24 Oct 2026

i3: Innovation, Implementation and Impact - My Journey Beyond Classrooms

 Only a Good Continuous Learner Can Become a Global Teacher

By Niranjan W. Meegammana Founder and Programme Director, Shilpa Sayura Foundation | Ashoka Fellow

The Helicopter That Sparked My Curiosity

I still imagine myself as a young boy standing in a rural village in Sri Lanka, watching a helicopter flying overhead during the floods. The surrounding fields were covered with water, and village life had been disrupted. Yet my attention was captured by the machine in the sky.

How could something so heavy fly? What kept it in the air? How could people build such a remarkable machine?

I did not know anything about aerodynamics or engineering. But those questions awakened my curiosity about science and technology. I wanted to understand how things worked.

My formal education began at Ududekada Kanista Vidyalaya, a rural primary school. Winning the Grade 5 scholarship changed my life. It enabled me to attend Walala Central College, now A. Rathnayake Central College, while the scholarship stipend covered most of my educational expenses.

That experience taught me an important lesson: talent exists everywhere, but opportunities do not.

Curiosity inspired me to learn. Education gave me the opportunity to pursue that curiosity. Years later, I wanted to create similar opportunities for other children.

Innovation: Rethinking How Children Learn

My journey into educational innovation began with developing Sinhala computing technologies, including Kaputa fonts and contributing to Sinhala Unicode development. This work helped enable local-language electronic content in Sri Lanka.

I soon realised that technology could do more than connect people. It could make knowledge accessible to children who lacked books, specialist teachers and other learning resources.

In 2006, I pioneered Shilpa Sayura, a curriculum-aligned, local-language e-learning system designed for rural students.

My innovation was not simply digitising textbooks. It was rethinking how education could be delivered beyond conventional classrooms.

I envisioned a model founded on accessible educational content, self-directed learning, peer collaboration and teacher guidance.

Learners could study at their own pace, complete assignments, achieve learning milestones, develop projects and receive mentoring. Teachers would become facilitators of learning rather than merely transmitters of information.

The content could reach learners at schools, homes and community centres, with or without continuous internet connectivity.

Implementation: Turning Ideas into Opportunities

I learned that innovation has little value unless it can be implemented, replicated and sustained.

Shilpa Sayura evolved into a collaborative educational network connecting schools, regional learning hubs, community centres, universities, technology professionals and teachers.

Through more than 200 collaborating teachers, we have supported learning inside schools, after school, at community centres and online.

In 2010, I created Shilpa64, a national curriculum-based learning platform that has served over 60,000 users. I also developed Ganidu, a visual programming tool based on Google's Blockly technology, to introduce computational thinking and coding to children from Grade 6 onwards.

As my own knowledge evolved, I expanded our educational programmes from digital literacy and media education into software development, robotics, artificial intelligence, cybersecurity, STEM and climate technology.

I believe education must be gender-responsive and culturally relevant. Learning should respect students' languages, backgrounds and experiences while providing equal opportunities to develop their abilities.

Through Girls in Technology, NextGen Girls and ClimateTech Girls, we have worked to expand girls' participation and leadership in emerging technologies.

I also learned that successful implementation depends on collaboration. Teachers, students, researchers, communities, donors and technology professionals have all contributed to improving and extending our work.

Impact: Measuring Success Through Learners

Over two decades, I have personally taught more than 6,000 learners through classroom instruction, workshops and online education.

During the COVID-19 pandemic, Shilpa Sayura's educational content and online and offline programmes reached more than 200,000 students, supported by collaboration with over 200 teachers.

Our participating schools have reported a 30% relative increase in girls learning technology and a 15% increase in students progressing into ICT degree programmes.

Students associated with our programmes have won hackathons, AI competitions, robotics competitions and other national and international awards. Many have progressed into universities, technology careers and postgraduate research.

One of our first learners, Poornima Meegammana, became an Internet Society 25 Under 25 awardee and a Forbes 30 Under 30 Asia honouree. Today, she is a Director of Shilpa Sayura Foundation and is pursuing doctoral research on girls' STEM education using virtual reality.

Our educational innovations have received international recognition, including the Stockholm Challenge, Lien i3 Challenge and UNESCO Prize for Girls' and Women's Education. In 2011, I was selected as an Ashoka Fellow for my work in expanding educational opportunities for underserved communities.

Our approach has also attracted academic attention. From my 2010 research on local-language e-learning at rural telecentres in Thailand to our 2026 ACM CHI research on early computing experiences for rural girls, I have continued connecting educational practice with research and evaluation.

These achievements belong not to one individual, but to a community of learners, educators, collaborators and supporters who shared a common vision.

I measure impact not only by numbers or awards, but by the learners who gain confidence, develop new abilities and go on to create opportunities for others.

Continuous Learning: The Foundation of I3

Looking back, I recognise that my greatest strength has not been mastering any single technology. It has been the willingness to keep learning, challenge myself and collaborate with others.

From surveying and software engineering to digital media, artificial intelligence, cybersecurity, educational research and climate technology, each stage of my professional development has created new possibilities for teaching and innovation.

I have also discovered that learning is not limited to formal qualifications. We learn from our students, colleagues, communities, successes and failures.

My I3 philosophy brings together three essential ideas:

Innovation , Challenging established practices and creating new possibilities for learning.

Implementation , Turning ideas into practical, inclusive and scalable educational opportunities through collaboration and networking.

Impact , Measuring success through the knowledge, confidence, achievements and opportunities gained by learners and communities.

I believe the most meaningful educational innovations emerge when teachers remain learners themselves.

My Vision: Enabling Global Educational Transformation

My vision is to inspire a global transformation in education through continuous learning, innovation, collaboration and shared knowledge.

I believe technology can help enable this transformation by removing barriers to knowledge, connecting learners and educators, and making quality education accessible beyond conventional classrooms.

But technology alone cannot transform education. It must empower learners to explore independently, learn from one another and benefit from the guidance of teachers. Education must remain gender-responsive, culturally relevant and inclusive, respecting the diverse needs and aspirations of learners everywhere.

Through my I3 philosophy,Innovation, Implementation and Impact,I want to demonstrate how educators, technology and collaborative networks can create sustainable learning opportunities that communities around the world can adapt to their own needs.

The curiosity that began when I watched a helicopter flying over my flooded village continues to inspire me. I want every child, wherever they are born, to have the opportunity to ask questions, explore possibilities and realise their potential.

Above all, I believe that only a good continuous learner can become a global teacher. By continuously learning, challenging ourselves, embracing technology and sharing knowledge, we can transform education and create opportunities for generations to come.

Explore my work


12 May 2026

Transparency, explainability, interpretability, and accountability in AI

Transparency, explainability, interpretability, and accountability are becoming central pillars of AI governance.



As AI systems increasingly influence transportation, healthcare, finance, robotics, public services, and national infrastructure, trust can no longer depend only on model accuracy. It must also depend on responsibility, traceability, and human oversight.

This is especially important for autonomous systems that can operate with little or no direct human intervention.

Autonomous vehicles, drones, industrial robots, intelligent surveillance systems, and AI-driven decision platforms are now capable of making operational decisions independently in real-world environments.

In such systems, governance is no longer optional. It becomes a safety, legal, and societal requirement.

Transparency focuses on visibility.

It answers questions such as:

• What happened?

• When did it happen?

• Which model, dataset, or system produced the result?

Transparency includes:

• audit logs

• metadata

• data lineage

• model documentation

• system limitations

• oversight responsibilities

Regulations such as the EU AI Act increasingly require organisations to disclose AI usage, identify synthetic content, and ensure traceability for high-risk AI systems.

Explainability focuses on logic and  reasoning of AI.

It asks:

How did the system arrive at this decision?

If an autonomous vehicle changes direction unexpectedly or an AI system rejects a financial transaction, investigators and operators should be able to identify the contributing factors behind the decision.

Interpretability goes further by connecting technical outputs with real-world meaning.

It helps humans understand why a decision matters within a specific operational or social context.

Some models, such as decision trees, are naturally interpretable, while deep neural networks often require additional techniques such as SHAP or LIME to support human understanding.

Trustworthiness in AI depends on more than performance.

It includes:

• reliability

• fairness

• robustness

• privacy protection

• cyber security

• human rights protection

AI systems increasingly process sensitive behavioural, biometric, financial, and mobility-related data. Without strong governance, poorly designed systems may create risks involving discrimination, surveillance misuse, privacy violations, or unsafe autonomous behaviour.

This is why accountability is becoming a major legal and technical challenge.

When autonomous systems operate independently, important questions arise:

• Who is responsible if the system fails?

• Can the decision process be reconstructed?

• Can investigators reproduce the event using forensic logs and system evidence?

Industry and regulators are increasingly moving toward:

• model logs tracking system behaviour and limitations

• data lineage records showing training data origins

• forensic logging for incident reconstruction

• explainability mechanisms for human oversight

• lifecycle governance frameworks supporting accountability and compliance

One of the major challenges remains the balance between performance and clarity.

Simpler models are easier to explain, while highly complex models may achieve stronger predictive performance but reduce transparency and public trust.

