ਆਪਣੀ ਟੀਮ ਦੇ AI ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਵੇਂ ਕਰੀਏ

AI ਹੁਨਰ ਤੋਂ ਤੁਹਾਡਾ ਕੀ ਮਤਲਬ ਹੈ?

ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਮਕਸਦ ਨਾਲ, AI ਹੁਨਰ ਅਜਿਹਾ ਵਿਹਾਰ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਿਸੇ ਖ਼ਾਸ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਪਰਖ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਢੁਕਵਾਂ ਸਰੋਤ ਦੇਣਾ, ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਵਾਲਾ ਦਾਅਵਾ ਪਛਾਣਨਾ ਜਾਂ ਅੰਤਿਮ ਸੋਧ ਸਮਝਾਉਣਾ, ਕਿਸੇ ਨੂੰ AI ਵਿੱਚ ਚੰਗਾ ਕਹਿਣ ਨਾਲੋਂ ਵਧੇਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੈ। ਭੂਮਿਕਾ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤਾਂ ਦੱਸੋ ਤਾਂ ਜੋ ਸਮੀਖਿਅਕ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹੋਵੇ ਕਿ ਸਬੂਤ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਸ ਬਾਰੇ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਲੇਬਲ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਕਾਬਲੀਅਤਾਂ ਨੂੰ ਲੁਕਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਸਪਸ਼ਟ ਪ੍ਰੌਮਪਟ ਲਿਖ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਹਵਾਲੇ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਚੂਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਹਿਸਾਬ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਕਾਰਨ ਦੀ ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਵਾਲੀ ਵਿਆਖਿਆ ਨੂੰ ਮੰਨ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਨ੍ਹਾਂ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਤੁਰੰਤ ਇੱਕ ਕੁੱਲ ਅੰਕ ਵਿੱਚ ਸਮੇਟਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਵੱਖਰਾ ਰੱਖੋ। AI ਹੁਨਰਾਂ ਦੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਸੱਤ ਵਿਹਾਰਕ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਿਆਨ-ਅਧਾਰਿਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਹੁੰਦੀ ਹੈ; ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਕੰਮ ਰਾਹੀਂ ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕਿਹੜੇ ਹੁਨਰ ਪਰਖੇ ਜਾਣੇ ਹਨ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਸ ਲਈ ਹੈ?

ਕੁਝ ਵੀ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਕਸਦ ਤੈਅ ਕਰੋ, ਕਿਉਂਕਿ ਇਸ ਨਾਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਅਹਿਮੀਅਤ ਬਦਲ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਇਹ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅੱਗੇ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋਣ ਦਾ ਡਰ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ। ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਇਹ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕਿੱਥੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ ਲਈ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੂਜਿਆਂ ਅੱਗੇ ਇਸ ਦਾਅਵੇ ਦਾ ਆਧਾਰ ਬਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਧਾਰਤ ਮਿਆਰ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਭਰਤੀ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਮਾਮਲਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਬਾਰੇ ਹੇਠਾਂ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਕਸਦਾਂ ਨੂੰ ਰਲਾਉਣ ਨਾਲ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਲੱਗੇ ਕਿ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਣਗੇ, ਤਾਂ ਉਹ ਜੋਖਮ ਨਹੀਂ ਲੈਣਗੇ, ਟੂਲ ਤੋਂ ਬਚਣਗੇ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਸਹਿਕਰਮੀ ਤੋਂ ਮਦਦ ਮੰਗਣਗੇ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਤੋਂ ਤੁਹਾਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਪਤਾ ਲੱਗੇਗਾ। ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੋ ਕਿ ਨਤੀਜਾ ਕਿਸ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਇਸ ਨੂੰ ਕੌਣ ਦੇਖੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸ ਦੇ ਆਧਾਰ ਉੱਤੇ ਕੀ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਸੰਕੇਤ ਵੱਖਰੇ ਰੱਖਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ?

ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ, ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਕਰਕੇ ਦਿਖਾਇਆ ਕੰਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਰੇਟਿੰਗ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਕਿਵੇਂ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਪੂਰੀ ਕਰਨ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਸ ਨੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਪੜਾਅ ਪੂਰਾ ਕਰ ਲਿਆ ਹੈ। ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਉਸ ਨੂੰ ਖ਼ਾਸ ਹਾਲਾਤ ਵਿੱਚ ਖ਼ਾਸ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਰਕੇ ਦਿਖਾਉਣ ਦਾ ਮੌਕਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਬਿਨਾਂ ਸਪਸ਼ਟ ਕੀਤੇ ਕਿਸੇ ਇੱਕ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਦਾ ਬਦਲ ਨਹੀਂ ਮੰਨਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਲਾਭਦਾਇਕ ਮੁਲਾਂਕਣ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਵਿਧੀ ਅਤੇ ਉਸ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਦੱਸੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਜੇ ਕਿਸੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਨੇ ਇੱਕ ਕਾਲਪਨਿਕ ਮਸੌਦਾ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦਾ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹੀ ਲਿਖੋ। ਇਹ ਸੰਕੇਤ ਨਾ ਦਿਓ ਕਿ ਉਹ ਹਰ ਗੁਪਤ ਜਾਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜ-ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। NIST ਦਾ AI ਜੋਖਮ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਢਾਂਚਾ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਬਾਰੇ ਵੀ ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਨਤੀਜੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ ਦਰਜ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਣ। ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵੀ ਇਹੀ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਅਮਲੀ ਕੰਮ ਕਿਵੇਂ ਚੁਣੀਏ?

ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਕੰਮ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਪਰਖਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਦਿਓ। ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਕਰਮਚਾਰੀ ਕਿਸੇ ਕਾਲਪਨਿਕ ਮੁਹਿੰਮ ਦੀ ਈਮੇਲ ਨੂੰ ਸੋਧ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮਨੁੱਖੀ ਸਰੋਤ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਸਹਿਕਰਮੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੇ ਸੰਖੇਪ ਵੇਰਵੇ ਅਨੁਸਾਰ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੇ ਸਵਾਲ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿੱਤ ਵਿਭਾਗ ਦਾ ਸਹਿਕਰਮੀ ਬਿਨਾਂ ਸਬੂਤ ਵਾਲੇ ਕਾਰਨਾਂ ਨੂੰ ਅਣਸੁਲਝਿਆ ਛੱਡਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਸਾਰਣੀ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਨੀਤੀ ਦੇ ਅੰਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਕੰਮ ਨੂੰ ਅਭਿਆਸ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬਣਾਓ। ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ ਕਾਲਪਨਿਕ ਜਾਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਅਸਲ ਲੋਕਾਂ, ਪੈਸੇ ਜਾਂ ਗਾਹਕਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਬਾਰੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਤੋਂ ਬਚੋ। ਮਕਸਦ ਕੰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਹੁਨਰ ਮਾਪਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਿਆਂ ਕੋਈ ਅਜਿਹਾ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲੈਣਾ ਜਿਸ ਦੇ ਅਸਲ ਪ੍ਰਭਾਵ ਹੋਣ।

ਚੰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀ ਗਲਤੀ ਦੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਫੜਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇ। ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਇੱਕ ਅਸਲੀਅਤ ਦੇ ਨੇੜੇ ਸਮੱਸਿਆ ਰੱਖੋ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨੇ ਫੜਨਾ ਹੋਵੇ, ਜਿਵੇਂ ਨੀਤੀ ਦਾ ਕੋਈ ਵੇਰਵਾ ਜਿਸ ਨੂੰ ਸਾਧਨ ਘੜ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਕੋਈ ਅੰਕੜਾ ਜਿਸ ਦੀ ਮੁੜ ਗਣਨਾ ਕਰਨੀ ਪਵੇ। ਜਿਸ ਕਾਰਜ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਦੀ ਕੋਈ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੀ ਨਾ ਹੋਵੇ, ਉਹ ਸਿਰਫ਼ ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਸਾਧਨ ਚਲਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਕੰਮ ਕਿਹੋ ਜਿਹਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ?

ਇਹ ਇੱਕ ਕਲਪਿਤ ਫਰਨੀਚਰ ਵਿਕਰੇਤਾ, ਲਾਰਚਵੁੱਡ ਹੋਮ, ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਪੂਰੀ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਗਾਹਕ ਦੀ ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਮਿਲਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪੁੱਛਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਫਟੇ ਹੋਏ ਕੁਸ਼ਨ ਨਾਲ ਆਇਆ ਸੋਫ਼ਾ ਬਦਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਨਾਲ ਹੀ ਨੀਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਮਿਲਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਅਨੁਸਾਰ 14 ਦਿਨਾਂ ਅੰਦਰ ਸੂਚਨਾ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣ ਉੱਤੇ ਖ਼ਰਾਬ ਚੀਜ਼ਾਂ ਮੁਫ਼ਤ ਬਦਲੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਨੂੰ ਫ਼ੋਟੋ ਭੇਜਣੀ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਗਾਹਕ ਨੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੂਚਨਾ 9ਵੇਂ ਦਿਨ ਦਿੱਤੀ ਸੀ।

ਹਦਾਇਤ ਇਹ ਹੈ: "ਜਵਾਬ ਦਾ ਖਰੜਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ AI ਸਹਾਇਕ ਵਰਤੋ। ਸਿਰਫ਼ ਦਿੱਤੀ ਨੀਤੀ ਵਰਤੋ। ਟੂਲ ਨੂੰ ਦਿੱਤੀ ਆਪਣੀ ਬੇਨਤੀ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਦਾ ਪਤਾ ਜਾਂ ਆਰਡਰ ਨੰਬਰ ਸ਼ਾਮਲ ਨਾ ਕਰੋ। ਆਪਣੀ ਬੇਨਤੀ, ਟੂਲ ਦਾ ਖਰੜਾ, ਆਪਣਾ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ ਅਤੇ ਆਪਣੀਆਂ ਸੋਧਾਂ ਸਮਝਾਉਂਦੇ ਦੋ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਵਾਕ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰੋ।"

ਫੰਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਆਮ ਵਰਤੋਂ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਅਕਸਰ ਪੈਸੇ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਦਾ ਵਿਕਲਪ, ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਜਾਂ ਸਦਭਾਵਨਾ ਵਜੋਂ ਵਾਊਚਰ ਜੋੜ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਦਾ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਜ਼ਿਕਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਜਵਾਬ ਸਿਰਫ਼ ਬਦਲ ਕੇ ਦੇਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਫ਼ੋਟੋ ਮੰਗਦਾ ਹੈ, ਕੋਈ ਅਜਿਹੀ ਤਾਰੀਖ਼ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ ਜਿਸ ਦਾ ਨੀਤੀ ਵਿੱਚ ਆਧਾਰ ਨਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਘੜੀ ਹੋਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਵਜ੍ਹਾ ਸਮਝਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕਮਜ਼ੋਰ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਟੂਲ ਦਾ ਖਰੜਾ ਮਾਮੂਲੀ ਸੋਧਾਂ ਨਾਲ ਭੇਜ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਪੜ੍ਹਨ ਵਿੱਚ ਚੰਗੇ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ; ਭੇਜਣ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹੀ ਹੈ।

ਸਭ ਨੂੰ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਅੰਕ ਦੇਣ ਦੀ ਮਾਪਦੰਡ-ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਕੀ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਅੰਕ-ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਕੰਮ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕਰਵਾਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਦੱਸਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹਰ ਪੱਧਰ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਲਾਭਦਾਇਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੰਦਰਭ, ਸਬੂਤ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਸੰਭਾਲਣਾ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਸੰਬੰਧੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਬਿਨਾਂ ਵਿਆਖਿਆ ਦੇ ਅੰਕ ਦੇਣ ਦੀ ਥਾਂ ਦੱਸੋ ਕਿ ਸਮੀਖਿਆਕਾਰ ਕੰਮ ਵਿੱਚ ਕੀ ਦੇਖ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਫੀਡਬੈਕ ਪੜ੍ਹ ਕੇ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਸਮਝ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਸੁਧਾਰਨਾ ਹੈ।

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕਣ-ਮਾਪਦੰਡ ਲਾਰਚਵੁੱਡ ਦੇ ਕੰਮ ਲਈ ਢੁਕਵੇਂ ਹਨ। ਇਹ ਸੰਪਾਦਕੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈ, ਮਨੋਮਿਤੀਕ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦਾ ਦਾਅਵਾ ਨਹੀਂ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਕੋਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਪਾਸ ਅੰਕ ਨਹੀਂ ਹਨ।

ਕੰਮ ਨੂੰ ਅੰਕ ਕਿਸ ਨੂੰ ਦੇਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ, AI ਨੂੰ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ?

ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਬਸ਼ਰਤੇ ਮਾਪਦੰਡ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਅਤੇ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੱਤੀ ਜਾ ਸਕੇ। ਕੰਮ ਨੂੰ ਜਾਣਨ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਸਭ ਤੋਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਸਮੀਖਿਅਕ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਉਹ ਹੌਲੀ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕੀਤੇ ਕੰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਉਸ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ। ਅੰਕ-ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਮੁਤਾਬਕ AI ਵੱਲੋਂ ਅੰਕ ਦੇਣਾ ਤੇਜ਼ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸ ਨਾਲ ਖ਼ਾਸ ਸੁਝਾਅ ਮਿਲ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਪੂਰੇ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਦਿੱਤੇ ਅੰਕ ਸਹੀ ਹੋਣ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਹਨ। AI ਮੁਲਾਂਕਣਕਰਤਾ ਉਹ ਸੰਦਰਭ ਵੀ ਗੁਆ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਵਿਸ਼ੇ ਦਾ ਮਾਹਿਰ ਦੇਖ ਲਵੇਗਾ।

ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਵਿਚਕਾਰਲਾ ਰਾਹ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਅਭਿਆਸ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਉੱਤੇ AI ਤੋਂ ਫੀਡਬੈਕ ਮਿਲੇ, ਵਿਵਾਦਿਤ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਦੂਜੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਹੋਵੇ ਅਤੇ ਜਿੱਥੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਅਸਰ ਪੈਂਦੇ ਹੋਣ ਉੱਥੇ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਹੋਵੇ। Tosheo.ai ਦੀ ਯੋਜਨਾ ਅਧੀਨ ਬਣਤਰ ਇਸੇ ਢੰਗ ਉੱਤੇ ਚੱਲਦੀ ਹੈ: AI ਵੱਲੋਂ ਸਪਸ਼ਟ ਦਿਖਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਅੰਕਣ ਗਾਈਡ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਅੰਕ ਦਿੱਤੇ ਜਾਣਗੇ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਿਆਂ ਵੱਲੋਂ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਮਾਮਲੇ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਕਤਾਰ ਵਿੱਚ ਭੇਜੇ ਜਾਣਗੇ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਯੋਜਨਾ ਅਧੀਨ ਦਾਇਰੇ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਬੂਤ ਨਹੀਂ ਕਿ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਅੰਕਣ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦੀ ਵੈਧਤਾ ਜਾਂਚੀ ਜਾ ਚੁੱਕੀ ਹੈ।

ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿੱਚ ਇਕਸਾਰਤਾ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀਏ?

ਅੰਕ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸਮਝ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ। ਦੋ ਸਮੀਖਿਅਕਾਂ ਨੂੰ ਉਹੀ ਤਿੰਨ ਜਾਂ ਚਾਰ ਨਮੂਨਾ ਕੰਮ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਕਣ ਲਈ ਦਿਓ। ਜਿੱਥੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਅੰਕ ਵੱਖਰੇ ਹੋਣ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਅੰਕਣ-ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਦੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਦੇ ਅਰਥਾਂ 'ਤੇ ਸਹਿਮਤੀ ਬਣਾਓ। ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹਰ ਮਾਪਦੰਡ ਦੇ ਨਾਲ ਛੋਟੇ ਨੋਟਾਂ ਵਜੋਂ ਲਿਖੋ, ਜਿਵੇਂ "ਸਦਭਾਵਨਾ ਵਜੋਂ ਦਿੱਤੀ ਸਹੂਲਤ ਨੂੰ ਘੜੀ ਹੋਈ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਮੰਨਿਆ ਜਾਵੇਗਾ, ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਨੀਤੀ ਇਸ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਨਾ ਦਿੰਦੀ ਹੋਵੇ"।

ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਕਿਸੇ ਦੂਜੇ ਵਿਅਕਤੀ ਤੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਵਾ ਕੇ ਦੁਬਾਰਾ ਜਾਂਚ ਕਰੋ। NIST ਦੀ ਮਾਪ ਸੰਬੰਧੀ ਸੇਧ ਮੁਤਾਬਕ ਸੁਤੰਤਰ ਸਮੀਖਿਆ ਅੰਦਰੂਨੀ ਪੱਖਪਾਤ ਘਟਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਛੋਟੀ ਟੀਮ ਵਿੱਚ ਇਸ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਸਹਿਕਰਮੀ ਹਰ ਤਿਮਾਹੀ ਕੁਝ ਇੱਕੋ ਜਿਹੀਆਂ ਜਮ੍ਹਾਂ ਕੀਤੀਆਂ ਰਚਨਾਵਾਂ ਦੀ ਵੱਖੋ-ਵੱਖ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਨ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਕੀਤੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਕੱਢਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਦੂਜੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਇਹ ਦਿਖਾ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਨੇ ਉਸ ਉਦਾਹਰਨ ਬਾਰੇ ਮਿਲੀਆਂ ਟਿੱਪਣੀਆਂ ਸਮਝ ਲਈਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਯਾਦ ਹੋਣ ਦਾ ਲਾਭ ਵੀ ਮਿਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਵਿਆਪਕ ਨਤੀਜਾ ਕੱਢਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਰ ਤੁਲਨਾਯੋਗ ਉਦਾਹਰਨ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਸਾਧਨ, ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ ਜਾਂ ਸਿਖਿਆਰਥੀ ਨੂੰ ਉਪਲਬਧ ਮਦਦ ਵਿੱਚ ਆਏ ਬਦਲਾਅ ਦਰਜ ਕਰੋ।

ਜਿੱਥੇ ਅੰਕ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਉੱਥੇ ਸਮੀਖਿਆ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜਾਂਚਣਯੋਗ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਉਸ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦੇਣ ਦਾ ਤਰੀਕਾ ਦਿਓ। AI ਵੱਲੋਂ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਚਰਚਾ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਅਹਿਮ ਅਸਰ ਪਾਉਣ ਵਾਲੇ ਨਤੀਜੇ ਬਾਰੇ ਉਸ ਨੂੰ ਅੰਤਿਮ ਫ਼ੈਸਲਾ ਨਹੀਂ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ।

ਤੁਹਾਨੂੰ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦੀ ਰਿਪੋਰਟ ਕਿਵੇਂ ਦੇਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ?

ਰਿਪੋਰਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਦੇਖਿਆ ਗਿਆ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਹਾਲਤਾਂ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਕੀ ਅਜੇ ਵੀ ਅਣਜਾਣ ਹੈ। ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਇਕਸਾਰ ਰਿਕਾਰਡ ਇਕੱਲੇ ਅੰਕ ਨਾਲੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ। ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਨਮੂਨਾ ਹਰ ਵਿਅਕਤੀ ਜਾਂ ਹਰ ਭੂਮਿਕਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?

ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਭਾਗੀਦਾਰੀ ਤੋਂ ਮੈਨੇਜਰ ਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲ ਸਕਦੀ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ। ਪਰ ਸਿਰਫ਼ ਇਨ੍ਹਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਪਤਾ ਨਹੀਂ ਲੱਗਦਾ ਕਿ ਕੋਈ ਵਿਅਕਤੀ ਢੁਕਵੇਂ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਾਰ-ਵਾਰ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਟੂਲ ਨਾਲ ਵੀ ਅਜਿਹਾ ਕੰਮ ਤਿਆਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਦੀ ਕੋਈ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰੇ, ਜਦਕਿ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲਾ ਵਿਅਕਤੀ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਸੀਮਤ, ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਕੰਮ ਲਈ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਵਰਤੋਂ ਅਪਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕੰਮ ਦੇ ਨਮੂਨਿਆਂ, ਨੀਤੀ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਅਤੇ ਉਪਲਬਧ ਸਹਾਇਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕਰੋ। ਦੱਸੋ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਸੰਕੇਤ ਦੇਖੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਹੜੇ ਗਾਇਬ ਹਨ। ਢੁਕਵੇਂ ਤਰੀਕੇ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ-ਸਬੰਧੀ ਸਬੂਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਲੌਗਇਨ ਕਰਨ ਦੀ ਵਾਰਵਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਵਿੱਚ ਨਾ ਬਦਲੋ।

ਪ੍ਰਬੰਧਕਾਂ ਨੂੰ ਕੀ ਦੇਖ ਸਕਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਮੈਨੇਜਰਾਂ ਨੂੰ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ: ਕਿਸੇ ਨੇ ਕਿਹੜੇ ਹੁਨਰ ਦਿਖਾਏ ਹਨ, ਉਹ ਕਿੱਥੇ ਅਟਕਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕੀ ਉਹ ਤਰੱਕੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੇ AI ਟੂਲ ਨਾਲ ਜੋ ਵੀ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਉਸ ਦਾ ਪੂਰਾ ਮੂਲ ਪਾਠ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਹੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਰਿਕਾਰਡ ਪੜ੍ਹਨਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਵਰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ, ਖੁੱਲ੍ਹ ਕੇ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝੀ ਨਹੀਂ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਸੀ।

ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਦਿਖਾਈ ਦੇਵੇਗਾ ਅਤੇ ਕਿਸੇ ਦੇ ਕੰਮ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇਹ ਸਪਸ਼ਟ ਕਰ ਦਿਓ। ਇਸੇ ਕਾਰਨ Tosheo.ai ਦਾ ਯੋਜਨਾ ਅਧੀਨ ਮੈਨੇਜਰ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਹੁਨਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਰੱਕੀ ਅਤੇ ਕੰਮ ਪੂਰਾ ਹੋਣ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਚੈਟ ਦੇ ਪੂਰੇ ਰਿਕਾਰਡ।

ਇਹ ਕਿਸੇ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?

ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਭਰਤੀ ਦੇ ਮਕਸਦ ਵੱਖਰੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਸਿਖਲਾਈ ਦਾ ਕੰਮ ਕਿਸੇ ਮੌਜੂਦਾ ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਮੀਦਵਾਰ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਇੱਕ ਨਿਰਪੱਖ, ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ’ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਢੁੱਕਵੀਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਮੀਖਿਆ ਅਤੇ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਲਈ ਸਪਸ਼ਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਵੇ। ਇੱਕੋ ਉਦਾਹਰਨ ਨੂੰ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੁਬਾਰਾ ਨਹੀਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਿਵੇਂ ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਇੱਕੋ ਜਿਹੇ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਅਜਿਹਾ ਫ਼ੈਸਲਾ ਲੈਣ ਲਈ ਨਹੀਂ ਵਰਤਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਜਿਸ ਲਈ ਉਹ ਤਿਆਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।

ਤੁਹਾਨੂੰ AI ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਦੋਂ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ?

ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਲੋਕਾਂ ਕੋਲ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਸਾਧਨ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਨਿਯਮ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਜਿਹੀ ਜਾਂਚ ਨਾ ਕਰੋ; ਤੁਸੀਂ ਹੁਨਰ ਦੀ ਬਜਾਏ ਸਾਧਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਮਾਪ ਰਹੇ ਹੋਵੋਗੇ। ਇਸ ਨੂੰ ਲੁਕਵੇਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਜੋਂ ਨਾ ਵਰਤੋ। ਅਤੇ ਖ਼ੁਦ ਭਰੀ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਵਲੀ ਨੂੰ, ਇਸ ਸਾਈਟ ਉੱਤੇ ਦਿੱਤੀ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਸਵੈ-ਜਾਂਚ ਸਮੇਤ, ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਦਰਜਾਬੰਦੀ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਮਾਣ-ਪੱਤਰ ਦੇਣ ਜਾਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਸੰਬੰਧੀ ਫ਼ੈਸਲੇ ਲੈਣ ਲਈ ਨਾ ਵਰਤੋ।

ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਗੰਭੀਰ ਅਸਰ ਵਾਲੇ ਫ਼ੈਸਲਿਆਂ ਲਈ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਮਨੋਮਾਪਕ ਸਾਧਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਤਾਂ ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਤਰੀਕਾ ਉਹ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਸਿੱਖਣ ਬਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਯੋਜਨਾਬੰਦੀ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ, ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ NIST ਦੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਕਰਮਚਾਰੀਆਂ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਨਾ ਹਮਾਇਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪ੍ਰਬੰਧਕ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਕੀ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ?

ਭੂਮਿਕਾ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਇੱਕ ਕੰਮ ਚੁਣੋ, ਮੁਲਾਂਕਣ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਿਕਾ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਨਾਲ ਤਰਕ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰੋ। ਸਰੋਤ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਹਾਲਾਤ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਰੱਖੋ। ਤੈਅ ਕਰੋ ਕਿ ਸਬੂਤ ਕਿਸ ਗੱਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਕਿਸ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਿਸਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਸਿੱਖਣ ਬਾਰੇ ਲਾਹੇਵੰਦ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦਾ ਇਹ ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।

ਜੇ ਵੱਡਾ ਸਵਾਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਟੀਮ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਵੀ ਹੈ ਜਾਂ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਤਿਆਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ-ਸੂਚੀ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀਆਂ ਹੱਦਾਂ, ਸਮੀਖਿਆ ਦੇ ਮਿਆਰ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਸਵੈ-ਜਾਂਚ ਉਹ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਦੋਵੇਂ ਚਰਚਾ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਹਨ, ਕੰਮ ਕਰਕੇ ਦਿਖਾਉਣ ਦੇ ਬਦਲ ਨਹੀਂ।

ਸਰੋਤ ਅਤੇ ਦਾਇਰਾ

NIST AI RMF ਦਾ ਮੂਲ ਢਾਂਚਾ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗

NIST AI RMF ਕਾਰਜ-ਗਾਈਡ: ਪ੍ਰਬੰਧਨ, 16 ਅਕਤੂਬਰ 2026 ਨੂੰ ਜਾਂਚਿਆ ਗਿਆ ↗