अंतिम मूल्यांकन

विज्ञान शिक्षकों के लिए AI — अंतिम मूल्यांकन

परिचय व आठ मॉड्यूलों से पैंतीस प्रश्न — परिदृश्य, त्रुटि-पहचान, ग्राफ़-व्याख्या, सुरक्षा, गोपनीयता व प्रॉम्प्ट-मूल्यांकन मद सहित। उत्तीर्णांक 75%। आवश्यकता हो तो केंद्रित पुनरावलोकन के बाद पुनः प्रयास करें।

1. जनित AI संभावित शब्द अनुमान कर प्रवाही पाठ बनाता। एक विज्ञान-शिक्षक हेतु इसका क्या अर्थ?

यह आत्मविश्वास से ग़लत हो सकता; हर आउटपुट सत्यापित करें।यह हमेशा वैज्ञानिक रूप से सटीक।यह एक विशेषज्ञ की तरह विज्ञान समझता।इसे कभी समीक्षा नहीं चाहिए।

2. क्या कभी एक सार्वजनिक AI टूल में दर्ज नहीं होना चाहिए?

पहचान-योग्य विद्यार्थी-जानकारी।एक स्पष्ट चिह्नित कृत्रिम डेटासेट।एक सार्वजनिक पाठ्यक्रम-विषय।एक काल्पनिक उदाहरण परिदृश्य।

3. एक कृत्रिम डेटासेट कैसे प्रस्तुत हो?

स्पष्ट कृत्रिम चिह्नित, कभी मापे डेटा के रूप में नहीं।विश्वसनीय दिखने असली मापे डेटा के रूप में।बिना किसी लेबल।सहकर्मी-समीक्षित साक्ष्य के रूप में।

4. वैज्ञानिक जिज्ञासा में AI की उपयुक्त भूमिका क्या?

एक विचार-मंथन व प्रतिक्रिया टूल, सत्य का स्रोत नहीं।वैज्ञानिक तथ्यों पर अंतिम प्राधिकरण।अवलोकन व साक्ष्य का विकल्प।विद्यार्थी-प्रयोगों का ग्रेडर।

5. कौन एक परीक्षण-योग्य जाँच-योग्य प्रश्न?

'नमक-मात्रा बर्फ़-पिघलने समय को कैसे प्रभावित करती?''क्या विज्ञान रोचक?''सबसे अच्छा प्रयोग कौन?''क्या हमें रसायन पसंद करना चाहिए?'

6. एक परिकल्पना व एक पूर्वानुमान में क्या अंतर?

एक परिकल्पना एक परीक्षण-योग्य स्पष्टीकरण; एक पूर्वानुमान अपेक्षित परिणाम।वे समान।एक पूर्वानुमान को कोई साक्ष्य नहीं चाहिए।एक परिकल्पना हमेशा सही।

7. एक आभासी प्रयोगशाला एक भौतिक से बेहतर चयन कब?

जब सुरक्षा, लागत, पहुँच या पुनरावृत्ति भौतिक अव्यावहारिक बनाएँ।हमेशा — सिमुलेशन बेहतर।कभी नहीं — भौतिक हमेशा सर्वोत्तम।केवल बड़े विद्यार्थियों हेतु।

8. एक प्रक्षेप्य-सिमुलेशन वायु-प्रतिरोध अनदेखा करता। शिक्षक को क्या करना चाहिए?

मान्यता बताएँ ताकि विद्यार्थी जानें मॉडल आदर्शीकृत।कुछ न कहें; सिमुलेशन सटीक।विद्यार्थियों को बताएँ असली प्रक्षेप्य समान व्यवहार करते।सिमुलेशन पूरी तरह टालें।

9. एक पूर्वानुमान–अवलोकन–स्पष्टीकरण गतिविधि में पूर्वानुमान-चरण क्यों मायने रखता?

यह सोच उभारता; आश्चर्य वैचारिक-परिवर्तन चलाता।यह मायने नहीं रखता।यह विद्यार्थियों को उत्तर नकल करने देता।यह अवलोकन की जगह लेता।

10. सटीकता व परिशुद्धता में क्या अंतर?

सटीकता सच्चे मान से निकटता; परिशुद्धता पुनरावृत्ति।वे एक ही अर्थ।सटीकता पुनरावृत्ति।परिशुद्धता सच्चे मान से निकटता।

11. एक रूलर मिलीमीटर में चिह्नित। एक स्प्रेडशीट एक लंबाई 12.4000 सेमी बताता। क्या ग़लत?

झूठी परिशुद्धता — रूलर जो सार्थक अंक समर्थन करे पूर्णांकित करें।कुछ नहीं — अधिक अंक हमेशा बेहतर।इकाई ग़लत।रूलर बहुत परिशुद्ध।

12. AI कहता दो चर साथ बढ़ना अर्थ एक दूसरे का कारण। यह एक समस्या क्यों?

सहसंबंध कारण का प्रमाण नहीं।साथ बढ़ना हमेशा कारण सिद्ध करता।यह एक वैध कारण-दावा।डेटा कभी गुमराह नहीं कर सकता।

13. एक रेखा-ग्राफ़ का y-अक्ष 0 के बजाय 20 से शुरू, एक छोटे परिवर्तन को बड़ा दिखाते। यह क्या?

एक कटा अक्ष जो परिवर्तन बढ़ाता।एक सही, ईमानदार ग्राफ़।एक दोहरा अक्ष।एक आवश्यक डिज़ाइन।

14. एक निष्पक्ष परीक्षण में नियंत्रण-चर आवश्यक क्यों?

वे आपको प्रभाव स्वतंत्र चर को आरोपित करने देते।वे प्रयोग लंबा करते।वे वैकल्पिक।वे माप की जगह लेते।

15. एक ख़तरे व एक जोखिम में क्या अंतर?

एक ख़तरा हानि कर सकता; जोखिम हानि की संभावना व गंभीरता।वे समान।एक जोखिम एक रसायन।एक ख़तरा हमेशा कम जोखिम।

16. नियंत्रण-पदानुक्रम में, व्यक्तिगत सुरक्षा-उपकरण (PPE) कहाँ बैठता?

अंतिम — उन्मूलन, प्रतिस्थापन, अभियांत्रिकी व प्रक्रियाओं के बाद।पहला — PPE मुख्य नियंत्रण।यह पदानुक्रम का भाग नहीं।यह अन्य सभी नियंत्रण की जगह लेता।

17. क्या एक AI-जनित जोखिम-आकलन एक प्रयोगशाला-गतिविधि अनुमोदित करने पर्याप्त?

नहीं — शिक्षक सुरक्षा-निर्णय करता, कभी AI नहीं।हाँ, यदि AI आत्मविश्वासी लगे।हाँ, AI जोखिम-आकलन आधिकारिक।हाँ, केवल कम-ख़तरा गतिविधियों हेतु।

18. एक त्रुटि व एक भ्रांति में क्या अंतर?

एक त्रुटि एक चूक; एक भ्रांति एक सुसंगत ग़लत मॉडल।वे समान।एक त्रुटि हमेशा एक भ्रांति।एक भ्रांति उत्तर बताकर आसान ठीक।

19. आपको हर उपमा की सीमा क्यों बतानी चाहिए?

हर उपमा टूटती; अनकही सीमा एक भ्रांति बो सकती।उपमाओं की कोई सीमा नहीं।सीमाएँ विद्यार्थियों को अनावश्यक भ्रमित करतीं।उपमाएँ हमेशा सटीक।

20. जब आप विविध शिक्षार्थियों हेतु एक स्पष्टीकरण विभेदित करें तब क्या समान रहे?

मूल उद्देश्य व वैज्ञानिक सत्यनिष्ठा।सबके लिए पठन-स्तर।कुछ समान रहने की ज़रूरत नहीं।कुछ हेतु लक्ष्य घटाया।

21. एक STEM परियोजना एक समाधान ('एक रोबोट बनाएँ') से शुरू करना एक कमज़ोर तरीका क्यों?

यह असली आवश्यकता छोड़ता; पहले समस्या निर्धारित करें।समाधान हमेशा पहले आएँ।रोबोट हमेशा सर्वोत्तम परियोजना।समस्याएँ मायने नहीं रखतीं।

22. प्रॉम्प्ट-लॉग व AI-उपयोग प्रकटीकरण परियोजना-सत्यनिष्ठा कैसे समर्थन करते?

वे AI-उपयोग पारदर्शी व लेखकत्व स्पष्ट रखते।वे छिपाते AI कैसे उपयोग हुआ।वे विद्यार्थियों के कार्य की जगह लेते।वे अनावश्यक।

23. परियोजना विचार-निर्माण के दौरान AI कैसे उपयोग हो?

विचार-मंथन व संरचित करने; विद्यार्थी साक्ष्य जुटाएँ व तय करें।विद्यार्थियों हेतु अंतिम निर्णय करने।सभी विद्यार्थी-सोच की जगह लेने।इसे बिल्कुल उपयोग न हो।

24. विज्ञान-शिक्षण में AI-समर्थन से किए एक निर्णय हेतु कौन जवाबदेह रहता?

शिक्षक जवाबदेह रहता।AI जवाबदेह।कोई जवाबदेह नहीं।केवल टूल की कंपनी।

25. पर्यावरण-विज्ञान में एक AI पूर्वानुमान व एक नीति-निर्णय में क्या अंतर?

एक पूर्वानुमान एक मॉडल-अनुमान; एक नीति-निर्णय एक मानवीय चयन।वे समान।एक पूर्वानुमान हमेशा निश्चित।एक मॉडल नीति-निर्णय करता।

26. AI एक दावा देता एक पत्र उद्धृत करते जो आप नहीं ढूँढ़ सकते, एक सटीक आँकड़े सहित। इसे कैसे मानें?

असत्यापित व संभवतः गढ़ा; इसे तथ्य के रूप में प्रस्तुत न करें।सच क्योंकि AI सटीक।सच यदि आँकड़े में दशमलव।इसे सीधे विद्यार्थियों को उद्धृत करें।

27. उपयोग से पहले एक AI-मसौदा लैब-हैंडआउट में शिक्षक को क्या जाँचना चाहिए?

सटीकता, सुरक्षा-नोट व सुगम्यता।केवल फ़ॉन्ट-आकार।कुछ नहीं — AI हैंडआउट विश्वसनीय।केवल शीर्षक।

28. एक मूल्यांकन-मद में 'उत्तर-रिसाव' क्या?

एक संकेत जो विज्ञान जाने बिना उत्तर प्रकट करता।एक सही उत्तर।एक कठिन प्रश्न।एक आवश्यक विशेषता।

29. एक विद्यार्थी की रिपोर्ट में एक गढ़ा संदर्भ है जो AI ने गढ़ा। शिक्षक इसे कैसे संभाले?

एक सत्यनिष्ठा-मुद्दे: गढ़े संदर्भ कभी स्वीकार्य नहीं।अनदेखा करें; AI संदर्भ ठीक।बिना प्रकटीकरण स्वीकारें।केवल वर्तनी जाँचें।

30. एक विज्ञान-कार्य हेतु एक प्रॉम्प्ट इनमें से क्या शामिल करे?

संदर्भ, भूमिका, कक्षा, उद्देश्य, सामग्री, सुरक्षा व आउटपुट-प्रारूप।केवल विषय।विद्यार्थियों के असली नाम।कुछ नहीं — AI को कोई संदर्भ नहीं चाहिए।

31. पूरे पाठ्यक्रम भर, शिक्षक के सापेक्ष AI की भूमिका क्या?

एक पर्यवेक्षित सहायक; शिक्षक सत्यापित करता व जवाबदेह रहता।शिक्षक की विशेषज्ञता का विकल्प।अंतिम वैज्ञानिक प्राधिकरण।एक टूल जो सुरक्षा-निर्णय करता।

32. प्रमाणन हेतु कौन कैपस्टोन-मानदंड उत्तीर्ण-महत्वपूर्ण?

वैज्ञानिक सटीकता, सुरक्षा, गोपनीयता व शिक्षक-सत्यापन।केवल संसाधन कितने आकर्षक।केवल शब्द-गणना।कोई नहीं — कोई भी पैकेज उत्तीर्ण।

33. एक प्रयोगशाला की एक जनित छवि एक विद्यार्थी को बिना नेत्र-सुरक्षा एक लौ गर्म करते दिखाती। शिक्षक को क्या करना चाहिए?

इसे अस्वीकारें; छवियाँ असुरक्षित अभ्यास न दिखाएँ।इसे उपयोग करें; छवियाँ सुरक्षा प्रभावित नहीं करतीं।यदि यथार्थ दिखे तो उपयोग करें।एक कैप्शन जोड़ें व असुरक्षित छवि रखें।

34. एक 'नियोजित' चिह्नित डाउनलोड करने योग्य संसाधन शिक्षार्थियों को प्रकाशित हो?

नहीं — केवल असली, कार्यशील, सत्यापित संसाधन।हाँ — प्लेसहोल्डर ठीक।हाँ — यदि स्पष्ट चिह्नित।हाँ — प्रीमियम पाठ्यक्रमों हेतु।

35. एक आँके मूल्यांकन के दौरान, पाठ्यक्रम AI सहायक को क्या करना चाहिए?

संकेत व संदर्भ दें, कभी उत्तर नहीं।सही उत्तर प्रकट करें।शिक्षार्थी हेतु मूल्यांकन पूरा करें।प्रीमियम-पहुँच जाँच बायपास करें।