शिक्षा प्रणालियों में एआई का विस्तार: मंगोलिया से सीख (टूल से सिस्टम तक एआई के विस्तार के लिए एक त्रिस्तरीय वास्तुकला)
Scaling AI in Education Systems: Lessons from Mongolia (A Three-Layer Architecture for Scaling AI from Tools to Systems)
मंगोलिया अपने राष्ट्रीय शिक्षण मंच मेडले के माध्यम से चरणबद्ध तरीके से शिक्षक वर्चुअल असिस्टेंट (एथलीट) की शुरुआत कर रहा है। यह टूल शिक्षकों को कक्षा 1 से 5 तक के गणित के लिए पाठ योजनाएँ और विभिन्न स्तरों के अभ्यास प्रश्न तैयार करने में मदद करेगा। मंगोलिया से मिलने वाला व्यापक सबक केवल एक एआई एप्लिकेशन के बारे में नहीं है, बल्कि इसके इर्द-गिर्द निर्मित हो रही प्रणाली के बारे में है: मजबूत शिक्षा डेटा सिस्टम, सरकार के स्वामित्व वाली, पाठ्यक्रम से जुड़ी डिजिटल सामग्री, विद्यालय गुणवत्ता मानक और सतत वित्तपोषण पर प्रारंभिक कार्य।
विश्वभर की सरकारें तेजी से एआई-सक्षम शिक्षा उपकरणों का परीक्षण कर रही हैं, जिनमें पाठ निर्माण मॉडल, अनुकूली शिक्षण प्रणाली और शिक्षकों के लिए सहायक उपकरण शामिल हैं। फिर भी, कई आशाजनक परीक्षण व्यापक स्तर पर लागू नहीं हो पाते। अक्सर समस्या तकनीक में नहीं होती, बल्कि इस बात में होती है कि क्या शिक्षा प्रणालियाँ बड़े पैमाने पर एआई को आत्मसात करने, प्रबंधित करने और बनाए रखने के लिए तैयार हैं। छात्र रिकॉर्ड, उपस्थिति डेटा, शिक्षण प्लेटफॉर्म, शिक्षक प्रणालियाँ और पाठ्यक्रम भंडार अक्सर अलग-अलग विकसित किए जाते हैं। वित्तपोषण अक्सर परियोजना-आधारित होता है, जबकि डिजिटल प्रणालियों की जिम्मेदारी कई एजेंसियों में बंटी होती है।
शिक्षा प्रणालियों में किए गए परिचालन कार्यों के आधार पर, विश्व बैंक की शिक्षा और डिजिटल टीमों ने शिक्षा में एआई को पायलट प्रोजेक्ट से व्यापक स्तर पर लागू करने के लिए एक त्रिस्तरीय संरचना विकसित की (चित्र 1)। यह लेख इस ढांचे का परिचय देता है और दिखाता है कि मंगोलिया इसे व्यवहार में कैसे ला रहा है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता को बढ़ाने के लिए एक त्रिस्तरीय वास्तुकला
इस आर्किटेक्चर में तीन आपस में जुड़ी हुई परतें हैं: परत 1 विश्वसनीय डेटा और संस्थागत आधार स्थापित करती है; परत 2 उन आधारों का उपयोग करके पुन: प्रयोज्य एआई अनुप्रयोगों को तैनात करती है; और परत 3 वित्तपोषण, संचालन और साझेदारी के माध्यम से विस्तार को समर्थन देती है।
स्रोत: विश्व बैंक की ईएपी शिक्षा टीम, शिक्षा प्रणालियों में किए गए परिचालन और विश्लेषणात्मक कार्यों पर आधारित। यह प्रस्तुति सर्वप्रथम 19 मार्च, 2026 को विश्व बैंक डिजिटल सॉल्यूशंस फॉर पीपल नॉलेज सीरीज़ में दी गई थी, जिसकी अध्यक्षता विश्व बैंक समूह के डिजिटल और एआई उपाध्यक्ष सांगबू किम ने की थी। प्रस्तुति सामग्री यहाँ उपलब्ध है।
