Menyemak risiko sebelum menganalisis senarai pelajar
Amalkan pengurangan data dan analisis agregat menggunakan fail sintetik yang disediakan.
Unit akademik mahu melaporkan jumlah pertanyaan mengikut kategori isu dan status tindakan. Fail simulasi mempunyai 120 rekod serta ID rekaan; nama dan rekod individu sebenar tidak digunakan.
- Tentukan tujuan sebelum memilih medan.
- Untuk kiraan isu mengikut status, gunakan medan minimum yang diperlukan sahaja.
- ID simulasi bukan bukti bahawa dataset selamat untuk dikongsi.
- Semak risiko sel kecil dan had analisis sebelum melaporkan hasil.
Gunakan CSV 120 rekod simulasi yang disediakan di bawah. Fail README hanya penerangan dataset; jangan muat naik. Semua arahan dan prompt latihan ada pada halaman ini.
- 01Muat turun dataset
Muat turun `rekod-pendaftaran-sintetik.csv` di bahagian Fail Sumber. - 02Tentukan medan minimum
Lampirkan satu CSV kepada Gemini dan gunakan Prompt A untuk mengenal pasti medan yang diperlukan bagi tujuan laporan. - 03Hasilkan agregat
Gunakan Prompt B untuk mengira jumlah kategori isu dan status tanpa memaparkan ID atau rekod individu. - 04Semak risiko pendedahan
Gunakan Prompt C untuk mengenal pasti medan yang boleh dibuang, risiko kumpulan kecil dan langkah perlindungan. - 05Sediakan ringkasan selamat
Gunakan Prompt D untuk menghasilkan laporan agregat dan audit bahawa tiada maklumat individu terdedah.
Hasil latihan: Satu fail CSV (120 rekod rekaan) dimuat naik ke Gemini. README tidak perlu dimuat naik.
Gunakan sebelum meminta Gemini membuat kiraan.
Saya mahu menghasilkan ringkasan agregat bilangan pertanyaan mengikut kategori isu (Isu) dan status tindakan (Status_Tindakan). Berdasarkan CSV yang dimuat naik, senaraikan medan yang diperlukan dan medan yang tidak diperlukan untuk tujuan ini. Jangan menganalisis nilai individu dahulu. Terangkan mengapa ID_SIMULASI tidak diperlukan dan sama ada Tahap_Program diperlukan untuk soalan ini. Jangan membuat inferens tentang mana-mana pelajar.
Gunakan hanya medan yang telah dikenal pasti sebagai perlu.
Gunakan CSV simulasi yang dimuat naik. Kira jumlah rekod mengikut gabungan Isu dan Status_Tindakan. Paparkan jadual agregat sahaja; jangan senaraikan ID_SIMULASI, baris individu atau petikan rekod. Sahkan jumlah keseluruhan dengan bilangan baris data. Tandakan dataset sebagai SINTETIK dan nyatakan bahawa kiraan ini tidak menggambarkan operasi sebenar UTM.
Gunakan hasil Prompt B.
Semak jadual agregat yang dihasilkan. Kenal pasti sama ada mana-mana kumpulan mempunyai bilangan yang sangat kecil sehingga boleh meningkatkan risiko seseorang dikenal pasti apabila digabungkan dengan maklumat lain. Jangan cuba meneka identiti. Cadangkan sama ada sel kecil patut digabung, disembunyikan atau dilaporkan dengan nota batasan. Nyatakan medan yang patut dibuang daripada salinan kerja dan sebabnya. Jangan dakwa data ini benar-benar dinyahkenal pasti hanya kerana ID-nya sintetik.
Gunakan jadual agregat yang telah disemak.
Tulis ringkasan dalaman maksimum 150 patah perkataan berdasarkan jadual agregat simulasi. Sertakan tujuan, tempoh/skop data yang diketahui, dua dapatan deskriptif, batasan dan peringatan “data sintetik — bukan statistik UTM”. Jangan menyimpulkan sebab, prestasi staf atau keadaan individu. Selepas ringkasan, senaraikan semakan manusia yang perlu dibuat sebelum angka digunakan.
- Semua fail simulasi dilabel dengan jelas dan tiada data sebenar dimasukkan.
- Fakta dan angka penting disemak dengan fail sumber.
- Maklumat yang tiada dalam sumber ditandakan untuk pengesahan.
- AI tidak membuat keputusan atau menjanjikan hasil bagi pihak UTM/fakulti.
- Hasil disemak manusia sebelum digunakan atau diedarkan.
Satu fail CSV (120 rekod rekaan) dimuat naik ke Gemini. README tidak perlu dimuat naik.
Semua 120 rekod dan ID ialah rekaan untuk latihan. Pautan polisi disediakan terus sebagai rujukan; tidak perlu dicari peserta.