शिक्षा में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (अक्सर AIEd के रूप में संक्षिप्त) शैक्षिक प्रौद्योगिकी का एक उपक्षेत्र है जो अध्ययन करता है कि सीखने के वातावरण बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का उपयोग कैसे किया जाए। यह क्षेत्र शिक्षण और अधिगम का समर्थन करने वाली प्रणालियों को डिजाइन करने के लिए कंप्यूटर विज्ञान, शिक्षा और मनोविज्ञान से प्रेरणा लेता है, जो प्रारंभिक कंप्यूटर-आधारित निर्देश से लेकर आधुनिक बड़े भाषा मॉडल (LLM) चैटबॉट तक फैला हुआ है। मुख्य विचारों में डेटा-संचालित निर्णय लेना, AI नैतिकता, डेटा गोपनीयता और AI साक्षरता शामिल हैं, जबकि चिंताओं में संभावित धोखाधड़ी, अत्यधिक निर्भरता, पहुंच की समानता, कम आलोचनात्मक सोच और गलत सूचना और पूर्वाग्रह का स्थायीकरण शामिल है।
AIEd व्यापक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग में प्रगति के साथ विकसित हुआ है। इसका इतिहास नियम-आधारित प्रणालियों से डेटा-संचालित दृष्टिकोणों और हाल ही में जनरेटिव मॉडलों की ओर बदलाव को दर्शाता है। क्षेत्र की सैद्धांतिक नींव शैक्षिक सिद्धांत को तकनीकी विधियों के साथ एकीकृत करती है, और इसके अनुप्रयोग शिक्षक और छात्र दोनों के उपयोग के मामलों में फैले हुए हैं, जो अक्सर उचित एकीकरण और सामाजिक प्रभाव के बारे में बहस उठाते हैं।
इतिहास
शिक्षा में AI को एकीकृत करने के प्रयास अक्सर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के इतिहास में तकनीकी प्रगति का अनुसरण करते रहे हैं। 1960 के दशक में, शिक्षकों और शोधकर्ताओं ने कंप्यूटर-आधारित निर्देश प्रणाली विकसित करना शुरू किया, जैसे कि PLATO, जिसे इलिनोइस विश्वविद्यालय द्वारा विकसित किया गया था। PLATO एक प्रारंभिक प्रणाली थी जो इंटरैक्टिव पाठ प्रदान करती थी और विभिन्न शैक्षिक सेटिंग्स में उपयोग की जाती थी, जिसने बाद के AI अनुप्रयोगों के लिए आधार तैयार किया।
1970 के दशक में, AI तकनीकों को कंप्यूटर-सहायता प्राप्त निर्देश (CAI) में जोड़कर बुद्धिमान ट्यूशन प्रणाली (ITS) बनाई गई। इन प्रणालियों का उद्देश्य अनुकूली प्रतिक्रिया और व्यक्तिगत सीखने के मार्ग प्रदान करना था। उदाहरण के लिए, LISP ट्यूटर का मूल्यांकन 1984 के पतन में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय के एक लघु-पाठ्यक्रम में किया गया था, जिसने प्रदर्शित किया कि ITS पारंपरिक निर्देश की तुलना में सीखने के परिणामों में सुधार कर सकता है।
अंतर्राष्ट्रीय कृत्रिम बुद्धिमत्ता शिक्षा (AIED) सोसायटी की स्थापना 1993 में हुई थी, जिसमें कंप्यूटर विज्ञान, शिक्षा और मनोविज्ञान की पृष्ठभूमि वाले शोधकर्ता शामिल थे। सोसायटी इंटरनेशनल जर्नल ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इन एजुकेशन (IJAIED) का प्रकाशन करती है, जो AIEd सिद्धांत और अनुप्रयोगों पर शोध प्रकाशित करता है। इस संस्थागतकरण ने क्षेत्र को मजबूत करने और अंतःविषय सहयोग को बढ़ावा देने में मदद की।
