শিক্ষায় এআই ভবিষ্যতের জন্য দুটি এজেন্ডা – এবং কেন স্পষ্টতা অপরিহার্য

ভারত একটি 'শিক্ষায় এআই' মুহূর্তে প্রবেশ করছে। প্রশ্ন নয় যে AI শ্রেণীকক্ষ এবং পাবলিক শিক্ষা ব্যবস্থাকে স্পর্শ করবে কিনা; এটা হবে প্রশ্ন হল AI কি ইক্যুইটি, এজেন্সি এবং শেখার ফলাফলকে শক্তিশালী করে — নাকি নিঃশব্দে সেই ফাঁকগুলি প্রশস্ত করে যা ভারত ইতিমধ্যেই বন্ধ করার জন্য কঠোর পরিশ্রম করছে৷

ইন্ডিয়াএআই ইমপ্যাক্ট সামিট 2026-এর জন্য একটি প্রাক-সামিট ইভেন্ট হিসাবে সেন্টার ফর রেসপন্সিবল এআই (CeRAI) এবং গবেষণা ও শিল্পের অংশীদারদের দ্বারা আহবান করা 'এআই যুগের জন্য মানব পুঁজিকে শক্তিশালী করা' বিষয়ক আইআইটি মাদ্রাজের সাম্প্রতিক কনক্লেভে এই চ্যালেঞ্জটি ফোকাস করা হয়েছিল। বার্তাটি হল সমাজকে বহন করা সহজ হলে, এআই কনফারেন্সটি বাস্তবসম্মত হতে পারে। অবকাঠামো মানুষের ক্ষমতা – শুধু হাতিয়ার নয়।

দুটি এজেন্ডা, একটি নয়

পাবলিক ডিবেট প্রায়ই 'শিক্ষায় এআই'-এ সবকিছু ভেঙে দেয়। ভারত দুটি এজেন্ডাকে সমান্তরালভাবে ধরে রাখা ভালো করবে।

প্রথমটি হল শিক্ষার জন্য AI: শিক্ষাদান, শেখার, মূল্যায়ন এবং সিস্টেম অপারেশনগুলিকে সমর্থন করার জন্য AI ব্যবহার করে৷ দ্বিতীয়টি হল AI শিক্ষা: AI সাক্ষরতা, সচেতনতা, নৈতিকতা, এবং দক্ষতা তৈরি করা সমাজ জুড়ে — শিক্ষক এবং কর্মকর্তা সহ, শুধু ছাত্র নয়। যদি দ্বিতীয় এজেন্ডা দুর্বল হয়, মানবিক বিচার ব্যবস্থায় ক্ষয় হওয়ার সময় ড্যাশবোর্ডে গ্রহণ করা চিত্তাকর্ষক দেখাবে। এআই গ্রহণ জাতীয় লক্ষ্য নয়; এআই ক্ষমতা আছে।

এই পার্থক্যটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ পাবলিক শিক্ষা অ্যাপের অভাবে ব্যর্থ হয় না; এটি ব্যর্থ হয় যখন সিস্টেমগুলি স্কেলে ভাল পছন্দ করতে পারে না। AI সংগ্রহ, প্রশিক্ষণ, শাসন, ব্যবহার এবং মূল্যায়নে বিদ্যমান যা কিছু সক্ষমতা বৃদ্ধি করবে। যদি সেই ক্ষমতা পাতলা হয়, তাহলে AI পাতলা হবে — দ্রুত।

তিনটি প্রশ্ন যা সিদ্ধান্তগুলিকে গাইড করতে হবে

ভারত যেহেতু AI পাইলট থেকে স্কেলিংয়ে চলে যাচ্ছে, তিনটি প্রশ্ন ক্রয়, প্রোগ্রাম ডিজাইন, ব্যবহার এবং শিক্ষক এবং অফিসিয়াল পেশাদার বিকাশের কেন্দ্রে থাকা উচিত।

প্রথম: আমরা কি শেখার জন্য ডিজাইন করছি, নাকি শুধু আউটপুটের জন্য? AI উত্তর তৈরিতে চমৎকার। কিন্তু শিক্ষা হল ক্ষমতা তৈরি করা — বোঝার সাথে পড়ার ক্ষমতা, সংখ্যার সাথে যুক্তি এবং অপরিচিত সমস্যাগুলি সমাধান করার ক্ষমতা। যদি AI জ্ঞানীয় অফলোডিংকে উত্সাহিত করে (মেশিনকে চিন্তা করতে দেয়), এটি দীর্ঘমেয়াদী শিক্ষাকে দুর্বল করে স্বল্পমেয়াদী কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।

এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ নিপুন ভারত-এর অধীনে ভারতের একটি সময়সীমাবদ্ধ ভিত্তিগত সাক্ষরতা এবং সংখ্যাতা (FLN) উচ্চাকাঙ্ক্ষা রয়েছে, যার লক্ষ্য 2026-27 সালের মধ্যে শিশুদের জন্য মৌলিক দক্ষতা অর্জন করা। প্রারম্ভিক গ্রেডে AI তাই এটি বোধগম্যতা এবং স্থানান্তরকে গভীর করে কিনা তা দ্বারা বিচার করা উচিত, এটি কত দ্রুত উত্তর তৈরি করে বা এটি কতটা ব্যক্তিগতকৃত হয় তা দিয়ে নয়।

আমাদের অবশ্যই বিবেচনা করতে হবে যে পূর্বের গ্রেডে AI শিক্ষক বা শিক্ষার্থীদের হাতে সেরা কিনা। আমরা গ্রেডের মধ্য দিয়ে অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে AI মিথস্ক্রিয়া একটি দ্বি-মুখী গতিশীল হয়ে উঠতে পারে যাতে শিক্ষক এবং শিক্ষার্থী উভয়ই জড়িত থাকে।

দ্বিতীয়: আমরা কি দায়ী এআই বা এআই-দায়িত্বশীল প্রতিষ্ঠান গড়ে তুলছি? দায়ী AI প্রায়ই একটি প্রযুক্তিগত চেকলিস্টে হ্রাস করা হয় — পক্ষপাত কমানো, নিরাপত্তা ফিল্টার, স্বচ্ছতা। প্রয়োজনীয়, কিন্তু অপর্যাপ্ত। পাবলিক শিক্ষায়, দায়িত্ব প্রতিষ্ঠানের অভ্যন্তরে বসে: সংগ্রহ ব্যবস্থা, অভিযোগ নিষ্পত্তি, শিক্ষক সক্ষমতা, এবং ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ। এমনকি একটি সুনির্দিষ্ট মডেলও ক্ষতির কারণ হতে পারে যদি এটি পরিষ্কার জবাবদিহিতা ছাড়া, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের প্রশিক্ষণ ছাড়া বা ক্ষেত্রের ব্যর্থতা মোড সনাক্ত এবং সংশোধন করার প্রক্রিয়া ছাড়াই স্থাপন করা হয়।

তৃতীয়: আমরা কি প্রযুক্তিকে স্কেলিং করছি, নাকি বিশ্বাসকে স্কেলিং করছি? পাবলিক সিস্টেমে, স্কেল একটি প্রযুক্তিগত মাইলফলক নয়; এটি একটি সামাজিক চুক্তি। আস্থা অর্জন করা হয় যখন শিক্ষকরা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারেন কিভাবে একটি টুল কাজের চাপকে প্রভাবিত করে, যখন পিতামাতারা বুঝতে পারেন তাদের সন্তানের শেখার এবং ডেটার কী হবে এবং যখন কর্মকর্তারা উত্তর দিতে পারেন যখন সিস্টেমগুলি ব্যর্থ হয় তখন কী ঘটবে৷ যদি বিশ্বাস পরিকল্পিত না হয়, এটি একটি পরবর্তী চিন্তা হয়ে ওঠে – এবং তারপর এটি একটি সংকটে পরিণত হয়।

AI এর ক্ষেত্রে বিশ্বাস একটি ডিজাইনের প্রয়োজনীয়তা, যোগাযোগের বাজওয়ার্ড নয়

“এআই ভালোর জন্য” স্লোগান থেকে বিশ্বাস আসবে না। এটি গভর্নেন্স আর্কিটেকচার থেকে আসবে। ভারত ইতিমধ্যেই এই দিকে দৃঢ় নীতি সংকেত পেয়েছে।

ন্যাশনাল এডুকেশন পলিসি (NEP) 2020 অন্তর্ভুক্তি এবং ইক্যুইটির উপর জোর দিয়ে অ্যাক্সেস এবং গুণমান উন্নত করার জন্য প্রযুক্তির ব্যবহার করার আহ্বান জানিয়েছে। প্রযুক্তি নিরপেক্ষ নয়: এটি সিস্টেমটি কী পুরষ্কার দেয় তা বাড়িয়ে তোলে। আমরা ব্যবহার পুরস্কৃত করলে, আমরা ব্যবহার পাব। আমরা যদি শেখার লাভ এবং ইক্যুইটি পুরস্কৃত করি, তাহলে আমরা একটি ভিন্ন ধরনের উদ্ভাবন পাব। শিক্ষা মন্ত্রক সম্প্রতি শিক্ষার জন্য AI-এর আবিষ্কার, নকশা, উন্নয়ন এবং ফলাফল-ভিত্তিক স্কেলিংকে চ্যাম্পিয়ন করতে IIT মাদ্রাজ-এ এআই সেন্টার অফ এক্সিলেন্স ফর এডুকেশন প্রতিষ্ঠার ঘোষণা করেছে।

ডিজিটাল পার্সোনাল ডেটা প্রোটেকশন অ্যাক্ট (DPDP), 2023 শিশুদের ব্যক্তিগত ডেটা প্রক্রিয়াকরণের জন্য যাচাইযোগ্য পিতামাতার সম্মতি প্রয়োজন এবং প্রক্রিয়াকরণকে শিশুর সুস্থতার উপর ক্ষতিকর প্রভাব ফেলতে পারে তা নিষিদ্ধ করে৷ স্কুলে AI এর জন্য, এটি একটি কমপ্লায়েন্স ফুটনোট নয়। এটি একটি পণ্যের প্রয়োজনীয়তা: ডেটা ন্যূনতমকরণ, উদ্দেশ্য সীমাবদ্ধতা, সুরক্ষিত ডিফল্ট এবং পরিষ্কার, অ্যাক্সেসযোগ্য প্রতিকারের প্রক্রিয়াগুলিকে প্রথম দিন থেকেই স্থাপনার মধ্যে তৈরি করতে হবে।

শিক্ষায় জেনারেটিভ এআই-এর উপর ইউনেস্কোর নির্দেশিকা একইভাবে মানব-কেন্দ্রিক দৃষ্টিভঙ্গি এবং দীর্ঘমেয়াদী সক্ষমতা বৃদ্ধির জন্য যুক্তি দেয় যাতে শিক্ষা ব্যবস্থা দায়িত্বশীলভাবে এই সরঞ্জামগুলিকে একীভূত করতে পারে।

এরপর ভারতের কী করা উচিত

ভারত যদি এআইকে জনশিক্ষাকে শক্তিশালী করতে চায় — কেবল আধুনিকীকরণ না করে — পরবর্তী পর্যায়ে একটি ভিন্ন প্লেবুক দরকার৷

বিজ্ঞান এবং FLN অগ্রাধিকার শেখার জন্য AI স্থাপনার অ্যাঙ্করিং করে শুরু করুন। প্রারম্ভিক গ্রেডে, বেঞ্চমার্কটি টেকসই শিক্ষা হওয়া উচিত: বোঝা, স্থানান্তর এবং ত্রুটি সনাক্তকরণ, “তাত্ক্ষণিক উত্তর” নয়। উচ্চতর গ্রেডে এবং তার পরেও, মানদণ্ডে সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং এআই আউটপুটগুলিকে অভিহিত মূল্যে গ্রহণ করার পরিবর্তে জিজ্ঞাসাবাদ করার ক্ষমতা অন্তর্ভুক্ত করা উচিত।

তারপর প্রাতিষ্ঠানিক ক্ষমতা তৈরি করুন যেখানে এটি গুরুত্বপূর্ণ: রাজ্য এবং জেলা নেতৃত্ব, সংগ্রহ দল, একাডেমিক সহায়তা কাঠামো এবং স্কুল নেতৃত্ব। পাবলিক-প্রাইভেট-অ্যাকাডেমিয়া অংশীদারিত্বগুলি চালু হওয়া পাইলটের সংখ্যা দ্বারা নয়, বরং তৈরি করা প্রাতিষ্ঠানিক ক্ষমতা দ্বারা বিচার করা উচিত: মান, মূল্যায়ন প্রোটোকল, প্রশিক্ষণ প্রোগ্রাম এবং ক্ষতি এবং প্রতিকারের জন্য ভাগ করা জবাবদিহিতা।

স্বচ্ছ শিশু-ডেটা অনুশীলন, ফলাফলের স্বাধীন মূল্যায়ন এবং ভাষা জুড়ে ন্যায্যতা, এবং স্পষ্ট ঘটনা-প্রতিক্রিয়া এবং অভিযোগের পথের মাধ্যমে প্রকৌশলীর আস্থা। শিক্ষকদের সহ-ডিজাইনার হিসাবে আচরণ করুন, শেষ ব্যবহারকারী নয়। শিক্ষক বিকাশকে অবশ্যই সরঞ্জাম প্রশিক্ষণের বাইরে পেশাদার বিচারে যেতে হবে — কখন AI ব্যবহার করতে হবে, কখন করবেন না এবং কীভাবে জ্ঞানীয় অফলোডিং প্রতিরোধ করা যায়।

পরিশেষে, সিস্টেমটিকে ভেন্ডর সাইলোতে বিভক্ত হওয়া থেকে বিরত রাখতে আন্তঃকার্যযোগ্যতা এবং পাবলিক পণ্যগুলিতে বিনিয়োগ করুন। দৃঢ় মূল্যায়ন এবং শাসনের সাথে উন্মুক্ত মানকে যুক্ত করুন এবং জবাবদিহিতাকে ক্ষুণ্ন না করেই উদ্ভাবন বিকাশ লাভ করতে পারে।

আসল জাতীয় লক্ষ্য

ভারতের সুবিধা কত দ্রুত স্কুলে এআই সরঞ্জাম স্থাপন করে তা দিয়ে পরিমাপ করা হবে না। এটি এমন একটি প্রজন্ম তৈরি করতে পারে যা AI কে তাদের জন্য চিন্তা করতে না দিয়ে AI এর সাথে চিন্তা করতে পারে — এবং একটি পাবলিক শিক্ষা ব্যবস্থা যা মর্যাদা, নিরাপত্তা এবং ন্যায়সঙ্গততার সাথে আপোস না করে উদ্ভাবন করতে পারে তার দ্বারা পরিমাপ করা হবে।

শিফটটি সোজা: “আমরা কত দ্রুত এআই স্থাপন করতে পারি?” জিজ্ঞাসা করা বন্ধ করুন। এবং জিজ্ঞাসা করা শুরু করুন “আমরা কতটা ভালভাবে AI এর চারপাশে মানবিক ক্ষমতা তৈরি করতে পারি — স্কেলে, মর্যাদার সাথে?”

(ভানু পোট্টা বর্তমানে সেন্ট্রাল স্কয়ার ফাউন্ডেশনে EdTech এবং AI-এর পরামর্শক সিনিয়র পার্টনার, বিড়লা AI ল্যাবসের সিনিয়র উপদেষ্টা এবং জিঙ্গার ল্যাবসের প্রতিষ্ঠাতা অংশীদার।)

(এর জন্য সাইন আপ করুন THEdgeহিন্দুর সাপ্তাহিক শিক্ষা নিউজলেটার।)