AI Research Attention and Higher Education System Response: A Lead-Lag Panel Analysis of the EU-27
यह EU-27 पैनल विश्लेषण प्रकट करता है कि उच्च शिक्षा प्रणाली के संकेतक मुख्य रूप से एआई (AI) के प्रति ध्यान के बजाय अपने स्वयं के ऐतिहासिक स्थायित्व द्वारा संचालित होते हैं, केवल इस अपवाद को छोड़कर कि जनरेटिव एआई में सार्वजनिक खोज रुचि आगामी अनुसंधान और विकास व्यय में मामूली वृद्धि की भविष्यवाणी करती है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://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
उच्च शिक्षा की दुनिया में, एक शांत लेकिन शक्तिशाली प्रश्न उभरा है क्योंकि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) हमारे सीखने और काम करने के तरीके को नया रूप दे रहा है: क्या नई तकनीक के इर्द-गिर्द का शोर वास्तव में व्यवस्था को बदलता है, या व्यवस्था अपने आप चलती रहती है? दशकों से, विद्वान इस बात का अध्ययन कर रहे हैं कि स्कूल और विश्वविद्यालयों के माध्यम से नए उपकरण कैसे फैलते हैं। वे जानते हैं कि जब कोई नई तकनीक आती है, तो लोग जिज्ञासु हो जाते हैं, शोधकर्ता उस पर शोध पत्र लिखते हैं, और सरकारें नीतियां तैयार करती हैं। लेकिन हमारी समझ में एक कमी है। हम अक्सर इन चीजों को एक साथ होते देखते हैं, लेकिन हम शायद ही कभी जान पाते हैं कि इनमें से कौन सा पहले आता है। क्या आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में सार्वजनिक रुचि और शैक्षणिक लेखन का उछाल विश्वविद्यालयों को नामांकन संख्या बदलने, अनुसंधान पर अधिक पैसा खर्च करने या डिजिटल कौशल में अधिक लोगों को प्रशिक्षित करने के लिए मजबूर करता है? या क्या शिक्षा प्रणाली में ये बड़े बदलाव दीर्घकालिक योजनाओं और मौजूदा शक्तियों के कारण होते हैं, और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का प्रचार बस इस लहर के साथ बह रहा है? यह प्रश्न विश्वविद्यालय के नेताओं और सरकारी अधिकारियों के लिए बहुत महत्वपूर्ण है जिन्हें यह तय करना होता है कि अरबों डॉलर कहाँ खर्च किए जाएं। यदि प्रचार बदलाव को संचालित करता है, तो उन्हें तेजी से कार्य करना चाहिए। यदि व्यवस्था अपने आप चलती है, तो वे एक ऐसे चलन के पीछे भागकर संसाधनों की बर्बादी कर सकते हैं जो वास्तव में जहाज का संचालन नहीं कर रहा है।
इसका उत्तर देने के लिए, दो शोधकर्ताओं ने पूरे यूरोपीय संघ का परीक्षण करने के लिए छह साल की अवधि में सभी सत्ताईस सदस्य देशों के डेटा का अध्ययन किया। उन्होंने शिक्षा प्रणाली को एक धीमी गति से चलने वाले विशालकाय जीव की तरह माना, और तीन विशिष्ट चीजों को ट्रैक किया जो इसके स्वास्थ्य को परिभाषित करती हैं: कितने युवा कॉलेज में नामांकित हैं, राष्ट्र अनुसंधान और विकास (R&D) पर कितना पैसा खर्च करते हैं, और वयस्क आबादी का कितना प्रतिशत मजबूत डिजिटल कौशल रखता है। फिर उन्होंने इन धीमी गति वाले आंकड़ों की तुलना आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के प्रति 'ध्यान' के तीन पैमानों के विरुद्ध की: जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में लिखे गए शैक्षणिक शोध पत्रों की संख्या, विषय पर राष्ट्रीय सरकारी नीतियों का अस्तित्व, और गूगल पर इस तकनीक को खोजने वाले लोगों की मात्रा। शोधकर्ताओं ने एक ऐसा मॉडल बनाया जो भविष्य की भविष्यवाणी करने के लिए अतीत को देखता था। उन्होंने एक सरल, सीधा प्रश्न पूछा: यदि किसी देश में पिछले वर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर बहुत अधिक ध्यान दिया गया था, तो क्या उस देश में इस वर्ष कॉलेज नामांकन, अनुसंधान खर्च या डिजिटल कौशल में परिवर्तन देखने को मिलेगा? उन्होंने उल्टा भी पूछा: क्या शिक्षा और अनुसंधान में किसी देश की मौजूदा ताकत अगले वर्ष आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पर शोध पत्रों के उछाल की भविष्यवाणी करती है?
