गौतम बुद्ध विश्वविद्यालय : अनुसंधान में एआई उन्नत सांख्यिकीय उपकरणों को दिया जा रहा बढ़ावा
Noida नोएडा: गौतम बुद्ध विश्वविद्यालय (जीबीयू) में 10 दिवसीय अनुसंधान पद्धति पाठ्यक्रम (आरएमसी) अकादमिक उत्कृष्टता को बढ़ावा दे रहा है और अनुसंधान क्षमताओं को बढ़ा रहा है, विश्वविद्यालय प्रशासन ने मंगलवार को कहा। शोधकर्ताओं को व्यावहारिक कौशल और उन्नत ज्ञान से लैस करने के लिए डिज़ाइन किया गया, यह कार्यक्रम पारंपरिक अनुसंधान उपकरणों के साथ आधुनिक तकनीक को मिलाने पर केंद्रित है। विशेषज्ञ-नेतृत्व वाले सत्रों के माध्यम से, पाठ्यक्रम सैद्धांतिक और अनुप्रयुक्त अनुसंधान दोनों आवश्यकताओं को संबोधित करते हुए एक सहयोगी और अभिनव अनुसंधान पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा देता है।
विश्वविद्यालय में सहायक प्रोफेसर और अंतर्राष्ट्रीय मामलों के निदेशक डॉ. अरविंद कुमार सिंह ने कहा कि पाठ्यक्रम का उद्देश्य प्रतिभागियों को उन्नत अनुसंधान पद्धतियों को लागू करने में व्यावहारिक अनुभव प्रदान करना है। छठे दिन, मंगलवार को जनरेटिव एआई, वर्णनात्मक सांख्यिकी और अनुमानात्मक विधियों को कवर करने वाले सत्र शामिल थे, जो शोधकर्ताओं को उनके सांख्यिकीय और विश्लेषणात्मक कौशल को बढ़ाने में मदद करते हैं। दिन की शुरुआत प्रो. एसएम खान के नेतृत्व में “परीक्षणों का विकास और मानकीकरण - जनरेटिव एआई” पर एक सत्र से हुई।
प्रो. खान ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे जनरेटिव एआई आकलन को अधिक अनुकूल और व्यक्तिगत बनाने में सक्षम बनाकर अकादमिक और अनुसंधान ढांचे को बदल रहा है। उन्होंने बताया कि कैसे AI-आधारित उपकरण परीक्षण डिजाइन और मानकीकरण में सुधार कर सकते हैं, जिससे शोधकर्ताओं को आधुनिक शोध में AI के व्यावहारिक अनुप्रयोगों के बारे में जानकारी मिलती है।
दूसरे सत्र के दौरान, प्रो. खान ने वर्णनात्मक सांख्यिकी, विशेष रूप से सामान्यता के लिए परीक्षण पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने प्रतिभागियों को डेटा वितरण का विश्लेषण करने और सामान्यता का आकलन करने के बारे में मूलभूत ज्ञान प्रदान किया। सत्र में शोध परिणामों की सटीक व्याख्या सुनिश्चित करने के लिए ऐसे परीक्षण आयोजित करने के महत्व पर जोर दिया गया। दिन का समापन प्रो. गौरव गर्ग द्वारा अनुमानित सांख्यिकी, विशेष रूप से गैर-पैरामीट्रिक परीक्षणों पर एक सत्र के साथ हुआ।
प्रो. गर्ग ने गैर-सामान्य रूप से वितरित डेटा को संभालने की तकनीकों पर चर्चा की, प्रतिभागियों को मजबूत डेटा विश्लेषण के लिए आवश्यक उपकरणों से लैस किया। उन्होंने आधुनिक शोध में गैर-पैरामीट्रिक विधियों के महत्व को समझाया, जिससे प्रतिभागियों को जटिल डेटासेट का विश्लेषण करने में आत्मविश्वास हासिल करने में मदद मिली।
