ইউনেড-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা: গবেষণা, প্রকল্প এবং দায়িত্বশীল ব্যবহার

ইউনেড-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা অন্যতম কৌশলগত স্তম্ভে পরিণত হয়েছে। শিক্ষাদান এবং গবেষণা ও শিক্ষাগত উদ্ভাবন—উভয় ক্ষেত্রেই। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় মাস্টার্স ডিগ্রি থেকে শুরু করে চলমান শিক্ষা কার্যক্রম এবং জেনারেটিভ এআই প্রকল্প পর্যন্ত, স্পেনের বৃহত্তম দূরশিক্ষণ বিশ্ববিদ্যালয়টি এই শাখাকে ঘিরে একটি অত্যন্ত শক্তিশালী বাস্তুতন্ত্র তৈরি করছে।

আপনি যদি প্রশিক্ষণ, গবেষণা বা কেবল হালনাগাদ তথ্য জানার জন্য “ইউনেড কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা” সম্পর্কে তথ্য খুঁজে থাকেন। বিশ্ববিদ্যালয়গুলোতে কীভাবে এআই (বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই) ব্যবহার করা হচ্ছে, সে বিষয়ে এখানে আপনি একটি অত্যন্ত বিশদ নির্দেশিকা পাবেন। আমরা আনুষ্ঠানিক ডিগ্রি প্রোগ্রাম, বিশ্ববিদ্যালয়-ভিত্তিক যোগ্যতা, কোর্সের বিষয়বস্তু, ভর্তির প্রয়োজনীয়তা, দূরশিক্ষণ পদ্ধতি, এআই-সম্পর্কিত প্রাতিষ্ঠানিক প্রকল্প এবং ইউনেড (UNED) কর্তৃক উত্থাপিত নৈতিক ও আইনি প্রভাবগুলো নিয়ে আলোচনা করব।

UNED-এর প্রেক্ষাপটে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বলতে কী বোঝায়?

ইউনেড-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে (এআই) একটি ব্যাপক ও অত্যন্ত কঠোর দৃষ্টিকোণ থেকে দেখা হয়।এতে তাত্ত্বিক ভিত্তি থেকে শুরু করে জেনারেটিভ এআই সহ সর্বশেষ অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত সবকিছুই অন্তর্ভুক্ত। এটি চ্যাটজিপিটি-র মতো "ট্রেন্ডি টুল"-এর উপর মনোযোগ দেয় না, বরং এই সিস্টেমগুলির পেছনের ভিত্তি সম্পূর্ণরূপে বোঝার জন্য ক্লাসিক ধারণাগুলি দিয়ে শুরু করে।

মাস্টার্স প্রোগ্রাম এবং কোর্সগুলোতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার যে পরিচিতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে এতে ঐতিহাসিক প্রেক্ষাপট, আনুষ্ঠানিক সংজ্ঞা এবং স্ট্রং এআই ও উইক এআই-এর মধ্যকার চিরায়ত পার্থক্য তুলে ধরা হয়েছে। স্ট্রং এআই বলতে এমন সিস্টেমকে বোঝায়, যা তাত্ত্বিকভাবে মানুষের সমতুল্য জ্ঞানীয় ক্ষমতা অর্জন করতে পারে। অন্যদিকে, উইক এআই এমন প্রোগ্রামের উপর আলোকপাত করে যা নির্দিষ্ট কাজ অত্যন্ত দক্ষতার সাথে সমাধান করতে সক্ষম, কিন্তু যার কোনো চেতনা বা গভীর বোধশক্তি নেই।

কম্পিউটিংয়ের বিভিন্ন স্তর এবং একটি বুদ্ধিমান সিস্টেমের মৌলিক কাঠামোও পর্যালোচনা করা হয়েছে।জ্ঞান উপস্থাপন, অনুমান ইঞ্জিন, শেখার প্রক্রিয়া, মিথস্ক্রিয়া ইন্টারফেস ইত্যাদি। এরপর, এটি ব্যাখ্যা করে যে এআই কী নিয়ে কাজ করে (উপলব্ধি, যুক্তি, পরিকল্পনা, শেখা, মানুষের সাথে মিথস্ক্রিয়া...) এবং এর সবচেয়ে সক্রিয় প্রয়োগ ক্ষেত্রগুলোকে ভেঙে দেখায়: চিকিৎসা, শিক্ষা, প্রকৌশল, নিরাপত্তা ব্যবস্থা, স্মার্ট সিটি, নজরদারি, ডেটা বিশ্লেষণ বা সামাজিক রোবটিক্স, অন্যান্যদের মধ্যে।

ইউএনইডি অনুমান সম্পর্কে ভালো ধারণা থাকার গুরুত্বের ওপর জোর দেয়। (একটি মেশিন কীভাবে ডেটা ও নিয়ম থেকে সিদ্ধান্তে পৌঁছায়) এবং প্রতীকী, সংযোগবাদী ও সম্ভাবনামূলক পদ্ধতির মধ্যে পার্থক্য, সেইসাথে জীব-অনুপ্রাণিত ও সংকর পদ্ধতি যা একাধিক প্যারাডাইমকে একত্রিত করে। এই সবকিছুই বর্তমানে টেক্সট, ছবি বা ভিডিওর জন্য বৃহৎ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং জেনারেটিভ সিস্টেমগুলো কীভাবে কাজ করে, তা বোঝার ভিত্তি হিসেবে কাজ করে।

ইউএনইডি থেকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় স্নাতকোত্তর ডিগ্রি

ইউনেড (UNED) থেকে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় স্নাতকোত্তর ডিগ্রি একটি প্রাতিষ্ঠানিক যোগ্যতা, যা সুস্পষ্টভাবে গবেষণার উপর কেন্দ্র করে প্রতিষ্ঠিত। এবং শুধু পেশাগত বিশেষীকরণ নয়। অর্থাৎ, এর প্রধান উদ্দেশ্য হলো শিক্ষার্থীদের একটি বৈজ্ঞানিক কর্মজীবন শুরু করার জন্য প্রস্তুত করা, যা সাধারণত ডক্টরাল থিসিসের মাধ্যমে সমাপ্ত হয়, যদিও এই অর্জিত জ্ঞান প্রযুক্তি-ভিত্তিক সংস্থাগুলোতেও অত্যন্ত মূল্যবান।

এই মাস্টার্স ডিগ্রিটি স্নাতক পর্যায়ে অর্জিত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মৌলিক জ্ঞানকে গবেষণার বর্তমান অগ্রগতির সাথে সংযুক্ত করে।এর নকশাটি মডিউলার (মৌলিক বিষয়, পদ্ধতি, প্রয়োগ এবং প্রকল্প), এবং একটি গবেষণা পদ্ধতি কোর্স ছাড়া বাকি সব বিষয়ই ঐচ্ছিক। এটি শিক্ষার্থীদের তাদের পূর্ববর্তী প্রশিক্ষণ, পছন্দের পদ্ধতি (প্রতীকী, সংযোগবাদী, সম্ভাবনামূলক, জীব-অনুপ্রাণিত বা সংকর) এবং অন্বেষণ করতে ইচ্ছুক প্রয়োগ ক্ষেত্রগুলোর উপর ভিত্তি করে নিজেদের শেখার পথকে ব্যক্তিগত রূপ দেওয়ার সুযোগ করে দেয়।

