Faida:
- Kuwa na uwezo wa kutofautisha ambapo akili ya bandia huokoa muda halisi katika mtiririko wa kazi wa elimu maalum (kuandika rasimu, uzalishaji wa nyenzo, muhtasari) na ambapo maamuzi kama vile utambuzi, uwekaji na kuweka malengo huachiwa mtaalamu na timu ya IEP, kulingana na kiwango cha hatari ya kazi.
- Uwezo wa kutumia taaluma inayothibitisha kila pato la akili bandia kwa kuiunganisha na chanzo, kulinganisha na wasifu halisi wa mtoto, na kuipitisha kupitia kichujio cha kitaalamu.
- Kuficha utambulisho wa data ya mwanafunzi na familia ndani ya wigo wa KVKK/faragha na kupata mazoea ya kuchagua gari salama
Siku ya mwalimu wa elimu maalum hupita kimya kimya chini ya rundo la karatasi. Programu ya elimu ya kibinafsi ya mwanafunzi mmoja (IEP) itasasishwa, laha-kazi iliyorekebishwa itatayarishwa kwa ajili ya mwingine, rekodi ya tabia ya mwanafunzi wa tatu itachorwa, na ripoti ya maendeleo itaandikwa kwa familia ya mwanafunzi wa nne. Yote haya yanahitaji kumjua mtoto, fikra bunifu na utaalamu; Lakini baadhi yao pia ni ya kurudia, rasmi na ya muda mwingi. Akili Bandia (AI, au AI kwa mifumo fupi ya kompyuta ambayo inaweza kutoa maandishi, kutambua ruwaza, kufupisha na kuandika kama binadamu) ni msaidizi mwenye nguvu katika kuharakisha kundi hili la pili. Inaonyesha lengo la IEP, hurahisisha maandishi, na muhtasari wa dokezo la uchunguzi kwa dakika. Lakini inapotumiwa vibaya, chombo hicho hicho kinaweza kubeba matokeo yanayoonekana kuwa salama lakini yasiyo sahihi katika uamuzi wa elimu ya mtoto.
Sehemu ya kwanza ya moduli hii sio utangulizi wa programu. Madhumuni yake ni kufafanua wapi kuweka AI katika biashara yako na wapi usiiweke kabisa. Kwa sababu elimu maalum ni nyanja ambayo ni "kazi kubwa" na moja kwa moja "mtoto-haki-muhimu": lengo unaloandika ni kile mtoto atajifunza katika mwaka; Uamuzi wa kukabiliana na hali unayofanya huamua kama itaeleweka darasani. Hebu tuweke kanuni ya msingi tangu mwanzo: Akili ya bandia ni msaidizi, si mtaalam. Wajibu na idhini ya mwisho ya utambuzi, uwekaji, kuweka malengo, na maamuzi yanayoathiri maisha ya baadaye ya mtoto ni ya mtaalamu mwenye uwezo, timu ya IEP na familia.
Tabaka za biashara ya elimu maalum na mahali pa AI
Ni muhimu kugawanya kazi ya mtaalamu wa elimu maalum katika tabaka tatu. Safu ya tathmini ni mchakato wa kumjua mtoto: uchunguzi, historia ya maendeleo, kusoma ripoti ya RAM (ripoti ya tathmini ya elimu iliyoandaliwa na Kituo cha Utafiti wa Mwongozo). Safu ya kupanga ni kutoa malengo ya IEP, nyenzo na mpango wa tabia kulingana na hii. Safu ya utekelezaji na ufuatiliaji ni ufundishaji wa kila siku, ukusanyaji wa data na tathmini ya maendeleo. AI inaweza kugusa tabaka zote tatu; lakini kwa mamlaka tofauti katika kila mmoja. Katika safu ya tathmini, AI hufanya tu muhtasari na kuhariri bila kujulikana, sio utambuzi; ni jenereta yenye nguvu ya muhtasari kwenye safu ya kupanga; Katika safu ya ufuatiliaji, inatoa muhtasari wa data na kupendekeza tafsiri, lakini haifanyi uamuzi.
Hebu tufafanue maneno machache ya msingi tangu mwanzo. IEP (Programu ya Elimu ya Kibinafsi) ni mpango ulioandikwa uliotayarishwa kulingana na mahitaji ya mwanafunzi na una malengo na hatua. Matokeo ni matokeo ya kujifunza yanayopimika ambayo mwanafunzi anatarajiwa kufikia. Malazi, kuwezesha uwasilishaji bila kubadilisha yaliyomo; urekebishaji ni kurahisisha maudhui yenyewe. AAC (mawasiliano mbadala na ya ziada) ni mbinu ambayo inaruhusu mtu aliye na matatizo ya kuzungumza kuwasiliana na alama, kadi au vifaa. Tutazieleza dhana hizi moja baada ya nyingine katika vitengo vifuatavyo; Kwa sasa, jua hili: AI inakupa muhtasari na mawazo ya dhana hizi zote, lakini haifanyi maamuzi.
Jedwali lifuatalo linatoa muhtasari wa jukumu na kiwango cha hatari cha AI kwa misheni:
Jitihada
Jukumu la AI
Kiwango cha hatari
Nani anaidhinisha
Rasimu ya nyenzo/karatasi
jenereta ya mchoro
chini
mwalimu wa elimu maalum
Urahisishaji wa maandishi, muhtasari
Mhariri
chini
mwalimu
Kuandika muhtasari wa lengo la IEP
Jenereta ya Blueprint, ubinafsishaji unahitajika
kati
Timu ya BEP + familia
wazo la mpango wa tabia
jenereta ya mapendekezo
juu
Mtaalam + mwongozo
Ukaguzi wa maendeleo
muhtasari wa data
kati
Mwalimu + mtaalam
Uamuzi wa utambuzi / uwekaji
Haipatikani
juu sana
RAM + mtaalam aliyeidhinishwa
Kumbuka mstari mmoja katika chati hii: jinsi vigingi vinavyoongezeka, jukumu la AI hupungua na ridhaa ya mwanadamu inakua. AI haina nafasi katika safu ya juu; Utambuzi na uwekaji ni wa taasisi zilizoidhinishwa kisheria na kimaadili.
Kwa nini "uthibitishaji" ndio kiini cha biashara hii
Miundo ya lugha ya akili bandia inaonekana kujiamini katika jibu lao, lakini huenda haina uhakika. Katika lugha ya kitaalamu, hii inaitwa hallucination: ni uzushi wa mfano wa habari zisizopo katika sentensi fasaha, kana kwamba ni kweli. Huu ni mtego mkubwa katika elimu maalum. Mfano huo unaweza kukupa "kawaida ya maendeleo" ya kufikiria ("kila mtoto wa miaka 5 anajua maneno 200"); anaweza kubuni kifungu cha sheria ambacho hakipo (sentensi sahihi lakini ya uwongo kama vile "BEPs lazima ifanyike upya kila baada ya miezi 6"); au anaweza kupendekeza "mbinu" ambayo haina msingi wa kisayansi. Kwa kuwa anayasema yote kwa ufasaha sawa, kitu pekee kinachotenganisha mema na mabaya ni utaalamu wako na tabia ya kuthibitisha.
Nidhamu ya uthibitishaji ina hatua tatu:
- Unganisha kwa chanzo: Sio kwa kumbukumbu ya AI kwa sheria, kanuni za maendeleo, mbinu na vigezo; Tegemea vyanzo rasmi (Udhibiti wa Huduma za Elimu Maalum za MEB, ripoti ya RAM, taratibu za kitaasisi) na fasihi ya uwanjani. Tumia AI kuchora habari hii, sio kuikumbuka.
- Linganisha na wasifu halisi wa mtoto: Linganisha kila lengo, nyenzo au mapendekezo ambayo AI hutoa na kiwango cha utendaji cha mtoto halisi unayemjua. Je, ni nzito, nyepesi au inafaa kwake?
- Kichujio cha kitaalam: Jaribio kwa jicho la kitaalam ikiwa matokeo ni ya ufundishaji, maadili na kisheria; Safisha maneno yanayonyanyapaa, yenye mwelekeo wa kuadhibu, au yasiyo ya kweli.
Tahadhari: Kuweka lengo au mpango wa tabia wa IEP unaozalishwa na AI kwenye faili bila kuuthibitisha ni kama kufanya uamuzi wa kitaalamu ambao haujasainiwa. Kwa sababu tu matokeo ni ufasaha si kweli; Pia haifai kwa watoto.
Faragha: data ya wanafunzi ni data ya faragha
Data ya wanafunzi (jina, nambari ya kitambulisho cha TR, utambuzi, ripoti ya RAM, taarifa za familia, rekodi za tabia) zinalindwa chini ya KVKK (Sheria ya Kulinda Data ya Kibinafsi) nchini Türkiye na GDPR barani Ulaya; Taarifa za afya na ulemavu ni data maalum ya ubora. Kubandika jina la mwanafunzi, nambari ya kitambulisho, utambuzi au neno neno la historia ya familia kwenye zana ya umma ya AI ni ukiukaji mkubwa. Sheria ni rahisi: ficha data na usishiriki bila lazima. Badala ya "Ahmet Yıldız, umri wa miaka 9, aliyegunduliwa na tawahudi, itifaki 2024-3312", andika "Mwanafunzi wa kiume wa miaka 9 na mawasiliano machache ya matusi". Ikiwezekana, chagua zana za shirika zilizo na makubaliano ya kuchakata data na usitumie data yako katika mafunzo ya mfano; Usipakie faili nyeti kutoka kwa akaunti za kibinafsi.
Kidokezo: Jijengee mazoea ya "kukagua kutokutambulisha": kabla ya kutoa maandishi kwa AI, badilisha majina, nambari za kitambulisho/itifaki, anwani na jina la shule kwa maneno ya kawaida kama vile "mwanafunzi", "familia", "shule". Sekunde hizi 30 hukulinda kutokana na hatari kubwa.
kesi tatu ndogo
Kesi 1 - Matumizi salama. Mwalimu wa elimu maalum alitumia saa 4 kwa wiki kuunda marekebisho ya karatasi ya hesabu kwa wanafunzi wanane. Alitoa ufaulu na kiwango cha mwanafunzi bila kujulikana (hakuna majina) kwa AI na akaomba rasimu katika viwango vitatu vya ugumu. AI ilitoa rasimu katika dakika 8; Mwalimu alilinganisha kila moja na kiwango halisi cha watoto, akarahisisha maswali mawili, na kubadili taswira moja. Muda: Dakika 50 badala ya saa 4. AI alitoa rasimu, utaalamu ulibaki kwa mwalimu.
Kesi ya 2 - Mtego wa habari ambao haujathibitishwa. Mwalimu aliuliza AI, "Je! watoto walio na upungufu wa akili wanaweza kuongeza tarakimu ngapi zaidi?" AI ilitoa jibu la ujasiri "Hadi tarakimu 3". Mwalimu aliandika hii kama mpaka katika IEP. Hata hivyo, hakuna "kanuni" hiyo; Kila mtoto ni mtu binafsi na mwanafunzi halisi aliweza kufanya mchakato wa hatua 4. Kosa: Kutegemea "kawaida" ya jumla iliyoundwa na AI badala ya utendaji halisi wa mtoto.
Kesi ya 3 - Ukiukaji wa faragha. Mfanyikazi mmoja alipakia orodha ya majina, utambuzi na nambari za simu za familia za wanafunzi wote katika darasa lake kwenye zana ya umma na "akatoa ripoti ya darasa kutoka kwa hao," alisema. Data ilienda kwa seva ya nje na malalamiko ya KVKK yalitolewa. Njia sahihi ilikuwa kuacha jina, utambuzi, na maelezo ya mawasiliano na kufanya kazi na maelezo ya kiwango kisichojulikana tu ("wanafunzi watatu katika kiwango cha kusoma kabla").
Mwongozo dhaifu / Mwongozo thabiti
Agizo dhaifu:
Andika lengo la IEP kwa mwanafunzi huyu.
Dai hili si sahihi: AI haijui mtoto, kiwango cha utendaji hakiko wazi, hakuna uwanja na kigezo. Matokeo yake ni sentensi ya jumla katika hewa ambayo haifai mtoto.
