ਲਾਭ:
- ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ (ਲਾਭਕਾਰੀ, ਗੈਰ-ਨੁਕਸਾਨ, ਨਿਆਂ, ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚਣ) ਨੂੰ ਠੋਸ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- KVKK ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਡੇਟਾ, ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖਣ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਕਿੱਥੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
ਇਸ ਮੌਡਿਊਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ, ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਵਜੋਂ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸਿੱਖਿਆ: ਇੱਕ IEP ਟੀਚਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ, ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਇਆ, ਇੱਕ AAC ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਯੋਜਨਾ ਸਥਾਪਤ ਕੀਤੀ, ਪ੍ਰਗਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਅੰਤਿਮ ਇਕਾਈ ਉਸ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਦੇਖਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਸ ਸਭ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਨੈਤਿਕਤਾ, ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਨਿਗਰਾਨੀ। ਕਿਉਂਕਿ "ਡੇਟਾ" ਜਿਸ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਬੱਚਾ ਹੈ; ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ "ਆਉਟਪੁੱਟ" ਇੱਕ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਫੈਸਲਾ ਹੈ ਜੋ ਬੱਚੇ ਦੇ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਹੂਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਪਰ ਜਦੋਂ ਗਲਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਲੋਕ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਚਲੋ ਆਖਰੀ ਵਾਰ ਉਸ ਸਿਧਾਂਤ ਨੂੰ ਦੁਹਰਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਅਸੀਂ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕੀਤਾ ਸੀ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ, ਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਉਦੇਸ਼ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ, IEP ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ।
ਚਾਰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਠੋਸ ਹਮਰੁਤਬਾ
ਅਸੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਚਾਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
- ਲਾਭ: AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬੱਚੇ ਦੀ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਸੱਚਮੁੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਇਹ ਅਧਿਆਪਕ ਨੂੰ ਆਪਣਾ ਸਮਾਂ ਖਾਲੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਵੱਲ ਵਧੇਰੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। ਵਰਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਅੰਤ ਨਹੀਂ ਹੈ.
- ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤਤਾ: ਅਣ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਬਾਲ-ਅਣਉਚਿਤ, ਜਾਂ ਕਲੰਕਜਨਕ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ "ਕੀ ਇਸ ਨਾਲ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਹੋਵੇਗਾ?" ਦੇ ਫਿਲਟਰ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਦਾ ਹੈ।
- ਨਿਆਂ: ਹਰ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਸਿੱਖਿਆ ਤੱਕ ਬਰਾਬਰ ਪਹੁੰਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ। AI ਨੂੰ ਕੁਝ ਬੱਚਿਆਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਅਤੇ ਦੂਜਿਆਂ ਦੀ ਅਣਦੇਖੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ; ਹਰੇਕ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਧਿਆਨ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
- ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚਣਾ: AI ਉਸ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਪੰਗਤਾ ਲਿੰਗ, ਸੱਭਿਆਚਾਰ, ਜਾਂ ਸਮਾਜਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਥਿਤੀ ਬਾਰੇ ਪੱਖਪਾਤੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਇਹਨਾਂ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਬੱਚੇ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਧੋਖੇਬਾਜ਼ ਹੈ। AI ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਇੱਕ ਵਾਕ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਅਜਿਹੇ ਬੱਚੇ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ X ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੇ"; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਇੱਕ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਹੈ ਜੋ ਗਲਤ ਹੈ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਲਈ ਰੁਕਾਵਟ ਹੈ. ਮਾਹਿਰ ਦਾ ਕੰਮ ਇਹਨਾਂ ਨਮੂਨਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣਾ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਉਸਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਹੈ.
ਸਾਵਧਾਨ: ਕਿਸੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ AI-ਉਤਪੰਨ ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ("X ਅਸਮਰਥਤਾ ਵਾਲੇ ਬੱਚੇ Y ਕਰ ਸਕਦੇ/ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ") ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ। ਘੱਟ ਉਮੀਦਾਂ ਵਿਤਕਰੇ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਅਦਿੱਖ ਰੂਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹਨ।
ਗੋਪਨੀਯਤਾ: ਡੇਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਸੀਮਾਵਾਂ
ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ (ਪਛਾਣ, ਨਿਦਾਨ, ਰੈਮ ਰਿਪੋਰਟ, ਵਿਹਾਰ ਰਿਕਾਰਡ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ) KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਆਓ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੀਏ:
- ਗੁਮਨਾਮ ਬਣਾਓ: ਕਿਸੇ ਵੀ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਦਾਖਲ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਮ, ID, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਸਕੂਲ, ਪਤਾ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੇ ਵੇਰਵੇ ਹਟਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
- ਨਿਊਨਤਮ ਡੇਟਾ: ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ; ਪੂਰੀ ਫਾਈਲ ਨੂੰ "ਸਿਰਫ਼ ਕੇਸ ਵਿੱਚ" ਨਾ ਦਿਓ।
- ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ: ਜੇ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਟੂਲਸ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਕੋਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤਿਆਂ ਤੋਂ ਅਪਲੋਡ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣਾ: ਜੇਕਰ AI ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਮਿਟਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਇਹ ਬੇਤਰਤੀਬ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਛੱਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
- ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ: ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਰਫ਼ ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਅਕਤੀਆਂ (IEP ਟੀਮ, ਪਰਿਵਾਰ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਮਾਹਰ) ਨਾਲ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਓਨੀ ਹੀ ਲੋੜੀਂਦੀ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਪੂਰੇ ਮੋਡੀਊਲ ਵਿੱਚ ਸਿੱਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ:
ਖੇਤਰ
AI ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
AI ਮਨੁੱਖਾਂ ਦਾ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ/ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ
ਮੁਲਾਂਕਣ
ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਨਿਦਾਨ/ਪਰਿਵਰਤਨ
ਬੀ.ਈ.ਪੀ
ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦਾ ਖਰੜਾ ਲਿਖਦਾ ਹੈ
ਇਰਾਦੇ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ/ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸਮੱਗਰੀ
ਢਾਲਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਪਾਠਕ੍ਰਮ/ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਏ.ਏ.ਸੀ
ਕਾਰਡ/ਕਹਾਣੀ ਰੂਪਰੇਖਾ
ਢੰਗ ਚੁਣਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ
ਵਿਹਾਰ
ABC ਸੰਖੇਪ, ਸਲਾਹ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ
ਤਰੱਕੀ
ਡੇਟਾ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਦਾ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ
ਪਰਿਵਾਰ
ਟੈਕਸਟ ਡਰਾਫਟ
ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਿਸ਼ਤੇ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਇਸ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਸੱਜਾ ਕਾਲਮ ਮਾਹਰ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੀ ਸੀਮਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਸੌਂਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ
ਆਉ ਮੋਡੀਊਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਹਾਅ ਵਿੱਚ ਜੋੜੀਏ। ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ AI-ਸਮਰਥਿਤ ਟਿਊਸ਼ਨ ਵਰਕਫਲੋ ਇਸ ਪ੍ਰਕਾਰ ਹੈ: (1) ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕਰਨਾ; (2) ਸਪਸ਼ਟ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖੋ; (3) AI ਤੋਂ ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ; (4) ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ — ਸਰੋਤ ਨਾਲ ਲਿੰਕ, ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ, ਮਾਹਰ-ਫਿਲਟਰ; (5) ਇੱਕ ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਆਡਿਟ ਕਰਵਾਉਣਾ; (6) ਟੀਮ/ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ; (7) ਡਾਟਾ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ; (8) ਸੰਸਥਾ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਡਰਾਫਟ ਰੱਖੋ/ਮਿਟਾਓ। ਇਹ ਚੱਕਰ ਹਰੇਕ ਕੰਮ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਹਰਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ AI ਕਿੱਥੇ ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਫੜਨਾ। ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਰੂਪਰੇਖਾ ਲਈ ਕਿਹਾ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਾਕ ਸੀ ਜਿਵੇਂ "ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਮੂਰਤ ਨਹੀਂ ਸੋਚ ਸਕਦੇ, ਟੀਚਾ ਘੱਟ ਰੱਖੋ।" ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਵਜੋਂ ਮਾਨਤਾ ਦਿੱਤੀ; ਉਸਦਾ ਆਪਣਾ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅਮੂਰਤ ਰਿਸ਼ਤੇ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਵਾਕ ਕੱਢਿਆ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੀ ਅਸਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਟੀਚਾ ਲਿਖਿਆ। ਨੈਤਿਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਇੱਕ ਘੱਟ ਉਮੀਦ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ ਜੋ ਬੱਚੇ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ ਪਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ। ਇੱਕ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਸਾਰੇ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਅਗਿਆਨੀ ਜਾਂਚ" ਕਰਨ ਦਾ ਨਿਯਮ ਬਣਾਇਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਰੈਮ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਨਾਮ, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ। ਮਹੀਨਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਆਡਿਟ ਨੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਸੰਸਥਾ ਨੇ ਕਿਸੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲ ਨੂੰ ਕੋਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ। ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਆਦਤ ਨੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਖਤਰੇ ਤੋਂ ਬਚਾਇਆ।
ਕੇਸ 3 - ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਂਪਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ। ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ, ਸਮੇਂ ਦੇ ਦਬਾਅ ਹੇਠ, ਇੱਕ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਪੜ੍ਹੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ। ਯੋਜਨਾ ਬੱਚੇ ਦੇ ਕੰਮਕਾਜ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਸੀ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰ ਵਧ ਗਿਆ. ਸਮੱਸਿਆ ਏਆਈ ਦੀ "ਗਲਤੀ" ਨਹੀਂ ਸੀ, ਸਗੋਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੇ ਵਫ਼ਦ ਦੀ ਸੀ। ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਮਾਹਰ ਨਿਰਣੇ ਵਾਂਗ ਹੈ; ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਾਹਰ ਦੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਗਲਤੀ: ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਈ ਸਹੂਲਤ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਇਸ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਬਾਰੇ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਮੈਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਦੋਵੇਂ ਸਾਨੂੰ "ਸਭ ਕੁਝ" ਕਹਿ ਕੇ ਲੋੜ ਤੋਂ ਵੱਧ ਡੇਟਾ (ਸ਼ਾਇਦ ਪਛਾਣ ਰੱਖਣ ਵਾਲੇ) ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ AI ਨੂੰ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਦੋ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵੀ ਉਲੰਘਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਮਾਹਰ ਲਈ ਸਹਾਇਕ। ਸਿਰਫ਼ ਹੇਠ ਲਿਖੀ ਅਗਿਆਤ, ਕਾਰਜ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ: [ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਲੋੜੀਂਦਾ]। ਕੰਮ: [ਇਕੱਲੇ, ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਜ] ਲਈ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰੋ। ਨਿਯਮ: ਨਿਦਾਨ/ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ। ਸਧਾਰਣ/ਸਟੀਰੀਓਟਾਈਪ ਨਾ ਕਰੋ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਯਕੀਨ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਇਸਦੀ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੁਆਰਾ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ ਅਤੇ ਟੀਮ/ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇਗੀ।
ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ, ਸਪਸ਼ਟ ਕਾਰਜ, ਪੱਖਪਾਤ, ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ; ਇਹ ਮੋਡੀਊਲ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੈਂਪਲੇਟ ਵਿੱਚ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸੌਂਪੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਫੈਸਲਾ AI 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ; ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹੇ ਬਿਨਾਂ ਚਲਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਨਹੀਂ ਦੇਖਣਾ। ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦੀ, ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਰੱਖਣਾ।
- ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ। "ਹਰ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੋ" ਕਹਿ ਕੇ ਟੂਲ ਨੂੰ ਬੇਲੋੜਾ, ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡਾਟਾ ਦੇਣਾ।
- ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਨੂੰ ਬਾਈਪਾਸ ਕਰਨਾ। ਪਛਾਣ, ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੰਮ ਕਰਨਾ।
- ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਅਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨਾ। ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਥਾਵਾਂ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ।
- ਨੈਤਿਕ ਆਡਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਵਜੋਂ ਦੇਖਣਾ। ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ ਜਿਵੇਂ "ਕੀ ਇਹ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਏਗਾ, ਕੀ ਇਹ ਨਿਰਪੱਖ ਹੈ, ਕੀ ਇਹ ਪੱਖਪਾਤੀ ਹੈ?"
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਹਾਇਕ ਹੈ, ਪਰ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਨੈਤਿਕਤਾ ਅਤੇ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਗੈਰ-ਸੰਵਾਦਯੋਗ ਹਨ। ਚਾਰ ਸਿਧਾਂਤ ਸਾਨੂੰ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਲਾਭ, ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ, ਨਿਆਂ, ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚਣਾ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਗੁਮਨਾਮ ਹੈ, ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਐਂਡ-ਟੂ-ਐਂਡ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ; ਚੱਕਰ ਗੁਮਨਾਮ ਹੈ, ਡਰਾਫਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਤਿੰਨ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਸਦੀਕ ਕਰੋ, ਨੈਤਿਕ ਸਮੀਖਿਆ, ਟੀਮ/ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਮਨਜ਼ੂਰੀ, ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਟਰੈਕ ਕਰੋ। ਇਸ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਵੀ AI ਖਤਮ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਦੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਮਾਹਿਰ ਫੈਸਲੇ ਦੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹੈ; ਦਸਤਖਤ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤੁਹਾਡੇ ਹਨ.
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਮੌਡਿਊਲ (IEP ਟੀਚਾ, ਸਮੱਗਰੀ, ਵਿਹਾਰ ਯੋਜਨਾ, ਜਾਂ ਪਰਿਵਾਰਕ ਟੈਕਸਟ) ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਗਈ ਰੂਪਰੇਖਾ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ "ਅੰਤ-ਤੋਂ-ਅੰਤ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਵਰਕਫਲੋ" ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਨੈਤਿਕਤਾ/ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਘੱਟ ਸਧਾਰਨਕਰਨ, ਇੱਕ ਕਲੰਕਜਨਕ ਬਿਆਨ, ਜਾਂ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਲੀਕ ਹੈ? ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੱਭੀਆਂ ਗਈਆਂ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰੋ ਅਤੇ ਨੋਟ ਕਰੋ ਕਿ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੇ ਕਿਹੜੇ ਪੜਾਅ ਨੇ ਉਹ ਸਮੱਸਿਆ ਫੜੀ ਹੈ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਸਿਰਫ਼ ਜ਼ਰੂਰੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਤਿੰਨ ਕਦਮਾਂ (ਸਰੋਤ/ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ/ਮਾਹਿਰ) ਨਾਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਅਤੇ ਉਮੀਦਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ-ਸਧਾਰਨੀਕਰਨ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਕਲੰਕਜਨਕ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ; ਮੈਂ ਚਾਰ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਡਰਾਫਟ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖੇ / ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੱਤਾ।
- ਮੈਂ ਮਾਹਰ/ਟੀਮ/ਪਰਿਵਾਰ ਵਜੋਂ ਅੰਤਿਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਲਈ ਹੈ।
ਮੋਡੀਊਲ ਪ੍ਰੀਖਿਆ
1. ਇੱਕ ਸਪੈਸ਼ਲ ਐਜੂਕੇਸ਼ਨ ਅਧਿਆਪਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਨਾਮ ਅਤੇ ਉਮਰ ਦੱਸ ਕੇ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ ਕਿ 'ਇਸ ਬੱਚੇ ਦਾ ਨਿਦਾਨ ਕੀ ਹੈ' ਅਤੇ ਜਵਾਬ IEP ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਲਿਖਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਕਿ ਨਿਦਾਨ ਕਰਨ ਦਾ ਅਧਿਕਾਰ RAM ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਹੈ; ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਧਿਕਾਰਤ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਵੀ ਭੇਜੋ ✔
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਉਮਰ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣਾ ਬੇਲੋੜਾ ਹੈ
- C) BEP ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਡਿਜੀਟਲ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਮਨਾਹੀ ਹੈ
- ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਹਮੇਸ਼ਾ ਤਸ਼ਖ਼ੀਸ ਨੂੰ ਇਸ ਤੋਂ ਵੱਧ ਭਾਰੀ ਲਗਦੀ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਿਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦੀ ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ RAM ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਾਹਰਾਂ ਦਾ ਕੰਮ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਲੋੜੀਂਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ (ਭਰਮ) ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਹੈ।
2. ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੀ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ (ਮਾਪਣਯੋਗ) BEP ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?
- A) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਰੱਖਣਾ
- ਅ) ਇਹ ਕੇਵਲ ਅਧਿਆਪਕ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਨਹੀਂ ਹਨ
- C) ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਜਿੰਨੇ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਜਿੰਨੇ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਨਤੀਜੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ।
- D) ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ, ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ, ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ (ਕਿੰਨੇ ਅਜ਼ਮਾਇਸ਼ਾਂ, ਕਿੰਨੀ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ, ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦਾ ਪੱਧਰ) ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। 'ਸਮਝਦਾ ਹੈ', 'ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ', 'ਜਾਣੂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ' ਵਰਗੇ ਬੇਅੰਤ ਸਮੀਕਰਨ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਦੇ ਹਨ।
3. ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ RAM ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਪੂਰਾ ਨਾਮ, TR ID ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਜਨਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਪਲਬਧ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਟੂਲ 'ਤੇ ਅੱਪਲੋਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ 'ਸੰਖੇਪ' ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਕੀ ਹੋਵੇਗੀ?
- A) ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸੋਧ ਦੇ ਅਪਲੋਡ ਕਰੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਸਾਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਬੱਸ TR ID ਨੰਬਰ ਨੂੰ ਮਿਟਾਓ ਅਤੇ ਨਾਮ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਛੱਡੋ
- C) ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ, ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਣਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ/ਸੰਸਥਾਗਤ ਸਾਧਨ ਚੁਣਨਾ ✔
- ਡੀ) ਤੁਹਾਡੇ ਨਿੱਜੀ ਖਾਤੇ ਤੋਂ ਈ-ਮੇਲ ਰਾਹੀਂ ਰਿਪੋਰਟ ਸਾਂਝੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਸ ਅਨੁਸਾਰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ KVKK ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ ਹੈ। ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ('10-ਸਾਲ ਦਾ ਪੁਰਸ਼ ਵਿਦਿਆਰਥੀ'), ਅਤੇ ਜੇਕਰ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਾਧਨ ਜੋ ਸੰਸਥਾਗਤ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ।
4. ਵਿਕਲਪਕ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਸੰਚਾਰ (AAC) ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਮਾਜਿਕ ਕਹਾਣੀ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੱਚੇ ਲਈ ਡਰਾਫਟ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਦਿਓ ✔
- ਅ) ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਬਿਲਕੁਲ ਵਰਤਣਾ
- ਗ) ਕਹਾਣੀ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਲੰਬੇ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨਾਲ ਲਿਖਣਾ
- ਡੀ) ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਸਪੋਰਟ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਲੰਬਾ ਟੈਕਸਟ ਦੇਣਾ
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰਦੀ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਸਮਾਜਿਕ ਇਤਿਹਾਸ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਬੱਚੇ ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਢਾਲਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬੋਲੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੋਗ ਵਿਗਿਆਨੀ/ਮਾਹਰ ਦੁਆਰਾ ਮਨਜ਼ੂਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਆਮ ਰੂਪਰੇਖਾ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
5. ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਵਹਾਰ ਸਹਾਇਤਾ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਤੋਂ ਮਦਦ ਲੈਣ ਵੇਲੇ ਹੇਠ ਲਿਖਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਮੂਲ ਸਿਧਾਂਤ ਹੈ?
- ਏ) ਉਸ ਨੂੰ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਜਲਦੀ ਦਬਾਉਣ ਲਈ ਸਖ਼ਤ ਤੋਂ ਸਖ਼ਤ ਸਜ਼ਾ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿਣਾ।
- ਅ) ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਸਮਝੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਿਕਲਪਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਰੋਕਥਾਮ ਵਾਲੀ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰੋ ✔
- C) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦੇਣਾ, ਸਿਰਫ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਨਾਮ ਨੂੰ ਵੇਖਦੇ ਹੋਏ
- D) ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਪਰਿਵਾਰ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਯੋਜਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਸਜ਼ਾ-ਮੁਖੀ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਵਹਾਰ ਦੇ ਕਾਰਜ (ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਮੁਲਾਂਕਣ), ਰੋਕਥਾਮ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਅਣਚਾਹੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਇੱਕ ਸਿਖਾਉਣ ਯੋਗ ਵਿਕਲਪਿਕ ਵਿਵਹਾਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
6. ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ 'ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਫੈਸਲੇ' ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
- ਏ) ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਕੇਵਲ ਇੱਕ ਨਿਰੀਖਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਅੰਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖੇ ਬਿਨਾਂ ਅਧਿਆਪਕ ਦੇ ਆਮ ਪ੍ਰਭਾਵ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਗਤੀ ਰਿਪੋਰਟ ਲਿਖਣਾ
- ਸੀ) ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ
- ਡੀ) ਨਿਯਮਤ ਮਾਪ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ, ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਬਦਲਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਡੇਟਾ-ਅਧਾਰਤ ਫੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਨਿਯਮਤ ਪ੍ਰਾਪਤੀ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਪਾਂ (ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ, ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦੇ ਪੱਧਰ) ਨੂੰ ਦੇਖ ਕੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਣ, ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਜਾਂ ਬਦਲਣ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੀ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ.
7. ਯੂਨੀਵਰਸਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ (UDL) ਸਿਧਾਂਤ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਤਰੀਕਾ ਕੀ ਹੈ?
- ਏ) ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ, ਛੋਟੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਅਤੇ ਸੰਘਣੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ, ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਵਿਕਲਪਿਕ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ✔
- C) ਸਾਰੇ ਰੂਪਾਂਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਸਾਰਿਆਂ ਨੂੰ ਸਮਾਨ ਮਿਆਰੀ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਓ
- ਡੀ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਕੇਵਲ ਰੰਗ ਬਦਲ ਕੇ ਹੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ
ਵਰਣਨ: UDL ਸਮਗਰੀ ਨੂੰ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ (ਟੈਕਸਟ, ਵਿਜ਼ੂਅਲ, ਆਡੀਓ), ਸਾਦੀ ਭਾਸ਼ਾ, ਵਿਕਲਪਕ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦੇਸ਼ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ 'ਔਸਤ' ਵਿਦਿਆਰਥੀ। ਅੰਤਮ ਨਿਰੀਖਣ ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਟੈਸਟਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.
8. ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਰਿਵਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਭੇਜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲਤ ਮੁਲਾਕਾਤ ਦੀ ਮਿਤੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਅਤਿਕਥਨੀ ਵਾਲਾ 'ਰਿਕਵਰੀ' ਵਾਅਦਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇੱਥੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਲਤੀ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਬਿਨਾਂ ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ ਭੇਜ ਕੇ ਝੂਠੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਬੇਲੋੜੀ ਉਮੀਦਾਂ ਬਣਾਉਣਾ ✔
- ਅ) ਪਰਿਵਾਰ ਨੂੰ ਲਿਖਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਭੇਜਣਾ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਗਲਤ ਹੈ।
- C) ਟੈਕਸਟ ਬਹੁਤ ਛੋਟਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨੂੰ ਫੈਮਿਲੀ ਟੈਕਸਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਖਤ ਮਨਾਹੀ ਹੈ
ਵਰਣਨ: ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹਰ ਟੈਕਸਟ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗੁਪਤਤਾ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ (ਭਰਮ) ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਤਸਦੀਕ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਭੇਜੀ ਗਈ ਲਿਖਤ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਨੁਕਸਾਨ ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੀ ਹੈ।
9. ਇੱਕ ਸਮਾਵੇਸ਼/ਏਕੀਕਰਣ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜਾ ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਹੈ?
- A) ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਕਲਾਸਰੂਮ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਹਰ ਗਤੀਵਿਧੀ ਇਕੱਲੇ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਹਾ
- ਅ) ਸਾਂਝੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਦੇ ਨਾਲ ਉਸੇ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਅਤੇ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ✔
- C) ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਅਪਵਾਦ ਦੇ ਸਮੁੱਚੀ ਜਮਾਤ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇਣਾ ਅਤੇ ਕੋਈ ਵੀ ਰੂਪਾਂਤਰ ਨਾ ਕਰਨਾ
- ਸ) ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ ਅਤੇ ਕਲਾਸਰੂਮ ਅਧਿਆਪਕ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਤੋਂ ਹਟਾਉਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਭਿੰਨਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਇੱਕੋ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ ਢਾਲਣਾ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਲੇਬਲ ਕੀਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨਾ। ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਕਲਾਸਰੂਮ ਅਧਿਆਪਕ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ ਦੀ ਸਾਂਝੀ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਹੈ; ਅਜਿਹੇ ਹੱਲ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸਾਥੀਆਂ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਅਤੇ ਕਲੰਕਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
10. ਏਆਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ 'ਭਰਮ' ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਏ) ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੌਲੀ ਚੱਲਦਾ ਹੈ
- ਅ) ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਤੁਰਕੀ ਨਹੀਂ ਜਾਣਦਾ
- C) ਕਿਉਂਕਿ ਭਰਮ ਸਿਰਫ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
- ਡੀ) ਕਿਉਂਕਿ ਬਣਾਈ ਗਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਬੱਚੇ ਦੇ ਵਿਦਿਅਕ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਚੰਗੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਮੰਨਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ✔
ਵਿਆਖਿਆ: ਇੱਕ ਭੁਲੇਖਾ ਉਦੋਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਮਾਡਲ ਗੈਰ-ਮੌਜੂਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਘੜਦਾ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇਹ ਸੱਚ ਹੈ। ਕਾਨੂੰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਨਘੜਤ ਟੁਕੜਾ, ਇੱਕ ਗਲਤ ਵਿਕਾਸ ਆਦਰਸ਼ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਵਿਧੀ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਸਿੱਖਿਆ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਲਈ ਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
11. ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਨੈਤਿਕ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਵਿੱਚ 'ਪੱਖਪਾਤ ਤੋਂ ਬਚਣ' ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ?
- A) ਮਾਡਲ ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਰੂੜ੍ਹੀਵਾਦੀ ਜਾਂ ਪੱਖਪਾਤੀ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਾ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਬੱਚੇ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ✔
- ਅ) ਤੇਜ਼ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲੰਬੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਾ ਲਿਖਣਾ।
- C) ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ 'ਤੇ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ
- ਡੀ) ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਪੱਖਪਾਤੀ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਉੱਤੇ ਇਸਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਖਾਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਅਪਾਹਜਤਾ, ਲਿੰਗ, ਸਮਾਜਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਥਿਤੀ, ਜਾਂ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਬਾਰੇ ਅੜੀਅਲ ਆਉਟਪੁੱਟ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਇਸ ਸਬੰਧ ਵਿਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਬੱਚੇ ਦਾ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
12. ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਨਾਲ ਰੈਮ ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਬਣਾਉਣ ਵੇਲੇ 'ਤਾਕਤਾਂ' ਭਾਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ?
- ਏ) ਰਿਪੋਰਟ ਨੂੰ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਵਿਖਾਉਣ ਲਈ
- ਅ) ਤਾਕਤ ਸਿਰਫ ਫਾਰਮ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਹ ਕਾਨੂੰਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ।
- C) ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਉਸ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਨਾ ਕਰਨਾ ✔
- ਡੀ) ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਰਫ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਲਿਖਣਾ
ਵਿਆਖਿਆ: ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਸ਼ਕਤੀਆਂ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਮੀ/ਲੋੜ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਉਸ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨਾਲ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਟੀਚਿਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੇਰਣਾ ਦਾ ਆਧਾਰ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ, ਵਿਕਾਸ-ਮੁਖੀ ਨਜ਼ਰੀਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
13. ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ 'ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਅਤੇ ਮੌਲਿਕਤਾ' ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਰਵੱਈਆ ਕੀ ਹੈ?
- A) ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਕੀਤੇ ਅੱਖਰਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ
- ਅ) ਪਾਠਕ੍ਰਮ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਮੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ✔
- C) ਸਰੋਤ ਦੀ ਪਰਵਾਹ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ, ਵਪਾਰਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਚਿੱਤਰ ਨੂੰ ਵੰਡੋ
- ਡੀ) ਇਹ ਮੰਨ ਕੇ ਕਿ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਮੁੱਦਾ ਡਿਜੀਟਲ ਸਮੱਗਰੀ 'ਤੇ ਬਿਲਕੁਲ ਲਾਗੂ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ
ਵਿਆਖਿਆ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਖੁਆਇਆ ਗਿਆ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਸਮੱਗਰੀ, ਬ੍ਰਾਂਡ ਅੱਖਰ ਜਾਂ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਪਾਠਕ੍ਰਮ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕਾਪੀਰਾਈਟ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਲਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਇਸ ਨੂੰ ਮੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
14. ਪੂਰੇ ਮਾਡਿਊਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- ਏ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਮਾਹਰ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਫੈਸਲੇ ਲੈਂਦੀ ਹੈ
- ਅ) ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸਿਰਫ ਨੋਟਬੰਦੀ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਹੋਰ ਕੁਝ ਨਹੀਂ
- C) ਜਦੋਂ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਹਰ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਰਹਿੰਦੀ
- ਡੀ) ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਡਰਾਫਟ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਫੈਸਲਾ ਅਤੇ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਮਾਹਰ, ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਹੈ ✔
ਵਰਣਨ: ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਇੱਕ ਸਹਾਇਕ ਅਤੇ ਸਕੈਚ ਜਨਰੇਟਰ ਹੈ; ਨਿਦਾਨ, ਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਟੀਚਾ ਨਿਰਧਾਰਨ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਸਮਰੱਥ ਮਾਹਰ, IEP ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹਨ। ਗੈਰ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਹਸਤਾਖਰਿਤ ਮਾਹਿਰ ਫੈਸਲੇ ਵਾਂਗ ਹੈ।