اس کے مقابلے میں، Jarring بھی ہے. اسٹینفورڈ میں، طالب علموں کو آسانی سے ان کی ضروریات کو پیش کرنے، بہترین مطالعہ کی منصوبہ بندی کی تجویز، اور کاموں پر فوری رائے فراہم کرنے کے لئے AI کی طرف سے طاقتور سیکھنے کے انتظام کے نظام پر چلتے ہیں. اس کے باوجود، تین ہزار میل دور، کم ادائیگی ڈٹروئٹ عوامی اسکولوں میں نوجوان پائکسلڈ اسکرین پر چمکتے ہیں، پرانے انٹرفیسوں کے ساتھ لڑتے ہیں جو وسط کے تعینات کو تباہ کر رہے ہیں. "AI-Native" تعلیم کے مترادفات میں خوش آمدید.ایٹوپیک خیالات algorithmic وعدہ میں پھینک دیا گیا ہے، لیکن اسی سسٹم کے غیر مترادفات کے ساتھ منسلک ہے جو دہائیوں کے لئے امریکی اسکولنگ کو پریشان کیا ہے. ڈیجیٹل پیدائش کی Mirage "AI-Native وہ شخص ہے جو اپنے تمام (یا سب سے زیادہ) کام کو AI کی مدد کرنے کی صلاحیت کے ساتھ اٹھایا جائے گا، "بریانا موریسن، جس کی وائرجینیا یونیورسٹی میں تحقیق نے تعلیمی ٹیکنالوجی کو قبول کرنے میں پیدا ہونے والی غلطیوں کو روشن کیا ہے، وضاحت کرتا ہے لیکن یہاں کہانی پیچیدہ ہو جاتی ہے - خطرناک طور پر. ہم اس راستے میں پہلے سے ہی تھے. یاد رکھیں جب ہم نے ایک پوری نسل "ڈیجیٹل نائٹینز" کو لیبل کیا تھا؟ یہ وسیع فرض - کہ سمارٹ فونز کے ساتھ بڑھتے ہوئے بچوں کو خود کار طریقے سے پیچیدہ تکنیکی پڑھنے کی صلاحیت تھی - تباہ کن غلط ثابت ہوئی. TikTok ویڈیوز کے ذریعے سوئچ کرنے کے لئے جاننے کا مطلب ڈیٹا بیس کے سوالات کو سمجھنے کے لئے نہیں ہے. اب ہم ایک ہی غلطی دوبارہ کر رہے ہیں. صرف اس بار، شرطوں سے زیادہ ہیں. AI پر مبنی فرض یہ ہے کہ فردا کے طالب علموں کو مصنوعی ذہانت کے آلات کو اسی آسانی سے چلائیں گے جیسے ان کے ماضی نے سوشل میڈیا کو استعمال کیا تھا لیکن موریسن کی تحقیق ایک زیادہ پیچیدہ حقیقت ظاہر کرتی ہے. طالب علموں کو مصنوعی ذہانت کا وسیع پیمانے پر استعمال کیا جا سکتا ہے - اکثر اس کو سمجھنے کے بغیر - اب بھی بنیادی طور پر اہم سوچ، اخلاقی سوچ اور تکنیکی پڑھنے کے لئے تیار نہیں ہیں جو حقیقی AI شراکت داری کی ضرورت ہوتی ہے. غیر معمولی شروع کی لائن "جس کے پاس وسائل نہیں ہیں وہ مقامی مطالبات (اور فنڈنگ) کے لئے انتظار کریں گے،" موریسن نے تبصرہ کیا، ان کے الفاظ کو تاریخی پیشگوئی کے وزن کا سامنا کرنا پڑا. 1980s اور 90s میں، امیر شہروں نے کمپیوٹر لیبز خریدا جبکہ گاؤں اور شہروں کے اسکولوں نے بنیادی ہارڈ ویئر کے لئے سالوں کے لئے انتظار کیا. Elite اداروں AI پڑھنے کے مشیروں کو ملازمت کرتے ہیں اور پیچیدہ سیکھنے کے تجزیہ پلیٹ فارمز کو اپ ڈیٹ کرتے ہیں. وہ ذاتی AI استادوں، خودکار تشخیص کے نظام، اور پیشہ ورانہ ماڈل کے ساتھ تجربات کرتے ہیں جو لڑنے والے طالب علموں کی شناخت کرتے ہیں اس سے پہلے کہ وہ پیچھے ہو جائیں. عوامی اسکول؟ وہ اب بھی قابل اعتماد انٹرنیٹ کے لئے لڑ رہے ہیں. آٹوموٹیشن پڑھنے کی فہرست امریکی سرحدوں سے کہیں زیادہ وسیع ہوتی ہے جبکہ سلیکون ڈیلن اسٹوریجز کو ہنگامی سرمایہ کاروں کو فروغ دینے کے لئے AI کی طرف سے ڈھونڈتا ہے، Saharan Africa کے جنوب افریقہ میں اسکولوں کو بنیادی کمپیوٹرز کو بجلی دینے کے لئے بجلی کی ضرورت نہیں ہے۔ عالمی اثرات حیرت انگیز ہیں — کل آبادیوں کو مکمل طور پر ظاہر ہونے سے پہلے AI کی طرف سے منسلک معیشت سے خارج ہونے کا خطرہ ہے۔ استاد کا بحران جس کے بارے میں کوئی نہیں بولتا "یہ کرنے کے لئے، آپ کو سب سے پہلے ان تعلیمات کو حاصل کرنے کی ضرورت ہے جو علم رکھتے ہیں،" موریسن کا کہنا ہے کہ، شاید AI-Native تعلیم کو قبول کرنے میں سب سے زیادہ اہم بوتلنگ کو پھینکتا ہے. یہاں ایک ناخوشگوار حقیقت ہے: زیادہ تر استاد اس تبدیلی کے لئے تیار نہیں ہیں. نہ کیونکہ وہ تبدیلی کے لئے غیر فعال ہیں یا روکنے کے قابل ہیں، بلکہ اس وجہ سے کہ نظام نے ان کی تیاری میں سرمایہ کاری نہیں کی ہے. تھوڑا سا تعلیمی ماہرین جو تربیت حاصل کرتے ہیں، اکثر تکنیکی ماہرین کی طرف سے ڈیزائن کردہ پروگراموں سے نمٹتے ہیں بلکہ تعلیمی ماہرین کی طرف سے. وہ بنیادی اصولوں، پیشہ ورانہ یا محدودیتوں کو سمجھنے کے بغیر AI انٹرفیسز کو چلانے کے لئے سیکھتے ہیں. یہ کسی کو ٹریفک کے قوانین یا میکانی بنیادیات کی وضاحت کے بغیر ڈرائیونگ کرنے کے لئے سکھاتا ہے. اس کے باوجود، باقاعدگی سے باقاعدگی سے، باقاعدگی سے باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے، باقاعدگی سے. ایک نسل سیکھنے والے ضروری AI پڑھنے کی مہارت کے بغیر فارغ ہوسکتے ہیں - اس وجہ سے نہیں کہ ٹیکنالوجی دستیاب نہیں تھی، لیکن کیونکہ ان کے تعلیمی اداروں کو اس کو مؤثر طریقے سے سکھانے کے لئے تیار نہیں تھے. جب خود کار طریقے سے عدم مساوات کو تیز کرتا ہے تعلیم کی ٹیکنالوجی کے استعمال پر Miranda Parker کی تحقیق سے ایک خطرناک نمونہ ظاہر ہوتا ہے: امیر طالب علموں کو مسلسل تبدیلی کے آلات کے لئے ابتدائی رسائی حاصل ہوتی ہے، کمزور آبادیوں کو پکڑنے سے پہلے کامیابی کی کمی کو بڑھاتا ہے. AI-powered تعلیم اس ڈینمیکس کو عمدہ طور پر بڑھاتا ہے. AI tutoring کے نظام پر غور کریں. سطح پر، وہ کثیر پیمانے پر ذاتی سیکھنے کا وعدہ کرتے ہیں - ممکنہ طور پر اعلی معیار کی تعلیم کے لئے رسائی کو جمہوری بنانے کے. لیکن حقیقت زیادہ پیچیدہ ہے. اعلی درجے کی AI tutors بڑے ڈیٹا سیٹ، مہنگی کمپیوٹر انٹرفیس، اور مسلسل تکنیکی برقرار رکھنے پر تربیت یافتہ پیچیدہ الگورتھم کی ضرورت ہوتی ہے. محدود وسائل کے ساتھ اسکول اکثر ابتدائی ورژن کے لئے تسلیم کرتے ہیں جو اصل میں سیکھنے کے نتائج کو نقصان پہنچا سکتے ہیں. بدتر، AI تعلیمی آلات میں algorithmic منحصر موجودہ اختلافات کو جاری کر سکتے ہیں. اگر تعلیمی اعداد و شمار کچھ آبادی گروپوں کو کم نمائندگی کرتا ہے تو، AI نظام ان背景وں سے طالب علموں کے لئے کم مؤثر حمایت فراہم کرسکتے ہیں. کم وسائل کے ساتھ اسکولوں میں طالب علموں کو زیادہ سے زیادہ بہتر فنڈز کے اداروں میں ساتھیوں کی طرف سے پیدا کردہ AI کی طرف سے اعلی درجے کی کورسز کا سامنا کرنا پڑتا ہے. وہ جانتے ہیں کہ ٹیکنالوجی سیکھنے کو کس طرح تبدیل کر سکتا ہے - لیکن صرف ان کے لئے. Whack-a-Mole کی پالیسی "یہ اکثر ایک کینسر کی طرح محسوس ہوتا ہے،" موریسن نے اعتراف کیا، جس میں آکادمی AI پالیسی کی موجودہ حالت کی وضاحت کرتا ہے. مثال کے طور پر، براہ مہربانی براہ مہربانی. تعلیمی اداروں نے چیٹ جی پی ٹی کو منع کیا ہے، لہذا طالب علموں کو کلوڈ پر منتقل کیا جاتا ہے. ایڈمنز Anthropic کے اوزار کو بلاک کرتے ہیں، جس میں Perplexity میں منتقل ہونے کی وجہ سے. اسکول AI تشخیص سافٹ ویئر تیار کرتے ہیں؛ طالب علموں کو فوری انجینئرنگ تکنیک سیکھتے ہیں کہ تشخیص سے بچنے کے لۓ. ہر پالیسی کا جواب تکنیکی گھوڑے اور مچھلی کی ایک غیر متوقع سائیکل میں نئے دورہ کرنے کی حکمت عملی کو چالو کرتا ہے. بنیادی مسئلہ طالب علموں کی تخلیق نہیں ہے - یہ سیکھنے میں AI کے کردار کے بارے میں نظریاتی تنازعہ ہے. "مزید کرنے کے مقابلے میں مدد کرنے" کے روایتی بائنری کو توڑ دیا جاتا ہے جب AI آلات تحقیق، نمائش، ڈراپٹ، ترمیم، اور انسانی نگرانی کی مختلف درجہ بندی کے ساتھ کاموں کو پھیلا سکتے ہیں. قانونی AI معاونت اور تعلیمی ناخوشگوار کے درمیان صحیح لائن کہاں ہے؟ کوئی بھی نہیں جانتا لگتا. کچھ اداروں نے ذائقہ پالیسیوں کی کوشش کی ہے جس میں دماغی طوفان کے لئے AI استعمال کے مقابلے میں بدقسمتی کا تعین کیا جاتا ہے. دوسروں نے تحقیق کے لئے AI کی اجازت دی ہے لیکن لکھنے کے لئے نہیں. پالیسیوں کی مداخلت AI کی تبدیلی کی صلاحیت کے بارے میں گہری اداروں کی عدم اطمینان کی وضاحت کرتا ہے. تعلیم کے رہنماؤں کو پتہ چلتا ہے کہ وہ ایک پیرامیڈیم کی تبدیلی کا سامنا کر رہے ہیں لیکن اس کو فکر مند طریقے سے چلانے کے لئے فریم ورک کی ضرورت نہیں ہے. پودے کے مسائل کا حل "ہم نے ایک تعلیمی پالیسی کی وضاحت کرنے سے پہلے، ہم پٹھوں کو تسلیم کرنے کی ضرورت ہوگی،" موریسن کا خیال ہے، تیزی سے تکنیکی ترقی اور عمدہ اداروں کی تبدیلی کے درمیان وقت کے تنازعہ کو تسلیم کرتے ہوئے. لیکن یہاں پکڑنا ہے: دھند کبھی نہیں ہوسکتا. AI کی ترقی میں کمی کا کوئی اشارہ نہیں دکھاتا. ہر ماہ نئی صلاحیتیں، انٹرفیس، اور استعمال کے کیسز لاتا ہے جو تعلیمی امکانات کو دوبارہ ترتیب دیتے ہیں. پالیسیوں کو تیار کرنے سے پہلے تکنیکی استحکام کا انتظار کرنا ہمیشہ کے لئے انتظار کرنا کا مطلب ہوسکتا ہے - جبکہ تمام طالب علموں کی مجموعیات واضح ہدایت کے بغیر اس انتقال پر چلتے ہیں. متبادل کامل نہیں ہے، لیکن یہ ضروری ہے: تکنیکی صلاحیتوں کے ساتھ ترقی پذیر پالیسی کے فریم ورک. یہ ٹیکنالوجی، تعلیمی اداروں، اخلاقیات، اور پالیسی بنانے والوں کے درمیان ایک غیر معمولی تعاون کی ضرورت ہے. یہ ہمارے AI کی تعلیمی راستہ کو مکمل طور پر پیش کرنے کی ناکامی کے بارے میں ہمت کی ضرورت ہے. سب سے اہم بات یہ ہے کہ یہ مساوات کے اصولوں کے لئے ذمہ داری کی ضرورت ہے جو فوائد کو تمام طالب علموں تک پہنچنے کے لئے یقینی بناتا ہے، نہ صرف اچھے وسائل کے اداروں میں. خصوصیات کی مشین کے علاوہ حقیقی خطرہ مصنوعی ذہانت خود نہیں ہے - یہ موجودہ غیر منصفانہ نظام کے اندر ناچیز قبولیت ہے. AI-Native تعلیم ذاتی تدریس، متحرک ارزیابی، اور ذہین ٹورٹنگ تک رسائی کو جمہوری کرسکتے ہیں. یہ آلات آخر میں ٹیکنالوجی کی طویل وعدہ کی تعلیم کو انقلاب کرنے کی صلاحیت کو پورا کرسکتے ہیں. لیکن صرف اگر ہم رسائی، تربیت، اور انضمام انصاف کے بارے میں بنیادی سوالات کا حل کریں. دوسری صورت میں، ہم صرف تعلیم کی بنیادی زیر ساخت میں غیر مساوات کو کوڈ کر رہے ہیں. ڈٹروئٹ میں تباہ شدہ انٹرفیسوں پر چمکنے والے طالب علموں کو ایٹمی اداروں میں ان کے ساتھیوں کے طور پر اسی طرح کے AI کی ترقی یافتہ سیکھنے کے مواقع ملے ہیں۔ گاؤں کے اسکولوں کو مغربی شہروں کے طور پر اسی طرح کے تکنیکی وسائل ملے جاتے ہیں۔ عالمی جنوبی تعلیم کے نظاموں کو سالوں بعد شمالی تجدیدات کو استعمال کرنے کے بجائے AI کی ترقی میں حصہ لینے کی ضرورت ہے۔ ان مقاصد کو حاصل کرنے کے لئے عمدہ مداخلت کی ضرورت ہوتی ہے. فدرال تعلیم کی پالیسی کو مساوی AI تک رسائی کو ترجیح دینا چاہئے. استادوں کی تیاری کے پروگراموں کو جامع AI پڑھنے کی ہدایات کی ضرورت ہوتی ہے. بین الاقوامی ترقیاتی تنظیموں کو ان کی ٹیکنالوجی کے منصوبوں میں تعلیماتی AI صلاحیتوں کی تعمیر کو شامل کرنا چاہئے. سب سے زیادہ اہم بات یہ ہے کہ ہمیں اس کے بارے میں عادلانہ بات چیت کی ضرورت ہے کہ AI-Native تعلیم اصل میں کیا مطلب ہے. نہ مارکیٹنگ فینٹیشن کی آسانی سے خود کار طریقے سے، لیکن سیکھنے کے ماحول میں انسان-AI تعاون کی پیچیدہ حقیقت. ہم اس نظام کو تعمیر کرسکتے ہیں جو تمام آبادیوں میں انسانی صلاحیت کو بڑھاتا ہے - یا ہم تاریخ میں سب سے زیادہ پیچیدہ خصوصیات کی مشین تعمیر کرسکتے ہیں. انتخاب، اب تک، ہمارا ہے. طالب علموں کو یہ بھی معلوم نہیں ہے کہ وہ پیدا شدہ AI کا استعمال کر رہے ہیں. تعلیم کی پالیسی بہت آہستہ آہستہ چلتی ہے. سوال یہ نہیں ہے کہ AI تعلیم کو تبدیل کرے گا - یہ یہ ہے کہ یہ تبدیلی سب کو فائدہ پہنچائے گی یا صرف خصوصی کمیوں کو.

Read My Stories

یہ آڈیو کہانی کی اصل زبان میں تیار کی گئی ہے!

بہت لمبا؛ پڑھنے کے لئے

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

AI-Native کیمپس کی چھپی ہوئی لاگت: Equity، Access، اور اعلی ایڈ میں آٹومیشن گڑیا

About Author

تبصرے

ہینگ ٹیگز

یہ مضمون اس میں پیش کیا گیا تھا۔

Related Stories

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

HackerNoon Decoded: The Top 10 Countries Where HackerNoon Is the Most Active

"Growing Businesses Gives Me a Sense of Purpose." says Flow Ninja Founder/CEO

Urbain Grandier by Alexandre Dumas - Table of Links

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps