ಲಾಭಗಳು:
- ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಗುರಿ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ (ಅಳೆಯಬಹುದಾದ) ಗುರಿಯ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡ-ಆಧಾರಿತ ಗುರಿಯ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಲು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವುದು
- ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಹಂತ ಹಂತದ (ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ) ಉದ್ದೇಶಗಳು ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- IEP ಗುರಿಗಳ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು IEP ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಕರಡು ತಜ್ಞರ ರೂಪಾಂತರವಿಲ್ಲದೆ ಮಾನ್ಯವಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ಐಇಪಿ (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಶಿಕ್ಷಣ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮ) ಎಂಬುದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ತಯಾರಿಸಲಾದ ಔಪಚಾರಿಕ ಯೋಜನೆಯಾಗಿದ್ದು, ಯಾವ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೇಗೆ ಮತ್ತು ಯಾವ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದು ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದ ಹೃದಯವಾಗಿದೆ: ಒಂದು ವರ್ಷದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಗುವು ಏನು ಕಲಿಯುತ್ತದೆ, ಶಿಕ್ಷಕರು ಏನು ಕಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬರೆಯಲಾದ IEP ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಮತ್ತೊಂದೆಡೆ, ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಬರೆಯಲಾದ IEP, ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣುವ ಆದರೆ ಅಳೆಯಲಾಗದ ಮತ್ತು ಮಗುವಿಗೆ ಸರಿಹೊಂದದ ಮತ್ತು ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುವ ವಾಕ್ಯಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, BEP ಗುರಿಗಳ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಳತೆ ಮಾಡಲು AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ. ಆರಂಭದಿಂದಲೂ ಗಮನಿಸಿ: ಗುರಿಗಳ ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು IEP ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ; ತಜ್ಞರ ರೂಪಾಂತರವಿಲ್ಲದೆ AI ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಮಾನ್ಯವಾಗಿಲ್ಲ.
ದೀರ್ಘಕಾಲೀನ ಮತ್ತು ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸ
ಬಿಇಪಿಯಲ್ಲಿ ಎರಡು ರೀತಿಯ ಉದ್ದೇಶಗಳಿವೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಗುರಿ (ಯುಡಿಎ) ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಾಲಾ ವರ್ಷದ ಅಂತ್ಯದ ವೇಳೆಗೆ ಸಾಧಿಸಲು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾದ ಒಟ್ಟಾರೆ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ; ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸರಳ ಪಠ್ಯಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ". ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿ (SBA) ಈ ಒಟ್ಟಾರೆ ಗುರಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಮಧ್ಯಂತರ ಹಂತಗಳು; ಉದಾಹರಣೆಗೆ, "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು 10 ಎರಡು-ಉಚ್ಚಾರಾಂಶಗಳ ಪದಗಳಲ್ಲಿ ಕನಿಷ್ಠ 8 ಅನ್ನು ಜೋರಾಗಿ ಓದುತ್ತಾನೆ". ದೀರ್ಘ ಗುರಿಗಳು ದಿಕ್ಕನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಸಣ್ಣ ಗುರಿಗಳು ದಾರಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ.
ಉತ್ತಮ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಯು ಮೂರು ಅಂಶಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ; ನಾವು ಇದನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ KBS (ಷರತ್ತು-ನಡವಳಿಕೆ-ಮಾನದಂಡ) ಎಂದು ಕರೆಯಬಹುದು:
- ಸ್ಥಿತಿ: ಯಾವ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿ ನಡವಳಿಕೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ("ಚಿತ್ರ ಕಾರ್ಡ್ಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ", "ಶಿಕ್ಷಕರು ಮಾದರಿಗಳಾಗಿದ್ದಾಗ").
- ನಡವಳಿಕೆ: ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ, ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯೆ ("ಪಂದ್ಯಗಳು," "ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಓದುತ್ತದೆ," "ಅಂಕಗಳು"). "ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ", "ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ", "ಅರಿವು ಆಗುತ್ತದೆ" ಮುಂತಾದ ಮಾನಸಿಕ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಲಾಗದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಾನದಂಡ: ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಿತಿ ("10 ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ 8", "80% ನಿಖರ", "ಮೌಖಿಕ ಕ್ಯೂ ಇಲ್ಲದೆ ಸ್ವತಂತ್ರ").
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ" ಎಂಬುದು ಗುರಿಯಲ್ಲ; ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳು 1-10 ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು 10 ರಲ್ಲಿ 8 ಬಾರಿ ತೋರಿಸಿದಾಗ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೆಸರಿಸುತ್ತಾರೆ" ಎಂಬುದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. AI ನಲ್ಲಿ ಯಾವಾಗಲೂ CBL (ಷರತ್ತು-ನಡವಳಿಕೆ- ಮಾನದಂಡ) ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಹೇರಿ.
ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್ (ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ)
ಒಂದು ಕೌಶಲವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಒಂದು ಹಂತದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ; ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಇದನ್ನು ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೌಶಲ್ಯವು "ತನ್ನ ಕೈಗಳನ್ನು ತೊಳೆಯುತ್ತದೆ"; ಇದನ್ನು ಟ್ಯಾಪ್ ಆನ್ ಮಾಡುವುದು, ಒದ್ದೆ ಮಾಡುವುದು, ಸಾಬೂನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವುದು, ಸ್ಕ್ರಬ್ಬಿಂಗ್, ತೊಳೆಯುವುದು, ಆಫ್ ಮಾಡುವುದು ಮತ್ತು ಒಣಗಿಸುವ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು. ಗುರಿಯನ್ನು ತಾರ್ಕಿಕ ಉಪ-ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸುವಲ್ಲಿ AI ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ತಜ್ಞರು ಮಗುವಿಗೆ ಕ್ರಮಗಳ ಸೂಕ್ತತೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಮವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ. ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್ ಬೋಧನೆಯನ್ನು ಸುಲಭಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ಅಳೆಯಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
ಕೆಳಗಿನ ಕೋಷ್ಟಕವು ಉತ್ತಮ ಮತ್ತು ಕಳಪೆ ಉದ್ದೇಶದ ಹೇಳಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸುತ್ತದೆ:
ದುರ್ಬಲ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ (ಅಳೆಯಲಾಗದ)
ಬಲವಾದ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ (KDS ನೊಂದಿಗೆ)
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತಾನೆ
5 ರಲ್ಲಿ 4 ಸೆಷನ್ಗಳಲ್ಲಿ ಗಟ್ಟಿಯಾಗಿ ಓದುವ ಚಟುವಟಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಭಾಗವಹಿಸುತ್ತದೆ
ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ
85% ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ 1-20 ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಸರಿಸಿ
ಸ್ನೇಹಿತರೊಂದಿಗೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬೆರೆಯುತ್ತಾರೆ
ಆಟದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೌಖಿಕ ಸೂಚನೆಯೊಂದಿಗೆ 5 ರಲ್ಲಿ 4 ಬಾರಿ ಅವನ ಸರದಿಗಾಗಿ ಕಾಯುತ್ತಾನೆ
ಪೆನ್ಸಿಲ್ ಹಿಡಿಯಲು ಕಲಿಯುತ್ತಾನೆ
ಟ್ರಿಪಲ್ ಹಿಡಿತದೊಂದಿಗೆ 10 ನಿಮಿಷಗಳ ಕಾಲ ಸ್ವತಂತ್ರ ಬರವಣಿಗೆ
ಸ್ವತಃ ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ
8 ರಲ್ಲಿ 6 ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ AAC ಕಾರ್ಡ್ನೊಂದಿಗೆ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ವ್ಯಕ್ತಪಡಿಸುತ್ತದೆ
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಅಳೆಯಲಾಗದ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು. ಒಬ್ಬ ಶಿಕ್ಷಕರ ಕರಡು IEP ಓದಿದೆ, "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಸಂವಹನ ಕೌಶಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ." ಈ ವಾಕ್ಯವನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ವರ್ಷದ ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ "ಇದು ಸುಧಾರಿಸಿದೆಯೇ" ಎಂಬ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಶಿಕ್ಷಕರು AI ಗೆ ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೀಡಿದರು ಮತ್ತು "ಈ ಸಾಮಾನ್ಯ ಗುರಿಯನ್ನು 4 ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಸಣ್ಣ ಗುರಿಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಿ, ಪ್ರತಿಯೊಂದೂ ಸ್ಥಿತಿ-ನಡವಳಿಕೆ- ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ." AI ನಾಲ್ಕು GSM ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದೆ; ಶಿಕ್ಷಕರು ಮಗುವಿನ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರು. ಪ್ರತಿ ಗುರಿಯನ್ನು ಈಗ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡಿಂಗ್. ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ, "ಖಾತೆಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸಿ" ಗುರಿ ತುಂಬಾ ದೊಡ್ಡದಾಗಿದೆ. ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಶಿಕ್ಷಕರು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದರು; AI ಗುರಿಯನ್ನು "ಕರೆನ್ಸಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ → 10 ರವರೆಗಿನ ಸುತ್ತು → ಸರಳ ಬದಲಾವಣೆ → ನೈಜ ಶಾಪಿಂಗ್ ಸಿಮ್ಯುಲೇಶನ್" ನಂತಹ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಶಿಕ್ಷಕರು ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದರು, ಒಂದು ಹಂತವನ್ನು ಎರಡು ಭಾಗಗಳಾಗಿ ವಿಭಜಿಸಿದರು. ಹೀಗೆ, ಮಗುವು ಪ್ರತಿ ವಾರ ಒಂದು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಹೆಜ್ಜೆಯನ್ನು ಮುಂದುವರೆಸಿತು. ಫಲಿತಾಂಶ: ಅಮೂರ್ತ ಗುರಿಯು ಕಲಿಸಬಹುದಾದ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಟ್ಟಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಅತಿಯಾದ ಮಹತ್ವಾಕಾಂಕ್ಷೆಯ ಗುರಿ. ಒಂದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, AI ಮಗುವಿನ ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಟ್ಟವನ್ನು ತಿಳಿಯದೆಯೇ "ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ 100 ಪದಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತದೆ" ಎಂಬಂತಹ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದೆ. ಮಗು ಈಗ 12 ಪದಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ ಎಂದು ಶಿಕ್ಷಕರಿಗೆ ತಿಳಿದಿತ್ತು; ಈ ಗುರಿಯು ಅವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ವರ್ಷದಲ್ಲಿ ವೈಫಲ್ಯವನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುತ್ತದೆ. ಅವರು ಮೂರು ಮಧ್ಯಂತರ ಅಂಕೆಗಳೊಂದಿಗೆ "40 ಪದಗಳು" ಎಂದು ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆದರು. ತಪ್ಪು: ನಿಜವಾದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡದೆ AI ಗೆ ಮೆಟ್ರಿಕ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು ಅವಕಾಶ ನೀಡುತ್ತದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 4 - ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಮರೆತುಹೋದಾಗ. ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು "ಶಿಕ್ಷಕರೊಂದಿಗೆ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ 10 ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಎಣಿಸುವ" ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದನು ಆದರೆ ಬಿಡುವು ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಮನೆಯಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ವಿವಿಧ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೌಶಲ್ಯವನ್ನು ಪ್ರದರ್ಶಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಲಿಲ್ಲ. ಶಿಕ್ಷಕರು ಗುರಿಯ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಅಂಶವನ್ನು ಕಡೆಗಣಿಸಿದ್ದಾರೆ (ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳು, ಜನರು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳಲ್ಲಿ ಅದೇ ಕೌಶಲ್ಯ). ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣದ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಸೇರಿಸಲು ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪುನಃ ಬರೆಯಲು ಅವರು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಿದರು: "ಮೂರು ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ 10 ಕ್ಕೆ ಎಣಿಕೆಯಾಗುತ್ತದೆ, ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಜನರೊಂದಿಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳೊಂದಿಗೆ." ಹೀಗಾಗಿ, ಗುರಿಯು ಕೇವಲ ತರಗತಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾಗಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ನಿಜ ಜೀವನದಲ್ಲಿ ಸಾಗಿಸಲಾಯಿತು. ತತ್ವ: ವಿಭಿನ್ನ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸದ ಹೊರತು ಕೌಶಲ್ಯವು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಗುರಿಯು ಪ್ರಾರಂಭದಿಂದಲೂ ಇದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬೇಕು.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಸ್ವಲೀನತೆ ಹೊಂದಿರುವ ಮಗುವಿಗೆ ಸಂವಹನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ.
