কৃত্রিম বুদ্ধি শিক্ষার ভবিষ্যতকে কী আকার দিচ্ছে

আপনি যখন 1900 এর দশকের গোড়ার দিকে আদর্শ একবিংশ শতাব্দীর শ্রেণিকক্ষের তুলনা করেন, তখন পার্থক্যগুলি অত্যন্ত সুস্পষ্ট নয়। শিক্ষকরা সামনে দাঁড়িয়ে, পুরানো ব্ল্যাকবোর্ডের আধুনিক সংস্করণে নির্দেশনা এবং ভাগ করে নোট ভাগ করে নেবেন - বলুন, একটি ওভারহেড প্রজেক্টর বা একটি অংশীদারি কম্পিউটার ডিসপ্লে। শিক্ষার্থীরা শ্রেণীকক্ষে তাদের ডেস্কে বসে থাকবে বা অনলাইন ভিডিও-কনফারেন্সিং সফ্টওয়্যারটির মাধ্যমে দেখবে। প্রযুক্তিটি পরিবর্তিত হয়েছে: প্রচুর সরঞ্জাম এবং প্রক্রিয়া ডিজিটালাইজড হয়েছে, এর কয়েকটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি হয়েছে, এবং ভৌগলিক বাধা কিছুটা হলেও সরিয়ে দেওয়া হয়েছে - তবে অভিনেতা এবং উপাদানগুলি একই রকম রয়ে গেছে।

তবে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) এবং মেশিন লার্নিংয়ের অগ্রগতির জন্য, ধীরে ধীরে কিন্তু অবিচলিত রূপান্তর শিক্ষার দিকে চলেছে ood কয়েক বছরের মধ্যে, তরুণ প্রজন্মের প্রশিক্ষণের বোঝা বা কর্পোরেশনে কর্মীদেরকে কাঁধে তুলতে শিক্ষকরা আর একা থাকবেন না।

ইতিমধ্যে, এআই অ্যালগরিদমগুলি শারীরিক এবং ভার্চুয়াল শ্রেণিকক্ষগুলিতে ঘটে যাওয়া প্রতিটি মিথস্ক্রিয়া সংগ্রহ, বিশ্লেষণ এবং সংযোগ স্থাপনের মাধ্যমে এবং শিক্ষাকে প্রতিটি শিক্ষার্থীর নির্দিষ্ট ব্যথার বিষয়গুলি সমাধান করতে সহায়তা করে শিক্ষার উন্নতি করতে সহায়তা করছে। এটি মানবজাতির যে প্রাচীনতম এবং মূল্যবান সামাজিক দক্ষতা বিকশিত হয়েছে তার একটিতে বিপ্লবের সূচনা হতে পারে এবং এমন একটি পৃথিবীতে একটি আবশ্যক যেখানে মানুষ বাস করে এবং স্মার্ট মেশিনের পাশাপাশি কাজ করে।

শিক্ষার অগ্রগতি পরিমাপ

প্রশিক্ষকদের প্রতিটি বক্তৃতার প্রতি প্রতিক্রিয়া, প্রতিটি ফাঁকা বা মনোযোগী তাকানো, একটি প্রশ্নের প্রতি আগ্রহী বা দ্বিধাগ্রস্ত প্রতিক্রিয়া, শুরুর দিকে বা দেরিতে পরিণত হওয়া প্রতিটি কার্যনির্বাহক এবং শিক্ষার্থীর ধারণার উপলব্ধি মূল্যায়ন করার সময় আরও অনেক কিছু বিবেচনা করতে হবে। শিক্ষার্থীরা কোথায় পিছিয়ে রয়েছে সেগুলি তারা এইভাবে খুঁজে পেতে পারে এবং তাদের সঠিক দিকে চালিত করে।

এটির কারণেই একজন শিক্ষার্থীর অগ্রগতি পরিমাপ করা, প্রকৃতিতে গভীরভাবে সামাজিক এমন একটি প্রচেষ্টা, যা প্রতিটি শিক্ষকের মুখোমুখি হওয়া সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি এবং ক্লাসিক নিয়ম-ভিত্তিক সফ্টওয়্যার দ্বারা কার্যকর করা একটি কাজ।