Agizo lenye nguvu:
Jukumu lako: msaidizi anayesaidia mwalimu wa elimu maalum. Mwanafunzi (asiyejulikana): Umri wa miaka 8, katika kiwango cha kusoma mapema, akianzisha uhusiano wa herufi na sauti. Eneo: kusoma. Kazi: Andika RASIMU ya malengo 1 ya muda mrefu na 3 ya muda mfupi (yanayopimika). Jumuisha hali + tabia inayoonekana + kigezo (asilimia/jaribio) katika kila lengo fupi. Usitoe madai ya kawaida ambayo huna uhakika nayo; Chukulia kuwa hii ni rasimu na itarekebishwa na timu ya BEP.
Katika kidokezo hiki, jukumu, wasifu usiojulikana, kikoa, umbizo la towe, na matarajio ya "rasimu" ni wazi. Bado unalinganisha na kurekebisha matokeo kwa kiwango halisi cha mtoto.
Makosa ya kawaida
- Inasubiri uchunguzi au uamuzi wa uwekaji kutoka kwa AI. Mamlaka hii ni ya RAM na wataalam walioidhinishwa; AI haiwezi kutumika katika uwanja huu.
- Kushiriki utambulisho wa mtoto. Jina, kitambulisho, itifaki na taarifa za familia haziwezi kuingizwa kwenye gari lolote bila kuficha utambulisho.
- Kutegemea "kanuni" zilizoundwa. Kubadilisha maelezo ya jumla kama "Kila mtoto X hufanya Y" kwa wasifu halisi.
- Kutumia rasimu kama ilivyo. Kubeba neno la pato ambalo halijathibitishwa kwenye IEP, maandishi ya familia, au mpango wa tabia.
- Kutokuwa makini na lugha ya unyanyapaa. AI wakati mwingine inaweza kutoa lebo hasi kama vile "kutosha", "kutofaulu"; Hizi lazima zipitie uchujaji wa kitaalam.
Kwa muhtasari
Akili ya Bandia ni msaidizi mwenye nguvu katika elimu maalum: inaandika rasimu, hurahisisha, muhtasari, hufungua mawazo na kukuokoa wakati. Lakini haifanyi uchunguzi, haiiweka, haifanyi kusudi fulani. Kila matokeo huthibitishwa kupitia hatua tatu: kiungo hadi chanzo, linganisha na wasifu halisi wa mtoto, kichujio cha mtaalam. Data ya mwanafunzi ni data ya ubora maalum; Haishirikiwi bila kutambuliwa. Kadiri hatari inavyoongezeka, jukumu la AI linakuwa dogo na uwajibikaji wa binadamu unakua. Kanuni hizi ni uti wa mgongo wa sehemu nyingine ya moduli.
Jukumu la maombi
Chagua mmoja wa wanafunzi wako mwenyewe na usitambulishe wasifu wake (bila jina, kitambulisho, jina la shule; umri tu, somo na kiwango cha utendaji) na uyabadilishe kuwa maandishi. Kisha uulize AI muhtasari wa dhamira ukitumia kiolezo cha "Kidokezo chenye Nguvu" hapo juu. Chunguza matokeo kwa hatua tatu za uthibitishaji (chanzo, wasifu halisi, kichujio cha mtaalam) na urekebishe angalau pointi mbili. Andika katika sentensi moja kile ulichobadilisha na kwa nini.
orodha ya ukaguzi
- [ ] Niliondoa kitambulisho cha mwanafunzi (jina, kitambulisho, itifaki, shule) kwenye maandishi.
- [ ] Jukumu, wasifu usiojulikana na umbizo la towe ni wazi katika kidokezo nilichotoa kwa AI.
- [ ] Nililinganisha matokeo na kiwango halisi cha utendakazi wa mtoto.
- [ ] Niliangalia "kawaida" au madai yoyote ya kisheria.
- [ ] Sikuacha uamuzi wa utambuzi/uwekaji kwa AI.
- [ ] Nilibainisha kuwa idhini ya mwisho ni ya mtaalamu na timu ya BEP.