വിദ്യാർത്ഥി ട്രാക്കിംഗും മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പും: ഡാറ്റ, നിരീക്ഷണങ്ങൾ, അതിരുകൾ

നേട്ടങ്ങൾ:

• കൃത്രിമ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ അഭാവം, അക്കാദമിക്, പെരുമാറ്റ നിരീക്ഷണം തുടങ്ങിയ ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കാനും ഫോളോ-അപ്പ് ടേബിളും നിരീക്ഷണ കുറിപ്പുകളും തയ്യാറാക്കാനുമുള്ള കഴിവ്
• മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പിനായി പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്തുന്നത് എളുപ്പമാക്കുന്ന സംഗ്രഹങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുമ്പോൾ തീരുമാനം വിദഗ്ധന് വിടുന്ന നിർദ്ദേശങ്ങൾ എഴുതാനുള്ള കഴിവ്
• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് വിദ്യാർത്ഥിയെ അപകടസാധ്യതയിലേക്കും പക്ഷപാതത്തിൻ്റെ അപകടത്തിലേക്കും കുറയ്ക്കുന്നുവെന്ന് മനസ്സിലാക്കുക, നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് എല്ലായ്പ്പോഴും വിദഗ്ധ നിരീക്ഷണവും അഭിമുഖവും സംയോജിപ്പിക്കണമെന്ന് കാണാൻ കഴിയും.

കാലക്രമേണ വിദ്യാർത്ഥികളെ നിരീക്ഷിക്കുക എന്നതാണ് PDR പ്രൊഫഷണലിൻ്റെ പ്രധാന ജോലികളിലൊന്ന്: ഹാജർ പാറ്റേണുകൾ, അക്കാദമിക് പുരോഗതി, പെരുമാറ്റ നിരീക്ഷണങ്ങൾ, സാമൂഹിക ബന്ധങ്ങൾ, അഭിമുഖ ചരിത്രം. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിക്ക് പിന്തുണ ആവശ്യമായി വരുമ്പോൾ നേരത്തെ തിരിച്ചറിയാൻ ഈ നിരീക്ഷണം ലക്ഷ്യമിടുന്നു; ഇതിനെയാണ് നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് എന്ന് പറയുന്നത്. ഒരു പ്രശ്‌നം രൂക്ഷമാകുന്നതിന് മുമ്പ് നിരീക്ഷിക്കാവുന്ന അടയാളങ്ങളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പിന്തുണ സജീവമാക്കുക (അസാന്നിധ്യത്തിൽ പെട്ടെന്നുള്ള വർദ്ധനവ്, ഗ്രേഡുകൾ കുറയുക, പിൻവലിക്കൽ) മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് എന്നാണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്. എന്നാൽ ഈ ഫീൽഡ് വളരെ ഉപയോഗപ്രദവും അപകടകരവുമാണ്: നന്നായി ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, കൃത്യസമയത്ത് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ എത്തിച്ചേരാൻ ഇത് അനുവദിക്കുന്നു; മോശമായി ഉപയോഗിച്ചാൽ, അത് ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ "റിസ്ക് ലേബലിൽ" കുടുക്കുന്നു.

ഈ യൂണിറ്റിൽ, ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ട്രാക്കിംഗ് ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുകയും പാറ്റേൺ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു സഹായമായി AI ഉപയോഗിക്കാൻ ഞങ്ങൾ പഠിക്കും. ഏറ്റവും നിർണായകമായ തത്വം: AI-ന് പാറ്റേൺ ചൂണ്ടിക്കാണിക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ അതിന് വിദ്യാർത്ഥിയെ വിലയിരുത്താനോ അവനെ അല്ലെങ്കിൽ അവളെ "അപകടത്തിലാണെന്ന്" പ്രഖ്യാപിക്കാനോ കഴിയില്ല. നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് എല്ലായ്പ്പോഴും വിദ്യാർത്ഥിയുമായുള്ള സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിൻ്റെ നിരീക്ഷണവും ചർച്ചയും സംയോജിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നു; അന്തിമ വിലയിരുത്തലും തീരുമാനവും വിദഗ്ദ്ധനാണ്. പ്രതിസന്ധി അതിർവരമ്പും നമുക്ക് ഓർക്കാം: ഒരു ഫോളോ-അപ്പ് ഡാറ്റ ഗുരുതരമായ അപകടസാധ്യതയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നുവെങ്കിൽ (ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുടെ സാഹചര്യം ഉടനടി അപകടത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു), ഇതൊരു പ്രതിസന്ധി സാഹചര്യമാണ്, യൂണിറ്റ് 9 ലെ പ്രോട്ടോക്കോൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നു; AI അല്ല.

പാറ്റേണുകൾ കാണുന്നതിനും അവയെ ലേബൽ ചെയ്യുന്നതിനും ഇടയിലുള്ള ഫൈൻ ലൈൻ

ഡാറ്റ ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നത് മാത്രം അർത്ഥവത്തല്ല; സന്ദർഭം അർത്ഥം നൽകുന്നു. ഹാജരാകാത്തവരുടെ എണ്ണം മൂന്നാഴ്ചയായി വർധിച്ചു; ഇത് ഒരു അസുഖം, കുടുംബ സാഹചര്യം അല്ലെങ്കിൽ സ്കൂളിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ എന്നിവയുമായി ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കാം. AI can make this increase visible in a table or summary (“absenteeism has increased significantly in the last three weeks”); പ്രൊഫഷണലിൻ്റെ ശ്രദ്ധ ആ വിദ്യാർത്ഥിയിലേക്ക് ആകർഷിക്കുന്ന ഉപയോഗപ്രദമായ ഒരു സൂചകമാണിത്. AI (അല്ലെങ്കിൽ AI അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വിദഗ്ധൻ) ഈ സിഗ്നലിൽ നിന്ന് ഒരു വിധിയിലേക്ക് കുതിക്കും എന്നതാണ് അപകടം: "ഈ വിദ്യാർത്ഥി അപകടത്തിലാണ്/പ്രശ്നത്തിലാണ്/അവഗണിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു." ഈ കുതിച്ചുചാട്ടം തെറ്റാകുകയും വിദ്യാർത്ഥിയെ കളങ്കപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യും.

നിയമം: AI സിഗ്നലുകൾ, വിദഗ്ദ്ധർ അർത്ഥം നിർമ്മിക്കുന്നു. ഒരു സംഗ്രഹം ഒരു സംഭാഷണം ആരംഭിക്കുന്നതിനുള്ള ന്യായീകരണമാണ്, ഒരു നിഗമനമല്ല. വിദ്യാർത്ഥിയോട് സംസാരിക്കാതെ ഒരു അടയാളവും മൂല്യനിർണ്ണയമാകില്ല.

ഡാറ്റ സ്രോതസ്സുകൾ സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ ശ്രദ്ധിക്കുക എന്നതാണ് മറ്റൊരു സൂക്ഷ്മത. ഹാജർ, ഗ്രേഡ് ട്രെൻഡ്, ബിഹേവിയറൽ മോണിറ്ററിംഗ് എന്നിവ വ്യക്തിഗതമായി അർത്ഥവത്താണ്, എന്നാൽ AI അവയെ ഒരൊറ്റ "റിസ്ക് സ്കോർ" ആയി സംയോജിപ്പിക്കുന്നത് തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നതാണ്. ഒരു വിദ്യാർത്ഥിക്ക് വിട്ടുമാറാത്ത ആരോഗ്യസ്ഥിതി ഉള്ളതിനാൽ ഹാജരാകാതിരിക്കുന്നത് വർദ്ധിച്ചിരിക്കാം; ഇത് അക്കാദമിക പരാജയത്തിൻ്റെ ലക്ഷണമല്ല. വ്യത്യസ്‌ത തരം ഡാറ്റകളെ ഒരൊറ്റ സംഖ്യയിൽ ഒതുക്കുന്നത് പഠിതാവിൻ്റെ യാഥാർത്ഥ്യത്തെ മറയ്ക്കുകയും തെറ്റായ മുൻഗണന സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഓരോ തരത്തിലുള്ള ഡാറ്റയും ഒരു പ്രത്യേക "അടയാളം" ആയി കാണുകയും മുഴുവൻ വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ വ്യാഖ്യാനത്തിന് വിടുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ശരിയായ സമീപനം. AI-ക്ക് ഡാറ്റ സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും; എന്നാൽ അവയെ ഒരൊറ്റ വിധിയിൽ വെൽഡിംഗ് ചെയ്യുന്ന ജോലി ചെയ്യാൻ പാടില്ല. അതുപോലെ, ഒരു അടയാളം "എത്രത്തോളം നീണ്ടുനിൽക്കും" എന്നതും പ്രധാനമാണ്: ഒരാഴ്‌ചത്തെ ഏറ്റക്കുറച്ചിലിനും മൂന്ന് മാസം നീണ്ടുനിൽക്കുന്ന പ്രവണതയ്ക്കും വളരെ വ്യത്യസ്തമായ അർത്ഥങ്ങളുണ്ട്, ഈ സമയ മാനം വായിക്കേണ്ടത് വീണ്ടും വിദഗ്ദ്ധൻ്റെ ഉത്തരവാദിത്തമാണ്.

