
बेटा अभिनव वर्तमान में नोएडा में कक्षा 10 में पढ़ रहा है। वह एक होनहार छात्र है और आम तौर पर 90% के आसपास अंक प्राप्त करता है, और आगे और बेहतर करने का लक्ष्य रखता है। हालाँकि, वह अभी भी इस बारे में अनिर्णीत है कि कक्षा 10 के बाद किस स्ट्रीम को आगे बढ़ाना है।
वह जीवविज्ञान में अच्छा प्रदर्शन करता है, लेकिन उस स्ट्रीम को आगे बढ़ाने में उसकी कोई खास दिलचस्पी नहीं है। मैं कंप्यूटर साइंस का सुझाव दे रहा हूँ, क्योंकि यह विविध कैरियर के अवसर प्रदान करता है और भविष्य के रुझानों के साथ संरेखित होता है। हालाँकि, मुझे चिंता है कि स्कूल का कंप्यूटर साइंस पाठ्यक्रम मानक के अनुरूप नहीं है, जो इस क्षेत्र में उसके संपर्क और रुचि को सीमित कर सकता है।
इसके अतिरिक्त, मुझे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की तीव्र प्रगति और भविष्य की नौकरी की सुरक्षा को कैसे प्रभावित कर सकता है, इस बारे में कुछ आशंकाएँ हैं, खासकर प्रौद्योगिकी क्षेत्र में।
हम उसकी रुचियों, शक्तियों और विकसित हो रहे जॉब मार्केट को संतुलित करते हुए, उसे सोच-समझकर मार्गदर्शन देने की कोशिश कर रहे हैं।
अगर आप चाहें, तो मैं अभिनव के लिए उसकी शक्तियों और शिक्षा और करियर में वर्तमान रुझानों के आधार पर विकल्पों की रूपरेखा तैयार करने में भी मदद कर सकता हूँ। क्या आप चाहते हैं कि मैं ऐसा करूँ?
उड़ान के विवरण में भी रुचि है।
Ans: हेमा मैडम, अभिनव के लिए, कक्षा 10 के बाद सही स्ट्रीम चुनने के लिए अकादमिक प्रदर्शन से परे कई कारकों पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता होती है। तीन प्राथमिक धाराएँ - विज्ञान (PCM/PCB), वाणिज्य और कला - प्रत्येक अलग-अलग करियर पथ और अवसर प्रदान करती हैं। PCM (भौतिकी, रसायन विज्ञान, गणित) के साथ विज्ञान स्ट्रीम इंजीनियरिंग, वास्तुकला, कंप्यूटर विज्ञान, डेटा विज्ञान और विमानन करियर के लिए लक्ष्य रखने वाले छात्रों के लिए आदर्श है, जो मजबूत विश्लेषणात्मक घटकों के साथ तकनीकी क्षेत्रों के लिए दरवाजे खोलता है। इस बीच, PCB (भौतिकी, रसायन विज्ञान, जीवविज्ञान) चिकित्सा विज्ञान, जैव प्रौद्योगिकी, पर्यावरण विज्ञान और जीवन विज्ञान को पूरा करता है, जो चिकित्सा, नर्सिंग, जैव प्रौद्योगिकी अनुसंधान, पर्यावरण परामर्श और जैव सूचना विज्ञान सहित नैदानिक और गैर-नैदानिक दोनों कैरियर पथ प्रदान करता है। वाणिज्य स्ट्रीम व्यवसाय, वित्त, अर्थशास्त्र और उद्यमिता पर ध्यान केंद्रित करती है, बैंकिंग, लेखांकन और प्रबंधन भूमिकाओं के लिए आवश्यक कौशल विकसित करती है। कंप्यूटर विज्ञान कैरियर की संभावनाओं के बारे में, यह क्षेत्र असाधारण विकास क्षमता दिखाता है, श्रम सांख्यिकी ब्यूरो ने 2022-2032 तक कंप्यूटर और आईटी नौकरियों में 13% नौकरी वृद्धि का अनुमान लगाया है, जो लगभग 377,500 नई नौकरियों में तब्दील हो रहा है। विश्व