मैं अपने पाठ्यक्रम में AI साक्षरता को कैसे शामिल करूँ?

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सबसे मज़बूत दृष्टिकोण यह है कि AI साक्षरता को विषय-सीखने का हिस्सा माना जाए, ChatGPT का उपयोग कैसे करें इस पर किसी अलग पाठ के रूप में नहीं। शिक्षार्थियों में अधिक उपयोगी AI साक्षरता तब विकसित होती है जब वे बार-बार प्रामाणिक पाठ्यक्रम कार्यों में AI का उपयोग करते हैं, उस पर प्रश्न उठाते हैं, उसकी जाँच करते हैं, उसकी समालोचना करते हैं और उसके बारे में निर्णय लेते हैं — न कि केवल प्रॉम्प्टिंग तकनीकें सीखते हुए या एकमात्र परिचयात्मक सत्र में भाग लेते हुए। प्रभावी शिक्षण व्यावहारिक दक्षता को आलोचनात्मक मूल्यांकन, नैतिक जागरूकता, मेटाकॉग्निशन, और इस पर ध्यान देने के साथ जोड़ती है कि AI पर कब भरोसा नहीं किया जाना चाहिए या उसका उपयोग नहीं करना चाहिए।

एक उपयोगी डिज़ाइन सिद्धांत है पहले सोचें, AI बाद में। शिक्षार्थियों से AI से परामर्श लेने से पहले एक प्रारंभिक व्याख्या, समाधान, तर्क, पूर्वानुमान या मसौदा तैयार करने को कहें। फिर वे अपनी सोच की तुलना AI के उत्पाद से कर सकते हैं, सहमतियाँ और विसंगतियाँ पहचान सकते हैं, दावों की जाँच कर सकते हैं, और यह निर्णय कर सकते हैं कि क्या — यदि कुछ भी — अपनाना है। इससे AI उस संज्ञानात्मक कार्य का स्थान नहीं ले पाता जिसे असाइनमेंट विकसित करना चाहता है। यह दृष्टिकोण सीधे तौर पर संज्ञानात्मक बोझ और AI का दुरुपयोग से जुड़े चिंताओं से जुड़ता है, जहाँ तात्कालिक प्रदर्शन सुधर सकता है जबकि स्वतंत्र सीखना कमज़ोर होता है।

कंप्यूटिंग शिक्षा में जनरेटिव AI पर 72 अनुभवजन्य अध्ययनों के एक 2026 के संश्लेषण ने इस बात को और तीखा और संख्यात्मक बनाते हैं। जनरेटिव AI विश्वसनीय रूप से अल्पकालिक पूर्णता बढ़ाता है और कार्य-समय घटाता है (36 अध्ययन — कॉर्पस का सबसे मज़बूत, सर्वाधिक पुनरुत्पादित परिणाम), फिर भी ये दक्षता लाभ "स्वतंत्र प्रदर्शन में स्थानांतरित नहीं होते" (21 अध्याय): छात्र अधिक पूरा करते हैं जबकि कम समझते हैं, जब तक उत्पाद के साथ आलोचनात्मक सहभागिता संरचनात्मक रूप से आवश्यक न की जाए। लाभ पूर्व ज्ञान पर भी निर्भर करता है — अच्छी तरह तैयार छात्र AI की सहायता को स्थायी कौशल में बदलते हैं, जबकि कम तैयार छात्र इसे बैसाखी के रूप में इस्तेमाल करने का जोखिम उठाते हैं जो उत्पादक विफलता को हटा देता है। लेखक डिफ़ॉल्ट के रूप में चरणबद्ध पहुँच की सिफ़ारिश करते हैं: पहले AI-मुक्त नींव, फिर अनिवार्य व्याख्या कार्यों के साथ निर्देशित उपयोग, फिर चिंतनशील आलोचना। देखें कंप्यूटिंग शिक्षा में जनरेटिव AI: जिम्मेदार एकीकरण के लिए व्यवस्थित समीक्षा और ढाँचा।

मूल्यांकन की आवश्यकता रखें, केवल उत्पादन की नहीं

AI साक्षरता गतिविधियों में मूल्यांकन की आवश्यकता होनी चाहिए, केवल उत्पादन की नहीं। शिक्षार्थी किसी AI प्रतिक्रिया में तथ्यापरक त्रुटियों, असमर्थित दावों, पूर्वाग्रहों, अनुपस्थित दृष्टिकोणों, अनुचित आत्मविश्वास, या कमज़ोर विषयगत तर्क के लिए उसे टिप्पणी दे सकते हैं। वे AI के उत्पाद की तुलना पठन सामग्री, अनुभवजन्य साक्ष्य, व्यावसायिक मानकों, या पाठ्यक्रम की किसी रूब्रिक से कर सकते हैं।

एक विशेष रूप से उपयोगी पैटर्न यह है कि AI से कुछ ऐसा बनवाया जाए जो विश्वसनीय लगे लेकिन अपूर्ण हो, और शिक्षार्थियों से समालोचक या संपादक की भूमिका निभाने को कहा जाए। AI की गलतियों की पहचान करना बेहतर अंशांकन और उच्च-स्तरीय सोच की दिशा में एक महत्वपूर्ण मार्ग है।

मूल्यांकन को अपने आप में एक शिक्षणीय दक्षता मानें, विषय ज्ञान का उप-उत्पाद नहीं। कंप्यूटिंग-शिक्षा संश्लेषण में, छात्रों ने पारंपरिक प्रोग्रामिंग परीक्षा कार्यों की तुलना में AI-जनित कोड को सुधारने में उल्लेखनीय रूप से खराब प्रदर्शन किया — यह प्रत्यक्ष प्रमाण है कि AI उत्पाद का मूल्यांकन और सुधार सामान्य विषयगत कौशल से स्वतः स्थानांतरित नहीं होता, और बिना शिक्षण के छात्र गलत कार्य को बिना विवेक के फिर से जमा करने का जोखिम उठाते हैं। समीक्षा इसे अपने VIE ढाँचे (Verification — सत्यापन, Implementation — क्रियान्वयन, Equity — समानता) में समेकित करती है और तर्क देती है कि आलोचनात्मक सहभागिता छात्र कार्य का एक ग्रेड किया जा सकने वाला, देखा जा सकने वाला घटक होनी चाहिए, विवेक पर छोड़ी गई आकांक्षा नहीं — "कॉर्पस के हर प्रभावी हस्तक्षेप को जोड़ने वाला सामान्य तंत्र"।

AI साक्षरता को विषयगत और आवर्ती बनाएँ

नए कार्य कौशल-सूची वाली धारणाओं के खिलाफ़ भी प्रश्न उठाते हैं — और दिखाते हैं कि व्यवहार में यह कैसा दिखता है। Burriss et al. ने ग्यारहवीं कक्षा के 22 छात्रों से AI-नैतिकता के मुद्दों पर वीडियो जन-सेवा घोषणाएँ बनवाईं जिनसे वे वास्तव में जुड़े थे: स्कूल निगरानी, इलेक्टॉनिक "हॉल पास", और एल्गोरिदमिक साहित्यिक चोरी का आरोप। Critical Posthumanist Literacy और मल्टीमोडल रचना में निहित, इस इकाई ने युवाओं से बटोरे हुए सिद्धांतों को भावनात्मक रूप से प्रतिध्वनित करने वाली फ़िल्मों में अनुवादित करने को कहा; छात्रों ने बड़ी संख्या में हानि को उलझी मानव-मशीन ज़िम्मेदारी के रूप में चित्रित किया किसी दुष्ट उपकरण के रूप में नहीं, नकल की कथा को वयस्कों की ख़राब AI पर अत्यधिक निर्भरता में पलट दिया, और फिर भी शिक्षार्थी सक्रियता पर समाप्त किया ("समाधान हमारी पहुँच में है")। लेखक तर्क देते हैं कि कहानी कहना और सहयोगपूर्ण, रचनात्मक उत्पादन समालोचनात्मक AI साक्षरता शिक्षाशास्त्र के केंद्र में होना चाहिए — और यह कि छात्रों से AI के बारे में रचना करने की आवश्यकता, किसी वास्तविक दर्शक के लिए, ऐसी आलोचनात्मक दक्षता विकसित करती है जिसे पारंपरिक दक्षता स्केल — जो व्यक्तिगत रूप से मापने योग्य प्रदर्शन मानते हैं — नहीं देख सकते। देखें "Young Scholar[s] on the Beat": समालोचनात्मक AI साक्षरता शिक्षाशास्त्र के रूप में मल्टीमोडल रचना।

जहाँ संभव हो, इन गतिविधियों को विषय-विशिष्ट और आवर्ती बनाएँ। "AI से मतिभ्रम की जाँच करें" जैसे सामान्य नियम उससे कम उपयोगी हैं कि छात्रों को दिखाया जाए कि आपके क्षेत्र में अविश्वसनीय AI उत्पाद कैसा दिखता है: इतिहास में गढ़े गए उद्धरण, अर्थशास्त्र में अमान्य मान्यताएँ, जीवविज्ञान में प्रायोगिक साक्ष्य की भ्रामक व्याख्याएँ, इंजीनियरिंग में खराब ढंग से औचित्य प्राप्त डिज़ाइन निर्णय, या मनोविज्ञान में सतही रूप से सहज लेकिन शैक्षणिक रूप से कमज़ोर लेखन।

ज्ञान-आधार का AI साक्षरता संश्लेषण तर्क देता है कि आलोचनात्मक मूल्यांकन की ओर गति सबसे स्पष्ट तब दिखती है जब AI-साक्षरता अनुभव टिकाऊ और प्रामाणिक पाठ्यक्रम कार्य में अंतर्निहित हों, अलग कार्यशालाओं में नहीं। देखें उच्च शिक्षा में AI साक्षरता के लिए एक व्यावहारिक पाँच-चरणीय क्रमविकास। यह मात्रात्मक साक्ष्यों के अनुकूल है: 59 AI-साक्षरता हस्तक्षेपों का एक मेटा-विश्लेषण ने एकीकृत और चिंतनशील शिक्षाशास्त्र के लिए सबसे बड़े प्रभाव पाए, साथ ही यह चेतावनी दी कि ज्ञान-केंद्रित हस्तक्षेप मापे गए प्रभाव में कौशल, दृष्टिकोण या नीतियों को लक्षित करने वालों से बड़े दिखते हैं।

सहयोगपूर्ण सीखना शामिल करें

सहयोगपूर्ण गतिविधियाँ इस कार्य को मज़बूत कर सकती हैं। ICAP ढाँचा निष्क्रिय संपर्क से आगे बढ़कर सक्रिय, रचनात्मक और अंतःक्रियात्मक सहभागिता की ओर बढ़ने का सुझाव देता है। शिक्षार्थी जोड़ियों में प्रॉम्प्ट की तुलना कर सकते हैं, बहस कर सकते हैं कि किसी AI उत्तर पर भरोसा किया जा सकता है या नहीं, किसी AI-जनित उत्पाद का संयुक्त रूप में पुनरीक्षण कर सकते हैं, या साथियों को समझा सकते हैं कि उन्होंने किसी विशेष सुझाव को क्यों स्वीकार या अस्वीकार किया।

महत्वपूर्ण बात यह है कि साक्ष्य संज्ञानात्मक रूप से सक्रिय और सहयोगपूर्ण डिज़ाइनों का समर्थन करते हैं। देखें AI साक्षरता बढ़ाने के लिए सहयोगपूर्ण शिक्षण गतिविधियों की व्यवस्थित समीक्षा।

प्रदर्शित विवेक का आकलन करें, केवल आत्मविश्वास का नहीं

मूल्यांकन को प्रदर्शित विवेक पर केंद्रित होना चाहिए, आत्मविश्वास या स्व-रिपोर्ट किए गए कौशल पर नहीं। शिक्षार्थी अक्सर यह अधिक अनुमान लगाते हैं कि वे AI का मूल्यांकन कितनी अच्छी तरह कर सकते हैं। यह पूछने के बजाय कि वे "AI का उपयोग करते हुए कितने आत्मविश्वासित महसूस करते हैं," उन्हें ऐसे कार्य दें जिनमें त्रुटियाँ पहचानना, स्रोतों की जाँच करना, किसी उत्पाद को सुधारना, सीमाओं को समझाना, या यह औचित्य सिद्ध करना शामिल हो कि AI का कोई विशेष उपयोग उचित क्यों है।

