ہو چی منہ سٹی تعلیم میں AI کا امتحان لیتا ہے۔

دو حلوں میں سے ایک طالب علم کے علمی خلاء کا پتہ لگانا ہے، اس بنیاد پر AI تجویز کرے گا کہ طلباء کو بہتر کرنے کی ضرورت ہے۔

مندوبین سائنسی کانفرنس میں تکنیکی حل کے بارے میں جان رہے ہیں " تعلیم میں بڑا ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت: چیلنج سے پیش رفت تک" - تصویر: ٹی ٹی

22 نومبر کو ہو چی منہ سٹی پیپلز کمیٹی اور ہو چی منہ سٹی ڈیپارٹمنٹ آف ایجوکیشن اینڈ ٹریننگ نے ایک سائنسی کانفرنس کا اہتمام کیا "تعلیم میں بڑا ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت: چیلنج سے کامیابی تک"۔

دو AI حل

ورکشاپ میں، ہو چی منہ سٹی کے محکمہ تعلیم و تربیت کے دفتر کے چیف ہو تان من نے کہا کہ ہو چی منہ سٹی نے تعلیم میں AI کے اطلاق کو جانچنے کے لیے دو حل چنے ہیں۔ حل 1 طلباء کو ان کے سیکھنے کے راستے کو خود کو ایڈجسٹ کرنے میں مدد کرنا ہے۔ حل 2 طلباء کے علمی خلاء کا پتہ لگانا ہے، اس بنیاد پر، AI وہ مواد تجویز کرے گا جسے طلباء کو بہتر کرنے کی ضرورت ہے۔

"ہر طالب علم کی مختلف ضروریات، سیکھنے کی رفتار اور سیکھنے کی صلاحیتیں ہوتی ہیں۔ خود رفتار سیکھنا طلباء کو ان کے تعلیمی سفر پر قابو پاتا ہے، اس بارے میں انتخاب کرتے ہیں کہ وہ کیا، کیسے اور کب سیکھتے ہیں۔

ہو چی منہ سٹی ڈیپارٹمنٹ آف ایجوکیشن اینڈ ٹریننگ کی طرف سے تیار کردہ AI ماڈل کا مقصد LMS سسٹم پر کاموں کے ساتھ سیکھنے والوں کے تعاملات کا تجزیہ کرکے ان کے سیکھنے کے راستے کو ایڈجسٹ کرنے میں طلباء کی مدد کرنا ہے۔

ماڈل ہر طالب علم کے لیے ذاتی سفارشات فراہم کرے گا، جیسے کہ بہتری پر توجہ مرکوز کرنے کے شعبے۔ اضافی مواد یا سرگرمیاں؛ مطالعہ کے نظام الاوقات میں ایڈجسٹمنٹ؛ سیکھنے کی تاثیر کو بہتر بنانے کی حکمت عملی..." - مسٹر من نے کہا۔

دوسرے حل کے بارے میں مسٹر من نے بتایا کہ AI قابلیت کے سروے اور سوالیہ بینکوں کے تاریخی ڈیٹا کا تجزیہ کرے گا۔ اس طرح، AI مخصوص مواد اور علم کی پیشین گوئی کرے گا کہ طلباء کو اضافی مدد کی ضرورت ہو سکتی ہے۔

اور چیلنجز

ہو چی منہ سٹی کے محکمہ تعلیم و تربیت کے دفتر کے چیف ہو تان من، ورکشاپ سے خطاب کر رہے ہیں - تصویر: ٹی ٹی

"فی الحال، ہم AI کے لیے ڈیٹا اکٹھا کرنے اور انٹیگریٹ کرنے کے مرحلے میں ہیں۔ ہو چی منہ سٹی ڈیپارٹمنٹ آف ایجوکیشن اینڈ ٹریننگ کو بھی بہت سے چیلنجز کا سامنا ہے جیسے کہ بنیادی ڈھانچے کی حدود (گرافکس پروسیسنگ یونٹس سے لیس موزوں سرور انفراسٹرکچر کی کمی - GPUs)۔

GPU ایکسلریشن کے بغیر، AI ماڈلز کی تربیت نمایاں طور پر سست ہوگی، جس سے تکراری ترقی اور بڑے پیمانے پر تعیناتی کی فزیبلٹی کم ہوگی۔ یہ حد نہ صرف رفتار بلکہ AI سلوشنز کی اسکیل ایبلٹی کو بھی متاثر کرتی ہے، کیونکہ معیاری CPU وسائل کے ساتھ بڑے ڈیٹاسیٹس کی پروسیسنگ عملی طور پر نا ممکن ہو جاتی ہے،‘‘ من نے شیئر کیا۔

مسٹر من کے مطابق، ریاستی بجٹ کی سرمایہ کاری کے ذریعے GPUs کی خریداری چپ تیار کرنے والے ممالک کی برآمدی پالیسیوں کی وجہ سے ممکن نہیں ہے۔ اوپن اے آئی جیسے فراہم کنندگان سے AI کلاؤڈ پلیٹ فارمز یا APIs کا استعمال کرنے پر خاصی لاگت آتی ہے، خاص طور پر جب یہ حل بڑی تعداد میں صارفین کی خدمت کے لیے استعمال کیا جاتا ہے۔

کلاؤڈ سروسز استعمال کی بنیاد پر چارج کرتی ہیں، بشمول ڈیٹا پروسیسنگ، اسٹوریج، اور API کالز۔ محدود بجٹ کے ساتھ عوامی کاموں کے لیے، یہ جاری اخراجات ایک مالی بوجھ بنتے ہیں…

تعلیم میں ڈیجیٹل تبدیلی کی پیشرفت کو فروغ دینا

سائنسی کانفرنس "تعلیم میں بڑا ڈیٹا اور مصنوعی ذہانت: چیلنج سے پیش رفت تک" میں وزارت تعلیم و تربیت ، ہو چی منہ سٹی پیپلز کمیٹی، جنوب مشرقی خطے میں تعلیم و تربیت کے محکموں، ڈیجیٹل تبدیلی کے ماہرین... کے 350 سے زیادہ مندوبین موجود ہیں۔

یہ جنوب مشرقی صوبوں میں 2030 تک کے وژن کے ساتھ 2022 - 2025 کی مدت کے لیے انفارمیشن ٹیکنالوجی کے اطلاق اور تعلیم اور تربیت کے شعبے کی ڈیجیٹل تبدیلی کو بڑھانے کے لیے کاموں پر عمل درآمد کی پیشرفت کو فروغ دینے اور مؤثر طریقے سے منصوبے کو نافذ کرنے کی سرگرمیوں میں سے ایک ہے۔

ورکشاپ میں تعلیم اور تربیت کے محکموں، ماہرین، اور ڈیجیٹل تبدیلی میں تجربہ رکھنے والے کاروباری اداروں کے ماڈلز، حل، اور اچھی ٹیکنالوجیز پر بہت سی پیشکشیں تھیں۔ اس کے ساتھ ہی، ورکشاپ نے بریک تھرو ماڈلز اور حل بھی متعارف کروائے جنہیں جنوب مشرقی خطے میں تعلیم کے محکمے اگلے مرحلے میں تعینات کرنے کی تیاری کر رہے ہیں۔

ماخذ: https://tuoitre.vn/tp-hcm-thu-nghiem-dua-ai-vao-giao-duc-20241122175617646.htm