Aap kya seekhenge
यह पाठ्यक्रम किस पर टिका है
एक सुरक्षित, जवाबदेह AI शासन-ढाँचा बनाएँ
यह Leader-स्तर प्रमाणन प्रधानाचार्यों, समन्वयकों, HOD, IT-प्रशासकों व विद्यालय-प्रबंधन को तैयार करता है — नैतिकता व बाल-अधिकार, पूर्वाग्रह व समावेशन, गोपनीयता व डेटा-संरक्षण, सुरक्षा व संरक्षण, सामग्री-समीक्षा, सत्यनिष्ठा, कक्षा-उपयोग नीति, संस्थागत नीति, विक्रेता उचित-सावधानी, जोखिम व घटना-प्रतिक्रिया — जहाँ मानव-निगरानी हर AI निर्णय के केंद्र में रहती। शैक्षिक मार्गदर्शन, क़ानूनी सलाह नहीं।
हर संस्थागत AI निर्णय बच्चे के सर्वोत्तम हित, मानव-अभिकरण, अहानिकरता, जवाबदेही व समानुपातिकता में आधारित करें — स्पष्ट सिद्धांतों के विरुद्ध हाँ, नहीं या केवल-यदि तय करते।
विद्यार्थी-डेटा इसके जीवनचक्र भर सुरक्षित करें, सुरक्षा व संरक्षण जोखिम पहचानें, व VERIFY विधि से AI-जनित सामग्री समीक्षित करें — कोई पहचान-योग्य विद्यार्थी-डेटा कभी एक सार्वजनिक AI उपकरण में प्रवेश नहीं करता।
एक संस्थागत ज़िम्मेदार-AI नीति मसौदा करें, एक RACI मॉडल से जवाबदेही परिभाषित करें, व एक उचित-सावधानी स्कोरकार्ड से विक्रेता व अनुबंध आँकें — शासन जो आप प्रबंधन-समिति को बचा सकें।
हर मॉड्यूल एक शासन-कलाकृति बनाता — एक डेटा-मानचित्र, एक जोखिम-रजिस्टर, एक घटना-योजना, एक नीति, एक रोडमैप — जो एक बचाव-योग्य विद्यालय ज़िम्मेदार-AI शासन-पोर्टफोलियो में जुड़ती।
आप क्या बनाएँगे
हर मॉड्यूल एक व्यावहारिक शासन-कलाकृति बनाता, व आप एक बचाव-योग्य विद्यालय ज़िम्मेदार-AI शासन-पोर्टफोलियो — इन सोलह अनुभागों — के साथ उत्तीर्ण होते हैं, जो चौदह-मानदंड विश्लेषणात्मक रूब्रिक पर आँका जाता है।
शैक्षिक मार्गदर्शन, क़ानूनी सलाह नहीं — नीति अपनाने से पहले एक योग्य पेशेवर से समीक्षित करें।
सीखना शुरू करेंपाठ्यक्रम विवरण
यहाँ से शुरू करें: पाठ्यक्रम, गतिविधियाँ, मॉड्यूल-मूल्यांकन, अंतिम व कैपस्टोन शासन-पोर्टफोलियो एक प्रमाणपत्र तक कैसे ले जाते समझें; प्रमाणन-नियम, सुगम्यता-विकल्प व गोपनीयता-सूचना नोट करें, व कि पाठ्यक्रम शैक्षिक मार्गदर्शन है क़ानूनी सलाह नहीं; आधाररेखा-निदान लें व अपना शासन-पोर्टफोलियो स्थापित करें; व भर पूर्ण पाठ्यक्रम-शब्दावली अपना संदर्भ उपयोग करें।
सीखने के परिणाम
- Describe the course structure, assessments, capstone governance portfolio and certification rules.
- Understand the course is educational guidance, not legal advice, and how the AI assistant and support work.
- Use the baseline diagnostic, governance portfolio and complete course glossary to guide your learning.