ज्ञान-आधार स्व-रिपोर्ट किए गए और प्रदर्शन-आधारित AI साक्षरता के बीच एक महत्वपूर्ण बेमेल को उजागर करता है और प्रदर्शन-आधारित मूल्यांकन की सिफ़ारिश करता है। देखें AI साक्षरता मूल्यांकन: स्व-रिपोर्ट किए गए और प्रदर्शन-आधारित का मेल न खाना और GLAT: जनरेटिव AI साक्षरता मूल्यांकन परीक्षा।

यह मायने रखता है क्योंकि अनियंत्रित उपयोग डिफ़ॉल्ट रूप से सबसे कमज़ोर रूप की ओर बढ़ता है। Yan et al. के 38 स्नातक छात्रों के presage–process–product अध्ययन ने पाया कि 76.32% एकल-चरण "पूछें–उत्तर पाएँ–रुक जाएँ" पैटर्न पर निर्भर थे, 78.94% ने जनरेटिव AI का उपयोग केवल शुरुआत से पहले या मसौदा के बाद एकीकृत किया, और महारत-उन्मुख छात्र भी सतही प्रक्रियाओं पर डिफ़ॉल्ट रहे — एक दक्षता विरोधाभास जिसमें गति स्कीमा बनाने वाले संज्ञानात्मक कार्य की क़ीमत पर मिलती है ("जिस गति से आप इसे भूलते हैं, वह भी बहुत तेज़ है")। लेखक कारण को एक "संस्थागत शून्य" में खोजते हैं: शिक्षक नकल करने से रोकते हैं लेकिन शायद ही कभी उत्पादक उपयोग सिखाते हैं। प्रक्रिया के कलात्मक प्रमाणों की आवश्यकता — संवाद इतिहास, AI के उपयोग पर एक चिंतन टिप्पणी, एक पुनरीक्षण लॉग — को वर्कफ़्लो को दृश्यमान बनाती है और स्व-नियमन को ग्रेड करने योग्य बना देती है। देखें संज्ञानात्मक आउटसोर्सिंग से पुनःआवंटन तक: अनियंत्रित मूल्यांकनों में छात्र–जनरेटिव AI सहभागिता का 3P विश्लेषण।

परिदृश्य-आधारित मापन आपको आत्मविश्वास के माप के बजाय विवेक का माप देता है। Reed et al. (2026) ने स्नातक छात्रों से विघ्न-कथाएँ रखीं — अपने ही मसौदे में व्याकरण सुधारने के लिए AI का उपयोग, पठन स्वयं करने से पहले खोज शब्द बनाना, व्यक्तिगत योगदान के बिना AI-जनित चिंतन डायरी जमा करना, जनित असाइनमेंट में न्यूनतम संपादन — और पूछा कि प्रत्येक नैतिक था या नहीं। वे जो पैटर्न रिपोर्ट करते हैं वह यह है कि छात्र स्पष्ट मामलों पर अभिसरित होते हैं और सबसे अधिक वहाँ भिन्न होते हैं जहाँ उपकरण ने बौद्धिक कार्य का हिस्सा निभाया, जो ठीक वही सीमा है जिसे किसी पाठ्यक्रम नीति को बतानी चाहिए। इससे विघ्न-कथाएँ एक उपयोगी कक्षा-उपकरण बनती हैं: वे उन असहमतियों को उजागर करती हैं जिन पर आपकी नीति चुपचाप निर्भर करती है, और वे किसी मामले के बारे में विवेक मापती हैं, स्व-रिपोर्ट किए गए दक्षता का नहीं।

मुद्दे और सावधानियाँ

AI साक्षरता को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग के बराबर न मानें। छात्र AI में तकनीकी रूप से निपुण हो सकते हैं जबकि उसके उत्पाद के खराब न्यायाधीश बने रहते हैं। AI साक्षरता के कुछ कौशल-उन्मुख आयाम रिपोर्ट की गई AI निर्भरता के साथ सकारात्मक रूप से जुड़े हुए हैं, जो संकेत देता है कि स्व-शिक्षा में AI विनियमन, शैक्षणिक आत्मविश्वास और मेटाकॉग्निटिव सहायता के बिना परिचालन प्रशिक्षण अनजाने में अधिक निर्भरता को प्रोत्साहित कर सकता है।

