ऐआई के युग में रॉक-सॉलिड एसटीईएम फाउंडेशनल कौशल का निर्माण महत्वपूर्ण है

विजय गर्ग

 एसटीईएम (विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित) कौशल का महत्व। इस ऐआई युग में ठोस एसटीईएम बुनियादी कौशल बनाना महत्वपूर्ण है।

भारत में एसटीईएम प्रथाओं ने एक अजीब विरोधाभास देखा है। राज्य स्तरीय कॉलेजों और विश्वविद्यालयों में एसटीईएम शिक्षकों के लिए निराशाजनक प्रवेश ने एक असहज प्रश्न उठाया है – क्या गिरावट एसटीईએમ शिक्षा में बढ़ती आत्मविश्वास की कमी का प्रतिबिंब है?

एक ओर, हम एसटीईएम स्नातकों की बड़ी संख्या में उभरते हुए प्रवृत्ति के गवाह हैं; दूसरी ओर, बुनियादी इंजीनियरिंग और वैज्ञानिक क्षेत्रों में बेरोजगारी और असुविधा के बारे में चिंताएं हैं। भारत कौशल रिपोर्ट (2024) के हालिया आंकड़ों में बताया गया है कि केवल 50% भारतीय स्नातक ही रोजगार योग्य माने जाते हैं। एस्पायरिंग माइंड्स (अब एसएचएल) की एक रिपोर्ट में पाया गया है कि भारतीय इंजीनियरिंग स्नातक कई चुनौतियों के कारण ज्ञान अर्थव्यवस्था में बेरोजगार हैं – व्यावहारिक संपर्क का अभाव, कम संचार कौशल और अप्रचलित पाठ्यक्रम।

यह व्यापक रूप से माना जाता है कि स्वचालन ने कई पारंपरिक एसटीईएम भूमिकाओं को अनावश्यक बना दिया है, जबकि अन्य लोग अभिजात वर्ग कंपनियों में भी तकनीकी बर्खास्तियों की ओर इशारा करते हैं। एक आईटी कंपनी द्वारा कोडर्स के लिए 450 नौकरियों की भर्ती का हालिया अनुभव यह दर्शाता है कि हमें मूल कौशल पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता क्यों है। 450 नौकरियों के लिए 12,000 उम्मीदवारों ने आवेदन किया। दुर्भाग्यवश, किसी भी उम्मीदवार को नियुक्त नहीं किया जा सका क्योंकि उनमें से अधिकांश व्यवसाय की समस्या का समाधान करने के बजाय कोड के लिए एआई टूल पर भरोसा करते थे।

कई छात्र त्वरित सुधार करने के लिए प्रलोभित होते हैं जिन्हें एसटीईएम में ठोस आधार हल कर सकता है। एसटीईएम मूलतः प्रणालियों को समझने के बारे में है। ये जैविक, भौतिक, सूचनात्मक या यहां तक कि मैकेनिकल भी हो सकते हैं। उदाहरण के लिए, एसटीईएम की समझ एक छात्र को तैयार उत्तरों के बजाय चैटजीपीटी पर अधिक शोध करने में सक्षम बना सकती है। स्वाभाविक रूप से, एसटीईएम वास्तविक मूल नवाचार का आधार है

डेमिस हसाबिस को देखो। उनके पास संज्ञानात्मक तंत्रिका विज्ञान में पीएचडी है, लेकिन यह उनकी वैज्ञानिक समझ है जो उन्हें अल्फाफोल्ड परियोजना में डेटा का उपयोग करने की अनुमति देती है। उस परियोजना ने प्रोटीन फोल्डिंग की जटिल समस्या को हल किया। यह न केवल एआई समुदाय के लिए एक उपलब्धि थी बल्कि जीवविज्ञान, भौतिकी और मशीन लर्निंग को जोड़ने वाले पूरे अंतर-अनुशासनात्मक विज्ञान का भी।

