ਸਹਾਇਕ ਸਕੇਲ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਵਿਆਖਿਆ

ਲਾਭ:

• ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਕੱਟ-ਆਫ ਸਕੋਰ, ਸਬਸਕੇਲ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਆਖਿਆ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• ਏਆਈ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਇਹ ਕਾਇਮ ਰੱਖ ਕੇ ਕਿ ਨਿਦਾਨ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਕੇਲ ਸਕੋਰ ਤੋਂ ਨਹੀਂ
• ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਟੈਸਟ ਕਾਪੀਰਾਈਟ, ਆਦਰਸ਼ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ

ਮਨੋਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ, ਪੈਮਾਨੇ ਅਤੇ ਟੈਸਟ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚਿੰਤਾ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ, ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਇਨਵੈਂਟਰੀ, ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਟੈਸਟ, ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੈਸਟ) ਉਹ ਸਾਧਨ ਹਨ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸੰਸਾਰ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਰ ਇਕੱਲੀ ਸੰਖਿਆ ਕਦੇ ਵੀ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ। ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਜੋ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ "ਉੱਚਾ" ਸਕੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੋਗ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; "ਘੱਟ ਸਕੋਰ" ਵਾਲਾ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਆਪਣੇ ਲੱਛਣਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਰਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਇੱਕ ਕਲਾ ਹੈ: ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ, ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਇਸ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ-ਇਹ ਯਾਦ ਦਿਵਾਉਣਾ ਕਿ ਸਬਸਕੇਲ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ, ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਵਾਕ ਨੂੰ ਸੋਧਣਾ-ਪਰ ਇਹ ਕਦੇ ਵੀ ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਸਕੇਲ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।

ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਵਿੱਚ AI ਕੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ

AI ਇਹ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਆਮ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਉਪ-ਅਯਾਮਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਆਮ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਦਾ "ਅਰਥ" ਕੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਰਿਪੋਰਟ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ; ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਸਮਝਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ; ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਬਸਕੇਲ ਸਕੋਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਮੁੱਚੇ ਪੈਟਰਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨਾ।

AI ਕੀ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ: ਸਕੋਰ ਤੋਂ ਨਿਦਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ; ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕਟਆਫ ਸਕੋਰ (ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਜੋ ਕਿ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ "ਕਲੀਨਿਕਲ ਪੱਧਰ" ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ) ਦਾ ਉਸ ਵਿਅਕਤੀ ਲਈ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ; ਨਤੀਜੇ ਦੀ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ/ਭਾਸ਼ਾਈ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ; ਟੈਸਟ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੂੰ ਜਾਣਨਾ (ਕਿਹੜੇ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਔਸਤ ਨਾਲ ਉਹ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ)। AI ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਟੈਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ "ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਦਾ ਦਿਖਾਵਾ" ਕਰਕੇ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: ਸਕੇਲ ਸਕੋਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ। ਨਿਦਾਨ; ਇਹ ਇੰਟਰਵਿਊ, ਇਤਿਹਾਸ, ਨਿਰੀਖਣ, ਅਤੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੇ ਨਾਲ ਕਈ ਮਾਪਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਤੋਂ ਨਤੀਜਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ "ਇਸ ਸਕੋਰ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਨਿਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?" ਪੁੱਛਣਾ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਬੁਲਾਉਣਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ।

ਕੱਟ-ਆਫ ਸਕੋਰ ਅਤੇ ਆਦਰਸ਼ ਦਾ ਜਾਲ

ਹਰੇਕ ਮਾਪ ਦਾ ਇੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਯਾਨੀ, ਉਹ ਟੈਸਟ ਇੱਕ ਖਾਸ ਨਮੂਨੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਦੇਸ਼, ਉਮਰ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਸਮੂਹ ਵਿੱਚ)। ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਉਹੀ ਕੱਟਆਫ ਸਕੋਰ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਇੱਕ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ ਲਈ ਇੱਕ "ਉੱਚ" ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਨੂੰ ਪੈਥੋਲੋਜੀਕਲ ਜਾਪ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ; ਇਹ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਮਕੈਨੀਕਲ ਮੈਪਿੰਗ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ "ਉੱਚ ਸਕੋਰ = ਉੱਚ ਚਿੰਤਾ"। ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਤੋਲਣਾ ਮਾਹਰ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਕੱਟਆਫ ਸਕੋਰ ਸੰਭਾਵੀ ਹੈ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਹੀਂ। "ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ 1 ਪੁਆਇੰਟ" "ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਵੱਧ 20 ਪੁਆਇੰਟ" ਦੇ ਸਮਾਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮਾਪ ਦੀ ਗਲਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹਾਸ਼ੀਆ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਸਕੋਰ ਨੂੰ "ਹਲਕੇ/ਦਰਮਿਆਨੀ/ਗੰਭੀਰ" ਦੀਆਂ ਸਖ਼ਤ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦਾ ਹੈ; ਜਦਕਿ ਸੱਚੀ ਵਿਆਖਿਆ ਜਾਣਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹੱਦਾਂ ਧੁੰਦਲੀਆਂ ਹਨ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

1. ਕੱਚੇ ਸਕੋਰ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ/ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਬਸਕੇਲ ਕਰੋ। ਸਕੋਰਿੰਗ ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਨਾ ਛੱਡੋ; AI ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਸਪਸ਼ਟੀਕਰਨ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ। "ਇਹ ਸਬਸਕੇਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ?" ਪੁੱਛੋ; ਇਹ ਆਮ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੈ, ਨਿੱਜੀ ਟਿੱਪਣੀ ਨਹੀਂ।
3. ਪ੍ਰਸੰਗ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜੋੜੋ। ਕਹਾਣੀਆਂ, ਨਿਰੀਖਣਾਂ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਨਿਰਣੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ AI।
4. ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ। AI ਦਾ ਖਰੜਾ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਵਿਆਖਿਆ ਜਾਂ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਲਈ ਇਸਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ।
5. ਸਵਾਲ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ. ਕੀ ਇਹ ਪੈਮਾਨਾ ਇਸ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ/ਭਾਸ਼ਾ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ? ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਦੇ ਹੋ ਕਿ AI ਖੁੰਝ ਗਿਆ।
6. ਮਲਟੀਪਲ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਨਿਦਾਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰੋ। ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਸਾਰਣੀ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਿੱਚ।

ਸੰਕੇਤ: ਏਆਈ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਕ ਵਾਂਗ ਕਰੋ ਜੋ "ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ" ਦੀ ਬਜਾਏ "ਮੇਰੀ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਦਾ ਹੈ"। ਵਿਆਖਿਆ ਆਪੇ ਹੀ ਆਉਣ ਦਿਓ; AI ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਸੁੰਦਰ ਬਣਾਉਣ ਦਿਓ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਮਕੈਨੀਕਲ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਇਨਵੈਂਟਰੀ (28 ਪੁਆਇੰਟ) ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਵਿਆਖਿਆ"। AI ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਗੰਭੀਰ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ, ਇਲਾਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।" ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗਾਹਕ ਨੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰ ਨੂੰ ਗੁਆ ਦਿੱਤਾ ਸੀ; ਸਕੋਰ ਇੱਕ ਸੋਗ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਲੀਨਿਕਲ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, "ਗੰਭੀਰ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ" ਦਾ AI ਲੇਬਲ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਦੇਹ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਮਾਹਰ ਪ੍ਰਸੰਗ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕੇਸ 2 - ਸਹੀ ਸਹਾਇਤਾ। ਇੱਕ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਇੱਕ ਸ਼ਖਸੀਅਤ ਸੂਚੀ ਦੇ 5 ਸਬਸਕੇਲ ਸਵੈ-ਸਕੋਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ "ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਬਸਕੇਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ਜੋ ਮੈਂ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਸਮਝਾਵਾਂਗਾ; ਕੋਈ ਨਿਦਾਨ ਨਾ ਲਿਖੋ।" AI ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪਰੇਖਾ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਮਨੋਵਿਗਿਆਨੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਰਤਦਾ ਹੈ. ਲਗਭਗ 40 ਮਿੰਟ ਲਿਖਣ ਦਾ ਕੰਮ ਘਟਾ ਕੇ 10 ਮਿੰਟ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟਿੱਪਣੀ ਮਾਹਰ ਤੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਆਉਂਦੀ ਹੈ.

ਕੇਸ 3 - ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ। ਇੱਕ ਕਲਾਇੰਟ ਕਿਸੇ ਹੋਰ ਦੇਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਸਮਾਜਿਕ ਚਿੰਤਾ ਦੇ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। AI ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ "ਨਿਸ਼ਾਨਿਤ ਸਮਾਜਿਕ ਚਿੰਤਾ ਵਿਕਾਰ." ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਇਹ ਅਹਿਸਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਕੁਝ ਚੀਜ਼ਾਂ ਉਸ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਆਮ ਸ਼ਰਮ ਨੂੰ ਵਿਗਾੜਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਕੋਰ ਇੱਕੋ ਜਿਹਾ ਹੈ, ਪਰ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣ 'ਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।

ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਅਤੇ ਟੈਂਪਲੇਟਸ

ਮੈਂ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਪੈਮਾਨੇ ਦੇ ਉਪ-ਸਕੇਲਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹਾਂ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਉਪ-ਸਕੇਲ ਨਾਵਾਂ ਲਈ, ਸਾਦੀ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਕਲੰਕਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰ ਇੱਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੀ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਨਿਦਾਨ ਲਿਖੇ ਜਾਂ ਨਿੱਜੀ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਕੀਤੇ। ਉਪ-ਸਕੇਲ: [ਸੂਚੀ]

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਮੇਰੀ ਡਰਾਫਟ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ ਜੋ ਕਲਾਇੰਟ ਸਮਝੇਗਾ। ਸਮੱਗਰੀ ਬਦਲੋ, ਨਵਾਂ ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਾਅਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ; ਬਸ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਯੋਗ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਨਿਰਣਾਇਕ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ। ਡਰਾਫਟ: [ਮੇਰੀ ਆਪਣੀ ਟਿੱਪਣੀ]

ਇਹ ਸਕੇਲ [ਸਕੇਲ ਨਾਮ/ਕਿਸਮ] ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ/ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਖਤਰਿਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਲਿਖੋ (ਆਮ ਸੰਦਰਭ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ, ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ) ਜਿਸ ਵੱਲ ਮੈਨੂੰ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਵੈਧਤਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਵਿੱਚ, ਫਲੈਗ ਸਟੇਟਮੈਂਟਸ ਜੋ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕ ਹਨ ("ਨਿਸ਼ਚਤ ਤੌਰ 'ਤੇ," "ਗੰਭੀਰ ਤੌਰ 'ਤੇ," "ਸਬੂਤ ਜੋ") ਜਾਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ-ਸਕੋਰ ਨਿਦਾਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਮਾਪੀ, ਬਹੁ-ਡਾਟਾ-ਜਾਗਰੂਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਾਂ। ਪੈਰਾ: [ਟੈਕਸਟ]

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਬੇਕ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਸਕੋਰ 28 ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਕੀ ਹੈ?"

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਏਆਈ ਨੂੰ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਸਕੋਰ ਤੋਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ; ਇਹ ਗਲਤ ਵੀ ਹੈ ਅਤੇ ਅਨੈਤਿਕ ਵੀ।

ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਪ੍ਰੋਂਪਟ: "ਸਪੱਸ਼ਟ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ ਕਿ ਡਿਪਰੈਸ਼ਨ ਇਨਵੈਂਟਰੀ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਹੜੇ ਖੇਤਰਾਂ ਲਈ ਸਕ੍ਰੀਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਡਾਇਗਨੋਸਿਸ। ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਵੀ ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਕੱਲੇ ਉੱਚ ਸਕੋਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਨਿਦਾਨ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੋਗ, ਅਸਥਾਈ ਤਣਾਅ, ਮਾਪ ਗਲਤੀ, ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭ) ਕਿਉਂ ਨਹੀਂ ਹੈ।"

