विजय गर्ग
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के दैनिक जीवन, उद्योगों और अर्थव्यवस्थाओं में तेजी से एक महत्वपूर्ण बहस शुरू हुई है: क्या स्कूल पाठ्यक्रम के हिस्से के रूप में एआई को आधिकारिक तौर पर पेश किया जाना चाहिए? वकीलों का तर्क है कि यह भविष्य की तैयारी के लिए आवश्यक है, जबकि आलोचकों ने नैतिकता, न्याय और मौलिक कौशल पर प्रभाव को लेकर वैध चिंताएं उठाई हैं। स्कूलों में एआई के लिए मामला: भविष्य-प्रूफिंग शिक्षा पाठ्यक्रम में एआई को एकीकृत करना मुख्य रूप से छात्रों को एआई-चालित दुनिया और रोजगार बाजार के लिए तैयार करने के लिए एक आवश्यक कदम के रूप में समर्थित है।
कार्य के भविष्य की तैयारी: एआई साक्षरता – यह समझना कि एआई कैसे काम करता है, इसके अनुप्रयोग और इसकी सीमाएं – जल्द ही एक मौलिक कौशल होगा। इसे जल्दी पेश करने से यह सुनिश्चित होता है कि छात्र केवल प्रौद्योगिकी के उपयोगकर्ता ही नहीं बल्कि सूचित निर्माता और नवप्रवर्तक भी हों।
निजीकृत शिक्षण: एआई उपकरण व्यक्तिगत छात्र प्रदर्शन, सीखने की शैली और गति का विश्लेषण कर सकते हैं, जिससे शिक्षकों को अत्यधिक वैयक्तिकृत और अनुकूलन योग्य शिक्षा प्रदान करने की अनुमति मिलती है। इससे छात्रों को पीछे नहीं छोड़ा जा सकता और न ही उन्हें चुनौती दी जा सकती है।
शिक्षक कार्यभार को सुव्यवस्थित करना: एआई शिक्षकों के लिए समय लेने वाले प्रशासनिक कार्यों को स्वचालित कर सकता है, जैसे कि पाठ योजनाएं उत्पन्न करना, त्वरित प्रश्नोत्तरी बनाना और कम ब्याज वाली असाइनमेंट पर प्रारंभिक प्रतिक्रिया प्रदान करना। इससे शिक्षकों को सार्थक मानवीय बातचीत, मार्गदर्शन और जटिल शैक्षणिक कार्यों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति मिलती है।
आलोचनात्मक सोच को बढ़ावा देना (एआई साक्षरता): एआई सिखाना केवल कोडिंग के बारे में नहीं है; यह महत्वपूर्ण विचार और डेटा साक्षरता विकसित करने के बारे में है। छात्रों को एआई-जनित आउटपुट पर सवाल उठाना, पूर्वाग्रहों की पहचान करना, सूचनाओं का सत्यापन करना ( “हल्लूसिनेशन” के जोखिम के कारण), और प्रौद्योगिकी के नैतिक प्रभावों को समझना सीखना होगा। चिंताएं: नैतिक और व्यावहारिक चुनौतियां वादा के बावजूद, एआई को एकीकृत करना महत्वपूर्ण नैतिक, रसद और शैक्षणिक चुनौतियों का सामना करता है जिन्हें सावधानीपूर्वक संबोधित किया जाना चाहिए।
पूर्वाग्रह और नैतिक चिंताएं: एआई प्रणाली केवल उन डेटा के समान ही अच्छी होती हैं जिन पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है। यदि डेटा पक्षपातपूर्ण है (उदाहरण के लिए, जाति या लिंग पर आधारित सामाजिक पूर्वाग्रह को प्रतिबिंबित करता है), तो एआई का उत्पादन मौजूदा सामाजिक असमानताओं को स्थायी बना सकता है या बढ़ा भी सकता है। छात्रों को एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की पहचान करने और कम करने के लिए सिखाया जाना चाहिए [आल्गोरिदम पूर्वाग्रह अवधारणा का चित्रण।
अत्यधिक निर्भरता और कौशल क्षरण का जोखिम: निबंध लिखने या समस्याओं को सुलझाने जैसे कार्यों के लिए AI पर अधिक निर्भरता छात्रों की आलोचनात्मक सोच, अनुसंधान कौशल और मौलिकता के विकास को कमजोर कर सकती है। शिक्षकों को चिंता है कि गहरी शिक्षा के लिए आवश्यक प्रयास और समय से बचकर विषयों की सतही समझ हो सकती है।
डेटा गोपनीयता और सुरक्षा: एआई-चालित शैक्षिक उपकरण अक्सर अकादमिक रिकॉर्ड और व्यवहार पैटर्न सहित संवेदनशील छात्र डेटा की बड़ी मात्रा एकत्र करते हैं। इन सूचनाओं को उल्लंघनों और दुरुपयोग से बचाना एक प्रमुख गोपनीयता और डेटा सुरक्षा चिंता है।
इक्विटी एंड एक्सेस: एआई को पेश करने के लिए बुनियादी ढांचे, सॉफ्टवेयर और प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण निवेश की आवश्यकता होती है। सावधानीपूर्वक योजना के बिना, यह डिजिटल अंतर को बढ़ा सकता है, जिससे अच्छी तरह से संसाधन प्राप्त स्कूलों का लाभ हो सकता है और साथ ही सीमित बजट, कनेक्टिविटी या उपकरणों वाले स्कूलों का नुकसान भी होगा।
शिक्षक तैयारी: शिक्षकों को एआई अवधारणाओं को समझने, नैतिक रूप से उपयोग करने और प्रभावी ढंग से सिखाने के लिए व्यापक और निरंतर व्यावसायिक विकास की आवश्यकता होती है। नई प्रौद्योगिकी के साथ प्रतिरोध या असुविधा सफल एकीकरण में बाधा डाल सकती है। आगे का रास्ता: विचारशील एकीकरण और नैतिक ढांचे स्कूल की पाठ्यक्रमों में एआई का परिचय अधिक से अधिक अपरिहार्य और, जब सही किया जाता है, तो लाभदायक माना जाता है। कुंजी एक विचारशील, जानबूझकर दृष्टिकोण है जो केवल तकनीकी गोद लेने पर नैतिकता और साक्षरता पर ध्यान केंद्रित करता है।
एआई साक्षरता पर ध्यान केंद्रित करें: पाठ्यक्रम में छात्रों को जिम्मेदार ढंग से और आलोचनात्मक रूप से एआई का उपयोग करने के लिए प्राथमिकता दी जानी चाहिए, न कि केवल इसे कैसे कोड किया जाए। इसमें यह समझना शामिल है कि एआई समाज को कैसे प्रभावित करता है, डीपफेक की पहचान करना और रचनात्मकता और समस्या-समाधान के लिए एआई का उपयोग करना।
पुनर्मूल्यांकन: शिक्षकों को आसानी से एआई-जनित कार्यों (जैसे मानक निबंध) से समग्र मूल्यांकन, कक्षा में चर्चा और प्रामाणिक परियोजनाओं की ओर जाना चाहिए जिनके लिए मूल विचार, मानवीय संबंध और वास्तविक दुनिया का आवेदन आवश्यक है।
प्रशिक्षण और बुनियादी ढांचे में निवेश करें: सरकारों और स्कूल जिलाओं को यह सुनिश्चित करना होगा कि सभी शिक्षकों को पर्याप्त प्रशिक्षण प्राप्त हो तथा सभी छात्रों को समानता बनाए रखने के लिए आवश्यक हार्डवेयर और इंटरनेट पहुंच प्रदान की जाए।
स्पष्ट नीतियां स्थापित करें: स्कूलों को एआई के नैतिक उपयोग, प्लाजीवाद, डेटा गोपनीयता और शिक्षकों और छात्रों दोनों के लिए एआई उपकरणों का उचित उपयोग करने पर स्पष्ट नीतियाँ बनाने और लागू करने की आवश्यकता है। लक्ष्य AI का उपयोग बढ़ाने के लिए करना है, प्रतिस्थापन नहीं
लक्ष्य सीखने के बुनियादी मानवीय तत्वों – जिज्ञासा, आलोचनात्मक सोच, रचनात्मकता और महत्वपूर्ण छात्र-शिक्षक संबंधों को बढ़ाने के लिए AI का उपयोग करना है। पाठ्यक्रम में एआई केवल बेहतर मशीनें बनाने के बारे में नहीं होना चाहिए; यह बेहतर, अधिक सूचित नागरिकों को उठाने के बारे में होना चाहिए।
(सेवानिवृत्त प्रिंसिपल, शैक्षिक स्तंभकार, प्रख्यात शिक्षाविद्, गली कौर चंद एमएचआर मलोट पंजाब)
