हुशार, सर्वसमावेशक शिक्षणाच्या नवीन युगाला सक्षम करणे

ठळक मुद्दे

• भारतीय विद्यापीठे AI साधनांवर बंदी घालण्याऐवजी जबाबदार LLM वापरास प्रोत्साहन देण्यासाठी संरचित GenAI धोरणे स्वीकारत आहेत.
• LLMs वैयक्तिकृत शिकवणी, सामग्री निर्मिती आणि शिक्षकांचा वर्कलोड कमी करणे यासारखे प्रमुख फायदे देतात—विशेषत: मोठ्या वर्गात.
• मतिभ्रम, डिजिटल डिव्हाईड, पूर्वाग्रह आणि कमकुवत पायाभूत सुविधा यासारखी आव्हाने मजबूत नैतिकता, प्रशिक्षण आणि नियमन यांची आवश्यकता दर्शवतात.

जनरेटिव्ह एआय येथे आहे, आणि ही केवळ एका टेक फर्मची चिंता नाही; हे आधीच भारतीय वर्गात आणले जात आहे. मोठ्या भाषेचे मॉडेल (LLMs) जसे की ChatGPT, Gemini, आणि इतरांना शिकवण्याचे, असाइनमेंटसाठी मदत, सामग्री निर्मिती इत्यादीसाठी एक साधन म्हणून स्वीकारले जात आहे. प्रश्न असा आहे की – ही साधने भारतातील शिक्षणाला मदत करतील की शाळा स्वीकारण्यास तयार नसलेल्या नवीन जोखमी निर्माण करतील?

हा लेख सध्या भारतातील शिक्षणामध्ये LLM कसे वापरला जातो, कोणते पुरावे आम्हाला सूचित करतात ते पाहतो आणि त्यानंतर LLM हे वर्गात मित्र आहेत की शत्रू आहेत याचे मूल्यांकन करेल.

2025 मध्ये शिव नाडर विद्यापीठाचा एक प्रसंग म्हणून वापर करून, संस्थेने “GenAI असेसमेंट स्केल” आणला, ज्याने AI चा प्रतिबंधित वापरापासून ते “जबाबदार स्वायत्तता” पर्यंतच्या स्तरांसह विद्यार्थी त्यांच्या अभ्यासक्रमात AI कसा लागू करू शकतात या अपेक्षा व्यक्त केल्या आहेत, जिथे विद्यार्थ्यांना AI वापरण्याची परवानगी आहे, जोपर्यंत त्यांची तपासणी आणि तपासणी केली जात आहे.

नवीन फ्रेमवर्कचा अवलंब करण्याचा हा निर्णय भीतीच्या पलीकडे आणि कौशल्य विकासाला समर्थन देण्याच्या अधिक संरचित मार्गाकडे जाण्याचे प्रतिनिधित्व करतो. अशोका युनिव्हर्सिटीमध्ये, प्राध्यापक सदस्य AI साक्षरतेचा थेट अभ्यासक्रमांमध्ये समावेश करतात. तत्वज्ञान विभाग कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या नैतिकतेवर एक कोर्स ऑफर करतो, तर बऱ्याच असाइनमेंट्सची पुनर्रचना केली गेली आहे जेणेकरुन विद्यार्थ्यांनी AI द्वारे व्युत्पन्न केलेली उत्तरे सबमिट करण्याऐवजी त्यांची विचारसरणी प्रदर्शित करणे आवश्यक आहे.

तथापि, एक लक्षणीय समस्या आहे: पायाभूत सुविधा. शिक्षणामध्ये एआय स्केल करण्यासाठी कनेक्टिव्हिटी हा एक महत्त्वाचा अडथळा आहे. अनेक शाळांमध्ये, विशेषतः ग्रामीण सेटिंग्जमध्ये, एकतर नाही किंवा अविश्वसनीय हाय-स्पीड इंटरनेट कनेक्शन आहे. राजस्थान आणि दिल्लीच्या ग्रामीण भागात राहणाऱ्या K-12 विद्यार्थ्यांच्या स्वयंसेवक शिक्षकांच्या अलीकडील विषयगत विश्लेषणाने ही समस्या उघड केली.

वरची बाजू: LLM भारतीय वर्गांना काय देऊ शकतात

एकाहून एक ट्यूशन:

LLM शिक्षक म्हणून काम करू शकतात, आवश्यकतेनुसार, विद्यार्थ्याच्या प्रश्नावर आधारित त्यांचे स्पष्टीकरण आकार देऊ शकतात. ते संकल्पना स्पष्ट करू शकतात, उदाहरणे व्युत्पन्न करू शकतात आणि पुनरावृत्ती परिणाम सुलभ करू शकतात, हे सर्व जेव्हा शिक्षकाच्या वर्गाचा आकार हेतूपेक्षा खूप मोठा असतो तेव्हा उपयुक्त ठरतात.

कल्पना विकास आणि लेखन समर्थन

विद्यार्थी AI सह निबंध, डिझाईन प्रकल्प आयोजित करण्यासाठी किंवा प्रॉम्प्ट तयार करण्यासाठी व्यस्त राहू शकतात. ही प्रक्रिया विशेषतः उपयोगी ठरू शकते जेव्हा शिकणारे असाइनमेंटच्या सुरुवातीच्या टप्प्यावर अडकतात.

सामग्रीचा सारांश

LLMs दीर्घ वाचन असाइनमेंट्सचा सारांश देऊ शकतात – उदाहरणार्थ, अध्याय, संशोधन लेख किंवा व्याख्यान नोट्स जे विद्यार्थ्यांना माहिती द्रुतपणे संश्लेषित करण्यात आणि सामग्री आगाऊ किंवा पुनरावलोकन म्हणून समजून घेण्यात मदत करू शकतात.

शिक्षकांसाठी सुलभता:

शिक्षक पाठ योजना तयार करण्यासाठी, मूल्यांकन सामग्री तयार करण्यासाठी किंवा इतर पूर्व-नियोजित शैक्षणिक सामग्री तयार करण्यासाठी LLM वापरू शकतात. हे कामाच्या नित्यक्रमांना कमी करू शकते आणि शिक्षकांना इतर शैक्षणिक किंवा अनुभवात्मक क्रियाकलापांवर लक्ष केंद्रित करण्यास अनुमती देते जे अधिक फायदेशीर ठरू शकतात.

नैतिक जागरूकता

एआय टूल्स शैक्षणिक अभ्यासक्रमात अंतर्भूत केल्यामुळे, संस्थांना त्यांच्या विद्यार्थ्यांना केवळ एआय कसे वापरावे याविषयीच नव्हे तर आउटपुटचा गंभीरपणे विचार केव्हा आणि का करावा हे दाखवून देण्याची संधी आहे.

धोके आणि आव्हाने

परंतु हे सौंदर्य इशारेशिवाय नाही.

भ्रम आणि चुकीची माहिती

LLM अशी माहिती तयार करू शकतात जी वरवर प्रशंसनीय आहे परंतु प्रत्यक्षात चुकीची आणि दिशाभूल करणारी आहे. जेव्हा हे शैक्षणिक संदर्भात वापरले जातात, तेव्हा काही गंभीर धोके असतात. एका तज्ज्ञाने लिहिल्याप्रमाणे, LLMs “भ्रांत” करू शकतात, ज्यामध्ये मॉडेल एक नवीन संदर्भ तयार करते; म्हणून, वस्तुस्थिती तपासणे आवश्यक आहे.

ओव्हर-रिलायन्स

कोणत्याही असाइनमेंटसाठी कल्पना तयार करण्यासाठी किंवा सामग्री तयार करण्यासाठी विद्यार्थी LLM वर खूप अवलंबून राहू शकतात, ज्यामुळे विद्यार्थ्यांची शिकण्याची संधी गमावू शकते. सहजतेच्या बदल्यात गंभीर विचार किंवा सखोल शिक्षणात तडजोड होण्याचा धोका असतो.

