जागतिक स्तरावर अल्पवयीन मुलांसाठी कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) शिक्षण
जागतिक K-12 कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षण बाजार: धोरणे, अध्यापनशास्त्र आणि भविष्यातील दिशेचे धोरणात्मक विश्लेषण
जागतिक K-12 (बालवाडी ते 12 वी पर्यंत) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) शिक्षण क्षेत्र एका महत्त्वपूर्ण वळणावर आहे. हे शिक्षण साध्या तंत्रज्ञानाच्या नवोपक्रमातून (technological innovation) एक महत्त्वपूर्ण शैक्षणिक बदलाकडे वाटचाल करत आहे. हे शिक्षण पद्धती, अध्ययन (learning) आणि मूल्यमापन (assessment) करण्याच्या पद्धतींमध्ये बदल घडवून आणण्यासाठी सज्ज आहे. हा अहवाल या उदयोन्मुख उद्योगाच्या जागतिक विकासाचे एक विस्तृत विश्लेषण आहे. धोरणकर्ते (policymakers), गुंतवणूकदार (investors) आणि शिक्षण क्षेत्रातील नेते यांच्यासाठी बाजारातील (market)dynamics, भू-राजकीय धोरणे (geopolitical policies), अध्यापन उपयोजन (teaching applications), व्यावसायिक परिसंस्था (business ecosystem), मुख्य समस्या आणि भविष्यातील ट्रेंड (future trends) यांचे धोरणात्मक पुनरावलोकन करून निर्णय घेण्यासाठी उपयुक्त अंतर्दृष्टी (insights) प्रदान करतो.
अहवालातील मुख्य निष्कर्ष:
बाजारातील वाढ स्फोटक आहे, परंतु अंदाज अस्थिर आहेत: जागतिक AI शिक्षण बाजार वेगाने वाढत आहे, ज्यामध्ये 30% पेक्षा जास्त चक्रवाढ वार्षिक वाढ दर (compound annual growth rate - CAGR) आहे आणि 2030 पर्यंत तो अब्जावधी डॉलर्सपर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे. तथापि, वेगवेगळ्या संशोधन संस्थांच्या (research institutes) अंदाजामध्ये लक्षणीय फरक आहेत, जे बाजाराच्या सुरुवातीच्या टप्प्याचे, संदिग्धतेचे आणि अत्यंत गतिशील स्वरूपाचे प्रतिबिंब आहे. ही अनिश्चितता धोके आणि संधी दोन्ही सादर करते.
भू-राजकीय धोरणात्मक भिन्नता महत्त्वपूर्ण आहे: जागतिक AI शिक्षण धोरणांचे तीन विशिष्ट मॉडेल आहेत. चीन (China) ‘AI मूळ’ (AI natives) असलेल्या पिढीला लवकर विकसित करण्यासाठी आणि जागतिक तंत्रज्ञानाचे नेतृत्व मिळवण्यासाठी राष्ट्रीय मूलभूत शिक्षण प्रणालीमध्ये (national basic education system) अनिवार्य अभ्यासक्रमांद्वारे AI शिक्षणाचा समावेश करून एक ‘टॉप-डाउन’, राज्य-निर्देशित मॉडेल (state-directed model) अंमलात आणत आहे. दुसरीकडे, युनायटेड स्टेट्स (United States), फेडरल मार्गदर्शनावर अवलंबून असलेले विकेंद्रीकृत, प्रोत्साहन-आधारित मॉडेल (decentralized, incentive-driven model) वापरते. सार्वजनिक-खाजगी भागीदारी (public-private partnerships) आणि राज्य-स्तरीय स्वायत्तता (state-level autonomy) हे अमेरिकेच्या बाजार-आधारित आणि स्थानिक पातळीवर विकेंद्रीकृत परंपरांचे प्रतिबिंब आहे, परंतु ‘Wild West’ परिदृश्यामध्ये अंमलबजावणीमध्ये (implementation) विभागणी आणि मानकांची कमतरता देखील आहे. याउलट, युरोपियन युनियन (European Union) तंत्रज्ञान विकास आणि मानवी हक्कांचे संरक्षण (human rights protection) यांच्यात संतुलन साधण्याचा प्रयत्न करताना नैतिकता, समानता आणि डिजिटल नागरिकत्वावर (digital citizenship) जोर देणारे मूल्य-आधारित (value-driven framework) मॉडेलला प्रोत्साहन देते. या तीन मॉडेल्समधील स्पर्धा अनिवार्यपणे विज्ञान आणि तंत्रज्ञान शिक्षण (science and technology education) क्षेत्रातील प्रशासनाच्या (governance) विविध तत्त्वज्ञानांमधील स्पर्धा आहे.
अध्यापन उपयोजनांमध्ये (Teaching Applications) मूलभूत विरोधाभास अस्तित्वात आहेत: AI चे वर्गातले उपयोजन (applications) मुख्यतः तीन क्षेत्रांवर केंद्रित आहेत: वैयक्तिक अनुरूप शिक्षण (personalized adaptive learning), स्वयंचलित प्रशासकीय कार्ये (automated administrative tasks) आणि AI साक्षरता शिक्षण (AI literacy education). तथापि, प्रमुख भागधारक (stakeholders) (विद्यार्थी, शिक्षक आणि पालक) यांच्यात एक स्पष्ट संज्ञानात्मक विसंगती (cognitive misalignment) आहे. विद्यार्थी साधारणपणे AI ला त्यांचे गृहपाठ (homework) कार्यक्षमतेत (efficiency) सुधारण्यासाठी “उत्पादकता साधन” (productivity tool) म्हणून पाहतात; शिक्षक धडे (lessons) तयार करणे आणि গ্রেডিং (grading) करण्याच्या प्रशासकीय ओझ्या (administrative burden) कमी करण्यासाठी याचा वापर करतात, तर विद्यार्थ्यांच्या “फसवणूक” (cheating) करण्याच्या वर्तनाबद्दल अत्यंत सावध राहतात; आणि धोरणकर्ते (policymakers) आणि तंत्रज्ञान समर्थकांनी उच्च-क्रमाचे विचार (higher-order thinking) वाढवण्याकडे जे “शैक्षणिक क्रांती” (pedagogical revolution) चे स्वप्न पाहिले आहे, त्या दृष्टीने अजूनही मुख्य प्रवाहात यायचे आहे.
