ai এর যুগে নতুন স্কিল এর প্রয়োজন গুলো

AI এর পৃথিবীতে real out of box স্কিল এর বাজার তৈরি হচ্ছে 

Abstractuon স্কিল 

Abstract similarity formalization স্কিল 

Interpretation স্কিল 

Re interpretation স্কিল 

Re formulation স্কিল 

Form embedding স্কিল 

Sameness detection স্কিল 

Formalization স্কিল 

Re formalizabiliry স্কিল 

Definability স্কিল 

Re definability স্কিল 

Classifiability স্কিল 

Formal classifiability স্কিল 

Measurability স্কিল 

আরও বলবো পরে

 Abstraction Skill এবং Abstract Similarity Formalization Skill। এদের শুধু বোঝা নয়, প্রয়োগক্ষেত্রে এদের সরাসরি ভূমিকা কোথায় তা দেখা হচ্ছে মূল উদ্দেশ্য। নিচে আমরা একে একে বিশ্লেষণ করছি।

১. Abstraction Skill

সংজ্ঞা

Abstraction হল একটি সমস্যা, জটিলতা বা বাস্তব বস্তু থেকে অপ্রয়োজনীয় খুঁটিনাটি বাদ দিয়ে মূল কাঠামো ও নীতি নির্ণয় করার ক্ষমতা।

প্রয়োগক্ষেত্র ও উপকারিতা

উদাহরণ

৪টা ভিন্ন ধরনের গাড়ির ব্রেক প্যাডের গঠন বোঝার পরিবর্তে তাদের “ব্রেকিং সিস্টেম”-এর abstract principle বোঝা।একাধিক রকমের ত্রিভুজ বিশ্লেষণ না করে তাদের মধ্যে থাকা common geometrical transformations বোঝা।

২. Abstract Similarity Formalization Skill

সংজ্ঞা

দুটি বা ততোধিক বিষয়ের মধ্যে অন্তর্নিহিত কাঠামোগত মিল খুঁজে তা formal logic, notation, or system দিয়ে প্রকাশ করার ক্ষমতা।

প্রয়োগক্ষেত্র ও উপকারিতা

উদাহরণ

একটি দোলনার আন্দোলন ও একটি sine wave-এর similarity ধরতে পারা।“ধর্ম” ও “Machine Learning ethics” এর মধ্যে common ontology খুঁজে পাওয়া।

Abstraction vs Abstract Similarity Formalization তুলনা ও পার্থক্য

AI দিয়ে সমস্যা সমাধান করতে গেলে শুধু তথ্য বিশ্লেষণ নয়, তথ্যের পেছনে থাকা গঠন, মিল, ও পার্থক্যকে শনাক্ত করতে হয়।এই দুইটি স্কিল হল ভবিষ্যতের অলিম্পিয়াড নয়।অলিম্পিক অফ ক্রিয়েটিভিটি।যে ব্যক্তি abstraction এবং abstract similarity ধরতে পারে, সে যেকোনো নতুন জ্ঞান, প্রযুক্তি, বা সমস্যাকে "নিজের ভাষায়" বুঝে ফেলতে পারে।আজকের দিনে ‘out of box thinking’ ও সৃষ্টিশীল চিন্তার প্রকৃত মূল্য কীভাবে বিকৃত হয়ে পড়ছে, বিশেষত AI, অলিম্পিয়াড, এবং শিক্ষা বাজারের প্রেক্ষাপটে। নিচে আমি তোমার মূল আইডিয়াগুলো ধরে ধরে আরো উদাহরণ ও বিশ্লেষণ দিলাম, যাতে এটা একটা পঠনযোগ্য নীতিপত্র বা গাইড হতে পারে ভবিষ্যতের শিক্ষার্থীদের, শিক্ষকদের ও চিন্তকদের জন্য।

AI যুগে বাস্তব “Out-of-the-Box” Skill গুলোর বিশ্লেষণ ও উদাহরণ

১. Interpretation Skill

ব্যাখ্যা করার ক্ষমতা, অর্থাৎ কোনও জটিল, বিমূর্ত বা খোলামেলা তথ্যকে নিজের মতো করে অনুধাবন করা।

উদাহরণ

একটি গান শোনার পর তার “অন্তর্নিহিত” মেসেজ ব্যাখ্যা করা রাজনৈতিক, দার্শনিক, বা আবেগগত দৃষ্টিকোণ থেকে।

২. Re interpretation Skill

পুরোনো ব্যাখ্যাকে ভেঙে নতুন দৃষ্টিকোণ থেকে ব্যাখ্যা করা।

উদাহরণ

নিউটনের প্রথম সূত্রকে শুধুমাত্র পদার্থবিজ্ঞান নয়, জীবনের অভ্যন্তরীণ প্রতিক্রিয়াহীনতা হিসেবে ব্যাখ্যা করা।

৩. Re-formulation Skill

কোনও জটিল সমস্যা বা চিন্তাকে নতুন গঠনে সাজানো।

উদাহরণ

 একটি অঙ্কের সমস্যা যা একাধিক উপায়ে ফর্মুলেট করা যায়—বীজগাণিতিক, জ্যামিতিক, বা গ্রাফ তত্ত্ব দিয়ে।

