- पाठ्यपुस्तकों में मूल रूप से एकरूप माध्यम होने की सीमा होती है, और Google जनरेटिव AI के जरिए वैकल्पिक प्रस्तुतियां और व्यक्तिगत उदाहरण अपने-आप बनाकर सीखने के प्रभाव और संलग्नता बढ़ाने के तरीकों की खोज कर रहा है
- शोध प्रयोग Learn Your Way पाठ्यपुस्तकों को शिक्षार्थी के स्तर और रुचि के अनुसार फिर से तैयार करता है, और उन्हें बहु-प्रस्तुति (multimodal) कंटेंट में बदलकर सक्रिय सीखने को बढ़ावा देता है
- इसका केंद्र personalization pipeline है, जो कक्षा-स्तर के अनुसार पुनर्संरेखन और रुचि-आधारित उदाहरण प्रतिस्थापन के बाद स्लाइड, narration, audio, mind map जैसी कई प्रस्तुतियों के निर्माण की नींव तैयार करता है
- LearnLM + Gemini 2.5 Pro के आधार पर agent workflow और विशेषीकृत मॉडल को मिलाकर शैक्षिक illustration, quiz, narration जैसी उच्च-गुणवत्ता वाली learning representations तैयार की जाती हैं
- RCT के नतीजों में दीर्घकालिक स्मृति में 11%p सुधार जैसे महत्वपूर्ण लाभ दिखे, जो यह संकेत देते हैं कि स्थिर शिक्षण सामग्री को इंटरैक्टिव और self-directed learning experience में बदला जा सकता है
पृष्ठभूमि और समस्या की समझ
- पाठ्यपुस्तकों में निर्माण लागत और समय की सीमाओं के कारण वैकल्पिक दृष्टिकोण, विविध प्रारूप और customized variations की संरचनात्मक कमी रहती है
- जनरेटिव AI (GenAI) का उपयोग करके मूल सामग्री की अखंडता बनाए रखते हुए शिक्षार्थी की रुचि और स्तर के अनुरूप प्रस्तुतियां अपने-आप बनाने का दृष्टिकोण प्रस्तावित किया गया है
- लक्ष्य यह है कि शिक्षार्थी को ऐसा वातावरण मिले जहां वह स्वयं प्रारूप और सीखने का मार्ग चुन सके, जिससे सीखने का प्रभाव और प्रेरणा दोनों बढ़ें
दृष्टिकोण का सार: दो स्तंभ
- बहु-प्रस्तुति निर्माण: टेक्स्ट, स्लाइड, ऑडियो, mind map, quiz जैसी multimodal presentations के जरिए अवधारणाओं के बीच संबंध मजबूत करने वाला डिज़ाइन लागू किया गया
- Dual Coding Theory और बाद के शोध के आधार पर, अलग-अलग प्रस्तुतियों के बीच संबंध concept schema को मजबूत करने में मदद करते हैं
- व्यक्तिकरण: कक्षा-स्तर और रुचियों के अनुसार टेक्स्ट पुनर्संरचना तथा response-based quiz adaptation के जरिए प्रेरणा और deep learning बढ़ाने का लक्ष्य रखा गया
तकनीकी संरचना: LearnLM + Gemini 2.5 Pro
- LearnLM से लैस Gemini 2.5 Pro पर आधारित layered architecture अपनाई गई
- चरण 1 personalization pipeline: PDF जैसे मूल स्रोतों को कक्षा-स्तर के अनुसार releveling किया जाता है, और सामान्य उदाहरणों को रुचि-आधारित उदाहरणों से बदलकर आगे की प्रस्तुति-निर्माण प्रक्रिया के लिए आधार टेक्स्ट बनाया जाता है
- चरण 2 बहु-प्रस्तुति निर्माण:
- mind map और timeline जैसी संरचनाएं base model की सामान्य क्षमताओं से तैयार की जाती हैं
- slides और narration जैसी चीजें multi-agent workflow के जरिए बनाई जाती हैं ताकि शैक्षिक प्रभाव को बेहतर किया जा सके
- शैक्षिक illustrations के लिए सामान्य image model पर्याप्त नहीं थे, इसलिए विशेष रूप से fine-tuned image model जोड़ा गया
- कुल मिलाकर मजबूत foundation model + agent stages + specialized components का संयोजन बड़े पैमाने पर उच्च-गुणवत्ता वाली multimodal learning representations बनाने में सक्षम बनाता है
Learn Your Way अनुभव की संरचना
- Immersive text: पढ़ने की खंडित इकाइयां, जनरेटेड इमेज और embedded questions के जरिए निष्क्रिय पढ़ाई को सक्रिय अनुभव में बदला जाता है
- Section-level quizzes: तुरंत feedback और knowledge gap detection के जरिए सक्रिय सीखने को बढ़ावा
- Slides & narration: पूरे दायरे को कवर करने वाली स्लाइड्स, रिक्त-स्थान भरने की गतिविधियां, और recorded lesson-style narration प्रदान की जाती है
- Audio lesson: AI शिक्षक–छात्र simulated dialogue और visual support के जरिए misconceptions को अधिक सटीक रूप से स्पष्ट किया जाता है
- Mind map: ज्ञान की पदानुक्रमित संरचना के जरिए बड़े चित्र और विवरण के बीच लचीला आवागमन संभव होता है
- सभी घटकों में कक्षा-स्तर और रुचि-आधारित personalization लागू होती है, और interactive quizzes real-time performance के आधार पर learning path को फिर से समायोजित करती हैं
instructional design का मूल्यांकन
- OpenStax की 10 मूल पाठ्यपुस्तकों को 3 personalization conditions में बदलकर इतिहास से भौतिकी तक कई विषयों में लागू किया गया
- 3 शिक्षा विशेषज्ञों ने सटीकता, दायरा, learning science principles (LearnLM) आदि के आधार पर मूल्यांकन किया, और सभी श्रेणियों में औसत 0.85 से अधिक सकारात्मक स्कोर मिला
- विस्तृत मूल्यांकन साथ के tech report में दिया गया है
प्रभावशीलता अध्ययन (RCT)
- शिकागो क्षेत्र के 15–18 वर्ष आयु के 60 विद्यार्थियों को, समान reading level वाले नमूने के रूप में, यादृच्छिक रूप से बांटकर अधिकतम 40 मिनट का अध्ययन कराया गया
- तुलना: Learn Your Way बनाम सामान्य PDF reader
- तत्काल उपलब्धि: Learn Your Way समूह का औसत 9%p अधिक
- दीर्घकालिक स्मृति (3–5 दिन बाद): Learn Your Way समूह 11%p अधिक (78% vs 67%)
- व्यक्तिपरक मूल्यांकन: सहजता 100% vs 70%, दोबारा उपयोग की इच्छा 93% vs 67%, यानी संतुष्टि में स्पष्ट बढ़त
- मात्रात्मक संकेतकों के पूरक के रूप में 30 मिनट के गहन साक्षात्कार से गुणात्मक अंतर्दृष्टियां एकत्र की गईं, जिनमें सीखने के मूल्य और immersion पर सकारात्मक प्रतिक्रिया मिली
यह प्रभावी क्यों रहा
- personalization pipeline ने टेक्स्ट स्तर और उदाहरणों को शिक्षार्थी के संदर्भ के अनुसार समायोजित किया, जिससे cognitive load कम हुआ और प्रासंगिकता बढ़ी
- बहु-प्रस्तुतियों ने अवधारणाओं के बीच संबंध मजबूत किए, जिससे memory retrieval cues और transferability बढ़ी
- quiz adaptation और feedback loop ने metacognitive regulation तथा misconception correction का समर्थन किया
सीमाएं और अगले कदम
- अभी यह प्रारंभिक शोध चरण में है, इसलिए बड़े नमूनों, अधिक विषयों और अलग-अलग आयु समूहों पर दोहराए गए सत्यापन की जरूरत है
- इसे continuous adaptive system के रूप में विस्तारित करने का सुझाव है, ताकि शिक्षार्थी की प्रगति और त्रुटि पैटर्न के अनुसार प्रस्तुति और कठिनाई लगातार समायोजित की जा सके
- आगे भी pedagogical principles और effectiveness measurement के आधार पर स्थानीय संदर्भ के अनुरूप localization strategy साथ लेकर चलने की योजना है
निहितार्थ और उपयोग के बिंदु
- स्थिर शिक्षण सामग्री को इंटरैक्टिव और self-directed learning artifact में बदलने वाली operational pipeline यहां मुख्य संपत्ति है
- स्कूल, प्रकाशक और edtech कंपनियां content releveling + रुचि-आधारित उदाहरण प्रतिस्थापन + multimodal expansion + quiz adaptation को जोड़ने वाली मानकीकृत निर्माण प्रणाली के जरिए इसे बड़े स्तर पर अपना सकती हैं
- इंजीनियरिंग के दृष्टिकोण से agent orchestration, modular generation pipeline, और quality/accuracy validation loop का डिज़ाइन सबसे महत्वपूर्ण है
2 टिप्पणियां
इसे बनाकर देखने वाले के नज़रिए से कहूँ तो, personalization के लिए ज़्यादा होने पर 2GB से भी अधिक जानकारी की मात्रा चाहिए होती है।
Hacker News राय
मेरे पास asXiv नाम का एक टूल है। इसमें arXiv.org के papers से सवाल पूछे जा सकते हैं, और पहली स्क्रीन पर paper को समझने या explore करने में मदद करने वाले recommended questions भी मिलते हैं। लोकप्रिय paper Attention Is All You Need के लिए एक demo भी है। सारा code open source है, और cost कम रखने के लिए Google 2.5 flash lite model का उपयोग किया गया है (अभी पूरी तरह मुफ़्त है)। ज़रूरत हो तो environment variable बदलकर इसे local में दूसरे models के साथ भी चलाया जा सकता है।
asXiv दिलचस्प है। मैंने Show HN पोस्ट को second-chance pool में जोड़ दिया है। इससे यह HN के पहले पेज पर random तरीके से दिखेगा। second-chance pool का विवरण
asXiv बढ़िया है, लेकिन इसी तरह alphaxiv में assistant feature से भी यह किया जा सकता है। paper पर जाएँ और tools → assistant पर क्लिक करें। alphaxiv उदाहरण
यह अच्छा लग रहा है, बाद में ज़रूर इस्तेमाल करना चाहूँगा। एक सवाल है: आपने इसे commercial SaaS क्यों नहीं बनाया?
यह सच में शानदार टूल लगता है। मैंने भी arXiv/epub/pdf पढ़ने के लिए ऐसा ही एक product Ruminate(www.tryruminate.com) बनाया है। इस पर राय जानना चाहूँगा
मैं सच में जानना चाहता हूँ कि यह मौजूदा RAG से अलग कैसे है
मैंने computer science basics के उदाहरण में 7वीं कक्षा के छात्र को खाने का शौक़ीन मानकर दिए गए संदर्भ देखे। जैसे "list का उपयोग recipe में किया जा सकता है", "set एक हफ़्ते की groceries की unique list के लिए अच्छा है", "map cookbook में इस्तेमाल हो सकता है", "priority queue व्यस्त kitchen में orders manage करने के लिए ठीक है", "food pairing graph बताता है कि कौन-सी ingredients साथ अच्छी लगती हैं" आदि। मुझे लगता है कि 7वीं के बच्चे की रुचियों का कुछ ज़्यादा ही अनुमान लगा लिया गया है। मैं होता तो जल्दी बोर हो जाता
सच कहूँ तो जब मैं high school में था, तब computer science बहुत उबाऊ था, कम-से-कम 20 साल पहले मेरे अनुभव में। उस समय माहौल यही था कि "Microsoft Office सीखना ही होगा"। लंबे समय तक educational volunteering करते हुए मैंने बहुत से बच्चों को यह पूछते सुना कि "trigonometry का असल ज़िंदगी में उपयोग कहाँ होता है"। class और exam के उदाहरण रोज़मर्रा की ज़िंदगी से कटे हुए लगते थे, इसलिए बेकार महसूस होते थे। concepts वास्तव में दुनिया में कैसे उपयोग होते हैं, यह दिखाना स्पष्ट रूप से educational value रखता है। LLM की ताकत यह है कि वह ऐसे real-world examples को व्यक्ति की रुचि के हिसाब से बदल सकता है। उदाहरण के लिए Red Blob Games series में A* pathfinding की व्याख्या, जहाँ graph traversal algorithm को gaming जैसे आकर्षक संदर्भ से समझाया गया है, वाकई बहुत अच्छी है
मैंने gemini के भीतर मौजूद quiz-generation learning tool का उपयोग किया है। यह सामान्य K-12 textbook जैसी चीज़ों के लिए काफ़ी काम का है। शुरुआती 30~40 multiple-choice questions तक यह उपयोगी रहता है, लेकिन उसके बाद questions, wrong options और explanations दोहराने लगते हैं, और गलत answers या multiple correct answers भी आने लगते हैं। explanations भी बस अपेक्षित स्तर के होते हैं और QA कमज़ोर लगती है। अगर user खुद जाँच करे तो यह अभी भी उपयोगी है। लेकिन बिना verify किए इसे स्वीकार करना उल्टा नुकसानदेह हो सकता है
"list का उपयोग recipe में किया जा सकता है" यह उदाहरण ही ईमानदारी से कहूँ तो समझ नहीं आता। 7वीं कक्षा के छात्रों को इससे शायद और confusion ही होगा
इससे Hawthorne effect (novelty effect) की याद आती है। छात्र ऐसे content को ज़्यादा दिलचस्प बताते हैं, यह सच में बेहतर होने की वजह से है या सिर्फ़ नया लगने की वजह से, यह स्पष्ट नहीं है। Hawthorne effect wiki
खास तौर पर set वाला उदाहरण 7वीं के छात्रों के लिए confusing होगा (विशेषकर अगर उन्हें set का basic idea ही न पता हो)। "unique ingredients की list को set में डालो" तकनीकी रूप से सही है, लेकिन असल grocery shopping में quantity चाहिए होती है, इसलिए यह ज़्यादा मददगार नहीं है। इससे set क्या है, यह intuitively भी नहीं समझ आता, और "list और set में फ़र्क" समझाते समय यह उल्टा confusion बढ़ा सकता है। "unique ingredients" जैसा वाक्यांश भी उस उम्र के बच्चों को समझ न आए
