Faida:
- Uwezo wa kusanidi mfumo wa uchambuzi wa mahitaji, mantiki ya programu na rasimu ya maombi ya ufadhili na akili ya bandia.
- Kujua kwamba programu imezaliwa kutoka shambani na kuwa na uwezo wa kutumia nidhamu ya kuweka kila takwimu na kiasi na data halisi na kuweka alama kwa takwimu iliyoundwa [DATA INAYOHITAJI].
- Onyesha uwezo wa kutimiza ahadi kwa uhalisia na endelevu na kutumia lugha isiyonyanyapaa na kuwapa nguvu walengwa.
Kazi ya kijamii sio tu utafiti wa moja kwa moja; Pia inahusu kubuni, kutekeleza na kutafuta rasilimali za programu na miradi inayoshughulikia mahitaji ya jamii. Mpango wa kusaidia ajira ya wanawake katika ujirani, mradi wa msaada wa elimu kwa watoto wasiojiweza, kituo cha kijamii kwa wazee, kampeni ya uhamasishaji kupambana na uraibu. Kazi hizi; Inahitaji uchanganuzi, kuweka malengo, mpango wa shughuli, bajeti, ufuatiliaji-tathmini na mara nyingi maombi ya mfuko (maombi ya kuomba rasilimali kama malipo ya mradi). Katika kitengo hiki, utajifunza jinsi ya kutumia AI kama mshirika wa kufikiri na kuandika kuanzia hatua ya wazo la programu hadi rasimu ya maombi, ni data gani inapaswa kuwa halisi, na mipaka ya kimaadili.
Kanuni kutoka mwanzo: Programu inaibuka kutoka shambani; sio kutoka kwa meza. Kinachofanya programu kuwa ya kweli ni kwamba inategemea hitaji halisi la jumuiya halisi. AI inaweza kutoa maandishi fasaha ya "mahitaji ya uchambuzi", lakini haijui uwanja; Kwa kutumia takwimu, mahitaji na uhalali hutoa bila kuithibitisha kwa data halisi na maarifa yako ya uwandani hutoa programu ambayo ni nzuri kwenye karatasi lakini isiyo ya kweli. AI huongeza muundo na lugha; Unahakikisha uhalisi wa yaliyomo.
AI inakuja kwa njia gani katika mzunguko wa programu?
1. Inahitaji mfumo wa uchambuzi. Inaweka ni data gani, wadau gani, na maswali gani yanahitajika ili kuchunguza hitaji kwa utaratibu. Lakini unaweka nambari na matokeo kutoka kwa vyanzo halisi.
2. Mantiki ya programu (nadharia ya mabadiliko). Inasaidia kuanzisha mlolongo (mantiki ya kuingilia) ya "Shughuli hii hutoa pato hili, matokeo haya, athari hii"; Inafanya mapungufu na mawazo dhaifu kuonekana.
3. Shughuli na mpango wa wakati. Inazalisha mfumo unaotoka kwa malengo hadi shughuli, kutoka kwa shughuli hadi kalenda.
4. Rasimu ya maombi ya ufadhili. Mshirika hodari wa kuandika kwa kujaza sehemu za fomu ya maombi (muhtasari, mantiki, malengo, shughuli, mantiki ya bajeti, ufuatiliaji-tathmini, uendelevu) - unathibitisha data na ukweli.
5. Viashiria vya tathmini ya ufuatiliaji. Inapendekeza viashirio vinavyoweza kupimika ili kupima mafanikio ya programu.
Kidokezo: Unapokuwa na rasimu ya AI ya programu, iambie "itengeneze takwimu au vyanzo; badilisha nambari na [DATA INAYOTAKIWA]." Takwimu za kubuniwa katika maombi ya mfuko zitakataa ombi na kuharibu uaminifu wa taasisi yako. Unajaza tupu na data halisi.
Uendelevu wa programu ni mojawapo ya vipimo ambavyo mara nyingi hupuuzwa lakini ni moja ambayo wafadhili huangalia zaidi. Je, faida zitakuwaje mradi utakapokamilika, jinsi huduma itakavyoendelea, jinsi jumuiya itakavyojenga uwezo wao wenyewe - haya yote ni sehemu ya muundo mzuri. AI inaweza kuwa na ufahamu katika kuzalisha matukio ya uendelevu ("wakati ufadhili unapoisha, mshikadau huyu anachukua nafasi", "uwezo wa kujitolea umeanzishwa", "itifaki inafanywa na serikali ya mtaa"); Lakini ni wewe tu, kwa ujuzi wako wa uwandani, unaweza kutathmini kama matukio haya yanawezekana kweli na ni mdau gani aliyetoa ahadi hiyo. Ahadi ya uendelevu "ya sauti nzuri" iliyotolewa na AI, ikiwa hakuna ahadi ya kweli nyuma yake, huweka shirika chini ya ahadi ambayo haiwezi kutimiza katika siku zijazo.
Tahadhari: Kila ahadi unayotoa katika ombi la ufadhili ni mkataba. AI inaweza kupendekeza malengo yaliyotiwa chumvi, idadi isiyoweza kufikiwa ya wanufaika, au matokeo yasiyo ya kweli "ili kuongeza nafasi za kufaulu." Hata kama maombi kama hayo yatakubaliwa, kushindwa kufikia malengo wakati wa kipindi cha kuripoti kunaharibu uaminifu wa taasisi na nafasi za ufadhili wa siku zijazo. Daima ni bora kuahidi kidogo na kufanya zaidi kuliko kuahidi sana na kushindwa kutekeleza.
Hatua kwa hatua: kutoka wazo hadi maombi
- Kusanya unachohitaji kutoka shambani. Anza na data halisi (data yako mwenyewe ya kesi, takwimu rasmi, maoni ya washikadau); Sio kwa AI.
- Jenga mfumo na AI. Uliza AI kwa uchambuzi wa mahitaji na mifupa ya mantiki ya programu; weka data yako halisi kwenye kiunzi hiki.
- Rasimu ya shughuli na mantiki ya bajeti. AI inaweza kuelezea msururu wa matokeo ya shughuli na mantiki ya vitu vya bajeti; Unaamua kiasi.
- Imarisha lugha ya maombi. Tumia AI kwa nakala wazi na ya ushawishi inayolingana na lugha na vipaumbele vya mfadhili; Lakini epuka kutia chumvi na ahadi za uwongo.
- Ukaguzi wa uhalali na maadili. Je, kuna chanzo kwa kila nambari? Je, ahadi hizo ni za kweli? Je, programu ina hatari ya kudhuru au kulinyanyapaa kundi? Unatekeleza udhibiti huu.
kesi tatu ndogo
Kesi 1 - Mfumo uliokoa wakati. Chama kimoja kilikuwa kikitayarisha ombi la mradi wa kusaidia watoto katika kitongoji kisicho na uwezo. Mfumo wa uchambuzi wa mahitaji walioomba kutoka kwa AI ulinikumbusha wadau wawili ambao timu ilikosa (washauri wa shule na mkuu). Timu ilikusanya takwimu halisi kutoka kwa wadau hawa; Maombi yalitokana na uthibitisho wenye nguvu zaidi. Takriban siku 2 za kazi ya usanidi ilipunguzwa hadi nusu ya siku.
Kesi ya 2 - Takwimu za uwongo zimenaswa. YZ ilijumuisha sentensi ya kushangaza katika rasimu ya maombi: "70% ya watoto katika mtaa huu huacha shule." Timu iliuliza juu ya chanzo cha takwimu hii; YZ haikuweza kutaja chanzo, takwimu iliundwa. Wakati data halisi ilichunguzwa, uwiano ulikuwa tofauti sana. Ikiwa ingetumwa na takwimu za kubuni, maombi yangekataliwa na kupoteza uaminifu.
Kesi ya 3 - Hatari ya kimaadili imetambuliwa. Rasimu ya AI ya programu moja ilielezea kikundi kinacholengwa kama "familia zenye shida" na kuwaonyesha kama "vitu vya usaidizi" vya kawaida. Timu iligundua hili: lugha ilikuwa ya unyanyapaa na kinyume na kanuni ya programu ya uwezeshaji. Maandishi yalitafsiriwa katika lugha iliyoifanya jamii kuwa somo na mshirika. Hii iliboresha maadili na ubora wa matumizi.
Violezo vinne vinavyoweza kunakiliwa
1) Inahitaji mfumo wa uchambuzi:
Jukumu lako: mshauri wa kubuni programu za kijamii. Tayarisha mfumo wa uchanganuzi wa mahitaji kuhusu [msaada wa kielimu kwa watoto wasiojiweza katika mtaa]: ni data gani ninapaswa kukusanya, wadau gani niwahoji, niulize maswali gani? Takwimu au matokeo FEKI; Andika [DATA INAYOTAKIWA] ambapo nambari zinahitajika.
2) Mantiki ya programu (nadharia ya mabadiliko):
Anzisha msururu wa mantiki ya kuingilia kati kwa wazo la programu lifuatalo: Shughuli → Matokeo → Matokeo → Athari. Andika mawazo chini ya kila hatua na uweke alama dhana dhaifu/hatari. Wazo:[andika wazo la programu]. Usiahidi matokeo yasiyo ya kweli.
