डॉ एंथनी ली, वेस्टक्लिफ यूनिवर्सिटी के अध्यक्ष और सीईओ – साक्षात्कार श्रृंखला

डॉ एंथनी एम ली वेस्टक्लिफ यूनिवर्सिटी के अध्यक्ष हैं, जो कैलिफोर्निया के इरविन में स्थित है, जो अमेरिका में सबसे तेजी से बढ़ते विश्वविद्यालयों में से एक है, जो पिछले दशक में कुछ सौ छात्रों से अधिक 3,000 छात्रों तक पहुंच गया है। डॉ ली ने अमेरिका और अंतरराष्ट्रीय स्तर पर कई विश्वविद्यालयों और स्कूलों में नेतृत्व की भूमिका निभाई है। नवाचारी हाइब्रिड और ऑनलाइन कार्यक्रमों में विशेषज्ञता के साथ, डॉ ली ने पारंपरिक परिसर-आधारित कक्षाओं के साथ प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने वाले नए कार्यक्रमों को लॉन्च किया है, जिससे सीखने का अनुभव बढ़ जाता है। उन्होंने विश्वविद्यालय और के-12 स्तरों पर स्कूलों को मान्यता प्रक्रिया के माध्यम से सफलतापूर्वक नेतृत्व किया है। उनका अनुभव उन्हें उच्च शिक्षा के कई महत्वपूर्ण क्षेत्रों में एक नेता के रूप में साबित करता है, जिनमें विपणन, वित्त, संचालन, अनुपालन और मान्यता शामिल हैं।

जनरेटिव एआई और स्वचालन के युग में, आपकी कार्यबल तैयारी की परिभाषा कैसे विकसित हुई है?

कार्यबल तैयारी एक बार तकनीकी क्षमता और परिभाषित भूमिका में तुरंत योगदान करने की क्षमता का अर्थ था। जनरेटिव एआई के युग में, यह परिभाषा अब पर्याप्त नहीं है, क्योंकि काम का स्वभाव ही बदल रहा है।

आज, तैयारी का अर्थ है मशीनों के साथ बुद्धिमत्ता के वितरण, उपकरणों के निरंतर विकास और बढ़ती स्वचालन के साथ प्रभावी ढंग से काम करना। प्रतिस्पर्धी लाभ अब केवल एक कार्य करने का तरीका जानने में नहीं है, बल्कि समस्याओं को फ्रेम करने, मशीन-उत्पादित आउटपुट की देखरेख करने, धारणाओं की जांच करने और वास्तविक दुनिया की सीमाओं के तहत निर्णय लेने में सक्षम होने में है।

हम कार्य निष्पादन से संज्ञानात्मक पर्यवेक्षण में परिवर्तन का गवाह हो रहे हैं। प्रवेश स्तर का काम पुनर्परिभाषित किया जा रहा है। स्वचालन द्वारा उत्पादन को स्वचालित किया जा सकता है, लेकिन जिम्मेदारी नहीं। इससे महत्वपूर्ण सोच, नैतिक तर्क, संदर्भ जागरूकता और एआई-उत्पादित आउटपुट को जिम्मेदार निर्णयों में अनुवाद करने की क्षमता पर अधिक जोर दिया जाता है।

वेस्टक्लिफ में, हम कार्यबल तैयारी को डोमेन विशेषज्ञता, एआई फ्लूएंसी और अनुशासित मानव निर्णय के एकीकरण के रूप में देखते हैं। छात्रों को यह समझने की आवश्यकता है कि जनरेटिव सिस्टम कैसे काम करते हैं, वे कहां लाभ प्रदान करते हैं और कहां जोखिम पेश करते हैं। अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि उन्हें सीखना होगा कि इन प्रणालियों के साथ कैसे सहयोग किया जाए बिना बौद्धिक जिम्मेदारी को आउटसोर्स किए बिना।