Responsible AI is not only about building intelligent systems.

It is about building systems that remain understandable, auditable, privacy-aware, human-centric, and accountable,  even when operating autonomously.

Niranjan Meegammana 

Sri Lanka Institute of Information Technology (SLIIT)

#AIGovernance #ResponsibleAI #ExplainableAI #TrustworthyAI #HumanRights #Privacy #CyberSecurity #AutonomousSystems


13 Jan 2026

මහනූවර ආපදා වලට අධි අවදානම් ද?


බොහෝ කඳුකර නගර බිහිවී ඇත්තේ මිටියාවත් තුලය. ඒ අතරම ගංගා ආශ්‍රිතවය.  උදාහරණයක් ලෙස මහනුවර නගරය ගනිමූ. එය අධික වර්ෂාව පවතින අවස්ථාවලදී ආරක්ෂිතද?




මහනුවර නගරය පිහිටා ඇත්තේ හන්තාන, උඩවත්ත කැලේ හා බහිරවකන්ද යන බෑවුම් සහිත කඳුවැටි වලින් වට වූ ස්වාභාවික බඳුනක් වැනි ස්ථානයකය. 

2025 වසරේ ඇති වූ දිත්වා (Dithwa) සුළි කුණාටුව පැය 96 ක් තුල පැවති මහනුවරට මිලිමීටර් 400කට ආසන්න වර්ෂාපතනයක් ලැබුණි. කඳු වළල්ලකින් වට වූ, ඝන ලෙස ඉදිකිරීම් සිදු කර ඇති නගරයකට මෙය අතිවිශාල වර්ෂාපතනයකි. නගරයේ මධ්‍යම ඇළ සහ කාණු පද්ධතිය මෙවැනි දැවැන්ත වර්ෂාපතනයකට ඔරොත්තු දෙන ලෙස නිර්මාණය කර නොමැත. 

මහනුවර නගරයේ ජලාපවහන පද්ධතියේ ප්‍රධානතම දුර්වලතාවක් (Single point of failure) ලෙස මධ්‍යම ඇළ හැඳින්විය හැකිය. එහි ඇතිවන අවහිරතා හේතුවෙන් නගරයේ සමස්ත ජලාපවහන පද්ධතිය අඩාල වීම, නායයාම් අවදානම ඉහළ යාම සහ ප්‍රවාහන පද්ධතිය ඇණ හිටීම වැනි දාම අවදානම් රැසක් නිර්මාණය වේ.

මෙම බෑවුම් අධික ලෙස ජලයෙන් සංතෘප්ත වූ විට, එම අවදානම සාමාන්‍ය ගංවතුර තත්ත්වයකින් ඔබ්බට ගොස් නායයෑම් සහ මඩ ප්‍රවාහයන් දක්වා වර්ධනය වේ. ගලා එන සුන්බුන් හේතුවෙන් කාණු පද්ධති අවහිර වී, නගරයේ පහත් බිම් ප්‍රදේශ ක්ෂණිකව ජලයෙන් යට විය හැකිය. මාර්ග, දුම්රිය මාර්ග සහ පිවිසුම් මාර්ග වැසී යාමට හෝ කැඩී යාමට ඉඩ ඇති අතර රෝහල් සහ පොදු පහසුකම් හුදකලා වීමේ අවදානමක් ද පවතී. මෙය කල්තියා ජනතාව ඉවත් කිරීම් (evacuation) අවශ්‍ය වන ඉහළ බලපෑමක් සහිත ආපදා තත්ත්වයකි.

මෙවැනි සීමාවන් ඉක්මවා යන අවස්ථාවලදී යටිතල පහසුකම්, ප්‍රවාහනය, ව්‍යාපාරික කටයුතු, හෝටල් ඇතුලු සංචාරක ක්ෂේත්‍රය සහ පොදු ජන ජීවිතය සම්පූර්ණයෙන්ම අකර්මණ්‍ය වීමේ තත්ත්වයකට පත්වේ. එබැවින් හදිසි ප්‍රතිචාර දැක්වීමට පමණක් සීමා නොවී, පූර්ව සූදානම, පූර්ව අනතුරු ඇඟවීම් සහ සම්බන්ධීකරණය කරන ලද ආපදා කළමනාකරණ සේවා මෙන්ම අවතැන් වූවන්, තුවාල ලැබූවන්, මූලික අවශ්‍යතා සහ මහජන සෞඛ්‍යය පිළිබඳ සැලසුම් ද මෙයට ඇතුළත් විය යුතුය. 

