संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन, और भारत में व्यक्तिगत शिक्षा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता: ह्यूमन-इन-द-लूप मॉडल का उपयोग करते हुए एक व्यवस्थित समीक्षा

पारंपरिक “एक आकार सब पर फिट होता है” शिक्षा प्रणाली को हाल के वर्षों में मुख्य रूप से इसके व्यक्तिगत छात्र आवश्यकताओं को पूरा करने की क्षमता की कमी के कारण आलोचना का सामना करना पड़ा है। वैश्विक शिक्षा प्रणालियाँ अधिक व्यक्तिगत, छात्र-केंद्रित दृष्टिकोण की ओर अग्रसर हैं। बिग डेटा, मशीन लर्निंग, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) जैसी नवाचारों ने आधुनिक तकनीक प्रदान की है जो मानव के विशिष्ट गुणों को समायोजित कर सके - स्मार्ट मशीनें और कंप्यूटर व्यक्तिगत-विशिष्ट आवश्यकताओं को समझने के लिए बनाए गए हैं। इससे शिक्षा क्षेत्र में “व्यक्तिकरण” का मार्ग खुलता है। शिक्षा तकनीक (EdTech) स्टार्ट-अप्स की तेजी से बढ़ोतरी से लेकर AI अनुसंधान में सरकारी वित्तपोषण तक, यह स्पष्ट है कि अगली पीढ़ी की शैक्षणिक सुधारें बिग डेटा विश्लेषण और AI के नेतृत्व में एक महान छलांग लेंगी। इस पेपर का उद्देश्य शिक्षा के व्यक्तिकरण के लिए AI के उपयोग पर विशाल साहित्य को व्यवस्थित करना और उन प्रमुख विषयों पर प्रकाश डालना है जिनके द्वारा AI-संचालित दृष्टिकोण मौजूदा शिक्षा प्रणाली में संरचनात्मक परिवर्तन करता है। इस प्रयोजन के लिए, इस पेपर ने पिछले दो वर्षों (2019–2021) के अंग्रेज़ी भाषा में IEEE Xplore पर चीन, भारत और अमेरिका के संदर्भ में साहित्य का ह्यूमन-इन-द-लूप प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल का उपयोग करके व्यवस्थित समीक्षा की। इस प्रक्रिया में प्रारंभ में 2000 से अधिक खोज परिणाम प्राप्त हुए, जिनमें से अंततः 353 प्रासंगिक पत्रों का गहन विश्लेषण के लिए चयन किया गया। EdTech नवाचारों में अग्रणी होने के नाते, इन तीन देशों में किए गए शोध से प्राप्त अंतर्दृष्टि वैश्विक शिक्षा प्रणालियों और अनुसंधान के विकास के लिए महत्वपूर्ण हैं। निष्कर्ष बताते हैं कि AI छात्रों की विशिष्ट सीखने की आवश्यकताओं, सीखने की आदतों, और सीखने की क्षमताओं को पूरा करने में सफल रहा है और उन्हें सभी तीन देशों में अनुकूलित सीखने के मार्ग प्रदान कर रहा है। इतना ही नहीं, साहित्य से यह भी स्पष्ट होता है कि AI शैक्षिक सामग्री को बढ़ाता है, इसे किसी व्यक्ति की आवश्यकताओं के अनुसार अनुकूलित करता है, और संभावित सीखने की कठिनाइयों के लिए सतर्कता का झंडा उठाता है। इससे शिक्षकों की भूमिका पुनः परिभाषित होती है और बेहतर सीखने के अनुभव के लिए शिक्षण-शिक्षण वातावरण का अनुकूलन होता है। AI के साथ शैक्षिक विकास की वृद्धि के साथ, भविष्य की पीढ़ी के लिए व्यक्तिगत शिक्षा का एक नया क्षितिज खुलता है, लेकिन इसके साथ चुनौतियाँ भी आती हैं। डेटा गोपनीयता समस्याएँ, डिजिटल संसाधनों की उपलब्धता, और वहनीयता की सीमाएँ हाल के साहित्य में ऐसे अवरोधों के रूप में रिपोर्ट की गई हैं जो इन तकनीकों को दैनिक अभ्यास में बढ़ावा देने के मार्ग में बाधा हैं।