学生はAI 教育コンテンツを含む選択科目を選択できます。

教育訓練省によると、学生向けのAI教育コンテンツのフレームワークは、人間中心の思考、AI倫理、AI技術とアプリケーション、AIシステム設計という4つの能力領域に対応する、相互に絡み合い補完し合う4つの主要な知識分野に基づいて開発されています。

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レベルを含む）と職業志向教育段階（後期中等教育レベル）の 2 つの教育段階に対応するように設計されています。

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イラスト写真：Thanh Hung。

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、初期概念を形成し、生活における AI の役割を認識します。

中学校レベルでは、生徒は AI ツールを使用してデジタル製品を作成し、学業の問題を​​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じて、生徒はシンプルな AI ツールを探索、設計、改善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。

柔軟な組織で学生の熱意を育みます。

AI教育フレームワークによれば、教師は教育プロセスにおいて経験、実践、プロジェクトに重点を置いた積極的な教授法を適用する必要がある。

協働、自己学習、そして創造性を育むため、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、生徒の興味を引き出す柔軟な構成にする必要があります。

さらに、教師は授業内容に適した指導方法を選択します。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、AIに関する知識を、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付け、統合していく。学生は解決策を提案するだけでなく、その有効性、倫理的・人道的側面を検証・評価できるようになる必要がある。個別指導を実践し、差別化を図る必要がある。

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。これには、AIコンピテンシーの構成要素とコアコンテンツ領域に密接に準拠した定期的かつ定期的な評価が含まれますが、同時に、カリキュラム全体で特定された5つの主要な資質と3つの一般的なコンピテンシーの発現に基づいて評価されます。

教師は、コース全体を通じて各生徒の学習の進捗状況を保存し、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。

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