गणित दुनिया भर में शिक्षा में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, न केवल समीकरणों को हल करने के लिए, बल्कि तार्किक तर्क, महत्वपूर्ण सोच और संगठित समस्या-समाधान क्षमताओं को बढ़ावा देने के लिए भी। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को उसी फोकस और फ्रेमवर्क के साथ सिखाया जाना चाहिए, जैसा कि गणित के रूप में उभरता है क्योंकि एआई हमारे दैनिक जीवन में अधिक से अधिक एकीकृत हो जाता है।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) और इसके उपखंड की नींव गणित है। शिक्षार्थियों को मौलिक गणितीय विचारों को समझना चाहिए ताकि यह समझने के लिए कि ये सिस्टम कैसे काम करते हैं, वे डेटा, स्पॉट पैटर्न से कैसे सीखते हैं, और भविष्यवाणियां करते हैं। यह रैखिक बीजगणित, पथरी, सांख्यिकी और प्रतिगमन विधियों को कवर करता है। ये विषय पहले से ही समकालीन गणित शिक्षण का एक बड़ा हिस्सा बनाते हैं, इसलिए वे कक्षा में विदेशी नहीं हैं।
तथ्य यह है कि हम अब एआई के साथ एक दूरस्थ, जटिल तकनीक के रूप में काम नहीं कर रहे हैं, जो केवल विशेषज्ञों द्वारा उपयोग की जाती है, आजकल इस चर्चा को और भी अधिक प्रासंगिक बनाती है। जनरेटिव के साथ संवाद करना, जैसे कि CHATGPT, दोनों पेशेवरों और छात्रों के लिए आवश्यक हो रहा है, क्योंकि ये उपकरण अधिक व्यापक रूप से उपयोग किए जाते हैं। जिस तरह गणित हमें विश्लेषणात्मक रूप से सोचने और वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए सुसज्जित करता है, हमें जिम्मेदारी से और प्रभावी ढंग से बुद्धिमान प्रणालियों के साथ जुड़ने का अधिकार देता है। नींव पहले से ही है; अब जो जरूरत है वह एक जानबूझकर बदलाव है कि हम कैसे लागू करते हैं और उस नींव को बढ़ाते हैं – हम अगली पीढ़ी को कैसे शिक्षित करते हैं, इसके साथ शुरू करते हैं।
शक्तिशाली बात यह है कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग केवल तकनीकी नहीं है; यह रचनात्मक भी है। आप मशीन के साथ काम कर रहे हैं, न कि केवल इसे कमांड दे रहे हैं। आप वर्कफ़्लोज़ शुरू कर सकते हैं, प्रोटोटाइप बना सकते हैं, व्यावसायिक योजनाओं के साथ आ सकते हैं, या सही वाक्य के साथ सामग्री लिख सकते हैं। यह कथन है कि “अंग्रेजी नई प्रोग्रामिंग भाषा है” समझ में आता है।
इस परिवर्तन ने AI को और अधिक सुलभ बना दिया है। आज के सबसे समृद्ध व्यवसाय के मालिक, सामग्री उत्पादक और सोलोप्रिनर्स एआई नहीं बना रहे हैं; बल्कि, वे इसका उपयोग करने में विशेषज्ञ बन रहे हैं। वे नहीं जानते कि कैसे कोड करना है। वे कुशल संचारक हैं जो जानते हैं कि इसका लाभ उठाने के लिए शीघ्र डिजाइन का उपयोग कैसे किया जाता है। इस वजह से, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग अब एक आला के बजाय नई साक्षरता है। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के लिए निर्देश, अभ्यास और सुधार की आवश्यकता होती है, बहुत कुछ पढ़ना, लिखना और गणित। एक अच्छी तरह से तैयार की गई गणितीय प्रमाण एक अच्छी तरह से डिज़ाइन किए गए संकेत के समान है। इसके लिए अंतर्दृष्टि, पुनरावृत्ति और प्रयोग की आवश्यकता होती है। विज्ञान या बीजगणित में किसी भी कठिन समस्या के साथ, आप कोशिश करते हैं, मूल्यांकन करते हैं, समायोजित करते हैं, समायोजित करते हैं और दोहराते हैं। अच्छी खबर यह है कि कोई भी यह सीख सकता है। आपको बस एक खुले दिमाग और नई चीजों की कोशिश करने की इच्छा है।
प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, जैसे गणित, पुरस्कार सटीकता और अभ्यास। इसके अलावा, यह केवल एक कौशल के बजाय एक मानसिकता है। यह जानने के बारे में है कि डेटा कैसे बहता है, मशीनें कैसे सोचती हैं, और उस प्रवाह को प्रभावित करने के लिए भाषा का उपयोग कैसे करें। यह सब इनपुट के बारे में जानबूझकर और परिणामों के बारे में सावधान रहने के लिए नीचे आता है। इस तरह की सोच, जो रचनात्मकता और तर्क को जोड़ती है, ठीक वही है जो भविष्य की आवश्यकता है।
हम शीघ्र इंजीनियरिंग के साथ मानव इरादे और मशीन खुफिया के बीच अंतर को बंद कर सकते हैं। यह एक रहस्यमय इकाई से AI को एक सहायक सहयोगी में बदल देता है। और जो लोग एआई की भाषा को समझ सकते हैं, तकनीकी और प्रासंगिक दोनों तरह से, आगे विकसित होने के साथ -साथ सबसे आगे होंगे।
इस तथ्य के प्रकाश में कि एआई और गणित दोनों हमें सिखाते हैं कि अधिक प्रभावी ढंग से कैसे सोचना है, उन्हें समान रूप से पढ़ाया जाना चाहिए। प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, गणित की तरह, शिक्षा के केंद्र में होना चाहिए क्योंकि यह लोगों को इसे समझने के अलावा एआई का उपयोग करने में सक्षम बनाता है।
