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Thought Leadership · June 2026

The Climb Is the Point

Artificial intelligence can deliver a student the summit in four seconds. The pilgrim spends forty days reaching it on foot. Only one of them is changed by the arriving, and that is the oldest lesson in education.

Aurobindo Saxena, Founder & CEO · 9-minute read · AI and the Future of Learning
विचार नेतृत्व · जून 2026

चढ़ाई ही मंज़िल है

कृत्रिम बुद्धिमत्ता किसी विद्यार्थी को चार सेकंड में शिखर तक पहुँचा सकती है। तीर्थयात्री वही शिखर पैदल, चालीस दिन में पाता है। पहुँचने से बदलता सिर्फ़ एक है, और शिक्षा का यही सबसे पुराना पाठ है।

Aurobindo Saxena, संस्थापक एवं सीईओ · 9 मिनट का पठन · एआई और सीखने का भविष्य

Two people reach the same summit. The first has spent forty days getting there: a vow of austerity, plain food, bare feet, a long walk through forest and up a hillside, a sacred bundle balanced on the head, and at the end a worn flight of stone steps. The second types one sentence into a chatbot and has the summit delivered in four seconds. Both arrive. Only one of them is changed by the arriving. That gap, between reaching a place and being remade by the reaching, is the most important thing the current rush of artificial intelligence (AI) into education is in danger of automating away. And the people who built our great pilgrimages understood it perfectly.

The Ancestors Ran an Experiment, and the Variable Was Effort

Consider the great hill pilgrimages, among the largest gatherings of devotion on earth, drawing tens of millions of pilgrims each season. What is striking about them is how much of the hardship is deliberate. Before a pilgrim sets out, he keeps a long fast, often forty days of austerity: simple vegetarian food, abstinence, plain dress, bare feet, and a daily rhythm of prayer. He carries a cloth bundle of offerings balanced on his head for the journey. The final approach is made on foot, and the sanctum is reached only by climbing a steep flight of sacred steps, and only by those who have kept the vow.

None of this is logistically necessary. You could pave a road. The difficulty is not a relic of an older, poorer time that better technology would remove. The difficulty is the design. Anthropology has a name for what such an ordeal does to a person: liminality, the term Arnold van Gennep and later Victor Turner gave to the threshold state in a rite of passage, where the hard crossing is precisely what dissolves the old self and forms a new one (van Gennep, 1909; Turner, 1969). A pilgrimage is a machine for transformation, and effort is its fuel.

And here is the detail that matters most for everything that follows. The discipline is voluntary, and it is carried inside the person. No official inspects whether you fasted for those forty days. You did it because the discipline was yours.

The temple never audits your vow. The discipline lives in the pilgrim, not in the shrine. That, in the end, is the one thing no tool can ever supply.

The Struggle Is the Learning, Not the Price You Pay For It

For most of history this was intuition. It is now one of the most robust findings in the science of learning. The psychologist Robert Bjork named the principle a desirable difficulty: conditions that make learning feel slower and harder in the moment often produce stronger, more durable learning over time (Bjork, 1994). Ease is pleasant. Ease is also forgettable.

The cleanest demonstration is the testing effect. In a now-classic experiment, Henry Roediger and Jeffrey Karpicke had students learn prose passages either by rereading them or by putting the text away and trying to recall it. Five minutes later the re-readers looked like the winners, remembering 83 percent against the recall group's 71 percent. A week later the result had reversed completely: the re-readers could produce only 40 percent of the material, while the students who had struggled to retrieve it held 61 percent (Roediger and Karpicke, 2006). The effort of pulling knowledge out of your own head, rather than pushing it in again, is what makes it stay.

Look closely at that five-minute figure, because it is the whole danger in miniature. Rereading felt like mastery, and it produced the least durable learning of all. It is an illusion of fluency.

The most dangerous thing about a frictionless path is not that it is easy. It is that it feels like progress.

The same lesson turns up wherever it is tested. We remember what we generate better than what we are handed, the generation effect (Slamecka and Graf, 1978). And students made to wrestle with a hard problem before being taught the method, even when they fail to crack it, end up understanding the idea more deeply and transferring it more flexibly than students who are taught the method first, what Manu Kapur calls productive failure (Kapur, 2014). The struggle is not the toll you pay on the way to learning. The struggle is the learning.

Effort Is Also How Meaning and Character Are Made

That settles the learning half of the question. The second half, that effort is where satisfaction and meaning come from, has evidence just as old and just as strong.

In 1959, Elliot Aronson and Judson Mills ran a study that has never gone out of date. Volunteers underwent either a severe or a mild initiation to join a discussion group. The group was the same for everyone, and deliberately dull. Yet those who had endured the harder initiation rated it as more worthwhile (Aronson and Mills, 1959). Psychologists call it effort justification: we value things in proportion to what they cost us. Half a century later the same instinct showed up in the most ordinary setting imaginable, when people who assembled their own flat-pack furniture valued it far above identical ready-made pieces, the IKEA effect (Norton, Mochon and Ariely, 2012). The self-made shelf is not prized because it is flawless; it is prized because its maker can see their own effort in every slightly crooked joint.

