बोला गया सारांश — साथ पढ़ने के लिए प्ले दबाएँ: बोली जा रही पंक्ति ऊपर रहती है।
आप क्या सीखेंगे
अनुमानित समय: 50 मिनट
इस पाठ के अंत तक आप सक्षम होंगे:
- Description कौशल का उपयोग करके प्रभावी prompts तैयार करना जो AI को आपके nonprofit कार्य के लिए प्रासंगिक जानकारी एकत्र और संश्लेषित करने के लिए निर्देशित करते हैं
- Discernment कौशल का उपयोग करके AI द्वारा उत्पन्न शोध का मूल्यांकन करना - सटीकता, प्रासंगिकता और आपके nonprofit संदर्भ के लिए उपयुक्तता के लिए
AI के साथ शोध करना
(7 मिनट)
यह वीडियो एक शोध परिदृश्य के माध्यम से Description-Discernment लूप को कार्यान्वित दिखाता है। आप Maria को देखेंगे, एक कार्यकारी निदेशक जो अपने housing nonprofit को Portland से Seattle तक विस्तारित कर रही है, जब वह नीति परिदृश्य, फंडिंग अवसर और अनुपालन आवश्यकताओं पर शोध करने के लिए AI का उपयोग करती है। वीडियो दिखाता है कि संदर्भ-समृद्ध prompts कैसे तैयार करें, AI आउटपुट का आलोचनात्मक मूल्यांकन कैसे करें, और उपयोगी परिणामों की ओर कैसे पुनरावृत्ति करें।
मुख्य बातें
- प्रभावी Description संदर्भ प्रदान करता है : बस व्यापक प्रश्न न पूछें—समझाएं कि आप कौन हैं, आप किसकी सेवा करते हैं, और आपको विशेष रूप से क्या जानने की आवश्यकता है। यह संदर्भ AI को प्रासंगिक, कार्यान्वयन योग्य जानकारी प्रदान करने में मदद करता है
- Discernment वैकल्पिक नहीं है : आपको AI आउटपुट का आलोचनात्मक मूल्यांकन करना चाहिए, विशेष रूप से जब सटीकता महत्वपूर्ण हो। विशिष्ट दावों को सत्यापन के लिए चिह्नित करें, अंतराल को नोटिस करें, और जानकारी की हाल की स्थिति पर सवाल उठाएं
- Description-Discernment लूप पुनरावृत्तिमूलक है : आपका पहला prompt शायद ही कभी आपको वह सब कुछ देता है जिसकी आपको आवश्यकता है। प्रत्येक प्रतिक्रिया का मूल्यांकन करने से जो सीखते हैं उसका उपयोग बेहतर, अधिक लक्षित अनुवर्ती प्रश्न तैयार करने के लिए करें
- AI शोध को तेज करता है लेकिन विशेषज्ञता को प्रतिस्थापित नहीं करता : AI आपको जल्दी से उन्मुख होने में मदद कर सकता है, लेकिन आप अभी भी निर्णय निर्माता हैं जिसे हर deliverable पर पेशेवर판断लागू करना चाहिए
अभ्यास 1: नीति और विधान ट्रैकिंग
यह अभ्यास आपके nonprofit के कार्य के लिए प्रासंगिक नीति क्षेत्रों पर शोध करने के लिए Description और Discernment का उपयोग करने का अभ्यास करने में मदद करता है।
भाग I: आत्म-प्रतिबिंब
अपने काम के लिए प्रासंगिक एक नीति क्षेत्र चुनें (housing policy, education funding, healthcare access, environmental regulations, आदि)। एक शोध prompt तैयार करें जिसमें शामिल हो:
- विशिष्ट नीति या विधान जिसे आप समझना चाहते हैं
- आपके nonprofit का संदर्भ (आप किसकी सेवा करते हैं, यह आपके मिशन के लिए क्यों महत्वपूर्ण है)
- आपको क्या जानने की आवश्यकता है (लाभार्थियों पर प्रभाव, फंडिंग निहितार्थ, अनुपालन आवश्यकताएं, advocacy अवसर)
- समय सीमा या भौगोलिक दायरा
भाग II: सहयोग
अपना prompt AI के साथ साझा करें और प्रतिक्रिया की समीक्षा करें। Discernment लागू करें:
- कम से कम 2 दावों की पहचान करें जिन्हें सत्यापन की आवश्यकता है
- किसी भी missing perspectives को नोट करें जो आपके समुदायों के लिए प्रासंगिक हैं
- किसी भी जानकारी को चिह्नित करें जो पुरानी या बहुत सामान्य लगती है
भाग III: प्रतिबिंब
- क्या आपके प्रारंभिक prompt ने AI को उपयोगी होने के लिए पर्याप्त संदर्भ दिया?
- दूसरे प्रयास के लिए आप अपने prompt में क्या संशोधन करेंगे?
- इस जानकारी को अपने काम में उपयोग करने से पहले आप कौन से सत्यापन कदम उठाएंगे?
Stretch goal : AI से अपने सारांश में एक मुख्य दावे के लिए मूल स्रोत को ट्रैक करने के लिए कहें और तुलना करें कि इसे कितनी सटीकता से प्रस्तुत किया गया था।
अभ्यास 2: Donor या grant prospecting
यह अभ्यास Description और Discernment को fundraising शोध पर लागू करता है—एक उच्च-दांव क्षेत्र जहां सटीकता आवश्यक है।
भाग I: आत्म-प्रतिबिंब
अपना शोध फोकस चुनें (उदाहरण के लिए: एक विशिष्ट program के लिए grant अवसर, आपके क्षेत्र में प्रासंगिक giving priorities वाले corporate donors, या foundation prospects जो आपके जैसे संगठनों को fund करते हैं)। एक शोध prompt तैयार करें जिसमें शामिल हो:
- आपके संगठन का मिशन और funding की तलाश करने वाला विशिष्ट program/need
- आपके nonprofit की विशेषताएं (budget size, geographic area, populations served)
- Funding parameters (grant size range, eligible expenses, application timing)
- एक "good fit" क्या बनाता है केवल topic alignment से परे (values, giving history, accessibility)
भाग II: सहयोग
अपना prompt AI के साथ साझा करें और प्रतिक्रिया की समीक्षा करें। Discernment लागू करें:
- जांचें कि क्या सुझाए गए funders वास्तव में आपके आकार/प्रकार के संगठनों को fund करते हैं
- वर्तमान application deadlines और eligibility requirements को सत्यापित करें
- किसी भी पुरानी जानकारी की पहचान करें (बंद programs, बदली हुई priorities)
- नोट करें कि कौन से prospects आपके मूल्यों के साथ संरेखित हैं, केवल आपकी budget needs के साथ नहीं
भाग III: प्रतिबिंब
- क्या AI समझ गया कि एक funder आपके मिशन के साथ "aligned" क्या बनाता है बनाम केवल topically संबंधित?
- एक application में समय निवेश करने से पहले आपको कौन से महत्वपूर्ण विवरण सत्यापित करने की आवश्यकता होगी?
- इस शोध से क्या missing है जो केवल आप (या आपका network) जानते होंगे?
Stretch goal : एक सुझाए गए funder को चुनें और AI से उनके recent grants पर शोध करने में मदद लेने के लिए कहें ताकि आप उनके actual giving patterns को stated priorities के विरुद्ध समझ सकें।
पाठ प्रतिबिंब
- अधिक सामान्य prompt की तुलना में आपके nonprofit के बारे में संदर्भ प्रदान करने से AI के शोध आउटपुट की गुणवत्ता में कैसे परिवर्तन आया?
- जब AI का उपयोग शोध के लिए करते हैं तो आप अपने workflow में कौन सी सत्यापन आदतें बनाएंगे?
आगे क्या है
अगले पाठ में, हम एक अलग संदर्भ में इन्हीं Description और Discernment कौशल की खोज करेंगे: AI के साथ लेखन। आप देखेंगे कि जब आप जानकारी एकत्र करने के बजाय content बना रहे हों तो लूप कैसे काम करता है।
प्रतिक्रिया
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स्वीकृति और लाइसेंस
_Copyright 2025 Anthropic and Giving Tuesday. Prof. Rick Dakan (Ringling College of Art and Design) और Prof. Joseph Feller (University College Cork) द्वारा विकसित AI Fluency Framework पर आधारित। CC BY-NC-SA 4. 0 लाइसेंस के तहत जारी।_