AI lớp 3: Học chủ động, kiểm tra và hiểu dữ liệu

12 tiết cốt lõi: AI hỗ trợ trường học và tự học, tự hỏi trước khi dùng, kiểm tra thông tin từ nhiều tài liệu với giáo viên, không lừa đảo hoặc bắt nạt; dữ liệu, luật nếu–thì, học máy, phân loại/dự đoán, huấn luyện và chất lượng dữ liệu. Thẻ, sơ đồ có nghĩa và hồ sơ trước/sau tạo minh chứng quan sát được. Có cách đọc/ghi hộ và không thiết bị; lab chỉ dùng tình huống giới hạn. Không có AI tạo sinh hoặc yêu cầu bắt buộc MR.

Bắt đầu bài đầu tiên

12 tiết cốt lõi12 bài học21 yêu cầu cần đạt chính thức

Học theo thứ tự dưới đây hoặc mở bài phù hợp với kế hoạch lớp học. Mỗi bài có hoạt động, tự luyện để nhận phản hồi và phiếu giấy. Hồ sơ chỉ ghi những minh chứng em thực sự lưu, không tự đánh dấu hoàn thành.

Hành trình 12 tiết

Đối chiếu đầy đủ yêu cầu cần đạt lớp 3

3.A1.1Nhận biết được một số tình huống sử dụng AI hỗ trợ học sinh trong quá trình học tập. Trang 19
3.A1.2Nêu được cách sử dụng trợ lí học tập thông minh, ứng dụng học ngôn ngữ để hỗ trợ quá trình học tập. Trang 19
3.A1.3Phân biệt được giữa việc sử dụng AI như công cụ hỗ trợ (đúng đắn, chủ động, có kiểm soát) và việc để AI làm thay toàn bộ (thụ động, thiếu tự lập). Trang 19
3.A1.4Nêu được một số tình huống có thể gây rủi ro hoặc hậu quả không mong muốn khi sử dụng AI. Trang 19
3.A1.5Tự đặt và trả lời được một số câu hỏi trước khi quyết định sử dụng AI trong một tình huống cụ thể, ví dụ: Việc này có cần dùng AI không? Nếu AI đưa ra kết quả sai thì điều gì có thể xảy ra? … Trang 19
3.A2.1Nhận biết được một số ứng dụng hoặc thiết bị có sử dụng AI trong trường học, chẳng hạn như: robot hoặc bảng thông minh, ứng dụng chấm bài hoặc nhận dạng chữ viết. Trang 19
3.A2.2Nêu được mục đích của việc sử dụng AI trong trường học là hỗ trợ giáo viên và học sinh học tập hiệu quả hơn, giúp: cá nhân hoá việc học theo năng lực từng học sinh; tăng hứng thú học tập thông qua các hoạt động tương tác. Trang 19
3.A2.3Nêu được các đối tượng trong trường học mà AI có thể hỗ trợ, bao gồm: học sinh, giáo viên, … Trang 20
3.A3.1Nêu được một số ví dụ cụ thể về việc AI có thể sai, như: ứng dụng dịch sai nghĩa từ hoặc câu; AI nhận diện nhầm hình ảnh hoặc khuôn mặt; chatbot đưa ra thông tin không đúng sự thật. Trang 20
3.A3.2Trình bày được rằng khi sử dụng AI, học sinh cần kiểm tra lại kết quả, so sánh với nhiều nguồn thông tin khác nhau và trao đổi với giáo viên hoặc người lớn để xác minh. Trang 20
3.B2.1Nhận biết và nêu được ví dụ về việc thông tin hoặc sản phẩm do AI tạo ra có thể không đúng với sự thật. Trang 20
3.B3.1Nhận biết được rằng không nên tạo ra hoặc sử dụng AI cho các mục đích xấu như lừa đảo, bắt nạt hay gây hại cho người khác. Trang 20
3.C4.1Trình bày được khái niệm dữ liệu thông qua một số ví dụ. Trang 20
3.C5.1Mô tả được cấu trúc nếu … thì … trong việc giải quyết tình huống hoặc phân loại. Trang 20
3.C5.2Nêu được đặc điểm chính của học máy là học trên dữ liệu. Trang 20
3.C5.3Nêu được một số tình huống có thể áp dụng học máy (ví dụ: phân loại rau củ trong nông trại thông minh, dự báo mưa lũ, …). Trang 21
3.C5.4Nhận biết được bài toán học máy phân loại và bài toán học máy dự đoán thông qua tình huống cụ thể. Trang 21
3.D1.1Trình bày được quá trình đơn giản để huấn luyện AI gồm các bước: thu thập ví dụ và cho AI học từ các ví dụ đó. Trang 21
3.D2.1Nêu được rằng dữ liệu dùng để dạy AI có thể bị thiếu, nhầm lẫn hoặc không đúng sự thật. Trang 21
3.D2.2Nêu được một số yêu cầu cơ bản đối với dữ liệu dùng để huấn luyện AI. Trang 21
3.D2.3Trình bày được rằng nếu dữ liệu sai hoặc không tốt thì AI sẽ không hiệu quả, thậm chí hoạt động sai. Trang 21

Đang mở học liệu AI…

AI hỗ trợ ai trong trường học?

AI gợi ý, em vẫn tự học

Ba câu hỏi trước khi dùng AI

Lời AI nói có đúng không?

Tranh và câu chuyện không tự là sự thật

Từ chối lừa đảo và bắt nạt bằng AI

Dữ liệu giúp kể điều gì?

Nếu… thì…: làm theo một quy tắc

Từ ví dụ đến lần thử mới

Xếp nhóm hôm nay, dự đoán điều chưa biết

Bộ dữ liệu còn thiếu và nhầm gì?

Dữ liệu thay đổi, kết quả cần kiểm tra lại