മുന്നറിയിപ്പ്: ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ "അപകടസാധ്യതയുള്ള" എന്ന് ലിസ്റ്റുചെയ്യുന്ന ഒരു പ്രിൻ്റൗട്ട്, സ്കൂളിലെ കുട്ടിയുടെ ധാരണയെ ശാശ്വതമായി ബാധിച്ചേക്കാം. അത്തരം ലേബലുകൾ പ്രചാരത്തിൽ വരുന്നത് തടയാൻ, മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പ് പ്രിൻ്റൗട്ടുകൾ രഹസ്യമായി സൂക്ഷിക്കുകയും പിന്തുണാ ആവശ്യങ്ങൾക്കും വിദഗ്ധ മേൽനോട്ടത്തിലും മാത്രം ഉപയോഗിക്കുകയും വേണം.

പക്ഷപാതം: ആരാണ് "റിസ്ക്" ആയി കണക്കാക്കുന്നത് എന്നത് പ്രധാനമാണ്

മുൻകൂർ മുന്നറിയിപ്പിലെ പക്ഷപാതം ഗുരുതരമായ നീതിപ്രശ്നമാണ്. സിസ്റ്റം (അല്ലെങ്കിൽ AI സംക്ഷിപ്തം) ഒരു നിശ്ചിത സാമൂഹിക സാമ്പത്തിക ഗ്രൂപ്പിൽ നിന്നോ ഒരു നിശ്ചിത അയൽപക്കത്തിൽ നിന്നോ അല്ലെങ്കിൽ ചില പെരുമാറ്റ രീതികളിൽ നിന്നോ ആനുപാതികമല്ലാത്ത രീതിയിൽ "അപകടത്തിൽ" എന്ന് ഫ്ലാഗ് ചെയ്യുന്നുവെങ്കിൽ, ഇത് ഒരു പക്ഷപാതത്തെ സ്ഥാപനവൽക്കരിക്കുന്നു. ഏത് അടയാളങ്ങളാണ് യഥാർത്ഥത്തിൽ പിന്തുണയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നതെന്നും ഏത് പാറ്റേണിലേക്ക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നുവെന്നും വിദഗ്ധൻ വേർതിരിച്ചറിയണം; ഓരോ വിദ്യാർത്ഥിയെയും വ്യക്തിപരമായും ന്യായമായും സമീപിക്കണം. AI നിർമ്മിക്കുന്ന "റിസ്ക്" ഭാഷ ചോദ്യം ചെയ്യാതെ സ്വീകരിക്കാൻ പാടില്ല.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് പിന്തുണയിലേക്ക്

1. അജ്ഞാതമായി ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുക. ഐഡി കോഡുകൾക്ക് പകരം "വിദ്യാർത്ഥി A/B/C" ഉപയോഗിച്ച് ഹാജർ, നിരീക്ഷണം, ഗ്രേഡ് പുരോഗതി തുടങ്ങിയ ഡാറ്റ ഓർഗനൈസ് ചെയ്യുക.
2. AI യുടെ സംഗ്രഹത്തിൽ. പ്രതിഭാസ തലത്തിൽ പാറ്റേണും ശ്രദ്ധേയമായ മാറ്റങ്ങളും സംഗ്രഹിക്കുക.
3. അടയാളങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. ഏതൊക്കെ സംഗ്രഹങ്ങളാണ് അഭിമുഖത്തിന് അർഹതയെന്ന് വിദഗ്ധൻ തീരുമാനിക്കുന്നു.
4. അഭിപ്രായം. സിഗ്നൽ നൽകിയ വിദ്യാർത്ഥിയോട് സംസാരിക്കുക; സന്ദർഭം പഠിക്കുക.
5. വിലയിരുത്തി ആസൂത്രണം ചെയ്യുക. വിദഗ്ദ്ധൻ അർത്ഥവും പിന്തുണയും സ്ഥാപിക്കുന്നു.
6. ഇരുട്ടിൽ സൂക്ഷിക്കുക. പിന്തുണാ ആവശ്യങ്ങൾക്ക് പുറത്ത് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ പങ്കിടൽ; ലേബൽ പ്രചരിപ്പിക്കരുത്.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) ട്രാക്കിംഗ് ഡാറ്റ സംഗ്രഹം:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: PDR ഡാറ്റ എഡിറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്. വിധി, "റിസ്‌ക്" ലേബൽ അല്ലെങ്കിൽ ശുപാർശ എന്നിവ ചേർക്കുക. ടാസ്‌ക്: വിദ്യാർത്ഥിയുടെ ഫാക്ട് തലത്തിൽ ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത അഭാവം/നിരീക്ഷണ ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുക; എന്തെങ്കിലും ശ്രദ്ധേയമായ മാറ്റങ്ങൾ പ്രസ്താവിക്കുക (വർദ്ധന/കുറവ്). വിലയിരുത്തലും തീരുമാനവും എൻ്റേതാണ്; നിങ്ങൾ പാറ്റേൺ ദൃശ്യമാക്കുക. ഡാറ്റ: [അജ്ഞാത ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുക]

2) കൂടിക്കാഴ്ചയ്ക്കുള്ള കാരണങ്ങളുടെ പട്ടിക:

ചുവടെയുള്ള അജ്ഞാത സംഗ്രഹങ്ങളിൽ നിന്ന്, ഒരു പിന്തുണാ സംഭാഷണം ആരംഭിക്കുന്നതിന് കാരണമായേക്കാവുന്ന വസ്തുതകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. ഓരോന്നിനും ഒരു വാക്യത്തിൻ്റെ ന്യൂട്രൽ കാരണം എഴുതുക ("കഴിഞ്ഞ മൂന്നാഴ്ചയായി ഹാജരാകാതിരിക്കുന്നത് വർദ്ധിച്ചു"). "അപകടകരം/പ്രശ്നമുള്ളത്" പോലുള്ള ലേബലുകൾ ഉപയോഗിക്കരുത്. സംഗ്രഹങ്ങൾ: [അജ്ഞാത സംഗ്രഹങ്ങൾ]

3) ട്രാക്കിംഗ് പട്ടിക എഡിറ്റിംഗ്:

ഇനിപ്പറയുന്ന അജ്ഞാത ഫോളോ-അപ്പ് കുറിപ്പുകൾ തീയതി, നിരീക്ഷിച്ച പ്രതിഭാസം, ആസൂത്രിത ഘട്ടം, ഫലം എന്നിവയ്‌ക്കായുള്ള നിരകളുള്ള ഒരു പട്ടികയിൽ ക്രമീകരിക്കുക. അഭിപ്രായങ്ങൾ ചേർക്കരുത്, വസ്തുത സൂക്ഷിക്കുക.കുറിപ്പുകൾ: [അജ്ഞാത കുറിപ്പുകൾ]

4) അഭിമുഖത്തിന് മുമ്പുള്ള തയ്യാറെടുപ്പ്:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: PDR അസിസ്റ്റൻ്റ്. ഹാജർ വർധിച്ച 14 വയസ്സുള്ള ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയുമായി ഞാൻ ഒരു സഹായ മീറ്റിംഗിന് തയ്യാറെടുക്കുകയാണ്. വിവേചനരഹിതവും തുറന്ന അവസാനമുള്ളതും വിദ്യാർത്ഥിയെ പ്രതിരോധത്തിലാക്കാത്തതുമായ 8 തയ്യാറെടുപ്പ് ചോദ്യങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുക.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബല:

ഈ ക്ലാസിലെ അസാന്നിദ്ധ്യ പട്ടിക നോക്കുക, അപകടസാധ്യതയുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ അടയാളപ്പെടുത്തുക.

