Öğrenciler için yapay zeka (YZ) eğitimine yönelik pilot bir çerçeve oluşturulması.

Fotoğraf alt yazısı — Bac Giang eyaletindeki Tan Tien İlkokulu'nda verilen bir derste, gerçek hayattaki durumlarla nasıl başa çıkılacağına dair bir video tasarlamak için yapay zekâ kullanılıyor. Fotoğraf: Dong Thuy/TTXVN

Yapay zekâ eğitim içeriği çerçevesi, insan merkezli düşünme, yapay zekâ etiği, yapay zekâ teknikleri ve uygulamaları ile yapay zekâ sistem tasarımı olmak üzere, birbirine bağlı ve birbirini tamamlayıcı dört yetkinlik alanına karşılık gelen dört ana bilgi dalı temel alınarak geliştirilmiştir.

Müfredat çerçevesi, iki eğitim aşamasına karşılık gelecek şekilde tasarlanmıştır: temel eğitim aşaması (ilköğretim ve ortaöğretim seviyeleri dahil) ve mesleki eğitim aşaması (ortaöğretim seviyesi).

İlkokul düzeyinde öğrenciler, öncelikle basit ve sezgisel yapay zeka uygulamalarıyla ilk kavramları oluşturur ve yapay zekanın yaşamdaki rolünü kavrarlar. Ortaokul düzeyinde öğrenciler, dijital ürünler oluşturmak ve akademik problemleri çözmek için yapay zeka araçlarını nasıl kullanacaklarını öğrenirler. Lise düzeyinde ise öğrenciler, bilim projeleri aracılığıyla basit yapay zeka araçlarını keşfetmeye, tasarlamaya ve geliştirmeye teşvik edilirler.

Temel eğitim içeriğine ek olarak, öğrenciler pratik becerilerini geliştirmek, yapay zeka uygulama alanlarına daha derinlemesine bakış açısı kazanmak veya programlama teknikleri ve yapay zeka sistem geliştirme öğrenmek için seçmeli dersler seçebilirler.

Yapay zekâ eğitim çerçevesi, 2018 Genel Eğitim Programı'nın bakış açıları, yönelimleri ve yetkinlik temelli yaklaşımları üzerine inşa edilmiştir ve Parti ve Devletin öğrenenler için Dijital Yetkinlik Çerçevesi ile ilgili yol gösterici ilkeleriyle tutarlılık ve süreklilik sağlamaktadır. Özellikle beş temel niteliğin ve üç ortak yetkinlik çiftinin geliştirilmesine katkıda bulunma gerekliliklerini; Bilişim Genel Eğitim Programı ile tutarlılığı; gelişmiş ülkelerdeki yapay zekâ eğitim programlarından yararlanmayı; bilimsel, modern ve pedagojik yönleri; açıklığı, esnekliği ve düzenli güncellemeleri; insan merkezli bir yaklaşımı ve etik ve sorumluluğa güçlü bir vurguyu vurgulamaktadır.

Yapay Zeka Eğitim Çerçevesine göre, öğretmenler deneyimsel öğrenmeye, uygulamaya ve projelere odaklanan aktif öğretim yöntemleri uygulamalıdır. İş birliğine dayalı, kendi kendine öğrenme ve yaratıcı becerileri geliştirmek için proje tabanlı öğrenme teşvik edilmelidir. Dersler esnek bir şekilde düzenlenmeli, öğrencilerin ilgisini çekerken güvenlik ve etkinliği de sağlamalıdır.

Dahası, öğretmenler ders içeriğine uygun öğretim yöntemleri seçerler. Yapay zeka etiği, risk tespiti ve politika analizi gibi bazı konular, bilgisayarlara ihtiyaç duyulmadan tartışmalar, münazaralar ve vaka çalışmaları yoluyla öğretilebilir. Aynı zamanda, yapay zeka bilgisini öğrenme, günlük yaşam, üretim ve kamu hizmetlerindeki pratik sorunlarla ilişkilendirirler.

Öğrenciler sadece çözüm önerileri sunmakla kalmamalı, aynı zamanda bu çözümlerin etkinliğini, etik ve insani yönlerini doğrulayabilmeli ve değerlendirebilmelidir; bu da farklılaştırılmış ve bireyselleştirilmiş öğretimi uygulamayı gerektirir.

Yapay zekâ eğitim çerçevesi, değerlendirme kriterlerini de belirler. Hem düzenli hem de periyodik değerlendirmeler, yapay zekâ yeterlilik bileşenlerine ve temel içerik alanlarına yakından bağlı kalmalıdır. Yapay zekâ uygulamalarına odaklanan konularda, bilgi ve becerileri faydalı uygulamalar oluşturmak için uygulama yeteneğinin değerlendirilmesine önem verilmelidir. Yapay zekâ prensipleri ve modelleriyle ilgili konularda, yaratıcı, mantıklı ve sistematik düşünme yeteneğinin değerlendirilmesine önem verilmelidir. Etik, veri ve hukukla ilgili içerik alanlarında ise değerlendirme, problem çözmeyi öğrencilerin dijital ortamdaki tutum, davranış ve sorumluluklarını gözlemlemeyle birleştirmelidir.

Öğretmenlerin, her öğrencinin ders boyunca öğrenme ilerlemesini saklamak ve düzenli olarak güncellemek için öğrenme profilleri oluşturmaları gerekmektedir. Her öğrencinin yapay zeka yeterliliğinin değerlendirilmesi, programda belirtilen ilerlemeyi ve gerekli başarı düzeyini yansıtan düzenli ve periyodik değerlendirmelerin bir sentezine dayanmalıdır.

Büyük ölçekli yapay zeka yeterlilik değerlendirmeleri, zorunlu derslerin gerektirdiği öğrenme kazanımlarına dayanmalıdır; yalnızca seçmeli derslerin içeriğine dayalı değerlendirme araçları geliştirmekten kaçınılmalıdır. Öğrencilerin yapay zeka projelerini akranlarıyla, öğretmenleriyle ve velileriyle paylaşmaları ve geri bildirim almaları için fırsatlar yaratılmalı, böylece ürünlerini geliştirip iyileştirebilmeleri sağlanmalıdır.

Doğruluk ve nesnelliği sağlamak için öğretmenler, yapay zeka ürünleri hakkında sunumlar, tartışmalar ve sergiler düzenler; öğrencileri birbirleriyle tartışmaya, münazara etmeye ve değerlendirmeye teşvik ederek eleştirel düşünme, iletişim ve iş birliği becerilerini geliştirirler.

Yorum (0)