उत्तर

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI),  शिक्षण को व्यक्तिगत बनाकर, आकलन को स्वचालित करके और सुलभता को बढ़ाकर शिक्षा को बदल रहा है। NASSCOM के अनुसार, भारत का AI बाज़ार 25-35% की CAGR से बढ़कर 2027 तक 17 बिलियन डॉलर तक पहुँच सकता है। हालाँकि, AI उपकरणों पर अत्यधिक निर्भरता से क्रिटिकल थिंकिंग स्किल्स के कम होने का जोखिम है, जिसके लिए AI एकीकरण में रणनीतिक संतुलन की आवश्यकता है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता, शिक्षा में क्रांति ला रही है

• व्यक्तिगत शिक्षण को बढ़ावा देना: AI छात्रों की शिक्षण की शैली, गति और ताकत के आधार पर सामग्री को अनुकूलित करता है, जिससे बेहतर समझ के अनुरूप शिक्षा सुनिश्चित होती है।
  • उदाहरण के लिए: PW Skills जैसे प्लेटफॉर्म शिक्षण पद्धतियों को अनुकूलित करने के लिए AI-संचालित विश्लेषण का उपयोग करते हैं, जिससे छात्रों को कमजोर क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करने और अवधारण में सुधार करने में मदद मिलती है।
• प्रशासनिक कार्यों को ऑटोमेट करना: ऑटोमेटिक ग्रेडिंग, अटेंडेंस ट्रैकिंग और पाठ्यक्रम नियोजन को ऑटोमेट करके शिक्षकों के कार्यभार को कम करता है, जिससे इंटरैक्टिव शिक्षण के लिए अधिक समय मिलता है।
  • उदाहरण के लिए: ग्रेडस्कोप जैसे AI-संचालित उपकरण शिक्षकों को असाइनमेंट का कुशलतापूर्वक मूल्यांकन करने में सहायता करते हैं, जिससे वे वैचारिक शिक्षण पर अधिक ध्यान केंद्रित कर पाते हैं।
• गुणवत्तापूर्ण शिक्षा तक पहुँच का विस्तार: AI ऑनलाइन पाठ्यक्रम और भाषा अनुवाद की पेशकश करके शैक्षिक अंतराल को कम करता है, जिससे दुनिया भर में उच्च गुणवत्ता वाली शिक्षा सुलभ हो जाती है।
  • उदाहरण के लिए: माइक्रोसॉफ्ट का AI-संचालित रीडिंग प्रोग्रेस, व्यक्तिगत उच्चारण फीडबैक प्रदान करके, साक्षरता कौशल में सुधार करके डिस्लेक्सिया से पीड़ित छात्रों की मदद करता है।
• एक आभासी शिक्षक के रूप में AI: AI चैटबॉट और आभासी सहायक 24/7 शैक्षणिक सहायता प्रदान करते हैं, प्रश्नों का उत्तर देते हैं और अवधारणाओं को समझाते हैं।
  • उदाहरण के लिए: ChatGPT, IBM वॉटसन और माइक्रोसॉफ्ट के AI ट्यूटर छात्रों को समस्या-समाधान में सहायता करते हैं।
• भाषा अनुवाद और वैश्विक शिक्षा: AI-संचालित अनुवाद उपकरण छात्रों को अपनी मूल भाषा में सीखने की अनुमति देते हैं, जिससे बहुभाषी शिक्षा को बढ़ावा मिलता है।
  • उदाहरण के लिए: गूगल ट्रांसलेट और डुओलिंगो विदेशी भाषाएं सिखाने और शैक्षिक सामग्री का अनुवाद करने के लिए AI का उपयोग करते हैं।

AI किस प्रकार आलोचनात्मक सोच के क्षरण के संबंध में चिंताएँ बढ़ाता है

• निष्क्रिय शिक्षण को प्रोत्साहित करना: AI-जनित उत्तरों के कारण विद्यार्थी बिना प्रश्न किए या तथ्यों की पुष्टि किए जानकारी स्वीकार कर सकते हैं, जिससे स्वतंत्र तर्क कम हो सकता है।
  • उदाहरण के लिए: असाइनमेंट के लिए ChatGPT का उपयोग करने वाले छात्र अक्सर स्रोतों की पुष्टि किए बिना प्रतिक्रियाओं की नकल करते हैं, जिससे विषय के साथ उनका विश्लेषणात्मक जुड़ाव सीमित हो जाता है।
• समस्या-समाधान के प्रयासों में कमी: AI-जनरेटेड समाधानों तक आसान पहुँच छात्रों को जटिल समस्या-समाधान का प्रयास करने से हतोत्साहित करती है, जिससे तार्किक तर्क कौशल प्रभावित होता है।
  • उदाहरण के लिए: कई कोडिंग छात्र तर्क को पूरी तरह समझे बिना कोड बनाने के लिए GitHub Copilot का उपयोग करते हैं, जिससे उनका प्रोग्रामिंग का बुनियादी ज्ञान कम  हो जाता है।
• AI पर अत्यधिक निर्भरता को बढ़ावा देना: शैक्षणिक लेखन और शोध के लिए AI पर निर्भर रहने वाले छात्रों को अपने काम में ओरिजिनलटी, रचनात्मकता और विश्लेषणात्मक गहनता खोने का खतरा होता है।
  • उदाहरण के लिए: टर्निटिन ने AI-सहायता प्राप्त साहित्यिक चोरी के मामलों में वृद्धि की सूचना दी, जिसमें छात्रों ने ऐसे असाइनमेंट प्रस्तुत किए जिनमें विषयवस्तु के साथ आलोचनात्मक जुड़ाव का अभाव था।

विश्लेषणात्मक कौशल को संरक्षित करते हुए शिक्षा में AI एकीकरण को संतुलित करना

• पूछताछ-आधारित शिक्षा के साथ AI को एकीकृत करना: AI को छात्रों को शोध में सहायता करनी चाहिए, लेकिन पूछताछ-आधारित असाइनमेंट को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए, जिसके लिए स्वतंत्र विश्लेषण और तर्क की आवश्यकता होती है।
  • उदाहरण के लिए: हार्वर्ड जैसे विश्वविद्यालय कानूनी अध्ययनों में केस विश्लेषण का अनुकरण करने के लिए AI का उपयोग करते हैं, लेकिन छात्रों को अपने तर्क के आधार पर मूल तर्क प्रस्तुत करने की आवश्यकता होती है।
• AI साक्षरता कार्यक्रम विकसित करना: स्कूलों को छात्रों को AI का नैतिक रूप से उपयोग करने, स्रोतों की पुष्टि करने और मूल्यांकन कौशल को बढ़ाने के लिए जानकारी की क्रॉस-चेकिंग करने के लिए प्रशिक्षित करना चाहिए।
• मूल्यांकन विधियों में संशोधन: मूल्यांकन में खुले-अंत वाले और केस-आधारित प्रश्न शामिल होने चाहिए, जिनमें लॉजिकल रीजनिंग की आवश्यकता हो, जिससे AI-जनित प्रतिक्रियाओं पर निर्भरता कम हो।
  • उदाहरण के लिए: IIT अब परियोजना-आधारित मूल्यांकन पर बल दे रहे हैं जहां छात्रों को AI-जनित उत्तरों पर निर्भर रहने के बजाय समस्या-समाधान का प्रदर्शन करना होगा।
• नैतिक AI नीतियों का कार्यान्वयन: संस्थानों को अकादमिक अखंडता बनाए रखने के लिए AI के उपयोग पर स्पष्ट दिशानिर्देश स्थापित करने चाहिए ताकि इसका दुरुपयोग रोका जा सके। 
  • उदाहरण के लिए: कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय,  छात्रों से असाइनमेंट में AI के उपयोग का खुलासा करने की अपेक्षा करता है तथा आलोचनात्मक संलग्नता के बिना AI की  अत्यधिक निर्भरता पर दंड लगाता है।
• मानव-एआई सहयोग को बढ़ावा देना: सहयोगात्मक कार्यों के माध्यम से मानव रचनात्मकता और विश्लेषणात्मक निर्णय को बढ़ावा देते हुए AI को एक सहायक उपकरण के रूप में उपयोग किया जाना चाहिए।