भारत में भी, इसरो का चंद्रयान-3 मिशन केवल कच्चे कोडिंग प्रतिभा का उत्पाद नहीं था। इसमें सटीक इंजीनियरिंग, कक्षा यांत्रिकी, सामग्री विज्ञान और लागू गणित की आवश्यकता थी। ये अपने शास्त्रीय रूप में एसटीईएम डोमेन हैं।

एसटीईएम कौशल के साथ वास्तविक समस्या यह है कि शिक्षाएं अलग-अलग लग सकती हैं – आवेदन से दूर। एक अच्छा समाधान एसटीईएम शिक्षा को सिस्टम शिक्षा के रूप में पुनः कल्पना करना होगा। एक जो मजबूत उद्योग इंटरफ़ेस, आधुनिक प्रयोगशाला पहुंच और अंतःविषय परियोजनाओं पर केंद्रित है।

राष्ट्रीय शिक्षा नीति के अनुरूप, सक्रिय शिक्षण का विचार कक्षा में सीखने को पुनः परिभाषित करने के लिए प्रौद्योगिकी, मानव बातचीत और यहां तक कि अंतर-अनुशासनात्मक दृष्टिकोणों पर भी कटौती करता है।

एआई की वृद्धि ने बड़े पैमाने पर बेरोजगारी और बर्खास्तगी के बारे में भय पैदा किया है। हालांकि ऐसा डर गलत स्थान पर नहीं है, लेकिन यह पूरी तस्वीर को नजरअंदाज कर देता है।

एक व्यवहार्य एआई मॉडल वास्तव में उन लोगों के लिए मूल्य बढ़ा सकता है जो ऐसी प्रणालियों के पीछे विज्ञान और कला को समझते हैं। उदाहरण के लिए, जनरेटिव ऐआई कोड लिख सकता है, लेकिन क्या हम इसे मानव पर्यवेक्षण के बिना एयरोस्पेस इंजीनियरिंग में जटिल सिमुलेशन को मान्य कर सकते हैं? शायद नहीं। ये ऐसे पहलू हैं जिन्हें अभी भी मानवीय भागीदारी की आवश्यकता है। जैसे डेमिस हसाबिस, डॉ. स्टैनफोर्ड में फेई-फेई ली या प्रतिष्ठित संस्थानों के कई भारतीय एआई शोधकर्ताओं का तर्क है कि एसटीईएम शिक्षा एआई आउटपुट पर सवाल उठाने और आगे सुधार करने के लिए आवश्यक बुनियादी ज्ञान प्रणाली है। एसटीईएम शिक्षा जलवायु मॉडलिंग, अंतरिक्ष अनुसंधान, जैव चिकित्सा विज्ञान और राष्ट्रीय सुरक्षा जैसे क्षेत्रों में महत्वपूर्ण है जहां गलतियों के वास्तविक दुनिया के परिणाम होते हैं। एआई एक गुणक है, प्रतिस्थापन नहीं। यह मांग रूट कोडिंग से दूर रहेगी और एल्गोरिदम डिजाइन, गणितीय मॉडलिंग और सिस्टम एकीकरण की ओर जाएगी। एसटीईएम या शिक्षा को वास्तव में नौकरी के मार्ग के रूप में देखा गया है। लेकिन एक अच्छा बुनियादी आधार बढ़ते झूठे विज्ञान, गलत सूचना और यहां तक कि वैचारिक चरमपंथ के खिलाफ देश का बचाव है। यदि सही ढंग से वितरित किया जाए तो एसटीईएम जांच, झूठापन और साक्ष्य की संस्कृति पैदा कर सकता है। ये एक समाज में खुद को तोड़ने के बिना आधुनिकीकरण करने की कोशिश कर रहे हैं। भारत में, अटल नवाचार मिशन या राष्ट्रीय अनुसंधान फाउंडेशन जैसी पहल सफल होने की संभावना बहुत अधिक है, यदि एसटीईएम पाइपलाइन मजबूत बनी रहे।