Οι φοιτητές μπορούν να επιλέξουν μαθήματα επιλογής με εκπαιδευτικό περιεχόμενο για την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Σύμφωνα με το Υπουργείο Παιδείας και Κατάρτισης, το πλαίσιο εκπαιδευτικού περιεχομένου για την Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) για μαθητές αναπτύσσεται με βάση τέσσερις κύριες γνωστικές αξίες, που αντιστοιχούν σε τέσσερις τομείς ικανοτήτων, οι οποίοι είναι αλληλένδετοι και συμπληρωματικοί: ανθρωποκεντρική σκέψη, ηθική της ΤΝ, τεχνικές και εφαρμογές ΤΝ και σχεδιασμός συστημάτων ΤΝ.

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 εκπαίδευσης επαγγελματικού προσανατολισμού (ανώτερο δευτεροβάθμιο επίπεδο).

Μαρί Κιουρί 11.jpg
Φωτογραφία εικονογράφησης: Thanh Hung.

Στο επίπεδο του δημοτικού σχολείου, οι μαθητές βιώνουν κυρίως απλές, διαισθητικές εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης για να σχηματίσουν αρχικές έννοιες και να αναγνωρίσουν τον ρόλο της Τεχνητής Νοημοσύνης στη ζωή τους.

Στο επίπεδο του γυμνασίου, οι μαθητές μαθαίνουν πώς να χρησιμοποιούν εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης 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 Τεχνητής Νοημοσύνης 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.

Ευέλικτη οργάνωση, δημιουργώντας ενθουσιασμό στους μαθητές.

Σύμφωνα με το πλαίσιο εκπαίδευσης για την Τεχνητή Νοημοσύνη, οι εκπαιδευτικοί θα πρέπει να εφαρμόζουν ενεργητικές μεθόδους διδασκαλίας κατά τη διάρκεια της διδακτικής διαδικασίας, εστιάζοντας στην εμπειρία, την πρακτική και τα έργα.

Η μάθηση μέσω projects θα πρέπει να ενθαρρύνεται για την ενίσχυση της συνεργασίας, της αυτομάθησης και της δημιουργικότητας. Τα μαθήματα θα πρέπει να οργανώνονται με ευελιξία, με στόχο την εμπλοκή των μαθητών, 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 συζήτησης, διαλόγου και μελετών περίπτωσης χωρίς την ανάγκη υπολογιστών.

Ταυτόχρονα, να συνδέουν και να ενσωματώνουν τη γνώση της Τεχνητής Νοημοσύνης με πρακτικά προβλήματα 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. Θα πρέπει να εφαρμόζεται διαφοροποιημένη και εξατομικευμένη διδασκαλία.

Το πλαίσιο εκπαίδευσης στην Τεχνητή Νοημοσύνη καθορίζει επίσης κριτήρια αξιολόγησης. Αυτά περιλαμβάνουν τόσο τακτικές όσο και περιοδικές αξιολογήσεις που ακολουθούν στενά τις συνιστώσες των ικανοτήτων της Τεχνητής Νοημοσύνης και τους βασικούς τομείς περιεχομένου, ενώ παράλληλα βασίζονται στην εκδήλωση των πέντε βασικών ιδιοτήτων και των τριών γενικών ικανοτήτων που προσδιορίζονται στο συνολικό πρόγραμμα σπουδών.

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.

Πηγή: https://vietnamnet.vn/bo-gd-dt-ban-hanh-khung-noi-dung-thi-diem-giao-duc-ai-cho-hoc-sinh-2473186.html