A Review of Higher Education Artificial Intelligence Frameworks to Empower Industrial & Sustainable Competitiveness in the Global South

एक ऐसी दुनिया की कल्पना करें जहाँ हमारे शहरों और ग्रिडों को बनाने वाली मशीनें न केवल कुशल हैं, बल्कि मानवीय आवश्यकताओं और ग्रह के स्वास्थ्य के प्रति गहराई से संवेदनशील भी हैं। यह उस दृष्टि का प्रतीक है जिसे विशेषज्ञ 'सोसाइटी 5.0' कहते हैं, एक ऐसा भविष्य जहाँ उन्नत तकनीक दैनिक जीवन के साथ सहजता से मिल जाती है ताकि जलवायु परिवर्तन और असमानता जैसी जटिल समस्याओं को हल किया जा सके। वहाँ पहुँचने के लिए, इन प्रणालियों को डिजाइन करने और चलाने वाले लोगों को एक नए प्रकार की शिक्षा की आवश्यकता है। उन्हें न केवल कोडिंग या इंजीनियरिंग सीखनी होगी, बल्कि टिकाऊ, मानव-केंद्रित समाधान बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) का उपयोग करना सीखना होगा। यही 'एजुकेशन 5.0' का वादा है: विश्वविद्यालयों के पढ़ाने के तरीके में एक बदलाव, जो कठोर, एक ही सांचे में ढले पाठों से हटकर लचीले, व्यक्तिगत शिक्षण की ओर बढ़ता है, जो छात्रों को तेजी से बदलती औद्योगिक दुनिया के लिए तैयार करता है। वैश्विक समुदाय के सामने प्रश्न यह है कि क्या उभरती हुई आर्थिक शक्तियाँ अपने क्लासरूम और अपनी फैक्ट्रियों के बीच इस पुल को सफलतापूर्वक बना पा रही हैं।

जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने ग्लोबल साउथ के तीन प्रमुख अर्थव्यवस्थाओं: भारत, चीन और ब्राजील पर बारीकी से नज़र रखकर इस प्रश्न का उत्तर देने का प्रयास किया। ये राष्ट्र न केवल तेजी से बढ़ रहे हैं; वे दुनिया की भविष्य की अर्थव्यवस्था के प्राथमिक इंजन भी बन रहे हैं। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस शिक्षा में इन देशों द्वारा किए जा रहे भारी निवेश वास्तव में वास्तविक दुनिया की औद्योगिक शक्ति और स्थिरता में परिवर्तित हो रहे हैं या नहीं। उन्होंने कोई नए प्रयोग नहीं किए और न ही छात्रों का सीधा सर्वेक्षण किया। इसके बजाय, उन्होंने पिछले एक दशक में प्रकाशित हजारों शैक्षणिक शोध पत्रों की गहन, व्यवस्थित समीक्षा की। इस विशाल शोध पुस्तकालय के पैटर्न का विश्लेषण करके, उन्होंने यह मानचित्रित किया कि प्रत्येक देश कैसे अपने विश्वविद्यालयों को अपनी उद्योगों की जरूरतों के अनुरूप बनाने की कोशिश कर रहा है, और कहाँ संपर्क अभी भी टूटे हुए हैं।

अध्ययन तीन अलग-अलग दृष्टिकोणों की कहानी उजागर करता है, जिनमें से प्रत्येक की अपनी ताकत और महत्वपूर्ण कमियां हैं। भारत में, ध्यान पैमाने (स्केल) और पहुंच पर है। देश अपनी विशाल युवा आबादी का लाभ उठा रहा है, जिसमें कार्यशील आयु वर्ग के लगभग एक अरब नागरिक हैं, ताकि कुशल श्रमिकों की एक बड़ी पाइपलाइन बनाई जा सके। शोध से पता चलता है कि भारतीय विश्वविद्यालय सीखने को व्यक्तिगत बनाने के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को तेजी से अपना रहे हैं, जिससे समृद्ध शहरों और ग्रामीण गांवों के बीच के अंतर को पाटने में मदद मिल रही है। यह दृष्टिकोण लाखों छात्रों को विज्ञान और प्रौद्योगिकी में प्रशिक्षित करने में सफल है। हालांकि, शोधकर्ताओं ने एक परेशान करने वाला विच्छेद पाया। जबकि शिक्षा प्रणाली प्रतिभाशाली स्नातकों की बाढ़ पैदा कर रही है, शोध संकेत देता है कि ये नए कौशल अक्सर विश्वविद्यालय की दीवारों के भीतर ही कैद रह जाते हैं। छात्र जिन अभिनव परियोजनाओं पर काम करते हैं, जैसे कि हरित ऊर्जा प्रणालियों को डिजाइन करना या स्थानीय जल संकट को हल करना, वे शायद ही कभी कक्षा से बाहर निकलकर राष्ट्रीय विनिर्माण या आपूर्ति श्रृंखलाओं का हिस्सा बन पाते हैं। प्रतिभा मौजूद है, लेकिन इसका उपयोग देश के व्यापक आर्थिक परिवर्तन के लिए करने वाला मार्ग गायब है।

चीन एक अलग तस्वीर पेश करता है, जो गहन, ऊपर से संचालित (top-down) समन्वय द्वारा परिभाषित है। चीनी सरकार ने शिक्षा और उद्योग के हर स्तर में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को शामिल करने के लिए एक राष्ट्रीय रणनीति शुरू की है। चीन में विश्वविद्यालय उच्च-तकनीकी प्रयोगशालाओं की तरह कार्य कर रहे हैं, जो अपनी ऊर्जा और संसाधनों को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने के लिए सेंसर और डेटा का उपयोग करते हैं। शोध से पता चलता है कि चीनी विश्वविद्यालय अपने इंजीनियरिंग छात्रों को हरित विनिर्माण और कार्बन न्यूनीकरण के सख्त वैश्विक मानकों को पूरा करने के लिए तेजी से पुन: प्रशिक्षित कर रहे हैं। यह प्रणाली विशिष्ट औद्योगिक कार्यों को अनुकूलित करने वाले कार्यकर्ता पैदा करने में अविश्वसनीय रूप से प्रभावी है। फिर भी, अध्ययन सुझाव देता है कि यह दक्षता एक कीमत पर आती है। शिक्षा तकनीकी लक्ष्यों को पूरा करने और मानकीकृत परीक्षणों को पास करने पर इतनी केंद्रित है कि यह उन जटिल सामाजिक समस्याओं को हल करने के लिए आवश्यक रचनात्मक, लचीली सोच को दबा सकती है जिसकी आवश्यकता होती है। छात्र अत्यधिक कुशल तकनीशियन तो बन रहे हैं, लेकिन शोध इंगित करता है कि उन्हें उस तकनीक के मानवीय और सामाजिक प्रभावों के बारे में व्यापक रूप से सोचने के लिए नहीं सिखाया जा रहा है जिसे वे बना रहे हैं।

ब्राजील एक तीसरा मार्ग अपनाता है, जो सीमित संसाधनों के बीच आवश्यकता और नवाचार द्वारा परिभाषित है। भारत और चीन की विशाल, केंद्रीकृत प्रणालियों के विपरीत, ब्राजील का दृष्टिकोण अक्सर विकेंद्रीकृत और प्रयोगात्मक होता है। चूंकि देश के कई हिस्सों में, विशेष रूप से अमेज़न क्षेत्र में इंटरनेट की पहुंच अविश्वसनीय है, इसलिए ब्राजीलियाई शिक्षकों ने "अनप्लग्ड" (बिना इंटरनेट वाले) आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उपकरणों को विकसित किया है। ये सिस्टम छात्रों को निरंतर इंटरनेट कनेक्शन की आवश्यकता के बिना कौशल सीखने और अभ्यास करने की अनुमति देते हैं, जिसमें ऑफलाइन डेटा का उपयोग किया जाता है जिसे बाद में कनेक्शन उपलब्ध होने पर प्रोसेस किया जाता है। यह दृष्टिकोण स्थानीय वास्तविकताओं के प्रति एक शानदार अनुकूलन है, जो सुनिश्चित करता है कि शिक्षा सबसे कमजोर समुदायों तक पहुंचे। हालांकि, शोधकर्ताओं ने पाया कि ये सफल स्थानीय परियोजनाएं नाजुक हैं। वे एक स्थिर राष्ट्रीय रणनीति के बजाय अल्पकालिक वित्त पोषण और व्यक्तिगत विश्वविद्यालय पहलों पर निर्भर हैं। परिणामस्वरूप, सबसे आशाजनक नवाचार अक्सर अलग-थलग प्रयोग बनकर रह जाते हैं, जो देश के बड़े औद्योगिक या ऊर्जा क्षेत्रों को प्रभावित करने के लिए बड़े स्तर पर नहीं बढ़ पाते।

इस विश्लेषण का व्यापक निष्कर्ष यह है कि हालांकि इन तीनों राष्ट्रों ने एक भविष्य के समाज के लिए शैक्षिक नींव बनाने में उल्लेखनीय प्रगति की है, लेकिन वे अभी तक उन नींवों को औद्योगिक वास्तविकता से पूरी तरह से नहीं जोड़ पाए हैं। शोध सुझाव देता है कि "एजुकेशन 5.0" आंदोलन "इंडस्ट्री 5.0" एकीकरण की तुलना में अधिक तेजी से आगे बढ़ रहा है। भारत में, बाधा उन नवाचारों को बाजार में ले जाने वाली प्रणाली का अभाव है जो छात्र परियोजनाओं से उत्पन्न होते हैं। चीन में, बाधा एक ऐसी शिक्षा प्रणाली है जो जटिल भविष्य के लिए आवश्यक रचनात्मक अनुकूलन क्षमता को बढ़ावा देने के लिए बहुत कठोर है। ब्राजील में, बाधा जमीनी स्तर के नवाचारों को समर्थन देने के लिए एक स्थिर, दीर्घकालिक संरचना का अभाव है।

यह अंतराल शेष विश्व के लिए गहरा महत्व रखता है। जैसे-जैसे वैश्विक आपूर्ति श्रृंखलाएं बदल रही हैं और टिकाऊ, AI-संचालित उत्पादन की मांग बढ़ रही है, इन राष्ट्रों की शिक्षित कार्यबल को औद्योगिक शक्ति में बदलने की क्षमता वैश्विक अर्थव्यवस्था की स्थिरता को निर्धारित करेगी। यह अध्ययन यह दावा नहीं करता कि ये देश विफल हुए हैं; बल्कि, यह इस बात पर प्रकाश डालता है कि अंतिम, निर्णायक कदम—कक्षा के शिक्षण को राष्ट्रीय आर्थिक लचीलेपन में बदलना—अभी भी अधूरा है। शोधकर्ताओं का सुझाव है कि इस अंतर को पाटने के लिए विश्वविद्यालयों और उद्योगों के बीच सेतु बनाने के लिए जानबूझकर प्रयास करने की आवश्यकता है, यह सुनिश्चित करने के लिए कि आज प्रशिक्षित किए जा रहे शानदार विचार और कुशल श्रमिक वास्तव में कल की टिकाऊ, प्रतिस्पर्धी दुनिया को आकार दे सकें। क्षमता अपार है, लेकिन इसे साकार करने के लिए केवल बेहतर कक्षाओं की ही नहीं, बल्कि सिखाने वालों और निर्माण करने वालों के बीच एक नए प्रकार के सहयोग की आवश्यकता होगी।