Pelnas:
- Gebėjimas reguliariai rinkti pasiekimais pagrįstus pažangos duomenis (procentą, bandymų skaičių, nepriklausomumo lygį) ir juos apibendrinti bei interpretuoti naudojant dirbtinį intelektą.
- Galimybė kurti sprendimo taisykles, leidžiančias nuspręsti, ar išlaikyti, pritaikyti ar keisti tikslą, žiūrint į duomenis
- Gebėti teigti, kad AI aiškinimas yra rekomendacija ir kad sprendimas tęsti turėtų būti pagrįstas ekspertų vertinimu ir faktiniu stebėjimu.
Parašėte IEP tikslą ir pradėjote mokyti. Taigi ar vaikas progresuoja? Atsakymas į šį klausimą negali būti toks, kaip „manau, kad viskas gerai“. Specialiojo ugdymo pažanga stebima reguliariai matuojant; Tai vadinama duomenimis pagrįstu sprendimu: priimamas sprendimas išlaikyti, pritaikyti ar pakeisti tikslą, žiūrint į rezultatais pagrįstus duomenis. Blogai saugomas pažangos įrašas gali lemti tai, kad vaikas kurį laiką dirbs veltui; Gerai saugomi įrašai leidžia anksti įsikišti ir tinkamai prisitaikyti. Šiame skyriuje pamatysime, kaip naudoti dirbtinį intelektą pažangos duomenims tvarkyti, apibendrinti, diagramoms sudaryti ir interpretuoti. Apriboti nuo pat pradžių: AI siūlo komentarus; Sprendimas tęsti yra pagrįstas eksperto nuomone ir faktiniais stebėjimais.
Ką matuoti, kaip įrašyti
Kiekvienas pasiekimas turi išmatuojamą aspektą. Įprasti matavimo tipai:
- Teisingas procentas: teisingas atsakymas / bendras bandymų skaičius (pvz., 7 teisingi iš 10 bandymų = 70 %).
- Bandymų skaičius/dažnis: kiek kartų elgesys įvyksta per tam tikrą laikotarpį.
- Nepriklausomumo lygis: kiek mokinys daro užuominas. Dažnai naudojama ženklų hierarchija: visapusiška fizinė pagalba → dalinė fizinė → modeliavimas → žodinė užuomina → gestas → nepriklausomas. Tikslas yra palaipsniui mažinti užuominą ir pasiekti nepriklausomybę.
- Trukmė: laikas, per kurį reikia atlikti užduotį arba išlaikyti elgesį.
Įrašas turi būti saugomas glaustai ir nuosekliai mokymo metu arba iškart po jo. Svarbiausia yra nuoseklumas: visada matuokite tą patį pasiekimą naudodami tą patį kriterijų, kad duomenis būtų galima palyginti.
Patarimas: konvertuokite „nepriklausomybės lygį“ į skaičių (visas fizinis = 1 … nepriklausomas = 6). Taigi diagramoje netgi galite pamatyti kokybinį patobulinimą, pvz., „padaryti tai su mažiau įkalčių“. AI gerai apibendrina šią skaitinę seriją.
Šioje lentelėje pateikti pavyzdiniai keturių savaičių duomenys ir jų rodmenys:
savaitę
Tikslumas %
Nepriklausomybė (1–6)
Komentuoti tendenciją
1
40
2 (dalinė fizinė)
Pradedančiojo lygis
2
55
3 (modelis)
Yra kilimas
3
58
3 (modelis)
lėtėjimas, plynaukštė
4
72
4 (žodinis patarimas)
Reikšminga pažanga
Žvelgiant į šią lentelę, pagrįsta sakyti „išlaikyti tikslą“: didėja ir tikslumas, ir savarankiškumas. Bet jei plynaukštė išlieka, pvz., 3 savaitę, svarstoma prisitaikyti.
sprendimo taisyklės
Galite peržiūrėti duomenis ir sudaryti paprastas taisykles, kad sistemingai nuspręstumėte, ką daryti. Pavyzdžiui: „Pritaikykite mokymo metodą, jei nėra pagerėjimo trijų iš eilės matavimų (plato)“; „Jei kriterijus tenkinamas (80 % per 3 seansus iš eilės), pereikite prie kito žingsnio“; "Jei yra reikšminga regresija, peržiūrėkite tikslą ir sąlygas". AI gali taikyti šias sprendimo taisykles jūsų duomenims ir pateikti rekomendaciją; Bet realų pastebėjimą (ar vaikas sirgo, ar pasikeitė aplinka, ar netiko medžiaga) turite tik jūs. Sprendimas yra jūsų.
trys mini dėklai
1 atvejis – plynaukštės gaudymas. Mokytojas keturias savaites saugojo skaitymo pasiekimų duomenis, bet negalėjo aiškiai matyti pažangos. Jis perdavė anoniminius duomenis AI ir pasakė: „Apibendrinkite tendenciją ir pateikite sprendimo pasiūlymą“. AI parodė, kad per pastaruosius tris matavimus tikslumas buvo 58–59–58%, ir pasiūlė pritaikyti metodą. Mokytojas suprato, kad vizualinis krūvis medžiagoje per didelis, ją supaprastino, o po dviejų savaičių duomenų vėl padaugėjo. Duomenys parodė plynaukštę, kuri nepateko į akis.
2 atvejis. Nepriklausomybės matomumas. Vieno studento tikslumo procentas ištisas savaites svyravo ties 70%, o šeima buvo susirūpinusi, kad „nėra pažangos“. Mokytojas taip pat kiekybiškai įvertino ir pavaizdavo nepriklausomybės lygį (tikslus fizinis→žodinis ženklas). AI apibendrino, kad nors tikslumas išliko pastovus, užuomina žymiai sumažėjo, o tai reiškia, kad vaikas tą pačią užduotį atliko savarankiškiau. Tai buvo paaiškinta šeimai su šiuo grafiku; nerimas užleido vietą tikram progreso paveikslui.
3 atvejis – klaida aklai pasitikėti AI interpretacija. Vienas mokytojas, žiūrėdamas į dviejų savaičių prastus duomenis, ketino neabejotinai priimti AI pasiūlymą „pakeisti tikslą“. Tačiau vaikas per tas dvi savaites dažnai nedalyvavo dėl gripo; Žemo lygio priežastis buvo nebuvimas, o ne tikslas. Kadangi mokytojas tai žinojo, tai tikslo nekeitė, sekėsi dar savaitę ir buvo surinkti duomenys. Klaida: pasikliauti AI interpretacija be konteksto neįtraukiant faktinio stebėjimo.
4 atvejis. Daugialypė santrauka. Mokytojas turėjo aštuonis mokinius ir po tris ar keturis pasiekimus; Prireikė kelių dienų, kol kadencijos pabaigos vertinime visi duomenys buvo interpretuojami po vieną. Anonimas perdavė duomenų lentelę (studento kodas, pasiekimai, savaitės vertės) AI ir paprašė kiekvieno pasiekimo tendencijų santraukos vienoje eilutėje ir „atsargiai“ vėliavėlės (plokštuma / regresija). Per kelias minutes AI nuskenavo ir pažymėjo penkis laimėjimus, kuriuos reikėjo pabrėžti. Mokytojas skyrė savo laiką šioms penkioms kritinėms situacijoms; Jis pasitenkino peržiūrėdamas likusią dalį. Čia AI veikė kaip „ankstyvojo įspėjimo skaitytuvas“; Vėlgi, mokytojas nusprendė, kuri situacija yra skubi ir ką daryti.
Silpnas raginimas / Stiprus raginimas
Silpnas raginimas:
Ar šis studentas daro pažangą?
Šiame raginime nėra duomenų; AI gali tik spėlioti. Atsakymas bus tuščias arba sugalvotas.
Galingas raginimas:
Jūsų vaidmuo: specialiojo ugdymo mokytojo duomenų padėjėjas. Žemiau pateikiami anoniminiai pažangos duomenys (prieaugis, savaitės, tikslumas %, nepriklausomumas 1-6). Užduotis: 1) Apibendrinkite tendenciją (kilimas / plynaukštė / regresija, tiek tikslumas, tiek nepriklausomumas). 2) Patarkite pagal mano taikomas sprendimo taisykles: - 3 iš eilės matavimai plynaukštė → prisitaikyti - 3 seansai iš eilės 80% → kitas žingsnis - reikšminga regresija → peržiūra3) Jei nesate tikri, nurodykite vietą; Pateikiu kontekstą, pvz., nebuvimą/ligą. Nekurkite duomenų; tiesiog naudokite mano duotus skaičius.[anoniminė duomenų lentelė]
Šiame prašyme yra aiškūs duomenys, sprendimo taisyklės ir „negaminimo“ riba. Rezultatas tampa tvirtu sprendimu, kai jį derinate su savo stebėjimu.
Papildomas šablonas: duomenų santrauka ir diagramos interpretacija šeimai
Iš šių pažangos duomenų parašykite paprastą komentaro pastraipą ŠEIMAI: - Nevartokite techninių terminų, pateikite konkrečius pavyzdžius - Subalansuotai paaiškinkite stabilumo ir progreso kryptį - Būkite realistiški, neperdėkite pažadų tobulėti - Pabaigoje pridėkite 1 nedidelį pasiūlymą, kurį galėsite palaikyti namuose Pastaba: pastraipą patikrins mokytojas.
Patarimas: jums nereikia brangaus įrankio duomenims „grafuoti“. Galite pateikti savo anoniminių skaičių seriją AI ir paprašyti tekstinės tendencijų diagramos arba paruošto duomenų išdėstymo paprastam brėžiniui. Vizualizuota pažanga leidžia jums ir jūsų šeimai iš karto pamatyti pažangą. Tik atminkite: diagramoje atsispindi tik faktiniai jūsų įvesti duomenys; Neleiskite, kad tokie prasimanymai, kaip AI, „papildytų tendenciją“ arba užpildytų trūkstamas savaites, tegul tuščia savaitė lieka tuščia.
Dažnos klaidos
- Sprendimų priėmimas remiantis įspūdžiais. „Manau, kad viskas gerai“ nėra duomenys; Reguliarus matavimas yra būtinas.
- Tik pažiūrėjus į tikslumo procentą. Nepriklausomybės pažanga dažnai pasirodo anksčiau.
- Matuokite nenuosekliai. Vertinant tą patį pasiekimą skirtingais kriterijais, duomenys tampa nepalyginami.
- Prašyti komentarų, nesuteikiant AI konteksto. Nebuvimas, liga, aplinkos pasikeitimas įtakoja duomenis; Tik jūs žinote šiuos dalykus.
- Galvojimas, kad AI interpretacija yra galutinis sprendimas. AI teikia pasiūlymus; Jūs priimate sprendimą tikrai stebėdami.
- Duomenų klastojimas. Neleiskite AI „pagrįstai“ užpildyti skaičių, kurie nėra pateikti.
Apibendrinant
Pažanga stebima naudojant įprastinius duomenis, o ne parodymus. Procentinis tikslumas, dažnumas, trukmė ir ypač nepriklausomumo lygis yra išmatuojami pasiekimų aspektai. Sprendimų taisyklės (plato→adapt, kriterijų įvykdytas→tęsti, regresija→peržiūra) susistemina duomenimis pagrįstą sprendimų priėmimą. AI apibendrina duomenis, parodo tendencijas, siūlo grafikus ir interpretacijas bei supaprastina tai šeimai; bet jūs pateikiate kontekstą, jūs priimate sprendimą iš tikro stebėjimo. Duomenys yra jūsų galingiausias įrankis, leidžiantis matyti tai, kas nepatenka į akis.
Taikymo užduotis
Į anoniminę laimėjimo skaičiuoklę sudėkite bent tris ar keturias savaites savo pažangos duomenis (tikslumą ir nepriklausomumą). Gaukite tendencijų santrauką ir sprendimo pasiūlymą iš AI naudodami šio įrenginio „Galingą raginimą“. Palyginkite pasiūlymą su savo pastebėjimu (nebuvimas, medžiaga, aplinka) ir parašykite savo galutinio sprendimo pagrindimą (išlaikyti/pritaikyti/keisti).
kontrolinis sąrašas
- [ ] Aš įvertinau savo pelną pagal reguliarius ir nuoseklius kriterijus.
- [ ] Užfiksavau ir tikslumo, ir nepriklausomumo lygį.
- [ ] Aš jau apibrėžiau savo sprendimo taisykles.
- [ ] Pateikiau kontekstą (nebuvimą / aplinką) AI.
- [ ] Dirbau tik su realiais skaičiais, nesudarydamas duomenų.
- [ ] Galutinį sprendimą priėmiau tikrai pastebėjęs ir pagrįstas.