Experience AI - Pelajaran

Terokai koleksi rancangan pengajaran, pembentangan, simulasi, lembaran kerja dan projek praktikal kami untuk membantu memperkenalkan AI kepada pelajar (berumur 11–14 tahun). Sama ada anda seorang guru berpengalaman atau baru, anda akan dapati sesuatu yang berguna di sini.

Foundations of AI

Introduce artificial intelligence (AI) to students aged 11–14 with our unit of 6 lessons.

Rumusan unit

Updated: 8 Jul 24

Graf pembelajaran

Updated: 8 Jul 24

Glosari istilah AI

Updated: 8 Jul 24

Pelajaran 1: Apakah itu AI?

Dalam pelajaran ini, pelajar akan meneroka keadaan semasa kecerdasan buatan (AI) dan cara ia digunakan dalam dunia sekeliling mereka. Mereka akan melihat perbezaan antara pendekatan berasaskan peraturan dan didorong data untuk pengaturcaraan, dan mereka akan mempertimbangkan faedah yang boleh dibawa oleh aplikasi AI kepada masyarakat, serta sebarang akibat negatif yang boleh menyebabkan penggunaannya.

Lihat sumber

Pelajaran 2: Bagaimana komputer belajar daripada data

Dalam pelajaran ini, pelajar akan memberi tumpuan kepada peranan model dipacu data dalam sistem AI. Mereka akan diperkenalkan kepada pembelajaran mesin dan mempelajari tentang tiga pendekatan biasa untuk mencipta model. Akhirnya, mereka akan meneroka pengelasan, sejenis aplikasi khusus pembelajaran mesin.

Lihat sumber

Pelajaran 3: Bias masuk bias keluar

Dalam pelajaran ini, pelajar akan mencipta model pembelajaran mesin mereka sendiri untuk mengelaskan imej epal dan tomato. Mereka akan mendapati bahawa set data yang terhad boleh membawa kepada model ML yang kurang berkesan. Mereka kemudiannya akan meneroka cara bias boleh muncul dalam set data, yang membawa kepada model ML yang menghasilkan ramalan bias.

Lihat sumber

Pelajaran 4: Pepohon keputusan

Dalam pelajaran ini, pelajar akan melihat secara mendalam kali pertama pada sejenis model: pepohon keputusan. Pelajar akan melihat bagaimana data latihan yang berbeza menghasilkan penciptaan model yang berbeza, melalui pengalaman sendiri tentang model dipacu data. Akhir sekali, pelajar akan melihat sebab pembelajaran mesin digunakan untuk mencipta pepohon keputusan.

Lihat sumber

Pelajaran 5: Menyelesaikan masalah dengan model ML

Dalam pelajaran ini, pelajar akan diperkenalkan kepada kitaran hayat projek AI dan menggunakannya untuk mencipta model pembelajaran mesin. Mereka akan menggunakan pendekatan berpusatkan pengguna untuk mengedalikan projek AI. Mereka akan memilih projek, kemudian melatih model pembelajaran mesin, kemudian menguji model mereka untuk menentukan ketepatannya.

Lihat sumber

Slaid - Kad model dan kerjaya

Dalam pelajaran ini, pelajar akan menamatkan kitaran hayat projek AI dengan mencipta kad model untuk menerangkan model ML mereka. Dalam aktiviti akhir, pelajar akan meneroka pelbagai kerjaya berkaitan AI. Mereka akan mendengar daripada orang yang bekerja dalam bidang AI, serta mempertimbangkan cara aplikasi AI dan pembelajaran mesin boleh digunakan dalam bidang yang mereka minati.

Lihat sumber

Pelajaran tambahan

Large Language Model (LLM)

Pelajaran ini merupakan urutan aktiviti yang direka untuk mendidik pelajar tentang pembangunan Large Language Model (LLM). Aktiviti-aktiviti tersebut akan memberi peluang kepada pelajar untuk meneroka tujuan dan kefungsian LLM, sambil mengkaji aspek kritikal kebolehpercayaan dalam output mereka.

Lihat sumber

Ekosistem dan AI - Biologi

Dalam pelajaran ini, pelajar anda akan meneroka kesan perubahan alam sekitar terhadap organisma dalam ekosistem, dalam kes ini Taman Negara Serengeti di Tanzania. Mereka akan mempertimbangkan masalah mengukur biodiversiti untuk mengekalkannya sebelum mempelajari tentang kecerdasan buatan (AI) dan mempertimbangkan faedah yang dibawa oleh aplikasi AI untuk pemuliharaan di Serengeti. Terdapat skop untuk melihat lebih luas tentang sikap masyarakat terhadap AI, di samping menemui penggunaan AI dalam sains dengan tumpuan pada kerjaya.

Lihat sumber