Mga nadagdag:
- Kakayahang gumamit ng artificial intelligence bilang isang wika at katulong sa pag-edit kapag nag-uulat ng sukat at mga resulta ng imbentaryo, upang mapabuti ang presentasyon sa halip na mga resulta
- Kakayahang magsulat ng mga senyas na nagsasalin ng hindi nagpapakilalang mga resulta sa numero sa naiintindihang wika at gumagawa ng mga pangkalahatang paliwanag.
- Ang pag-unawa na ang interpretasyon ng sukat, diagnosis at klinikal na kahulugan ay hindi maaaring ilipat sa artificial intelligence, at ang validity-reliability at norm information ay pagmamay-ari ng eksperto.
Ang espesyalista sa PDR ay madalas na gumagamit ng mga timbangan at mga imbentaryo upang makilala ang mag-aaral. Ang iskala ay isang nakabalangkas na tool na sumusukat ayon sa numero ng isang katangian (pagkabalisa, pagpapahalaga sa sarili, pagsubok na saloobin, atbp.); Ang imbentaryo ay isang tool na lumilikha ng isang multidimensional na profile tulad ng mga interes, halaga, at mga tendensya sa trabaho. Ang mga instrumentong ito ay may siyentipikong batayan: bisa (kung ang instrumento ay aktwal na sumusukat sa kung ano ang nilalayon nitong sukatin), pagiging maaasahan (nagbibigay ng pare-parehong mga resulta), at norming (isang tsart ng paghahambing na nagpapakita kung ano ang ibig sabihin ng resulta para sa nauugnay na edad/pangkat). Tamang pagbibigay-kahulugan sa resulta ng iskala; Nangangailangan itong isaalang-alang ang tatlong konseptong ito, ang manwal ng tool, at ang konteksto ng mag-aaral nang magkasama. Isa itong tunay na dalubhasang gawain.
Ang pinakamahalagang mensahe ng unit na ito ay isang linya ng pagbabawal: Ang interpretasyon ng scale, klinikal na kahalagahan, at diagnosis ay hindi maaaring italaga sa AI. Hindi alam ng AI ang talahanayan ng pamantayan, hindi kinikilala ang mga limitasyon ng bisa ng tool, hindi makita ang konteksto ng mag-aaral; Kung bibigyan mo siya ng mga hilaw na marka, maaari siyang gumawa ng kumpiyansa ngunit walang batayan na "mga komento". Ang tanging lehitimong tungkulin ng AI sa larangang ito ay bilang isang katulong sa pag-edit, pagpapabuti ng wika at presentasyon ng sariling komentaryo ng eksperto.
Bakit hindi ma-interpret ng AI ang scale?
May tatlong konkretong dahilan. Una, impormasyon sa pamantayan: Kung ang marka ng 34 sa sukat ng pagkabalisa ay "mataas" o "katamtaman" ay tinutukoy ng talahanayan ng pamantayan ng instrumentong iyon na inihanda para sa pangkat ng edad na iyon. Hindi alam ng AI ang talahanayang ito; Nagsasalita siya nang may pangkalahatang hula at mali. Pangalawa, limitasyon sa bisa: Ang bawat kasangkapan ay may bisa para sa isang tiyak na layunin, edad at kultura; Maling siyentipikong bigyang-kahulugan ang isang tool sa labas ng nilalayon nitong layunin, at hindi kinikilala ng AI ang limitasyong ito. Pangatlo, konteksto: Ang parehong marka ay may iba't ibang kahulugan para sa isang mag-aaral sa isang linggo ng pagsusulit at isang mag-aaral sa isang ordinaryong linggo; Tanging ang dalubhasa na nakakaalam sa mag-aaral ang nagtatatag ng kontekstong ito.
Bilang karagdagan, ang panganib ng guni-guni ay partikular na mapanganib dito: pagtatanong sa AI "ano ang ibig sabihin ng resulta ng imbentaryo na ito?" Kapag nagtanong ka, sumasagot siya ayon sa isang text na mukhang tama, hindi isang aktwal na pamantayan. Kung ibinahagi ang sagot na ito sa mag-aaral o magulang, lalabas ang isang mukhang siyentipiko ngunit walang batayan na "diagnosis."
