മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റയുടെ അർത്ഥം: റാം റിപ്പോർട്ട്, വികസന കഥ, വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈൽ

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ പിന്തുണയോടെ റാം റിപ്പോർട്ട്, ഒബ്സർവേഷൻ നോട്ടുകൾ, ഡെവലപ്‌മെൻ്റ് സ്റ്റോറി തുടങ്ങിയ ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള വിവരങ്ങൾ ഒരു അജ്ഞാത വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈൽ ഡ്രാഫ്റ്റാക്കി മാറ്റാനുള്ള കഴിവ്
• ഘടനാപരമായ ഫോർമാറ്റിൽ ശക്തികൾ, ആവശ്യങ്ങൾ, പിന്തുണയുടെ മേഖലകൾ, മുൻഗണനകൾ എന്നിവ സംഗ്രഹിക്കുന്നതിനുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനുള്ള കഴിവ്
• കൃത്രിമബുദ്ധി ഒരു രോഗനിർണയം നടത്തുകയോ നിലവിലുള്ള രോഗനിർണയം മാറ്റുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല; ആ മൂല്യനിർണ്ണയവും രോഗനിർണയവും നിലനിർത്താനുള്ള കഴിവ് റാമിനും അംഗീകൃത വിദഗ്ധർക്കും അവകാശപ്പെട്ടതാണ്

ഒരു മൂല്യനിർണ്ണയം ഓരോ ഐഇപിക്കും അടിവരയിടുന്നു. ഒരു കുട്ടിക്ക് ശരിയായ ലക്ഷ്യം എഴുതുന്നതിനുമുമ്പ്, നിങ്ങൾ അവനെ അറിയേണ്ടതുണ്ട്: അവൻ എവിടെ ശക്തനാണ്, എവിടെ പിന്തുണ ആവശ്യമാണ്, ഏത് സാഹചര്യത്തിലാണ് അവൻ പ്രചോദിതനാകുന്നത്, ഏത് പരിതസ്ഥിതിയിൽ അയാൾക്ക് ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ട്. ഈ വിവരങ്ങൾ പല ഉറവിടങ്ങളിൽ നിന്നും വരുന്നു. റാം റിപ്പോർട്ടിൽ (ഗൈഡൻസ് ആൻഡ് റിസർച്ച് സെൻ്റർ തയ്യാറാക്കിയ വിദ്യാഭ്യാസ മൂല്യനിർണ്ണയവും രോഗനിർണയ റിപ്പോർട്ടും) കുട്ടിയുടെ രോഗനിർണയം, പിന്തുണ ആവശ്യകതകൾ, ചില വിദ്യാഭ്യാസ ശുപാർശകൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇൻ-ക്ലാസ് നിരീക്ഷണ കുറിപ്പുകൾ, കുടുംബത്തിൽ നിന്ന് എടുത്ത വികസന ചരിത്രം (ജനനം മുതൽ ഇന്നുവരെയുള്ള കുട്ടിയുടെ വികസന ഘട്ടങ്ങളും പ്രധാന സംഭവങ്ങളും), മുൻ കാലഘട്ടത്തിൻ്റെ പുരോഗതി റെക്കോർഡുകൾ, ആരോഗ്യ റിപ്പോർട്ടുകൾ ഉണ്ടെങ്കിൽ, ഇതിലേക്ക് ചേർക്കുന്നു. ഈ രേഖകൾ പലപ്പോഴും നീളമുള്ളതും കുഴഞ്ഞുമറിഞ്ഞതും വ്യത്യസ്ത ഭാഷകളിൽ എഴുതിയതും ആയിരുന്നു. ഇവിടെയാണ് AI ഒരു സംഘാടകനും സംഗ്രഹവും ആയി വരുന്നത്.

എന്നാൽ നമുക്ക് തുടക്കം മുതൽ തന്നെ വരയ്ക്കാം: AI ഒരു രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല, നിലവിലുള്ള രോഗനിർണയം മാറ്റുന്നില്ല, അല്ലെങ്കിൽ ഒരു പുതിയ രോഗനിർണയം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനും രോഗനിർണയത്തിനുമുള്ള അധികാരം റാമിനും അംഗീകൃത വിദഗ്ധർക്കും ഉള്ളതാണ്. ഈ യൂണിറ്റിലെ AI-യുടെ ജോലി, നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള വിവരങ്ങൾ അജ്ഞാതമായി ഒരു വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈലാക്കി മാറ്റുകയും ശക്തിയും ആവശ്യങ്ങളും ദൃശ്യമാക്കുകയും മുൻഗണന നൽകാൻ നിങ്ങളെ സഹായിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ്. മറ്റൊരു വിധത്തിൽ പറഞ്ഞാൽ, AI വിവരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുന്നില്ല, അത് നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള വിവരങ്ങൾ സംഘടിപ്പിക്കുന്നു.

മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റ പ്രൊഫൈലുകളാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ

ഒരു നല്ല വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈലിൽ നിരവധി വിഭാഗങ്ങൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു, ഈ വിഭാഗങ്ങൾ പൂരിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച ഡ്രാഫ്റ്റിംഗ് ഉപകരണമാണ് AI. നമുക്ക് ഘട്ടം ഘട്ടമായി മുന്നോട്ട് പോകാം:

1. ഉറവിടങ്ങൾ ശേഖരിക്കുകയും അജ്ഞാതമാക്കുകയും ചെയ്യുക. റാം റിപ്പോർട്ട്, നിരീക്ഷണ കുറിപ്പ്, വികസന ചരിത്രം എന്നിവയിൽ നിന്ന് പേരുകൾ, തിരിച്ചറിയൽ/പ്രോട്ടോക്കോൾ നമ്പറുകൾ, സ്കൂൾ, വിലാസ വിവരങ്ങൾ എന്നിവ നീക്കം ചെയ്യുക. പ്രായം, ഫീൽഡ് പരിജ്ഞാനം, നിരീക്ഷിച്ച പെരുമാറ്റങ്ങൾ എന്നിവ അവശേഷിക്കുന്നു.
2. റോ ഡാറ്റ ഒരിടത്തേക്ക് കൊണ്ടുവരിക. വിവിധ സ്രോതസ്സുകളിൽ നിന്നുള്ള വാക്യങ്ങൾ ഒരൊറ്റ ടെക്സ്റ്റിലേക്ക് ശേഖരിക്കുക; ക്രമരഹിതമായ ഇൻപുട്ട് സംഘടിപ്പിക്കുന്നതിൽ AI മികച്ചതാണ്.
3. ഘടന ആവശ്യപ്പെടുക. സ്ഥിരമായ തലക്കെട്ടുകളുള്ള പ്രൊഫൈൽ നിർമ്മിക്കാൻ AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക: ശക്തികൾ, ആവശ്യകത/പിന്തുണ, ആശയവിനിമയം, അക്കാദമിക് തലം, സാമൂഹിക-വൈകാരിക, മുൻഗണനാ ലക്ഷ്യ മേഖലകൾ.
4. നിങ്ങളുടെ ശക്തികളിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക. സ്പെഷ്യൽ എജ്യുക്കേഷനിലെ ആസൂത്രണം ശക്തികളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്, കുറവുകളെയല്ല. ഒരു കുട്ടിയെ അയാൾക്ക് ചെയ്യാൻ കഴിയാത്തത് കൊണ്ട് മാത്രം നിർവചിക്കുന്നത് അനീതിപരവും നിരാശാജനകവുമാണ്.
5. മുൻഗണന നൽകുക. എല്ലാ ആവശ്യങ്ങളും ഒരേ സമയം പഠിക്കാൻ കഴിയില്ല. സുരക്ഷയും ആശയവിനിമയവും പോലുള്ള പ്രധാന മേഖലകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്ന ഒരു റാങ്കിംഗ് ശുപാർശയ്ക്കായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെടുക; നിങ്ങൾ തീരുമാനിക്കൂ.
6. വിദഗ്ദ്ധ ഫിൽട്ടർ. പ്രൊഫൈലിലെ ഓരോ വാക്യവും നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന കുട്ടിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക; AI പെരുപ്പിച്ചു കാണിക്കുന്നതോ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതോ ഉണ്ടാക്കുന്നതോ ആയ ഏതെങ്കിലും പ്രസ്താവനകൾ ശരിയാക്കുക.

നുറുങ്ങ്: "ശക്തി" ഉപയോഗിച്ച് പ്രൊഫൈൽ തുറക്കുന്നത് ശീലമാക്കുക. "വികസനം/പിന്തുണ മേഖലകൾ" പോലെയുള്ള വികസന-അധിഷ്ഠിത ഭാഷയിൽ "ആവശ്യങ്ങൾ" എന്ന തലക്കെട്ട് എഴുതുന്നത് പോലും കുടുംബത്തിൻ്റെയും ടീമിൻ്റെയും കാഴ്ചപ്പാട് പോസിറ്റീവായി നിലനിർത്തുന്നു.

ഏത് പ്രൊഫൈൽ വിഭാഗത്തെ ഏത് ഡാറ്റയാണ് ഫീഡ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക കാണിക്കുന്നു:

ഉറവിടം

അത് പോഷിപ്പിക്കുന്ന ഭാഗം

AI യുടെ പങ്ക്

ശ്രദ്ധ

റാം റിപ്പോർട്ട്

രോഗനിർണയം, പിന്തുണയുടെ തരം (പുനർനിർമ്മിച്ച പദപ്രയോഗം)

സംഗ്രഹം/എഡിറ്റ് മാത്രം

രോഗനിർണയം മാറ്റിയിട്ടില്ല

നിരീക്ഷണ കുറിപ്പ്

ക്ലാസ്റൂം പെരുമാറ്റം, സാമൂഹികം

സംഗ്രഹം, പാറ്റേൺ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ

അഭിപ്രായം വിദഗ്ധൻ്റേതാണ്

വികസന ചരിത്രം

വികസന ഘട്ടങ്ങൾ, ചരിത്രം

കാലക്രമത്തിലുള്ള ക്രമീകരണം

കുടുംബ വിവരങ്ങൾ രഹസ്യമാണ്

പുരോഗതി ലോഗ്

അക്കാദമിക് തലം

സംഖ്യാ സംഗ്രഹം, പ്രവണത

അസംസ്കൃത ഡാറ്റ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളത്

കുടുംബ അഭിമുഖം

വീടിൻ്റെ അന്തരീക്ഷം, ശക്തി

ഒരു കുറിപ്പ് എഡിറ്റ് ചെയ്യുക

അജ്ഞാതമാക്കുക

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - കുഴപ്പം പിടിച്ച റിപ്പോർട്ട് ഒരു പ്രൊഫൈലാക്കി മാറ്റുന്നു. ഒരു അധ്യാപകൻ്റെ പക്കൽ 7 പേജുള്ള റാം റിപ്പോർട്ടും രണ്ട് ടേം നിരീക്ഷണ നോട്ട്ബുക്കും കുടുംബ അഭിമുഖ കുറിപ്പുകളും ഉണ്ടായിരുന്നു; ഒരു പ്രൊഫൈൽ സൃഷ്ടിക്കാൻ അര ദിവസമെടുത്തു. അവൻ എല്ലാ വാചകങ്ങളും അജ്ഞാതമാക്കി, നിശ്ചിത ശീർഷകങ്ങളുള്ള ഒരു പ്രൊഫൈൽ ഡ്രാഫ്റ്റിനായി AI-യോട് ആവശ്യപ്പെട്ടു. AI ശക്തികൾ, ആശയവിനിമയം, അക്കാദമിക്, സാമൂഹിക-വൈകാരിക വിഭാഗങ്ങൾ 6 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ സംഘടിപ്പിച്ചു. ടീച്ചർ മൂന്ന് പ്രസ്താവനകൾ ശരിയാക്കി, ഒരു "മുൻഗണന" ക്രമം മാറ്റി. ദൈർഘ്യം: 4 മണിക്കൂറിന് പകരം 45 മിനിറ്റ്.

കേസ് 2 - ശക്തി അന്ധത. ഒരു വിദഗ്‌ദ്ധൻ AI യോട് "ഈ കുട്ടിയുടെ പ്രശ്നങ്ങൾ ലിസ്റ്റുചെയ്യാൻ" പറഞ്ഞു. ഔട്ട്‌പുട്ട് പൂർണ്ണമായും കമ്മി കേന്ദ്രീകരിച്ച് കുട്ടിയെ "പ്രശ്നങ്ങളുടെ പട്ടിക"യിലേക്ക് ചുരുക്കി. സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് ഇത് ശ്രദ്ധിക്കുകയും "ആദ്യം ശക്തിയെക്കുറിച്ച് എഴുതുക, തുടർന്ന് മേഖലകളെ പിന്തുണയ്ക്കുക, വളർച്ചയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുക" എന്ന നിർദ്ദേശം മാറ്റി. പുതിയ പ്രൊഫൈൽ മികച്ചതും വസ്തുനിഷ്ഠമായ എഴുത്തിന് കൂടുതൽ ഉപയോഗപ്രദവുമായിരുന്നു. തെറ്റ്: കാണാതായവയിൽ മാത്രം പ്രൊഫൈൽ നിർമ്മിക്കുക.

കേസ് 3 - ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് പരിധി കവിയുന്നു. ഒരു അധ്യാപകൻ തൻ്റെ നിരീക്ഷണ കുറിപ്പുകൾ AI-ക്ക് നൽകി, "ഈ കുട്ടിക്ക് എന്ത് രോഗനിർണയമാണ് ഉള്ളത്?" "കണ്ടെത്തലുകൾ ADHD യുമായി പൊരുത്തപ്പെടാം" എന്നതുപോലുള്ള ഒരു വാചകം AI നിർമ്മിച്ചു. ടീച്ചർ ഭാഗ്യത്തിന് ഇത് ഫയലിൽ വെച്ചില്ല; കാരണം രോഗനിർണയം നടത്തുന്നത് AIയോ അധ്യാപകൻ്റെ ജോലിയോ അല്ല. നിരീക്ഷണം വിവരിക്കുകയും ആവശ്യമെങ്കിൽ റാം റഫർ ചെയ്യുക എന്നതായിരുന്നു ശരിയായ മാർഗം. തെറ്റ്: മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു രോഗനിർണയം നടത്താൻ ശ്രമിക്കുന്നു.

കേസ് 4 - മൾട്ടി-സോഴ്സ് വൈരുദ്ധ്യം. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ റാം റിപ്പോർട്ട് "വാക്കാലുള്ള നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുന്നു" എന്ന് പറഞ്ഞപ്പോൾ, ക്ലാസ്റൂം നിരീക്ഷണം കുട്ടിക്ക് മിക്ക നിർദ്ദേശങ്ങളും നഷ്ടപ്പെട്ടതായി കാണിച്ചു. ടീച്ചർ രണ്ട് ഉറവിടങ്ങളും അജ്ഞാതമായി AI-ക്ക് നൽകി, "വൈരുദ്ധ്യമുള്ള പോയിൻ്റുകൾ അടയാളപ്പെടുത്തുക, എന്നാൽ സ്വയം തീരുമാനിക്കരുത്" എന്ന് പറഞ്ഞു. രണ്ട് ഉറവിടങ്ങൾ തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം AI പട്ടികപ്പെടുത്തി; ടീച്ചർ ഇത് "വ്യക്തമാക്കാനുള്ള ചോദ്യങ്ങളുടെ" ഒരു ലിസ്റ്റാക്കി മാറ്റുകയും റാമുമായി ബന്ധപ്പെടുകയും ചെയ്തു. അങ്ങനെ, വൈരുദ്ധ്യം തെറ്റായ അനുമാനത്തേക്കാൾ അന്വേഷണ വിഷയമായി മാറി. AI വൈരുദ്ധ്യം ദൃശ്യമാക്കി; വിദഗ്ധൻ വ്യാഖ്യാനവും പരിഹാരവും ഏറ്റെടുത്തു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

ഈ റിപ്പോർട്ട് സംഗ്രഹിച്ച് കുട്ടിയുടെ അവസ്ഥ വിവരിക്കുക.

ഈ നിർദ്ദേശം അവ്യക്തമാണ് കൂടാതെ "നിങ്ങളുടെ സാഹചര്യം എന്നോട് പറയൂ" എന്ന വാചകം ഉപയോഗിച്ച് തിരിച്ചറിയാനോ അഭിപ്രായമിടാനോ AI-യെ പ്രേരിപ്പിക്കുന്നു. ഔട്ട്‌പുട്ട് ഘടനാരഹിതവും അപകടകരവുമാണ്.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: സ്പെഷ്യൽ എജ്യുക്കേഷൻ ടീച്ചറെ സഹായിക്കുന്ന ഒരു അസിസ്റ്റൻ്റ്. അജ്ഞാത മൂല്യനിർണ്ണയ കുറിപ്പുകൾ ചുവടെയുണ്ട് (പേര്/ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ഇല്ല). ടാസ്ക്: ഇനിപ്പറയുന്ന തലക്കെട്ടുകളോടെ ഒരു വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് സംഘടിപ്പിക്കുക: 1) ശക്തികൾ 2) ആശയവിനിമയം 3) അക്കാദമിക് ലെവൽ (ഡൊമെയ്ൻ) 4) സാമൂഹിക-വൈകാരികത വികസനത്തിന് മുൻഗണന 6) ഇനങ്ങൾ)നിയമങ്ങൾ: രോഗനിർണയം നടത്തരുത്, നിലവിലുള്ള രോഗനിർണയം മാറ്റരുത്. കുറിപ്പിൽ ഇല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കരുത്. വികസന കേന്ദ്രീകൃതവും കളങ്കപ്പെടുത്താത്തതുമായ ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുക.[അജ്ഞാത കുറിപ്പുകൾ ഇവിടെ]

ഈ പ്രോംപ്റ്റിൽ, തലക്കെട്ടുകൾ, അതിരുകൾ (രോഗനിർണയം, സാങ്കൽപ്പികം), ഭാഷയുടെ ടോൺ എന്നിവ വ്യക്തമാണ്. ഔട്ട്പുട്ട് നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കാവുന്ന രൂപരേഖയാണ്; ഇത് ഇപ്പോഴും വിദഗ്ധ ഫിൽട്ടറിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു.

വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈൽ ടെംപ്ലേറ്റ്

വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈൽ (അജ്ഞാതൻ) — പ്രായം: __ ഗ്രേഡ്/ഗ്രേഡ്: __ ശക്തികൾ: (കുറഞ്ഞത് 3 ഇനങ്ങൾ, മൂർത്തമായത്) ആശയവിനിമയം: (വാക്കാലുള്ള/AAC/ആംഗ്യം; ഗ്രാഹ്യവും ഭാവവും)അക്കാദമിക്: വായന __ / എഴുത്ത് __ / ഗണിതം __ / മറ്റ് __സാമൂഹിക-വികാരദാരിദ്ര്യം, നിയമങ്ങൾ, നിയമങ്ങൾ മേഖലകൾ: (മുൻഗണനയുടെ ക്രമത്തിൽ)പ്രേരണ/താൽപ്പര്യം: (പഠിക്കുമ്പോൾ ഉപയോഗപ്രദമാകുന്ന ശക്തിപ്പെടുത്തലുകളും വിഷയങ്ങളും) മുൻഗണനാ ലക്ഷ്യ മേഖലകൾ: 1) __ 2) __ 3) __

ഓരോ പുതിയ വിദ്യാർത്ഥിക്കും നിങ്ങൾക്ക് ഈ ടെംപ്ലേറ്റ് വീണ്ടും ഉപയോഗിക്കാം. AI-ക്ക് ടെംപ്ലേറ്റ് നൽകുകയും "ഈ ഘടന പൂരിപ്പിക്കുക" എന്ന് പറയുകയും ചെയ്യുന്നത് സ്ഥിരവും താരതമ്യപ്പെടുത്താവുന്നതുമായ പ്രൊഫൈലുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങളെ അനുവദിക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• AI-യിൽ നിന്ന് രോഗനിർണയം അല്ലെങ്കിൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് വ്യാഖ്യാനം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. "എന്ത് രോഗനിർണ്ണയം", "ഇത് എന്തുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു" തുടങ്ങിയ ചോദ്യങ്ങൾ അതിർത്തി കടക്കുന്നു; മൂല്യനിർണ്ണയം റാമിൻ്റേതാണ്.
• പോരായ്മകളിൽ പ്രൊഫൈൽ നിർമ്മിക്കുന്നു. ശക്തികൾ ഒഴിവാക്കുന്നത് കുട്ടിയെ പ്രശ്നങ്ങളുടെ പട്ടികയിലേക്ക് ചുരുക്കുകയും ലക്ഷ്യ രചനയെ ദുർബലമാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• കുറിപ്പിൽ ഇല്ലാത്തത് ഉണ്ടാക്കുന്നു. AI-ന് "ന്യായമായ" വാക്യങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് ശൂന്യത പൂരിപ്പിക്കാൻ കഴിയും; ഇവ യഥാർത്ഥ നിരീക്ഷണങ്ങളല്ല.
• കുടുംബ അറിവുകൾ പങ്കുവെക്കുന്നു. വികസന ചരിത്രത്തിലെ (ആരോഗ്യം, കുടുംബ സാഹചര്യം) അടുപ്പമുള്ള വിശദാംശങ്ങൾ അജ്ഞാതമാക്കാതെ നൽകിയിട്ടില്ല.
• AI-ക്ക് മുൻഗണന നൽകുന്നത്. AI നിർദ്ദേശങ്ങൾ നൽകുന്നു; ഏത് മേഖലയാണ് ആദ്യം പഠിക്കേണ്ടതെന്ന് വിദഗ്ധരും സംഘവും തീരുമാനിക്കും.

ചുരുക്കത്തിൽ

ഐഇപിയുടെ അടിത്തറയാണ് വിലയിരുത്തൽ; എന്നാൽ മൂല്യനിർണ്ണയ ഡാറ്റ പലപ്പോഴും ചിതറിക്കിടക്കുന്നു. ഈ ഡാറ്റയെ ഒരു അജ്ഞാത വിദ്യാർത്ഥി പ്രൊഫൈലാക്കി മാറ്റുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ ഓർഗനൈസറാണ് AI: ഇത് ശക്തികളും ആവശ്യങ്ങളും മുൻഗണനകളും സ്ഥിരമായ തലക്കെട്ടുകളായി സംയോജിപ്പിക്കുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, AI രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ല, നിലവിലുള്ള രോഗനിർണയം മാറ്റുന്നില്ല, കുറിപ്പിൽ ഇല്ലാത്ത വിവരങ്ങൾ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയില്ല. ശക്തികളോടെ പ്രൊഫൈൽ തുറക്കുക, വികസന കേന്ദ്രീകൃത ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുക, ഓരോ വാക്യവും നിങ്ങൾക്ക് അറിയാവുന്ന കുട്ടിയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുക, സ്വയം മുൻഗണന നൽകുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഈ യൂണിറ്റിലെ "സ്റ്റുഡൻ്റ് പ്രൊഫൈൽ ടെംപ്ലേറ്റ്" ഉപയോഗിച്ച് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ മൂല്യനിർണ്ണയ രേഖകൾ അജ്ഞാതമാക്കുകയും AI-യിൽ നിന്ന് ഒരു പ്രൊഫൈൽ ഡ്രാഫ്റ്റ് അഭ്യർത്ഥിക്കുകയും ചെയ്യുക. (1) ദൗർബല്യങ്ങൾ യഥാർത്ഥമാണോ എന്ന് കാണാൻ പ്രിൻ്റൗട്ട് പരിശോധിക്കുക, (2) രോഗനിർണയത്തിൻ്റെ വ്യാഖ്യാനം ചോർന്നെങ്കിൽ, (3) കുറിപ്പിൽ ഇല്ലാത്ത ഒരു "നിർമ്മിത" വാക്യം ഉണ്ടെങ്കിൽ. നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം അറിവ് ഉപയോഗിച്ച് കുറഞ്ഞത് ഒരു ശക്തിയും ഒരു മുൻഗണനയും ഉറപ്പിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഞാൻ എല്ലാ രേഖകളും അജ്ഞാതമാക്കി (പേര്, ഐഡി, സ്കൂൾ, കുടുംബ വിശദാംശങ്ങൾ ഇല്ല).
• [ ] ഞാൻ ശക്തിയോടെ പ്രൊഫൈൽ തുറക്കുകയും വികസനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഭാഷ ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്തു.
• [] AI രോഗനിർണയം നടത്തുന്നില്ലെന്നും അഭിപ്രായങ്ങൾ ചോർത്തുന്നില്ലെന്നും ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] കുറിപ്പിൽ ഇല്ലാത്ത കെട്ടിച്ചമച്ച വിവരങ്ങൾ ഞാൻ നീക്കം ചെയ്തു.
• [ ] എൻ്റെ സ്വന്തം വൈദഗ്ധ്യം ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ മുൻഗണനാ ക്രമം നിർണ്ണയിച്ചു.
• [ ] പ്രൊഫൈൽ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റാണെന്നും അത് ടീമുമായി പങ്കിടുമെന്നും ഞാൻ കുറിച്ചു.