पाठ
स्वागत, नेविगेशन, प्रमाणन व गोपनीयता
Objective: वर्णित करें परिचय, बारह मॉड्यूल, मूल्यांकन व कैपस्टोन शासन-पोर्टफोलियो एक प्रमाणपत्र तक कैसे ले जाते, व प्रमाणन, सुगम्यता, गोपनीयता व क़ानूनी-सलाह-नहीं शर्तें समझें।
आधाररेखा-निदान, पोर्टफोलियो सेटअप व पाठ्यक्रम-शब्दावली
Objective: अपने फ़ोकस-क्षेत्र ढूँढ़ने आधाररेखा-निदान लें, अपना शासन-पोर्टफोलियो स्थापित करें, व पाठ्यक्रम भर एक संदर्भ पूर्ण पाठ्यक्रम-शब्दावली उपयोग करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Baseline diagnostic (ungraded, 18 questions) + governance portfolio set up · 0 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Timeline Visual
Course roadmap: orientation to certificate
Flowchart
Understand → Evaluate → Govern → Implement → Monitor
Checklist
Governance portfolio components
समझें समकालीन AI क्या है व नहीं, यह आउटपुट कैसे बनाता व कहाँ विफल होता, विद्यालयों में AI के अवसर व सीमाएँ, व AI शासन व मानव-जवाबदेही एक नेतृत्व-ज़िम्मेदारी क्यों — एक प्रारंभिक संस्थागत AI-उपयोग मानचित्र बनाते।
सीखने के परिणाम
- Explain what contemporary AI is and is not, and how it produces outputs.
- Identify the opportunities and limitations of AI in schools and common myths.
- Explain why AI governance and human accountability are a leadership responsibility, and map institutional AI use.
पाठ
समकालीन AI प्रणालियाँ समझना
Objective: समझाएँ समकालीन AI क्या है व नहीं, यह आउटपुट कैसे बनाता, व वह क्यों आकार देता इसे क्या करने भरोसा किया जा सकता।
विद्यालयों में अवसर व सीमाएँ
Objective: विद्यालयों में AI हेतु यथार्थवादी अवसर व इसकी सीमाएँ पहचानें, स्वचालन को संवर्धन से अलग करते।
नेतृत्व-ज़िम्मेदारियाँ व मानव-निगरानी
Objective: समझाएँ AI शासन व मानव-जवाबदेही एक नेतृत्व-ज़िम्मेदारी क्यों, व एक प्रारंभिक संस्थागत AI-उपयोग मानचित्र बनाएँ।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Initial institutional AI-use map (every AI tool across teaching/admin/student-support, purpose, owner, data touched, approval status, risk note — including shadow AI) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
AI system lifecycle
Comparison Chart
Capabilities and limitations
Comparison Chart
Automation versus augmentation
Checklist
Institutional AI-use map
संस्थागत AI निर्णयों को नैतिक सिद्धांतों व बाल-अधिकारों में आधारित करें: मानव-गरिमा व अभिकरण, बच्चे के सर्वोत्तम हित, अहानिकरता, जवाबदेही, विवाद्यता, पारदर्शिता व समानुपातिकता — व AI अपनाने से पहले एक बाल-केंद्रित नैतिक-प्रभाव समीक्षा लागू करें।
सीखने के परिणाम
- Explain the core ethical principles for educational AI and why leaders own them.
- Apply the best interests of the child and human-agency principles to AI decisions.
- Run a child-centred ethical impact review before an institution adopts an AI tool.