मैं पूर्व physics teacher हूँ। तकनीक प्रभावशाली है, लेकिन मुझे यह educational रूप से कम प्रभावी innovation लगती है। किशोरों को Newton के motion laws पढ़ाते समय असली मुश्किल यह होती है कि friction हमेशा मौजूद नहीं होता। छात्र अपनी पूरी ज़िंदगी वास्तविक चीज़ों की गति देखकर 'theory of impetus' (wiki link) जैसी धारणा लेकर आते हैं। अगर कोई AI हर छात्र की अवधारणा पहचानकर impetus theory को चुनौती देने वाले सवाल पूछे, तो वह सच में उपयोगी होगा। लेकिन Google ने अभी जो दिखाया है, वह बस "slides + quiz" वाली chalkboard teaching का एक रूपांतरण भर है। शिक्षा में "हर विषय को एक ही तरीके से पढ़ाया जा सकता है" इस धारणा के आधार पर जो चर्चा होती रही, वही कारणों में से एक था जिसकी वजह से मैंने teaching छोड़ दी। मुझे लगता है कि subject-neutral approach अपनी सीमा पर पहुँच चुका है; आगे सुधार की कुंजी इस बात पर ध्यान देना है कि वास्तव में "क्या" और "कैसे" पढ़ाया जाए
"अच्छा teacher कोई भी subject पढ़ा सकता है" — क्या यह बात कहने वाला language department head foreign languages से था? तुम्हारी बात से मैं काफ़ी सहमत हूँ, लेकिन subject-neutral approach से अलग भी effective learning methods — जैसे spaced repetition, retrieval-based assessment — अब भी नीचे के 80% classes में लागू नहीं हो पाए हैं। हम education और learning theory के बारे में बहुत कुछ जान चुके हैं, लेकिन वह अब भी school system में नहीं पहुँचा
छात्र के नज़रिए से मैं इससे पूरी तरह सहमत हूँ। मेरे लिए कठिनाई personalization की कमी नहीं, बल्कि सिर्फ़ यह है कि सामग्री बहुत ज़्यादा और कठिन होती है। असली बात यह है कि हर step पर यह जाँचा जाए कि समझ सही हुई या नहीं (मैं इसे "bite-sized approach" कहूँगा), और formulas या terminology को आसान भाषा में समझाया जाए। ChatGPT का Study mode कुछ subjects में यह काम काफ़ी अच्छी तरह करता है
education का अपना अनुभव बताओ तो Edutech industry वाले नाराज़ हो जाते हैं। ये लोग 15 साल से revolution का वादा कर रहे हैं
उस language department head से tensor calculus पढ़ाने को कहना चाहिए था
मुझे जानना है कि language department head ने ऐसा क्यों कहा, क्या इसका science department पर असर पड़ा, और क्या सच में उसी टिप्पणी की वजह से आपने physics teaching छोड़ दी
आजकल AI services और Copilot की cost policy में जबरन बदलाव देखकर लगता है कि पूरा AI industry किसी महंगे खिलौने को आम लोगों पर आज़माने के लिए बेताब है। हैरानी है कि PG (Paul Graham) का वही पुराना "solution in search of a problem" वाला warning अब तक ज़ोर से क्यों नहीं सुनाई दे रहा
मुझे लगता है कि AI अभी learning में बड़े पैमाने पर उपयोग के लिए भरोसेमंद नहीं है। मैंने इसे 100 paper quotes व्यवस्थित करने को कहा तो इसने 10 हटा दिए और 10 बिना आधार के बना दिए। ऐसे में textbook replacement की तो कल्पना भी नहीं की जा सकती
"AI quotes के साथ खराब निकला" इस अनुभव से सीधे यह निष्कर्ष निकालना कि "AI textbook को summarize या explain नहीं कर सकता" एक logical jump है। बहुत से लोग quotes व्यवस्थित नहीं कर पाते, लेकिन textbook summary और explanation में अच्छे होते हैं
मैंने कई बार LLM से textbook की चीज़ें अच्छी तरह समझी हैं। जो हिस्सा समझ नहीं आता, उसे paste करके सवाल पूछो, तो यह काफ़ी अच्छा जवाब देता है
क्या आपने कौन-सा model इस्तेमाल किया, prompt क्या था, और यह कब आज़माया था, यह बता सकते हैं?
मुझे सीखना पसंद है। Khan Academy की मदद से मैं college तक पहुँचा, और आज भी papers पढ़ते समय ChatGPT, Claude वगैरह का उपयोग करता हूँ। लेकिन Google का उदाहरण बहुत जल्दी निराशाजनक लगने लगा।
गलती तुम्हारी नहीं है। सभी options गलत हैं। sociology समाज, संस्कृति और group behavior जैसी चीज़ों का अध्ययन करती है। यह LLM hallucination है
answer key ही पूरी तरह गलत है। system शायद "C) psychology genetics, sociology interaction" को सही मानना चाहता है, लेकिन psychology का genetics पर केंद्रित होना तथ्यात्मक रूप से सही नहीं है
passage में भी psychology/sociology की परिभाषा नहीं दी गई, और न ही उन्हें contrasting रूप में पेश किया गया। जबकि सवाल कहता है कि सिर्फ़ passage के आधार पर उत्तर दो, लेकिन इसे हल करने के लिए बाहरी ज्ञान चाहिए। इस तरह का question generation इसलिए होता है क्योंकि LLM training data को ढीले तरीके से interpret करता है। model के पास reading comprehension mode और didactic mode के बीच स्पष्ट अंतर नहीं है, इसलिए यह कोई छोटा bug नहीं बल्कि structural limitation है
यह मामूली bug लग सकता है, लेकिन शिक्षा में accuracy बहुत महत्वपूर्ण है। ऐसे बुनियादी errors अगर बने रहें, तो भरोसे की दहलीज़ पार करना मुश्किल होगा
इस तकनीक में काफ़ी potential दिखता है। इंसानी teachers के पास असीम धैर्य नहीं होता। high school में मैंने chemistry teacher से पूछा था कि "यह reaction ऐसा क्यों होता है" तो जवाब मिला, "बस मान लो और याद कर लो, समझने की कोशिश मत करो"। उसके बाद मैं chemist नहीं बना। लेकिन अब उल्टा chemistry मुझे दिलचस्प लगती है। तब उस teacher ने मेरी जिज्ञासा पूरी तरह तोड़ दी थी, इसलिए college major चुनते समय मैंने chemistry से जुड़ी हर चीज़ से दूरी बनाई। अगर उस समय ऐसा AI tool होता, तो शायद मेरी ज़िंदगी अलग होती। दूसरी ओर, AI मेरे history teacher की उस अनोखी class की बराबरी नहीं कर सकता जिसमें वे medieval armor और असली sword लाकर swordsmanship का प्रदर्शन करते थे। हमारी 20 लोगों की class में से 2 लोग history PhD और archaeologist बने, तो वह वाकई असाधारण teacher थे। ऐसे लोग बहुत दुर्लभ हैं
तुम जिस "बस याद कर लो" वाले जवाब से निराश हुए, उससे मुझे लगता है कि शायद वह 'lie-to-children'(विवरण) जैसा मामला था। तुम्हें गहरी समझ चाहिए थी, लेकिन advanced concepts तक पहुँचने से पहले कुछ स्तर का बुनियादी रटकर सीखना कभी-कभी ज़रूरी होता है
मैं उन लोगों में हूँ जो सिर्फ़ result नहीं, बल्कि यह भी जानना चाहते हैं कि वहाँ तक पहुँचे कैसे, किसने और क्यों खोजा, वगैरह। generative AI में यह क्षमता हो सकती है कि वह information का context और historical background भी कहानी की तरह समझाए
आजकल समाज में literacy के गिरते स्तर, anti-intellectualism और अलगाव के माहौल में यह तकनीक कैसी भूमिका निभाएगी, यह सोचता हूँ। तकनीक चाहे कितनी भी अच्छी हो, यह पीछे ले जाने वाली भी साबित हो सकती है। मैं शायद pessimistic हूँ, लेकिन मुझे लगता है कि यह teacher support नहीं बल्कि teacher replacement की ओर जाएगा
literacy पर निराशावादी भविष्यवाणियाँ (social obituary) अक्सर समय से पहले होती हैं। उल्टा, कुछ पाठक लंबे original works और गहरे विषयों को पढ़कर intellectual resistance वाली reading की ओर बढ़ रहे हैं। मैं Norman Lewis की 'Word Power Made Easy' और Tom Heehler की 'The Well-Spoken Thesaurus' के ज़रिए vocabulary और expression expand कर रहा हूँ। इस प्रक्रिया में ChatGPT और Gemini को personal tutor की तरह उपयोग करता हूँ। अगर सीधे निर्देश दिए जाएँ, तो ये नए शब्द सुझाने या sentence clarity सुधारने में मदद करते हैं। तकनीक की वजह से मेरी अभिव्यक्ति और communication skill वास्तव में मज़बूत हुई है। पहले मैं सिर्फ़ emails या diary लिखता था, लेकिन अब AI को collaborator और सहारे की तरह लेकर अपने जीवन के episodes को short stories में बदलने या पसंदीदा writers की शैली में rewrite करने की कोशिश करता हूँ। यह teacher replacement नहीं, बल्कि self-learning renaissance की नींव हो सकता है
अगर literacy decline की चिंता है, तो असली सवाल अतिरिक्त तकनीक अपनाने का नहीं बल्कि समाज के मूल्यों का है। जो समाज literacy को महत्व देता है, वह demo या blog promotion से आसानी से प्रभावित नहीं होता। और जो समाज understanding, expertise और teachers को महत्व नहीं देता, वह किसी भी समय इनके बदले shortcuts खोज लेगा
मुझे नहीं लगता कि यह approach सबसे अच्छी है, लेकिन समस्या की पहचान से मैं काफ़ी सहमत हूँ। मुझे भी primary और middle school के दिनों की याद साफ़ है, जब teachers मेरे सवालों को ज़्यादा explanation दिए बिना टाल देते थे। मेरा दिमाग़ ऐसे अधूरे सवालों में अटक जाता था और main topic पर ध्यान नहीं दे पाता था, और शायद public education की स्थिति में teacher के पास मेरे सवालों के पीछे जाने का समय नहीं था, या तैयारी कम थी। मैं LLM की जो भूमिका देखता हूँ, वह यह है कि वह students की curriculum से थोड़ा हटकर जाने वाली exploration — जैसे भटकाव, जिज्ञासा — को सुरक्षित ढंग से guide करे, लेकिन अंततः उन्हें इच्छित learning goals तक वापस ले आए।
मेरे अनुभव में, ऐसी छोटी जिज्ञासाएँ कहीं गहरी समझ तक ले जाती हैं।
TFA (मूल लेख) यह सवाल उठाता है: "अगर student अपनी खुद की learning journey खुद design कर सके तो?"
सच तो यह है कि nonfiction और textbooks के क्षेत्र में यह पहले से संभव है।
मुझे high school तक 'How to Read a Book'(wiki) के बारे में पता नहीं था, लेकिन उस किताब ने मेरी सोच बदली कि "क्रम से शुरू से अंत तक पढ़ना ही हमेशा सही तरीका नहीं होता"।
उम्मीद है कि AI की मदद से और ज़्यादा students यह सीखेंगे कि तय curriculum के बाहर भी सीखने के कई तरीके होते हैं
उम्मीद है कि भविष्य में हमें Diamond Age की "A Young Lady's Illustrated Primer" जैसी तकनीक सच में देखने को मिलेगी
क्या उस novel के लेखक ने तब ही भविष्य देख लिया था? नैनोटेक और nanobots से भरी दुनिया की बात थी
जब मैंने pinenote खरीदा था तब भी मैंने ऐसा ही भविष्य सोचा था। Todd Riddle की diary जैसी कोई device हो जो math पढ़ने में मदद करे, यह मज़ेदार लगता था। लेकिन pinenote के Linux side का development धीमा रहा, और मैं भी व्यस्त हो गया, इसलिए मेरी रुचि खत्म हो गई