विषय
- वर्तमान परिदृश्य
- द अमेजिंग पोटेंशियल
- कमियां और विवाद
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- निष्कर्ष
स्रोत: आंद्रेई क्रुचुक / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
ले जाओ:
एआई शिक्षा के लिए आ रहा है, यह पसंद है या नहीं। इसलिए हमें यह सुनिश्चित करना चाहिए कि यह प्रभावी होने के लिए उच्च-गुणवत्ता, प्रासंगिक डेटा पर प्रशिक्षित हो।
नई एआई-आधारित प्रौद्योगिकियों की शुरूआत से शिक्षा की दुनिया गहराई से प्रभावित होने जा रही है, और यह एक तथ्य है। हालांकि, यह बताना मुश्किल है कि क्या वे बदलाव वास्तव में हमारे समाज के सकारात्मक विकास की ओर धकेलने वाले हैं। शिक्षा, सामान्य रूप से, हमारे पूरे समाज पर एक जबरदस्त प्रभाव डालती है और मानव विकास के आधारशिलाओं में से एक है।पिछली शताब्दी के दौरान सीखने और निर्देशन का विज्ञान काफी बदल गया है, और यह तर्क दिया जा सकता है कि नवीनतम पीढ़ियों के वर्तमान व्यवहार परिवर्तनों में से कई को हम शिक्षा में हुए विकास के लिए जिम्मेदार ठहराया जा सकता है। शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का बढ़ता उपयोग निश्चित रूप से सीखने और सिखाने में सुधार की अपार संभावनाएं रखता है, लेकिन क्या ये सुधार एक बेहतर समाज और बेहतर दुनिया का निर्माण करने जा रहे हैं?
वर्तमान परिदृश्य
चाहे परिणाम अच्छे हों या बुरे, शिक्षा में एआई में उछाल आने वाला है। हालिया रिपोर्टों के अनुसार, अकेले अमेरिकी बाजार में 2021 के माध्यम से क्षेत्रों की वृद्धि 47.5 प्रतिशत पर आंकी गई है। मशीन लर्निंग को पहले से ही कुछ सबसे बड़े तकनीकी दिग्गजों द्वारा अपने कार्यों को करने में छात्रों की सहायता के लिए उपयोग किए गए उपकरणों में जोड़ा गया है। उदाहरण के लिए, आईबीएम की वाटसन एनालिटिक्स अपने डेटाबेस में शामिल जानकारी के बारे में प्राकृतिक भाषा के सवालों का जवाब देने में सक्षम है, जबकि शिक्षा ऐप के लिए गोगल्स जी सूट छात्रों और शिक्षकों के अनुरोध पर जटिल सूत्रों को लिखने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का उपयोग करता है। (शिक्षा में मशीन सीखने पर अधिक जानकारी के लिए, देखें कि मशीन सीखना कैसे शिक्षण उत्कृष्टता में सुधार कर सकता है।)
एक साइड नोट के रूप में, यहां हम पहले से ही स्कूलों में एआई को लागू करने के संभावित अप्रत्याशित सामान्यीकृत प्रभावों में से एक देख सकते हैं। वॉयस चैट नवीनतम प्रौद्योगिकी चलन और कई व्यवसायों में एक होना चाहिए। एआई अब संपूर्ण शिक्षा प्रणाली के रूप में विशाल डेटा सेट पर फ़ीड करके मानवीय आवाज़ों को पहचानने और समझने की अपनी क्षमता को परिपूर्ण कर सकता है। सभी कार्यालयों का उपयोग शुरू होने से पहले कितना समय लगेगा बात कर रहे AI टीम के सदस्यों के बीच सार्थक और कुशल संचार और सहयोग को प्रोत्साहित करने के लिए? क्या मैं यहां मास इफेक्ट्स ईडी ईडीआई के बारे में सोचने वाला एकमात्र व्यक्ति हूं?