AI साक्षरता का एक अंतःक्रियात्मक आयाम है — और यह उन्हीं कौशलों को पूर्व-मानती है जिन्हें वह बनानी चाहती है। Brunnström और Palmqvist के आठ-चरण के प्रदर्शन में, एक चैटबॉट के साथ "अनुभवहीन छात्र" का उपयोग करते हुए, घर-परीक्षा पर डिफ़ॉल्ट उत्पाद "पॉलिश किया हुआ लेकिन शिक्षाशास्त्रीय रूप से पतला" मिला, और उपयोगी सीखने के लूप तक पहुँचने के लिए शिक्षार्थी के आठ चरणों की मेटा-हस्तक्षेपों की आवश्यकता थी ("सरल बनाएँ", "यह बहुत अधिक है, क्या आप इसे संक्षिप्त कर सकते हैं?")। वे इस क्षमता को AI-अंतःक्रिया साक्षरता नाम देते हैं — जनरेटिव AI के साथ पुनरावृत्त अंतःक्रिया को मोड़ना, उसका मूल्यांकन करना और उससे सीखना — और एक तीखा समानता निष्कर्ष निकालते हैं: क्योंकि अनिर्देशित उपयोग एक ऐसी दक्षता थोपता है जो असमान रूप से वितरित है, जनरेटिव AI "पहले से ही लाभप्राप्त छात्रों के लिए सबसे अधिक लाभदायक हो सकता है"। इसलिए अंतःक्रिया सिखाना, केवल उपकरण नहीं, उतना ही एक शिक्षाशास्त्र उपाय है जितना एक समानता उपाय। देखें AI-अंतःक्रिया साक्षरता: उच्च शिक्षा में स्व-नियमित सीखने का समर्थन करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग कैसे किया जा सकता है, इस पर विचार और AI छात्रों को कैसे प्रभावित कर रहा है?।

इसी प्रकार, साक्षरता शिक्षण अकेले मॉडल-स्तरीय समस्याओं को हल नहीं कर सकती। प्रशिक्षण कुछ त्रुटियों को समाप्त किए बिना घटा सकता है। प्रासंगिक चापलूसी पर अनुसंधान में, AI-साक्षरता और प्रॉम्प्टिंग निर्देश ने उपयोगकर्ताओं की त्रुटियों के प्रत्यक्ष दर्पण को कम किया लेकिन उन त्रुटियों के बाद की AI सलाह में फैलने को पूरी तरह रोका नहीं। छात्रों को यह समझने की आवश्यकता है कि "बेहतर प्रॉम्प्टिंग" किसी AI प्रणाली को स्वयं विश्वसनीय नहीं बनाती। देखें प्रासंगिक चापलूसी की छिपी क़ीमत और AI चापलूसी।

समानता भी मायने रखती है। छात्र भुगतान वाले उपकरणों तक अलग-अलग पूर्व पहुँच, मॉडल को प्रॉम्प्ट करने का अलग अनुभव, अलग भाषाई पृष्ठभूमि और डिजिटल आत्मविश्वास के अलग स्तरों के साथ पाठ्यक्रमों में आते हैं। समान पहुँच और बुनियादी सहायता प्रदान किए बिना परिष्कृत AI उपयोग की आवश्यकता रखना पूर्व संपर्क को एक शैक्षणिक लाभ में बदल सकता है। पहुँच, कौशल और परिणाम डिजिटल विभाजन के अलग-अलग आयाम हैं।

AI शिक्षा ज्ञान-आधार से उदाहरण

• अर्थशास्त्र: छात्र पहले एक अर्थशास्त्र की समस्या हल करते हैं, एक GenAI प्रतिक्रिया प्राप्त करते हैं, उसकी तुलना अपने तर्क से करते हैं, AI की आलोचना करते हैं, चिंतन करते हैं और साथियों के साथ चर्चा करते हैं। देखें अर्थशास्त्र में जनरेटिव AI साक्षरता को बढ़ावा देना।
• मनोविज्ञान: छात्र ChatGPT-जनित मीडिया विज्ञप्ति का पाठ्यक्रम रूब्रिक के विरुद्ध मूल्यांकन करते हैं, कमज़ोरियाँ पहचानते हैं और उसे संशोधित करते हैं। यह एक साथ विषयगत, फीडबैक और AI साक्षरता विकसित करता है। देखें मनोविज्ञान, फीडबैक और AI साक्षरता को बढ़ावा देने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग।
• जीवविज्ञान: AI-साक्षरता गतिविधियाँ विषय-सीखने में एकीकृत की जाती हैं, किसी अलग तकनीकी विषय के रूप में नहीं पढ़ाई जाती हैं। देखें जीवविज्ञान कक्षा में AI साक्षरता शिक्षा का एकीकरण।
• डेटाबेस/डिज़ाइन पाठ्यक्रम कार्य: छात्र AI-जनित त्रुटियों का विश्लेषण करते हैं और प्रॉम्प्ट तथा समाधानों को पुनरावृत्त रूप से सुधारते हैं, विषय-सीखने की गतिविधि के रूप में विफलता विश्लेषण का उपयोग करते हैं। देखें AI त्रुटियों की शिक्षाशास्त्र।
• अंतर-विषयक विश्वविद्यालय पाठ्यक्रम: LearnAI मॉडल एक ही सामान्य AI-साक्षरता मॉड्यूल के बजाय विषयों में समय-समय पर एम्बेडेड AI सह-निर्माण का उपयोग करता है। देखें LearnAI: विषयों में समय-समय पर AI सह-निर्माण।
• भौतिकी: एक पुनर्निर्मित परिचयात्मक कण-भौतिकी पाठ्यक्रम ने अनुसंधान-आकार की समस्याओं पर जनरेटिव AI को एक स्पष्ट साथी के रूप में अनुमति दी, लेकिन एक बिना सहायता की लिखित परीक्षा (औसत 80 में से 20.6, केवल दो छात्र 40 तक पहुँचे) ने चेतावनी दी कि सहायता-प्राप्त प्रदर्शन और स्वतंत्र रूप से पुनर्प्राप्त करने योग्य ज्ञान अलग उपलब्धियाँ हैं — इसलिए लेखक तर्क देते हैं कि AI साक्षरता, जिसमें जनित उत्तरों की जाँच करना और AI को नकल करने वाले के बजाय शिक्षक के रूप में मानना शामिल है, शुरुआत में ही पढ़ाई जानी चाहिए, समर्पित बिना-सहायता अभ्यास के साथ। देखें कण भौतिकी शिक्षा में AI: अनुसंधान समस्याएँ और बुनियादी कौशल।
• कार्यक्रम-स्तरीय पाठ्यक्रम डिज़ाइन: AI साक्षरता क्रमविकास एक विकासात्मक मॉडल प्रदान करता है जो छात्रों को उपयोग-न करने या बिना विवेक के उपयोग से सूचित उपयोग, आलोचनात्मक मूल्यांकन और सुधार की ओर ले जाता है। देखें उच्च शिक्षा में AI साक्षरता के लिए एक व्यावहारिक पाँच-चरणीय क्रमविकास।

व्यावहारिक निष्कर्ष

एक व्यावहारिक पाठ्यक्रम डिज़ाइन केवल "सप्ताह 2: ChatGPT का उपयोग कैसे करें" नहीं होता। इसके बजाय, कई ऐसे स्थानों की पहचान करें जहाँ AI महत्वपूर्ण विषयगत निर्णयों के साथ प्रतिच्छेद करता है, और इनकी बार-बार चक्र बनाएँ:

स्वतंत्र सोच → AI उपयोग → सत्यापन → आलोचना → पुनरीक्षण → चिंतन

छात्रों को अंततः यह समझा सकना चाहिए कि उन्होंने केवल AI का उपयोग कैसे किया नहीं, बल्कि उन्होंने कुछ उत्पादों पर क्यों भरोसा किया, कुछ को क्यों अस्वीकार किया, उन्होंने क्या सत्यापित किया, कौन-सा संज्ञानात्मक कार्य उनकी ज़िम्मेदारी बना रहा, और AI का उपयोग कब कार्य के उद्देश्य को कमज़ोर करता।

यह संयोजन वर्तमान साक्ष्य-आधार द्वारा समर्थित AI-साक्षरता रचना के बहुत अधिक निकट है जितना केवल परिचालन दक्षता। यह कि वह साक्ष्य-आधार वास्तव में कितना मज़बूत है — और वह कहाँ पतला होता जाता है — इसके लिए देखें उच्च शिक्षा में AI-साक्षरता हस्तक्षेपों पर साक्ष्य क्या हैं?।