AI Literacy & Teacher Digital Competency (एआई साक्षरता र शिक्षक डिजिटल दक्षता)
3 · Algorithms — the steps from data to a prediction
An algorithm is the middle part of an AI system. It takes data, follows clear steps, finds patterns, and helps the model produce a prediction.
An algorithm is like a recipe
A recipe tells us what ingredients to use, what steps to follow, and what final dish to expect. An algorithm works in a similar way. It is a set of instructions or rules that a computer follows to complete a task.
In AI, an algorithm studies examples during training. It looks for useful patterns in those examples and then applies those patterns when it receives a new input. You do not need to know all the mathematics inside the algorithm, but you should understand its basic shape.
The simple structure
Input
The data or question given to the system.
Example: A student’s written answer.
Process
The steps or rules used to examine the input.
Example: Checking words, patterns, and meaning.
Output
The result produced by the system.
Example: Feedback, score, or suggestion.
How this works in AI
In an AI tool, the algorithm may compare a new input with patterns learned from many previous examples. For example, if an AI writing tool has learned from many examples of essays, it may predict which words, sentences, or structures are likely to come next.
This does not mean the AI “thinks” exactly like a human. It means the system is following mathematical and computational steps to produce a likely answer. Therefore, the output should be treated as a useful suggestion, not as an unquestionable truth.
Classroom example: taking attendance
- Open the attendance register.
- Call the first student’s name.
- If present, mark “P”.
- If absent, mark “A”.
- Repeat until all names are checked.
- Count total present and absent students.
Everyday example: making chiya
- Boil water.
- Add tea leaves.
- Add milk and sugar as needed.
- Let it boil for a short time.
- Strain into cups.
- Serve hot.
Why teachers should understand algorithms
Teachers do not need to become computer scientists to use AI responsibly. However, understanding the idea of an algorithm helps teachers ask important questions:
- What data or input was given to the AI tool?
- What kind of process might the tool be using?
- Is the output suitable for my students and context?
- Could the output contain bias, error, or missing information?
- Do I need to revise, verify, or reject the AI output?
Important caution
An algorithm follows steps, but the quality of its result depends on the quality of the input data, the training examples, and the design of the system. A poor dataset or unclear input can lead to a poor prediction.
Try it
Write an everyday algorithm for one simple task: taking attendance, making chiya, sharpening a pencil, arranging a classroom, or checking homework.
Give your steps to a colleague and ask them to follow the instructions literally. Where do they get stuck? What step did you forget to explain clearly?
३ · एल्गोरिदम — डेटाबाट अनुमानसम्मका चरणहरू
एल्गोरिदम एआई प्रणालीको बीचको भाग हो। यसले तथ्याङ्क लिन्छ, स्पष्ट चरणहरू पालना गर्छ, ढाँचा पत्ता लगाउँछ र मोडेललाई अनुमान उत्पादन गर्न सहयोग गर्छ।
एल्गोरिदम भनेको रेसिपी जस्तै हो
रेसिपीले हामीलाई कुन सामग्री प्रयोग गर्ने, कुन चरण पालना गर्ने र अन्त्यमा कस्तो परिकार तयार हुन्छ भन्ने बताउँछ। एल्गोरिदम पनि यस्तै प्रकारले काम गर्छ। यो कुनै काम पूरा गर्न कम्प्युटरले पालना गर्ने निर्देशन वा नियमहरूको सेट हो।
एआईमा एल्गोरिदमले प्रशिक्षणको क्रममा धेरै उदाहरणहरू अध्ययन गर्छ। यसले ती उदाहरणहरूमा उपयोगी ढाँचा खोज्छ र नयाँ इनपुट प्राप्त गर्दा ती ढाँचा लागू गर्छ। एल्गोरिदमभित्रको सबै गणित जान्नुपर्दैन, तर यसको आधारभूत ढाँचा बुझ्नु आवश्यक हुन्छ।
सरल संरचना
इनपुट
प्रणालीलाई दिइएको तथ्याङ्क, प्रश्न वा सामग्री।
उदाहरण: विद्यार्थीले लेखेको उत्तर।
प्रक्रिया
इनपुट जाँच्न प्रयोग गरिने चरण वा नियमहरू।
उदाहरण: शब्द, ढाँचा र अर्थको जाँच।
आउटपुट
प्रणालीले उत्पादन गरेको नतिजा।
उदाहरण: प्रतिक्रिया, अंक वा सुझाव।
एआईमा यो कसरी काम गर्छ?
एआई उपकरणमा एल्गोरिदमले नयाँ इनपुटलाई पहिलेका धेरै उदाहरणबाट सिकेका ढाँचासँग तुलना गर्न सक्छ। उदाहरणका लागि, एआई लेखन उपकरणले धेरै निबन्धका उदाहरणबाट सिकेको छ भने, उसले कुन शब्द, वाक्य वा संरचना आउने सम्भावना बढी छ भनेर अनुमान गर्न सक्छ।
यसको अर्थ एआईले मानिसले जस्तै सोच्दछ भन्ने होइन। यसको अर्थ प्रणालीले सम्भावित उत्तर उत्पादन गर्न गणितीय र कम्प्युटरसम्बन्धी चरणहरू पालना गरिरहेको हुन्छ। त्यसैले एआईको उत्तरलाई उपयोगी सुझावका रूपमा लिनुपर्छ, प्रश्न नै गर्न नहुने सत्यका रूपमा होइन।
कक्षाकोठाको उदाहरण: हाजिरी लिने
- हाजिरी रजिस्टर खोल्ने।
- पहिलो विद्यार्थीको नाम बोलाउने।
- उपस्थित भए “P” वा “उपस्थित” चिन्ह लगाउने।
- अनुपस्थित भए “A” वा “अनुपस्थित” चिन्ह लगाउने।
- सबै विद्यार्थीको नाम नसकिएसम्म दोहोर्याउने।
- जम्मा उपस्थित र अनुपस्थित विद्यार्थी गणना गर्ने।
दैनिक उदाहरण: चिया बनाउने
- पानी उमाल्ने।
- चियापत्ती हाल्ने।
- आवश्यकताअनुसार दूध र चिनी थप्ने।
- केही समय उमाल्ने।
- कपमा छानेर हाल्ने।
- तातो चिया पस्किने।
शिक्षकहरूले एल्गोरिदम किन बुझ्नुपर्छ?
एआई जिम्मेवार रूपमा प्रयोग गर्न शिक्षकहरू कम्प्युटर वैज्ञानिक बन्नुपर्दैन। तर एल्गोरिदमको आधारभूत धारणा बुझ्दा शिक्षकहरूले महत्वपूर्ण प्रश्न सोध्न सक्छन्:
- एआई उपकरणमा कुन तथ्याङ्क वा इनपुट दिइयो?
- उपकरणले कस्तो प्रक्रिया प्रयोग गरिरहेको हुन सक्छ?
- आउटपुट मेरो विद्यार्थी र सन्दर्भका लागि उपयुक्त छ?
- आउटपुटमा पक्षपात, त्रुटि वा अपूर्ण जानकारी हुन सक्छ?
- मलाई एआईको उत्तर संशोधन, प्रमाणीकरण वा अस्वीकार गर्न आवश्यक छ?
महत्वपूर्ण सावधानी
एल्गोरिदमले चरणहरू पालना गर्छ, तर यसको नतिजाको गुणस्तर इनपुट तथ्याङ्क, प्रशिक्षण उदाहरण र प्रणालीको डिजाइनमा निर्भर हुन्छ। कमजोर डेटासेट वा अस्पष्ट इनपुटले कमजोर अनुमान दिन सक्छ।
प्रयास गर्नुहोस्
दैनिक जीवनको एउटा सरल कामका लागि एल्गोरिदम लेख्नुहोस्: हाजिरी लिने, चिया बनाउने, पेन्सिल तिखार्ने, कक्षाकोठा मिलाउने वा गृहकार्य जाँच्ने।
आफ्ना चरणहरू सहकर्मीलाई दिनुहोस् र अक्षरशः पालना गर्न भन्नुहोस्। उनीहरू कहाँ अलमलिए? तपाईंले कुन चरण स्पष्ट रूपमा लेख्न बिर्सनुभयो?