परिणामों ने एक ऐसी व्यवस्था की तस्वीर पेश की जो उल्लेखनीय रूप से जिद्दी है। कॉलेज में कितने छात्र हैं, अनुसंधान पर कितना पैसा खर्च किया जाता है, या कार्यबल कितना कुशल है, इसका सबसे मजबूत भविष्यवक्ता केवल वही आंकड़े थे जो पिछले वर्ष के थे। दूसरे शब्दों में, व्यवस्था वही करती रहती है जो वह पहले से ही कर रही थी। शोधकर्ताओं ने पाया कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में वैश्विक चर्चा, जो 2022 के अंत में एक लोकप्रिय चैटबॉट के लॉन्च के बाद तेजी से बढ़ी, ने इन तीन प्रमुख क्षेत्रों में तत्काल तीव्र परिवर्तन को प्रेरित नहीं किया। जब उन्होंने देखा कि क्या इस विषय पर शोध पत्रों की संख्या से अधिक छात्र कॉलेज में नामांकन करेंगे या अधिक लोग डिजिटल कौशल सीखेंगे, तो डेटा ने कोई स्पष्ट संबंध नहीं दिखाया। राष्ट्रीय रणनीति के अस्तित्व के मामले में भी यही बात लागू हुई; राष्ट्रीय रणनीति की महज उपस्थिति ने प्रणाली के आउटपुट में तत्काल बदलाव लाने में सफलता नहीं पाई। यहाँ तक कि यह विपरीत विचार भी कि मजबूत मौजूदा शिक्षा प्रणालियों वाले देश स्वाभाविक रूप से अधिक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अनुसंधान उत्पन्न करेंगे, डेटा द्वारा समर्थित नहीं था। प्रणाली की क्षमता अनुसंधान की इस तेजी को चलाने वाला इंजन प्रतीत नहीं हुई।
हालाँकि, इस जड़ता के नियम का एक छोटा और विशिष्ट अपवाद भी था। शोधकर्ताओं ने सार्वजनिक जिज्ञासा और अनुसंधान वित्तपोषण के बीच एक संबंध पाया। जब किसी देश के लोग इंटरनेट पर जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के बारे में जानकारी खोजते थे, तो वह रुचि अगले वर्ष अनुसंधान खर्च में मामूली वृद्धि का संकेत देती दिखाई दी। यह प्रभाव मामूली था, लेकिन यह एकमात्र समय था जब डेटा ने दिखाया कि ध्यान क्रिया में बदल सकता है। विशेष रूप से, खोज रुचि में एक उल्लेखनीय उछाल का संबंध अनुसंधान और विकास के लिए समर्पित किसी देश के आर्थिक उत्पादन के प्रतिशत में मामूली वृद्धि से था। यह सुझाव देता है कि हालांकि जनता का आकर्षण सरकारों को अनुसंधान में थोड़ा अधिक पैसा लगाने के लिए प्रेरित कर सकता है, लेकिन यह छात्रों की संख्या बदलने या वयस्कों को डिजिटल कौशल सिखाने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली नहीं है।
अध्ययन यह निष्कर्ष निकालता है कि यूरोपीय उच्च शिक्षा में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की कहानी अचानक, प्रचार से प्रेरित व्यापक क्रांति की कहानी नहीं है। इसके बजाय, यह निरंतरता की कहानी है। शिक्षा और आर्थिक स्वास्थ्य के बड़े संकेतक अपनी स्वयं की धीमी, गहरी धाराओं के अनुसार चल रहे हैं, जो एक नई तकनीक के चलन के वार्षिक शोर से काफी हद तक अप्रभावित हैं। जनता का ध्यान और शैक्षणिक समुदाय का लेखन अनुसंधान के आउटपुट के साथ कदम मिलाकर चल रहा है, लेकिन वे अभी तक शेष प्रणाली को अपने साथ खींचने में सक्षम नहीं हैं। नीति निर्माताओं के लिए, इसका अर्थ है कि हालांकि सार्वजनिक रुचि को ट्रैक करना इस बारे में एक धुंधला संकेत दे सकता है कि अनुसंधान धन कहाँ जा रहा है, लेकिन यह छात्र संख्या या कार्यबल कौशल में होने वाले परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए एक विश्वसनीय भविष्यवक्ता नहीं है। व्यवस्था आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के आगमन से रातों-रात नहीं बदली जा रही है; यह अपनी गति से बदल रही है, और वर्तमान में नई तकनीक लहर का निर्माण करने के बजाय उस लहर पर सवार है।
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