මේ සඳහා බහුවිධ විසඳුම් සහ පාර්ශවකරුවන් රැසකගේ දායකත්වය අත්‍යවශ්‍ය වේ. එමනිසා වහාම ජාතික අවධානය යොමු විය යුතු ප්‍රධාන ක්ෂේත්‍ර දෙකක් මෙහිදී හඳුනාගත හැකිය:

1. සංකීර්ණ ආපදා තත්ත්වයන් කල්තියා හඳුනාගත හැකි AI (කෘතිම බුද්ධිය) පාදක කරගත් පූර්ව අනතුරු ඇඟවීමේ පද්ධති භාවිතය.

2. අධික වර්ෂා ජලය කළමනාකරණය කිරීම සහ බැස යාමට සැලැස්වීම සඳහා ආපදාවකට පෙර සිදු කරන භූ-ඉංජිනේරු (Geo-engineering) ක්‍රියාමාර්ග.

මෙම ඉංජිනේරු සහ AI පද්ධති එක්ව ක්‍රියා කිරීමෙන් අවදානම්  කාලගුණික සිදුවීම් පුරෝකථනය කිරීම පමණක් නොව, අවදානම් තත්ත්වයන් වර්ධනය වන ආකාරය සහ ආරක්ෂිත සීමාවන් ඉක්මවා යන ආකාරය නිරන්තරයෙන් නිරීක්ෂණය කළ හැකිය. එමඟින් ආපදා සීමාවන් ඉක්මවා යාමට පෙර කාලෝචිත ලෙස මැදිහත් වීමට අවස්ථාව සැලසේ.

මහනුවර මධ්‍යම ඇළ අවදානම කළමනාකරණය :

මේ සඳහා නවීන තාක්ෂණය,  ඉංජිනේරු විසඳුම් හා මහජන චර්යා වෙනසක් එක් කළ විට එහි කාර්යක්ෂමතාව බෙහෙවින් ඉහළ යයි. විශේෂයෙන්ම කඳුකර නගරයකට ආවේණික වූ බෑවුම් සහිත ස්වභාවය නිසා, ඇළ මාර්ගය සහ අවට බෑවුම් වල ස්ථායීතාව අතර සෘජු සම්බන්ධයක් පවතී.

නවීන තාක්ෂණික විසඳුම් මඟින් එම අවදානම පාලනය කිරීමට 

  • බෑවුම් ස්ථායී කරණය (Slope Stabilization) සඳහා ඉවූරු වල. පස ශක්තිමත් කිරීම කල යූතුය.
  • සිදූරු ජලාපවහන නල (Horizontal Drains) මගින්  බෑවුම් සහිත ප්‍රදේශවල පස තුළ ඇති අතිරික්ත ජලය ඉවත් කිරීම කළ හැක. 
  • භු-දැල් යොදා  පස සෝදායාම වැළැක්වීමට ආරක්ෂිත ආවරණ යෙදීම ද, නාය යාම් වලකන සැවැන්දරා, උණ වැනි ශාක  රෝපනය කිරීමද අවශ්‍යය. 
  • මධ්‍යම ඇලේ තනි බිඳ වැටීම වැලැක්වීමට එයට එන අතිරික්ත ජලය වෙනත් දෙසක ට හරවා යැවීමට නව නාලිකා පද්ධතියක් ඉදි කිරීම ඉතාම වැදගත්ය. ඒ සඳහා බහිරවකන්ද, උඩවත්ත කැලේ හා හන්තාන කඳු ඔස්සේ එන ජලය මධ්‍යම ඇලට ඇතුළුවීමට පෙර මහවැලි ගඟට හැරවිය යුතුවේ.
  • AI භාවිතයෙන් වර්ෂාව හා මධ්‍යම ඇලේ ජල මට්ටම හා ගලා යාම  පුරෝකතනය කර ජල ගැලීම් සිදුවීමට පැය කිහිපයකට පෙර අනතුරු ඇඟවීම් නිකුත් කිරීම අත්‍යාවශ්‍ය වේ.