UNED প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে সম্পূর্ণ দূরবর্তী পদ্ধতিতে পাঠদান করা হয়।সেখান থেকে বিভিন্ন কার্যক্রম, অনুশীলন, ফোরাম, অ্যাসাইনমেন্ট জমা দেওয়া এবং অন্যান্য অনলাইন উপকরণের মাধ্যমে ক্রমাগত পর্যবেক্ষণ করা হয়। শিক্ষকবৃন্দ শিক্ষার্থীর পছন্দ অনুযায়ী স্প্যানিশ বা ইংরেজিতে সহায়তা প্রদান করেন, যদিও এর মানে এই নয় যে সমস্ত উপকরণ উভয় ভাষাতেই পাওয়া যায়।

এই মাস্টার্স ডিগ্রিটি ANECA দ্বারা যাচাইকৃত এবং এটি প্রাতিষ্ঠানিক যাচাই, পর্যবেক্ষণ ও স্বীকৃতি প্রক্রিয়ার অধীন। স্প্যানিশ আইন অনুযায়ী, বিশ্ববিদ্যালয় পরিষদ এবং শিক্ষা মন্ত্রণালয় এর আনুষ্ঠানিক মর্যাদা প্রত্যয়ন করে এবং ডিগ্রিটি বিশ্ববিদ্যালয়, কেন্দ্র ও ডিগ্রির রেজিস্টারে (RUCT) তালিকাভুক্ত হয়। ফলাফল অব্যাহতভাবে চালু রাখার জন্য পর্যাপ্ত কিনা তা যাচাই করে স্বীকৃতি পর্যায়ক্রমে নবায়ন করা হয়।

কর্মজীবনের পথ হিসেবে, প্রধান বিকল্পটি হলো ইউনেড (জাতীয় দূরশিক্ষণ বিশ্ববিদ্যালয়)-এর ইটিএসআই কম্পিউটার সায়েন্স স্কুলে ইন্টেলিজেন্ট সিস্টেমস বিষয়ে ডক্টরাল প্রোগ্রামে পড়াশোনা চালিয়ে যাওয়া।তবে, এটি স্প্যানিশ এবং আন্তর্জাতিক বিশ্ববিদ্যালয়গুলিতে অন্যান্য সম্পর্কিত ডক্টরাল প্রোগ্রামের দ্বারও উন্মুক্ত করে। গবেষণার উপর বেশি মনোযোগ থাকা সত্ত্বেও, অনেক স্নাতক তাদের জ্ঞানকে আইটি, ডেটা সায়েন্স, সাইবারসিকিউরিটি, ডিজিটাল হেলথ-এর মতো বিশেষায়িত সংস্থাগুলিতে অথবা এমন সব খাতে প্রয়োগ করেন যেখানে উদ্ভাবনের জন্য এআই অপরিহার্য।

মাস্টার্স ডিগ্রি প্রশিক্ষণের উদ্দেশ্য এবং যোগ্যতা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় মাস্টার্স সম্পন্ন করার পর, শিক্ষার্থীকে এআই-এর মৌলিক বিষয় এবং অত্যাধুনিক প্রযুক্তি আত্মবিশ্বাসের সাথে পরিচালনা করতে সক্ষম হতে হবে।এর মধ্যে তাত্ত্বিক ভিত্তি এবং আধুনিক মডেল ও কৌশল উভয়ই অন্তর্ভুক্ত, যেখানে প্রতীকী, সংযোগবাদী ও সম্ভাবনামূলক পদ্ধতির পাশাপাশি সাম্প্রতিকতম হাইব্রিড পন্থাগুলোর ওপর বিশেষ মনোযোগ দেওয়া হয়েছে।

মূল দক্ষতার মধ্যে রয়েছে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিভিন্ন পদ্ধতি আয়ত্ত করা এবং কখন কোনটি ব্যবহার করতে হবে তা জানা।জ্ঞান-ভিত্তিক সিস্টেম, নিয়ম ও সীমাবদ্ধতা, বেসিয়ান নেটওয়ার্ক, ডিসিশন ট্রি, নিউরাল নেটওয়ার্ক (ডিপ লার্নিং সহ), ইভোলিউশনারি কম্পিউটিং, ডেটা মাইনিং, টেক্সট থেকে তথ্য আবিষ্কার, কম্পিউটার ভিশন, শিক্ষাক্ষেত্রে অভিযোজিত সিস্টেম, ইত্যাদি।

আরেকটি অপরিহার্য সক্ষমতা হলো এই পদ্ধতিগুলোকে নির্দিষ্ট ও অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা।যেমন চিকিৎসা, শিক্ষা, প্রকৌশল, নিরাপত্তা, নজরদারি বা স্মার্ট সিটি। এটি কেবল 'প্রোগ্রামিং মডেল' তৈরির বিষয় নয়, বরং সমস্যার প্রেক্ষাপট বোঝা, স্বাভাবিক ভাষা থেকে জ্ঞানকে গণনাযোগ্য উপস্থাপনায় রূপান্তর করা এবং কার্যকর, দক্ষ ও বৈজ্ঞানিকভাবে যাচাইকৃত সিস্টেম ডিজাইন করার বিষয়।

মাস্টার্স প্রোগ্রামটিতে বৈজ্ঞানিক গবেষণা দক্ষতার উপরও বিশেষ গুরুত্ব দেওয়া হয়।গ্রন্থপঞ্জি অনুসন্ধান ও ব্যবস্থাপনা, বর্তমান জ্ঞানভাণ্ডারের সমালোচনামূলক বিশ্লেষণ, প্রকল্প ও উদ্দেশ্য প্রণয়ন, পরীক্ষণ নকশা, তথ্য সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াকরণ, ফলাফলের ব্যাখ্যা, প্রবন্ধ বা গবেষণাপত্র রচনা এবং কাজের প্রকাশ্য উপস্থাপনা।

প্রোগ্রামটিতে পছন্দের অনেক সুযোগ থাকায়, প্রত্যেকের জন্য অত্যন্ত সুনির্দিষ্ট দক্ষতা নির্ধারণ করা কঠিন।অতএব, প্রতিটি বিষয়ের নির্দেশিকা মনোযোগ সহকারে পর্যালোচনা করার এবং সর্বোপরি, কোন বিষয় ও পদ্ধতি প্রত্যেক শিক্ষার্থীর আগ্রহের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত, সে বিষয়ে মাস্টার্স প্রোগ্রামের পরিচালকের (এবং পরবর্তীতে মাস্টার্স থিসিসের পরিচালকের) সাথে একমত হওয়ার পরামর্শ দেওয়া হচ্ছে।

পাঠ্যক্রম, পথ এবং স্নাতকোত্তর থিসিস

মাস্টার্স ডিগ্রিটি ৬০ ECTS ক্রেডিটের সমন্বয়ে গঠিত, যা প্রায় ১,৫০০ ঘণ্টার শিক্ষার্থীর কাজের সমতুল্য।এই ৬০ ক্রেডিটের মধ্যে ৩০টি ঐচ্ছিক বিষয়ের জন্য এবং বাকি ৩০টি আবশ্যিক বিষয়—গবেষণা পদ্ধতি (৩ ক্রেডিট) ও মাস্টার্স থিসিসের (২৭ ক্রেডিট) জন্য বরাদ্দ রয়েছে।

আবশ্যিক বিষয় হলো “ইন্টেলিজেন্ট সিস্টেমে গবেষণা পদ্ধতি” (৩ ECTS)।এই কোর্সটি শুরুতে গ্রহণ করাই শ্রেয়, কারণ এটি মাস্টার্স থিসিস এবং এই ক্ষেত্রের যেকোনো ধরনের গবেষণার জন্য ভিত্তি তৈরি করে দেয়। প্রকল্প ডিজাইন করা, বিভিন্ন পর্যায়ের পরিকল্পনা করা, গ্রন্থপঞ্জিগত উৎস পরিচালনা করা এবং বৈজ্ঞানিক লেখা রচনা করার পদ্ধতি শেখার জন্য এটি একটি মূল উপাদান।