हमारे अनुप्रयुक्त सीखने का मॉडल वास्तविक संदर्भों में उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ संरचित जुड़ाव के आसपास डिज़ाइन किया गया है। लक्ष्य केवल उपकरण प्रवीणता नहीं है, बल्कि अनुकूलन क्षमता है, जो उपकरणों के बदलने के दौरान प्रभावी रहने की क्षमता है।

इस युग में, जो पेशेवर खड़े होंगे वे एआई के साथ प्रतिस्पर्धा नहीं करेंगे, बल्कि जो एआई को सोच-समझकर निर्देशित कर सकते हैं, इसे सख्ती से प्रश्न कर सकते हैं और इसके द्वारा प्रभावित परिणामों के लिए जिम्मेदार रह सकते हैं। यही कार्यबल तैयारी की अब आवश्यकता है।

एक संस्थान के लिए पाठ्यक्रम और संस्थागत स्तर पर एआई को गंभीरता से लेने का क्या अर्थ है, न कि इसे एक अतिरिक्त के रूप में मानने का?

एआई केवल एक निर्देशात्मक उपकरण नहीं है। यह शिक्षा की संरचना को ही बदल देता है।

एआई को गंभीरता से लेना पुनः डिज़ाइन से शुरू होता है। प्रत्येक अनुशासन को यह जांचना होगा कि जनरेटिव सिस्टम पेशेवर अपेक्षाओं को कैसे बदल रहे हैं और एआई-संवर्धित प्रवीणता की परिभाषा क्या है। मूल्यांकन को तर्क और लागू क्षमता को मापना होगा, न कि केवल आउटपुट को।

लेकिन गंभीरता संस्थागत सुसंगतता की भी मांग करती है। एआई साक्षरता अलग-अलग पाठ्यक्रमों में नहीं बैठ सकती। संकुल विकास, शासन, मूल्यांकन रणनीति और विक्रेता पर्यवेक्षण को एक स्पष्ट सिद्धांत के आसपास संरेखित करना होगा कि प्रौद्योगिकी को अकादमिक गुणवत्ता को मजबूत करना चाहिए, न कि इसे कमजोर करना चाहिए।

उस बिंदु पर, एआई विश्वविद्यालय की बौद्धिक ढांचे का हिस्सा बन जाता है। यह सीखने के ढांचे को आकार देता है, यह दिखाता है कि कैसे मास्टरी का प्रदर्शन किया जाता है और संस्थागत विश्वसनीयता को बनाए रखा जाता है जहां मानव निर्णय और मशीन क्षमता साथ-साथ काम करते हैं। यह वह सोच है जिसके साथ हम वेस्टक्लिफ में आगे बढ़ रहे हैं।

आप कैसे मूलभूत मानव कौशल के साथ छात्रों को एआई के साथ प्रभावी ढंग से काम करने के लिए संतुलित करते हैं?

मैं इसे एक व्यापार के रूप में नहीं देखता। यदि कुछ भी हो, तो जनरेटिव एआई मूलभूत मानव क्षमताओं पर प्रीमियम बढ़ाता है।

जब रूटीन संज्ञानात्मक उत्पादन सस्ता हो जाता है, तो अंतर उच्च-क्रम की सोच में हो जाता है। महत्वपूर्ण सोच का अर्थ है बेहतर प्रश्नों को फ्रेम करना और मशीन-उत्पादित आउटपुट की जांच करना। निर्णय लेने का अर्थ है यह जानना कि कब एक प्रणाली पर भरोसा करना है और कब रुकना है। नैतिकता व्यावहारिक है और यह समझने के बारे में है कि बुद्धिमान प्रणालियों को बड़े पैमाने पर तैनात करने के परिणाम क्या हैं।