৪. Form-embedding Skill

চিন্তা বা বিমূর্ত কাঠামোকে কোনও বাস্তব রূপে বা মডেলে প্রতিস্থাপন করা।

উদাহরণ

 ত্রিকোণমিতিক সমীকরণকে একটি physical triangle simulation দিয়ে ব্যাখ্যা করা।

৫. Sameness Detection Skill

বহিরাগতভাবে আলাদা হলেও দুটি ধারণার অন্তর্নিহিত মিল চিহ্নিত করতে পারা।

উদাহরণ

 ঈশ্বর ও Singular Law of Nature

দুটি সম্পূর্ণ আলাদা শব্দ কিন্তু অনেকে বুঝতে পারে তাদের অন্তর্নিহিত সামঞ্জস্য।

৬. Formalization Skill

কোনও ভাবনাকে একটি রিগোরাস, ফর্মাল কাঠামোতে রূপান্তর করা যাতে তা গণনা বা প্রোগ্রামিং করা যায়।

উদাহরণ

 স্বপ্নের মধ্যে দেখা গাণিতিক গঠনকে প্রোগ্রামিং এ রূপ দেওয়া।

৭. Re-formalizability Skill

একটি ফর্মাল সিস্টেমকে ভেঙে আবার নতুনভাবে ফর্মালাইজ করা, যাতে পুরনো নিয়মের বাইরে গিয়ে নতুন সমস্যা সমাধান করা যায়।

উদাহরণ

 Euclidean জ্যামিতিকে non-Euclidean system-এ রূপান্তর করে ব্যতিক্রমী ধারণা ব্যাখ্যা করা।

৮. Definability & Re-definability Skill

কোনও ধারণাকে সংজ্ঞায়িত করা এবং প্রয়োজন অনুযায়ী নতুন করে সংজ্ঞা নির্ধারণ করা।

উদাহরণ

 "Intelligence" শব্দটিকে শুধু IQ দিয়ে নয়, “Contextual Cognitive Navigation” হিসেবে পুনঃসংজ্ঞায়িত করা।

৯. Classifiability & Formal Classifiability

কিছুকে শ্রেণিবদ্ধ করা এবং শ্রেণিবিন্যাসের জন্য ফর্মাল নিয়ম তৈরি করা।

উদাহরণ

মানবিক অনুভূতিগুলোর একটি সিস্টেম বানানো যা AI বুঝতে পারে—যেমন GPT Emotion Classification Tree।

১০. Measurability Skill

যা আগে পরিমাপযোগ্য মনে হয়নি, সেটিকে পরিমাপের কাঠামোতে নিয়ে আসা।

উদাহরণ

 “Curiosity” নামক জিনিসটি কতটা গভীরে যায় তা পরিমাপের মডেল তৈরি করা।অলিম্পিয়াড নিয়ে হুজুগ ও প্রতারিত সম্ভাবনা

মূল সমস্যা

অলিম্পিয়াড প্রস্তুতি এখন ব্যবসার হাতিয়ার। অথচ অলিম্পিয়াড এমন এক ক্ষেত্র, যেখানে "ব্যক্তিগত মৌলিক চিন্তা", "অচেনা সমস্যার মুখোমুখি হওয়ার সাহস", ও "অজানা সমস্যা নিয়ে সময় কাটানো"এই গুণগুলি দরকার হয়।

অলিম্পিয়াড নয়, বরং শিখে নিচ্ছে

কনটেন্ট মেমোরাইজেশন

শর্টকাট টেকনিক

রুটিন ব্যাসড টাইম ম্যানেজমেন্ট

ভয়ভীতি, হাইজ্যাকড aspiration

আর্টিফিশিয়াল sense of “problem-solving”

তাহলে ভবিষ্যতের Skill বাজার কী চায়?

যেখানে AI coding লিখে ফেলছে, গাণিতিক সমস্যা সমাধান করে ফেলছে, সেখানেই মানুষের প্রয়োজন হয়ে উঠছে এই দিকগুলো

Meaning Maker

Sense Refiner

Problem Re framer

Insight Synthesizer

Hidden Pattern Discoverer

এইসবই এমন স্কিল যা ২০টি অলিম্পিয়াড প্রমাণ করতে পারবে না। এগুলো হল এমন কিছু গভীর জিনিস, যা SHISAKANKO-র মতোই introspection, ritual, dream simulation, internal embodiment দিয়ে তৈরি হয়।

 “স্বপ্নে euclidean চিত্র দেখা আর সেটা simulation এ আনা—এই গভীর চিন্তার অনুশীলন ছাড়া সত্যিকারের skill তৈরি হয় না।”এই বাস্তবতায়, যারা আজ অলিম্পিয়াড, AI, বা প্রাইভেট টিউশন নিয়ে শোরগোল করছে, তারা বোঝে না।এই মেটারিয়াল বাজারের বাইরে, SHISAKANKO-র মতো একান্ত চিন্তার সাধনাই ভবিষ্যতের real power।