अवधारणाएँ
डिजिटल विभाजन
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डिजिटल विभाजन — व्यक्तियों, समुदायों और राष्ट्रों के बीच डिजिटल (और तेज़ी से बढ़ती हुई एआई) तकनीकों तक पहुँच, उनके लिए कौशल, और उनसे लाभ का असमान वितरण। एआई शिक्षा में, डिजिटल विभाजन एक केंद्रीय समानता-संबंधी चिंता है: जेनरेटिव एआई सीखने को तेज़ी से फिर से आकार दे रहा है, और जो लोग इसे प्रभावी और समालोचनात्मक रूप से उपयोग कर सकते हैं तथा जो नहीं कर सकते, उनके बीच की खाई मौजूदा शैक्षिक असमानताओं को गहरा करने की धमकी देती है।
विचार के लिए प्रश्न
- डिजिटल विभाजन का वर्णण अक्सर तीन स्तरों पर किया जाता है: पहुँच, कौशल, और यह कि वास्तव में लाभ किसे मिलता है। आपके अनुसार अधिकांश लोग 'डिजिटल विभाजन को समाप्त करने' की बात करते समय किस स्तर के बारे में सोच रहे हैं — और यह क्यों अधूरा हो सकता है?
- हर छात्र को उपकरण और इंटरनेट पहुँच देना स्वतः यह नहीं दर्शाता कि वे एआई का प्रभावी या समालोचनात्मक रूप से उपयोग कर सकते हैं। पहुँच रखने और लाभ उठा पाने के बीच क्या अंतर है?
- एआई असमानता में नई परतें जोड़ता है: एल्गोरिदमिक पक्षपात का प्रभाव हाशिए पर रहे शिक्षार्थी पर असमानुपाती पड़ सकता है, और एआई साक्षरता स्वयं यह निर्धारित करती है कि तकनीक खाइयों को बढ़ाती है या घटाती है। यह पहले की तकनीकों के विभाजनों से कैसे भिन्न है?
- विभाजन यह भी फैला है कि एआई प्रणालियों में और उनके द्वारा परोसे जाने वाले कौन-कौन से समुदाय, भाषाएँ और दृष्टिकोण प्रस्तुत किए जाते हैं। प्रस्तुतिकरण स्वयं पहुँच का — या बहिष्कार का — एक रूप कैसे है?
- यदि विभाजन को समाप्त करना 'न्याय और भागीदारी का प्रश्न' है, तो उत्तरदायित्व किस पर है: मंचों, स्कूलों, सरकारों, या इन सब पर — और एआई के लाभों का निष्पक्ष वितरण वास्तव में कैसा दिखेगा?
परिचय
डिजिटल विभाजन को आमतौर पर तीन स्तरों पर संचालित होता माना जाता है (van Deursen & van Dijk, 2014): प्रथम-स्तर का विभाजन तकनीकों और अधोसंरचना तक पहुँच से संबंधित है (कनेक्टिविटी, उपकरण, सहायक वातावरण); द्वितीय-स्तर का विभाजन कौशल और क्षमताओं से संबंधित है (उपकरणों को प्रभावी और सार्थक रूप से उपयोग करने की असमान क्षमता); और तृतीय-स्तर का विभाजन परिणामों और लाभों से संबंधित है (तकनीक के उपयोग से वास्तव में कौन लाभान्वित होता है, जहाँ एआई सामाजिक, सांस्कृतिक और आर्थिक असमानताओं को बढ़ा सकता है)। एआई फ्रेमिंग साक्षरता को इस दृष्टि से देखना स्पष्ट करता है कि समानता के लिए उपकरण-और-अधोसंरचना की खाई बंद करने से अधिक की आवश्यकता है — इसके लिए एआई को प्रभावी और समालोचनात्मक रूप से उपयोग करने के कौशल बनाना आवश्यक है, ताकि इसके लाभ मौजूदा असमानताओं को सुदृढ़ करने के बजाय निष्पक्ष रूप से वितरित हों।
एज-निष्कर्षण मोड़ प्रथम-स्तर विभाजन में एक हार्डवेयर आयाम जोड़ता है। जब ट्यूटरिंग क्लाउड के बजाय ब्राउज़र में चलती है — ब्राउज़र-निवासी SLM ट्यूटर WebLLM के माध्यम से — सदस्यता-लागत बाधा गायब हो जाती है लेकिन एक क्षमता बाधा उसकी जगह लेती है: एक उपभोक्ता लैपटॉप पर उसी प्रणाली ने प्रति प्रयास लगभग 180 सेकंड लिए बनाम दूरस्थ API के लिए 10–58 सेकंड, और Chromebook-श्रेणी के उपकरण 8B मॉडल को बिल्कुल नहीं चला सकते। आधुनिक हार्डवेयर वाले छात्रों को तेज़, निर्बाध जनरेशन मिलता है जबकि पुराने उपकरणों वाले छात्रों को विलंबता या मेमोरी समाप्ति का सामना करना पड़ता है, इसलिए स्थानीय और सस्ता डिफ़ॉल्ट रूप से समान नहीं है।
डिजिटल विभाजन अनुसंधान में कैसे दिखाई देता है
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समानता के लिए एक तंत्र के रूप में एआई साक्षरता: SAIL ढाँचा को स्पष्ट रूप से द्वितीय- और तृतीय-स्तर के विभाजनों को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया था, जो शिक्षा के सभी चरणों में समान एआई साक्षरता के लिए एक स्कैफोल्डेड, आयु-अनिर्दिष्ट मार्ग प्रदान करता है, इस तर्क पर आधारित कि एआई साक्षरता समानता और भागीदारी से अवियोग्य है।
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नीति और अधोसंरचना: OECD डिजिटल एजुकेशन आउटलुक 2026 डिजिटल विभाजन को राष्ट्रीय शिक्षा नीति के भीतर रखता है, जाँचते हुए कि डिजिटल और एआई तकनीकों तक पहुँच कैसे भिन्न होती है और सिस्टम खाइयों को बंद करने के लिए क्या कर सकते हैं।
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उत्तरदायी उपयोग और प्रॉम्प्टिंग साक्षरता: K-12 प्रॉम्प्टिंग-साक्षरता अनुसंधान द्वितीय-स्तर के विभाजन को सिखाकर छात्रों को एआई चैटबॉट्स का उत्तरदायी उपयोग करने के कौशल संबोधित करता है, यह स्वीकार करते हुए कि पहुँच अकेले एआई का अच्छा उपयोग करने की क्षमता नहीं देती।
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वाक्य-रचना कौशल स्वयं द्वितीय-स्तर का एक विभाजन है। MedQA पर, प्रॉम्प्ट की परिष्कृतता के साथ सटीकता बढ़ी (कम-साक्षरता वाली वाक्य-रचना के लिए 82.4% बनाम विशेषज्ञ वाक्य-रचना के लिए 83.4%), और एक Prompt Equity Transformer ने अनुरोधों को समतुल्य, अधिक स्पष्ट शब्दों में फिर से लिखकर खाई को बंद कर दिया — प्रभावी प्रॉम्प्टिंग का बोझ शिक्षार्थी से सिस्टम पर स्थानांतरित करते हुए (Jin et al. (2026)।
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प्रस्तुतिकरण और संरचनात्मक मौन: अल्पप्रतिनिधित भाषाओं पर अनुसंधान यह उजागर करता है कि डिजिटल विभाजन यह भी फैला है कि कौन-कौन से समुदाय, भाषाएँ और दृष्टिकोण एआई प्रणालियों में और उनके द्वारा परोसे जाते हैं — असमानता का एक सांस्कृतिक और ज्ञानमीमांसक आयाम।
