ChatGPT ਵਰਗੇ ਉੱਨਤ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਗਮਨ ਨੇ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਕੈਂਪਸਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਲਹਿਰ ਪੈਦਾ ਕਰ ਦਿੱਤੀ। ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਨੂੰ ਅਚਾਨਕ ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪਿਆ: ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ, ਬਿਨਾਂ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਸੱਚੀ ਬੌਧਿਕ ਖੋਜ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦਾਂ ਨੂੰ ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਕਮਜ਼ੋਰ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਡਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੀ - ਕੀ AI ਇੱਕ ਅਟੱਲ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟ ਬਣ ਜਾਵੇਗਾ, ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਅਕਸਰ ਮੁਸ਼ਕਲ, ਪਰ ਜ਼ਰੂਰੀ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਵੇਗਾ? ਜਾਂ ਕੀ ਇਸਨੂੰ ਕੁਝ ਹੋਰ ਰਚਨਾਤਮਕ, ਵਿਦਿਅਕ ਯਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਭਾਈਵਾਲ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ Anthropic ਕਦਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪੇਸ਼ਕਸ਼, Claude for Education ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ‘Learning Mode’ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਜਵਾਬਾਂ ਰਾਹੀਂ ਤੁਰੰਤ ਸੰਤੁਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ, ਬਲਕਿ ਉਹਨਾਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸੱਚੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸੁਕਰਾਤੀ ਐਲਗੋਰਿਦਮ: ਨੁਸਖ਼ੇ ਨਾਲੋਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣਾ
Anthropic ਦੀ ਵਿਦਿਅਕਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ ਚਤੁਰਾਈ ਨਾਲ ਨਾਮ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ‘Learning Mode’ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖੇ ਗਏ ਰਵਾਇਤੀ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਵਿਦਾਇਗੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਇਸ ਮੋਡ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ Claude ਸਿੱਧਾ ਹੱਲ ਦੇਣ ਤੋਂ ਗੁਰੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਵਾਦ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਾਚੀਨ ਸੁਕਰਾਤੀ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਂਦੀ ਹੈ। AI ਜਾਂਚ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ: ‘ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਡੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਵਿਚਾਰ ਕੀ ਹਨ?’ ਜਾਂ ‘ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਉਹ ਸਬੂਤ ਦੱਸ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਉਸ ਖਾਸ ਸਿੱਟੇ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਨ?’ ਜਾਂ ‘ਇੱਥੇ ਕਿਹੜੇ ਵਿਕਲਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਢੁਕਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ?’
ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਰੋਕਣਾ ਮੁੱਖ ਰਣਨੀਤਕ ਚੋਣ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ AI ਜਵਾਬ ਬੌਧਿਕ ਨਿਸ਼ਕਿਰਿਆਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸੰਸਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਡੂੰਘੇ ਬੋਧਾਤਮਕ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਘੱਟ ਤੋਂ ਘੱਟ ਵਿਰੋਧ ਦਾ ਰਾਹ ਲੱਭਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। Anthropic ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਰਸ਼ਨ ਇਹ ਮੰਨਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਤਰਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਕੇ, AI ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੂਚਨਾ ਵੰਡਣ ਵਾਲੇ ਤੋਂ ਵਿਚਾਰ ਦੇ ਇੱਕ ਡਿਜੀਟਲ ਸਹੂਲਤਕਾਰ ਬਣਨ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ - ਇੱਕ ਤਤਕਾਲ ਜਵਾਬ ਕੁੰਜੀ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਧੀਰਜਵਾਨ ਟਿਊਟਰ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਨੇੜੇ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੋਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਕਮੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਦਲੀਲਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਥਾਈ ਸਮਝ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਫੋਕਸ ਕੀ (ਜਵਾਬ) ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ (ਇੱਕ ਸਮਝ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ) ਵੱਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਘਰਸ਼, ਖੋਜ, ਅਤੇ ਵਿਚਾਰਾਂ ਦੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਬੌਧਿਕ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਨਿੱਖੜਵੇਂ ਅੰਗਾਂ ਵਜੋਂ ਮਹੱਤਵ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੁਆਰਾ ਰੋਕੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਜੋਂ। ਇੱਥੇ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਧੋਖਾਧੜੀ ਤੋਂ ਬਚਣ ਦੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਮੈਟਾਕੋਗਨਿਟਿਵ ਹੁਨਰਾਂ - ਕਿਸੇ ਦੀ ਆਪਣੀ ਸੋਚ ਬਾਰੇ ਸੋਚਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ - ਨੂੰ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਭਰ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
AI ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੀ ਇਸ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਮੋੜ ‘ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ। 2022 ਦੇ ਅਖੀਰ ਵਿੱਚ ChatGPT ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਜਨਤਕ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵਿਦਿਅਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਨੀਤੀਗਤ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਉਲਝਣ ਵਾਲੀ ਭੁੱਲ-ਭੁਲਾਈਆ ਵਿੱਚ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਇਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਤੀਕਰਮ ਪੂਰੇ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਫੈਲੇ ਹੋਏ ਹਨ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਬੇਈਮਾਨੀ ਦੇ ਡਰੋਂ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਾਵਧਾਨ, ਅਕਸਰ ਅਸਥਾਈ, ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਤੱਕ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਭਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਸਹਿਮਤੀ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਹੈ। Stanford University ਦੇ Human-Centered Artificial Intelligence (HAI) AI Index ਵਿੱਚ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਅੰਕੜੇ ਇਸ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਬਹੁਮਤ - ਤਿੰਨ-ਚੌਥਾਈ ਤੋਂ ਵੱਧ - ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਅਜੇ ਵੀ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ, ਵਿਆਪਕ ਨੀਤੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਨੀਤੀ ਖਲਾਅ ਅਕਾਦਮਿਕ ਖੇਤਰ ਦੇ ਅੰਦਰ AI ਦੀ ਉਚਿਤ ਭੂਮਿਕਾ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘੀ-ਬੈਠੀ ਅਸਪਸ਼ਟਤਾ ਅਤੇ ਚੱਲ ਰਹੀ ਬਹਿਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ Anthropic ਦਾ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਗਠਜੋੜ ਬਣਾਉਣਾ: ਗਾਈਡਡ AI ‘ਤੇ ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ-ਵਿਆਪੀ ਦਾਅ
Anthropic ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਨੂੰ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ; ਇਹ ਅਗਾਂਹਵਧੂ ਸੋਚ ਵਾਲੀਆਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਡੂੰਘੀ ਭਾਈਵਾਲੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇਹਨਾਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਵਿੱਚ Northeastern University, ਵੱਕਾਰੀ London School of Economics, ਅਤੇ Champlain College ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਗਠਜੋੜ ਸਿਰਫ਼ ਪਾਇਲਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਉਹ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਵੱਡੇ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਪ੍ਰਯੋਗ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਪਰਿਕਲਪਨਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ AI, ਜਦੋਂ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਾਧੇ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਦਿਅਕ ਤਜਰਬੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਉਸਨੂੰ ਅਮੀਰ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
Northeastern University ਦੀ ਵਚਨਬੱਧਤਾ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਹੈ। ਸੰਸਥਾ ਆਪਣੇ 13 ਗਲੋਬਲ ਕੈਂਪਸਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਨੈਟਵਰਕ ਵਿੱਚ Claude ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ 50,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਫੈਕਲਟੀ ਮੈਂਬਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਫੈਸਲਾ Northeastern ਦੇ ਸਥਾਪਿਤ ਰਣਨੀਤਕ ਫੋਕਸ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਵਿਦਿਅਕ ਤਾਣੇ-ਬਾਣੇ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਸਦੇ ‘Northeastern 2025’ ਅਕਾਦਮਿਕ ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਧਾਨ, Joseph E. Aoun, ਇਸ ਭਾਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਆਵਾਜ਼ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ‘Robot-Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence’ ਲਿਖੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਅਤੇ ਮੌਕਿਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਰਵਾਇਤੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। Northeastern ਦੁਆਰਾ Claude ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ ਇਸ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦਾ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਭਵਿੱਖ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਜੋ ਚੀਜ਼ ਇਹਨਾਂ ਭਾਈਵਾਲੀ ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ ਹੈ। ਵਿਦਿਅਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ, ਵਧੇਰੇ ਸਾਵਧਾਨ ਜਾਣ-ਪਛਾਣਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜੋ ਅਕਸਰ ਖਾਸ ਵਿਭਾਗਾਂ, ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਕੋਰਸਾਂ, ਜਾਂ ਸੀਮਤ ਖੋਜ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੀਆਂ ਸਨ, ਇਹ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ, ਕੈਂਪਸ-ਵਿਆਪੀ ਨਿਵੇਸ਼ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਇਸ ਗੱਲ ‘ਤੇ ਦਾਅ ਲਗਾ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੰਜਨੀਅਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਇੱਕ AI ਸਾਧਨ ਪੂਰੇ ਅਕਾਦਮਿਕ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਾਹਿਤ ਸਮੀਖਿਆਵਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ Claude ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ, ਫੈਕਲਟੀ ਦੁਆਰਾ ਨਵੀਆਂ ਅਧਿਆਪਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਦੁਆਰਾ ਰਣਨੀਤਕ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਨੂੰ ਸੂਚਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਇਸਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣ ਤੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਦਾਖਲਾ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਜਾਂ ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ।
ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਦਿਅਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀਆਂ ਪਹਿਲੀਆਂ ਲਹਿਰਾਂ ਦੌਰਾਨ ਦੇਖੇ ਗਏ ਰੋਲਆਊਟ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨਾਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਉਲਟ ਹੈ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਿਛਲੇ ਐਡ-ਟੈਕ ਹੱਲਾਂ ਨੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਤਜ਼ਰਬਿਆਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕੀਤਾ ਸੀ ਪਰ ਅਕਸਰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਇੱਕ-ਆਕਾਰ-ਫਿੱਟ-ਸਾਰੇ ਲਾਗੂਕਰਨਾਂ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਾ ਨਿਕਲਿਆ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਜਾਂ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨੀ ਅੰਤਰਾਂ ਦੀਆਂ ਬਾਰੀਕੀਆਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਰਹੇ। Anthropic ਨਾਲ ਇਹ ਨਵੀਆਂ ਭਾਈਵਾਲੀ ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਲੀਡਰਸ਼ਿਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉੱਭਰ ਰਹੀ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਪਰਿਪੱਕ, ਸੂਝਵਾਨ ਸਮਝ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਜਿਹਾ ਲਗਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦਾ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਰਵਉੱਚ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਨਤਾ ਹੈ। ਫੋਕਸ ਸਿਰਫ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜਾਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਾਭਾਂ ਤੋਂ ਹਟ ਕੇ ਇਸ ਗੱਲ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ AI ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਡੂੰਘੀ ਬੌਧਿਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਕਿਵੇਂ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਸਥਾਪਿਤ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨਾ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਨੂੰ ਮੌਜੂਦਾ ਢਾਂਚਿਆਂ ‘ਤੇ ਪਰਤਣਾ। ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਸ਼ਿਫਟ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਸਮੱਗਰੀ ਵੰਡਣ ਦੀ ਵਿਧੀ ਵਜੋਂ ਬੋਧਾਤਮਕ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਇੱਕ ਸਹੂਲਤਕਾਰ ਵਜੋਂ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੱਲ ਵਧਣਾ।
ਦੂਰੀਆਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ: AI ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਸੰਚਾਲਨ ਕੋਰ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ Claude ਲਈ Anthropic ਦਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਰਵਾਇਤੀ ਕਲਾਸਰੂਮ ਜਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਸਟੱਡੀ ਡੈਸਕ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਹੈ। ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੂੰ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਕੀਮਤੀ ਸੰਪਤੀ ਵਜੋਂ ਵੀ ਸਥਿਤੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਜੋ ਅਕਸਰ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਦੀਆਂ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੂਝ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਸਟਾਫ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨੂੰ ਛਾਂਟਣ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜਨਸੰਖਿਆ ਜਾਂ ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਉੱਭਰ ਰਹੇ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸੂਝਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ Claude ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਸ਼ਾਇਦ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਮਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਸਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸ਼ਕਤੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਘਣੇ, ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ-ਭਰੇ ਨੀਤੀ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਲੰਬੀਆਂ ਮਾਨਤਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਸੰਖੇਪ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਜਾਂ ਫੈਕਲਟੀ, ਸਟਾਫ, ਜਾਂ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਵੰਡ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੰਚਾਲਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਅਕਸਰ ਘੱਟ ਨਾਲ ਵੱਧ ਕਰਨ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੁਝ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਾਲਤ ਕਰਕੇ ਜਾਂ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਪ੍ਰਸਾਰ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾ ਕੇ, Claude ਵਧੇਰੇ ਰਣਨੀਤਕ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਹਾਇਤਾ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੁਕਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਚਾਲਨ ਪਹਿਲੂ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਜੀਵਨ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ AI ਦੇ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿੱਧੀ ਹਦਾਇਤ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸੰਸਥਾ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ, Anthropic ਨੇ ਵਿਦਿਅਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਰਣਨੀਤਕ ਗਠਜੋੜ ਬਣਾਏ ਹਨ। Internet2 ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਾਈਵਾਲੀ, ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੁਨਾਫ਼ਾ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਸੋਰਟੀਅਮ ਜੋ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਵਿੱਚ 400 ਤੋਂ ਵੱਧ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਨੈਟਵਰਕ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਧਿਅਮ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, Instructure ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨਾ, ਸਰਵ ਵਿਆਪਕ Canvas ਲਰਨਿੰਗ ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਸਿਸਟਮ (LMS) ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਦੀ ਕੰਪਨੀ, ਵਿਸ਼ਵ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਲੱਖਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਡਿਜੀਟਲ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਰਸਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। Claude ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ Learning Mode, ਨੂੰ Canvas ਵਰਗੇ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ, ਅਪਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕੋਰਸ ਢਾਂਚਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸਹਿਜ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਭਾਈਵਾਲੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਲੌਜਿਸਟਿਕਲ ਕਦਮ ਹਨ, ਜੋ Claude ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਉਤਪਾਦ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਵਿਦਿਅਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹਿੱਸੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
AI ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਵੰਡ: ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਬਨਾਮ ਜਵਾਬ
ਜਦੋਂ ਕਿ OpenAI (ChatGPT ਦਾ ਵਿਕਾਸਕਾਰ) ਅਤੇ Google (ਇਸਦੇ Gemini ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ) ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਨਿਰਵਿਵਾਦ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਬਹੁਮੁਖੀ AI ਸਾਧਨ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਵਿਦਿਅਕ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਅਕਾਂ ਜਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਫਰੇਮਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੰਸਟ੍ਰਕਟਰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਹਨਾਂ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਆਲੇ ਦੁਆਲੇ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟਾਂ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਦੀਆਂ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸ਼ਮੂਲੀਅਤ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, Anthropic ਦਾ Claude for Education ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੱਖਰੀ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਸਿਧਾਂਤ - ਗਾਈਡਡ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੀ ਸੁਕਰਾਤੀ ਵਿਧੀ - ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਡਿਫੌਲਟ ‘Learning Mode’ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ।
ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇਰਾਦੇ ਵਾਲੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਮਾਡਲ ਬਾਰੇ ਇੱਕ ਬਿਆਨ ਹੈ। ਗਾਈਡਡ ਤਰਕ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਬਣਾ ਕੇ ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਲਈ AI ਨਾਲ ਜੁੜਦੇ ਹਨ, Anthropic ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਨੂੰ ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵੱਲ ਆਕਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਅਕ ਤੋਂ ਹਟਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਸ਼ਾਰਟਕੱਟਿੰਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਲਗਾਤਾਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਪੈਂਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਡੂੰਘੀ ਸੋਚ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨੇ ਪੈਂਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ AI ਵੱਲ ਜੋ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਸ ਦਿਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਧੱਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਦਰ-ਨਿਰਮਿਤ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਰੁਖ ਸਿੱਖਿਆ ਲਈ AI ਦੇ ਵਧ ਰਹੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ Claude ਨੂੰ ਵੱਖਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਧਨ ਦੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਦੀ ਇੱਕ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਚੋਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਉਸ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅੰਤਮ-ਉਪਭੋਗਤਾ ‘ਤੇ ਛੱਡਣ ਦੀ ਬਜਾਏ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਉਹਨਾਂ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ AI ਹੱਲ ਲੱਭ ਰਹੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਦਿਅਕ ਮਿਸ਼ਨ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਇੱਕ ਹੱਦ ਤੱਕ ਅੰਦਰ-ਨਿਰਮਿਤ ਭਰੋਸਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਸਾਧਨ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਸ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਵਾਲੇ ਵਿੱਤੀ ਪ੍ਰੋਤਸਾਹਨ ਕਾਫ਼ੀ ਹਨ। Grand View Research ਵਰਗੀਆਂ ਮਾਰਕੀਟ ਖੋਜ ਫਰਮਾਂ ਗਲੋਬਲ ਸਿੱਖਿਆ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮਾਰਕੀਟ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਣ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਾਲ 2030 ਤੱਕ $80.5 ਬਿਲੀਅਨ ਤੋਂ ਵੱਧ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਸ਼ਾਲ ਮਾਰਕੀਟ ਸੰਭਾਵਨਾ ਸੈਕਟਰ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਦਾਅ ਦਲੀਲ ਨਾਲ ਸਿਰਫ਼ ਵਿੱਤੀ ਰਿਟਰਨ ਤੋਂ ਕਿਤੇ ਵੱਧ ਹਨ। ਵਿਦਿਅਕ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੂੰਘੇ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਹਨ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਰਟੀਫਿਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਜੀਵਨ ਦੇ ਪਹਿਲੂਆਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, AI ਸਾਖਰਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤਕਨੀਕੀ ਹੁਨਰ ਤੋਂ ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰਜਬਲ ਅਤੇ ਸਮਾਜ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਰਹੀ ਹੈ। ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀਆਂ ਨੂੰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਅੰਦਰੂਨੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ, ਦੋਵਾਂ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਧਦੇ ਦਬਾਅ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਪੈ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਸਿਰਫ਼ AI ਬਾਰੇ ਸਿਖਾਉਣ ਲਈ, ਬਲਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਾਠਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਸਾਰਥਕ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ। Anthropic ਦੀ ਪਹੁੰਚ, ਆਲੋਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ ਜ਼ੋਰ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਮਜਬੂਰ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਮਾਡਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਏਕੀਕਰਣ ਕਿਵੇਂ ਇੱਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬੋਧਾਤਮਕ ਹੁਨਰਾਂ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ: ਅੱਗੇ ਦੇ ਰਾਹ ‘ਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ
Claude for Education ਵਰਗੇ ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੂਚਿਤ AI ਦੁਆਰਾ ਰੱਖੇ ਗਏ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਉੱਚ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਲਾਗੂਕਰਨ ਦੇ ਰਾਹ ‘ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਬਾਕੀ ਹਨ। AI-ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਸਿੱਧੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਸਿੱਖਿਆ ਸ਼ਾਸਤਰ, ਅਤੇ ਸੰਸਥਾਗਤ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਜੜ੍ਹਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