वैश्विक स्तर पर अल्पसंख्यकों के लिए एआई शिक्षा की स्थिति

वैश्विक K-12 (किंडरगार्टन से 12वीं कक्षा) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) शिक्षा क्षेत्र एक महत्वपूर्ण मोड़ पर है। यह एक साधारण तकनीकी नवाचार से परे एक गहरा शैक्षणिक बदलाव है, जो हमारे पढ़ाने, सीखने और मूल्यांकन करने के तरीके को फिर से आकार देने के लिए तैयार है। यह रिपोर्ट इस उभरते उद्योग के वैश्विक विकास का एक व्यापक विश्लेषण प्रदान करती है, जो बाजार की गतिशीलता, भू-राजनीतिक नीतियों, शिक्षण अनुप्रयोगों, व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र, मूल चुनौतियों और भविष्य के रुझानों की एक रणनीतिक समीक्षा के माध्यम से नीति निर्माताओं, निवेशकों और शैक्षणिक नेताओं के लिए निर्णय लेने की अंतर्दृष्टि प्रदान करती है।

रिपोर्ट के प्रमुख निष्कर्षों में शामिल हैं:

1. बाजार की वृद्धि विस्फोटक है, लेकिन पूर्वानुमान असंगत हैं

वैश्विक AI शिक्षा बाजार तेजी से बढ़ रहा है, जिसकी चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) 30% से अधिक है, और 2030 तक इसके दसियों अरब डॉलर तक पहुंचने की उम्मीद है। हालांकि, विभिन्न अनुसंधान संस्थानों के पूर्वानुमानों में महत्वपूर्ण अंतर हैं, जो बाजार के शुरुआती चरण, इसकी अस्पष्टता और इसकी अत्यधिक गतिशील प्रकृति को दर्शाते हैं। यह अनिश्चितता जोखिम और अवसर दोनों प्रस्तुत करती है।

2. भू-राजनीतिक रणनीतिक विचलन महत्वपूर्ण है

वैश्विक AI शिक्षा नीति के तीन अलग-अलग मॉडल हैं। चीन एक ऊपर से नीचे, राज्य-निर्देशित मॉडल लागू कर रहा है जो अनिवार्य पाठ्यक्रमों के माध्यम से AI शिक्षा को राष्ट्रीय बुनियादी शिक्षा प्रणाली में शामिल करता है ताकि "AI मूल निवासियों" की एक पीढ़ी को जल्दी से विकसित किया जा सके और वैश्विक तकनीकी नेतृत्व को हथिया लिया जा सके। दूसरी ओर, संयुक्त राज्य अमेरिका, एक विकेंद्रीकृत, प्रोत्साहन-चालित मॉडल का उपयोग करता है जो संघीय मार्गदर्शन, सार्वजनिक-निजी भागीदारी और राज्य-स्तरीय स्वायत्तता पर निर्भर करता है, जो बाजार-उन्मुख और स्थानीय रूप से विकेंद्रीकृत परंपराओं को दर्शाता है, लेकिन इसके कार्यान्वयन में विखंडन और मानकों की कमी भी है। यूरोपीय संघ, दूसरी ओर, एक मूल्य-संचालित ढांचे को बढ़ावा देता है जो नैतिकता, इक्विटी और डिजिटल नागरिकता पर जोर देता है, जबकि तकनीकी विकास और मानवाधिकारों की सुरक्षा के बीच संतुलन बनाने की कोशिश करता है। इन तीनों मॉडलों के बीच प्रतिद्वंद्विता अनिवार्य रूप से विज्ञान और प्रौद्योगिकी शिक्षा के वैश्विक क्षेत्र में शासन के विभिन्न दर्शनों के बीच एक प्रतियोगिता है।

3. शिक्षण अनुप्रयोगों के भीतर मुख्य विरोधाभास मौजूद हैं

कक्षा में AI एप्लिकेशन मुख्य रूप से तीन क्षेत्रों पर केंद्रित हैं: व्यक्तिगत अनुकूली शिक्षण, स्वचालित प्रशासनिक कार्य और AI साक्षरता शिक्षा। हालांकि, प्रमुख हितधारकों (छात्रों, शिक्षकों और माता-पिता) के बीच एक स्पष्ट संज्ञानात्मक मिसलिग्न्मेंट है। छात्र आम तौर पर AI को अपनी होमवर्क दक्षता में सुधार के लिए एक "उत्पादकता उपकरण" के रूप में देखते हैं; शिक्षक इसे पाठ तैयार करने और ग्रेडिंग के प्रशासनिक बोझ को कम करने के लिए उपयोग करते हैं, जबकि छात्रों के "धोखाधड़ी" व्यवहारों के प्रति अत्यधिक सतर्क रहते हैं; और नीति निर्माताओं और प्रौद्योगिकी अधिवक्ताओं द्वारा परिकल्पित "शैक्षणिक क्रांति" उच्च-क्रम की सोच को विकसित करने के लिए अभी तक मुख्यधारा नहीं बनी है।

4. शिक्षक प्रशिक्षण उद्योग के विकास के लिए सबसे बड़ी बाधा का प्रतिनिधित्व करता है

प्रौद्योगिकी और पूंजी में भारी निवेश के बावजूद, शिक्षक AI क्षमता पूरे उद्योग के विकास पर मुख्य बाधा बन गई है। आधे से अधिक K-12 शिक्षकों ने कभी कोई औपचारिक AI प्रशिक्षण प्राप्त नहीं किया है, और शिक्षक प्रशिक्षण कॉलेज के पाठ्यक्रम बुरी तरह से पिछड़ रहे हैं। यह "मानव बाधा" उन्नत AI शिक्षा उपकरणों के लिए कक्षा में अपनी पूरी क्षमता तक पहुंचना मुश्किल बना देती है, जिससे पूरे उद्योग के लिए सबसे बड़ा परिचालन जोखिम पैदा होता है।

5. इक्विटी गैप बढ़ रहा है

शैक्षिक इक्विटी के सहायक होने के बजाय, AI के प्रसार से असमानताओं के बढ़ने का खतरा है। अच्छी तरह से संसाधन वाले स्कूल जिले AI उपकरण खरीद और शिक्षक प्रशिक्षण के मामले में बहुत आगे हैं, जबकि उच्च-गरीबी वाले स्कूल जिले बहुत पीछे हैं। यह "अमीर और अमीर होता जाता है" चक्र AI को एक संभावित तुल्यकारक से असमानता के एक शक्तिशाली आवर्धक में बदल रहा है।

