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CBSE के paperless exams की मदद से बचाए गये 50,000 पेड़

सेंट्रल बोर्ड ऑफ सेकेंडरी एजुकेशन(CBSE) का कहना है कि पेपरलेस जाने का फैसला 50,000 पेड़ों को बचा चुका है।
राजधानी के लिए, जो कि वायु प्रदूषण की वजह से काफी हद तक पीड़ित है और पेड़ों के कम होने के खिलाफ एक Marketing Campaign का मुकाबला कर रहा है, ये खुशी का सबसे बड़ा कारण है। लेकिन ये इस बात का एकमात्र प्रयास नहीं है| लगभग छह महीने से 21 virtual initiative से अब तक 100 करोड़ रुपये बचाए जा चुके हैं|

Board का कहना है कि virtaul power ने पेपर के 50 लाख रिम बचाए क्योंकि print announcements, अड्मिट प्लेयिंग कार्ड्स, attendance sheets और विभिन्न tutorial subject material में लगभग 30 करोड़ पेज-एक बार में इस्तेमाल होते थे। CBSE सचिव अनुराग त्रिपाठी ने गणित की भाषा में कहा कि CBSE साल में एक बार परीक्षा के अनुसार लगभग 20 पन्नों को प्रिंट करता था। तो यह 1.5 करोड़ candidates के लिए 300 मिलियन published पेजों की राशि हो सकती है। इससे हमारे carbon फुटप्रिंट कम होते हैं।

CBSE paperless exams
Photo : internet

करवाल ने कहा कि ये सब एसोसिएशन और परीक्षा प्रणाली में सुधारों के एक बड़े सेट के हिस्से के रूप में हासिल हुआ है। CBSE अध्यक्ष अनीता करवाल ने कहा कि वर्चुअल पहल system को transparent, effective और error free बनाने के तरीके हैं। ये अतिरिक्त समय बचाता है, यही कारण है कि इस बार पिछले परिणामों की घोषणा हो रही है| इसके अलावा, इससे उन्हें class 10th के maths पेपर के री-टेस्ट के व्यवहार का फैसला करने में मदद भी मिली क्योंकि कुछ दिनों के अंदर paper leak पर इसका प्रभाव पड़ता है|

त्रिपाठी ने करवाल के point को मजबूत करते हुए कहा कि पेपर लीक को रोकने के लिए अब बेहतर तकनीकी इंटरवेन्षन है।

कुछ इनिशियेटिव्स पूरी तरह से नये हैं। TETRA (Theory Evaluation Trend Analysis) है, जो real time एवॅल्यूयेशन के जवाब में एक कॉल इंप्रूव सिस्टम है। फिर OECMS (Online एग्ज़ॅम Centre Management System) है, जो कि परीक्षा केंद्रों, प्रश्न पत्र वितरण समय, विकलांग लोगों के साथ वास्तविक स्वास्थ्य जानकारी, health प्रिरेक्विज़िट्स, स्क्राइब्स, ऑब्ज़र्वर्स आदि के बारे में रियल-टाइम इन्फर्मेशन देने के लिए है।

फिर OASIS (Online Affiliated Schools’ Information System) के रूप में जाना जाता है, जो कि declaration ऑफ एफेक्ट्स से पहले इनकन्सिस्टेंट मार्किंग का पता लगाने के लिए पिछले सिस्टम का एक अपग्रेड किया गया रूप है।

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