ਇਹ ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਨੂੰ ਵਿਦਿਅਕ/ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਭੂਮਿਕਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ; ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਛੱਡਦੀ ਹੈ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਸਕੋਰ ਤੋਂ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਕਲੀਨਿਕਲ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ ਦਾ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨਾ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਨਿਦਾਨ ਕਈ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਕੱਟ-ਆਫ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਤ ਸੀਮਾ ਸਮਝਣਾ। ਮਾਪ ਦੀ ਗਲਤੀ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ "ਸੀਮਾ ਤੋਂ ਉੱਪਰ = ਮਰੀਜ਼" ਕਹਿਣਾ।
• ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਪ੍ਰਸੰਗ ਲਈ ਪੁੱਛੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੇ ਪੈਮਾਨੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ।
• ਸਕੋਰਿੰਗ ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ। AI ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਆਈਟਮ ਮੈਚਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਸਕੋਰਿੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
• ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਟੈਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ AI 'ਤੇ ਛਾਪਣਾ। AI ਟੈਸਟ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ "ਯਾਦ" ਰੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਟੈਸਟ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਪੈਮਾਨਾ ਅਤੇ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹਨ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ। AI ਸਬਸਕੇਲ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਭਾਸ਼ਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਪੋਰਟ ਵਾਕ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਨਿਦਾਨ, ਕੱਟ-ਆਫ ਸਕੋਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਵੈਧਤਾ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨਿਰਣੇ ਦੁਆਰਾ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸਕੋਰਿੰਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਪ੍ਰਸੰਗ ਆਪਣੇ ਆਪ ਜੋੜੋ, ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਕਟਆਫ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੋ। AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਟਿੱਪਣੀਕਾਰ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਇੱਕ ਸੰਪਾਦਕ ਵਜੋਂ ਕਰੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਟਿੱਪਣੀ ਨੂੰ ਪਾਲਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਸਕੇਲ ਦਾ ਇੱਕ ਉਪ-ਆਯਾਮ ਚੁਣੋ। ਪਹਿਲਾਂ, ਆਪਣੀ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਿੱਪਣੀ ਦਾ ਇੱਕ ਪੈਰਾ ਲਿਖੋ। ਫਿਰ AI ਨੂੰ ਇਹ ਪੈਰਾਗ੍ਰਾਫ ਦਿਓ "ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰੋ, ਕਲੀਨਿਕਲ ਦਾਅਵਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ" ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: AI ਨੇ ਸਮੱਗਰੀ ਵਿੱਚ ਕਿਹੜੇ ਬਿੰਦੂਆਂ 'ਤੇ ਦਖਲ ਦਿੱਤਾ, ਇਸਨੇ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਠੀਕ ਕੀਤਾ? ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਸਭਿਆਚਾਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਪੈਮਾਨੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਪੁੱਛੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਦੇ ਨਾਲ ਆਓ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਖੁਦ ਸਕੋਰਿੰਗ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ AI 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਨਿਦਾਨ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਸਕੋਰ ਤੋਂ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਕਈ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਤਰਕ ਤੋਂ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਟਆਫ ਸਕੋਰ ਨੂੰ ਸੰਭਾਵੀ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਵਜੋਂ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹਾਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ/ਭਾਸ਼ਾਈ ਵੈਧਤਾ 'ਤੇ ਸਵਾਲ ਉਠਾਏ।
• [ ] ਮੈਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇੱਕ ਭਾਸ਼ਾ ਸੰਪਾਦਕ ਵਜੋਂ ਕੀਤੀ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਕ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਵਜੋਂ।
• [ ] ਮੈਂ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕ ਬਿਆਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਲਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।