Umiejętność korzystania ze sztucznej inteligencji jest coraz częściej uznawana za zestaw krytycznych kompetencji, które mogą – i powinny – być osadzone w szerokim zakresie obszarów tematycznych i kontekstów edukacyjnych. Zarówno uczniowie, jak i nauczyciele będą potrzebować umiejętności rozpoznawania, rozumienia i reagowania na potencjalny wpływ sztucznej inteligencji w ich środowiskach edukacyjnych, a także w świecie poza klasą.
Ramy AI Literacy (AILit) mają na celu nie tylko wyposażenie młodych ludzi i nauczycieli w wiedzę na temat działania tych technologii, ale także zapewnienie, że rozważą i krytycznie ocenią społeczne i etyczne konsekwencje przy podejmowaniu decyzji o zastosowaniu systemów sztucznej inteligencji. Wraz z ostateczną wersją ram, która zostanie opublikowana w nadchodzących tygodniach, nauczyciele będą mieli dostęp do dwóch gotowych do użycia, wielojęzycznych przykładowych ćwiczeń. Celem AILit Framework i tych przykładów jest zilustrowanie nauczycielom, w jaki sposób i gdzie umiejętność korzystania ze sztucznej inteligencji może pasować do ich nauczania poprzez przystępne scenariusze i wskazówki.
AILit w klasie
Przykłady AILit to działania edukacyjne zaprojektowane do praktycznego wykorzystania w klasie i powiązane z kompetencjami ramowymi. Dzięki przykładom jako zasobom dydaktycznym, podstawowe kompetencje stają się namacalne, wprowadzając ramy w życie i służąc jako mapa drogowa, która pokazuje, w jaki sposób umiejętność korzystania ze sztucznej inteligencji może być w znaczący sposób zintegrowana z kontekstami uczenia się i obszarami tematycznymi. U podstaw AILit Framework leży pomoc nauczycielom w zidentyfikowaniu i ustaleniu priorytetów wyników w zakresie umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji, z tymi dwoma przykładami kierującymi początkowym wdrożeniem.
Pierwszy przykład jest skierowany do nauczycieli szkół podstawowych. W tym ćwiczeniu uczniowie pomagają botowi rozróżniać i kategoryzować różne obrazy. Nauczyciele wykorzystują to ćwiczenie, aby zademonstrować, w jaki sposób szkolone są systemy sztucznej inteligencji, wzmacniając znaczenie zrozumienia, że sztuczna inteligencja nie „wie” wszystkiego, ale zamiast tego postępuje zgodnie z logicznymi, technicznymi procesami opartymi na prawdopodobieństwie i danych. Nauczyciele mogą zintegrować ten pierwszy przykład z istniejącą lekcją lub wykorzystać go do rozszerzenia scenariuszy nauczania udostępnionych w ramach.
Drugi przykład, skierowany do nauczycieli szkół średnich, koncentruje się na weryfikacji informacji. Uczniowie omawiają i sprawdzają wyniki pochodzące z dużych modeli językowych (LLM), a następnie są proszeni o potwierdzenie pewnych informacji. Przykład ten opiera się na nacisku ram na umiejętności ludzkie, które są niezbędne podczas interakcji ze sztuczną inteligencją, takie jak krytyczne myślenie. Podobnie jak w przypadku pierwszego przykładu, nauczyciele mogą wykorzystać ten przykład jako punkt wyjścia do dostosowania i zaplanowania bardziej szczegółowych lekcji łączących umiejętność korzystania ze sztucznej inteligencji z programem nauczania.
Każda kompetencja w obecnym projekcie ram AILit przedstawia również przykładowe scenariusze nauki umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji, podkreślając dalsze możliwości wdrożenia w klasie. Nauczyciele mogą wyobrazić sobie integrację tych scenariuszy jako mini-lekcji przed lub po bardziej szczegółowym ćwiczeniu przykładowym. Alternatywnie, mogą wykorzystać ustrukturyzowane wskazówki przykładu do dalszego rozwijania scenariusza w ramach określonej kompetencji. Na przykład, obecny projekt AILit Framework opisuje scenariusz dla szkoły podstawowej, w którym uczniowie etykietują i sortują klocki według ich cech przed utworzeniem drzewa decyzyjnego w celu kategoryzacji nowych klocków. W połączeniu z przykładem dla szkoły podstawowej, który również koncentruje się na kategoryzacji, nauczyciele mogą wprowadzić ćwiczenie etykietowania offline inspirowane scenariuszem nauczania, aby podkreślić to, nad czym uczniowie pracowali w ćwiczeniu przykładowym online.
Możliwości znaczącego interdyscyplinarnego uczenia się
Oprócz nauczania standardowego programu nauczania, nauczyciele odgrywają wyjątkową i kluczową rolę w kształtowaniu sposobu, w jaki uczniowie pojmują umiejętności związane ze sztuczną inteligencją. Podczas gdy uczniowie eksperymentują i badają sztuczną inteligencję – zarówno w klasie, jak i poza nią – nauczyciele mogą zaprojektować znaczące doświadczenia edukacyjne dla uczniów, aby zrozumieć zasady leżące u podstaw tych technologii, z których już zaczęli korzystać. Przykłady AILit Framework oferują wskazówki dotyczące tworzenia takich możliwości. Wyposażeni w odpowiednie zasoby nauczyciele mogą znaleźć synergię w celu dostosowania kompetencji w zakresie umiejętności korzystania ze sztucznej inteligencji do swojego programu nauczania, przygotowując przyszłe pokolenia do zrozumienia naszego szybko zmieniającego się świata.
