कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित विश्वविद्यालयों की माँगों को पूरा करने के लिए भारत को शैक्षणिक स्टाफ की भर्ती प्रणाली में क्रांतिकारी बदलाव करने होंगे

हिन्दू अखबार की एक विश्लेषणात्मक टिप्पणी में उच्च शिक्षा क्षेत्र के कर्मचारियों के लिए योग्यता-आधारित, तकनीकी रूप से कुशल भर्ती प्रणाली और निरंतर कौशल विकास की माँग की गई है।
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नई दिल्ली — 28 सितंबर 2026 को प्रकाशित ‘द हिंदू’ के संपादकीय में तर्क दिया गया है कि भारत के विश्वविद्यालयों में शैक्षणिक स्टाफ की भर्ती और प्रशिक्षण के मौजूदा ढांचे पाठ्यक्रमों और शोध में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के तेजी से एकीकरण के लिए अपर्याप्त हैं। इसमें ऐसी राष्ट्रीय नीति की मांग की गई है जो भर्ती मानदंड, पेशेवर विकास और संस्थागत प्रोत्साहन को AI क्षमताओं के अनुरूप संरेखित करे।

मौजूदा भर्ती में कमी

विश्लेषण के अनुसार, अधिकांष सार्वजनिक विश्वविद्यालय अभी भी पारंपरिक भर्ती नियमों पर निर्भर हैं, जो वरिष्ठता और सीमित विषय-विशिष्ट योग्यताओं को प्राथमिकता देते हैं। लेख में विश्वविद्यालय अनुदान आयोग (UGC) की मौजूदा शैक्षणिक पात्रता परीक्षा (NET) को AI-संबंधी पाठ्यक्रम पढ़ाने के उम्मीदवारों की क्षमता का मूल्यांकन करने के लिए अपर्याप्त बताया गया है। इसमें उल्लेख किया गया है कि वर्तमान प्रणाली मशीन-लर्निंग टूल्स, डेटा-साइंस प्लेटफॉर्म्स या अंतर-विषयक परियोजना प्रबंधन के व्यावहारिक अनुभव का परीक्षण नहीं करती है।

प्रस्तावित योग्यता-आधारित ढांचा

लेख में एक योग्यता-आधारित ढांचे की सिफारिश की गई है जिसमें मूल्यांकन के तीन स्तर शामिल हैं: शैक्षणिक क्रेडेंशियल, प्रदर्शनीय AI विशेषज्ञता और शोध या उद्योग सहयोग का प्रदर्शन इतिहास। इसमें शिक्षा मंत्रालय से सुझाव दिया गया है कि वे संशोधित शैक्षणिक स्टाफ भर्ती सर्कुलर जारी करें, जिसमें विज्ञान, इंजीनियरिंग और प्रबंधन प्रवाहों में सभी नई भर्तियों के लिए एक अलग AI क्षमता मॉड्यूल अनिवार्य किया जाए।

इसमें UGC से भी अपील की गई है कि वे भारतीय चिकित्सा अनुसंधान परिषद (ICMR) के मौजूदा विशेषज्ञ सूची के मॉडल पर एक राष्ट्रीय AI शैक्षणिक स्टाफ पंजीकरण प्रणाली बनाएं, ताकि नियुक्तियों को सरल बनाया जा सके और संस्थाओं के बीच गतिशीलता सुनिश्चित की जा सके।

सतत कौशल विकास

प्रारंभिक भर्ती के अलावा, लेख में सतत कौशल विकास (upskilling) की आवश्यकता पर जोर दिया गया है। इसमें प्रस्ताव रखा गया है कि विश्वविद्यालय AI टूल्स, नैतिक विचारों और पाठ्यक्रम डिजाइन पर केंद्रित शैक्षणिक स्टाफ विकास कार्यक्रमों के लिए अपने वार्षिक बजट का कम से कम 5% आवंटित करें। विश्लेषण में भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थानों (IITs) में सफल पायलट योजनाओं की ओर संकेत किया गया है, जहाँ इलेक्ट्रॉनिक्स और सूचना प्रौद्योगिकी मंत्रालय (MeitY) द्वारा वित्त पोषित तिमाही कार्यशालाओं के माध्यम से शैक्षणिक स्टाफ को प्रशिक्षण दिया जाता है।

इसमें सिफारिश की गई है कि राष्ट्रीय कौशल विकास निगम (NSDC) द्वारा इन कार्यक्रमों की मान्यता प्रदान की जाए, ताकि मानकीकरण और उद्योग से संबंधितता सुनिश्चित की जा सके।

शोध और उद्योग साझेदारी के लिए प्रोत्साहन

संपादकीय में उल्लेख किया गया है कि वर्तमान प्रमोशन मानदंड प्रकाशित लेखों की संख्या को प्रभाव से अधिक महत्व देते हैं। इसमें एक संशोधित प्रमोशन मैट्रिक्स की मांग की गई है, जिसमें AI-संबंधित पेटेंट, तकनीकी कंपनियों के साथ सहयोगी परियोजनाओं और ओपन-सोर्स रिपॉज़िटरी में योगदान को वज़न दिया जाए। इसके अलावा, उन विश्वविद्यालयों के लिए कर प्रोत्साहन की भी सिफारिश की गई है जो स्टार्ट-अप्स के साथ मिलकर AI पाठ्यक्रम विकसित करते हैं।

नियामक निगरानी

कार्यान्वयन की निगरानी के लिए, लेख में UGC के अंतर्गत एक समर्पित AI फ़ैकल्टी ओवरसाइट कमेटी की स्थापना का प्रस्ताव रखा गया है, जिसकी जिम्मेदारी भर्ती प्रथाओं और प्रशिक्षण परिणामों की वार्षिक ऑडिट होगी। इसमें सिफारिश की गई है कि कमेटी हर वित्तीय वर्ष में एक पारदर्शी रिपोर्ट प्रकाशित करे, जिसमें अनुपालन दरों और पहचाने गए अंतरों का विवरण शामिल हो।

संभावित चुनौतियाँ

विश्लेषण में मान्यता दी गई है कि मौजूदा प्रणाली से परिचित वरिष्ठ विद्वानों की ओर से संभावित विरोध हो सकता है। इसमें एक चरणबद्ध कार्यान्वयन की सलाह दी गई है, जो उन दस विश्वविद्यालयों में पायलट परियोजनाओं से शुरू होगा जिनमें पहले से ही AI शोध केंद्र मौजूद हैं। इसके अलावा, चेतावनी दी गई है कि स्पष्ट वित्त पोषण स्रोतों के बिना, संस्थानों को प्रस्तावित प्रशिक्षण बजट को पूरा करने में कठिनाई का सामना करना पड़ सकता है।

अगले कदम

अपने निष्कर्ष में, लेख ने शिक्षा मंत्रालय से अपील की है कि वे 2026 के अंत तक एक हितधारक शिखर सम्मेलन का आयोजन करें, जिसमें विश्वविद्यालय प्रशासकों, फ़ैकल्टी यूनियनों, उद्योग नेताओं और AI विशेषज्ञों को एक साथ लाया जाए। इसमें सम्मेलन से अपेक्षा की गई है कि वे प्रारंभिक 2027 में संसदीय विचार-विमर्श के लिए एक प्रारंभिक नीति तैयार करें।

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