छात्रों को एआई-मौजूद वातावरण में सोचना सीखना होगा। प्रॉम्प्टिंग एक शुरुआती बिंदु है, लेकिन संज्ञानात्मक पर्यवेक्षण गहरा कौशल है। स्नातकों को अपने निष्कर्षों को स्पष्ट रूप से व्यक्त करना और उनका बचाव करना होगा, जो बुद्धिमान प्रणालियों से सूचित हैं, लेकिन उनके द्वारा निर्धारित नहीं किया जाता है।

वेस्टक्लिफ में, हम एआई फ्लूएंसी को मूलभूत कौशलों के एक प्रवर्धक के रूप में मानते हैं। छात्र बुद्धिमान उपकरणों के साथ जुड़ते हुए स्पष्टता, विश्वसनीयता और परिणाम के लिए जिम्मेदार रहते हैं। दीर्घकालिक दृष्टि में, जो पेशेवर खड़े होंगे वे बौद्धिक गहराई के साथ प्रौद्योगिकी लचीलापन को जोड़ेंगे। एआई गति और पैमाने प्रदान करता है। मानवों को विवेक, जिम्मेदारी और नेतृत्व प्रदान करना होगा।

उच्च शिक्षा के कौन से हिस्से एआई द्वारा व्यवधान के लिए सबसे अधिक असुरक्षित हैं, और कौन से क्षेत्र लोगों की अपेक्षा से अधिक लचीले हैं?

सबसे असुरक्षित क्षेत्र वे हैं जो जानकारी स्थानांतरण और मानक आउटपुट पर आधारित हैं। यदि एक मॉडल मुख्य रूप से व्याख्यान वितरण या उत्पादन को मापने वाले मूल्यांकन पर निर्भर करता है, तो एआई इसे जल्दी से चुनौती देगा।

उच्च शिक्षा अधिक लचीली है जहां यह संरचित विकास, मेंटरशिप, अनुप्रयुक्त अभ्यास, टीम वर्क, नैदानिक सीखने और पेशेवर पहचान निर्माण पर केंद्रित है। एआई इन अनुभवों का समर्थन कर सकता है, लेकिन वे विकास को प्रतिस्थापित नहीं कर सकता है जो प्रतिक्रिया और जिम्मेदारी के माध्यम से निर्मित होता है।

विभाजक रेखा डिजाइन है। जो संस्थान खुद को मुख्य रूप से सामग्री प्रदाता के रूप में देखते हैं वे असुरक्षित हैं। जो संस्थान संज्ञानात्मक क्षमता, अनुप्रयुक्त क्षमता और मापनीय विकास पर केंद्रित हैं, वे बहुत प्रासंगिक बने रहते हैं।

एआई यह मानक बढ़ा रहा है कि एक प्रमाण पत्र को क्या प्रतिनिधित्व करना चाहिए।

एआई समय-समय पर कौशल को कैसे सोचते हुए डिग्री डिजाइन को पुनः सोचें?

एआई तकनीकी कौशल प्राप्त करने के लिए आवश्यक समय को संकुचित करते हुए, विश्वविद्यालयों को यह स्पष्ट करना होगा कि एक डिग्री में मूल्य क्या जोड़ती है।

यदि उपकरण कार्य प्रवीणता को तेज करते हैं, तो उच्च शिक्षा को उन चीजों पर ध्यान केंद्रित करना होगा जो स्वचालित नहीं की जा सकती हैं – अवधारणात्मक गहराई, संरचित समस्या समाधान, नैतिक निर्णय और सीमाओं के तहत स्थायी प्रदर्शन।

डिग्री डिजाइन मॉड्यूलर और अनुप्रयुक्त होना चाहिए, लेकिन सुसंगत। लक्ष्य संचयी क्षमता है, जो तकनीकी फ्लूएंसी को तर्क और अनुकूलन के साथ एकीकृत करती है।

एआई प्रवेश के लिए बाधाओं को कम करता है। विश्वविद्यालयों को एकीकरण, निर्णय और प्रदर्शित क्षमता के लिए सीमा को बढ़ाना होगा। एक डिग्री को स्थायी क्षमता का संकेत देना चाहिए, न कि केवल एक्सपोजर।

वेस्टक्लिफ में, हम डिग्री को गतिशील पारिस्थितिकी तंत्र के रूप में देखते हैं, न कि निश्चित रैखिक प्रगति। स्टैकेबल क्रेडेंशियल और लेडर्ड पथ छात्रों को उद्योगों में बदलाव के दौरान फिर से जुड़ने की अनुमति देते हैं, जबकि सुसंगतता और कठोरता बनाए रखते हैं। लचीलापन महत्वपूर्ण है, लेकिन बौद्धिक प्रगति अधिक महत्वपूर्ण है।

मूल्यांकन और प्रमाणन में एआई की भूमिका क्या है?

एआई उच्च शिक्षा को एक वास्तविकता का सामना करने के लिए मजबूर कर रहा है जो स्वयं प्रौद्योगिकी से पहले है। कई पारंपरिक मूल्यांकन उत्पादन को मापने के बजाय समझ को माप रहे थे। यदि एक कार्य को अब न्यूनतम प्रयास से स्वचालित किया जा सकता है, तो हमें प्रश्न करना होगा कि क्या यह कभी तर्क को पकड़ता है।

मूल्यांकन को वास्तविक प्रदर्शन की प्रतिभूति की ओर स्थानांतरित करना होगा, मौखिक रक्षा, दृश्य-आधारित समस्या समाधान, पुनरावृत्ति सुधार, अनुप्रयुक्त सिमुलेशन और पोर्टफोलियो साक्ष्य जो सोच को दिखाता है। एआई-सक्षम वातावरण में, जो महत्वपूर्ण है वह केवल आर्टिफैक्ट नहीं है, बल्कि इसके पीछे की संज्ञानात्मक प्रक्रिया है।

वेस्टक्लिफ में, हमने मौखिक और पुनरावृत्ति मूल्यांकन मॉडल की ओर बढ़ाया है जिसमें छात्रों को वास्तविक समय में अपने तर्क को व्यक्त करने और बचाव करने की आवश्यकता होती है। एआई एडाप्टिव प्रॉम्प्ट और स्केलेबल फीडबैक को उत्पन्न करके सहायता कर सकता है, लेकिन डिजाइन जिम्मेदारी मानव रहती है। संस्थानों को यह सुनिश्चित करना होगा कि वे शिक्षार्थी की संज्ञाना का मूल्यांकन कर रहे हैं, न कि मॉडल आउटपुट।

प्रमाणन अब सत्यापित क्षमता के बारे में है, न कि जमा किए गए सीट समय के बारे में। नियोक्ता लागू क्षमता और जिम्मेदार निर्णय के प्रमाण चाहते हैं। जो संस्थान मूल्यांकन को सक्रिय रूप से पुनः डिज़ाइन करते हैं, वे अपनी डिग्री की विश्वसनीयता को मजबूत करेंगे।

जब सोच-समझकर लागू किया जाता है, तो एआई यह उजागर करता है कि अकादमिक मानकों को कहां उठाने की आवश्यकता है।

शिक्षण और प्रशासन में एआई को पेश करते समय आप शासन और पर्यवेक्षण कैसे करते हैं?

हम एआई को किसी भी प्रणाली की तरह देखते हैं जो अकादमिक गुणवत्ता और संस्थागत विश्वसनीयता को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करता है। शासन स्पष्ट उद्देश्य, परिभाषित सीमाओं और स्पष्ट जिम्मेदारी की रेखाओं से शुरू होता है।

