Κέρδη:
- Δυνατότητα μετατροπής πληροφοριών από πηγές όπως αναφορά RAM, σημειώσεις παρατήρησης και ιστορία ανάπτυξης σε ένα ανώνυμο προσχέδιο προφίλ μαθητή με την υποστήριξη τεχνητής νοημοσύνης
- Δυνατότητα δημιουργίας προτροπών για τη σύνοψη δυνατοτήτων, αναγκών, τομέων υποστήριξης και προτεραιοτήτων σε δομημένη μορφή
- Η τεχνητή νοημοσύνη δεν κάνει διάγνωση ούτε αλλάζει την υπάρχουσα διάγνωση. Δυνατότητα διατήρησης ότι η αξιολόγηση και η διάγνωση ανήκουν στη μνήμη RAM και σε εξουσιοδοτημένους ειδικούς
Μια αξιολόγηση βασίζεται σε κάθε IEP. Πριν γράψετε τον σωστό στόχο για ένα παιδί, πρέπει να το γνωρίζετε: πού είναι δυνατό, πού χρειάζεται υποστήριξη, σε ποια κατάσταση έχει κίνητρο, σε ποιο περιβάλλον δυσκολεύεται. Αυτές οι πληροφορίες προέρχονται από πολλές πηγές. Η αναφορά RAM (εκπαιδευτική αξιολόγηση και έκθεση διάγνωσης που συντάχθηκε από το Κέντρο Καθοδήγησης και Έρευνας) περιλαμβάνει τη διάγνωση του παιδιού, τις ανάγκες υποστήριξης και ορισμένες εκπαιδευτικές συστάσεις. Σε αυτό προστίθενται σημειώσεις παρατήρησης εντός της τάξης, αναπτυξιακό ιστορικό που λαμβάνεται από την οικογένεια (αναπτυξιακά στάδια και σημαντικά γεγονότα του παιδιού από τη γέννηση έως σήμερα), αρχεία προόδου της προηγούμενης περιόδου και αναφορές υγείας, εάν υπάρχουν. Αυτά τα έγγραφα ήταν συχνά μεγάλα, ακατάστατα και γραμμένα σε διαφορετικές γλώσσες. Εδώ έρχεται η AI ως διοργανωτής και συνοψίζοντας.
Αλλά ας τραβήξουμε τη γραμμή από την αρχή: η τεχνητή νοημοσύνη δεν κάνει διάγνωση, δεν αλλάζει την υπάρχουσα διάγνωση ή προτείνει μια νέα διάγνωση. Η αρχή για την αξιολόγηση και τη διάγνωση ανήκει στη μνήμη RAM και σε εξουσιοδοτημένους εμπειρογνώμονες. Η δουλειά της τεχνητής νοημοσύνης σε αυτήν την ενότητα είναι να μετατρέπει ανώνυμα τις πληροφορίες που ήδη έχετε σε ένα προσεγμένο προφίλ μαθητή, να κάνει ορατά τα δυνατά σημεία και τις ανάγκες σας και να σας βοηθά να βάλετε προτεραιότητες. Με άλλα λόγια, το AI δεν παράγει πληροφορίες, οργανώνει τις πληροφορίες που έχετε.
Βήματα για τη μετατροπή των δεδομένων αξιολόγησης σε προφίλ
Ένα καλό προφίλ μαθητή αποτελείται από πολλές ενότητες και η τεχνητή νοημοσύνη είναι ένα εξαιρετικό εργαλείο σύνταξης για τη συμπλήρωση αυτών των ενοτήτων. Ας προχωρήσουμε βήμα βήμα:
- Συλλέξτε και ανωνυμοποιήστε τους πόρους. Καταργήστε ονόματα, αριθμούς αναγνώρισης/πρωτοκόλλου, πληροφορίες σχολείου και διεύθυνσης από την αναφορά RAM, τη σημείωση παρατήρησης και το ιστορικό ανάπτυξης. Η ηλικία, οι γνώσεις πεδίου και οι παρατηρούμενες συμπεριφορές παραμένουν.
- Φέρτε τα ακατέργαστα δεδομένα σε ένα μέρος. Συλλέξτε προτάσεις από διαφορετικές πηγές σε ένα ενιαίο μπλοκ κειμένου. Η τεχνητή νοημοσύνη είναι καλή στην οργάνωση της ακατάστατης εισαγωγής.
- Ζητήστε δομή. Ζητήστε από το AI να δημιουργήσει το προφίλ με σταθερές επικεφαλίδες: δυνατά σημεία, τομείς ανάγκης/υποστήριξης, επικοινωνία, ακαδημαϊκό επίπεδο, κοινωνικο-συναισθηματικά, τομείς στόχων προτεραιότητας.
