Mapping AI Programs in the U.S: A Status Report from Early 2026 and an Analysis of AI Majors and Minors
यह शोध पत्र अमेरिकी स्नातक एआई (AI) कार्यक्रमों पर एक व्यापक 2026 की स्थिति रिपोर्ट प्रस्तुत करता है, जो 560 संस्थानों में 350 से अधिक मेजर और माइनर को ट्रैक करने वाले एक गतिशील मैपिंग टूल को पेश करता है और पाठ्यक्रम संबंधी आवश्यकताओं का विश्लेषण करते हुए पाठ्यक्रम संरचनाओं में महत्वपूर्ण परिवर्तनशीलता को प्रकट करता है, विशेष रूप से सामान्य एआई और नैतिकता पाठ्यक्रमों के समावेश के संबंध में।
मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
कल्पना कीजिए कि संयुक्त राज्य अमेरिका सैकड़ों अलग-अलग शाखाओं वाला एक विशाल, फैला हुआ पुस्तकालय है। वर्षों तक, यदि आप "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस" (AI) पर कोई विशिष्ट पुस्तक ढूँढना चाहते थे, तो आपको यह अनुमान लगाना पड़ता था कि किस शाखा में वह पुस्तक है, फ्रंट डेस्क तक जाना पड़ता था, और उम्मीद करनी पड़ती थी कि लाइब्रेरियन को पता होगा कि वह पीछे कहाँ छिपी है। कभी-कभी उन पुस्तकों पर स्पष्ट लेबल भी नहीं होता था, या वे ऐसे अनुभाग में छिपी होती थीं जो पुस्तकालय जैसा बिल्कुल भी नहीं दिखता था।
यह शोध पत्र एक ऐसी टीम की तरह है जिन्होंने इस पूरे पुस्तकालय प्रणाली का एक सुपर-पावर्ड, जीवंत मानचित्र (living map) बनाने का निर्णय लिया। यहाँ उन्होंने क्या किया, इसे सरल भाषा में समझाया गया है:
मिशन: छिपे हुए AI क्लासों को खोजना
लेखकों (नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी की एक टीम) ने देखा कि जबकि हर कोई AI के बारे में बात कर रहा है, वास्तव में कोई नहीं जानता कि ये प्रोग्राम वास्तव में कहाँ स्थित हैं या उनमें क्या शामिल है। वे अनुमान लगाने की प्रक्रिया को रोकना चाहते थे।
उन्होंने एक डिजिटल "रोबोट खोजकर्ता" (एक टूल जिसे cicmap.ai कहा जाता है) बनाया जो पूरे अमेरिका के 569 से अधिक विश्वविद्यालयों का दौरा करने गया। इस रोबोट को एक बहुत तेज़, अथक छात्र के रूप में समझें जो एक दिन में हजारों वेबसाइटों को पढ़ सकता है। इसने AI प्रोग्रामों की तलाश की—चाहे वे पूर्ण डिग्री (मेजर/Majors), छोटे एड-ऑन (माइनर/Minors), या विशेष ट्रैक (कंसन्ट्रेशन/Concentrations) हों।
रोबोट की यात्रा
रोबोट ने केवल अनुमान नहीं लगाया; इसके साथ एक मानव साथी भी था।
- खोज (The Search): रोबोट ने विश्वविद्यालय की वेबसाइटों को खोजने के लिए सर्च इंजन का उपयोग किया।
- फ़िल्टर (The Filter): इसने कंप्यूटर साइंस और AI विभागों के विशिष्ट पृष्ठों को खोजने के लिए एक स्मार्ट कंप्यूटर मस्तिष्क (एक AI मॉडल) का उपयोग किया।
- मानवीय जाँच (The Human Check): क्योंकि कंप्यूटर कभी-कभी भ्रमित हो जाते हैं (3 में से 1 बार), एक मानव टीम ने रोबोट के निष्कर्षों की दोबारा जाँच की ताकि यह सुनिश्चित हो सके कि लिंक वास्तविक और सही हैं।
- मानचित्र (The Map): एक बार सत्यापित होने के बाद, रोबोट ने इस सभी डेटा को एक इंटरैक्टिव मानचित्र पर डाल दिया। आप किसी भी राज्य पर ज़ूम कर सकते हैं, किसी स्कूल पर क्लिक कर सकते हैं, और देख सकते हैं कि उस AI डिग्री को प्राप्त करने के लिए आपको वास्तव में कौन से क्लास लेने की आवश्यकता है।
उन्होंने क्या पाया: एक पैचवर्क क्विल्ट (एक विविध पैटर्न)
जब टीम ने एकत्र किए गए डेटा (फरवरी 2026 की शुरुआत तक) को देखा, तो उन्हें कुछ दिलचस्प बातें पता चलीं:
- यह तेज़ी से बढ़ रहा है: उन्होंने देखी गई स्कूलों की संख्या में ही 73 पूर्ण AI मेजर और 89 AI माइनर पाए। लेकिन यह संख्या तेज़ी से बढ़ रही है—जैसे रात भर में बढ़ता हुआ कोई पौधा।
- "कंसन्ट्रेशन" का शॉर्टकट: सबसे आम प्रकार का प्रोग्राम पूर्ण नई डिग्री नहीं था, बल्कि एक "कंसन्ट्रेशन" था। कल्पना कीजिए कि एक बड़ा पेड़ (कंप्यूटर साइंस डिग्री) है जिसकी एक विशेष शाखा (AI) है। स्कूलों के लिए एक नया पेड़ लगाने के बजाय एक नई शाखा उगाना आसान है, इसलिए कई स्कूलों ने यही रास्ता चुना।
- आकार मायने रखता है: बड़े विश्वविद्यालयों के पास पूर्ण AI डिग्री होने की संभावना अधिक थी, जबकि छोटे स्कूलों के पास केवल एक माइनर या कंसन्ट्रेशन देने की अधिक संभावना थी।
AI डिग्री की "रेसिपी"
टीम ने यह देखने के लिए कि क्या उनकी "रेसिपी" (आवश्यक पाठ्यक्रम) एक जैसी हैं, इन डिग्री के लिए आवश्यक कोर्सों को भी देखा। उन्होंने पाया कि हर स्कूल एक अलग व्यंजन बनाता है, भले ही मुख्य सामग्री एक ही हो।
- "अनिवार्य चीज़ें" (The Must-Haves): लगभग सभी AI मेजर (92%) में एक सामान्य "इंट्रोडक्शन टू AI" क्लास की आवश्यकता होती है। यदि कोई स्कूल इसे छोड़ देता है, तो वे लगभग हमेशा "मशीन लर्निंग" क्लास की आवश्यकता रखते हैं।
- एथिक्स (नैतिकता) का प्रश्न: लगभग एक-तिहाई मेजर में "एथिक्स इन AI" (एक जिम्मेदार AI निर्माता बनने के बारे में सीखना) क्लास की आवश्यकता होती है। हालाँकि, छोटे "माइनर" प्रोग्रामों के लिए, केवल लगभग एक-चौथाई में इस एथिक्स क्लास की आवश्यकता होती है।
- मिश्रण (The Mix): कुछ प्रोग्राम बहुत सख्त होते हैं, जो आपको रोबोटिक्स या कंप्यूटर विज़न जैसी विशिष्ट क्लास लेने के लिए मजबूर करते हैं। अन्य किसी बुफे की तरह होते हैं, जहाँ आप विकल्पों की एक सूची से चुन सकते हैं।
यह मानचित्र क्यों महत्वपूर्ण है
इस टूल से पहले, यदि आप एक छात्र, एक अभिभावक, या एक स्कूल काउंसलर होते जो एक AI प्रोग्राम खोजने की कोशिश कर रहे होते, तो आप बेहतरीन विकल्पों को मिस कर सकते थे क्योंकि वे जटिल वेबसाइटों में दबे हुए थे या साधारण गूगल सर्च में दिखाई नहीं दे रहे थे।
यह शोध पत्र हमें देता है:
- एक स्नैपशॉट: एक स्पष्ट चित्र कि अमेरिका में AI शिक्षा की वर्तमान स्थिति क्या है।
- एक टूल: एक तरीका जिससे कोई भी आसानी से इन प्रोग्रामों को खोज सकता है और देख सकता है कि सटीक रूप से किन क्लासों की आवश्यकता है।
- एक रिकॉर्ड: इन प्रोग्रामों के बदलने का एक इतिहास, जो शोधकर्ताओं और स्कूलों को शिक्षा के भविष्य को समझने में मदद करेगा।
संक्षेप में, लेखकों ने AI शिक्षा की दुनिया के लिए एक GPS बनाया है, जो लोगों को कॉलेज प्रोग्रामों के भ्रमित करने वाले परिदृश्य को नेविगेट करने और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में सीखने के सही रास्ते को खोजने में मदद करता है।
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