विद्यालयी शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता

चुनौतियाँ

• पाठ्यक्रम डिजाइन और अतिभार: स्पष्टता के बिना, ‘विद्यालयों में AI’ एक प्रचलित शब्द बनने का जोखिम है, जिसमें कोडिंग से लेकर चैटबॉट के उपयोग तक सब कुछ शामिल हो सकता है।
  • AI साक्षरता, AI-सहायता प्राप्त शिक्षा और एक विषय के रूप में AI के बीच अंतर करना महत्त्वपूर्ण है।
• शिक्षकों का व्यापक प्रशिक्षण: शिक्षकों का व्यापक प्रशिक्षण और मानसिक रूप से तैयार होना अभी भी असमान है।
  • लगभग 9% विद्यालयों में केवल एक शिक्षक है, 35% विद्यालयों में 50 से कम छात्र और दो शिक्षक हैं।
  • कई शिक्षकों के पास औपचारिक योग्यताएँ नहीं हैं और कुछ विद्यालयों में विद्युत या कंप्यूटर तक नहीं हैं।
• डिजिटल विभाजन: छात्रों और शिक्षकों के एक बड़े हिस्से के पास बुनियादी डिजिटल उपकरणों तक पहुँच नहीं है, जिससे यह लक्ष्य विरोधाभासी या अवास्तविक प्रतीत होता है।
  • उदाहरण के लिए, UDISE+ 2021–22 के अनुसार, 34% भारतीय विद्यालयों में इंटरनेट था; कई विद्यालयों में कार्यात्मक कंप्यूटर का अभाव था।
  • बुनियादी ICT पहुँच और शिक्षक तत्परता को संबोधित किए बिना AI की शुरुआत मौजूदा असमानताओं को बढ़ा सकती है।
• शैक्षणिक असंगति: 10-13 वर्ष के बच्चों की जटिल AI प्रणालियों को समझने की संज्ञानात्मक और मनोवैज्ञानिक तत्परता संदिग्ध है।
  • ऐसी अवधारणाओं को पढ़ाने के लिए विशिष्ट शिक्षण पद्धति की आवश्यकता होती है, जिसका वर्तमान में अधिकांश विद्यालयों में अभाव है।
  • संदर्भगत उदाहरणों और व्यावहारिक प्रासंगिकता के बिना, ये पाठ आलोचनात्मक समझ से रहित रटंत अभ्यास बन सकते हैं।
• कार्यान्वयन में समानता: यह सुनिश्चित करना कि ग्रामीण और कम संसाधन वाले विद्यालय AI क्रांति से समान रूप से लाभान्वित हों।
• डेटा गोपनीयता और नैतिकता: छात्रों के डेटा की सुरक्षा और कक्षाओं में AI के उपयोग को विनियमित करने के लिए मजबूत ढाँचों की आवश्यकता है।

शैक्षणिक और नैतिक आयाम 

• AI शिक्षा का उद्देश्य: क्या विद्यालयों में AI का आशय यह सीखना होना चाहिए कि AI कैसे कार्य करता है, या AI का जिम्मेदारी से प्रयोग कैसे किया जाए?
  • सच्ची AI शिक्षा का ध्यान इन पर होना चाहिए:
    • समाज पर AI के प्रभाव की गहन समझ।
    • नैतिक तर्क, डेटा गोपनीयता और पूर्वाग्रह जागरूकता।
    • जिम्मेदार डिजिटल नागरिकता, न कि केवल कोडिंग या एल्गोरिदम।
• विकासात्मक उपयुक्तता: सीखने का मनोविज्ञान यह माँग करता है कि सिस्टम मैपिंग, मशीन लर्निंग, या न्यूरल नेटवर्क जैसी जटिल अवधारणाओं को आधारभूत वैज्ञानिक और गणितीय परिपक्वता प्राप्त होने के बाद ही प्रस्तुत किया जाए।
  • यदि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का परिचय केवल सतही स्तर पर दिया जाए, तो इसके शिक्षण के शब्द प्रधान और औपचारिक प्रदर्शन में परिवर्तित होने की संभावना बढ़ जाती है, जिससे विषय की गहन समझ और आलोचनात्मक दृष्टि विकसित नहीं हो पाती।।

विद्यालयी शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के मनोवैज्ञानिक प्रभाव