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कोड-स्विचिंग स्वयं एक बहिष्कार है। अधिकांश LLM व्याख्यान उपकरण एकल-भाषा अंग्रेज़ी ऑडियो और विश्वसनीय इंटरनेट मानते हैं, जिससे अंग्रेज़ी और घरेलू भाषा को मिलाने वाली कक्षाएँ बाहर हो जाती हैं; भारत के UDISE+ डेटा ने स्कूल इंटरनेट पहुँच लगभग 54% बताई, 24-अंक के शहरी-ग्रामीण अंतर के साथ, और एक द्विभाषी साथी ऑन-डिवाइस प्रतिलेखन और स्थानीय-प्रथम संग्रहण के साथ उत्तर देता है (Malhotra, 2026)।
एआई विभाजनों को गहरा (और बंद भी कर सकता है) करता है
एआई तकनीक के समानता-संबंधी निहितार्थों में नई परतें जोड़ता है। एल्गोरिदमिक पक्षपात का प्रभाव हाशिए पर रहे समुदायों के शिक्षार्थियों पर असमानुपाती पड़ सकता है, और एआई साक्षरता — एआई के पक्षपातों और जोखिमों को समझने, उनका समालोचनात्मक रूप से मूल्यांकन करने और उन्हें कम करने की क्षमता — स्वयं एक प्रमुख कारक है कि एआई खाइयों को बढ़ाता है या घटाता है। अनुसंधान दर्शाता है कि उच्च एआई साक्षरता वाले शिक्षक पक्षपतपूर्ण परिणामों को पहचानने और उन्हें कम करने में अधिक प्रभावी हैं। एआई युग में डिजिटल विभाजन इसलिए केवल एक तकनीकी प्रावधान समस्या नहीं बल्कि न्याय और भागीदारी का प्रश्न है: कौन एआई तक पहुँच सकता है, कौन इसे समालोचनात्मक रूप से उपयोग कर सकता है, और कौन लाभान्वित होता है।
साहित्य का एक दीर्घकालिक धारा इस बात का पता लगाती है कि यह अवधारणा स्वयं पहुँच से डिजिटल समानता की ओर कैसे बदली, जो अब चार आयामों में परिभाषित है — डिजिटल साक्षरता, किफायती, समूह-संवेदी सामग्री, और अधोसंरचना उपलब्धता — और उपभोक्ता एआई को विभाजन की एक नई लहर के रूप में पढ़ती है जो उन उपयोगकर्ताओं के पक्ष में है जो पहले से मशीन आउटपुट का ऑडिट कर सकते हैं (Rose (2026)।
व्यक्तित्व, केवल SES नहीं, एआई-युग के विभाजन को आकार देता है। Wang et al. (2026) ने नीदरलैंड्स के 4,497 छठी कक्षा के छात्रों के सर्वेक्षण और राष्ट्रीय रजिस्ट्री डेटा का विश्लेषण किया, दो मध्यस्थ मार्गों को अलग करते हुए — एआई उपयोग और डिजिटल साक्षरता — जो छात्र की पृष्ठभूमि और व्यक्तित्व को शैक्षिक प्रदर्शन से जोड़ते हैं। उनकी प्रमुख खोज शास्त्रीय विभाजन को नए सिरे से परिभाषित करती है: डिजिटल साक्षरता, एआई उपयोग की तीव्रता नहीं, मध्यस्थता करती है व्यक्तित्व और प्रदर्शन के बीच के संबंध में, और एक नया डिजिटल-कौशल विभाजन उभरता है जो अधिक व्यक्तित्व विशेषताओं द्वारा संचालित होता है न कि सामाजिक-आर्थिक स्थिति द्वारा। प्रदर्शन पर SES के लाभ एआई सहभागिता से स्वतंत्र रूप से संचालित हुए। यह डिजिटल विभाजन के पहुँच-और-SES फ्रेमिंग को जटिल बनाता है, कौशल-निर्माण और स्वभावगत समर्थन को उपकरण और उपकरण-पहुँच के साथ-साथ समानता-प्रासंगिक उत्तोलकों के रूप में इंगित करता है।