प्रभावी पर्यवेक्षण यह सुनिश्चित करता है कि नवाचार विश्वास को मजबूत बनाता है, न कि इसे कमजोर करता है। इसका मतलब है कि डेटा गोपनीयता और सुरक्षा मानकों को कठोर रूप से लागू करना, पूर्वाग्रह और न्याय की समीक्षा जब प्रणालियां छात्र परिणामों को प्रभावित करती हैं, और यह स्पष्ट करना कि कौन से उपकरण उपयोग किए जाते हैं और डेटा को कैसे संभाला जाता है।

इसके लिए यह भी आवश्यक है कि हम वर्तमान वास्तविकताओं के अनुरूप अपने अखंडता ढांचे को अद्यतन करें, न कि विरासत धारणाओं के अनुसार। संकुल विकास महत्वपूर्ण है ताकि अपनाया जाना जानबूझकर और शिक्षा लक्ष्यों के साथ संरेखित हो, न कि टुकड़ों में या प्रतिक्रियात्मक रूप से।

जब हमने वेस्टक्लिफ में एआई-समर्थित मूल्यांकन मॉडल पेश किए, तो पर्यवेक्षण डिजाइन में निहित था। संकुल ने कार्यान्वयन की निगरानी की, प्रभाव का मूल्यांकन किया और साक्ष्य के आधार पर प्रक्रियाओं को परिष्कृत किया। विक्रेता मूल्यांकन निरंतर है, न कि एकबारगी। संस्थानों को नियमित रूप से अकादमिक मानकों और छात्र सुरक्षा के साथ संरेखण का पुनः मूल्यांकन करना होगा।

लक्ष्य जिम्मेदार नवाचार है।

शिक्षकों के बारे में एआई के बारे में सबसे आम गलत धारणाएं क्या हैं, और क्या मानसिकता में बदलाव की आवश्यकता है?

दो गलत धारणाएं बार-बार सामने आती हैं। पहला यह है कि एआई मुख्य रूप से एक धोखाधड़ी समस्या है। दूसरा यह है कि यह केवल एक उत्पादकता उपकरण है। यह न तो अलगाव में है, बल्कि ज्ञान के निर्माण, मूल्यांकन और अनुप्रयोग में एक बदलाव को दर्शाता है।

जब संस्थान एआई को केवल एक ईमानदारी समस्या के रूप में फ्रेम करते हैं, तो वे प्रतिबंध पर डिफ़ॉल्ट करते हैं। जब वे इसे केवल एक दक्षता उपकरण के रूप में फ्रेम करते हैं, तो वे इसके परिणामों को कम आंकते हैं। अधिक महत्वपूर्ण प्रश्न यह है कि सीखने को कैसे डिज़ाइन किया जाए ताकि तर्क एआई-सक्षम वातावरण में दिखाई दे।

आवश्यक मानसिकता में बदलाव नियंत्रण से डिजाइन में है। यह संकुल को सीखने के अनुभवों के वास्तुकार के रूप में केंद्रीय बनाने की अनुमति देता है जो निर्णय, संश्लेषण और लागू क्षमता पर जोर देते हैं।

संस्थागत समर्थन, साझा अभ्यास और सुसंगत शासन के साथ, शिक्षक एआई के लिए सचमुच सोच-समझकर आगे बढ़ सकते हैं और अकादमिक डिजाइन को अधिक महत्वपूर्ण बना सकते हैं।

श्रम बाजार में भूमिकाएं तरल होने पर विश्वविद्यालय छात्रों को कैसे तैयार करेंगे और एआई प्रवेश स्तर के काम को फिर से परिभाषित करता है?

