EAB एक प्रौद्योगिकी और अनुसंधान संगठन है जो शिक्षा क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग लागू करता है। यह कॉलेजों, विश्वविद्यालयों और K-12 स्कूल प्रणालियों को छात्र भर्ती, प्रतिधारण और शैक्षणिक परिणामों में सुधार करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किए गए उत्पादों और सेवाओं का एक सूट प्रदान करता है। वाशिंगटन, डी.सी. में मुख्यालय वाला, EAB 1,800 से अधिक शैक्षणिक संस्थानों की सेवा करता है और निर्णय लेने के लिए अपने डेटा-संचालित दृष्टिकोण के लिए जाना जाता है।
History
EAB की स्थापना 2007 में एजुकेशन एडवाइज़री बोर्ड से एक स्पिन-ऑफ के रूप में की गई थी, जो एक अनुसंधान संगठन था जिसे 1986 में स्थापित किया गया था। कंपनी ने शुरू में विश्वविद्यालय प्रशासकों को बेंचमार्किंग अनुसंधान और सर्वोत्तम-अभ्यास मार्गदर्शन प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित किया। अगले दशक में, EAB ने अपनी पेशकशों का विस्तार करते हुए प्रौद्योगिकी प्लेटफार्मों को शामिल किया जो तंत्रिका नेटवर्क और गहन शिक्षण मॉडल को शामिल करते हैं। 2017 में, EAB की मूल संगठन, द एडवाइज़री बोर्ड कंपनी, को यूनाइटेडहेल्थ ग्रुप द्वारा अधिग्रहित किया गया था। दो साल बाद, 2019 में, EAB को विस्टा इक्विटी पार्टनर्स को बेच दिया गया, जो एक निजी इक्विटी फर्म है जो प्रौद्योगिकी निवेश में विशेषज्ञता रखती है। 2024 तक, EAB विस्टा इक्विटी पार्टनर्स के पोर्टफोलियो के भीतर एक स्वतंत्र इकाई के रूप में काम करता है।
Applications in education
EAB के मुख्य उत्पाद छात्र छोड़ने और नामांकन प्रबंधन जैसी चुनौतियों का समाधान करने के लिए भविष्य कहनेवाला विश्लेषण का उपयोग करते हैं। संगठन के मशीन-लर्निंग मॉडल ड्रॉपआउट के जोखिम वाले छात्रों की पहचान करने के लिए ग्रेड, उपस्थिति और जुड़ाव पर ऐतिहासिक डेटा का विश्लेषण करते हैं। ये मॉडल व्यक्तिगत छात्र प्रोफाइल के आधार पर ट्यूशन या शैक्षणिक सलाह जैसे लक्षित हस्तक्षेप की भी सिफारिश करते हैं। EAB ने स्वचालित सलाह उपकरण और व्यक्तिगत अध्ययन सामग्री बनाने के लिए जनरेटिव एआई के अपने उपयोग का विस्तार किया है। उदाहरण के लिए, इसके संवादी एजेंट, बड़े भाषा मॉडल पर निर्मित, छात्रों के वित्तीय सहायता, पाठ्यक्रम पंजीकरण और डिग्री आवश्यकताओं के बारे में प्रश्नों का उत्तर दे सकते हैं। संगठन वास्तविक छात्र रिकॉर्ड अपर्याप्त या गोपनीयता-संवेदनशील होने पर सिंथेटिक प्रशिक्षण डेटा उत्पन्न करने के लिए डेटा वृद्धि तकनीक भी लागू करता है। एक प्रमुख उत्पाद, नेविगेट, इन एआई सुविधाओं को छात्र सफलता टीमों के लिए एक ही प्लेटफॉर्म में जोड़ता है।
Technology and research
EAB एक आंतरिक अनुसंधान प्रभाग बनाए रखता है जो अपने एल्गोरिदम को परिष्कृत करने के लिए भागीदार संस्थानों के साथ सहयोग करता है। प्रभाग अपनी भविष्यवाणियों की सटीकता में सुधार करने के लिए उन्नत गहन-शिक्षण वास्तुकला, जिसमें ट्रांसफॉर्मर शामिल हैं, के साथ प्रयोग करता है। यह सुनिश्चित करने के लिए कि उत्पादन वातावरण में मॉडल कुशल बने रहें, EAB प्रशिक्षण के दौरान मॉडल छंटाई और सीखने की दर अनुसूची का उपयोग करता है। संगठन प्रशिक्षण को स्थिर करने और अतिफिटिंग को कम करने के लिए बैच सामान्यीकरण और ड्रॉपआउट का भी उपयोग करता है। 2024 तक, EAB ने शिक्षा पत्रिकाओं में केस स्टडी प्रकाशित की है जो दिखाती है कि इसके भविष्य कहनेवाला मॉडल पारंपरिक सांख्यिकीय विधियों की तुलना में उच्च सटीकता प्राप्त करते हैं। अनुसंधान प्रभाग ने छात्र निबंधों और चर्चा फोरम पोस्ट जैसे असंरचित डेटा का विश्लेषण करने के लिए अवशिष्ट नेटवर्क के उपयोग की भी खोज की है।
Impact and considerations
EAB के दृष्टिकोण के समर्थक इसके उपकरणों को संस्थानों को स्नातक दरों में सुधार और संसाधनों को अधिक प्रभावी ढंग से आवंटित करने में मदद करने का श्रेय देते हैं। 2023 के भागीदार विश्वविद्यालयों के सर्वेक्षण में EAB के एआई-संचालित सलाह प्लेटफॉर्म को अपनाने के बाद पहले वर्ष की प्रतिधारण में औसतन 4.2 प्रतिशत अंक की वृद्धि की सूचना दी गई। हालांकि, शिक्षा में एआई के उपयोग ने भी आलोचना को आकर्षित किया है। गोपनीयता अधिवक्ताओं ने विस्तृत छात्र डेटा के संग्रह पर सवाल उठाए हैं, जबकि शोधकर्ताओं ने भविष्य कहनेवाला मॉडल में संभावित एल्गोरिदमिक पूर्वाग्रह के बारे में चेतावनी दी है। EAB ने निष्पक्षता ऑडिट लागू करने और पारदर्शिता रिपोर्ट प्रकाशित करके जवाब दिया है। संगठन संस्थानों को अपने नैतिक दिशानिर्देशों के साथ संरेखित करने के लिए मॉडल मापदंडों को अनुकूलित करने की भी अनुमति देता है। 2024 तक, EAB जिम्मेदार तैनाती और मापने योग्य छात्र परिणामों पर ध्यान केंद्रित करते हुए अपनी एआई क्षमताओं का विस्तार जारी रखता है।