ঐচ্ছিক বিষয়গুলো (প্রতিটির মান ৬ ক্রেডিট) বিভিন্ন ধরনের পদ্ধতি ও তার প্রয়োগকে অন্তর্ভুক্ত করে।:

• মানব ও টেকসই উন্নয়নে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ
• গভীর জ্ঞানার্জন
• বিবর্তনীয় কম্পিউটিং
• পাঠ্যে তথ্য আবিষ্কার
• মেশিন লার্নিং পদ্ধতি
• সম্ভাবনামূলক পদ্ধতি
• প্রতীকী পদ্ধতি
• ডেটা মাইনিং
• ভাষাগত প্রক্রিয়াকরণের মৌলিক বিষয়
• শিক্ষায় অভিযোজিত ব্যবস্থা
• কৃত্রিম দৃষ্টি
• সিমান্টিক ওয়েব এবং ডেটা লিঙ্কিং

দিকনির্দেশনার জন্য, মাস্টার্স প্রোগ্রামটি বিগত বছরগুলোর অভিজ্ঞতার ভিত্তিতে কয়েকটি সম্ভাব্য ভ্রমণসূচি প্রস্তাব করে।:

১. জ্ঞান প্রকৌশলএতে প্রতীকী পদ্ধতি, শব্দার্থিক জাল ও ডেটা সংযোগ, ভাষাগত প্রক্রিয়াকরণের মৌলিক বিষয় এবং মানব ও টেকসই উন্নয়নে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগের মতো বিষয়গুলো অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

২. সিদ্ধান্ত তত্ত্ব এবং তথ্য বিশ্লেষণএর বিষয়বস্তু হলো সম্ভাব্যতা পদ্ধতি, ডেটা মাইনিং, মেশিন লার্নিং পদ্ধতি, ইভোলিউশনারি কম্পিউটেশন, পাঠ্য থেকে তথ্য উদ্ঘাটন, ভাষাগত প্রক্রিয়াকরণের মৌলিক বিষয় এবং মানব ও টেকসই উন্নয়নে এআই-এর প্রয়োগ।

৩. বুদ্ধিমান সিস্টেমএটি মানব ও টেকসই উন্নয়নের জন্য মেশিন লার্নিং পদ্ধতি, কৃত্রিম দৃষ্টি, ডিপ লার্নিং, ইভোলিউশনারি কম্পিউটিং এবং এআই অ্যাপ্লিকেশনের উপর নির্ভর করে।

৪. শিক্ষাদান ও শিখনএর আলোচ্য বিষয়গুলো হলো শিক্ষায় অভিযোজনমূলক ব্যবস্থা, ডেটা মাইনিং, ভাষাগত প্রক্রিয়াকরণের মৌলিক বিষয় এবং মানব ও টেকসই উন্নয়নে এআই-এর প্রয়োগ।

মাস্টার্স থিসিস (২৭ ক্রেডিট) হলো গবেষণার একটি প্রকৃত সূচনা।এতে অবশ্যই সকল পর্যায় অন্তর্ভুক্ত থাকতে হবে: সমস্যা চিহ্নিতকরণ, বর্তমান জ্ঞান ও অভিজ্ঞতার পর্যালোচনা, উদ্দেশ্য নির্ধারণ, পদ্ধতিগত নকশা প্রণয়ন, প্রোটোটাইপ বা পরীক্ষা-নিরীক্ষার বাস্তবায়ন, ফলাফল বিশ্লেষণ এবং একটি বৈজ্ঞানিক লেখা রচনা, যা প্রকাশযোগ্য হলে শ্রেয়।

মোট ক্রেডিটের ক্ষেত্রে মাস্টার্স থিসিসের বিপুল গুরুত্বের কারণে তত্ত্বাবধায়কের ভূমিকা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।ভর্তিকৃত শিক্ষার্থী নির্বাচনের ক্ষেত্রে শুধুমাত্র শিক্ষাগত যোগ্যতাই নয়, বরং প্রত্যেক অধ্যাপকের ব্যক্তিগত পাঠদান ক্ষমতা এবং প্রার্থীর আগ্রহের সাথে উপলব্ধ গবেষণার ক্ষেত্রগুলোর সামঞ্জস্যও বিবেচনা করা হয়।

মাস্টার্স প্রোগ্রামে প্রবেশাধিকার, প্রাক-নিবন্ধন এবং ভর্তির মানদণ্ড

ইউনেড-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় মাস্টার্স ডিগ্রিতে ভর্তি হতে হলে, প্রথমে একটি প্রাক-নিবন্ধন এবং ভর্তি প্রক্রিয়া সম্পন্ন করা আবশ্যক।পূর্ববর্তী ডিগ্রি থাকাই যথেষ্ট নয়, কারণ অনুষদের মাস্টার্স থিসিস তত্ত্বাবধানের সক্ষমতার ওপর নির্ভর করে প্রোগ্রামটিতে আসন সংখ্যা সীমিত।

স্প্যানিশ শিক্ষা ব্যবস্থা বা ইউরোপীয় উচ্চ শিক্ষা অঞ্চল (EHEA) থেকে প্রাতিষ্ঠানিকভাবে স্নাতক ডিগ্রিধারীরা আবেদন করার যোগ্য। যা মাস্টার্স ডিগ্রি প্রোগ্রামে ভর্তির সুযোগ করে দেয়। ইউরোপীয় উচ্চশিক্ষা অঞ্চলের (EHEA) বাইরের শিক্ষা ব্যবস্থা থেকে প্রাপ্ত যোগ্যতাও গ্রহণ করা হয়, যদি বিশ্ববিদ্যালয় শিক্ষাগত স্তরের সমতা যাচাই করে। এই সুযোগ ডিগ্রির পূর্ণ স্বীকৃতি বোঝায় না; এটি শুধুমাত্র ধারককে UNED-এ এই মাস্টার্স ডিগ্রি অর্জনের জন্য যোগ্য করে তোলে।

প্রাক-নিবন্ধন সাধারণত মে মাসের দ্বিতীয়ার্ধে শুরু হয়।যদিও প্রতি বছর UNED ওয়েবসাইটের অফিসিয়াল ক্যালেন্ডার (EHEA মাস্টার্স সেকশন) দেখা বাধ্যতামূলক, ২০২৫-২৬ সালের কোর্স গাইডটি একটি রেফারেন্স হিসেবে কাজ করে, কিন্তু প্রতিটি নতুন সংস্করণে এর বিষয়বস্তু এবং তারিখ আপডেট করা হয়।

UNED আবেদনপত্রে আনুষ্ঠানিক আবেদনের পাশাপাশি, আবেদনকারীকে একটি নির্দিষ্ট ফর্মও পূরণ করতে হবে। (গাইডে গুগল ফর্মের লিঙ্ক দেওয়া আছে) যেখানে আপনি আপনার শিক্ষাগত তথ্য, অভিজ্ঞতা, গবেষণার আগ্রহ এবং মাস্টার্স প্রোগ্রামের সাথে এর সামঞ্জস্য প্রদান করবেন। এই ফর্মটি আগে থেকে নির্বাচন করা আবশ্যক।