- Ξεκινήστε με τα δυνατά σας σημεία. Ο προγραμματισμός στην ειδική αγωγή βασίζεται σε δυνατά σημεία και όχι σε ελλείψεις. Το να ορίζεις ένα παιδί μόνο με το τι δεν μπορεί να κάνει είναι και ανήθικο και αποθαρρυντικό.
- Δώστε προτεραιότητα. Όλες οι ανάγκες δεν μπορούν να μελετηθούν ταυτόχρονα. Ζητήστε από το AI μια σύσταση κατάταξης που δίνει προτεραιότητα σε βασικούς τομείς όπως η ασφάλεια και η επικοινωνία. Εσύ αποφασίζεις.
- Έμπειρο φίλτρο. Συγκρίνετε κάθε πρόταση στο προφίλ με το παιδί που γνωρίζετε. Διορθώστε τυχόν δηλώσεις που η τεχνητή νοημοσύνη υπερβάλλει, επισημαίνει ή συνθέτει.
Συμβουλή: Κάνε συνήθεια να ανοίγεις το προφίλ με «αντοχές». Ακόμη και η σύνταξη της επικεφαλίδας "ανάγκες" σε μια γλώσσα που προσανατολίζεται στην ανάπτυξη, όπως "περιοχές ανάπτυξης/υποστήριξης" διατηρεί θετική την προοπτική τόσο της οικογένειας όσο και της ομάδας.
Ο παρακάτω πίνακας δείχνει ποια δεδομένα τροφοδοτούν ποια ενότητα προφίλ:
Πηγή
Το μέρος που τροφοδοτεί
Ο ρόλος της AI
Προσοχή
Αναφορά RAM
Διάγνωση, τύπος υποστήριξης (αναπαράγεται αυτολεξεί)
Περίληψη/επεξεργασία μόνο
Η διάγνωση δεν αλλάζει
σημείωμα παρατήρησης
συμπεριφορά στην τάξη, κοινωνική
Περίληψη, εξαγωγή σχεδίου
Το σχόλιο ανήκει στον ειδικό
αναπτυξιακή ιστορία
Αναπτυξιακά στάδια, ιστορία
Χρονολογική διάταξη
Οι πληροφορίες της οικογένειας είναι εμπιστευτικές
αρχείο καταγραφής προόδου
ακαδημαϊκό επίπεδο
Αριθμητική περίληψη, τάση
Βάσει ακατέργαστων δεδομένων
οικογενειακή συνέντευξη
Οικιακό περιβάλλον, δυνάμεις
Επεξεργαστείτε μια σημείωση
Ανωνυμοποίηση
τρεις μίνι θήκες
Περίπτωση 1 — Μετατροπή μιας ακατάστατης αναφοράς σε προφίλ. Ένας δάσκαλος είχε μια αναφορά RAM 7 σελίδων, ένα σημειωματάριο παρατήρησης δύο θητειών και σημειώσεις οικογενειακών συνεντεύξεων. Χρειάστηκε μισή μέρα για να δημιουργηθεί ένα προφίλ. Ανωνυμοποίησε όλο το κείμενο και ζήτησε από το AI ένα προσχέδιο προφίλ με σταθερούς τίτλους. Η τεχνητή νοημοσύνη οργάνωσε τα δυνατά σημεία, την επικοινωνία, τα ακαδημαϊκά και τα κοινωνικά-συναισθηματικά τμήματα σε 6 λεπτά. Ο δάσκαλος διόρθωσε τρεις δηλώσεις, αλλάζοντας τη σειρά μιας «προτεραιότητας». Διάρκεια: 45 λεπτά αντί για 4 ώρες.
Περίπτωση 2 — Τύφλωση δύναμης. Ένας ειδικός είπε απλώς στην τεχνητή νοημοσύνη να "καταγράψει τα προβλήματα αυτού του παιδιού". Η παραγωγή ήταν εξ ολοκλήρου επικεντρωμένη στο έλλειμμα και μείωσε το παιδί σε μια «λίστα προβλημάτων». Ο ειδικός το παρατήρησε αυτό και άλλαξε την προτροπή «να γράψει πρώτα για τα δυνατά σημεία, μετά να υποστηρίξει τους τομείς και να χρησιμοποιήσει γλώσσα προσανατολισμένη στην ανάπτυξη». Το νέο προφίλ ήταν και πιο δίκαιο και πιο χρήσιμο για αντικειμενική γραφή. Λάθος: δημιουργία του προφίλ μόνο σε αυτά που λείπουν.
