AI Acceptance and Digital Transformation as Predictive Drivers of University Sustainability Using a Hybrid Machine Learning Model

आधुनिक दुनिया में, विश्वविद्यालय केवल सीखने के स्थान मात्र नहीं हैं; वे जटिल संगठन हैं जिन्हें तेजी से बदलते परिवेश में जीवित रहने और फलने-फूलने के लिए संघर्ष करना पड़ता है। ऐसा करने के लिए, वे दो शक्तिशाली शक्तियों पर निर्भर करते हैं: अपने हर कार्य में डिजिटल उपकरणों के उपयोग की ओर झुकाव, जिसे डिजिटल परिवर्तन (डिजिटल ट्रांसफॉर्मेशन) कहा जाता है, और अपने कर्मचारियों की नई तकनीकों जैसे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) को अपनाने की इच्छा। डिजिटल परिवर्तन केवल कंप्यूटर खरीदने के बारे में नहीं है; इसमें एक संस्थान के योजना बनाने, अपने लोगों के प्रबंधन करने और बाहरी दुनिया के साथ जुड़ने के तरीके को बदलना शामिल है। इसी तरह, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को स्वीकार करना केवल सॉफ्टवेयर स्थापित करने के बारे में नहीं है; यह इस बारे में है कि क्या संगठन के भीतर के लोग इस तकनीक को उपयोगी, उपयोग में आसान और अपने काम करने के तरीके को बदलने के लिए भरोसेमंद मानते हैं। जब ये दोनों ताकतें एक साथ मिलती हैं, तो इनमें एक विश्वविद्यालय को अधिक टिकाऊ बनाने की क्षमता होती है, जिसका अर्थ है कि यह अपने छात्रों, कर्मचारियों और समुदाय के लिए मूल्य सृजित करते हुए लंबे समय तक अपने मिशन को पूरा करना जारी रख सकता है। हालाँकि, जबकि इन विचारों पर व्यापक चर्चा होती है, दक्षिण पूर्व एशियाई विश्वविद्यालयों के विशिष्ट संदर्भ में यह काम कैसे करते हैं, इसका कोई ठोस प्रमाण नहीं मिला है, और अभी तक किसी ने भी यह अनुमान लगाने का एक विश्वसनीय तरीका नहीं बनाया है कि इन कारकों के आधार पर कोई विशिष्ट विश्वविद्यालय कितना अच्छा प्रदर्शन करेगा।

महासारखम विश्वविद्यालय, थायलैंड के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन संस्थानों का सीधे तौर पर संचालन करने वाले लोगों को देखकर इस अंतर को भरने का प्रयास किया। उन्होंने 178 उच्च-स्तरीय विश्वविद्यालय कार्यकारियों का सर्वेक्षण किया, विशेष रूप से वे जो प्रशासन और सूचना प्रौद्योगिकी के प्रभारी हैं, उनसे उनके संस्थान की डिजिटल प्रगति, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति उनके कर्मचारियों के दृष्टिकोण और उनके विश्वविद्यालय के समग्र स्वास्थ्य और स्थिरता के बारे में पूछा। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि एक विश्वविद्यालय का डिजिटल रूप से परिवर्तन और उसके नेताओं द्वारा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को स्वीकार करने की डिग्री वास्तव में उस विश्वविद्यालय की स्थिरता की भविष्यवाणी कर सकती है या नहीं। उन्होंने इस प्रश्न के प्रति दो अलग-अलग दृष्टिकोण अपनाए। पहले, उन्होंने यह देखने के लिए मानक सांख्यिकीय विधियों का उपयोग किया कि क्या इन कारकों के बीच कोई सीधा संबंध है। दूसरे, और अधिक अभिनव तरीके से, उन्होंने एक परिष्कृत कंप्यूटर मॉडल बनाया जिसे इस कार्यकारियों के छोटे समूह से सीखकर किसी भी विश्वविद्यालय की स्थिरता की उच्च सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने के लिए डिज़ाइन किया गया था।