शैक्षिक नीति, शासन ढाँचे  और भविष्य के कार्यबल विकास के लिए बहुआयामी निहितार्थ

शैक्षिक नीति

• पाठ्यक्रम मानकों को पुनः परिभाषित करना: नीतियों में बौद्धिक दृढ़ता बनाए रखने के लिए विश्लेषणात्मक तर्क, नैतिकता और समस्या समाधान में मजबूत बुनियाद बनाते हुए AI-संबंधित कौशल को एकीकृत करना होगा।
  • उदाहरण के लिए: भारत में राष्ट्रीय शिक्षा नीति (NEP) 2020 डिजिटल साक्षरता पर बल देती है, लेकिन शिक्षा में AI  के उपयोग को संतुलित करने के लिए आलोचनात्मक सोच पर भी बल देती है।
• समान AI पहुँच सुनिश्चित करना: सरकारी नीतियों को ग्रामीण क्षेत्रों में वंचित छात्रों को AI-संचालित शिक्षण उपकरण प्रदान करके डिजिटल विभाजन को कम करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए।
  • उदाहरण के लिए: PM ई-विद्या पहल टीवी चैनलों और मोबाइल ऐप के माध्यम से डिजिटल और AI-संचालित शैक्षिक सामग्री प्रदान करती है, जिससे दूरदराज के क्षेत्रों में पहुँच में सुधार होता है।

शासन ढाँचा

• शिक्षा में AI विनियमन विकसित करना: AI एकीकरण की निगरानी, दुरुपयोग को रोकने और कक्षाओं में AI के जिम्मेदार उपयोग के लिए नैतिक दिशानिर्देश स्थापित करने के लिए मजबूत प्रशासन की आवश्यकता है।
  उदाहरण के लिए: यूरोपीय संघ का AI अधिनियम शिक्षा में AI के उपयोग के लिए सख्त दिशा-निर्देश प्रस्तावित करता है, ताकि AI-संचालित शिक्षण मॉडल में पारदर्शिता और जवाबदेही सुनिश्चित हो सके।
• डेटा गोपनीयता सुरक्षा को बढ़ाना: नीतियों को विनियमित करना चाहिए कि AI उपकरण छात्र डेटा को कैसे प्रबंधित करते हैं ताकि एडटेक कंपनियों द्वारा अनधिकृत डेटा संग्रह और दुरुपयोग को रोका जा सके।

भावी कार्यबल विकास

• मानव-AI सहयोग पर बल देना: प्रशिक्षण कार्यक्रमों को मानव निर्णय-निर्माण के साथ AI कौशल को एकीकृत करने पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए, ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि कर्मचारी AI-जनित अंतर्दृष्टि का गंभीरता से आकलन कर सकें।
  • उदाहरण के लिए: इंफोसिस और टीसीएस जैसी कंपनियां एआई अपस्किलिंग पाठ्यक्रम प्रदान करती हैं, लेकिन नवाचार और आलोचनात्मक सोच को बनाए रखने के लिए मानव-नेतृत्व वाली समस्या-समाधान पर जोर देती हैं।
• बदलती नौकरी भूमिकाओं के लिए तैयारी: शिक्षा प्रणालियों को छात्रों को त्वरित इंजीनियरिंग, डेटा नैतिकता और AI गवर्नेंस जैसे AI-संबंधित कौशल में प्रशिक्षण देकर कार्यबल में होने वाले परिवर्तनों के अनुकूल होना चाहिए।
  • उदाहरण के लिए: IIT मद्रास ने AI और डेटा साइंस में B.S. कार्यक्रम शुरू किया, जिससे छात्रों को AI-संचालित उद्योगों के लिए अंतःविषय कौशल से लैस किया जा सके।

AI को मानवीय बुद्धिमत्ता को प्रतिस्थापित नहीं करना चाहिए बल्कि पूरक बनना चाहिए। भारत को एक संतुलित शैक्षिक नीति तैयार करनी चाहिए जो व्यक्तिगत शिक्षा के लिए AI का लाभ उठाती हो और साथ ही पूछताछ-आधारित शिक्षाशास्त्र के माध्यम से आलोचनात्मक सोच को बढ़ावा देती हो। शासन के ढाँचों को मजबूत करना, शिक्षक प्रशिक्षण में निवेश करना और नैतिक AI प्रथाओं को एकीकृत करना भविष्य के लिए तैयार कार्यबल को सुनिश्चित करेगा जो तकनीकी दक्षता और संज्ञानात्मक गहनता दोनों से सुसज्जित हो ।