એકમો
1. શિક્ષણ શાસ્ત્રમાં આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો પરિચય: ભૂમિકાઓ, સીમાઓ, માન્યતા અને વિદ્યાર્થી ડેટા 2. પાઠ યોજના અને શીખવાના ઉદ્દેશ્યો: પરિણામ, બ્લૂમનું વર્ગીકરણ અને પ્રવાહ 3. સૂચનાત્મક સામગ્રીનું ઉત્પાદન: પ્રસ્તુતિ, કાર્યપત્રક અને પ્રવૃત્તિ 4. વિભેદક સૂચના: સ્તર, તત્પરતા અને સમાવેશ 5. પ્રશ્ન અને ક્વિઝ ઉત્પાદન: આઇટમ લેખન અને વિચલિત ગુણવત્તા 6. માપન-મૂલ્યાંકન અને રૂબ્રિક ડિઝાઇન: માપદંડ, સ્તર અને સુસંગતતા 7. પ્રતિસાદ જનરેશન: રચનાત્મક, રચનાત્મક અને વ્યક્તિગત પ્રતિસાદ 8. પિતૃ સંચાર: સંદેશ, બુલેટિન, ઇન્ટરવ્યુ અને મુશ્કેલ પરિસ્થિતિઓ 9. વિદ્યાર્થી ડેટા ગોપનીયતા અને KVKK: અનામીકરણ અને સુરક્ષિત ઉપયોગ 10. શૈક્ષણિક અખંડિતતા અને ચકાસણી: આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો વિદ્યાર્થી ઉપયોગ 11. એથિક્સ, બાયસ, એન્ડ-ટુ-એન્ડ વર્કફ્લો અને શિક્ષક AI ગવર્નન્સ
એકમ 4 / 11

વિભેદક સૂચના: સ્તર, તત્પરતા અને સમાવેશ

નફો:

  • ભિન્નતા (સામગ્રી, પ્રક્રિયા, ઉત્પાદન) અને તત્પરતાની વિભાવનાઓને સમજવાની ક્ષમતા અને સમાન પરિણામને વિવિધ સ્તરે અનુકૂલિત કરતી સામગ્રીના સેટનું ઉત્પાદન કરવાની ક્ષમતા.
  • સહાયક જરૂરિયાતો ધરાવતા વિદ્યાર્થીઓ, અદ્યતન સ્તરો અને ભાષા સપોર્ટની જરૂર હોય તેવા વિદ્યાર્થીઓ માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સપોર્ટ સાથે સ્તરીય કાર્યો અને સ્કેફોલ્ડિંગ ડિઝાઇન કરવાની ક્ષમતા.
  • કૃત્રિમ બુદ્ધિના જોખમને સમજવું વિદ્યાર્થીને લેબલ અને પૂર્વગ્રહમાં ઘટાડી દે છે અને તે જોવું કે ભિન્નતાને શિક્ષકની વિદ્યાર્થીની માન્યતા સાથે જોડવી જોઈએ.

વર્ગખંડમાં કોઈ બે વિદ્યાર્થીઓ સરખા હોતા નથી. કેટલાક લોકો વિષયને પ્રથમ વખત સમજાવે ત્યારે સમજે છે, કેટલાકને વધુ ત્રણ ઉદાહરણો જોઈએ છે; જ્યારે કેટલાક અદ્યતન પ્રશ્ન માટે તરસ્યા હોય છે, કેટલાક મૂળભૂત ખ્યાલ પર અટવાયેલા હોય છે; કેટલાક ફક્ત ટર્કિશ શીખી રહ્યા છે, કેટલાક ડિસ્લેક્સિયા સાથે વાંચી રહ્યા છે. વિભેદક સૂચના એ એક શિક્ષણનો અભિગમ છે જે સમાન પરિણામને અલગ અલગ રીતે હાંસલ કરવાની મંજૂરી આપે છે. ભિન્નતા ત્રણ પરિમાણમાં કરવામાં આવે છે: સામગ્રી (શું શીખ્યા/કઈ મુશ્કેલીમાં), પ્રક્રિયા (તે કેવી રીતે શીખવામાં આવે છે/કઈ પ્રવૃત્તિ સાથે), ઉત્પાદન (વિદ્યાર્થી પોતે જે શીખ્યા તે કેવી રીતે દર્શાવે છે). AI એ સમાન પરિણામને બહુવિધ સ્તરો પર ઝડપથી સ્વીકારીને વ્યવહારિક રીતે ભેદભાવ શક્ય બનાવે છે. પરંતુ આ એકમમાં સૌથી જટિલ ચેતવણી: AI વિદ્યાર્થીને લેબલ સુધી ઘટાડી શકે છે; ભિન્નતા અન્યાય બની જાય છે સિવાય કે તે વિદ્યાર્થીની શિક્ષકની માન્યતા સાથે જોડાય.

તત્પરતા, રસ અને શીખવાની પ્રોફાઇલ

તત્પરતા એ અગાઉના જ્ઞાન અને કૌશલ્યનું સ્તર છે જે વિદ્યાર્થી પાસે તે શીખવાના પરિણામ માટે હોય છે — તે "સ્માર્ટ/સ્માર્ટ નથી" નથી, તે તે ક્ષણે તેઓ જ્યાં હોય છે અને તે બદલાય છે. ભિન્નતા ત્રણ બાબતો પર આધારિત છે: તત્પરતા (મૂળભૂત/મધ્યવર્તી/અદ્યતન), રસ (વિદ્યાર્થીની જિજ્ઞાસાને કેપ્ચર કરવી), અને શીખવાની પ્રોફાઇલ (દ્રશ્ય, શ્રાવ્ય, હાથ પરની પસંદગીઓ - આને લવચીક પસંદગીઓ તરીકે લો, સખત પેટર્ન નહીં).

સ્કેફોલ્ડિંગ એ સંઘર્ષ કરી રહેલા વિદ્યાર્થી માટે કામચલાઉ સપોર્ટ સેટ કરી રહ્યું છે: ચાવી કાર્ડ, સ્ટેપ-બાય-સ્ટેપ ઉદાહરણ, વર્ડ લિસ્ટ, અપૂર્ણ ઉકેલ. વિદ્યાર્થી જેમ જેમ આગળ વધે છે તેમ-તેમ ટેકો દૂર કરવામાં આવે છે-જેમ કે બિલ્ડીંગ પૂરું થાય ત્યારે પાલખ દૂર કરવામાં આવે છે. AI એ જ કાર્યના સ્કેફોલ્ડેડ અને અનસ્કેફોલ્ડેડ વર્ઝન સરળતાથી બનાવે છે.

ધ્યાન આપો: ભિન્નતાનો અર્થ એ નથી કે "નબળા વિદ્યાર્થીને સરળ કામ અને સારા વિદ્યાર્થીને મુશ્કેલ કામ આપવું". દરેક વ્યક્તિ સમાન લાભ પ્રાપ્ત કરે છે; બદલાતો રસ્તો એ સમર્થન અને મુશ્કેલીનું સ્તર છે. ઉદ્દેશ્ય સમાનતા કરવાનો નથી, પરંતુ દરેકને આગળ વધારવાનો છે.

સ્ટેપ બાય સ્ટેપ: AI સાથે સ્તરવાળી કાર્ય ડિઝાઇન

  1. એક જ લાભ સાથે પ્રારંભ કરો. ભિન્નતા સમાન લાભની આસપાસ થાય છે.
  2. ત્રણ સ્તરો વ્યાખ્યાયિત કરો. મૂળભૂત (સ્કેફોલ્ડેડ), મધ્યવર્તી (પ્રમાણભૂત), અદ્યતન (ગહન) સંસ્કરણોની વિનંતી કરો.
  3. અલગ સામગ્રી/પ્રક્રિયા/ઉત્પાદન. તમે કયા પરિમાણમાં તફાવત કરશો તે સ્પષ્ટ કરો (દા.ત. સમાન સામગ્રી, અલગ ઉત્પાદન વિકલ્પ).
  4. ક્રાફ્ટ પાલખ. સંઘર્ષ કરતા વિદ્યાર્થીઓ માટે ટીપ્સ, ઉદાહરણો, શબ્દભંડોળ સહાય; અદ્યતન શીખનાર માટે ઓપન-એન્ડેડ વિસ્તરણ.
  5. ભાષા આધાર ઉમેરો. જે વિદ્યાર્થીઓની તુર્કી કુશળતા વિકસી રહી છે તેમના માટે દ્રશ્ય, ટૂંકા વાક્ય સંસ્કરણ.
  6. લેબલ નિયંત્રણ. શું આઉટપુટ વિદ્યાર્થીને ઘાટ આપે છે; તે લવચીક અને કામચલાઉ છે કે કેમ તે તપાસો.
  7. વિદ્યાર્થીઓના જ્ઞાનનો સમાવેશ કરો. તમે તમારા પોતાના અવલોકનના આધારે નક્કી કરો કે કયા સ્તરમાં કોણ છે.

ત્રણ નાના કેસો

કેસ 1 - ત્રણ ગણો વાંચન. એક વર્ગખંડ શિક્ષકના વર્ગખંડમાં વાંચન સ્તર વ્યાપકપણે બદલાય છે. તેણે AI ને એક માહિતીપ્રદ ટેક્સ્ટ આપ્યો અને ત્રણ સંસ્કરણો માટે પૂછ્યું: સ્કેફોલ્ડેડ (ટૂંકા વાક્ય + છબી + શબ્દ બોક્સ), પ્રમાણભૂત, અદ્યતન (વધારાના જટિલ પ્રશ્ન). દરેક વ્યક્તિએ સમાન 40 મિનિટમાં સમાન લક્ષ્ય હાંસલ કરવાનો પ્રયાસ કર્યો; AI સાથે તૈયારી 20 મિનિટ સુધી ઘટાડવામાં આવી હતી. શિક્ષકે નક્કી કર્યું કે તેણી જે વિદ્યાર્થીઓ જાણતી હતી તેના આધારે કોણ કયું સંસ્કરણ મેળવશે.

કેસ 2 — પાલખ સાથે ગણિત. 5 વિદ્યાર્થીઓ કે જેમને સમસ્યા હલ કરવામાં મુશ્કેલી આવી રહી હતી, એક શિક્ષકે AI ને "સમાન સમસ્યાનું પગલું-દર-પગલા સંકેત સંસ્કરણ" માટે પૂછ્યું: દરેક પગલા પર થોડું માર્ગદર્શન, પ્રથમ પગલું ઉદાહરણ હલ થયું. અદ્યતન વિદ્યાર્થીઓ માટે, તેમણે "એક કરતાં વધુ ઉકેલો શોધો" જેવી જ સમસ્યા સમજાવી. બે અઠવાડિયા પછી, સંઘર્ષ કરી રહેલા ગ્રૂપમાંથી 4 ક્લુલેસ વર્ઝન પર સ્વિચ કર્યા - તેઓ સ્કેફોલ્ડિંગ તરીકે સેવા આપતા હતા અને તેને તોડી પાડવામાં આવ્યા હતા.

કેસ 3 — લેબલ ટ્રેપમાંથી પાછા ફરવું. એક શિક્ષકે AI ના વિદ્યાર્થીઓના જૂથને "અસફળ વિદ્યાર્થીઓ" તરીકે વર્ણવ્યું અને સામગ્રી માંગી. AI સતત આ જૂથને સૌથી સરળ, એકવિધ કાર્યો ઓફર કરે છે, જે વિદ્યાર્થીઓને "ન કરી શકે" સ્થિતિમાં મૂકે છે. શિક્ષકે આની નોંધ લીધી અને પ્રોમ્પ્ટને "સ્કેફોલ્ડેડ કાર્યો જે વિદ્યાર્થીઓ માટે આગળ વધે છે જેઓ હજુ પણ આ પરિણામમાં મૂળભૂત સ્તરે છે." જ્યારે ભાષા બદલાઈ, ત્યારે સૂચનો પણ એસ્કેલેટરી બન્યા. લેબલે અપેક્ષાઓ ઓછી કરી.

નકલ કરી શકાય તેવા નમૂનાઓ

1) થ્રી-લેયર ટાસ્ક સેટ:

તમારી ભૂમિકા: [વિષય] શિક્ષક. ગેઇન: "[ગેઇન]", [એક્સ. વર્ગ]. આ એક પરિણામ માટે કાર્યોના ત્રણ સ્તરો બનાવો: (1) મૂળભૂત: સ્ટેપ-ક્યુડ, સ્કેફોલ્ડેડ; (2) મધ્યવર્તી: ધોરણ; (3) અદ્યતન: ઓપન-એન્ડેડ, ડીપિંગ. ત્રણેયને સમાન પરિણામ પર પહોંચવા દો. કોઈપણ વિદ્યાર્થીઓને લેબલ ન લગાવો; અસ્થાયી રૂપે સ્તરોને "જેઓ હાલમાં આ સ્તર પર છે" તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરો.

2) પાલખ (સ્કેફોલ્ડિંગ) ઉત્પાદન:

જે વિદ્યાર્થી વિષય સાથે સંઘર્ષ કરી રહ્યો છે તેના માટે નીચેનું કાર્ય સ્કેફોલ્ડ કરો: ઉદાહરણ તરીકે પ્રથમ પગલું ઉકેલો, દરેક પગલામાં ટૂંકો સંકેત ઉમેરો, બોક્સમાં જરૂરી કીવર્ડ્સ આપો. મિશનની મુશ્કેલી ઘટાડશો નહીં, ફક્ત બુસ્ટ વધારો. કાર્ય: [પેસ્ટ કરો]

3) ભાષા સપોર્ટ સંસ્કરણ:

જે વિદ્યાર્થીની ટર્કિશ વિકસિત થઈ રહી છે તેના માટે નીચેની સામગ્રીને અનુકૂલિત કરો: ટૂંકા વાક્યો, વારંવાર વપરાતા શબ્દો, દ્રશ્ય સૂચન અને જો શક્ય હોય તો દરેક પગલા માટે ઉદાહરણ. સામગ્રી અને સંદર્ભ રાખો, ફક્ત ભાષાને સુલભ બનાવો. સામગ્રી: [પેસ્ટ]

4) અદ્યતન શીખનાર માટે વિસ્તરણ:

જે વિદ્યાર્થીઓને "[ગેઇન]" વિષયની પ્રારંભિક સમજ છે, તેમના માટે 3 ખુલ્લા કાર્ય સૂચવો જે સમાન વિષયને વધુ ઊંડો બનાવે છે: વાસ્તવિક જીવનની એપ્લિકેશન, સરખામણી/વિશ્લેષણ અને એક નાનું ઉત્પાદન કાર્ય. એવા કાર્યો થવા દો જે વિચારને પડકારે છે, વધારાના "વ્યસ્ત કાર્ય" નહીં.

નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ

નબળા પ્રોમ્પ્ટ:

નબળા વિદ્યાર્થીઓ માટે સરળ પ્રશ્નો લખો.

લેબલિંગ, અપેક્ષાઓ ઘટાડવી અને સિદ્ધિથી ડિસ્કનેક્ટ કરવું; "સરળ" અસ્પષ્ટ છે, તે સમાન લાભ પ્રાપ્ત કરતું નથી.

શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:

તમારી ભૂમિકા: ગણિત શિક્ષક. ઉદ્દેશ્ય: "વિદ્યાર્થી બે-અંકની સંખ્યાઓનો ગુણાકાર કરે છે." આ સિદ્ધિમાં, જે વિદ્યાર્થીઓ હાલમાં મૂળભૂત સ્તરે છે, તેઓ માટે પાલખ સાથે 4 સમસ્યાઓ ઉત્પન્ન થાય છે, જેનું પ્રથમ પગલું ઉદાહરણ તરીકે હલ કરવામાં આવે છે અને દરેક પગલા પર સંકેતો છે. મુશ્કેલી ઓછી કરો; આધાર વધારો. તેમને સમાન લાભ સુધી પહોંચવા દો.

કદ

શું ફેરફારો?

AI ને નમૂના વિનંતી

જોખમથી સાવધ રહો

સામગ્રી

મુશ્કેલી, વાંચન સ્તર

"પ્રકાશનના ત્રણ સ્તરો"

કમાણી ઘટાડવા માટે નહીં

પ્રક્રિયા

ઇવેન્ટનો પ્રકાર, પાલખ

"સંકેતિત સંસ્કરણ બનાવો"

સ્વતંત્રતા પુનઃસ્થાપિત

ઉત્પાદન

ડિસ્પ્લે ફોર્મેટ

"પોસ્ટર/મૌખિક/લેખિત વિકલ્પ"

માપ સતત રાખો

ભાષા

સુલભતા

"ટૂંકા વાક્ય + દ્રશ્ય"

સામગ્રીને પાતળું કરશો નહીં

સામાન્ય ભૂલો

  • વિદ્યાર્થીને લેબલ આપો. "ગરીબ/આળસુ/ઉત્તમ" જેવા દાખલાઓ AI આઉટપુટ અને અપેક્ષા બંનેને વિકૃત કરે છે; સ્તર અસ્થાયી અને સિદ્ધિ માટે વિશિષ્ટ છે.
  • નફો ઘટાડવો. વિચારવું કે ભિન્નતા એ "એક સરળ કામ" છે; દરેક વ્યક્તિએ સમાન લક્ષ્ય સુધી પહોંચવું જોઈએ.
  • પાલખને ક્યારેય તોડશો નહીં. સતત ઈશારો સ્વતંત્રતાને અવરોધે છે; આધાર ધીમે ધીમે દૂર કરવામાં આવે છે.
  • શીખવાની શૈલીને સખત પેટર્નમાં બદલવી. "આ બાળક દ્રશ્ય છે" એમ કહેવું અને તેને માત્ર એક જ રીતે મર્યાદિત કરવું; પસંદગીઓ લવચીક છે.
  • વિદ્યાર્થીની વ્યાખ્યા AI પર છોડીને. શિક્ષક નક્કી કરે છે કે કોણ ક્યાં છે; AI વિદ્યાર્થીને ઓળખતો નથી.
ટીપ: તફાવતને "ત્રણ સંસ્કરણો બનાવો, હું વિતરિત કરીશ." AI ને સામગ્રીની નકલ કરવા દો; તમે, એકમાત્ર વ્યક્તિ તરીકે જેઓ કયું સંસ્કરણ જાણે છે, તે નક્કી કરે છે કે કયું સંસ્કરણ કયા વિદ્યાર્થી પાસે જશે.

સારાંશમાં

ભિન્નતાનો અર્થ એ છે કે સામગ્રી, પ્રક્રિયા અને ઉત્પાદનના પરિમાણોમાં વિવિધ રીતે સમાન પરિણામ પ્રાપ્ત કરવું. AI કાર્યોના ત્રણ સ્તરો, સ્કેફોલ્ડેડ સંસ્કરણો અને ભાષા સપોર્ટનું ઉત્પાદન એક જ સંપાદનથી મિનિટ સુધી ઘટાડે છે; આ ભેદભાવને વ્યવહારીક રીતે શક્ય બનાવે છે. જો કે, AI વિદ્યાર્થીને લેબલમાં ઘટાડી શકે છે અને અપેક્ષાઓ ઓછી કરી શકે છે. સ્તરોને અસ્થાયી રૂપે અને સિદ્ધિ માટે વિશિષ્ટ રીતે વ્યાખ્યાયિત કરો, સિદ્ધિને ક્યારેય ઓછી ન કરો અને તમારા પોતાના અવલોકનથી નક્કી કરો કે કયો વિદ્યાર્થી ક્યાં છે.

એપ્લિકેશન કાર્ય

એક સિદ્ધિ પસંદ કરો અને AI ને "થ્રી-ટાયર ટાસ્ક સેટ" ટેમ્પલેટ સાથે મૂળભૂત-મધ્યવર્તી-અદ્યતન સંસ્કરણો માટે પૂછો. બે પરિપ્રેક્ષ્યમાંથી આઉટપુટ તપાસો: (1) શું ત્રણેય સંસ્કરણો સમાન લાભ પ્રાપ્ત કરે છે, (2) શું કોઈપણ સંસ્કરણ સ્પષ્ટપણે જૂથને "ન કરી શકે" સ્થિતિમાં મૂકે છે. પછી મૂળભૂત સંસ્કરણને ધીમે ધીમે કડીઓ દૂર કરવા અને તેને 3 વાક્યોમાં લખવાની યોજના સાથે જોડો.

ચેકલિસ્ટ

  • શું ત્રણેય સ્તરો સમાન લાભ પ્રાપ્ત કરે છે?
  • [ ] શું મેં વિદ્યાર્થીઓને લેબલ લગાવવાને બદલે "અત્યારે આ સ્તરે" તરીકે વર્ણવ્યું છે?
  • [ ] શું મેં ધીમે ધીમે પાલખને દૂર કરવાની યોજના બનાવી છે?
  • [ ] શું મેં ભાષા સપોર્ટ સંસ્કરણમાં સામગ્રીને પાતળું કર્યા વિના તેને ઍક્સેસિબલ બનાવ્યું છે?
  • [ ] શું મેં મારા પોતાના નિરીક્ષણના આધારે નક્કી કર્યું કે કયું સંસ્કરણ કયા વિદ્યાર્થી પાસે જશે?