Pag-iingat: Huwag magbigay ng mga hilaw na marka, mga tugon sa item, o profile ng imbentaryo ng isang mag-aaral sa isang tool ng AI upang "mapakahulugan." Ito ay parehong paglabag sa pagiging kumpidensyal at nagbubukas ng pinto sa isang hindi wastong interpretasyon sa siyensya. Gumawa ka ng komento; Hayaang i-edit lang ng AI ang komentong isinulat mo.
Lehitimong papel ng AI: pagpapabuti ng paghahatid
Ang dalubhasa ang gumagawa ng interpretasyon mismo, batay sa manwal at pamantayan ng sasakyan. Pagkatapos ay kinakailangan na ipakita ang komentong ito sa isang magulang o mag-aaral sa isang naiintindihan na paraan; Dito nakakatulong ang AI. Maaaring isalin ng AI ang isang teknikal na komento na isinulat ng isang eksperto sa mas simpleng wika, bumalangkas ng naiintindihan na paliwanag para sa isang magulang, o i-edit ang format ng isang panghuling ulat. Kritikal na punto: Ang pumapasok sa AI ay hindi ang numero o ang profile, ngunit ang anonymized na text ng komento na isinulat ng mismong eksperto. Pinapabuti ng AI ang presentasyon, hindi ang kinalabasan.
Ang isang pagkakatulad ay kapaki-pakinabang upang i-concretize ang pagkakaibang ito: Ang isang doktor na nagbabasa ng mga resulta ng pagsusulit at gumagawa ng diagnosis at nagpapaliwanag ng diagnosis na ito sa pasyente sa isang naiintindihan na wika ay dalawang magkaibang trabaho. Ang pagbabasa ng pagsusuri at paggawa ng diagnosis ay nangangailangan ng kadalubhasaan at responsibilidad; Ang pagpapasimple ng pagpapahayag ay isang usapin ng wika. Sa PDR, ang AI ay kasangkot lamang sa pangalawang gawain na ito, iyon ay, sa paglambot sa wika ng "diagnosis" na ginawa na ng eksperto. Hindi niya maaaring gawin ang "diagnosis" sa kanyang sarili. Kaya kapag naghahanda ng isang scale na ulat na may AI, ang pagkakasunud-sunod ay malinaw: una ang eksperto ay nagkomento, pagkatapos ay pinapasimple ng AI ang wika ng komentong ito. Kung mababaligtad ang pagkakasunud-sunod—iyon ay, kung sinabihan ang AI na "magbigay ng kahulugan" muna—lumalabas ang isang tekstong walang bisa sa siyensya, pinalamutian ng ekspertong wika, at ito ang pinakamapanganib na pagkakamali sa lahat: ginagawang kapani-paniwala ang mali.
Hakbang-hakbang: mula sa scale na resulta hanggang sa malinaw na ulat
- Gumawa ng ekspertong komento. Bigyang-kahulugan ang resulta ayon sa manual at pamantayan ng sasakyan.
- I-anonymize ang komento. Alisin ang pangalan at impormasyon ng pagkakakilanlan; Sabihin ang "isang mag-aaral".
- Pinasimple sa AI. Hilingin lamang sa kanya na i-edit ang wika at daloy; Kundisyon sa kanya na huwag magdagdag ng mga bagong komento.
- Ikumpara. I-verify na hindi binabago ng output ang iyong interpretasyon, ngunit pinapabuti lamang ang iyong presentasyon.
- Magdagdag ng konteksto at mungkahi. Isulat mo ang konteksto ng mag-aaral at ang susunod na hakbang.
- I-save ito sa iyong system gamit ang iyong ID. Ipasa ang na-authenticate na ulat sa sarili mong secure na system.
Mga nakopyang template
1) Pinapasimple ang komentaryo ng eksperto:
Ang iyong tungkulin: PDR writing assistant. PAGDAGDAG NG BAGONG komento, diyagnosis, o mungkahi.Gawain: Pasimplehin ang anonymous na komentong isinulat ng eksperto sa ibaba sa isang mahinahon, hindi nakakapanakit na wika na madaling maunawaan ng isang magulang. Kung gumagamit ka ng teknikal na termino, ipaliwanag nang maikli sa mga panaklong. Pagbabago ng kahulugan. Komento ng eksperto: [i-paste ang sariling anonymous na komento]
2) Mga tanong sa paghahanda sa huling panayam:
Ang iyong tungkulin: PDR assistant. Naghahanda ako para sa isang pulong sa isang mag-aaral kung saan ibabahagi ko ang mga resulta ng imbentaryo (HINDI ko ibinabahagi ang mga resulta, mayroon ako). Magmungkahi ng 8 open-ended na tanong upang mapanatili ang panayam na nakasentro sa mag-aaral at nakatuon sa pagtuklas.
3) Pag-edit ng format ng ulat:
Ilagay ang anonymous na teksto ng pagsusuri sa ibaba sa ilalim ng mga sumusunod na heading: Layunin, Pangkalahatang Pagsusuri (isinulat ko), Mga Lakas, Mga Lugar ng Pag-unlad, Mga Mungkahi. HUWAG BAGUHIN ang nilalaman, i-edit lamang at i-streamline. Teksto: [hindi kilalang teksto]
4) Generator ng paglalarawan ng termino (para sa magulang):
Ipaliwanag ang mga sumusunod na termino ng PDR sa isang magulang sa isang pangungusap, nang hindi sinisiraan sila: [isulat ang mga termino]. Pagdaragdag ng diagnosis o komentong partikular sa mag-aaral.
Mahinang prompt / Malakas na prompt
mahina:
Ang mag-aaral na ito ay nakakuha ng 38 sa antas ng pagkabalisa, ano ang ibig sabihin nito, puna.
Binibigyang-kahulugan nito ang hilaw na marka sa AI; Walang mga pamantayan, walang konteksto, panganib ng paglabag sa privacy at di-wastong interpretasyon.
malakas:
Ang iyong tungkulin: PDR writing assistant, pagdaragdag ng mga bagong komento. Nasa ibaba ang anonymous na pagsusuri na isinulat ko ayon sa AKING handbook. Pasimplehin ito sa nauunawaan, mahinahon at hindi naninira na wika. Panatilihin ang kahulugan. Pagsusuri: "Nasuri na ang isang mag-aaral sa sekondaryang paaralan ay nakaranas ng mapapamahalaang antas ng pagkabalisa partikular sa panahon ng pagsusulit; ang kanyang pang-araw-araw na paggana ay napanatili. Naisip na ang suporta upang palakasin ang mga kasanayan sa pagkaya ay magiging kapaki-pakinabang."
Komento mula sa eksperto; Pinapasimple lang ng AI ang wika.
tatlong mini case
Kaso 1 — Made-up na pamantayan. Upang subukan ito, binigyan ng isang eksperto ang AI ng hilaw na marka ng isang sukat at sinabing "komento". Binubuo ng AI ang isang hindi umiiral na “threshold value” para sa tool na iyon at idineklara ang marka na “clinically high.” Nang tingnan ng eksperto ang aktwal na talahanayan ng pamantayan ng sasakyan, nakita niya na ang marka ay nasa average na hanay. Kung ang interpretasyon ng AI ay aaksyunan, ang isang mag-aaral at pamilya ay hindi kinakailangang mag-alala. Aralin: ang interpretasyon ay ginagawa ayon sa pamantayan ng tool, hindi ng AI.
Kaso 2 — Paggawa ng pagpapasimple. Ang isang guidance counselor ay nahihirapang ipaliwanag ang isang teknikal na teksto ng pagsusuri sa isang magulang. Pinasimple niya sa AI ang anonymous na komentong isinulat niya; Isinalin niya ang mga termino gaya ng "pang-araw-araw na pag-andar" at "mga kasanayan sa pagkaya" sa wika ng magulang. Mas kalmado ang pagpupulong ng mga magulang. Pinahusay ng AI ang pagtatanghal, hindi ang kinalabasan; Ang kahulugan ay napanatili.
