Aap kya seekhenge
यह पाठ्यक्रम किस पर टिका है
AI उपकरण उपयोग से संस्थागत AI-अपनाना शासित करने तक
यह नेतृत्व कार्यक्रम प्राचार्यों, समन्वयकों, विभागाध्यक्षों व न्यासियों को दृष्टि, तैयारी व शासन, शिक्षक-क्षमता, नीति, गोपनीयता व बाल-सुरक्षा, खरीद, सत्यनिष्ठा, निगरानी, संचार व एक चरणबद्ध रोडमैप — संस्थागत स्तर पर AI शासित करते — के साथ तैयार करता है।
एक संस्थागत AI दृष्टि तय करें, शासन, स्वामित्व व निर्णय-अधिकार (RACI) स्थापित करें, व हर मॉड्यूल में एक नेतृत्व-निर्णय आवश्यक करें — निष्क्रिय पठन नहीं।
विद्यार्थी-डेटा व बाल-सुरक्षा की रक्षा करें, उच्च-जोखिम उपयोग बाहर वर्गीकृत करें, बच्चों के बारे निर्णयों हेतु मानव जवाबदेह रखें, व गोपनीय डेटा कभी सार्वजनिक AI उपकरणों में अपलोड न करें।
समस्या-प्रथम अपनाएँ, डेटा-स्वामित्व व निकास पर विक्रेता मूल्यांकित करें, सच्ची कुल-लागत हेतु बजट बनाएँ, व बिना सर्विलांस मूल्य निगरानी करें — कोई प्रचार, कोई 'AI थिएटर' नहीं।
हर मॉड्यूल एक संस्थागत कलाकृति बनाता — दृष्टि, नीति, रजिस्टर, योजनाएँ व रोडमैप — जो एक शासी-निकाय-तैयार AI-नेतृत्व पोर्टफोलियो में जुड़ती।
आप क्या बनाएँगे
हर मॉड्यूल एक संस्थागत कलाकृति बनाता, व आप एक शासी-निकाय-तैयार संस्थागत AI-नेतृत्व पोर्टफोलियो — इन सोलह अनुभागों — के साथ उत्तीर्ण होते हैं, जो दस-मानदंड, सौ-अंक विश्लेषणात्मक रूब्रिक पर आँका जाता है।
पाठ्यक्रम विवरण
यहाँ से शुरू करें: पाठ्यक्रम, मूल्यांकन, संस्थागत पोर्टफोलियो व प्रमाणपत्र कैसे काम करते समझें; फिर ज़िम्मेदार-उपयोग प्रतिबद्धताएँ स्वीकारें — मानवीय जवाबदेही, डेटा-गोपनीयता, कोई गोपनीय अपलोड नहीं, प्रचार से ऊपर साक्ष्य, व पाठ्यक्रम को विधिक सलाह न मानना। कहाँ ध्यान दें ढूँढ़ने प्रवेश-निदान लें।
सीखने के परिणाम
- Describe the course structure, assessments, institutional portfolio and certificate requirements.
- Accept the responsible-use commitments: accountability, privacy, no confidential uploads, evidence over hype.
- Use the entry diagnostic to identify where to focus, without punitive evaluation.
पाठ
स्वागत व पाठ्यक्रम नेविगेशन
Objective: वर्णित करें परिचय, दस मॉड्यूल, मूल्यांकन व कैपस्टोन एक संस्थागत AI-नेतृत्व पोर्टफोलियो कैसे बनाते, व पाठ्यक्रम के उपकरण व पहुँच-विकल्प कैसे उपयोग करें।
ज़िम्मेदार उपयोग व प्रवेश-निदान
Objective: ज़िम्मेदार-उपयोग प्रतिबद्धताएँ स्वीकारें व एक निजी फ़ोकस-प्रोफ़ाइल बनाने प्रवेश-निदान पूरा करें, बिना दंडात्मक मूल्यांकन।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Entry diagnostic (ungraded, 20 questions) + accepted responsible-use declaration · 0 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Timeline Visual
Course roadmap: orientation to capstone
Flowchart
Institutional portfolio architecture
Comparison Chart
Learner access matrix
उपकरण चुनने से पहले AI सटीक समझें, उपकरण-प्रचार के बजाय शैक्षिक-मूल्य से अपनाएँ, व विद्यालय के मिशन से संरेखित व नेतृत्व-समर्थित एक स्पष्ट संस्थागत AI दृष्टि परिभाषित करें।
सीखने के परिणाम
- Explain AI's capabilities and limitations, distinguishing assistance from autonomous decision-making.
