अधिकतर ऑनलाइन कोर्स विफल क्यों होते हैं—और AI पूरा होने की दर को कैसे पुनर्परिभाषित कर सकता है

हर साल, लाखों लोग नए कौशल हासिल करने, अपने करियर की दिशा बदलने, या बस अपने दिन-प्रतिदिन के जीवन को बेहतर बनाने की आशा में, ऑनलाइन कोर्स पर हजारों डॉलर खर्च कर रहे हैं। हालांकि, उन लोगों में से केवल 12.6% लोग ही वास्तव में कोर्स पूरा करते हैं और उस मूल्य का 100% प्राप्त करते हैं जिसके लिए उन्होंने भुगतान किया था।

मेरा दृढ़ विश्वास है कि लोग समस्या नहीं हैं: पूर्णता हमेशा एक डिज़ाइन परिणाम होती है। यदि लोग एक ऑनलाइन कोर्स पूरा नहीं कर पा रहे हैं, तो समस्या छात्रों में नहीं, बल्कि कोर्स में है। इस लेख में, हम ऑनलाइन कोर्स डिज़ाइन में सबसे आम खामियों और AI उन्हें कैसे ठीक कर सकता है, इस पर गहराई से विचार करेंगे।

एक ही साइज़ सब पर फिट नहीं बैठता

लोग अलग-अलग तरीके से सीखते हैं। कुछ को अकेले पढ़ने के लिए बहुत स्वतंत्रता और संसाधनों की आवश्यकता होती है, तो अन्य प्रोफेसर से यथासंभव अधिक संवाद करने की प्रवृत्ति रखते हैं। एक ऑनलाइन कोर्स के निर्माण को यथासंभव सस्ता बनाने के लिए, सामग्री एकरूप होती है और विभिन्न दर्शकों के लिए अनुकूलित नहीं होती।

लेकिन सीखने वाले अलग-अलग पृष्ठभूमि, व्यक्तिगत प्राथमिकताएं और लक्ष्य लेकर आते हैं।

शुरुआती लोग शब्दावली और उन्नत ज्ञान से अभिभूत महसूस कर सकते हैं, जबकि अधिक वरिष्ठ छात्र अपने आप को धीमा पड़ता हुआ महसूस करेंगे। अनुकूलन के बिना, कई यह निर्णय लेंगे कि कोर्स उनके लिए नहीं है, और चुपचाप इसे पूरा करने के सभी प्रयास छोड़ देंगे।

प्रेरणा हमेशा अस्थायी होती है

जबकि आधुनिक, तेज़-तर्रार दुनिया में सीखने की इच्छा महत्वपूर्ण है, अधिकांश लोग उन गहन पाठ्यक्रमों के लिए तैयार नहीं हैं जिनके लिए अत्यधिक ध्यान और स्वतंत्रता की आवश्यकता होती है। प्रेरणा के उछाल और उत्पादकता के शिखर हमेशा होते हैं, लेकिन पूरे कोर्स की अवधि के लिए उन्हें बनाए रखना बहुत कठिन होता है, जिससे छात्र कोर्स पूरा करने की क्षमता और फोकस खो देते हैं। प्रारंभिक प्रेरणा बहुत नाजुक होती है, और इसे लंबे समय तक बनाए रखने की आवश्यकता होती है।

जीवन हमेशा बीच में आ जाता है – काम पर KPI, पारिवारिक कर्तव्य, या साधारण थकान – कई ऑनलाइन कोर्स प्लेटफ़ॉर्म यह ध्यान में नहीं रखते कि उनके छात्र कई जिम्मेदारियों वाले वयस्क हैं। इसके कारण कई ऑनलाइन स्कूल शिक्षार्थियों से कम फीडबैक या सुदृढीकरण के साथ लंबे वीडियो/टेक्स्ट अनुक्रमों से गुजरने की अपेक्षा करते हैं।

मनोवैज्ञानिक लंबे समय से तर्क देते आए हैं कि इच्छाशक्ति एक विश्वसनीय दीर्घकालिक रणनीति नहीं है। सतत आंतरिक प्रेरणा पर निर्भर प्रणालियाँ अंततः हमेशा विफल हो जाएंगी।

सामाजिक अलगाव

याद कीजिए कॉलेज कितना शानदार था, और आप कितने उत्पादक थे? ऐसा इसलिए नहीं है क्योंकि कॉलेज के प्रोफेसर जादूगर हैं, या क्योंकि आपकी तंत्रिका क्षमताएं कम हो गई हैं। स्कूल, कॉलेज, यहां तक कि कॉर्पोरेट वेबिनार – वे सभी छात्रों को समुदाय की भावना देते हैं, जो शिक्षा में अतुलनीय है। छात्रों को एक-दूसरे के साथ बातचीत करने, ज्ञान के अंतराल में एक-दूसरे की मदद करने, और एक-दूसरे को कठिन और लंबे समय तक अध्ययन करने के लिए प्रेरित करने की आवश्यकता होती है। ऑनलाइन कोर्स आमतौर पर सामाजिक भागीदारी के समान स्तर को प्रदान करने में विफल रहते हैं, जिससे छात्र अलग-थलग और अकेला महसूस करते हैं। आप A+ प्राप्त करने के लिए कठिन अध्ययन क्यों करेंगे यदि कोई मित्र आपको बधाई देने वाला नहीं है, और आपके प्रयासों से संबंधित नहीं है?

इसके विपरीत, वे कार्यक्रम जो समूहों, चर्चा प्रश्नों, साझा मील के पत्थर जैसे न्यूनतम सामाजिक तत्वों को भी शामिल करते हैं – लगातार उच्च पूर्णता दर की रिपोर्ट करते हैं। बूटकैंप और समूह-आधारित पाठ्यक्रम अक्सर खुले-पहुंच वाले MOOC की तुलना में कई गुना अधिक पूर्णता दर देखते हैं, भले ही वे अधिक मांग वाले हों। मनुष्य सामाजिक शिक्षार्थी हैं। जब कोई ध्यान नहीं देता कि आप दिखाई दे रहे हैं या नहीं, तो पूरी तरह से दिखाई देना बंद कर देना आसान हो जाता है।

न्यूरोडायवर्जेंस

पूर्णता की समस्या का एक अक्सर अनदेखा किया जाने वाला हिस्सा यह है कि कई शिक्षार्थी एक ही तंत्रिका संबंधी आधार रेखा से शुरुआत नहीं कर रहे हैं। ADHD या चिंता जैसे न्यूरोडायवर्जेंट लक्षण केवल ध्यान अवधि या तनाव के स्तर को प्रभावित नहीं करते हैं – वे सीधे तौर पर प्रेरणा, स्मृति और समय के साथ प्रयास को बनाए रखने की क्षमता को प्रभावित करते हैं, खासकर स्व-गति वाले ऑनलाइन वातावरण में। इन शिक्षार्थियों के लिए, बीच में छोड़ना शायद ही कभी एक अचानक निर्णय होता है; यह घर्षण, अभिभूत होने, या परिहार का क्रमिक संचय होता है।

यह वह जगह है जहां AI एक सार्थक भूमिका निभा सकता है, व्यवहारिक संकेतों को शैक्षणिक डेटा के साथ जोड़कर शुरुआती पैटर्न की पहचान करके जो यह सुझाव देते हैं कि एक शिक्षार्थी संलग्नता खोने के जोखिम में है। महत्वपूर्ण रूप से, सबसे प्रभावी मॉडल हस्तक्षेप को केवल एल्गोरिदम पर नहीं छोड़ते हैं। मानव को लूप में रखना, योग्य कोच जो सीखने के मनोविज्ञान और व्यक्तिगत अंध स्थानों दोनों को समझते हैं, सहायता को सामान्य के बजाय व्यक्तिगत होने की अनुमति देता है। जब AI जोखिम को सतह पर लाता है और मानव प्रतिक्रिया को आकार देते हैं, तो सहायता अनुकूली, सहानुभूतिपूर्ण हो जाती है, और शिक्षार्थियों को कोर्स में बने रहने में मदद करने की अधिक संभावना होती है।

तो क्या?

ऑनलाइन शिक्षा के उछाल ने चुपचाप विफलता को सामान्य बना दिया है। शिक्षार्थी अच्छे इरादों से साइन अप करते हैं, पीछे रह जाते हैं, और फिर जब वे दूर हो जाते हैं तो खुद को दोष देते हैं, अक्सर यह महसूस किए बिना कि लाखों अन्य लोग भी ऐसा ही कर रहे हैं। प्लेटफ़ॉर्म नामांकन संख्या की ओर इशारा करते हैं, विश्वविद्यालय पहुंच का दावा करते हैं, और वादे और वास्तविकता के बीच की खाई चौड़ी होती जाती है।

लागत केवल अधूरे वीडियो या अप्रयुक्त प्रमाणपत्र नहीं है; यह विकास के एक गंभीर मार्ग के रूप में ऑनलाइन शिक्षा में विश्वास का धीमा क्षरण है। जब तक कोर्स डिजाइनर ड्रॉप-ऑफ को एक व्यक्तिगत समस्या के बजाय एक डिजाइन समस्या के रूप में मानना शुरू नहीं करते, तब तक ऑनलाइन शिक्षा बाहर से सफल दिखती रहेगी जबकि सबसे महत्वपूर्ण जगह पर कम पड़ती रहेगी।