নির্বাচন প্রক্রিয়াটি কয়েকটি ধাপ অনুসরণ করে।মাস্টার্স প্রোগ্রাম কো-অর্ডিনেটর প্রতিটি আবেদনের একটি 'নির্বাহী সারসংক্ষেপ' প্রস্তুত করেন এবং আবেদনকারীদের মাস্টার্স থিসিসের বিষয়ের উপর ভিত্তি করে তাদের উপযুক্ততা মূল্যায়নের জন্য অনুষদের কাছে তা বিতরণ করেন। কিছু অধ্যাপক টেলিফোন বা ভিডিও কনফারেন্স সাক্ষাৎকারের জন্য আবেদনকারীদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন। প্রত্যেক অধ্যাপক চূড়ান্তভাবে জানিয়ে দেন যে তারা নির্দিষ্ট প্রার্থীদের সমর্থন করেন কি না।

সমর্থিত প্রার্থীদের তালিকাটি এক ধরনের ‘সংক্ষিপ্ত তালিকা’ হিসেবে কাজ করে।এটি ভর্তির নিশ্চয়তা দেয় না, তবে এটি একটি অত্যন্ত শক্তিশালী সূচক: যদি কোনো অধ্যাপক কোনো আবেদনকারীকে সমর্থন না করেন, তবে তার ভর্তি হওয়ার সম্ভাবনা প্রায় থাকে না। যাদের এক বা একাধিক সমর্থন থাকে, তাদের সমর্থনকারী অধ্যাপকদের নম্বর ও নাম দেওয়া হয়।

এরপর শিক্ষার্থীকে সবচেয়ে উপযুক্ত পরিচালককে বেছে নিয়ে তাঁর সাথে যোগাযোগ করতে হবে। ভর্তি চূড়ান্ত করতে, সম্মতি হয়ে গেলে সমন্বয়কারীকে জানান, যাতে আপনার আবেদনের অবস্থা "ভর্তি" হয়ে যায় এবং নির্দিষ্ট সময়কাল শুরু হলে আপনি ভর্তি হতে পারেন। যদি প্রাথমিকভাবে নির্বাচিত অধ্যাপক (ভর্তি পূর্ণ হয়ে যাওয়া বা অন্য কোনো কারণে) দায়িত্ব নিতে না পারেন, তবে শিক্ষার্থী অন্য অধ্যাপকদের সাথে যোগাযোগ করতে পারেন, যারা তাকে সুপারিশ করতে পারবেন।

পরিমাণগত মানদণ্ডের দিক থেকে, ভর্তির ক্ষেত্রে দুটি বিষয় বিবেচনা করা হয়।শিক্ষাগত যোগ্যতা (গ্রেড পয়েন্ট অ্যাভারেজ সহ) ৩০% পর্যন্ত, এবং মাস্টার্স প্রোগ্রাম, গবেষণার অভিজ্ঞতা, বিষয়ভিত্তিক অনুরাগ ও প্রত্যাশিত নিষ্ঠা সম্পর্কিত অন্যান্য যোগ্যতা ৭০% পর্যন্ত। গ্রেড পয়েন্ট অ্যাভারেজ অবশ্যই ১-৪ স্কেলে প্রকাশ করতে হবে; যদি শিক্ষাগত রেকর্ড অন্য কোনো স্কেলে থাকে, তবে UNED কর্তৃক প্রদত্ত নির্দেশাবলী এবং শপথপত্রের টেমপ্লেট অনুসরণ করে তা রূপান্তর করতে হবে।

সময়কাল, কাজের চাপ এবং তালিকাভুক্তি পরিকল্পনা

যদিও মাস্টার্স প্রোগ্রামটি এক বছরে পূর্ণকালীন পড়াশোনার মাধ্যমে সম্পন্ন করার জন্য তৈরি করা হয়েছে, বাস্তবতা হলো এর গড় সময়কাল সাধারণত ২ থেকে ৩ বছরের মধ্যে হয়ে থাকে।কারণ বেশিরভাগ ছাত্রছাত্রী তাদের পড়াশোনার পাশাপাশি কাজ বা অন্যান্য দায়িত্ব পালন করে।

প্রতিটি ECTS ক্রেডিট ২৫ ঘণ্টার কাজের সমতুল্য; মাস্টার্স ডিগ্রির ৬০ ক্রেডিট প্রায় ১,৫০০ ঘণ্টার প্রতিনিধিত্ব করে।আপনাকে একটি ধারণা দেওয়ার জন্য বলা যায়, সাধারণ বার্ষিক কর্মঘণ্টা প্রায় ১,৭৭৬ ঘণ্টা। এ কারণেই নির্দেশিকাটিতেই জোর দেওয়া হয়েছে যে, শিক্ষার্থীরা যেন একবারে ৬০ ক্রেডিটের জন্য প্রতিশ্রুতিবদ্ধ হওয়ার আগে তাদের প্রকৃত উপলব্ধতা সাবধানে মূল্যায়ন করে।

ইউএনইডি-র নিয়ম অনুযায়ী মাস্টার্স ডিগ্রি সম্পন্ন করার জন্য একটানা সর্বোচ্চ ৪ বছর থাকতে হয়।এই সময়সীমা এবং টিউশন ফি (যা মাস্টার্স ডিগ্রির জন্য ইউনেড-এর সাধারণ মূল্যতালিকা থেকে দেখে নেওয়া উচিত) - এই দুই মিলিয়ে পড়াশোনার গতি ভালোভাবে পরিকল্পনা করার পরামর্শ দেওয়া হয়।

প্রথম বর্ষে কমপক্ষে ১২ ক্রেডিটে ভর্তি হওয়া বাধ্যতামূলক।সর্বদা 'ইন্টেলিজেন্ট সিস্টেমে গবেষণা পদ্ধতি' (৩ ক্রেডিট) এবং কমপক্ষে দুটি ঐচ্ছিক বিষয় অন্তর্ভুক্ত করার পরামর্শ দেওয়া হয়। এরপর, দৈনিক উপলব্ধ সময় অনুযায়ী ক্রেডিটের সংখ্যা সমন্বয় করা যেতে পারে (এক বছরের জন্য প্রতিদিন ৮ ঘণ্টা, প্রায় দুই বছরের জন্য প্রতিদিন ৪ ঘণ্টা, ইত্যাদি)।

মাস্টার্স থিসিসের ক্ষেত্রে, সুপারভিশন মোডে নথিভুক্ত হওয়ার সুযোগ রয়েছে।এর অর্থ এই নয় যে এখনই সম্পূর্ণ ২৭ ক্রেডিটের জন্য অর্থ প্রদান করতে হবে, বরং এর মাধ্যমে প্রোগ্রাম ডিরেক্টরের সাথে যোগাযোগ স্থাপন করা এবং প্রকল্পটির রূপরেখা নির্ধারণে অগ্রগতি নিশ্চিত করা হয়। যখন ডিফেন্সের মাধ্যমে মাস্টার্স থিসিসকে আনুষ্ঠানিক রূপ দেওয়ার সিদ্ধান্ত নেওয়া হবে, তখন সংশ্লিষ্ট ২৭ ক্রেডিটের জন্য তালিকাভুক্তি আবশ্যক হবে। যে শিক্ষাবর্ষে অর্থ প্রদান করা হয়েছে, সেই শিক্ষাবর্ষে যদি ডিফেন্স অনুষ্ঠিত না হয়, তবে পুনরায় তালিকাভুক্তি করতে হবে।

ঐতিহাসিক ঝরে পড়ার হার এটাই প্রমাণ করে যে এই প্রোগ্রামটি কতটা শ্রমসাধ্য।ভর্তি হওয়া ছাত্রছাত্রীর সংখ্যা কোর্সের উপর নির্ভর করে পরিবর্তিত হয় (মূল্যায়িত বছরগুলিতে প্রায় ২০-৫০%)। ভর্তি হওয়া ছাত্রছাত্রীর সংখ্যা স্কুলের ধারণক্ষমতার উপরও নির্ভর করে: সাম্প্রতিক বছরগুলিতে প্রতি কোর্সে এই সংখ্যা ৩০-৪৮ জনের মধ্যে ছিল।

মাস্টার্স প্রোগ্রামের দূরশিক্ষণ পদ্ধতি, মূল্যায়ন এবং গুণমান

ইউনেড-এর দূরশিক্ষণ অভিজ্ঞতাকে কাজে লাগিয়ে মাস্টার্স প্রোগ্রামটি সম্পূর্ণরূপে অনলাইনে পড়ানো হয়।প্রতিটি বিষয় ভার্চুয়াল প্ল্যাটফর্মের মাধ্যমে সমর্থিত হয়: ফোরাম, ব্যবহারিক অ্যাসাইনমেন্ট জমা দেওয়া, উপকরণ, ভিডিও সেমিনার ইত্যাদি। কোনো বাধ্যতামূলক বহিরাগত ইন্টার্নশিপ নেই, কিন্তু প্রোগ্রামের পরীক্ষামূলক প্রকৃতি মূল্যায়নে ব্যবহারিক অ্যাসাইনমেন্ট এবং প্রজেক্টের গুরুত্বের মাধ্যমে প্রতিফলিত হয়।

সাধারণত বিভিন্ন কার্যক্রম, প্রকল্প বা ব্যবহারিক অনুশীলন সম্পন্ন করে জমা দেওয়ার ওপর ভিত্তি করে মূল্যায়ন করা হয়। নির্দিষ্ট সময়সীমা সহ। যদি কোনো শিক্ষার্থী জুনের মূল সময়সীমার পরে কিন্তু সেপ্টেম্বরের সময়সীমার মধ্যে জমা দেয়, তবে তা সেই সেশনের কার্যবিবরণীতে অন্তর্ভুক্ত হবে। আগস্ট মাসকে পাঠদানের মাস হিসেবে গণ্য করা হয় না।

গুণমান নিশ্চিতকরণ ব্যবস্থা প্রসঙ্গে, ইউনেড-এর একটি এসজিআইসি (অভ্যন্তরীণ গুণমান নিশ্চিতকরণ ব্যবস্থা) রয়েছে। ANECA দ্বারা প্রত্যয়িত, যা স্নাতক, স্নাতকোত্তর এবং ডক্টরেট ডিগ্রি অন্তর্ভুক্ত করে। এই ব্যবস্থাটি শিক্ষকবৃন্দের গুণমান, সম্পদ, ছাত্র পরিষেবা, ভর্তি, নির্দেশনা, কর্মসংস্থান, ফলাফল পর্যবেক্ষণ, পরামর্শ ও অভিযোগ নিষ্পত্তি এবং সহায়ক কর্মীদের উপযুক্ততা নিরীক্ষণ করে।

মাস্টার্স প্রোগ্রামের গুণগত মানের দায়িত্ব বিভিন্ন সংস্থার ওপর বর্তায়।ডিগ্রি সমন্বয় কমিটি, কেন্দ্রের গুণমান নিশ্চিতকরণ কমিটি, স্কুলের ব্যবস্থাপনা দল এবং ইউনেড গুণমান নিশ্চিতকরণ কমিটি। এছাড়াও, বিশ্ববিদ্যালয়ের পরিসংখ্যান পোর্টাল প্রতিটি ডিগ্রি প্রোগ্রামের জন্য কর্মক্ষমতা এবং সন্তুষ্টি সূচক সরবরাহ করে, যার মধ্যে এই মাস্টার্স প্রোগ্রামের (এর বর্তমান নামে বা এর পূর্ববর্তী নাম, মাস্টার্স ডিগ্রি ইন অ্যাডভান্সড এআই) তথ্যও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

এই ডিগ্রি নিয়ন্ত্রিত পেশাগুলিতে সরাসরি প্রবেশের সুযোগ দেয় না।তবে, এটি ডক্টরাল অধ্যয়নের সুযোগ করে দেয় (অন্যান্য মোট ক্রেডিটের প্রয়োজনীয়তা পূরণ করে) এবং ইন্টেলিজেন্ট সিস্টেম, অ্যাডভান্সড ডেটা অ্যানালাইসিস বা অ্যাপ্লায়েড এআই সলিউশনের ক্ষেত্রে বিশেষজ্ঞ খুঁজছে এমন কোম্পানিগুলোর জন্য একটি অত্যন্ত আকর্ষণীয় প্রোফাইল তৈরি করে।

ইউনেড-এর ইটিএসআই কম্পিউটার সায়েন্স স্কুলে এআই-এর উপর অন্যান্য মাস্টার্স ডিগ্রি ও প্রশিক্ষণ।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় মাস্টার্স ছাড়াও, ইউনেড-এর ইটিএসআই কম্পিউটার সায়েন্স বিভাগ পেশাগত ক্ষেত্রের দিকে আরও বেশি অভিমুখী তিনটি আনুষ্ঠানিক মাস্টার্স ডিগ্রি প্রদান করে।যা কম্পিউটার প্রকৌশল ও প্রযুক্তি ব্যবস্থাপনায় আরও প্রায়োগিক দৃষ্টিভঙ্গি অন্বেষণকারীদের জন্য আগ্রহের বিষয় হতে পারে।

এই মাস্টার্স ডিগ্রিগুলো হলোকম্পিউটার ইঞ্জিনিয়ারিং-এ মাস্টার্স ডিগ্রি, ইঞ্জিনিয়ারিং ও ডেটা সায়েন্স-এ মাস্টার্স ডিগ্রি, এবং সাইবার নিরাপত্তায় স্নাতকোত্তর ডিগ্রিএগুলোর সবকটিতেই এআই এবং ডেটা বিশ্লেষণের একটি প্রাসঙ্গিক ভূমিকা রয়েছে, যদিও এর পদ্ধতি এআই মাস্টার্স প্রোগ্রামের মতো কঠোরভাবে গবেষণা-কেন্দ্রিক নয়।

একটি সুস্পষ্ট পার্থক্য হলো মাস্টার্স থিসিসকে দেওয়া গুরুত্ব।এই তিনটি পেশাদার প্রোগ্রামে, মাস্টার্স থিসিস সাধারণত ১২ ECTS ক্রেডিটের (প্রায় ৩০০ ঘণ্টা) সমতুল্য, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণায় মাস্টার্স প্রোগ্রামে থিসিসের ২৭ ক্রেডিট (৬৭৫ ঘণ্টা) রয়েছে, যা কার্যত মোট বার্ষিক প্রচেষ্টার অর্ধেক।

ETSI কম্পিউটার সায়েন্স স্কুল একটি নির্দিষ্ট ভার্চুয়াল স্পেসও পরিচালনা করে, যেখানে এআই সম্পর্কিত বৃত্তি এবং চাকরির অফার প্রকাশ করা হয়।এই প্রোগ্রামগুলো বিশেষভাবে স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থীদের লক্ষ্য করে তৈরি করা হয়েছে। এর মাধ্যমে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার উন্নত ক্ষেত্রে আগ্রহী গবেষণা দল, প্রযুক্তি সংস্থা এবং প্রতিষ্ঠানগুলোর সাথে যোগাযোগ স্থাপন সহজ হয়।

