من العنف وأفكار الموت في قرية إلى الانتحار المزدوج الدرامي في نهاية روميو وجولييتأعمال شكسبير مليئة بالمواضيع المقلقة. غالبًا ما تتضمن واجبات الطلاب المتعلقة بهذه الأعمال عبارات قد تبدو، إن أُخرجت عن سياقها، مثيرة للقلق بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي (AI) المصممة لرصد إشارات الطلاب في حالات الأزمات.
فهم السياق لتقليل النتائج الإيجابية الخاطئة
عندما يُحدد نظام الذكاء الاصطناعي واجبات صفية مثل "روميو وجولييت" بحثًا عن علامات إيذاء النفس أو العنف، يُعتبر ذلك نتيجة إيجابية خاطئة. قد تكون هذه النتائج الإيجابية الخاطئة مُحبطة للغاية عندما يعمل ٢٠ طالبًا أو أكثر في الفصل على نفس المهمة المُحفِّزة.
يبحث Lightspeed Alert استباقيًا عن علامات تشير إلى حاجة الطلاب إلى المساعدة من خلال مسح عمليات البحث على الإنترنت، ومجموعات أدوات الإنتاجية من جوجل ومايكروسوفت، وغيرها من المصادر. تُقلل إمكانيات التعلم الآلي الجديدة المُضافة إلى Lightspeed Alert بشكل كبير من النتائج الإيجابية الخاطئة، كتلك الموجودة في واجبات شكسبير، وذلك من خلال دراسة النص كاملًا وفهمه، بما في ذلك السياق المحيط، لفهم ما إذا كان المحتوى مثيرًا للقلق. بالإضافة إلى السياق، تستطيع هذه النماذج فهم الفكاهة واللغة المبالغ فيها.
تتضمن أنواع المحتوى التي لن تتسبب في ظهور تنبيهات بعد الآن (على سبيل المثال لا الحصر - القائمة الكاملة واسعة النطاق):
- روميو وجولييت، لقتل الطائر المحاكي، ماكبث، و قرية العمل في المنزل.
- واجب الكيمياء (أي الإشارات غير المثيرة للقلق إلى نترات الصوديوم).
- واجب منزلي يشير إلى المعارك أو الحروب أو الأشياء التي تعتبر عنيفة بطبيعتها ولكنها لا تثير القلق في السياق.
- تقارير مدرسية/أبحاث حول الوعي العام بالانتحار والخط الساخن الوطني للانتحار.
- التنبيهات التي تحتوي على كلمات غير مثيرة للقلق والتي تحتوي على نفس الأحرف مثل الكلمة المثيرة للقلق (على سبيل المثال، تحتوي كلمة "edit" على نفس الأحرف مثل كلمة "die"، ولكنها ليست مثيرة للقلق).
- الواجبات المنزلية المتعلقة بالتكاثر/الأمراض المنقولة جنسيا والصحة الجنسية.
- إشارة إلى قصيدة "إذا كان لا بد لنا من الموت" للشاعر كلود ماكاي.
- يتم تكرار نفس التنبيه بالضبط عددًا كبيرًا من المرات.
بناء أساس للتعلم المستقبلي
مع التطور السريع في مجالات التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، تلتزم لايت سبيد بالاستثمار المستمر في تقنية لايت سبيد أليرت لتحسين المنتج بشكل أكبر. تُسهم قدرات التعلم الآلي الجديدة في إرساء أسس التطوير والتحديث المستمر للنموذج، بما في ذلك التحديثات الدورية لتضمين أحدث المعلومات (مثل المصطلحات الجديدة) وتحسين الدقة بشكل أكبر.
