Ētika, privātums, ekspertu uzraudzība un prakses ierobežojumi

Ieguvumi:

• Spēja pārveidot mākslīgā intelekta izmantošanas ētiskos principus speciālajā izglītībā (labvēlība, neļaunība, taisnīgums, izvairīšanās no aizspriedumiem) konkrētos noteikumos
• Spēja pārvaldīt studentu un ģimenes datu privātumu, datu uzglabāšanas un koplietošanas ierobežojumus KVKK ietvaros
• Spēja saistīt mācības visā modulī drošā darbplūsmā un definēt, kur beidzas mākslīgais intelekts un sākas eksperta atbildība

Visā šī moduļa laikā mēs mācījāmies izmantot AI kā palīgu: izstrādājām IEP mērķi, pielāgojām materiālus, izveidojām AAC un uzvedības plānu, uzraudzījām progresu un nostiprinājām komunikāciju ar ģimeni. Šī pēdējā vienība aplūko sistēmu, kas to visu satur kopā: ētika, privātums un ekspertu uzraudzība. Jo tie "dati", ar kuriem strādājat speciālajā izglītībā, nav tabula, bet gan bērns; Jūsu sagatavotā "izlaide" nav dokuments, bet gan lēmums, kas skar bērna tiesības uz izglītību. Mākslīgais intelekts sniedz lielas ērtības šajā jomā; Bet, ja to lieto nepareizi, cilvēki, kuriem var nodarīt vislielāko kaitējumu, ir arī visneaizsargātākie. Pēdējo reizi atkārtosim principu, ko iedibinājām no sākuma: Mākslīgais intelekts ir palīgs; Diagnoze, ievietošana, mērķis un lēmumi, kas ietekmē bērna nākotni, ir kompetentam speciālistam, IEP komandai un ģimenei.

Četri ētikas principi un to konkrētie līdzinieki

Mākslīgā intelekta izmantošanu speciālajā izglītībā varam saistīt ar četriem ētikas pamatprincipiem:

• Ieguvums: AI ir jāizmanto, lai patiesi veicinātu bērna izglītību; Tam vajadzētu palīdzēt skolotājam atbrīvot savu laiku un pievērst bērnam lielāku uzmanību. Lietošana nav pašmērķis.
• Nelikumība: nepārbaudīta, bērniem nepiemērota vai stigmatizējoša informācija var nodarīt kaitējumu. Katra izvade iziet caur filtru "vai tas kaitēs bērnam?"
• Taisnīgums: Katram bērnam jābūt vienlīdzīgai piekļuvei resursiem un kvalitatīvai izglītībai. AI nevajadzētu dot priekšroku dažiem bērniem un atstāt novārtā citus; Katram ir jāpievērš individuāla uzmanība.
• Izvairīšanās no aizspriedumiem: AI var atspoguļot stereotipus datos, par kuriem tas tiek apmācīts; Konkrēts invaliditātes veids var radīt diskriminējošus rezultātus attiecībā uz dzimumu, kultūru vai sociālekonomisko stāvokli. Speciālistam šie rezultāti ir jāatpazīst un jākoriģē un katrs bērns jānovērtē individuāli.

Neobjektivitāte ir īpaši svarīga, jo tā ir mānīga. AI var tekoši radīt teikumu, piemēram, "šādi bērni parasti nevar darīt X"; Tomēr tas ir stereotips, kas ir gan nepareizs, gan traucē bērnam. Speciālista uzdevums ir saskatīt šos modeļus un novērtēt bērnu ar viņa potenciālu.

Uzmanību: AI radītus vispārinājumus ("bērni ar X invaliditāti var/darīt Y") nevar izmantot, lai ierobežotu bērna mērķi. Zemas cerības ir viens no visizplatītākajiem un neredzamākajiem diskriminācijas veidiem.