Περίπτωση 3 — Υπέρβαση του διαγνωστικού ορίου. Ένας δάσκαλος έδωσε τις σημειώσεις παρατήρησής του στην ΑΙ και ρώτησε: "Τι διάγνωση έχει αυτό το παιδί;" Το AI δημιούργησε μια πρόταση όπως "τα ευρήματα μπορεί να είναι συμβατά με τη ΔΕΠΥ". Ο δάσκαλος ευτυχώς δεν το έβαλε στο αρχείο. γιατί η διάγνωση δεν είναι ούτε η τεχνητή νοημοσύνη ούτε η δουλειά του δασκάλου. Ο σωστός τρόπος ήταν να περιγράψουμε την παρατήρηση και να ανατρέξουμε στη μνήμη RAM αν χρειαστεί. Λάθος: προσπάθεια να γίνει διάγνωση από δεδομένα αξιολόγησης.
Περίπτωση 4 — Σύγκρουση πολλών πηγών. Ενώ η αναφορά RAM ενός μαθητή έλεγε ότι «ακολουθεί προφορικές οδηγίες», η παρατήρηση στην τάξη έδειξε ότι το παιδί έχανε τις περισσότερες οδηγίες. Ο δάσκαλος έδωσε και τις δύο πηγές ανώνυμα στο AI και είπε, "σημειώστε τα αντικρουόμενα σημεία, αλλά μην αποφασίσετε μόνοι σας". Το AI απαρίθμησε τη διαφορά μεταξύ των δύο πηγών. ο δάσκαλος μετέτρεψε αυτό σε μια λίστα με «ερωτήσεις προς διευκρίνιση» και επικοινώνησε με τη RAM. Έτσι, η αντίφαση έγινε θέμα έρευνας και όχι εσφαλμένης υπόθεσης. Το AI έκανε ορατή την αντίφαση. Την ερμηνεία και τη λύση ανέλαβε ο ειδικός.
Αδύναμη προτροπή / Ισχυρή προτροπή
Αδύναμη προτροπή:
Συνοψίστε αυτήν την αναφορά και περιγράψτε την κατάσταση του παιδιού.
Αυτή η προτροπή είναι και ασαφής και προτρέπει το AI να αναγνωρίσει ή να σχολιάσει με τη φράση "πες μου την κατάστασή σου". Το προϊόν γίνεται αδόμητο και επικίνδυνο.
Ισχυρή προτροπή:
Ο ρόλος σας: βοηθός που βοηθά τον δάσκαλο ειδικής αγωγής. Παρακάτω υπάρχουν ανώνυμες σημειώσεις αξιολόγησης (χωρίς όνομα/ταυτότητα). Εργασία: Οργανώστε ένα ΣΧΕΔΙΟ ΠΡΟΦΙΛ ΜΑΘΗΤΗ με τις ακόλουθες επικεφαλίδες:1) Δυνατά σημεία 2) Επικοινωνία 3) Ακαδημαϊκό επίπεδο (τομέας) 4) Κοινωνικό-συναισθηματικό 5) Στοιχεία υποστήριξης/τομείς για ανάπτυξη (DOOTR) διάγνωση, μην αλλάξετε μια υπάρχουσα διάγνωση. Μην δημιουργείτε πληροφορίες που δεν υπάρχουν στη σημείωση. Χρησιμοποιήστε γλώσσα που εστιάζει στην ανάπτυξη και δεν στιγματίζει.[ανώνυμες σημειώσεις εδώ]
Σε αυτήν την προτροπή, οι επικεφαλίδες, τα όρια (διαγνωστικά, εικονικά) και ο τόνος της γλώσσας είναι ξεκάθαροι. Η έξοδος είναι ένα άμεσα χρησιμοποιήσιμο περίγραμμα. Εξακολουθεί να περνά από το ειδικό φίλτρο.
