Editorial: कॉलेज व्याख्यान के अंत की भविष्यवाणी

पिछले छह महीनों में जब भी मैंने कोई पेपर प्रकाशित किया है, मैंने ऐसी घटना का अनुभव किया है जिसका उच्च शिक्षा के भविष्य पर गहरा प्रभाव पड़ता है। प्रकाशन के लगभग तीन घंटे के भीतर, कोई व्यक्ति मेरे पेपर पर आधारित पॉडकास्ट पोस्ट कर देता था। इसमें कभी-कभी एक व्यक्ति पेपर के बारे में व्याख्यान देता था, और कभी-कभी दो लोग इस पर चर्चा करते थे। ऐसे पॉडकास्ट की गुणवत्ता आश्चर्यजनक रूप से अच्छी होती है, जिसमें तकनीकी मुद्दों की उनकी समझ भी शामिल है।

सबसे दिलचस्प बात यह है कि आवाज़ें इंसानों की नहीं, बल्कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा उत्पन्न बॉट्स की होती हैं। फिर भी, वे पूरी तरह से जीवंत होती हैं। वे मुख्य बिंदुओं पर जोर देते हैं और उनमें हास्य का भी स्पर्श होता है। वास्तव में, आवाज़ों में भाषण की छोटी-छोटी खामियाँ शामिल होती हैं जो इसे वास्तव में मानवीय गुणवत्ता प्रदान करती हैं।

AI एल्गोरिदम मेरे पेपर को सरल तरीके से दोहराने से आगे जाने के लिए पर्याप्त स्मार्ट लगते हैं। वे वेब पर जाकर उन तकनीकी शब्दों की सरल परिभाषाएँ ढूँढ़ते हैं जिन्हें मैंने समझाने की जहमत नहीं उठाई है, और यहाँ तक कि उन पेपर्स से जानकारी भी ढूँढ़ते हैं जिनका मैंने उल्लेख किया है लेकिन मुख्य पाठ में स्पष्ट रूप से नहीं लिखा है। इस प्रकार, AI बॉट अपने आप में मूल्य जोड़ने के लिए समझदारी से व्यापक जानकारी निकालने में सक्षम है। यह प्रश्न-उत्तर सत्र आयोजित करने में भी सक्षम है। दूसरे शब्दों में, AI पहले से ही मेरे शोध के बारे में एक व्याख्यान देने में सक्षम है, जिसकी बराबरी करना मेरे लिए मुश्किल होगा।

यह यहीं समाप्त नहीं होता। AI मॉडल पहले से ही किसी पेपर या पॉडकास्ट से सामग्री को अवशोषित करने और इसे एक परीक्षा पेपर में बदलने में सक्षम हैं जो मानव समझ का परीक्षण करता है। यह तब परीक्षण को चिह्नित कर सकता है, समझ में अंतराल की पहचान कर सकता है और सुधारात्मक सीखने की सिफारिश कर सकता है। यह सब लगभग तुरंत, एक छोटी सी लागत पर किया जा सकता है। ध्यान दें कि यह तकनीक विकास में नहीं है - यह पहले से मौजूद है।

इसके निहितार्थ स्पष्ट हैं: AI-आधारित बॉट जल्द ही सबसे मानकीकृत विषयों में मानव व्याख्यानों की जगह ले सकेंगे। वे थोड़े से मानवीय पर्यवेक्षण के साथ कई क्षेत्रों में प्रश्नों के उत्तर देने और परीक्षा आयोजित करने में भी सक्षम होंगे। ज्ञान के गैर-मानक क्षेत्रों, या व्यावहारिक कौशल की आवश्यकता वाले क्षेत्रों में मानवीय संपर्क की अभी भी आवश्यकता होगी - जैसे कि सर्जरी में - लेकिन यह स्पष्ट है कि ज्ञान के कई क्षेत्रों को काफी हद तक स्वचालित किया जा सकता है।

प्राथमिक शिक्षा में छात्रों को शायद अभी भी बहुत अधिक मानवीय सहायता की आवश्यकता होगी, हालांकि डिजिटल सामग्री यहाँ भी मदद करेगी। लेकिन यह संभावना है कि कक्षा 11 या 12 तक, छात्र तेजी से AI-जनरेटेड सामग्री पर निर्भर होंगे। इसके अलावा, जब तक कोई छात्र कॉलेज में होगा, तब तक वह अपना अधिकांश ज्ञान डिजिटल सिस्टम से प्राप्त कर रहा होगा। चाहे शिक्षाविदों को यह व्यवधान पसंद हो या न हो, यह बदलाव पहले से ही हो रहा है। अपरिहार्य से लड़ने के बजाय, हमें इसके द्वारा प्रस्तुत अवसरों को अपनाना चाहिए।

इस तरह के गैर-रेखीय बदलावों के दीर्घकालिक प्रभाव की भविष्यवाणी करना आसान नहीं है, लेकिन यहाँ कुछ संभावित निहितार्थ हैं। सबसे पहले, यह व्याख्यान और व्यावहारिक कौशल के उपयोग को उलट देगा। आज की कक्षाएँ अधिकतर व्याख्यान-आधारित होती हैं और परियोजनाएँ आमतौर पर 'होमवर्क' होती हैं। भविष्य में, छात्रों से घर पर व्याख्यान सुनने की अपेक्षा की जाएगी। छात्र पहले से ही कई पाठ्यक्रमों में ऐसा करते हैं, और उपस्थिति दर्ज करने के लिए कक्षा में आते हैं। इसलिए, उनके कक्षा के समय का उपयोग समस्याओं को हल करने और टीम-वर्क सीखने के लिए ज्ञान को लागू करने के लिए किया जाना चाहिए। यह अंततः विश्वविद्यालय और उद्योग प्रशिक्षुता के बीच की रेखा को धुंधला कर देगा।

दूसरा, ऑनलाइन उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी और शिक्षण उपकरण आसानी से उपलब्ध होने के कारण, कॉलेज शिक्षा का मतलब अब जीवन के किसी खास मोड़ पर विश्वविद्यालय में एक निश्चित समय बिताना नहीं रह गया है। अधिकांश कॉलेज डिग्रियाँ अंततः एक निश्चित संख्या में क्रेडिट एकत्र करने के बारे में होंगी। एक छात्र को जीवन के किसी भी मोड़ पर और अपनी सुविधानुसार किसी भी गति से ऐसा करने में सक्षम होना चाहिए। विश्वविद्यालय अनुदान आयोग पहले से ही एक वर्ष में कई कॉलेज में प्रवेश की अनुमति देकर इस दृष्टिकोण को सक्षम कर रहा है, जबकि छात्रों को अलग-अलग गति से अपने पाठ्यक्रम समाप्त करने की सुविधा देता है।

तीसरा, शिक्षाविदों को व्याख्यान देने से हटकर शोध की ओर फिर से उन्मुख होना होगा। वैश्विक समकक्षों की तुलना में, भारत की विश्वविद्यालय प्रणाली नए ज्ञान के सृजन पर जोर नहीं देती है। चूँकि पुराने ज्ञान को वैसे भी AI-आधारित उपकरणों द्वारा वस्तुकृत किया जाता है, इसलिए शिक्षाविदों को नए ज्ञान के सृजन और वास्तविक दुनिया में इसके अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करना होगा।

इस बीच, ज्ञान में प्रगति शिक्षाविदों के बाहर कई स्रोतों से भी आएगी। शिक्षाविदों, उद्योग और यहाँ तक कि प्रतिभाशाली शौकीनों के बीच की खाई मिट जाएगी। इसके लिए मानसिकता में बदलाव की जरूरत है - जिसमें शोध पत्रिकाएँ भी शामिल हैं जो आज लेखकों की साख के आधार पर लेख प्रकाशित करती हैं, न कि उनके विचारों की गुणवत्ता के आधार पर। इस संदर्भ में, केंद्र की ‘एक राष्ट्र, एक सदस्यता’ नीति एक बेहतरीन पहल है, क्योंकि यह नवीनतम ज्ञान को बड़ी संख्या में शोधकर्ताओं के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराती है।

चौथा, नए उपकरण भारत के लिए देश भर में तृतीयक शिक्षा को सस्ते में उपलब्ध कराने का एक बड़ा अवसर प्रस्तुत करते हैं। चूँकि अधिकांश क्षेत्रों के छात्रों को विश्वविद्यालय में केवल सीमित समय बिताने की आवश्यकता होगी, इसलिए यह मौजूदा बुनियादी ढाँचे का कई गुना लाभ उठाने की अनुमति देगा। यह आंशिक रूप से

CREDIT NEWS: newindianexpress