The furniture studies carry the hinge of this whole argument: the effect appeared only when people finished the task. Stopped halfway, the affection vanished. Effort creates value only when it completes. That is the line between difficulty that builds a person and difficulty that merely punishes one, and walking it is the whole art of teaching.

This is the happiness you cannot download. A summit reached by helicopter is a photograph; a summit reached on foot is a memory you become. And it is more than happiness. A child who has earned something through difficulty learns a fact about themselves that no delivered result can teach: that they can meet hardship and come out the far side of it. That is character, and character is built on precisely the ground that instant gratification paves over.

A Tool Built for Productivity, Pointed at the Wrong Target

None of this is an argument against AI. It is among the most powerful tools we have ever built, and in education it is genuinely transformative: a tireless explainer, a patient reader of a struggling student's draft, a way to give one teacher the reach of ten. We cannot do without it, and we should not want to. The question was never whether to use it, but what we aim it at.

The obvious objection
"Isn't this just nostalgia in academic dress? Difficulty for the sake of difficulty, a romance about suffering?"

No. The claim is not that hardship is good. It is narrower and sharper than that: the specific difficulties that do the cognitive and moral work, retrieval, generation, productive struggle, seeing a thing through to completion, are exactly the ones a frictionless tool is most eager to remove. Keep those. Strip out the rest. The broken sandal on the trail is friction worth removing; the climb is not.

Here is the trap. AI is, above all, a productivity engine. It removes friction and delivers the finished result, and for most of the economy that is the entire point. But a school's product is not the finished essay. A school's product is the changed mind that should have been built in the writing of it, and the character formed in the difficulty. You can raise a student's output and lower their learning at the very same time, and from the outside the work will look better than it ever has.

Productivity: what the tool optimises

Measures speed, polish, and volume. Treats friction as waste to be removed. This is what AI does best, and what most of the world rightly rewards it for.

Learning: what a school exists for

Measures retention, understanding, transfer, and character. Treats some friction as the work itself. This is the outcome a delivered answer quietly erodes, even as the output improves.

The early evidence is sobering. A 2025 study of 666 people found a significant negative association between frequent reliance on AI tools and critical-thinking scores, with cognitive offloading, the habit of letting the tool do the thinking, as the mechanism in between (Gerlich, 2025). Correlation is not causation, but the direction is hard to wave away. More vivid still, a 2025 study at the Massachusetts Institute of Technology (MIT) Media Lab measured the brain activity of students writing essays with and without a large language model (LLM). The LLM group showed markedly weaker neural engagement, and asked moments later to quote a single sentence from the essay they had just produced, 83 percent could not. They had generated the work without ever owning it (Kosmyna and colleagues, 2025). The study is a preprint and its authors urge caution, but it puts a number on what every teacher already senses: the answer arrived, and the learner did not.

The evidence, at a glance

Study What it found Figure
Roediger & Karpicke (2006) Retrieval practice versus rereading, recall one week later 61% vs 40%
Aronson & Mills (1959) A harder initiation raised liking for the very same group severe > none
Norton, Mochon & Ariely (2012) Building a thing yourself raised its value, but only once finished completion only
Gerlich (2025), n=666 Frequent AI use associated with lower critical thinking negative
Kosmyna et al. (2025), MIT, preprint Recall of a sentence from one's own AI-assisted essay 83% could not

Colour key: blue, effort that strengthens learning; amber, a conditional effect; red, an early signal that offloading may weaken it. The 2025 findings are recent and, in the MIT case, not yet peer-reviewed: direction, not proof.

The equity objection
"Isn't frictionless AI a great equaliser, giving students without tutors the help that wealthy families always bought?"

It is, for access. AI can hand every child the explanation that used to sit behind a paywall, and that is a real gain. But the thing wealthy families were buying was never the answer. It was the tutor who refused to give it and made the child do the work. Real equity is not equal access to answers. It is equal access to the struggle that builds a mind, and that is the harder thing to provision.

Abstinence Is a Habit, Not a Feature

Which invites the obvious fix: why not build the restraint into the tool? Make the AI refuse to write the essay, cap the hints, force the struggle first.

Some of that helps at the margin. But it mistakes where restraint actually lives. A tool that refuses to help is, in most situations, simply a broken tool, and a student who wants the answer will always find another tool that gives it. Restraint cannot be engineered into the software. It has to be cultivated in the person. This is the deepest thing the pilgrimage knows. The discipline was never enforced at the temple gate; it was carried up the hill inside the pilgrim. Abstinence is a habit, not a feature.

So the task for an educational institution is not to hunt for the AI that withholds. It is to form students who know when not to reach for it, the way a serious musician understands that the point of practice is not to produce the sound but to become someone who can. Responsible use of AI is not, in the end, knowing how to use the tool.

Responsible use of artificial intelligence is not knowing how to use the tool. It is knowing when not to.

This reframes what good AI in education even looks like. The right model is not the servant with the plate. It is the guide on the trail. A good guide does not carry you to the summit, which would rob you of the climb. A good guide knows the mountain, sets the pace, catches you when a fall would be pointless rather than instructive, and, above all, knows when to step back and let you struggle. Learning science has described the good tutor this way for decades: as scaffolding that is deliberately withdrawn as competence grows (Wood, Bruner and Ross, 1976). Benjamin Bloom's celebrated finding that one-to-one tutoring can lift the average student above 98 percent of a conventional class came from tutors who diagnosed, stretched, and made students work, not tutors who supplied answers (Bloom, 1984). That is the real bar for AI in education: not the fastest route to the output, but the wisest companion on the climb.

