
Το πλαίσιο εκπαιδευτικού περιεχομένου για την Τεχνητή Νοημοσύνη αναπτύσσεται με βάση τέσσερις κύριες γνωστικές δέσμες, που αντιστοιχούν σε τέσσερις τομείς ικανοτήτων, οι οποίοι είναι αλληλένδετοι και συμπληρωματικοί, όπως: η ανθρωποκεντρική σκέψη, η ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης, οι τεχνικές και οι εφαρμογές της Τεχνητής Νοημοσύνης και ο σχεδιασμός συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Το πλαίσιο του προγράμματος σπουδών έχει σχεδιαστεί ώστε να αντιστοιχεί σε δύο εκπαιδευτικά στάδια: το στάδιο της βασικής εκπαίδευσης (συμπεριλαμβανομένων των επιπέδων πρωτοβάθμιας και κατώτερης δευτεροβάθμιας εκπαίδευσης) και το στάδιο της επαγγελματικής εκπαίδευσης (ανώτερο δευτεροβάθμιο επίπεδο).
Στο επίπεδο του δημοτικού σχολείου, οι μαθητές έρχονται σε επαφή κυρίως με απλές, διαισθητικές εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) για να σχηματίσουν αρχικές έννοιες και να αναγνωρίσουν τον ρόλο της ΤΝ στη ζωή. Στο επίπεδο του γυμνασίου, οι μαθητές μαθαίνουν πώς να χρησιμοποιούν εργαλεία ΤΝ για να δημιουργούν ψηφιακά προϊόντα και να λύνουν ακαδημαϊκά προβλήματα. Στο επίπεδο του λυκείου, οι μαθητές ενθαρρύνονται να εξερευνούν, να σχεδιάζουν και να βελτιώνουν απλά εργαλεία ΤΝ μέσω επιστημονικών έργων.
Εκτός από το βασικό εκπαιδευτικό περιεχόμενο, οι φοιτητές μπορούν να επιλέξουν μαθήματα επιλογής για να βελτιώσουν τις πρακτικές τους δεξιότητες, να αποκτήσουν βαθύτερη γνώση των τομέων εφαρμογής της Τεχνητής Νοημοσύνης ή να μάθουν τεχνικές προγραμματισμού και ανάπτυξη συστημάτων Τεχνητής Νοημοσύνης.
Το πλαίσιο εκπαίδευσης για την Τεχνητή Νοημοσύνη βασίζεται στις προοπτικές, τους προσανατολισμούς και τις προσεγγίσεις που βασίζονται στις ικανότητες του Προγράμματος Γενικής Εκπαίδευσης του 2018, διασφαλίζοντας τη συνέπεια και τη συνέχεια με τις κατευθυντήριες αρχές του Κόμματος και του Κράτους σχετικά με το Πλαίσιο Ψηφιακών Ικανοτήτων για τους μαθητές. Δίνει ιδιαίτερη έμφαση στις απαιτήσεις για συμβολή στην ανάπτυξη πέντε βασικών ιδιοτήτων και τριών ζευγών κοινών ικανοτήτων· στη συνέπεια με το Πρόγραμμα Γενικής Εκπαίδευσης για την Πληροφορική· στην αξιοποίηση προγραμμάτων εκπαίδευσης για την Τεχνητή Νοημοσύνη από προηγμένες χώρες· στις επιστημονικές, σύγχρονες και παιδαγωγικές πτυχές· στο ανοιχτό πνεύμα, την ευελιξία και τις τακτικές ενημερώσεις· σε μια ανθρωποκεντρική προσέγγιση και σε μια ισχυρή έμφαση στην ηθική και την υπευθυνότητα.
Σύμφωνα με το Εκπαιδευτικό Πλαίσιο για την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι εκπαιδευτικοί θα πρέπει να εφαρμόζουν ενεργητικές μεθόδους διδασκαλίας, εστιάζοντας στη βιωματική μάθηση, την πρακτική και τα projects. Η μάθηση μέσω projects θα πρέπει να ενθαρρύνεται για την καλλιέργεια συνεργατικών, αυτοδιδασκαλικών και δημιουργικών δεξιοτήτων. Τα μαθήματα θα πρέπει να οργανώνονται με ευελιξία, δημιουργώντας ενδιαφέρον για τους μαθητές, διασφαλίζοντας παράλληλα την ασφάλεια και την αποτελεσματικότητα.
Επιπλέον, οι εκπαιδευτικοί επιλέγουν μεθόδους διδασκαλίας που είναι κατάλληλες για το περιεχόμενο του μαθήματος. Ορισμένα θέματα, όπως η ηθική της Τεχνητής Νοημοσύνης, ο εντοπισμός κινδύνων και η ανάλυση πολιτικής, μπορούν να διδαχθούν μέσω συζητήσεων, αντιπαραθέσεων και μελετών περίπτωσης χωρίς την ανάγκη υπολογιστών. Ταυτόχρονα, συνδέουν και συνδέουν τη γνώση της Τεχνητής Νοημοσύνης με πρακτικά ζητήματα στη μάθηση, την καθημερινή ζωή, την παραγωγή και τις δημόσιες υπηρεσίες.
Οι μαθητές δεν θα πρέπει μόνο να προτείνουν λύσεις, αλλά και να είναι σε θέση να επαληθεύουν και να αξιολογούν την αποτελεσματικότητα και τις ηθικές και ανθρωπιστικές πτυχές αυτών των λύσεων, εφαρμόζοντας διαφοροποιημένη και εξατομικευμένη διδασκαλία.
Το πλαίσιο εκπαίδευσης στην Τεχνητή Νοημοσύνη καθορίζει επίσης κριτήρια αξιολόγησης. Τόσο οι τακτικές όσο και οι περιοδικές αξιολογήσεις πρέπει να συμμορφώνονται στενά με τα στοιχεία ικανοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης και τους βασικούς τομείς περιεχομένου. Για θέματα που επικεντρώνονται σε εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης, θα πρέπει να δοθεί έμφαση στην αξιολόγηση της ικανότητας εφαρμογής γνώσεων και δεξιοτήτων για τη δημιουργία χρήσιμων εφαρμογών. Για θέματα που σχετίζονται με αρχές και μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, θα πρέπει να δοθεί έμφαση στην αξιολόγηση της δημιουργικής, λογικής και συστηματικής σκέψης. Για τομείς περιεχομένου που αφορούν την ηθική, τα δεδομένα και το δίκαιο, η αξιολόγηση θα πρέπει να συνδυάζει την επίλυση προβλημάτων με την παρατήρηση των στάσεων, των συμπεριφορών και των ευθυνών των μαθητών σε ένα ψηφιακό περιβάλλον.
Οι εκπαιδευτικοί πρέπει να δημιουργούν μαθησιακά προφίλ για να αποθηκεύουν και να ενημερώνουν τακτικά την μαθησιακή πρόοδο κάθε μαθητή καθ' όλη τη διάρκεια του μαθήματος. Η αξιολόγηση της ικανότητας Τεχνητής Νοημοσύνης κάθε μαθητή θα πρέπει να βασίζεται σε μια σύνθεση τακτικών και περιοδικών αξιολογήσεων, που να αντικατοπτρίζουν την πρόοδό τους και το απαιτούμενο επίπεδο επίδοσης σύμφωνα με το πρόγραμμα.
Οι αξιολογήσεις ικανοτήτων στην Τεχνητή Νοημοσύνη μεγάλης κλίμακας θα πρέπει να βασίζονται στα απαιτούμενα μαθησιακά αποτελέσματα των υποχρεωτικών μαθημάτων· να αποφεύγεται η ανάπτυξη εργαλείων αξιολόγησης που βασίζονται αποκλειστικά στο περιεχόμενο των επιλεγόμενων μαθημάτων. Θα πρέπει να δημιουργούνται ευκαιρίες για τους μαθητές να παρουσιάζουν και να μοιράζονται τα έργα τους στην Τεχνητή Νοημοσύνη με συνομηλίκους, εκπαιδευτικούς και γονείς, ώστε να λαμβάνουν σχόλια, βελτιώνοντας και αναπτύσσοντας έτσι τα προϊόντα τους.
Για να διασφαλιστεί η ακρίβεια και η αντικειμενικότητα, οι εκπαιδευτικοί οργανώνουν παρουσιάσεις, συζητήσεις και εκθέσεις προϊόντων Τεχνητής Νοημοσύνης, ενθαρρύνοντας τους μαθητές να συζητούν, να αντιπαρατίθενται και να αξιολογούν ο ένας τον άλλον, ενισχύοντας έτσι την κριτική σκέψη, την επικοινωνία και τις δεξιότητες συνεργασίας.
Πηγή: https://baotintuc.vn/giao-duc/ban-hanh-khung-noi-dung-thi-diem-giao-duc-tri-tue-nhan-tao-ai-cho-hoc-sinh-20251216174951435.htm






Σχόλιο (0)