Πρότυπο προφίλ μαθητή
ΠΡΟΦΙΛ ΜΑΘΗΤΗ (ανώνυμο) — Ηλικία: __ Βαθμός/βαθμός: __ Δυνατά σημεία: (τουλάχιστον 3 στοιχεία, συγκεκριμένα) Επικοινωνία: (λεκτική/AAC/χειρονομία, κατανόηση και έκφραση) Ακαδημαϊκό: Ανάγνωση __ / Γράψιμο __ / Μαθηματικά __ / Άλλοι __Κοινωνικοί-συναισθηματικοί κανόνες: (περιοχές αυτορρύθμισης, συναισθηματικής συμπεριφοράς): προτεραιότητας) Κίνητρο/ενδιαφέρον: (ενισχυτές και θέματα που είναι χρήσιμα κατά τη μελέτη) Τομείς στόχοι προτεραιότητας: 1) __ 2) __ 3) __
Μπορείτε να χρησιμοποιήσετε ξανά αυτό το πρότυπο για κάθε νέο μαθητή. Δίνοντας στην τεχνητή νοημοσύνη το πρότυπο και λέγοντας "συμπληρώστε αυτήν τη δομή" σας επιτρέπει να δημιουργήσετε συνεπή και συγκρίσιμα προφίλ.
Συνήθη λάθη
- Αίτημα διάγνωσης ή διαγνωστικής ερμηνείας από το AI. Ερωτήματα όπως «ποια διάγνωση» και «με τι είναι συμβατό» διασχίζουν τα σύνορα. Η αξιολόγηση ανήκει στη RAM.
- Χτίζοντας το προφίλ στις ελλείψεις. Η παράλειψη δυνατών σημείων μειώνει το παιδί σε μια λίστα προβλημάτων και αποδυναμώνει τη συγγραφή στόχων.
- Φτιάχνοντας ό,τι δεν υπάρχει στη σημείωση. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμπληρώσει τα κενά με προτάσεις «λογικής εμφάνισης». Δεν είναι πραγματικές παρατηρήσεις.
- Ανταλλαγή οικογενειακών γνώσεων. Οι προσωπικές λεπτομέρειες στο αναπτυξιακό ιστορικό (υγεία, οικογενειακή κατάσταση) δεν εισάγονται χωρίς ανωνυμοποίηση.
- Αφήνοντας την ιεράρχηση στην AI. Το AI δίνει προτάσεις. Ο ειδικός και η ομάδα αποφασίζουν ποια περιοχή θα μελετηθεί πρώτα.
Συνοπτικά
Η αξιολόγηση είναι το θεμέλιο του IEP. αλλά τα δεδομένα αξιολόγησης είναι συχνά διάσπαρτα. Το AI είναι ένας ισχυρός οργανωτής για τη μετατροπή αυτών των δεδομένων σε ένα ανώνυμο προφίλ μαθητή: συγκεντρώνει δυνάμεις, ανάγκες και προτεραιότητες σε σταθερές επικεφαλίδες. Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη δεν κάνει διάγνωση, δεν αλλάζει μια υπάρχουσα διάγνωση και δεν μπορεί να παράγει πληροφορίες που δεν περιλαμβάνονται στη σημείωση. Ανοίξτε το προφίλ με δυνατά σημεία, χρησιμοποιήστε γλώσσα που εστιάζει στην ανάπτυξη, συγκρίνετε κάθε πρόταση με το παιδί που γνωρίζετε και δώστε προτεραιότητα στον εαυτό σας.
Εργασία εφαρμογής
Ανωνυμοποιήστε τα έγγραφα αξιολόγησης ενός μαθητή και ζητήστε ένα προσχέδιο προφίλ από το AI χρησιμοποιώντας το "πρότυπο προφίλ μαθητή" σε αυτήν την ενότητα. Ελέγξτε την εκτύπωση για να δείτε εάν (1) τα πλεονεκτήματα είναι πραγματικά συγκεκριμένα, (2) εάν έχει διαρρεύσει η ερμηνεία της διάγνωσης, (3) εάν υπάρχει μια «κατασκευασμένη» πρόταση που δεν υπήρχε στη σημείωση. Διορθώστε τουλάχιστον μια δύναμη και μια προτεραιότητα με τις δικές σας γνώσεις.
λίστα ελέγχου
- [ ] Ανωνυμοποίησα όλα τα έγγραφα (χωρίς όνομα, ταυτότητα, σχολείο, οικογενειακά στοιχεία).
- [ ] Άνοιξα το προφίλ με δυνατά σημεία και χρησιμοποίησα γλώσσα προσανατολισμένη στην ανάπτυξη.
- [ ] Έλεγξα ότι το AI δεν κάνει διάγνωση και δεν διαρρέει σχόλια.
- [ ] Αφαίρεσα τις κατασκευασμένες πληροφορίες που δεν υπήρχαν στη σημείωση.
- [ ] Καθόρισα τη σειρά προτεραιότητας με τη δική μου εμπειρία.
- [ ] Σημείωσα ότι το προφίλ είναι προσχέδιο και θα κοινοποιηθεί στην ομάδα.