Concretely, that is the difference between an assistant that writes the thesis statement and one that asks the question exposing why the student's draft does not yet hold, then makes the student close the gap themselves. The first hands over the summit. The second walks the trail beside them.

None of this is the default an institution will drift into. Almost every incentive that bears on a school pushes the other way: rankings, grade inflation, throughput, cost per seat, and the parent who wants to see polished work tonight. The frictionless path is the one the system quietly rewards, which means the difficulty that forms a student is now something an institution has to choose, and defend, on purpose.

What this asks of an institution

1
Grade the climb, not just the summit
Assess the process: drafts, reasoning, an oral defence. Not only the polished artifact a tool can generate in seconds.
2
Protect the desirable difficulties
Keep retrieval, generation, and productive struggle in the design of learning. Let AI remove the pointless friction, never the formative kind.
3
Teach the discipline of when not to use it
Make judicious abstinence an explicit, examined skill, as much a literacy as knowing how to prompt.
4
Build the habit, not the wall
Cultivate restraint inside the student rather than depending on the tool to impose it from outside, because outside the person, the wall always falls.

Preparing a Child for a World That Will Not Arrive on a Plate

There is a final reason this matters, and it reaches well past test scores into the kind of adults we are forming. Children who grow up with every answer delivered at the press of a button do not merely miss the content. They absorb a model of the world: that effort is optional, that results are instant, that wanting a thing and getting it are the same act. The world they will actually inherit runs on the opposite logic. It is volatile, uncertain, complex, and ambiguous, more so with each passing year, and it will not arrive on a plate. It will demand patience, a tolerance for not-knowing, and the willingness to stay with a hard problem long after the first easy answer has failed. Those are muscles. They are built only by use, and they waste away when a machine does the lifting.

A school that removes every struggle in the name of efficiency is not protecting its students. It is disarming them, sending them into an uncertain century trained for a world that does not exist, one where everything is easy and immediate and given. Preparing a child for the future cannot mean smoothing every difficulty out of the present. It has to mean choosing, with great care, which difficulties are worth keeping.

Our ancestors chose theirs deliberately. They could have cut a road to the top of the hill. Instead they kept the steep stone steps, and the forty-day fast, and the long walk, because they understood the one thing we are now at risk of automating away: that the climb is not the obstacle standing in front of the meaning. The climb is the meaning.

The most powerful tools we have ever built will be a gift to education in exactly the measure that we remember this, and a quiet loss in exactly the measure that we forget it.

The question every institution now has to answer is a simple one. Will we sell our students the helicopter, or will we walk beside them, and have the wisdom to let them climb?

References

  1. Aronson, E., & Mills, J. (1959). The effect of severity of initiation on liking for a group. Journal of Abnormal and Social Psychology, 59(2), 177-181.
  2. Bjork, R. A. (1994). Memory and metamemory considerations in the training of human beings. In J. Metcalfe & A. Shimamura (Eds.), Metacognition: Knowing about Knowing. MIT Press.
  3. Bloom, B. S. (1984). The 2 Sigma Problem: The Search for Methods of Group Instruction as Effective as One-to-One Tutoring. Educational Researcher, 13(6), 4-16. Link
  4. Gerlich, M. (2025). AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. Societies, 15(1), 6. Link
  5. Kapur, M. (2014). Productive Failure in Learning Math. Cognitive Science, 38(5), 1008-1022. Link
  6. Kosmyna, N., et al. (2025). Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task. MIT Media Lab (preprint, not yet peer-reviewed). Link
  7. Norton, M. I., Mochon, D., & Ariely, D. (2012). The IKEA effect: When labor leads to love. Journal of Consumer Psychology, 22(3), 453-460. Link
  8. Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-Enhanced Learning: Taking Memory Tests Improves Long-Term Retention. Psychological Science, 17(3), 249-255. Link
  9. Slamecka, N. J., & Graf, P. (1978). The generation effect: Delineation of a phenomenon. Journal of Experimental Psychology: Human Learning and Memory, 4(6), 592-604.
  10. van Gennep, A. (1909). The Rites of Passage; and Turner, V. (1969). The Ritual Process: Structure and Anti-Structure.
  11. Wood, D., Bruner, J. S., & Ross, G. (1976). The role of tutoring in problem solving. Journal of Child Psychology and Psychiatry, 17(2), 89-100.
AS
Aurobindo Saxena
Founder & CEO, RAYSolute Consultants

Aurobindo Saxena is the Founder and CEO of RAYSolute Consultants, an education consultancy. He writes on strategy, regulation, and the design of learning across Indian and international education. www.raysolute.com

दो लोग एक ही शिखर पर पहुँचते हैं। पहले ने वहाँ तक पहुँचने में चालीस दिन लगाए: व्रत का संकल्प, सादा भोजन, नंगे पाँव, जंगल और पहाड़ी से होकर लंबी यात्रा, सिर पर रखी प्रसाद की गठरी, और अंत में पत्थर की घिसी हुई सीढ़ियाँ। दूसरे ने एक वाक्य चैटबॉट में टाइप किया और चार सेकंड में शिखर उसके सामने आ गया। दोनों पहुँचते हैं। पर पहुँचने से बदलता सिर्फ़ एक है। किसी जगह तक पहुँचने और उस पहुँचने से भीतर तक बदल जाने के बीच का यही फ़र्क़ वह सबसे ज़रूरी बात है, जिसे शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) की मौजूदा होड़ चुपचाप मिटा देने के ख़तरे में है। और हमारी महान तीर्थयात्राओं को रचने वालों ने इस बात को बख़ूबी समझा था।

हमारे पूर्वजों ने एक प्रयोग किया, और उसका चर था परिश्रम

उन महान पर्वतीय तीर्थयात्राओं को देखिए, जो धरती पर श्रद्धा के सबसे बड़े समागमों में हैं और हर मौसम में करोड़ों तीर्थयात्रियों को खींच लाती हैं। इनकी ख़ास बात यह है कि इनमें कितनी कठिनाई जानबूझकर रखी गई है। यात्रा पर निकलने से पहले तीर्थयात्री एक लंबा व्रत रखता है, अक्सर चालीस दिन का तप: सादा शाकाहारी भोजन, संयम, साधारण वस्त्र, नंगे पाँव, और रोज़ की प्रार्थना का नियम। वह प्रसाद की एक कपड़े की गठरी सिर पर रखकर यात्रा करता है। अंतिम चढ़ाई पैदल होती है, और गर्भगृह तक केवल पवित्र सीढ़ियों की एक खड़ी श्रृंखला चढ़कर पहुँचा जाता है, और वही पहुँच पाता है जिसने व्रत निभाया हो।

इनमें से कुछ भी व्यावहारिक रूप से ज़रूरी नहीं है। आप सड़क बना सकते थे। यह कठिनाई किसी पुराने, ग़रीब ज़माने की निशानी नहीं है जिसे बेहतर तकनीक हटा देती; यह कठिनाई ही तो रचना है। मानवशास्त्र के पास इस बात का एक नाम है कि ऐसी कठिन साधना इंसान को क्या बना देती है: दहलीज़-अवस्था (liminality), वह अवस्था जिसे आर्नल्ड वान गेनेप और बाद में विक्टर टर्नर ने किसी संस्कार के उस सीमांत बिंदु के लिए दिया, जहाँ कठिन पड़ाव ही पुराने 'मैं' को घोलकर नया गढ़ देता है (van Gennep, 1909; Turner, 1969)। तीर्थयात्रा रूपांतरण की एक मशीन है, और परिश्रम उसका ईंधन।

और यही वह बात है जो आगे की हर दलील के लिए सबसे अहम है। यह अनुशासन स्वैच्छिक है, और यह इंसान के भीतर बसता है। कोई अधिकारी यह जाँच नहीं करता कि आपने उन चालीस दिनों का व्रत रखा या नहीं। आपने इसे इसलिए किया क्योंकि वह अनुशासन आपका अपना था।

मंदिर कभी आपके व्रत का हिसाब नहीं माँगता। अनुशासन तीर्थयात्री में बसता है, मंदिर में नहीं। आख़िरकार यही वह एक चीज़ है जो कोई उपकरण कभी नहीं दे सकता।

संघर्ष ही सीखना है, उसकी क़ीमत नहीं

अधिकांश इतिहास में यह बस एक अंतर्ज्ञान था। अब यह सीखने के विज्ञान के सबसे ठोस निष्कर्षों में से एक है। मनोवैज्ञानिक रॉबर्ट ब्योर्क ने इस सिद्धांत को नाम दिया वांछनीय कठिनाई (desirable difficulty): वे परिस्थितियाँ जो सीखने को उस पल में धीमा और कठिन महसूस कराती हैं, अक्सर समय के साथ ज़्यादा मज़बूत और टिकाऊ सीख पैदा करती हैं (Bjork, 1994)। आसानी सुखद होती है। आसानी भुला भी दी जाती है।

इसका सबसे साफ़ प्रमाण है परीक्षण-प्रभाव (testing effect)। एक अब-चिरपरिचित प्रयोग में हेनरी रोडिगर और जेफ़री कार्पिक ने विद्यार्थियों से गद्यांश या तो दोबारा पढ़कर याद कराए, या पाठ हटाकर उसे याद करने की कोशिश करवाई। पाँच मिनट बाद दोबारा पढ़ने वाले जीतते दिखे, 83 प्रतिशत याद रखते हुए, जबकि याद करने वाले समूह का 71 प्रतिशत। पर एक हफ़्ते बाद नतीजा पूरी तरह पलट गया: दोबारा पढ़ने वाले केवल 40 प्रतिशत ही बता पाए, जबकि जिन्होंने याद करने का संघर्ष किया था उन्होंने 61 प्रतिशत थामे रखा (Roediger and Karpicke, 2006)। ज्ञान को अपने ही दिमाग़ से बाहर खींचने की मेहनत, बजाय उसे दोबारा भीतर ठूँसने के, ही उसे टिकाती है।

उस पाँच-मिनट वाले आँकड़े को ग़ौर से देखिए, क्योंकि पूरा ख़तरा उसी में छोटे रूप में छिपा है। दोबारा पढ़ना महारत जैसा लगा, और उसी ने सबसे कम टिकाऊ सीख दी। यह एक प्रवाह का भ्रम (illusion of fluency) है।