ইউনেড-এ এআই বিষয়ক অব্যাহত শিক্ষা, স্নাতকোত্তর ডিগ্রি এবং কোর্সসমূহ

আনুষ্ঠানিক মাস্টার্স ডিগ্রির বাইরে, ইউনেড নিজস্ব ডিগ্রিসহ একটি স্নাতকোত্তর প্রোগ্রাম প্রদান করে। (অব্যাহত শিক্ষায় স্নাতকোত্তর ডিগ্রি, বিশেষায়িত ডিপ্লোমা, বিশেষজ্ঞ ডিপ্লোমা এবং শিক্ষক প্রশিক্ষণ সার্টিফিকেট) যার মধ্যে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ও ডিজিটাল দক্ষতা সম্পর্কিত প্রশিক্ষণ কোর্সও অন্তর্ভুক্ত।

এই বিশেষায়িত ডিগ্রিগুলো অর্জন করতে সাধারণত বিশ্ববিদ্যালয় ডিগ্রি, স্নাতক ডিগ্রি, ডিপ্লোমা, প্রকৌশল ডিগ্রি বা স্থাপত্য ডিগ্রি থাকা প্রয়োজন।তবে, ব্যতিক্রমী ক্ষেত্রে এবং কোর্স পরিচালকের অনুকূল প্রতিবেদন সাপেক্ষে, রেক্টরেট এমন ব্যক্তিদের ডিগ্রির আবশ্যকতা থেকে অব্যাহতি দিতে পারে, যাদের একটি স্বীকৃত পেশাগত জীবন রয়েছে যা প্রশিক্ষণটি সফলভাবে সম্পন্ন করার সক্ষমতা প্রমাণ করে এবং যাদের বর্তমান নিয়ম অনুযায়ী বিশ্ববিদ্যালয়ে প্রবেশের সুযোগ রয়েছে।

এই কোর্সগুলোতে ইউনেড ডিজিটাল তথ্য অনুসন্ধান ও ব্যবস্থাপনা, বিষয়বস্তু তৈরি এবং প্রযুক্তির সাহায্যে সমস্যা সমাধানের মতো দক্ষতার ওপর কাজ করে।ডিজিটাল দক্ষতা কাঠামোর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ (যেমন, তথ্য পরিভ্রমণ, বাছাই ও মূল্যায়নের স্তর; ডিজিটাল বিষয়বস্তু উন্নয়ন; মৌলিক প্রোগ্রামিং; প্রযুক্তির সৃজনশীল ব্যবহার, ইত্যাদি)।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রাথমিক প্রশিক্ষণ এর একটি প্রতিনিধিত্বমূলক উদাহরণ। এর সামগ্রিক উদ্দেশ্য হলো এআই কী এবং টেক্সট তৈরি থেকে শুরু করে ছবি নির্মাণ পর্যন্ত বাস্তবে এর প্রয়োগ কীভাবে হয়, সে সম্পর্কে একটি সুস্পষ্ট ধারণা দেওয়া। শিক্ষার্থীদের কাছ থেকে প্রত্যাশা করা হয় যে তারা এই সিস্টেমগুলো কীভাবে কাজ করে তার মৌলিক বিষয়, এর সুবিধা, সীমাবদ্ধতা এবং সংশ্লিষ্ট ঝুঁকিগুলো বুঝতে পারবে।

এই প্রশিক্ষণে সাধারণত লিখিত উপকরণ (নোট, প্রেজেন্টেশন), ক্লাসের রেকর্ডিং, আলোচনা ফোরাম এবং ব্যবহারিক কার্যক্রমের সমন্বয় থাকে।ChatGPT, Bing Chat বা ChatSonic-এর মতো অনলাইন টুলগুলো কন্টেন্ট তৈরির ক্ষেত্রে বাস্তব প্রয়োগ দেখানোর জন্য ব্যবহৃত হয়, যা একাডেমিক এবং পেশাগত প্রেক্ষাপটে এগুলোর ব্যবহারের ক্ষেত্রে সর্বদা একটি সমালোচনামূলক ও নৈতিক দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরে।

নির্দিষ্ট কোর্সগুলিতে এআই-এর পরিচিতি, ব্যবহার এবং ঝুঁকি

সাধারণ জনগণের জন্য পরিচালিত স্বল্পমেয়াদী কোর্সগুলোতে ইউনেড, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিষয়বস্তুকে অত্যন্ত সুস্পষ্ট কয়েকটি ভাগে বিন্যস্ত করে।যা পূর্বের প্রযুক্তিগত প্রশিক্ষণ ছাড়াই মানুষকে এই সরঞ্জামগুলির পেছনের কার্যপ্রণালী বুঝতে সাহায্য করে।

প্রথম ব্লকটি সাধারণত একটি পরিচিতিমূলক মডিউল, যেখানে প্রাথমিক প্রশ্নগুলোর উত্তর দেওয়া হয়।কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কী, এটি কী কী লক্ষ্য অনুসরণ করে, ঐতিহাসিকভাবে এর বিবর্তন কীভাবে হয়েছে, এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রধান প্রকারগুলি কী কী (যেমন, প্রচলিত বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, সুপারভাইজড লার্নিং মডেল, ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্ক, কন্টেন্ট জেনারেটর, ইত্যাদি)।

দ্বিতীয় অধ্যায়ে এআই-এর বাস্তব প্রয়োগের উপর আলোকপাত করা হয়েছে।এই কোর্সটি সেইসব দৈনন্দিন কাজগুলোকে চিহ্নিত করে, যেগুলোতে আমরা ইতিমধ্যেই এই প্রযুক্তি ব্যবহার করছি (যেমন সুপারিশ টুল, ভার্চুয়াল অ্যাসিস্ট্যান্ট, স্প্যাম ফিল্টার, অনুবাদ ব্যবস্থা ইত্যাদি)। এছাড়াও, ChatGPT, Bing এবং ChatSonic-এর মতো টুল ব্যবহার করে কীভাবে টেক্সট ও কথোপকথন তৈরি করা যায়, তা নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়। জেনারেটিভ মডেল ব্যবহার করে ছবি তৈরি এবং সেগুলোর সম্ভাবনা ও সীমাবদ্ধতা বিশ্লেষণের উপরও যথেষ্ট মনোযোগ দেওয়া হয়।

তৃতীয় অধ্যায়ে ঝুঁকি এবং অনুচিত অভ্যাসগুলোর ওপর আলোকপাত করা হয়েছে।ভুল তথ্য, লেখা চুরি, পরিচয় চুরি, বৈষম্যমূলক বা পক্ষপাতমূলক বিষয়বস্তু তৈরি, একাডেমিক কাজে অপব্যবহার ইত্যাদি। বাস্তব উদাহরণ পর্যালোচনা করা হয়েছে এবং কোনো বিষয়বস্তু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা দ্বারা তৈরি হতে পারে এমন লক্ষণগুলো কীভাবে শনাক্ত করা যায়, তা আলোচনা করা হয়েছে, পাশাপাশি সর্বদা তথ্য যাচাই করার গুরুত্বও তুলে ধরা হয়েছে।

এই পদ্ধতিতে তত্ত্ব, সরাসরি প্রদর্শন এবং উন্মুক্ত আলোচনার সমন্বয় করা হয়।শিক্ষার্থীদের তাদের পরিবেশে এই সরঞ্জামগুলি কীভাবে ব্যবহার করে তা জানাতে উৎসাহিত করা হয়, বাস্তব প্রয়োগের পরিপ্রেক্ষিতে কল্পবিজ্ঞানের ঘটনাগুলি আলোচনা করা হয়, এবং অবিবেচক উৎসাহ ও সরাসরি প্রত্যাখ্যান উভয়ই এড়ানোর জন্য একটি সমালোচনামূলক মনোভাব গড়ে তোলা হয়।

ইউএনইডি-তে জেনারেটিভ এআই, গবেষণা এবং প্রাতিষ্ঠানিক কৌশল

জেনারেটিভ আর্টিফিশিয়াল ইন্টেলিজেন্স (জেনারেটিভ এআই বা জেনএআই)-এর আবির্ভাব ইউনেড-এ একটি যুগান্তকারী পরিবর্তন এনেছে।চ্যাটজিপিটি (ChatGPT)-র মতো টুলগুলোর ব্যাপক প্রভাবের পর এই বিষয়টি বিশেষভাবে সত্য, যা মাত্র কয়েক মাসের মধ্যেই লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারীর কাছে পৌঁছে গিয়েছিল। ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার এবং লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল (এলএলএম)-এর উপর ভিত্তি করে তৈরি এই ধরনের মডেলগুলো সাধারণ স্বাভাবিক ভাষার নির্দেশাবলী থেকে টেক্সট, ছবি, ভিডিও এবং অন্যান্য কন্টেন্ট তৈরি করতে সক্ষম।

বৈজ্ঞানিক গবেষণার ক্ষেত্রে, গবেষণা প্রক্রিয়ার বিভিন্ন ধাপকে ত্বরান্বিত করতে জেনারেটিভ এআই ইতিমধ্যেই ব্যবহৃত হচ্ছে।সাহিত্য অনুসন্ধান ও সংশ্লেষণ, সারসংক্ষেপ তৈরি, পরীক্ষামূলক নকশায় সহায়তা, অনুসন্ধানমূলক ডেটা বিশ্লেষণে সমর্থন, পাণ্ডুলিপির খসড়া তৈরি, লেখার শৈলী পর্যালোচনা, চিত্র বা ডায়াগ্রাম তৈরি ইত্যাদি। ChatGPT, SciSpace, Elicit, Perplexity, Epsilon, Consensus, Scite, NotebookLM, Jenni বা Microsoft Copilot-এর মতো টুলগুলো অনেক গবেষকের ব্যবহার্য তালিকার অংশ।

একই সাথে, ইউনেড এই ধরনের ব্যবস্থার সীমাবদ্ধতা ও ঝুঁকির ওপর জোরালোভাবে জোর দেয়।তারা ডেটা ম্যানিপুলেট করে, ট্রেনিং সেটে বিদ্যমান পক্ষপাতগুলো পুনরুৎপাদন করতে পারে, গোপনীয়তার বিষয়গুলো সংবেদনশীলভাবে সামলায়, এবং সম্ভাব্য কপিরাইটযুক্ত উপকরণের ওপর তাদের নির্ভরতা গুরুত্বপূর্ণ আইনি ও নৈতিক বিতর্কের জন্ম দেয়।

এই কারণেই শিক্ষা উদ্ভাবন বিষয়ক উপাচার্য দপ্তর শিক্ষাদান ও শিক্ষণ প্রক্রিয়ায় জেনারেটিভ এআই ব্যবহারের জন্য একটি সুনির্দিষ্ট কৌশল নির্ধারণ করেছে।এর উদ্দেশ্য দ্বিমুখী: একদিকে, এই সরঞ্জামগুলো দ্বারা প্রদত্ত সুযোগ কাজে লাগিয়ে শিক্ষার্থী ও শিক্ষকদের অভিজ্ঞতা উন্নত করা এবং অন্যদিকে, অসৎ বা অস্বচ্ছ ব্যবহার প্রতিরোধের মাধ্যমে সততা ও প্রাতিষ্ঠানিক উৎকর্ষতা রক্ষা করা।

এই কৌশলটি বিভিন্ন কর্মপন্থার মাধ্যমে বাস্তবায়ন করা হয়।শিক্ষক ও শিক্ষার্থীদের জন্য জেনারেটিভ এআই বিষয়ক নির্দেশিকা প্রণয়ন, প্রশিক্ষণ কোর্স ও কর্মশালার আয়োজন (যার অনেকগুলোই ইউনিভার্সিটি ইনস্টিটিউট অফ ডিসটেন্স এডুকেশন, আইইউইডি দ্বারা পরিচালিত), এবং ইউনেড প্ল্যাটফর্ম ও পরিষেবাগুলিতে এআই-কে একীভূত করে এমন শিক্ষামূলক উদ্ভাবনী প্রকল্পের উন্নয়ন।

UNED-এ AI-সহ শিক্ষামূলক উদ্ভাবন প্রকল্প

ইউনেড শুধু কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নিয়ে কথা বলে না, বরং এটিকে নির্দিষ্ট প্রকল্পে সক্রিয়ভাবে অন্তর্ভুক্ত করে। যা সর্বদা একটি দায়িত্বশীল কাঠামোর মধ্যে থেকে শিক্ষাদান, প্রাতিষ্ঠানিক নির্দেশনা এবং শিক্ষার্থীদের অভিজ্ঞতার উন্নতি সাধনের চেষ্টা করে।

শিক্ষা উদ্ভাবন বিষয়ক উপাচার্য দপ্তর কর্তৃক প্রবর্তিত প্রকল্পগুলোর মধ্যে নিম্নলিখিতগুলো উল্লেখযোগ্য::

১. শিক্ষা উদ্ভাবন কেন্দ্রএকটি প্ল্যাটফর্ম যা নির্দিষ্ট বিষয়ে শিক্ষাদানের নতুন পদ্ধতির পরামর্শ দিতে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে। এটি শিক্ষকদের এমন নতুন পদ্ধতি, কার্যক্রম বা উপকরণ শনাক্ত করতে সাহায্য করে, যা তাঁরা তাঁদের পাঠ্যক্রমে অন্তর্ভুক্ত করে শিক্ষার মান উন্নত করতে পারেন।

২. উদীয়মান শিক্ষা প্রযুক্তি গবেষণাগারহাবের অভ্যন্তরেই সমন্বিত এই ল্যাবটি শিক্ষকদের সহায়তা করতে এবং শিক্ষার্থীদের উন্নততর পরিষেবা প্রদানের জন্য উন্নত জেনারেটিভ এআই কার্যকারিতা নিয়ে পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে। এটি কথোপকথনমূলক সহকারী এবং অন্যান্য বুদ্ধিমান সরঞ্জাম তৈরি করতে ইউনেড-এ নির্মিত এডুবটস প্ল্যাটফর্মকে কাজে লাগায়।

৩. যাচাইকরণএই প্রকল্পটি ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং কৌশল ব্যবহার করে কন্টিনিউয়াস অ্যাসেসমেন্ট টেস্ট (CAT)-এ রচনাচুরি শনাক্ত করার উপর আলোকপাত করে। এটি কেবল পাঠ্য তুলনা করার মধ্যেই সীমাবদ্ধ নয়; এটি লেখার ধরণ এবং সঙ্গতি বিশ্লেষণ করে।

৪. একাডেমিক সুপারিশকারীএকটি বুদ্ধিমান সুপারিশ ব্যবস্থা যা জটিল একাডেমিক ডেটা বিশ্লেষণ করে শিক্ষার্থী এবং শিক্ষক উভয়কেই পরামর্শ প্রদান করে। উদাহরণস্বরূপ, এটি কোর্স নির্বাচনে নির্দেশনা দিতে, একাডেমিক পরিকল্পনা উন্নত করতে, বা সমস্যাযুক্ত একাডেমিক পথ শনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

৫. এআরসিডিইউএই প্রকল্পটি এমন একটি অনটোলজি ডিজাইনের উপর কেন্দ্র করে তৈরি, যা UNED সার্চ ইঞ্জিনে শিক্ষামূলক রিসোর্সের উন্নত অনুসন্ধানকে সহজতর করে এবং সিমান্টিক ডেসক্রিপ্টরের মাধ্যমে উপকরণ পুনরুদ্ধারের উন্নতি ঘটায়।

৬. জিওনাএকটি উদ্যোগ যা ইউনেড আবিয়ের্তা কোর্সগুলিতে যোগাযোগ উন্নত করতে জেনারেটিভ এআই ব্যবহার করে, এবং বিভিন্ন লক্ষ্য গোষ্ঠীর জন্য উপযোগী ও আরও স্পষ্ট লেখা তৈরি করে।

৭. ইউনেড ওপেনMOOC এবং ব্যাপক কোর্সের জন্য এমন একটি স্থান, যেখানে একটি নির্দিষ্ট কোর্সে অংশগ্রহণকারীদের আগ্রহ ও আচরণের উপর ভিত্তি করে ডিগ্রি, মাস্টার্স ডিগ্রি এবং উচ্চশিক্ষার জন্য ব্যক্তিগত সুপারিশগুলো যাচাই করা হয়।

৮. ভাষাএমন একটি প্রকল্প যা ভাষা শিক্ষাদান ও শেখার জন্য জেনারেটিভ এআই টুল তৈরি করে, যেমন কথোপকথন সহকারী, অভিযোজিত অনুশীলন জেনারেটর, বা লিখিত ও মৌখিক উপস্থাপনার উপর স্বয়ংক্রিয় প্রতিক্রিয়া ব্যবস্থা।

এই সমস্ত উদ্যোগ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সমালোচনামূলক, তথ্যভিত্তিক এবং সৃজনশীল ব্যবহারের একটি প্রাতিষ্ঠানিক সংস্কৃতি তৈরিতে অবদান রাখে।বাহ্যিক সরঞ্জামের গতানুগতিক ব্যবহার পরিহার করে, সরকারি বিশ্ববিদ্যালয়ের মূল্যবোধের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ নিজস্ব সমাধান বেছে নেওয়া।

গবেষণায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নৈতিকতা, প্রবিধান এবং দায়িত্বশীল ব্যবহার

ইউনেড বারবার জোর দিয়ে বলে যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং বিশেষ করে জেনারেটিভ এআই-এর ব্যবহার অবশ্যই সমালোচনামূলক, তথ্যভিত্তিক এবং দায়িত্বশীল হতে হবে।শুধু 'কোন বোতামটি চাপতে হবে' তা জানাই যথেষ্ট নয়; মডেলটির সীমাবদ্ধতা, সরঞ্জামটি ব্যবহারের শর্তাবলী এবং এর দ্বারা সৃষ্ট ফলাফলের নৈতিক ও আইনি প্রভাব বোঝা অপরিহার্য।

গবেষণার ক্ষেত্রে প্রকাশক, বৈজ্ঞানিক জার্নাল এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলোর নিয়মকানুন ও নির্দেশিকা সম্পর্কেও পরিচিত থাকার পরামর্শ দেওয়া হয়। লেখালেখি, ডেটা বিশ্লেষণ বা পাণ্ডুলিপি পর্যালোচনায় এআই-এর ব্যবহার সম্পর্কিত। অনেক প্রকাশনা নীতিমালায় ইতোমধ্যেই জেনারেটিভ এআই-এর উপর নির্দিষ্ট অধ্যায় অন্তর্ভুক্ত করা হচ্ছে।

ইউনেড নির্দেশিকা স্বচ্ছতার প্রয়োজনীয়তা (এআই ব্যবহার করা হয়েছে কিনা এবং কী উদ্দেশ্যে তা ঘোষণা করা) এবং লেখকদের চূড়ান্ত দায়িত্বের মতো বিষয়গুলির উপর জোর দেয়। কাজের বিষয়বস্তু, তৃতীয় পক্ষের টুলে প্রবেশ করানো সংবেদনশীল তথ্যের সুরক্ষা, রচনাচুরি পরিহার, এবং জেনারেটিভ মডেলের মাধ্যমে প্রাপ্ত যেকোনো গুরুত্বপূর্ণ তথ্য ম্যানুয়ালি যাচাই করার গুরুত্ব।

প্রচেষ্টা ও প্রাপ্তির ভারসাম্য নিয়েও আপনাকে চিন্তা করতে আহ্বান জানানো হচ্ছে।পুনরাবৃত্তিমূলক বা কম গুরুত্বপূর্ণ কাজে সময় বাঁচাতে এআই ব্যবহার করা ইতিবাচক হতে পারে, কিন্তু যুক্তি প্রদান, গবেষণা নকশা প্রণয়ন, বা ফলাফল ব্যাখ্যার মতো বিষয়গুলোর সম্পূর্ণ দায়িত্ব একটি স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের ওপর অর্পণ করা ডিপ লার্নিং এবং অ্যাকাডেমিক নৈতিকতার পরিপন্থী।

এদিকে, ইউরোপীয় কমিশন ও অন্যান্য আন্তর্জাতিক প্রতিষ্ঠানগুলো কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তায় বিশেষজ্ঞের সংখ্যা বাড়ানোর গুরুত্ব তুলে ধরছে।যারা এই সিস্টেমগুলো ডিজাইন করেন, ব্যবহার করেন বা এর দ্বারা প্রভাবিত হন, তাদের মধ্যে কারিগরি দক্ষতা, সমালোচনামূলক চিন্তাভাবনা এবং নৈতিক মানদণ্ডের প্রশিক্ষণ জোরদার করার কথা চলছে। দূরশিক্ষণ এবং ধারাবাহিক পেশাগত উন্নয়নের ওপর গুরুত্বারোপ করে ইউনেড (UNED) নমনীয় শিক্ষণ পদ্ধতি এবং বিভিন্ন ধরনের প্রশিক্ষণ উপকরণ প্রদানের মাধ্যমে এই নির্দেশিকাগুলোর সঙ্গে নিজেদের সামঞ্জস্য রক্ষা করে।

এই সমস্ত প্রাতিষ্ঠানিক গবেষণা, নিজস্ব ডিগ্রি, প্রকল্প এবং নৈতিক নির্দেশিকা বিবেচনায় নিয়ে, ইউনেড-এ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাকে একটি অত্যন্ত পূর্ণাঙ্গ বাস্তুতন্ত্র হিসেবে গঠন করা হয়েছে।এমন একটি পরিসর যেখানে আপনি একেবারে গোড়া থেকে প্রশিক্ষণ নিতে পারেন, গবেষণা পর্যায়ে বিশেষজ্ঞ হতে পারেন, জেনারেটিভ এআই-এর সাহায্যে শিক্ষামূলক উদ্ভাবনী প্রকল্পে অংশগ্রহণ করতে পারেন এবং একই সাথে, প্রাতিষ্ঠানিক সততা, বৈজ্ঞানিক গুণমান ও প্রতিটি প্রযুক্তিগত সিদ্ধান্তের সামাজিক প্রভাবের কথা মাথায় রেখে এই প্রযুক্তিগুলোর সম্ভাবনাকে কাজে লাগাতে সক্ষম একটি সমালোচনামূলক দৃষ্টিভঙ্গি গড়ে তুলতে পারেন।