Kaso 3 — Pagkakaiba ng konteksto. Ang imbentaryo ng saloobin sa pagsusulit ng isang mag-aaral ay nagpakita ng mababang profile ng pagganyak. Sa halip na ipakahulugan ito ng AI, nakipag-usap ang eksperto sa estudyante at nalaman na ang mababang profile ay dahil sa pansamantalang sitwasyon ng pamilya noong panahong iyon. Hindi kailanman makikita ng AI ang kontekstong ito; Inihayag ng ekspertong pagsala ang kuwento sa likod ng numero at isinulat ang ulat nang naaayon.
Mga karaniwang pagkakamali
- Ang pagkakaroon ng hilaw na marka na binibigyang kahulugan ng AI. Di-wastong interpretasyon nang walang pamantayan at konteksto. Solusyon: ang eksperto ay gumagawa ng komento.
- Ang pagpasok ng profile sa tool. Pagsalakay sa privacy at panganib ng mga guni-guni. Solusyon: ang anonymous na text ng komento lamang ang ipinasok.
- Kinukuha ang bagong komento na idinagdag ng AI. Hindi napapansin ang mga bagong claim na tumutulo sa panahon ng pagpapasimple. Solusyon: "magdagdag ng mga bagong komento" na limitasyon at paghahambing.
- Inaalis ang konteksto. Binabasa ang numerong nadiskonekta sa kwento ng mag-aaral. Solusyon: magtatag ng konteksto sa pag-uusap.
- Paglipat sa diagnostic na wika. Hindi awtorisadong paggamit ng mga expression tulad ng "clinical", "disorder". Solusyon: igalang ang pahintulot at mga limitasyon sa wika.
Talahanayan: Sino ang gumagawa ng ano?
negosyo
dalubhasa
AI
Pagtatasa ng pamantayan/bisa
Oo
hindi
Pagbibigay kahulugan sa hilaw na marka
Oo
hindi
Itatag ang konteksto
Oo
hindi
Pasimplehin ang wika ng komento
Mga pag-apruba
Oo
I-edit ang format ng ulat
Mga pag-apruba
Oo
Paliwanag ng termino para sa mga magulang
Mga pag-apruba
Oo (pangkalahatan)
Sa buod
Iskala at interpretasyon ng imbentaryo; Ito ay isang usapin ng kadalubhasaan na nangangailangan ng bisa, pagiging maaasahan, mga pamantayan at konteksto at hindi maaaring ilipat sa AI. Ang lehitimong tungkulin ng AI ay pahusayin ang wika at presentasyon ng sariling komentaryo ng eksperto na hindi nakikilala. Huwag kailanman bigyan ang sasakyan ng isang hilaw na marka o profile; Pasimplehin lamang ang iyong sariling teksto ng komento, panatilihin ang kahulugan, magdagdag ng konteksto at mungkahi.
Gawain ng aplikasyon
Sumulat ng fictional scale interpretation (propesyonal, teknikal). anonymize. Pina-translate niya ang AI sa parent language na may template na "Simplifying expert interpretation". Pagkatapos ay ilagay ang dalawang teksto nang magkatabi: Binago ba ng AI ang kahulugan o nagdagdag ng bagong interpretasyon/diagnosis? Markahan ang pagbabago at gawin ang huling bersyon na nagpapanatili ng kahulugan.
checklist
- [ ] Ako mismo ang nagkomento ayon sa manual at pamantayan ng sasakyan.
- [ ] Ibinigay ko lang sa tool ang anonymous na text ng review, hindi isang raw na marka/profile.
- [ ] Isinulat ko ang limitasyong "magdagdag ng bagong interpretasyon/diagnosis" sa prompt.
- [ ] Na-verify ko sa pamamagitan ng paghahambing na ang output ay hindi nagbabago ng kahulugan.
- [ ] Ako mismo ang nagdagdag ng konteksto at mungkahi; Nagbigay ako ng pangwakas na pag-apruba.