बिना अड़चन वाले रास्ते की सबसे ख़तरनाक बात यह नहीं कि वह आसान है। बात यह है कि वह प्रगति जैसा महसूस होता है।

यही सबक़ हर जगह दिखता है जहाँ इसे परखा गया। जो हम ख़ुद रचते हैं उसे हम उससे बेहतर याद रखते हैं जो हमें थमाया जाता है, यह है रचना-प्रभाव (generation effect) (Slamecka and Graf, 1978)। और जिन विद्यार्थियों से किसी कठिन समस्या पर पहले जूझने को कहा जाता है, तरीक़ा सिखाने से पहले, भले ही वे उसे हल न कर पाएँ, वे उस विचार को ज़्यादा गहराई से समझते हैं और ज़्यादा लचीलेपन से लागू कर पाते हैं, बनिस्बत उनके जिन्हें तरीक़ा पहले सिखा दिया गया, इसी को मनु कपूर उत्पादक असफलता (productive failure) कहते हैं (Kapur, 2014)। संघर्ष सीखने के रास्ते में चुकाया जाने वाला कर नहीं है। संघर्ष ही सीखना है।

परिश्रम ही वह तरीक़ा है जिससे अर्थ और चरित्र बनते हैं

यह सवाल के 'सीखने' वाले हिस्से को सुलझा देता है। दूसरा हिस्सा, कि संतोष और अर्थ परिश्रम से ही आते हैं, उसके पीछे का प्रमाण उतना ही पुराना और उतना ही मज़बूत है।

1959 में इलियट ऐरनसन और जडसन मिल्स ने एक अध्ययन किया जो कभी पुराना नहीं पड़ा। स्वयंसेवकों को किसी चर्चा-समूह में शामिल होने के लिए या तो कठोर या हल्की दीक्षा से गुज़ारा गया। समूह सबके लिए एक-सा था, और जानबूझकर नीरस। फिर भी जिन्होंने कठिन दीक्षा सही, उन्होंने उसे ज़्यादा मूल्यवान आँका (Aronson and Mills, 1959)। मनोवैज्ञानिक इसे प्रयास-औचित्य (effort justification) कहते हैं: हम चीज़ों को उतना ही मूल्य देते हैं जितनी क़ीमत वे हमसे माँगती हैं। आधी सदी बाद यही प्रवृत्ति सबसे साधारण मौक़े पर दिखी, जब लोगों ने अपने हाथ से जोड़े गए फ़र्नीचर को वैसे ही बने-बनाए सामान से कहीं ज़्यादा मूल्यवान माना, यह है IKEA प्रभाव (Norton, Mochon and Ariely, 2012)। अपने हाथ की बनाई अलमारी इसलिए प्यारी नहीं होती कि वह बेदाग़ है; वह इसलिए प्यारी होती है क्योंकि बनाने वाला उसके हर थोड़े टेढ़े जोड़ में अपनी मेहनत देख पाता है।

फ़र्नीचर वाले अध्ययन इस पूरी दलील की कील थामे हैं: यह प्रभाव तभी दिखा जब लोगों ने काम पूरा किया। बीच में रोक दिए जाने पर, वह लगाव ग़ायब हो गया। परिश्रम मूल्य तभी रचता है जब वह पूरा होता है। यही वह रेखा है जो इंसान को गढ़ने वाली कठिनाई और महज़ सज़ा देने वाली कठिनाई के बीच है, और इसी रेखा पर चलना ही शिक्षण की पूरी कला है।

यह वह ख़ुशी है जिसे आप डाउनलोड नहीं कर सकते। हेलिकॉप्टर से पहुँचा शिखर एक तस्वीर है; पैदल चढ़कर पहुँचा शिखर एक स्मृति है जो आप ख़ुद बन जाते हैं। और यह ख़ुशी से भी बढ़कर है। जिस बच्चे ने कठिनाई से कुछ कमाया है, वह अपने बारे में एक सच सीखता है जो कोई परोसा हुआ नतीजा नहीं सिखा सकता: कि वह मुश्किल का सामना कर सकता है और उसके पार निकल सकता है। यही चरित्र है, और चरित्र ठीक उसी ज़मीन पर बनता है जिसे तुरंत मिलने वाली सुविधा पाटकर मिटा देती है।

उत्पादकता के लिए बना औज़ार, ग़लत निशाने पर तना

यह सब एआई के ख़िलाफ़ दलील नहीं है। यह अब तक बनाए गए सबसे ताक़तवर औज़ारों में से एक है, और शिक्षा में सचमुच क्रांतिकारी है: एक अथक व्याख्याकार, जूझते विद्यार्थी के मसौदे का धैर्यवान पाठक, एक शिक्षक को दस की पहुँच देने का ज़रिया। हम इसके बिना नहीं रह सकते, और न ही रहना चाहना चाहिए। सवाल कभी यह नहीं था कि इसका इस्तेमाल करें या नहीं, बल्कि यह कि इसे निशाना किस ओर बनाएँ।

स्पष्ट आपत्ति
"क्या यह बस शैक्षणिक लिबास में लिपटी पुरानी यादों की मोह नहीं? कठिनाई महज़ कठिनाई के लिए, पीड़ा का रूमानी गुणगान?"

