Zelma

Zelma, GPT‑4 ਨਾਲ ਸੰਚਾਲਿਤ ਇੱਕ ਰਿਸਰਚ ਸਹਾਇਕ, ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਭਰ ਦੇ ਮਾਪਿਆਂ, ਅਧਿਆਪਕਾਂ, ਸਕੂਲ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਕਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀ-ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਲਈ ਸਿੱਖਿਆ ਡਾਟਾ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾ ਰਿਹਾ ਹੈ.

ਉਹ ਕਿਹੜੀ ਸਮੱਸਿਆ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ? ਭਾਵੇਂ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਜਮਾਤ 3 ਤੋਂ 8 ਤੱਕ ਦੇ ਹਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਲਈ ਮਿਆਰੀਕ੍ਰਿਤ ਟੈਸਟ ਕਰਵਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਬਾਰੇ ਡਾਟਾ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਾ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਭ ਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਿਖਰਿਆ ਪਿਆ ਹੈ। ਟੈਸਟ ਡਾਟਾ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਤਾਕਤਵਰ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਭਾਸ਼ਾ ਕਲਾ (ELA) ਅਤੇ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ, ਜ਼ਿਲ੍ਹਾ ਅਤੇ ਜਨਸੰਖਿਆਕੀ ਸਮੂਹ ਪੱਧਰਾਂ 'ਤੇ, ਕਿੰਨਾ ਚੰਗਾ ਸਿੱਖ ਰਹੇ ਹਨ। ਪਰ ਅਹਿਮ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ, ਜੋ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮਾਪਿਆਂ, ਪੱਤਰਕਾਰਾਂ, ਸਿੱਖਿਆਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀ-ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਹਨ.

ਇਸ ਖਾਈ ਨੂੰ ਸਮਝਦਿਆਂ, Brown ਦੀ ਅਰਥਸ਼ਾਸਤਰੀ ਅਤੇ ਲੇਖਿਕਾ Dr. Emily Oster ਨੇ ਇਹ ਕਹਾਣੀ ਬਦਲਣ ਦਾ ਮਨ ਬਣਾਇਆ। “Zelma ਮਾਪਿਆਂ ਅਤੇ ਨੀਤੀ-ਨਿਰਧਾਰਕਾਂ ਦੋਵਾਂ ਲਈ ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਗੱਲਾਂ ਬਾਰੇ ਤੁਰੰਤ, ਮੁਤਾਬਕ ਸਿੱਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਜਾਣਕਾਰੀਆਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ,” Dr. Oster ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ। Zelma ਨੇ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤਾ? Brown University ਵਿੱਚ Dr. Oster ਦੀ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਇੱਕ ਸਾਲ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਬੜੀ ਸਾਵਧਾਨੀ ਨਾਲ ਇੱਕਸਾਰ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਬਿਤਾਇਆ। ਫਿਰ Zelma ਨੇ Novy⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਨਾਲ ਮਿਲ ਕੇ OpenAI ਦੀ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਿਆਂ ਇਸ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਜੀਵੰਤ ਬਣਾਇਆ.

Novy ਨੇ ਡਾਟਾ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ GPT‑4 ਨੂੰ ਇਹ ਦੱਸਣ ਲਈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਵਿਜੁਅਲ ਅਤੇ ਫੀਲਡ ਚੁਣਣੇ ਹਨ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। Zelma ਦੇ “Ask a Question” ਦ੍ਰਿਸ਼ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਵਰਤਿਆ, ਜੋ ਡਾਟਾ-ਸਚੇਤ ਟਾਈਪ-ਅਹੈੱਡ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਡਾਟਾ ਵਾਲੇ ਸਵਾਲ ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਅੰਤਿਮ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸੁਧਾਰਣ ਲਈ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਵਧੀਆ ਉਦਾਹਰਨ ਗ੍ਰਾਫਾਂ ਨੂੰ ਐਂਬੈਡ⁠ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਵੇਕਟਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸੰਭਾਲਿਆ.

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਚੁਣੌਤੀ ਇਹ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਗਾਉਣਾ ਸੀ ਕਿ ਲੋਕ ਆਪਣੇ ਸਵਾਲ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਣਗੇ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟਾਂ ਨੂੰ Zelma ਦੇ ਗਿਆਨ-ਖੇਤਰ ਦੀ ਹੱਦ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣਾ ਸੀ। “ਅਸੀਂ ਇਸ ਦਾ ਹੱਲ Zelma ਦੇ ਯੂਜ਼ਰ ਅਨੁਭਵ ਵਿੱਚ ਸੋਚ-ਸਮਝ ਕੇ ਕੀਤੀਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਚੋਣਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛਣ ਵੱਲ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ Zelma ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ,” Dr. Oster ਨੇ ਸਮਝਾਇਆ। ਮੁੱਖ ਖਾਸੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:

• ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਸੁਝਾਉਣਾ। ਕਿਉਂਕਿ Zelma ਸਿੱਖਿਆ ਡਾਟਾ ਦੇ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਖਾਸ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਸੁਝਾਵ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ Zelma ਦੇ ਗਿਆਨ-ਖੇਤਰ ਅਤੇ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਕਿਵੇਂ ਲਿਖਣੇ ਹਨ, ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ.
• ਸਾਰੇ ਸਵਾਲ ਜਨਤਕ ਬਣਾਉਣਾ.⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਇਸ ਨਾਲ ਲੋਕ ਹੋਰਾਂ ਦੇ ਪੁੱਛੇ ਸਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਨਾਲ ਹੀ ਵਰਤੋਂਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਬੇਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਵੀ ਰੋਕਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ.
• SQL ਕੋਡ ਦਿਖਾਉਣਾ। Zelma ਆਪਣਾ ਤਰਕ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕੋ। ਜੋ ਕੋਡਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹਨਾਂ ਲਈ ਕਾਰਕ ਵੀ ਸਧਾਰਣ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਸਮਝਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ.
• ਸੰਦਰਭ ਸਮਝਾਉਣਾ। Zelma ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਅਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਘਟਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਕੇ ਸੰਦਰਭ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰਾਜ ਪੱਧਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀਆਂ—ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਬਾਹਰੀ ਕਾਰਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝ ਸਕੋ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਕਿਸੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕੀਤਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਹੁਣ, ਤੁਸੀਂ ਤੁਰੰਤ ਮਿਨੇਸੋਟਾ ਵਿੱਚ ਗਣਿਤ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਿਖਰ ਦੇ 5 ਗੈਰ-ਚਾਰਟਰ ਸਕੂਲ ਜ਼ਿਲ੍ਹਿਆਂ ਦੀ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਸੂਚੀ ਛਾਂਟ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਅਤੇ ਵੇਖ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਸਭ ਦੀ ਪ੍ਰਵੀਣਤਾ ਦਰ ਲਗਭਗ 77 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਹੈ। ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਣ ਪ੍ਰੌੰਪਟ ਕੈਲੀਫ਼ੋਰਨੀਆ ਵਿੱਚ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ELA ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਵਿੱਚ ਨਸਲੀ ਅਸਮਾਨਤਾਵਾਂ⁠(ਨਵੀਂ ਵਿੰਡੋ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਹੀ 2015 ਵਿੱਚ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਹੋਏ ਇੱਕ ਬਦਲਾਅ ਵੱਲ ਵੀ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ 2015 ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਦੇ ਟੈਸਟ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ.

ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਕਿ ਸਕੂਲ ਬੋਰਡ ਦੇ ਮੈਂਬਰ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਦੌਰਾਨ ਡਾਟਾ ਵਿਜੁਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Zelma ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਟਾ-ਆਧਾਰਿਤ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣਾ ਸੰਭਵ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਮਾਪੇ ਨੇੜਲੇ ਸਕੂਲ ਜ਼ਿਲ੍ਹਿਆਂ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਟੈਸਟ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਕੇ ਇਹ ਸੋਚ-ਵਿਚਾਰ ਨਾਲ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਆਪਣੇ ਬੱਚਿਆਂ ਦੀ ਪਰਵਰਿਸ਼ ਕਿੱਥੇ ਕਰਨੀ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਰਾਜਪਾਲ ਦਾ Chief of Staff ਆਪਣੇ ਰਾਜ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਕੂਲਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇਹ ਵੇਖਣ ਲਈ ਕਿ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਟੈਸਟ ਸਕੋਰ ਕਿੰਨੇ ਬਦਲੇ ਹਨ, Zelma ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਲੈ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਵਿਖਰੇ ਹੋਏ ਡਾਟਾ ਪੋਰਟਲਾਂ ਅਤੇ ਸਪ੍ਰੈਡਸ਼ੀਟਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਰਤੋਂਕਾਰ-ਅਨੁਕੂਲ ਵੈੱਬਸਾਈਟ ਤੱਕ, Zelma ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਅਰਥਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ। Zelma ਹੋਰ ਉਹਨਾਂ ਵਰਤੋਂ ਮਾਮਲਿਆਂ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕਲਾਸਰੂਮ ਵਿੱਚ ਅਧਿਆਪਕਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ⁠ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ⁠, ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜੈਨਰੇਟਿਵ AI ਸਾਡੇ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। Zelma ਇਹ ਵੀ ਇੱਕ ਤਾਕਤਵਰ ਉਦਾਹਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ OpenAI ਦੇ ਟੂਲ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਸਭ ਲਈ ਹੋਰ ਉਪਯੋਗੀ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ.