学生向け人工知能 (AI) 教育のパイロットフレームワークを発行します。

写真のキャプション — タンティエン小学校（バクザン省）の授業では、人工知能を活用し、実生活の状況への対処法に関するビデオを作成している。写真：ドン・トゥイ/TTXVN

AI 教育コンテンツフレームワークは、人間中心の思考、AI 倫理、AI 技術とアプリケーション、AI システム設計など、4 つの能力領域に対応する 4 つの主要な知識ストランドに基づいて開発されており、これらは相互に絡み合い、補完し合っています。

カリキュラムの枠組みは、基礎教育段階（初等教育および前期中等教育を含む）と職業教育段階（後期中等教育）の 2 つの教育段階に対応するように設計されています。

小学校レベルでは、生徒は主にシンプルで直感的なAIアプリケーションを体験し、AIの基礎概念を形成し、生活におけるAIの役割を認識します。中学校レベルでは、AIツールを用いてデジタル製品を作成し、学問的な問題を解決する方法を学びます。高校レベルでは、科学プロジェクトを通して、生徒はシンプルなAIツールを探求、設計、改良することが奨励されます。

コアとなる教育内容に加えて、学生は実践的なスキルを強化したり、AI 応用分野についてより深い洞察を得たり、プログラミング技術や AI システム開発を学んだりするための選択科目を選択できます。

AI教育フレームワークは、2018年一般教育プログラムの視点、方向性、能力に基づくアプローチに基づいて構築されており、学習者向けデジタル能力フレームワークに関する党と国家の指導原則との一貫性と継続性を確保しています。特に、5つの主要な資質と3組の共通能力の育成への貢献、情報科学一般教育プログラムとの整合性、先進国のAI教育プログラムの活用、科学的、現代的、教育的側面、開放性、柔軟性、定期的な更新、人間中心のアプローチ、そして倫理と責任の重視を重視しています。

AI教育フレームワークによれば、教師は体験学習、実習、プロジェクトに重点を置いた能動的な教授法を適用すべきです。協調性、自己学習、そして創造力を育むため、プロジェクトベースの学習を奨励すべきです。授業は、安全性と効果を確保しつつ、生徒の興味関心を喚起できるよう、柔軟に構成されるべきです。

さらに、教師は授業内容に適した教授法を選択します。AI倫理、リスク識別、政策分析といったトピックは、コンピューターを使わずに、ディスカッション、ディベート、ケーススタディを通して教えることができます。同時に、教師はAIの知識を学習、日常生活、生産、公共サービスといった実践的な問題と結びつけ、結びつけます。

学生は解決策を提案するだけでなく、その解決策の有効性、倫理的、人道的側面を検証し評価し、差別化された個別指導を実施できる必要があります。

AI教育フレームワークでは、評価基準も定められています。定期評価と定期評価はどちらも、AIコンピテンシーの構成要素とコアコンテンツ領域に厳密に準拠する必要があります。AIアプリケーションに焦点を当てたトピックでは、知識とスキルを応用して有用なアプリケーションを作成する能力を評価することに重点を置く必要があります。AIの原理とモデルに関連するトピックでは、創造的、論理的、そして体系的な思考を評価することに重点を置く必要があります。倫理、データ、法律に関するコンテンツ領域では、問題解決能力と、デジタル環境における生徒の態度、行動、責任の観察を組み合わせた評価を行う必要があります。

教師は、コース全体を通して各生徒の学習進捗状況を保存し、定期的に更新するための学習プロファイルを作成する必要があります。各生徒のAI能力の評価は、定期的かつ定期的な評価を総合的に判断し、生徒の進捗状況とプログラムに応じた必要な達成レベルを反映させる必要があります。

大規模なAI能力評価は、必修科目の学習成果に基づいて実施されるべきであり、選択科目の内容のみに基づいた評価ツールの開発は避けるべきです。生徒がAIプロジェクトを仲間、教師、保護者に発表・共有し、フィードバックを得る機会を設けることで、成果物の改善・発展を図るべきです。