චන්ද්‍රා ගමගේ (භු-ඉංජිනේරු විශේෂඥ) නිරංජන් මීගම්මන (AI විශේෂඥ) 

Climate Tech Foundation 

 #shilpasayura #climatetech #kandy

7 Feb 2021

Java OOP Programming primer


Java, Spring Boot, Android Studio, Flutter ! මේ හතරම එකද? ඒ ගැනයි මේ ලිපිය . කෙටියෙන් කියනවානම් Java කියන්නේ Object Oriented Programming Language එකක්. අනිත් 3 ම විශේෂ අවශ්‍යතා සඳහා සැකසුන Java මත ගොඩ නැගුනු framework සහ development tools. හුඟක් අය අමාරුවේ වැටෙන තැනක් තමයි framework එකෙන් වැඩ පටන් ගන්න එක. සමාන ලක්ෂණ පෙනුනට Java Python වගේ නෙමෙයි. C වගේත් නෙමෙයි. Java language එක හුඟක් වෙනස්. Java වල අභියෝගය තියෙන්නේ OOP Approach එක හරියට අවබෝධ කරගන්න එක. Python වල print("Hello World") කියලා ලියන එක Java වලින් මෙහෙම ලියන්නේ ඇයි ? public class Main { public static void main(String[] args) { System.out.println("Hello World"); } } ඒක හරියට ඔලුව වටේ අත දාලා නහය අල්ලනවා වගේ කියලා හිතෙනවා නේද? public, class, Main, static, void, main, String, args Statem.out , {} වචන වලින් වෙන්නේ මොකක්ද? ඒවා නැතුව println("Hello World"); විතරක් ලියන්න බැරි ඇයි? ඒ මදිවට compile කරලා ආයේ වෙනම run කරන්න ඕනේ ඇයි ? කෙටිම පිළිතුර Object Oriented Programming එහෙම තමා කියන එක. ඒත් ඒක පැහැදිලි පිලිතුරක් නං නෙමේ. OOP සංකල්ප අවබෝධ කරගන්න අපට තවත් ගැඹුරට Java හදාරන්න වෙනවා. මුලින්ම අපි ඉගෙන ගන්නේ object එකක් කියන මුලික සංකල්පය. සරලව කීවොත් object දත්ත සහ හැසුරුම් කේත එය තුලම ඇතුළත් කර තිබෙනවා. ඒ නිසා එයට බාහිර කේත හා දත්ත නොමැතිව ස්වයංව ක්‍රියා කරන්නට පුළුවන්. ඒකට කියන්නේ Encapsulation කියලා. Object එකක් නිර්මාණය කරන්නේ base class එකකින්. එකම base class එකකින් Object ගණනක් හදන්න පුළුවන්. ඒ object එකිනෙකට සමාන වගේම වෙනස් වෙන්නත් පුළුවන්. ඒ Object අතර සන්නිවේදනය කරන්නත් පුළුවන්. මේ program එක Car කියන base class එක භාවිතා කරලා Car objects දෙකක් නිර්මාණය කරනවා. ඒවා කාර් වර්ග දෙකක්. public final class Car { private final String name; public Car(String brand) { this.name= brand; } public static void main(String[] args) { Car car1 = new Car("Toyota"); Car car2 = new Car("Suzuki"); System.out.println(car1.name); System.out.println(car2.name); } } අපි මෙතනදී බාවිතා කලේ Car base class එකේ Constructor method එක. හැබැයි කාර් මෙහෙයවන්න අපට තවත් functions ඕනේ වෙනවා. start, run, break, honk, stop වගේ methods අපට base class එකටම දාන්න පුළුවන්. එතකොට car1 සහ car2 කියලා අපි නිර්මාණය කරන object දෙකටම ඒ methods automatically ලැබෙනවා. එවිට ඒ කාර් අපට මෙහෙයවන්න පුළුවන්. කාර් object එක තුළම ඒවා හසුරුවන දත්ත සහ ක්‍රමවේද ඇතුලත්. ඒවා ස්වයංපෝෂිතයි. ඒ සංකල්පයට කියන්නේ Inheritance. Java programming කරන්න මේ වගේ OOP සංකල්ප වලින්. Java වල structural programming වලට අමතරව Abstraction, Inheritance, Polymorphism, Encapsulation, Constructor වගේ ප්‍රධාන OOP සංකල්ප සමග overloading, overriding , Static and dynamic binding, Access specifiers techniques ප්‍රායෝගිකව භාවිතා කරන හැටි ඉගෙන ගත්තාම Android, Spring Boot , Flutter කරදරයක් නැතිව කරගන්නත් පුළුවන්. නැත්නං මග හිරවෙනවා. ඒ නිසා ඔබ පළමුව කළ කළ යුත්තේ හරියට Java OOP Programming ඉගෙන ගන්න එකයි. ඒ වෙනුවෙන්ම වූ විශේෂ පාඨමාලාවක් ශිල්ප සයුර nextgen ඔබට හඳුන්වා දෙනවා. ලියාපදිංචිය මෙතනින්. https://forms.gle/AjFzTQ7EU1RcJNeK9 වැඩි විස්තර සඳහා 0777573857 අංකයට පණිවිඩයක් එවන්න නැතිනම් අමතන්න. #shilpasayura #nextgen