Κέρδη:
- Ικανότητα μετατροπής των ηθικών αρχών της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στην ειδική εκπαίδευση (ευεργεσία, μη κακοήθεια, δικαιοσύνη, αποφυγή μεροληψίας) σε συγκεκριμένους κανόνες
- Δυνατότητα διαχείρισης του απορρήτου των δεδομένων μαθητή και οικογένειας, αποθήκευση δεδομένων και όρια κοινής χρήσης στο πλαίσιο του KVKK
- Δυνατότητα σύνδεσης των μαθημάτων σε όλη την ενότητα σε μια ασφαλή ροή εργασιών από άκρο σε άκρο και ορισμός που τελειώνει η τεχνητή νοημοσύνη και αρχίζει η ευθύνη των ειδικών
Σε όλη αυτή την ενότητα, μάθαμε να χρησιμοποιούμε την τεχνητή νοημοσύνη ως βοηθό: συντάξαμε έναν στόχο IEP, προσαρμόσαμε υλικά, δημιουργήσαμε ένα σχέδιο AAC και συμπεριφοράς, παρακολουθήσαμε την πρόοδο και ενισχύσαμε την επικοινωνία με την οικογένεια. Αυτή η τελική ενότητα εξετάζει το πλαίσιο που τα συγκρατεί όλα: ηθική, απόρρητο και εποπτεία από ειδικούς. Γιατί τα "δεδομένα" με τα οποία δουλεύεις στην ειδική αγωγή δεν είναι τραπέζι, αλλά παιδί? Η «παραγωγή» που παράγετε δεν είναι ένα έγγραφο, αλλά μια απόφαση που επηρεάζει το δικαίωμα του παιδιού στην εκπαίδευση. Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει μεγάλη ευκολία σε αυτόν τον τομέα. Αλλά όταν χρησιμοποιείται λανθασμένα, τα άτομα που μπορούν να πληγούν περισσότερο είναι και τα πιο ευάλωτα. Ας επαναλάβουμε για τελευταία φορά την αρχή που θεσπίσαμε από την αρχή: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι βοηθός. Η διάγνωση, η τοποθέτηση, ο σκοπός και οι αποφάσεις που επηρεάζουν το μέλλον του παιδιού ανήκουν στον αρμόδιο ειδικό, την ομάδα του ΙΕΠ και την οικογένεια.
Τέσσερις ηθικές αρχές και τα συγκεκριμένα αντίστοιχά τους
Μπορούμε να αποδώσουμε τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ειδική εκπαίδευση σε τέσσερις βασικές ηθικές αρχές:
- Οφέλη: Η τεχνητή νοημοσύνη θα πρέπει να χρησιμοποιείται για να συνεισφέρει πραγματικά στην εκπαίδευση του παιδιού. Θα πρέπει να βοηθήσει τον δάσκαλο να απελευθερώσει το χρόνο του και να δώσει μεγαλύτερη προσοχή στο παιδί. Η χρήση δεν είναι αυτοσκοπός.
- Μη επιζήμια: Μη επαληθευμένη, ακατάλληλη για παιδιά ή στιγματιστική απόδοση μπορεί να προκαλέσει βλάβη. Κάθε έξοδος περνάει από το φίλτρο "θα βλάψει αυτό το παιδί;"
- Δικαιοσύνη: Κάθε παιδί πρέπει να έχει ίση πρόσβαση σε πόρους και ποιοτική εκπαίδευση. Η τεχνητή νοημοσύνη δεν πρέπει να ευνοεί ορισμένα παιδιά και να παραμελεί άλλα. Ο καθένας πρέπει να έχει ατομική προσοχή.
- Αποφυγή μεροληψίας: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντανακλά στερεότυπα στα δεδομένα στα οποία εκπαιδεύεται. Ο συγκεκριμένος τύπος αναπηρίας μπορεί να παράγει αποτελέσματα που εισάγουν διακρίσεις σχετικά με το φύλο, τον πολιτισμό ή την κοινωνικοοικονομική κατάσταση. Ο ειδικός πρέπει να αναγνωρίσει και να διορθώσει αυτά τα αποτελέσματα και να αξιολογήσει κάθε παιδί ξεχωριστά.
Η προκατάληψη είναι ιδιαίτερα σημαντική γιατί είναι ύπουλη. Το AI μπορεί να παράγει άπταιστα μια πρόταση όπως «τέτοια παιδιά συνήθως δεν μπορούν να κάνουν το Χ». Ωστόσο, αυτό είναι ένα στερεότυπο που είναι και λάθος και εμποδίζει το παιδί. Το καθήκον του ειδικού είναι να δει αυτά τα μοτίβα και να αξιολογήσει το παιδί με τις δυνατότητές του.
Προσοχή: Δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν γενικεύσεις που δημιουργούνται από την τεχνητή νοημοσύνη ("τα παιδιά με αναπηρία Χ μπορούν/κάνουν το Υ") για τον περιορισμό του σκοπού ενός παιδιού. Οι χαμηλές προσδοκίες είναι μια από τις πιο κοινές και πιο αόρατες μορφές διακρίσεων.
Απόρρητο: όρια αποθήκευσης και κοινής χρήσης δεδομένων
Τα δεδομένα μαθητή (ταυτότητα, διάγνωση, αναφορά RAM, αρχείο συμπεριφοράς, οικογενειακές πληροφορίες) είναι ειδικά προσωπικά δεδομένα που εμπίπτουν στο πεδίο εφαρμογής του KVKK. Ας διευκρινίσουμε τους κανόνες σε αυτήν την ενότητα:
- Ανωνυμοποίηση: Τα στοιχεία ονόματος, ταυτότητας, πρωτοκόλλου, σχολείου, διεύθυνσης και οικογένειας καταργούνται πριν από την είσοδο σε οποιοδήποτε εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης.
- Ελάχιστα δεδομένα: Μοιραστείτε μόνο τις πληροφορίες που απαιτούνται για την εργασία. Μην δίνετε ολόκληρο το αρχείο "για παν ενδεχόμενο".
- Ασφαλές εργαλείο: Εάν είναι δυνατόν, προτιμώνται εταιρικά εργαλεία που έχουν σύμβαση επεξεργασίας δεδομένων και δεν χρησιμοποιούν τα δεδομένα σας στην εκπαίδευση μοντέλων. Τα ευαίσθητα δεδομένα δεν μεταφορτώνονται από προσωπικούς λογαριασμούς.
- Αποθήκευση και διαγραφή: Εάν τα προσχέδια που παράγονται με AI περιέχουν δεδομένα μαθητών, αποθηκεύονται σύμφωνα με τους κανόνες του ιδρύματος και διαγράφονται όταν είναι απαραίτητο. Δεν αφήνεται σε τυχαίες θέσεις.
- Κοινή χρήση: Οι πληροφορίες κοινοποιούνται μόνο σε εξουσιοδοτημένα άτομα (ομάδα IEP, οικογένεια, σχετικός ειδικός) και μόνο όσο χρειάζεται.
Ο παρακάτω πίνακας συνοψίζει τα όρια που μάθαμε σε όλη την ενότητα σε ένα μέρος:
περιοχή
Το AI μπορεί
Το AI δεν μπορεί / ανήκει στους ανθρώπους
Αξιολόγηση
Συνοψίζει ανώνυμα δεδομένα
Διαγνώσεις/αλλαγές
BEP
Γράφει ένα προσχέδιο στόχων
Επιβεβαιώνει/επιβεβαιώνει την πρόθεση
υλικό
Προσαρμόζεται, διαφοροποιεί
Λαμβάνει την απόφαση για το πρόγραμμα σπουδών/τα πνευματικά δικαιώματα
AAC
Περίγραμμα κάρτας/ιστορίας
Επιλέγει τη μέθοδο και την προσαρμόζει στο παιδί
συμπεριφορά
Το ABC συνοψίζει, δίνει συμβουλές
Αποφασίζει τη λειτουργία, εγκρίνει το σχέδιο
προόδου
Συνοψίζει και ερμηνεύει δεδομένα
Τελική απόφαση για τη συνέχεια
οικογένεια
προσχέδια κειμένων
Επικυρώνει κείμενο, επιβάλλει τη σχέση
Η δεξιά στήλη σε αυτόν τον πίνακα είναι το όριο της ευθύνης των ειδικών και δεν μπορεί να εκχωρηθεί στο AI σε καμία περίπτωση.
Ασφαλής ροή εργασιών από άκρο σε άκρο
Ας συνδυάσουμε τη μονάδα σε μια ενιαία ροή. Μια ασφαλής ροή εργασιών διδασκαλίας που υποστηρίζεται από AI είναι η εξής: (1) ανωνυμοποίηση δεδομένων. (2) γράψτε μια προτροπή με σαφείς ρόλους και όρια. (3) λάβετε σχέδιο από AI. (4) επαληθεύστε την έξοδο σε τρία βήματα — σύνδεση με την πηγή, σύγκριση με το πραγματικό προφίλ του παιδιού, φίλτρο ειδικού. (5) διενεργεί έλεγχο δεοντολογίας και μεροληψίας· (6) προσαρμόζεται και επικυρώνεται με την ομάδα/οικογένεια. (7) εφαρμόζει και παρακολουθεί με δεδομένα. (8) διατήρηση/διαγραφή σχεδίων σύμφωνα με τους κανόνες του ιδρύματος. Αυτός ο κύκλος επαναλαμβάνεται με κάθε εργασία, διατηρώντας σαφές πού τελειώνει η τεχνητή νοημοσύνη και πού αρχίζει η ευθύνη των ειδικών.
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Αλίευση μεροληψίας. Ένας δάσκαλος ζήτησε από το AI ένα περίγραμμα στόχου. Υπήρχε μια πρόταση στο αποτέλεσμα όπως "αυτός ο τύπος μαθητών δεν μπορεί να σκεφτεί αφηρημένα, κρατήστε τον στόχο χαμηλά". Ο δάσκαλος το αναγνώρισε αυτό ως στερεότυπο. Ο δικός του μαθητής μπόρεσε να δημιουργήσει αφηρημένες σχέσεις. Έβγαλε την πρόταση και έγραψε το στόχο με βάση τις πραγματικές δυνατότητες του παιδιού. Η ηθική επίβλεψη απέτρεψε μια χαμηλή προσδοκία που θα εμπόδιζε το παιδί.
Περίπτωση 2 — Πειθαρχία απορρήτου. Ένα ίδρυμα έθεσε κανόνα για όλους τους εκπαιδευτικούς να κάνουν έναν «έλεγχο ανωνυμοποίησης» πριν χρησιμοποιήσουν την τεχνητή νοημοσύνη. Ένας δάσκαλος αφαίρεσε το όνομα, το πρωτόκολλο και τις πληροφορίες οικογένειας προτού συνοψίσει μια αναφορά RAM. Μήνες αργότερα, ένας έλεγχος δεδομένων έδειξε ότι ο οργανισμός δεν είχε παράσχει ευαίσθητα δεδομένα σε εξωτερικό εργαλείο. Μια απλή συνήθεια προστάτευε τον οργανισμό από σοβαρό κίνδυνο.
Περίπτωση 3 — Σφάλμα κατά την ανάθεση ευθύνης. Ένας δάσκαλος, υπό πίεση χρόνου, εφάρμοσε ένα σχέδιο συμπεριφοράς που παρήγαγε μια τεχνητή νοημοσύνη χωρίς να το διαβάσει. Το σχέδιο δεν ταίριαζε στη λειτουργικότητα του παιδιού και η συμπεριφορά κλιμακώθηκε. Το πρόβλημα δεν ήταν το «λάθος» της AI αλλά η ανάθεση ευθύνης. Το μη επαληθευμένο αποτέλεσμα είναι σαν μια ανυπόγραφη κρίση ειδικού. Η ευθύνη βαρύνει πάντα τον ειδικό. Λάθος: αντικατάσταση της ευκολίας με την ευθύνη.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Αναλύστε τα πάντα σχετικά με αυτόν τον μαθητή και πείτε μου τι να κάνω.
Αυτό το αίτημα μας ωθεί να μοιραζόμαστε περισσότερα δεδομένα (ίσως να περιέχουν ταυτότητα) από ό,τι είναι απαραίτητο λέγοντας "τα πάντα" και μεταφέρει την απόφαση στο AI. Παραβιάζει επίσης δύο βασικές αρχές.
Ισχυρή προτροπή:
Ο ρόλος σας: βοηθός ειδικού ειδικής αγωγής. Χρησιμοποιήστε μόνο τις ακόλουθες ανώνυμες πληροφορίες για συγκεκριμένες εργασίες: [ελάχιστο απαιτούμενο]. Εργασία: Δημιουργήστε ένα ΣΧΕΔΙΟ για [μοναδική, σαφή εργασία]. Κανόνες: Διάγνωση/λήψη απόφασης. Μην γενικεύετε/στερεότυπα. Δηλώστε ότι δεν είστε σίγουροι. Ας υποθέσουμε ότι αυτό θα επαληθευτεί από τον επαγγελματία και θα επιβεβαιωθεί με την ομάδα/οικογένεια.
Αυτός ο ισχυρισμός περιλαμβάνει ελάχιστα δεδομένα, σαφή καθήκοντα, μεροληψία και όρια αποφάσεων μαζί. Συγκεντρώνει όλες τις αρχές της ενότητας σε ένα ενιαίο πρότυπο.
Συνήθη λάθη
- Ανάθεση ευθύνης. Αφήνοντας την απόφαση στην AI. εκτέλεση χωρίς ανάγνωση της εξόδου.
- Μη βλέποντας προκατάληψη. Μη παρατηρώντας στερεότυπες γενικεύσεις που μειώνουν τις προσδοκίες.
- Κοινή χρήση υπερβολικών δεδομένων. Δίνοντας περιττά, ευαίσθητα δεδομένα στο εργαλείο λέγοντας "αναλύστε τα πάντα".
- Παράκαμψη της ανωνυμοποίησης. Εργασία χωρίς εκκαθάριση στοιχείων ταυτότητας, διάγνωσης και οικογένειας.
- Αποθήκευση πρόχειρων με ανασφάλεια. Αφήνοντας εκτυπώσεις που περιέχουν δεδομένα μαθητών σε τυχαίες θέσεις.
- Βλέποντας τον ηθικό έλεγχο ως επίσημο. Παράβλεψη ερωτήσεων όπως "θα προκαλέσει βλάβη, είναι δίκαιο, είναι προκατειλημμένο;"
Συνοπτικά
Στην ειδική εκπαίδευση, η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένας ισχυρός βοηθός, αλλά επειδή εργάζεστε με τα πιο ευάλωτα άτομα, η ηθική και το απόρρητο είναι αδιαπραγμάτευτα. Τέσσερις αρχές μας καθοδηγούν: ευεργεσία, μη κακοήθεια, δικαιοσύνη, αποφυγή μεροληψίας. Τα δεδομένα των μαθητών είναι ανώνυμα, κοινοποιούνται με ελάχιστα και ασφαλή μέσα και αποθηκεύονται με ασφάλεια. Ασφαλής ροή εργασιών από άκρο σε άκρο. Ο κύκλος είναι ανωνυμοποίηση, λήψη προσχέδιο, επαλήθευση σε τρία βήματα, ηθικός έλεγχος, έγκριση με ομάδα/οικογένεια, παρακολούθηση με δεδομένα. Οπουδήποτε τελειώνει η τεχνητή νοημοσύνη σε αυτόν τον κύκλο, αρχίζει η ευθύνη των ειδικών. Ένα μη επαληθευμένο αποτέλεσμα είναι σαν μια ανυπόγραφη κρίση ειδικού. Η υπογραφή είναι πάντα δική σας.
Εργασία εφαρμογής
Επιλέξτε ένα από τα περιγράμματα που δημιουργήσατε σε όλη την ενότητα (στόχος IEP, υλικό, σχέδιο συμπεριφοράς ή οικογενειακό κείμενο) και περάστε το σε όλα τα βήματα "ασφαλής ροή εργασιών από άκρο σε άκρο" σε αυτήν την ενότητα. Ειδικότερα, ελέγξτε για ηθική/προκατάληψη: υπάρχει γενίκευση μειούμενη, στιγματιστική δήλωση ή διαρροή απορρήτου στο αποτέλεσμα; Διορθώστε τυχόν προβλήματα που εντοπίσατε και σημειώστε ποιο βήμα της ροής εντόπισε αυτό το ζήτημα.
λίστα ελέγχου
- [ ] Ανωνυμοποίησα τα δεδομένα. Μοιράστηκα μόνο το απαραίτητο ελάχιστο.
- [ ] Επιβεβαίωσα την έξοδο με τρία βήματα (πηγή/προφίλ/ειδικός).
- [ ] Καθάρισα τις προκαταλήψεις και τις γενικεύσεις που μειώνουν τις προσδοκίες.
- [ ] Εξάλειψα τη στιγματιστική γλώσσα. Τήρησα τέσσερις ηθικές αρχές.
- [ ] Κράτησα τα πρόχειρα ασφαλή/τα διέγραψα όταν ήταν απαραίτητο.
- [ ] Πήρα την τελική απόφαση και την ευθύνη ως ειδικός/ομάδα/οικογένεια.