- Adopt AI from educational value and problem-first thinking rather than tool hype, avoiding 'AI theatre'.
- Define an institutional AI vision aligned to mission, equity, safety, transparency and accountability.
पाठ
शिक्षा में AI — क्षमताएँ, सीमाएँ व भ्रांतियाँ
Objective: पूर्वानुमानित को जनरेटिव AI से अलग करें, सीमाएँ (हैलुसिनेशन, पूर्वाग्रह, स्वचालन-पूर्वाग्रह) पहचानें, व सहायता को स्वायत्त निर्णय-लेने से अलग करें।
उपकरण-अपनाने से शैक्षिक-मूल्य तक
Objective: समस्या-प्रथम, मूल्य-चालित रुख से AI अपनाएँ, निम्न-जोखिम त्वरित-जीत पहचानें, व उपकरण-प्रथम अपनाना व 'AI थिएटर' टालें।
एक संस्थागत AI दृष्टि बनाना
Objective: विद्यालय के मिशन से संरेखित व शैक्षिक-उद्देश्य, मानव-कर्तृत्व, समता, सुरक्षा, पारदर्शिता व जवाबदेही में आधारित एक संस्थागत AI दृष्टि मसौदा करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
One-page Institutional AI Vision Canvas (mission-aligned, leadership-endorsed) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Comparison Chart
AI capability-versus-risk matrix
Flowchart
Tool-first versus purpose-first decision flow
Flowchart
Institutional AI vision pyramid
Timeline Visual
AI adoption maturity ladder
संसाधन
Responsible-use commitments for AI leadership
Accountability, privacy, no confidential uploads, evidence over hype, and not legal advice.
AI capability-versus-risk matrix
Judge proposed AI uses by educational value against risk before adopting.
Institutional AI Vision Canvas
A one-page template grounded in purpose, agency, equity, safety and measurable value.
Purpose-first adoption decision guide
Start from a real problem and avoid tool-first 'AI theatre'.
नेतृत्व, नीति, लोग, डेटा व अवसंरचना भर संस्थागत तैयारी आँकें; एक RACI मॉडल से हितधारक व निर्णय-अधिकार मानचित्रित करें; व स्पष्ट स्वामित्व, अनुमोदन-प्राधिकार व वृद्धि सहित एक AI शासन-संरचना स्थापित करें।
सीखने के परिणाम
- Assess institutional AI readiness across leadership, policy, people, curriculum, infrastructure, data governance and monitoring.
- Map stakeholders and decision rights using a RACI model.
- Establish an AI governance structure with terms of reference, approval authority and escalation.
पाठ
एक संस्थागत AI तैयारी-आकलन करना
Objective: बारह तैयारी-क्षेत्रों भर संस्थागत तैयारी आँकें व दो-तीन पहचानें जो सुरक्षित AI-अपनाने को सबसे अधिक सीमित करते।
हितधारक, भूमिकाएँ व निर्णय-अधिकार
Objective: संस्थागत AI-निर्णयों में हितधारक मानचित्रित करें व अस्पष्टता हटाने ज़िम्मेदार, जवाबदेह, परामर्शित व सूचित (RACI) भूमिकाएँ सौंपें।
एक AI शासन-संरचना स्थापित करना
Objective: संदर्भ-शर्तें, बैठक-आवृत्ति, अनुमोदन-प्राधिकार, जोखिम व नीति-स्वामित्व, व वृद्धि-पथ सहित एक AI संचालन-समिति डिज़ाइन करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI Readiness Assessment + Governance Committee Charter + Stakeholder RACI · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
Institutional AI governance structure
Comparison Chart
RACI matrix for AI decisions
Radar Chart
AI readiness radar chart
Timeline Visual
Governance escalation ladder
भूमिका-विशिष्ट शिक्षक AI-दक्षता आवश्यकताएँ पहचानें, प्रभावी व्यावसायिक विकास डिज़ाइन करें जो कक्षा में स्थानांतरित हो, व अनिवार्य, अतैयार अपनाने बिना परिवर्तन का नेतृत्व करते प्रतिरोध प्रबंधित करें।
सीखने के परिणाम
- Identify role-specific AI competency needs across teaching and support staff.