विदेशों में भी चीजें इतनी अलग नहीं हैं। चीन में, शिक्षकों की कार्यभार को कम करते हुए, ग्रेडिंग प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए पहले से ही अर्द्ध-संवेदनशील रोबोटों का उपयोग किया जा रहा है। उनके स्मार्ट कृत्रिम दिमाग एक निबंध के सामान्य तर्क और अर्थ को समझ सकते हैं और इसकी गुणवत्ता के बारे में लगभग मानव जैसा निर्णय उत्पन्न कर सकते हैं। और कम से कम 60,000 स्कूलों ने पहले ही उन्हें स्पष्ट रूप से शानदार परिणामों के साथ लागू कर दिया है।
द अमेजिंग पोटेंशियल
सबसे स्पष्ट एआई लाभों में से एक मासिक संचालन को स्वचालित करने की क्षमता है, कई प्रशासनिक और संगठनात्मक कार्यों को तेज करना। होमवर्क, ग्रेडिंग पेपर्स की जाँच करना, बीमारी के रिकॉर्ड और अनुपस्थिति पत्रक के माध्यम से देखना, और रिपोर्ट कार्ड तैयार करना ऐसे कार्यों के कुछ उदाहरण हैं जहाँ शिक्षक अपना अधिकांश समय बिताते हैं - ऐसे कार्य जिन्हें AI कुछ ही मिनटों में लगभग बिना किसी त्रुटि के कर सकता है।
AI पुस्तकों को डिजिटल बनाने और सभी आयु वर्ग के छात्रों के लिए अनुकूलन योग्य "स्मार्ट" सामग्री बनाने में मदद कर सकता है, उन्हें याद रखने और सीखने में मदद कर सकता है। वर्चुअल कैरेक्टर और संवर्धित वास्तविकता एआई द्वारा संचालित की जा सकती है ताकि विश्वासी सामाजिक संपर्क बनाए जा सकें जैसे कि यूनिवर्सिटी ऑफ सदर्न कैलिफोर्निया (यूएससी) इंस्टीट्यूट फॉर क्रिएटिव टेक्नोलॉजीज द्वारा प्रयोग किया जाता है। इन आभासी वातावरण का उपयोग छात्रों को उनके प्रयासों और सीखने की प्रक्रिया में, या ट्यूटर्स, व्याख्याताओं और शिक्षण सहायकों के विकल्प के रूप में किया जा सकता है। कोई भी कभी भी पूरे दिन और रात काम नहीं कर सकता है और छात्रों को 24/7 प्रतिक्रियाएं प्रदान कर सकता है ... जब तक कि वह एक रोबोट नहीं है, बिल्कुल!
कमियां और विवाद
अब तक, एआई और शिक्षा के बारे में सब कुछ आश्चर्यजनक लग रहा है, क्या यह नहीं है? हालांकि वास्तविक दुनिया में चीजें इतनी सरल नहीं हैं। जिन परिणामों के लिए इसे तैयार किया गया है, उन्हें प्राप्त करने के लिए, AI को एक और चीज़ की आवश्यकता है: डेटा। एल्गोरिथ्म में डेटा को फीड किया जाना चाहिए ताकि यह पर्यावरण के बारे में "सीख" सके, और जो "अच्छा" और "खराब" परिणाम हैं। लेकिन क्या होगा अगर छात्र सीखने के बारे में संपूर्ण डेटा सेट का उपयोग कर रहे हैं, सबसे अच्छा, अविश्वसनीय अगर पूरी तरह से बेकार नहीं है?
उदाहरण के लिए, छात्रों के सीखने के बड़े पैमाने पर स्वयं-रिपोर्ट किए गए "सीखने के लाभ" या (इससे भी बदतर) छात्र ग्रेड जैसे निर्विवाद या अवास्तविक मैट्रिक्स का उपयोग करने की कोशिश करते हैं। लेकिन एक छात्र ग्रेड एक बेहद अस्पष्ट प्रदर्शन संकेतक के रूप में अभिनय के अलावा क्या मापता है? हाल ही में, एक प्रयोग के दौरान जिसने महत्वपूर्ण मीडिया का ध्यान आकर्षित किया, एक एआई यूके जीपी (सामान्य चिकित्सक) परीक्षा उत्तीर्ण करने में सक्षम था, जिसने शानदार 81 प्रतिशत अंक प्राप्त किया। यह "ग्रेड" है, इसलिए, एक अंतिम स्कोर के अलावा कुछ भी नहीं है - जो किसी भी तरह से सीखने की प्रक्रिया या शिक्षण पद्धति की वैधता को प्रतिबिंबित नहीं करता है, या तो एआई के लिए या किसी अन्य छात्र के लिए। लेकिन केवल डेटा ही हम आसानी से इकट्ठा कर सकते हैं, भले ही इसमें किसी भी तरह की शैक्षिक सार्थकता का अभाव हो। मनुष्यों को एआई-चालित परीक्षणों को "धोखा" देने और सकारात्मक ग्रेड को बहुत कम या बिना प्रयास के सीखने में कितना समय लगेगा?
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जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
केवल प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करके, जोखिम सीमांत या अप्रासंगिक सीखने के सिद्धांतों पर ध्यान केंद्रित करना है। वर्तमान डेटा सेट उनके डेटा को शैक्षिक डेटाबेस की एक विस्तृत श्रृंखला से खींचते हैं, फिर भी उनमें से कई पुराने हैं, और जिन शिक्षण विधियों का उपयोग किया गया है वे अप्रचलित हैं। जो शिक्षक एक कक्षा को पढ़ाने में दशकों बिताते थे, वे अपनी नौकरी से बेहतर नहीं हैं, जो युवा हैं, बस इसलिए कि हमारे समाज में अब क्या है और 30 साल पहले क्या था, के बीच बहुत बड़ा अंतर है। फिर भी, यह सारा डेटा एक साथ एक अनजाने में सूचना के दलदल में विलीन हो जाता है जो एआई वास्तव में अपने डिजाइनरों की तुलना में अधिक भेदभाव नहीं कर सकता है। (शिक्षा में प्रगति के बारे में अधिक जानने के लिए, वर्चुअल ट्रेनिंग और ई-लर्निंग देखें: कैसे डिजिटल टेक्नोलॉजी भविष्य के उन्नत शिक्षा का विकास कर रही है।)
एआई प्रौद्योगिकी की लत को उत्तेजित कर सकता है और आगे की हमारी पीढ़ी को सभी प्रकार के उपकरणों पर अत्यधिक निर्भर कर सकता है यदि उनका जोखिम बचपन से शुरू होता है। खासकर यदि कथित "गुणवत्ता" सामग्री जो एआई सिखाने के लिए उपयोग करेगी, जंक सामग्री के एक विशाल विशाल पूल से तैयार की जाती है जिसे कुछ मुट्ठी भर कंपनियों द्वारा चुना गया था।
निष्कर्ष
एआई नई पीढ़ियों को शिक्षित करने और सिखाने की हमारी क्षमता को आसमान छूने में मदद कर सकता है, मानव प्रोफेसरों के लिए बहुत समय खाली करता है जो (सिद्धांत रूप में) उन चीजों पर पूरी तरह ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
हालांकि, दक्षता की यह शानदार दुनिया एक खड़ी कीमत पर आती है। अगर सावधानी न बरती जाए, तो हम अपने छात्रों को निम्न-गुणवत्ता वाली सामग्री प्रदान करने का जोखिम उठाते हैं, जो संभव हो तो गलत तरीके से सिखाया जाता है, ताकि वे अपने एआई शिक्षकों को धोखा देकर अध्ययन से बच सकें। अगर हम संज्ञानात्मक रूप से निष्क्रिय, सामाजिक-अप्राकृत वयस्कों से भरे समाज में नहीं रहना चाहते हैं, जो हमें तकनीक के आदी हैं, तो हमें बाद की बजाय अब स्थलों को समायोजित करने की आवश्यकता है।