2020 के दशक के AI उछाल के साथ मेल खाते हुए, वैश्विक उत्तर में बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग उद्यम पूंजी और बड़ी तकनीक द्वारा प्रचारित और वित्तपोषित किया गया है। AI सेवाएं बनाने वाली कंपनियों ने छात्रों और शैक्षिक संस्थानों को ग्राहकों के रूप में लक्षित किया है। इसी तरह, AI उछाल से पहले की शैक्षिक कंपनियों ने AI प्रौद्योगिकियों के अपने उपयोग का विस्तार किया है। AIEd उपयोग के लिए ये व्यावसायिक प्रोत्साहन संभावित AI बुलबुले से संबंधित हो सकते हैं। अमेरिका में, K-12 शिक्षा में AI विकास के लिए द्विदलीय समर्थन व्यक्त किया गया है, लेकिन विशिष्ट कार्यान्वयन और सर्वोत्तम प्रथाएं विवादास्पद बनी हुई हैं।
प्लेटफॉर्म
आधुनिक AIEd प्लेटफॉर्म अक्सर जनरेटिव AI चैटबॉट पर निर्भर करते हैं, जो प्राकृतिक भाषा संवाद में संलग्न हो सकते हैं और विभिन्न कार्यों में सहायता कर सकते हैं। उल्लेखनीय उदाहरणों में OpenAI का ChatGPT, Anthropic का Claude और Google का Gemini शामिल हैं। इन उपकरणों को शैक्षिक सेटिंग्स में तेजी से अपनाया गया है, हालांकि उनका एकीकरण असमान और विवादास्पद रहा है।
ChatGPT
ChatGPT को OpenAI द्वारा नवंबर 2022 में जारी किया गया था, और शिक्षा में इसका अपनाना तेजी से हुआ। कुछ ही महीनों में, छात्रों और शिक्षकों ने लेखन सहायता, समस्या-समाधान और सामग्री निर्माण के लिए इसका उपयोग करना शुरू कर दिया। हालांकि, शैक्षणिक अखंडता की चिंताओं के कारण कई संस्थानों, विशेष रूप से K-12 स्कूलों और कुछ विश्वविद्यालयों में इस उपकरण पर प्रतिबंध लगा दिया गया था।
छात्रों ने आम तौर पर ChatGPT के बारे में सकारात्मक धारणाएं व्यक्त की हैं, इसे विचार-मंथन, जानकारी संक्षेपित करने और त्वरित उत्तर प्रदान करने के लिए उपयोगी पाया है। हालांकि, शिक्षकों और छात्रों के विशिष्ट विचार व्यापक रूप से भिन्न हैं। शिक्षा में ChatGPT के उचित उपयोग पर राय विशेष रूप से भिन्न है, कुछ इसे एक वैध सीखने का सहायक मानते हैं और अन्य इसे एक शॉर्टकट के रूप में देखते हैं जो कौशल विकास को कमजोर करता है।
स्कूलों में ChatGPT जैसे चैटबॉट पर प्रतिबंध लगाने के प्रयास धोखाधड़ी को रोकने पर केंद्रित हैं, लेकिन AI पहचान की अशुद्धियों और चैटबॉट प्रौद्योगिकी की व्यापक पहुंच के कारण प्रवर्तन बाधित है। कई AI पहचान उपकरण गलत सकारात्मक परिणाम उत्पन्न करते दिखाए गए हैं, जो मूल छात्र कार्य को AI-जनित के रूप में गलत तरीके से चिह्नित करते हैं। शिक्षकों ने यह भी चिंता व्यक्त की है कि उपकरण पर अत्यधिक निर्भरता सतही सीखने की आदतों को बढ़ावा दे सकती है, आलोचनात्मक सोच को कमजोर कर सकती है और गलत सूचना का प्रसार कर सकती है। कुछ शिक्षकों ने मूल्यांकन में जनरेटिव AI (GenAI) को एकीकृत करने के तरीके प्रस्तावित किए हैं, जैसे छात्रों को AI-जनित आउटपुट की आलोचना करना या प्रारंभिक ड्राफ्ट के लिए AI का उपयोग करना और फिर मानव संशोधन करना।
Claude
Claude Anthropic द्वारा विकसित LLM की एक श्रृंखला है। इसका AI-आधारित चैटबॉट मार्च 2023 में जारी किया गया था। Claude को अन्य चैटबॉट्स के लिए एक सुरक्षित और अधिक व्याख्या योग्य विकल्प के रूप में स्थापित किया गया है, जिसमें हानिकारक आउटपुट को कम करने पर ध्यान केंद्रित किया गया है। शैक्षिक संदर्भों में, Claude का उपयोग ट्यूशन, प्रतिक्रिया और सामग्री निर्माण के लिए किया गया है।
जुलाई 2026 में, Anthropic ने शिक्षकों के लिए Claude का एक संस्करण लॉन्च किया। "Claude for Education" की पेशकश करने वाले कॉलेजों और विश्वविद्यालयों में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय, कोलंबिया विश्वविद्यालय और अन्य शामिल हैं। यह पहल पाठ योजना सहायता, ग्रेडिंग समर्थन और छात्र-सामना करने वाली ट्यूशन जैसी अनुकूलित सुविधाएं प्रदान करती है, जिसका उद्देश्य Claude को शैक्षणिक कार्यप्रवाह में एकीकृत करना है।
Gemini
Gemini दिसंबर 2023 में Google द्वारा विकसित एक GenAI चैटबॉट और आभासी सहायक है। इसे ChatGPT और Claude के साथ प्रतिस्पर्धा करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो पाठ, छवियों और ऑडियो को संसाधित करने में सक्षम मल्टीमॉडल क्षमताएं प्रदान करता है। शैक्षिक सेटिंग्स में, Gemini का उपयोग शोध सहायता, लेखन समर्थन और इंटरैक्टिव सीखने के लिए किया गया है।
अगस्त 2024 में, Google ने शिक्षकों के लिए Gemini Gems लॉन्च किया, जो उपकरण का एक अनुकूलन योग्य संस्करण है। Gems उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट कार्यों, जैसे क्विज़ निर्माण या पाठ योजना के लिए तैयार Gemini के विशेष संस्करण बनाने की अनुमति देते हैं। इसे मार्च 2025 में "Google Workspace for Education" खातों में जोड़ा गया था, जिससे यह कई स्कूलों और विश्वविद्यालयों के लिए सुलभ हो गया। अगस्त 2026 में, Google ने चुनिंदा प्राथमिक से उच्च विद्यालय स्तर के स्कूलों के लिए अपने Classroom ऐप में Gemini जोड़ा, जिससे AI को रोजमर्रा के शैक्षिक उपकरणों में और अधिक शामिल किया गया।
सिद्धांत
AIEd शिक्षा अध्ययन, मशीन लर्निंग और संबंधित क्षेत्रों से सिद्धांत लागू करता है। शिक्षा में AI प्रणालियों का डिज़ाइन शैक्षणिक सिद्धांतों, संज्ञानात्मक विज्ञान और तकनीकी विचारों से प्रभावित होता है। पिछले दशक के अध्ययनों की 2019 की समीक्षा में पाया गया कि अधिकांश शोध ने शैक्षणिक एकीकरण पर तकनीकी डिज़ाइन को प्राथमिकता दी, जो तकनीकी विकास और शैक्षिक अभ्यास के बीच एक अंतर का सुझाव देता है।
Ouyang और Jiao (2021) शिक्षा में AI के लिए तीन प्रतिमान प्रस्तावित करते हैं, जो मोटे तौर पर सबसे कम से सबसे अधिक शिक्षार्थी-केंद्रित और AI प्रणालियों से सबसे कम से सबसे अधिक तकनीकी जटिलता की आवश्यकता के क्रम में हैं:
- AI-निर्देशित, शिक्षार्थी-प्राप्तकर्ता के रूप में: AIEd प्रणालियाँ सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर एक पूर्व-निर्धारित पाठ्यक्रम प्रस्तुत करती हैं जो शिक्षार्थी की प्रतिक्रिया के अनुसार समायोजित नहीं होते हैं। यह प्रतिमान प्रारंभिक ITS और अनुकूली सीखने के प्लेटफार्मों में आम है, जहां AI सीखने के मार्ग को नियंत्रित करता है।
- AI-समर्थित, शिक्षार्थी-सहयोगी के रूप में: ऐसी प्रणालियाँ जो उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के माध्यम से शिक्षार्थी की प्रतिक्रिया के प्रति उत्तरदायित्व को शामिल करती हैं, जिसमें AI ज्ञान निर्माण का समर्थन कर सकता है। यहां, AI एक साथी के रूप में कार्य करता है जो छात्र इनपुट का जवाब देता है, संवाद और अन्वेषण की सुविधा प्रदान करता है।
- AI-सशक्त, शिक्षार्थी-नेता के रूप में: यह मॉडल AI को मानव बुद्धि के पूरक के रूप में स्थापित करना चाहता है जिसमें शिक्षार्थी एजेंसी लेते हैं और AI सुसंगत और कार्रवाई योग्य प्रतिक्रिया प्रदान करता है। शिक्षार्थी सीखने की प्रक्रिया को निर्देशित करता है, AI उनकी समझ को बढ़ाने के लिए उपकरण और अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।
कुछ विद्वान शिक्षा में AI को एक सामाजिक-तकनीकी ढांचे के भीतर रखते हैं। यह AI को कंप्यूटिंग, इंटरनेट और सोशल मीडिया जैसी अन्य उभरती शैक्षिक प्रौद्योगिकियों के साथ स्थापित करता है। ऐसा दृष्टिकोण इस बात पर जोर देता है कि AIEd केवल एक तकनीकी उपकरण नहीं है, बल्कि सामाजिक, सांस्कृतिक और राजनीतिक संदर्भों में अंतर्निहित है।
Tsao, Heinrichs और Camit (2025) का ढांचा नए भौतिकवाद और उत्तर-मानवतावाद पर आधारित है, विशेष रूप से डोना हारवे की सिम्पोइसिस (साथ-साथ बनाना) की अवधारणा पर। यह दृष्टिकोण सीखने को मानव और गैर-मानव अभिनेताओं (छात्रों, शिक्षकों और AI एल्गोरिदम) के एक उलझाव के रूप में देखता है, जहां ज्ञान मानव संदर्भ और एल्गोरिदमिक भविष्यवाणी के बीच संपर्क क्षेत्रों में सह-रचित होता है। यह सीखने को एक व्यक्तिगत संज्ञानात्मक प्रक्रिया के रूप में देखने के पारंपरिक दृष्टिकोण को चुनौती देता है, इसके बजाय इसे एक वितरित और संबंधपरक घटना के रूप में देखता है।
AI एजेंटों को पक्षपाती डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया है और इस प्रकार वे सामाजिक पूर्वाग्रहों को बनाए रखना जारी रखते हैं। चूंकि LLM को मानव-जैसा पाठ उत्पन्न करने के लिए बनाया गया था, एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह पेश और पुनरुत्पादित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, यदि प्रशिक्षण डेटा ऐतिहासिक असमानताओं को दर्शाता है, तो AI ऐसे आउटपुट उत्पन्न कर सकता है जो रूढ़िवादिता को सुदृढ़ करते हैं या कुछ समूहों को बाहर करते हैं। AI का डेटा प्रसंस्करण और निगरानी असमानताओं को संबोधित करने के बजाय शिक्षा के लिए नवउदारवादी दृष्टिकोण को सुदृढ़ करती है, क्योंकि वे अक्सर प्रणालीगत परिवर्तन पर दक्षता, माप और व्यक्तिगत जवाबदेही को प्राथमिकता देते हैं।
अनुप्रयोग
शिक्षक
शिक्षा में जनरेटिव AI चैटबॉट के उपयोग में मूल्यांकन और प्रतिक्रिया, मशीन अनुवाद, प्रूफ-रीडिंग, परीक्षा प्रश्न निर्माण और कॉपी संपादन, या आभासी सहायक के रूप में शामिल हैं। उदाहरण के लिए, शिक्षक अभ्यास समस्याएं उत्पन्न करने, छात्र निबंधों पर स्वचालित प्रतिक्रिया प्रदान करने या बहुभाषी कक्षाओं के लिए सामग्री का अनुवाद करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं। AI प्रशासनिक कार्यों में भी सहायता कर सकता है, जैसे ईमेल का मसौदा तैयार करना या पाठ्यक्रम बनाना।
शिक्षा में भावनात्मक AI उन प्रणालियों का अध्ययन और विकास है जो शिक्षार्थियों की भावनाओं का पता लगा सकते हैं या सीखने में भावनात्मक समर्थन प्रदान कर सकते हैं। ये प्रणालियाँ भावनात्मक स्थितियों का अनुमान लगाने के लिए चेहरे की पहचान, शारीरिक सेंसर या पाठ विश्लेषण का उपयोग कर सकती हैं, जिसका लक्ष्य निर्देश को अनुकूलित करना या प्रोत्साहन प्रदान करना है। हालांकि, ऐसी प्रौद्योगिकियां गोपनीयता और नैतिक चिंताएं उठाती हैं।
