लक्ष्य यह था कि छात्र हफ्ते की चार गणित की अवधियों में से दो में AI टूल का उपयोग करें, जो आठ हफ्तों में 12 घंटे की गाइडेड लर्निंग के बराबर था ।
यह हस्तक्षेप सिर्फ छात्रों को चैटबॉट थमा देने जैसा नहीं था। इसने एक सख्त शिक्षण ढाँचे का पालन किया, जो AI को सहयोगी सीखने की प्रक्रिया में भागीदार बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया था:
तैयारी के लिए, शिक्षकों ने पाठ के उद्देश्यों को परिभाषित किया, शुरुआती प्रांप्ट लिखे, और छात्रों की जेमिनी के साथ बातचीत की नींव रखने के लिए ब्लैकबोर्ड पर प्रश्नों के तने (क्वेश्चन स्टेम) का मसौदा तैयार किया ।
परीक्षण से सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण लाभ सामने आए, लेकिन प्रभाव का आकार इस बात पर काफी हद तक निर्भर करता था कि टूल का कितना उपयोग किया गया और छात्र का शुरुआती स्तर क्या था।
अध्ययन का सबसे खुलासा करने वाला हिस्सा 1.13 लाख से अधिक छात्र-जेमिनी बातचीत का ट्रांसक्रिप्ट विश्लेषण था। इसने AI को एक उत्तर मशीन के रूप में नहीं, बल्कि एक ट्यूटर के रूप में काम करते हुए दिखाया।
बातचीत का अधिकांश हिस्सा—91.4%—गणितीय समझ पर केंद्रित था । जेमिनी के अपने व्यवहार को गाइडेड लर्निंग फीचर द्वारा सावधानीपूर्वक संचालित किया गया: उसने अपने 76.4% संदेशों में सहायक प्रश्न (स्कैफोल्डिंग क्वेश्चन) पूछे, जिससे छात्रों को खुद सोचने के लिए प्रेरित किया गया, और केवल 2.1% मामलों में सीधा समाधान प्रदान किया
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यह खोज कि शुरुआत में उच्च प्रदर्शन करने वाले छात्रों ने सबसे अधिक लाभ उठाया, ने शोधकर्ताओं को एक महत्वपूर्ण चिंता की ओर इशारा करने पर मजबूर किया। कम प्रदर्शन करने वाले छात्रों का समर्थन करने के लिए सोची-समझी रणनीतियों के बिना, यह हस्तक्षेप मौजूदा उपलब्धि के अंतराल को कम करने के बजाय उन्हें बढ़ाने का जोखिम रखता है ।
शिक्षक फोकस समूहों से मिली गुणात्मक प्रतिक्रिया ने नतीजों में एक और आयाम जोड़ा। शिक्षकों ने छात्रों की भागीदारी में उल्लेखनीय वृद्धि और कक्षा में अधिक सक्रिय भागीदारी की सूचना दी । कई लोगों ने पाठ की तैयारी के लिए जेमिनी का उपयोग करना शुरू कर दिया, भिन्न (फ्रैक्शन) जैसे जटिल विषयों को समझाने के नए तरीके खोजे
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महत्वपूर्ण बात यह है कि शिक्षकों ने अपनी खुद की पेशेवर पहचान में बदलाव का वर्णन किया, उन्होंने महसूस किया कि उनकी भूमिका "उपदेशक" से "सुगमकर्ता (फैसिलिटेटर)" के रूप में विकसित हो रही है, जो छात्र जोड़ियों का समर्थन करने के लिए कक्षा में घूम रहे थे ।
सारी प्रतिक्रिया सकारात्मक नहीं थी। कुछ शिक्षकों ने चुनौतियों की सूचना दी, जिसमें जेमिनी का कभी-कभी विषय से हटकर सामग्री पेश करना या नियोजित पाठ्यक्रम के माध्यम से कक्षा की प्रगति को धीमा करना शामिल था ।
हालाँकि नतीजे सकारात्मक हैं, शोधकर्ताओं ने सावधानीपूर्वक कई सीमाओं को रेखांकित किया है जो निष्कर्षों को संदर्भ में रखती हैं:
सिएरा लियोन का परीक्षण सिर्फ एक शुरुआत है। यह विभिन्न शिक्षा प्रणालियों में गाइडेड लर्निंग का अध्ययन करने के लिए गूगल डीपमाइंड और फैब AI द्वारा योजनाबद्ध अंतरराष्ट्रीय श्रृंखला का पहला पूर्व-पंजीकृत परीक्षण है । पारदर्शिता और स्केलेबिलिटी की दिशा में एक कदम उठाते हुए, भागीदारों ने परिणामों के साथ-साथ अपनी शिक्षक प्रशिक्षण सामग्री और एक त्वरित RCT प्लेबुक को सार्वजनिक रूप से जारी किया, जो अन्य शोधकर्ताओं और शिक्षा प्रणालियों के लिए एक खाका प्रदान करता है
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