യൂണിറ്റുകൾ
1. PDR-ലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, പ്രതിസന്ധി ഒഴിവാക്കൽ, സ്വകാര്യത 2. അഭിമുഖ കുറിപ്പും റെക്കോർഡും: ഘടനാപരമായ കുറിപ്പ്, സംഗ്രഹം, പ്രോസസ്സ് ട്രാക്കിംഗ് 3. കരിയർ, വിദ്യാഭ്യാസ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം: മുൻഗണന, കരിയർ കണ്ടെത്തൽ, ഫീൽഡ് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ 4. സൈക്കോ എഡ്യൂക്കേഷണൽ മെറ്റീരിയൽ പ്രൊഡക്ഷൻ: ബ്രോഷർ, അവതരണം, ഇവൻ്റ് 5. സ്കെയിൽ, ഇൻവെൻ്ററി കമൻ്റ് പിന്തുണ: അതിരുകളും വിദഗ്ദ്ധ ഫിൽട്ടറും 6. വിദ്യാർത്ഥി ട്രാക്കിംഗും മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പും: ഡാറ്റ, നിരീക്ഷണങ്ങൾ, അതിരുകൾ 7. രക്ഷിതാക്കളുടെയും അധ്യാപകരുടെയും സഹകരണം: അഭിമുഖം, വിവരങ്ങൾ, മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം 8. ഗ്രൂപ്പ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശവും ക്ലാസ് പ്രവർത്തനങ്ങളും: സെഷൻ പ്ലാനും മൂല്യനിർണ്ണയവും 9. പ്രതിസന്ധി, അപകടസാധ്യത, അതിർത്തികൾ: മനുഷ്യാവസ്ഥ, അയക്കൽ, നിയമ-ധാർമ്മിക ചട്ടക്കൂട് 10. സ്വകാര്യത, KVKK, എത്തിക്സ്, പ്രൊഫഷണൽ തത്വങ്ങൾ 11. എൻഡ്-ടു-എൻഡ് വർക്ക്ഫ്ലോ, വെരിഫിക്കേഷൻ, പേഴ്സണൽ PDR അസിസ്റ്റൻ്റ്
യൂണിറ്റ് 1 / 11

PDR-ലെ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിൻ്റെ ആമുഖം: റോളുകൾ, അതിരുകൾ, പ്രതിസന്ധി ഒഴിവാക്കൽ, സ്വകാര്യത

നേട്ടങ്ങൾ:

  • PDR വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ (ഇൻ്റർവ്യൂ നോട്ടുകൾ, സൈക്കോ എഡ്യുക്കേഷണൽ മെറ്റീരിയൽ, കരിയർ ഉള്ളടക്കം, ഫോളോ-അപ്പ് സംഗ്രഹം) ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് തത്സമയം ലാഭിക്കുന്നുവെന്നും ടാസ്‌ക് റിസ്ക് ലെവലിനെ ആശ്രയിച്ച് രോഗനിർണയം, മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം, മനഃശാസ്ത്രപരമായ കൗൺസിലിംഗ് എന്നിവ പോലുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ വിദഗ്ധന് വിടുന്നത് എവിടെയാണെന്ന് തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും.
  • പ്രതിസന്ധിയുടെയും അപകടസാധ്യതയുടെയും കാര്യത്തിൽ ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് ഒരിക്കലും തീരുമാനമെടുക്കാൻ കഴിയില്ലെന്നും മനുഷ്യ വിദഗ്ധരോടും ആവശ്യമായ അധികാരികളോടും കൂടിയാലോചിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണെന്നും ഓരോ ഔട്ട്‌പുട്ടും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും മനസ്സിലാക്കുക.
  • KVKK, പ്രൊഫഷണൽ രഹസ്യാത്മകത, PDR നൈതിക തത്വങ്ങൾ എന്നിവയുടെ പരിധിക്കുള്ളിൽ വിദ്യാർത്ഥി ഡാറ്റയുടെ അജ്ഞാതവൽക്കരണം, സുരക്ഷിത വാഹനങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ശീലം എന്നിവ

