Major Development in the Field of IT
- प्रश्न 31 स्मार्ट क्लासरूम और मल्टीमीडिया सिस्टम लागू करने में से सामान्यतः कौन-सी चुनौती नहीं आती -
Junior Instructor(CLIT) Exam 2024 -
- (अ) तकनीकी और रखरखाव की समस्या
- (ब) मल्टीमीडिया सामग्री का सीमित ऐक्सेस
- (स) शिक्षक प्रशिक्षण का अभाव
- (द) उच्च शुरूआती लागत
उत्तर : मल्टीमीडिया सामग्री का सीमित ऐक्सेस
व्याख्या :
स्मार्ट क्लासरूम में आमतौर पर तकनीकी समस्याएं, उच्च प्रारंभिक लागत, और शिक्षकों के प्रशिक्षण की कमी देखी जाती है।
- प्रश्न 32 स्मार्ट क्लासरूम में ऑडियो सिस्टम इंटिग्रेट करने का क्या उद्देश्य है -
Junior Instructor(CLIT) Exam 2024 -
- (अ) एलान करना
- (ब) ब्रेक के दौरान संगीत बजाना
- (स) ये सभी
- (द) शिक्षा सामग्री की पहुंच को बढ़ाना
उत्तर : ये सभी
व्याख्या :
स्मार्ट कक्षा उपकरणों के उदाहरणों में इंटरैक्टिव व्हाइटबोर्ड (आईडब्ल्यूबी), जिन्हें डिजिटल या स्मार्ट बोर्ड भी कहा जाता है, दस्तावेज़ कैमरे, प्रोजेक्टर, ऑडियो सिस्टम, छात्रों के लिए टैबलेट या लैपटॉप, प्रतिक्रिया प्रणाली (क्लिकर), मल्टीमीडिया सॉफ्टवेयर अनुप्रयोग आदि शामिल हैं। ऑडियो सिस्टम मुख्य रूप से शिक्षा सामग्री को अधिक प्रभावी बनाने,ब्रेक के दौरान संगीत, एलान करने के लिए होता है।
- प्रश्न 33 स्मार्ट क्लासरूम में आम तौर पर किस फीचर का उपयोग होता है -
Junior Instructor(CLIT) Exam 2024 -
- (अ) ओवरहेड प्रोजेक्टर
- (ब) इंटरैक्टिव व्हाइटबोर्ड
- (स) पारंपरिक ब्लैकबोर्ड
- (द) प्रिंटेड टेक्स्टबुक
उत्तर : इंटरैक्टिव व्हाइटबोर्ड
व्याख्या :
इंटरैक्टिव व्हाइटबोर्ड स्मार्ट क्लासरूम का एक प्रमुख उपकरण है। यह एक शैक्षिक तकनीक है जो शिक्षकों को कंप्यूटर या मोबाइल डिवाइस की स्क्रीन को व्हाइटबोर्ड पर दिखाने में मदद करती है।
- प्रश्न 34 नीचे दिए गए कूटों की सहायता से कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के संदर्भ में सही कथनों की पहचान करें:
A. यंत्राधिगम AI का एक उपसमूह है।
B. पर्यवेक्षित अधिगम में चिह्नित निवेशी डेटा के बिना कम्प्यूटर सिस्टम को प्रशिक्षित किया जाता है।
C. मशीनें जाँच और भूल के माध्यम से सीखती हैं, और उन्हें प्रबलन अधिगम के दौरान प्रतिफल मिलता है।
कूट :
Raj. State and Sub. Services Comb. Comp. (Pre) Exam - 2024 -
- (अ) केवल A और B
- (ब) केवल A और C
- (स) केवल B और C
- (द) A, B और C सभी कथन सही हैं।
उत्तर : केवल A और C
व्याख्या :
यह कथन सही है। यंत्राधिगम (Machine Learning) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का एक उपसमूह है, जो डेटा से सीखने और पैटर्न पहचानने पर केंद्रित होता है। AI एक व्यापक क्षेत्र है जिसमें मशीन लर्निंग के अलावा अन्य तकनीकें जैसे विशेषज्ञ प्रणाली (Expert Systems) और नियम-आधारित तर्क (Rule-based Reasoning) भी शामिल हो सकते हैं।
पर्यवेक्षित अधिगम (Supervised Learning) में कम्प्यूटर सिस्टम को चिह्नित (labeled) डेटा के साथ प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें इनपुट और अपेक्षित आउटपुट दोनों शामिल होते हैं। बिना चिह्नित डेटा के प्रशिक्षण असंसाधित अधिगम (Unsupervised Learning) की विशेषता है, न कि पर्यवेक्षित अधिगम की।
प्रबलन अधिगम (Reinforcement Learning) में मशीनें जाँच और भूल (Trial and Error) के माध्यम से सीखती हैं, जहाँ वे अपने कार्यों के लिए प्रतिफल (Rewards) या दंड (Penalties) प्राप्त करती हैं और उसी आधार पर अपने व्यवहार को अनुकूलित करती हैं।
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