नहीं। दावा यह नहीं कि कठिनाई अच्छी है। यह उससे कहीं सटीक और पैना है: वे ख़ास कठिनाइयाँ जो बौद्धिक और नैतिक काम करती हैं, यानी याद से खींचना, ख़ुद रचना, उत्पादक संघर्ष, किसी चीज़ को अंत तक निभाना, ठीक वही हैं जिन्हें बिना-अड़चन वाला औज़ार सबसे पहले हटाना चाहता है। उन्हें बचाइए। बाक़ी हटा दीजिए। रास्ते में टूटी चप्पल वह अड़चन है जिसे हटाना ठीक है; चढ़ाई नहीं।

यहीं फँसने की जगह है। एआई सबसे बढ़कर एक उत्पादकता-इंजन है। यह अड़चन हटाता है और बना-बनाया नतीजा देता है, और अर्थव्यवस्था के अधिकांश हिस्से के लिए बस यही मक़सद है। पर किसी स्कूल का उत्पाद वह तैयार निबंध नहीं है। स्कूल का उत्पाद वह बदला हुआ मन है जो उस निबंध को लिखने की प्रक्रिया में बनना चाहिए था, और वह चरित्र जो कठिनाई में गढ़ा जाता है। आप किसी विद्यार्थी की पैदावार बढ़ा सकते हैं और ठीक उसी समय उसकी सीख घटा सकते हैं, और बाहर से काम पहले से बेहतर दिखेगा।

उत्पादकता: औज़ार जिसे साधता है

गति, चमक और मात्रा नापता है। अड़चन को हटाने लायक़ बरबादी मानता है। यही एआई सबसे बेहतर करता है, और इसी के लिए दुनिया उसे सही ही पुरस्कृत करती है।

सीख: स्कूल जिसके लिए है

धारण, समझ, हस्तांतरण और चरित्र नापता है। कुछ अड़चन को ही असली काम मानता है। यही वह नतीजा है जिसे परोसा हुआ जवाब चुपचाप क्षरण करता है, भले ही पैदावार सुधरती दिखे।

शुरुआती सबूत चिंताजनक हैं। 2025 के 666 लोगों पर हुए एक अध्ययन में एआई औज़ारों पर बार-बार निर्भरता और आलोचनात्मक-चिंतन के अंकों के बीच एक उल्लेखनीय नकारात्मक संबंध मिला, जिसके बीच की कड़ी थी संज्ञानात्मक भार-स्थानांतरण (cognitive offloading), यानी सोचने का काम औज़ार को सौंप देने की आदत (Gerlich, 2025)। संबंध का मतलब कारण नहीं होता, पर इस दिशा को नज़रअंदाज़ करना मुश्किल है। इससे भी सजीव, 2025 में Massachusetts Institute of Technology (MIT) मीडिया लैब के एक अध्ययन ने उन विद्यार्थियों की मस्तिष्क-गतिविधि नापी जो निबंध एक बड़े भाषा मॉडल (LLM) के साथ और उसके बिना लिख रहे थे। LLM वाले समूह में मस्तिष्क की सक्रियता काफ़ी कमज़ोर दिखी, और कुछ ही पल बाद जब उनसे अभी-अभी लिखे अपने निबंध की एक पंक्ति बताने को कहा गया, तो 83 प्रतिशत नहीं बता पाए। उन्होंने काम तो रच दिया था, पर वह कभी उनका अपना बना ही नहीं (Kosmyna and colleagues, 2025)। यह अध्ययन एक प्रीप्रिंट है और इसके लेखक ख़ुद सावधानी की सलाह देते हैं, पर यह उस बात को आँकड़ा दे देता है जिसे हर शिक्षक पहले से महसूस करता है: जवाब आ गया, पर सीखने वाला नहीं आया।

एक नज़र में सबूत

अध्ययन क्या पाया आँकड़ा
Roediger & Karpicke (2006) याद से खींचना बनाम दोबारा पढ़ना, एक हफ़्ते बाद स्मरण 61% बनाम 40%
Aronson & Mills (1959) कठिन दीक्षा ने उसी समूह के प्रति लगाव बढ़ाया कठिन > सामान्य
Norton, Mochon & Ariely (2012) ख़ुद बनाने से उसका मूल्य बढ़ा, पर तभी जब पूरा हुआ केवल पूरा होने पर
Gerlich (2025), n=666 बार-बार एआई उपयोग, कम आलोचनात्मक-चिंतन से जुड़ा नकारात्मक
Kosmyna et al. (2025), MIT, प्रीप्रिंट अपने ही एआई-सहायित निबंध की एक पंक्ति का स्मरण 83% नहीं कर पाए

रंग-संकेत: नीला, परिश्रम जो सीख मज़बूत करता है; अंबर, एक सशर्त प्रभाव; लाल, एक शुरुआती संकेत कि भार-स्थानांतरण इसे कमज़ोर कर सकता है। 2025 के निष्कर्ष नए हैं और, MIT वाले मामले में, अभी सहकर्मी-समीक्षित नहीं: दिशा, प्रमाण नहीं।

समानता वाली आपत्ति
"क्या बिना-अड़चन वाली एआई एक बड़ी बराबरी लाने वाली नहीं, जो बिना ट्यूटर वाले विद्यार्थियों को वह मदद देती है जो संपन्न परिवार हमेशा ख़रीदते रहे हैं?"

है, पहुँच के मामले में। एआई हर बच्चे को वह व्याख्या दे सकती है जो कभी किसी दीवार के पीछे क़ैद थी, और यह सचमुच एक फ़ायदा है। पर संपन्न परिवार जो ख़रीद रहे थे वह कभी जवाब नहीं था। वह वह शिक्षक था जिसने जवाब देने से इनकार किया और बच्चे से काम करवाया। असली समानता जवाबों तक बराबर पहुँच नहीं है। वह उस संघर्ष तक बराबर पहुँच है जो मन को गढ़ता है, और यही जुटाना ज़्यादा मुश्किल काम है।

संयम एक आदत है, औज़ार की ख़ूबी नहीं

इससे एक सीधा उपाय सूझता है: संयम को औज़ार में ही क्यों न बना दें? एआई को निबंध लिखने से मना करवा दें, संकेत सीमित कर दें, पहले संघर्ष करवाएँ।

इसमें से कुछ हाशिये पर मदद करता है। पर यह भूल है कि संयम असल में रहता कहाँ है। जो औज़ार मदद से इनकार कर दे वह अधिकतर हालात में बस एक ख़राब औज़ार है, और जो विद्यार्थी जवाब चाहता है वह हमेशा कोई और औज़ार ढूँढ लेगा जो उसे दे दे। संयम को सॉफ़्टवेयर में नहीं गढ़ा जा सकता। उसे इंसान के भीतर सींचना पड़ता है। यही वह सबसे गहरी बात है जिसे तीर्थयात्रा जानती है। अनुशासन कभी मंदिर के द्वार पर लागू नहीं किया गया; वह पहाड़ पर तीर्थयात्री के भीतर चढ़ा। संयम एक आदत है, औज़ार की ख़ूबी नहीं।

तो किसी शैक्षणिक संस्था का काम उस एआई को ढूँढना नहीं है जो रोक लगाए। काम है ऐसे विद्यार्थी गढ़ना जो जानें कि उसकी ओर हाथ कब न बढ़ाना है, जैसे एक गंभीर संगीतकार समझता है कि रियाज़ का मक़सद आवाज़ पैदा करना नहीं, बल्कि वह इंसान बन जाना है जो पैदा कर सके। एआई का ज़िम्मेदार उपयोग आख़िरकार यह जानना नहीं है कि औज़ार को कैसे इस्तेमाल करें।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता का ज़िम्मेदार उपयोग यह जानना नहीं है कि औज़ार को कैसे इस्तेमाल करें। यह जानना है कि उसे कब न इस्तेमाल करें।

इससे यह नए सिरे से तय होता है कि शिक्षा में अच्छी एआई दिखती कैसी है। सही मॉडल थाली परोसने वाला सेवक नहीं है। वह रास्ते पर साथ चलने वाला मार्गदर्शक है। अच्छा मार्गदर्शक आपको शिखर तक उठाकर नहीं ले जाता, क्योंकि इससे आपकी चढ़ाई छिन जाएगी। अच्छा मार्गदर्शक पहाड़ को जानता है, चाल तय करता है, तब थामता है जब गिरना सिखाने के बजाय बेकार हो, और सबसे बढ़कर, जानता है कि कब पीछे हट जाना है और आपको जूझने देना है। सीखने के विज्ञान ने दशकों से अच्छे शिक्षक को यही बताया है: एक मचान (scaffolding) जिसे योग्यता बढ़ने के साथ जानबूझकर हटा लिया जाता है (Wood, Bruner and Ross, 1976)। बेंजामिन ब्लूम का प्रसिद्ध निष्कर्ष कि एक-पर-एक शिक्षण औसत विद्यार्थी को सामान्य कक्षा के 98 प्रतिशत विद्यार्थियों से ऊपर उठा सकता है, उन शिक्षकों से आया जिन्होंने परखा, खींचतान की और विद्यार्थियों से काम करवाया, न कि उन शिक्षकों से जिन्होंने जवाब परोसे (Bloom, 1984)। शिक्षा में एआई के लिए असली कसौटी यही है: नतीजे तक सबसे तेज़ रास्ता नहीं, बल्कि चढ़ाई पर सबसे समझदार साथी।

ठोस रूप में, यही फ़र्क़ है उस सहायक के बीच जो थीसिस-वाक्य लिख देता है, और उसके बीच जो वह सवाल पूछता है जो उजागर करे कि विद्यार्थी का मसौदा अभी क्यों नहीं टिकता, और फिर विद्यार्थी से वह कमी ख़ुद भरवाता है। पहला शिखर थमा देता है। दूसरा उसके साथ रास्ते पर चलता है।

यह किसी संस्था के लिए अपने-आप बहकर आने वाली दिशा नहीं है। स्कूल पर असर डालने वाला लगभग हर प्रोत्साहन उल्टी ओर धकेलता है: रैंकिंग, अंकों की मुद्रास्फीति, संख्या-बल, प्रति-सीट लागत, और वह अभिभावक जो आज ही चमकता काम देखना चाहता है। बिना-अड़चन वाला रास्ता ही वह है जिसे व्यवस्था चुपचाप पुरस्कृत करती है, यानी विद्यार्थी को गढ़ने वाली कठिनाई अब वह चीज़ है जिसे किसी संस्था को जानबूझकर चुनना और बचाना पड़ता है।

यह किसी संस्था से क्या माँगता है

1
चढ़ाई को आँकिए, सिर्फ़ शिखर को नहीं
प्रक्रिया का मूल्यांकन कीजिए: मसौदे, तर्क, मौखिक बचाव। केवल वह चमकता उत्पाद नहीं जिसे कोई औज़ार सेकंडों में बना दे।
2
वांछनीय कठिनाइयों की रक्षा कीजिए
सीखने की रचना में याद से खींचना, ख़ुद रचना और उत्पादक संघर्ष बनाए रखिए। एआई से बेकार की अड़चन हटवाइए, गढ़ने वाली कभी नहीं।
3
सिखाइए कि इसे कब न इस्तेमाल करें
विवेकपूर्ण संयम को एक स्पष्ट, परखा जाने वाला कौशल बनाइए, उतना ही ज़रूरी जितना यह जानना कि प्रॉम्प्ट कैसे दें।
4
दीवार नहीं, आदत बनाइए
संयम को विद्यार्थी के भीतर सींचिए, बजाय इसके कि औज़ार उसे बाहर से थोपे, क्योंकि इंसान के बाहर दीवार हमेशा गिर जाती है।

बच्चे को ऐसी दुनिया के लिए तैयार करना जो थाली में परोसी नहीं आएगी

यह मायने रखने की एक आख़िरी वजह है, और यह परीक्षा के अंकों से कहीं आगे जाकर उस तरह के वयस्क तक पहुँचती है जो हम गढ़ रहे हैं। जो बच्चे हर जवाब बटन दबाते ही पाकर बड़े होते हैं, वे सिर्फ़ विषयवस्तु से नहीं चूकते। वे दुनिया का एक नमूना अपने भीतर बैठा लेते हैं: कि परिश्रम वैकल्पिक है, कि नतीजे तुरंत मिलते हैं, कि किसी चीज़ को चाहना और पा लेना एक ही बात है। जो दुनिया उन्हें सचमुच विरासत में मिलेगी वह इसके उलट तर्क पर चलती है। वह अस्थिर, अनिश्चित, जटिल और अस्पष्ट है, हर बीतते साल और ज़्यादा, और वह थाली में परोसी नहीं आएगी। वह धैर्य माँगेगी, न-जानने को सह पाने की क्षमता, और किसी कठिन समस्या के साथ तब तक टिके रहने की इच्छा जब तक पहला आसान जवाब नाकाम न हो चुके। ये मांसपेशियाँ हैं। ये केवल इस्तेमाल से बनती हैं, और जब मशीन बोझ उठा लेती है तो ये क्षीण हो जाती हैं।

जो स्कूल कुशलता के नाम पर हर संघर्ष हटा देता है वह अपने विद्यार्थियों की रक्षा नहीं कर रहा। वह उन्हें निहत्था कर रहा है, उन्हें एक अनिश्चित सदी में ऐसी दुनिया के लिए प्रशिक्षित करके भेज रहा है जो है ही नहीं, जहाँ सब कुछ आसान, तुरंत और परोसा हुआ है। किसी बच्चे को भविष्य के लिए तैयार करने का मतलब वर्तमान से हर कठिनाई को चिकना कर देना नहीं हो सकता। इसका मतलब है बड़ी सावधानी से यह चुनना कि कौन-सी कठिनाइयाँ बचाए रखने लायक़ हैं।

हमारे पूर्वजों ने अपनी कठिनाइयाँ जानबूझकर चुनीं। वे पहाड़ की चोटी तक सड़क काट सकते थे। इसके बजाय उन्होंने वे खड़ी पत्थर की सीढ़ियाँ, वह चालीस दिन का व्रत, और वह लंबी यात्रा बनाए रखी, क्योंकि वे उस एक बात को समझते थे जिसे हम अब स्वचालित करके मिटा देने के ख़तरे में हैं: कि चढ़ाई अर्थ के सामने खड़ी बाधा नहीं है। चढ़ाई ही अर्थ है।

अब तक बनाए गए सबसे ताक़तवर औज़ार शिक्षा के लिए ठीक उतने ही वरदान होंगे जितना हम इस बात को याद रखेंगे, और ठीक उतने ही चुपचाप नुक़सान जितना हम इसे भूलेंगे।

अब हर संस्था को एक सीधा सवाल जवाब देना है। क्या हम अपने विद्यार्थियों को हेलिकॉप्टर बेचेंगे, या उनके साथ-साथ चलेंगे, और यह समझदारी रखेंगे कि उन्हें चढ़ने दें?

संदर्भ

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AS
Aurobindo Saxena
संस्थापक एवं सीईओ, RAYSolute Consultants

Aurobindo Saxena, RAYSolute Consultants के संस्थापक एवं सीईओ हैं, जो एक शिक्षा परामर्श संस्था है। वे भारतीय और अंतरराष्ट्रीय शिक्षा में रणनीति, नियमन और सीखने की रचना पर लिखते हैं। www.raysolute.com

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