ਲਾਭ:
- ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਟੇਬਲ ਅਤੇ ਨਿਰੀਖਣ ਨੋਟਸ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
- ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਜੋ ਸੰਖੇਪਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਲਈ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣਾ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ
- ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੋਖਮ ਅਤੇ ਪੱਖਪਾਤ ਦੇ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਦੇਖਣ ਦੇ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਾਹਰ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪੀਡੀਆਰ ਪੇਸ਼ਾਵਰ ਦੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਹਾਜ਼ਰੀ ਦੇ ਪੈਟਰਨ, ਅਕਾਦਮਿਕ ਪ੍ਰਗਤੀ, ਵਿਵਹਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਨਿਰੀਖਣ, ਸਮਾਜਿਕ ਸਬੰਧ, ਇੰਟਰਵਿਊ ਇਤਿਹਾਸ। ਇਸ ਨਿਗਰਾਨੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਛੇਤੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿਸੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ; ਇਸ ਨੂੰ ਛੇਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਵਧਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇਖਣਯੋਗ ਸੰਕੇਤਾਂ (ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿੱਚ ਅਚਾਨਕ ਵਾਧਾ, ਗ੍ਰੇਡ ਡਿੱਗਣਾ, ਕਢਵਾਉਣਾ) ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸਰਗਰਮ ਕਰਨਾ। ਪਰ ਇਹ ਖੇਤਰ ਬਹੁਤ ਲਾਭਦਾਇਕ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਦੋਵੇਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ; ਮਾੜੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਇਹ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ "ਜੋਖਮ ਲੇਬਲ" ਵਿੱਚ ਫਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਏਆਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਹਾਇਤਾ ਵਜੋਂ ਵਰਤਣਾ ਸਿੱਖਾਂਗੇ ਜੋ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਟਰੈਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸਿਧਾਂਤ: AI ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਉਸਨੂੰ "ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ" ਘੋਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ। ਮੁਢਲੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਹਮੇਸ਼ਾ ਮਾਹਰ ਦੇ ਨਿਰੀਖਣ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਚਰਚਾ ਨਾਲ ਜੋੜੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ; ਅੰਤਮ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ ਦੇ ਕੋਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਆਉ ਅਸੀਂ ਸੰਕਟ ਦੀ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਵੀ ਯਾਦ ਕਰੀਏ: ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਡੇਟਾ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਖਤਰੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਤੁਰੰਤ ਖ਼ਤਰੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ), ਇਹ ਇੱਕ ਸੰਕਟ ਸਥਿਤੀ ਹੈ ਅਤੇ ਯੂਨਿਟ 9 ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; AI ਨਹੀਂ।
ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਖਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵਧੀਆ ਲਾਈਨ
ਇਕੱਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨਾ ਅਰਥਪੂਰਨ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਪ੍ਰਸੰਗ ਅਰਥ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿੱਚ ਤਿੰਨ-ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਵਾਧਾ; ਇਹ ਕਿਸੇ ਬਿਮਾਰੀ, ਪਰਿਵਾਰਕ ਸਥਿਤੀ, ਜਾਂ ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਇਸ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਸਾਰਣੀ ਜਾਂ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਵਿੱਚ ਵਿਖਾਈ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ("ਪਿਛਲੇ ਤਿੰਨ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿੱਚ ਕਾਫ਼ੀ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ"); ਇਹ ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸੰਕੇਤ ਹੈ ਜੋ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦਾ ਧਿਆਨ ਉਸ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਵੱਲ ਖਿੱਚਦਾ ਹੈ। ਖ਼ਤਰਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ AI (ਜਾਂ ਮਾਹਰ, AI 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ) ਇਸ ਸਿਗਨਲ ਤੋਂ ਇੱਕ ਨਿਰਣੇ 'ਤੇ ਛਾਲ ਮਾਰ ਦੇਵੇਗਾ: "ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋਖਮ/ਸਮੱਸਿਆ/ਅਣਗਹਿਲੀ ਵਿੱਚ ਹੈ।" ਇਹ ਛਾਲ ਗਲਤ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਕਲੰਕਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਨਿਯਮ: AI ਸਿਗਨਲ, ਮਾਹਰ ਅਰਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਰਕ ਹੈ, ਸਿੱਟਾ ਨਹੀਂ। ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਕੋਈ ਚਿੰਨ੍ਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ।
ਇੱਕ ਹੋਰ ਸੂਖਮਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਸਮੇਂ ਸਾਵਧਾਨ ਰਹਿਣਾ. ਹਾਜ਼ਰੀ, ਗ੍ਰੇਡ ਰੁਝਾਨ, ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਹਨ, ਪਰ AI ਦਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ "ਜੋਖਮ ਸਕੋਰ" ਵਜੋਂ ਜੋੜਨਾ ਗੁੰਮਰਾਹਕੁੰਨ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਧ ਗਈ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਸਦੀ ਇੱਕ ਪੁਰਾਣੀ ਸਿਹਤ ਸਥਿਤੀ ਹੈ; ਇਹ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਸਫਲਤਾ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਨੰਬਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰੈਮ ਕਰਨਾ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਦੀ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਅਸਪਸ਼ਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤ ਤਰਜੀਹ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਹੀ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ "ਚਿੰਨ੍ਹ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇ ਪੂਰੇ ਨੂੰ ਮਾਹਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ 'ਤੇ ਛੱਡਣਾ ਹੈ। AI ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਰਣੇ ਵਿੱਚ ਜੋੜਨ ਦਾ ਕੰਮ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਇੱਕ ਚਿੰਨ੍ਹ "ਕਿੰਨਾ ਚਿਰ" ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ ਇਹ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ: ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਉਤਰਾਅ-ਚੜ੍ਹਾਅ ਅਤੇ ਤਿੰਨ ਮਹੀਨਿਆਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਬਹੁਤ ਵੱਖਰੇ ਅਰਥ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਹ ਦੁਬਾਰਾ ਇਸ ਸਮੇਂ ਦੇ ਮਾਪ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਾ ਮਾਹਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਾਵਧਾਨ: ਇੱਕ ਪ੍ਰਿੰਟਆਊਟ ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ "ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ" ਵਜੋਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਕੂਲ ਵਿੱਚ ਉਸ ਬੱਚੇ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਨੂੰ ਸਥਾਈ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਰਕੂਲੇਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਦਾਖਲ ਹੋਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਪ੍ਰਿੰਟਆਉਟਸ ਨੂੰ ਗੁਪਤ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਰਫ਼ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਅਤੇ ਮਾਹਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਹੇਠ ਵਰਤਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਪੱਖਪਾਤ: ਜੋ "ਜੋਖਮ" ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦਾ ਹੈ
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਵਿੱਚ ਪੱਖਪਾਤ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਨਿਆਂ ਮੁੱਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਸਿਸਟਮ (ਜਾਂ AI ਸੰਖੇਪ) ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਸਮਾਜਕ-ਆਰਥਿਕ ਸਮੂਹ, ਕਿਸੇ ਖਾਸ ਇਲਾਕੇ, ਜਾਂ ਕੁਝ ਵਿਹਾਰਕ ਨਮੂਨਿਆਂ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ "ਜੋਖਮ ਵਿੱਚ" ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫਲੈਗ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਇੱਕ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਸੰਸਥਾਗਤ ਰੂਪ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਹਰ ਨੂੰ ਇਹ ਫਰਕ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਚਿੰਨ੍ਹ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਮਰਥਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਹਰੇਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਪਰਕ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। AI ਦੁਆਰਾ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ "ਜੋਖਮ" ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਅਪਣਾਇਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਸਮਰਥਨ ਤੱਕ
- ਗੁਮਨਾਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਆਈਡੀ ਕੋਡਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ "ਵਿਦਿਆਰਥੀ A/B/C" ਨਾਲ ਹਾਜ਼ਰੀ, ਨਿਰੀਖਣ, ਅਤੇ ਗ੍ਰੇਡ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਰਗੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ।
- AI ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ. ਵਰਤਾਰੇ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ।
- ਚਿੰਨ੍ਹ ਚੁਣੋ। ਮਾਹਰ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਐਬਸਟਰੈਕਟ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਹੱਕਦਾਰ ਹਨ।
- ਰਾਏ. ਸੰਕੇਤਿਤ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰੋ; ਪ੍ਰਸੰਗ ਸਿੱਖੋ.
- ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ ਅਤੇ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਓ। ਮਾਹਰ ਅਰਥ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ.
- ਇਸ ਨੂੰ ਹਨੇਰਾ ਰੱਖੋ. ਸਹਾਇਤਾ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਾਂਝੇ ਕਰਨਾ; ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਾਰਿਤ ਨਾ ਕਰੋ.
ਨਕਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੈਂਪਲੇਟਸ
1) ਟਰੈਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸੰਖੇਪ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: PDR ਡਾਟਾ ਸੰਪਾਦਨ ਸਹਾਇਕ। ਫੈਸਲਾ, "ਜੋਖਮ" ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ। ਕੰਮ: ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੁਆਰਾ FACT ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਮਨਲਿਖਤ ਅਗਿਆਤ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ/ਨਿਰੀਖਣ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ; ਕੋਈ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ (ਵਾਧਾ/ਘਟਾਓ) ਦੱਸੋ। ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਮੇਰਾ ਹੈ; ਤੁਸੀਂ ਸਿਰਫ਼ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋ। ਡੇਟਾ: [ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਪੇਸਟ ਕਰੋ]
2) ਮੁਲਾਕਾਤ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਸਾਰਾਂਸ਼ਾਂ ਤੋਂ, ਉਹਨਾਂ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਜੋ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਲਈ ਆਧਾਰ ਬਣ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਲਈ ਇੱਕ-ਵਾਕ ਨਿਰਪੱਖ ਕਾਰਨ ਲਿਖੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਪਿਛਲੇ ਤਿੰਨ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਧੀ ਹੈ")। "ਜੋਖਮ ਭਰੇ/ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ" ਵਰਗੇ ਲੇਬਲ ਨਾ ਵਰਤੋ। ਸੰਖੇਪ: [ਗੁਮਨਾਮ ਸੰਖੇਪ]
3) ਟਰੈਕਿੰਗ ਟੇਬਲ ਸੰਪਾਦਨ:
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਫਾਲੋ-ਅਪ ਨੋਟਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਮਿਤੀ, ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ ਵਰਤਾਰਾ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਕਦਮ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਲਈ ਕਾਲਮਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰੋ। ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਨਾ ਜੋੜੋ, ਤੱਥ ਰੱਖੋ। ਨੋਟ: [ਗੁਮਨਾਮ ਨੋਟਸ]
4) ਇੰਟਰਵਿਊ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਤਿਆਰੀ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: PDR ਸਹਾਇਕ। ਮੈਂ ਇੱਕ 14-ਸਾਲ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਮੀਟਿੰਗ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹਾਂ ਜਿਸਦੀ ਹਾਜ਼ਰੀ ਵਧ ਗਈ ਹੈ। 8 ਤਿਆਰੀ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਜੋ ਗੈਰ-ਨਿਰਣਾਇਕ, ਖੁੱਲ੍ਹੇ-ਡੁੱਲ੍ਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਰੱਖਿਆਤਮਕ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ
ਕਮਜ਼ੋਰ:
ਇਸ ਕਲਾਸ ਦੀ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਦੇਖੋ, ਜੋਖਮ ਵਾਲੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨਦੇਹੀ ਕਰੋ।
ਇਹ AI ਨੂੰ ਜੱਜ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ "ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ" ਲੇਬਲ, ਕੋਈ ਪ੍ਰਸੰਗ ਅਤੇ ਕੋਈ ਗੱਲਬਾਤ ਨਹੀਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ।
ਮਜ਼ਬੂਤ:
ਤੁਹਾਡੀ ਭੂਮਿਕਾ: PDR ਡੇਟਾ ਸੰਪਾਦਨ ਸਹਾਇਕ, "ਜੋਖਮ" ਲੇਬਲ ਜੋੜਨਾ। ਹੇਠਾਂ ਅਗਿਆਤ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਡੇਟਾ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿਓ (ਪ੍ਰਤਿਭਾ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ) ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਪਿਛਲੇ 3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦਿਖਾਈਆਂ। ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ, ਬਸ ਲਿਖੋ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਹੈ; ਮੈਂ ਟਿੱਪਣੀ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰਾਂਗਾ। ਡੇਟਾ: [ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ]
ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਲੇਬਲ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ; ਫੈਸਲਾ ਮਾਹਰ ਦੇ ਹੱਥ ਵਿੱਚ ਹੈ।
ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ
ਕੇਸ 1 - ਮਦਦਗਾਰ ਚਿੰਨ੍ਹ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੂੰ 200 ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਵਿੱਚ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੁਸ਼ਕਲ ਆ ਰਹੀ ਸੀ। ਉਸ ਕੋਲ ਏਆਈ ਦੁਆਰਾ ਸੰਖੇਪ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਅਗਿਆਤ ਡੇਟਾ ਸੀ; ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਹੀਂ ਜਾਂਦਾ, ਜਿਸ ਨੇ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਾਂਤ ਪਰ ਸਥਿਰ ਵਾਧਾ ਦਿਖਾਇਆ, ਬਾਹਰ ਖੜ੍ਹਾ ਸੀ। ਮਾਹਰ ਬੋਲਿਆ; ਉਸ ਨੇ ਸਿੱਖਿਆ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਸਵੇਰ ਵੇਲੇ ਆਵਾਜਾਈ ਦੀ ਸਮੱਸਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਉਸ ਨੇ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ। AI ਨੇ ਸੰਕੇਤ ਦਿੱਤਾ, ਮਾਹਰ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੇ ਹੱਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ।
ਕੇਸ 2 - ਲੇਬਲ ਤੋਂ ਵਾਪਸੀ। ਇੱਕ AI ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨੂੰ "ਵਿਵਹਾਰ ਲਈ ਉੱਚ ਜੋਖਮ" ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ; ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਹਿਰਾਂ ਦੇ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ "ਕਲਾਸ ਦੋ ਵਾਰ ਬਦਲਣ ਦੀ ਬੇਨਤੀ" ਦਾ ਵਰਤਾਰਾ ਸੀ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਇਸ ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਰੱਦ ਕਰ ਦਿੱਤਾ, ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਪਾਇਆ ਕਿ ਬੇਨਤੀ ਦੋਸਤਾਂ ਦੇ ਸਮੂਹ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਛਾ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਈ ਸੀ। ਲੇਬਲ ਗਲਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬੱਚੇ ਨੂੰ ਕਲੰਕਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਮਾਹਰ ਫਿਲਟਰ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ।
ਕੇਸ 3 - ਪੱਖਪਾਤ ਜਾਂਚ। ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੇ ਦੇਖਿਆ ਕਿ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ "ਜੋਖਮ" ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਖਾਸ ਆਂਢ-ਗੁਆਂਢ ਦੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਉਸਨੇ ਸੂਚੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ, ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਕਿ ਇਹ ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇਸਨੇ ਸਾਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਨਿਰਪੱਖ, ਤੱਥ-ਆਧਾਰਿਤ ਮਾਪਦੰਡ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਸਹਾਇਤਾ ਅਸਲ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਵੰਡੀ ਗਈ, ਕਲੰਕ ਨਹੀਂ।
ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ
- AI ਮਾਰਕ ਨੂੰ "ਖਤਰਨਾਕ" ਬਣਾਉਣਾ। ਨਿਆਂਪਾਲਿਕਾ ਨੂੰ ਸੰਦ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ. ਹੱਲ: AI ਵਰਤਾਰੇ/ਪਰਿਵਰਤਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਨਿਰਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਇੰਟਰਵਿਊ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਮੁਲਾਂਕਣ। ਸਿਰਫ਼ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੇਖਣਾ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਨਾਲ ਗੱਲ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ. ਹੱਲ: ਹਰ ਚਿੰਨ੍ਹ ਗੱਲਬਾਤ ਰਾਹੀਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਹਾਸਲ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- ਪੱਖਪਾਤ ਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਪੈਟਰਨ-ਅਧਾਰਿਤ "ਜੋਖਮ" ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣਾ। ਹੱਲ: ਨਿਆਂ ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤਤਾ ਦਾ ਨਿਯੰਤਰਣ।
- ਲੇਬਲ ਨੂੰ ਸਰਕੂਲੇਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। "ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ" ਦੀ ਸੂਚੀ ਸਾਂਝੀ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ। ਹੱਲ: ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੀਮਾ।
- ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਕਟ ਨਾਲ ਉਲਝਾਉਣਾ। ਗੰਭੀਰ ਖਤਰੇ ਦੀ ਨਿਸ਼ਾਨੀ ਦਾ ਇਲਾਜ ਰੁਟੀਨ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਜੋਂ ਕਰਨਾ। ਹੱਲ: ਸੰਕਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (ਯੂਨਿਟ 9) ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਹੈ।
ਸਾਰਣੀ: ਨਿਸ਼ਾਨ ਜਾਂ ਨਿਰਣਾ?
ਆਉਟਪੁੱਟ
ਟਾਈਪ ਕਰੋ
ਕੀ ਕਰਨਾ ਹੈ
"ਪਿਛਲੇ 3 ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਵਿੱਚ ਗੈਰਹਾਜ਼ਰੀ ਵਧੀ ਹੈ"
ਚਿੰਨ੍ਹ (ਪ੍ਰਤਿਭਾ)
ਮਿਲਣ ਦਾ ਕਾਰਨ
"ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਜੋਖਮ ਭਰਿਆ ਹੈ"
ਨਿਰਣਾ (ਲੇਬਲ)
ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ, ਅਸਲੀਅਤ ਵੱਲ ਵਾਪਸ ਜਾਓ
"ਦੋ ਸਮੈਸਟਰਾਂ ਤੋਂ ਗ੍ਰੇਡ ਡਿੱਗ ਰਹੇ ਹਨ"
ਚਿੰਨ੍ਹ (ਪ੍ਰਤਿਭਾ)
ਮਿਲਣ ਦਾ ਕਾਰਨ
"ਉਸਦਾ ਪਰਿਵਾਰ ਉਸਨੂੰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ"
ਨਿਰਣਾ/ਅੰਦਾਜ਼ਾ
ਅਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ, ਨਿਰੀਖਣ 'ਤੇ ਵਾਪਸ ਜਾਓ
"ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੀ ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਘਟ ਗਈ ਹੈ"
ਚਿੰਨ੍ਹ (ਪ੍ਰਤਿਭਾ)
ਮਾਹਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦਾ ਹੈ
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ
ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਟਰੈਕਿੰਗ ਵਿੱਚ, AI ਇੱਕ ਉਪਯੋਗੀ ਸਹਾਇਤਾ ਹੈ ਜੋ ਖਿੰਡੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਮਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ; ਪਰ ਇਹ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਜਾਂ ਇਸਨੂੰ "ਖਤਰੇ ਵਿੱਚ" ਘੋਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। AI ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਮਾਹਰ ਅਰਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਨੂੰ ਸੰਦਰਭਿਤ ਕਰੋ, ਪੱਖਪਾਤ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ, ਲੇਬਲ ਸਰਕੂਲੇਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਗੰਭੀਰ ਜੋਖਮ ਦੇ ਸੰਕੇਤਾਂ 'ਤੇ ਸੰਕਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ 'ਤੇ ਸਵਿਚ ਕਰੋ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਕਲੰਕਿਤ ਕਰਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਪਰ ਸਮੇਂ ਸਿਰ ਅਤੇ ਨਿਰਪੱਖ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਹੈ।
ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ
ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਕਲਾਸਰੂਮ ਲਈ ਅਗਿਆਤ ਹਾਜ਼ਰੀ/ਨਿਰੀਖਣ ਡੇਟਾ ਬਣਾਓ। "ਟਰੈਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਸਾਰਾਂਸ਼" ਟੈਮਪਲੇਟ ਨਾਲ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ AI ਦਾ ਸਾਰ ਲਓ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ AI ਨੇ ਕੋਈ "ਜੋਖਮ/ਮਸਲਾ" ਲੇਬਲ ਜਾਂ ਨਿਰਣੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੇ ਹਨ? ਚਰਚਾ ਕਰਨ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਦੀ ਸਿਰਫ਼-ਤੱਥ, ਨਿਰਪੱਖ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰੋ, ਹਟਾਓ ਅਤੇ ਬਣਾਓ। ਫਿਰ ਪੱਖਪਾਤ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਸੂਚੀ ਇੱਕ ਖਾਸ ਪੈਟਰਨ ਵਿੱਚ ਸਟੈਕ ਹੁੰਦੀ ਹੈ?
ਚੈੱਕਲਿਸਟ
- [ ] ਮੈਂ ਟੂਲ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ।
- [ ] ਮੈਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ 'ਤੇ "ਜੋਖਮ ਲੇਬਲ/ਜਜਮੈਂਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ" ਸੀਮਾ ਲਿਖੀ ਹੈ।
- [ ] ਮੈਂ ਖੁਦ ਨਿਰਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, AI ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਤੱਥ/ਚਿੰਨ੍ਹ ਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਰੱਖਿਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਨਾਲ ਹਰੇਕ ਚਿੰਨ੍ਹ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਬਣਾਇਆ।
- [ ] ਮੈਂ ਪੱਖਪਾਤ ਲਈ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਅਤੇ ਲੇਬਲਾਂ ਨੂੰ ਨਿੱਜੀ ਰੱਖਿਆ।