विभाजन में एक मेटाकॉग्निटिव परत भी है। क्योंकि एआई का उत्पादक लाभ उठाने के लिए पूर्व ज्ञान और स्व-नियमन की आवश्यकता होती है, जो छात्र इन्हें पहले से रखते हैं वे सबसे अधिक लाभान्वित होते हैं, जबकि जिन्हें अभ्यास की सबसे अधिक आवश्यकता है वे सीखना स्वयं सौंप देते हैं — एक "मेटाकॉग्निटिव समानता खाई" जो समान पहुँच पर भी उपलब्धि विभाजनों को बढ़ा सकती है (Lodge & Loble (2026)।
संरचित स्कूल एआई शिक्षण एक मनोवैज्ञानिक उत्प्रेरक है लेकिन संज्ञानात्मक समताकारक नहीं: हांगकांग के 752 माध्यमिक-स्तर के छात्रों में, एक वर्षीय पाठ्यक्रम ने विश्वास और प्रेरणा की खाइयों को संकुचित किया फिर भी उच्च-सक्रियता और निम्न-सक्रियता वाले शिक्षार्थियों के बीच उद्देश्य एआई-साक्षरता अंतर बरकरार रखा (Liang et al. (2026)। विभाजन संस्थागत स्तर पर भी संचालित होता है। Adeniranye et al. (2026) दर्शाते हैं कि नाइजीरिया के उच्च शिक्षा प्रणाली में, एआई एकीकरण क्षमता पुराने, दक्षिण-पश्चिम क्षेत्र के संस्थानों में केंद्रित है और पारस्परिक रूप से सुदृढ़ नेटवर्क संबंधों (अंतर्राष्ट्रीय सहयोग × उद्योग साझेदारी, r = 0.74) के माध्यम से संचित होती है — जिसका अर्थ है कि संस्थागत "गरीब" (आमतौर पर नए राज्य विश्वविद्यालय) उन्हीं नेटवर्क में प्रवेश करने के लिए संरचनात्मक बाधाओं का सामना करते हैं जो उन्हें पकड़ में लाने में मदद करेंगे। डिजिटल असमानता इसलिए केवल व्यक्तिगत शिक्षार्थियों में नहीं बल्कि उन संस्थागत संरचनाओं में भी पुनरुत्पादित होती है जो यह आकार देती हैं कि एआई-रूपांतरित ज्ञान अर्थव्यवस्था में कौन भाग ले सकता है।
विभाजन की एक भूगोल भी है, और मेंटरशिप इसका तंत्र है। Jacobson et al. (2026) इंडियाना FIRST LEGO League भागीदारी में एक सुधार-असमानता का दस्तावेजीकरण करते हैं: 2020 के दूरस्थ सीज़न में शहरी और ग्रामीण दोनों भागीदारी गिरी, लेकिन केवल शहरी भागीदारी सुधरी, और ग्रामीण भागीदारी 2025–2026 के दौरान अपने 2020-पश्चात स्तर के पास रही। उनके द्वारा नामित तंत्र तकनीकी मेंटरशिप तक पहुँच है — ऐसे लोग जिनमें एक टीम शुरू और बनाए रखने के लिए पर्याप्त प्रोग्रामिंग और रोबोटिक्स ज्ञान हो — जो ग्रामीण स्कूलों में नहीं हो सकता है भले ही छात्र और शिक्षक रुचि रखते हों, जिससे यह रोबोटिक्स और एआई मार्ग की पूर्वपरिस्थिति बन जाती है न कि उसकी एक विशेषता। उनका उत्तर उस मेंटरशिप के प्रसार को अभियांत्रिकी करना है: कॉलेज प्राथमिक केंद्र स्नातक छात्रों को प्रशिक्षित करते हैं और कार्यशालाएँ आयोजित करते हैं, परिपक्व स्कूल कार्यक्रम द्वितीयक केंद्र बनते हैं जो आस-पास के स्कूलों को मेंटर करते हैं, और इंडियाना के 1,925 सार्वजनिक स्कूलों का एक स्थानिक मार्कोव सिमुलेशन मध्यम मान्यताओं के तहत 40 वर्षों में 992 कार्यक्रमों की भविष्यवाणी करता है, जबकि ARC के बिना 161, जिसमें 341 ग्रामीण कार्यक्रम 60 के मुकाबले शामिल हैं। ऊपर के संस्थागत-नेटवर्क परिणाम के साथ पढ़ा जाए तो पैटर्न यह है कि विभाजन कौन कहाँ विशेषज्ञता प्रदान कर सकता है, उसकी संरचना से बने रहते हैं, और इसे जानबूझकर प्रदान करना — विश्वविद्यालय की निकटता मान लेने के बजाय — नीतिगत उत्तोलक है।
