ਲਾਭ:
- ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ (ਮਾਪਣਯੋਗ) ਟੀਚੇ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ-ਅਧਾਰਿਤ ਟੀਚਾ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ
- ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਪੜਾਅਵਾਰ (ਟਾਸਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ) ਸੈੱਟ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਕਿ IEP ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ IEP ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਦਾ ਖਰੜਾ ਮਾਹਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੈਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।
IEP (ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ) ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਯੋਜਨਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀਆਂ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇਹ ਲਿਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਟੀਚੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਸ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਕੇਂਦਰ ਹੈ: ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਲਿਖਿਆ IEP ਇਹ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬੱਚਾ ਇੱਕ ਸਾਲ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕੀ ਸਿੱਖੇਗਾ, ਅਧਿਆਪਕ ਕੀ ਸਿਖਾਏਗਾ, ਅਤੇ ਤਰੱਕੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਮਾੜੀ ਲਿਖਤ IEP ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਵਾਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਚੰਗੇ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਪਰ ਮਾਪੇ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦੇ ਅਤੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੇ, ਅਤੇ ਫਾਈਲ ਵਿੱਚ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸਿਖਾਂਗੇ ਕਿ BEP ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਮਾਪਣ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਨੋਟ ਕਰੋ: ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਅੰਤਿਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ IEP ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ; ਏਆਈ ਡਰਾਫਟ ਮਾਹਰ ਅਨੁਕੂਲਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਜਾਇਜ਼ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਲੰਬੀ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ
ਬੀਈਪੀ ਵਿੱਚ ਦੋ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ ਹਨ। ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਟੀਚਾ (UDA) ਉਹ ਸਮੁੱਚਾ ਟੀਚਾ ਹੈ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਕੂਲੀ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਤੱਕ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ "ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸਧਾਰਨ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹਦਾ ਅਤੇ ਸਮਝਦਾ ਹੈ"। ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦਾ ਟੀਚਾ (SBA) ਮਾਪਣਯੋਗ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਕਦਮ ਹਨ ਜੋ ਇਸ ਸਮੁੱਚੇ ਟੀਚੇ ਵੱਲ ਲੈ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਵਿਦਿਆਰਥੀ 10 ਦੋ-ਅੱਖਰਾਂ ਵਾਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ 8 ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ।" ਲੰਬੇ ਟੀਚੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਛੋਟੇ ਟੀਚੇ ਰਸਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ ਤੱਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ; ਅਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ KBS (ਸ਼ਰਤ-ਵਿਵਹਾਰ-ਮਾਪਦੰਡ) ਕਹਿ ਸਕਦੇ ਹਾਂ:
- ਸਥਿਤੀ: ਕਿਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਵਿਵਹਾਰ ਦਿਖਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ ("ਜਦੋਂ ਤਸਵੀਰ ਕਾਰਡ ਦਿੱਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ", "ਜਦੋਂ ਅਧਿਆਪਕ ਮਾਡਲ")।
- ਵਿਵਹਾਰ: ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ, ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਾਰਵਾਈ ("ਮੇਲ," "ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ," "ਪੁਆਇੰਟ")। ਮਾਨਸਿਕ ਅਤੇ ਬੇਅੰਤ ਸਮੀਕਰਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਸਮਝਦਾ ਹੈ", "ਜਾਣਦਾ ਹੈ", "ਜਾਣਦਾ ਹੈ" ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਮਾਪਦੰਡ: ਸਫਲਤਾ ਸੀਮਾ ("10 ਵਿੱਚੋਂ 8 ਟਰਾਇਲ", "80% ਸਹੀ", "ਮੌਖਿਕ ਸੰਕੇਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸੁਤੰਤਰ")।
ਸਾਵਧਾਨ: "ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੰਬਰ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ" ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ। "ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੇ ਨਾਮ 1-10 ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ 10 ਵਿੱਚੋਂ 8 ਵਾਰ ਦਿਖਾਏ ਜਾਣ 'ਤੇ" ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਟੀਚਾ ਹੈ। AI 'ਤੇ ਹਮੇਸ਼ਾ CBL (ਸ਼ਰਤ-ਵਿਵਹਾਰ-ਮਾਪਦੰਡ) ਫਾਰਮੈਟ ਲਾਗੂ ਕਰੋ।
ਕੈਸਕੇਡਿੰਗ (ਕਾਰਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ)
ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਹੁਨਰ "ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਧੋਦਾ ਹੈ"; ਇਸਨੂੰ ਟੂਟੀ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰਨ, ਗਿੱਲਾ ਕਰਨ, ਸਾਬਣ ਲੈਣ, ਰਗੜਨ, ਕੁਰਲੀ ਕਰਨ, ਬੰਦ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਕਾਉਣ ਦੇ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਕ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਉਪ-ਪੜਾਅ ਵਿੱਚ ਤੋੜਨ ਲਈ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਮਾਹਰ ਬੱਚੇ ਲਈ ਕਦਮਾਂ ਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਕੈਸਕੇਡਿੰਗ ਅਧਿਆਪਨ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਪ੍ਰਗਤੀ ਨੂੰ ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ ਮਾਪਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਹੇਠ ਦਿੱਤੀ ਸਾਰਣੀ ਚੰਗੇ ਅਤੇ ਮਾੜੇ ਉਦੇਸ਼ ਦੇ ਬਿਆਨਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦੀ ਹੈ:
ਕਮਜ਼ੋਰ ਸਮੀਕਰਨ (ਅਣਮਾਪਣਯੋਗ)
ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਮੀਕਰਨ (KDS ਨਾਲ)
ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰਦਾ ਹੈ
5 ਵਿੱਚੋਂ 4 ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਚੀ ਆਵਾਜ਼ ਵਿੱਚ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਗਤੀਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਹਿੱਸਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ
ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਦਾ ਹੈ
85% ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਨਾਲ 1-20 ਨੰਬਰਾਂ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿਓ
ਦੋਸਤਾਂ ਨਾਲ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ
ਗੇਮ ਦੌਰਾਨ 5 ਵਿੱਚੋਂ 4 ਵਾਰ ਜ਼ੁਬਾਨੀ ਸੰਕੇਤ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਵਾਰੀ ਦਾ ਇੰਤਜ਼ਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਪੈਨਸਿਲ ਫੜਨਾ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ
ਤੀਹਰੀ ਪਕੜ ਨਾਲ 10 ਮਿੰਟ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਲਿਖਤ
ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
8 ਵਿੱਚੋਂ 6 ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ AAC ਕਾਰਡ ਨਾਲ ਲੋੜ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਬੇਅੰਤ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਅਧਿਆਪਕ ਦਾ ਡਰਾਫਟ IEP ਪੜ੍ਹਿਆ, "ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਸੰਚਾਰ ਹੁਨਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।" ਇਸ ਵਾਕ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਨਹੀਂ ਜਾ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਸਾਲ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ "ਕੀ ਇਸ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ" ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ AI ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਦਿੱਤੀ ਅਤੇ ਕਿਹਾ, "ਇਸ ਆਮ ਟੀਚੇ ਨੂੰ 4 ਮਾਪਣਯੋਗ ਛੋਟੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ, ਹਰ ਇੱਕ ਸ਼ਰਤ-ਵਿਵਹਾਰ-ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਨਾਲ।" AI ਨੇ ਚਾਰ GSM ਉਦੇਸ਼ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ ਹਨ; ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਬੱਚੇ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਮਾਪਦੰਡ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ. ਹਰ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਹੁਣ ਟਰੈਕ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕੇਸ 2 - ਕੈਸਕੇਡਿੰਗ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲਈ, "ਖਾਤੇ ਬਦਲੋ" ਦਾ ਟੀਚਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਸੀ। ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਕਿਹਾ; AI ਨੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਹੈ ਜਿਵੇਂ ਕਿ “ਮੁਦਰਾਵਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ → 10 ਤੱਕ ਦਾ ਰਾਊਂਡ ਅੱਪ → ਸਧਾਰਨ ਤਬਦੀਲੀ → ਅਸਲ ਖਰੀਦਦਾਰੀ ਸਿਮੂਲੇਸ਼ਨ।” ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਕ੍ਰਮ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੀ, ਇੱਕ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦੋ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਬੱਚੇ ਨੇ ਹਰ ਹਫ਼ਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ। ਨਤੀਜਾ: ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਟੀਚਾ ਇੱਕ ਸਿਖਾਉਣ ਯੋਗ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਅਭਿਲਾਸ਼ੀ ਟੀਚਾ। ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਵਿੱਚ, ਏਆਈ ਨੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਉੱਚੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੱਤਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਬੱਚੇ ਦੇ ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਜਾਣੇ ਬਿਨਾਂ "ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ 100 ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ"। ਅਧਿਆਪਕ ਨੂੰ ਪਤਾ ਸੀ ਕਿ ਬੱਚੇ ਨੇ ਹੁਣ 12 ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਲਿਆ ਹੈ; ਇਹ ਟੀਚਾ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਸੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲਤਾ ਪੈਦਾ ਕਰੇਗਾ। ਉਸਨੇ ਤਿੰਨ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਅੰਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ "40 ਸ਼ਬਦਾਂ" ਵਜੋਂ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਿਆ। ਗਲਤੀ: AI ਨੂੰ ਅਸਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਪੱਧਰ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣਾ।
ਕੇਸ 4 - ਜਦੋਂ ਸਧਾਰਣਤਾ ਨੂੰ ਭੁੱਲ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ "ਅਧਿਆਪਕ ਨਾਲ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ 10 ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ" ਕਰਨ ਦਾ ਟੀਚਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ, ਪਰ ਉਹ ਛੁੱਟੀ, ਘਰ ਜਾਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਹੁਨਰ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਮਰੱਥ ਸੀ। ਅਧਿਆਪਕ ਨੇ ਟੀਚੇ ਦੇ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਸੀ (ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣ, ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਹੁਨਰ)। ਉਸਨੇ ਏਆਈ ਨੂੰ ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਦੇਸ਼ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਲਈ ਕਿਹਾ: "ਤਿੰਨ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ 10 ਤੱਕ ਗਿਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਦੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਲੋਕਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਸਤੂਆਂ ਦੇ ਨਾਲ।" ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਟੀਚਾ ਸਿਰਫ ਕਲਾਸਰੂਮ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਬਲਕਿ ਅਸਲ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਲਿਆਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਸਿਧਾਂਤ: ਇੱਕ ਹੁਨਰ ਉਦੋਂ ਤੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਾਸਲ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਆਮ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਅਤੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ:
ਔਟਿਜ਼ਮ ਵਾਲੇ ਬੱਚੇ ਲਈ ਸੰਚਾਰ ਟੀਚੇ ਲਿਖੋ।
ਇਹ ਬੇਨਤੀ ਬਹੁਤ ਆਮ ਹੈ: ਇਸ ਵਿੱਚ ਬੱਚੇ ਦਾ ਪੱਧਰ, ਮੌਜੂਦਾ ਸੰਚਾਰ ਸ਼ੈਲੀ ਅਤੇ ਤਰਜੀਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵਾਕੰਸ਼ "ਔਟਿਜ਼ਮ ਵਾਲਾ ਬੱਚਾ" ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਮੰਨਦਾ ਹੈ; ਹਾਲਾਂਕਿ, ਹਰੇਕ ਬੱਚਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਕਲੀਚ ਟੀਚੇ ਹਨ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੂੰ ਵੀ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰਾਉਟ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: ਇੱਕ IEP ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਅਧਿਆਪਕ ਦਾ ਸਹਾਇਕ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ (ਅਗਿਆਤ): 7 ਸਾਲ ਦਾ। ਮੌਖਿਕ ਸਮੀਕਰਨ ਸੀਮਤ ਹੈ, ਲਗਭਗ 15 ਠੋਸ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਸਵੀਰ ਕਾਰਡਾਂ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਡੋਮੇਨ: ਭਾਵਪੂਰਤ ਸੰਚਾਰ। ਕਾਰਜ: 1 ਲੰਬੀ-ਅਵਧੀ ਟੀਚਾ + 4 ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚੇ ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਲਿਖੋ। ਫਾਰਮੈਟ: ਹਰੇਕ ਛੋਟੇ ਟੀਚੇ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤਾਂ + ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ + ਮਾਪਦੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਰੱਖੋ (ਮੁਸ਼ਕਲ ਤੋਂ ਆਸਾਨ)। ਗੈਰ-ਮਾਪਣਯੋਗ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ, ਇਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ (ਇਹ ਸਮਝਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ)। ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਅਤੇ ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੁਆਰਾ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
ਇਸ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ, ਖੇਤਰ, ਆਕਾਰ (KDM) ਅਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦ ਨਿਯਮ ਹੈ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਅਤੇ ਮਾਪਣਯੋਗ ਰੂਪਰੇਖਾ ਹੈ।
ਵਧੀਕ ਟੈਮਪਲੇਟ: ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ ਅਤੇ ਵਿਧੀ
ਹਰ ਟੀਚੇ ਦੇ ਨਾਲ ਇਹ ਵੀ ਲਿਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਿਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਇਸ ਟੈਂਪਲੇਟ ਨਾਲ, AI ਨੂੰ ਉਦੇਸ਼ + ਮਾਪ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
ਹਰੇਕ ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚੇ ਲਈ, ਹੇਠ ਲਿਖੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰੋ: - ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀ: (ਨਿਰੀਖਣ / ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਅਨੁਸੂਚੀ / ਅਧਿਐਨ ਦਾ ਨਮੂਨਾ / ਟੈਸਟ) - ਮਾਪ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ: (ਹਫਤਾਵਾਰੀ / ਦੋ-ਹਫਤਾਵਾਰੀ) - ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ: (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ 3 ਲਗਾਤਾਰ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ 80%) - ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਨੋਟ: (ਕਿਊ ਟਾਈਮ ਸਮੱਗਰੀ, ਫਲੈਕਸ ਸਮਗਰੀ,)
ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਲਈ:
ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ 4 ਛੋਟੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਕਰੋ, 1-4, ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਅੰਦਾਜ਼ਨ ਅਧਿਐਨ ਸਮਾਂ (ਕਿੰਨੇ ਹਫ਼ਤੇ) ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ਸੁਝਾਅ ਹੈ ਅਤੇ ਸਹੀ ਸਮਾਂ ਟੀਮ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- ਬੇਅੰਤ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ. "ਉਹ ਸਮਝਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਜਾਣਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਵਿਕਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਜਾਣੂ ਹੈ" ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਬੇਅੰਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ।
- ਮੌਜੂਦਾ ਪੱਧਰ ਦਿੱਤੇ ਬਿਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਲਈ ਪੁੱਛਣਾ. AI ਉਹਨਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਗੈਰ-ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜਾਂ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹਨ।
- ਇਕਸਾਰ "ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕ" ਤਰਕ ਨਾਲ ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਲਿਖਣਾ। "X ਨਾਲ ਨਿਦਾਨ ਕੀਤੇ ਬੱਚਿਆਂ ਲਈ ਟੀਚੇ" ਕਹਿਣਾ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਬ੍ਰੈਕੇਟਿੰਗ ਨੂੰ ਛੱਡਣਾ। ਵੱਡੇ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੇ ਬਿਨਾਂ ਦੇਣਾ ਅਧਿਆਪਨ ਅਤੇ ਮਾਪ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਲਿਖ ਰਿਹਾ। ਇੱਕ ਟੀਚਾ ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਮਾਪਦੰਡ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ ਉਸ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ।
- ਡਰਾਫਟ 'ਤੇ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦਸਤਖਤ ਕਰੋ। IEP ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰਕ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ।
ਸਾਰੰਸ਼ ਵਿੱਚ
BEP ਟੀਚੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸਿੱਖਿਆ ਦਾ ਰੋਡ ਮੈਪ ਹਨ। ਲੰਮੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੀਚੇ ਰਸਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਚੰਗਾ ਛੋਟਾ ਉਦੇਸ਼ CBL (ਸਥਿਤੀ-ਵਿਵਹਾਰ-ਮਾਪਦੰਡ) ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਿਰਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੁਆਰਾ ਛੋਟੇ ਕਦਮਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਇਹਨਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਕੈਸਕੇਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਬੱਚੇ ਦਾ ਅਸਲ ਪੱਧਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਅੰਤਮ ਪ੍ਰਵਾਨਗੀ IEP ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲਈ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਦਾ ਟੀਚਾ ਚੁਣੋ। AI ਨੂੰ ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ ਅਗਿਆਤ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਅਤੇ "ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ" ਦੇ ਨਾਲ 4 ਛੋਟੀ ਮਿਆਦ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦੇਣ ਲਈ ਕਹੋ। CBL (ਸਥਿਤੀ-ਵਿਵਹਾਰ-ਮਾਪਦੰਡ) ਲਈ ਹਰੇਕ ਉਦੇਸ਼ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਕੋਈ ਗਾਇਬ ਤੱਤ ਹਨ, ਕੀ ਕਾਰਜ ਮਾਪਣਯੋਗ ਹੈ, ਕੀ ਮਾਪਦੰਡ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹੈ? ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਦੋ ਟੀਚਿਆਂ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ ਅਤੇ ਹਰੇਕ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਹਰੇਕ ਛੋਟੇ ਟੀਚੇ ਦੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ, ਨਿਰੀਖਣਯੋਗ ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- [ ] ਇੱਥੇ ਕੋਈ ਮਾਪਣਯੋਗ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ (ਸਮਝਦਾ/ਜਾਣਦਾ ਹੈ/ਜਾਣੂ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ)।
- [ ] ਮਾਪਦੰਡ ਬੱਚੇ ਦੇ ਅਸਲ ਪੱਧਰ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਟਾਸਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡਾ ਟੀਚਾ ਹਾਸਲ ਕੀਤਾ।
- [] ਹਰੇਕ ਟੀਚੇ ਦੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ।
- [ ] ਮੈਂ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ ਟੀਮ ਅਤੇ ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਮਨਜ਼ੂਰੀ ਨਾਲ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਦਿੱਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।