Lợi nhuận:
- Khả năng kết hợp quan sát, hỗ trợ sàng lọc, lập kế hoạch, tài liệu và hướng dẫn gia đình trong một quy trình làm việc toàn diện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo
- Khả năng đo lường thời gian và chất lượng đạt được nhờ sử dụng trí tuệ nhân tạo và thiết lập chu trình cải tiến liên tục có phản hồi
- Khả năng đảm bảo sự giám sát, xác minh, bảo mật và đạo đức của chuyên gia trong toàn bộ quy trình bằng danh sách kiểm tra
Trong suốt mô-đun này, chúng tôi đề cập đến từng phần của công việc phát triển trẻ em: quan sát, hỗ trợ sàng lọc, các lĩnh vực phát triển, ghi chú quan sát, kế hoạch hoạt động, kế hoạch hỗ trợ, hướng dẫn gia đình, tài liệu, sàng lọc bằng chứng và bảo mật. Trong phần cuối cùng này, chúng ta sẽ kết hợp những phần này thành một quy trình làm việc thực tế từ đầu đến cuối theo bước chân của một đứa trẻ. Mục đích là để xem cụ thể trí tuệ nhân tạo tiết kiệm thời gian như thế nào ở mọi giai đoạn và cách thức giám sát, xác minh, bảo mật và đạo đức của chuyên gia được bảo vệ ở mọi giai đoạn. Cuối cùng, chúng tôi sẽ đo lường và liên tục cải thiện quy trình này cũng như đảm bảo toàn bộ quy trình chỉ bằng một danh sách kiểm tra duy nhất.
Chúng ta hãy nhớ khuôn khổ cơ bản: AI là trợ lý, người chuẩn bị trước và người tạo bản nháp. Các quyết định quan sát, đánh giá, diễn giải và hướng dẫn thuộc về chuyên gia; Việc chẩn đoán thuộc về bác sĩ và đội ngũ lâm sàng. Trong luồng end-to-end, nguyên tắc này được kiểm tra lặp đi lặp lại ở mỗi nút. Tốc độ chỉ có giá trị khi việc xác minh được duy trì.
Luồng từ đầu đến cuối: ví dụ từng bước
Chúng ta hãy cùng xem một ví dụ ẩn danh: “Một cậu bé 3 tuổi 4 tháng; gia đình cho rằng cậu bé nói ít hơn các bạn cùng lứa tuổi”.
- Quan sát (Bài 4). Chuyên gia quan sát đứa trẻ trong một môi trường tự nhiên và có cấu trúc và ghi lại những ghi chú thô. AI chuyển đổi những ghi chú này thành bản ghi khách quan, không đánh dấu ở định dạng ABC. Chuyên gia đối chiếu đoạn ghi âm với nguồn, xác nhận không có thêm chi tiết nào.
- Hỗ trợ quét (Đơn vị 2). Chuyên gia áp dụng và chấm điểm công cụ phù hợp với quy trình riêng của mình. AI chuyển kết quả thành một bản tóm tắt đơn giản, thận trọng; Ghi chú "quét không phải là chẩn đoán" được thêm vào. Chuyên gia điều chỉnh độ tuổi sẽ kiểm tra những cạm bẫy như song ngữ.
- Phân tích hiện trường (Đơn vị 3). AI tổ chức quan sát và quét dữ liệu thành hồ sơ theo khu vực. Chuyên gia giải thích mô hình, tránh dán nhãn quá mức; Bức tranh ranh giới trong lĩnh vực ngôn ngữ được đánh giá cùng với những dấu hiệu giao tiếp xã hội mạnh mẽ.
- Kế hoạch hỗ trợ (Đơn vị 6). AI tạo ra khung kế hoạch và phác thảo mục tiêu. Chuyên gia chuyển đổi các mục tiêu thành SMART, kiểm tra tính thực tế và điều chỉnh chúng với gia đình.
- Hoạt động và tài liệu (Bài 5, 8). AI phác thảo các hoạt động và tài liệu hướng tới mục tiêu (thẻ, câu chuyện xã hội). Chuyên gia lọc nó thông qua bảo mật, độ tuổi, khả năng truy cập và bản quyền.
- Hướng dẫn gia đình (Bài 7). AI viết một chương trình và thông tin gia đình đơn giản, không đổ lỗi. Chuyên gia kiểm tra giọng điệu, văn hóa và đạo đức.
- Báo cáo (Đoạn 2, 9, 10). AI soạn thảo một báo cáo về toàn bộ quá trình; Với kỷ luật “chỉ viết từ dữ liệu tôi cung cấp cho bạn”. Chuyên gia xác nhận rằng không có phát hiện giả tạo nào (ảo giác), đảm bảo rằng không có ngôn ngữ chẩn đoán và ký tên vào đó. Dữ liệu được ẩn danh xuyên suốt.
Sân khấu
Đóng góp của AI
Xác minh của chuyên gia
quan sát
Chuyển đổi lớp thô sang ABC
Không có mối nối, không có tem
Hỗ trợ quét
Đề cương tóm tắt đơn giản
Chỉnh sửa tuổi tác, cạm bẫy, không chẩn đoán
Phân tích hiện trường
Chỉnh sửa hồ sơ
Kiểm soát gắn thẻ quá mức
Kế hoạch hỗ trợ
đề cương mục tiêu
THÔNG MINH, hiện thực, gia đình
vật chất
Tóm tắt câu chuyện/thẻ
an ninh, tuổi tác, hoàng gia
nội dung gia đình
văn bản thuần túy
Giọng điệu, văn hóa, đạo đức
Báo cáo
Báo cáo dự thảo
Không có ảo giác, chữ ký
Đo lường và cải tiến liên tục
Đo lường để biết liệu AI có thực sự gia tăng giá trị hay không. Hai khía cạnh đơn giản: thời gian (thời gian thực hiện một nhiệm vụ theo cách thủ công, thời gian thực hiện với AI) và chất lượng (số lần sửa, phản hồi của gia đình, tỷ lệ đạt được mục tiêu). Ví dụ: một chuyên gia có thể đo lường rằng việc viết tay một văn bản thông tin gia đình trong 30 phút đã giảm xuống còn 8 phút khi soạn thảo + hiệu đính bằng AI; nhưng anh ấy cũng nên lưu ý xem anh ấy đã thực hiện bao nhiêu sửa đổi về đạo đức/giọng điệu trong bản dự thảo. Tiết kiệm thời gian là sai lầm nếu chất lượng bị ảnh hưởng.
Chu trình cải tiến liên tục: sử dụng → đo lường → đánh giá → quy trình nhanh chóng và chính xác. Thêm một lỗi bạn thường xuyên sửa (ví dụ: AI liên tục chuyển sang ngôn ngữ chẩn đoán) làm quy tắc cứng trong lời nhắc; nên lần sau lỗi sẽ giảm đi.
Mẹo: Giữ một “thư viện lời nhắc”: lưu các lời nhắc hoạt động của bạn, bao gồm cả các quy tắc xác thực. Lời nhắc trong mỗi bài học là cốt lõi của thư viện này. Nó trưởng thành theo thời gian tùy theo bối cảnh nghề nghiệp của riêng bạn.
Thận trọng: Việc đạt được tốc độ không bao giờ có thể biện minh cho việc xâm phạm đến quá trình xác minh, quyền riêng tư và đạo đức. Ở giai đoạn rủi ro cao nhất (nhận xét, giới thiệu, chữ ký báo cáo), vai trò của AI là nhỏ nhất và sự chấp thuận của con người là lớn nhất.
Bốn lời nhắc có thể sao chép
1) Lời nhắc tóm tắt luồng từ đầu đến cuối:
Vai trò của bạn: trợ lý dự thảo. Đối với trường hợp ẩn danh dưới đây, hãy phác thảo các bước từ quan sát đến báo cáo (quan sát, tóm tắt sàng lọc, hồ sơ hiện trường, kế hoạch hỗ trợ, tài liệu, bối cảnh gia đình, báo cáo) dưới dạng phác thảo quy trình làm việc. Ở mỗi giai đoạn, hãy đánh dấu điểm mà chuyên gia cần xác nhận bằng [expert confirm]. Chẩn đoán. Trường hợp: [ẩn danh]
2) Lời nhắc dự thảo báo cáo (không gây ảo giác):
Viết bản nháp BÁO CÁO ĐÁNH GIÁ từ dữ liệu ẩn danh bên dưới. CHỈ viết từ dữ liệu tôi cung cấp; đánh dấu trường bị thiếu [không có dữ liệu], không có kết quả PHÙ HỢP. Thực hiện chẩn đoán; Thêm ghi chú "quét không phải là chẩn đoán". Cuối cùng để lại trường [chuyên gia] để ký/phê duyệt. Dữ liệu: [ẩn danh, từng bước]
3) Mẫu đo thời gian/chất lượng:
Tạo một bảng ĐO LƯỜNG đơn giản cho một nhiệm vụ được AI hỗ trợ: tên nhiệm vụ, thời gian thủ công, thời gian AI, số lần chỉnh sửa được thực hiện, loại chỉnh sửa (an toàn/đạo đức/âm điệu/độ chính xác), phản hồi của phụ huynh/chuyên gia. Giữ nó đơn giản.
4) Lời nhắc kiểm tra quyền riêng tư và chất lượng từ đầu đến cuối:
Kiểm tra đầu ra của quy trình làm việc sau đây với các mục sau: (1) việc xác thực đã được thực hiện ở từng giai đoạn chưa? (2) Có tuyên bố nào ám chỉ chẩn đoán không? (3) dữ liệu có ẩn danh không? (4) Có những phát hiện/nguồn bịa đặt không? (5) Có rủi ro về bảo mật/đạo đức/bản quyền không? Liệt kê những thiếu sót. Đầu ra: [văn bản]
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Đo độ lợi thời gian. Một chuyên gia chuẩn bị tổ chức quan sát, dự thảo kế hoạch, văn bản gia đình và dự thảo báo cáo cho toàn bộ hồ sơ của trẻ bằng AI. Khoảng thời gian mất khoảng 3 giờ theo cách thủ công giảm xuống còn 70 phút với xác minh AI +. Nhưng chuyên gia này cũng lưu ý rằng ông đã thực hiện tổng cộng 11 sửa chữa (3 bảo mật, 4 đạo đức/giọng điệu, 2 chính xác, 2 SMART) trong bản nháp. Kết quả: tiết kiệm đáng kể thời gian, duy trì chất lượng. Đo lường làm cho mức tăng có thể nhìn thấy được.
Trường hợp 2 - Mắt xích yếu trong chuỗi. Một chuyên gia tăng tốc quy trình nhưng bỏ qua việc xác minh ở giai đoạn báo cáo; Một tuyên bố do AI đưa ra "hoàn toàn không tham gia vào trò chơi ngang hàng" được đưa vào báo cáo - trong khi trong ghi chú quan sát đứa trẻ đang tham gia trò chơi ngang hàng. Khi gia đình đọc được điều này, niềm tin bị lung lay. Việc kiểm tra với dấu nhắc thứ 4 có thể đã phát hiện ra điều này. Bài học: ngay cả luồng nhanh nhất cũng không thể bỏ qua nút xác minh cuối cùng.
Trường hợp 3 - Cải tiến liên tục. Một chuyên gia nhận thấy rằng AI liên tục chuyển sang ngôn ngữ chẩn đoán. Sửa quy tắc "không chẩn đoán, duy trì sự phân biệt đánh giá-chẩn đoán" ở đầu tất cả lời nhắc trong thư viện lời nhắc. Tháng sau, số lần sửa lỗi ngôn ngữ chẩn đoán giảm đáng kể. Vòng lặp hoạt động: đo lỗi, sửa luồng, giảm sự lặp lại.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Nhanh chóng lập báo cáo từ toàn bộ hồ sơ của đứa trẻ này, thêm chẩn đoán.
Vấn đề: không cần xác minh, không yêu cầu chẩn đoán, không có nguy cơ bị ảo giác, không đặt câu hỏi về tính bảo mật/ẩn danh.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Viết báo cáo dự thảo từ dữ liệu ẨN Danh, từng bước bên dưới. Chỉ viết dữ liệu tôi cung cấp cho bạn; đánh dấu thiếu [không có dữ liệu]; bịa đặt các phát hiện; chứng kiến; Thêm ghi chú "quét không phải là chẩn đoán" và trường [xác nhận của chuyên gia]. Cuối cùng, hãy kiểm tra bản in của riêng bạn để biết ngôn ngữ chẩn đoán và ảo giác. Dữ liệu: [ẩn danh]
Những lỗi thường gặp
- Bỏ qua xác minh cuối cùng: Ngay cả quy trình nhanh nhất cũng yêu cầu kiểm tra trước chữ ký.
- Tôn vinh tốc độ mà không đo lường chất lượng: Đồng thời theo dõi số lần sửa lỗi và phản hồi.
- Lặp lại cùng một lỗi: Biến lỗi thường xuyên được sửa thành quy tắc trong lời nhắc.
- Chuyển sang ngôn ngữ chẩn đoán: Duy trì sự khác biệt giữa đánh giá và chẩn đoán ở tất cả các giai đoạn.
- Phá vỡ tính ẩn danh ở một giai đoạn: Dữ liệu phải được ẩn danh ở mọi liên kết trong chuỗi.
Tóm lại
Quy trình làm việc từ đầu đến cuối kết hợp tất cả các phần của mô-đun thành một phần con duy nhất: quan sát, hỗ trợ sàng lọc, phân tích hiện trường, kế hoạch hỗ trợ, tài liệu, hướng dẫn gia đình và báo cáo. Trí tuệ nhân tạo tạo ra bản nháp ở mọi giai đoạn và tiết kiệm thời gian; Chuyên gia xác minh ở mọi giai đoạn, bảo vệ tính bảo mật và đạo đức cũng như các dấu hiệu. Đo lường thời gian và chất lượng; Thêm các lỗi thường xuyên được sửa vào lời nhắc làm quy tắc và liên tục cải thiện chúng. Tốc độ có giá trị nhưng chỉ khi tính xác minh, tính bảo mật và đạo đức được duy trì. Quyết định luôn phụ thuộc vào con người.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một trường hợp ẩn danh và thực hiện quy trình từ đầu đến cuối: soạn thảo quy trình với dấu nhắc thứ 1, sản xuất từng công đoạn với lời nhắc của các đơn vị liên quan, soạn thảo báo cáo không có ảo giác với dấu nhắc thứ 2. 3. Đo lường thời gian và chất lượng một cách nhanh chóng (thủ công so với AI, số lần chỉnh sửa). Cuối cùng, hãy kiểm tra toàn bộ luồng để biết chất lượng và quyền riêng tư bằng lời nhắc thứ 4. Lưu ý mức tiết kiệm thời gian bạn đã đo được và tổng số lần chỉnh sửa bạn đã thực hiện (được chia theo loại).
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã thực hiện xác minh của chuyên gia ở mọi giai đoạn; Báo cáo cuối cùng đã được kiểm tra trước khi ký.
- [ ] Báo cáo chỉ được viết từ dữ liệu thực tế; Không có phát hiện/nguồn bịa đặt.
- [ ] Tôi đã giữ nguyên sự phân biệt đánh giá-chẩn đoán trong suốt quy trình.
- [ ] Dữ liệu được ẩn danh ở mọi giai đoạn; tính bảo mật không bị xâm phạm.
- [ ] Tôi đã kiểm tra tính bảo mật, đạo đức, bản quyền và giọng điệu.
- [ ] Tôi đã đo lường thời gian và chất lượng; Tôi chia các chỉnh sửa thành các loại.
- [ ] Tôi đã thêm các lỗi phổ biến làm quy tắc vào thư viện lời nhắc của mình.
Thi học phần
1. Chuyên gia phát triển trẻ em chuyển bản giải thích quét do trí tuệ nhân tạo tạo ra cho gia đình và lưu trữ mà không kiểm tra. Sai lầm cơ bản trong cách tiếp cận này là gì?
- A) Đầu ra trí tuệ nhân tạo không thể được sử dụng nếu không được xác minh; Dự thảo cần được xem xét và xác nhận một cách chuyên nghiệp bằng các công cụ và quan sát đã được xác thực ✔
- B) Trí tuệ nhân tạo luôn đưa ra cách giải thích tiêu cực về quá trình quét
- C) Chỉ nên chia sẻ điểm thô với gia đình thay vì nhận xét.
- D) Báo cáo đáng lẽ phải được gửi cho gia đình dưới dạng bản in thay vì e-mail.
Giải thích: Mặc dù trí tuệ nhân tạo có thể đưa ra cách diễn giải chính xác nhưng nó cũng có thể giả định việc điều chỉnh độ tuổi, bối cảnh văn hóa hoặc điểm giới hạn không chính xác và tạo ra cách diễn giải không chính xác với độ tin cậy tương tự. Sự phát triển của trẻ em là một lĩnh vực nhạy cảm; Mỗi đầu ra phải được chuyên gia xác minh và quyết định đánh giá, hướng dẫn cũng như phê duyệt cuối cùng phải thuộc về con người. Ngoài ra, sàng lọc không phải là chẩn đoán.
2. Mục đích chính nào sau đây là mục đích chính của các công cụ sàng lọc phát triển (chẳng hạn như Denver II, AGTE, GEÇDA)?
- A) Đưa ra chẩn đoán xác định về sự phát triển của trẻ
- B) Xác định trẻ có nguy cơ phát triển và giới thiệu trẻ đi đánh giá thêm ✔
- C) Phân loại trẻ theo mức độ thông minh
- D) Khuyến cáo gia đình điều trị bằng thuốc
Giải thích: Các công cụ sàng lọc phát triển không chẩn đoán được; Nó giúp xác định trẻ em có nguy cơ phát triển, đánh giá thêm và giới thiệu chúng đến bác sĩ chuyên khoa thích hợp. Chẩn đoán xác định là công việc đánh giá lâm sàng chi tiết và đội ngũ bác sĩ/chuyên gia có liên quan. Trí tuệ nhân tạo cũng không thay đổi giới hạn này.
3. Trí tuệ nhân tạo chế tạo thành thạo một tác phẩm hoặc nguồn không tồn tại thành có thật được gọi là gì?
- A) Hiệu chuẩn
- B) Ẩn danh
- C) Ảo giác ✔
- D) Bình thường hóa
Giải thích: Ảo giác là khi mô hình ngôn ngữ tạo ra thông tin, nguồn hoặc tác phẩm không thực sự tồn tại, như thể nó là sự thật. Do đó, trong quá trình xem xét bằng chứng, mỗi tuyên bố và nguồn phải được xác minh độc lập dựa trên các tài liệu được bình duyệt và hướng dẫn chính thức.
4. Tại sao việc tải báo cáo phát triển có họ tên, số ID TR và thông tin trường học của trẻ lên một công cụ trí tuệ nhân tạo có sẵn công khai lại gặp khó khăn?
- A) Vì tải sẽ rất chậm
- B) Vì định dạng báo cáo sẽ bị hỏng
- C) Bởi vì trí tuệ nhân tạo không thể đọc được báo cáo của Thổ Nhĩ Kỳ
- D) Truyền dữ liệu trẻ em đặc biệt ra ngoài tổ chức mà không được phép là vi phạm KVKK và tính bảo mật ✔
Mô tả: Dữ liệu của trẻ là dữ liệu cá nhân đặc biệt và được bảo vệ trong phạm vi KVKK. Tải thông tin nhận dạng lên một công cụ bên ngoài là vi phạm quyền riêng tư. Cách đúng đắn là ẩn danh dữ liệu và chỉ sử dụng thông tin cần thiết, không được xác định danh tính trong một công cụ bảo mật, với sự đồng ý của phụ huynh nếu có thể.
5. Cách tiếp cận nào là đúng thay vì nói rằng 'Hôm nay Ali là một đứa trẻ rất hung dữ và rắc rối' trong một ghi chú quan sát?
- A) Biểu thức tương tự phải được viết với ngày được thêm vào.
- B) Hành vi cần được mô tả một cách khách quan: ghi riêng các hành vi tiền đề, hành vi quan sát được và kết quả ✔
- C) Không nên viết gì cả, cần ghi nhớ
- D) Thay vì tên của đứa trẻ, chỉ nên viết 'học sinh có vấn đề'
Giải thích: Những ghi chú quan sát tốt sẽ mô tả hành vi chứ không phải dán nhãn cho nó. Đó là những bình luận và sự kỳ thị 'xúc phạm' và 'có vấn đề'. Cách tiếp cận đúng là mô tả khách quan, chẳng hạn như tiền đề-hành vi-hậu quả (ABC): trong tình huống nào, anh ta đã làm gì, chuyện gì đã xảy ra. Việc giải thích và nguyên nhân có thể cũng được xem xét trong đánh giá của chuyên gia.
6. Điều đầu tiên chuyên gia nên làm khi AI đề xuất kế hoạch hoạt động là gì?
- A) Thực hiện ngay kế hoạch như hiện tại
- B) Yêu cầu AI viết lại kế hoạch để nó dài hơn
- C) Lưu trữ kế hoạch mà không được gia đình chấp thuận
- D) Sàng lọc kế hoạch về độ an toàn, độ tuổi/sự phù hợp về phát triển, khả năng tiếp cận vật chất và tuân thủ mục tiêu ✔
Mô tả: Đề xuất trí tuệ nhân tạo là bản dự thảo. Trước tiên, chuyên gia sẽ kiểm tra sự an toàn (nguy cơ ngạt thở/chấn thương, thiết bị phù hợp), độ tuổi và sự phù hợp về phát triển, sự phù hợp về văn hóa và việc tuân thủ mục tiêu. Chỉ sau bộ lọc này, kế hoạch mới có thể được thực hiện.
7. Việc viết mục tiêu trong kế hoạch hỗ trợ cá nhân theo tiêu chí SMART có ý nghĩa gì?
- A) Mục tiêu cụ thể, có thể đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và kịp thời ✔
- B) Giữ các mục tiêu chung và linh hoạt nhất có thể
- C) Mục tiêu chỉ được viết bởi gia đình
- D) Thay đổi mục tiêu hoàn toàn mỗi tuần
Mô tả: Mục tiêu THÔNG MINH; Nó phải cụ thể, có thể đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và có thời hạn. 'Hãy để lời nói của anh ấy được cải thiện' là mơ hồ; 'Nói bằng lời các yêu cầu năm từ đơn giản trong vòng tám tuần' có thể đo lường được và tính thời gian. Bản nháp AI được chỉnh sửa một cách chuyên nghiệp theo các tiêu chí này.
8. Điều nào sau đây là sai về mặt đạo đức trong nội dung thông tin dành cho gia đình?
- A) Đề xuất các hoạt động cụ thể tại nhà mà gia đình có thể thực hiện
- B) Để truyền đạt các kết quả quan sát và quét bằng ngôn ngữ đơn giản
- C) Sử dụng các biểu thức ngụ ý chẩn đoán xác định, khiến mọi người sợ hãi hoặc chứa đựng những lời hứa không thực tế ✔
- D) Thêm ghi chú giới thiệu đến chuyên gia/bác sĩ có liên quan khi cần thiết
Giải thích: Việc một chuyên gia phát triển trẻ em sử dụng những câu ngụ ý chẩn đoán xác định chẳng hạn như 'con bạn mắc chứng tự kỷ' đối với gia đình đã vượt quá giới hạn thẩm quyền và đạo đức; Sàng lọc và đánh giá sự phát triển không phải là chẩn đoán. Ngôn ngữ chính xác là ngôn ngữ không đổ lỗi, thực tế, chỉ đạo và đề cập đến chuyên gia/bác sĩ có liên quan khi cần thiết.
9. Cần phải kiểm tra những gì trước khi sử dụng bộ thẻ ý tưởng được sản xuất bằng trí tuệ nhân tạo?
- A) Thay đổi màu thẻ thành màu trẻ yêu thích
- B) Cần kiểm tra tính chính xác, phù hợp với lứa tuổi, khả năng tiếp cận và bản quyền của hình ảnh và văn bản ✔
- C) Tăng số lượng thẻ càng nhiều càng tốt
- D) Chỉ để gia đình kiểm tra thẻ
Giải thích: Trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra hình ảnh không chính xác, không phù hợp về mặt văn hóa hoặc quá kích thích so với lứa tuổi; Có thể có lỗi chính tả/khái niệm trong văn bản. Chuyên gia không nên sử dụng tài liệu mà không kiểm tra tính chính xác, độ phù hợp với lứa tuổi, khả năng tiếp cận (đơn giản, độ tương phản) và bản quyền.
10. Một chuyên gia phải đối mặt với tuyên bố rằng 'phương pháp hiện tại này nhanh chóng khắc phục mọi sự chậm phát triển' do trí tuệ nhân tạo đề xuất. Thái độ đúng đắn là gì?
- A) Không chấp nhận tuyên bố mà không xác minh nó với mức độ bằng chứng và nguồn được đánh giá ngang hàng, đồng thời đặt câu hỏi với cảnh báo về phương pháp thời trang ✔
- B) Đề xuất ngay yêu cầu bồi thường cho gia đình
- C) Chấp nhận nó là đúng vì trí tuệ nhân tạo nói điều đó
- D) Yêu cầu một trí tuệ nhân tạo khác bác bỏ yêu cầu bồi thường và giải quyết vấn đề đó
Giải thích: Một lời hứa chữa lành dứt khoát và phóng đại là dấu hiệu của bằng chứng kém hoặc một phương pháp hợp thời. Chuyên gia không nên chấp nhận tuyên bố này mà không xác minh nó bằng tài liệu được bình duyệt, mức độ bằng chứng và hướng dẫn chính thức; phải đặt câu hỏi về cơ sở bằng chứng của từng phương pháp. Đầu ra AI là điểm khởi đầu, không phải là nguồn.
11. Nguyên tắc nào sau đây là đúng khi giải thích các lĩnh vực phát triển (vận động, ngôn ngữ, nhận thức, cảm xúc xã hội, tự chăm sóc)?
- A) Nếu quan sát thấy sự chậm trễ ở một khu vực trong một lần quan sát, trẻ phải được dán nhãn ngay lập tức
- B) Các trường phải được đánh giá hoàn toàn độc lập với nhau
- C) Chỉ cần nhìn vào lĩnh vực ngôn ngữ là đủ
- D) Cần tính đến phạm vi rộng lớn của sự phát triển bình thường và sự khác biệt của từng cá nhân; Đánh giá phải toàn diện và lặp đi lặp lại ✔
Mô tả: Có nhiều mức độ phát triển bình thường khác nhau và sự khác biệt ở từng cá nhân ở trẻ em là điều tự nhiên. Sẽ là sai lầm khi gán nhãn sớm cho một đứa trẻ chỉ bằng một quan sát hoặc sự chậm trễ trong một lĩnh vực duy nhất. Các lĩnh vực có liên quan với nhau; Đánh giá phải toàn diện, đa nguồn và lặp lại theo thời gian.
12. Bước bảo mật cơ bản nhất cần được thực hiện trước khi nhập dữ liệu của trẻ vào trí tuệ nhân tạo là gì?
- A) Dữ liệu ẩn danh: xóa thông tin nhận dạng và chỉ sử dụng thông tin không nhận dạng cần thiết ✔
- B) Viết dữ liệu bằng chữ in hoa
- C) Dịch dữ liệu sang tiếng Anh
- D) Dán dữ liệu hai lần
Mô tả: Bước cơ bản nhất là ẩn danh: xóa thông tin nhận dạng như tên, họ, TR ID, trường học, giao thức và chỉ sử dụng những thông tin cần thiết, đã được xác định lại. Ngoài ra, điều cần thiết là phải chọn phương tiện an toàn/tổ chức và được sự đồng ý của gia đình khi cần thiết.
13. Trong trường hợp cụ thể nào cần tính đến việc điều chỉnh độ tuổi (điều chỉnh độ tuổi) khi đánh giá sự phát triển?
- A) Chỉ ở trẻ em trong độ tuổi đi học
- B) Trong đánh giá sự phát triển của trẻ sinh non theo độ tuổi đã điều chỉnh ✔
- C) Chỉ ở cặp song sinh
- D) Không bắt buộc trong mọi trường hợp
Giải thích: Ở trẻ sinh non, sự phát triển được đánh giá theo độ tuổi đã điều chỉnh chứ không phải theo lịch; nếu không một em bé bình thường có thể vô tình xuất hiện phía sau. Một chuyên gia chắc chắn nên kiểm tra nó vì trí tuệ nhân tạo có thể bỏ qua việc sửa lỗi này.
14. Cách mạnh mẽ nhất để đảm bảo sự giám sát của chuyên gia đối với quy trình làm việc toàn diện được hỗ trợ bởi AI là gì?
- A) Hoàn toàn tin tưởng vào trí tuệ nhân tạo và tăng tốc độ kiểm soát
- B) Chỉ thực hiện một lần kiểm tra cuối cùng
- C) Áp dụng danh sách kiểm tra bao gồm xác minh, bảo mật và đạo đức ở từng giai đoạn ✔
- D) Chuyển quyền kiểm soát cho gia đình
Mô tả: Sử dụng danh sách kiểm tra bao gồm xác minh, bảo mật và kiểm tra đạo đức ở từng giai đoạn (quan sát, hỗ trợ sàng lọc, kế hoạch, tài liệu, bối cảnh gia đình, báo cáo) hệ thống hóa việc giám sát của chuyên gia. Do đó, tốc độ đạt được mà không ảnh hưởng đến an ninh và đạo đức.