प्रवेश स्तर की भूमिकाएं पारंपरिक रूप से रूटीन उत्पादन कार्यों के लिए प्रशिक्षण के मैदान के रूप में कार्य करती हैं। एआई ने अब इस प्रारंभिक चरण के अधिकांश कार्य को अवशोषित कर लिया है। परिणामस्वरूप, स्नातकों को अब जल्दी से उच्च स्तर पर काम करने की अपेक्षा की जाती है।

तैयारी को उन क्षमताओं पर ध्यान केंद्रित करना होगा जिन्हें स्वचालित नहीं किया जा सकता है – समस्या फ्रेमिंग, संचार, निर्णय लेने और बुद्धिमान प्रणालियों का जिम्मेदार पर्यवेक्षण। छात्रों को अस्पष्टता में काम करने में सहज होना चाहिए, जहां उपकरण विकसित होते हैं और भूमिकाएं तरल होती हैं।

विश्वविद्यालयों को संदर्भों में लचीली क्षमताओं पर जोर देना चाहिए, न कि केवल संकीर्ण विशेषज्ञता पर। वास्तविक सीमाओं के साथ परियोजना-आधारित सीखना आवश्यक है। जब छात्र जटिल समस्याओं का समाधान करते हैं और अपनी सिफारिशों का बचाव करते हैं, तो वे नियोक्ताओं द्वारा मूल्यांकान विचारशील सोच का अभ्यास करते हैं।

एआई साक्षरता आधारभूत होनी चाहिए। हर किसी को मॉडल बनाने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन हर किसी को यह समझना चाहिए कि बुद्धिमान प्रणालियां उनके पेशे में निर्णयों को कैसे प्रभावित करती हैं।

श्रम बाजार जारी रहेगा। उच्च शिक्षा की जिम्मेदारी हर भूमिका की भविष्यवाणी करने की नहीं है, बल्कि उन व्यक्तियों को स्नातक करना है जो भूमिकाओं में स्थानांतरित हो सकते हैं, निरंतर सीख सकते हैं और तेजी से प्रौद्योगिकी द्वारा आकार दिए गए वातावरण में योगदान कर सकते हैं।

एक विश्वविद्यालय ने एआई-संचालित परिवर्तन के लिए सफलतापूर्वक अनुकूलन किया है, न कि केवल जीवित रहा है, इसका संकेत क्या होगा?

सफलता का माप आउटकम से होगा, न कि सार्वजनिक स्थिति या वैनिटी मेट्रिक्स से।

एक विश्वविद्यालय वास्तव में अनुकूलित हो गया है जब इसके पाठ्यक्रम और मूल्यांकन मॉडल वास्तविक दुनिया के आधार पर क्षमता के आसपास पुनः डिज़ाइन किए गए हैं, न कि सामग्री वितरण के आसपास। संकुल सोच-समझकर सीखने के डिजाइन का प्रदर्शन कर सकते हैं और छात्र अपने तर्क को स्पष्ट रूप से व्यक्त कर सकते हैं और उनका बचाव कर सकते हैं जो मांग पर उत्पन्न नहीं किया जा सकता है।

संस्थागत अनुकूलन शासन में भी दिखाई देता है। एआई का उपयोग पारदर्शी है, पर्यवेक्षण निहित है, और हम दिखा सकते हैं कि विश्वास अकादमिक परिणामों में मजबूत होता है, न कि कमजोर होता है।

सबसे विश्वसनीय संकेतक, हालांकि, बाहरी मान्यता है। नियोक्ता मानते हैं कि स्नातक मौखिक निर्णय, लागू क्षमता, निर्णय लेने और एआई-सक्षम वातावरण में फ्लूएंसी प्रदर्शित करते हैं।

अनुकूलन का अर्थ है समझौता किए बिना लचीलापन। संस्थान तकनीक के रूप में विकसित होता है जबकि कठोर मानकों और नैतिक स्पष्टता को बनाए रखता है। वेस्टक्लिफ में, हम मानते हैं कि हम एक सीखने का मॉडल तैयार कर रहे हैं जो एआई द्वारा परिदृश्य को फिर से आकार देने के बावजूद विश्वसनीय, लचीला और मूल्यवान बना रहता है।

साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो इस संकाय के बारे में अधिक जानना चाहते हैं उन्हें वेस्टक्लिफ यूनिवर्सिटी पर जाना चाहिए।