ಲಾಭಗಳು:
- ಪಕ್ಷಪಾತದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ತಯಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ಪಾರದರ್ಶಕತೆ ಮತ್ತು ಬೋಧನಾ ನಿರ್ಧಾರಗಳಲ್ಲಿ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು (ನ್ಯಾಯಯುತತೆ, ಒಳಗೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ) ಗಮನಿಸುವುದು
- ಯೋಜನೆಯಿಂದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯವರೆಗೆ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಅಂತ್ಯದವರೆಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಕಾರ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಶಿಕ್ಷಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸದ ಆಡಳಿತ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಶಿಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕನು ತನ್ನ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಇತಿಹಾಸದ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರದ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಹಾಕುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಕೀಲಿಯಲ್ಲಿನ ದಿನಾಂಕವು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ. ಈ ಸನ್ನಿವೇಶದ ಮುಖ್ಯ ಪಾಠವೇನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಇರಿಸುವುದು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಶಿಕ್ಷಕರ ಮೇಲಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಪ್ರಶ್ನೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಇತಿಹಾಸದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು (ಭ್ರಮೆ). ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಮೇಲೆ ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಯಾವುದೇ ಔಟ್ಪುಟ್, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಪ್ರಶ್ನೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರದ ಕೀಗಳನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಶಿಕ್ಷಕರಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಬಳಸಬಾರದು; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಶಿಕ್ಷಕರ ಮೇಲಿದೆ.
2. ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು.
- ಬಿ) ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ ಸುರಕ್ಷಿತ/ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ ✔
- ಸಿ) ಉಪನಾಮವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಮರೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಶಾಲೆಯ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಬಿಡಿ.
- ಡಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಮೌಖಿಕ ಸೂಚನೆ ನೀಡಿದರೆ ಸಾಕು.
ವಿವರಣೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ; ಆರೋಗ್ಯ, ಕುಟುಂಬ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಕುರಿತಾದ ಮಾಹಿತಿಯು ಖಾಸಗಿಯಾಗಿರಬಹುದು. ಹೆಸರು-ಉಪನಾಮ, ಶಾಲೆಯ ಸಂಖ್ಯೆ, ವರ್ಗದಂತಹ ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಭರವಸೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
3. ಕಲಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು (ಫಲಿತಾಂಶ) ಬರೆಯುವಾಗ ಬ್ಲೂಮ್ನ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿ ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಏನನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ವರ್ಣಮಾಲೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಪರೀಕ್ಷೆಯ ಪತ್ರಿಕೆಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್
- ಸಿ) ಉದ್ದೇಶಿತ ಅರಿವಿನ ಚಿಂತನೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಕ್ರಿಯಾ ಕ್ರಿಯಾಪದದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಅಳತೆಯೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿ ✔
- ಡಿ) ಯಾವಾಗಲೂ ಪಾಠದ ಅವಧಿಯನ್ನು 40 ನಿಮಿಷಗಳಿಗೆ ನಿಗದಿಪಡಿಸಿ
ವಿವರಣೆ: ಬ್ಲೂಮ್ನ ಟ್ಯಾಕ್ಸಾನಮಿಯು ಅರಿವಿನ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ರಚಿಸುವವರೆಗೆ ಮಟ್ಟಹಾಕುತ್ತದೆ. ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಿಯೆಯ ಕ್ರಿಯಾಪದದೊಂದಿಗೆ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಬರೆಯುವುದು ಚಿಂತನೆಯ ಉದ್ದೇಶಿತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸುತ್ತದೆ; ಈ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ AI ನಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು/ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಇದು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
4. ಬಹು ಆಯ್ಕೆಯ ಪ್ರಶ್ನೆಯಲ್ಲಿ 'ಉತ್ತಮ ಡಿಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್' ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ಯಾರೂ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡದ ಆಯ್ಕೆಯು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿ ಅಸಂಬದ್ಧವಾಗಿದೆ
- ಬಿ) ಸರಿಯಾದ ಉತ್ತರದಂತೆಯೇ ಒಂದೇ ಅರ್ಥವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆಯ್ಕೆ
- ಸಿ) ಯಾವಾಗಲೂ ದೀರ್ಘವಾದ ಲಿಖಿತ ಆಯ್ಕೆ
- D) ತಪ್ಪು ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ತೋರಿಕೆಯಂತೆ ತೋರುವ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಆಯ್ಕೆಯು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ ✔
ವಿವರಣೆ: ಉತ್ತಮ ಡಿಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ ಎನ್ನುವುದು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ ವಿಷಯವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಲಿಯದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ತೋರಿಕೆಯಂತೆ ತೋರುವ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿದೆ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮಾಡುವ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ; ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರಶ್ನೆಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ವಿಶಿಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ. ಅಸಂಬದ್ಧ ಅಥವಾ ಅಪ್ರಸ್ತುತ ಡಿಸ್ಟ್ರಾಕ್ಟರ್ಗಳು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನವನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ.
5. ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರಬ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಸಮಗ್ರ ರಬ್ರಿಕ್ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸವೇನು?
- ಎ) ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರಬ್ರಿಕ್ ಪ್ರತಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಹೋಲಿಸ್ಟಿಕ್ ರೂಬ್ರಿಕ್ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಒಂದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ✔
- ಬಿ) ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರಬ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಮಗ್ರ ರಬ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಸಿ) ಎರಡೂ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರಬ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ, ಸಮಗ್ರ ರಬ್ರಿಕ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ವಿವರಣೆ: ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ರಬ್ರಿಕ್ ಪ್ರತಿ ಮಾನದಂಡವನ್ನು (ಉದಾ. ವಿಷಯ, ಭಾಷೆ, ಲೇಔಟ್) ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿವರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಮಗ್ರ ರಬ್ರಿಕ್ ಸಂಪೂರ್ಣ ಅಧ್ಯಯನಕ್ಕೆ ಒಂದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ; ಇದು ವೇಗವಾಗಿರುತ್ತದೆ ಆದರೆ ವಿವರವಾದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ.
6. ರಚನೆಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯ ರೂಪವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು 'ವಿಫಲ' ಅಥವಾ 'ಸೋಮಾರಿ' ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯ ತೀರ್ಪು
- ಬಿ) ಕೇವಲ ಒಂದು ಅಕ್ಷರದ ಗ್ರೇಡ್ ಅಥವಾ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ನೀಡುವುದು
- ಸಿ) ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮತ್ತು ಮುಂದಕ್ಕೆ ನೋಡುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹಂತವನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ✔
- ಡಿ) ಇಡೀ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಅದೇ, ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸದ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ನೀಡಿ.
ವಿವರಣೆ: ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ; ಇದು ಉತ್ಪನ್ನ/ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುತ್ತದೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ವ್ಯಕ್ತಿತ್ವವಲ್ಲ, ಮತ್ತು ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಮತ್ತು ಮುಂದೆ ನೋಡುವ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹಂತವನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. 'ನೀವು ಸೋಮಾರಿಯಾಗಿದ್ದೀರಿ' ಎಂದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ಅಥವಾ ಅವುಗಳನ್ನು ಗ್ರೇಡ್ ಮಾಡುವ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ಉತ್ತೇಜಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
7. ವಿಭಿನ್ನ ಸೂಚನೆಗಳಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವಾಗ ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಮುಖವಾದ ನೈತಿಕ ಅಪಾಯ ಯಾವುದು?
- ಎ) ವಸ್ತುವು ವರ್ಣರಂಜಿತವಾಗಿಲ್ಲ
- ಬಿ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ಗೆ ಇಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಅವನನ್ನು ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಅಚ್ಚಿನಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಸುವ ಅಪಾಯ ✔
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಹಲವಾರು ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಪಠ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸೇರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಲೇಬಲ್ ('ದುರ್ಬಲ', 'ಪ್ರತಿಭಾವಂತ') ಗೆ ತಗ್ಗಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಅಥವಾ ರೂಢಿಗತ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಶಿಕ್ಷಕ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವುದರೊಂದಿಗೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು; ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪ್ರಸ್ತಾಪವು ಅಚ್ಚುಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿರಬಾರದು, ಆದರೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಮತ್ತು ತಾತ್ಕಾಲಿಕವಾಗಿರಬೇಕು.
8. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ AI 'ಡಿಟೆಕ್ಟರ್' ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಶೂನ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾನೆ, ಇದು '90% AI' ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನದ ಮುಖ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಏನು?
- ಎ) ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ನಿಯೋಜನೆಯನ್ನು ತುಂಬಾ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಬಿ) AI ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ; ಒಂದೇ ಅಂಕದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದಂಡ ವಿಧಿಸುವುದು ತಪ್ಪು ಧನಾತ್ಮಕ ಅಂಶಗಳಿಂದ ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ ✔
- ಸಿ) ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಕೋರ್ ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಾಗಿದೆ ಆದರೆ ಶಿಕ್ಷಕರು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ
- ಡಿ) ಸೊನ್ನೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಕಡಿಮೆ ದರ್ಜೆಯನ್ನು ನೀಡಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: AI ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ಗಳು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲ; ಇದು ನಿಜವಾದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (ಸುಳ್ಳು ಧನಾತ್ಮಕ) ಎಂದು ತಪ್ಪಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸ್ಥಳೀಯ ಭಾಷೆ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ. ಒಂದೇ ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಕೋರ್ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ದಂಡವನ್ನು ವಿಧಿಸುವುದು ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿದೆ; ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮಗ್ರತೆಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಪುರಾವೆಗಳ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ಸಂದರ್ಶನದ ಮೂಲಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.
9. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೋಷಕರಿಗೆ ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು (ವರ್ತನೆಯ ಸಮಸ್ಯೆ) ತಿಳಿಸುವ ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಆಪಾದಿತ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪೋಷಕರಿಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ.
- ಬಿ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಸಂಪೂರ್ಣ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಇತರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ
- ಸಿ) ರಚನಾತ್ಮಕ, ಪರಿಹಾರ-ಕೇಂದ್ರಿತ ಮತ್ತು ಗೌರವಾನ್ವಿತ ಕರಡನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಶಿಕ್ಷಕರು ಅದರ ಧ್ವನಿ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ ✔
- ಡಿ) ಸಂದೇಶವನ್ನು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಚಿಕ್ಕದಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನೀಡದಿರುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಪಠ್ಯವು ರಚನಾತ್ಮಕವಾಗಿರಬೇಕು, ಪರಿಹಾರ-ಆಧಾರಿತ ಮತ್ತು ಗೌರವಾನ್ವಿತವಾಗಿರಬೇಕು; ಇದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ನಿರ್ಣಯಿಸದೆ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಈವೆಂಟ್ ಮತ್ತು ಸಹಕಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕರೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಶಿಕ್ಷಕರು ಅದರ ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಧ್ವನಿಯನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು.
10. AI- ರಚಿತವಾದ ಬೋಧನಾ ಸಾಮಗ್ರಿಯಲ್ಲಿನ ವಿಜ್ಞಾನಿಯ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಹೇಳದೇ ಇರಬಹುದು. ಶಿಕ್ಷಕ ಏನು ಮಾಡಬೇಕು?
- A) AI ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಉದ್ಧರಣವನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಳಸುವುದು
- ಬಿ) ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲದಿಂದ ಉಲ್ಲೇಖವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಬಳಸದಿರುವುದು ✔
- ಸಿ) ಉಲ್ಲೇಖದ ಮೂಲವನ್ನು 'ಇಂಟರ್ನೆಟ್' ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ
- ಡಿ) ಉದ್ಧರಣವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಂಬುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಸ್ವಲ್ಪಮಟ್ಟಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು.
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಂಬಲರ್ಹ ಆದರೆ ಕೃತ್ರಿಮ ಉಲ್ಲೇಖಗಳು, ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ವರ್ಗಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಉಲ್ಲೇಖಗಳು ಮತ್ತು ಸತ್ಯಗಳನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ಮೂಲಗಳಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು; ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಬಾರದು. ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಲ್ಲಿ ಶಾಶ್ವತ ತಪ್ಪು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ.
11. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ರಬ್ರಿಕ್ ಅಥವಾ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವಾಗ ಶ್ರೇಣೀಕರಣದ (ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ) ಸರಿಯಾದ ತತ್ವ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಅಂತಿಮ ದರ್ಜೆಯೊಂದಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡಬಹುದು
- ಬಿ) ಅಂತಿಮ ದರ್ಜೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ✔
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಗ್ರೇಡ್ಗಳನ್ನು ನೀಡುವವರೆಗೆ, ಶಿಕ್ಷಕರು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಗ್ರೇಡಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡಿಟೆಕ್ಟರ್ ಸ್ಕೋರ್ ಅನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಧರಿಸಿರಬೇಕು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ರೂಬ್ರಿಕ್ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು, ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಿಮ ದರ್ಜೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಶಿಕ್ಷಕರದ್ದಾಗಿದೆ. ಅಂಕಗಳ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯೋಚಿತತೆಯನ್ನು ಶಿಕ್ಷಕರು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು.
12. ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುವಾಗ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಶಿಕ್ಷಣ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಷಯವನ್ನು ಚರ್ಚಿಸದಿರುವುದು
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿ ಎಂದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದು
- ಸಿ) ಪಾರದರ್ಶಕ/ನೈತಿಕ ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೂಲ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವನ್ನು ಕಲಿಸಿ ✔
- ಡಿ) ಯಶಸ್ವಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ನಿಷೇಧಿಸುವ ಬದಲು ಪಾರದರ್ಶಕ ಮತ್ತು ನೈತಿಕ ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವುದು ಆರೋಗ್ಯಕರ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ; ಮೂಲ ಪರಿಶೀಲನೆ, ನಿರ್ಣಾಯಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬಹುದು ಎಂದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಕಲಿಸುವುದು. ಹೀಗಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಚಿಂತನೆಯ ಪಾಲುದಾರನಾಗುತ್ತಾನೆ, ನಕಲು ಮಾಡುವ ಸಾಧನವಲ್ಲ.
13. ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಬೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಸರಿಯಾದ ಮಿತಿಯನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಶಿಕ್ಷಕರ ಬದಲಿಗೆ ಎಲ್ಲಾ ಶಿಕ್ಷಣ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬಹುದು
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಿಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಬೇರೇನೂ ಇಲ್ಲ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬೋಧನಾ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ಚಿಂತನೆಯ ಪಾಲುದಾರ; ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಶಿಕ್ಷಕರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ ✔
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಶಿಕ್ಷಕರ ಅನುಮೋದನೆಯಿಲ್ಲದೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅಂತಿಮ ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ನೀಡಬಹುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಬೋಧನಾ ಸಹಾಯಕ, ಔಟ್ಲೈನ್ ಜನರೇಟರ್ ಮತ್ತು ಕಲ್ಪನೆ ಪಾಲುದಾರ. ಶ್ರೇಣೀಕರಣ, ಶಿಕ್ಷಣಶಾಸ್ತ್ರದ ತೀರ್ಪು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಸಮಗ್ರತೆಯ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನದಂತಹ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಣಾಯಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆ ಯಾವಾಗಲೂ ಶಿಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ಇರುತ್ತದೆ.
14. ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ದುರ್ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬದಲಿಗೆ ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆಯುವ ಮುಖ್ಯ ಪ್ರಯೋಜನವೇನು?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಉತ್ತರವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ನಿಧಾನವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಸಂದರ್ಭ, ಮಟ್ಟ, ಫಲಿತಾಂಶ ಮತ್ತು ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಗ್ರೇಡ್-ಸೂಕ್ತವಾದ, ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು ✔
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಯಾವುದೇ ಪರಿಶೀಲನೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಉದ್ದವಾಗಿಸುವುದು ಯಾವಾಗಲೂ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹದಗೆಡಿಸುತ್ತದೆ.
ವಿವರಣೆ: ಪಾತ್ರ, ದರ್ಜೆಯ ಮಟ್ಟ, ಫಲಿತಾಂಶ, ಅವಧಿ, ನಿರ್ಬಂಧ ಮತ್ತು ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದವುಗಳಿಗಿಂತ ಗ್ರೇಡ್-ಸೂಕ್ತವಾದ, ಜೋಡಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅನ್ವಯಿಸದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯು ಸಂದರ್ಭವಿಲ್ಲದೆ ವಿನಂತಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ.