ಲಾಭಗಳು:
- ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು (ಉಪಕಾರ, ದುರುಪಯೋಗ, ನ್ಯಾಯ, ಪಕ್ಷಪಾತ ತಪ್ಪಿಸುವಿಕೆ) ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ನಿಯಮಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- KVKK ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಡೇಟಾ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ಮಿತಿಗಳ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ಕಲಿಕೆಗಳನ್ನು ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋಗೆ ಜೋಡಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಎಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ
ಈ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ, ನಾವು AI ಅನ್ನು ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಬಳಸಲು ಕಲಿತಿದ್ದೇವೆ: IEP ಗುರಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ, ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ, AAC ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ್ದೇವೆ, ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದೊಂದಿಗೆ ಸಂವಹನವನ್ನು ಬಲಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಈ ಅಂತಿಮ ಘಟಕವು ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ಒಟ್ಟಿಗೆ ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ: ನೀತಿಶಾಸ್ತ್ರ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ. ಏಕೆಂದರೆ ನೀವು ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ "ಡೇಟಾ" ಟೇಬಲ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಗು; ನೀವು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ "ಔಟ್ಪುಟ್" ಒಂದು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಮಗುವಿನ ಶಿಕ್ಷಣದ ಹಕ್ಕಿನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರವಾಗಿದೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅನುಕೂಲತೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ತಪ್ಪಾಗಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಹೆಚ್ಚು ಹಾನಿಗೊಳಗಾಗುವ ಜನರು ಸಹ ಹೆಚ್ಚು ದುರ್ಬಲರಾಗಿದ್ದಾರೆ. ಮೊದಲಿನಿಂದಲೂ ನಾವು ಸ್ಥಾಪಿಸಿದ ತತ್ವವನ್ನು ಕೊನೆಯ ಬಾರಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತಿಸೋಣ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ; ಮಗುವಿನ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ನಿಯೋಜನೆ, ಉದ್ದೇಶ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು, IEP ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿರುತ್ತವೆ.
ನಾಲ್ಕು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಕೌಂಟರ್ಪಾರ್ಟ್ಸ್
ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಬಳಕೆಯನ್ನು ನಾವು ನಾಲ್ಕು ಮೂಲಭೂತ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳಿಗೆ ಆರೋಪಿಸಬಹುದು:
- ಪ್ರಯೋಜನ: ಮಗುವಿನ ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಲು AI ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು; ಇದು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ತನ್ನ ಸಮಯವನ್ನು ಮುಕ್ತಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಮಗುವಿಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಗಮನವನ್ನು ನೀಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಬಳಕೆಯು ಒಂದು ಅಂತ್ಯವಲ್ಲ.
- ದುಷ್ಕೃತ್ಯ: ಪರಿಶೀಲಿಸದ, ಮಗುವಿಗೆ ಸೂಕ್ತವಲ್ಲದ, ಅಥವಾ ಕಳಂಕಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಹಾನಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮೂಲಕ ಹಾದುಹೋಗುತ್ತದೆ "ಇದು ಮಗುವಿಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ?"
- ನ್ಯಾಯ: ಪ್ರತಿ ಮಗುವಿಗೆ ಸಂಪನ್ಮೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಶಿಕ್ಷಣಕ್ಕೆ ಸಮಾನ ಪ್ರವೇಶವಿರಬೇಕು. AI ಕೆಲವು ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಸವಲತ್ತು ನೀಡಬಾರದು ಮತ್ತು ಇತರರನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಬಾರದು; ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರಿಗೂ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗಮನ ನೀಡಬೇಕು.
- ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು: AI ಇದು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸುತ್ತದೆ; ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಅಂಗವೈಕಲ್ಯವು ಲಿಂಗ, ಸಂಸ್ಕೃತಿ ಅಥವಾ ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ತಾರತಮ್ಯದ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು. ತಜ್ಞರು ಈ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಗುವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.
