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AI को ध्यान में रखते हुए शिक्षा में बदलाव होना चाहिए

Ajay Tiwari
20 August 2026 0 38
AI को ध्यान में रखते हुए शिक्षा में बदलाव होना चाहिए

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प्रकाशित - 19 अगस्त, 2026 12:44 पूर्वाह्न IST

'जेनेरिक दवाओं और बायोसिमिलर में, AI अणु स्क्रीनिंग और फॉर्मूलेशन को नया आकार दे रहा है, जबकि रोबोटिक्स और मशीन विजन तेजी से संश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण को संभालेंगे' | फोटो क्रेडिट: Getty Images/iStockphoto

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) द्वारा संचालित दुनिया का भूत कॉफी टेबल, उद्योग और सत्ता के गलियारों में चर्चा पर मंडरा रहा है। निकट भविष्य में क्या संकेत मिलता है, इसके बारे में राय व्यापक रूप से फैली हुई है। जबकि कुछ का सुझाव है कि सुपरइंटेलिजेंस केवल कुछ साल दूर है, दूसरों का कहना है कि यह कई साल दूर है। शिक्षा के बारे में भी प्रश्न अक्सर पूछे जाते हैं, लेकिन अधिकतर शिक्षण और परीक्षाओं के संबंध में। केवल कुछ ही लोग निकट भविष्य की नौकरियों के लिए तैयारी कर पाते हैं।

प्रत्येक स्तर पर कार्य की प्रकृति तेजी से और अप्रत्याशित रूप से बदल रही है। ऐसा नहीं है कि 'वाइब कोडिंग' से बहुत सी नियमित कोडिंग अप्रचलित हो जाने का खतरा है। बुद्धिमानी से कॉन्फ़िगर किए गए एजेंटों और अन्य उपकरणों के साथ, महत्वपूर्ण काम को भी नियमित बनाया जा सकता है, जिससे कम कर्मचारियों को सावधानीपूर्वक निरीक्षण करना पड़ता है।

वही तेजी विनिर्माण क्षेत्र में भी आ रही है और इसका असर हर उस क्षेत्र पर पड़ेगा जिसमें भारत की ताकत है। जेनेरिक दवाओं और बायोसिमिलर में, AI अणु स्क्रीनिंग और फॉर्मूलेशन को नया आकार दे रहा है, जबकि रोबोटिक्स और मशीन विजन तेजी से संश्लेषण और गुणवत्ता नियंत्रण को संभालेंगे। वैक्सीन का विकास और निर्माण भी स्पष्ट रूप से बदल जाएगा: AI एंटीजन को डिजाइन करने और प्रतिरक्षा प्रतिक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है, जबकि रोबोटिक बायोरिएक्टर, स्वचालित फिल-फिनिश लाइनें और AI-प्रबंधित लॉजिस्टिक्स उत्पादन को तेज, स्वच्छ और अधिक सटीक बना देंगे।

इसमें कोई संदेह नहीं है कि भारतीय उद्योग इन चुनौतियों का सामना करने के लिए आगे आएगा। कंपनियाँ जीवित रह सकती हैं और समृद्ध हो सकती हैं, लेकिन उनके कर्मचारी प्रोफाइल में नाटकीय रूप से बदलाव आएगा। कई प्रवेश स्तर के पद गायब हो जाएंगे, लेकिन गहरी डोमेन विशेषज्ञता वाले लोगों की अभी भी आवश्यकता होगी, और प्रवेश के बिंदु पर ऐसी विशेषज्ञता जादुई रूप से हासिल नहीं की जा सकती है।

पहले की तकनीकी क्रांतियाँ शिक्षा के विस्तार से पूरी हुईं: बुनियादी साक्षरता से लेकर प्राथमिक विद्यालय, फिर हाई स्कूल, कॉलेज और, तेजी से, पेशेवर मास्टर डिग्री तक। प्रत्येक परिवर्तन ने लोगों को कार्यबल में प्रवेश करने से पहले अधिक ज्ञान प्राप्त करने और बनाए रखने के लिए कहा। वह रणनीति अब बेकार हो रही है। जैसे-जैसे AI सिस्टम आगे बढ़ता है, मनुष्यों के लिए तुलनात्मक आवश्यकता अब केवल अपने दिमाग में अधिक जानकारी संग्रहीत करने की नहीं रह गई है। यह जानना है कि क्या गहराई से समझा जाना चाहिए, जरूरत पड़ने पर क्या हासिल किया जा सकता है, और अपरिचित परिस्थितियों में जल्दी कैसे सीखा जाए।

इसलिए शिक्षा को दो चीजें करनी चाहिए जो विरोधाभासी लग सकती हैं: वह जो सिखाती है उसे कम करना, जबकि तुरंत सीखने के लिए कहीं अधिक अवसर प्रदान करना। उद्देश्य कम कठोरता नहीं बल्कि एक अलग प्रकार की कठोरता है - चयन, संश्लेषण, निर्णय और अनुकूलन। छात्रों को उन समस्याओं का सामना करने के लिए बार-बार अनुभव की आवश्यकता होती है जिनके उत्तर पाठ्यक्रम में नहीं हैं, प्रासंगिक ज्ञान ढूंढना और निर्णय के साथ उसका उपयोग करना।

हमारी शिक्षा प्रणाली के सामने कार्य युवाओं को अप्रत्याशित भविष्य के लिए तैयार करना है। कोई आसान समाधान नहीं हैं. दुर्घटना और डिज़ाइन के कारणों से, हमारी उच्च-शिक्षा प्रणाली सेवई पायसम (सेंवई का हलवा) के कटोरे के समान है: इसमें किशमिश और काजू के रत्न हैं, लेकिन इसका अधिकांश भाग फिसलन भरा है और इसे सुलझाना असंभव है। फिर भी कुछ सरल कदम असंगत प्रभाव डाल सकते हैं।

किसी विशेषज्ञ को प्रशिक्षित करने का आदर्श तरीका प्रशिक्षुता है: एक छात्र एक शिक्षक या व्यवसायी के साथ मिलकर काम करता है। हालाँकि, वह मॉडल इस समय बड़े पैमाने पर उपलब्ध नहीं कराया जा सकता है।

लेकिन राष्ट्रीय शिक्षा नीति की चार-वर्षीय स्नातक संरचना पहले से ही अंतिम वर्ष में एक शोध मार्ग प्रदान करती है, जो उपलब्ध निकटतम संस्थागत समकक्ष है।

व्यवहार में, अवशिष्ट कोर्सवर्क अक्सर नीति द्वारा अपेक्षित विसर्जन को बाधित कर देता है। विश्वविद्यालयों को किसी भी शेष आवश्यक पाठ्यक्रम को ऑनलाइन पूरा करने की अनुमति देनी चाहिए और छात्रों को विश्वविद्यालय प्रयोगशालाओं या राष्ट्रीय प्रयोगशालाओं के साथ काम करते हुए उद्योग में वर्ष बिताने की छूट देनी चाहिए। वहां वे वास्तविक समस्याओं को सुलझाने वाले लोगों के साथ काम कर सकते हैं, अनिश्चितता का सामना कर सकते हैं, और सीख सकते हैं कि आवश्यकता पड़ने पर ज्ञान कैसे प्राप्त किया जाए।

जिस भविष्य की हम भविष्यवाणी नहीं कर सकते, उसे पाठ्यक्रम में और अधिक सामग्री जोड़कर तैयार नहीं किया जा सकता। इसके बजाय हमें स्नातक छात्रों को अज्ञात में प्रवेश करने का अभ्यास करने के लिए समय और स्वतंत्रता देनी चाहिए।

के. विजयराघवन अशोक विश्वविद्यालय में विज्ञान सलाहकार परिषद के अध्यक्ष हैं और राष्ट्रीय जैविक विज्ञान केंद्र, टीआईएफआर में डीएई-होमी भाभा अध्यक्ष हैं। शिवाजी सोंधी ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में भौतिकी के प्रोफेसर हैं।

प्रकाशित - 19 अगस्त, 2026 12:44 पूर्वाह्न IST

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