Lợi nhuận:
- Khả năng biến các nguyên tắc đạo đức của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đặc biệt (lợi ích, không ác ý, công bằng, tránh thiên vị) thành các quy tắc cụ thể
- Khả năng quản lý quyền riêng tư của dữ liệu học sinh và gia đình, giới hạn lưu trữ và chia sẻ dữ liệu trong khuôn khổ KVKK
- Khả năng kết hợp các bài học trong suốt mô-đun vào một quy trình làm việc an toàn từ đầu đến cuối và xác định nơi trí tuệ nhân tạo kết thúc và bắt đầu trách nhiệm của chuyên gia
Trong suốt mô-đun này, chúng tôi đã học cách sử dụng AI làm trợ lý: soạn thảo mục tiêu IEP, điều chỉnh tài liệu, thiết lập AAC và kế hoạch hành vi, theo dõi tiến độ và tăng cường liên lạc với gia đình. Đơn vị cuối cùng này xem xét khuôn khổ gắn kết tất cả lại với nhau: đạo đức, quyền riêng tư và sự giám sát của chuyên gia. Bởi vì “dữ liệu” bạn làm việc trong giáo dục đặc biệt không phải là một cái bàn mà là một đứa trẻ; “Đầu ra” bạn đưa ra không phải là một văn bản mà là một quyết định ảnh hưởng đến quyền được học tập của trẻ. Trí tuệ nhân tạo mang lại sự tiện lợi lớn trong lĩnh vực này; Nhưng khi sử dụng không đúng cách, những người có thể bị tổn hại nhiều nhất cũng là những người dễ bị tổn thương nhất. Hãy nhắc lại lần cuối nguyên tắc chúng ta đã xác lập ngay từ đầu: Trí tuệ nhân tạo là trợ lý; Việc chẩn đoán, sắp xếp, mục đích và các quyết định ảnh hưởng đến tương lai của trẻ thuộc về chuyên gia có thẩm quyền, nhóm IEP và gia đình.
Bốn nguyên tắc đạo đức và những nguyên tắc tương ứng cụ thể của chúng
Chúng ta có thể quy việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đặc biệt theo bốn nguyên tắc đạo đức cơ bản:
- Lợi ích: AI nên được sử dụng để đóng góp thực sự cho việc giáo dục trẻ em; Nó sẽ giúp giáo viên giải phóng thời gian và quan tâm đến trẻ nhiều hơn. Việc sử dụng bản thân nó không phải là mục đích cuối cùng.
- Không có ác ý: Sản phẩm chưa được xác minh, không phù hợp với trẻ em hoặc mang tính kỳ thị có thể gây hại. Mọi đầu ra đều đi qua bộ lọc "điều này có gây hại cho trẻ không?"
- Công lý: Mọi trẻ em đều phải có quyền tiếp cận bình đẳng với các nguồn lực và nền giáo dục có chất lượng. AI không nên đặc quyền cho một số trẻ em và bỏ bê những trẻ khác; Mọi người nên được chú ý riêng.
- Tránh sai lệch: AI có thể phản ánh các khuôn mẫu trong dữ liệu mà nó được đào tạo; Loại khuyết tật cụ thể có thể tạo ra kết quả phân biệt đối xử về giới tính, văn hóa hoặc tình trạng kinh tế xã hội. Chuyên gia phải nhận ra và điều chỉnh những kết quả này cũng như đánh giá từng đứa trẻ.
Sự thiên vị đặc biệt quan trọng vì nó ngấm ngầm. AI có thể đưa ra một câu trôi chảy như “những đứa trẻ như vậy thường không làm được việc X”; Tuy nhiên, đây là quan niệm vừa sai lầm vừa gây cản trở cho trẻ. Nhiệm vụ của chuyên gia là xem xét những khuôn mẫu này và đánh giá tiềm năng của trẻ.
Thận trọng: Không thể sử dụng những khái quát hóa do AI tạo ra ("trẻ khuyết tật X có thể/làm Y") để giới hạn mục đích của trẻ. Kỳ vọng thấp là một trong những hình thức phân biệt đối xử phổ biến nhất và khó thấy nhất.
Quyền riêng tư: giới hạn lưu trữ và chia sẻ dữ liệu
Dữ liệu học sinh (danh tính, chẩn đoán, báo cáo RAM, hồ sơ hành vi, thông tin gia đình) là dữ liệu cá nhân đặc biệt trong phạm vi của KVKK. Hãy làm rõ các quy tắc trong đơn vị này:
- Ẩn danh: Tên, ID, giao thức, trường học, địa chỉ và chi tiết gia đình sẽ bị xóa trước khi nhập bất kỳ công cụ AI nào.
- Dữ liệu tối thiểu: Chỉ chia sẻ thông tin cần thiết cho nhiệm vụ; Đừng cung cấp toàn bộ tập tin "để đề phòng".
- Công cụ bảo mật: Nếu có thể, các công cụ của công ty có hợp đồng xử lý dữ liệu và không sử dụng dữ liệu của bạn trong đào tạo mô hình sẽ được ưu tiên; Dữ liệu nhạy cảm không được tải lên từ tài khoản cá nhân.
- Lưu trữ và xóa: Nếu các bản nháp được tạo bằng AI có chứa dữ liệu của sinh viên, chúng sẽ được lưu trữ theo quy định của tổ chức và bị xóa khi cần thiết; Nó không được để ở những nơi ngẫu nhiên.
- Chia sẻ: Thông tin chỉ được chia sẻ với những người được ủy quyền (nhóm IEP, gia đình, chuyên gia có liên quan) và chỉ chia sẻ ở mức độ cần thiết.
Bảng dưới đây tóm tắt các giới hạn đã học được trong suốt mô-đun ở một nơi:
khu vực
AI có thể
AI không thể/thuộc về con người
Đánh giá
Tóm tắt dữ liệu ẩn danh
Chẩn đoán/thay đổi
BEP
Viết dự thảo mục tiêu
Xác nhận/xác nhận ý định
vật chất
Thích nghi, khác biệt
Đưa ra quyết định về chương trình giảng dạy/bản quyền
AAC
Đề cương thẻ/câu chuyện
Chọn phương pháp và điều chỉnh nó cho phù hợp với trẻ
hành vi
ABC tổng hợp, đưa ra lời khuyên
Quyết định chức năng, phê duyệt kế hoạch
tiến bộ
Tóm tắt và giải thích dữ liệu
Quyết định cuối cùng để tiến hành
gia đình
bản thảo văn bản
Xác thực văn bản, thực thi mối quan hệ
Cột bên phải trong bảng này là giới hạn trách nhiệm của chuyên gia và không được ủy quyền cho AI trong bất kỳ trường hợp nào.
Quy trình làm việc an toàn từ đầu đến cuối
Hãy kết hợp mô-đun thành một luồng duy nhất. Quy trình dạy kèm an toàn được hỗ trợ bởi AI như sau: (1) ẩn danh dữ liệu; (2) viết lời nhắc với vai trò và ranh giới rõ ràng; (3) lấy bản nháp từ AI; (4) xác minh kết quả đầu ra theo ba bước - liên kết đến nguồn, so sánh với hồ sơ thực tế của trẻ, bộ lọc chuyên gia; (5) tiến hành kiểm tra đạo đức và thiên vị; (6) thích ứng và xác nhận với nhóm/gia đình; (7) áp dụng và giám sát bằng dữ liệu; (8) giữ/xóa bản nháp theo quy định của tổ chức. Chu kỳ này lặp lại với mỗi nhiệm vụ, luôn rõ ràng nơi AI kết thúc và trách nhiệm chuyên gia bắt đầu.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Bắt được sự thiên vị. Một giáo viên yêu cầu AI đưa ra đề cương mục tiêu; Có một câu ở đầu ra như “loại học sinh này không thể suy nghĩ trừu tượng, hãy giữ mục tiêu ở mức thấp”. Giáo viên nhận ra đây là một khuôn mẫu; Học trò của ông đã có thể thiết lập những mối quan hệ trừu tượng. Ông trích câu và viết mục tiêu dựa trên tiềm năng thực sự của đứa trẻ. Sự giám sát về mặt đạo đức đã ngăn chặn những kỳ vọng thấp có thể cản trở đứa trẻ.
Trường hợp 2 - Kỷ luật về quyền riêng tư. Một tổ chức đã đưa ra quy định tất cả giáo viên phải thực hiện “kiểm tra ẩn danh” trước khi sử dụng AI. Một giáo viên đã xóa tên, giao thức và thông tin gia đình trước khi tóm tắt báo cáo RAM. Nhiều tháng sau, cuộc kiểm tra dữ liệu cho thấy tổ chức này chưa cung cấp bất kỳ dữ liệu nhạy cảm nào cho một công cụ bên ngoài. Một thói quen đơn giản đã bảo vệ tổ chức khỏi những rủi ro nghiêm trọng.
Trường hợp 3 - Lỗi trong việc giao phó trách nhiệm. Một giáo viên, dưới áp lực về thời gian, đã thực hiện kế hoạch hành vi do AI tạo ra mà không cần đọc nó. Kế hoạch không phù hợp với chức năng của trẻ và hành vi ngày càng leo thang. Vấn đề không phải là “sai lầm” của AI mà là sự phân công trách nhiệm. Đầu ra chưa được xác minh giống như một bản án chuyên môn không có chữ ký; Trách nhiệm luôn thuộc về chuyên gia. Sai lầm: thay thế sự tiện lợi bằng trách nhiệm.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Hãy phân tích mọi thứ về học sinh này và cho tôi biết phải làm gì.
Yêu cầu này vừa thúc đẩy chúng tôi chia sẻ nhiều dữ liệu hơn (có thể chứa danh tính) hơn mức cần thiết bằng cách nói "mọi thứ" vừa chuyển quyết định cho AI. Nó cũng vi phạm hai nguyên tắc cơ bản.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý cho chuyên gia giáo dục đặc biệt. Chỉ sử dụng thông tin ẩn danh, dành riêng cho nhiệm vụ sau: [yêu cầu tối thiểu]. Nhiệm vụ: Tạo BẢN DỰ THẢO cho [nhiệm vụ duy nhất, rõ ràng]. Quy tắc: Chẩn đoán/ra quyết định. Đừng khái quát hóa/khuôn mẫu. Nói rõ rằng bạn không chắc chắn. Giả sử điều này sẽ được chuyên gia xác minh và xác nhận với nhóm/gia đình.
Tuyên bố này bao gồm dữ liệu tối thiểu, nhiệm vụ rõ ràng, thành kiến và giới hạn quyết định cùng nhau; Nó thu thập tất cả các nguyên tắc của mô-đun trong một mẫu duy nhất.
Những lỗi thường gặp
- Phân công trách nhiệm. Để lại quyết định cho AI; thực thi mà không đọc kết quả đầu ra.
- Không nhìn thấy thành kiến. Không chú ý đến những khái quát rập khuôn, làm giảm kỳ vọng.
- Chia sẻ dữ liệu quá mức. Cung cấp dữ liệu nhạy cảm, không cần thiết cho công cụ bằng cách nói "phân tích mọi thứ".
- Bỏ qua ẩn danh. Làm việc mà không xóa danh tính, chẩn đoán và thông tin gia đình.
- Lưu trữ bản nháp không an toàn. Để lại các bản in chứa dữ liệu học sinh ở những nơi ngẫu nhiên.
- Xem kiểm toán đạo đức là chính thức. Bỏ qua những câu hỏi như “nó có gây hại không, có công bằng không, có thiên vị không?”
Tóm lại
Trong giáo dục đặc biệt, AI là một trợ thủ đắc lực, nhưng vì bạn đang làm việc với những cá nhân dễ bị tổn thương nhất nên đạo đức và quyền riêng tư là không thể thương lượng. Bốn nguyên tắc hướng dẫn chúng ta: Từ thiện, không ác ý, công bằng, tránh thành kiến. Dữ liệu học sinh được ẩn danh, chia sẻ với các phương tiện tối thiểu và an toàn cũng như được lưu trữ an toàn. Quy trình làm việc an toàn từ đầu đến cuối; Chu trình này là ẩn danh, lấy bản nháp, xác minh theo ba bước, đánh giá đạo đức, phê duyệt với nhóm/gia đình, theo dõi bằng dữ liệu. Bất cứ nơi nào AI kết thúc trong chu trình này, trách nhiệm của chuyên gia sẽ bắt đầu. Một kết quả đầu ra chưa được xác minh giống như một phán đoán chuyên môn không có chữ ký; Chữ ký luôn là của bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Chọn một trong những bản phác thảo mà bạn đã tạo trong suốt mô-đun (mục tiêu IEP, tài liệu, kế hoạch hành vi hoặc văn bản dành cho gia đình) và thực hiện nó qua tất cả các bước "quy trình làm việc an toàn từ đầu đến cuối" trong bài học này. Cụ thể, hãy kiểm tra đạo đức/thành kiến: có sự khái quát hóa hạ thấp, tuyên bố mang tính kỳ thị hoặc rò rỉ quyền riêng tư trong đầu ra không? Khắc phục mọi sự cố bạn tìm thấy và ghi lại bước nào trong quy trình đã phát hiện ra sự cố đó.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu; Tôi chỉ chia sẻ mức tối thiểu cần thiết.
- [ ] Tôi đã xác minh kết quả đầu ra bằng ba bước (nguồn/hồ sơ/chuyên gia).
- [ ] Tôi đã xóa bỏ những thành kiến và những khái quát hóa hạ thấp kỳ vọng.
- [ ] Tôi đã loại bỏ ngôn ngữ kỳ thị; Tôi đã tuân thủ bốn nguyên tắc đạo đức.
- [ ] Tôi đã giữ các bản nháp an toàn/xóa chúng khi cần thiết.
- [ ] Tôi đưa ra quyết định cuối cùng và chịu trách nhiệm với tư cách là chuyên gia/nhóm/gia đình.
Thi học phần
1. Giáo viên giáo dục đặc biệt hỏi trí tuệ nhân tạo 'chẩn đoán đứa trẻ này là gì' bằng cách chỉ cần cung cấp tên và tuổi của học sinh rồi viết câu trả lời vào tệp IEP. Sai lầm cơ bản trong cách tiếp cận này là gì?
- A) Bỏ qua việc thẩm quyền chẩn đoán thuộc về RAM và các chuyên gia được ủy quyền; cũng chuyển đầu ra chưa được xác minh sang bản ghi chính thức ✔
- B) Không cần thiết phải cung cấp thông tin về độ tuổi cho trí tuệ nhân tạo
- C) Cấm lưu giữ file BEP trong môi trường kỹ thuật số
- D) Trí tuệ nhân tạo luôn khiến việc chẩn đoán có vẻ nặng nề hơn thực tế
Giải thích: Trí tuệ nhân tạo không thể và không nên chẩn đoán; Chẩn đoán và đánh giá là công việc của RAM và các chuyên gia được ủy quyền. Ngoài ra, nếu không cung cấp dữ liệu cho mô hình, kết quả đầu ra mong muốn sẽ trở thành sự bịa đặt (ảo giác) và việc chia sẻ danh tính học sinh là vi phạm quyền riêng tư.
2. Điều nào sau đây là đặc điểm chính mà mục tiêu BEP ngắn hạn (có thể đo lường được) cần có?
- A) Hướng tới việc học sinh yêu thích môn học nói chung
- B) Nó chỉ dựa trên sự quan sát của giáo viên và không chứa các tiêu chí bằng số
- C) Thu thập càng dài và càng nhiều kết quả càng tốt trong một câu.
- D) Chứa hành vi, điều kiện có thể quan sát được và tiêu chí thành công có thể đo lường được ✔
Giải thích: Mục tiêu ngắn hạn bao gồm một hành vi, điều kiện và tiêu chí có thể quan sát được (có bao nhiêu thử nghiệm, bao nhiêu phần trăm, mức độ độc lập như thế nào). Những cách diễn đạt vô lượng như 'hiểu', 'học', 'nhận thức được' gây ra lỗi khi viết mục đích.
3. Giáo viên tải báo cáo RAM, bao gồm tên đầy đủ, số TR ID và chẩn đoán của học sinh, lên một công cụ trí tuệ nhân tạo có sẵn công khai và nói 'tóm tắt'. Cách tiếp cận đúng đắn sẽ là gì?
- A) Tải lên báo cáo mà không có bất kỳ sửa đổi nào vì bản tóm tắt yêu cầu tất cả thông tin
- B) Chỉ cần xóa số TR ID và để lại tên và chẩn đoán
- C) Xóa thông tin nhận dạng, ẩn danh dữ liệu và chọn công cụ bảo mật/tổ chức ✔
- D) Chia sẻ báo cáo qua e-mail từ tài khoản cá nhân của bạn và tóm tắt nó cho phù hợp
Giải thích: Dữ liệu sinh viên là dữ liệu cá nhân đặc biệt trong phạm vi KVKK. Thông tin nhận dạng nên được loại bỏ và dữ liệu được ẩn danh ('học sinh nam 10 tuổi'), và nếu có thể, nên ưu tiên một công cụ an toàn mang tính tổ chức và không sử dụng dữ liệu trong giáo dục.
4. Thái độ tốt nhất khi tạo ra một câu chuyện xã hội bằng trí tuệ nhân tạo cho giao tiếp thay thế và tăng cường (AAC) là gì?
- A) Điều chỉnh bản dự thảo dành riêng cho trẻ và được chuyên gia phê duyệt ✔
- B) Sử dụng chính xác câu chuyện đã được soạn sẵn cho tất cả học sinh mà không hề thay đổi câu chuyện
- C) Viết câu chuyện với những từ dài và trừu tượng nhất có thể
- D) Chỉ đưa ra văn bản dài mà không thêm hỗ trợ trực quan
Mô tả: Trí tuệ nhân tạo tạo ra bản nháp; Tuy nhiên, lịch sử xã hội và hỗ trợ giao tiếp phải được điều chỉnh phù hợp với đặc điểm cá nhân của trẻ và được nhà nghiên cứu/chuyên gia bệnh lý ngôn ngữ nói chấp thuận. Một phác thảo chung không thể được áp dụng trực tiếp.
5. Nguyên tắc cơ bản nào sau đây khi nhận được sự trợ giúp từ trí tuệ nhân tạo trong kế hoạch hỗ trợ hành vi tích cực?
- A) Đề nghị người đó đưa ra hình phạt nghiêm khắc nhất để nhanh chóng trấn áp hành vi.
- B) Hiểu chức năng của hành vi và đưa ra dự thảo chiến lược phòng ngừa và hành vi tích cực thay thế ✔
- C) Chốt kế hoạch mà không biết học sinh, chỉ nhìn tên hành vi
- D) Thực hiện kế hoạch mà không có sự tham gia của gia đình và chuyên gia vào quá trình này
Giải thích: Hỗ trợ hành vi tích cực không thiên về trừng phạt; Nó nhằm mục đích hiểu chức năng của hành vi (đánh giá chức năng), các quy định phòng ngừa và cung cấp một hành vi thay thế có thể dạy được thay vì hành vi không mong muốn. Sự giám sát của chuyên gia là cần thiết.
6. 'Quyết định dựa trên dữ liệu' có ý nghĩa gì trong việc theo dõi tiến độ?
- A) Đưa ra quyết định chỉ dựa trên một quan sát duy nhất vào cuối năm
- B) Viết báo cáo tiến độ dựa trên ấn tượng chung của giáo viên mà không cần nhìn vào dữ liệu
- C) Để lại quyết định hoàn toàn cho việc giải thích trí tuệ nhân tạo
- D) Đưa ra quyết định duy trì, điều chỉnh hoặc thay đổi mục tiêu bằng cách xem dữ liệu đo lường thường xuyên ✔
Giải thích: Việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là quyết định duy trì, điều chỉnh hoặc thay đổi mục tiêu bằng cách xem xét các phép đo thường xuyên dựa trên thành tích (tỷ lệ phần trăm, số lần thử, mức độ độc lập). Trí tuệ nhân tạo tóm tắt dữ liệu và gợi ý diễn giải; Chuyên gia đưa ra quyết định.
7. Theo nguyên tắc thiết kế phổ quát (UDL), cách tốt nhất để làm cho vật liệu có thể tiếp cận được là gì?
- A) Trình bày tài liệu chỉ ở một định dạng, ở dạng chữ in nhỏ và dày đặc
- B) Trình bày nội dung theo nhiều cách, cung cấp ngôn ngữ đơn giản và văn bản thay thế ✔
- C) Loại bỏ tất cả các bản điều chỉnh và cung cấp cho mọi người những tài liệu tiêu chuẩn giống nhau
- D) Giả sử khả năng tiếp cận chỉ đạt được bằng cách thay đổi màu sắc
Mô tả: UDL hình dung việc trình bày nội dung theo nhiều cách (văn bản, hình ảnh, âm thanh), ngôn ngữ đơn giản, văn bản thay thế và định dạng linh hoạt. Mục đích là thiết kế phù hợp với các nhu cầu khác nhau chứ không chỉ của một học sinh 'trung bình'. Việc kiểm tra cuối cùng phụ thuộc vào thử nghiệm của chuyên gia và người dùng thực.
8. Giáo viên gửi văn bản thông tin gia đình do trí tuệ nhân tạo tạo ra cho gia đình mà không kiểm tra, trong đó có ngày hẹn không chính xác và lời hứa 'phục hồi' phóng đại. Sai lầm cơ bản ở đây là gì?
- A) Tạo thông tin sai lệch và kỳ vọng không thực tế bằng cách gửi văn bản mà không xác minh ✔
- B) Bản thân việc gửi tin nhắn cho gia đình là sai.
- C) Văn bản quá ngắn
- D) Trí tuệ nhân tạo bị nghiêm cấm tạo ra văn bản gia đình
Mô tả: Mọi văn bản được chia sẻ với gia đình phải được tạo ra với độ chính xác, bảo mật và sự chấp thuận của chuyên gia. Trí tuệ nhân tạo thông thạo nhưng có thể tạo ra thông tin sai lệch (ảo giác); Văn bản được gửi mà không xác minh sẽ làm tổn hại đến lòng tin và quy trình.
9. Cách tiếp cận nào sau đây là đúng khi tạo sự khác biệt trong một lớp hòa nhập/tích hợp?
- A) Tách học sinh hoàn toàn khỏi lớp học và để học sinh thực hiện từng hoạt động một mình
- B) Hỗ trợ cùng một thành tích với trách nhiệm chung mà không điều chỉnh và dán nhãn cho nó theo cấp độ ✔
- C) Cung cấp cùng một tài liệu cho cả lớp mà không có ngoại lệ nào và không thực hiện bất kỳ sự điều chỉnh nào
- D) Chỉ để giáo viên giáo dục đặc biệt thực hiện việc điều chỉnh và loại bỏ giáo viên đứng lớp khỏi quy trình
Giải thích: Khác biệt hóa có nghĩa là điều chỉnh cùng một kết quả học tập cho các cấp độ khác nhau và hỗ trợ học sinh mà không dán nhãn cho họ. Thích ứng là trách nhiệm chung của giáo viên đứng lớp và giáo viên giáo dục đặc biệt; Cần tránh những giải pháp tách biệt và kỳ thị học sinh với các bạn cùng lứa tuổi.
10. Tại sao việc các mô hình ngôn ngữ AI tạo ra “ảo giác” trong bối cảnh giáo dục đặc biệt lại đặc biệt nguy hiểm?
- A) Vì mô hình luôn chạy chậm
- B) Vì người mẫu không biết tiếng Thổ Nhĩ Kỳ
- C) Bởi vì ảo giác chỉ xảy ra trong sản xuất hình ảnh
- D) Bởi vì thông tin bịa đặt có thể ảnh hưởng đến quyết định giáo dục của trẻ và có thể được coi là đúng bằng ngôn ngữ lưu loát ✔
Giải thích: Ảo giác là khi mô hình chế tạo một cách trôi chảy những thông tin không tồn tại như thể nó là sự thật. Một văn bản pháp luật bịa đặt, một chuẩn mực phát triển không đúng hoặc một phương pháp tưởng tượng trong giáo dục đặc biệt có thể ảnh hưởng trực tiếp đến quyền được giáo dục và phát triển của trẻ em; vì vậy mọi đầu ra phải được xác nhận.
11. 'Tránh thiên vị' có ý nghĩa gì trong nguyên tắc đạo đức sử dụng trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đặc biệt?
- A) Nhận biết và điều chỉnh các kết quả mang tính khuôn mẫu hoặc phân biệt đối xử do mô hình tạo ra và đánh giá riêng từng trẻ ✔
- B) Không viết lời nhắc dài chỉ để có kết quả nhanh.
- C) Chỉ sử dụng trí tuệ nhân tạo trên một loại chướng ngại vật
- D) Áp dụng cùng một khuôn mẫu thiên vị cho tất cả học sinh
Giải thích: Trí tuệ nhân tạo có thể phản ánh những thành kiến trong dữ liệu mà nó được đào tạo; có thể tạo ra kết quả rập khuôn về loại khuyết tật, giới tính, tình trạng kinh tế xã hội hoặc văn hóa cụ thể. Chuyên gia nên theo dõi kết quả về mặt này và đánh giá từng đứa trẻ.
12. Tại sao việc đưa phần 'điểm mạnh' vào khi tổng hợp báo cáo RAM bằng trí tuệ nhân tạo và tạo hồ sơ học sinh lại quan trọng?
- A) Để làm cho báo cáo xuất hiện dài hơn
- B) Điểm mạnh chỉ được sử dụng cho hình thức, mặc dù chúng không bắt buộc về mặt pháp lý.
- C) Lập kế hoạch dựa trên điểm mạnh và không chỉ xác định học sinh bằng những khuyết điểm ✔
- D) Hoàn toàn bỏ qua nhu cầu và chỉ viết tích cực
Giải thích: Lập kế hoạch giáo dục đặc biệt dựa trên thế mạnh; Chỉ có một hồ sơ định hướng nhu cầu/thiếu sót mới xác định được học sinh có khuyết điểm gì. Điểm mạnh là cơ sở cho các mục tiêu và động lực, đồng thời mang lại triển vọng tích cực, có định hướng phát triển.
13. Thái độ đúng đắn về 'bản quyền và tính độc đáo' trong việc sản xuất tài liệu chuyển thể là gì?
- A) Sao chép đầu ra có ký tự và nội dung có bản quyền mà không kiểm tra
- B) Kiểm tra và soạn thảo tài liệu đảm bảo đúng chương trình, chính xác và bản quyền ✔
- C) Phân phối mọi hình ảnh cho mục đích thương mại, bất kể nguồn nào
- D) Giả sử rằng vấn đề bản quyền hoàn toàn không áp dụng cho tài liệu kỹ thuật số
Giải thích: Sản phẩm trí tuệ nhân tạo có thể được lấy từ các nguồn khác; có thể chứa nội dung có bản quyền, ký tự thương hiệu hoặc thông tin chưa được xác minh. Chuyên gia nên kiểm tra tài liệu xem có phù hợp với chương trình giảng dạy, tính chính xác và bản quyền hay không, đồng thời trích dẫn nguồn và ghi lại bản gốc khi cần thiết.
14. Nguyên tắc chính được nhấn mạnh trong học phần này mô tả vai trò của trí tuệ nhân tạo trong giáo dục đặc biệt như thế nào?
- A) Trí tuệ nhân tạo thay thế chuyên gia và tự động đưa ra quyết định
- B) Trí tuệ nhân tạo chỉ có thể được sử dụng để ghi chú và không có gì khác
- C) Khi sử dụng trí tuệ nhân tạo, không cần có sự giám sát của chuyên gia nữa
- D) Trí tuệ nhân tạo là trợ lý, tạo bản nháp; Quyết định và trách nhiệm cuối cùng thuộc về chuyên gia, nhóm và gia đình ✔
Mô tả: Trí tuệ nhân tạo là một trợ lý và tạo ra bản phác thảo; Việc chẩn đoán, sắp xếp, đặt mục tiêu và các quyết định ảnh hưởng đến tương lai của trẻ thuộc về chuyên gia có thẩm quyền, nhóm IEP và gia đình. Đầu ra chưa được xác minh giống như một phán quyết không có chữ ký của chuyên gia.