पाठ
शैक्षिक AI हेतु नैतिक सिद्धांत
Objective: उन मूल नैतिक सिद्धांतों को समझाएँ जो एक संस्था के AI निर्णयों को नियंत्रित करें व नेतृत्व उन्हें क्यों वहन करता।
बाल-केंद्रित AI निर्णय-निर्माण
Objective: एक निर्णय-वृक्ष उपयोग एक ठोस संस्थागत AI निर्णय में बच्चे के सर्वोत्तम हित व मानव-अभिकरण सिद्धांत लागू करें।
नैतिक निर्णय प्रयोगशाला
Objective: एक प्रस्तावित संस्थागत AI उपयोग हेतु एक बाल-केंद्रित नैतिक-प्रभाव चेकलिस्ट पूर्ण करें, एक प्रलेखित, बचाव-योग्य निर्णय बनाते।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Child-centred ethical impact checklist for a proposed institutional AI use (benefit, harm, proportionality, oversight, contestability, least-intrusive alternative, decision + conditions + accountable owner) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Checklist
Ethical principles for educational AI
Flowchart
Child-centred AI decision tree
Cycle Diagram
Human oversight model
Checklist
Child-centred ethical impact review
समझें एक AI जीवनचक्र में पूर्वाग्रह कैसे प्रवेश करता, शिक्षार्थी-समूहों भर निष्पक्षता व समावेशन आँकें, व एक पूर्वाग्रह-व-समावेशन समीक्षा नेतृत्व करें ताकि संस्थागत AI बच्चों को लिंग, भाषा, विकलांगता, सामाजिक-आर्थिक स्थिति या कनेक्टिविटी से हानि न पहुँचाए।
सीखने के परिणाम
- Explain how bias enters an AI lifecycle and the main sources of algorithmic bias.
- Evaluate fairness, inclusion and accessibility across diverse learner groups.
- Lead an educational AI bias-and-inclusion review before and after adoption.
पाठ
एक AI जीवनचक्र में पूर्वाग्रह कैसे प्रवेश करता
Objective: एल्गोरिथम-पूर्वाग्रह के मुख्य स्रोत व AI जीवनचक्र में हर कहाँ प्रवेश करता समझाएँ।
निष्पक्षता व समावेशन का मूल्यांकन
Objective: विविध शिक्षार्थी-समूहों, संदर्भों व सुगम्यता-आवश्यकताओं भर निष्पक्षता व समावेशन हेतु एक AI उपकरण का मूल्यांकन करें।
पूर्वाग्रह-लेखा-परीक्षा कार्यशाला
Objective: एक उपकरण हेतु जो आपकी संस्था उपयोग करती या विचार कर रही एक शैक्षिक AI पूर्वाग्रह-व-समावेशन समीक्षा पूर्ण करें, निष्कर्षों व शमन सहित।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Educational AI bias-and-inclusion review (tool, groups served, disaggregated evidence, findings, risks by group, mitigations, owner, review date, decision) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
Bias-entry pipeline
Checklist
Fairness review checklist
Comparison Chart
Unequal error rates across groups
Checklist
Bias-and-inclusion review
विद्यार्थी-डेटा जीवनचक्र मानचित्रित करें, डेटा-न्यूनीकरण, उद्देश्य-सीमा, पहुँच-नियंत्रण व प्रतिधारण सिद्धांत लागू करें, बिना व्यक्तिगत डेटा उजागर किए AI सुरक्षित प्रॉम्प्ट करें, व एक संस्था द्वारा AI प्रणाली अपनाने से पहले एक गोपनीयता-प्रभाव आकलन नेतृत्व करें।
सीखने के परिणाम
- Map the student-data lifecycle and apply data minimisation, purpose and retention principles.
- Prompt AI safely using anonymisation and de-identification, understanding re-identification risk.
- Lead a privacy impact assessment and build a school AI data map before adoption.