"কলেজ ক্যাম্পাসে বা কর্পোরেশনে কোর্স লেকচারগুলি মূলত এক আকারের মানানসই হয়, প্রধান প্রভাবশালী মোড শিক্ষকদের সাথে শিক্ষার্থীদের সাথে কথা বলছেন, " বিশেষজ্ঞ এআই কোম্পানির জুমির গবেষণা বিভাগের প্রধান ক্রিস ব্রিনটন বলেছেন। শিক্ষাগত সেটিংসে আচরণগত ডেটা ক্যাপচার এবং বিশ্লেষণে। "এটি প্রয়োজনের বাইরে জন্মগ্রহণ করা: এটি অসম্ভব, বা সময়ের দৃষ্টিকোণ থেকে কমপক্ষে অদক্ষ হতে পারে, শিক্ষকের জন্য দীর্ঘ সময় ধরে বক্তৃতাটি বিরতি দেওয়া এবং প্রতিটি শিক্ষার্থীর উদ্বেগকে পৃথকভাবে সম্বোধন করে একই পৃষ্ঠায় আনার জন্য। পরিবর্তে", অনেক প্রশ্ন সহ একটি ছাত্র সাধারণত ক্লাস সময়ের বাইরে প্রশিক্ষকের সাথে ফলোআপ করতে বলা হবে।"

তবে, ডেটা পয়েন্টগুলির মধ্যে নিদর্শন এবং পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ এবং সন্ধানের উপর ভিত্তি করে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলি শিক্ষকদের একটি বক্তৃতা সম্পর্কে শিক্ষার্থীদের বোঝার পরিমাণকে কার্যকর করার ক্ষেত্রে একটি কার্যকর সরঞ্জাম হিসাবে প্রমাণিত হচ্ছে।

"নির্দিষ্ট শিক্ষার্থীদের ডেটা বিশ্লেষণ করে, এআইয়ের আরও দ্রুত ক্ষেত্রগুলিতে আরও দ্রুত সহায়তা করার সম্ভাবনা রয়েছে যেখানে শিক্ষার্থীদের আরও সহায়তার প্রয়োজন হতে পারে, যার ফলে শিক্ষার্থীর কৃতিত্ব এবং শিক্ষকের সহায়তার উন্নতি হতে পারে, " ড্রেসবক্স লার্নিংয়ের সভাপতি এবং সিইও জেসি উল্লি-উইলসন বলেছেন, একজন বুদ্ধিমান গণিত বিদ্যুৎ প্ল্যাটফর্ম।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাথে শ্রেণিকক্ষে সজ্জিত করা প্রতিটি শিক্ষার্থীকে একটি ডিজিটাল শিক্ষক সরবরাহ করার সমতুল্য, ব্রিন্টন ব্যাখ্যা করেন। "এআই অ্যালগরিদমগুলি ড্রাইভিং এ শিখতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যে কোন শিক্ষার্থী কখন লড়াই করছে এবং কী কারণে তাদের লড়াই হয়েছে, বা কখন বিরক্ত হয়েছে এবং কী কারণে তাদের একঘেয়েমি হয়েছে", তিনি বলেছেন।

এটি traditionalতিহ্যবাহী লার্নিং সফটওয়্যার থেকে পরিবর্তন, যা শিক্ষার্থীদের পড়াশোনার বিষয়গুলির উপলব্ধি মাপার জন্য মূল্যায়ন প্রতিক্রিয়াগুলির উপর নির্ভর করে। "এই ডেটা প্রায়শই বক্তৃতার সময় পাওয়া যায় না, সাবসেকেন্ড গ্রানুলারিটিতে খুব কম পাওয়া যায় যেখানে কোনও শিক্ষার্থী একটি বিভ্রান্তিকর দৃষ্টিতে পরিষ্কার থেকে সরে যেতে পারে, " ব্রিটেন বলেছেন।

এখন অনেকগুলি এআই-চালিত প্ল্যাটফর্ম রয়েছে যা অবশ্যই কোর্সের উপাদান এবং প্রসঙ্গের সাথে ব্যবহারকারীর মিথস্ক্রিয়া থেকে সরাসরি তথ্য সংগ্রহ করে প্রতিটি শিক্ষার্থীর সমৃদ্ধ ডিজিটাল প্রোফাইল তৈরি করে। গ্রেড এবং স্কোরের রেকর্ড রাখার পাশাপাশি, জুমি, প্ল্যাটফর্ম ব্রিন্টন বিকাশ করতে সহায়তা করেছে, পিডিএফ ডকুমেন্টগুলিতে নির্দিষ্ট স্লাইড বা পৃষ্ঠাগুলি দেখা, একটি ভিডিওর নির্দিষ্ট অংশটি পুনরায় খেলতে বা কোনও আলোচনায় কোনও প্রশ্ন বা উত্তর পোস্ট করার মতো মাইক্রো ইন্টারঅ্যাকশন ট্র্যাক করে ফোরাম।

এরপরে ডেটাটি এমন একটি মডেল তৈরি করতে ব্যবহৃত হয় যা কোনও শিক্ষার্থীর বোধগম্যতা এবং নির্দিষ্ট বিষয়ের সাথে জড়িত থাকার ক্ষেত্রে রিয়েল-টাইম অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারে। ডেটা মডেলগুলি একাধিক শিক্ষার্থীর মধ্যে সাধারণ প্যাটার্নগুলি সন্ধান করতে এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণগুলি সম্পাদন করতে সহায়তা করে যেমন ভবিষ্যতে শিক্ষার্থীরা কীভাবে পারফর্ম করবে তা পূর্বাভাস দেওয়া।

এআই এর আরও উন্নত ব্যবহারের ফলে মুখের ভাবগুলি যেমন একঘেয়েমি এবং বিভ্রান্তির বিশ্লেষণ করতে জটিল কম্পিউটার-দৃষ্টিভুক্তির অ্যালগরিদমদের কর্মসংস্থান জড়িত থাকতে পারে এবং শিক্ষার্থীর শিক্ষার্থী মডেলটির আরও সম্পূর্ণ চিত্র তৈরি করার জন্য শিক্ষার্থীদের কাছে জড়িত অন্যান্য ডেটার সাথে তাদের লিঙ্ক করতে পারে।

শেখার ক্ষেত্রে গ্যাপগুলি সন্ধান এবং সম্বোধন করা

একটি নির্ভরযোগ্য ডিজিটাল মডেল থাকার একাধিক সুবিধা রয়েছে যা একজন শিক্ষার্থীর জ্ঞানের প্রতিনিধিত্ব করে। "উল্লি-উইলসন বলেছেন, " এই ডেটাটি বুদ্ধিমান সিস্টেমের মাধ্যমে তাত্ক্ষণিকভাবে শিক্ষার্থীদের শেখার অভিজ্ঞতাগুলিতে নিযুক্ত করার জন্য স্বয়ংক্রিয়ভাবে ব্যবহার করা যেতে পারে যা বিশেষত বোঝার ক্ষেত্রে সেই ফাঁকগুলি সমাধান করে, বা সেই নির্দিষ্ট প্রয়োজনগুলির ক্ষেত্রগুলি সনাক্ত করতে এবং প্রতিক্রিয়া জানাতে শিক্ষকের দ্বারা, "উলি-উইলসন বলেছেন DreamBox।

তৃতীয় স্পেস লার্নিং, এক-এক-এক গণিতের টিউটরিং সরবরাহ করতে 2012 সালে প্রতিষ্ঠিত একটি অনলাইন শিক্ষার প্ল্যাটফর্ম, এখন শিক্ষকদের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে সহায়তার জন্য এআই অ্যালগরিদমগুলি ব্যবহার করছে। আরম্ভের পর থেকে তৃতীয় স্পেস হাজার হাজার সেশন সম্পর্কিত ডেটা রেকর্ড করেছে। কলেজ লন্ডন ইউনিভার্সিটির সাথে অংশীদারিত্বের সাথে, তৃতীয় স্পেস এখন সফলভাবে শেখার এবং শেখানোর ধরণগুলি খুঁজে পেতে এবং তার অনলাইন টিউটরদের কীভাবে তাদের ছাত্ররা বজায় রাখছে সে সম্পর্কে তার অনলাইন টিউটরগুলিকে রিয়েল-টাইম প্রতিক্রিয়া সরবরাহ করার জন্য এআই অ্যালগরিদমগুলির সাথে ডেটা মাইনের একটি প্রকল্পে নিযুক্ত রয়েছে পাঠ।

এআই লার্নার মডেলটি বুদ্ধিমান টিউটরিং সিস্টেমগুলি (আইটিএস) ক্ষমতাও দিতে পারে। বুদ্ধিমান টিউটর, যা একটি স্ব-গতিশীল শিক্ষার পরিবেশে বা মানব শিক্ষকদের সাথে একত্রে কাজ করতে পারে, তাদের নির্দিষ্ট শক্তি এবং দুর্বলতার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ ব্যক্তিগত সামগ্রী সরবরাহ করার জন্য একজন শিক্ষার্থীর historicalতিহাসিক এবং রিয়েল-টাইম ডেটা ব্যবহার করে। একটি ব্যক্তিগত শিক্ষার অভিজ্ঞতা প্রদান একটি লক্ষ্য যা অর্জন করতে শিক্ষকরা সর্বদা সংগ্রাম করে চলেছেন।

"এআই-চালিত টিউটরিং সিস্টেমগুলি গণিত এবং পদার্থবিজ্ঞানের মতো সু-সংজ্ঞায়িত বিষয় ক্ষেত্রগুলিতে পড়াতে কার্যকর বলে প্রমাণিত হয়েছে, " কলেজ লন্ডন নলেজ ল্যাব বিশ্ববিদ্যালয়ের লার্নার সেন্টার্ডড ডিজাইনের অধ্যাপক রোজ লাকিন বলেছেন। "এআই বর্তমানে রেকর্ড রক্ষায় এবং শিখারীদের ব্যবহারের জন্য সংস্থানগুলির নির্বাচন এবং সুপারিশের সাহায্যে ব্যথার পয়েন্টগুলি উপশম করতে পারে।"

উদাহরণ হ'ল মাথিয়া, একটি এআই-চালিত গণিত শিক্ষার প্ল্যাটফর্ম যা কার্নেগী লার্নিং দ্বারা তৈরি করা হয়েছে যা মানব টিউটরদের আচরণকে আয়নায় করে। মাথিয়া বিভিন্ন তথ্য পয়েন্ট সংগ্রহ করে এবং শিক্ষার্থীদের জ্ঞান এবং দক্ষতার স্তর নির্ধারণ করতে এবং ভবিষ্যতে তাদের কর্মক্ষমতা অনুমান করতে মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম এবং ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেল নিয়োগ করে। প্ল্যাটফর্মটি শিক্ষার্থীদের শেখার প্রক্রিয়া অনুসারে শিক্ষার পথটিকে অভিযোজিত করতে এই ডেটা ব্যবহার করে।

"কোনও সমস্যার প্রতিটি পদক্ষেপ, যার মধ্যে একটি স্প্রেডশিটে একটি সেল পূরণ করা, গ্রাফের উপর একটি বিন্দু আঁকানো ইত্যাদি অন্তর্ভুক্ত হতে পারে, এক বা একাধিক জ্ঞানীয় দক্ষতার সাথে জড়িত, " স্টার রিটার বলেছেন, কার্নেগি লার্নিংয়ের চিফ প্রোডাক্ট আর্কিটেক্ট। "শিক্ষার্থী পদক্ষেপটি সঠিকভাবে সম্পাদন করে কিনা তা নির্ভর করে, বা কোনও ইঙ্গিত জিজ্ঞাসা করে, আমরা যুক্ত দক্ষতার উপর শিক্ষার্থীর জ্ঞানের আমাদের অনুমানটি সামঞ্জস্য করি""

ম্যাথিয়া পৃথক শিক্ষার্থীর চিন্তাভাবনা পদ্ধতির জন্য সফ্টওয়্যারটির সমর্থন সামঞ্জস্য করার জন্য, "জ্ঞান ট্রেসিং" ব্যবহার করে শিক্ষার্থীর বিভিন্ন ধারণার বোঝার জন্য নির্ধারিত প্রক্রিয়া, পাশাপাশি "মডেল ট্রেসিং" ব্যবহার করে শিক্ষার্থীদের সমস্যা সমাধানের পদ্ধতির বোঝার প্রক্রিয়া তাদের স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতির দিকে পুনঃনির্দেশ করার পরিবর্তে এটি তাদের বোঝায় না। এটি সম্ভবত অসংখ্য শেখার পথ সহ ব্যক্তিগতকৃত সামগ্রী সরবরাহ করতে সহায়তা করে।

রিটার বলেছেন, "উদাহরণস্বরূপ, শিক্ষার্থীরা যে ক্রমগুলি সমস্যার ধাপগুলি সম্পন্ন করে তার ভিত্তিতে আমাদের ইঙ্গিতগুলি পরিবর্তিত হয়, যদি এই আদেশটি সমস্যাটির কাছে যাওয়ার বিভিন্ন উপায় প্রতিফলিত করে"।

বুদ্ধিমান টিউটরিং সিস্টেমের বিবর্তন অবশেষে আরও সমৃদ্ধ স্ব-গতিযুক্ত শিক্ষার অভিজ্ঞতা নিয়ে যেতে পারে। যদিও এটি মানব শিক্ষকদের প্রতিস্থাপন হবে না, তবে এআই-চালিত অনলাইন লার্নিং প্ল্যাটফর্মগুলি এমন অঞ্চলে যেখানে শিক্ষকের ঘাটতি রয়েছে সেখানে উচ্চ-মানের শিক্ষার ব্যবস্থা করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করতে পারে এবং শিক্ষার্থীদের নিজেরাই শিখতে হবে।

"বড় ডেটা এবং এআইয়ের সংমিশ্রণটি শিখরদের তাদের নিজস্ব বিশ্লেষণ বিশ্লেষণ সরবরাহ করতে পারে যা তারা হতে পারে সবচেয়ে কার্যকর শিখর হয়ে উঠতে পারে", লাকিন বলেছেন says

লাকিনের মতে আত্ম-জ্ঞান (আপনি কী করেন এবং জানেন না কী তা জেনে) এবং স্ব-নিয়ন্ত্রণ (উদাহরণস্বরূপ, অন্য কেউ যা করছেন তার দ্বারা নিজেকে বিভ্রান্ত হওয়া থেকে বিরত রাখতে সক্ষম হওয়া) এমন দুটি দক্ষতা যা লাকিনের মতে এই ধরনের সিস্টেমগুলি বিকাশে সহায়তা করতে পারে ।

"এআই, দক্ষতার সাথে ডিজাইন করা ইন্টারফেস এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন ব্যবহার করে তাদের ব্যক্তিগত ডেটা জুড়ে প্রতিবিম্বিত করে এই মূল দক্ষতাগুলি বিকশিত করতে (সমর্থন) শিখতে সক্ষম হতে পারে, " লাকিন বলেছেন says "এইভাবে সমস্ত শিক্ষার্থীদের শেখার ক্ষেত্রে আরও ভাল হতে সহায়তা করা যেতে পারে, যা সমস্ত বিষয় ক্ষেত্রে কার্যকর হবে।"

এআই-চালিত লার্নিং সিস্টেমগুলির অন্যতম সুবিধা হ'ল তারা সরবরাহ করতে পারছে বিজোড় সহায়তা। "একই বুদ্ধিমান প্রযুক্তি যা ক্লাসরুমের ভিতরে শিক্ষার্থীদের এবং তাদের শিক্ষকদের সহায়তা করে তাদের সর্বদা শ্রেণিকক্ষের বাইরে একই কাজ করার জন্য ব্যবহার করা উচিত, " উলি-উইলসন বলেছেন। "তারা শিক্ষার্থী যেখানেই থাকুক না কেন ব্যক্তিগতকৃত সুপারিশগুলির একই শক্তি আনতে পারে Lear শেখার সুযোগ এবং অ্যাক্সেসের কোনও নির্দিষ্ট সময় বা স্থানের মধ্যে আর সীমাবদ্ধ রাখা উচিত নয় কারণ তারা সাধারণত আমাদের অ্যানালগ অতীতে ছিল""

কর্পোরেট প্রশিক্ষণ এআই ব্যক্তিগতকরণ থেকেও উপকৃত হতে পারে। জুমি, যা পেশাদার প্রশিক্ষণের জন্য অনলাইন সরঞ্জাম সরবরাহ করে, এআই অ্যালগরিদমগুলি শিখার অগ্রাধিকারগুলি সনাক্ত করতে এবং তাদের প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণের জন্য গতিশীলভাবে কোর্সের সামগ্রীতে অভিযোজন করে। উদাহরণস্বরূপ, ব্যবহারকারীর অতীত আচরণ এবং বিভিন্ন মিডিয়া ধরণের প্রতিক্রিয়ার ভিত্তিতে প্ল্যাটফর্মটি সিদ্ধান্ত নিতে পারে যে কোর্স উপাদানটি পিডিএফ বা ভিডিও ফর্ম্যাটে পরিবেশন করা উচিত। প্রগ্রেসিভ বিজনেস পার্টনাররা এইচআর পেশাদারদের প্রশিক্ষণের জন্য ২০১ 2016 সাল থেকে প্ল্যাটফর্মটি ব্যবহার করে আসছে, ফলস্বরূপ কোর্স সমাপ্তিতে 12 শতাংশ বৃদ্ধি এবং রাজস্বতে 30 শতাংশ বৃদ্ধি ঘটবে।

শিক্ষণে গ্যাপগুলি সন্ধান এবং সম্বোধন করা

শিক্ষার্থীরা যখন কোনও পাঠে পিছিয়ে থাকে, তখন শিক্ষার পদ্ধতি এবং পাঠ্যক্রমের ত্রুটিগুলি প্রায়শই ছাত্রদের নিজেদের মধ্যে দুর্বলতা হিসাবে দায়ী করতে পারে। শিক্ষার্থীরা নিজেই বিষয় সম্পর্কে কিছু বোঝার কারণ, কারণটি উপস্থাপন করেছিল বা পাঠ্যক্রমের প্রবাহের মধ্যে থাকা উপাদানগুলির সময়সীমা ছিল? কিছু প্রয়োজনীয় ধারণা আগে wereেকে দেওয়া হয়েছিল তখন কি শিক্ষার্থীর ফ্লু হয়েছিল? কীভাবে শিক্ষার্থীরা উপাদানটির সাথে সক্রিয়ভাবে বা নিষ্ক্রিয়ভাবে জড়িত ছিল?

বিতরণ পাঠের গুণমান মূল্যায়ন এবং শেখার ক্ষেত্রে সমস্যার মূল কারণগুলি তদন্ত করার সময় প্রতিটি শিক্ষকের এমন কয়েকটি প্রশ্নের উত্তর দেওয়া উচিত।

"গ্রেট সিস্টেমগুলি পাঠ্যক্রমের দুর্বলতা এবং সংগ্রামরত শিক্ষার্থীদের সন্ধানে শিক্ষকদের সহায়তা করার জন্য বিশাল ডেটা সেটগুলি উত্তোলন করতে পারে, " উল্লি-উইলসন বলেছেন। "এবং এটি মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে শিক্ষককে যে পরিমাণ সহায়তা প্রদান করা হয়েছে তা বিশ্লেষণকে অবহিত করা তথ্যের মানের উপর নির্ভর করে।"

ড্রিমবক্সের অনলাইন অভিযোজিত-লার্নিং প্ল্যাটফর্মটি শিক্ষার্থীদের কাছ থেকে সংগৃহীত ডেটা ব্যবহার করে শিখার ফাঁকগুলি উদঘাটনের জন্য ব্যবহার করে এবং তারপরে শ্রেণিক স্তরে বা নির্দিষ্ট গোষ্ঠী বা স্বতন্ত্র শিক্ষার্থীদের জন্য শিক্ষকদের সেগুলি সমাধান করতে সহায়তা করে। এর মধ্যে কৌশলগত গোষ্ঠী তৈরি, ব্যক্তিগতকরণের পরিকল্পনা বা সুনির্দিষ্ট ফাঁকগুলি পূরণ করে এবং মূল পাঠ্যক্রমের পরিপূরককে কেন্দ্রিক কার্যবিধির অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে।

এআই শিক্ষকদের তাদের শিক্ষাদানের উপাদানের প্রাসঙ্গিকতা মূল্যায়নে সহায়তা করে। জুমির গবেষক ব্রিন্টন বলেছেন, "সামগ্রিক শ্রেণিকক্ষে সেটিংয়ের সময় বিষয়বস্তুগুলি 'লাইভ' সরবরাহ করা হয়, তবে বেশিরভাগ প্রশিক্ষকরা তাদের সামগ্রীগুলি বৈদ্যুতিনভাবে প্রস্তুত করেন। "ফলস্বরূপ, এআই প্রযুক্তিগুলির পক্ষে সামগ্রীর ব্যাখ্যা করতে, আচ্ছাদিত বিষয়গুলি নির্ধারণ করতে এবং কোর্স সামগ্রীর কীভাবে মূল্যায়ন করা হয়েছে তা অন্তর্দৃষ্টি পেতে কোর্স মূল্যায়ন উপকরণগুলি বিশ্লেষণ করা সম্ভব হয়েছে।"

জুমি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (এনএলপি) ব্যবহার করে, এআইয়ের শাখা যা একটি লিখিত উপাদানের বিষয়বস্তু এবং প্রসঙ্গকে বিশ্লেষণ করে, শিক্ষকের কোর্স সামগ্রীর গুণগত মানকে বোঝায়। জুমির অ্যালগরিদমগুলি এমন সামগ্রী সরিয়ে দেয় যা শেখার প্রক্রিয়াতে ইতিবাচক প্রভাব ফেলবে না। সংস্থাটি সেই অ্যালগরিদমেও কাজ করছে যা পরিপূরক বিষয়বস্তু সন্ধানের মাধ্যমে শিক্ষার অভিজ্ঞতাকে বাড়িয়ে তোলে এবং কোনও শিক্ষার্থী যেখানে লড়াই করছে সেখানে নির্দিষ্ট পাঠের প্রেক্ষাপটে ফিট করার জন্য এটি পুনরায় প্রকাশ করে।

"খুব শিগগিরই, অ্যালগরিদমগুলি স্পষ্টতার জন্য বাক্যগুলিকে সংশোধন করতে সক্ষম হতে পারে এবং এমনকি নিজের মতো করে নতুন উপাদানও লেখক তৈরি করতে পারে, " ব্রিটেন বলেছেন।

ক্যালিফোর্নিয়ায় অবস্থিত একটি কৃত্রিম বুদ্ধি গবেষণা এবং উন্নয়ন সংস্থা কনটেন্ট টেকনোলজিস, ইনক (সিটিআই) এআই তৈরি করেছে যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাস্টমাইজড শিক্ষামূলক সামগ্রী তৈরি করে। সিটিআই-এর ইঞ্জিন সিলেবাস এবং কোর্স উপাদানগুলি নিখুঁতভাবে বিশ্লেষণ করতে, জ্ঞান আয়ত্ত করতে এবং কাস্টম পাঠ্যপুস্তক, অধ্যায় সংক্ষিপ্তসার এবং একাধিক পছন্দ পরীক্ষার মতো নতুন সামগ্রী তৈরি করতে গভীর শেখার ব্যবহার করে। প্রযুক্তিটি বেশ কয়েকটি সংস্থা এবং শিক্ষা প্রতিষ্ঠান ব্যবহার করছে।

শিক্ষা একটি সামাজিক অভিজ্ঞতা থাকবে

যদিও আমরা শিক্ষায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগে চিত্তাকর্ষক প্রচেষ্টা দেখেছি, অন্যান্য ডোমেনের তুলনায় ফলাফল ফ্যাকাশে হয়েছে যেখানে এআই অ্যালগরিদমগুলি বড় ধরনের বাধা সৃষ্টি করছে। কারণটি হ'ল শিক্ষা এবং শেখা মূলত সামাজিক অভিজ্ঞতা যা স্বয়ংক্রিয়ভাবে চালানো অত্যন্ত কঠিন hard যদি অসম্ভব না হয়।

ইউসিএল নলেজ ল্যাব থেকে প্রফেসর লাকিন বলেন, "এআই শিক্ষকদের প্রতিস্থাপন করতে পারবেন না, কারণ এতে কোনও স্ব-সচেতনতা বা বিপ্লবীয় নিয়ন্ত্রণ নেই এবং এতে সহানুভূতিরও অভাব রয়েছে।" "তবে, এআই, যখন এর নকশাটি আমরা শিখতে এবং শেখানোর বিষয়ে (যেমন শিখার বিজ্ঞানগুলি) যা জানি তা দ্বারা অবহিত করা হয়, তখন শিখার ব্ল্যাক বাক্সটি আনপ্যাক করতে এবং শিক্ষার্থীদের, শিক্ষক এবং পিতামাতাকে ট্র্যাক করতে সক্ষম করার জন্য শিক্ষার্থীদের সম্পর্কে বড় ডেটা যুক্ত করা যেতে পারে একাধিক বিষয়, দক্ষতা এবং বৈশিষ্ট্যগুলি জুড়ে অগ্রগতি - এটি শিখরদের আরও কার্যকর হওয়ার পাশাপাশি জ্ঞান এবং দক্ষতা শিখতে সহায়তা করার জন্য শিখরদের সহায়তা করার জন্য প্রয়োজনীয় তথ্য সরবরাহ করতে পারে।"

এআই শিক্ষা ও শেখার প্রক্রিয়াটিতে এআই সরবরাহ এবং সহায়তা শিক্ষকদের আরও উত্পাদনশীল এবং দক্ষ করে তুলবে। "শিক্ষকরা সর্বোপরি কী করতে পারেন সেদিকে মনোনিবেশ করতে সক্ষম হবেন: দুর্দান্ত সামগ্রী তৈরি করুন, দৃ strong় বক্তৃতা দেবেন এবং ব্যক্তিগতভাবে এবং দূরবর্তীভাবে, স্বতন্ত্রভাবে এবং গোষ্ঠীগুলিতে সবচেয়ে বিস্তীর্ণ ব্যথার পয়েন্টগুলিকে সম্বোধন করুন, " ব্রিনটন বলেছেন।

শিক্ষার আর একটি সামাজিক দিক হ'ল সহযোগিতা। শিক্ষার্থীরা প্রায়শই দলে দলে কাজ করে এবং একে অপরের সাথে যেমন বক্তৃতা শোনার থেকে এবং তাদের নিজস্ব গতিতে সমস্যাগুলি সমাধান করা থেকে আরও শিখেন। "শিক্ষার লক্ষ্যগুলির মধ্যে আরও বেশি সামাজিক মিথস্ক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যেমন একটি ভাল সহযোগী হতে শেখা বা অন্যের সাথে যোগাযোগ করা, " কার্টে লার্নিংয়ের প্রোডাক্ট আর্কিটেক্টার রিটার বলেছিলেন। "সুতরাং শিক্ষাকে ব্যক্তিগতকরণের ক্ষেত্রে একটি চ্যালেঞ্জ হ'ল একজন শিক্ষার্থীকে একটি স্বাধীন শিক্ষানবিস হিসাবে দেখা ভারসাম্য বরণ করা যিনি অন্যের সাথে সহযোগীতার সাথে কাজ করার প্রয়োজনে নিজের গতিতে এগিয়ে যেতে পারেন।"

তবে এআই সহযোগিতামূলক শেখার ক্ষেত্রে একটি সহায়িকা হয়ে উঠতে পারে। ইউসিএল এবং পিয়ারসনের যৌথ গবেষণা পত্র ইন্টেলিজেন্স আনল্যাশড, যা লাকিন সহচরিত করেছেন, ব্যাখ্যা করেছেন যে এআই শিক্ষার্থী শিক্ষার্থী মডেলগুলির সাথে তুলনা করে এবং গ্রুপিংয়ের পরামর্শ দিয়ে সহযোগী শিক্ষাকে সমর্থন করতে পারে যাতে অংশগ্রহণকারীরা অনুরূপ জ্ঞানীয় স্তরে বা পরিপূরক দক্ষতা অর্জন করতে পারে এবং একে অপরকে সাহায্য করতে পারে । এআই এছাড়াও সদস্য হিসাবে লার্নার গ্রুপগুলিতে অংশ নিতে এবং বিষয়বস্তু সরবরাহ, প্রশ্ন উত্থাপন এবং বিকল্প দৃষ্টিকোণ সরবরাহ করে সঠিক দিকনির্দেশনা আলোচনায় সহায়তা করতে পারে।

শেখার প্রক্রিয়া জুড়ে এআই এর সর্বব্যাপী শেষ পর্যন্ত শিক্ষায় বৈপ্লবিক পরিবর্তন ঘটবে। স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের একটি প্রতিবেদন অনুসারে, আগামী পনেরো বছরে, সম্ভবত মানব শিক্ষকদের এআই প্রযুক্তি দ্বারা সহায়তা করা হবে যা ক্লাসরুমে এবং বাড়ীতে উভয়ই ভাল মানুষের ইন্টারঅ্যাকশনের ফলশ্রুতি লাভ করবে।

ক্লাসরুমটি আজকের মতো কমবেশি থাকতে পারে তবে ডিজিটাল সহায়ক, এআই অ্যালগরিদম এবং আরও দক্ষ শিক্ষকের জন্য, ভবিষ্যতের প্রজন্মের কাছে আশা করা যায় উচ্চমানের শিক্ষায় প্রবেশাধিকার পাবে এবং আরও দ্রুত গতিতে শিখতে সক্ষম হবে।