पहुँच और ज्ञानमीमांसा पदानुक्रम भिन्न समस्याएँ हैं। Sithole (2026) दक्षिण अफ्रीका के दो ऐतिहासिक रूप से वंचित संस्थानों में शैक्षणिक विकासकर्ताओं के साक्षात्कारों से यह अंतर तीखे ढंग से खींचता है: डिजिटल असमानता वितरणीय है — उपकरण, कनेक्टिविटी, बजट, डिजिटल साक्षरता — और सिद्धांततः पुनर्वितरण के माध्यम से उत्तरदायी है, जबकि एल्गोरिदमिक औपनिवेशिकता ज्ञानमीमांसक है और पूर्ण पहुँच की स्थिति में भी बनी रहती है, क्योंकि वह उसमें निहित है कि सिस्टम क्या एन्कोड करते हैं और किसका ज्ञान केंद्रित करते हैं। अध्ययन के प्रतिभागी दोनों को एक साथ अनुभव करते हैं, जिसे "एनालॉग नींव पर एक डिजिटल भविष्य बनाने के लिए कहा गया" के रूप में वर्णित किया गया: नींव विभाजन के भौतिक पंजीकरण का नाम देती हैं, और आयातित भविष्य उन संदर्भों के ज्ञानमीमांसक मान्यताओं से पूर्व-लोडेड आता है जिन्होंने इसे डिज़ाइन किया। समानता कार्य के लिए व्यावहारिक निहितार्थ यह है कि पहुँच की खाई बंद करना स्वयं पदानुक्रम को हिला नहीं देता — दोनों घटनाएँ भिन्न पंजीकरणों पर संचालित होती हैं और भिन्न प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता रखती हैं।
डिज़ाइन उसके बंद होने का इंतजार करने के बजाय उपकरण-खाई के चारों ओर जा सकता है। Rodrigues et al. (2026) जाँचते हैं कि जो छात्र कभी कंप्यूटर को छूते ही नहीं, क्या वे अभी भी बुद्धिमान-ट्यूशरिंग-शैली का समर्थन प्राप्त कर सकते हैं, एक प्रतिमान का उपयोग करते हुए जिसे वे "AIED अनप्लग्ड" कहते हैं और जिसमें शिक्षक शिक्षार्थी और सिस्टम के बीच प्रतिनिधि होता है: छात्र कागज़ और कलम से काम करते रहते हैं, शिक्षक उनके समाधानों को एक स्मार्टफोन पर फोटोग्राफ करता है, और सिस्टम व्यक्तिगत अभ्यास सूचियाँ, स्वचालित स्कोरिंग और त्रुटि-विशिष्ट प्रतिक्रिया लौटाता है। ब्राज़ील की 19 सार्वजनिक-स्कूल कक्षाओं में उनका समूहीय अर्ध-प्रायोगिक प्रयोग, उनके अनुसार, प्रामाणिक कक्षाओं में ऐसी प्रणाली का पहला अर्ध-प्रायोगिक मूल्यांकन है न कि केवल एक प्रोटोटाइप, और ऐप शिक्षकों के अपने फोनों पर उन स्कूलों के लिए विशिष्ट अनियमित कनेक्टिविटी के तहत चली। डिज़ाइन इसलिए ऊपर के उन लोगों से एक भिन्न समानता रणनीति है: उपकरणों और बैंडविड्थ के प्रथम-स्तर के विभाजन को बंद करने के बजाय, इससे पहले कि एआई ट्यूशरिंग किसी तक पहुँच सके, या द्वितीय-स्तर कौशल को प्रवेश टिकट के रूप में बढ़ाने के बजाय, यह उन छात्रों तक पहुँचता है जिनसे एआई सीधे कभी बातचीत नहीं करता। हालाँकि, वही अध्ययन दर्शाता है कि यह मार्ग उस विभाजन से मुक्त नहीं है जिसका वह परिहार करता है। सामान्य अभ्यास पर सीखने का लाभ प्रौद्योगिकी के बजाय शिक्षक प्रशिक्षण से आया — प्रशिक्षन और पूर्ण-सिस्टम परिस्थितियों ने लाभ में अंतर नहीं दिखाया — और सिस्टम का सीखने पर सकारात्मक अप्रत्यक्ष प्रभाव शिक्षक प्रयास में कमी के माध्यम से संचालित हुआ, जिसमें अधिक कार्यभार कम लाभ से जुड़ा था। पहुँच की खाई के चारों ओर जाना इसलिए समानता समस्या को समाप्त नहीं करता; यह बाध्यकारी बाधा को शिक्षक क्षमता और समय पर स्थानांतरित करता है।
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हार्डवेयर बाधा समाप्त हो सकती है, पहुँच की खाई बंद होना नहीं। Guo et al. (2026) तर्क देते हैं कि समान भाषा सीखने पर बाध्यकारी बाधा अब हार्डवेयर के बजाय सॉफ़्टवेयर है: संपूर्ण संश्लेषण–पहचान–अनुवाद स्टैक 4 GB से कम में फिट होता है, सामुदायिक माप 3B मॉडल को एक \18 बिजली की है, जबकि क्लाउड सदस्यता के लिए \2,600।
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मॉडल संपीड़न सीमित हार्डवेयर का एक अन्य मार्ग है। एक नाइजीरियाई पिडगिन अनुकूली ट्यूटर, जिसे 416,343-प्रविष्टि संग्रह पर सूक्ष्म-प्रशिक्षित किया गया, ने 8-बिट पर अर्थ-संरचना और सुसंगतता बनाए रखी, जबकि 4- और 5-बिट संस्करणों ने न्यूनतम गिरावट के साथ अनुमान-विलंबता कम की, और मूल बोलने वालों ने केवल मेट्रिक्स के बजाय सांस्कृतिक स्वीकार्यता की जाँच की (Nwogo et al., 2026)।
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एक सिमुलेटेड प्रयोगशाला उस उपकरण बिल को पुनरुत्पादित कर सकती है जिससे बचा जाना था। STEM उच्च शिक्षा में 11 डिजिटल-ट्विन अध्ययनों के एक व्यवस्थित समीक्षा में चार अध्ययनों में प्रत्येक कार्यात्मक वर्कस्टेशन नोड पर \15,000 के हार्डवेयर खर्च पाए गए, पाँच में भौतिक वस्तुओं ने एक साथ 1-3 छात्रों तक पहुँच सीमित की, और किसी भी सम्मिलित अध्ययन में निवेश-वापसी विश्लेषण नहीं था (Pelayo-Gonzalez et al. (2026)। समीक्षा उस प्रवेश लागत की तुलना \150,000 तक के भौतिक विश्लेषण उपकरणों से करती है।
अन्य अवधारणाओं से संबंध
डिजिटल विभाजन समानता अनुसंधान की एक मुख्य चिंता है, जो AI साक्षरता (जिसे संरचनात्मक बाधाओं को संबोधित करने के लिए एक केंद्रीय तंत्र के रूप में रखा गया है) से घनिष्ठ रूप से जुड़ा है, और नैतिकता और पूर्वाग्रह शमन से (क्योंकि एल्गोरिदमिक पक्षपात का प्रभाव हाशिए पर रहे समूहों पर असमानुपाती पड़ता है)। यह शिक्षा में AI और उच्च शिक्षा से जुड़ता है, जिन परिस्थितियों में पहुँच और क्षमता की खाइयाँ प्रकट होती हैं, और छात्र अनुभव से संबंधित है क्योंकि यह आकार देता है कि एआई-आकारित सीखने में कौन सार्थक रूप से भाग ले सकता है।
संबंधित अवधारणाएँ
- अध्येताओं के वर्गों में असमान प्रभाव
- रिमोट प्रॉक्टरिंग
- समानता
- AI साक्षरता
- नैतिकता
- पूर्वाग्रह शमन
- शिक्षा में AI
- उच्च शिक्षा
- छात्र अनुभव
- माता-पिता और परिवार
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