Dữ liệu thay đổi, kết quả cần kiểm tra lại
Lớp 3 · 1 tiết · Thiết kế hệ thống AI
Bộ ví dụ sai có thể dẫn tới gợi ý sai. Em hãy trình bày cách cải thiện bộ ví dụ và một quy trình học, thử có trách nhiệm.
Em sẽ học được gì?
- 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
- 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
Vì sao chất lượng có hậu quả
Nếu ví dụ hình vuông bị gắn là “tròn”, mô hình có thể học lệch và xếp hình mới không hiệu quả. Thiếu một loại cũng làm việc học khó hơn. Không được kết luận mọi sai sót chỉ do dữ liệu; cách học và điều kiện thử cũng có ảnh hưởng.
Sửa rồi phải cho học và thử
Con người cần thu thập, kiểm tra ví dụ rồi cho hệ thống học. Khi thay dữ liệu, mô hình đã học không tự chắc chắn thay đổi: cần tổ chức học lại theo hệ thống và thử trên dữ liệu mới. Trong hoạt động giấy, ta chỉ so sánh kịch bản, không tuyên bố đã chạy một AI thật.
Cùng làm: Hồ sơ trước và sau
Cặp học sinh dùng hai bộ dữ liệu cùng một bộ hình thử riêng. Các kết quả giấy sau đây là mô phỏng có ghi nhãn rõ.
Bộ trước: tròn xanh ghi “tròn”, vuông cam ghi “tròn”. Phiếu thử mô phỏng: vuông xanh được chọn “tròn”. Chỉ lỗi dữ liệu và lỗi kết quả có thể liên quan.
Bộ sau: sửa vuông thành “vuông”, thêm tròn cam và vuông xanh làm ví dụ khác; để riêng tròn cỡ vừa và vuông cỡ vừa làm hình thử.
Sắp quy trình thu ví dụ → kiểm tra nhãn → cho hệ thống học lại → thử hình riêng → người xem kết quả. Không nói sửa thẻ là mô hình đã tự đổi.
Đóng vai người kiểm tra, dùng phiếu sau mô phỏng “tròn vừa → tròn; vuông vừa → vuông”. Kết luận hai lượt này đúng, chưa đủ nói mọi lượt đều đúng. So sánh với bộ trước và giải thích vai trò dữ liệu.
Dừng lại và suy nghĩ
- Điều gì trong bộ trước có thể góp phần làm máy xếp nhầm?
- Hai lượt thử đúng cho phép nói gì, và chưa cho phép nói gì?
Minh chứng cần ghi lại
Hồ sơ có bộ trước/sau, hình thử tách riêng, quy trình học lại và lời giải thích dữ liệu không tốt có thể làm AI hoạt động sai; kết luận giới hạn ở các lượt đã thử.
Không có thiết bị? Vẫn học được.
Tất cả dùng giấy: giáo viên chuẩn bị hai phiếu kết quả ghi “mô phỏng”, học sinh sắp quy trình và đối chiếu. Không cần thiết bị, tài khoản hay huấn luyện mô hình thật.
Họ và tên: ........................................ Lớp: ........ Ngày: ................
Quan sát / sản phẩm của em:
Em đã kiểm tra bằng cách nào? Em sẽ thay đổi điều gì?
Em có dùng AI không? Nếu có, AI đã hỗ trợ phần nào?
Tự luyện để hiểu bài
Các câu hỏi dưới đây giúp em nhận phản hồi và thử lại. Số câu đúng không phải điểm chính thức, không thay thế minh chứng hoạt động hay nhận xét của giáo viên. Câu trả lời tự luyện chỉ lưu trên trình duyệt này.
Bài tập
Đã đúng 0/2 câu
- Câu 1Mức 1Trắc nghiệm 1 đáp án
Sửa nhãn bộ dữ liệu xong, điều nào đúng về mô hình đã học?
- Câu 2Mức 2Trắc nghiệm 1 đáp án
Sau sửa, hai hình thử đều đúng. Em kết luận thế nào?
Đang tải hồ sơ riêng tư…
Ghi lại điều em đã làm
Hồ sơ có bộ trước/sau, hình thử tách riêng, quy trình học lại và lời giải thích dữ liệu không tốt có thể làm AI hoạt động sai; kết luận giới hạn ở các lượt đã thử. Không ghi địa chỉ, số điện thoại, mật khẩu hoặc thông tin riêng tư của người khác.
Em có thể trình bày miệng với giáo viên, viết trên phiếu giấy hoặc ghi bằng lời ở đây. Người hướng dẫn có thể ghi giúp điều đã quan sát.
Lịch sử minh chứng của em trong bài
Hướng dẫn dành cho giáo viên
Học liệu mở — đọc và in không cần đăng nhập. Dùng quan sát thực hành để nhận xét, không quy đổi tự luyện thành điểm năng lực.
Chuẩn bị
- Chuẩn bị hai bộ thẻ, hai hình cỡ vừa giữ riêng và phiếu trước/sau ghi rõ mô phỏng.
- Giữ màu/cỡ thay đổi trong bộ sau nhưng mục tiêu vẫn là dạng; không đưa thông tin trẻ vào dữ liệu.
Tổ chức hoạt động
Dành 5 phút đọc hồ sơ trước, 5 phút giải thích hậu quả dữ liệu, 15 phút sửa và kể quy trình, 5 phút luyện, 5 phút nhận xét. Đây là nhiệm vụ tổng hợp có minh chứng và lời giải thích, không cấp điểm/chứng nhận năng lực tự động. Không trình phiếu mô phỏng như kết quả huấn luyện thực tế.
Câu hỏi thảo luận
- Nếu hình mới khác nhiều với ví dụ học, vì sao vẫn có thể sai sau khi sửa?
- Phần nào trong hồ sơ cho thấy con người còn kiểm soát quá trình?
Quan sát minh chứng
- Em giải thích quan hệ có thể có giữa lỗi dữ liệu và hoạt động sai của AI, không quy mọi lỗi chỉ cho dữ liệu.
- Em trình bày được quá trình thu ví dụ, cho học lại và thử riêng, với kết luận không vượt quá minh chứng.
Điều cần nhớ
Dữ liệu thiếu hoặc sai có thể làm AI hoạt động kém. Con người sửa, cho học lại, thử riêng và kiểm tra trước khi quyết định.