Εξέταση Ενοτήτων
1. Ένας δάσκαλος ειδικής αγωγής ρωτά την τεχνητή νοημοσύνη «ποια είναι η διάγνωση αυτού του παιδιού» δίνοντας απλώς το όνομα και την ηλικία του μαθητή και γράφει την απάντηση στο αρχείο IEP. Ποιο είναι το θεμελιώδες λάθος σε αυτή την προσέγγιση;
- Α) Αγνοώντας ότι η εξουσία για τη διάγνωση ανήκει στη μνήμη RAM και σε εξουσιοδοτημένους εμπειρογνώμονες. μετακινήστε επίσης μια μη επαληθευμένη έξοδο σε επίσημη εγγραφή ✔
- Β) Είναι περιττό να δίνονται πληροφορίες ηλικίας στην τεχνητή νοημοσύνη
- Γ) Απαγορεύεται η διατήρηση του αρχείου BEP σε ψηφιακό περιβάλλον
- Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη κάνει πάντα τη διάγνωση να φαίνεται πιο βαριά από ό,τι είναι
Εξήγηση: Η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί και δεν πρέπει να κάνει διάγνωση. Η διάγνωση και η αξιολόγηση είναι δουλειά της RAM και των εξουσιοδοτημένων ειδικών. Επιπλέον, χωρίς να δοθούν δεδομένα στο μοντέλο, το επιθυμητό αποτέλεσμα γίνεται κατασκεύασμα (ψευδαίσθηση) και η κοινή χρήση της ταυτότητας του μαθητή αποτελεί παραβίαση της ιδιωτικής ζωής.
2. Ποιο από τα παρακάτω είναι το κύριο χαρακτηριστικό που πρέπει να έχει ένας βραχυπρόθεσμος (μετρήσιμος) στόχος BEP;
- Α) Στόχος να αρέσει γενικά ο μαθητής το θέμα
- Β) Βασίζεται μόνο στην παρατήρηση του δασκάλου και δεν περιέχει αριθμητικά κριτήρια
- Γ) Συγκεντρώστε όσο το δυνατόν περισσότερα αποτελέσματα σε μια πρόταση.
- Δ) Περιέχει παρατηρήσιμη συμπεριφορά, κατάσταση και ένα μετρήσιμο κριτήριο επιτυχίας ✔
Εξήγηση: Ο βραχυπρόθεσμος στόχος περιλαμβάνει μια παρατηρήσιμη συμπεριφορά, κατάσταση και κριτήριο (πόσες δοκιμές, τι ποσοστό, ποιο επίπεδο ανεξαρτησίας). Αμέτρητες εκφράσεις όπως «καταλαβαίνει», «μαθαίνει», «αντιλαμβάνεται» προκαλούν λάθη στη γραφή του σκοπού.
3. Ένας δάσκαλος ανεβάζει την αναφορά RAM, η οποία περιλαμβάνει το πλήρες όνομα του μαθητή, τον αριθμό TR ID και τη διάγνωση, σε ένα δημοσίως διαθέσιμο εργαλείο τεχνητής νοημοσύνης και λέει «σύνοψη». Ποια θα ήταν η σωστή προσέγγιση;
- Α) Ανεβάστε την αναφορά χωρίς καμία τροποποίηση, γιατί η περίληψη απαιτεί όλες τις πληροφορίες
- Β) Απλώς διαγράψτε τον αριθμό TR ID και αφήστε το όνομα και τη διάγνωση
- Γ) Αφαίρεση στοιχείων ταυτότητας, ανωνυμοποίηση δεδομένων και επιλογή ασφαλούς/θεσμικού εργαλείου ✔
- Δ) Κοινή χρήση της αναφοράς μέσω e-mail από τον προσωπικό σας λογαριασμό και σύνοψή της ανάλογα
Επεξήγηση: Τα δεδομένα μαθητή είναι ειδικά προσωπικά δεδομένα εντός του πεδίου εφαρμογής του KVKK. Τα στοιχεία ταυτότητας θα πρέπει να αφαιρεθούν και τα δεδομένα να καταστούν ανώνυμα («10χρονος άνδρας μαθητής») και, εάν είναι δυνατόν, θα πρέπει να προτιμάται ένα ασφαλές εργαλείο που είναι θεσμικό και δεν χρησιμοποιεί τα δεδομένα στην εκπαίδευση.
4. Ποια είναι η καλύτερη στάση κατά τη δημιουργία μιας κοινωνικής ιστορίας με τεχνητή νοημοσύνη για εναλλακτική και επαυξητική επικοινωνία (AAC);
- Α) Προσαρμόστε το προσχέδιο ειδικά για το παιδί και αφήστε το να εγκριθεί από έναν ειδικό ✔
- Β) Χρήση της παραγόμενης ιστορίας ακριβώς για όλους τους μαθητές χωρίς να την αλλάξει καθόλου
- Γ) Γράψτε την ιστορία με όσο το δυνατόν μεγαλύτερες και αφηρημένες λέξεις
- Δ) Δίνοντας μόνο μεγάλο κείμενο χωρίς προσθήκη οπτικής υποστήριξης
Περιγραφή: Η τεχνητή νοημοσύνη δημιουργεί προσχέδια. Ωστόσο, η υποστήριξη του κοινωνικού ιστορικού και της επικοινωνίας θα πρέπει να προσαρμόζεται στα ατομικά χαρακτηριστικά του παιδιού και να εγκρίνεται από τον λογοπαθολόγο/ειδικό. Ένα γενικό περίγραμμα δεν μπορεί να εφαρμοστεί άμεσα.