शिक्षक प्रशिक्षण (Teacher Training) उद्योगाच्या विकासातील सर्वात मोठा अडथळा आहे: तंत्रज्ञान आणि भांडवलातील मोठ्या गुंतवणुकीनंतरही (investments), शिक्षक AI क्षमता संपूर्ण उद्योगाच्या वाढीवर मुख्य मर्यादा बनली आहे. निम्म्याहून अधिक K-12 शिक्षकांनी कोणतेही औपचारिक AI प्रशिक्षण घेतलेले नाही आणि शिक्षक प्रशिक्षण महाविद्यालयातील (teacher training college) अभ्यासक्रम खूप मागे आहेत. हा “मानवी अडथळा” (human bottleneck) वर्गात प्रगत AI शिक्षण साधनांची (advanced AI education tools) पूर्ण क्षमता वापरण्यात अडथळा ठरतो, ज्यामुळे संपूर्ण उद्योगाला सर्वात मोठा कार्यात्मक धोका निर्माण होतो.
समानतेतील अंतर (Equity Gap) वाढत आहे: शैक्षणिक समानतेचे (educational equity) facilitator होण्याऐवजी, AI चा प्रसार विषमतेला (inequalities) वाढवण्याचा धोका आहे. AI साधने (tools) खरेदी (procurement) आणि शिक्षक प्रशिक्षणाच्या दृष्टीने चांगले संसाधने असलेले (well-resourced) शालेय जिल्हे (school districts) खूप पुढे आहेत, तर उच्च-गरीबी असलेले (high-poverty) शालेय जिल्हे खूप मागे आहेत. हे “श्रीमंत अधिक श्रीमंत होतात” (rich get richer) चक्र AI ला संभाव्य समानीकरणातून (equalizer) Inequalities चा शक्तिशाली आवर्धक (magnifier) बनवत आहे.
भविष्यातील दृष्टिकोन: मानव-मशीन सहयोग (Human-Machine Collaboration) आणि नवीन आव्हानांची फेरी: दीर्घकाळात, K-12 AI शिक्षणाचे अंतिम ध्येय (ultimate goal) कोडर (coders) विकसित करणे नाही, तर भविष्यातील नागरिक विकसित करणे आहे जे AI सह सहयोग करू शकतील, त्यांच्यात गंभीर विचार कौशल्ये (critical thinking skills), सर्जनशीलता (creativity) आणि सहानुभूती (empathy) आणि इतर “21 व्या शतकातील कौशल्ये” (21st century skills) असतील. त्याच वेळी, Metaverse सारख्या इमर्सिव्ह तंत्रज्ञानासह (immersive technologies) AI चे एकत्रीकरण (integration) शैक्षणिक अनुभवांमध्ये पुढील मोठी झेप घेण्यास मदत करते, परंतु यामुळे अधिक गंभीर खर्च आणि समानतेची आव्हाने (equity challenges) निर्माण होऊ शकतात.
थोडक्यात, जागतिक K-12 AI शिक्षण उद्योग अभूतपूर्व वेगाने (unprecedented rate) आणि प्रमाणात शिक्षणाचे भविष्य बदलत आहे. तथापि, त्याची विकास दिशा केवळ तांत्रिक प्रगतीवरच (technological advances) अवलंबून नसेल, तर शिक्षक कर्मचारी (staffing), समानता आणि प्रशासन (governance) यासारख्या गंभीर सामाजिक आव्हानांना आपण कसे सामोरे जातो यावर अधिक अवलंबून असेल. जे देश, प्रदेश आणि व्यवसाय या समस्यांचे प्रभावीपणे निराकरण (address) करू शकतात ते भविष्यातील जागतिक शिक्षण आणि कामगार बाजारपेठेत (labour markets) आघाडीवर असतील.
भाग 1: जागतिक K-12 कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षण बाजाराची स्थिती
1.1 बाजाराचा आकार (Market Size) आणि वाढीचा अंदाज: स्फोटक पण अस्थिर अंदाज
जागतिक शिक्षण क्षेत्रात AI-आधारित प्रतिमान बदल (paradigm shift) होत आहे, ज्यामुळे शिक्षण आणि अध्ययनाच्या (learning) मूलभूत मॉडेलची पुनर्कल्पना (reimagines) केली जात आहे. AI हे जगभरातील शिक्षण प्रणालीचा एक मूलभूत घटक बनत आहे, ज्यामध्ये वैयक्तिक शिक्षण (personalized learning) आणि प्रशासकीय व्यवस्थापन स्वयंचलन (administrative management automation) पासून ते विद्यार्थी मूल्यांकन (student assessment) आणि नवीन परस्परसंवादी (interactive) शिक्षण पद्धतींपर्यंत (teaching methods) अनुप्रयोग आहेत. या मूलभूत परिवर्तनशील बदलाने AI शिक्षण बाजाराला मोठ्या विकासाच्या युगात नेले आहे.
तथापि, वेगाने वाढणाऱ्या या बाजाराचे अचूक परिमाणात्मक विश्लेषण (quantitative analysis) करणे कठीण आहे. बाजार संशोधन संस्था (Market research organizations) बाजाराचा आकार आणि वाढीच्या दराच्या अंदाजांवर मोठ्या प्रमाणात भिन्न आकडे (figures) प्रकाशित करतात, जे बाजाराची सुरुवातीची आणि खराब परिभाषित वैशिष्ट्ये दर्शवतात.
