ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪರಿಚಯ: ಪಾತ್ರಗಳು, ಗಡಿಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ (ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಬರವಣಿಗೆ, ವಸ್ತು ಉತ್ಪಾದನೆ, ಸಾರಾಂಶ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಉಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯದ ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ನಿಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಗುರಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳಂತಹ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು IEP ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
• ಪ್ರತಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂಲಕ್ಕೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವ ಶಿಸ್ತನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಅದನ್ನು ಮಗುವಿನ ನೈಜ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಪರಿಣಿತ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ.
• KVKK/ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವುದು

ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರ ದಿನವು ಕಾಗದಗಳ ರಾಶಿಯ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು (ಐಇಪಿ) ನವೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇನ್ನೊಂದಕ್ಕೆ ಅಳವಡಿಸಿದ ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್ ಅನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮೂರನೆಯವರ ವರ್ತನೆಯ ದಾಖಲೆಯನ್ನು ಗ್ರಾಫ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಾಲ್ಕನೆಯವರ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಪ್ರಗತಿ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇವೆಲ್ಲವೂ ಮಗು, ಸೃಜನಾತ್ಮಕ ಚಿಂತನೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲವು ಪುನರಾವರ್ತಿತ, ಔಪಚಾರಿಕ ಮತ್ತು ಸಮಯ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ (AI, ಅಥವಾ AI, ಕಿರು-ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ಸಿಸ್ಟಮ್‌ಗಳಿಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಮಾನವರಂತೆ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು) ನಿಖರವಾಗಿ ಈ ಎರಡನೇ ಗುಂಪನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಇದು IEP ಗುರಿಯನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ಪಠ್ಯವನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ವೀಕ್ಷಣಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಅದೇ ಉಪಕರಣವು ಮಗುವಿನ ಶಿಕ್ಷಣದ ನಿರ್ಧಾರದಲ್ಲಿ ತೋರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಸುರಕ್ಷಿತ ಆದರೆ ತಪ್ಪಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಾಗಿಸಬಹುದು.

ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಮೊದಲ ಘಟಕವು ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ಪರಿಚಯವಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಎಲ್ಲಿ ಹಾಕಬಾರದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುವುದು ಇದರ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಏಕೆಂದರೆ ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣವು "ಕೆಲಸದ ಹೊರೆ-ತೀವ್ರ" ಮತ್ತು ನೇರವಾಗಿ "ಮಕ್ಕಳ-ಬಲ-ನಿರ್ಣಾಯಕ" ಎರಡೂ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ: ನೀವು ಬರೆಯುವ ಗುರಿಯು ಮಗುವು ಒಂದು ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುತ್ತದೆ; ನೀವು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ನಿರ್ಧಾರವು ಅದನ್ನು ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಮೂಲಭೂತ ತತ್ತ್ವವನ್ನು ರೂಪಿಸೋಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ತಜ್ಞರಲ್ಲ. ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ನಿಯೋಜನೆ, ಗುರಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಗುವಿನ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳಿಗೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು, IEP ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ.

ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ವ್ಯವಹಾರದ ಪದರಗಳು ಮತ್ತು AI ಸ್ಥಳ

ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮೂರು ಪದರಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲು ಇದು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪದರವು ಮಗುವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದೆ: ವೀಕ್ಷಣೆ, ಬೆಳವಣಿಗೆಯ ಇತಿಹಾಸ, RAM ವರದಿಯನ್ನು ಓದುವುದು (ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಸಂಶೋಧನಾ ಕೇಂದ್ರವು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಿದ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವರದಿ). ಯೋಜನಾ ಪದರವು ಇದರ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ IEP ಗುರಿಗಳು, ವಸ್ತುಗಳು ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸುವುದು. ಅನುಷ್ಠಾನ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಪದರವು ದೈನಂದಿನ ಬೋಧನೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗಿದೆ. AI ಎಲ್ಲಾ ಮೂರು ಪದರಗಳನ್ನು ಸ್ಪರ್ಶಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದರಲ್ಲೂ ವಿಭಿನ್ನ ಅಧಿಕಾರವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಪದರದಲ್ಲಿ, AI ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯವಲ್ಲ; ಯೋಜನಾ ಪದರದಲ್ಲಿ ಶಕ್ತಿಯುತ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ; ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಪದರದಲ್ಲಿ, ಇದು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ಕೆಲವು ಮೂಲಭೂತ ಪದಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸೋಣ. ಐಇಪಿ (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ) ಎನ್ನುವುದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಿದ್ಧಪಡಿಸಲಾದ ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಲಿಖಿತ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಸಾಧಿಸಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವಾಗಿದೆ. ವಸತಿ, ವಿಷಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸದೆ ಪ್ರಸ್ತುತಿಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುವುದು; ಮಾರ್ಪಾಡು ಎನ್ನುವುದು ವಿಷಯದ ಸರಳೀಕರಣವಾಗಿದೆ. AAC (ಪರ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಪೂರಕ ಸಂವಹನ) ಎನ್ನುವುದು ಮಾತಿನ ತೊಂದರೆಗಳಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಚಿಹ್ನೆಗಳು, ಕಾರ್ಡ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಸಾಧನಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸಲು ಅನುಮತಿಸುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ನಾವು ಈ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಘಟಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೊಂದಾಗಿ ವಿವರಿಸುತ್ತೇವೆ; ಸದ್ಯಕ್ಕೆ, ಇದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ: ಈ ಎಲ್ಲಾ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಗಳಿಗೆ AI ನಿಮಗೆ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳು ಮತ್ತು ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅದು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ.

ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಮಿಷನ್ ಮೂಲಕ AI ನ ಪಾತ್ರ ಮತ್ತು ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:

ಅನ್ವೇಷಣೆ

AI ನ ಪಾತ್ರ

ಅಪಾಯದ ಮಟ್ಟ

ಯಾರು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತಾರೆ

ವಸ್ತು/ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್

ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್

ಕಡಿಮೆ

ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕ

ಪಠ್ಯ ಸರಳೀಕರಣ, ಸಾರಾಂಶ

ಸಂಪಾದಕ

ಕಡಿಮೆ

ಶಿಕ್ಷಕ

ಐಇಪಿ ಗುರಿಯ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು

ಬ್ಲೂಪ್ರಿಂಟ್ ಜನರೇಟರ್, ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ

ಮಧ್ಯಮ

BEP ತಂಡ + ಕುಟುಂಬ

ನಡವಳಿಕೆ ಯೋಜನೆ ಕಲ್ಪನೆ

ಶಿಫಾರಸು ಜನರೇಟರ್

ಹೆಚ್ಚು

ತಜ್ಞ + ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ

ಪ್ರಗತಿ ಪರಿಶೀಲನೆ

ಡೇಟಾ ಸಾರಾಂಶ

ಮಧ್ಯಮ

ಶಿಕ್ಷಕ + ತಜ್ಞ

ರೋಗನಿರ್ಣಯ / ನಿಯೋಜನೆ ನಿರ್ಧಾರ

ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ

ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು

RAM + ಅಧಿಕೃತ ತಜ್ಞರು

ಈ ಚಾರ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಒಂದು ಸಾಲನ್ನು ನೆನಪಿನಲ್ಲಿಡಿ: ಷೇರುಗಳು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಕುಗ್ಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. AI ಗೆ ಮೇಲಿನ ಸಾಲಿನಲ್ಲಿ ಯಾವುದೇ ಸ್ಥಾನವಿಲ್ಲ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ನಿಯೋಜನೆಯು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಮತ್ತು ನೈತಿಕವಾಗಿ ಅಧಿಕೃತ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