ഇത് AI-യെ ജഡ്ജിയാക്കുന്നു, ഒരു "അപകടകരമായ" ലേബൽ നിർമ്മിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുന്നു, സന്ദർഭവുമില്ല സംഭാഷണവുമില്ല.

ശക്തമായ:

നിങ്ങളുടെ റോൾ: PDR ഡാറ്റ എഡിറ്റിംഗ് അസിസ്റ്റൻ്റ്, "റിസ്ക്" ലേബൽ ചേർക്കുന്നു. ചുവടെയുള്ള അജ്ഞാത അസാന്നിധ്യ ഡാറ്റയിൽ, കഴിഞ്ഞ 3 ആഴ്‌ചയ്‌ക്കുള്ളിൽ കാര്യമായ മാറ്റം കാണിച്ച വിദ്യാർത്ഥികളെ (പ്രതിഭാസ തലത്തിൽ) സംഗ്രഹിക്കുക. ഓരോന്നിനും, മാറിയത് എഴുതുക; ഞാൻ അഭിപ്രായവും തീരുമാനവും എടുക്കും. ഡാറ്റ: [അജ്ഞാത ഡാറ്റ]

അത് അടയാളപ്പെടുത്തുന്നു, അത് ലേബൽ ചെയ്യുന്നില്ല; തീരുമാനം വിദഗ്ധൻ്റെ കൈയിലാണ്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - സഹായകരമായ അടയാളം. 200 വിദ്യാർത്ഥികളുള്ള ഒരു ക്ലാസിലെ വ്യക്തിഗത അസാന്നിധ്യം ട്രാക്ക് ചെയ്യാൻ ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് ബുദ്ധിമുട്ടുണ്ടായിരുന്നു. AI സംഗ്രഹിച്ച അജ്ഞാത ഡാറ്റ അദ്ദേഹത്തിൻ്റെ പക്കലുണ്ടായിരുന്നു; സാധാരണ ശ്രദ്ധിക്കപ്പെടാതെ പോകുന്ന ഒരു വിദ്യാർത്ഥി, ഹാജരാകാതിരിക്കുന്നതിൽ ശാന്തവും എന്നാൽ സ്ഥിരതയുള്ളതുമായ വർദ്ധനവ് പ്രകടിപ്പിച്ചു. വിദഗ്ധൻ സംസാരിച്ചു; രാവിലെ വിദ്യാർത്ഥിക്ക് ഗതാഗത പ്രശ്‌നമുണ്ടെന്ന് അദ്ദേഹം മനസ്സിലാക്കുകയും പ്രായോഗിക പരിഹാരം ഉണ്ടാക്കുകയും ചെയ്തു. AI അടയാളം നൽകി, വിദഗ്ദ്ധനും വിദ്യാർത്ഥിയും പരിഹാരം നിർമ്മിച്ചു.

കേസ് 2 - ലേബലിൽ നിന്ന് മടങ്ങുക. ഒരു AI സംഗ്രഹം ഒരു വിദ്യാർത്ഥിയെ "പെരുമാറ്റത്തിനുള്ള ഉയർന്ന അപകടസാധ്യത" എന്ന് വിശേഷിപ്പിച്ചു; വിദഗ്ധരുടെ ഡാറ്റയിൽ "രണ്ടുതവണ ക്ലാസ് മാറ്റാനുള്ള അഭ്യർത്ഥന" എന്ന പ്രതിഭാസം മാത്രമേ ഉണ്ടായിരുന്നുള്ളൂ. വിദഗ്ദ്ധൻ ഈ ലേബൽ നിരസിച്ചു, വിദ്യാർത്ഥിയുമായി സംസാരിച്ചു, ഒരു കൂട്ടം ചങ്ങാതിമാരിൽ നിന്ന് അകന്നുപോകാനുള്ള ആഗ്രഹത്തിൽ നിന്നാണ് അഭ്യർത്ഥന ഉരുത്തിരിഞ്ഞതെന്ന് കണ്ടെത്തി. ലേബൽ കുട്ടിയെ അന്യായമായി കളങ്കപ്പെടുത്തും; വിദഗ്ധ ഫിൽട്ടർ ഇത് തടഞ്ഞു.

കേസ് 3 - പക്ഷപാത പരിശോധന. AI ഉൽപ്പാദിപ്പിക്കുന്ന "അപകടസാധ്യത" പട്ടികയിൽ ഒരു പ്രത്യേക അയൽപക്കത്തിൽ നിന്നുള്ള വിദ്യാർത്ഥികളെ ആനുപാതികമല്ലാത്ത രീതിയിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയതായി ഒരു വിദഗ്ദ്ധൻ ശ്രദ്ധിച്ചു. ഇത് പക്ഷപാതത്തെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുമെന്ന് കരുതി അദ്ദേഹം ലിസ്റ്റ് ഉപയോഗിച്ചില്ല; പകരം, അത് എല്ലാ വിദ്യാർത്ഥികൾക്കും ന്യായവും വസ്തുതാധിഷ്ഠിതവുമായ മാനദണ്ഡങ്ങൾ പ്രയോഗിച്ചു. അങ്ങനെ, കളങ്കമല്ല, യഥാർത്ഥ ആവശ്യത്തിനനുസരിച്ചാണ് പിന്തുണ വിതരണം ചെയ്തത്.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• AI അടയാളം "അപകടകരം" ആക്കുന്നു. ജുഡീഷ്യറിയെ ഉപകരണമാക്കി മാറ്റുന്നു. പരിഹാരം: AI പ്രതിഭാസം/മാറ്റം കാണിക്കുന്നു, വിദഗ്‌ദ്ധൻ വിധി പറയുന്നു.
• അഭിമുഖം കൂടാതെയുള്ള വിലയിരുത്തൽ. ഡാറ്റ നോക്കി വിദ്യാർത്ഥിയോട് സംസാരിക്കുക മാത്രമല്ല. പരിഹാരം: ഓരോ അടയാളവും ഒരു സംഭാഷണത്തിലൂടെ സന്ദർഭം നേടുന്നു.
• പക്ഷപാതത്തെ അവഗണിക്കുന്നു. ഒരു പാറ്റേൺ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള "റിസ്ക്" ലിസ്റ്റ് സ്വീകരിക്കുന്നു. പരിഹാരം: നീതിയുടെയും വ്യക്തിത്വത്തിൻ്റെയും നിയന്ത്രണം.
• ലേബൽ പ്രചരിക്കുന്നു. "അപകടസാധ്യതയുള്ള വിദ്യാർത്ഥി" ലിസ്റ്റ് പങ്കിടുന്നു. പരിഹാരം: സ്വകാര്യതയും പിന്തുണയും ലക്ഷ്യ പരിധി.
• ഒരു പ്രതിസന്ധിയുമായി അതിനെ ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാക്കുന്നു. ഗുരുതരമായ അപകടസാധ്യതയുടെ അടയാളം പതിവ് നിരീക്ഷണമായി കണക്കാക്കുന്നു. പരിഹാരം: പ്രതിസന്ധി പ്രോട്ടോക്കോൾ (യൂണിറ്റ് 9) സജീവമാക്കി.

പട്ടിക: ഒപ്പോ വിധിയോ?

ഔട്ട്പുട്ട്

ടൈപ്പ് ചെയ്യുക

എന്ത് ചെയ്യണം

"കഴിഞ്ഞ 3 ആഴ്ചകളിൽ ഹാജരാകാതിരിക്കൽ വർദ്ധിച്ചു"

അടയാളം (പ്രതിഭാസം)

കൂടിക്കാഴ്ചയ്ക്കുള്ള കാരണം

"ഈ വിദ്യാർത്ഥി അപകടകാരിയാണ്"

വിധി (ലേബൽ)

നിരസിക്കുക, യാഥാർത്ഥ്യത്തിലേക്ക് മടങ്ങുക

"രണ്ട് സെമസ്റ്ററുകളായി ഗ്രേഡുകൾ കുറയുന്നു"

അടയാളം (പ്രതിഭാസം)

കൂടിക്കാഴ്ചയ്ക്കുള്ള കാരണം

"അവൻ്റെ കുടുംബം അവനെ അവഗണിക്കുന്നു"

വിധി / അനുമാനം

നിരസിക്കുക, നിരീക്ഷണത്തിലേക്ക് മടങ്ങുക

"യോഗങ്ങളുടെ ആവൃത്തി കുറഞ്ഞു"

അടയാളം (പ്രതിഭാസം)

വിദഗ്ധൻ വിലയിരുത്തുന്നു

ചുരുക്കത്തിൽ

വിദ്യാർത്ഥി ട്രാക്കിംഗിൽ, ചിതറിക്കിടക്കുന്ന ഡാറ്റ സംഗ്രഹിക്കുകയും പാറ്റേണുകൾ ദൃശ്യമാക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഉപയോഗപ്രദമായ സഹായമാണ് AI; എന്നാൽ അതിന് വിദ്യാർത്ഥിയെ വിലയിരുത്താനോ "അപകടത്തിൽ" എന്ന് പ്രഖ്യാപിക്കാനോ കഴിയില്ല. AI സിഗ്നലുകൾ നൽകുന്നു, വിദഗ്ദ്ധർ അർത്ഥം നിർമ്മിക്കുന്നു. ഒരു സംഭാഷണം ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ അടയാളവും സന്ദർഭോചിതമാക്കുക, പക്ഷപാതം പരിശോധിക്കുക, ലേബലുകൾ പ്രചരിപ്പിക്കുക, ഗുരുതരമായ അപകടസാധ്യതയുടെ ലക്ഷണങ്ങളിൽ പ്രതിസന്ധി പ്രോട്ടോക്കോളിലേക്ക് മാറുക. നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പിൻ്റെ ഉദ്ദേശ്യം അപകീർത്തിപ്പെടുത്തലല്ല, സമയോചിതവും ന്യായവുമായ പിന്തുണ നൽകുക എന്നതാണ്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു സാങ്കൽപ്പിക ക്ലാസ് റൂമിനായി അജ്ഞാത ഹാജർ/നിരീക്ഷണ ഡാറ്റ സൃഷ്‌ടിക്കുക. "ട്രാക്കിംഗ് ഡാറ്റ സംഗ്രഹം" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് വസ്തുതാ തലത്തിൽ AI സംഗ്രഹിക്കുക. ഔട്ട്പുട്ട് പരിശോധിക്കുക: AI എന്തെങ്കിലും "റിസ്ക്/ഇഷ്യൂ" ലേബലുകളോ വിധിന്യായങ്ങളോ ചേർത്തിട്ടുണ്ടോ? ചർച്ച ചെയ്യാനുള്ള കാരണങ്ങളുടെ വസ്തുതകൾ മാത്രമുള്ള, നിഷ്പക്ഷമായ ഒരു ലിസ്റ്റ് അടയാളപ്പെടുത്തുക, നീക്കം ചെയ്യുക, സൃഷ്ടിക്കുക. തുടർന്ന് പക്ഷപാതപരമായ ചോദ്യം ചോദിക്കുക: ലിസ്റ്റ് ഒരു നിശ്ചിത പാറ്റേണിൽ അടുക്കുന്നുണ്ടോ?

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ടൂളിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ അത് അജ്ഞാതമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ പ്രോംപ്റ്റിലേക്ക് "റിസ്ക് ലേബൽ/വിധി ചേർക്കുക" പരിധി എഴുതി.
• [ ] ഞാൻ AI യുടെ ഔട്ട്‌പുട്ട് വസ്തുത/അടയാള തലത്തിൽ നിലനിർത്തി, സ്വയം വിലയിരുത്തി.
• [ ] ഞാൻ ഓരോ അടയാളവും ഒരു അഭിമുഖത്തിൽ സന്ദർഭോചിതമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ പക്ഷപാതം പരിശോധിക്കുകയും ലേബലുകൾ സ്വകാര്യമായി സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്തു.