शारीरिक गति केवल किसी निर्णय को दर्ज करने से अधिक काम कर सकती है: यह स्वयं सीखने को आकार देने में मदद कर सकती है। Florida Atlantic University और Brown University के शोधकर्ताओं की रिपोर्ट के अनुसार, वर्चुअल रियलिटी में बड़े आंदोलनों करने वाले प्रतिभागियों ने साधारण बटन दबाकर प्रतिक्रिया देने वाले लोगों की तुलना में कुछ दृश्य श्रेणियों को बेहतर ढंग से सीखा।
Science Advances में प्रकाशित यह अध्ययन श्रेणी-आधारित सीखने पर केंद्रित है—यानी यह तय करने की प्रक्रिया कि कोई नई वस्तु या पैटर्न किस समूह से संबंधित है। यह रोजमर्रा के निर्णयों के पीछे मौजूद एक बुनियादी कौशल है, जैसे यह पहचानना कि सड़क फिसलन भरी दिख रही है या नहीं, किसी चिकित्सकीय छवि का आकलन करना या यह तय करना कि फल पका हुआ दिखाई देता है या नहीं। पारंपरिक विचारधाराएं आम तौर पर गति को उस निर्णय के अंतिम परिणाम के रूप में देखती रही हैं, न कि सीखने को बदलने वाले कारक के रूप में।
वर्चुअल रियलिटी के भीतर गति का परीक्षण
इस धारणा की जांच करने के लिए शोधकर्ताओं ने एक इमर्सिव VR प्रयोग तैयार किया, जिसमें प्रतिभागियों ने दृश्य पैटर्न को श्रेणियों में बांटना सीखा। कुछ प्रतिभागियों ने बटन से छोटी प्रतिक्रियाएं दीं। अन्य प्रतिभागियों ने बड़े हाथों के आंदोलनों का इस्तेमाल किया, जिनमें वर्चुअल प्रतिक्रिया बॉक्स पर मुक्का मारना या लक्ष्य पर प्रहार करने के लिए वर्चुअल lightsaber घुमाना शामिल था।
इस तुलना का उद्देश्य सूचना-आधारित कार्य—पैटर्न को वर्गीकृत करना सीखना—को उत्तर देने के लिए इस्तेमाल की गई कार्रवाई के आकार और रूप से अलग करना था। परिणाम यह नहीं था कि अधिक गति हर प्रकार के सीखने में सुधार करती है। इसके बजाय, लाभ इस बात पर निर्भर था कि प्रतिभागी किस प्रकार की श्रेणी में दक्षता हासिल करने की कोशिश कर रहे थे।
शोधकर्ताओं के अनुसार, बड़े आंदोलनों ने पैटर्न-आधारित सीखने को बढ़ावा दिया। यह अंतर महत्वपूर्ण है, क्योंकि श्रेणी-आधारित सीखना एकल प्रक्रिया नहीं है। कुछ वर्गीकरण सरल नियमों के जरिए किए जा सकते हैं, जबकि अन्य में लोगों को विशेषताओं के बीच व्यापक संबंधों को समझना पड़ता है। नए निष्कर्ष संकेत देते हैं कि शरीर की भूमिका विशेष रूप से इसी दूसरे प्रकार के सीखने में प्रासंगिक हो सकती है।
केवल मन पर आधारित मॉडलों को चुनौती
यह अध्ययन वर्गीकरण को मुख्य रूप से संज्ञानात्मक प्रक्रिया के रूप में देखने की लंबे समय से चली आ रही प्रवृत्ति को चुनौती देता है। कई प्रयोगशाला कार्यों में व्यक्ति किसी वस्तु को देखता है, आंतरिक निर्णय लेता है और फिर एक कुंजी दबाता है। इस क्रम से प्रतिक्रिया महज आकस्मिक लग सकती है। लेकिन प्रयोगशाला के बाहर मानव सीखना अक्सर लोगों के पहुंचने, मुड़ने, संकेत करने, वस्तुओं को संभालने और भौतिक स्थान में आगे बढ़ने के दौरान होता है।
Florida Atlantic और Brown की टीम का तर्क है कि इन क्रियाओं को उत्तर पहुंचाने का निष्क्रिय माध्यम नहीं माना जाना चाहिए। उनके परिणाम बताते हैं कि प्रतिक्रिया के दौरान होने वाली गतियां कम-से-कम कुछ दृश्य पैटर्न श्रेणियों के लिए सीखी जाने वाली चीजों को सक्रिय रूप से प्रभावित कर सकती हैं।
इसका अर्थ यह नहीं है कि वर्चुअल lightsaber सार्वभौमिक शैक्षिक उपकरण हैं या बड़ा इशारा हर परिस्थिति में बेहतर स्मरण पैदा करता है। अध्ययन में प्रस्तुत साक्ष्य अधिक सीमित है: नियंत्रित VR प्रयोग में बड़े आंदोलनों ने विशेष सीखने की आवश्यकताओं के लिए प्रदर्शन में सुधार किया। सीखी जा रही श्रेणी का प्रकार इस बात में केंद्रीय रहा कि गति का लाभ दिखाई दिया या नहीं।
यह निष्कर्ष महत्वपूर्ण क्यों हो सकता है
यह शोध इमर्सिव प्रशिक्षण प्रणालियों के लिए एक डिजाइन संबंधी प्रश्न उठाता है। यदि गति पैटर्न-आधारित सीखने में मदद कर सकती है, तो पेशेवर प्रशिक्षण या शिक्षा के लिए बनाए गए VR अनुभवों में केवल दृश्य यथार्थवाद और फीडबैक पर विचार करना पर्याप्त नहीं होगा। शिक्षार्थी से अपेक्षित शारीरिक प्रतिक्रिया भी शिक्षण डिजाइन का हिस्सा हो सकती है।
ऐसे कार्य संभावित रूप से प्रासंगिक हैं जिनमें लोगों को जटिल दृश्य पैटर्नों में अंतर करना सीखना पड़ता है। लेख में फिसलन भरी सड़क की पहचान करना, मेडिकल स्कैन में संभावित रूप से खतरनाक घाव को पहचानना या फल के पके होने का आकलन करना जैसे उदाहरण दिए गए हैं। अध्ययन यह स्थापित नहीं करता कि VR में गति इन वास्तविक अनुप्रयोगों में प्रदर्शन सुधार देगी, लेकिन यह परीक्षण करने का आधार देता है कि पैटर्न-पहचान के अभ्यास के साथ क्रियाओं को कैसे जोड़ा जाए।
यह कार्य संज्ञान के उस व्यापक दृष्टिकोण में भी योगदान देता है, जिसमें धारणा, क्रिया और सीखना एक-दूसरे से गहराई से जुड़े होते हैं। शरीर को पहले से पूरे हो चुके मानसिक निर्णय को लागू करने वाले उपकरण के रूप में देखने के बजाय, यह दृष्टिकोण पूछता है कि क्या क्रिया निर्णय लेने वाली प्रणाली के विकसित होते समय उसे बदल सकती है।
अब भी क्या जांचना बाकी है
आगे के शोध में यह स्थापित करना होगा कि प्रभाव कितना टिकाऊ है, कौन-सी गतियां सबसे उपयोगी हैं और क्या लाभ वर्चुअल वातावरण से वास्तविक कार्यों तक पहुंचते हैं। यह निर्धारित करना भी महत्वपूर्ण होगा कि बड़े आंदोलन कब अव्यावहारिक, ध्यान भटकाने वाले या शिक्षार्थियों के लिए शारीरिक रूप से अनुपलब्ध हो जाते हैं।
फिलहाल, मुख्य सीख सक्रिय सीखने के सामान्य समर्थन से अधिक सटीक है। इस प्रयोग में प्रतिभागियों ने जिस तरह प्रतिक्रिया दी, उससे यह बदल गया कि उन्होंने एक विशेष प्रकार की श्रेणी को कितनी अच्छी तरह सीखा। यह परिणाम VR शिक्षण उपकरणों के डिजाइनरों के लिए विचार करने को एक नया चर देता है: शिक्षार्थी क्या देखते और तय करते हैं, इसके साथ-साथ निर्णय लेते समय वे शारीरिक रूप से क्या करते हैं।
यह लेख Phys.org की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें।
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