पाठ
विद्यार्थी-डेटा जीवनचक्र
Objective: विद्यार्थी-डेटा एक संस्था से कैसे बहता मानचित्रित करें व हर चरण पर न्यूनीकरण, उद्देश्य-सीमा, पहुँच-नियंत्रण व प्रतिधारण सिद्धांत लागू करें।
सुरक्षित प्रॉम्प्टिंग व अनामकरण
Objective: अनामकरण व डी-पहचान उपयोग एक डेटा-उजागर प्रॉम्प्ट को एक सुरक्षित में बदलें, व पुनः-पहचान जोखिम समझें।
गोपनीयता-प्रभाव आकलन कार्यशाला
Objective: एक प्रस्तावित या मौजूदा AI प्रणाली हेतु एक विद्यालय AI डेटा-मानचित्र व एक गोपनीयता-प्रभाव कार्यपत्रक पूर्ण करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
School AI data map + privacy-impact worksheet for a proposed/existing AI system (data, purpose, lawful basis, storage, access, retention, risks, safeguards, residual risk, decision) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Cycle Diagram
Student-data lifecycle
Flowchart
Data minimisation funnel
Comparison Chart
Anonymisation spectrum
Comparison Chart
Safe-prompt transformation
AI-संबंधी सुरक्षा व संरक्षण जोखिम पहचानें — प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन, डेटा-रिसाव, डीपफेक, ग्रूमिंग, साइबरबुलिंग व आत्म-हानि वृद्धि — विद्यार्थी व स्टाफ़ दुरुपयोग अलग करें, रेड-टीम सोच लागू करें, व एक AI घटना-वर्गीकरण व वृद्धि योजना तैयार करें।
सीखने के परिणाम
- Recognise AI-related security and safeguarding risks in an educational setting.
- Distinguish student and staff misuse and apply red-team thinking to anticipate harm.
- Prepare an AI incident classification and escalation plan with safeguarding integration.
पाठ
AI-संबंधी सुरक्षा व संरक्षण जोखिम
Objective: एक विद्यालय में मुख्य AI-संबंधी सुरक्षा व संरक्षण जोखिम व वे एक नेतृत्व-चिंता क्यों पहचानें।
दुरुपयोग व असुरक्षित व्यवहार पहचानना
Objective: AI का विद्यार्थी व स्टाफ़ दुरुपयोग अलग करें, हानि पूर्वानुमान करने रेड-टीम सोच लागू करें, व एक उभरती घटना के संकेत पहचानें।
घटना-प्रतिक्रिया सिमुलेशन
Objective: एक AI घटना-वर्गीकरण व वृद्धि योजना तैयार करें जो संरक्षण, सुरक्षा व गोपनीयता प्रतिक्रियाएँ एकीकृत करती।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI incident classification and escalation plan (incident types + severity + escalation order + evidence preservation + communication + record/review, safeguarding-first) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Radar Chart
AI-risk heat map
Comparison Chart
Student vs staff misuse
Flowchart
Incident recognition and escalation
Flowchart
Safeguarding escalation path
समझें AI-आउटपुट क्यों विफल होते — भ्रम, गढ़े संदर्भ, पुराना ज्ञान व अति-आत्मविश्वास — VERIFY सामग्री-समीक्षा विधि लागू करें, व AI-जनित सामग्री संस्थागत उपयोग से पहले प्रकटन, उद्गम व मानव-अनुमोदन माँगें।
सीखने के परिणाम
- Explain why AI outputs fail and where human review is essential.
- Apply the VERIFY content-review method to AI-generated educational content.
- Require disclosure, provenance and human approval, and know when AI output should not be used.
पाठ
AI-आउटपुट क्यों विफल होते
Objective: AI-आउटपुट के विफल होने के विशिष्ट तरीके व प्रवाही, आत्मविश्वासी आउटपुट सटीकता का साक्ष्य क्यों नहीं समझाएँ।
VERIFY सामग्री-समीक्षा विधि
Objective: AI-जनित शैक्षिक सामग्री संस्थागत उपयोग से पहले समीक्षित करने छह-चरण VERIFY विधि लागू करें।
साक्ष्य-जाँच प्रयोगशाला
Objective: VERIFY उपयोग एक AI-जनित सामग्री समीक्षा-अभिलेख पूर्ण करें, व AI-सहायित सामग्री हेतु प्रकटन व उद्गम माँगें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI-generated content review record using VERIFY (checks run, findings, corrections, approver, date) + disclosure and provenance note · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Comparison Chart
Why AI outputs fail
Cycle Diagram
The VERIFY content-review model
Flowchart
Accuracy-verification funnel
Flowchart
Source-evaluation pyramid
AI-जनित सामग्री हेतु कॉपीराइट व लाइसेंसिंग नेविगेट करें, प्रकटन व मूल्यांकन-पुनर्रचना से AI-युग में शैक्षणिक सत्यनिष्ठा बनाए रखें, व शिक्षकों व विद्यार्थियों हेतु एक संस्थागत AI-उपयोग व श्रेय प्रोटोकॉल तय करें।
सीखने के परिणाम
- Apply copyright, licensing and attribution principles to AI-generated materials.
- Uphold academic integrity in the AI era through disclosure and assessment redesign.
- Draft an institutional AI-use and attribution protocol for teachers and students.
पाठ
कॉपीराइट व AI-जनित सामग्री
Objective: जब एक संस्था AI-जनित सामग्री बनाती या उपयोग करती कॉपीराइट, लाइसेंसिंग व श्रेय सिद्धांत लागू करें।
AI-युग में शैक्षणिक सत्यनिष्ठा
Objective: जब विद्यार्थियों की जनरेटिव AI तक पहुँच शैक्षणिक सत्यनिष्ठा बनाए रखें, वैध सहायता को कदाचार से अलग करते।
श्रेय व मूल्यांकन-पुनर्रचना कार्यशाला
Objective: एक संस्थागत AI-उपयोग व श्रेय प्रोटोकॉल मसौदा करें व एक मूल्यांकन अधिगम का प्रामाणिक साक्ष्य एकत्र करने पुनर्रचित करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI-use and attribution protocol (permitted uses, disclosure, consequences) + one redesigned assessment for authentic evidence with an accessible no-AI path · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
Copyright decision tree
Comparison Chart
Academic-integrity continuum
Comparison Chart
Assessment redesign model
Checklist
AI-use and attribution protocol
कक्षाओं व मूल्यांकन में ज़िम्मेदार AI-उपयोग हेतु संस्था-व्यापी अपेक्षाएँ तय करें — उपयुक्त शिक्षक व विद्यार्थी उपयोग, आयु-आधारित अनुमतियाँ, शिक्षक-समीक्षा, स्वचालित ग्रेडिंग व उच्च-दांव निर्णयों की सीमाएँ, विद्यार्थी-अभिकरण, व बिना AI-पहुँच विद्यार्थियों हेतु समर्थन — एक स्वीकार्य कक्षा AI-उपयोग मैट्रिक्स में पकड़े।
सीखने के परिणाम
- Set institution-wide expectations for appropriate teacher and student AI use by age and use case.
- Define the limits of automated grading, high-stakes decisions and teacher review.
- Build an acceptable classroom AI-use matrix that protects student agency and equity.
पाठ
ज़िम्मेदार कक्षा-एकीकरण
Objective: उपयुक्त शिक्षक व विद्यार्थी AI-उपयोग हेतु संस्था-व्यापी अपेक्षाएँ तय करें, आयु व उपयोग-प्रकरण से विभेदित।
ज़िम्मेदार मूल्यांकन-डिज़ाइन
Objective: स्वचालित ग्रेडिंग व उच्च-दांव AI निर्णयों की सीमाएँ परिभाषित करें, व मूल्यांकन-सुरक्षा व निष्पक्षता सुरक्षित करें।
कक्षा-उपयोग निर्णय प्रयोगशाला
Objective: आयु-समूह व उपयोग-प्रकरण अनुसार एक स्वीकार्य कक्षा AI-उपयोग मैट्रिक्स विकसित करें, अभिकरण व समता सुरक्षित करते।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Acceptable classroom AI-use matrix (age groups × use cases, allowed/conditional/prohibited, safeguards, accessible non-AI alternative per cell) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Comparison Chart
AI-use classification matrix
Flowchart
Responsible assessment model
Timeline Visual
Age-based permissions
Cycle Diagram
Student agency and teacher review
एक प्रभावी विद्यालय AI नीति के घटक डिज़ाइन करें, एक RACI मॉडल व एक शासन-समिति उपयोग शासन-भूमिकाएँ व अनुमोदन-कार्यप्रवाह परिभाषित करें, व दायरा, अनुमोदित व निषिद्ध उपयोग, निगरानी, शिकायतें, समीक्षा-चक्र व संस्करण सहित एक संस्थागत ज़िम्मेदार-AI नीति मसौदा करें।
सीखने के परिणाम
- Identify the components of an effective school AI policy.