ಈ ವಿನಂತಿಯು ತುಂಬಾ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ: ಇದು ಮಗುವಿನ ಮಟ್ಟ, ಪ್ರಸ್ತುತ ಸಂವಹನ ಶೈಲಿ ಮತ್ತು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. "ಆಟಿಸಂನೊಂದಿಗೆ ಮಗು" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವು ಏಕರೂಪತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುತ್ತದೆ; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಪ್ರತಿ ಮಗುವೂ ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿದೆ. ಫಲಿತಾಂಶವು ಕ್ಲೀಷೆ ಗುರಿಗಳಾಗಿದ್ದು ಅದು ಯಾರಿಗೂ ಸರಿಹೊಂದುವುದಿಲ್ಲ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: IEP ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣ ಶಿಕ್ಷಕರ ಸಹಾಯಕ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ (ಅನಾಮಧೇಯ): 7 ವರ್ಷ. ಮೌಖಿಕ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ ಸೀಮಿತವಾಗಿದೆ, ಸುಮಾರು 15 ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ, ಚಿತ್ರ ಕಾರ್ಡ್ಗಳಲ್ಲಿ ಆಸಕ್ತಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ. ಡೊಮೇನ್: ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಶೀಲ ಸಂವಹನ. ಕಾರ್ಯ: 1 ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಗುರಿ + 4 ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಗಳು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಫಾರ್ಮ್ಯಾಟ್: ಪ್ರತಿ ಸಣ್ಣ ಗುರಿಯು ಷರತ್ತು + ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆ + ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ಕ್ರಮೇಣವಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ (ಸುಲಭವಾಗಿ ಕಷ್ಟವಾಗುತ್ತದೆ). ಇದು ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಆಗಿದೆ ಮತ್ತು ಇದನ್ನು ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬವು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರಾಂಪ್ಟಿನಲ್ಲಿ, ಪ್ರೊಫೈಲ್, ಪ್ರದೇಶ, ಆಕಾರ (KDM) ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕತೆಯ ನಿಯಮವಿದೆ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅಚ್ಚುಕಟ್ಟಾಗಿ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ರೂಪರೇಖೆಯಾಗಿದೆ.
ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್: ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡ ಮತ್ತು ವಿಧಾನ
ಪ್ರತಿ ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ, ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ಬರೆಯಬೇಕು. ಈ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ, ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ + ಮಾಪನವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಲು AI ಅನ್ನು ಕೇಳಬಹುದು:
ಪ್ರತಿ ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಗಾಗಿ, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಸಾಲುಗಳನ್ನು ಸಹ ತಯಾರಿಸಿ: - ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನ: (ವೀಕ್ಷಣೆ / ರೆಕಾರ್ಡಿಂಗ್ ವೇಳಾಪಟ್ಟಿ / ಅಧ್ಯಯನ ಮಾದರಿ / ಪರೀಕ್ಷೆ) - ಮಾಪನ ಆವರ್ತನ: (ಸಾಪ್ತಾಹಿಕ / ದ್ವಿ-ವಾರ) - ಯಶಸ್ಸಿನ ಮಾನದಂಡ: (ಉದಾ. 3 ಸತತ ಸೆಷನ್ಗಳಲ್ಲಿ 80%) - ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯ ಟಿಪ್ಪಣಿ: (ಕ್ಯೂ ಪ್ರಕಾರ, ವಸ್ತು)
ಮತ್ತು ಗುರಿಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು:
ಕಲಿಕೆಯ ಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ನೀವು ತಯಾರಿಸಿದ 4 ಸಣ್ಣ ಉದ್ದೇಶಗಳನ್ನು, 1-4 ಅನ್ನು ಸಂಖ್ಯೆ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಅಂದಾಜು ಅಧ್ಯಯನದ ಸಮಯವನ್ನು (ಎಷ್ಟು ವಾರಗಳು) ಸೂಚಿಸಿ. ಇದು ಸಲಹೆಯಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ನಿಖರವಾದ ಸಮಯವು ತಂಡಕ್ಕೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಅಳೆಯಲಾಗದ ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು. "ಅವನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾನೆ, ಅವನು ತಿಳಿದಿರುತ್ತಾನೆ, ಅವನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಹೊಂದುತ್ತಾನೆ, ಅವನು ತಿಳಿದಿರುತ್ತಾನೆ" ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ.
- ಪ್ರಸ್ತುತ ಮಟ್ಟ ನೀಡದೆ ಮಾನದಂಡ ಕೇಳುತ್ತಿದ್ದಾರೆ. AI ಅವಾಸ್ತವಿಕ, ತುಂಬಾ ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ತುಂಬಾ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.
- ಏಕರೂಪದ "ರೋಗನಿರ್ಣಯ" ತರ್ಕದೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಯನ್ನು ಬರೆಯುವುದು. "X ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮಾಡಿದ ಮಕ್ಕಳಿಗೆ ಗುರಿಗಳು" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.
- ಬ್ರಾಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ದೊಡ್ಡ ಗುರಿಯನ್ನು ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸದೆ ನೀಡುವುದು ಬೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಳತೆ ಎರಡನ್ನೂ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬರೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ. ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಆದರೆ ಅದನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಡ್ರಾಫ್ಟ್ಗೆ ಸಹಿ ಮಾಡಿ. ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯಿಲ್ಲದೆ IEP ಗುರಿಯನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
BEP ಗುರಿಗಳು ವಿಶೇಷ ಶಿಕ್ಷಣದ ಮಾರ್ಗ ನಕ್ಷೆಯಾಗಿದೆ. ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಗುರಿಗಳು ದಿಕ್ಕನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ, ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಗಳು ದಾರಿಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತವೆ. ಉತ್ತಮವಾದ ಸಣ್ಣ ಉದ್ದೇಶವು CBL (ಷರತ್ತು-ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾನದಂಡ) ಅನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಳೆಯಬಹುದಾದ ಕ್ರಿಯಾಪದವನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ದೊಡ್ಡ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಸಣ್ಣ ಹಂತಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ. AI ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಈ ಗುರಿಗಳ ರೂಪರೇಖೆಯನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ಗುರಿಯನ್ನು ಕ್ಯಾಸ್ಕೇಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ನೀವು ಮಗುವಿನ ನೈಜ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನೀಡುತ್ತೀರಿ, ನೀವು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕಗೊಳಿಸುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಅನುಮೋದನೆಯು IEP ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬಕ್ಕೆ ಸೇರಿದೆ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಾಗಿ ದೀರ್ಘಾವಧಿಯ ಗುರಿಯನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು "ಪವರ್ಫುಲ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್" ನೊಂದಿಗೆ 4 ಅಲ್ಪಾವಧಿಯ ಗುರಿಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು AI ಗೆ ಕೇಳಿ. CBL ಗಾಗಿ ಪ್ರತಿ ಉದ್ದೇಶವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ (ಷರತ್ತು-ನಡವಳಿಕೆ-ಮಾನದಂಡ): ಯಾವುದೇ ಕಾಣೆಯಾದ ಅಂಶಗಳಿವೆಯೇ, ಆಕ್ಟ್ ಅಳೆಯಬಹುದೇ, ಮಾನದಂಡವು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿದೆಯೇ? ಮಗುವಿನ ನೈಜ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಕನಿಷ್ಠ ಎರಡು ಗುರಿಗಳ ಮಾನದಂಡವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಣ್ಣ ಗುರಿಯು ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು, ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ನಡವಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
- [ ] ಯಾವುದೇ ಅಳೆಯಲಾಗದ ಕ್ರಿಯಾಪದಗಳಿಲ್ಲ (ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ/ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ/ಅರಿಯುತ್ತದೆ).
- [ ] ಮಗುವಿನ ವಾಸ್ತವಿಕ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಮಾನದಂಡಗಳು ವಾಸ್ತವಿಕವಾಗಿವೆ.
- [ ] ನಾನು ಕಾರ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ದೊಡ್ಡ ಗುರಿಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ.
- [ ] ಪ್ರತಿ ಗುರಿಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ವಿಧಾನ ಮತ್ತು ಆವರ್ತನವು ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿದೆ.
- [ ] ತಂಡ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಅನುಮೋದನೆಯೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಅಂತಿಮಗೊಳಿಸಲಾಗುವುದು ಎಂದು ನಾನು ಗಮನಿಸಿದ್ದೇನೆ.