एक शिक्षा आपको भविष्य के लिए तैयार करने वाली है। परंपरागत रूप से, इसका मतलब कुछ तथ्यों और कौशलों को सीखना था, जैसे कि जब कोलंबस ने अमेरिका की खोज की या गुणा और लंबा विभाजन कैसे किया जाए। आज, सांस्कृतिक इतिहास, बुनियादी कंप्यूटर कौशल और लेखन कोड जैसे अधिक वैश्विक और डिजिटल दुनिया पर ध्यान केंद्रित करने के लिए पाठ्यक्रम स्थानांतरित हो गए हैं।
फिर भी हमारे बच्चों को जिन चुनौतियों का सामना करना पड़ेगा, वे उन चुनौतियों से बहुत अलग होंगी जिनका हमने बड़े होकर सामना किया था और आज एक सामान्य छात्र स्कूल में जो कुछ सीखता है, वह कॉलेज में स्नातक होने तक प्रासंगिक नहीं रहेगा। वास्तव में, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय में एक अध्ययन मिल गया कि आज की 47 प्रतिशत नौकरियां अगले 20 वर्षों में समाप्त हो जाएंगी।
१० या २० वर्षों में, हम दुनिया के बारे में जो कुछ भी 'जानते हैं' वह अब सच नहीं रहेगा। भविष्य के कंप्यूटर डिजिटल नहीं होगा . सॉफ्टवेयर कोड ही गायब हो रहा है , या कम से कम बहुत कम प्रासंगिक होता जा रहा है। आज जो अच्छी नौकरियां मानी जाती हैं उनमें से कई या तो पूरी तरह से स्वचालित हो जाएंगी या बहुत अधिक अवमूल्यन हो जाएंगी। हमें इस बात पर पुनर्विचार करने की जरूरत है कि हम अपने बच्चों को आने वाली दुनिया के लिए कैसे तैयार करते हैं।
टॉड थॉम्पसन अब क्या कर रहा है?
सिस्टम को समझना
हम स्कूल में जो विषय सीखते थे, वे ज्यादातर स्थिर होते थे। टू प्लस टू ने हमेशा चार की बराबरी की और कोलंबस ने हमेशा 1492 में अमेरिका की खोज की। व्याख्याएं जगह-जगह भिन्न हो सकती हैं और समय के साथ विकसित हो सकती हैं, लेकिन हमें सिखाया गया था कि दुनिया कुछ तथ्यों पर आधारित थी और उन्हें जानने के आधार पर हमारा मूल्यांकन किया गया था।
फिर भी जटिलता सिद्धांतकार के रूप में सैम अर्बेस्मान इशारा किया है, तथ्यों का आधा जीवन होता है और, जैसे-जैसे ज्ञान का संचय तेज होता है, वे आधे जीवन सिकुड़ते जा रहे हैं। उदाहरण के लिए, जब हमने स्कूल में कंप्यूटर प्रोग्रामिंग सीखी थी, तो यह आमतौर पर बेसिक में होती थी, जो अब ज्यादातर निष्क्रिय भाषा है। आज, पायथन सबसे लोकप्रिय भाषा है, लेकिन संभवत: अब से एक दशक बाद भी नहीं होगी।
कंप्यूटर स्वयं भी बहुत भिन्न होंगे, जो एक के डिजिटल कोड पर कम और शून्य और अधिक पर आधारित होंगे क्वांटम कानून तथा मानव मस्तिष्क . हम संभवतः सिलिकॉन पर कम और डीएनए में अधिक जानकारी संग्रहीत करेंगे। बच्चों को यह सिखाने का कोई तरीका नहीं है कि ये चीजें कैसे काम करेंगी क्योंकि कोई भी, यहां तक कि विशेषज्ञ भी अभी तक निश्चित नहीं हैं।
इसलिए बच्चों को आज इस बारे में कम सीखने की जरूरत है कि आज चीजें कैसी हैं और भविष्य की तकनीकों के बारे में अधिक जानने की जरूरत है, जैसे कि क्वांटम डायनेमिक्स, जेनेटिक्स, और कोड का तर्क . एक बात जो अर्थशास्त्रियों ने लगातार पाई है वह यह है कि नियमित नौकरियां जिनके स्वचालित होने की सबसे अधिक संभावना है . भविष्य के लिए तैयारी करने का सबसे अच्छा तरीका सीखने और अनुकूलन करने की क्षमता विकसित करना है।
सहानुभूति और डिजाइन कौशल लागू करना
जबकि मशीनें कई उच्च-स्तरीय कार्यों को संभाल रही हैं, जैसे कि चिकित्सा विश्लेषण तथा कानूनी अनुसन्धान , कुछ चीजें हैं जो वे कभी नहीं करेंगे। उदाहरण के लिए, एक लिटिल लीग गेम में एक कंप्यूटर कभी भी हड़ताल नहीं करेगा, उसका दिल टूट जाएगा, या उसके बच्चे का जन्म नहीं होगा। तो यह बहुत ही असंभव है, यदि असंभव नहीं है, तो एक मशीन एक इंसान से दूसरे इंसानों के साथ संबंध बनाने में सक्षम होगी।
सहानुभूति की अनुपस्थिति मशीनों के लिए ऐसे उत्पादों और प्रक्रियाओं को डिजाइन करना कठिन बना देती है जो मनुष्यों के लिए आनंद और उपयोगिता को अधिकतम करेंगे। इसलिए आने वाले दशकों में डिजाइन कौशल की उच्च मांग होने की संभावना है क्योंकि बुनियादी उत्पादन और विश्लेषणात्मक प्रक्रियाएं तेजी से स्वचालित होती जा रही हैं।
हमने पहले ही इंटरनेट के संबंध में इस प्रक्रिया को होते देखा है। शुरुआती दिनों में, यह एक बहुत ही तकनीकी क्षेत्र था। वेबसाइट को काम करने के लिए आपको एक उच्च कुशल इंजीनियर होना था। आज, हालांकि, एक वेबसाइट बनाना कुछ ऐसा है जो कोई भी काफी बुद्धिमान हाई स्कूलर कर सकता है और अधिकांश मूल्य फ्रंट-एंड कार्यों में स्थानांतरित हो गया है, जैसे उपयोगकर्ता अनुभव को डिजाइन करना।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता और आभासी वास्तविकता के उदय के साथ, प्रौद्योगिकी के साथ हमारे अनुभव कहीं अधिक गहरे हो जाएंगे और इससे अच्छे डिजाइन की आवश्यकता बढ़ जाएगी। उदाहरण के लिए, संवादी विश्लेषक (हाँ, यह एक वास्तविक काम है) डिजाइनरों के साथ काम कर रहे हैं संवादी बुद्धि बनाएँ आवाज इंटरफेस के लिए और, स्पष्ट रूप से, आभासी वास्तविकता वीडियो की तुलना में कहीं अधिक गहन डिजाइन होगी।
जॉन लीजेंड के माता-पिता कौन हैं
जटिल विचारों को संप्रेषित करने की क्षमता
शिक्षा में हाल ही में अधिकांश जोर एसटीईएम विषयों (विज्ञान, प्रौद्योगिकी, इंजीनियरिंग और गणित) के आसपास रहा है और उन क्षेत्रों में दक्षता आज के छात्रों के लिए उनके आसपास की दुनिया को समझने के लिए निश्चित रूप से महत्वपूर्ण है। हालांकि, कई एसटीईएम स्नातक हैं अच्छी नौकरी ढूंढना मुश्किल हो रहा है .
दूसरी ओर, विचारों को प्रभावी ढंग से संप्रेषित करने की क्षमता अत्यधिक बेशकीमती कौशल बनती जा रही है। अमेज़ॅन पर विचार करें। यद्यपि यह ग्रह पर सबसे नवीन और तकनीकी रूप से कुशल संगठनों में से एक है, इसकी सफलता का एक प्रमुख कारक इसकी लेखन संस्कृति . कंपनी संवाद करने की क्षमता के बारे में इतनी कट्टर है कि अच्छा लेखन कौशल विकसित करना वहां एक सफल कैरियर बनाने के लिए एक महत्वपूर्ण कारक है।
अमेज़ॅन के व्यवसाय के बारे में सोचें और यह स्पष्ट हो जाता है कि क्यों, निश्चित रूप से, यह अत्यधिक कुशल इंजीनियरों को नियुक्त करता है, लेकिन वास्तव में बेहतर उत्पाद बनाने के लिए, उन लोगों को डिजाइनरों, विपणक, व्यवसाय विकास अधिकारियों आदि के साथ मिलकर सहयोग करने की आवश्यकता है। उस सभी गतिविधि को समन्वित करने और ग्राहक को एक विशिष्ट अनुभव प्रदान करने पर ध्यान केंद्रित करने के लिए, संचार को स्पष्ट और सुसंगत होना चाहिए।
इसलिए गणित और विज्ञान जैसे तकनीकी विषयों को सीखना हमेशा एक अच्छा विचार है, साहित्य, इतिहास और दर्शन जैसी चीजों का अध्ययन करना उतना ही महत्वपूर्ण है।
टीमों में सहयोग करना और काम करना
परंपरागत रूप से, स्कूल का काम व्यक्तिगत उपलब्धि पर आधारित रहा है। आपको घर पर पढ़ना था, तैयार होकर आना था, और बिना मदद के अपनी परीक्षा देनी थी। अगर आपने अपने दोस्त के पेपर को देखा तो इसे चीटिंग कहा गया और इसके लिए आपको काफी परेशानी हुई। हमें अपने गुणों के आधार पर उपलब्धियों के लिए जवाबदेह होना सिखाया गया।
फिर भी विचार करें कि कैसे काम की प्रकृति बदल गई है , अत्यधिक तकनीकी क्षेत्रों में भी। १९२० में, अधिकांश वैज्ञानिक पत्र एकमात्र लेखकों द्वारा लिखे गए थे, लेकिन १९५० तक जो बदल गया था और सह-लेखन आदर्श बन गया था। आज औसत पेपर है चार गुना अधिक लेखक जैसा कि उसने मूल रूप से किया था और किया जा रहा कार्य है कहीं अधिक अंतःविषय और पर किया अधिक दूरी अतीत की तुलना में।
कोई गलती नहीं करना। उच्च मूल्य का कार्य आज टीमों में किया जा रहा है और यह तभी बढ़ेगा जब अधिक नौकरियां स्वचालित हो जाएंगी। भविष्य की नौकरियां तथ्यों या क्रंचिंग नंबरों को जानने पर ज्यादा निर्भर नहीं होंगी, बल्कि मशीनों के लिए काम तैयार करने के लिए मनुष्यों को अन्य मनुष्यों के साथ सहयोग करना शामिल होगा। सहयोग तेजी से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ होगा।
इसलिए हमें न केवल इस बात पर ध्यान देने की आवश्यकता है कि हमारे बच्चे कैसे काम करते हैं और अकादमिक रूप से कैसे हासिल करते हैं, बल्कि वे कैसे खेलते हैं, संघर्षों को सुलझाते हैं और दूसरों को समर्थित और सशक्त महसूस कराते हैं। सच्चाई यह है कि मूल्य . से स्थानांतरित हो गया है सामाजिक कौशल के लिए संज्ञानात्मक कौशल . जैसे-जैसे बच्चे तेजी से सक्षम होंगे प्रौद्योगिकी के माध्यम से जटिल विषयों को सीखें , सबसे महत्वपूर्ण वर्ग अवकाश हो सकता है .
शायद सबसे बढ़कर, हमें खुद के साथ ईमानदार होने की जरूरत है और इस तथ्य के साथ शांति बनाने की जरूरत है कि हमारे बच्चों का शैक्षिक अनुभव हमारे अपने अनुभव को प्रतिबिंबित नहीं करेगा और न ही करना चाहिए। जिस दुनिया का उन्हें सामना करना होगा, वह उन दिनों की तुलना में कहीं अधिक जटिल और नेविगेट करने में अधिक कठिन होगी, जिसकी हम कल्पना कर सकते हैं जब Ridgemont High पर फास्ट टाइम्स अभी भी लोकप्रिय था।