Macro Market अंदाज:
एका अहवालात असा अंदाज वर्तवण्यात आला आहे की एकूण जागतिक AI शिक्षण बाजाराचा आकार 2022 मध्ये $3.79 अब्ज डॉलर्सवरून 2027 मध्ये $20.54 अब्ज डॉलर्सपर्यंत वाढेल, जो 45.6% चा चक्रवाढ वार्षिक वाढ दर (CAGR) आहे ¹.
आणखी एका अहवालात असा अंदाज वर्तवण्यात आला आहे की 2023 मध्ये या बाजाराची किंमत $4.17 अब्ज डॉलर्स असेल आणि 2030 पर्यंत $53.02 अब्ज डॉलर्सपर्यंत पोहोचण्याची शक्यता आहे, जो 43.8% चा CAGR आहे ².
आणखी एका विश्लेषणात असे संकेत देण्यात आले आहेत की हा बाजार 2024 मध्ये $4.7 अब्ज डॉलर्सवरून 2032 मध्ये $26.43 अब्ज डॉलर्सपर्यंत वाढेल, जो 37.68% चा CAGR आहे ³.
K-12 बाजारातील डेटा:
- K-12 विभागावर लक्ष केंद्रित केलेल्या विश्लेषणातून असे दिसून आले आहे की जागतिक K-12 AI शिक्षण बाजाराचा आकार 2024 मध्ये $1.8392 अब्ज डॉलर्स होता आणि 2030 पर्यंत तो $9.8142 अब्ज डॉलर्सपर्यंत वाढण्याचा अंदाज आहे, जो 32.2% चा CAGR आहे ⁴.
या आकडेवारीतील विसंगती (discrepancies) अनेक घटकांमुळे उद्भवतात. पहिले म्हणजे, “AI शिक्षण” (AI education) या शब्दाची व्याप्ती (scope) वेगवेगळ्या संस्थांद्वारे (organizations) वेगळी परिभाषित (defined) केली जाते, काही सॉफ्टवेअर (software) आणि प्लॅटफॉर्मवर (platforms) लक्ष केंद्रित करतात, तर काही त्यांच्या आकडेवारीमध्ये स्मार्ट हार्डवेअर (smart hardware) आणि बॅक-एंड व्यवस्थापन प्रणालींचा (back-end management systems) समावेश करतात. दुसरे म्हणजे, बाजाराचे अत्यंत गतिशील (dynamic) स्वरूप डेटा संकलन (data collection) आणि अंदाजाच्या मॉडेलला (forecasting models) तंत्रज्ञान (technologies) आणि ऍप्लिकेशन्सच्या (applications) जलद पुनरावृत्तीबरोबर (rapid iteration) राहणे कठीण करते. अंदाजानुसार डेटामधील (forecast data) हे मतभेद आणि गोंधळ बाजाराच्या सुरुवातीच्या exploratory टप्प्याचे सर्वात अचूक चित्रण (depiction) आहे, जे संधी देतात पण गुंतवणूकदार (investors) आणि धोरणकर्त्यांसाठी (policymakers) उच्च पातळीची अनिश्चितता आणि धोका देखील असतो.
1.2 मुख्य वाढीचे चालक (Growth Drivers) आणि बाजाराची गती
अनेक आंतरसंबंधित शक्ती (interconnected forces) K-12 AI शिक्षण बाजाराच्या उच्च-गती (high-speed) विस्ताराला चालना देतात, ज्यामुळे ते एक शक्तिशाली वाढ इंजिन (growth engine) बनले आहे.
वैयक्तिक शिक्षणाची (Personalized Education) निकड: हे सर्वात महत्त्वाचे चालक आहे. पारंपरिक “सर्वांसाठी एकच आकार” (one-size-fits-all) शिक्षण तंत्र (techniques) विविध (diverse) शिक्षण आवश्यकता पूर्ण करू शकत नाही. AI तंत्रज्ञान मोठ्या प्रमाणावर शिक्षणाचे सखोल वैयक्तिकरण (deep personalization) सक्षम करते ¹. AI अनुकूली शिक्षण प्लॅटफॉर्म (adaptive learning platforms) विद्यार्थ्यांच्या अध्ययनाची प्रगती (progress) आणि शैलींचे (styles) रिअल टाइममध्ये (real time) निरीक्षण (monitor) करू शकतात, विद्यार्थ्यांचीCommitment वाढवण्यासाठी आणि अध्ययनाचे निष्कर्ष (outcomes) सुधारण्यासाठी अध्यापनाची सामग्री (content) आणि अडचणी गतिशीलपणे (dynamically) बदलू शकतात ⁵. शिक्षक (educators), पालक (parents) आणि शैक्षणिक संस्थांकडून (educational institutions) येणारी ही मागणी बाजाराचा आधारस्तंभ (foundation) आहे.
सरकार आणि धोकादायक भांडवलाचा (Risk Capital) मजबूत पाठिंबा: जगभरातील सरकार आणि खाजगी क्षेत्रातील संस्था (private sector entities) EdTech मध्ये मोठ्या प्रमाणात गुंतवणूक (investing) करत आहेत. उदाहरणार्थ, युनायटेड स्टेट्समधील (United States) EdTech मधील गुंतवणुकीने (investments) अलिकडच्या वर्षांत $3 अब्ज डॉलर्सपेक्षा जास्त कमाई (surpassed) केली आहे, युरोपियन युनियनने (European Union) डिजिटल एज्युकेशन ऍक्शन प्लॅन (Digital Education Action Plan) जाहीर केला आहे आणि भारताने 2020 चे राष्ट्रीय शिक्षण धोरण (National Education Policy) प्रकाशित केले आहे ¹. या सरकारी धोरणात्मक योजना (governmental strategic plans) AI शिक्षण पायाभूत सुविधांच्या (infrastructure) विकासासाठी आणि व्यापक स्वीकृतीसाठी (widespread adoption) धोरणात्मक हमी (policy guarantees) आणि आर्थिक प्रोत्साहन (financial incentives) निर्माण करतात. त्याच वेळी,व्हेंचर कॅपिटल कंपन्या, कॉर्पोरेशन्स (corporations) आणि ना-नफा inkubation (non-profit incubators) यांचा सक्रिय सहभाग दर्शवितो की भांडवली बाजार (capital market) दीर्घकाळात AI शिक्षणाकडे सकारात्मक दृष्टीने पाहतो ¹.
वाढलेली कार्यात्मक कार्यक्षमता (Operational Efficiency) आणि शिक्षकांवरील (Teacher) दबाव कमी: शिक्षणातील AI ऍप्लिकेशन्स केवळ शिक्षणाची गुणवत्ता (quality) सुधारण्यासाठीच नव्हे, तर शैक्षणिक प्रणालींसमोरील (educational systems) कार्यात्मक आव्हानांना (operational challenges) सामोरे जाण्यासाठी देखील डिझाइन (design) केलेले आहेत. जागतिक स्तरावर शिक्षक जास्त कामाचा ताण, गुंतागुंतीच्या प्रशासकीय जबाबदाऱ्या (administrative responsibilities) आणि कर्मचाऱ्यांची कमतरता (personnel shortages) या समस्यांना तोंड देतात ¹. AI साधने (tools) गृहपाठ (homework) গ্রেডিং (grading) करणे, वर्ग (classes) शेड्युल (scheduling) करणे आणि अहवाल तयार करणे (generating reports) यासारख्या पुनरावृत्ती (repetitious) होणाऱ्या क्रिया स्वयंचलित (automate) करू शकतात, शिक्षकांना प्रशासकीय जबाबदाऱ्यांपासून (administrative duties) मुक्त करतात आणि त्यांना मूल्यवर्धित (value-added) अध्यापन संवाद (teaching interactions) आणि विद्यार्थी समुपदेशनासाठी (student counselling) अधिक वेळ आणि ऊर्जा समर्पित करण्यास अनुमती देतात ⁶. शिक्षक उत्पादकतेत (productivity) झालेली ही वाढ शाळांमध्ये AI उत्पादनांसाठी एक महत्त्वपूर्ण विक्री बिंदू (selling point) म्हणून उदयास आली आहे.
तांत्रिक पायाभूत सुविधांची (Technological Infrastructure) परिपक्वता (Maturation) आणि लोकप्रियता: तांत्रिक प्रगतीमुळे (Technological advances) शिक्षण क्षेत्रात AI च्या विस्तृत स्वीकृतीचा (broad adoption) मार्ग मोकळा झाला आहे. विशेषतः, क्लाउड-आधारित (cloud-based deployment models) deployment मॉडेलच्या (models) व्यापक वापरामुळे शाळांना AI प्रणाली (systems) अंमलात आणणे (implementing) आणि त्यांची देखभाल (maintaining) करण्याचा खर्च आणि तांत्रिक अडथळे लक्षणीयरीत्या कमी झाले आहेत, ज्यामुळे मर्यादित संसाधने असलेल्या संस्थांना (institutions) अत्याधुनिक (cutting-edge) शैक्षणिक साधने (educational tools) वापरता येतील ². मूलभूत तंत्रज्ञान स्तरावर, नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing - NLP) आणि मशीन लर्निंगमधील (machine learning - ML) प्रगती विशेषतः महत्त्वपूर्ण आहे ². NLP तंत्रज्ञान (technology) बुद्धिमान शिकवणी प्रणाली (intelligent tutoring systems), चॅटबॉट्स (chatbots) आणि स्वयंचलित लेखन मूल्यांकने (automated writing evaluations) आणण्यास मदत करत आहे.
साथीच्या रोगानंतरच्या (Post-Epidemic Era) मिश्र शिक्षणाचे (Mixed Learning) नियमितीकरण (Regularization): COVID-19 साथीच्या रोगाने शैक्षणिक वातावरणात कायमस्वरूपी बदल (permanently altered) केला आहे, ऑनलाइन (online) आणि ऑफलाइन (offline) घटकांचे मिश्रण असलेले मिश्र शिक्षण मॉडेल (models) आता नवीन सामान्य (new normal) बनले आहे ¹. हे मॉडेल शैक्षणिक लवचिकता (educational flexibility) आणि सातत्य (continuity) साठी उच्च मानके (higher standards) स्थापित करते. AI-आधारित व्हर्च्युअल ट्यूटर्स (virtual tutors), स्वयंचलित मूल्यांकन प्रणाली (automated assessment systems) आणि विद्यार्थ्यांच्या सहभागाचा मागोवा (tracking) घेण्यासाठी साधने (tools) विविध शिक्षण संदर्भांना (contexts) सुरळीतपणे (smoothly) Connect करून मिश्र शिक्षणासाठी मजबूत तांत्रिक समर्थन (technical support) प्रदान करतात.
1.3 प्रादेशिक बाजारांचे सखोल विश्लेषण: (In-Depth Analysis) विविध प्राधान्यक्रम असलेले जग
K-12 AI शिक्षण बाजारातील जागतिक वाढ एकसमान (uniform) नाही आणि आर्थिक आधार (economic basis), धोरणात्मक मार्गदर्शन (policy guidance) आणि सांस्कृतिक संदर्भातील (cultural context) फरकांमुळे विविध प्रदेश विशिष्ट प्रादेशिक वैशिष्ट्ये (regional traits) दर्शवतात.
उत्तर अमेरिका (North America): उत्तर अमेरिका, सध्याचा सर्वात मोठा जागतिक बाजार, त्याच्या मजबूत तांत्रिक क्षमता (robust technological capabilities), भरीव भांडवली गुंतवणुकी (substantial capital investment) आणि सुस्थापित पायाभूत सुविधांमुळे (well-established infrastructure) वर्चस्व (dominates) गाजवतो ¹. मायक्रोसॉफ्ट (Microsoft), गुगल (Google) आणि IBM (आयबीएम) सारख्या तंत्रज्ञान दिग्गजांचे (technology giants) मुख्यालय या प्रदेशात आहे आणि ते त्यांच्या विस्तृत शैक्षणिक परिसंस्थेद्वारे (educational ecosystems) AI स्वीकृतीला (adoption) प्रोत्साहन देतात ¹. अत्याधुनिक तंत्रज्ञानासाठी (cutting-edge technologies) प्रदेशाच्या खुलेपणाने (openness) आणि लवकर स्वीकृतीने (early adoption) बाजाराच्या विकासासाठी एक महत्वाचे स्थान (bellwether) निर्माण केले आहे.
आशिया-पॅसिफिक (Asia-Pacific - APAC): हा जगातील सर्वात वेगाने वाढणारा बाजार आहे ¹. या प्रदेशाचा जलद विस्तार (rapid expansion) मोठ्या विद्यार्थी तळा (student base), शिक्षणात गुंतवणूक (invest) करण्याच्या तीव्र इच्छेमुळे आणि सरकार-नेतृत्वातील डिजिटलायझेशन प्रोग्राम्सद्वारे (digitalization programs) चालविला जातो.
चीन (China) हा जगातील आघाडीच्या बाजारपेठेतील आकार (market size) आणि मजबूत सरकारी समर्थनासह (governmental support) आशिया-पॅसिफिक बाजारपेठ (market) नेता आहे ³. दरम्यान, लक्षणीय तरुण लोकसंख्या (younger population) आणि सरकारच्या “डिजिटल इंडिया” (Digital India) उपक्रमांमुळे, भारत (India) आगामी वर्षांमध्ये (coming years) सर्वाधिक CAGR असलेल्या देशांमध्ये असेल अशी अपेक्षा आहे ³. दक्षिण कोरियासारखे (South Korea) देश देखील डिजिटल शिक्षण उपक्रम (digital learning initiatives) सक्रियपणे (actively) राबवत आहेत.
युरोप (Europe): युरोपियन बाजार उत्तर अमेरिका आणि आशिया-पॅसिफिकनंतर (Asia-Pacific) येतो, जे देश AI ला राष्ट्रीय डिजिटल शिक्षण धोरणांमध्ये (national digital education strategies) यशस्वीपणे (successfully) समाकलित (integrating) करतात ¹. युनायटेड स्टेट्स (United States) आणि चीनच्या (China) तुलनेत, जे तांत्रिक नेतृत्वाचा (technology leadership) पाठपुरावा (pursue) करतात, युरोप नियमन केलेले (regulated), न्याय्य (equitable) आणि मानवी-केंद्रित AI शिक्षण इकोसिस्टम (human-centered AI education ecosystem) विकसित करण्यावर अधिक भर देतो. उदाहरण म्हणून, जर्मनीची (Germany) राष्ट्रीय AI स्ट्रॅटेजी (National AI Strategy) 2025 पर्यंत AI अंमलबजावणीसाठी (implementation) EUR 5 अब्ज देण्याचे वचन देते, ज्यातील बहुतेक निधी शाळा डिजिटलायझेशन करारा (Schools Digitalization Agreement) प्रकल्पाद्वारे शिक्षण क्षेत्राकडे जाईल, ज्यामुळे ते युरोपमधील सर्वात मोठे AI शिक्षण बाजार बनले आहे ¹⁰. तथापि, युरोपला धोरण (policy) आणि सार्वजनिक मता (public opinion) संबंधी आव्हानांचा सामना करावा लागतो. उदाहरणार्थ, 60% पेक्षा जास्त जर्मन नागरिक शाळांमध्ये AI च्या वापराच्या विरोधात आहेत, ज्यामुळे धोरण अंमलबजावणीत (policy implementation) अडथळे निर्माण झाले आहेत ¹⁰.
भाग 2: तीन रणनीतींचा खेळ: चीन, युनायटेड स्टेट्स आणि युरोपचे तुलनात्मक धोरण विश्लेषण
जागतिक K-12 AI शिक्षणाचा विकास केवळ तांत्रिक किंवा बाजारातील वर्तन नाही; ते भू-राजकारणाच्या (geopolitics) भव्य कथनाशी (grand narrative) आंतरिकरित्या (intrinsically) जोडलेले आहे. जगातील तीन प्रमुख खेळाडू (major players) म्हणून, चीन, युनायटेड स्टेट्स आणि युरोपियन युनियनची (European Union) भिन्न धोरणे (differing policies) त्यांच्या देशांतर्गत (domestic) औद्योगिक इकोसिस्टम (industrial ecosystems) परिभाषित (define) करतात आणि भविष्यातील जागतिक तंत्रज्ञान प्रशासन (global technology governance) आणि शैक्षणिक कल्पनांसाठी (educational ideas) स्पर्धेची घोषणा (herald) करतात. ही केवळ शैक्षणिक धोरणे (educational policies) नाहीत, तर राष्ट्रांच्या (nations) भविष्यातील स्पर्धात्मकतेचे (competitiveness) धोरणात्मक उपयोजन (strategic deployments) देखील आहेत.
2.1 चीनचे निर्देश (Directives): टॉप-डाउन, केंद्रीकृत मॉडेल
चीनची AI शिक्षण रणनीती (strategy) तिची उच्च प्रशासकीय शक्ती (high administrative power), स्पष्ट उद्दिष्ट्ये (unambiguous goals) आणि कार्यक्षम अंमलबजावणी (efficient execution) द्वारे वेगळी ओळखली जाते. ही रणनीती, एक टॉप-डाउन राज्य-निर्देशित मॉडेल (state-directed model) आहे, जी 2030 पर्यंत जगातील प्रमुख कृत्रिम बुद्धिमत्ता नवोपक्रम केंद्र (artificial intelligence innovation center) बनण्याचे देशाचे व्यापक उद्दिष्ट (broad objective) साध्य करते ¹¹. ही रणनीती रातोरात तयार झाली नाही, तर अनेक वर्षांच्या धोरणात्मक तयारीनंतर (policy preparation) तयार झाली आहे, ज्यामध्ये 2017 मध्ये प्रकाशित झालेल्या राज्य परिषदेच्या (State Council) नवीन पिढीतील कृत्रिम बुद्धिमत्ता विकास योजनेने (New Generation Artificial Intelligence Development Plan) महत्त्वाचा टप्पा गाठला, ज्यामध्ये प्रथमच AI-संबंधित अभ्यासक्रम (courses) प्राथमिक (primary) आणि माध्यमिक (secondary) शाळांमध्ये समाविष्ट करण्याची स्पष्टपणे शिफारस (recommended) करण्यात आली ¹².