"ಪರಿಶೀಲನೆ" ಏಕೆ ಈ ವ್ಯವಹಾರದ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು ತಮ್ಮ ಉತ್ತರದಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸ ತೋರುತ್ತವೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳು ಖಚಿತವಾಗಿಲ್ಲದಿರಬಹುದು. ತಾಂತ್ರಿಕ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ, ಇದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ: ಇದು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಂದು ನಿರರ್ಗಳ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ, ಅದು ನಿಜವೆಂಬಂತೆ ಮಾದರಿಯ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಇದು ಗಂಭೀರವಾದ ಬಲೆಯಾಗಿದೆ. ಮಾದರಿಯು ನಿಮಗೆ ಕಾಲ್ಪನಿಕ "ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ರೂಢಿ" ("ಪ್ರತಿ 5 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಗುವಿಗೆ 200 ಪದಗಳನ್ನು ತಿಳಿದಿದೆ") ನೀಡಬಹುದು; ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಶಾಸನವನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸಬಹುದು ("ಪ್ರತಿ 6 ತಿಂಗಳಿಗೊಮ್ಮೆ BEP ಗಳನ್ನು ನವೀಕರಿಸಬೇಕು" ನಂತಹ ನಿಖರವಾದ ಆದರೆ ಸುಳ್ಳು ವಾಕ್ಯ); ಅಥವಾ ಅವರು ಯಾವುದೇ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಆಧಾರವಿಲ್ಲದ "ವಿಧಾನ" ವನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ಅವೆಲ್ಲವನ್ನೂ ಅವರು ಅದೇ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ ಹೇಳುವುದರಿಂದ, ಸರಿ ಮತ್ತು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಿಷಯವೆಂದರೆ ನಿಮ್ಮ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನೆಯ ಅಭ್ಯಾಸ.

ಪರಿಶೀಲನಾ ಶಿಸ್ತು ಮೂರು ಹಂತಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ:

1. ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್: ಶಾಸನ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ನಿಯಮಗಳು, ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳಿಗಾಗಿ AI ನ ಸ್ಮರಣೆಗೆ ಅಲ್ಲ; ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲಗಳು (MEB ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಸೇವೆಗಳ ನಿಯಂತ್ರಣ, RAM ವರದಿ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು) ಮತ್ತು ಕ್ಷೇತ್ರ ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಸ್ಕೆಚ್ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಿ, ಅದನ್ನು ನೆನಪಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಲು ಅಲ್ಲ.
2. ಮಗುವಿನ ನೈಜ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ: ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿರುವ ನಿಜವಾದ ಮಗುವಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಗುರಿ, ವಸ್ತು ಅಥವಾ ಸಲಹೆಯನ್ನು ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಇದು ಅವನಿಗೆ ಭಾರವೋ, ಹಗುರವೋ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವೋ?
3. ಪರಿಣಿತ ಫಿಲ್ಟರ್: ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಶಿಕ್ಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ, ನೈತಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಣಿತ ಕಣ್ಣಿನಿಂದ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ; ಕಳಂಕಿತ, ಶಿಕ್ಷೆ-ಆಧಾರಿತ ಅಥವಾ ಅವಾಸ್ತವಿಕವಾದ ಮಾತುಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಿ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: AI- ರಚಿತವಾದ IEP ಗುರಿ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಫೈಲ್‌ನಲ್ಲಿ ಹಾಕುವುದು ಸಹಿ ಮಾಡದ ತಜ್ಞರ ನಿರ್ಧಾರದಂತೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿರುವ ಕಾರಣ ನಿಜವಲ್ಲ; ಇದು ಮಕ್ಕಳಿಗೂ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲ.

ಗೌಪ್ಯತೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾ ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ

ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡೇಟಾ (ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, RAM ವರದಿ, ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿ, ನಡವಳಿಕೆಯ ದಾಖಲೆಗಳು) KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ಅಡಿಯಲ್ಲಿ Türkiye ಮತ್ತು GDPR ಯುರೋಪ್ನಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ; ಆರೋಗ್ಯ ಮತ್ತು ಅಂಗವೈಕಲ್ಯ ಮಾಹಿತಿಯು ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಹೆಸರು, ಗುರುತಿನ ಸಂಖ್ಯೆ, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ಕುಟುಂಬದ ಇತಿಹಾಸವನ್ನು ಅಕ್ಷರಶಃ ಅಂಟಿಸುವುದು ಗಂಭೀರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ. ನಿಯಮ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನಗತ್ಯವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಬೇಡಿ. "Ahmet Yıldız, 9 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಸ್ವಲೀನತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ 2024-3312" ಬದಲಿಗೆ, "ಸೀಮಿತ ಮೌಖಿಕ ಸಂವಹನದೊಂದಿಗೆ 9 ವರ್ಷದ ಪುರುಷ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ" ಎಂದು ಬರೆಯಿರಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ; ವೈಯಕ್ತಿಕ ಖಾತೆಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಫೈಲ್‌ಗಳನ್ನು ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಬೇಡಿ.

ಸಲಹೆ: "ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಪರಿಶೀಲನೆ" ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಿ: AI ಗೆ ಪಠ್ಯವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಹೆಸರುಗಳು, ID/ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ಶಾಲೆಯ ಹೆಸರನ್ನು "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ", "ಕುಟುಂಬ", "ಶಾಲೆ" ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯ ನುಡಿಗಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಈ 30 ಸೆಕೆಂಡುಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತವೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸುರಕ್ಷಿತ ಬಳಕೆ. ಎಂಟು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಗಣಿತ ವರ್ಕ್‌ಶೀಟ್ ಅಳವಡಿಕೆಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರು ವಾರಕ್ಕೆ 4 ಗಂಟೆಗಳ ಕಾಲ ಕಳೆದರು. ಅವರು ಸಾಧನೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ (ಹೆಸರುಗಳಿಲ್ಲ) AI ಗೆ ನೀಡಿದರು ಮತ್ತು ಮೂರು ಕಷ್ಟದ ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿನಂತಿಸಿದರು. AI 8 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಕರಡುಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸಿತು; ಶಿಕ್ಷಕರು ಪ್ರತಿಯೊಂದನ್ನು ಮಕ್ಕಳ ನೈಜ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರು, ಎರಡು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸರಳೀಕರಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಒಂದು ದೃಶ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿದರು. ಅವಧಿ: 4 ಗಂಟೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ 50 ನಿಮಿಷಗಳು. AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿತು, ಪರಿಣತಿಯು ಶಿಕ್ಷಕರಲ್ಲಿ ಉಳಿಯಿತು.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಮಾಹಿತಿ ಬಲೆ. ಶಿಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು AI ಯನ್ನು ಕೇಳಿದರು, "ಸೌಮ್ಯ ಬುದ್ಧಿಮಾಂದ್ಯ ಮಕ್ಕಳು ಹೆಚ್ಚೆಂದರೆ ಎಷ್ಟು ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬಹುದು?" AI ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ "3 ಅಂಕಿಗಳವರೆಗೆ" ಉತ್ತರವನ್ನು ನೀಡಿದೆ. ಶಿಕ್ಷಕರು ಇದನ್ನು ಐಇಪಿಯಲ್ಲಿ ಬೌಂಡರಿ ಎಂದು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಅಂತಹ "ನಿಯಮ" ಇಲ್ಲ; ಪ್ರತಿ ಮಗುವೂ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು 4-ಹಂತದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ತಪ್ಪು: ಮಗುವಿನ ನೈಜ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ AI ನಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟ ಸಾಮಾನ್ಯ "ರೂಢಿ" ಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆ. ಒಬ್ಬ ಉದ್ಯೋಗಿ ತನ್ನ ತರಗತಿಯ ಎಲ್ಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಹೆಸರುಗಳು, ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದರು ಮತ್ತು "ಅವರಿಂದ ವರ್ಗ ವರದಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದಾರೆ" ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು. ಡೇಟಾವು ಬಾಹ್ಯ ಸರ್ವರ್‌ಗೆ ಹೋಯಿತು ಮತ್ತು KVKK ದೂರನ್ನು ಎತ್ತಲಾಯಿತು. ಹೆಸರು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಸಂಪರ್ಕ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಮಟ್ಟದ ಮಾಹಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ ("ಪೂರ್ವ-ಓದುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು").

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ಈ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಾಗಿ IEP ಗುರಿಯನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.

ಈ ಹಕ್ಕು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ: AI ಮಗುವಿಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ, ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಕ್ಷೇತ್ರ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡವಿಲ್ಲ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಗಾಳಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಾಕ್ಯವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಮಗುವಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ಸಹಾಯಕ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ (ಅನಾಮಧೇಯ): 8 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಪೂರ್ವ-ಓದುವ ಹಂತದಲ್ಲಿ, ಅಕ್ಷರ-ಧ್ವನಿ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಭಾಗಶಃ ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು. ಪ್ರದೇಶ: ಓದುವುದು. ಕಾರ್ಯ: 1 ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಮತ್ತು 3 ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ (ಅಳೆಯಬಹುದಾದ) ಗುರಿಗಳ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಪ್ರತಿ ಸಣ್ಣ ಗುರಿಯಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿತಿ + ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆ + ಮಾನದಂಡ (ಶೇಕಡಾವಾರು/ಪ್ರಯೋಗ) ಸೇರಿಸಿ. ನೀವು ಖಚಿತವಾಗಿರದ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಹಕ್ಕುಗಳನ್ನು ಮಾಡಬೇಡಿ; ಇದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ ಮತ್ತು BEP ತಂಡವು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಪಾತ್ರ, ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್, ಡೊಮೇನ್, ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್ ಮತ್ತು "ಡ್ರಾಫ್ಟ್" ನಿರೀಕ್ಷೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ. ನೀವು ಇನ್ನೂ ಮಗುವಿನ ನೈಜ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಹೋಲಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• AI ನಿಂದ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಅಥವಾ ನಿಯೋಜನೆ ನಿರ್ಧಾರಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಯಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಈ ಅಧಿಕಾರವು RAM ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ; ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ಮಗುವಿನ ಗುರುತನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಯಾವುದೇ ವಾಹನದಲ್ಲಿ ನಮೂದಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
• ನಿರ್ಮಿತ "ನಿಯಮಗಳ" ಮೇಲೆ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿದೆ. ನೈಜ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಾಗಿ "ಪ್ರತಿ X ಮಗು Y ಮಾಡುತ್ತದೆ" ನಂತಹ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು.
• ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಹಾಗೆಯೇ ಬಳಸುವುದು. IEP, ಕುಟುಂಬ ಪಠ್ಯ ಅಥವಾ ನಡವಳಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಶಬ್ದಶಃ ಒಯ್ಯುವುದು.
• ಭಾಷೆಗೆ ಕಳಂಕ ತರುವತ್ತ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. AI ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ "ಅಸಮರ್ಪಕ", "ವೈಫಲ್ಯ" ನಂತಹ ಋಣಾತ್ಮಕ ಲೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಇವುಗಳು ತಜ್ಞರ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗಬೇಕು.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಪ್ರಬಲ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ: ಇದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಆಲೋಚನೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇದು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ, ಅದು ಇರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಖಚಿತವಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ. ಪ್ರತಿ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ: ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್, ಮಗುವಿನ ನಿಜವಾದ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ತಜ್ಞರ ಫಿಲ್ಟರ್. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡೇಟಾ ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ; ಇದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸದೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಅಪಾಯವು ಹೆಚ್ಚಾದಂತೆ, AI ನ ಪಾತ್ರವು ಚಿಕ್ಕದಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಬೆಳೆಯುತ್ತದೆ. ಈ ತತ್ವಗಳು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಉಳಿದ ಬೆನ್ನೆಲುಬುಗಳಾಗಿವೆ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅವರ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ (ಹೆಸರು, ID, ಶಾಲೆಯ ಹೆಸರು; ಕೇವಲ ವಯಸ್ಸು, ವಿಷಯ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟ) ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಪಠ್ಯವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಿ. ನಂತರ ಮೇಲಿನ "ಪವರ್‌ಫುಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಉದ್ದೇಶದ ಔಟ್‌ಲೈನ್‌ಗಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿ. ಮೂರು ಪರಿಶೀಲನಾ ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ (ಮೂಲ, ನಿಜವಾದ ಪ್ರೊಫೈಲ್, ತಜ್ಞರ ಫಿಲ್ಟರ್) ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ. ನೀವು ಏನು ಬದಲಾಯಿಸಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಏಕೆ ಎಂದು ಒಂದೇ ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಿರಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಪಠ್ಯದಿಂದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಐಡಿಯನ್ನು (ಹೆಸರು, ಐಡಿ, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಶಾಲೆ) ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು AI ಗೆ ನೀಡಿದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪಾತ್ರ, ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸ್ವರೂಪವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮಗುವಿನ ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಯಾವುದೇ ನಿರ್ಮಿತ "ರೂಢಿ" ಅಥವಾ ಶಾಸನಬದ್ಧ ಹಕ್ಕುಗಳಿಗಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ನಿಯೋಜನೆ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡಲಿಲ್ಲ.
• [ ] ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು BEP ತಂಡಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂದು ನಾನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ.