« Décomposer un problème en fonction des capacités et des limites de l’IA et de l’homme.

• Concept : L’IA excelle dans la reconnaissance des formes et l’automatisation mais manque d’intuition, de raisonnement éthique, de contexte et d’expérience vécue (C4.1).
• Pratique : Collaboration ; pensée informatique
• Attitude : Adaptabilité
• Cas d’utilisation dans l’enseignement primaire : Les apprenants conçoivent un système pour organiser les objets trouvés de l’école en décomposant la tâche en étapes et en décidant quelles parties une IA peut réaliser, comme le tri ou l’identification des objets, et lesquelles nécessitent un humain, comme la reconnaissance de la propriété ou la gestion des cas particuliers.

Cas d’utilisation dans l’enseignement secondaire : Les apprenants réfléchissent à la manière d’aider leurs nouveaux camarades de classe au cours de leur première semaine d’école, puis décident des tâches qu’un ordinateur ou une IA pourrait accomplir – comme donner des indications – et de celles qui nécessitent l’aide d’une personne, comme donner des conseils ou faire en sorte que quelqu’un se sente le bienvenu.

Expliquer comment un modèle a été formé, comment il fonctionne, ce qu’il est censé faire et ses éventuelles limites.

• Concepts : Les machines « apprennent » en affinant les représentations internes des données en réponse à de nouvelles informations – telles que le tri des informations, le calcul des relations entre les segments de données, ou l’identification des caractéristiques clés pour classer les informations – sans être spécifiquement programmées pour le faire (C1.2) ; La construction et la maintenance des systèmes d’IA est une entreprise humaine qui comprend la conception d’algorithmes, la collecte et l’étiquetage des données, la rédaction de messages-guides et la modération des contenus préjudiciables. Ces systèmes reflètent des choix, des hypothèses et des pratiques de travail humains – façonnés par des conditions mondiales inégales (C2.1).

• Pratiques : Pensée critique ; pensée informatique ; résolution de problèmes
• Attitudes : Curieux ; responsable
• Cas d’utilisation dans l’enseignement primaire : Les apprenants observent un assistant vocal domestique intelligent qui répond à différentes questions et créent un guide de classe qui explique ce que l’assistant vocal domestique intelligent sait faire, ce qu’il ne sait pas faire et quand il est préférable de demander à une personne.
• Cas d’utilisation dans l’enseignement secondaire : Les apprenants conçoivent un modèle d’IA pour identifier les différents types de déchets (recyclage, compost, ordures) à l’aide de données d’images, et créent des modèles d’IA.

une fiche de modèle qui explique le fonctionnement du modèle, les données sur lesquelles il a été entraîné, les personnes qui doivent l’utiliser et les domaines dans lesquels il peut échouer, par exemple en cas de faible éclairage ou d’objets inhabituels.

• Concevoir des méthodes pour évaluer et affiner les performances d’une IA avant son déploiement.
• Concept : Bien que l’IA puisse soutenir l’analyse et la prédiction, les humains doivent être responsables des résultats des décisions fondées sur la valeur (C3.4).
• Pratiques : Pensée critique ; pensée informatique ; conscience de soi et conscience sociale
• Attitudes : Adaptabilité
• Cas d’utilisation dans l’enseignement primaire : Les apprenants examinent des exemples de résultats d’IA erronés et dressent une liste de questions qu’ils devraient se poser avant d’utiliser ce que l’IA génère.
• Cas d’utilisation dans l’enseignement secondaire : Les apprenants conçoivent un outil de recommandation de livres alimenté par l’IA, puis mettent en œuvre les commentaires de leurs camarades de classe sur la pertinence et la variété des recommandations afin d’ajuster le modèle.

Développer et tester une solution d’IA à un problème communautaire qui intègre des données authentiques et des contributions d’utilisateurs.

• Concepts : L’IA est entraînée à identifier des modèles entre des éléments de données que les humains ont sélectionnés, catégorisés et hiérarchisés (C2.4) ; les systèmes d’IA doivent être interprétés, audités et réglementés pour s’assurer que leur utilisation entraîne plus d’avantages que d’inconvénients pour les individus et la société (C5.2).
• Pratiques : Pensée informatique ; conscience de soi et conscience sociale ; collaboration ; résolution de problèmes
• Attitudes : Innovateur ; Empathique
• Cas d’utilisation dans l’enseignement primaire : Les apprenants travaillent avec leur enseignant pour construire un modèle d’IA simple basé sur l’image afin d’aider à trier les en-cas sains et malsains pour la cafétéria de leur école. Pour cela, ils collectent des images de vrais en-cas à la maison ou à la cafétéria, les étiquettent et testent le modèle pour voir s’il est capable de classer les nouveaux en-cas.
• Cas d’utilisation dans l’enseignement secondaire : Les apprenants analysent les données sur la qualité de l’air local et les taux d’asthme à l’aide d’un outil d’apprentissage automatique, puis mènent des enquêtes auprès de leurs pairs et des membres de la communauté afin de proposer des interventions réalistes qui réduisent la pollution. »