स्तर 1: शिक्षा के लिए डिजिटल सार्वजनिक अवसंरचना
पहली परत आधारशिला है। एआई उपकरण तभी विश्वसनीय वैयक्तिकरण प्रदान कर सकते हैं जब शिक्षा प्रणालियाँ शिक्षार्थियों की पहचान लगातार कर सकें, उन्हें पाठ्यक्रम और मूल्यांकन डेटा से जोड़ सकें और सभी प्लेटफार्मों पर रिकॉर्ड अपडेट कर सकें। इसके लिए विशिष्ट छात्र और शिक्षक पहचानकर्ता, अंतरसंचालनीय शिक्षा सूचना प्रणाली, स्कूलों की कनेक्टिविटी, मूल्यांकन और उपस्थिति प्रणाली और स्पष्ट शासन व्यवस्था की आवश्यकता होती है।
ग्लोबल पार्टनरशिप फॉर एजुकेशन द्वारा वित्तपोषित सिस्टम कैपेसिटी ग्रांट के तहत, मंगोलिया ने अपने शिक्षा डेटा सिस्टम की नींव को मजबूत किया है। इसमें क्रॉस-सिस्टम छात्र पहचानकर्ताओं को लागू करना, शिक्षा डेटाबेस में अंतर-संचालनीयता में सुधार करना और डेटा गुणवत्ता एवं सत्यापन नियमों को सुदृढ़ करना शामिल है। इसके साथ ही, देश ने अपना पहला शिक्षा गुणवत्ता मानक ढांचा विकसित किया है, जिसमें डिजिटल तत्परता, बुनियादी ढांचा, शिक्षण सामग्री और शिक्षक क्षमता शामिल हैं। ये सुधार तकनीकी प्रतीत हो सकते हैं, लेकिन ये मिलकर एआई-सक्षम शिक्षा प्रणालियों के निर्माण के लिए अनुकूल परिस्थितियां बनाते हैं।
लेयर 2: मॉड्यूलर एआई आर्किटेक्चर और प्लेटफॉर्म
दूसरी परत वह है जहां एआई अनुप्रयोगों को तैनात किया जाता है। प्रत्येक नए उपकरण के लिए अलग-अलग सिस्टम बनाने के बजाय, सरकारें मॉड्यूलर एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग कर सकती हैं जो पुन: प्रयोज्य घटकों, जैसे कि पाठ्यक्रम भंडार, शिक्षार्थी प्रोफाइल, मूल्यांकन उपकरण, विश्लेषण और डेटा विनिमय सेवाओं पर आधारित हों। इससे दोहराव कम होता है, विक्रेता-बंधन सीमित होता है, सिस्टम राष्ट्रीय पाठ्यक्रम के अनुरूप रहते हैं, और अंतर्निहित प्लेटफॉर्म को फिर से बनाए बिना प्रौद्योगिकी को विकसित होने की अनुमति मिलती है।
टीचर वर्चुअल असिस्टेंट मंगोलिया में इस मॉड्यूलर लेयर का पहला अनुप्रयोग है। मेडल के माध्यम से उपलब्ध यह वर्चुअल असिस्टेंट, शिक्षकों को कक्षा 1 से 5 तक के गणित के लिए पाठ योजनाएँ और विभेदित अभ्यास प्रश्न तैयार करने में मदद करता है। यह सरकारी स्वामित्व वाले पाठ्यक्रम डेटासेट का उपयोग करता है जिसमें 700 से अधिक पाठ योजनाएँ और 4,900 अभ्यास प्रश्न शामिल हैं।
टीवीए का महत्व केवल उपकरण तक ही सीमित नहीं है। यह दर्शाता है कि एआई अनुप्रयोगों को स्वतंत्र उत्पादों के रूप में संचालित करने के बजाय सरकारी स्वामित्व वाले प्लेटफॉर्म में कैसे एकीकृत किया जा सकता है। राष्ट्रीय प्रणालियों और पाठ्यक्रम सामग्री पर आधारित होने के कारण, यह भविष्य में अतिरिक्त उपकरणों को शामिल करने का मार्ग प्रशस्त करता है, जिनमें अनुकूली मूल्यांकन, सामग्री अनुशंसा और शिक्षक प्रतिक्रिया शामिल हैं। चरणबद्ध कार्यान्वयन से शिक्षकों द्वारा इसे अपनाने और समय के साथ एआई-सक्षम पाठ योजना कक्षा अभ्यास और सीखने में कैसे सहायता कर सकती है, इस पर साक्ष्य प्राप्त होने की उम्मीद है।
स्तर 3: वित्तपोषण और निजी क्षेत्र की भागीदारी
तीसरी परत व्यापकता पर केंद्रित है। कई एआई पायलट प्रोजेक्ट अल्पकालिक परियोजनाओं के माध्यम से वित्त पोषित होते हैं और कभी भी नियमित सरकारी प्रणालियों में एकीकृत नहीं होते हैं। सतत तैनाती के लिए ऐसे वित्तपोषण मॉडल की आवश्यकता होती है जो बुनियादी ढांचे, रखरखाव, शिक्षक सहायता और भविष्य के उन्नयन का समर्थन कर सकें। इसके लिए सरकारों, विकास भागीदारों और निजी क्षेत्र की स्पष्ट भूमिकाओं की भी आवश्यकता होती है।
मंगोलिया में, विश्व बैंक समूह (जिसमें आईएफसी और एमआईजीए शामिल हैं) के सहयोग से शिक्षा संबंधी पीपीपी (पब्लिक-प्राइवेट पार्टनरशिप) चर्चाओं के माध्यम से इस पहलू पर विचार किया जा रहा है। तात्कालिक ध्यान इस बात पर है कि क्या निजी भागीदारी, शहरी स्कूलों में भीड़भाड़ के कारण कक्षाओं की कमी जैसी बुनियादी ढांचागत बाधाओं को दूर करने में मदद कर सकती है, साथ ही गुणवत्ता और समानता पर सार्वजनिक निगरानी भी बनाए रख सकती है। यह एआई-तैयारी एजेंडा के लिए महत्वपूर्ण है क्योंकि डिजिटल और एआई सुधार अकेले लागू नहीं किए जा सकते। इसके लिए पर्याप्त स्थान, कनेक्टिविटी, बुनियादी ढांचा और टिकाऊ वित्तपोषण व्यवस्था वाले स्कूलों की आवश्यकता होती है।
मंगोलिया के अनुभव से एक महत्वपूर्ण सबक यह मिलता है कि वित्तपोषण संबंधी चर्चा को मजबूती मिली क्योंकि इसके पहले दो चरण पहले से ही चल रहे थे। सिस्टम कैपेसिटी ग्रांट के तहत मजबूत किए गए डेटा सिस्टम, शिक्षा गुणवत्ता मानक ढांचे के माध्यम से स्थापित गुणवत्ता मानदंड और शिक्षक वर्चुअल असिस्टेंट के माध्यम से प्रदर्शित मॉड्यूलर लॉजिक ने एक ठोस आधार प्रदान किया जिस पर दीर्घकालिक वित्तपोषण विकल्पों का पता लगाया जा सकता था।
अन्य देशों के लिए, मंगोलिया का अनुभव यह दर्शाता है कि एआई का उपयोग करने से पहले परिपूर्ण प्रणालियों की प्रतीक्षा करना उचित नहीं है, बल्कि यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि एआई का प्रत्येक अनुप्रयोग अगले अनुप्रयोग के लिए आवश्यक प्रणालियों को सुदृढ़ करे। एआई का विस्तार केवल उपकरणों के माध्यम से नहीं होगा। इसका विस्तार तभी होगा जब देश नवाचार को आत्मसात करने और उसे समय के साथ बनाए रखने के लिए आवश्यक डेटा सिस्टम, प्लेटफॉर्म, संस्थान और वित्तपोषण व्यवस्था का निर्माण करेंगे।
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