Privātums: datu uzglabāšanas un koplietošanas ierobežojumi

Studentu dati (identitāte, diagnoze, RAM ziņojums, uzvedības ieraksts, ģimenes informācija) ir īpaši personas dati KVKK darbības jomā. Noskaidrosim šīs vienības noteikumus:

• Anonimizēt: vārds, ID, protokols, skola, adrese un ģimenes informācija tiek noņemta pirms jebkura AI rīka ievadīšanas.
• Minimāli dati: Kopīgojiet tikai ar uzdevumam nepieciešamo informāciju; Nedodiet visu failu "katram gadījumam".
• Drošs rīks: Ja iespējams, priekšroka tiek dota korporatīvajiem rīkiem, kuriem ir datu apstrādes līgums un kuri neizmanto jūsu datus modeļu apmācībā; Sensitīvi dati netiek augšupielādēti no personīgajiem kontiem.
• Glabāšana un dzēšana: ja melnraksti, kas izgatavoti ar AI, satur studentu datus, tie tiek glabāti saskaņā ar iestādes noteikumiem un vajadzības gadījumā tiek dzēsti; Tas nav atstāts nejaušās vietās.
• Dalīšanās: Informācija tiek kopīgota tikai ar pilnvarotām personām (IEP komanda, ģimene, attiecīgais speciālists) un tikai tik daudz, cik nepieciešams.

Tālāk esošajā tabulā ir apkopoti ierobežojumi, kas apgūti visā modulī, vienuviet:

apgabalā

AI var

AI nevar/pieder cilvēkiem

Novērtēšana

Apkopo anonīmus datus

Diagnozes/izmaiņas

BEP

Raksta mērķu projektu

Apstiprina/apstiprina nodomu

materiāls

Pielāgojas, atšķiras

Pieņem lēmumu par mācību programmu/autortiesībām

AAC

Kartītes/stāsta izklāsts

Izvēlas metodi un pielāgo to bērnam

uzvedība

ABC apkopo, sniedz padomus

Izlemj funkciju, apstiprina plānu

progresu

Apkopo un interpretē datus

Galīgais lēmums turpināt

ģimene

teksta melnraksti

Validē tekstu, uzspiež attiecības

Šīs tabulas labā sleja ir ekspertu atbildības robeža, un to nekādā gadījumā nevar deleģēt AI.

Pilnīga droša darbplūsma

Apvienosim moduli vienā plūsmā. Droša AI atbalstīta apmācības darbplūsma ir šāda: (1) anonimizēt datus; (2) uzrakstiet uzvedni ar skaidrām lomām un robežām; (3) saņemt melnrakstu no AI; (4) pārbaudiet rezultātu trīs posmos — saiti uz avotu, salīdziniet ar bērna faktisko profilu, ekspertu filtru; (5) veikt ētikas un aizspriedumu auditu; (6) pielāgot un apstiprināt kopā ar komandu/ģimeni; (7) lietot un pārraudzīt datus; (8) saglabāt/dzēst melnrakstus saskaņā ar iestādes noteikumiem. Šis cikls atkārtojas ar katru uzdevumu, skaidri norādot, kur beidzas AI un sākas eksperta atbildība.

trīs mini futrāļi

1. gadījums — aizspriedumu uztveršana. Skolotājs AI lūdza mērķa izklāstu; Izvadā bija teikums, piemēram, "šāda veida skolēni nevar domāt abstrakti, turiet zemu mērķi." Skolotājs to atzina par stereotipu; Viņa paša skolnieks spēja nodibināt abstraktas attiecības. Viņš izvilka teikumu un uzrakstīja mērķi, pamatojoties uz bērna patieso potenciālu. Ētiskā uzraudzība novērsa zemas cerības, kas traucētu bērnam.

2. gadījums — privātuma disciplīna. Viena iestāde noteica, ka visiem skolotājiem pirms mākslīgā intelekta izmantošanas jāveic “anonimizācijas pārbaude”. Pirms RAM pārskata apkopošanas skolotājs noņēma vārdu, protokolu un ģimenes informāciju. Mēnešus vēlāk datu audits parādīja, ka organizācija nebija sniegusi nekādus sensitīvus datus ārējam rīkam. Vienkāršs ieradums pasargāja organizāciju no nopietna riska.

3. gadījums — kļūda, deleģējot atbildību. Skolotājs laika spiediena ietekmē īstenoja AI izstrādātu uzvedības plānu, to neizlasot. Plāns neatbilst bērna funkcionēšanai, un viņa uzvedība saasinājās. Problēma nebija AI "kļūda", bet gan atbildības deleģēšana. Nepārbaudīta produkcija ir kā neparakstīts eksperta spriedums; Atbildība vienmēr ir ekspertam. Kļūda: ērtību aizvietošana ar atbildību.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

Vāja uzvedne:

Analizējiet visu par šo studentu un pastāstiet man, kā rīkoties.

Šis pieprasījums liek mums kopīgot vairāk datu (iespējams, satur identitāti), nekā nepieciešams, sakot "viss", un pārsūta lēmumu AI. Tas arī pārkāpj divus pamatprincipus.

Spēcīga uzvedne:

Jūsu loma: speciālās izglītības speciālista asistents.Izmantojiet tikai šādu anonīmu, ar uzdevumu saistītu informāciju: [minimālais nepieciešamais].Uzdevums: izveidojiet METRANS [vienam, skaidram uzdevumam].Noteikumi: Diagnostika/lēmumu pieņemšana. Nevispārināt/stereotipizēt. Norādiet, ka neesat pārliecināts. Pieņemsim, ka to pārbaudīs profesionālis un apstiprinās komanda/ģimene.

Šis apgalvojums ietver minimālu datu daudzumu, skaidru uzdevumu, neobjektivitāti un lēmumu ierobežojumus kopā; Tas apkopo visus moduļa principus vienā veidnē.

Biežas kļūdas

• Atbildības deleģēšana. Lēmuma pieņemšana AI ziņā; izpilde, nelasot izvadi.
• Aizspriedumu neredzēšana. Nemanot stereotipiskus, cerības mazinošus vispārinājumus.
• Pārmērīga datu koplietošana. Nododiet rīkam nevajadzīgus, sensitīvus datus, sakot "analize visu".
• Apejot anonimizāciju. Darbs bez identitātes, diagnozes un ģimenes informācijas notīrīšanas.
• Nedroša melnrakstu glabāšana. Izdrukas, kas satur skolēnu datus, atstājot nejaušās vietās.
• Uztverot ētisko auditu kā formālu. Izlaižot jautājumus, piemēram, “vai tas nodarīs kaitējumu, vai tas ir godīgi, vai tas ir neobjektīvi?”

Rezumējot

Speciālajā izglītībā AI ir spēcīgs palīgs, taču, tā kā jūs strādājat ar visneaizsargātākajām personām, ētika un privātums nav apspriežami. Mūs vada četri principi: labdarība, nevainojamība, taisnīgums, izvairīšanās no aizspriedumiem. Studentu dati tiek anonimizēti, koplietoti ar minimāliem un drošiem līdzekļiem un droši glabāti. Pilnīga droša darbplūsma; Cikla anonimizācija, melnraksta iegūšana, pārbaude trīs posmos, ētiskā pārbaude, apstiprināšana ar komandu/ģimeni, izsekošana ar datiem. Kur AI beidzas šajā ciklā, sākas ekspertu atbildība. Nepārbaudīts rezultāts ir kā neparakstīts eksperta spriedums; Paraksts vienmēr ir jūsu.

Lietojumprogrammas uzdevums

Izvēlieties vienu no kontūrām, ko izveidojāt visā modulī (IEP mērķis, materiāls, uzvedības plāns vai ģimenes teksts) un veiciet to, veicot visas šīs vienības “no gala līdz galam drošas darbplūsmas” darbības. Jo īpaši pārbaudiet ētiku/neobjektivitāti: vai izvadā ir pazeminošs vispārinājums, stigmatizējošs apgalvojums vai privātuma noplūde? Novērsiet visas atrastās problēmas un atzīmējiet, kurā plūsmas posmā šī problēma tika novērsta.

kontrolsaraksts

• [ ] Es anonimizēju datus; Dalīju tikai nepieciešamo minimumu.
• [ ] Es pārbaudīju rezultātu, veicot trīs darbības (avots/profils/eksperts).
• [ ] Es notīrīju aizspriedumus un cerības mazinošos vispārinājumus.
• [ ] Es atsijāju stigmatizējošo valodu; Es ievēroju četrus ētikas principus.
• [ ] Es glabāju melnrakstus drošībā/izdzēsu, kad tas bija nepieciešams.
• [ ] Es kā eksperts/komanda/ģimene pieņēmu galīgo lēmumu un atbildību.

Moduļa eksāmens

1. Speciālās izglītības skolotājs jautā mākslīgajam intelektam “kāda ir šī bērna diagnoze”, vienkārši norādot skolēna vārdu un vecumu, un ieraksta atbildi IEP failā. Kāda ir galvenā kļūda šajā pieejā?

• A) Ignorējot, ka diagnozes noteikšanas tiesības pieder RAM un pilnvarotiem ekspertiem; pārvietot arī nepārbaudītu izvadi uz oficiālu ierakstu ✔
• B) Nav nepieciešams mākslīgajam intelektam sniegt informāciju par vecumu
• C) Aizliegts glabāt BEP failu digitālā vidē
• D) Mākslīgais intelekts vienmēr liek diagnozei šķist smagāka nekā tā ir

Paskaidrojums: mākslīgais intelekts nevar un nedrīkst noteikt diagnozi; Diagnostika un novērtēšana ir RAM un pilnvaroto ekspertu darbs. Turklāt, nedodot modelim datus, vēlamā produkcija kļūst par izdomājumu (halucināciju), un dalīšanās ar studenta identitāti ir privātuma pārkāpums.

2. Kurai no šīm galvenajām iezīmēm vajadzētu būt īstermiņa (izmērāmam) BEP mērķim?

• A) Mērķis, lai skolēnam vispār patiktu priekšmets
• B) Tas ir balstīts tikai uz skolotāja novērojumu un nesatur skaitliskus kritērijus
• C) Vienā teikumā apkopojiet pēc iespējas vairāk rezultātu.
• D) Satur novērojamu uzvedību, stāvokli un izmērāmu veiksmes kritēriju ✔

Paskaidrojums: Īstermiņa mērķis ietver novērojamu uzvedību, stāvokli un kritēriju (cik izmēģinājumu, cik procentu, kāds neatkarības līmenis). Neizmērojami izteicieni, piemēram, “saprot”, “uzzina”, “apzinās”, rada kļūdas mērķa rakstīšanā.

3. Skolotājs publiski pieejamā mākslīgā intelekta rīkā augšupielādē RAM atskaiti, kurā ir iekļauts skolēna pilns vārds, uzvārds, TR ID numurs un diagnoze, un saka “summēt”. Kāda būtu pareizā pieeja?

• A) Augšupielādējiet pārskatu bez izmaiņām, jo kopsavilkumam ir nepieciešama visa informācija
• B) Vienkārši izdzēsiet TR ID numuru un atstājiet vārdu un diagnozi
• C) Identitātes informācijas noņemšana, datu anonimizācija un droša/institucionāla rīka izvēle ✔
• D) Pārskata koplietošana pa e-pastu no sava personīgā konta un attiecīgi tā apkopošana

Paskaidrojums: Studentu dati ir īpaši personas dati KVKK darbības jomā. Identitātes informācija ir jānoņem un dati jāanonimizē (“10 gadus vecs students”), un, ja iespējams, priekšroka jādod drošam rīkam, kas ir institucionāls un neizmanto datus izglītībā.

4. Kāda ir labākā attieksme, veidojot sociālo stāstu ar mākslīgo intelektu alternatīvai un augmentatīvai komunikācijai (AAC)?

• A) Pielāgojiet melnrakstu tieši bērnam un lūdziet to apstiprināt ekspertam ✔
• B) Izstrādātā stāsta izmantošana precīzi visiem skolēniem, to nemaz nemainot
• C) Stāsta rakstīšana ar pēc iespējas garākiem un abstraktākiem vārdiem
• D) Sniedziet tikai garu tekstu, nepievienojot vizuālo atbalstu

Apraksts: Mākslīgais intelekts ģenerē melnrakstus; Tomēr sociālā vēsture un komunikācijas atbalsts ir jāpielāgo bērna individuālajām īpašībām un jāapstiprina runas valodas patologam/speciālistam. Vispārēju izklāstu nevar tieši piemērot.

5. Kurš no šiem ir pamatprincips, saņemot palīdzību no mākslīgā intelekta pozitīvas uzvedības atbalsta plānā?

• A) Lūdzot viņam/viņai ieteikt bargāko sodu, lai ātri apspiestu uzvedību.
• B) Izprast uzvedības funkciju un izstrādāt alternatīvu pozitīvas uzvedības un preventīvās stratēģijas projektu ✔
• C) Plāna pabeigšana, nepazīstot studentu, tikai apskatot uzvedības nosaukumu
• D) Plāna īstenošana, neiesaistot procesā ģimeni un speciālistu

Paskaidrojums: pozitīvas uzvedības atbalsts nav vērsts uz sodu; Tā mērķis ir izprast uzvedības funkciju (funkcionālā novērtēšana), preventīvos noteikumus un nodrošināt mācāmu alternatīvu uzvedību nevēlamas uzvedības vietā. Nepieciešama ekspertu uzraudzība.

6. Ko nozīmē “uz datiem balstīts lēmums” progresa izsekošanā?

• A) Lēmuma pieņemšana, pamatojoties tikai uz vienu novērojumu gada beigās
• B) Progresa ziņojuma rakstīšana, pamatojoties uz skolotāja vispārējo iespaidu, neapskatot datus
• C) pilnībā atstāt lēmumu mākslīgā intelekta interpretācijā
• D) Lēmuma pieņemšana par mērķa saglabāšanu, pielāgošanu vai mainīšanu, aplūkojot regulārus mērījumu datus ✔

Paskaidrojums: uz datiem balstīta lēmumu pieņemšana ir izlemšana saglabāt, pielāgot vai mainīt mērķi, aplūkojot regulārus uz sasniegumiem balstītus mērījumus (procentos, mēģinājumu skaitu, neatkarības līmeni). Mākslīgais intelekts apkopo datus un ierosina interpretāciju; Eksperts pieņem lēmumu.

7. Saskaņā ar universālā dizaina (UDL) principu, kāds ir labākais veids, kā padarīt materiālu pieejamu?

• A) Materiāla prezentēšana tikai vienā formātā, sīkā drukā un blīvā tekstā
• B) Satura prezentēšana vairākos veidos, nodrošinot vienkāršu valodu un alternatīvu tekstu ✔
• C) Noņemiet visus pielāgojumus un piešķiriet visiem vienu un to pašu standarta materiālu
• D) Pieņemot, ka pieejamība tiek panākta, tikai mainot krāsu

Apraksts: UDL paredz satura prezentēšanu vairākos veidos (teksta, vizuālā, audio), vienkāršā valodā, alternatīvā tekstā un elastīgos formātos. Mērķis ir izstrādāt tā, lai tas atbilstu dažādām vajadzībām, nevis tikai vienam “vidējam” studentam. Galīgā pārbaude ir atkarīga no eksperta un reāla lietotāja pārbaudes.

8. Skolotājs nosūta ģimenei mākslīgā intelekta radīto ģimenes informācijas tekstu, nepārbaudot to, un tekstā ir nepareizs tikšanās datums un pārspīlēts “atveseļošanās” solījums. Kāda šeit ir galvenā kļūda?

• A) Nepatiesas informācijas un nereālu cerību radīšana, nosūtot tekstu bez pārbaudes ✔
• B) Rakstīta teksta sūtīšana ģimenei pati par sevi ir nepareiza.
• C) Teksts ir pārāk īss
• D) Mākslīgais intelekts ir stingri aizliegts veidot ģimenes tekstu

Apraksts: katrs teksts, kas tiek kopīgots ar ģimeni, ir jāsagatavo ar precizitāti, konfidencialitāti un ekspertu apstiprinājumu. Mākslīgais intelekts ir plūstošs, bet var radīt nepatiesu informāciju (halucinācijas); Teksts, kas nosūtīts bez pārbaudes, kaitē uzticībai un procesam.

9. Kura no šīm metodēm ir pareizā pieeja, veicot diferenciāciju iekļaušanas/integrācijas klasē?

• A) Pilnīgi nošķirt skolēnu no klases un likt viņam/viņai veikt katru darbību vienam
• B) Viena un tā paša sasnieguma atbalstīšana ar dalītu atbildību, nepielāgojot un marķējot to atbilstoši līmenim ✔
• C) Sniedzot vienu un to pašu materiālu visai klasei bez izņēmuma un neveicot nekādus pielāgojumus
• D) Adaptācijas atstāšana tikai speciālās izglītības skolotāja ziņā un klases skolotāja noņemšana no procesa

Paskaidrojums: Diferencēšana nozīmē viena un tā paša mācību rezultāta pielāgošanu dažādiem līmeņiem un studenta atbalstīšanu, tos neapzīmējot. Adaptācija ir klases skolotāja un speciālās izglītības skolotāja kopīga atbildība; Izvairās no risinājumiem, kas atdala un stigmatizē skolēnu no vienaudžiem.

10. Kāpēc mākslīgā intelekta valodas modeļiem ir īpaši riskanti radīt "halucinācijas" speciālās izglītības kontekstā?

• A) Jo modelis vienmēr darbojas lēni
• B) Jo modele nezina turku valodu
• C) Jo halucinācijas rodas tikai vizuālā ražošanā
• D) Tā kā izdomāta informācija var ietekmēt bērna lēmumu par izglītību, un var pieņemt, ka tā ir patiesa brīvā valodā ✔

Paskaidrojums: halucinācijas ir tad, kad modelis tekoši izdomā neesošu informāciju, it kā tā būtu patiesa. Safabricēts tiesību akts, nepareiza attīstības norma vai izdomāta metode speciālajā izglītībā var tieši ietekmēt bērna tiesības uz izglītību un attīstību; tāpēc katra izvade ir jāapstiprina.

11. Ko nozīmē “izvairīšanās no aizspriedumiem” mākslīgā intelekta izmantošanas ētiskajos principos speciālajā izglītībā?

• A) Modeļa radīto stereotipisku vai diskriminējošu rezultātu atpazīšana un labošana un katra bērna individuāla novērtēšana ✔
• B) Nerakstiet garas uzvednes, lai iegūtu ātru rezultātu.
• C) mākslīgā intelekta izmantošana tikai viena veida šķēršļiem
• D) vienādas neobjektīvas veidnes izmantošana visiem studentiem

Paskaidrojums: mākslīgais intelekts var atspoguļot aizspriedumus datos, uz kuriem tas ir apmācīts; var radīt stereotipiskus rezultātus par konkrētu invaliditātes veidu, dzimumu, sociālekonomisko stāvokli vai kultūru. Speciālistam šajā ziņā jāuzrauga iznākums un jānovērtē katrs bērns individuāli.

12. Kāpēc, apkopojot RAM atskaiti ar mākslīgo intelektu un veidojot studenta profilu, ir svarīgi iekļaut sadaļu “stiprās puses”?

• A) Lai pārskats būtu garāks
• B) Stiprās puses tiek izmantotas tikai formai, lai gan tās nav juridiski pieprasītas.
• C) Plānošanu balstīt uz stiprajām pusēm un nedefinēt studentu tikai pēc viņa trūkumiem ✔
• D) Pilnīgi ignorēt vajadzības un rakstīt tikai pozitīvi

Paskaidrojums: Plānošana speciālajā izglītībā balstās uz stiprajām pusēm; Tikai uz nepilnībām/vajadzībām orientēts profils definē studentu ar viņa trūkumiem. Stiprās puses ir mērķu un motivācijas pamats un nodrošina pozitīvu, uz izaugsmi vērstu skatījumu.

13. Kāda ir pareizā attieksme attiecībā uz “autortiesībām un oriģinalitāti” adaptēta materiāla ražošanā?

• A) Izvades reproducēšana ar autortiesībām aizsargātām rakstzīmēm un saturu bez pārbaudes
• B) Materiāla pārbaude un oriģinālizēšana attiecībā uz atbilstību mācību programmai, precizitāti un autortiesībām ✔
• C) Izplatiet katru attēlu komerciāli neatkarīgi no avota
• D) Pieņemot, ka autortiesību jautājums vispār neattiecas uz digitālo materiālu

Paskaidrojums: mākslīgā intelekta izvade var būt iegūta no citiem avotiem; var saturēt ar autortiesībām aizsargātu saturu, zīmolu rakstzīmes vai nepārbaudītu informāciju. Ekspertam jāpārbauda materiāla atbilstība mācību programmai, precizitāte un autortiesības, kā arī jānorāda avots un, ja nepieciešams, oriģināls.

14. Kā visā modulī uzsvērtais galvenais princips raksturo mākslīgā intelekta lomu speciālajā izglītībā?

• A) Mākslīgais intelekts aizstāj ekspertu un pieņem lēmumus automātiski
• B) Mākslīgo intelektu var izmantot tikai piezīmju veikšanai un nekam citam
• C) Ja tiek izmantots mākslīgais intelekts, ekspertu uzraudzība vairs nav nepieciešama
• D) mākslīgais intelekts ir palīgs un projektu ģenerators; Galīgais lēmums un atbildība gulstas uz speciālistu, komandu un ģimeni ✔

Apraksts: Mākslīgais intelekts ir palīgs un skiču ģenerators; Diagnostika, ievietošana, mērķu noteikšana un lēmumi, kas ietekmē bērna nākotni, ir kompetentam speciālistam, IEP komandai un ģimenei. Nepārbaudīta izvade ir kā neparakstīts eksperta spriedums.