ಲಾಭಗಳು:
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಬೆಂಬಲದೊಂದಿಗೆ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿ, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ವೀಕ್ಷಣೆಯಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ಅನುಸರಣಾ ಕೋಷ್ಟಕ ಮತ್ತು ವೀಕ್ಷಣಾ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಸಿದ್ಧಪಡಿಸುವುದು
- ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಾಗಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುವ ಸಾರಾಂಶಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವಾಗ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಡುವ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳನ್ನು ಬರೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ಮತ್ತು ಪಕ್ಷಪಾತದ ಅಪಾಯಕ್ಕೆ ತಗ್ಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಮತ್ತು ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ತಜ್ಞರ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಸಂದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬೇಕು ಎಂದು ನೋಡಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ.
PDR ವೃತ್ತಿಪರರ ಪ್ರಮುಖ ಕೆಲಸವೆಂದರೆ ಕಾಲಾನಂತರದಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡುವುದು: ಹಾಜರಾತಿ ಮಾದರಿಗಳು, ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಪ್ರಗತಿ, ನಡವಳಿಕೆಯ ಅವಲೋಕನಗಳು, ಸಾಮಾಜಿಕ ಸಂಬಂಧಗಳು, ಸಂದರ್ಶನದ ಇತಿಹಾಸ. ಈ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ; ಇದನ್ನು ಆರಂಭಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಎಂದರೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಉಲ್ಬಣಗೊಳ್ಳುವ ಮೊದಲು ಗಮನಿಸಬಹುದಾದ ಚಿಹ್ನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವುದು (ಗೈರುಹಾಜರಿಯಲ್ಲಿ ಹಠಾತ್ ಹೆಚ್ಚಳ, ಶ್ರೇಣಿಗಳನ್ನು ಬೀಳುವಿಕೆ, ಹಿಂತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ). ಆದರೆ ಈ ಕ್ಷೇತ್ರವು ತುಂಬಾ ಉಪಯುಕ್ತ ಮತ್ತು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಎರಡೂ ಆಗಿರಬಹುದು: ಚೆನ್ನಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಅದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಸಮಯಕ್ಕೆ ತಲುಪಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ; ಕಳಪೆಯಾಗಿ ಬಳಸಿದರೆ, ಇದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು "ಅಪಾಯದ ಲೇಬಲ್" ನಲ್ಲಿ ಬಲೆಗೆ ಬೀಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಚದುರಿದ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಸಹಾಯವಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಬಳಸಲು ನಾವು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ. ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕ ತತ್ವ: AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಅದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಅವನನ್ನು ಅಥವಾ ಅವಳನ್ನು "ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ" ಎಂದು ಘೋಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಆರಂಭಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯನ್ನು ಯಾವಾಗಲೂ ತಜ್ಞರ ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ಚರ್ಚೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಅಂತಿಮ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇರುತ್ತದೆ. ನಾವು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಗಡಿಯನ್ನು ಸಹ ನೆನಪಿಸಿಕೊಳ್ಳೋಣ: ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಡೇಟಾವು ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸಿದರೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ತಕ್ಷಣದ ಅಪಾಯವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ), ಇದು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಮತ್ತು ಘಟಕ 9 ರಲ್ಲಿನ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ ಕಾರ್ಯರೂಪಕ್ಕೆ ಬರುತ್ತದೆ; AI ಅಲ್ಲ.
ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೋಡುವ ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವ ನಡುವಿನ ಉತ್ತಮ ರೇಖೆ
ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಲ್ಲ; ಸಂದರ್ಭವು ಅರ್ಥವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಗೈರುಹಾಜರಿಯಲ್ಲಿ ಮೂರು ವಾರಗಳ ಹೆಚ್ಚಳ; ಇದು ಅನಾರೋಗ್ಯ, ಕುಟುಂಬದ ಪರಿಸ್ಥಿತಿ ಅಥವಾ ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿನ ತೊಂದರೆಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು. AI ಈ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ಟೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಬಹುದು ("ಕಳೆದ ಮೂರು ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಗೈರುಹಾಜರಿಯು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ"); ಇದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯತ್ತ ವೃತ್ತಿಪರರ ಗಮನವನ್ನು ಸೆಳೆಯುವ ಉಪಯುಕ್ತ ಸೂಚನೆಯಾಗಿದೆ. ಅಪಾಯವೆಂದರೆ AI (ಅಥವಾ AI ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ತಜ್ಞರು) ಈ ಸಿಗ್ನಲ್ನಿಂದ ತೀರ್ಪಿಗೆ ಜಿಗಿಯುತ್ತಾರೆ: "ಈ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ/ಸಮಸ್ಯೆ/ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದಾನೆ." ಈ ಜಿಗಿತವು ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಕಳಂಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ನಿಯಮ: AI ಸಂಕೇತಗಳು, ತಜ್ಞರು ಅರ್ಥವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಾರಾಂಶವು ಸಂಭಾಷಣೆಯನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಸಮರ್ಥನೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ತೀರ್ಮಾನವಲ್ಲ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡದೆ ಯಾವುದೇ ಚಿಹ್ನೆಯು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
ಡೇಟಾ ಮೂಲಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವಾಗ ಜಾಗರೂಕರಾಗಿರಬೇಕು ಎಂಬುದು ಮತ್ತೊಂದು ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯಾಗಿದೆ. ಹಾಜರಾತಿ, ಗ್ರೇಡ್ ಟ್ರೆಂಡ್ ಮತ್ತು ನಡವಳಿಕೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ AI ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ "ರಿಸ್ಕ್ ಸ್ಕೋರ್" ಆಗಿ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು ತಪ್ಪುದಾರಿಗೆಳೆಯುವಂತಿದೆ. ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯ ಗೈರುಹಾಜರಿಯು ಅವನು ಅಥವಾ ಅವಳು ದೀರ್ಘಕಾಲದ ಆರೋಗ್ಯ ಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಕಾರಣ ಹೆಚ್ಚಿರಬಹುದು; ಇದು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ವೈಫಲ್ಯದ ಲಕ್ಷಣವಲ್ಲ. ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರಕಾರದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಂದೇ ಸಂಖ್ಯೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರ್ಯಾಮ್ ಮಾಡುವುದು ಕಲಿಯುವವರ ನೈಜತೆಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ತಪ್ಪು ಆದ್ಯತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೀತಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕ "ಚಿಹ್ನೆ" ಯಂತೆ ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ಸಂಪೂರ್ಣ ತಜ್ಞರ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಕ್ಕೆ ಬಿಡುವುದು ಸರಿಯಾದ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. AI ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಒಂದೇ ತೀರ್ಪಿನಲ್ಲಿ ಬೆಸುಗೆ ಹಾಕುವ ಕೆಲಸವನ್ನು ಮಾಡಬಾರದು. ಅಂತೆಯೇ, "ಎಷ್ಟು ಕಾಲ" ಚಿಹ್ನೆಯು ಸಹ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ: ಒಂದು ವಾರದ ಏರಿಳಿತ ಮತ್ತು ಮೂರು ತಿಂಗಳ ಅವಧಿಯ ಪ್ರವೃತ್ತಿಯು ವಿಭಿನ್ನ ಅರ್ಥಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ, ಮತ್ತು ಈ ಸಮಯದ ಆಯಾಮವನ್ನು ಓದುವುದು ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು.
ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು "ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ" ಎಂದು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡುವ ಪ್ರಿಂಟ್ಔಟ್ ಶಾಲೆಯಲ್ಲಿ ಮಗುವಿನ ಗ್ರಹಿಕೆಯನ್ನು ಶಾಶ್ವತವಾಗಿ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು. ಅಂತಹ ಲೇಬಲ್ಗಳು ಚಲಾವಣೆಯಾಗದಂತೆ ತಡೆಯಲು, ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ಮುದ್ರಣಗಳನ್ನು ಗೌಪ್ಯವಾಗಿಡಬೇಕು ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮತ್ತು ತಜ್ಞರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಬಳಸಬೇಕು.
ಪಕ್ಷಪಾತ: ಯಾರು "ಅಪಾಯ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದು ಮುಖ್ಯ
ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ಪಕ್ಷಪಾತವು ಗಂಭೀರ ನ್ಯಾಯದ ಸಮಸ್ಯೆಯಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು (ಅಥವಾ AI ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತ) ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಾಮಾಜಿಕ ಆರ್ಥಿಕ ಗುಂಪು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೆರೆಹೊರೆ ಅಥವಾ ಕೆಲವು ನಡವಳಿಕೆಯ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ "ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ" ಎಂದು ಅನುಪಾತವಿಲ್ಲದೆ ಫ್ಲ್ಯಾಗ್ ಮಾಡಿದರೆ, ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಸಾಂಸ್ಥಿಕಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಯಾವ ಚಿಹ್ನೆಗಳು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಕೇವಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಜ್ಞರು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಬೇಕು; ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕವಾಗಿ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕಿಸಬೇಕು. AI ಉತ್ಪಾದಿಸುವ "ಅಪಾಯ" ಭಾಷೆಯನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸದೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಾರದು.
ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಡೇಟಾದಿಂದ ಬೆಂಬಲಕ್ಕೆ
- ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ID ಕೋಡ್ಗಳ ಬದಲಿಗೆ "ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ A/B/C" ನೊಂದಿಗೆ ಹಾಜರಾತಿ, ವೀಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡ್ ಪ್ರಗತಿಯಂತಹ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಯೋಜಿಸಿ.
- AI ಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತವಾಗಿ. ವಿದ್ಯಮಾನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ.
- ಚಿಹ್ನೆಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ. ಯಾವ ಸಾರಾಂಶಗಳು ಸಂದರ್ಶನಕ್ಕೆ ಅರ್ಹವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಜ್ಞರು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಅಭಿಪ್ರಾಯ. ಸಿಗ್ನಲ್ ಮಾಡಿದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿ; ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಕಲಿಯಿರಿ.
- ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ಯೋಜನೆ. ತಜ್ಞರು ಅರ್ಥ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಕತ್ತಲನ್ನು ಇರಿಸಿ. ಬೆಂಬಲ ಉದ್ದೇಶಗಳ ಹೊರಗೆ ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು; ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಬೇಡಿ.
ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ಗಳು
1) ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಸಾರಾಂಶ:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: PDR ಡೇಟಾ ಎಡಿಟಿಂಗ್ ಸಹಾಯಕ. ತೀರ್ಪು, "ಅಪಾಯ" ಲೇಬಲ್ ಅಥವಾ ಶಿಫಾರಸು ಸೇರಿಸಿ. ಕಾರ್ಯ: ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯಿಂದ FACT ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿ/ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ; ಯಾವುದೇ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸಿ (ಹೆಚ್ಚಳ/ಕಡಿಮೆ). ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರ ನನ್ನದು; ನೀವು ಕೇವಲ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ. ಡೇಟಾ: [ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸಿ]
2) ಸಭೆಗೆ ಕಾರಣಗಳ ಪಟ್ಟಿ:
ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾರಾಂಶಗಳಿಂದ, ಬೆಂಬಲ ಸಂವಾದವನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಲು ಆಧಾರವಾಗಿರುವ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಒಂದು ವಾಕ್ಯದ ತಟಸ್ಥ ಕಾರಣವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಕಳೆದ ಮೂರು ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಗೈರುಹಾಜರಿಯು ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ"). "ಅಪಾಯಕಾರಿ/ಸಮಸ್ಯೆ" ನಂತಹ ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ. ಸಾರಾಂಶಗಳು: [ಅನಾಮಧೇಯ ಸಾರಾಂಶಗಳು]
3) ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್ ಎಡಿಟಿಂಗ್:
ದಿನಾಂಕ, ಗಮನಿಸಿದ ವಿದ್ಯಮಾನ, ಯೋಜಿತ ಹೆಜ್ಜೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ ಕಾಲಮ್ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳನ್ನು ಟೇಬಲ್ನಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಿ. ಕಾಮೆಂಟ್ಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಬೇಡಿ, ಸತ್ಯವನ್ನು ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: [ಅನಾಮಧೇಯ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು]
4) ಸಂದರ್ಶನದ ಮೊದಲು ತಯಾರಿ:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: PDR ಸಹಾಯಕ. ಹಾಜರಾತಿ ಹೆಚ್ಚಿರುವ 14 ವರ್ಷದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ನಾನು ಬೆಂಬಲಿತ ಸಭೆಗೆ ತಯಾರಿ ನಡೆಸುತ್ತಿದ್ದೇನೆ. ನಿರ್ಣಯಿಸದ, ಮುಕ್ತ-ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ರಕ್ಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಮಾಡದಿರುವ 8 ತಯಾರಿ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ:
ಈ ತರಗತಿಯ ಅನುಪಸ್ಥಿತಿಯ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೋಡಿ, ಅಪಾಯದಲ್ಲಿರುವ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ.
ಇದು AI ಅನ್ನು ನ್ಯಾಯಾಧೀಶರನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ, "ಅಪಾಯಕಾರಿ" ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಕೇಳುತ್ತದೆ, ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭ ಮತ್ತು ಸಂಭಾಷಣೆಯಿಲ್ಲ.
ಪ್ರಬಲ:
ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: PDR ಡೇಟಾ ಸಂಪಾದನೆ ಸಹಾಯಕ, "ಅಪಾಯ" ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸುವುದು. ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಗೈರುಹಾಜರಿಯ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ, ಕಳೆದ 3 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸಿದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು (ವಿದ್ಯಮಾನ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ) ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ, ಬದಲಾಗಿರುವುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ; ನಾನು ಕಾಮೆಂಟ್ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಮಾಡುತ್ತೇನೆ. ಡೇಟಾ: [ಅನಾಮಧೇಯ ಡೇಟಾ]
ಇದು ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ, ಅದು ಲೇಬಲ್ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ; ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಕೈಯಲ್ಲಿದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸಹಾಯಕ ಚಿಹ್ನೆ. 200 ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ತರಗತಿಯಲ್ಲಿ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಗೈರುಹಾಜರಿಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ತಜ್ಞರು ಕಷ್ಟಪಡುತ್ತಿದ್ದರು. ಅವರು ಅನಾಮಧೇಯ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು AI ಯಿಂದ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿದ್ದಾರೆ; ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಗಮನಕ್ಕೆ ಬರದ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ, ಗೈರುಹಾಜರಿಯಲ್ಲಿ ಶಾಂತವಾದ ಆದರೆ ಸ್ಥಿರವಾದ ಹೆಚ್ಚಳವನ್ನು ತೋರಿಸಿದರು. ತಜ್ಞ ಮಾತನಾಡಿದರು; ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗೆ ಬೆಳಿಗ್ಗೆ ಸಾರಿಗೆ ಸಮಸ್ಯೆ ಇದೆ ಎಂದು ಅವರು ತಿಳಿದುಕೊಂಡರು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡಿದರು. AI ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ನೀಡಿತು, ತಜ್ಞರು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯು ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿದರು.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಲೇಬಲ್ನಿಂದ ಹಿಂತಿರುಗಿ. ಒಂದು AI ಸಾರಾಂಶವು ಒಬ್ಬ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು "ನಡವಳಿಕೆಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ" ಎಂದು ವಿವರಿಸಿದೆ; ಆದರೆ ತಜ್ಞರ ಡೇಟಾದಲ್ಲಿ "ಎರಡು ಬಾರಿ ವರ್ಗವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ವಿನಂತಿ" ಎಂಬ ವಿದ್ಯಮಾನವಿದೆ. ತಜ್ಞರು ಈ ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಿದರು, ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡಿದರು ಮತ್ತು ಸ್ನೇಹಿತರ ಗುಂಪಿನಿಂದ ದೂರವಿರಬೇಕೆಂಬ ಬಯಕೆಯಿಂದ ವಿನಂತಿಯು ಉದ್ಭವಿಸಿದೆ ಎಂದು ಕಂಡುಕೊಂಡರು. ಲೇಬಲ್ ಮಗುವನ್ನು ಅನ್ಯಾಯವಾಗಿ ಕಳಂಕಗೊಳಿಸಬಹುದು; ಪರಿಣಿತ ಫಿಲ್ಟರ್ ಇದನ್ನು ತಡೆಯಿತು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಪಕ್ಷಪಾತ ಪರಿಶೀಲನೆ. AI ಉತ್ಪಾದಿಸಿದ "ಅಪಾಯ" ಪಟ್ಟಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ನೆರೆಹೊರೆಯ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಅಸಮಾನವಾಗಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವುದನ್ನು ತಜ್ಞರು ಗಮನಿಸಿದರು. ಇದು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪ್ರತಿಬಿಂಬಿಸಬಹುದೆಂದು ಭಾವಿಸಿ ಅವರು ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸಲಿಲ್ಲ; ಬದಲಾಗಿ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ನ್ಯಾಯೋಚಿತ, ಸತ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಬೆಂಬಲವನ್ನು ನಿಜವಾದ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ವಿತರಿಸಲಾಯಿತು, ಕಳಂಕವಲ್ಲ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- AI ಗುರುತು "ಅಪಾಯಕಾರಿ" ಮಾಡುವುದು. ನ್ಯಾಯಾಂಗವನ್ನು ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಒಳಪಡಿಸುವುದು. ಪರಿಹಾರ: AI ವಿದ್ಯಮಾನ/ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ, ತಜ್ಞರು ತೀರ್ಪು ನೀಡುತ್ತಾರೆ.
- ಸಂದರ್ಶನವಿಲ್ಲದೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ. ಕೇವಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೋಡುವುದು ಮತ್ತು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯೊಂದಿಗೆ ಮಾತನಾಡುವುದು ಅಲ್ಲ. ಪರಿಹಾರ: ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಚಿಹ್ನೆಯು ಸಂಭಾಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
- ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುವುದು. ಮಾದರಿ ಆಧಾರಿತ "ಅಪಾಯ" ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಪರಿಹಾರ: ನ್ಯಾಯ ಮತ್ತು ಪ್ರತ್ಯೇಕತೆಯ ನಿಯಂತ್ರಣ.
- ಲೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಪರಿಚಲನೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. "ಅಪಾಯಕಾರಿ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ" ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಪರಿಹಾರ: ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ ಉದ್ದೇಶದ ಮಿತಿ.
- ಬಿಕ್ಕಟ್ಟಿನೊಂದಿಗೆ ಅದನ್ನು ಗೊಂದಲಗೊಳಿಸುವುದು. ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯದ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ವಾಡಿಕೆಯ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸುವುದು. ಪರಿಹಾರ: ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ (ಘಟಕ 9) ಅನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಕೋಷ್ಟಕ: ಸಹಿ ಅಥವಾ ತೀರ್ಪು?
ಔಟ್ಪುಟ್
ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ
ಏನು ಮಾಡಬೇಕು
"ಕಳೆದ 3 ವಾರಗಳಲ್ಲಿ ಗೈರು ಹಾಜರಿ ಹೆಚ್ಚಾಗಿದೆ"
ಚಿಹ್ನೆ (ವಿದ್ಯಮಾನ)
ಭೇಟಿಯಾಗಲು ಕಾರಣ
"ಈ ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ"
ತೀರ್ಪು (ಲೇಬಲ್)
ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ, ವಾಸ್ತವಕ್ಕೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ
"ಎರಡು ಸೆಮಿಸ್ಟರ್ಗಳಿಗೆ ಶ್ರೇಣಿಗಳು ಕುಸಿಯುತ್ತಿವೆ"
ಚಿಹ್ನೆ (ವಿದ್ಯಮಾನ)
ಭೇಟಿಯಾಗಲು ಕಾರಣ
"ಅವನ ಕುಟುಂಬ ಅವನನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ"
ತೀರ್ಪು / ನಿರ್ಣಯ
ತಿರಸ್ಕರಿಸಿ, ವೀಕ್ಷಣೆಗೆ ಹಿಂತಿರುಗಿ
"ಸಭೆಗಳ ಆವರ್ತನ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿದೆ"
ಚಿಹ್ನೆ (ವಿದ್ಯಮಾನ)
ತಜ್ಞರು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಗಳ ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ, AI ಒಂದು ಉಪಯುಕ್ತ ಸಹಾಯವಾಗಿದ್ದು ಅದು ಚದುರಿದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ; ಆದರೆ ಅದು ವಿದ್ಯಾರ್ಥಿಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ "ಅಪಾಯದಲ್ಲಿದೆ" ಎಂದು ಘೋಷಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. AI ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ತಜ್ಞರು ಅರ್ಥವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತಾರೆ. ಸಂಭಾಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತಗೊಳಿಸಿ, ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ, ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಸಾರ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯದ ಚಿಹ್ನೆಗಳಲ್ಲಿ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟು ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗೆ ಬದಲಿಸಿ. ಮುಂಚಿನ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಉದ್ದೇಶವು ಕಳಂಕಗೊಳಿಸುವುದು ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಮಯೋಚಿತ ಮತ್ತು ನ್ಯಾಯಯುತ ಬೆಂಬಲವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ಕಾಲ್ಪನಿಕ ತರಗತಿಗಾಗಿ ಅನಾಮಧೇಯ ಹಾಜರಾತಿ/ವೀಕ್ಷಣಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಚಿಸಿ. "ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್ ಡೇಟಾ ಸಾರಾಂಶ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಸತ್ಯ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ AI ಸಾರಾಂಶವನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ. ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: AI ಯಾವುದೇ "ಅಪಾಯ/ಸಮಸ್ಯೆ" ಲೇಬಲ್ಗಳು ಅಥವಾ ತೀರ್ಪುಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿದೆಯೇ? ಚರ್ಚಿಸಲು ಕಾರಣಗಳ ಸತ್ಯ-ಮಾತ್ರ, ತಟಸ್ಥ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ, ತೆಗೆದುಹಾಕಿ ಮತ್ತು ರಚಿಸಿ. ನಂತರ ಪಕ್ಷಪಾತದ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ: ಪಟ್ಟಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆಯೇ?
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗೆ "ಅಪಾಯ ಲೇಬಲ್/ತೀರ್ಪು ಸೇರಿಸಿ" ಮಿತಿಯನ್ನು ಬರೆದಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು AI ಯ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸತ್ಯ/ಚಿಹ್ನೆ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡಿದ್ದೇನೆ, ನಾನೇ ತೀರ್ಪು ನೀಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಚಿಹ್ನೆಯನ್ನು ಸಂದರ್ಶನದೊಂದಿಗೆ ಸಂದರ್ಭೋಚಿತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪಕ್ಷಪಾತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ್ದೇನೆ ಮತ್ತು ಲೇಬಲ್ಗಳನ್ನು ಖಾಸಗಿಯಾಗಿ ಇರಿಸಿದೆ.