जॉर्ज कौरस ने अपनी पुस्तक ‘द इनोवेटिव माइंडसेट’ में एक दिलचस्प चुटकी ली है, ‘प्रौद्योगिकी कभी भी महान शिक्षकों की जगह नहीं लेगी लेकिन महान शिक्षकों के हाथों में प्रौद्योगिकी परिवर्तनकारी है।
“एआई और एमएल जैसी प्रौद्योगिकियां मानव जीवन के हर पहलू को तेजी से बदल रही हैं; फिर भी, एक उद्योग जिसने इस नई तकनीक का सीमित उपयोग देखा है लेकिन अविश्वसनीय क्षमता और अवसर प्रदान करता है, वह शिक्षा है।
सॉफ्टवेयर अनुप्रयोगों का जादू, जहां डेटा और नियमों का जवाब मिलता है, अक्सर कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने के जादू से भ्रमित होता है जो आपको नियम प्राप्त करने के लिए डेटा लेता है।
हम यह मामला बनाना चाहते हैं कि भारतीय उच्च शिक्षा की प्रभावकारिता और प्रासंगिकता को बदलने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग का उपयोग आवश्यक जादू हो सकता है।
कौशल विकास की कीमत पर ज्ञान पर अधिक जोर देने के कारण शिक्षा प्रभावित हुई; इस तथ्य की स्वीकृति कि कौशल के बिना शिक्षा बेरोजगारी की ओर ले जाती है लेकिन शिक्षा के बिना कौशल कम उत्पादकता की ओर ले जाती है, एक ऐसी शिक्षा प्रणाली को आगे लाया है जो ज्ञान और कौशल दोनों पर केंद्रित है।
हमें जानने से सीखने की ओर बदलाव की आवश्यकता है क्योंकि Google सब कुछ जानता है; प्रदर्शन मेट्रिक्स को इनपुट से परिणामों में स्थानांतरित करना चाहिए। वैयक्तिकरण शिक्षार्थी के लिए चीजों को आसान बनाने के बारे में नहीं है बल्कि शिक्षार्थी की प्रेरणा और जिज्ञासा जगाने में दोहन करता है।
मूल्यांकन को निरंतर फीडबैक पर स्थानांतरित करना चाहिए क्योंकि वार्षिक परीक्षाओं ने उनके लायक साबित नहीं किया है। आजीवन सीखने के लिए तैयारी, मरम्मत और उन्नयन के बीच एक निरंतरता की आवश्यकता होती है। रोज़गार उतना ही महत्वपूर्ण और वस्तुनिष्ठ परिणाम है!
एआई और डेटा संचालित प्लेटफॉर्म आज विषय की शिक्षार्थी की समझ को ट्रैक करने में सक्षम हैं और बुद्धिमान सिफारिश इंजनों के माध्यम से व्यक्तिगत अनुकूली मार्ग बनाते हैं। लक्ष्य चाहे छात्र यात्रा में दर्द बिंदुओं की पहचान करना और बेहतर करना हो, संसाधनों को अधिक कुशलता से आवंटित करना हो, या छात्र और संकाय की व्यस्तता में सुधार करना हो, संस्थान डेटा-समर्थित समाधानों के लाभों को देख रहे हैं।
दुनिया भर के कई विश्वविद्यालयों ने चैटबॉट्स के साथ प्रयोग किया है जो छात्रों के प्रश्नों का उत्तर देते हैं – जिससे छात्रों की रुचि और चिंताओं के बारे में बड़ी मात्रा में डेटा एकत्र किया जाता है। इस डेटा का विश्लेषण एमएल सक्षम इंटेलिजेंट सिस्टम द्वारा किया जा सकता है जो प्रतिक्रिया, स्पष्टीकरण और समय पर मार्गदर्शन प्रदान कर सकता है और विश्वविद्यालयों को छात्रों के अनुभवों को बेहतर बनाने के लिए नवीन शिक्षण कार्यक्रम और सेवाएं बनाने में सक्षम बना सकता है।
भौतिक सीमाओं और उच्च लागतों के कारण अनुभवात्मक इमर्सिव शिक्षा एक बड़े समूह के लिए एक चुनौती है। एआई सक्षम डिजिटल सहायक अधिक व्यक्तिगत सीखने का अनुभव प्रदान कर सकते हैं – वे छात्रों को अध्ययन करने के लिए याद दिला सकते हैं, उनके अध्ययन की अवधि पर नज़र रख सकते हैं और यहां तक कि उनके ग्रेड का विश्लेषण भी कर सकते हैं; इसका उद्देश्य शिक्षकों को पूरक बनाना है, उन्हें प्रतिस्थापित नहीं करना है और उनके प्रशासनिक कार्यभार को कम करना है ताकि वे सीखने के अधिक रचनात्मक और मानवीय पहलुओं पर ध्यान केंद्रित कर सकें।
एआई संचालित प्रौद्योगिकी गहन शिक्षा के रूप में रोमांचक नए अवसर प्रदान करती है; मानव शरीर या एक सूक्ष्म कोशिका के बारे में केवल एक पुस्तक के एक अध्याय में पढ़ने के बजाय देखने और उसके साथ बातचीत करने में सक्षम होने से यह बदल जाएगा कि छात्र सामग्री के साथ कैसे जुड़ते हैं।
यदि शिक्षकों को समय लेने वाले प्रशासनिक कार्यों से हटा दिया जा सकता है, जैसे अर्जित जानकारी को पारित करना, पर्यवेक्षण करना और नियमित प्रश्नों का उत्तर देना, तो उनके पास छात्रों को सलाह देने, प्रेरित करने और प्रशिक्षित करने के लिए अधिक समय होगा। छात्रों, समूहों और स्कूलों में सीखने के परिणामों का एक पुनरावर्ती विश्लेषण फ्लिप कक्षाओं की प्रभावकारिता में काफी सुधार करेगा जहां कक्षाओं का उपयोग चर्चा के लिए किया जाता है और छात्र व्याख्यान और सीखने को पहले से समाप्त कर देते हैं।
नेचुरल लैंग्वेज, कंप्यूटर विजन और डीप लर्निंग छात्रों के सवालों का जवाब दे सकते हैं जबकि मशीन लर्निंग पूरक कौशल की पहचान कर सकता है जो महत्वपूर्ण सोच को अधिकतम करेगा और अनुकूलन और सहयोग करने के लिए छात्रों की क्षमता का परीक्षण करेगा।
एआई-पावर्ड लर्निंग एनालिटिक्स, आज छात्रों के साथ संचार को वैयक्तिकृत करने, प्रतिधारण दरों में वृद्धि, और छात्र अनुभव और जुड़ाव में सुधार के लिए भविष्य कहनेवाला और निर्देशात्मक विश्लेषण के विषयों को एक साथ लाता है।
एमएल टूल्स रियल टाइम, माइक्रो ग्रेन्युलर बिहेवियरल डेटा इकट्ठा करते हैं और अंतर्दृष्टिपूर्ण विज़ुअल एनालिटिक्स प्रदान करते हैं जिससे शिक्षार्थी के लिए एक सहज सीखने का अनुभव बनता है। यह छात्रों को यह नियंत्रण प्रदान करके उन्हें सशक्त बना सकता है कि वे कितनी तेजी से सीखते हैं, इस बारे में जागरूकता कि वे सबसे अच्छा कैसे सीखते हैं, और किसी की अपनी संज्ञानात्मक और व्यवहारिक प्राथमिकताओं की आजीवन प्रतिक्रिया।
डेटा संचालित एआई और एमएल इंजन पारंपरिक परीक्षण प्रणालियों को समाप्त करने और अकादमिक क्षमताओं और उपलब्धि को अधिक सूक्ष्म तरीके से मापने का अवसर प्रदान करते हैं; उनमें से कुछ छात्र की लिखावट को समझ सकते हैं, शिक्षक की तुलना में शिक्षक के ग्रेडिंग पैटर्न और ग्रेड असाइनमेंट का तेजी से विश्लेषण कर सकते हैं।
हालांकि एआई और एमएल प्रौद्योगिकियां कई रोमांचक संभावनाएं प्रदान करती हैं, फिर भी हम क्षमता निर्माण के शुरुआती चरण में हैं। भौतिक कक्षा प्रणाली, समय और स्थान की सीमाओं के कारण, अक्सर सीमित साबित होती है। एआई और एमएल प्रौद्योगिकियों का व्यापक और गहन अनुकूलन शिक्षा को लागत, गुणवत्ता और पैमाने के बीच की कठिन त्रिमूर्ति को तोड़ने में मदद कर सकता है।
विश्वविद्यालयों को कई वित्तीय और जनसांख्यिकीय चुनौतियों का सामना करना पड़ रहा है और नियोजित शिक्षार्थियों तक पहुंचने और ऑनलाइन सीखने सहित अवसरों का एक समुद्र, कृत्रिम बुद्धि और मशीन सीखने का उपयोग बढ़ाना फायदेमंद साबित हो सकता है। यहाँ एक ऐसी शिक्षा प्रणाली बनाने का अवसर है जो समान और उत्कृष्ट दोनों हो – हमें इसे बर्बाद नहीं करना चाहिए!
(लेख प्रोफेसर टीएन सिंह, निदेशक आईआईटी पटना द्वारा लिखा गया है और शांतनु रूज, संस्थापक और सीईओ, टीमलीज, एडटेक द्वारा सह-लेखक हैं। यहां व्यक्त विचार व्यक्तिगत हैं।)
.
Leave a Reply