आर्थिक मंच का अनुमान है कि 2030 तक 78 मिलियन नई नौकरियाँ पैदा होंगी, जिनमें से कई कृत्रिम बुद्धिमत्ता और संबंधित तकनीकों में होंगी। मशीन लर्निंग इंजीनियर, एआई रिसर्च साइंटिस्ट और डेटा एनालिस्ट जैसी भूमिकाएँ उच्च वृद्धि का अनुभव कर रही हैं। जबकि एआई प्रभाव के बारे में चिंताएँ मौजूद हैं, 74% पेशेवरों को उम्मीद है कि एआई तीन साल के भीतर उनकी भूमिकाओं को प्रभावित करेगा, प्रौद्योगिकी क्षेत्र का विस्तार जारी है और पेशेवर, वैज्ञानिक और तकनीकी सेवाओं में रोजगार 2023 से 2033 तक 10.5% बढ़ने का अनुमान है। इस विकसित परिदृश्य में सफलता की कुंजी एआई की बुनियादी बातों, डेटा विश्लेषण, उन्नत प्रोग्रामिंग कौशल और अनुकूलनशीलता को समझना है।
स्कूल कंप्यूटर विज्ञान पाठ्यक्रम की चिंताओं को दूर करने के लिए, छात्र स्व-निर्देशित शिक्षण दृष्टिकोणों के माध्यम से कमजोर संस्थागत कार्यक्रमों को पूरक बना सकते हैं। कंप्यूटर विज्ञान शिक्षा में अक्सर पर्याप्त पाठ्यक्रम संसाधनों का अभाव होता है, केवल 14 राज्य ACM और CSTA मानकों को अपनाते हैं, और हर 10 स्कूलों में से केवल 1 ही प्रोग्रामिंग को प्रभावी ढंग से पढ़ाता है। हालाँकि, छात्र ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म, कोडिंग बूटकैंप और कम तकनीक वाले दृष्टिकोणों के माध्यम से मजबूत नींव बना सकते हैं जो व्यापक हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना कम्प्यूटेशनल सोच विकसित करते हैं। विमानन के अवसर एक और व्यवहार्य मार्ग प्रस्तुत करते हैं, जिसमें कक्षा 10 के तुरंत बाद डिप्लोमा और सर्टिफिकेट प्रोग्राम उपलब्ध होते हैं, जिसमें ग्राउंड स्टाफ ऑपरेशन, केबिन क्रू ट्रेनिंग और एयरपोर्ट मैनेजमेंट शामिल हैं, हालाँकि कमर्शियल पायलट ट्रेनिंग के लिए भौतिकी और गणित के साथ 12वीं पास होना आवश्यक है।
संस्तुति: अभिनव को विमानन विकल्पों को खुला रखते हुए इंजीनियरिंग और कंप्यूटर विज्ञान दोनों करियर तक पहुँचने में लचीलेपन के लिए PCM के साथ विज्ञान स्ट्रीम पर विचार करना चाहिए। स्कूल CS पाठ्यक्रम सीमाओं के बावजूद, वह ऑनलाइन संसाधनों, कोडिंग प्लेटफ़ॉर्म और स्व-निर्देशित परियोजनाओं के माध्यम से मजबूत प्रोग्रामिंग नींव बना सकता है। PCM संयोजन AI, डेटा विज्ञान और उभरती प्रौद्योगिकियों के लिए आवश्यक गणितीय कठोरता प्रदान करता है। यदि उसका जीव विज्ञान प्रदर्शन शुद्ध रुचि के बजाय वास्तविक विश्लेषणात्मक क्षमता को दर्शाता है, तो तकनीकी क्षेत्रों में हस्तांतरणीय समस्या-समाधान कौशल मूल्यवान बने रहते हैं। उत्कृष्ट शैक्षणिक प्रदर्शन को बनाए रखते हुए पाठ्यक्रम अंतराल को दूर करने के लिए बाहरी सीएस संसाधनों, कोडिंग समुदायों और व्यावहारिक परियोजनाओं के साथ स्कूल सीखने को पूरक बनाएं। प्रवेश और एक समृद्ध भविष्य के लिए शुभकामनाएँ!
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