ڈاکٹر ریاض احمد
جیسے جیسے یونیورسٹیاں اور تعلیمی ادارے AI کو اپنانے لگے ہیں، یہ سوال خودبخود پیدا ہوتا ہے کہ آیا بلوم کی درجہ بندی اب بھی اعلیٰ تعلیم میں مؤثر ہے یا یہ اپنی افادیت کھو چکی ہے۔بلوم کی درجہ بندی کیا ہے؟1950 کی دہائی میں بینجمن بلوم نے یہ تصور پیش کیا، جسے بعد میں مزید بہتر بنایا گیا۔ اس میں سیکھنے کو درج ذیل چھ ذہنی مدارج میں تقسیم کیا گیا ہے:یاد رکھنا،سمجھنا،اطلاق کرنا،تجزیہ کرنا،جانچنا،تخلیق کرنا۔اساتذہ اس فریم ورک کو نصاب، اسائنمنٹس اور تعلیمی نتائج کے ڈھانچے کے لیے استعمال کرتے ہیں تاکہ طلبہ آسان معلومات سے گہرے تفکر کی طرف بڑھیں۔
AI پر مبنی دنیا میں مسئلہ کیا ہے؟
آج ChatGPT، Wolfram Alpha، اور Microsoft Copilot جیسے AI ٹولز کوڈ لکھ سکتے ہیں، تحریریں تجزیہ کر سکتے ہیں، مساوات حل کر سکتے ہیں، حتیٰ کہ مضامین بھی تخلیق کر سکتے ہیں۔یہ قابلیتیں بلوم کی سطحوں کے درمیان فرق کو دھندلا کر دیتی ہیں۔مثال کے طور پر:ایک طالب علم ریاضی کے اصول کو لاگو کر سکتا ہے یا نظم تخلیق کر سکتا ہے، AI کی مدد سے، بغیر اس کے منطقی پہلو کو سمجھے یا ذاتی طور پر فیصلہ کئے۔معلومات کو یاد رکھنا یا کوئی تصور سمجھنا اب اکثر سرچ انجن یا AI سے حاصل کیا جاتا ہے۔
تو پھر جب مشینیں “کم سطحی” ہی نہیں بلکہ “اعلیٰ سطحی” سوچنے کے عمل بھی انجام دینے لگیں تو انسان کا کردار کیا رہ جاتا ہے؟کیا ہمیں اب بھی بلوم کی درجہ بندی کی ضرورت ہے؟
جی ہاں، مگر اس کے روایتی، درجہ وار انداز میں نہیں۔بلوم کی درجہ بندی ایک ایسے دور میں بنائی گئی تھی جب علم نایاب اور انسانی سوچ کی رفتار محدود تھی۔
آج کے AI اور معلومات سے بھرے دور میں، اہم بات یہ ہے کہ سیکھنے والے علم کے ساتھ کیا کرتے ہیں، نہ کہ صرف یہ کہ وہ کتنا یاد رکھتے ہیں۔حقیقی مثال:ایک طالب علم مارکیٹنگ کی پڑھائی کے دوران AI سے ایک مہم تخلیق کرتا ہے۔وہ ڈیٹا ڈالتا ہے، نتیجہ حاصل کرتا ہے، اور پیش کر دیتا ہے۔ظاہری طور پر اس نے “تخلیق” کر لیا۔لیکن اگر وہ AI کے تعصبات، ڈیٹا کی درستگی، یا سامعین پر اثر کا تجزیہ نہیں کرتا، تو وہ تنقیدی سوچ کے اہم مراحل کو چھوڑ دیتا ہے۔AI کام کو تیز کر دیتا ہے، مگر فہم اور فکری بصیرت کی غیر موجودگی کو چھپا سکتا ہے۔
سیکھنے کے اہداف پر نظر ثانی کی ضرورت۔بلوم کی درجہ بندی کو چھوڑنے کے بجائے، ہمیں اسے نئے تقاضوں کے مطابق ڈھالنا چاہیے:
۱۔ ہر سطح میں AI خواندگی کو شامل کریں۔یاد رکھنا: AI کی یادداشت کی کیا حدود ہیں؟تجزیہ کرنا: اس AI کے تجزیے میں کون سا ممکنہ تعصب ہے؟
۲۔ میٹا۔کگنیشن (اپنی سوچ پر سوچنا) اور اخلاقی سوچ پر زور دیں: یہ سیکھنا کہ سوچنا کیسے ہے، معلومات کی تصدیق کیسے کرنی ہے اور AI کو ذمہ داری سے کیسے استعمال کرنا ہے،اتنا ہی اہم ہے جتنا کہ کوئی جواب دینا۔
۳۔ بین المضامین اور عملی منصوبہ جاتی تعلیم پر توجہ دیں: حقیقی دنیا کے مسائل پر کام کرتے ہوئے، طلبہ AI کو بطور آلہ استعمال کر سکتے ہیں، مگر فیصلہ سازی، تعاون، اور تخلیقی صلاحیت انہی کی ہوگی۔
متبادل تعلیمی فریم ورک پر غور۔فِنک کی اہم سیکھنے کی درجہ بندی (Fink’s Taxonomy)۔یہ انضمام، انسانی پہلو، اور جذبے جیسے عناصر پر زور دیتی ہے، جنہیں AI نقل نہیں کر سکتا۔اکیسویں صدی کی مہارتیں (21st-Century Skills)۔تنقیدی سوچ، ابلاغ، اشتراک، اور تخلیق (4Cs) کو بنیادی صلاحیتیں مانا جاتا ہے۔ڈیزائن تھنکنگ (Design Thinking)۔
ہمدردی → تعریف → تصور → نمونہ سازی → جانچ: یہ غیر درجہ وار ماڈل بلوم کی سیدھی درجہ بندی سے آگے بڑھ کر جدت کو فروغ دیتا ہے۔
نتیجہ: احتساب پر مبنی تعلیمی سوچ کی ضرورت۔بلوم کی درجہ بندی پرانی نہیں ہوئی، مگر اب وہ اکیلے کافی نہیں ہے۔AIکے دور میں، تعلیم کا مقصد صرف جوابات دینا نہیں ہونا چاہیے، بلکہ سوال اُٹھانا سکھانا بھی ہونا چاہیے۔اس کے لیے ہمیں سیکھنے کے انداز کو ازسرِ نو ترتیب دینا ہوگا—تاکہ ہم صرف مشینوں سے آگے نہ نکلیں، بلکہ اپنی انسانیت کو باقی رکھتے ہوئے سیکھیں، سوچیں، اور تخلیق کریں۔
[email protected]>
�����������������
