مصنوعی ذہانت کس طرح تعلیم کے مستقبل کی تشکیل کررہی ہے

جب آپ اکیسویں صدی کے عام کلاس روم کا موازنہ 1900s کے اوائل سے کر رہے ہو تو ، اختلافات زیادہ واضح نہیں ہوتے ہیں۔ اساتذہ سامنے کھڑے ہوں گے ، پرانے بلیک بورڈ of کہو ، اوور ہیڈ پروجیکٹر یا مشترکہ کمپیوٹر ڈسپلے کے جدید دور کے ورژن پر ہدایات دیں گے اور نوٹ بانٹیں گے۔ طلباء کلاس روم میں اپنے ڈیسک پر بیٹھے ہوں گے یا آن لائن ویڈیو کانفرنسنگ سافٹ ویئر کے ذریعے دیکھ رہے ہوں گے۔ ٹکنالوجی میں تبدیلی آئی ہے: بہت سارے اوزار اور عمل کو ڈیجیٹائز کیا گیا ہے ، اس میں سے کچھ خودکار ہوچکے ہیں ، اور جغرافیائی رکاوٹوں کو کسی حد تک دور کردیا گیا ہے۔ لیکن اداکار اور عناصر ایک جیسے ہی رہ گئے ہیں۔

لیکن مصنوعی ذہانت (AI) اور مشین لرننگ میں ترقی کی بدولت تعلیم کی طرف آہستہ آہستہ لیکن مستحکم تبدیلی آرہی ہے۔ کچھ سالوں میں ، اساتذہ اب نوجوان نسل یا کارپوریشنوں میں افرادی قوت کی تربیت کا بوجھ اٹھانے میں تنہا نہیں ہوں گے۔

پہلے ہی ، اے آئی الگورتھم جسمانی اور ورچوئل کلاس رومز میں ہونے والی ہر تعامل کو جمع کرنے ، تجزیہ کرنے اور ان کی اصلاح کرنے ، اور اساتذہ کی مدد سے ہر طالب علم کے دردناک نکات کو حل کرنے میں مدد فراہم کررہے ہیں۔ ہوسکتا ہے کہ یہ ایک قدیم اور انتہائی قیمتی معاشرتی مہارت میں سے ایک میں انقلاب کا آغاز ہو جو انسانیت نے تیار کیا ہے ، اور ایسی دنیا میں ایک ناگزیر جہاں انسان رہتے ہیں اور سمارٹ مشینوں کے ساتھ مل کر کام کرتے ہیں۔

سیکھنے کی پیشرفت کی پیمائش

اساتذہ کو کسی لیکچر کے ہر رد عمل ، ہر خالی یا دھیان سے گھورنا ، ہر سوال کے بارے میں بے چین یا ہچکچاہٹ جواب ، ہر اسائنمنٹ جو ابتدائی یا دیر سے تبدیل کیا جاتا ہے ، اور جب کسی طالب علم کی کسی تصور کی گرفت کا اندازہ ہوتا ہے تو اسے دھیان میں رکھنا پڑتا ہے۔ اس طرح وہ یہ جان سکتے ہیں کہ طلباء کہاں پیچھے ہیں اور انہیں صحیح سمت پر چلاتے ہیں۔

یہی وجہ ہے کہ سیکھنے کی ترقی کی پیمائش ، ایک ایسی کوشش جو فطرت میں گہری سماجی ہے ، ہر استاد کو درپیش ایک سب سے بڑا چیلنج ہے ، اور اس کام کو جو کلاسیکی قاعدہ پر مبنی سافٹ ویئر کے ساتھ پورا کرنا مشکل ہے۔

"کورس لیکچر ، چاہے وہ کالج کے کیمپس میں ہوں یا کارپوریشن میں ، سب سے زیادہ ایک سائز کے مطابق ہوتے ہیں ، جس میں غالب موڈ اساتذہ طلباء سے بات کر رہے ہیں ،" کرس برنٹن ، ماہرین کی ایک تحقیقاتی کمپنی ، زومی کے تحقیقاتی سربراہ کا کہنا ہے۔ تعلیمی ترتیبات میں طرز عمل کے اعداد و شمار کو پکڑنے اور تجزیہ کرنے میں۔ "یہ ضرورت کے سبب پیدا ہوا ہے: یہ ناممکن ہوگا ، یا وقت کے نقطہ نظر سے کم از کم غیر موزوں ، اساتذہ کے لئے طویل عرصے تک لیکچر کو روکنا اور ہر طالب علم کی تشویش کو انفرادی طور پر حل کرنے کے لئے سب کو ایک ہی صفحے پر لانا ہے۔ اس کے بجائے ، بہت سے سوالات والے طالب علم سے عام طور پر کلاس ٹائم سے باہر انسٹرکٹر کے ساتھ پیروی کرنے کو کہا جاتا ہے۔

تاہم ، مشین لرننگ الگورتھم ، جو ڈیٹا پوائنٹس کے مابین نمونوں اور ارتباط کا تجزیہ اور ان کی تلاش پر مبنی ہیں ، اساتذہ کو کسی لیکچر کے بارے میں طالب علم کی تفہیم کی مقدار درست کرنے میں مدد دینے میں ایک مؤثر ذریعہ ثابت ہو رہے ہیں۔

"طالب علموں کے مخصوص اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے ، اے آئی میں ان علاقوں کی سطح کو تیز کرنے میں مدد کی صلاحیت ہے جس میں طلبا کو زیادہ مدد کی ضرورت ہوسکتی ہے ، جس سے طلباء کی کامیابی اور اساتذہ کی مدد میں بہتری آسکتی ہے ،" ڈیس بوکس لرننگ کے صدر اور سی ای او ، سی سی ای کہتے ہیں ، انفارمیشن پلیٹ فارم۔

برنٹن نے بتایا کہ ، کلاس روم کو مصنوعی ذہانت سے آراستہ کرنا ہر طالب علم کو ڈیجیٹل ٹیوٹر مہیا کرنے کے مترادف ہے۔ وہ کہتے ہیں ، "اے آئی ایلگوردمز کو ڈرائیونگ کرتے ہوئے یہ سیکھنے کی تربیت دی جاسکتی ہے کہ جب کوئی سیکھنے والا جدوجہد کر رہا ہے اور اس کی وجہ سے انہیں کس وجہ سے جدوجہد ہو رہی ہے ، یا جب وہ غضب کا شکار ہیں اور ان کی غضب کی وجہ کیا ہے۔"

یہ روایتی سیکھنے والے سوفٹویئر کی طرف سے ایک تبدیلی ہے ، جو طلبا کی مطالعے کے موضوعات کی گرفت کو ماپنے کے ل only صرف تشخیص کے ردعمل پر منحصر ہے۔ "یہ اعداد و شمار اکثر کسی لیکچر کے دوران دستیاب نہیں ہوتے ہیں ، اس سے ذیلی سیکنڈ گرانولریٹی بہت کم ہوتی ہے جس میں ایک طالب علم واضح سے الجھا ہوا نقطہ نظر میں تبدیل ہوسکتا ہے۔"

اب بہت سارے AI سے چلنے والے پلیٹ فارم موجود ہیں جو صارف کے تعامل سے کورس کے مواد اور سیاق و سباق سے براہ راست معلومات اکٹھا کرکے ہر طالب علم کے بھر پور ڈیجیٹل پروفائلز تخلیق کرتے ہیں۔ گریڈ اور اسکور کا ریکارڈ رکھنے کے علاوہ ، زومی ، پلیٹ فارم برنٹن نے ترقی کرنے میں مدد دی ، مائیکرو انٹرایکشن کو ٹریک کیا جیسے پی ڈی ایف دستاویزات پر مخصوص سلائڈز یا صفحات دیکھنا ، ویڈیو کے مخصوص حصے کو دوبارہ پلے کرنا ، یا بحث پر سوال یا جواب پوسٹ کرنا۔ فورم.

اس کے بعد اعداد و شمار کا استعمال ایسے ماڈل کی تشکیل کے لئے کیا جاتا ہے جو طالب علم کی فہم اور مخصوص عنوانات کے ساتھ مشغولیت کو حقیقی وقت کی بصیرت فراہم کرتا ہے۔ ڈیٹا ماڈل متعدد طلباء کے درمیان مشترکہ نمونوں کا پتہ لگانے اور پیش گوئی کرنے والے تجزیات انجام دینے میں بھی مددگار ثابت ہوتے ہیں ، جیسے پیشن گوئی کرنا کہ طلبا مستقبل میں کس طرح کارکردگی کا مظاہرہ کریں گے۔