5. Ποιο από τα παρακάτω είναι η βασική αρχή όταν λαμβάνετε βοήθεια από την τεχνητή νοημοσύνη σε ένα σχέδιο υποστήριξης θετικής συμπεριφοράς;
- Α) Ζητώντας του/της να συστήσει την πιο σκληρή τιμωρία για να καταστείλει γρήγορα τη συμπεριφορά.
- Β) Κατανοήστε τη λειτουργία της συμπεριφοράς και δημιουργήστε ένα εναλλακτικό σχέδιο θετικής συμπεριφοράς και προληπτικής στρατηγικής ✔
- Γ) Ολοκλήρωση του σχεδίου χωρίς να γνωρίζεις τον μαθητή, κοιτάζοντας απλώς το όνομα της συμπεριφοράς
- Δ) Εφαρμογή του σχεδίου χωρίς να εμπλέκεται η οικογένεια και ο ειδικός στη διαδικασία
Εξήγηση: Η υποστήριξη της θετικής συμπεριφοράς δεν είναι προσανατολισμένη στην τιμωρία. Στοχεύει στην κατανόηση της λειτουργίας της συμπεριφοράς (λειτουργική αξιολόγηση), των προληπτικών κανονισμών και στην παροχή μιας διδασκόμενης εναλλακτικής συμπεριφοράς αντί της ανεπιθύμητης συμπεριφοράς. Η επίβλεψη ειδικού είναι απαραίτητη.
6. Τι σημαίνει «απόφαση βάσει δεδομένων» για την παρακολούθηση της προόδου;
- Α) Λήψη απόφασης με βάση μόνο μία παρατήρηση στο τέλος του έτους
- Β) Σύνταξη αναφοράς προόδου με βάση τη γενική εντύπωση του δασκάλου χωρίς να κοιτάξει κανείς τα δεδομένα
- Γ) Αφήνοντας την απόφαση ολοκληρωτικά στην ερμηνεία της τεχνητής νοημοσύνης
- Δ) Λήψη απόφασης για διατήρηση, προσαρμογή ή αλλαγή του στόχου εξετάζοντας τα τακτικά δεδομένα μετρήσεων ✔
Επεξήγηση: Η λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων είναι η απόφαση διατήρησης, προσαρμογής ή αλλαγής του στόχου εξετάζοντας τακτικές μετρήσεις με βάση τα επιτεύγματα (ποσοστό, αριθμός προσπαθειών, επίπεδο ανεξαρτησίας). Η τεχνητή νοημοσύνη συνοψίζει δεδομένα και προτείνει ερμηνεία. Ο ειδικός παίρνει την απόφαση.
7. Σύμφωνα με την αρχή του καθολικού σχεδιασμού (UDL), ποιος είναι ο καλύτερος τρόπος για να γίνει ένα υλικό προσβάσιμο;
- Α) Παρουσίαση του υλικού σε μία μόνο μορφή, σε μικρά γράμματα και πυκνό κείμενο
- Β) Παρουσίαση περιεχομένου με πολλαπλούς τρόπους, παρέχοντας απλή γλώσσα και εναλλακτικό κείμενο ✔
- Γ) Αφαιρέστε όλες τις προσαρμογές και δώστε σε όλους το ίδιο τυπικό υλικό
- Δ) Υποθέτοντας ότι η προσβασιμότητα επιτυγχάνεται μόνο με την αλλαγή χρώματος
Περιγραφή: Το UDL οραματίζεται την παρουσίαση περιεχομένου με πολλούς τρόπους (κείμενο, οπτικό, ήχο), απλή γλώσσα, εναλλακτικό κείμενο και ευέλικτες μορφές. Ο στόχος είναι να σχεδιάζετε για να ταιριάζει σε διαφορετικές ανάγκες, όχι μόνο σε έναν «μέσο» μαθητή. Η τελική επιθεώρηση εξαρτάται από τη δοκιμή ειδικών και πραγματικών χρηστών.
8. Ένας δάσκαλος στέλνει το κείμενο οικογενειακών πληροφοριών που παρήγαγε η τεχνητή νοημοσύνη στην οικογένεια χωρίς να το ελέγξει και το κείμενο περιέχει μια εσφαλμένη ημερομηνία ραντεβού και μια υπερβολική υπόσχεση «ανάρρωσης». Ποιο είναι το βασικό λάθος εδώ;
- Α) Δημιουργία ψευδών πληροφοριών και μη ρεαλιστικών προσδοκιών με την αποστολή του κειμένου χωρίς επαλήθευση ✔
- Β) Η αποστολή γραπτού κειμένου στην οικογένεια είναι από μόνη της λάθος.
- Γ) Το κείμενο είναι πολύ σύντομο
- Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη απαγορεύεται αυστηρά να παράγει οικογενειακό κείμενο
Περιγραφή: Κάθε κείμενο που κοινοποιείται στην οικογένεια πρέπει να παράγεται με ακρίβεια, εμπιστευτικότητα και έγκριση ειδικού. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι ευχάριστη, αλλά μπορεί να παράγει ψευδείς πληροφορίες (ψευδαισθήσεις). Το κείμενο που αποστέλλεται χωρίς επαλήθευση βλάπτει την εμπιστοσύνη και τη διαδικασία.
9. Ποιο από τα παρακάτω είναι η σωστή προσέγγιση όταν γίνεται διαφοροποίηση σε μια τάξη ένταξης/ένταξης;
- Α) Αποχωρισμός του μαθητή εντελώς από την τάξη και βάζοντάς τον να κάνει κάθε δραστηριότητα μόνος του
- Β) Υποστήριξη του ίδιου επιτεύγματος με κοινή ευθύνη, χωρίς προσαρμογή και επισήμανση του σύμφωνα με το επίπεδο ✔
- Γ) Δίνοντας το ίδιο υλικό σε όλη την τάξη ανεξαιρέτως και χωρίς προσαρμογές
- Δ) Αφήνοντας την προσαρμογή μόνο στον εκπαιδευτικό ειδικής αγωγής και απομάκρυνση του δασκάλου της τάξης από τη διαδικασία
Εξήγηση: Διαφοροποίηση σημαίνει προσαρμογή του ίδιου μαθησιακού αποτελέσματος σε διαφορετικά επίπεδα και υποστήριξη του μαθητή χωρίς να τον χαρακτηρίζει. Η προσαρμογή είναι κοινή ευθύνη του δασκάλου της τάξης και του δασκάλου ειδικής αγωγής. Αποφεύγονται λύσεις που διαχωρίζουν και στιγματίζουν τον μαθητή από τους συμμαθητές του.
10. Γιατί είναι ιδιαίτερα επικίνδυνο για τα μοντέλα γλώσσας AI να παράγουν «παραισθήσεις» στο πλαίσιο της ειδικής εκπαίδευσης;
- Α) Γιατί το μοντέλο τρέχει πάντα αργά
- Β) Γιατί το μοντέλο δεν ξέρει τουρκικά
- Γ) Γιατί η ψευδαίσθηση εμφανίζεται μόνο στην οπτική παραγωγή
- Δ) Επειδή οι επινοημένες πληροφορίες μπορούν να επηρεάσουν την εκπαιδευτική απόφαση του παιδιού και μπορούν να θεωρηθούν αληθείς σε άπταιστη γλώσσα ✔
Εξήγηση: Μια ψευδαίσθηση είναι όταν το μοντέλο κατασκευάζει άπταιστα ανύπαρκτες πληροφορίες σαν να ήταν αληθινές. Μια κατασκευασμένη νομοθεσία, ένας εσφαλμένος αναπτυξιακός κανόνας ή μια φανταστική μέθοδος στην ειδική αγωγή μπορεί να επηρεάσει άμεσα το δικαίωμα του παιδιού στην εκπαίδευση και ανάπτυξη. οπότε κάθε έξοδος πρέπει να επικυρωθεί.
11. Τι σημαίνει «αποφυγή μεροληψίας» στις ηθικές αρχές της χρήσης τεχνητής νοημοσύνης στην ειδική εκπαίδευση;
- Α) Αναγνώριση και διόρθωση στερεοτυπικών ή μεροληπτικών αποτελεσμάτων που παράγονται από το μοντέλο και αξιολόγηση κάθε παιδιού ξεχωριστά ✔
- Β) Δεν γράφετε μεγάλες προτροπές μόνο για γρήγορη έξοδο.
- Γ) Χρήση τεχνητής νοημοσύνης σε έναν μόνο τύπο εμποδίου
- Δ) Εφαρμογή του ίδιου προκατειλημμένου προτύπου σε όλους τους μαθητές
Εξήγηση: Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να αντικατοπτρίζει προκαταλήψεις στα δεδομένα στα οποία έχει εκπαιδευτεί. μπορεί να παράγει στερεότυπα αποτελέσματα σχετικά με το συγκεκριμένο είδος αναπηρίας, το φύλο, την κοινωνικοοικονομική κατάσταση ή τον πολιτισμό. Ο ειδικός θα πρέπει να παρακολουθεί το αποτέλεσμα από αυτή την άποψη και να αξιολογεί κάθε παιδί ξεχωριστά.
12. Γιατί είναι σημαντικό να συμπεριλάβετε μια ενότητα «δυνατά σημεία» όταν συνοψίζετε μια αναφορά RAM με τεχνητή νοημοσύνη και δημιουργείτε ένα προφίλ μαθητή;
- Α) Για να εμφανίζεται μεγαλύτερη η αναφορά
- Β) Οι δυνάμεις χρησιμοποιούνται μόνο για τη φόρμα, αν και δεν απαιτούνται νομικά.
- Γ) Να βασίζει τον προγραμματισμό σε δυνατά σημεία και να μην ορίζει τον μαθητή μόνο από τις ελλείψεις του ✔
- Δ) Να αγνοούν εντελώς τις ανάγκες και να γράφουν μόνο θετικά
Εξήγηση: Ο προγραμματισμός στην ειδική αγωγή βασίζεται σε δυνατά σημεία. Μόνο ένα προφίλ ελλείψεων/αναγκών καθορίζει τον μαθητή με τις ελλείψεις του. Τα δυνατά σημεία είναι η βάση για τους στόχους και τα κίνητρα και παρέχουν μια θετική προοπτική προσανατολισμένη στην ανάπτυξη.
13. Ποια είναι η σωστή στάση όσον αφορά τα «πνευματικά δικαιώματα και την πρωτοτυπία» στην παραγωγή προσαρμοσμένου υλικού;
- Α) Αναπαραγωγή της εξόδου με χαρακτήρες και περιεχόμενο που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς έλεγχο
- Β) Έλεγχος και πρωτοτυπία του υλικού ως προς τη συμμόρφωση με το πρόγραμμα σπουδών, την ακρίβεια και τα πνευματικά δικαιώματα ✔
- Γ) Διανείμετε κάθε εικόνα εμπορικά, ανεξάρτητα από την πηγή
- Δ) Υποθέτοντας ότι το ζήτημα των πνευματικών δικαιωμάτων δεν ισχύει καθόλου για το ψηφιακό υλικό
Εξήγηση: Η παραγωγή τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να έχει τροφοδοτηθεί από άλλες πηγές. μπορεί να περιέχει περιεχόμενο που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα, χαρακτήρες επωνυμίας ή μη επαληθευμένες πληροφορίες. Ο εμπειρογνώμονας θα πρέπει να ελέγξει το υλικό για συμμόρφωση με το πρόγραμμα σπουδών, την ακρίβεια και τα πνευματικά δικαιώματα, και να αναφέρει την πηγή και να το πρωτοτυπήσει όταν χρειάζεται.
14. Πώς περιγράφει το ρόλο της τεχνητής νοημοσύνης στην ειδική αγωγή η βασική αρχή που τονίζεται σε όλη την ενότητα;
- Α) Η τεχνητή νοημοσύνη αντικαθιστά τον ειδικό και παίρνει αποφάσεις αυτόματα
- Β) Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να χρησιμοποιηθεί μόνο για τη λήψη σημειώσεων και τίποτα άλλο
- Γ) Όταν χρησιμοποιείται τεχνητή νοημοσύνη, η επίβλεψη ειδικού δεν είναι πλέον απαραίτητη
- Δ) Η τεχνητή νοημοσύνη είναι βοηθός και γεννήτρια ρευμάτων. Η τελική απόφαση και ευθύνη ανήκει στον ειδικό, την ομάδα και την οικογένεια ✔
Περιγραφή: Η τεχνητή νοημοσύνη είναι βοηθός και γεννήτρια σκίτσων. Η διάγνωση, η τοποθέτηση, ο καθορισμός στόχων και οι αποφάσεις που επηρεάζουν το μέλλον του παιδιού ανήκουν στον αρμόδιο ειδικό, την ομάδα του ΙΕΠ και την οικογένεια. Η μη επαληθευμένη έξοδος είναι σαν μια ανυπόγραφη ετυμηγορία ειδικού.