को AI-संचालित सीखने के उपकरणों के साथ जोड़ना के रूप में भी वर्णित किया है।

प्रति उत्तरदाताओं में से नब्बे प्रतिशत चाहते थे कि AI उनके सीखने का नेतृत्व करने के बजाय समर्थन भूमिका निभाए। पचहत्तर प्रतिशत ने दीर्घकालिक प्रगति के लिए AI और मानव विशेषज्ञता के मिश्रण पर भरोसा किया, जबकि 14% ने AI के बिना पारंपरिक दृष्टिकोण को प्राथमिकता दी और 11% ने पूरी तरह से स्व-निर्देशित AI अनुभव को पसंद किया।

मानव प्रतिक्रिया या जवाबदेही को सीखने की निरंतरता का सबसे अधिक उल्लेखित प्रेरक माना गया, जिसे 46% उत्तरदाताओं ने चुना। स्पष्ट लक्ष्य 44% पर आया, और वास्तविक स्थितियों में सीखने का उपयोग करने की क्षमता 42% पर। AI रिमाइंडर या टूल्स की रैंकिंग काफी कम, 18% पर थी।

“लोग AI को महत्व देते हैं क्योंकि यह उन्हें आसानी से सीखने में मदद करता है,” Preply के CEO Kirill Bigai ने रिपोर्ट में कहा। “वे लोगों को महत्व देते हैं क्योंकि वे सीखने को दृढ़ बनाते हैं, और ज्ञान को वास्तविक दुनिया की क्षमता में परिवर्तित करते हैं।”

यह कार्य विभाजन AI-सक्षम सीखने के लिए एक व्यावहारिक मॉडल का सुझाव देता है। AI प्रक्रिया की शुरुआत में व्याख्या, सारांश, अनुवाद, और अभ्यास उत्पन्न करके रुकावट को कम कर सकता है। मानव प्रशिक्षक, प्रबंधक, और साथी जवाबदेही बना सकते हैं, गलतफहमियों को नोटिस कर सकते हैं, अभ्यास को संदर्भ के अनुसार अनुकूलित कर सकते हैं, और यह मूल्यांकन कर सकते हैं कि क्या शिक्षार्थी स्वतंत्र रूप से प्रदर्शन कर सकता है।

Gen Z ने सबसे बड़ा अंतर रिपोर्ट किया

सबसे मजबूत अपनाने के आंकड़े हमेशा सबसे मजबूत परिणामों के साथ नहीं जुड़े।

Gen Z ने किसी भी पीढ़ी में सबसे अधिक AI अपनाने का रिकॉर्ड बनाया, 92% पर, लेकिन साथ ही सीखने को कार्रवाई में बदलने में सबसे बड़ी कठिनाई की रिपोर्ट की। Gen Z के 71% उत्तरदाताओं ने कहा कि वे सीखते हुए व्यस्त महसूस करते हैं लेकिन सुधार नहीं हो रहा, जबकि Gen X के 56% ने ऐसा कहा। 57% ने कहा कि वे वास्तविक जीवन में सीखी हुई चीज़ को लागू नहीं कर सकते, जबकि Gen X के 40% ने ऐसा कहा, और 68% ने पिछले वर्ष सीखना छोड़ दिया, जबकि Gen X के 38% ने ऐसा किया।

रिपोर्ट यह स्थापित नहीं करती कि AI ने इन अंतर को उत्पन्न किया। Preply स्पष्ट रूप से नोट करता है कि उसका सर्वेक्षण यह नहीं समझा सकता कि यह संबंध क्यों मौजूद है। निष्कर्ष दर्शाते हैं कि जो समूह आधुनिक सीखने के उपकरणों के साथ सबसे अधिक जुड़ा है, वही समूह ज्ञान प्राप्त करने और आत्मविश्वास से प्रदर्शन करने के बीच के अंतर से सबसे अधिक अवगत है।

स्वीकार्यता वरिष्ठता और देश के अनुसार भी भिन्न थी। वरिष्ठ नेताओं में से सैंतालीस प्रतिशत रोज़ाना सीखने के लिए एआई का उपयोग करते थे, जबकि जूनियर या मध्य स्तर के प्रबंधकों में यह प्रतिशत पैंतीस प्रतिशत और गैर‑प्रबंधकीय कर्मचारियों में इकतीस प्रतिशत था। अर्जेंटीना और पोलैंड ने कुल 93% के साथ सबसे अधिक स्वीकार्यता दर्ज की, जबकि संयुक्त राज्य अमेरिका और जापान ने नौ बाजारों में सबसे कम 85% पर रिपोर्ट किया—फिर भी यह एक बड़ी बहुसंख्यक है।

यह कार्यस्थल सीखने के लिए क्या मतलब रखता है

नियोक्ताओं के लिए, रिपोर्ट यह तर्क देती है कि बिताया गया समय, कोर्स पूर्णता या सीखने की निरंतरता को प्रगति के पर्याप्त मापदंड नहीं माना जाना चाहिए। यदि लक्ष्य बेहतर प्रदर्शन है, तो सीखने के कार्यक्रमों को यह परीक्षण करना चाहिए कि क्या कर्मचारी वास्तविक परिस्थितियों में कौशल का उपयोग कर सकते हैं।

यह एआई‑जनित व्याख्याओं को सिमुलेशन, पर्यवेक्षित अभ्यास, प्रबंधक की प्रतिक्रिया या लाइव कोचिंग के साथ जोड़ने का अर्थ हो सकता है। इसका मतलब यह भी है कि परिणामों का मूल्यांकन कार्य के निकट किया जाए: क्या कोई व्यक्ति समस्या हल कर सकता है, स्पष्ट रूप से संवाद कर सकता है, निर्णय ले सकता है, या कम सहायता के साथ कार्य पूरा कर सकता है।

यह अध्ययन Dynata द्वारा आयोजित एक ऑनलाइन सर्वेक्षण पर आधारित है और 26 जून, 2026 को पूरा किया गया। उत्तरदाता 18 से 55 वर्ष के वे व्यस्क थे जो रोजगारित या स्वरोजगार थे और जिन्होंने पिछले 12 महीनों में सक्रिय रूप से करियर‑संबंधी कौशल सीखने का प्रयास किया था। नमूने में संयुक्त राज्य अमेरिका, यूनाइटेड किंगडम, स्पेन, फ्रांस, जर्मनी, इटली, पोलैंड, जापान और अर्जेंटीना शामिल थे। क्योंकि निष्कर्ष स्वयं‑रिपोर्टेड हैं, वे उत्तरदाताओं की धारणाओं और अनुभवों को दर्शाते हैं, न कि स्वतंत्र रूप से मापे गए कौशल वृद्धि को।

उस सीमा के बावजूद, मुख्य परिणाम को अनदेखा करना कठिन है: एआई ने जानकारी तक पहुँचने की लागत को कम कर दिया है, लेकिन सीखना अभी भी वास्तविक दुनिया के संपर्क में टिकना चाहिए। एआई‑सक्षम शिक्षा का अगला चरण इस बात से कम मापा जाएगा कि वह कितना सामग्री प्रदान कर सकता है और अधिक इस बात से कि सीखने वाले आत्मविश्वास के साथ जो कुछ वह सिखाता है, उसका उपयोग कर सकते हैं।