اے آئی کے زیادہ جدید استعمال میں چہرے کے تاثرات جیسے بوریت اور مشغولیت کا تجزیہ کرنے کے ل computer پیچیدہ کمپیوٹر وژن الگورتھم کی ملازمت شامل ہوسکتی ہے ، اور طلباء کے لرنر ماڈل کی مزید مکمل تصویر بنانے کے ل students طلباء پر جمع کیے گئے دوسرے اعداد و شمار سے ان کو جوڑ سکتا ہے۔

سیکھنے میں گیپس تلاش کرنا اور ان سے خطاب کرنا

ایک قابل اعتماد ڈیجیٹل ماڈل رکھنے کے متعدد فوائد ہیں جو طالب علم کے علم کی نمائندگی کرتے ہیں۔ کے ولی ولی ولسن کا کہنا ہے کہ ، "اعداد و شمار کو یا تو خود بخود ذہین نظام کے ذریعہ طلباء کو فوری طور پر ان تجربات کو سیکھنے میں شامل کرنے کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے جو خاص طور پر افہام و تفہیم میں ان خلا کو دور کرتے ہیں ، یا ضرورت کے ان مخصوص شعبوں کی نشاندہی اور اس کا جواب دینے کے ل teacher ،" ڈریم بکس۔

تھرڈ اسپیس لرننگ ، ون آن ون ایجوکیشن پلیٹ فارم جو ون ڈے ون ریاضی ٹیوشن مہیا کرنے کے لئے 2012 میں قائم کیا گیا تھا ، اساتذہ کی کارکردگی کو بہتر بنانے میں مدد کے لئے اب اے ای الگورتھم کا فائدہ اٹھا رہا ہے۔ اس کے آغاز کے بعد سے ، تیسری جگہ نے ہزاروں سیشنوں کے بارے میں ڈیٹا ریکارڈ کیا ہے۔ یونیورسٹی آف کالج لندن کے ساتھ شراکت میں ، تھرڈ اسپیس اب کامیابی کے ساتھ سیکھنے اور درس و تدریس کے نمونوں کو تلاش کرنے اور اس کے آن لائن ٹیوٹرز کو اس کے بارے میں حقیقت پسندی کی آراء فراہم کرنے کے لئے اے آئی الگورتھمز کے ساتھ ڈیٹا تیار کرنے کے منصوبے میں مصروف ہے۔ اسباق

اے آئی لرنر ماڈل ذہین ٹیوشن سسٹم (آئی ٹی ایس) کو بھی طاقت دے سکتا ہے۔ ذہین ٹیوٹرز ، جو خود سے چلنے والے سیکھنے کے ماحول میں یا انسانی اساتذہ کے ساتھ مل کر کام کرسکتے ہیں ، طالب علم کے تاریخی اور حقیقی وقت کے اعداد و شمار کو ان کی مخصوص طاقتوں اور کمزوریوں کے مطابق ذاتی نوعیت کا مواد فراہم کرنے کے لئے استعمال کرتے ہیں۔ سیکھنے کو ذاتی نوعیت کا تجربہ فراہم کرنا ایک ایسا مقصد ہے جس کو حاصل کرنے کے لئے اساتذہ نے ہمیشہ جدوجہد کی ہے۔

یونیورسٹی آف لندن نالج لیب کے لرنر سینٹرڈ ڈیزائن کے پروفیسر روز لکین کا کہنا ہے کہ "اے آئی سے چلنے والے ٹیوشن سسٹم نے ریاضی اور طبیعیات جیسے اچھی طرح سے متعین موضوعاتی شعبوں کی تعلیم دینے میں کارآمد ثابت ہوا ہے۔" "اے فی الحال ریکارڈ رکھنے میں مدد کرنے اور سیکھنے والوں کے استعمال کے ل resources وسائل کے انتخاب اور سفارش کے ساتھ مدد کرکے درد کے نکات کو دور کر سکتا ہے۔"

اس کی ایک مثال متھیا ہے ، جو کارنیگی لرننگ کے ذریعہ تیار کردہ AI سے چلنے والا ریاضی سیکھنے کا ایک پلیٹ فارم ہے جو انسانی اساتذہ کے طرز عمل کی آئینہ دار ہے۔ ماتیاہ مختلف ڈیٹا پوائنٹس جمع کرتا ہے اور طلباء کے علم اور ہنر کی سطح کا تعین کرنے اور مستقبل میں ان کی کارکردگی کا اندازہ لگانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم اور پیش گوئی کرنے والے ماڈلز کو ملازمت کرتا ہے۔ پلیٹ فارم طلباء کے سیکھنے کے عمل کے مطابق سیکھنے کے راستے کو اپنانے کے ل this اس ڈیٹا کا استعمال کرتا ہے۔