6. भविष्य का दृष्टिकोण: मानव-मशीन सहयोग और चुनौतियों का एक नया दौर

लंबे समय में, K-12 AI शिक्षा का अंतिम लक्ष्य कोडर विकसित करना नहीं है, बल्कि भविष्य के नागरिकों को विकसित करना है जो AI के साथ सहयोग कर सकते हैं, महत्वपूर्ण सोच कौशल, रचनात्मकता और सहानुभूति और अन्य "21वीं सदी के कौशल" के अधिकारी हों। साथ ही, Metaverse जैसी गहन तकनीकों के साथ AI का एकीकरण शैक्षिक अनुभवों में अगली छलांग की घोषणा करता है, लेकिन इससे अधिक गंभीर लागत और इक्विटी चुनौतियां भी आ सकती हैं।

संक्षेप में, वैश्विक K-12 AI शिक्षा उद्योग अभूतपूर्व दर और पैमाने पर शिक्षा के भविष्य को फिर से आकार दे रहा है। हालांकि, इसका विकास प्रक्षेपवक्र न केवल तकनीकी प्रगति पर निर्भर करेगा, बल्कि इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि हम शिक्षक स्टाफिंग, इक्विटी और शासन जैसी गहरी सामाजिक चुनौतियों का समाधान कैसे करते हैं। जो देश, क्षेत्र और व्यवसाय इन मुद्दों को प्रभावी ढंग से संबोधित कर सकते हैं, वे भविष्य के वैश्विक शिक्षा और श्रम बाजारों में अग्रणी स्थान पर होंगे।

भाग 1: वैश्विक K-12 कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षा बाजार परिदृश्य

1.1 बाजार का आकार और विकास पूर्वानुमान: विस्फोटक लेकिन असंगत अनुमान

वैश्विक शिक्षा क्षेत्र एक AI-चालित प्रतिमान बदलाव से गुजर रहा है जो शिक्षण और सीखने के मौलिक मॉडलों को फिर से परिभाषित करता है। AI एक सहायक उपकरण से लेकर दुनिया भर में शिक्षा प्रणाली की एक मूलभूत परत के रूप में विकसित हो रहा है, जिसमें व्यक्तिगत शिक्षण और प्रशासनिक प्रबंधन स्वचालन से लेकर छात्र मूल्यांकन और नई इंटरैक्टिव शिक्षण विधियों तक के अनुप्रयोग हैं। इस मौलिक रूप से परिवर्तनकारी कदम ने AI शिक्षा बाजार को घातीय विकास के युग में धकेल दिया है।

हालांकि, इस तेजी से बढ़ते बाजार का सटीक मात्रात्मक विश्लेषण करना मुश्किल हो सकता है। बाजार अनुसंधान संगठन बाजार के आकार और विकास दर अनुमानों पर व्यापक रूप से अलग-अलग आंकड़े प्रकाशित करते हैं, जो बाजार की शुरुआती और खराब परिभाषित विशेषताओं को प्रदर्शित करते हैं।

• मैक्रो बाजार अनुमान:

  • एक रिपोर्ट ने अनुमान लगाया कि कुल वैश्विक AI शिक्षा बाजार का आकार 2022 में 3.79 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2027 में 20.54 बिलियन डॉलर हो जाएगा, जो 45.6% की चक्रवृद्धि वार्षिक वृद्धि दर (CAGR) है ।

  • एक अन्य रिपोर्ट ने 2023 में बाजार का मूल्य 4.17 बिलियन डॉलर आंका और 2030 तक 53.02 बिलियन डॉलर तक पहुंचने का अनुमान लगाया, जो 43.8% की CAGR है ।

  • एक अन्य विश्लेषण ने संकेत दिया कि बाजार 2024 में 4.7 बिलियन डॉलर से बढ़कर 2032 में 26.43 बिलियन डॉलर हो जाएगा, जो 37.68% की CAGR पर होगा ।

• K-12 बाजार डेटा:

  • K-12 खंड पर ध्यान केंद्रित करने वाले विश्लेषणों से पता चला कि 2024 में वैश्विक K-12 AI शिक्षा बाजार का आकार 1.8392 बिलियन डॉलर था, और 2030 तक बढ़कर 9.8142 बिलियन डॉलर होने का अनुमान है, जो 32.2% की CAGR है ।

इन आंकड़ों में विसंगतियां कई कारकों से उत्पन्न होती हैं। सबसे पहले, "AI शिक्षा" शब्द के दायरे को विभिन्न संगठनों द्वारा अलग-अलग परिभाषित किया गया है, कुछ सॉफ्टवेयर और प्लेटफॉर्म पर ध्यान केंद्रित कर रहे हैं और अन्य अपने आंकड़ों में क्लाउड और बैक-एंड प्रबंधन सिस्टम जैसी स्मार्ट तकनीकों को शामिल कर रहे हैं। दूसरा, बाजार की अत्यधिक गतिशील प्रकृति डेटा संग्रह और पूर्वानुमान मॉडल के लिए प्रौद्योगिकियों और अनुप्रयोगों के तीव्र पुनरावृत्ति के साथ तालमेल बिठाना मुश्किल बना देती है। पूर्वानुमान डेटा में यह विचलन और भ्रम बाजार के शुरुआती खोजपूर्ण चरण का सबसे सटीक चित्रण है, जो अवसर प्रदान करता है लेकिन निवेशकों और नीति निर्माताओं के लिए उच्च स्तर की अनिश्चितता और जोखिम भी रखता है।

1.2 मुख्य विकास चालक और बाजार की गतिशीलता

कई अंतर्संबंधित ताकतें K-12 AI शिक्षा बाजार के उच्च गति वाले विस्तार को आगे बढ़ाती हैं, जो एक शक्तिशाली विकास इंजन बन जाती हैं।

• व्यक्तिगत शिक्षा की तत्काल आवश्यकता: सबसे महत्वपूर्ण चालक यही है। पारंपरिक "एक आकार सभी के लिए फिट बैठता है" शिक्षण तकनीकें अब विविध सीखने की आवश्यकताओं को पूरा नहीं कर सकती हैं। AI प्रौद्योगिकियां बड़े पैमाने पर सीखने के गहन निजीकरण को सक्षम करती हैं । AI अनुकूली शिक्षण प्लेटफॉर्म वास्तविक समय में छात्रों की सीखने की प्रगति और शैलियों की निगरानी कर सकते हैं, छात्र जुड़ाव और सीखने के परिणामों को बेहतर बनाने के लिए शिक्षण सामग्री और कठिनाई को गतिशील रूप से संशोधित कर सकते हैं । शिक्षकों, माता-पिता और शैक्षणिक संस्थानों से यह मांग बाजार की नींव बनाती है।

• सरकारों और जोखिम पूंजी से मजबूत समर्थन: दुनिया भर की सरकारें और निजी क्षेत्र की संस्थाएं EdTech में भारी निवेश कर रही हैं। उदाहरण के लिए, हाल के वर्षों में संयुक्त राज्य अमेरिका में EdTech निवेश $3 बिलियन से अधिक हो गया है, यूरोपीय संघ ने डिजिटल शिक्षा कार्य योजना का अनावरण किया है और भारत ने 2020 की राष्ट्रीय शिक्षा नीति प्रकाशित की है । ये सरकारी रणनीतिक योजनाएं AI शिक्षा अवसंरचना के विकास और व्यापक अपनाने के लिए नीति गारंटी और वित्तीय प्रोत्साहन बनाती हैं। साथ ही, उद्यम पूंजी फर्मों, निगमों और गैर-लाभकारी इनक्यूबेटरों की सक्रिय भागीदारी से संकेत मिलता है कि पूंजी बाजार AI शिक्षा को लंबे समय तक अनुकूल रूप से देखता है ।

• बढ़ी हुई परिचालन दक्षता और कम शिक्षक दबाव: शिक्षा में AI अनुप्रयोगों को न केवल शिक्षण की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, बल्कि उन परिचालन चुनौतियों का समाधान करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है जिनका सामना शैक्षणिक प्रणालियां करती हैं। विश्व स्तर पर शिक्षक अत्यधिक कार्यभार, जटिल प्रशासनिक जिम्मेदारियों और कर्मियों की कमी की समस्याओं का सामना करते हैं । AI उपकरण होमवर्क ग्रेडिंग, कक्षाएं शेड्यूल करने और रिपोर्ट जेनरेट करने जैसी दोहराव वाली गतिविधियों को स्वचालित कर सकते हैं, शिक्षकों को प्रशासनिक कर्तव्यों से मुक्त कर सकते हैं और उन्हें मूल्य वर्धित शिक्षण इंटरैक्शन और छात्र परामर्श के लिए अधिक समय और ऊर्जा समर्पित करने की अनुमति मिल सकती है । शिक्षक उत्पादकता को यह बढ़ावा स्कूलों में AI उत्पादों के लिए एक महत्वपूर्ण विक्रय बिंदु के रूप में उभरा है।

• तकनीकी अवसंरचना का परिपक्वता और लोकप्रियता: तकनीकी प्रगति ने शिक्षा के क्षेत्र में AI को व्यापक रूप से अपनाने का मार्ग प्रशस्त किया है। विशेष रूप से, क्लाउड-आधारित परिनियोजन मॉडल के व्यापक उपयोग से स्कूलों को AI सिस्टम को लागू करने और बनाए रखने से जुड़ी व्यय और तकनीकी बाधाओं में काफी कमी आई है, जिससे सीमित संसाधनों वाले संस्थानों को अत्याधुनिक शैक्षिक उपकरणों का उपयोग करने की अनुमति मिलती है । मूल प्रौद्योगिकी स्तर पर, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) और मशीन लर्निंग (ML) में प्रगति विशेष रूप से महत्वपूर्ण है । NLP तकनीक बुद्धिमान ट्यूटरिंग सिस्टम, चैटबॉट और स्वचालित लेखन मूल्यांकन लाने में मदद कर रही है।

• मिश्रित शिक्षा का महामारी के बाद का युग का नियमितीकरण: COVID-19 महामारी ने स्थायी रूप से शैक्षिक वातावरण को बदल दिया, जिसमें ऑनलाइन और ऑफलाइन घटकों को मिलाने वाले मिश्रित शिक्षण मॉडल नए सामान्य बन गए । यह मॉडल शैक्षिक लचीलेपन और निरंतरता के लिए उच्च मानकों को स्थापित करता है। AI-चालित वर्चुअल ट्यूटर, स्वचालित मूल्यांकन प्रणाली और छात्र भागीदारी पर नज़र रखने के उपकरण विविध सीखने के संदर्भों को सुचारू रूप से जोड़कर मिश्रित सीखने के लिए मजबूत तकनीकी सहायता प्रदान करते हैं।

1.3 क्षेत्रीय बाजारों का गहन विश्लेषण: विभिन्न प्राथमिकताओं वाली दुनिया

K-12 AI शिक्षा बाजार में वैश्विक वृद्धि एक समान नहीं है, और विभिन्न क्षेत्रों में आर्थिक आधार, नीति मार्गदर्शन और सांस्कृतिक संदर्भ में अंतर के कारण अलग-अलग क्षेत्रीय विशेषताएं दिखाई देती हैं।

• उत्तरी अमेरिका: उत्तरी अमेरिका, वर्तमान सबसे बड़ा वैश्विक बाजार, अपनी मजबूत तकनीकी क्षमताओं, पर्याप्त पूंजी निवेश और अच्छी तरह से स्थापित बुनियादी ढांचे के कारण हावी है । Microsoft, Google और IBM जैसे प्रौद्योगिकी दिग्गजों का मुख्यालय इस क्षेत्र में है, और वे अपने विशाल शैक्षिक पारिस्थितिक तंत्र के माध्यम से AI अपनाने को बढ़ावा देते हैं । अत्याधुनिक तकनीकों के प्रति क्षेत्र की खुलेपन और शुरुआती अपनाने ने इसे बाजार विकास के लिए एक मार्गदर्शक बना दिया है।

• एशिया-प्रशांत (APAC): यह दुनिया का सबसे तेजी से बढ़ने वाला बाजार है । क्षेत्र का तेजी से विस्तार एक बड़े छात्र आधार, शिक्षा में निवेश करने की एक मजबूत इच्छा और सरकार के नेतृत्व वाले डिजिटलीकरण कार्यक्रमों द्वारा संचालित है।

  चीन दुनिया के अग्रणी बाजार आकार और मजबूत सरकारी समर्थन के साथ एशिया-प्रशांत बाजार का नेता है । इस बीच, एक महत्वपूर्ण युवा आबादी और सरकारी "डिजिटल इंडिया" पहल के साथ, भारत आने वाले वर्षों में उच्चतम CAGR वाले देशों में से एक होने की उम्मीद है । दक्षिण कोरिया जैसे देश भी सक्रिय रूप से डिजिटल सीखने की पहल कर रहे हैं।

• यूरोप: यूरोपीय बाजार उत्तरी अमेरिका और एशिया-प्रशांत के बाद आता है, जिसमें देश राष्ट्रीय डिजिटल शिक्षा रणनीतियों में AI को सफलतापूर्वक एकीकृत करते हैं । संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के विपरीत, जो प्रौद्योगिकी नेतृत्व का पीछा करते हैं, यूरोप एक विनियमित, न्यायसंगत और मानव-केंद्रित AI शिक्षा पारिस्थितिकी तंत्र विकसित करने पर अधिक जोर देता है। उदाहरण के तौर पर, जर्मनी की राष्ट्रीय AI रणनीति 2025 तक AI कार्यान्वयन के लिए EUR 5 बिलियन आवंटित करने का वादा करती है, जिसमें अधिकांश धनराशि स्कूल डिजिटलीकरण समझौते परियोजना के माध्यम से शिक्षा क्षेत्र में प्रवाहित होती है, जिससे यह यूरोप का सबसे बड़ा AI शिक्षा बाजार बन जाता है। हालांकि, यूरोप को नीति और जनमत से संबंधित चुनौतियों का भी सामना करना पड़ता है। उदाहरण के लिए, 60% से अधिक जर्मन स्कूलों में AI के उपयोग का विरोध करते हैं, जिससे नीति कार्यान्वयन में बाधाएं आती हैं ।

भाग 2: तीन रणनीतियोंका खेल: चीन और संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप का एक तुलनात्मक नीति विश्लेषण

वैश्विक K-12 AI शिक्षा का विकास विशुद्ध रूप से एक तकनीकी या बाजार व्यवहार नहीं है; यह भू-राजनीति की भव्य कथा में आंतरिक रूप से जुड़ा हुआ है। दुनिया के तीन प्रमुख खिलाड़ियों के रूप में, चीन, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोपीय संघ की अलग-अलग नीतियां उनके घरेलू औद्योगिक पारिस्थितिक तंत्र को परिभाषित करती हैं और भविष्य के वैश्विक प्रौद्योगिकी शासन और शैक्षिक विचारों के लिए प्रतिस्पर्धा की घोषणा करती हैं। ये न केवल शैक्षिक नीतियां हैं, बल्कि राष्ट्रों की भविष्य की प्रतिस्पर्धात्मकता की रणनीतिक तैनाती भी हैं।

2.1 चीन के निर्देश: एक ऊपर से नीचे, केंद्रीकृत मॉडल

चीन की AI शिक्षा रणनीति अपनी उच्च प्रशासनिक शक्ति, स्पष्ट लक्ष्यों और कुशल निष्पादन से अलग है। यह रणनीति, एक ऊपर से नीचे राज्य-निर्देशित मॉडल, 2030 तक दुनिया का प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता नवाचार केंद्र बनने के देश के व्यापक उद्देश्य को पूरा करती है । यह रणनीति रातोंरात नहीं बनाई गई थी, बल्कि नीति तैयार करने के वर्षों बाद बनाई गई थी, जिसका प्रमुख मील का पत्थर 2017 में प्रकाशित राज्य परिषद की अगली पीढ़ी की कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास योजना है, जिसने पहली बार प्राथमिक और माध्यमिक स्कूलों में AI से संबंधित पाठ्यक्रमों को शामिल करने की स्पष्ट रूप से सिफारिश की थी ।

• मुख्य नीतियां और समय-सीमा: चीनी शिक्षा मंत्रालय ने अप्रैल 2025 में दिशानिर्देशों की घोषणा की जिसमें कहा गया कि AI सामान्य शिक्षा 1 सितंबर, 2025 से शुरू होकर पूरे देश में सभी प्राथमिक और माध्यमिक स्कूलों में पूरी तरह से लागू की जाएगी, जिसमें राजधानी बीजिंग पायलट शहर के रूप में काम कर रही है । इस नीति का अनिवार्य और राष्ट्रव्यापी पैमाना अभूतपूर्व है।

• पाठ्यचर्या संरचना और आवश्यकताएं: नीति के अनुसार, प्राथमिक और माध्यमिक विद्यालय के बच्चों को प्रत्येक शैक्षणिक वर्ष में AI पाठ्यक्रम के कम से कम 8 घंटे में भाग लेना चाहिए । पाठ्यक्रम एक "सर्पिल उन्नयन" दृष्टिकोण का उपयोग करके बनाया गया है, जिसमें आयु समूह के आधार पर अलग-अलग सीखने के उद्देश्य हैं :

  • प्राथमिक विद्यालय चरण (6-12 वर्ष की आयु): मुख्य प्राथमिकता: अनुभव और रुचि की खेती। छात्रों को स्मार्ट उपकरणों, रोबोट कार्यक्रमों और संवेदी सीखने के साथ कनेक्शन के माध्यम से AI प्रौद्योगिकी (जैसे भाषण मान्यता और छवि वर्गीकरण) के मूल्य को समझने की अनुमति देता है, प्राथमिक जागरूकता और जिज्ञासा का निर्माण करता है।

  • मध्य विद्यालय चरण: व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर बढ़ा हुआ महत्व। पाठ्यक्रम डेटा विश्लेषण और समस्या-समाधान कौशल सिखाने के लिए उदाहरणों का उपयोग करता है, छात्रों को AI प्रौद्योगिकियों को समझने और लागू करने में सहायता करता है ।

  • उच्च विद्यालय चरण: उन्नत अनुप्रयोगों, नवाचार परियोजनाओं और नैतिक प्रतिबिंब पर जोर देता है। परियोजना-आधारित सीखने को प्रोत्साहित करता है, जटिल AI अनुप्रयोगों की उन्नति को सक्षम बनाता है और तकनीकी और नवीन कौशल को बढ़ावा देने के लिए AI के सामाजिक और नैतिक परिणामों की जांच करता है ।

• कार्यान्वयन और सुरक्षा: नीतियों को लागू करने के लिए, चीनी सरकार ने कई सहायक कदम लागू किए। AI शिक्षा को एक अलग विषय के रूप में दिया जा सकता है या विज्ञान और सूचना प्रौद्योगिकी जैसे अन्य विषयों में शामिल किया जा सकता है । सरकार स्कूलों और व्यवसायों, अनुसंधान संगठनों और अभ्यास अड्डों की स्थापना के बीच "शिक्षक-छात्र-मशीन" सहयोगी शिक्षण दृष्टिकोण और साझेदारी का पुरजोर समर्थन करती है । राज्य उच्च गुणवत्ता वाले अनुदेशात्मक संसाधनों का समन्वय करने और शैक्षणिक सामग्री के अधिकार और सार्वभौमिकता को सुनिश्चित करने के लिए विशेष AI पाठ्यपुस्तकों को संकलित करने के लिए राष्ट्रीय प्राथमिक और माध्यमिक विद्यालय स्मार्ट शिक्षामंच भी विकसित कर रहा है।

• बाजार-ड्राइविंग प्रभाव: इस राष्ट्रीय योजना ने तुरंत एक विशाल घरेलू बाजार बनाया और परिभाषित किया। 2030 तक, चीनी AI शिक्षा बाजार के 34.6% की CAGR के साथ $3.3 बिलियन तक पहुंचने का अनुमान है । शिक्षा मंत्रालय अगले कुछ वर्षों में शिक्षा से संबंधित परियोजनाओं में लगभग RMB 2 ट्रिलियन (लगभग $275 बिलियन) का निवेश करने की योजना बना रहा है, जिसमें एक बड़ा हिस्सा EdTech और AI शिक्षा की ओर जाएगा ।

2.2 संयुक्त राज्य अमेरिका की पहेली: एक प्रोत्साहन-संचालित, विकेंद्रीकृत मॉडल

संयुक्त राज्य अमेरिका में AI शिक्षा रणनीति, चीन की केंद्रीकृत रणनीति के विपरीत, अत्यधिक विकेंद्रीकृत, बाजार-संचालित और नीचे-ऊपर होने से परिभाषित होती है। संयुक्त राज्य अमेरिका में एक राष्ट्रव्यापी पाठ्यक्रम का अभाव है, और शिक्षा पर शक्ति बड़े पैमाने पर राज्य और स्थानीय स्कूल जिलों को विकेंद्रीकृत है । इस शैक्षिक परंपरा ने AI शिक्षा के क्षेत्र में "वाइल्ड वेस्ट" सेटिंग बनाई है, जिसे एक समान योजना की कमी और असंगत मानकों द्वारा परिभाषित किया गया है ।

• मुख्य नीति उपकरण: संघीय सरकार की भूमिका एक प्रशासक की तुलना में एक मार्गदर्शक और प्रेरक की अधिक है। इसका प्राथमिक नीति उपकरण कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षा में अमेरिकी युवाओं को आगे बढ़ाना कार्यकारी आदेश है, जिस पर अप्रैल 2025 में हस्ताक्षर किए गए थे । संयुक्त राज्य अमेरिका के छात्रों की AI साक्षरता बढ़ाने के कार्यकारी आदेश के उद्देश्य के बावजूद, इसकी परिभाषित विशेषता यह है कि इसने कोई नई समर्पित धनराशि नहीं बनाई, इसके बजाय मौजूदा संसाधनों और तंत्रों के उपयोग पर जोर दिया ।

• मुख्य पहल:

  • व्हाइट हाउस AI शिक्षा टास्क फोर्स की स्थापना: व्हाइट हाउस विज्ञान और प्रौद्योगिकी नीति कार्यालय के नेतृत्व में, शिक्षा विभाग, श्रम विभाग और ऊर्जा विभाग सहित कई विभागों के साथ मिलकर, संघीय AI शिक्षा प्रयासों के समन्वय के लिए जिम्मेदार है ।

  • सार्वजनिक-निजी भागीदारी (PPPs) को बढ़ावा देना: कार्यकारी आदेश का प्रमुख दृष्टिकोण संघीय अधिकारियों को AI उद्योग के नेताओं, शिक्षाविदों और गैर-लाभकारी संगठनों के साथ K-12 छात्रों के लिए AI साक्षरता और महत्वपूर्ण सोच शैक्षिक संसाधन बनाने के लिए सहयोग करने के लिए प्रोत्साहित करना है ।

  • मौजूदा अनुदान कार्यक्रमों का उपयोग करें: शिक्षा विभाग जैसे संगठनों को शिक्षक प्रशिक्षण जैसे मौजूदा विवेकाधीन अनुदान कार्यक्रमों में AI से संबंधित प्रशिक्षण और अनुप्रयोगों को प्राथमिकता देने का निर्देश देता है ।

  • "राष्ट्रपति AI चुनौतियों" की मेजबानी करें: प्रौद्योगिकी शिक्षा को बढ़ावा देने के लिए राष्ट्रीय प्रतियोगिताओं के माध्यम से AI में छात्र और शिक्षक उपलब्धियों को प्रेरित और प्रदर्शित करता है ।

• राज्य-स्तरीय कार्यों का विखंडन: संघीय स्तर पर अनिवार्य आवश्यकताओं की कमी के कारण, राज्य के कार्यों में गति और दिशा में भिन्नता है। 2024 तक, 17 राज्यों ने AI से संबंधित कुछ प्रकार के कानून को अपनाया है, लेकिन सामग्री भिन्न है । उदाहरण के लिए, कैलिफ़ोर्निया और वर्जीनिया ने AI प्रभाव कार्य समूहों की स्थापना की है; कनेक्टिकट और फ्लोरिडा ने AI पायलट कार्यक्रमों को अधिकृत किया है, जबकि केवल टेनेसी को छात्रों और शिक्षकों AI उपयोग के लिए नियम विकसित करने के लिए जिलों की आवश्यकता होती है । यह "पहेली" नीति परिदृश्य शैक्षिक विकेंद्रीकरण की अमेरिकी परंपरा का प्रत्यक्ष परिणाम है।

2.3 यूरोप का ढांचा: सहयोगी सहयोग का एक नैतिक-प्रथम मॉडल

यूरोप की AI शिक्षा रणनीति एक वैकल्पिक मार्ग अपनाती है, प्रौद्योगिकियों को लागू करते समय कानून के शासन, लोकतंत्र और मानवाधिकारों के सम्मान के सिद्धांतों पर जोर देती है । तकनीकी प्रभुत्व के लिए संयुक्त राज्य अमेरिका और चीन के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय, यूरोप AI के सामाजिक परिणामों पर अधिक ध्यान केंद्रित कर रहा है, इसलिए एक जिम्मेदार, समावेशी और विश्वसनीय AI शिक्षा पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण कर रहा है। इस अवधारणा को अन्य शीर्ष-स्तरीय पहलों के अलावा, EU के कृत्रिम बुद्धिमत्ता अधिनियम और डिजिटल शिक्षा कार्य योजना 2021-2027 में एकीकृत किया गया है ।

• मुख्य नीति उपकरण: यूरोपीय मॉडल की नींव आर्थिक सहयोग और विकास संगठन (OECD) और यूरोपीय आयोग द्वारा संयुक्त रूप से तैयार किए गए प्राथमिक और माध्यमिक विद्यालयों में AI साक्षरता के लिए ढांचा का मसौदा है । अनिवार्य पाठ्यक्रम होने के बजाय, यह सदस्य राज्यों को कक्षाएं, पाठ्यक्रम और समुदायों में AI साक्षरता शिक्षा को शामिल करने में सहायता करने के लिए एक संदर्भ दस्तावेज़ के रूप में कार्य करता है। ढांचे का अंतिम संस्करण 2026 में जारी होने की उम्मीद है।

• ढांचा संरचना और सिद्धांत: यह ढांचा, जिसका शीर्षक AI के युग के लिए शिक्षार्थियों को सशक्त बनाना है, AI साक्षरता को चार अभ्यास डोमेन में विभाजित करता है: AI के साथ संलग्न होना, AI के साथ बनाना, AI का प्रबंधन करना और AI को डिजाइन करना । इसका मूल सिद्धांत केवल तकनीकी कौशल विकास से परे है, नैतिकता, समावेश और सामाजिक जिम्मेदारी के उच्च स्तर पर जोर देता है। ढांचा छात्रों को प्रोत्साहित करता है:

  • AI-जनरेटेड परिणामों की सटीकता पर सवाल उठाएं।
  • एल्गोरिथ्म पूर्वाग्रहों का आकलन करें
  • AI अपनाने के सामाजिक और पर्यावरणीय निहितार्थों का वजन करें
  • AI की सीमाओं को समझें और यह प्रशिक्षण डेटा, डिजाइन और कार्यान्वयन में मानव विकल्पों को कैसे दर्शाता है ।

• सदस्य राज्य कार्रवाई और सामाजिक तनाव: सदस्य राज्य EU ढांचे द्वारा निर्देशित पहल कर रहे हैं। जैसा कि पहले संकेत दिया गया था, जर्मनी ने अपनी राष्ट्रीय AI रणनीति के लिए EUR 5 बिलियन देने की प्रतिबद्धता जताई है, जिसमें शिक्षा एक महत्वपूर्ण फोकस है । इसके अलावा, यूरोपीय मॉडल सार्वजनिक चिंताओं और सरकारी प्रेरणाओं के बीच असमानता से निपटने की अनूठी चुनौती का सामना करता है। आयरलैंड जैसे देशों में सर्वेक्षणों से पता चलता है कि कई माता-पिता और शिक्षक बच्चों को सुरक्षित रूप से AI का उपयोग करने में नेतृत्व करने के लिए तैयार नहीं हैं, और अतिरिक्त जानकारी और प्रशिक्षण का आह्वान करते हैं । हितधारक आवाजों पर यह जोर यूरोपीय नीति निर्माण को अधिक सतर्क और जटिल बनाता है।

ये तीन अलग-अलग रणनीतिक मार्ग अद्वितीय दार्शनिक दृष्टिकोण का प्रतिनिधित्व करते हैं। चीन का मॉडल दक्षता और गति के लक्ष्य के साथ केंद्रीकृत दिशा को प्राथमिकता देता है, शिक्षा प्रणाली में सुधार करके भविष्य के तकनीकी नेतृत्व को हासिल करने का प्रयास करता है। संयुक्त राज्य अमेरिका का मॉडल अधिकतम नवाचार बनाने के लिए बाजार, स्वतंत्रता और प्रतिस्पर्धा में विश्वास करता है। और यूरोपीय मॉडल सामाजिक कल्याण को प्रौद्योगिकी कार्यान्वयन के लिए एक बुनियादी आवश्यकता के रूप में देखता है, जो नवाचार और नियंत्रण के बीच एक मध्यम जमीन खोजने की कोशिश कर रहा है। नतीजतन, K-12 AI शिक्षा एक सूक्ष्म जगत बन गई है जो लोगों और प्रौद्योगिकी के बीच संबंध को डिजाइन करने के तरीके के बारे में इन तीन ताकतों के बुनियादी विचारों को चित्रित करती है। दीर्घकालिक सफलताओं और असफलताओं का वैश्विक प्रौद्योगिकी मानकों, श्रम कौशल और भविष्य के शासन ढांचे के लिए दूरगामी प्रभाव पड़ेगा।

भाग 3: AI एकीकृत कक्षाएं: शिक्षण रुझान, अनुप्रयोग और हितधारक परिप्रेक्ष्य

जैसे ही AI तकनीक अवधारणा से वास्तविकता में परिवर्तित होती है, यह K-12 कक्षाओं के स्वरूप को नाटकीय रूप से बदल रही है। शिक्षण सामग्री से लेकर शिक्षक-छात्र बातचीत तक, AI का प्रवेश सभी क्षेत्रों में ध्यान देने योग्य है। हालांकि, विभिन्न हितधारकों - छात्रों, शिक्षकों और माता-पिता - की इस परिवर्तन के बारे में धारणाएं और अपेक्षाएं काफी भिन्न हैं, जिससे एक जटिल और तनावपूर्ण तस्वीर बन रही है।

3.1 AI साक्षरता का उदय: एक नई मुख्य क्षमता

वर्तमान K-12 AI शिक्षा में एक ध्यान देने योग्य प्रवृत्ति यह है कि जोर "AI के साथ पढ़ाने" से "AI के बारे में पढ़ाने" में स्थानांतरित हो रहा है। AI साक्षरता को अब कंप्यूटर विज्ञान डोमेन के रूप में नहीं देखा जाता है, बल्कि इसके बजाय पढ़ने, लिखने और अंकगणित के समान एक बुनियादी-कौशल स्तर तक बढ़ाया गया है ।

• साक्षरता आंतरिक: AI साक्षरता AI उपकरणों का उपयोग करने का तरीका समझने से कहीं आगे तक फैली हुई है। इसमें छात्रों को AI के सिद्धांतों, कार्यप्रणाली, क्षमता सीमाओं और संभावित खतरों की पूरी समझ प्राप्त करना शामिल है । वैश्विक AI पाठ्यक्रमों के यूनेस्को के विश्लेषण के अनुसार, एक पूर्ण AI साक्षरता शिक्षण कार्यक्रम में अक्सर तीन परस्पर जुड़े घटक होते हैं:

  AI फाउंडेशन (उदाहरण के लिए, डेटा साक्षरता, एल्गोरिदम), नैतिकता और सामाजिक प्रभाव (उदाहरण के लिए, पूर्वाग्रह, गोपनीयता, निष्पक्षता) और AI प्रौद्योगिकियों की समझ, उपयोग और विकास ।

• मुख्य कौशल विकास: AI साक्षरता शिक्षा का प्रमुख लक्ष्य छात्रों की महत्वपूर्ण सोच को विकसित करना है। छात्रों के लिए AI-जनरेटेड सामग्री को निष्क्रिय रूप से स्वीकार करने के बजाय उसका आकलन और मूल्यांकन करना सीखना महत्वपूर्ण है । उन्हें यह महसूस करने की आवश्यकता है कि AI परिणाम "डेटा को दर्शाता है, सच्चाई को नहीं," जो देखने में तटस्थ हो सकता है लेकिन इसमें खामियां, पूर्वाग्रह या भ्रामक जानकारी हो सकती है । इसमें यह पता लगाना शामिल है कि एल्गोरिथम पूर्वाग्रह सामाजिक भेदभाव को जाहिरा तौर पर तटस्थ प्रणालियों में कैसे एकीकृत करते हैं, साथ ही कम प्रतिनिधित्व वाली आबादी को उनके संभावित नुकसान को समझना

• वैश्विक सहमति: AI साक्षरता को एक अनुदेशात्मक प्राथमिकता के रूप में उजागर करना चीन, संयुक्त राज्य अमेरिका और यूरोप के तीन प्रमुख रणनीतिक मॉडलों द्वारा साझा किए गए कुछ लक्ष्यों में से एक है। नैतिक चरित्र स्थापित करने और कौशल विकसित करने के लक्ष्य AI साक्षरता और महत्वपूर्ण सोच पर जोर देने वाले US कार्यकारी निर्देशों और AI के जिम्मेदार उपयोग पर ध्यान केंद्रित करने वाले यूरोपीय फ्रेमवर्क के साथ संरेखित हैं । यहां एक साझा लक्ष्य है: अगली पीढ़ी को AI तकनीक को उचित रूप से नियंत्रित करने की क्षमता के साथ बनाना।

3.2 निजीकरण इंजन: अभ्यास में अनुकूली शिक्षण

यदि AI साक्षरता शिक्षण की "नई सामग्री" है, तो व्यक्तिगत अनुकूली शिक्षण निर्देश की "नई विधि" में AI तकनीक का सबसे केंद्रीय अनुप्रयोग है। यह वर्तमान में कक्षा में AI का सबसे प्रचलित और संभावित रूप से महत्वपूर्ण परिदृश्य है ।

• मुख्य तंत्र: AI-चालित अनुकूली शिक्षण प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक समय में उनकी सीखने के डेटा को ट्रैक और विश्लेषण करके प्रत्येक छात्र के लिए अद्वितीय शिक्षार्थी प्रोफाइल उत्पन्न करते हैं। छात्रों की प्रगति और सीखने की शैलियों के डेटा में समस्या-समाधान की गति, सटीकता और सहायता के लिए अनुरोधों की आवृत्ति शामिल है। इसके आधार पर, प्रौद्योगिकियां छात्रों के लिए सबसे उपयुक्त सामग्री विकसित करने के लिए आवश्यकतानुसार सामग्री को संशोधित कर सकती हैं ।

• प्रमुख अनुप्रयोग फॉर्म:

  • बुद्धिमान ट्यूटरिंग सिस्टम (ITS): अनुकूली शिक्षा का एक विशिष्ट उदाहरण AI 24/7 वर्चुअल ट्यूटर के रूप में कार्य करता है, जो व्यक्तियों को उनकी कमजोरियों के आधार पर प्रासंगिक सहायता और प्रतिक्रिया प्रदान करता है ।

  • स्वचालित मूल्यांकन और प्रतिक्रिया: AI मूल्यांकन दक्षता को काफी बढ़ाता है। यह न केवल वस्तुनिष्ठ प्रश्नों को तेजी से ग्रेड करता है, बल्कि निबंध जैसे व्यक्तिपरक प्रश्नों का मूल्यांकन पाठ सुसंगतता और तर्क का मूल्यांकन करके भी करता है । यह शिक्षकों का समय बचाता है और छात्रों को समय पर अपनी सीखने की प्रगति को समझने और उसका आकलन करने में सक्षम बनाता है।

  • सामग्री निर्माण और वितरण: सामग्री वितरण प्रणाली AI शिक्षा अनुप्रयोगों का हिस्सा हैं जो वर्तमान में सबसे अधिक राजस्व उत्पन्न कर रहे हैं । AI का उपयोग "स्मार्ट सामग्री" उत्पन्न करने के लिए भी किया जाता है, जैसे भारी पाठ्यपुस्तकों को समझने में आसान व्याख्याओं में सारगर्भित करना ।

  • गैमिफाइड लर्निंग: कुछ प्लेटफ़ॉर्म AI का उपयोग करके कक्षा प्रबंधन और सीखने को गेमफाई करते हैं। उदाहरण के लिए, Classcraft प्लेटफ़ॉर्म छात्रों के व्यवहार की निगरानी करने और गेम-प्रकार के प्रोत्साहन देने के लिए AI को नियोजित करता है, इसलिए छात्रों की प्रतिबद्धता को प्रभावित करता है और एक सकारात्मक सीखने के माहौल को बनाए रखता है ।

• शिक्षक व्यावसायिक विकास को सक्षम करना: AI न केवल छात्रों की सहायता करता है, बल्कि यह शिक्षकों के लिए "स्मार्ट कोच" के रूप में भी कार्य करता है। AI शिक्षण गति, प्रश्न पूछने की तकनीक, अनुदेश स्पष्टता और छात्र भागीदारी पर मात्रात्मक मूल्यांकन और प्रतिक्रिया के साथ प्रशिक्षकों को देने के लिए कक्षा फिल्मों का विश्लेषण करता है।

