दो समाधानों में से एक है छात्रों के ज्ञान के अंतराल का पता लगाना, जिसके आधार पर एआई छात्रों को सुधार की आवश्यकता वाली विषय-वस्तु का सुझाव देगा।
वैज्ञानिक सम्मेलन " शिक्षा में बड़ा डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता: चुनौती से सफलता तक" में तकनीकी समाधानों के बारे में सीखते प्रतिनिधि - फोटो: टीटी
22 नवंबर को, हो ची मिन्ह सिटी पीपुल्स कमेटी और हो ची मिन्ह सिटी शिक्षा और प्रशिक्षण विभाग ने एक वैज्ञानिक सम्मेलन "शिक्षा में बड़ा डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता: चुनौती से सफलता तक" का आयोजन किया।
दो AI समाधान
कार्यशाला में, हो ची मिन्ह सिटी के शिक्षा एवं प्रशिक्षण विभाग के कार्यालय प्रमुख श्री हो तान मिन्ह ने कहा कि हो ची मिन्ह सिटी ने शिक्षा में एआई के अनुप्रयोग का परीक्षण करने के लिए दो समाधान चुने हैं। पहला समाधान छात्रों को अपने शिक्षण पथ को स्वयं समायोजित करने में सहायता प्रदान करना है। दूसरा समाधान छात्रों के ज्ञान में कमियों का पता लगाना है, और उसके आधार पर, एआई छात्रों को आवश्यक सामग्री सुझाएगा।
"प्रत्येक छात्र की ज़रूरतें, सीखने की गति और सीखने की क्षमताएँ अलग-अलग होती हैं। स्व-गति से सीखने से छात्रों को अपनी शैक्षिक यात्रा पर नियंत्रण मिलता है, और वे यह चुन पाते हैं कि वे क्या, कैसे और कब सीखेंगे।
हो ची मिन्ह सिटी शिक्षा और प्रशिक्षण विभाग द्वारा विकसित एआई मॉडल का उद्देश्य एलएमएस प्रणाली पर कार्यों के साथ शिक्षार्थियों की बातचीत का विश्लेषण करके छात्रों को उनके सीखने के मार्ग को समायोजित करने में सहायता करना है।
यह मॉडल प्रत्येक छात्र के लिए व्यक्तिगत सिफारिशें प्रदान करेगा, जैसे कि सुधार पर ध्यान केंद्रित करने के क्षेत्र; अतिरिक्त सामग्री या गतिविधियाँ; अध्ययन कार्यक्रम में समायोजन; सीखने की प्रभावशीलता में सुधार करने की रणनीतियाँ..." - श्री मिन्ह ने कहा।
दूसरे समाधान के बारे में, श्री मिन्ह ने बताया कि एआई योग्यता सर्वेक्षणों और प्रश्न बैंकों से ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करेगा। इस प्रकार, एआई विशिष्ट सामग्री और ज्ञान का अनुमान लगाएगा जिसके लिए छात्रों को अतिरिक्त सहायता की आवश्यकता हो सकती है।
और चुनौतियाँ
हो ची मिन्ह सिटी के शिक्षा एवं प्रशिक्षण विभाग के कार्यालय प्रमुख श्री हो तान मिन्ह कार्यशाला में बोलते हुए - फोटो: टीटी
"वर्तमान में, हम एआई के लिए डेटा एकत्र करने और एकीकृत करने के चरण में हैं। हो ची मिन्ह सिटी शिक्षा और प्रशिक्षण विभाग भी कई चुनौतियों का सामना कर रहा है, जैसे कि बुनियादी ढांचे की सीमाएँ (ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट - जीपीयू से सुसज्जित उपयुक्त सर्वर बुनियादी ढांचे की कमी)।
GPU त्वरण के बिना, AI मॉडलों का प्रशिक्षण काफ़ी धीमा हो जाएगा, जिससे पुनरावृत्त विकास और बड़े पैमाने पर परिनियोजन की व्यवहार्यता कम हो जाएगी। यह सीमा न केवल गति को प्रभावित करती है, बल्कि AI समाधानों की मापनीयता को भी प्रभावित करती है, क्योंकि मानक CPU संसाधनों के साथ बड़े डेटासेट को संसाधित करना व्यावहारिक रूप से असंभव हो जाता है," मिन्ह ने साझा किया।
श्री मिन्ह के अनुसार, चिप उत्पादक देशों की निर्यात नीतियों के कारण राज्य बजट निवेश से GPU खरीदना संभव नहीं है। OpenAI जैसे प्रदाताओं से AI क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म या API का उपयोग करने पर काफ़ी लागत आती है, खासकर जब समाधान का उपयोग बड़ी संख्या में उपयोगकर्ताओं की सेवा के लिए किया जाता है।
क्लाउड सेवाएँ उपयोग के आधार पर शुल्क लेती हैं, जिसमें डेटा प्रोसेसिंग, स्टोरेज और एपीआई कॉल शामिल हैं। सीमित बजट वाले सार्वजनिक संचालनों के लिए, ये निरंतर लागतें वित्तीय बोझ बनती हैं...
शिक्षा में डिजिटल परिवर्तन की प्रगति को बढ़ावा देना
वैज्ञानिक सम्मेलन "शिक्षा में बड़ा डेटा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता: चुनौती से सफलता तक" में शिक्षा और प्रशिक्षण मंत्रालय , हो ची मिन्ह सिटी पीपुल्स कमेटी, दक्षिण पूर्व क्षेत्र में शिक्षा और प्रशिक्षण विभाग, डिजिटल परिवर्तन विशेषज्ञों के 350 से अधिक प्रतिनिधि शामिल हैं...
यह दक्षिण-पूर्वी प्रांतों में 2030 तक के दृष्टिकोण के साथ 2022-2025 की अवधि के लिए शिक्षा और प्रशिक्षण क्षेत्र में सूचना प्रौद्योगिकी और डिजिटल परिवर्तन के अनुप्रयोग को बढ़ाने के लिए योजना के कार्यान्वयन कार्यों की प्रगति और प्रभावी ढंग से कार्यान्वयन को बढ़ावा देने के लिए की जाने वाली गतिविधियों में से एक है।
कार्यशाला में शिक्षा एवं प्रशिक्षण विभागों, विशेषज्ञों और डिजिटल परिवर्तन में अनुभवी व्यवसायों द्वारा मॉडलों, समाधानों और बेहतरीन तकनीकों पर कई प्रस्तुतियाँ दी गईं। साथ ही, कार्यशाला में उन सफल मॉडलों और समाधानों का भी परिचय दिया गया जिन्हें दक्षिण-पूर्वी क्षेत्र के शिक्षा विभाग अगले चरण में लागू करने की तैयारी कर रहे हैं।
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स्रोत: https://tuoitre.vn/tp-hcm-thu-nghiem-dua-ai-vao-giao-duc-20241122175617646.htm
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