กำไร:
- ความสามารถในการแปลงบันทึกที่กระจัดกระจายหลังจากการสัมภาษณ์รายบุคคลให้เป็นบันทึกที่มีโครงสร้าง เป็นกลาง และอิงจากการสังเกตด้วยการสนับสนุนของปัญญาประดิษฐ์
- ความสามารถในการเขียนคำขอสรุปการประชุม การติดตามกระบวนการ และแผนขั้นตอนต่อไปภายใต้การควบคุมของผู้เชี่ยวชาญ
- เข้าใจความเสี่ยงของ AI การเพิ่มและแท็กความคิดเห็น และดูว่าบันทึกจะต้องไม่ระบุชื่อและตรวจสอบ โดยแยกข้อเท็จจริงออกจากการตีความ
เมื่อการสัมภาษณ์รายบุคคลสิ้นสุดลง ผู้เชี่ยวชาญมักจะเหลือข้อความยุ่งๆ ไว้ เช่น ประโยคที่เขียนไว้ตรงขอบ วลีที่น่าจดจำ 2-3 ความคิด ครึ่งหนึ่งของความคิดว่าจะทำอย่างไรต่อไป การเปลี่ยนบันทึกนี้ให้เป็นบันทึกการสนทนาที่เป็นระเบียบ เป็นกลาง และติดตามได้นั้นต้องใช้เวลาและมักจะขยายไปจนถึงช่วงสิ้นวันหรือแม้แต่วันถัดไป ในขณะเดียวกันรายละเอียดก็หายไป บันทึกการสัมภาษณ์เป็นเอกสารทางวิชาชีพที่บันทึกเมื่อมีการสัมภาษณ์นักเรียนเกิดขึ้น เพื่อวัตถุประสงค์อะไร สิ่งที่สังเกตได้ และขั้นตอนที่วางแผนไว้ บันทึกที่ดีเก็บไว้; ช่วยให้มั่นใจได้ถึงความต่อเนื่อง ให้จุดยืนร่วมกันในการร่วมมือเพื่อนร่วมงาน และช่วยให้มีความรับผิดชอบเมื่อจำเป็น
ในหน่วยนี้ เราจะเรียนรู้การใช้ AI เป็นตัวช่วยแก้ไขที่แปลงบันทึกหลังการสัมภาษณ์ที่ยุ่งเหยิงให้กลายเป็นบันทึกที่มีโครงสร้าง เป็นกลาง และอิงตามการสังเกต แต่เราจะพูดถึงหลักการที่สำคัญที่สุดตั้งแต่ต้น: AI จะจัดเกรด; ไม่ได้ตีความ ติดป้าย หรือวินิจฉัยนักเรียน ข้อเท็จจริง ข้อสังเกต และการตัดสินใจที่เป็นหัวใจสำคัญของบันทึกมาจากผู้เชี่ยวชาญ
กายวิภาคของการบันทึกที่ดี: แยกข้อเท็จจริงออกจากการตีความ
หลักการพื้นฐานของวิชาชีพในการจดบันทึกคือการแยกข้อเท็จจริงออกจากการตีความ ปรากฏการณ์; คือสิ่งที่สังเกตหรือพูด (“นักเรียนหลีกเลี่ยงการสบตาตลอดการสัมภาษณ์” “เขาบอกว่าคะแนนของเขาตกในการสอบครั้งล่าสุด”) ความคิดเห็น; เป็นความหมายทางวิชาชีพที่ผู้เชี่ยวชาญได้มาจากข้อเท็จจริงเหล่านี้ (เช่น "สัญญาณของความวิตกกังวลที่สังเกตได้") การทำให้ทั้งสองสับสนทำให้บันทึกมีทั้งอคติและทำให้เข้าใจผิด ตัวอย่างเช่น “นักเรียนขี้เกียจ” เป็นเพียงป้ายกำกับ ไม่ใช่ข้อเท็จจริง “นักศึกษาแจ้งว่าไม่ได้ส่งงานสามชิ้นล่าสุด” เป็นข้อเท็จจริง
AI เป็นเครื่องมือสองทางที่นี่ ข้อดี: สามารถจัดระเบียบบันทึกที่ไม่เป็นระเบียบให้เป็นโครงสร้างที่เรียบร้อยซึ่งแยกหัวข้อข้อเท็จจริงและความคิดเห็นออกจากกัน แง่มุมที่มีความเสี่ยง: มีแนวโน้มที่จะเพิ่มความคิดเห็นและแท็กโดยธรรมชาติ เขาอาจโรยคำเช่น "ไม่มีความสุข", "เก็บตัว", "มีปัญหา" โดยที่คุณไม่ต้องการมัน นั่นเป็นเหตุผลที่คุณควรจำกัดข้อความเตือนของคุณไว้ที่ "อย่าเพิ่มความคิดเห็น แก้ไขเฉพาะข้อเท็จจริงที่ฉันเขียนเท่านั้น"
ข้อควรสนใจ: อย่าบันทึกความคิดเห็นใด ๆ ที่สร้างโดย AI เว้นแต่คุณจะเห็นด้วยกับความคิดเห็นนั้นอย่างมืออาชีพ คุณต้องรับผิดชอบต่อทุกประโยคของการบันทึก “AI สรุปแบบนี้” ไม่ใช่เหตุผล
การลบข้อมูลระบุตัวตน: ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการลงทะเบียน
บันทึกการโทรมีข้อมูลส่วนบุคคลที่ละเอียดอ่อน อย่าลืมเปิดเผยเกรดก่อนมอบให้ AI: ตั้งชื่อ "นักเรียน A" ชั้นเรียน "นักเรียนมัธยมต้น" ผู้ปกครอง "ผู้ปกครอง"; ลบชื่อโรงเรียน ตัวระบุอื่นที่ไม่ใช่วันที่ คุณเพิ่มข้อมูลรับรองจริงในขณะที่บันทึกข้อความปกติที่ AI สร้างไปยังระบบที่ปลอดภัยของคุณเอง ดังนั้น AI จึงเข้าสู่ขั้นตอน "ภาษาและรูปแบบ" ของกระบวนการโดยไม่เปิดเผยตัวตนเท่านั้น บันทึกการตรวจสอบสิทธิ์จะไม่ถูกส่งไปยังเครื่องมือสาธารณะ
ทีละขั้นตอน: จากบันทึกยุ่งๆ ไปจนถึงการบันทึกที่เป็นระเบียบ
- รวบรวมบันทึกดิบ ทันทีที่การสัมภาษณ์จบลง ให้จดสิ่งที่คุณคิดไว้ อย่าเพิ่งหาคำสั่ง
- ไม่ระบุชื่อ แทนที่ข้อมูลรับรองด้วยวลีทั่วไป
- แยกข้อเท็จจริง/การตีความ ทำเครื่องหมายคร่าวๆ ในบันทึกของคุณว่าสิ่งใดเป็นการสังเกตและการอนุมาน
- ให้ AI แก้ไขให้ ขอให้พอดีกับเทมเพลตที่มีโครงสร้าง ห้ามไม่ให้เขาเพิ่มความคิดเห็น
- ตรวจสอบและดำเนินการให้เสร็จสิ้น อ่านผลลัพธ์ ลบการตีความที่ผิด เพิ่มข้อเท็จจริงที่ขาดหายไป และตัดสินใจขั้นตอนต่อไป
- บันทึกลงในระบบรักษาความปลอดภัย ในขั้นตอนสุดท้ายนี้ ให้เพิ่มข้อมูลประจำตัวให้กับระบบปิดของคุณ
เทมเพลตที่คัดลอกได้
1) การกำหนดค่าบันทึกย่อยุ่ง:
บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยเขียนให้กับที่ปรึกษาโรงเรียน กฎ: อย่าเพิ่มความคิดเห็น การวินิจฉัย หรือแท็ก เพียงแก้ไขบันทึกด้านล่าง ใส่บันทึกการสัมภาษณ์แบบไม่เปิดเผยตัวตนด้านล่างใต้หัวข้อต่อไปนี้: 1) วัตถุประสงค์ของการสัมภาษณ์ 2) ข้อเท็จจริงที่สังเกตได้ (สิ่งที่นักเรียนพูด/สังเกต) 3) บันทึกของผู้เชี่ยวชาญ (เว้นว่างไว้ ฉันจะกรอก) 4) ขั้นตอนถัดไปที่วางแผนไว้ (เว้นว่างไว้) บันทึกดิบ: [วางบันทึกที่ไม่ระบุตัวตนของคุณ]
2) สรุปการสัมภาษณ์ (เพื่อความต่อเนื่อง):
ย่อบันทึกการสนทนาที่ไม่ระบุชื่อด้านล่างให้สั้นลงเป็นสรุป 3-4 ประโยคที่เป็นกลางซึ่งเพื่อนร่วมงานของฉันสามารถอ่านได้ภายใน 30 วินาที การใช้ฉลากและการวินิจฉัย รวมเฉพาะวัตถุประสงค์ของการประชุม หัวข้อที่กล่าวถึง และขั้นตอนที่วางแผนไว้ การบันทึก: [วางการบันทึกที่ไม่ระบุชื่อ]
3) ตารางการติดตามกระบวนการ:
ด้านล่างนี้เป็นบทสรุปของการสัมภาษณ์ 3 คนกับนักเรียนคนเดียวกัน (ไม่ระบุชื่อ) จัดเรียงไว้ในตารางโดยมีคอลัมน์สำหรับวันที่ หัวข้อที่ครอบคลุม การเปลี่ยนแปลงที่สังเกตได้ (ที่ระดับปรากฏการณ์) และขั้นตอนที่วางแผนไว้ เพิ่มความคิดเห็นสรุป: [วางสรุปที่ไม่ระบุชื่อ]
4) เครื่องกำเนิดคำถามสัมภาษณ์ปลายเปิด:
บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยเขียน PDR ฉันกำลังเตรียมการสนทนาสนับสนุนกับนักเรียนอายุ 15 ปีเกี่ยวกับแรงจูงใจทางวิชาการ เสนอแนะคำถามปลายเปิดที่ไม่ตัดสิน 8 ข้อ ซึ่งช่วยให้นักเรียนแสดงออกได้ง่ายขึ้น หลีกเลี่ยงคำถามปลายปิดหรือคำถามนำ
พรอมต์อ่อน / พรอมต์แข็งแกร่ง
อ่อนแอ:
สรุปการประชุมครั้งนี้ อาลี 9-เอ พ่อของเขาว่างงาน ก้าวร้าวมาก ฉันคิดว่าเขามีปัญหาเรื่องความโกรธ
ประกอบด้วยข้อมูลระบุตัวตน ผสมข้อเท็จจริงกับการตีความ (“ก้าวร้าวมาก” “มีปัญหาเรื่องความโกรธ” เป็นป้ายกำกับ) และเชิญชวนให้ AI เข้ามาทำการวินิจฉัย
แข็งแกร่ง:
บทบาทของคุณ: ผู้ช่วยเขียน PDR เพิ่มความคิดเห็น/การวินิจฉัย แก้ไขบันทึกดิบโดยไม่ระบุชื่อ เก็บข้อเท็จจริง เว้นบรรทัดความคิดเห็นของฉันว่างไว้ หมายเหตุดิบ: นักเรียนอายุ 15 ปี; มีสองช่วงในการประชุมที่เขาขึ้นเสียง เขาบอกว่าเขาได้รับคำเตือนจากชั้นเรียนสามครั้งในช่วงสองสัปดาห์ที่ผ่านมา และบอกเป็นนัยว่าที่บ้านมีความตึงเครียด วัตถุประสงค์ของการประชุม: การสนับสนุนหลังจากการเตือนพฤติกรรม
ไม่เปิดเผยตัวตน เน้นข้อเท็จจริง จำกัด และเพื่อวัตถุประสงค์ด้านกฎระเบียบ
มินิเคสสามอัน
กรณีที่ 1 — การจับแท็ก ผู้เชี่ยวชาญมีบันทึกการแก้ไข AI จากการสัมภาษณ์ 12 สัปดาห์ที่เข้มข้น ในสิ่งพิมพ์ AI ได้เพิ่มวลี "เก็บตัวและมีแนวโน้มที่จะเกิดภาวะซึมเศร้า" ให้กับนักเรียนคนหนึ่งอย่างเป็นธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม ในบันทึกของผู้เชี่ยวชาญ มีเพียงข้อเท็จจริงที่ว่า "เขาพูดน้อยในการสัมภาษณ์" ผู้เชี่ยวชาญลบแท็กนี้และเก็บเคสนี้ไว้ การทำเช่นนี้จะป้องกันไม่ให้บันทึกของเด็กถูกทำลายโดยการวินิจฉัยที่ไม่มีมูล
กรณีที่ 2 — ความต่อเนื่องที่เพิ่มขึ้น ที่ปรึกษาแนะแนวประสบปัญหาในการจดจำการประชุมทั้งห้าครั้งที่เธอมีกับนักเรียนคนเดียวกันในรอบสามเดือน เขาให้ AI จัดเรียงข้อมูลสรุปที่ไม่ระบุตัวตนลงในตารางกระบวนการ รูปแบบที่ชัดเจนว่าการขาดเรียนของนักเรียนลดลงแต่ความวิตกกังวลเพิ่มขึ้นในช่วงสอบ รูปแบบนี้ช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญสามารถมุ่งความสนใจไปที่การประชุมครั้งถัดไปเกี่ยวกับการจัดการความวิตกกังวลได้ ผู้เชี่ยวชาญได้ตัดสินใจ AI มีเพียงข้อมูลที่กระจัดกระจายเท่านั้นที่มองเห็นได้
กรณีที่ 3 — การกู้คืนเวลา ผู้เชี่ยวชาญของ PDR ใช้เวลาโดยเฉลี่ย 50 นาทีต่อวันในการเขียนบันทึก ผู้ไม่ประสงค์ออกนามลดเวลานี้เหลือประมาณ 20 นาทีต่อวันโดยให้ AI แก้ไขบันทึกดิบและทำการตรวจสอบขั้นสุดท้ายด้วยตนเอง เขาอุทิศเวลาที่ประหยัดได้ไม่ใช่เพื่อเพิ่มจำนวนการประชุม แต่เพื่อเตรียมตัวก่อนการประชุมแต่ละครั้งให้ดีขึ้น คุณภาพการบันทึกไม่ได้ลดลงเพราะข้อเท็จจริงและการตัดสินใจมาจากผู้เชี่ยวชาญเสมอ
ข้อผิดพลาดทั่วไป
- ทำงานกับข้อมูลรับรอง กำลังวางบันทึกดิบพร้อมชื่อ วิธีแก้ไข: ไม่ระบุชื่อก่อนเสมอ
- การนำการตีความของ AI มาใช้ บันทึกเพิ่มป้ายกำกับ เช่น "เก็บตัว" โดยไม่รู้ตัว วิธีแก้ไข: กรอกความคิดเห็น ตรวจสอบ AI
- ความสับสนในการตีความข้อเท็จจริง เขียนแท็กเช่น "ขี้เกียจ" หรือ "ก้าวร้าว" ในการบันทึก วิธีแก้ไข: เขียนเฉพาะสิ่งที่สังเกตและพูดเท่านั้น
- ขั้นตอนต่อไปคือการให้ AI ติดตั้งมัน ทิ้งแผนไว้ที่รถ วิธีแก้ไข: ผู้เชี่ยวชาญเป็นผู้ตัดสินใจขั้นตอน
- รายละเอียดสุดขีด การบันทึกทุกประโยคของการสนทนานั้นผิดทั้งในแง่ของการรักษาความลับและประโยชน์ วิธีแก้ไข: เก็บข้อเท็จจริงที่จำเป็นซึ่งตรงตามวัตถุประสงค์ไว้
ตาราง: ข้อเท็จจริงหรือการตีความ?
การแสดงออก
ประเภท
เหมาะสำหรับการบันทึกหรือไม่?
“เขาหลีกเลี่ยงการสบตาระหว่างการประชุม”
กรณี (การสังเกต)
ใช่
“เด็กเก็บตัว”
ความคิดเห็น/แท็ก
ไม่ (ในรูปแบบดิบ)
“เขาบอกว่าเขาไม่ได้ส่งงานสามรายการล่าสุดของเขา”
ข้อเท็จจริง (คำแถลง)
ใช่
"ซึมเศร้า"
การวินิจฉัย (นอกเขตอำนาจศาล)
ไม่
“เขาบอกนอนไม่หลับก่อนสอบ”
ข้อเท็จจริง (คำแถลง)
ใช่
“ครอบครัวของเขาไม่แยแส”
ความคิดเห็น/แท็ก
ไม่
โดยสรุป
การบันทึกการสัมภาษณ์เป็นเอกสารระดับมืออาชีพที่มีวัตถุประสงค์และตรวจสอบย้อนกลับได้ ซึ่งแยกข้อเท็จจริงออกจากการตีความ AI เป็นตัวช่วยที่ทรงพลังในการวางโครงสร้าง การสรุป และกระบวนการสร้างแผนภูมิบันทึกดิบที่กระจัดกระจาย (หลังจากไม่ระบุชื่อ) แต่ความคิดเห็น ป้ายกำกับ และการตัดสินใจมาจากผู้เชี่ยวชาญ แนะนำ AI ในรูปแบบและภาษาโดยไม่เปิดเผยตัวตน เก็บบันทึกที่ระบุไว้ในระบบรักษาความปลอดภัยของคุณเอง
งานสมัคร
ปกปิดชื่อบันทึกของการสนทนาล่าสุด (หรือเรื่องสมมติ) ที่คุณทำโดยไม่ระบุชื่อโดยสิ้นเชิง ให้ AI จัดระเบียบด้วยเทมเพลต "โครงสร้างบันทึกที่ยุ่งเหยิง" ด้านบน ตรวจสอบผลลัพธ์: AI เพิ่มความคิดเห็นหรือแท็กที่คุณไม่ได้เขียนหรือไม่? ทำเครื่องหมายส่วนเพิ่มเติมของคุณ ลบออก และสร้างเวอร์ชันสุดท้ายที่เน้นข้อเท็จจริงของคุณเอง
รายการตรวจสอบ
- [ ] ฉันลบข้อมูลระบุตัวตนทั้งหมดก่อนที่จะป้อนข้อมูลดิบลงในเครื่องมือ
- [ ] ฉันเขียนขีดจำกัด "เพิ่มความคิดเห็น/การวินิจฉัย/แท็ก" ในข้อความแจ้ง
- [ ] ฉันตัดความคิดเห็นที่เพิ่มโดย AI ในผลลัพธ์ออก และเก็บเฉพาะข้อเท็จจริงเท่านั้น
- [ ] ฉันแสดงความคิดเห็นและตัดสินใจขั้นตอนต่อไปด้วยตัวเอง
- [ ] ฉันเขียนบันทึกการรับรองความถูกต้องลงในระบบรักษาความปลอดภัยของฉันเองเท่านั้น