शिक्षा प्रशासन में AI का व्यापक और अनियोजित उपयोग छात्र रिकॉर्ड के सतही वर्गीकरण के माध्यम से भेदभाव, पूर्व-नियोजित एल्गोरिदमिक परिभाषाओं में फिट होने वाले काम के प्रति स्वचालित ग्रेडिंग में पूर्वाग्रह, और उन छात्रों के AI प्रशिक्षण से बहिष्करण जैसे नुकसान पहुंचा सकता है जिनके पिछले अनुभवों ने उन्हें आवश्यक कंप्यूटर साक्षरता से सुसज्जित नहीं किया है। उदाहरण के लिए, एक AI ग्रेडिंग प्रणाली गैर-देशी अंग्रेजी बोलने वालों या विभिन्न लेखन शैलियों वाले छात्रों को दंडित कर सकती है। हालांकि, अधिक संरचित उपयोगों ने जांच-आधारित कार्यप्रवाह में जनरेटिव AI को सफलतापूर्वक शामिल किया है जिसमें विश्वविद्यालय के छात्र अन्वेषण और आलोचना के लिए AI का उपयोग करते हैं जबकि विद्वान स्रोतों के खिलाफ दावों को स्वतंत्र रूप से सत्यापित करते हैं और विशेषज्ञ प्रतिक्रिया को शामिल करते हैं।
छात्र
2024 के एक वैश्विक सर्वेक्षण में पाया गया कि छात्र मुख्य रूप से विचार-मंथन, संक्षेपण और शोध सहायता के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करते हैं, इसे जटिल जानकारी को सरल बनाने के लिए प्रभावी पाते हैं लेकिन तथ्यात्मक सटीकता और कक्षा सीखने के लिए कम विश्वसनीय पाते हैं। जबकि छात्रों ने AI साक्षरता और डिजिटल संचार को बढ़ाने की इसकी क्षमता को पहचाना, प्रोफेसरों ने आलोचनात्मक सोच, पारस्परिक संचार और निर्णय लेने के कौशल में महत्वपूर्ण सीमाओं पर प्रकाश डाला। एक वैश्विक अध्ययन में, लगभग 58% छात्रों ने अपने दैनिक जीवन में AI उपकरण को उपयोगी पाया। सर्वेक्षण के अनुसार, ChatGPT कठिन अवधारणाओं को समझने, असाइनमेंट के लिए विचार उत्पन्न करने और अपने समय का प्रबंधन करने में विशेष रूप से सहायक था, लेकिन गहन विश्लेषण या सूक्ष्म निर्णय की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए कम प्रभावी था।
छात्रों द्वारा AI का उपयोग शैक्षणिक अखंडता और स्वतंत्र सीखने के कौशल के विकास के बारे में भी प्रश्न उठाता है। कुछ संस्थानों ने ऐसी नीतियां विकसित की हैं जो कुछ शर्तों के तहत AI उपयोग की अनुमति देती हैं, जैसे छात्रों को AI सहायता का खुलासा करने या लेखन प्रक्रिया के केवल विशिष्ट चरणों के लिए AI का उपयोग करने की आवश्यकता होती है। अन्य ने मूल्यांकन को अधिक AI-प्रतिरोधी बनाने के लिए फिर से डिज़ाइन किया है, जैसे मौखिक प्रस्तुतियों या कक्षा में लेखन कार्यों को शामिल करना।
चुनौतियाँ और भविष्य की दिशाएँ
AIEd को कई चल रही चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, जिसमें AI उपकरणों तक पहुंच की समानता सुनिश्चित करना, एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह को संबोधित करना और मानव निरीक्षण बनाए रखना शामिल है। शिक्षाशास्त्र में AI को प्रभावी ढंग से एकीकृत करने के लिए शिक्षक प्रशिक्षण की भी आवश्यकता है। भविष्य के शोध में अधिक पारदर्शी और व्याख्या योग्य AI प्रणालियों को विकसित करने, पैमाने पर व्यक्तिगत सीखने की खोज करने और संज्ञानात्मक विकास और सामाजिक कौशल पर AI के दीर्घकालिक प्रभावों को समझने पर ध्यान केंद्रित करने की संभावना है।
जैसे-जैसे AI प्रौद्योगिकियां विकसित होती रहती हैं, AIEd के क्षेत्र को नवाचार को नैतिक विचारों के साथ संतुलित करते हुए अनुकूलन करने की आवश्यकता होगी। शिक्षकों, छात्रों, नीति निर्माताओं और प्रौद्योगिकी डेवलपर्स सहित कई हितधारकों की भागीदारी, शिक्षा में AI के भविष्य को आकार देने में महत्वपूर्ण होगी।