ഒരു സ്കൂൾ കൗൺസിലർ ദിനം കുറച്ച് ആളുകൾ മാത്രം കാണുന്ന എഴുത്തും ഡോക്യുമെൻ്റേഷനും കൊണ്ട് നിറഞ്ഞിരിക്കുന്നു: വ്യക്തിഗത ഇൻ്റർവ്യൂ റെക്കോർഡുകൾ, ക്ലാസ്റൂം ഗൈഡൻസ് പ്ലാനുകൾ, സൈക്കോ എഡ്യൂക്കേഷണൽ ബ്രോഷറുകൾ, പാരൻ്റ് ഇൻഫർമേഷൻ ലെറ്ററുകൾ, സ്കെയിൽ റിപ്പോർട്ടുകൾ, വിദ്യാർത്ഥി ട്രാക്കിംഗ് ചാർട്ടുകൾ, ഗ്രൂപ്പ്, കമ്മീഷൻ മിനിറ്റ്, കരിയർ ചോയ്സ് മെറ്റീരിയലുകൾ. ഈ ജോലിയുടെ ഭൂരിഭാഗവും ആവർത്തിച്ചുള്ളതും മേശപ്പുറത്ത് മണിക്കൂറുകൾ ചെലവഴിക്കുന്നതുമാണ്; എന്നിരുന്നാലും, പ്രൊഫഷൻ്റെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം വിദ്യാർത്ഥിയുമായി സ്ഥാപിച്ചിട്ടുള്ള മുഖാമുഖവും വിശ്വാസാധിഷ്ഠിതവുമായ ബന്ധത്തിലാണ്. ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് (AI) - മനുഷ്യൻ്റെ ഭാഷ മനസ്സിലാക്കാനും ടെക്‌സ്‌റ്റ്, ഔട്ട്‌ലൈനുകൾ, പ്ലാനുകൾ, സംഗ്രഹങ്ങൾ എന്നിവ നിർമ്മിക്കാനും കഴിയുന്ന കമ്പ്യൂട്ടർ പ്രോഗ്രാമുകൾ - ഈ ആവർത്തിച്ചുള്ള എഴുത്ത് ലോഡ് വേഗത്തിലാക്കുന്നതിനുള്ള ശക്തമായ സഹായമാണ്. ഈ മൊഡ്യൂളിലുടനീളം, ഒരു മാന്ത്രിക പരിഹാരമായിട്ടല്ല, ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ നിർമ്മിക്കുകയും ആശയങ്ങൾ നൽകുകയും എഡിറ്റുചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റായി AI ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ പഠിക്കും.

എന്നാൽ തുടക്കം മുതലേ, ഈ തൊഴിലിൽ മറ്റെല്ലാറ്റിനുമുപരിയായി നിൽക്കുന്ന രണ്ട് വാക്യങ്ങൾ നമുക്ക് നൽകാം: AI വിദ്യാർത്ഥിയെക്കുറിച്ച് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നില്ല; ഇത് ഒരു മനഃശാസ്ത്രപരമായ കൗൺസിലിംഗ് ബന്ധത്തെ രോഗനിർണയം ചെയ്യുകയോ മാർഗനിർദേശം നൽകുകയോ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നില്ല. അതിലും കൂടുതൽ നിർണായകമാണ്: പ്രതിസന്ധിയുടെയും അപകടസാധ്യതയുടെയും സാഹചര്യങ്ങളിൽ, AI ഒരിക്കലും പ്രവർത്തിക്കില്ല; അവിടെ, മനുഷ്യ വിദഗ്ധരും കുടുംബവും യോഗ്യതയുള്ള അധികാരവും അത്യാവശ്യമാണ്. ഈ രണ്ട് തത്വങ്ങളാണ് ബാക്കി മൊഡ്യൂൾ നിർമ്മിച്ചിരിക്കുന്ന സുരക്ഷാ അടിത്തറ.

ഈ ആദ്യ യൂണിറ്റ് മൂന്ന് അടിസ്ഥാനങ്ങൾ സ്ഥാപിക്കുന്നു: PDR വർക്ക്ഫ്ലോയിൽ AI എവിടെ സമയം ലാഭിക്കുന്നുവെന്നും അത് എവിടെ നിർത്തണം എന്നും വേർതിരിച്ചറിയുന്നു; ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടും പരിശോധിക്കുന്നു; വിദ്യാർത്ഥികളുടെ ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നു.

AI എവിടെയാണ് സമയം ലാഭിക്കുന്നത്, എവിടെയാണ് തീരുമാനം വിദഗ്ധൻ്റേത്?

റിസ്ക് ലെവലിൻ്റെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ PDR ടാസ്ക്കുകളെ കുറിച്ച് ചിന്തിക്കുന്നത് ഉപയോഗപ്രദമാണ്. ഒരു ടാസ്‌ക് തെറ്റായി ചെയ്‌താൽ അത് വിദ്യാർത്ഥിക്ക് എത്രത്തോളം ദോഷം ചെയ്യും എന്നതാണ് റിസ്ക് ലെവൽ. PDR-ൽ, ഈ അപകടസാധ്യത മിക്ക തൊഴിലുകളേക്കാളും കഠിനമാണ്; കാരണം ഇത് കുട്ടിയുടെ ആത്മീയ ക്ഷേമം, സുരക്ഷ, ഭാവി എന്നിവയെക്കുറിച്ചാണ്.

AI വളരെയധികം വേഗത്തിലാക്കുന്ന ലോ-സ്റ്റേക്ക് ടാസ്‌ക്കുകൾ: ഒരു ക്ലാസ് റൂം മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ രൂപരേഖ, ഒരു ടെസ്റ്റ് ഉത്കണ്ഠ ബ്രോഷറിൻ്റെ ആദ്യ പതിപ്പ് എഴുതുക, ചിതറിക്കിടക്കുന്ന അഭിമുഖ കുറിപ്പുകൾ ഒരു സംഘടിത ഘടനയിലേക്ക് സംഘടിപ്പിക്കുക (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്‌തതിന് ശേഷം), രക്ഷാകർതൃ വാർത്താക്കുറിപ്പ് തയ്യാറാക്കൽ, കരിയർ ആമുഖ വാചകം ലളിതമാക്കൽ, മാനസിക ആശയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കൽ. ഇവിടെ AI "ശൂന്യമായ പേജ്" പ്രശ്നം പരിഹരിക്കുന്നു; നിങ്ങൾ അത് ശരിയാക്കുകയും നിങ്ങളുടെ പ്രൊഫഷണൽ അറിവ് കൊണ്ട് സമ്പന്നമാക്കുകയും അന്തിമ അംഗീകാരം നൽകുകയും ചെയ്യുക.

തീരുമാനം വിദഗ്ധന് വിടുന്ന ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ജോലികൾ: ഒരു വിദ്യാർത്ഥിക്ക് രോഗനിർണയം പോലുള്ള ലേബൽ ഇടുക ("ഈ കുട്ടി വിഷാദത്തിലാണ്", "അവൻ ശ്രദ്ധക്കുറവ്"), ഒരു സ്കെയിൽ ഫലത്തെ ക്ലിനിക്കലി വ്യാഖ്യാനിക്കുക, ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ ഒരു തൊഴിലിലേക്ക് നയിക്കുക, കുടുംബത്തിന് കൃത്യമായ പ്രസ്താവനകൾ ഉപയോഗിക്കുക, പെരുമാറ്റത്തെ "റിസ്ക്" എന്ന് നിർവചിക്കുകയും നടപടി ആരംഭിക്കുകയും ചെയ്യുക. ഈ തീരുമാനങ്ങൾ കുട്ടിയുടെ ജീവിതത്തെ ബാധിക്കുന്നു; ഉത്തരവാദിത്തവും അന്തിമ വാക്കും എപ്പോഴും വിദഗ്ദ്ധനുടേതാണ്. AI ഇവിടെ പരമാവധി ഒരു കാഴ്ചപ്പാട് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു, അതിന് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ കഴിയില്ല.

നിരോധിത മേഖല - AI ഒരിക്കലും പ്രവേശിച്ചിട്ടില്ല: പ്രതിസന്ധിയും അപകടസാധ്യതയും. ആത്മഹത്യാ ചിന്ത, സ്വയം അല്ലെങ്കിൽ മറ്റുള്ളവരെ ഉപദ്രവിക്കൽ, ലൈംഗിക/ശാരീരിക/വൈകാരിക ദുരുപയോഗം, അവഗണന, കടുത്ത മാനസിക ലക്ഷണങ്ങൾ. ഈ സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഞങ്ങൾ AI യോട് "ഞാൻ എന്ത് ചെയ്യണം?" ചോദിക്കുന്നത് വിലയേറിയ മിനിറ്റുകൾ പാഴാക്കുകയും ഒരു പ്രോഗ്രാമിലേക്ക് ഉത്തരവാദിത്തം ഏൽപ്പിക്കാൻ ശ്രമിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. അടിയന്തര പ്രോട്ടോക്കോൾ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക, അംഗീകൃത മനുഷ്യ വിദഗ്ദ്ധനെയും കുടുംബത്തെയും സമീപിക്കുക, ആവശ്യമായ അധികാരികളെ അറിയിക്കുക എന്നതാണ് ശരിയായ കാര്യം. യൂണിറ്റ് 9 ൽ ഞങ്ങൾ ഇത് വിശദമായി ഉൾപ്പെടുത്തും; എന്നാൽ ഇന്ന് മുതൽ റിഫ്ലെക്സ് സ്ഥാപിക്കണം.

മുന്നറിയിപ്പ്: "AI പറഞ്ഞു" എന്നത് ഒരു ന്യായീകരണമല്ല. വിദ്യാർത്ഥിയുടെ മാനസിക ക്ഷേമത്തെയോ സുരക്ഷിതത്വത്തെയോ ഭാവിയെയോ ബാധിക്കുന്ന ഏതെങ്കിലും മേഖലയിൽ കഴിവുള്ള ഒരു വിദഗ്ദ്ധനിൽ നിന്നുള്ള അംഗീകാരത്തിന് AI ഔട്ട്‌പുട്ട് പകരമാവില്ല. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത AI ഔട്ട്‌പുട്ട് സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത ശ്രുതി പോലെയാണ്.

എന്തുകൊണ്ടാണ് സ്ഥിരീകരണം ആവശ്യമായി വരുന്നത്? ഭ്രമാത്മകതയും പക്ഷപാതവും

AI ടെക്സ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുന്നത് "അറിയുന്നതിലൂടെ" അല്ല, "സാധ്യമായ വാക്ക് പ്രവചിച്ചുകൊണ്ടാണ്". അതുകൊണ്ടാണ് ചിലപ്പോൾ അത് വളരെ ഒഴുക്കുള്ളതും എന്നാൽ യഥാർത്ഥത്തിൽ തെറ്റായതുമായ വിവരങ്ങൾ നൽകുന്നത്. ഇതിനെ ഹാലുസിനേഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു: നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു ശാസ്ത്രീയ പഠനം, പറയാത്ത ഉദ്ധരണി, തെറ്റായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്, നിലവിലില്ലാത്ത ഒരു സ്കെയിൽ മാനദണ്ഡം, കെട്ടിച്ചമച്ച മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം. ഒരു PDR സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന്, ഇത് അപകടകരമാണ്; കാരണം മാനസിക വിദ്യാഭ്യാസത്തിൽ നൽകുന്ന തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥിയിൽ സ്ഥിരമായ തെറ്റിദ്ധാരണയായി മാറുന്നു, ഒരു കുടുംബത്തിന് നൽകുന്ന തെറ്റായ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ തെറ്റായ ഉത്കണ്ഠയായി മാറുന്നു.

രണ്ടാമത്തെ പ്രശ്നം പക്ഷപാതമാണ്: AI-ന് അത് പരിശീലിപ്പിച്ച ഡാറ്റയിൽ സാമൂഹിക പാറ്റേണുകൾ ആവർത്തിക്കാനാകും; ലിംഗഭേദം, സംസ്കാരം, സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക നില അല്ലെങ്കിൽ "നേട്ടം" എന്നിവയെ കുറിച്ച് പക്ഷപാതപരമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഉണ്ടാക്കാൻ കഴിയും. ഉദാഹരണത്തിന്, ഇത് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിനിയെ ചില തൊഴിലുകളിലേക്കും ഒരു പുരുഷ വിദ്യാർത്ഥിയെ മറ്റുള്ളവരിലേക്കും ചായിച്ചേക്കാം; അല്ലെങ്കിൽ അത് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയിൽ "വികൃതി"യായും മറ്റൊരു വിദ്യാർത്ഥിയിൽ "ഗുരുതരമായ പ്രശ്നം" ആയും രൂപപ്പെടുത്തിയേക്കാം. PDR-ലെ പക്ഷപാതം നീതിയുടെയും അവസര സമത്വത്തിൻ്റെയും തത്വത്തെ നേരിട്ട് ദുർബലപ്പെടുത്തുന്നു.

ഈ രണ്ട് പരിധികൾ കാരണം, എല്ലാ ഔട്ട്‌പുട്ടിലും പ്രയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ ഒരു ലളിതമായ മൂല്യനിർണ്ണയ അച്ചടക്കം നിർദ്ദേശിക്കുന്നു:

  1. ഇത് ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുക. വസ്തുതകൾ, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ, ഉദ്ധരണികൾ, നിയമങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് മാനദണ്ഡങ്ങൾ എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്ന എന്തെങ്കിലും വിശ്വസനീയമായ ഉറവിടത്തിൽ നിന്ന് (ശാസ്ത്രീയ പഠനം, സർക്കാർ ഏജൻസി, പ്രൊഫഷണൽ ഓർഗനൈസേഷൻ ഡോക്യുമെൻ്റ്) പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക.
  2. വീണ്ടും പരിശോധിക്കുക. ഒരു സംഖ്യാപരമായ അല്ലെങ്കിൽ ലോജിക്കൽ ഔട്ട്പുട്ട് (ഒരു പട്ടിക, ഒരു സമയ പദ്ധതി) സ്വമേധയാ പരിശോധിക്കുക.
  3. പ്രൊഫഷണൽ ഫിൽട്ടർ. "ഇത് ഈ വിദ്യാർത്ഥിക്ക്, ഈ പ്രായത്തിന്, ഈ സംസ്കാരത്തിന്, ഈ കുടുംബത്തിന് അനുയോജ്യമാണോ? ഇത് ദോഷം വരുത്താൻ സാധ്യതയുണ്ടോ?" നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം വൈദഗ്ധ്യത്തോടെ അത് കൈകാര്യം ചെയ്യുക.
  4. ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുക. നിങ്ങൾ അത് അംഗീകരിക്കുന്ന നിമിഷം, ആ വാചകം നിങ്ങളുടേതാണ്; എന്തെങ്കിലും തെറ്റുകൾ നിങ്ങളുടെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്.

വിദ്യാർത്ഥി ഡാറ്റ: തുടക്കം മുതൽ സ്വകാര്യത

PDR റെക്കോർഡുകളിൽ ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് തരം ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പേര്, നമ്പർ, ക്ലാസ് എന്നിവ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്; മാനസിക നില, കുടുംബ സാഹചര്യം, ആരോഗ്യ വിവരങ്ങൾ, രോഗനിർണയം അല്ലെങ്കിൽ ഒരു ട്രോമ എന്നിവ പ്രത്യേക വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ്, കൂടാതെ ഉയർന്ന സംരക്ഷണം ആവശ്യമാണ്. Türkiye ൽ, KVKK (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ സംരക്ഷണ നിയമം) ഇത് നിയന്ത്രിക്കുന്നു; കൂടാതെ, PDR സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് പ്രൊഫഷണൽ നൈതികതയിൽ നിന്ന് ഉയർന്നുവരുന്ന കർശനമായ രഹസ്യാത്മക ബാധ്യതയുണ്ട്. ഒരു പബ്ലിക് AI ടൂളിലേക്ക് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പേര്, സ്റ്റാറ്റസ് അല്ലെങ്കിൽ സംഭാഷണ റെക്കോർഡ് ടൈപ്പ് ചെയ്യുക എന്നതിനർത്ഥം ഏറ്റവും സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ നിയന്ത്രണത്തിൽ നിന്ന് വിട്ടുകളയുക എന്നാണ്.

നിയമം ലളിതവും വിട്ടുവീഴ്ചയില്ലാത്തതുമാണ്: ആദ്യം അജ്ഞാതമാക്കുക. പേര്-കുടുംബപ്പേര്, സ്കൂൾ നമ്പർ, ക്ലാസ്-ബ്രാഞ്ച്, മാതാപിതാക്കളുടെ പേര്, വിലാസം തുടങ്ങിയ തിരിച്ചറിയൽ വിവരങ്ങൾ നീക്കം ചെയ്യുക; "വിദ്യാർത്ഥി എ", "13 വയസ്സുള്ള വിദ്യാർത്ഥി", "കുടുംബ പിരിമുറുക്കം അനുഭവിക്കുന്ന ഒരു കൗമാരക്കാരൻ" തുടങ്ങിയ പൊതുവായ പദപ്രയോഗങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുക. സാധ്യമെങ്കിൽ, നിങ്ങളുടെ സ്കൂളോ മന്ത്രാലയമോ നൽകുന്ന ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ് ഉറപ്പ് നൽകുന്ന കോർപ്പറേറ്റ് ടൂളുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. യൂണിറ്റ് 10 ൽ ഞങ്ങൾ ഈ തത്ത്വം ആഴത്തിലാക്കും; തൽക്കാലം അതൊരു റിഫ്ലെക്‌സ് ആക്കുക.

നുറുങ്ങ്: AI-യിൽ ഒരു ടെക്‌സ്‌റ്റ് ഒട്ടിക്കുന്നതിന് മുമ്പ്, "Ctrl+F" ഉപയോഗിച്ച് പേര്, നമ്പർ, സ്ഥാപനം, പേരൻ്റ് പേര് എന്നിവയ്ക്കായി തിരയുക. നിങ്ങൾ അത് കണ്ടെത്തുകയാണെങ്കിൽ, അയയ്‌ക്കുന്നതിന് മുമ്പ് പൊതുവായ ശൈലികൾ ഉപയോഗിച്ച് അത് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക. സംശയമുണ്ടെങ്കിൽ: "ഈ വിവരം വിദ്യാർത്ഥിയെ തിരിച്ചറിയുന്നുണ്ടോ?" ചോദിക്കുക; നിങ്ങളുടെ ഉത്തരം അതെ എന്നാണെങ്കിൽ, അത് ദൃശ്യമാകും.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - തയ്യാറാക്കിയ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ. ഒരു ഗൈഡൻസ് കൗൺസിലർ ഒരു ടെസ്റ്റ് ഉത്കണ്ഠ സെമിനാറിനായി AI-യോട് "ഹൈസ്‌കൂൾ വിദ്യാർത്ഥികളിലെ ടെസ്റ്റ് ഉത്കണ്ഠ നിരക്ക്" ആവശ്യപ്പെട്ടു. AI "73%" പോലെയുള്ള വ്യക്തമായ സംഖ്യയും "ഗവേഷണ" പേരും നൽകി. ടീച്ചർ ഉറവിടം അന്വേഷിക്കാൻ ശ്രമിച്ചപ്പോൾ, ആ സ്ഥലമോ പഠനമോ നിലവിലില്ല. സ്ഥിരീകരണ ഘട്ടത്തിന് നന്ദി, 120 മാതാപിതാക്കൾക്ക് ഒരു സാങ്കൽപ്പിക നമ്പർ അവതരിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് അദ്ദേഹം തിരിഞ്ഞു; പകരം അദ്ദേഹം ഒരു പൊതു പ്രസ്താവന ഉപയോഗിച്ചു, അതിൻ്റെ ഉറവിടം പരിശോധിക്കാൻ കഴിയും. തയ്യാറാക്കൽ 6 മിനിറ്റ് കൂടുതൽ എടുത്തു, തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ തടഞ്ഞു.

കേസ് 2 - സമയം ലാഭിക്കൽ. ഒരു PDR സ്പെഷ്യലിസ്റ്റ് എല്ലാ മാസവും 4 ക്ലാസുകൾക്കായി പ്രത്യേക ക്ലാസ്റൂം ഗൈഡൻസ് പ്രവർത്തനങ്ങൾ ആസൂത്രണം ചെയ്യുകയും ഏകദേശം 4 മണിക്കൂർ അതിനായി ചെലവഴിക്കുകയും ചെയ്തു. അദ്ദേഹം AI ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റ് ജനറേറ്ററായി ഉപയോഗിക്കാൻ തുടങ്ങി: ഫലത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി സെഷൻ പ്ലാനുകളുടെ ഡ്രാഫ്റ്റുകൾ AI നിർമ്മിക്കുകയും ക്ലാസ് റൂം റിയാലിറ്റി അനുസരിച്ച് അവ ശരിയാക്കുകയും ചെയ്തു. സമയം പ്രതിമാസം 4 മണിക്കൂറിൽ നിന്ന് ~1.5 മണിക്കൂറായി കുറഞ്ഞു; സമ്പാദിച്ച 2.5 മണിക്കൂർ അദ്ദേഹം വ്യക്തിഗത മീറ്റിംഗുകൾക്കായി നീക്കിവച്ചു. ഫൈനൽ എഡിറ്റിംഗും ഫിൽട്ടറിംഗും വിദഗ്‌ദ്ധർ നടത്തിയതിനാൽ ഗുണനിലവാരം മോശമായില്ല.

കേസ് 3 - പ്രതിസന്ധി അതിർത്തി. ഒരു അഭിമുഖത്തിൽ, ഒരു വിദ്യാർത്ഥി സ്വയം ഉപദ്രവിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ച് സംസാരിച്ചു. വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ മനസ്സ് ചോദിക്കുന്നു, "ഞാൻ സാഹചര്യം AI-ക്ക് എഴുതി നിർദ്ദേശങ്ങൾ നേടണോ?" അത് കടന്നുപോയി, പക്ഷേ നിലച്ചു: അതൊരു പ്രതിസന്ധി ഘട്ടമായിരുന്നു. AI-യിലേക്ക് ഒരു വരി പോലും എഴുതാതെ, അദ്ദേഹം എമർജൻസി പ്രോട്ടോക്കോൾ നടപ്പിലാക്കി, സ്കൂൾ അഡ്മിനിസ്ട്രേഷനെയും കുടുംബത്തെയും അറിയിക്കുകയും വിദ്യാർത്ഥിയെ സുരക്ഷിതമായി ബന്ധപ്പെട്ട സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിലേക്ക് നയിക്കുകയും ചെയ്തു. സംഭവത്തെ അജ്ഞാതമായി രേഖപ്പെടുത്തിയ മിനിറ്റുകളുടെ ഭാഷ എഡിറ്റുചെയ്യാൻ പ്രതിസന്ധിക്ക് ശേഷം മാത്രമാണ് അദ്ദേഹം AI ഉപയോഗിച്ചത്.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് ചുമതല വേർതിരിക്കുക:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഒരു സ്കൂൾ കൗൺസിലറുടെ റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. ഇനിപ്പറയുന്ന 8 PDR ടാസ്‌ക്കുകളെ രണ്ട് ലിസ്റ്റുകളായി വിഭജിക്കുക: (A) AI-ക്ക് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ ഒരു ഔട്ട്‌ലൈൻ നിർമ്മിക്കാൻ കഴിയുന്ന കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾ, (B) ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള ടാസ്‌ക്കുകൾ, അന്തിമ തീരുമാനം വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ പക്കലായിരിക്കണം. കൂടാതെ, ഒരു ടാസ്‌ക് പ്രതിസന്ധി/അപകടസാധ്യതയുള്ള മേഖലയിലാണെങ്കിൽ, അത് "നിരോധിക്കപ്പെട്ടത് - മനുഷ്യ വിദഗ്ദ്ധൻ" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തുക. ഓരോ ജോലിക്കും ഒരു വാക്യം ന്യായീകരണം എഴുതുക. ടാസ്ക്കുകൾ: [നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രതിവാര ടാസ്ക്കുകൾ ഇവിടെ ഒട്ടിക്കുക]

2) മൂല്യനിർണ്ണയ പരിശോധനാ നിർദ്ദേശം:

ഒരു വസ്തുത, സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക്, ഉദ്ധരണി, ഉറവിടം അല്ലെങ്കിൽ ശാസ്ത്രീയ ക്ലെയിം എന്നിവ ഉൾക്കൊള്ളുന്ന ഓരോ വാക്യവും ചുവടെയുള്ള വാചകത്തിൽ അടയാളപ്പെടുത്തുകയും ഓരോന്നിനും ഒരു കുറിപ്പ് ചേർക്കുകയും ചെയ്യുക "ഏത് ഉറവിടത്തിൽ നിന്നാണ് അത് പരിശോധിക്കേണ്ടത്?" സ്വയം പരിശോധിക്കരുത്; പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കേണ്ടവ മാത്രം ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. വാചകം: [ഡ്രാഫ്റ്റ് ഒട്ടിക്കുക]

3) അജ്ഞാതമാക്കൽ മുൻകൂട്ടി പരിശോധിക്കുക:

ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ നേരിട്ടോ അല്ലാതെയോ വിവരിക്കുന്ന ഓരോ വാക്യവും ചുവടെയുള്ള വാചകത്തിൽ കണ്ടെത്തുക (പേര്, നമ്പർ, ഗ്രേഡ്, സ്കൂൾ, പേരൻ്റ്, തനതായ സാഹചര്യ വിവരണം) കൂടാതെ ഓരോന്നിനും കൂടുതൽ പൊതുവായ ഒരു ബദൽ നിർദ്ദേശിക്കുക. അഭിപ്രായമിടുന്ന ഉള്ളടക്കം. വാചകം: [വാചകം ഒട്ടിക്കുക]

4) അഭിമുഖം തയ്യാറാക്കുന്നതിനുള്ള ചോദ്യങ്ങൾ:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: PDR റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. രോഗനിർണയം, മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം. അക്കാദമിക് പ്രചോദനത്തെക്കുറിച്ച് 13 വയസ്സുള്ള ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുമായി (അജ്ഞാതൻ) ഒരു പിന്തുണാ മീറ്റിംഗിനായി ഞാൻ തയ്യാറെടുക്കുകയാണ്. 8 നോൺ-ജഡ്ജ്മെൻ്റൽ, ഓപ്പൺ-എൻഡ് തയ്യാറെടുപ്പ് ചോദ്യങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുക. പ്രതിസന്ധിയുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയാൽ, "മാനുഷിക പ്രൊഫഷണലിനെ/കുടുംബത്തെ സമീപിക്കുക" എന്ന മുന്നറിയിപ്പ് മുകളിൽ ചേർക്കുക.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബല:

എൻ്റെ ഒരു വിദ്യാർത്ഥി അസന്തുഷ്ടനാണ്, ഞാൻ എന്തുചെയ്യണം?

ഈ നിർദ്ദേശം സന്ദർഭ രഹിതമാണ്, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അപകടസാധ്യത സൃഷ്ടിച്ചേക്കാം, കൂടാതെ AI-യെ രോഗനിർണയം/റഫറൽ പ്രദേശത്തേക്ക് തള്ളിവിടുകയും ചെയ്യുന്നു; പൊതുവായതും അപകടകരവും ഉപയോഗശൂന്യവുമായ ഔട്ട്പുട്ട് ഉത്പാദിപ്പിക്കുന്നു.

ശക്തമായ:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: ഒരു സ്കൂൾ കൗൺസിലറുടെ റൈറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. രോഗനിർണയം നടത്തുകയോ മാർഗനിർദേശം നൽകുകയോ ചെയ്യരുത്. ഇനിപ്പറയുന്ന സാഹചര്യം അജ്ഞാതമാക്കി. സന്ദർഭം: 13 വയസ്സുള്ള ഒരു വിദ്യാർത്ഥിക്ക് അടുത്ത ആഴ്‌ചകളിൽ ക്ലാസ്സിൽ താൽപ്പര്യം നഷ്ടപ്പെട്ടതായി തോന്നുന്നു. ടാസ്‌ക്: ഈ വിദ്യാർത്ഥിയുമായി ഒരു പിന്തുണാ അഭിമുഖത്തിനായി 6 നോൺ-ജഡ്ജ്മെൻ്റൽ, ഓപ്പൺ-എൻഡ് പ്രിപ്പറേറ്ററി ചോദ്യങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുക. പ്രതിസന്ധിയുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയാൽ, മുകളിൽ ഒരു മുന്നറിയിപ്പ് ചേർക്കുക, "മനുഷ്യ പ്രൊഫഷണലിനെ/കുടുംബവുമായി ബന്ധപ്പെടുക."

ഈ ആവശ്യം തുടക്കം മുതൽ പങ്ക്, പരിധി, അജ്ഞാതത്വം, ഫോർമാറ്റ്, പ്രതിസന്ധി റിഫ്ലെക്സ് എന്നിവയെ എൻകോഡ് ചെയ്യുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

  • യോഗ്യതാപത്രങ്ങൾ ഒട്ടിക്കുന്നു. ടൂളിലേക്ക് ഇൻ്റർവ്യൂ റെക്കോർഡോ വിദ്യാർത്ഥിയുടെ പേരോ അതേപടി നൽകുക. പരിഹാരം: ആദ്യം അജ്ഞാതമാക്കുക.
  • പ്രതിസന്ധിയെക്കുറിച്ച് AI-യോട് ചോദിക്കുന്നു. അപകടസാധ്യതയുള്ള സാഹചര്യത്തിൽ മിനിറ്റുകൾ ചെലവഴിക്കുന്നു. പരിഹാരം: നേരിട്ടുള്ള പ്രോട്ടോക്കോളും മനുഷ്യ വിദഗ്ദ്ധനും.
  • സ്ഥിരീകരണമില്ലാതെ ഉപയോഗിക്കുന്നു. കെട്ടിച്ചമച്ച സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ/ഉറവിടങ്ങൾ വിദ്യാർത്ഥിക്കോ രക്ഷിതാവിനോ കൈമാറുന്നു. പരിഹാരം: ഉറവിടത്തിലേക്ക് ബന്ധിപ്പിക്കുക.
  • രോഗനിർണയത്തിനായി കാത്തിരിക്കുന്നു. AI മുതൽ "ഈ കുട്ടിക്ക് എന്താണ് കുഴപ്പം?" ഒരു രോഗനിർണയം ആവശ്യപ്പെടാൻ. പരിഹാരം: രോഗനിർണയവും വ്യാഖ്യാനവും സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെതാണ്.
  • അതിൻ്റെ അർത്ഥം "AI പറഞ്ഞു" എന്നാണ്. വാഹനത്തിൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തം ഏൽപ്പിക്കുന്നു. പരിഹാരം: അന്തിമ തീരുമാനവും ഉത്തരവാദിത്തവും വിദഗ്ദ്ധൻ്റെതാണ്.