• अति-निर्भरता और ‘अशिक्षा’: मनोवैज्ञानिक चेतावनी देते हैं कि AI उपकरणों (जैसे- चैटबॉट, कंटेंट जनरेटर) पर अत्यधिक निर्भरता ‘अशिक्षा’ का कारण बन सकती है- सीखने की आंतरिक प्रेरणा का धीरे-धीरे क्षरण।
  • जब AI तत्काल समाधान प्रदान करता है, तो छात्र रचनात्मकता और समस्या-समाधान के लिए आवश्यक संज्ञानात्मक संघर्ष में संलग्न होना बंद कर सकते हैं।
• कम ध्यान अवधि और गहन अधिगम: AI-संचालित त्वरित प्रतिक्रिया के निरंतर संपर्क से ध्यान अवधि कम हो सकती है और गहन पठन या विश्लेषणात्मक सोच हतोत्साहित हो सकती है।
  • यह वैचारिक समझ के स्थान पर सतही स्तर की शिक्षा को प्रोत्साहित करता है।
• रचनात्मकता और मौलिक विचार में गिरावट: एल्गोरिदम द्वारा तैयार की गई प्रतिक्रियाएँ छात्रों की कल्पनाशील क्षमताओं को सीमित कर सकती हैं।
  • उत्पादक AI उपकरणों के अति प्रयोग से समरूप सोच उत्पन्न हो सकती है, जहाँ छात्र प्रयोग और नवाचार करने के बजाय परिणामों की नकल करते हैं।
• सामाजिक और भावनात्मक विस्थापन: सर्वेक्षणों (जैसे- यूथ पल्स सर्वे 2025) से पता चलता है कि लगभग 57% छात्र भावनात्मक वार्ता के लिए AI चैटबॉट का उपयोग करते हैं।
  • इससे मानवीय संपर्क, सहानुभूति और पारस्परिक जुड़ाव कम हो सकता है, जो बचपन और किशोरावस्था के दौरान सामाजिक विकास के लिए महत्त्वपूर्ण है।
• तकनीकी लत का जोखिम: AI-संचालित प्लेटफॉर्म जुड़ाव के लिए डिजाइन किए गए हैं; युवा शिक्षार्थी तकनीक पर निर्भरता विकसित कर सकते हैं, जो बाध्यकारी उपयोग, चिंता, या ऑफलाइन कार्यों के प्रति कम धैर्य के रूप में प्रकट हो सकती है।
• डेटा और गोपनीयता की चिंता: यह जागरूकता कि AI सिस्टम व्यक्तिगत डेटा एकत्र और विश्लेषण करते हैं, छात्रों में निगरानी संबंधी चिंता या अविश्वास उत्पन्न कर सकती है क्योंकि वे डिजिटल रूप से अधिक जागरूक होते हैं।

आगे की राह 

• स्पष्ट उद्देश्य तय करना: स्पष्ट करना कि इसका उद्देश्य AI साक्षरता, जिम्मेदारीपूर्ण उपयोग या तकनीकी कौशल विकास है।
• बुनियादी डिजिटल शिक्षा को मजबूत बनाना: उन्नत AI अवधारणाओं को शुरू करने से पहले डिजिटल पहुँच, बुनियादी कोडिंग और कंप्यूटेशनल सोच को प्राथमिकता देना।
  • कक्षा 3-8 में AI साक्षरता और उच्च कक्षाओं में AI कौशल (कोडिंग, NLP, डेटा विज्ञान) पर ध्यान केंद्रित करना।
  • शिक्षण पद्धति को संज्ञानात्मक चरणों (आधारभूत, प्रारंभिक और माध्यमिक) के साथ संरेखित करना।
• शिक्षक क्षमता निर्माण: व्यापक शिक्षक प्रशिक्षण मॉड्यूल विकसित करना और AI-सक्षम शिक्षकों का एक राष्ट्रीय कैडर बनाना।
  • शिक्षकों को केवल प्रेषक ही नहीं, बल्कि नवप्रवर्तक के रूप में प्रोत्साहित करना और AI उपकरणों को रचनात्मक रूप से एकीकृत करना।
• पाठ्यक्रम का पुनर्निर्माण: AI मॉड्यूल को प्रासंगिक, आयु-उपयुक्त और नैतिक रूप से आधारित बनाना।
  • रटंत परीक्षाओं की जगह परियोजना-आधारित, अनुभवात्मक मूल्यांकन अपनाना।
• नैतिक सुरक्षा सुनिश्चित करना: AI नैतिकता और बाल डेटा सुरक्षा दिशा-निर्देश स्थापित करना।
  • प्रारंभिक कक्षाओं से ही सुरक्षित और जिम्मेदार तकनीक के उपयोग को बढ़ावा देना।
• आलोचनात्मक सोच को बढ़ावा देना: पूछताछ-आधारित शिक्षा को प्रोत्साहित करना आवश्यक है, ताकि शिक्षार्थी यह समझ सकें कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) समाज, निष्पक्षता और स्थिरता के विभिन्न आयामों को किस प्रकार प्रभावित करती है।
• वैश्विक शिक्षण और सहयोग: वैश्विक मॉडलों से सीखना जैसे- सिंगापुर का ‘AI फॉर आल’, ब्रिटेन का ‘कंप्यूटिंग’ आधारित पाठ्यक्रम, लेकिन उन्हें भारत के पैमाने और विविधता के अनुरूप ढालना।
• समतामूलक अवसंरचना विकास: सार्वजनिक-निजी भागीदारी, स्किल इंडिया डिजिटल हब और पीएम ई-विद्या के माध्यम से ग्रामीण-शहरी डिजिटल अंतर को पाटना, कम कनेक्टिविटी वाले क्षेत्रों के लिए ऑफलाइन AI मॉड्यूल विकसित करना।

निष्कर्ष

प्राथमिक शिक्षा में AI को शामिल करने का भारत का कदम महत्त्वाकांक्षी और दूरदर्शी है, लेकिन इसकी सफलता तत्परता, स्पष्टता और संयम पर निर्भर करती है। कक्षाओं में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उद्देश्य मानव अधिगम को समृद्ध करना होना चाहिए, न कि उसे प्रतिस्थापित या दबाना। शैक्षणिक एवं नैतिक आधार के अभाव में जटिल प्रौद्योगिकियों का शीघ्र परिचय ऐसी पीढ़ी को जन्म दे सकता है जो तकनीकी रूप से दक्ष तो होगी, परंतु अवधारणात्मक गहराई और विवेकशीलता में सीमित रहेगी।।

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