- Define governance roles, approval authority and accountability using a RACI model and committee.
- Draft an institutional responsible-AI policy with scope, uses, oversight, complaints and review cycles.
पाठ
एक प्रभावी विद्यालय AI नीति के घटक
Objective: आवश्यक घटक पहचानें जो एक विद्यालय AI नीति को स्पष्ट, उपयोग्य व लागू-योग्य बनाते।
शासन-भूमिकाएँ व अनुमोदन-कार्यप्रवाह
Objective: एक RACI मॉडल व एक शासन-समिति उपयोग शासन-भूमिकाएँ, अनुमोदन-अधिकार व जवाबदेही परिभाषित करें।
नीति-मसौदा स्टूडियो
Objective: दायरा, उपयोग, भूमिकाएँ, निगरानी, शिकायतें, समीक्षा-चक्र व संस्करण सहित एक मसौदा संस्थागत ज़िम्मेदार-AI नीति बनाएँ।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Draft institutional responsible-AI policy (scope, definitions, approved/conditional/prohibited uses, RACI roles, oversight, complaints/appeals, review cycle, versioning) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
School AI governance operating model
Comparison Chart
Governance RACI chart
Flowchart
AI policy approval flow
Checklist
Effective AI policy components
अपनाने से पहले AI उपकरण शैक्षिक-आवश्यकता, आवश्यकता व समानुपातिकता के विरुद्ध आँकें; विक्रेता व अनुबंध जोखिम आँकें — डेटा-स्वामित्व, मॉडल-प्रशिक्षण, उप-प्रोसेसर, सुरक्षा, प्रतिधारण, लेखा-परीक्षा-अधिकार, निकास-रणनीति व उल्लंघन-अधिसूचना; व एक विक्रेता उचित-सावधानी स्कोरकार्ड बनाती एक खरीद-सिमुलेशन चलाएँ।
सीखने के परिणाम
- Evaluate an AI tool against educational need, necessity and proportionality before adoption.
- Assess vendor and contract risk across data, security, continuity and exit.
- Run a procurement process and produce a documented vendor due-diligence scorecard.
पाठ
अपनाने से पहले AI उपकरण आँकना
Objective: खरीद शुरू करने से पहले आँकें क्या एक AI उपकरण वास्तव में आवश्यक व समानुपाती।
विक्रेता व अनुबंध जोखिम
Objective: डेटा-स्वामित्व, मॉडल-प्रशिक्षण, सुरक्षा, उप-प्रोसेसर, प्रतिधारण, लेखा-परीक्षा-अधिकार, निरंतरता व निकास भर विक्रेता व अनुबंध जोखिम आँकें।
खरीद-सिमुलेशन
Objective: एक असली या सिमुलेटेड उपकरण हेतु एक AI विक्रेता उचित-सावधानी स्कोरकार्ड पूर्ण करें, एक प्रलेखित खरीद-अनुशंसा बनाते।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI vendor due-diligence scorecard (need, data ownership/training, security, accessibility, bias, age, sub-processors, retention, audit, exit, breach, price; critical red-line criteria + documented recommendation) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
AI procurement stage-gate
Checklist
Vendor due-diligence scorecard
Comparison Chart
Vendor and contract risk
Flowchart
Service continuity and exit
एक AI जोखिम-रजिस्टर बनाएँ व रखरखाव करें, नियंत्रण चुनें व अवशिष्ट जोखिम प्रबंधित करें, संकेतकों व लेखा-परीक्षा-लॉग से संस्थागत AI-उपयोग निगरानी करें, व एक घटना-टेबलटॉप चलाएँ — एक व्यावहारिक शासन–मानचित्र–मापन–प्रबंधन–निगरानी–सुधार शासन-चक्र से संगठित।
सीखने के परिणाम
- Build an AI risk register with classification, likelihood, impact, controls and residual risk.
- Monitor institutional AI use through indicators, complaints, audit logs and annual review.
- Run an incident response and continuous-improvement cycle (Govern–Map–Measure–Manage–Monitor–Improve).
पाठ
एक AI जोखिम-रजिस्टर बनाना
Objective: एक AI सूची व जोखिम-रजिस्टर बनाएँ जो हर AI-उपयोग को संभावना, प्रभाव, नियंत्रण व अवशिष्ट जोखिम अनुसार वर्गीकृत करे।
निगरानी व लेखा-परीक्षा नियंत्रण
Objective: संकेतकों, शिकायतों, लेखा-परीक्षा-लॉग व वार्षिक समीक्षा से संस्थागत AI-उपयोग निगरानी करें, लोग नहीं पैटर्न रिपोर्ट करते।
घटना टेबलटॉप अभ्यास
Objective: एक AI जोखिम-रजिस्टर व घटना-प्रतिक्रिया कार्यप्रवाह बनाएँ, व एक टेबलटॉप अभ्यास से निरंतर सुधार का पूर्वाभ्यास करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
AI risk register + incident-response workflow (inventory, classification, controls, residual risk, monitoring indicators, detect→classify→contain→root-cause→act→communicate→review) · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Cycle Diagram
Govern–Map–Measure–Manage–Monitor–Improve cycle
Flowchart
Risk-treatment workflow
Radar Chart
Governance monitoring dashboard
Flowchart
Incident-response swimlane
पूरे पाठ्यक्रम को यथार्थवादी बहु-हितधारक शासन केस-स्टडी पर लागू करें, एक चरणबद्ध बारह-माह संस्थागत AI कार्यान्वयन-रोडमैप बनाएँ, व कैपस्टोन स्टूडियो में विद्यालय ज़िम्मेदार-AI शासन-पोर्टफोलियो जोड़ें।
सीखने के परिणाम
- Analyse realistic multi-stakeholder AI governance case studies and reach defensible decisions.
- Build a phased twelve-month institutional AI implementation roadmap.
- Assemble the School Responsible AI Governance Portfolio for the capstone.
पाठ
बहु-हितधारक शासन केस-स्टडी
Objective: यथार्थवादी AI शासन-घटनाएँ कई हितधारक-परिप्रेक्ष्यों से विश्लेषित करें व एक बचाव-योग्य संस्थागत निर्णय पहुँचें।
एक बारह-माह कार्यान्वयन-रोडमैप बनाना
Objective: एक चरणबद्ध बारह-माह संस्थागत AI शासन-रोडमैप बनाएँ जो यथार्थवादी, प्राथमिकता-प्राप्त व अनुक्रमित।
कैपस्टोन पोर्टफोलियो स्टूडियो
Objective: अपनी मॉड्यूल-कलाकृतियों से विद्यालय ज़िम्मेदार-AI शासन-पोर्टफोलियो जोड़ें व एक व्यक्तिगत नेतृत्व-प्रतिबद्धता पूर्ण करें।
मॉड्यूल मूल्यांकन
Twelve-month implementation roadmap (four phases, prioritised by risk and feasibility, named owners and dates) + assembled governance portfolio components · 8 प्रश्न
दृश्य अवधारणाएँ
Flowchart
Multi-stakeholder case analysis
Timeline Visual
Twelve-month implementation roadmap
Checklist
Governance portfolio map
Checklist
Personal leadership commitment
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।