प्रारंभिक विश्लेषण ने उस बात की पुष्टि की जो कई नेता संदिग्ध हो सकते हैं लेकिन जिसे बहुत कम लोगों ने ठोस डेटा के साथ सिद्ध किया है: डिजिटल परिवर्तन और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की स्वीकृति वास्तव में स्थिरता के शक्तिशाली चालक हैं। अध्ययन में पाया गया कि जब एक विश्वविद्यालय अपनी डिजिटल रणनीति में सुधार करता है, अपनी प्रक्रियाओं को बेहतर ढंग से प्रबंधित करता है, और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि अपने कर्मियों के कौशल विकसित करता है, तो वह काफी अधिक टिकाऊ हो जाता है। परीक्षण किए गए सभी कारकों में से, कर्मचारियों का कौशल और डिजिटल साक्षरता सफलता के सबसे मजबूत भविष्यवक्ता के रूप में उभरी, जिसके ठीक बाद विश्वविद्यालय के बाहरी नेटवर्क और साझेदारियों की मजबूती का स्थान रहा। इसी तरह, विश्वविद्यालय समुदाय की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को स्वीकार करने और उपयोग करने की इच्छा का संस्थान की दीर्घकालिक व्यवहार्यता पर एक मजबूत, सकारात्मक प्रभाव पाया गया। यह सुझाव देता है कि केवल तकनीक खरीदना पर्याप्त नहीं है; जो लोग इसका उपयोग कर रहे हैं उन्हें इस पर विश्वास होना चाहिए और इसे प्रभावी ढंग से उपयोग करने में सक्षम होना चाहिए।

साधारण सहसंबंधों से आगे बढ़ने और एक ऐसा उपकरण बनाने के लिए जो वास्तव में परिणामों का पूर्वानुमान लगा सके, शोधकर्ताओं ने एक नए प्रकार का कंप्यूटर मॉडल विकसित किया। इस मॉडल को डेटा की अपेक्षाकृत कम संख्या को संभालने की चुनौती से निपटने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो विश्वविद्यालय नेतृत्व के अध्ययनों में एक सामान्य समस्या है। शोधकर्ताओं ने सर्वेक्षण से एकत्र की गई 29 विभिन्न जानकारियों से शुरुआत की, जो विश्वविद्यालय के आकार से लेकर तकनीक के प्रति विशिष्ट दृष्टिकोणों तक फैली हुई थीं। एक ऐसी विधि का उपयोग करते हुए जो धातुओं को अशुद्धियों को दूर करने के लिए ठंडा करने के तरीके की नकल करती है, कंप्यूटर ने इन कारकों के संयोजनों का व्यवस्थित रूप से परीक्षण किया ताकि सबसे महत्वपूर्ण कारकों को खोजा जा सके। इसने सूची को केवल 12 प्रमुख विशेषताओं तक कम कर दिया, जिससे शोर को हटाकर उन चीजों पर ध्यान केंद्रित किया गया जो वास्तव में मायने रखती थीं। इन 12 विशेषताओं में न केवल डिजिटल और एआई कारक शामिल थे, बल्कि विश्वविद्यालय के बारे में बुनियादी विवरण भी शामिल थे, जैसे कि उसका आकार और उत्तरदाताओं की शैक्षणिक रैंक।

इसके बाद शोधकर्ताओं ने अपनी भविष्यवाणियों को करने के लिए तीन अलग-अलग प्रकार के लर्निंग एल्गोरिदम को एक एकल, एकीकृत प्रणाली में संयोजित किया। प्रणाली के एक भाग ने डेटा में जटिल पैटर्न की तलाश की, दूसरे ने निर्णय वृक्षों (डिसीजन ट्री) के एक विशाल जंगल की तरह कार्य किया, और तीसरे ने सूक्ष्म संबंधों को खोजने के लिए एक न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया। ये तीन भाग मिलकर काम करते थे, जिसमें एक अंतिम परत थी जो उनकी व्यक्तिगत अंतर्दृष्टि को एक एकल, अत्यधिक सटीक भविष्यवाणी में सर्वोत्तम रूप से संयोजित करना सीखती थी। इस हाइब्रिड दृष्टिकोण ने मॉडल को छोटे डेटासेट से सीखने में मदद की बिना भ्रमित हुए या गलत अनुमान लगाए। जब शोधकर्ताओं ने इस नए मॉडल का पुराने, सरल तरीकों के विरुद्ध परीक्षण किया, तो इसने कहीं बेहतर प्रदर्शन किया। यह विश्वविद्यालयों की स्थिरता में होने वाले 95 प्रतिशत से अधिक विविधताओं की व्याख्या करने में सक्षम था, एक ऐसा स्तर की सटीकता जिसे सरल मॉडल प्राप्त नहीं कर सके। मॉडल बहुत स्थिर भी साबित हुआ, जिसका अर्थ है कि यह सुसंगत परिणाम देता है भले ही डेटा थोड़ा अलग हो, जो विश्वसनीय भविष्यवाणियां करने के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण है।

निष्कर्ष थायलैंड और व्यापक क्षेत्र के विश्वविद्यालय नेताओं और नीति निर्माताओं के लिए एक स्पष्ट मार्ग प्रदान करते हैं। अध्ययन संकेत देता है कि एक विश्वविद्यालय के भविष्य को सुनिश्चित करने का सबसे प्रभावी तरीका केवल नई तकनीक में निवेश करना नहीं है, बल्कि उन लोगों में निवेश करना है जो इसका उपयोग करते हैं। कर्मचारियों के डिजिटल कौशल विकसित करना और एक ऐसी संस्कृति को बढ़ावा देना जहाँ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर भरोसा किया जाए और उसे स्वागत योग्य माना जाए, स्थिरता की दिशा में सबसे महत्वपूर्ण कदम हैं। शोधकर्ताओं ने इस प्रगति की निगरानी के लिए एक व्यावहारिक उपकरण भी प्रदान किया। उनके नए भविष्य कहने वाले मॉडल का उपयोग शैक्षिक अधिकारियों द्वारा विभिन्न संस्थानों के स्वास्थ्य का आकलन करने के लिए किया जा सकता है, जिससे उन संस्थानों की पहचान की जा सके जो अपनी डिजिटल यात्रा में पीछे छूटने के जोखिम पर हो सकते हैं। यह गंभीर समस्याएं होने से पहले लक्षित सहायता और हस्तक्षेप की अनुमति देता है।

हालाँकि, शोधकर्ता यह नोट करने में सावधानी बरतते हैं कि उनके काम की सीमाएं हैं। क्योंकि डेटा एक ही समय में एकत्र किया गया था, इसलिए अध्ययन इन कारकों के बीच एक मजबूत संबंध दिखाता है लेकिन यह कड़ाई से यह सिद्ध नहीं कर सकता कि एक दूसरे का कारण बनता है। मॉडल थायलैंड के 178 कार्यकारियों के एक विशिष्ट समूह पर बनाया गया था, इसलिए हालांकि इसके परिणाम अत्यधिक आशाजनक हैं, इन्हें हर जगह सही साबित करने के लिए बड़े समूहों या अन्य देशों में परीक्षण करने की आवश्यकता हो सकती है। इन सीमाओं के बावजूद, अध्ययन डिजिटल परिवर्तन और मानवीय स्वीकृति कैसे मिलकर उच्च शिक्षा के भविष्य को आकार देते हैं, इसकी एक दुर्लभ और मूल्यवान झलक प्रदान करता है। यह बातचीत को डिजिटल युग के अमूर्त विचारों से हटाकर ठोस, मापने योग्य साक्ष्य की ओर ले जाता है, जो यह दर्शाता है कि एक टिकाऊ विश्वविद्यालय का मार्ग कुशल लोगों और कल के उपकरणों को अपनाने की इच्छा से निर्मित होता है।