പട്ടിക: മിഷൻ റിസ്ക് ലെവലും AI-യുടെ റോളും

അന്വേഷണം

റിസ്ക് ലെവൽ

AI യുടെ പങ്ക്

തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾ

ക്ലാസ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ പ്രവർത്തന രൂപരേഖ

താഴ്ന്ന

ഡ്രാഫ്റ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നു

വിദഗ്ധർ സംഘടിപ്പിക്കുന്നു

സൈക്കോ എഡ്യൂക്കേഷൻ ബ്രോഷർ ആദ്യ പതിപ്പ്

താഴ്ന്ന

ഡ്രാഫ്റ്റ് + ആശയം

വിദഗ്ധൻ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു

സംഭാഷണ കുറിപ്പുകൾ എഡിറ്റുചെയ്യുന്നു (അജ്ഞാതൻ)

ഇടത്തരം

ഫോർമാറ്റ്/ഭാഷാ ലേഔട്ട്

വിദഗ്ധൻ സ്ഥിരീകരിക്കുന്നു

സ്കെയിൽ ഫല വ്യാഖ്യാനം

ഉയർന്നത്

ഭാഷാ അവതരണം മാത്രം

വിദഗ്ധ അവലോകനങ്ങൾ

രോഗനിർണയം / കൃത്യമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം

ഉയർന്നത്

പങ്കെടുക്കുന്നില്ല

വിദഗ്ധൻ

പ്രതിസന്ധി/അപകട പ്രതികരണം

നിരോധിച്ചിരിക്കുന്നു

പങ്കെടുക്കുന്നില്ല

മനുഷ്യ വിദഗ്ദ്ധൻ + അധികാരം

ചുരുക്കത്തിൽ

PDR-ൻ്റെ ആവർത്തിച്ചുള്ള എഴുത്ത് ലോഡ് വേഗത്തിലാക്കുന്ന ഒരു ശക്തമായ അസിസ്റ്റൻ്റാണ് AI, പക്ഷേ അത് തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാളല്ല. റിസ്ക് ലെവൽ അനുസരിച്ച് ചുമതലകൾ വേർതിരിക്കുക; കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യതയുള്ള ഡ്രാഫ്റ്റ് ജോലികളിൽ AI സ്വതന്ത്രമായി ഉപയോഗിക്കുക, ഉയർന്ന അപകടസാധ്യതയുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ സ്വയം സൂക്ഷിക്കുക, പ്രതിസന്ധിയിലും അപകടസാധ്യതയിലും AI-യെ പൂർണ്ണമായും ഒഴിവാക്കുക. എല്ലാ ഔട്ട്‌പുട്ടും പരിശോധിക്കുക, എല്ലാ ഡാറ്റയും അജ്ഞാതമാക്കുക, എല്ലായ്പ്പോഴും ഉത്തരവാദിത്തം ഏറ്റെടുക്കുക.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ സ്വന്തം പ്രതിവാര PDR ടാസ്ക്കുകളിൽ 10 ഒരു ലിസ്റ്റിൽ എഴുതുക. ഓരോന്നും "കുറഞ്ഞ അപകടസാധ്യത / ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത / നിരോധിത (പ്രതിസന്ധി)" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്യുക. തുടർന്ന്, മുകളിലുള്ള "ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്" പാറ്റേൺ ഉപയോഗിച്ച്, ഒരു AI ടൂൾ അജ്ഞാതമായി അപകടസാധ്യത കുറഞ്ഞ ഒരു ടാസ്‌ക്കിൻ്റെ ഡ്രാഫ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുകയും പരിശോധനാ അച്ചടക്കത്തിൻ്റെ 4 ഘട്ടങ്ങളിലൂടെ ഔട്ട്‌പുട്ട് നൽകുകയും ചെയ്യുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

  • [ ] ഞാൻ ടാസ്ക് റിസ്ക് ലെവലായി വിഭജിച്ചു (കുറഞ്ഞത്/ഉയർന്നത്/നിരോധിതം).
  • [ ] ടൂളിലേക്ക് ടെക്‌സ്‌റ്റ് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ ക്രെഡൻഷ്യലുകൾ അജ്ഞാതമാക്കി.
  • [ ] ഒരു പ്രതിസന്ധി/അപകടസാഹചര്യത്തിൽ, ഞാൻ ലക്ഷ്യം വച്ചത് പ്രോട്ടോക്കോളും മാനുഷിക വിദഗ്ദ്ധനെയുമാണ്, AI അല്ല.
  • [ ] ഔട്ട്‌പുട്ടിലെ വസ്തുതകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും ഉറവിടങ്ങളും ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.
  • [ ] അന്തിമ തീരുമാനവും ഉത്തരവാദിത്തവും എനിക്കാണെന്ന് ഞാൻ അംഗീകരിച്ചു.