- Design professional development that transfers to classroom practice and produces evidence of use.
- Lead change and manage resistance without mandatory, unprepared adoption.
पाठ
शिक्षक AI-दक्षता आवश्यकताएँ समझना
Objective: शिक्षकों को आवश्यक AI-दक्षताएँ पहचानें व नए शिक्षकों, अनुभवी शिक्षकों, विभागाध्यक्षों, समन्वयकों व सहायक-कर्मचारियों हेतु भूमिका-विशिष्ट मार्ग डिज़ाइन करें।
प्रभावी व्यावसायिक विकास डिज़ाइन करना
Objective: एक व्यावसायिक-विकास चक्र डिज़ाइन करें जो प्रदर्शन से निर्देशित अभ्यास व कोचिंग होते उपयोग-साक्ष्य सहित कक्षा-स्थानांतरण तक बढ़े।
परिवर्तन का नेतृत्व व प्रतिरोध प्रबंधन
Objective: AI-अपनाने के प्रतिरोध के स्रोत निदान करें व प्रारंभिक-अपनाने वाले, पायलट, मनोवैज्ञानिक सुरक्षा व प्रतिक्रिया-लूप उपयोग एक संतुलित परिवर्तन-प्रतिक्रिया डिज़ाइन करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Twelve-month Teacher AI Capacity Development Plan + role-based pathways + change-management response · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Timeline Visual
Teacher AI competency progression
Timeline Visual
Change-adoption curve
Cycle Diagram
Capacity-building cycle
Flowchart
Pilot-to-scale funnel
संस्थागत AI को ज़िम्मेदार सिद्धांतों में आधारित करें, अनुमोदित व निषिद्ध उपयोग समेटती एक स्वीकार्य-उपयोग नीति मसौदा करें, व स्पष्ट अनुमोदन-कार्यप्रवाह सहित जोखिम अनुसार उपयोग-प्रकरण वर्गीकृत करें।
सीखने के परिणाम
- Apply responsible AI principles (human agency, fairness, transparency, accountability, proportionality) to school decisions.
- Draft an acceptable-use policy covering approved uses, prohibited uses, data, integrity and review cycle.
- Classify AI use cases into low, moderate, high and prohibited risk with approval workflows.
पाठ
विद्यालयों हेतु ज़िम्मेदार AI सिद्धांत
Objective: ज़िम्मेदार AI सिद्धांत — मानव-कर्तृत्व, निष्पक्षता, पारदर्शिता, जवाबदेही, गोपनीयता, सुरक्षा व समानुपातिकता — ठोस विद्यालय-निर्णयों पर लागू करें।
एक स्वीकार्य-उपयोग नीति विकसित करना
Objective: एक संस्थागत स्वीकार्य-उपयोग नीति मसौदा करें जो अनुमोदित व निषिद्ध उपयोग, डेटा-नियम, सत्यनिष्ठा, प्रकटीकरण, समीक्षा व प्रतिबंध निर्दिष्ट करे।
जोखिम-वर्गीकरण व अनुमोदन-कार्यप्रवाह
Objective: AI उपयोग-प्रकरणों को निम्न, मध्यम, उच्च व निषिद्ध जोखिम में वर्गीकृत करें, व हर को एक समानुपातिक अनुमोदन-कार्यप्रवाह से मार्गित करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Acceptable-Use Policy + AI Use-Case Register + AI Risk Register · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Cycle Diagram
Responsible AI principles wheel
Comparison Chart
AI use-case risk matrix
Flowchart
Acceptable-use decision tree
Flowchart
Approval workflow
AI-सक्षम कार्यप्रवाहों भर डेटा मानचित्रित करें, डेटा-न्यूनीकरण सहित सहमति, पारदर्शिता व बाल-अधिकार लागू करें, व AI साइबर-सुरक्षा घटनाएँ रोकें व नियंत्रित करें — विधिक आवश्यकताओं को संस्थागत विकल्पों से अलग करते।
सीखने के परिणाम
- Map personal, sensitive and derived data across AI-enabled school workflows and their processors.
- Apply consent, transparency, purpose limitation and data minimisation with special care for children's data.
- Prevent, contain and escalate AI cybersecurity incidents such as confidential uploads and shadow AI.
पाठ
AI-सक्षम विद्यालय-कार्यप्रवाहों में डेटा मानचित्रण
Objective: AI-सक्षम कार्यप्रवाहों से बहते व्यक्तिगत, संवेदनशील, प्रॉम्प्ट, मेटाडेटा व व्युत्पन्न डेटा, व इसे संभालते प्रोसेसर पहचानें।
सहमति, पारदर्शिता व बच्चों के अधिकार
Objective: उद्देश्य-सीमा, डेटा-न्यूनीकरण, आयु-उपयुक्त पारदर्शिता व सहमति लागू करें, विधिक आवश्यकताओं को संस्थागत नीति-विकल्पों से अलग करते।
साइबर-सुरक्षा व AI घटना-रोकथाम
Objective: AI-विशिष्ट साइबर-सुरक्षा जोखिम (गोपनीय अपलोड, शैडो AI, API-कुंजी एक्सपोज़र, डीपफेक) पहचानें व नियंत्रण, वृद्धि व रोकथाम डिज़ाइन करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
School AI Data Inventory + Privacy Impact Screening + Incident Reporting Form · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Cycle Diagram
School AI data lifecycle
Flowchart
Data-minimisation funnel
Flowchart
Incident-response flowchart
Comparison Chart
Data classification model
टिकाऊ, समावेशी AI अवसंरचना डिज़ाइन करें; शैक्षिक, गोपनीयता, सुरक्षा व निकास मानदंडों पर विक्रेता मूल्यांकित करें; व छिपी व निकास लागतों सहित स्वामित्व की सच्ची कुल-लागत हेतु बजट बनाएँ।
सीखने के परिणाम
- Design AI infrastructure that is secure, inclusive and resilient across devices, bandwidth and shared environments.
- Evaluate AI vendors on educational, privacy, security, accessibility, lock-in and exit criteria.
- Budget for the total cost of ownership, including hidden, usage-based and exit costs.
पाठ
टिकाऊ AI अवसंरचना डिज़ाइन करना
Objective: पहचान, पहुँच, उपकरण, बैंडविड्थ, लॉगिंग, निरंतरता व समावेशी कम-बैंडविड्थ व साझा-उपकरण पहुँच समेटती AI अवसंरचना डिज़ाइन करें।
AI विक्रेता व उत्पाद मूल्यांकन
Objective: एक AI विक्रेता को शैक्षिक, गोपनीयता, सुरक्षा, सुगम्यता, डेटा-स्वामित्व, लॉक-इन व निकास मानदंडों के विरुद्ध एक भारित स्कोरकार्ड उपयोग मूल्यांकित करें।
बजट, कुल-लागत व खरीद-शासन
Objective: एक AI उपकरण के स्वामित्व की कुल-लागत — छिपी, उपयोग-आधारित, प्रशिक्षण व निकास लागतों सहित — अनुमानित करें, व खरीद स्टेज-गेट लागू करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Vendor Due-Diligence Questionnaire + Weighted Vendor Scorecard + Total-Cost-of-Ownership estimate · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
School AI reference architecture
Comparison Chart
Vendor-evaluation heat map
Comparison Chart
Total-cost-of-ownership iceberg
Timeline Visual
Procurement stage-gate
मानव-समीक्षा सहित ज़िम्मेदार AI-समर्थित शिक्षण निर्देशित करें, पहचान-अंकों पर अति-निर्भर हुए बिना शैक्षणिक सत्यनिष्ठा निष्पक्ष बनाए रखें, व एक AI-सक्षम परिवेश में प्रामाणिक अधिगम हेतु मूल्यांकन पुनर्रचित करें।
सीखने के परिणाम
- Guide responsible AI-supported teaching and learning with human review and evidence checking.
- Uphold academic integrity fairly, using due process and not relying on AI-detection scores as sole evidence.
- Redesign assessment for authenticity using performance tasks, process evidence and oral defence.
पाठ
ज़िम्मेदार AI-समर्थित शिक्षण व अधिगम
Objective: शिक्षण व अधिगम हेतु उपयुक्त AI-समर्थन को अनुपयुक्त उपयोग से अलग करें, मानव-समीक्षा व साक्ष्य-जाँच स्थिरांक के रूप में।
जनरेटिव AI के युग में शैक्षणिक सत्यनिष्ठा
Objective: एक शैक्षणिक-सत्यनिष्ठा तरीका डिज़ाइन करें जो उपयुक्त को अनधिकृत सहायता से अलग करे व साक्ष्य के रूप में AI-पहचान अंक नहीं, नियत-प्रक्रिया उपयोग करे।
प्रामाणिक अधिगम हेतु मूल्यांकन पुनर्रचना
Objective: प्रदर्शन-कार्य, स्थानीय संदर्भ, प्रक्रिया-साक्ष्य, मौखिक स्पष्टीकरण व कक्षा-चेकपॉइंट उपयोग प्रामाणिकता हेतु मूल्यांकन पुनर्रचित करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
School AI Academic-Integrity Protocol + Authentic Assessment Redesign + Fair Review Checklist · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Timeline Visual
Assessment authenticity continuum
Flowchart
AI-use disclosure model
Comparison Chart
Evidence-triangulation diagram
Flowchart
Academic-integrity response flow
बिना निगरानी समानुपातिक रूप से AI-अपनाना निगरानी करें, गतिविधि, आउटपुट व परिणाम मेट्रिक्स उपयोग शैक्षिक व परिचालन मूल्य मापें, व एक संरचित घटना-प्रतिक्रिया व सतत-सुधार चक्र चलाएँ।
सीखने के परिणाम
- Monitor AI adoption proportionately using aggregated, anonymised data without disproportionate surveillance.
- Measure educational and operational value using activity, output, outcome and risk indicators.
- Run a structured incident-response and continuous-improvement cycle with root-cause analysis.
पाठ
बिना निगरानी AI-अपनाना निगरानी
Objective: समग्र, अनामकृत डेटा व उद्देश्य-सीमा उपयोग समानुपातिक निगरानी डिज़ाइन करें, छिपी निगरानी व व्यवहार-अतिक्रमण टालते।
शैक्षिक व परिचालन मूल्य मापना
Objective: गतिविधि, आउटपुट, परिणाम व जोखिम भर संतुलित संकेतक चुनें, वैनिटी-मेट्रिक्स टालते व उपयोग को असली मूल्य से अलग करते।
घटना-प्रतिक्रिया व सतत सुधार
Objective: एक संरचित घटना-प्रतिक्रिया चक्र चलाएँ — अंतर्ग्रहण, ट्राइएज, नियंत्रण, जाँच, संचार, सुधारात्मक कार्रवाई व मूल-कारण-चालित सुधार।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI Adoption Balanced Scorecard + Incident Severity Matrix + Corrective Action Report · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Radar Chart
Balanced AI adoption scorecard
Checklist
Monitoring-without-surveillance principles
Comparison Chart
Incident severity matrix
Cycle Diagram
Continuous-improvement cycle
AI-अपनाना स्पष्ट संवाद करें (जहाँ AI उपयोग नहीं वहाँ सहित), विद्यार्थी-आवाज़ व अभिभावक-भागीदारी से विश्वास बनाएँ, व समता, समावेशन व भाषाई विविधता सुनिश्चित करें ताकि AI कभी बहिष्कृत न करे।
सीखने के परिणाम
- Communicate AI adoption clearly to parents and students, including where AI is and is not used.
- Build trust through consultation, student voice, parent participation and complaint handling.
- Ensure equity, inclusion and linguistic diversity so AI adoption does not exclude any group.
पाठ
AI-अपनाना स्पष्ट संवाद करना
Objective: AI क्यों, कहाँ व कहाँ नहीं उपयोग, स्थापित मानव-निगरानी, व डेटा कैसे संभाला संवाद करें, सामान्य भ्रांतियाँ संबोधित करते।
विद्यार्थी-आवाज़, अभिभावक-भागीदारी व विश्वास
Objective: परामर्श, विद्यार्थी-आवाज़, अभिभावक-भागीदारी, सुगम्य प्रतिक्रिया-चैनल, आपत्ति-मार्ग व निष्पक्ष शिकायत-संभाल से विश्वास बनाएँ।
समता, समावेशन व भाषाई विविधता
Objective: डिजिटल-विभाजन, विकलांगता, भाषा, सामाजिक-आर्थिक व ग्रामीण संदर्भों भर AI-अपनाने के समता-प्रभाव आँकें व कम करें, अनिवार्य तकनीक से बहिष्कार टालते।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Parent Information Notice + Student-Friendly AI Explanation + Equity Impact Checklist · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Comparison Chart
Stakeholder communication map
Cycle Diagram
Trust-building cycle
Flowchart
Communication escalation pathway
Checklist
Equity-impact canvas
उपयोग-प्रकरणों को एक नब्बे-दिन योजना में प्राथमिकता दें, स्वामी व निर्णय-गेट सहित एक चरणबद्ध बारह-माह संस्थागत AI रोडमैप बनाएँ, व संस्थागत AI योजना की एक शासी-निकाय-तैयार कैपस्टोन प्रस्तुति तैयार करें।
सीखने के परिणाम
- Prioritise AI use cases by impact, risk, readiness, effort and cost into a ninety-day plan with stop criteria.
- Build a phased twelve-month institutional AI roadmap with milestones, owners, budget and decision gates.
- Prepare a governing-body-ready capstone presentation with evidence, controls and decisions requested.
पाठ
उपयोग-प्रकरण प्राथमिकता व एक नब्बे-दिन योजना बनाना
Objective: प्रभाव, जोखिम, तैयारी, प्रयास व लागत से AI उपयोग-प्रकरण प्राथमिकता दें, व सफलता व रुकावट-मानदंड सहित एक नब्बे-दिन पायलट-योजना बनाएँ।
एक बारह-माह संस्थागत AI रोडमैप बनाना
Objective: मील-पत्थर, स्वामी, बजट, जोखिम व निर्णय-गेट सहित एक चरणबद्ध बारह-माह रोडमैप (खोज, शासन, तैयारी, पायलट, मूल्यांकन, सुधार, स्केल, समीक्षा) बनाएँ।
कैपस्टोन — संस्थागत AI योजना प्रस्तुत करना
Objective: वर्तमान स्थिति, रणनीति, नियंत्रण, बजट, रोडमैप व अनुरोधित विशिष्ट निर्णयों सहित संस्थागत AI योजना की एक शासी-निकाय-तैयार कैपस्टोन प्रस्तुति तैयार करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Complete Institutional AI Leadership Portfolio + Ninety-Day Plan + Twelve-Month Roadmap + Capstone Presentation · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Comparison Chart
Impact-effort-risk prioritisation matrix
Timeline Visual
Ninety-day roadmap
Timeline Visual
Twelve-month phased roadmap
Flowchart
Governance decision gates
AI मसौदा बना सकता है, पर वह समझता या सत्यापित नहीं करता। आप जो भी उपयोग करते हैं उसकी सटीकता, निष्पक्षता, गोपनीयता और कक्षा-उपयुक्तता की ज़िम्मेदारी आपकी है।