3) Rasimu ya maombi ya Mfuko:
Jukumu lako: mhariri wa marejeleo. Andika rasimu za sehemu zifuatazo: muhtasari, mantiki, malengo (SMART), shughuli, viashiria vya ufuatiliaji-tathmini, uendelevu. Takwimu na kiasi INAYOTOA;Tumia [DATA INAYOTAKIWA] / [KIASI INACHOHITAJI] vishika nafasi. Usizidishe; Andika kwa uhalisia na kwa uwazi. Habari ya programu: [toa habari]
4) Maadili na udhibiti wa lugha:
Chunguza maandishi ya programu hapa chini: je, yanawanyanyapaa walengwa, je, yanawaonyesha kama "vitu vya usaidizi" visivyo na maana, kuna lugha inayokiuka kanuni ya uwezeshaji na ushiriki? Ripoti taarifa zenye matatizo na upendekeze njia mbadala za heshima zinazohusisha jumuiya. Maandishi: [bandika maandishi]
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Andika ombi la mradi kwa watoto wasiojiweza na ujumuishe takwimu za kuvutia katika uhalalishaji wako.
Kusema "weka takwimu za kuvutia" ni mwaliko kwa AI kutengeneza nambari. Matokeo yake ni maandishi ya kuvutia lakini yasiyo na chanzo ambayo yatafanya ombi kukataliwa na kudhoofisha uaminifu.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: mhariri wa marejeleo. Andika rasimu ya maombi ya mradi kulingana na data yangu HALISI na maarifa ya uga hapa chini. Takwimu za ziada FITTING; Andika [DATA INAYOTAKIWA] ambapo nambari ambayo sikutoa inahitajika. Weka malengo SMART na ahadi ya kweli. Fafanua jumuiya kama somo shirikishi, si somo la passiv. Data yangu: [bandika data halisi]
Tofauti: kusema "tumia data niliyokupa, weka alama iliyobaki" badala ya "weka takwimu" hufanya programu kuwa ya uaminifu na yenye nguvu.
AI na binadamu katika mzunguko wa programu
Jukwaa
Mchango wa AI
kazi ya mwanadamu
Inahitaji uchambuzi
mfumo, maswali
Data halisi, uwanja
Mantiki ya programu
mlolongo + dhana
Hukumu ya uhalisia
Mpango wa shughuli
rasimu ya kalenda
Kutumika
Bajeti
mantiki ya kalamu
Kiasi halisi
Uandishi wa maombi
lugha, muundo
ukweli, uaminifu
Ufuatiliaji-tathmini
Pendekezo la kiashiria
Umuhimu, kipimo
Maadili
Udhibiti wa lugha
Uamuzi wa uharibifu/unyanyapaa
Makosa ya kawaida
- Kuamini takwimu za AI. Anaunda nambari; weka kila data kutoka kwa chanzo halisi.
- Kubuni mpango kutoka kwa meza. Mpango huo unatoka shambani; AI haijui uwanja.
- Ahadi iliyotiwa chumvi. Matokeo ambayo hayatapatikana yanaharibu programu na uaminifu; Kuwa halisi.
- Lugha ya unyanyapaa. Bainisha kundi lengwa kama somo shiriki, si "kitu" kisicho na shughuli.
- Kuruka ufuatiliaji-tathmini. Programu ambayo haiwezi kupimwa haiwezi kudhibitiwa; weka viashiria tangu mwanzo.
Kwa muhtasari
Ubunifu wa programu na mradi ni nguvu ya kazi ya kijamii katika ngazi ya jamii; Hapa, AI huokoa wakati halisi na mfumo wa uchambuzi wa mahitaji, mantiki ya programu, mpango wa shughuli, rasimu ya maombi ya ufadhili na pendekezo la kiashirio. Lakini programu inazaliwa kutoka kwa uwanja: unaweka takwimu, mahitaji na kiasi na data halisi, kuweka ahadi za kweli na kufanya lugha iendane na kanuni ya uwezeshaji bila unyanyapaa. AI huongeza muundo na lugha; Unahakikisha uhalisi na maadili.
Jukumu la maombi
Chagua wazo la programu, halisi au la kubuni, lakini la kweli. Chambua ni data na washikadau gani unahitaji kukusanya kwa kiolezo cha "mfumo wa uchanganuzi wa mahitaji". Kisha chukua rasimu iliyo na kiolezo cha "rasimu ya maombi ya ufadhili" na uangalie ikiwa AI inaunda takwimu zozote, kwa kutumia vishika nafasi vya [DATA INAHITAJIKA] kwa usahihi. Hatimaye, tumia kiolezo cha "maadili na ukaguzi wa lugha".
orodha ya ukaguzi
- [ ] Nilitegemea hitaji la data halisi na maarifa ya uwanjani.
- [ ] Nimethibitisha/nimetia alama kila takwimu AI inazalisha kutoka kwa chanzo halisi.
- [ ] Niliweka ahadi na malengo ya kweli na yanayoweza kupimika.
- [ ] Nilitumia lugha isiyonyanyapaa walengwa, bali inawapa nguvu.
- [ ] Nilipanga viashiria vya ufuatiliaji-tathmini tangu mwanzo.