मुख्य धोरणे आणि वेळापत्रक (Timelines): चीनच्या शिक्षण मंत्रालयाने (Chinese Ministry of Education) एप्रिल 2025 मध्ये मार्गदर्शक तत्त्वे (guidelines) जाहीर (announced) केली, ज्यात म्हटले आहे की 1 सप्टेंबर 2025 पासून देशभरातील (nationwide) सर्व प्राथमिक आणि माध्यमिक शाळांमध्ये AI सामान्य शिक्षण (general education) पूर्णपणे लागू (fully implemented) केले जाईल, ज्यामध्ये राजधानी बीजिंग (Beijing) पायलट शहर (pilot city) म्हणून काम करेल ¹¹. या धोरणाची अनिवार्य (mandatory) आणि देशव्यापी (nationwide) व्याप्ती अभूतपूर्व (unprecedented) आहे.
अभ्यासक्रमाची रचना (Curriculum Structure) आणि आवश्यकता: धोरणानुसार, प्राथमिक आणि माध्यमिक शाळेतील (secondary school children) मुलांनी प्रत्येक शैक्षणिक वर्षात (academic year) AI अभ्यासक्रमात किमान 8 तास (at least 8 hours) सहभागी (participate) होणे आवश्यक आहे ¹¹. अभ्यासक्रम “सर्पिल अपग्रेड” (spiral upgrade) दृष्टीकोन वापरून तयार केला आहे, ज्यामध्ये वयोगटानुसार (age group) भिन्न शिक्षण उद्दिष्ट्ये (learning objectives) आहेत ¹¹:
प्राथमिक शाळा टप्पा (Primary School Phase) (6-12 वर्षे): मुख्य प्राधान्य: अनुभव (experience) आणि रुची जोपासणे (interest cultivation). स्मार्ट उपकरणे (smart devices), রোবট प्रोग्राम (robot programs) आणि संवेदी शिक्षणाशी (sensory learning) Connect करून विद्यार्थ्यांना AI तंत्रज्ञानाचे (technology) ( जसे की भाषण ओळख (speech recognition) आणि प्रतिमा वर्गीकरण (image categorization)) महत्त्व (value) समजून घेणे, प्राथमिक जागरूकता (primary awareness) आणि जिज्ञासा (curiosity) निर्माण करणे.
माध्यमिक शाळा टप्पा (Middle School Phase): Practical अनुप्रयोग (applications) वर वाढलेले महत्त्व (importance). विद्यार्थ्यांना AI तंत्रज्ञान (technologies) समजून घेण्यासाठी आणि लागू (apply) करण्यासाठी मदत करणे, डेटा विश्लेषण (data analysis) आणि समस्या- निराकरण कौशल्ये (problem-solving skills) शिकवण्यासाठी अभ्यासक्रम उदाहरणे (examples) वापरतो ¹¹.
उच्च शाळा टप्पा (High School Phase): प्रगत ऍप्लिकेशन्स (advanced applications), नवोपक्रम प्रकल्प (innovation projects) आणि Ethical प्रतिबिंब (reflection) यावर जोर दिला जातो. प्रकल्प-आधारित (project-based) शिक्षणाला प्रोत्साहन देते, जटिल (complex) AI ऍप्लिकेशन्सच्या (applications) प्रगतीस सक्षम (enables) करते आणि तांत्रिक (technical) आणि innovative कौशल्ये (skills) वाढवण्यासाठी AI च्या सामाजिक (societal) आणि नैतिक (ethical) परिणामांचा (consequences) तपास (investigates) करते ¹¹.
अंमलबजावणी (Implementation) आणि जतन (Safeguarding): धोरणे (policies) लागू (implement) करण्यासाठी, चीन सरकारने (Chinese government) अनेक सहाय्यक पाऊले (supporting steps) उचलली. AI शिक्षण एक स्वतंत्र विषय (separate subject) म्हणून दिले जाऊ शकते किंवा ते विज्ञान (science) आणि माहिती तंत्रज्ञान (information technology) सारख्या इतर विषयां (disciplines) मध्ये समाविष्ट (incorporated) केले जाऊ शकते ¹¹. सरकार “शिक्षक-विद्यार्थी-मशीन” सहकार्याने (collaborative) शिक्षण दृष्टिकोन (approaches) आणि शाळा (schools) आणि व्यवसाय (businesses), संशोधन संस्था (research organizations) यांच्यातील भागीदारीस (partnerships) जोरदार समर्थन (strongly supports) देते आणि सरावासाठी (practice) तळ (bases) उभारते (establishment). शैक्षणिक सामग्रीची (academic content) अधिकार (authority) आणि सार्वत्रिकतेची (universality) खात्री (assure) करण्यासाठी राज्य उच्च-गुणवत्तेचे (high-quality) शिक्षण संसाधने (instructional resources) समन्वयित (coordinate) करण्यासाठी आणि विशेष AI पाठ्यपुस्तके (textbooks) तयार (compile) करण्यासाठी राष्ट्रीय प्राथमिक आणि माध्यमिक शाळा स्मार्ट शिक्षण प्लॅटफॉर्म (National Primary and Secondary School Smart Education Platform) देखील विकसित (developing) करत आहे.
बाजार चालवणारा प्रभाव (Market-Driving Effect): या राष्ट्रीय योजनेने (national plan) त्वरित (immediately) एक मोठा देशांतर्गत बाजार (domestic market) तयार (created) आणि परिभाषित (defined) केला. 2030 पर्यंत, चीनी AI शिक्षण बाजार $3.3 अब्ज डॉलर्सपर्यंत पोहोचण्याची अपेक्षा आहे, ज्यामध्ये 34.6% चा CAGR आहे ⁹. शिक्षण मंत्रालय (Ministry of Education) पुढील काही वर्षांमध्ये शिक्षण-संबंधित (education-related) प्रकल्पांमध्ये अंदाजे RMB 2 ट्रिलियन (जवळपास $275 अब्ज डॉलर्स) गुंतवणूक (invest) करण्याची योजना (plans) आखत आहे, ज्याचा मोठा भाग EdTech आणि AI शिक्षणाकडे जाईल ¹⁷.
2.2 युनायटेड स्टेट्सचे कोडे (Puzzle): प्रोत्साहन-आधारित, विकेंद्रीकृत मॉडेल
युनायटेड स्टेट्समधील AI शिक्षण रणनीती (strategy), चीनच्या (China) केंद्रीकृत रणनीतीच्या (centralized strategy) तुलनेत, अत्यंत विकेंद्रीकृत (highly decentralized), बाजार-आधारित (market-driven) आणि बॉटम-अप (bottom-up) असण्याने परिभाषित (defined) केली जाते. युनायटेड स्टेट्समध्ये (United States) देशव्यापी अभ्यासक्रम (nationwide curriculum) नाही आणि शिक्षणावरील (education) शक्ती मोठ्या प्रमाणात राज्य (state) आणि स्थानिक शालेय जिल्ह्यांकडे (local school districts) विकेंद्रीकृत (decentralized) आहे ¹². या शैक्षणिक परंपरेने (educational tradition) AI शिक्षणाच्या क्षेत्रात एक “Wild West” (जंगली पश्चिम) सेटिंग (setting) तयार केले आहे, जे एकसमान (uniform) योजना (planning) आणि Inconsistent मानकांच्या (standards) कमतरतेमुळे Defined केले जाते ¹⁸.
मुख्य धोरण साधने (Policy Instruments): फेडरल सरकारची (federal government) भूमिका प्रशासक (administrator) पेक्षा मार्गदर्शक (guide) आणि प्रेरक (motivator) म्हणून अधिक आहे. त्याचे प्राथमिक धोरण साधन (primary policy tool) एप्रिल 2025 मध्ये स्वाक्षरी (signed) केलेले कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षणामध्ये अमेरिकन तरुणांना प्रगती करणे (Advancing American Youth in Artificial Intelligence Education) कार्यकारी आदेश (executive order) आहे ¹⁴. युनायटेड स्टेट्समधील (United States) विद्यार्थ्यांची AI साक्षरता (literacy) वाढवण्याच्या कार्यकारी आदेशाच्या उद्देशाने (objective) असूनही, त्याचे Defining वैशिष्ट्य (attribute) हे आहे की त्याने कोणताही नवीन समर्पित निधी (dedicated funding) तयार केला नाही, त्याऐवजी विद्यमान संसाधने (existing resources) आणि यंत्रणांचा (mechanisms) वापर करण्यावर जोर दिला ¹⁴.
महत्त्वाचे उपक्रम (Key Initiatives):
व्हाईट हाऊस AI शिक्षण कृती दलाची (White House AI Education Task Force) स्थापना: व्हाईट हाऊस ऑफिस ऑफ सायन्स अँड टेक्नॉलॉजी पॉलिसीच्या (White House Office of Science and Technology Policy) नेतृत्वाखाली, शिक्षण विभाग (Department of Education), कामगार विभाग (Department of Labor) आणि ऊर्जा विभाग (Department of Energy) यासह अनेक विभागांच्या (departments) मदतीने, फेडरल AI शिक्षण प्रयत्नांचे (efforts) समन्वय (coordinating) साधण्यासाठी जबाबदार (responsible) आहे ¹⁹.
सार्वजनिक-खाजगी भागीदारीस (public-private partnerships - PPPs) प्रोत्साहन (Promote): कार्यकारी आदेशाचा (executive order) मुख्य दृष्टिकोन (key approach) हा K-12 विद्यार्थ्यांसाठी (students) AI साक्षरता (literacy) आणि गंभीर विचार (critical thinking) शैक्षणिक संसाधने (educational resources) तयार करण्यासाठी AI उद्योग नेते (industry leaders), शैक्षणिक (academic) आणि ना-नफा संस्थांना (non-profit organizations) सहकार्य (collaborate) करण्यास फेडरल अधिकाऱ्यांना (federal authorities) प्रोत्साहित (encourage) करणे आहे ¹⁹.
विद्यमान अनुदान कार्यक्रमांचा (grant programs) वापर (Utilize): शिक्षण विभागासारख्या (Department of Education) संस्थांना (organizations) शिक्षक प्रशिक्षणासारख्या (teacher training) विद्यमान विवेकाधीन अनुदान कार्यक्रमांमध्ये (discretionary grant programs) AI-संबंधित प्रशिक्षण (training) आणि ऍप्लिकेशन्सना (applications) प्राधान्य (prioritize) देण्याचे निर्देश (Directs) देते ¹⁹.
“राष्ट्रपती AI आव्हाने” (“Presidential AI Challenges”) आयोजित करा: तंत्रज्ञान शिक्षणाला (technology education) प्रोत्साहन (promote) देण्यासाठी राष्ट्रीय स्पर्धांद्वारे (national competitions) AI मधील विद्यार्थी (student) आणि शिक्षक (teacher) उपलब्धींना (achievements) प्रेरित (motivates) करते आणि प्रदर्शित (showcases) करते ¹⁹.
राज्य-स्तरीय कृतींचे विभाजन (Fragmentation of State-Level Actions): फेडरल स्तरावर (federal level) अनिवार्य आवश्यकतांच्या (mandatory requirements) कमतरतेमुळे, राज्य कृती (state actions) गती (pace) आणि दिशेने (direction) बदलतात. 2024 पर्यंत, 17 राज्यांनी (states) AI-संबंधित (related) कायद्याचे (legislation) काही स्वरूप (some form) स्वीकारले आहे, परंतु सामग्री (content) बदलते (varies) ²¹. उदाहरणार्थ, कॅलिफोर्निया (California) आणि व्हर्जिनियाने (Virginia) AI प्रभाव कार्यकारी गट (working groups) स्थापन (established) केले आहेत; कनेक्टिकट (Connecticut) आणि फ्लोरिडाने (Florida) AI पायलट प्रोग्राम्सना (pilot programs) अधिकृत (authorized) केले आहे, तर फक्त टेनेसी (Tennessee) जिल्ह्यांना (districts) विद्यार्थी (student) आणि शिक्षक AI वापरासाठी (Use) नियम (rules) विकसित (develop) करणे आवश्यक आहे ²¹. हे “कोडे” (puzzle) धोरणात्मक परिदृश्य (landscape) अमेरिकन शैक्षणिक विकेंद्रीकरणाच्या (educational decentralization) परंपरेचा थेट परिणाम (direct outcome) आहे.
2.3 युरोपचा आराखडा (Framework): सहकार्याने सहकार्याचे (Collaborative Cooperation) नैतिकता-प्रथम (Ethical-First) मॉडेल
युरोपची AI शिक्षण रणनीती (strategy) तंत्रज्ञान (technologies) लागू (implement) करताना कायद्याचे राज्य (rule of law), लोकशाही (democracy) आणि मानवी हक्कांचा आदर (respect for human rights) या तत्त्वांवर (principles) जोर देऊन एक पर्यायी मार्ग (alternative path) निवडते ²². युनायटेड स्टेट्स (United States) आणि चीनशी (China) तांत्रिक वर्चस्वासाठी (technological dominance) स्पर्धा (competing) करण्याऐवजी, युरोप AI च्या सामाजिक परिणामांवर (societal consequences) अधिक लक्ष केंद्रित (focused) करत आहे, त्यामुळे जबाबदार (responsible), सर्वसमावेशक (inclusive) आणि विश्वासार्ह (trustworthy) AI शिक्षण इकोसिस्टम (ecosystem) तयार करत आहे. ही संकल्पना EU च्या (ईयू) कृत्रिम बुद्धिमत्ता कायदा (Artificial Intelligence Act) आणि डिजिटल एज्युकेशन ऍक्शन प्लॅन 2021-2027 (Digital Education Action Plan 2021-2027) मध्ये समाविष्ट (integrated) आहे ²³.
मुख्य धोरण साधने (Policy Instruments): युरोपियन मॉडेलचा (European model) आधारस्तंभ (foundation) प्राथमिक आणि माध्यमिक शाळांमध्ये AI साक्षरतेसाठी आराखडा (Framework for AI Literacy in Primary and Secondary Schools) आहे, जो आर्थिक सहकार्य आणि विकास संघटना (Organization for Economic Cooperation and Development - OECD) आणि युरोपियन कमिशनने (European Commission) संयुक्तपणे (jointly) तयार केला आहे ²³. अनिवार्य अभ्यासक्रम (mandatory syllabus) होण्याऐवजी, हे सदस्य राष्ट्रांना (member states) AI साक्षरता शिक्षण (literacy education) वर्गखोल्यांमध्ये (classrooms), अभ्यासक्रमांमध्ये (curricula) आणि समुदायांमध्ये (communities) समाविष्ट (incorporating) करण्यास मदत (assist) करण्यासाठी एक संदर्भ दस्तऐवज (reference document) म्हणून कार्य (acts) करते. आराखड्याचे अंतिम आवृत्ती (final version) 2026 मध्ये release होण्याची अपेक्षा आहे.
आराखडा रचना (Framework Structure) आणि तत्त्वे (Principles): AI च्या युगासाठी शिकणाऱ्यांना सक्षम करणे (Empowering Learners for the Age of AI) शीर्षक असलेला हा आराखडा (framework), AI साक्षरतेचे (literacy) चार सराव Domain मध्ये विभागणी (divides) करतो: AI सोबत व्यस्त (Engaging with AI), AI सह तयार करणे (Creating with AI), AI व्यवस्थापित करणे (Managing AI) आणि AI डिझाइन करणे (Designing AI) ²³. त्याचे मुख्य तत्त्व (principle) केवळ तांत्रिक कौशल्ये (technical skill) विकसित (development) करण्याच्या पलीकडे (beyond) जाते आणि उच्च स्तरावरील नैतिकता (ethics), समावेश (inclusion) आणि सामाजिक जबाबदारीवर (social responsibility) जोर देते. आराखडा विद्यार्थ्यांना:
- AI- व्युत्पन्न (generated) निकालांच्या (results) अचूकतेवर (accuracy) प्रश्न (question) करण्यास प्रोत्साहन (encourages) देते.
- Algorithm पूर्वाग्रहांचे (biases) मूल्यांकन (Assess) करा.
- AI स्वीकृतीच्या (adoption) सामाजिक (social) आणि पर्यावरणीय (environmental) परिणामांचे (implications) वजन (Weigh) करा.
- AI च्या मर्यादा (limitations) आणि प्रशिक्षण डेटा (training data), डिझाइन (design) आणि अंमलबजावणीमध्ये (implementation) ते मानवी निवडींचे (choices) कसे प्रतिबिंब (reflects) करते हे समजून घ्या ²³.
सदस्य राष्ट्रांच्या कृती (Member State Actions) आणि सामाजिक तणाव (Social Tensions): EU आराखड्याद्वारे (framework) मार्गदर्शन (guided) केलेल्या सदस्य राष्ट्रे (member states) (initiative) घेत आहेत. पूर्वी दर्शविल्याप्रमाणे, जर्मनीने (Germany) आपल्या राष्ट्रीय AI रणनीतीसाठी (strategy) EUR 5 अब्ज देण्याचे