Lợi nhuận:
- Khả năng sử dụng trí tuệ nhân tạo làm ngôn ngữ và trợ lý chỉnh sửa khi báo cáo kết quả quy mô và hàng tồn kho, để cải thiện cách trình bày thay vì kết quả
- Khả năng viết lời nhắc dịch các kết quả số ẩn danh sang ngôn ngữ dễ hiểu và đưa ra các giải thích chung.
- Hiểu rằng việc giải thích thang đo, chẩn đoán và ý nghĩa lâm sàng không thể được chuyển sang trí tuệ nhân tạo và thông tin chuẩn mực và độ tin cậy về giá trị thuộc về chuyên gia.
Chuyên gia PDR thường sử dụng cân và bảng kiểm kê để tìm hiểu học sinh. Thang đo là một công cụ có cấu trúc để đo lường một cách số lượng một đặc điểm (sự lo lắng, lòng tự trọng, thái độ kiểm tra, v.v.); Kiểm kê là một công cụ tạo ra hồ sơ đa chiều như sở thích, giá trị và xu hướng nghề nghiệp. Những công cụ này có cơ sở khoa học: độ giá trị (liệu công cụ có thực sự đo lường được những gì nó dự định đo lường hay không), độ tin cậy (cung cấp kết quả nhất quán) và định mức (biểu đồ so sánh cho thấy kết quả có ý nghĩa như thế nào đối với độ tuổi/nhóm liên quan). Giải thích chính xác kết quả thang đo; Nó đòi hỏi phải xem xét ba khái niệm này, sổ tay sử dụng công cụ và bối cảnh của học sinh cùng nhau. Đây thực sự là công việc chuyên môn.
Thông điệp quan trọng nhất của đơn vị này là một dòng cấm: Việc giải thích thang đo, ý nghĩa lâm sàng và chẩn đoán không thể được giao cho AI. AI không biết bảng định mức, không nhận biết giới hạn hiệu lực của công cụ, không nhìn thấy ngữ cảnh của học sinh; Nếu bạn cho anh ta điểm thô, anh ta có thể đưa ra những "nhận xét" tự tin nhưng vô căn cứ. Vai trò hợp pháp duy nhất của AI trong lĩnh vực này là trợ lý chỉnh sửa, cải thiện ngôn ngữ và cách trình bày bình luận của chính chuyên gia.
Tại sao AI không thể giải thích quy mô?
Có ba lý do cụ thể. Đầu tiên, thông tin về chỉ tiêu: Điểm 34 trên thang đo lo âu là “cao” hay “trung bình” được xác định bởi bảng chỉ tiêu của công cụ được chuẩn bị cho nhóm tuổi đó. AI không biết bảng này; Anh ta nói với một suy đoán chung chung và đã sai. Thứ hai, giới hạn hiệu lực: Mỗi công cụ có giá trị cho một mục đích, độ tuổi và nền văn hóa nhất định; Về mặt khoa học, việc giải thích một công cụ nằm ngoài mục đích dự định của nó là sai lầm về mặt khoa học và AI không nhận ra giới hạn này. Thứ ba, bối cảnh: Cùng một điểm số có ý nghĩa khác nhau đối với một học sinh trong tuần thi và một học sinh trong tuần bình thường; Chỉ có chuyên gia biết học sinh mới thiết lập được bối cảnh này.
Ngoài ra, nguy cơ ảo giác đặc biệt nguy hiểm ở đây: hỏi AI "kết quả kiểm kê này có ý nghĩa gì?" Khi bạn hỏi, anh ấy trả lời theo một văn bản nghe có vẻ đúng chứ không phải theo chuẩn mực thực tế. Nếu câu trả lời này được chia sẻ với học sinh hoặc phụ huynh, một "chẩn đoán" có vẻ khoa học nhưng vô căn cứ sẽ xuất hiện.
Thận trọng: Không cung cấp điểm thô, câu trả lời mục hoặc hồ sơ kiểm kê của học sinh cho công cụ AI để "diễn giải". Điều này vừa vi phạm tính bảo mật, vừa mở ra cơ hội cho cách giải thích không có giá trị về mặt khoa học. Bạn đưa ra nhận xét; Hãy để AI chỉ chỉnh sửa bình luận bạn viết.
Vai trò hợp pháp của AI: cải thiện khả năng phân phối
Chuyên gia tự mình giải thích dựa trên hướng dẫn sử dụng và định mức của xe. Sau đó cần trình bày nhận xét này cho phụ huynh hoặc học sinh một cách dễ hiểu; Đây là nơi AI giúp đỡ. AI có thể dịch nhận xét kỹ thuật do chuyên gia viết sang ngôn ngữ đơn giản hơn, soạn thảo lời giải thích dễ hiểu cho phụ huynh hoặc chỉnh sửa định dạng của báo cáo cuối cùng. Điểm mấu chốt: Thứ đi vào AI không phải là con số hay hồ sơ mà là dòng chữ bình luận ẩn danh do chính chuyên gia viết. AI cải thiện cách trình bày chứ không phải kết quả.
Một phép so sánh rất hữu ích để cụ thể hóa sự khác biệt này: Một bác sĩ đọc kết quả xét nghiệm, chẩn đoán và giải thích chẩn đoán này cho bệnh nhân bằng một ngôn ngữ dễ hiểu là hai công việc khác nhau. Đọc phân tích và đưa ra chẩn đoán đòi hỏi phải có chuyên môn và trách nhiệm; Đơn giản hóa cách diễn đạt là vấn đề của ngôn ngữ. Ở PDR, AI chỉ tham gia vào nhiệm vụ thứ hai này, tức là làm mềm ngôn ngữ "chẩn đoán" mà chuyên gia đã đưa ra. Anh ta không thể tự mình đưa ra "chẩn đoán". Vì vậy, khi chuẩn bị một báo cáo quy mô bằng AI, trình tự rất rõ ràng: đầu tiên chuyên gia đưa ra nhận xét, sau đó AI sẽ đơn giản hóa ngôn ngữ của nhận xét này. Nếu trật tự bị đảo ngược — tức là nếu AI được yêu cầu “diễn giải” trước — thì một văn bản không có giá trị khoa học sẽ xuất hiện, được tô điểm bằng ngôn ngữ chuyên môn và đây là sai lầm nguy hiểm nhất: làm cho điều sai có vẻ đáng tin cậy.
Từng bước: từ kết quả thang đo đến báo cáo rõ ràng
- Đưa ra nhận xét chuyên môn. Tự mình giải thích kết quả theo hướng dẫn sử dụng và định mức của xe.
- Ẩn danh bình luận. Xóa tên và thông tin nhận dạng; Nói "một học sinh".
- Đơn giản hóa thành AI. Chỉ cần yêu cầu anh ấy chỉnh sửa ngôn ngữ và dòng chảy; Điều kiện cho anh ấy/cô ấy không được thêm ý kiến mới.
- So sánh. Xác minh rằng kết quả đầu ra không làm thay đổi cách diễn giải của bạn mà chỉ cải thiện cách trình bày của bạn.
- Thêm ngữ cảnh và gợi ý. Bạn viết bối cảnh của học sinh và bước tiếp theo.
- Lưu nó vào hệ thống của bạn với ID của bạn. Chuyển báo cáo đã được xác thực tới hệ thống bảo mật của riêng bạn.
Mẫu có thể sao chép
1) Đơn giản hóa bình luận của chuyên gia:
Vai trò của bạn: Trợ lý viết bài của PDR. THÊM MỘT nhận xét, chẩn đoán hoặc đề xuất MỚI. Nhiệm vụ: Đơn giản hóa nhận xét ẩn danh do chuyên gia viết bên dưới thành ngôn ngữ bình tĩnh, không kỳ thị mà phụ huynh có thể dễ dàng hiểu được. Nếu bạn sử dụng thuật ngữ kỹ thuật, hãy giải thích ngắn gọn trong ngoặc đơn. Thay đổi ý nghĩa.Nhận xét của chuyên gia: [dán nhận xét ẩn danh của riêng bạn]
2) Các câu hỏi chuẩn bị phỏng vấn cuối cùng:
Vai trò của bạn: Trợ lý PDR. Tôi đang chuẩn bị cho một cuộc gặp với một sinh viên, trong đó tôi sẽ chia sẻ kết quả kiểm kê (tôi KHÔNG chia sẻ kết quả, tôi có chúng). Đề xuất 8 câu hỏi mở để giữ cho cuộc phỏng vấn lấy học sinh làm trung tâm và định hướng khám phá.
3) Chỉnh sửa định dạng báo cáo:
Đặt văn bản đánh giá ẩn danh bên dưới theo các tiêu đề sau: Mục đích, Đánh giá chung (do tôi viết), Điểm mạnh, Lĩnh vực phát triển, Đề xuất. KHÔNG THAY ĐỔI nội dung, chỉ chỉnh sửa và sắp xếp hợp lý. Văn bản: [văn bản ẩn danh]
4) Trình tạo mô tả thuật ngữ (dành cho cha mẹ):
Giải thích các thuật ngữ PDR sau đây cho phụ huynh bằng một câu mà không kỳ thị chúng: [viết các thuật ngữ]. Thêm chẩn đoán hoặc nhận xét dành riêng cho học sinh.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
yếu:
Học sinh này đạt 38 điểm trong thang lo âu, ý nghĩa là gì, bình luận nhé.
Nó diễn giải điểm thô cho AI; Không có chuẩn mực, không có bối cảnh, có nguy cơ vi phạm quyền riêng tư và diễn giải không hợp lệ.
Mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: Trợ lý viết bài cho PDR, bổ sung các bình luận mới. Dưới đây là bài đánh giá ẩn danh tôi viết theo sổ tay MY. Hãy đơn giản hóa điều này thành ngôn ngữ dễ hiểu, bình tĩnh và không kỳ thị. Bảo tồn ý nghĩa. Đánh giá: "Người ta đánh giá rằng một học sinh trung học đã trải qua mức độ lo lắng có thể kiểm soát được cụ thể trong thời gian thi; chức năng hàng ngày của cậu ấy vẫn được duy trì. Người ta cho rằng việc hỗ trợ để tăng cường kỹ năng đối phó sẽ hữu ích."
Bình luận của chuyên gia; AI chỉ đơn giản hóa ngôn ngữ.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Định mức chuẩn bị. Để kiểm tra nó, một chuyên gia đã cho AI điểm thô của thang đo và nói "nhận xét". AI đã tạo ra một “giá trị ngưỡng” không tồn tại cho công cụ đó và tuyên bố điểm số “cao về mặt lâm sàng”. Khi chuyên gia nhìn vào bảng định mức thực tế của xe, ông thấy điểm số nằm ở mức trung bình. Nếu cách diễn giải của AI được áp dụng, học sinh và gia đình sẽ lo lắng một cách không cần thiết. Bài học: việc diễn giải được thực hiện theo quy chuẩn của công cụ chứ không phải bằng AI.
Trường hợp 2 - Độ lợi đơn giản hóa. Một cố vấn hướng dẫn đang gặp khó khăn khi giải thích văn bản đánh giá kỹ thuật cho phụ huynh. Anh ấy đã nhờ AI đơn giản hóa bình luận ẩn danh mà anh ấy viết; Ông đã dịch các thuật ngữ như “chức năng hàng ngày” và “kỹ năng đối phó” sang ngôn ngữ của phụ huynh. Buổi họp phụ huynh diễn ra yên tĩnh hơn nhiều. AI cải thiện cách trình bày chứ không phải kết quả; Ý nghĩa đã được bảo tồn.
Trường hợp 3 - Sự khác biệt về bối cảnh. Bản kiểm kê thái độ thi cử của một học sinh cho thấy hồ sơ có động lực thấp. Thay vì nhờ AI giải thích điều này, chuyên gia đã nói chuyện với sinh viên và được biết rằng việc ít người biết đến là do hoàn cảnh gia đình tạm thời lúc đó. AI sẽ không bao giờ nhìn thấy bối cảnh này; quá trình lọc của chuyên gia đã tiết lộ câu chuyện đằng sau con số và viết báo cáo tương ứng.
Những lỗi thường gặp
- Có điểm thô được giải thích bởi AI. Giải thích không hợp lệ mà không có chuẩn mực và bối cảnh. Giải pháp: chuyên gia đưa ra nhận xét.
- Nhập hồ sơ vào công cụ. Xâm phạm quyền riêng tư và nguy cơ ảo giác. Giải pháp: chỉ nhập văn bản nhận xét ẩn danh.
- Lấy bình luận mới được AI thêm vào. Không nhận thấy những tuyên bố mới bị rò rỉ trong quá trình đơn giản hóa. Giải pháp: giới hạn và so sánh "thêm bình luận mới".
- Bỏ qua bối cảnh. Đọc số ngắt kết nối với câu chuyện của học sinh. Giải pháp: thiết lập bối cảnh cho cuộc trò chuyện.
- Chuyển sang ngôn ngữ chẩn đoán. Sử dụng trái phép các cụm từ như "lâm sàng", "rối loạn". Giải pháp: tôn trọng giới hạn ủy quyền và ngôn ngữ.
Bàn: Ai làm gì?
kinh doanh
chuyên gia
trí tuệ nhân tạo
Đánh giá định mức/hiệu lực
Có
không
Giải thích điểm thô
Có
không
Thiết lập bối cảnh
Có
không
Đơn giản hóa ngôn ngữ của bình luận
Phê duyệt
Có
Chỉnh sửa định dạng báo cáo
Phê duyệt
Có
Giải thích thuật ngữ cho phụ huynh
Phê duyệt
Có (chung)
Tóm lại
Giải thích quy mô và hàng tồn kho; Đó là vấn đề chuyên môn đòi hỏi tính giá trị, độ tin cậy, chuẩn mực và bối cảnh và không thể chuyển giao cho AI. Vai trò hợp pháp của AI là cải thiện ngôn ngữ và cách trình bày bình luận ẩn danh của chính chuyên gia. Không bao giờ cung cấp cho chiếc xe một điểm số hoặc hồ sơ thô; Chỉ cần đơn giản hóa văn bản nhận xét của riêng bạn một cách ẩn danh, giữ nguyên ý nghĩa, tự thêm ngữ cảnh và gợi ý.
Nhiệm vụ ứng dụng
Viết một diễn giải quy mô hư cấu (chuyên nghiệp, kỹ thuật). Ẩn danh. Anh ấy đã nhờ AI dịch nó sang ngôn ngữ mẹ đẻ với mẫu "Đơn giản hóa việc diễn giải của chuyên gia". Sau đó đặt hai văn bản cạnh nhau: AI đã thay đổi ý nghĩa hay thêm cách giải thích/chẩn đoán mới? Đánh dấu sự thay đổi và tạo phiên bản cuối cùng giữ nguyên ý nghĩa.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã tự mình đưa ra nhận xét theo hướng dẫn sử dụng và tiêu chuẩn của xe.
- [ ] Tôi chỉ cung cấp cho công cụ văn bản đánh giá ẩn danh chứ không phải điểm/hồ sơ thô.
- [ ] Tôi đã viết giới hạn "thêm diễn giải/chẩn đoán mới" trong lời nhắc.
- [ ] Tôi đã xác minh bằng cách so sánh rằng kết quả đầu ra không thay đổi ý nghĩa.
- [ ] Tôi đã tự thêm bối cảnh và gợi ý; Tôi đã đưa ra sự chấp thuận cuối cùng.