નફો:
- લાંબા ગાળાના ધ્યેય અને ટૂંકા ગાળાના (માપી શકાય તેવા) ધ્યેય વચ્ચેના તફાવતને સમજવાની ક્ષમતા અને માપદંડ-લક્ષી ધ્યેયની રૂપરેખા બનાવવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરવાની ક્ષમતા
- વિદ્યાર્થીના પ્રદર્શન સ્તરના આધારે ઉદ્દેશ્યો અને મૂલ્યાંકન માપદંડોનો એક પગલાવાર (કાર્ય વિશ્લેષણ) સમૂહ બનાવવાની ક્ષમતા
- સ્વીકારવાની ક્ષમતા કે IEP ધ્યેયોની અંતિમ મંજૂરી IEP ટીમ અને પરિવારની છે અને કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તાનો ડ્રાફ્ટ નિષ્ણાત અનુકૂલન વિના માન્ય નથી.
IEP (વ્યક્તિગત શિક્ષણ કાર્યક્રમ) એ વિદ્યાર્થીની વ્યક્તિગત જરૂરિયાતો અનુસાર તૈયાર કરાયેલ ઔપચારિક યોજના છે, જેમાં લખવામાં આવે છે કે કયા લક્ષ્યો, કેવી રીતે અને કયા સમયે પ્રાપ્ત થશે. આ વિશેષ શિક્ષણનું હાર્દ છે: સારી રીતે લખાયેલ IEP નક્કી કરે છે કે બાળક એક વર્ષ દરમિયાન શું શીખશે, શિક્ષક શું શીખવશે અને પ્રગતિ કેવી રીતે માપવામાં આવશે. ખરાબ રીતે લખાયેલ IEP, બીજી તરફ, એવા વાક્યોનો સમાવેશ કરે છે જે સારા લાગે છે પરંતુ માપી શકાતા નથી અને તે બાળકને અનુકૂળ નથી, અને ફાઇલમાં રહે છે. આ એકમમાં, આપણે શીખીશું કે ઝડપથી અને માપી શકાય તેવા BEP લક્ષ્યોની રૂપરેખા બનાવવા માટે AI નો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો. શરૂઆતથી નોંધ: લક્ષ્યોની અંતિમ મંજૂરી IEP ટીમ અને પરિવારની છે; નિષ્ણાત અનુકૂલન વિના AI ડ્રાફ્ટ માન્ય નથી.
લાંબા ગાળાના અને ટૂંકા ગાળાના ધ્યેયો વચ્ચેનો તફાવત
BEP માં બે પ્રકારના ઉદ્દેશો છે. લાંબા ગાળાના ધ્યેય (UDA) એ એકંદરે ધ્યેય છે જે સામાન્ય રીતે શાળા વર્ષના અંત સુધીમાં પ્રાપ્ત થવાની અપેક્ષા રાખવામાં આવે છે; ઉદાહરણ તરીકે "વિદ્યાર્થી સરળ પાઠો વાંચે છે અને સમજે છે". ટૂંકા ગાળાના ધ્યેય (SBA) એ માપી શકાય તેવા મધ્યવર્તી પગલાં છે જે આ એકંદર લક્ષ્ય તરફ દોરી જાય છે; ઉદાહરણ તરીકે, "વિદ્યાર્થી બે ઉચ્ચારણવાળા 10 શબ્દોમાંથી ઓછામાં ઓછા 8 મોટેથી વાંચે છે". લાંબા લક્ષ્યો દિશા બતાવે છે, ટૂંકા લક્ષ્યો માર્ગ બતાવે છે.
સારા ટૂંકા ગાળાના ધ્યેયમાં ત્રણ ઘટકોનો સમાવેશ થાય છે; અમે આને સંક્ષિપ્તમાં KBS (શરત-વર્તણૂક-માપદંડ) કહી શકીએ:
- સ્થિતિ: કઈ પરિસ્થિતિમાં વર્તન બતાવવામાં આવશે ("જ્યારે ચિત્ર કાર્ડ આપવામાં આવે છે", "જ્યારે શિક્ષક મોડેલો").
- વર્તન: અવલોકનક્ષમ, માપી શકાય તેવી ક્રિયા ("મેચ," "મોટેથી વાંચે છે," "પોઇન્ટ્સ"). માનસિક અને અમાપ અભિવ્યક્તિઓ જેમ કે "સમજે છે", "જાણે છે", "જાણે છે" ટાળવામાં આવે છે.
- માપદંડ: સફળતા મર્યાદા ("10 માંથી 8 ટ્રાયલ", "80% સચોટ", "મૌખિક સંકેત વિના સ્વતંત્ર").
સાવધાન: "વિદ્યાર્થી સંખ્યાઓ શીખે છે" એ ધ્યેય નથી; માપી શકાતું નથી. "જ્યારે દર્શાવવામાં આવે ત્યારે 10 માંથી 8 વખત વિદ્યાર્થીઓના નામ 1-10 યોગ્ય રીતે લખે છે" એ માપી શકાય તેવું લક્ષ્ય છે. હંમેશા AI પર CBL (શરત-વર્તણૂક-માપદંડ) ફોર્મેટ લાગુ કરો.
કાસ્કેડિંગ (કાર્ય વિશ્લેષણ)
કૌશલ્ય ઘણીવાર એક પગલામાં શીખી શકાતું નથી; નાના પગલાઓમાં વિભાજિત થયેલ છે. આને કાર્ય વિશ્લેષણ કહેવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, કુશળતા "તેના હાથ ધોવે છે"; તેને નળ ચાલુ કરવા, ભીના કરવા, સાબુ લેવા, સ્ક્રબ કરવા, કોગળા કરવા, બંધ કરવા અને સૂકવવાના પગલાંમાં વિભાજિત કરી શકાય છે. AI ધ્યેયને તાર્કિક પેટા-પગલાઓમાં તોડીને સારી રીતે કામ કરે છે; પરંતુ નિષ્ણાત બાળક માટે પગલાંની યોગ્યતા અને ક્રમ તપાસે છે. કેસ્કેડીંગ શિક્ષણને સરળ બનાવે છે અને તમને પ્રગતિને તબક્કાવાર માપવા દે છે.
નીચેના કોષ્ટક સારા અને નબળા હેતુ નિવેદનોની તુલના કરે છે:
નબળા અભિવ્યક્તિ (અનમાપન)
મજબૂત અભિવ્યક્તિ (KDS સાથે)
વિદ્યાર્થીને વાંચવું ગમે છે
5 માંથી 4 સત્રોમાં મોટેથી વાંચવાની પ્રવૃત્તિમાં ભાગ લે છે
સંખ્યાઓ સમજે છે
85% ચોકસાઈ સાથે 1-20 નંબરોને નામ આપો
મિત્રો સાથે સારો વ્યવહાર થાય
રમત દરમિયાન મૌખિક સંકેત સાથે 5 માંથી 4 વખત તેના વળાંકની રાહ જુએ છે
પેન્સિલ પકડતા શીખે છે
ટ્રિપલ ગ્રિપ સાથે 10 મિનિટ માટે સ્વતંત્ર લેખન
પોતાને વ્યક્ત કરે છે
8 માંથી 6 પરિસ્થિતિઓમાં AAC કાર્ડની જરૂરિયાત વ્યક્ત કરે છે
ત્રણ નાના કેસો
કેસ 1 - અમાપ ઇરાદાને સુધારવું. એક શિક્ષકનો ડ્રાફ્ટ IEP વાંચે છે, "વિદ્યાર્થી સંચાર કૌશલ્ય સુધારે છે." આ વાક્ય માપી શકાતું નથી અને વર્ષના અંતે "શું તે સુધર્યું" પ્રશ્નનો જવાબ આપતું નથી. શિક્ષકે AI ને અનામી પ્રોફાઇલ આપી અને કહ્યું, "આ સામાન્ય ધ્યેયને 4 માપી શકાય તેવા ટૂંકા ધ્યેયોમાં વિભાજિત કરો, દરેક એક શરત-વર્તણૂક-માપદંડ સાથે." AI એ ચાર જીએસએમ ઉદ્દેશો ઉત્પન્ન કર્યા છે; શિક્ષકે બાળકના સ્તર મુજબ માપદંડો ઘટાડ્યા. દરેક ધ્યેય હવે ટ્રેક કરી શકાય છે.
કેસ 2 - કેસ્કેડીંગ. એક વિદ્યાર્થી માટે, "એકાઉન્ટ બદલો" ધ્યેય ખૂબ મોટો હતો. શિક્ષકે એઆઈને કાર્ય વિશ્લેષણ માટે પૂછ્યું; AI એ ધ્યેયને "કરન્સીને ઓળખો → રાઉન્ડ અપ ટુ 10 → સરળ ફેરફાર → વાસ્તવિક શોપિંગ સિમ્યુલેશન" જેવા પગલાઓમાં વિભાજિત કર્યું. શિક્ષકે ક્રમની સમીક્ષા કરી, એક પગલાને બે ભાગમાં વિભાજીત કર્યા. આમ, બાળક દર અઠવાડિયે માપી શકાય તેવું પગલું આગળ વધ્યું. પરિણામ: એક અમૂર્ત ધ્યેય શીખવવા યોગ્ય ક્રમમાં ફેરવાઈ ગયો.
કેસ 3 - અતિ મહત્વાકાંક્ષી ધ્યેય. એક ડ્રાફ્ટમાં, AI એ બાળકના વર્તમાન સ્તરને જાણ્યા વિના "સ્વતંત્ર રીતે 100 શબ્દો વાંચે છે" જેવા ખૂબ ઊંચા બેન્ચમાર્કનું સૂચન કર્યું હતું. શિક્ષક જાણતા હતા કે બાળક હવે 12 શબ્દો ઓળખે છે; આ લક્ષ્ય અવાસ્તવિક હતું અને એક વર્ષમાં નિષ્ફળતા પેદા કરશે. તેણે ત્રણ મધ્યવર્તી અંકો સાથે "40 શબ્દો" તરીકે માપદંડ ફરીથી લખ્યો. ભૂલ: વાસ્તવિક પ્રદર્શન સ્તર આપ્યા વિના AI ને મેટ્રિક્સ સૂચવવા દેવા.
કેસ 4 - જ્યારે સામાન્યીકરણ ભૂલી જાય છે. એક વિદ્યાર્થીએ "શિક્ષક સાથે વર્ગમાં 10 વસ્તુઓની ગણતરી" કરવાનો ધ્યેય હાંસલ કર્યો હતો, પરંતુ તે રિસેસમાં, ઘરે અથવા વિવિધ વસ્તુઓ સાથે કુશળતા દર્શાવવામાં અસમર્થ હતો. શિક્ષકે ધ્યેયના સામાન્યીકરણના પાસાને અવગણ્યો હતો (વિવિધ વાતાવરણ, લોકો અને સામગ્રીમાં સમાન કુશળતા). તેમણે AI ને સામાન્યીકરણ માટેના માપદંડને સમાવવા માટેના ઉદ્દેશ્યને ફરીથી લખવા કહ્યું: "ત્રણ અલગ-અલગ વાતાવરણમાં 10 ગણાય છે, જેમાં ઓછામાં ઓછા બે અલગ-અલગ લોકો, અલગ-અલગ ઑબ્જેક્ટ સાથે." આમ, ધ્યેય માત્ર વર્ગખંડની પરિસ્થિતિ સુધી સીમિત ન હતો, પરંતુ વાસ્તવિક જીવનમાં લઈ જવામાં આવ્યો હતો. સિદ્ધાંત: કૌશલ્ય સંપૂર્ણ રીતે પ્રાપ્ત થતું નથી સિવાય કે તે વિવિધ વાતાવરણમાં સામાન્યીકરણ કરે, અને ધ્યેયમાં શરૂઆતથી આનો સમાવેશ થવો જોઈએ.
નબળા પ્રોમ્પ્ટ / મજબૂત પ્રોમ્પ્ટ
નબળા પ્રોમ્પ્ટ:
ઓટીઝમ ધરાવતા બાળક માટે વાતચીતના લક્ષ્યો લખો.
આ વિનંતી ખૂબ જ સામાન્ય છે: તેમાં બાળકનું સ્તર, વર્તમાન સંચાર શૈલી અને પ્રાથમિકતા નથી. શબ્દસમૂહ "ઓટીઝમ સાથે બાળક" એકરૂપતા ધારે છે; જો કે, દરેક બાળક વ્યક્તિગત છે. પરિણામ એ ક્લીચ ગોલ છે જે કોઈને પણ બંધબેસતું નથી.
શક્તિશાળી પ્રોમ્પ્ટ:
તમારી ભૂમિકા: IEP તૈયાર કરતા વિશેષ શિક્ષણ શિક્ષકના સહાયક. વિદ્યાર્થી (અનામી): 7 વર્ષનો. મૌખિક અભિવ્યક્તિ મર્યાદિત છે, લગભગ 15 નક્કર શબ્દોનો ઉપયોગ કરે છે, ચિત્ર કાર્ડ્સમાં રસ દર્શાવે છે. ડોમેન: અભિવ્યક્ત સંચાર. કાર્ય: 1 લાંબા ગાળાના ધ્યેય + 4 ટૂંકા ગાળાના લક્ષ્યો એક ડ્રાફ્ટ લખો. ફોર્મેટ: દરેક ટૂંકા ધ્યેયમાં શરત + અવલોકનક્ષમ વર્તન + માપદંડનો સમાવેશ થાય છે. માપદંડોને વાસ્તવિક અને ક્રમિક રાખો (સરળથી મુશ્કેલ). બિન-માપવા યોગ્ય વેરનો ઉપયોગ કરશો નહીં, આ જાણી શકાય તેવું છે). એક ડ્રાફ્ટ અને ટીમ અને પરિવાર દ્વારા સ્વીકારવામાં આવશે.
આ પ્રોમ્પ્ટમાં, પ્રોફાઇલ, વિસ્તાર, આકાર (KDM) અને વાસ્તવિકતાનો નિયમ છે. આઉટપુટ એક સુઘડ અને માપી શકાય તેવી રૂપરેખા છે.
વધારાનો નમૂનો: મૂલ્યાંકન માપદંડ અને પદ્ધતિ
દરેક ધ્યેયની સાથે તે કેવી રીતે માપવામાં આવશે તે પણ લખવું જોઈએ. આ નમૂના સાથે, AI ને ઉદ્દેશ્ય + માપને જોડવાનું કહી શકાય:
દરેક ટૂંકા ગાળાના ધ્યેય માટે, નીચેની લીટીઓ પણ બનાવો: - મૂલ્યાંકન પદ્ધતિ: (અવલોકન / રેકોર્ડિંગ શેડ્યૂલ / અભ્યાસ નમૂના / પરીક્ષણ) - માપન આવર્તન: (સાપ્તાહિક / દ્વિ-સાપ્તાહિક) - સફળતાનો માપદંડ: (દા.ત. 80% સળંગ 3 સત્રોમાં) - અનુકૂલન નોંધ: (ક્યૂ ટાઇમ સામગ્રી, ફ્લેક્સ સામગ્રી,)
અને લક્ષ્યોને પ્રાધાન્ય આપવા માટે:
તમે જે 4 ટૂંકા ઉદ્દેશ્યો ઉત્પન્ન કર્યા છે, 1-4, શીખવાના ક્રમમાં સંખ્યા કરો અને દરેક માટે અંદાજિત અભ્યાસ સમય (કેટલા અઠવાડિયા) સૂચવો. જણાવો કે આ એક સૂચન છે અને ચોક્કસ સમય ટીમ પર છે.
સામાન્ય ભૂલો
- અમાપ ક્રિયાપદોનો ઉપયોગ. "તે સમજે છે, તે જાણે છે, તે વિકાસ કરે છે, તે જાગૃત છે" લક્ષ્યોને અમાપ બનાવે છે; અવલોકનક્ષમ ક્રિયાપદો પસંદ કરો.
- વર્તમાન સ્તર આપ્યા વિના માપદંડ માટે પૂછવું. AI એવા બેન્ચમાર્ક સૂચવી શકે છે જે અવાસ્તવિક, ખૂબ ઊંચા અથવા ખૂબ ઓછા છે.
- સમાન "નિદાન" તર્ક સાથે ધ્યેય લખવું. "X સાથે નિદાન કરાયેલા બાળકો માટેના લક્ષ્યો" કહેવાથી વ્યક્તિત્વની અવગણના થાય છે.
- કૌંસ છોડવું. મોટા ધ્યેયને પગલાઓમાં વિભાજિત કર્યા વિના આપવાથી શિક્ષણ અને માપન બંને મુશ્કેલ બને છે.
- મૂલ્યાંકન પદ્ધતિ લખી નથી. એક ધ્યેય કે જેમાં માપદંડ હોય પરંતુ તેને કેવી રીતે માપવું તે અસ્પષ્ટ હોય તેનું નિરીક્ષણ કરી શકાતું નથી.
- ડ્રાફ્ટ પર જેમ છે તેમ સહી કરો. IEP ધ્યેયને ટીમ અને કુટુંબના અનુકૂલન વિના અંતિમ સ્વરૂપ આપી શકાતું નથી.
સારાંશમાં
BEP ગોલ એ વિશેષ શિક્ષણનો માર્ગ નકશો છે. લાંબા ગાળાના લક્ષ્યો દિશા બતાવે છે, ટૂંકા ગાળાના લક્ષ્યો રસ્તો બતાવે છે. સારા ટૂંકા ઉદ્દેશ્યમાં CBL (શરત-વર્તણૂક-માપદંડ) હોય છે અને તેમાં માપી શકાય તેવી ક્રિયાપદનો સમાવેશ થાય છે. કાર્ય પૃથ્થકરણ દ્વારા મોટા ધ્યેયોને નાના પગલાઓમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે. AI ઝડપથી આ ધ્યેયોની રૂપરેખા બનાવે છે, ધ્યેયને કાસ્કેડ કરે છે અને મૂલ્યાંકન માપદંડ સૂચવે છે; પરંતુ તમે બાળકનું વાસ્તવિક સ્તર આપો છો, તમે માપદંડને વાસ્તવિક બનાવો છો અને અંતિમ મંજૂરી IEP ટીમ અને પરિવારની છે.
એપ્લિકેશન કાર્ય
વિદ્યાર્થી માટે લાંબા ગાળાનો ધ્યેય પસંદ કરો. AI ને આ યુનિટમાં અનામી પ્રોફાઇલ અને "પાવરફુલ પ્રોમ્પ્ટ" સાથે 4 ટૂંકા ગાળાના લક્ષ્યોની રૂપરેખા આપવા માટે કહો. CBL (શરત-વર્તણૂક-માપદંડ) માટે દરેક ઉદ્દેશ્ય તપાસો: શું કોઈ ખૂટતા તત્વો છે, શું કાર્ય માપી શકાય છે, શું માપદંડ વાસ્તવિક છે? બાળકના વાસ્તવિક સ્તર પર ઓછામાં ઓછા બે લક્ષ્યો માટે માપદંડને સમાયોજિત કરો અને દરેકમાં મૂલ્યાંકનની પદ્ધતિ ઉમેરો.
ચેકલિસ્ટ
- દરેક ટૂંકા ધ્યેયમાં શરતો, અવલોકનક્ષમ વર્તન અને માપદંડ હોય છે.
- [ ] ત્યાં કોઈ માપી ન શકાય તેવા ક્રિયાપદો નથી (સમજે/જાણે છે/જાણે છે).
- [ ] માપદંડો બાળકના વાસ્તવિક સ્તરના આધારે વાસ્તવિક છે.
- [ ] મેં કાર્ય પૃથ્થકરણ સાથે મોટા ધ્યેયને કાસ્કેડ કર્યું.
- દરેક ધ્યેયની મૂલ્યાંકન પદ્ધતિ અને આવર્તન સ્પષ્ટ છે.
- [ ] મેં નોંધ્યું છે કે ટીમ અને પરિવારની મંજૂરી સાથે લક્ષ્યોને અંતિમ સ્વરૂપ આપવામાં આવશે.