3.3 फ्रंट लाइन से आवाजें: तीन दृष्टिकोणों में संघर्ष

AI शिक्षा की महत्वाकांक्षी रणनीतियों के बावजूद, जब स्कूलों और कक्षाओं में जाते हैं, तो छात्रों, शिक्षकों और माता-पिता के दृष्टिकोणों में दृष्टिकोणों और उनका उपयोग कैसे किया जाता है, इसके बारे में संघर्ष होता है।

• छात्र: व्यापक रूप से अपनाए गए उपयोगितावादी: छात्र AI प्रौद्योगिकियों को उच्च दर पर अपना रहे हैं। एक सर्वेक्षण में संकेत दिया गया कि लगभग 89% छात्र अपने असाइनमेंट को पूरा करने में मदद करने के लिए उपकरण का उपयोग करते हैं । लक्ष्य व्यावहारिक हैं:

  मुख्य रूप से अनुसंधान, जानकारी का सारांश और अध्ययन संसाधन बनाने के लिए, मुख्य उद्देश्य उनकी सीखने की प्रभावशीलता में सुधार करना है । दिलचस्प बात यह है कि शिक्षकों की तुलना में छात्रों का मानना ​​है कि AI अधिक संतुलित शिक्षा प्रणाली उत्पन्न कर सकता है (41% बनाम 33%)।

• शिक्षक: कई संदेहों वाले उपयोगितावादी: AI के प्रति प्रशिक्षकों का रवैया जटिल और विरोधाभासी है। एक ओर, वे शैक्षिक कार्यों में AI की व्यावहारिक प्रासंगिकता को स्वीकार करते हैं, 77% का मानना ​​है कि AI तैयारी और प्रशासनिक कार्यों को संभालने के लिए फायदेमंद है । जैसे-जैसे शिक्षकों को उपलब्ध उपकरणों का अधिक उपयोग होता है, उनका रवैया अधिक सहायक हो जाता है, लगभग आधे AI का उपयोग करते हैं । दूसरी ओर, AI के उपयोग के प्रति उच्च स्तर का अविश्वास है, लगभग 70% का मानना ​​है कि असाइनमेंट को पूरा करने के लिए AI का उपयोग करना साहित्यिक चोरी का गठन करता है, जिसमें अभिनव निर्देश के बजाय इसे टाavoidने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपाय हैं . इसके पीछे पर्याप्त प्रशिक्षण की कमी और अज्ञात प्रौद्योगिकियों के बारे में चिंताएं हैं।

• माता-पिता: चिंतित बाहरी लोग: छात्रों और प्रशिक्षकों द्वारा उपयोग की तुलना में माता-पिता AI शिक्षा पर सबसे प्रतिकूल विचार रखते हैं। लगभग 70% माता-पिता का मानना ​​है कि AI का उनके बच्चों की शिक्षा में कोई लाभकारी योगदान नहीं है, काफी हद तक बच्चों की महत्वपूर्ण सोच और आत्म-निर्देशन क्षतिग्रस्त हो गया है की चिंताओं के कारण। आल्सो, बड़ी संख्या में माता-पिता अपने बच्चों के AI उपयोग का मार्गदर्शन करने से संबंधित जानकारी और क्षमताओं पर अप्रशिक्षित हैं, और वे सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए तैयार महसूस नहीं करते .

इन तीनों दृष्टिकोणों के बीच असंगति पद्धति के मुकाबले दक्षता के संघर्ष को उजागर करती है। छात्रों के लक्ष्य "दक्षता बढ़ाने" और तेजी से एक असाइनमेंट पूरा करने की ओर हैं; प्रशिक्षक प्रबंधन में "दक्षता" बढ़ाने और अपने वर्कलोड को कम करने का प्रयास करते हैं। कार्यान्वित रणनीतियाँ समझने की गहराई के साथ नीति निर्माताओं की अपेक्षा को पूरा नहीं करती हैं .

AI की सर्वव्यापकता के साथ, मूल्यांकन ढांचा होमवर्क और परीक्षणों पर व्यवधान का सामना कर रहा है। यह एक गहरी परीक्षा को बाध्य करता है कि क्या हमें कार्य उत्पाद या विचार प्रक्रिया का आकलन करना चाहिए, कक्षा की बहस और रिपोर्ट जैसी जानकारी को एकीकृत करना चाहिए । ये परिवर्तन शिक्षा प्रक्रिया को आधुनिक बनाने के लिए उत्प्रेरक हो सकते हैं।

भाग 4: व्यावसायिक पारिस्थितिकी तंत्र: AI शिक्षा की वास्तुकला

K-12 AI शिक्षा क्षेत्र को एक बहु-स्तरित पारिस्थितिकी तंत्र से लाभ होता है। इस पारिस्थितिकी तंत्र में विशाल बुनियादी प्लेटफ़ॉर्म प्रदाता, विशेषज्ञता-केंद्रित कंपनियां, अभिनव स्टार्ट-अप और नैतिक गैर-लाभकारी संगठन शामिल हैं। ये कंपनियां सभी सामूहिक रूप से शैक्षिक नवाचार, उत्पाद और नींव प्रदान करती हैं।

4.1 पदधारी दिग्गज: प्रौद्योगिकी कंपनियां शैक्षिक रोड मैप

बड़ा तकनीकी तकनीकी डेटा की संपत्ति के कारण "अवसंरचना प्रदाताओं" के रूप में कार्य करता है। उनका इरादा मौजूदा अनुप्रयोगों के साथ AI कार्यों को निर्बाध रूप से इंजेक्ट करना है जो स्कूल नियोजित करते हैं।

• Microsoft: Microsoft का AI एकीकरण Teams और OneNote में Microsoft Education के उपयोग के माध्यम से है। इसकी AI सुविधाओं में कोपायलट के सहायक-सक्षम एड्स का उपयोग और इम्मर्सिव रीडर जैसे साधनों के माध्यम से सीखने को बढ़ावा देने के लिए उपयोग की जाने वाली सुविधाएँ शामिल हैं, जो सीखने का विश्लेषण प्रदान करके और सामग्री को सुलभ बनाकर

• Google: Google दस्तावेज़, स्लाइड और कक्षा के लिए W