ಪಕ್ಷಪಾತವು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಕಪಟವಾಗಿದೆ. AI ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿ "ಅಂತಹ ಮಕ್ಕಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ X ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಇದು ಪಡಿಯಚ್ಚುಯಾಗಿದ್ದು ಅದು ತಪ್ಪಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಮಗುವಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ಕಾರ್ಯವು ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಮಗುವನ್ನು ಅವರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಮಗುವಿನ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸಲು ಯಾವುದೇ AI-ರಚಿತ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ("X ಅಂಗವೈಕಲ್ಯ ಹೊಂದಿರುವ ಮಕ್ಕಳು Y ಮಾಡಬಹುದು/ಮಾಡಬಹುದು") ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಕಡಿಮೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳು ತಾರತಮ್ಯದ ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅದೃಶ್ಯ ರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ.
ಗೌಪ್ಯತೆ: ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆ ಮಿತಿಗಳು
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡೇಟಾ (ಗುರುತು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ, RAM ವರದಿ, ನಡವಳಿಕೆ ದಾಖಲೆ, ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿ) KVKK ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿನ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸೋಣ:
- ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು: ಯಾವುದೇ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಮೊದಲು ಹೆಸರು, ID, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್, ಶಾಲೆ, ವಿಳಾಸ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ: ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ; ಸಂಪೂರ್ಣ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು "ಕೇವಲ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ" ನೀಡಬೇಡಿ.
- ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನ: ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ನಿಮ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಪರಿಕರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲಾಗುತ್ತದೆ; ವೈಯಕ್ತಿಕ ಖಾತೆಗಳಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗಿಲ್ಲ.
- ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಅಳಿಸುವಿಕೆ: AI ಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದರೆ, ಅವುಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಇದು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಉಳಿದಿಲ್ಲ.
- ಹಂಚಿಕೆ: ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ (ಐಇಪಿ ತಂಡ, ಕುಟುಂಬ, ಸಂಬಂಧಿತ ತಜ್ಞರು) ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿರುವಷ್ಟು ಮಾತ್ರ.
ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಒಂದೇ ಸ್ಥಳದಲ್ಲಿ ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ಕಲಿತ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ:
ಪ್ರದೇಶ
AI ಮಾಡಬಹುದು
AI ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ / ಮನುಷ್ಯರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ರೋಗನಿರ್ಣಯಗಳು/ಬದಲಾವಣೆಗಳು
ಬಿಇಪಿ
ಉದ್ದೇಶಗಳ ಕರಡನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ
ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ/ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತದೆ
ವಸ್ತು
ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ, ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುತ್ತದೆ
ಪಠ್ಯಕ್ರಮ/ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತದೆ
AAC
ಕಾರ್ಡ್/ಕಥೆಯ ರೂಪರೇಖೆ
ವಿಧಾನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಗುವಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
ನಡವಳಿಕೆ
ಎಬಿಸಿ ಸಾರಾಂಶ, ಸಲಹೆ ನೀಡುತ್ತದೆ
ಕಾರ್ಯವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ, ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸುತ್ತದೆ
ಪ್ರಗತಿ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸುತ್ತದೆ
ಮುಂದುವರೆಯಲು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ
ಕುಟುಂಬ
ಪಠ್ಯ ಕರಡುಗಳು
ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತದೆ, ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ
ಈ ಕೋಷ್ಟಕದಲ್ಲಿನ ಬಲ ಕಾಲಮ್ ತಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ಮಿತಿಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ AI ಗೆ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಎಂಡ್-ಟು-ಎಂಡ್ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಅನ್ನು ಒಂದೇ ಹರಿವಿನಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿಸೋಣ. ಸುರಕ್ಷಿತ AI-ಬೆಂಬಲಿತ ಟ್ಯೂಟರಿಂಗ್ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಈ ಕೆಳಗಿನಂತಿದೆ: (1) ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ; (2) ಸ್ಪಷ್ಟ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಗಡಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಬರೆಯಿರಿ; (3) AI ನಿಂದ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪಡೆಯಿರಿ; (4) ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ - ಮೂಲಕ್ಕೆ ಲಿಂಕ್, ಮಗುವಿನ ನಿಜವಾದ ಪ್ರೊಫೈಲ್ನೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿ, ಪರಿಣಿತ-ಫಿಲ್ಟರ್; (5) ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ನಡೆಸುವುದು; (6) ತಂಡ/ಕುಟುಂಬದೊಂದಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುವುದು; (7) ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಿ; (8) ಸಂಸ್ಥೆಯ ನಿಯಮಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಕರಡುಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುವುದು/ಅಳಿಸಿ. ಈ ಚಕ್ರವು ಪ್ರತಿ ಕಾರ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆಯಾಗುತ್ತದೆ, AI ಎಲ್ಲಿ ಕೊನೆಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸ್ಪಷ್ಟಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಹಿಡಿಯುವುದು. ಶಿಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು AI ಅನ್ನು ಗುರಿಯ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಕೇಳಿದರು; ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ "ಈ ರೀತಿಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು ಅಮೂರ್ತವಾಗಿ ಯೋಚಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಗುರಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ" ಎಂಬ ವಾಕ್ಯವಿತ್ತು. ಶಿಕ್ಷಕರು ಇದನ್ನು ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ; ಅವರ ಸ್ವಂತ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಅಮೂರ್ತ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಯಿತು. ಅವರು ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆದರು ಮತ್ತು ಮಗುವಿನ ನಿಜವಾದ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗುರಿಯನ್ನು ಬರೆದರು. ನೈತಿಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಮಗುವಿಗೆ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವ ಕಡಿಮೆ ನಿರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಗೌಪ್ಯತೆ ಶಿಸ್ತು. ಒಂದು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಎಲ್ಲಾ ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ AI ಅನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು "ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಶೀಲನೆ" ಮಾಡುವುದನ್ನು ನಿಯಮ ಮಾಡಿದೆ. RAM ವರದಿಯನ್ನು ಸಾರೀಕರಿಸುವ ಮೊದಲು ಶಿಕ್ಷಕರು ಹೆಸರು, ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದ್ದಾರೆ. ತಿಂಗಳುಗಳ ನಂತರ, ಸಂಸ್ಥೆಯು ಹೊರಗಿನ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸಿಲ್ಲ ಎಂದು ಡೇಟಾ ಆಡಿಟ್ ತೋರಿಸಿದೆ. ಒಂದು ಸರಳವಾದ ಅಭ್ಯಾಸವು ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯದಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಿತು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಲ್ಲಿ ದೋಷ. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕ, ಸಮಯದ ಒತ್ತಡದಲ್ಲಿ, AI ನಿಂದ ತಯಾರಿಸಲಾದ ನಡವಳಿಕೆಯ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಓದದೆಯೇ ಜಾರಿಗೆ ತಂದರು. ಯೋಜನೆಯು ಮಗುವಿನ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಣೆಗೆ ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯು ಉಲ್ಬಣಗೊಂಡಿತು. ಸಮಸ್ಯೆಯು AI ಯ "ತಪ್ಪು" ಅಲ್ಲ ಆದರೆ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯ ನಿಯೋಗವಾಗಿದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನಂತಿದೆ; ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ತಜ್ಞರ ಮೇಲಿರುತ್ತದೆ. ತಪ್ಪು: ಜವಾಬ್ದಾರಿಗಾಗಿ ಅನುಕೂಲವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಈ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಬಗ್ಗೆ ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ಹೇಳಿ.
ಈ ವಿನಂತಿಯು "ಎಲ್ಲವೂ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ಅಗತ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು (ಬಹುಶಃ ಗುರುತನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ) ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮ್ಮನ್ನು ತಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು AI ಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ಎರಡು ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಸಹ ಉಲ್ಲಂಘಿಸುತ್ತದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸಹಾಯಕ. ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ, ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿ: [ಕನಿಷ್ಠ ಅಗತ್ಯವಿದೆ]. ಕಾರ್ಯ: [ಏಕ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ] ಗಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ. ನಿಯಮಗಳು: ರೋಗನಿರ್ಣಯ/ನಿರ್ಧಾರ ಮಾಡುವುದು. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬೇಡಿ / ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪ್ ಮಾಡಬೇಡಿ. ನಿಮಗೆ ಖಚಿತವಿಲ್ಲ ಎಂದು ಹೇಳಿ. ಇದನ್ನು ವೃತ್ತಿಪರರು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ತಂಡ/ಕುಟುಂಬದೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂದು ಊಹಿಸಿ.
ಈ ಹಕ್ಕು ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾ, ಸ್ಪಷ್ಟ ಕಾರ್ಯ, ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರದ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ; ಇದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನ ಎಲ್ಲಾ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದು. ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು AI ಗೆ ಬಿಡುವುದು; ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಓದದೆಯೇ ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸುವುದು.
- ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹ ನೋಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪಿಕಲ್, ನಿರೀಕ್ಷೆ-ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಮಿತಿಮೀರಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. "ಎಲ್ಲವನ್ನೂ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳುವ ಮೂಲಕ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಅನಗತ್ಯ, ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವುದು.
- ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಬೈಪಾಸ್ ಮಾಡುವುದು. ಗುರುತು, ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸದೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು.
- ಕರಡುಗಳನ್ನು ಅಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಪ್ರಿಂಟ್ಔಟ್ಗಳನ್ನು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಸ್ಥಳಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ.
- ನೈತಿಕ ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಯನ್ನು ಔಪಚಾರಿಕವಾಗಿ ನೋಡುವುದು. "ಇದು ಹಾನಿಯನ್ನುಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆಯೇ, ಇದು ನ್ಯಾಯೋಚಿತವೇ, ಪಕ್ಷಪಾತವೇ?" ಎಂಬಂತಹ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ, AI ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಅತ್ಯಂತ ದುರ್ಬಲ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ನೈತಿಕತೆ ಮತ್ತು ಗೌಪ್ಯತೆಯು ನೆಗೋಶಬಲ್ ಆಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ನಾಲ್ಕು ತತ್ವಗಳು ನಮಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡುತ್ತವೆ: ಉಪಕಾರ, ಅಸಮರ್ಪಕತೆ, ನ್ಯಾಯ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗಿದೆ. ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು; ಚಕ್ರವು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದೆ, ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಪಡೆಯಿರಿ, ಮೂರು ಹಂತಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ನೈತಿಕ ವಿಮರ್ಶೆ, ತಂಡ/ಕುಟುಂಬದೊಂದಿಗೆ ಅನುಮೋದಿಸಿ, ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಿ. ಈ ಚಕ್ರದಲ್ಲಿ AI ಕೊನೆಗೊಂಡಲ್ಲೆಲ್ಲಾ, ತಜ್ಞರ ಜವಾಬ್ದಾರಿ ಪ್ರಾರಂಭವಾಗುತ್ತದೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನಂತಿದೆ; ಸಹಿ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಮ್ಮದಾಗಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ (IEP ಗುರಿ, ವಸ್ತು, ನಡವಳಿಕೆ ಯೋಜನೆ ಅಥವಾ ಕುಟುಂಬ ಪಠ್ಯ) ನೀವು ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದನ್ನು ಆರಿಸಿ ಮತ್ತು ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿನ ಎಲ್ಲಾ "ಅಂತ್ಯದಿಂದ ಕೊನೆಯವರೆಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ" ಹಂತಗಳ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ, ನೈತಿಕತೆ/ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ಕಳಂಕಿತ ಹೇಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಔಟ್ಪುಟ್ನಲ್ಲಿ ಗೌಪ್ಯತೆ ಸೋರಿಕೆ ಇದೆಯೇ? ನೀವು ಕಂಡುಕೊಂಡ ಯಾವುದೇ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಹರಿವಿನ ಯಾವ ಹಂತವು ಆ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗಮನಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಅಗತ್ಯವಾದ ಕನಿಷ್ಠವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಹಂಚಿಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೂರು ಹಂತಗಳೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ (ಮೂಲ/ಪ್ರೊಫೈಲ್/ತಜ್ಞ).
- [ ] ನಾನು ಪೂರ್ವಾಗ್ರಹಗಳು ಮತ್ತು ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು-ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಕಳಂಕಿತ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊರಹಾಕಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ನಾಲ್ಕು ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳನ್ನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿರಿಸಿದ್ದೇನೆ/ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪರಿಣಿತ/ತಂಡ/ಕುಟುಂಬವಾಗಿ ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ.
ಮಾಡ್ಯೂಲ್ ಪರೀಕ್ಷೆ
1. ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರೊಬ್ಬರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ 'ಈ ಮಗುವಿನ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಏನು' ಎಂದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಹೆಸರು ಮತ್ತು ವಯಸ್ಸನ್ನು ಸರಳವಾಗಿ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಕೇಳುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತರವನ್ನು IEP ಫೈಲ್ಗೆ ಬರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಈ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡುವ ಅಧಿಕಾರವು RAM ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ ಎಂದು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು; ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ದಾಖಲೆಗೆ ಸರಿಸಿ ✔
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೀಡುವುದು ಅನಗತ್ಯ
- ಸಿ) ಬಿಇಪಿ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಡಿಜಿಟಲ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇಡುವುದನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಯಾವಾಗಲೂ ರೋಗನಿರ್ಣಯವು ಅದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಭಾರವಾಗಿರುತ್ತದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಬಾರದು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಬಾರದು; ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು RAM ಮತ್ತು ಅಧಿಕೃತ ತಜ್ಞರ ಕೆಲಸವಾಗಿದೆ. ಜೊತೆಗೆ, ಮಾದರಿಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡದೆ, ಬಯಸಿದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಫ್ಯಾಬ್ರಿಕೇಶನ್ (ಭ್ರಮೆ) ಆಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಗುರುತನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.
2. ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ (ಅಳೆಯಬಹುದಾದ) BEP ಗುರಿ ಹೊಂದಿರಬೇಕಾದ ಮುಖ್ಯ ಲಕ್ಷಣ ಯಾವುದು?
- ಎ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದು
- ಬಿ) ಇದು ಶಿಕ್ಷಕರ ವೀಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಆಧರಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವುದಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಒಂದು ವಾಕ್ಯದಲ್ಲಿ ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ದೀರ್ಘ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಿ.
- ಡಿ) ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆ, ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡ ✔
ವಿವರಣೆ: ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಯು ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆ, ಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ (ಎಷ್ಟು ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ಯಾವ ಶೇಕಡಾವಾರು, ಯಾವ ಮಟ್ಟದ ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯ). ‘ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ’, ‘ಕಲಿಯುತ್ತದೆ’, ‘ಅರಿತುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ’ ಮುಂತಾದ ಅಳೆಯಲಾಗದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಬರೆಯುವಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತವೆ.
3. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕರು RAM ವರದಿಯನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪೂರ್ಣ ಹೆಸರು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು 'ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ' ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ. ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಯಾವುದೇ ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳಿಲ್ಲದೆ ವರದಿಯನ್ನು ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಸಾರಾಂಶಕ್ಕೆ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಅಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೆಸರು ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬಿಡಿ
- ಸಿ) ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು, ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ/ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಸಾಧನವನ್ನು ಆರಿಸುವುದು ✔
- ಡಿ) ನಿಮ್ಮ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಖಾತೆಯಿಂದ ಇ-ಮೇಲ್ ಮೂಲಕ ವರದಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅದರ ಪ್ರಕಾರ ಸಾರಾಂಶ
ವಿವರಣೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಡೇಟಾವು KVKK ವ್ಯಾಪ್ತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಶೇಷ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವಾಗಿದೆ. ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಬೇಕು ಮತ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಬೇಕು ('10 ವರ್ಷದ ಪುರುಷ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ'), ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದ ಸುರಕ್ಷಿತ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕು.
4. ಪರ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ವರ್ಧಿಸುವ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ (AAC) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಕಥೆಯನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ ಉತ್ತಮ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಮಗುವಿಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತಜ್ಞರಿಂದ ಅನುಮೋದಿಸಿ ✔
- ಬಿ) ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ ಕಥೆಯನ್ನು ಎಲ್ಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸದೆ ನಿಖರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದು
- ಸಿ) ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ದೀರ್ಘ ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತ ಪದಗಳೊಂದಿಗೆ ಕಥೆಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು
- ಡಿ) ದೃಶ್ಯ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೇರಿಸದೆ ದೀರ್ಘ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೀಡುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಕರಡುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಇತಿಹಾಸ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಮಗುವಿನ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ಭಾಷಣ-ಭಾಷಾ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞ/ತಜ್ಞರು ಅನುಮೋದಿಸಬೇಕು. ಸಾಮಾನ್ಯ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
5. ಧನಾತ್ಮಕ ವರ್ತನೆಯ ಬೆಂಬಲ ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ಸಹಾಯ ಪಡೆಯುವಾಗ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಮೂಲಭೂತ ತತ್ವವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿಗ್ರಹಿಸಲು ಕಠಿಣ ಶಿಕ್ಷೆಯನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲು ಅವನನ್ನು/ಅವಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು.
- ಬಿ) ನಡವಳಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಧನಾತ್ಮಕ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ತಡೆಗಟ್ಟುವ ತಂತ್ರದ ಕರಡು ✔ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ
- ಸಿ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ತಿಳಿಯದೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸುವುದು, ನಡವಳಿಕೆಯ ಹೆಸರನ್ನು ಮಾತ್ರ ನೋಡುವುದು
- ಡಿ) ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಕುಟುಂಬ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರನ್ನು ಒಳಗೊಳ್ಳದೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಅನುಷ್ಠಾನಗೊಳಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಧನಾತ್ಮಕ ವರ್ತನೆಯ ಬೆಂಬಲವು ಶಿಕ್ಷೆ-ಆಧಾರಿತವಲ್ಲ; ಇದು ನಡವಳಿಕೆಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ (ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ), ತಡೆಗಟ್ಟುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಅನಪೇಕ್ಷಿತ ನಡವಳಿಕೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಪರ್ಯಾಯ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ತಜ್ಞರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
6. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ 'ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ನಿರ್ಧಾರ' ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ವರ್ಷದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಅವಲೋಕನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು
- ಬಿ) ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡದೆ ಶಿಕ್ಷಕರ ಸಾಮಾನ್ಯ ಅನಿಸಿಕೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪ್ರಗತಿ ವರದಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು
- ಸಿ) ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಬಿಡುವುದು
- ಡಿ) ನಿಯಮಿತ ಮಾಪನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಗುರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಲು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಡೇಟಾ-ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರವು ನಿಯಮಿತ ಸಾಧನೆ-ಆಧಾರಿತ ಮಾಪನಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮೂಲಕ ಗುರಿಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು, ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳಲು ಅಥವಾ ಬದಲಾಯಿಸಲು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ (ಶೇಕಡಾವಾರು, ಪ್ರಯತ್ನಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಸ್ವಾತಂತ್ರ್ಯದ ಮಟ್ಟ). ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ತಜ್ಞರು ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ.
7. ಸಾರ್ವತ್ರಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ (ಯುಡಿಎಲ್) ತತ್ವದ ಪ್ರಕಾರ, ವಸ್ತುವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಉತ್ತಮ ಮಾರ್ಗ ಯಾವುದು?
- ಎ) ವಸ್ತುವನ್ನು ಕೇವಲ ಒಂದು ರೂಪದಲ್ಲಿ, ಸಣ್ಣ ಮುದ್ರಣ ಮತ್ತು ದಟ್ಟವಾದ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಅನೇಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುವುದು, ಸರಳ ಭಾಷೆ ಮತ್ತು ಪರ್ಯಾಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ✔
- ಸಿ) ಎಲ್ಲಾ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ಎಲ್ಲರಿಗೂ ಒಂದೇ ಪ್ರಮಾಣಿತ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ನೀಡಿ
- ಡಿ) ಬಣ್ಣವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮಾತ್ರ ಪ್ರವೇಶಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: UDL ಅನೇಕ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ (ಪಠ್ಯ, ದೃಶ್ಯ, ಆಡಿಯೋ), ಸರಳ ಭಾಷೆ, ಪರ್ಯಾಯ ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಒಬ್ಬ 'ಸರಾಸರಿ' ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ ವಿಭಿನ್ನ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ತಕ್ಕಂತೆ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಅಂತಿಮ ತಪಾಸಣೆ ಪರಿಣಿತ ಮತ್ತು ನೈಜ ಬಳಕೆದಾರ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿರುತ್ತದೆ.
8. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ ತಯಾರಿಸಿದ ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಕಳುಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪಠ್ಯವು ತಪ್ಪಾದ ಅಪಾಯಿಂಟ್ಮೆಂಟ್ ದಿನಾಂಕ ಮತ್ತು ಉತ್ಪ್ರೇಕ್ಷಿತ 'ಚೇತರಿಕೆ' ಭರವಸೆಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಇಲ್ಲಿ ಮೂಲಭೂತ ತಪ್ಪು ಏನು?
- ಎ) ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸದೆ ಕಳುಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಳ್ಳು ಮಾಹಿತಿ ಮತ್ತು ಅವಾಸ್ತವಿಕ ನಿರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು ✔
- ಬಿ) ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಲಿಖಿತ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಕಳುಹಿಸುವುದು ಸ್ವತಃ ತಪ್ಪು.
- ಸಿ) ಪಠ್ಯವು ತುಂಬಾ ಚಿಕ್ಕದಾಗಿದೆ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಕುಟುಂಬ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಷೇಧಿಸಲಾಗಿದೆ
ವಿವರಣೆ: ಕುಟುಂಬದೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾದ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಪಠ್ಯವನ್ನು ನಿಖರತೆ, ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ತಯಾರಿಸಬೇಕು. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ನಿರರ್ಗಳವಾಗಿದೆ ಆದರೆ ತಪ್ಪು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡಬಹುದು (ಭ್ರಮೆಗಳು); ಪರಿಶೀಲನೆಯಿಲ್ಲದೆ ಕಳುಹಿಸಲಾದ ಪಠ್ಯವು ನಂಬಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಹಾನಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
9. ಸೇರ್ಪಡೆ/ಏಕೀಕರಣ ವರ್ಗದಲ್ಲಿ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಮಾಡುವಾಗ ಈ ಕೆಳಗಿನವುಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ?
- ಎ) ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ತರಗತಿಯಿಂದ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಅವನು/ಅವಳ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಒಬ್ಬನೇ ಮಾಡುವಂತೆ ಮಾಡುವುದು
- ಬಿ) ಅದೇ ಸಾಧನೆಯನ್ನು ಹಂಚಿದ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು, ಅದನ್ನು ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಹೊಂದಿಸದೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದೆ ✔
- ಸಿ) ವಿನಾಯಿತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಇಡೀ ವರ್ಗಕ್ಕೆ ಒಂದೇ ವಸ್ತುವನ್ನು ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮಾಡದಿರುವುದು
- ಡಿ) ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ಮಾತ್ರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಬಿಟ್ಟು ತರಗತಿಯ ಶಿಕ್ಷಕರನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಡಿಫರೆನ್ಷಿಯೇಷನ್ ಎಂದರೆ ಒಂದೇ ಕಲಿಕೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡದೆ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುವುದು. ಅಳವಡಿಕೆಯು ತರಗತಿಯ ಶಿಕ್ಷಕ ಮತ್ತು ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರ ಜಂಟಿ ಜವಾಬ್ದಾರಿಯಾಗಿದೆ; ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಅವರ ಗೆಳೆಯರಿಂದ ಬೇರ್ಪಡಿಸುವ ಮತ್ತು ಕಳಂಕಗೊಳಿಸುವ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
10. ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ AI ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು 'ಭ್ರಮೆಗಳನ್ನು' ಉಂಟುಮಾಡುವುದು ಏಕೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ?
- ಎ) ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿ ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಧಾನವಾಗಿ ಚಲಿಸುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಗೆ ಟರ್ಕಿಶ್ ತಿಳಿದಿಲ್ಲ
- ಸಿ) ಏಕೆಂದರೆ ಭ್ರಮೆಯು ದೃಶ್ಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ
- ಡಿ) ಏಕೆಂದರೆ ತಯಾರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯು ಮಗುವಿನ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ನಿರ್ಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು ಮತ್ತು ನಿರರ್ಗಳ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ನಿಜವೆಂದು ಭಾವಿಸಬಹುದು ✔
ವಿವರಣೆ: ಮಾದರಿಯು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿಲ್ಲದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಅದು ನಿಜವೆಂದು ಸರಾಗವಾಗಿ ರೂಪಿಸುವುದನ್ನು ಭ್ರಮೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾದ ಶಾಸನ, ತಪ್ಪಾದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ರೂಢಿ ಅಥವಾ ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕಾಲ್ಪನಿಕ ವಿಧಾನವು ಮಗುವಿನ ಶಿಕ್ಷಣ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯ ಹಕ್ಕನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು; ಆದ್ದರಿಂದ ಪ್ರತಿ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
11. ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ನೈತಿಕ ತತ್ವಗಳಲ್ಲಿ 'ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವುದು' ಎಂದರೆ ಏನು?
- ಎ) ಮಾದರಿಯಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ಸ್ಟೀರಿಯೊಟೈಪಿಕಲ್ ಅಥವಾ ತಾರತಮ್ಯದ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಗುವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವುದು ✔
- ಬಿ) ತ್ವರಿತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಪಡೆಯಲು ದೀರ್ಘ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯದಿರುವುದು.
- ಸಿ) ಕೇವಲ ಒಂದು ರೀತಿಯ ಅಡಚಣೆಯ ಮೇಲೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
- ಡಿ) ಎಲ್ಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಒಂದೇ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದು; ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರೀತಿಯ ಅಂಗವೈಕಲ್ಯ, ಲಿಂಗ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಸ್ಥಿತಿ, ಅಥವಾ ಸಂಸ್ಕೃತಿಯ ಬಗ್ಗೆ ರೂಢಿಗತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು. ತಜ್ಞರು ಈ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಮಗುವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಬೇಕು.
12. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯೊಂದಿಗೆ RAM ವರದಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶ ಮಾಡುವಾಗ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸುವಾಗ 'ಶಕ್ತಿ' ವಿಭಾಗವನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು ಏಕೆ ಮುಖ್ಯ?
- ಎ) ವರದಿಯು ಮುಂದೆ ಕಾಣಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಲು
- ಬಿ) ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ರೂಪಕ್ಕಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೂ ಅವು ಕಾನೂನುಬದ್ಧವಾಗಿ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ.
- ಸಿ) ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳ ಮೇಲೆ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಅವನ/ಅವಳ ನ್ಯೂನತೆಗಳಿಂದ ಮಾತ್ರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಬಾರದು ✔
- ಡಿ) ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಿ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮಾತ್ರ ಬರೆಯಿರಿ
ವಿವರಣೆ: ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಯೋಜನೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ; ಕೊರತೆ/ಅಗತ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮಾತ್ರ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಅವನ/ಅವಳ ನ್ಯೂನತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಗುರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರೇರಣೆಗೆ ಆಧಾರವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಧನಾತ್ಮಕ, ಬೆಳವಣಿಗೆ-ಆಧಾರಿತ ದೃಷ್ಟಿಕೋನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
13. ಹೊಂದಿಕೊಂಡ ವಸ್ತುಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ 'ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಮತ್ತು ಸ್ವಂತಿಕೆ' ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ವರ್ತನೆ ಯಾವುದು?
- ಎ) ಪರಿಶೀಲಿಸದೆಯೇ ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಅಕ್ಷರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಷಯದೊಂದಿಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪುನರುತ್ಪಾದಿಸುವುದು
- ಬಿ) ಪಠ್ಯಕ್ರಮ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಅನುಸರಣೆಯ ವಿಷಯದಲ್ಲಿ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಮೂಲೀಕರಿಸುವುದು ✔
- ಸಿ) ಮೂಲವನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಪ್ರತಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ವಿತರಿಸಿ
- ಡಿ) ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಯು ಡಿಜಿಟಲ್ ವಸ್ತುಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಭಾವಿಸುವುದು
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಇತರ ಮೂಲಗಳಿಂದ ನೀಡಲ್ಪಟ್ಟಿರಬಹುದು; ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ವಿಷಯ, ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಪರಿಣಿತರು ಪಠ್ಯಕ್ರಮ, ನಿಖರತೆ ಮತ್ತು ಹಕ್ಕುಸ್ವಾಮ್ಯದ ಅನುಸರಣೆಗಾಗಿ ವಿಷಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಮೂಲವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಅದನ್ನು ಮೂಲೀಕರಿಸಬೇಕು.
14. ಮಾಡ್ಯೂಲ್ನಾದ್ಯಂತ ಒತ್ತಿಹೇಳಲಾದ ಪ್ರಮುಖ ತತ್ವವು ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ?
- ಎ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ತಜ್ಞರನ್ನು ಬದಲಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಬಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಟಿಪ್ಪಣಿ-ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಬೇರೇನೂ ಇಲ್ಲ
- ಸಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸಿದಾಗ, ತಜ್ಞರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ
- ಡಿ) ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ; ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಜವಾಬ್ದಾರಿಯು ತಜ್ಞರು, ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬ ✔
ವಿವರಣೆ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಹಾಯಕ ಮತ್ತು ಸ್ಕೆಚ್ ಜನರೇಟರ್ ಆಗಿದೆ; ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ನಿಯೋಜನೆ, ಗುರಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಗುವಿನ ಭವಿಷ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಸಮರ್ಥ ತಜ್ಞರು, IEP ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿರುತ್ತವೆ. ಪರಿಶೀಲಿಸದ ಔಟ್ಪುಟ್ ಸಹಿ ಮಾಡದ ತಜ್ಞರ ತೀರ್ಪಿನಂತಿದೆ.