डिजिटल असमानता

प्रत्येक संस्थेकडे एलएलएम-आधारित शिक्षणात गुंतण्याचे तंत्रज्ञान नाही. ग्रामीण भारतात, कनेक्टिव्हिटी, डिजिटल साक्षरता आणि शिक्षक विकास हे संरचनात्मक अडथळे आहेत जे वापरात अडथळा आणतात.

पक्षपात आणि प्रतिनिधित्व

LLM ला डेटासेटवर प्रशिक्षित केले जाते जे सामाजिक सांस्कृतिक किंवा भाषा-आधारित पूर्वाग्रह दर्शवू शकतात. प्रतिबिंब किंवा हेतूशिवाय वापरलेले, LLM स्टिरियोटाइपला बळकट करू शकतात किंवा तिरस्कृत दृष्टीकोन विशेषाधिकार देऊ शकतात.

शिक्षकांच्या भूमिकेची धूप

AI शिक्षकांच्या भूमिका कमी करू शकते अशी चिंता आहे; तथापि, विशेषत: शिक्षकांमध्ये, अनेकांना वाटते की LLM ने वर्गातील व्यस्तता आणि क्षमतेस समर्थन दिले पाहिजे, त्यांना बदलू नये (उदा., “मार्गदर्शक आणि चर्चेसाठी वेळ मोकळा केला जाऊ शकतो, मानवी उबदारपणा”).

नियामक आणि नैतिक फ्रेमवर्क

धोरणे स्पष्टपणे परिभाषित केलेली नाहीत. आयडेंटिटी डेटा प्रायव्हसी, विद्यार्थ्यांच्या डेटाचा स्वीकारार्ह वापर काय आहे किंवा नाही, पारदर्शकता आणि जबाबदारी या मुद्द्यांवर देखरेख आणि रचना असणे आवश्यक आहे.

ग्राउंड-लेव्हल रिॲलिटीज: भारतीय वर्गातून आवाज

ग्रामीण K-12 स्वयंसेवक शिक्षकांचा अभ्यास एक जटिल स्थिती दर्शवितो; संभाव्यता आहे, परंतु सावधगिरीची सावली आवश्यक आहे.

शिक्षकांचा वर्कलोड: बऱ्याच शिक्षकांना असे वाटले की LLM मध्ये पुनरावृत्ती होणारा प्रशासकीय ओझे कमी करण्याची क्षमता आहे (म्हणजे, अभ्यास साहित्य तयार करणे) परंतु या तंत्रज्ञानाच्या अर्थपूर्ण आणि कार्यात्मक वापरासाठी गंभीर आणि पूर्ण प्रशिक्षण आवश्यक आहे असा आग्रह धरला.

संशयवाद: अति-निर्भरतेपासून ते फसवणुकीसाठी संभाव्य गैरवापरापर्यंत चिंता भिन्न आहेत. मध्यस्थीच्या संरचनेशिवाय, काही शिक्षकांनी चिंता व्यक्त केली की विद्यार्थी फसवणूक करण्यासाठी AI चा वापर करू शकतात.

पायाभूत सुविधा: उत्साह असूनही, अनेक शिक्षकांनी विश्वासार्ह कनेक्टिव्हिटी, व्हेरिएबल पॉवर सप्लाय आणि उपकरणांचा अभाव हे अवलंबण्यात अडथळे असल्याचे नमूद केले.

स्थानिकीकरण: शिक्षकांनी सांस्कृतिकदृष्ट्या संबंधित AI मॉडेल्सच्या गरजेवर भर दिला. इंग्रजी डेटावर प्रशिक्षित एलएलएम प्रादेशिक भाषा/सांस्कृतिक आणि/किंवा शैक्षणिक गरजा पूर्ण करण्यात अयशस्वी होऊ शकतात. त्याच वेळी, संपूर्ण भारतातील शिक्षकांची व्यापक भावना देखील AI सह भविष्याबद्दल आशावाद दर्शवते.

एक अहवाल सूचित करतो की सत्तर टक्क्यांहून अधिक शिक्षकांचा असा विश्वास आहे की जनरेटिव्ह एआयचा वापर पुढे शिक्षणासाठी केला जाईल. आशावाद, तरीही, शासन आणि व्याख्येशी जोडलेला आहे.

पुढे जाणे: मित्र, परंतु रेलिंगशिवाय नाही

संतुलित धोरणे: शैक्षणिक संस्थांनी स्पष्ट AI धोरणे विकसित केली पाहिजे जी त्यांच्या विशिष्ट संदर्भासाठी लागू आहेत. उदाहरणार्थ, शिव नाडर विद्यापीठातील “GenAI असेसमेंट स्केल” विचारात घ्या, जे जबाबदार वापरासाठी दोन्ही सीमा स्थापित करते आणि जबाबदार वापरास प्रोत्साहन देते.

AI साक्षरता आणि नीतिशास्त्र: विद्यार्थ्यांना LLM कसे करावे हे शिकवणे पुरेसे नाही. त्याऐवजी, विद्यार्थ्यांना AI च्या आउटपुटचे मूल्यमापन आणि चौकशी करण्यासाठी संकल्पना आवश्यक आहेत. यात नैतिकता अभ्यासक्रम, गंभीर विचार असाइनमेंट आणि AI-विशिष्ट साक्षरता संसाधने यांचा समावेश असू शकतो.

पायाभूत सुविधा: वाढती असमानता कमी करण्यासाठी, सरकार, शाळा आणि एडटेक भागीदारांनी हे सुनिश्चित केले पाहिजे की कनेक्टिव्हिटी, उपकरणे आणि प्रशिक्षण कमी असलेल्या भागात उपलब्ध आहेत.

शिक्षक प्रशिक्षण: व्यावसायिक विकासाने शिक्षकांना LLM चा प्रभावीपणे लाभ घेण्यासाठी सक्षम केले पाहिजे: केवळ कामात आराम मिळण्यासाठीच नाही तर शिक्षण आणि अध्यापन समृद्ध करण्यासाठी.

नियामक फ्रेमवर्क: विनियमांनी विद्यार्थ्यांचे डेटा संरक्षण, मॉडेल पारदर्शकता आणि वापर धोरणांना संबोधित केले पाहिजे. हे लक्षात घेऊन, शिक्षक, धोरणकर्ते, तंत्रज्ञान कंपन्या आणि नागरी समाज यांच्यासोबत सहयोगी प्रक्रिया महत्त्वाची असेल. भारतीय भाषा, सांस्कृतिकदृष्ट्या संबंधित साहित्य आणि स्थानिक संदर्भांवर प्रशिक्षित एआय मॉडेल्सच्या विकासास समर्थन देणारी स्थानिक मॉडेल्स एलएलएम किमान अधिक न्याय्य आणि संबंधित आहेत याची खात्री करण्यात मदत करू शकतात.

निष्कर्ष

भारतीय वर्गातील एलएलएम हे “मित्र किंवा शत्रू” इतके साधे नसतात, ते एक सूक्ष्म, विकसनशील शक्ती असतात. चांगले वापरले असल्यास, त्यांच्याकडे ऑफर करण्यासाठी बरेच काही आहे: वैयक्तिकरण, कार्यक्षमता आणि शिकण्याचे नवीन मार्ग. तथापि, आव्हाने, पूर्वाग्रह आणि पायाभूत सुविधा, नैतिक वापर आणि अति-निर्भरता अतिशय वास्तविक आहेत. जर भारतातील शैक्षणिक भागधारकांनी एआयला शॉर्टकट ऐवजी भागीदार म्हणून पाहिले आणि विद्यार्थी आणि शिक्षक दोघांच्याही ज्ञानाला आधार देणारी प्रणाली तयार केली, तर LLM हा “मित्र” असेल. तथापि, यासाठी जबाबदार असणे आवश्यक आहे: विचारशील धोरणे तयार करणे, नैतिक रचना वापरणे आणि समानतेचे समर्थन करणे. दिवसाच्या शेवटी, AI मानवांची क्षमता वाढवण्याबद्दल आहे, त्यांची जागा घेणार नाही.