ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ, ਸੀਮਾਵਾਂ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ

ਲਾਭ:

• ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਰਕਫਲੋ (ਡਰਾਫਟ ਰਾਈਟਿੰਗ, ਸਮੱਗਰੀ ਉਤਪਾਦਨ, ਸੰਖੇਪ) ਵਿੱਚ ਅਸਲ ਸਮਾਂ ਕਿੱਥੇ ਬਚਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੱਥੇ ਨਿਦਾਨ, ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਅਤੇ ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਵਰਗੇ ਫੈਸਲੇ, ਕਾਰਜ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਮਾਹਰ ਅਤੇ IEP ਟੀਮ ਉੱਤੇ ਛੱਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
• ਇੱਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਜੋ ਹਰੇਕ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ, ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰ ਦੁਆਰਾ ਇਸਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
• KVKK/ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਾਹਨ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ ਦਿਵਸ ਕਾਗਜ਼ਾਂ ਦੇ ਢੇਰ ਹੇਠ ਚੁੱਪਚਾਪ ਲੰਘ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ (IEP) ਦਾ ਨਵੀਨੀਕਰਨ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਦੂਜੇ ਲਈ ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ, ਤੀਜੇ ਦਾ ਵਿਵਹਾਰ ਰਿਕਾਰਡ ਗ੍ਰਾਫ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਚੌਥੇ ਦੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖੀ ਜਾਵੇਗੀ। ਇਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਜਾਣਨ, ਰਚਨਾਤਮਕ ਸੋਚ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ, ਰਸਮੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਵੀ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (ਏਆਈ, ਜਾਂ ਛੋਟੇ-ਕੰਪਿਊਟਰ ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ ਏਆਈ ਜੋ ਟੈਕਸਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਬਿਲਕੁਲ ਇਸ ਦੂਜੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ IEP ਟੀਚੇ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਨੋਟ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹੀ ਸਾਧਨ ਬੱਚੇ ਦੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਤੀਤ ਹੁੰਦਾ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਪਰ ਗਲਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਇਕਾਈ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਰੱਖਣਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਨਹੀਂ ਲਗਾਉਣਾ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਖੇਤਰ ਹੈ ਜੋ "ਵਰਕਲੋਡ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ" ਅਤੇ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ "ਬੱਚਾ-ਸੱਜਾ-ਨਾਜ਼ੁਕ" ਹੈ: ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਲਿਖਦੇ ਹੋ ਉਹ ਹੈ ਜੋ ਬੱਚਾ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦੌਰਾਨ ਸਿੱਖੇਗਾ; ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਲਾਸਰੂਮ ਵਿੱਚ ਸਮਝਿਆ ਜਾਵੇਗਾ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਸਮਝੀਏ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨਹੀਂ। ਨਿਦਾਨ, ਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਨ, ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ, IEP ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਹੈ।

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਅਤੇ ਏ.ਆਈ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਮਾਹਿਰ ਦੀ ਨੌਕਰੀ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਣਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਪਰਤ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ: ਨਿਰੀਖਣ, ਵਿਕਾਸ ਇਤਿਹਾਸ, ਰੈਮ ਰਿਪੋਰਟ ਪੜ੍ਹਨਾ (ਗਾਈਡੈਂਸ ਰਿਸਰਚ ਸੈਂਟਰ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਵਿੱਦਿਅਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਰਿਪੋਰਟ)। ਯੋਜਨਾ ਪਰਤ ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ IEP ਟੀਚਿਆਂ, ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਪਰਤ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਧਿਆਪਨ, ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਤੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਹੈ। AI ਸਾਰੀਆਂ ਤਿੰਨ ਪਰਤਾਂ ਨੂੰ ਛੂਹ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨਾਲ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਪਰਤ 'ਤੇ, AI ਸਿਰਫ ਅਗਿਆਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਸੰਪਾਦਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ; ਯੋਜਨਾ ਪਰਤ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ; ਨਿਗਰਾਨੀ ਪਰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਫੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ।

ਆਉ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੀਏ। IEP (ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ) ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਉਪਾਅ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜਾ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਰਿਹਾਇਸ਼, ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਪੇਸ਼ਕਾਰੀ ਦੀ ਸਹੂਲਤ; ਸੋਧ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਇੱਕ ਸਰਲੀਕਰਨ ਹੈ। AAC (ਵਿਕਲਪਕ ਅਤੇ ਪੂਰਕ ਸੰਚਾਰ) ਇੱਕ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਜੋ ਬੋਲਣ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ, ਕਾਰਡਾਂ ਜਾਂ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਅਸੀਂ ਇਹਨਾਂ ਸੰਕਲਪਾਂ ਨੂੰ ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਇਕਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ-ਇੱਕ ਕਰਕੇ ਸਮਝਾਵਾਂਗੇ; ਹੁਣ ਲਈ, ਇਹ ਜਾਣੋ: AI ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਸਾਰੀਆਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਲਈ ਰੂਪਰੇਖਾ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਫੈਸਲੇ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦਾ।

ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਮਿਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਅਤੇ ਜੋਖਮ ਪੱਧਰ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:

ਖੋਜ

ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ

ਜੋਖਮ ਦਾ ਪੱਧਰ

ਕੌਣ ਪ੍ਰਵਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ

ਸਮੱਗਰੀ/ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਡਰਾਫਟ

ਸਕੈਚ ਜਨਰੇਟਰ

ਘੱਟ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ

ਪਾਠ ਸਰਲੀਕਰਨ, ਸੰਖੇਪ

ਸੰਪਾਦਕ

ਘੱਟ

ਅਧਿਆਪਕ

ਇੱਕ IEP ਟੀਚਾ ਰੂਪਰੇਖਾ ਲਿਖਣਾ

ਬਲੂਪ੍ਰਿੰਟ ਜਨਰੇਟਰ, ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ

ਮੱਧਮ

BEP ਟੀਮ + ਪਰਿਵਾਰ

ਵਿਹਾਰ ਯੋਜਨਾ ਵਿਚਾਰ

ਸਿਫਾਰਸ਼ ਜਨਰੇਟਰ

ਉੱਚ

ਮਾਹਰ + ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ

ਪ੍ਰਗਤੀ ਸਮੀਖਿਆ

ਡਾਟਾ ਸੰਖੇਪ

ਮੱਧਮ

ਅਧਿਆਪਕ + ਮਾਹਰ

ਨਿਦਾਨ/ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਦਾ ਫੈਸਲਾ

ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ

ਬਹੁਤ ਉੱਚਾ

RAM + ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਾਹਰ

ਇਸ ਚਾਰਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਲਾਈਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖੋ: ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਦਾਅ ਵਧਦਾ ਹੈ, AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਸੁੰਗੜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਹਿਮਤੀ ਵਧਦੀ ਹੈ। AI ਦੀ ਸਿਖਰਲੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਕੋਈ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।

"ਪੁਸ਼ਟੀ" ਇਸ ਕਾਰੋਬਾਰ ਦਾ ਦਿਲ ਕਿਉਂ ਹੈ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲ ਆਪਣੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਪਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਯਕੀਨੀ ਨਾ ਹੋਣ। ਤਕਨੀਕੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਹੈਲੁਸੀਨੇਸ਼ਨ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਵਾਣਿਤ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਮਾਡਲ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਜਾਲ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ "ਵਿਕਾਸ ਸੰਬੰਧੀ ਆਦਰਸ਼" ("ਹਰੇਕ 5 ਸਾਲ ਦਾ ਬੱਚਾ 200 ਸ਼ਬਦ ਜਾਣਦਾ ਹੈ") ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਕਾਨੂੰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ (ਇੱਕ ਸਟੀਕ ਪਰ ਗਲਤ ਵਾਕ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "BEPs ਨੂੰ ਹਰ 6 ਮਹੀਨਿਆਂ ਵਿੱਚ ਨਵਿਆਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ"); ਜਾਂ ਉਹ ਇੱਕ "ਵਿਧੀ" ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦਾ ਕੋਈ ਵਿਗਿਆਨਕ ਆਧਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਜੋ ਸਹੀ ਅਤੇ ਗਲਤ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਦੀ ਹੈ ਤੁਹਾਡੀ ਮੁਹਾਰਤ ਅਤੇ ਤਸਦੀਕ ਦੀ ਆਦਤ ਹੈ।

ਤਸਦੀਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਕਦਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

1. ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ: ਕਾਨੂੰਨ, ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ, ਤਰੀਕਿਆਂ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ AI ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਲਈ ਨਹੀਂ; ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ (MEB ਸਪੈਸ਼ਲ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਰੈਗੂਲੇਸ਼ਨ, RAM ਰਿਪੋਰਟ, ਸੰਸਥਾਗਤ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ) ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਸਾਹਿਤ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰੋ। ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਕੈਚ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ, ਨਾ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਣ ਲਈ।
2. ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਹਰੇਕ ਟੀਚੇ, ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਸੁਝਾਅ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਅਸਲ ਬੱਚੇ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਕਰੋ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਜਾਣਦੇ ਹੋ। ਕੀ ਇਹ ਭਾਰੀ, ਹਲਕਾ ਜਾਂ ਉਸ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?
3. ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰ: ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਅੱਖ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਦਿਅਕ, ਨੈਤਿਕ ਅਤੇ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਹੀ ਹੈ; ਉਹਨਾਂ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰੋ ਜੋ ਕਲੰਕਜਨਕ, ਸਜ਼ਾ-ਮੁਖੀ, ਜਾਂ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ।

ਸਾਵਧਾਨ: AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ IEP ਟੀਚੇ ਜਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਪਾਉਣਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਮਾਹਰ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣ ਵਾਂਗ ਹੈ। ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਵਾਹ ਹੈ ਇਹ ਸੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਵੀ ਠੀਕ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ

ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ (ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ, ਨਿਦਾਨ, RAM ਰਿਪੋਰਟ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਰਿਕਾਰਡ) ਤੁਰਕੀਏ ਵਿੱਚ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਵਿੱਚ GDPR ਅਧੀਨ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹਨ; ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਅਪੰਗਤਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਨਾਮ, ਪਛਾਣ ਨੰਬਰ, ਨਿਦਾਨ, ਜਾਂ ਪਰਿਵਾਰਕ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚਿਪਕਾਉਣਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ। ਨਿਯਮ ਸਧਾਰਨ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰੋ। "Ahmet Yıldız, 9 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਔਟਿਜ਼ਮ ਦਾ ਨਿਦਾਨ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 2024-3312" ਦੀ ਬਜਾਏ, "ਸੀਮਤ ਮੌਖਿਕ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਨਾਲ 9 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ ਦਾ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ" ਲਿਖੋ। ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲ ਚੁਣੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ; ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਫਾਈਲਾਂ ਅਪਲੋਡ ਨਾ ਕਰੋ।

ਨੁਕਤਾ: "ਅਗਿਆਨੀ ਜਾਂਚ" ਦੀ ਆਦਤ ਪਾਓ: AI ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਨਾਮ, ID/ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੰਬਰ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਸਕੂਲ ਦਾ ਨਾਮ "ਵਿਦਿਆਰਥੀ", "ਪਰਿਵਾਰ", "ਸਕੂਲ" ਵਰਗੇ ਆਮ ਵਾਕਾਂਸ਼ਾਂ ਨਾਲ ਬਦਲੋ। ਇਹ 30 ਸਕਿੰਟ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਜੋਖਮ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦੇ ਹਨ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 - ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਤੋਂ। ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਅੱਠ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਗਣਿਤ ਵਰਕਸ਼ੀਟ ਅਨੁਕੂਲਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹਫ਼ਤੇ ਵਿੱਚ 4 ਘੰਟੇ ਬਿਤਾਏ। ਉਸਨੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ (ਕੋਈ ਨਾਮ ਨਹੀਂ) AI ਨੂੰ ਦਿੱਤਾ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਕੀਤੀ। AI ਨੇ 8 ਮਿੰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ; ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੇ ਅਸਲ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ, ਦੋ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਇਆ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਬਦਲਿਆ। ਮਿਆਦ: 4 ਘੰਟਿਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ 50 ਮਿੰਟ। AI ਨੇ ਖਰੜਾ ਦਿੱਤਾ, ਮੁਹਾਰਤ ਅਧਿਆਪਕ ਕੋਲ ਰਹੀ।

ਕੇਸ 2 - ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਜਾਲ। ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛਿਆ, "ਹਲਕੀ ਮਾਨਸਿਕ ਕਮਜ਼ੋਰੀ ਵਾਲੇ ਬੱਚੇ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਿੰਨੇ ਅੰਕ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ?" AI ਨੇ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਮੰਦ "3 ਅੰਕਾਂ ਤੱਕ" ਜਵਾਬ ਦਿੱਤਾ। ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਆਈਈਪੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵਜੋਂ ਲਿਖਿਆ ਸੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਜਿਹਾ ਕੋਈ "ਨਿਯਮ" ਨਹੀਂ ਹੈ; ਹਰ ਬੱਚਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ 4-ਪੜਾਵੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਗਲਤੀ: ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਬਜਾਏ AI ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਇੱਕ ਆਮ "ਆਦਰਸ਼" 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ।

ਕੇਸ 3 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ। ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਆਪਣੀ ਕਲਾਸ ਦੇ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਨਾਵਾਂ, ਨਿਦਾਨਾਂ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਫੋਨ ਨੰਬਰਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਟੂਲ 'ਤੇ ਅਪਲੋਡ ਕੀਤੀ ਅਤੇ "ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਰਿਪੋਰਟ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ," ਉਸਨੇ ਕਿਹਾ। ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਗਿਆ ਅਤੇ ਇੱਕ KVKK ਸ਼ਿਕਾਇਤ ਉਠਾਈ ਗਈ। ਸਹੀ ਤਰੀਕਾ ਸੀ ਨਾਮ, ਨਿਦਾਨ, ਅਤੇ ਸੰਪਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਅਗਿਆਤ ਪੱਧਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ("ਪਹਿਲਾਂ ਪੜ੍ਹਣ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਤਿੰਨ ਵਿਦਿਆਰਥੀ") ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ।

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:

ਇਸ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲਈ ਇੱਕ IEP ਟੀਚਾ ਲਿਖੋ।

ਇਹ ਦਾਅਵਾ ਗਲਤ ਹੈ: AI ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪੱਧਰ ਸਪਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਕੋਈ ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਹਵਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਵਾਕ ਹੈ ਜੋ ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੈ.

ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:

ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਅਗਿਆਤ): 8 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਪੂਰਵ-ਪੜ੍ਹਨ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਅੰਸ਼ਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੱਖਰ-ਧੁਨੀ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨਾ। ਖੇਤਰ: ਪੜ੍ਹਨਾ. ਟਾਸਕ: 1 ਲੰਬੀ-ਅਵਧੀ ਅਤੇ 3 ਛੋਟੀ-ਮਿਆਦ (ਮਾਪਣਯੋਗ) ਟੀਚਿਆਂ ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖੋ। ਹਰੇਕ ਛੋਟੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ + ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ + ਮਾਪਦੰਡ (ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ/ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼) ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਆਦਰਸ਼ਕ ਦਾਅਵੇ ਨਾ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ BEP ਟੀਮ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਇਸ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਭੂਮਿਕਾ, ਅਗਿਆਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ, ਡੋਮੇਨ, ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ, ਅਤੇ "ਡਰਾਫਟ" ਉਮੀਦ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ। ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹੋ।

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• AI ਤੋਂ ਨਿਦਾਨ ਜਾਂ ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਦੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਇਹ ਅਥਾਰਟੀ RAM ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਾਹਰਾਂ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ; ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਬੱਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨੀ। ਨਾਮ, ਆਈ.ਡੀ., ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵਾਹਨ ਵਿੱਚ ਗੁਮਨਾਮ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਦਰਜ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
• ਬਣਾਏ ਗਏ "ਨਿਯਮਾਂ" 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ। ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਲਈ "ਹਰ X ਬੱਚਾ Y ਕਰਦਾ ਹੈ" ਵਰਗੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ।
• ਡਰਾਫਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜਿਵੇਂ ਹੈ। ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ IEP, ਪਰਿਵਾਰਕ ਟੈਕਸਟ, ਜਾਂ ਵਿਵਹਾਰ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਲੈ ਕੇ ਜਾਣਾ।
• ਕਲੰਕਿਤ ਭਾਸ਼ਾ ਵੱਲ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ। AI ਕਈ ਵਾਰ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਲੇਬਲ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਨਾਕਾਫ਼ੀ", "ਅਸਫ਼ਲਤਾ"; ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰਿੰਗ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।

ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ: ਇਹ ਡਰਾਫਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡਾ ਸਮਾਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰ ਇਹ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ, ਇਹ ਇਸ ਨੂੰ ਸਥਾਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ, ਇਹ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦਾ. ਹਰੇਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ, ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ, ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ ਹੈ; ਇਹ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਂਝਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ-ਜਿਵੇਂ ਜੋਖਮ ਵਧਦਾ ਹੈ, ਏਆਈ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਛੋਟੀ ਹੁੰਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਵਧਦੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਿਧਾਂਤ ਬਾਕੀ ਮਾਡਿਊਲ ਦੀ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ ਹਨ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਆਪਣੇ ਖੁਦ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਉਸਦੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰੋ (ਬਿਨਾਂ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ, ਸਕੂਲ ਦਾ ਨਾਮ; ਸਿਰਫ਼ ਉਮਰ, ਵਿਸ਼ਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੱਧਰ) ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਫਿਰ ਉੱਪਰ ਦਿੱਤੇ "ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਟੈਮਪਲੇਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਲਈ AI ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ। ਤਿੰਨ ਤਸਦੀਕ ਕਦਮਾਂ (ਸਰੋਤ, ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ, ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰ) ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਪੁਆਇੰਟ ਠੀਕ ਕਰੋ। ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਲਿਖੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਉਂ।

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਪਾਠ ਤੋਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ID (ਨਾਮ, ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਸਕੂਲ) ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਭੂਮਿਕਾ, ਅਗਿਆਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਫਾਰਮੈਟ ਮੇਰੇ ਵੱਲੋਂ AI ਨੂੰ ਦਿੱਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।
• [ ] ਮੈਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੱਧਰ ਨਾਲ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਬਣਾਏ ਗਏ "ਆਦਰਸ਼" ਜਾਂ ਵਿਧਾਨਿਕ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ।
• ਮੈਂ ਡਾਇਗਨੌਸਿਸ/ਪਲੇਸਮੈਂਟ ਦਾ ਫੈਸਲਾ AI 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਮਾਹਰ ਅਤੇ BEP ਟੀਮ ਦੀ ਹੈ।