کارنیگی لرننگ کے چیف پروڈکٹ آرکیٹیکٹ اسٹیو رائٹر کا کہنا ہے کہ "کسی بھی مسئلے کے ہر مرحلے میں ، جس میں اسپریڈشیٹ میں سیل بھرنا ، گراف پر کسی نقطہ کی منصوبہ بندی کرنا ، وغیرہ شامل ہوسکتے ہیں ، ایک یا زیادہ علمی مہارت سے وابستہ ہیں۔ "اس بات پر انحصار کرتے ہوئے کہ آیا طالب علم قدم درست طریقے سے کرتا ہے یا نہیں ، یا اشارہ طلب کرتا ہے ، ہم اس سے وابستہ مہارتوں پر طالب علم کے علم کے بارے میں اپنے اندازے کو ایڈجسٹ کرتے ہیں۔"

ماتھیہ ، طلباء کی انفرادی سوچ کے عمل کے لئے سافٹ ویئر کی مدد کو ایڈجسٹ کرنے کے ل problems ، "طلباء کے مختلف تصورات کو سمجھنے کے ساتھ ساتھ" ماڈل ٹریسنگ "، مسائل کو حل کرنے کے لئے طالب علم کے نقطہ نظر کو سمجھنے کے عمل کو" علم ٹریسنگ "کا استعمال کرتا ہے۔ بجائے اس کے کہ انہیں کسی ایسے معیاری نقطہ نظر کی طرف رجوع کیا جائے جو ان کے لئے کوئی معنی نہیں رکھتا ہے۔ ممکنہ طور پر ان گنت راستوں کے ساتھ مشخص مواد فراہم کرنے میں مدد ملتی ہے۔

رائٹر کا کہنا ہے کہ ، "ہمارے اشارے ، مثال کے طور پر ، اس ترتیب کی بنیاد پر تبدیل ہوجاتے ہیں جس میں طلباء مسئلے کے مراحل کو مکمل کرتے ہیں ، اگر یہ حکم مسئلہ تک پہنچنے کے مختلف طریقوں کی عکاسی کرتا ہے۔"

ذہین ٹیوشننگ سسٹم کا ارتقا بالآخر خود سے تیز رفتار سیکھنے کے تجربے کا باعث بن سکتا ہے۔ اگرچہ یہ انسانی اساتذہ کا متبادل نہیں ہوگا ، لیکن AI سے چلنے والے آن لائن سیکھنے کے پلیٹ فارم ایسے علاقوں میں جہاں اعلی اساتذہ کی کمی ہے وہاں اعلی معیار کی تعلیم کی فراہمی میں اہم کردار ادا کرسکتی ہے ، اور طلبا کو خود ہی سیکھنا ہوگا۔

لکین کہتے ہیں ، "بڑے اعداد و شمار اور AI کا مجموعہ سیکھنے والوں کو اپنے ذاتی تجزیات فراہم کرسکتا ہے ، جس سے وہ سب سے زیادہ موثر سیکھنے والے بن سکتے ہیں۔"

لکن کے مطابق ، خود جانکاری (یہ جاننا کہ آپ کیا کرتے ہیں اور نہیں جانتے ہیں) اور خود ضابطہ (مثال کے طور پر ، کسی اور کے کام سے خود کو بگاڑنے سے روکنے کے قابل ہونا) دو مہارتیں ہیں جن کو ترقی دینے میں مدد مل سکتی ہے ، .

لکین کہتے ہیں ، "اے آئی کو احتیاط سے تیار انٹرفیس اور تصو visualرات کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ذاتی اعداد و شمار کی عکاسی کرتے ہوئے ان اہم صلاحیتوں کو تیار کرنے کے لئے سہاروں (سہارے) کے لئے استعمال کیا جاسکتا ہے۔" "اس طرح سے تمام سیکھنے والوں کو سیکھنے میں بہتر ہونے میں مدد مل سکتی ہے ، جو تمام مضامین میں مفید ہوگی۔"

AI سے چلنے والے سیکھنے کے نظام کا ایک فائدہ یہ ہے کہ وہ ہموار امداد فراہم کرسکتے ہیں جو وہ مہیا کرسکتے ہیں۔ "وہی ذہین ٹیکنالوجیز جو کلاس روم کے اندر طلباء اور ان کے اساتذہ کی مدد کرتی ہیں ، انہیں ہمیشہ کلاس روم کے باہر ہی ایسا کرنے کا فائدہ اٹھانا چاہئے۔" "وہ جہاں کہیں بھی طالب علم ہوں ذاتی نوعیت کی سفارشات کی طاقت پیدا کرسکتے ہیں۔ سیکھنے کے مواقع اور رسائی کو اب کسی خاص وقت یا جگہ تک محدود نہیں ہونا چاہئے کیونکہ وہ عام طور پر ہمارے مطابق ماضی میں رہے ہیں۔"

کارپوریٹ ٹریننگ AI کی نجکاری سے بھی فائدہ اٹھا سکتی ہے۔ زومی ، جو پیشہ ورانہ تربیت کے ل online آن لائن ٹولز مہیا کرتی ہے ، سیکھنے والے کی ترجیحات کو تسلیم کرنے اور ان کی ضروریات کو پورا کرنے کے لئے متحرک طور پر کورس کے مشمولات کے ل AI AI الگورتھم کا استعمال کرتی ہے۔ مثال کے طور پر ، صارف کے ماضی کے طرز عمل اور مختلف میڈیا اقسام کے رد عمل کی بنیاد پر ، پلیٹ فارم فیصلہ کرسکتا ہے کہ کورس کے مواد کو پی ڈی ایف یا ویڈیو فارمیٹ میں پیش کیا جانا چاہئے۔ پروگریسو بزنس پارٹنرز 2016 سے HR پیشہ ور افراد کی تربیت کے لئے پلیٹ فارم کا استعمال کررہے ہیں ، جس کے نتیجے میں کورس تکمیل میں 12 فیصد اضافہ اور محصول میں 30 فیصد اضافہ ہوا ہے۔

درس میں گیپس کو تلاش کرنا اور ان سے خطاب کرنا

جب طلباء کسی سبق میں پیچھے رہ جاتے ہیں تو ، تدریسی طریقوں اور نصاب میں پائی جانے والی خامیاں اکثر اتنی ہی ذمہ دار ہوتی ہیں جتنی کہ خود طلبہ کی کمزوریوں کو قرار دیتے ہیں۔ کیا طالب علموں کو خود ہی ماد aboutے کے بارے میں ، اس طریقے کو جس انداز میں پیش کیا گیا تھا ، یا نصاب کے بہاؤ میں موجود مواد کی اوقات کے بارے میں کسی غلط فہمی کی وجہ تھی؟ کیا اس سے پہلے جب کچھ ضروری تصورات کا احاطہ کیا گیا تھا تو طالب علم کو فلو تھا؟ طالب علم نے کس طرح فعال یا غیر فعال طور پر مواد کے ساتھ مشغول کیا؟

یہ کچھ سوالات ہیں جن کے جوابات ہر اساتذہ کو دینا پڑتے ہیں جب کسی تحریری اسباق کے معیار کا جائزہ لیں اور سیکھنے میں پریشانیوں کی اصل وجوہات کی تحقیقات کریں۔

وولی ولسن کا کہنا ہے کہ "زبردست سسٹم اساتذہ کی نصاب میں دونوں کمزوریوں کو تلاش کرنے اور جدوجہد کرنے والے طلبہ کی تلاش میں مدد کے ل huge وسیع ڈیٹا سیٹ کا فائدہ اٹھاسکتے ہیں۔" "اور یہ یاد رکھنا ضروری ہے کہ اساتذہ کو فراہم کی جانے والی مدد کی مقدار انحصار کرنے والے اعداد و شمار کے معیار پر منحصر ہے۔"

ڈریم بکس کا آن لائن انکولی-سیکھنے والا پلیٹ فارم طلباء سے جمع کردہ ڈیٹا کا استعمال سیکھنے کے خلیجوں کو ننگا کرنے کے لئے کرتا ہے اور پھر اساتذہ کو کلاس کی سطح پر یا مخصوص گروپوں یا انفرادی طلباء کے ل address ان کو حل کرنے میں مدد کرتا ہے۔ اس میں حکمت عملی کے گروپ بنانا ، ذاتی نوعیت کے سیکھنے کے منصوبے ، یا مرکوز اسائنمنٹس شامل ہوسکتے ہیں جو مخصوص خلاء کو دور کرتے ہیں اور بنیادی نصاب کی تکمیل کرتے ہیں۔

AI اساتذہ کو ان کے تدریسی مواد کی مطابقت کا اندازہ کرنے میں بھی مدد کرتا ہے۔ زومی کے محقق برٹن کہتے ہیں ، "اگرچہ کلاس روم کی ترتیب میں مواد کو براہ راست فراہم کیا جاتا ہے ، بیشتر انسٹرکٹر اپنا مواد الیکٹرانک طور پر تیار کرتے ہیں۔" "نتیجے کے طور پر ، اے آئی ٹکنالوجیوں کے لئے یہ ممکن ہے کہ وہ مواد کی ترجمانی کرسکیں ، شامل موضوعات کا تعی .ن کریں ، اور یہاں تک کہ بصیرت حاصل کرنے کے لئے کورس کی تشخیصی مواد کا تجزیہ کریں تاکہ اندازہ کورس کے مشمولات پر کتنا اچھی طرح سے احاطہ کرتا ہے۔"

زومی نیچر لینگویج پروسیسنگ (این ایل پی) کا استعمال کرتی ہے ، اے آئی کی شاخ جو تحریری مواد کے مواد اور سیاق و سباق کی تجزیہ کرتی ہے ، تاکہ کسی اساتذہ کے کورس کے مواد کے معیار کو وزن کیا جاسکے۔ زومی کے الگورتھم مواد کو ہٹا دیتے ہیں جس کا سیکھنے کے عمل پر مثبت اثر نہیں پڑتا ہے۔ یہ کمپنی الگورتھم پر بھی کام کر رہی ہے جو تکمیلی مواد تلاش کرکے اور اس کو ایک خاص سبق کے تناظر میں فٹ کرنے کے ل experience اسے دوبارہ شائع کرکے سیکھنے کے تجربے کو بڑھا رہی ہے جہاں ایک طالب علم جدوجہد کر رہا ہے۔

"جلد ہی ، الگورتھم وضاحت کے لئے جملوں میں ترمیم کرنے کے قابل ہوسکتے ہیں ، اور یہاں تک کہ خود ہی انسانوں کی طرح نیا مواد تحریر کرسکتے ہیں۔"

کیلیفورنیا میں مقیم مصنوعی ذہانت کی تحقیق اور ترقیاتی کمپنی ، کنٹینٹ ٹیکنالوجیز ، انک (سی ٹی آئی) نے اے آئی تیار کیا ہے جو خود بخود اپنی مرضی کے مطابق تعلیمی مواد تیار کرتا ہے۔ سی ٹی آئی کا انجن سلیبس اور کورس کے مواد کو گھمانے اور تجزیہ کرنے ، علم پر عبور حاصل کرنے اور کسٹم نصابی کتب ، باب کے خلاصے ، اور متعدد انتخاب کے ٹیسٹ جیسے نئے مواد کی تخلیق کرنے کے لئے گہری سیکھنے کا استعمال کرتا ہے۔ یہ ٹیکنالوجی متعدد کمپنیاں اور تعلیمی اداروں کے زیر استعمال ہے۔

تعلیم ایک معاشرتی تجربہ رہے گی

اگرچہ ہم تعلیم میں مصنوعی ذہانت کے استعمال میں متاثر کن کوششوں کو دیکھ چکے ہیں ، لیکن دیگر ڈومینز کے مقابلے میں نتائج فیل ہوجاتے ہیں جہاں اے آئی الگورتھم بڑی رکاوٹوں کا سبب بن رہے ہیں۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ تعلیم اور تعلیم بنیادی طور پر معاشرتی تجربات ہیں جو خود کار طریقے سے چلنے کے لئے انتہائی مشکل ہیں۔

یو سی ایل نالج لیب کے پروفیسر لکین ، "ایل ای ، اساتذہ کی جگہ نہیں لے سکتے ، کیوں کہ اس میں خود آگاہی یا مابعد شناسی ضابطہ نہیں ہے ، اور اس میں ہمدردی کا فقدان بھی ہے۔" "تاہم ، اے آئی ، جب اس کے ڈیزائن کو سیکھنے اور پڑھانے کے بارے میں جاننے والے (یعنی سیکھنے کی علوم) کے ذریعہ مطلع کیا جاتا ہے تو ، سیکھنے کے بارے میں بڑے اعداد و شمار کے ساتھ مل کر سیکھنے کے بلیک باکس کو کھول سکتے ہیں اور سیکھنے والوں ، اساتذہ اور والدین کو ان کا پتہ لگانے کے اہل بناتے ہیں۔ متعدد مضامین ، مہارتوں اور خصوصیات میں پیشرفت - یہ سیکھنے والوں کی مدد کرنے کے ل vital جانکاری جاننے کے لئے اہم معلومات مہیا کرسکتی ہے تاکہ سیکھنے والوں کی حیثیت سے مزید موثر بن سکے اور نیز علم اور صلاحیتوں کو سیکھنے میں ان کی مدد کرسکے۔ "

تعلیم اور سیکھنے کے عمل کو AI فراہم کرتا ہے جس سے اساتذہ اس سے بھی زیادہ پیداواری اور موثر ہوجائیں گے۔ "اساتذہ اپنی توجہ مرکوز کرنے کے قابل ہوں گے کہ وہ اپنی بہترین کارکردگی کا مظاہرہ کرسکیں: عمدہ مواد تیار کریں ، مضبوط لیکچر دیں گے ، اور ذاتی طور پر اور دور دراز سے ، انفرادی طور پر اور گروہوں میں سب سے زیادہ پھیلنے والے درد کے نکات کو حل کریں گے۔"

تعلیم کا ایک اور معاشرتی پہلو باہمی تعاون ہے۔ طلباء اکثر و بیشتر گروپوں میں کام کرنے اور ایک دوسرے کے ساتھ زیادہ سیکھتے ہیں کیونکہ وہ لیکچر سننے اور اپنی رفتار سے مسائل حل کرنے سے کرتے ہیں۔ کارنیگی لرننگ کے پروڈکٹ آرکیٹیکٹر رائٹر کا کہنا ہے کہ "تعلیم کے اہداف میں زیادہ سے زیادہ معاشرتی تعامل شامل ہوتا ہے ، جیسے اچھے ساتھی بننا سیکھنا یا دوسروں سے بات چیت کرنا۔" "لہذا ہدایت کو ذاتی نوعیت دینے میں ایک چیلنج یہ ہے کہ کسی ایسے طالب علم کو آزاد سیکھنے کی حیثیت سے دیکھنے میں توازن رکھنا جو دوسروں کے ساتھ باہمی تعاون کے ساتھ کام کرنے کی ضرورت کے ساتھ اپنی رفتار سے آگے بڑھ سکے۔"

لیکن ہوسکتا ہے کہ اے آئی بھی باہمی تعاون کے ساتھ سیکھنے میں سہولت کار بن سکے۔ انٹلیجنس انلیشڈ ، یو سی ایل اور پیئرسن کا مشترکہ تحقیقی مقالہ ، جسے لکین نے ہم آہنگ کیا ، وضاحت کرتا ہے کہ اے آئی طلباء سیکھنے والے ماڈلز کا موازنہ کرکے گروپ بندی کی تجویز کرکے تعاون کی تعلیم کی تائید کرسکتی ہے جس میں شرکاء ایک جیسی نفسیاتی سطح پر ہیں یا تکمیلی مہارت رکھتے ہیں اور ایک دوسرے کی مدد کرسکتے ہیں۔ . اے آئی سیکھنے والے گروپس میں بھی بطور ممبر حصہ لے سکتا ہے اور مشمولات ، سوالات پیدا کرنے اور متبادل نقطہ نظر فراہم کرنے کے ذریعہ مباحثے کو درست سمت میں مدد دے سکتا ہے۔

سیکھنے کے عمل میں پورے AI کی بالادستی بالآخر تعلیم میں انقلاب لائے گی۔ اسٹینفورڈ یونیورسٹی کی ایک رپورٹ کے مطابق ، اگلے پندرہ سالوں میں ، امکان ہے کہ انسانی اساتذہ کو اے آئی ٹیکنالوجیز کی مدد فراہم کی جائے گی جس کے نتیجے میں کلاس روم اور گھر دونوں میں بہتر انسانی تعامل ہوگا۔

آج کل کی طرح کلاس روم کم و بیش رہ سکتا ہے ، لیکن ڈیجیٹل اسسٹنٹس ، اے آئی الگورتھم ، اور زیادہ قابل اساتذہ کی بدولت ، آئندہ نسلوں کو امید ہے کہ وہ اعلی معیار کی تعلیم تک رسائی حاصل کریں گے اور زیادہ تیز رفتار سے سیکھنے کے قابل ہوں گے۔