Как и обещала, возвращаюсь с интересными материалами про ИИ-грамотность (AI Literacy Framework) и использование подходов по обучению основам использования ИИ в образовательных программах для школьников и студентов.

В этой истории супер важна роль преподавателя, чтобы превратить использование ИИ из хаотичного ИИ-промптинга в активное использование как помощника, “второго пилота” в рабочих и учебных целях, чтобы не терялся процесс и результат “научения” (а ведь именно этого мы и хотим добиться с помощью образовательных программ, правда же?🙃 ). Поэтому нужно проектировать такие образовательные ситуации, где человек учится понимать, как ИИ устроен, когда он реально полезен, где его ограничения, где риски, а где ответственность уже нельзя делегировать машине.

В предложенном AILit Framework есть 4 домена, из которых можно буквально собирать дизайн учебных активностей. Делюсь несколькими примерами из отчета ниже: 1️⃣ Engage with AI - это базовый слой: распознавать ИИ, критически оценивать его ответы и понимать, как он влияет на повседневную жизнь, решения и взгляды. Практики: 🟦 Basic: сыграть с группой в “AI or Not”, где студенты классифицируют приложения, устройства и сервисы по признаку использования ИИ. 🟦 Intermediate: дать ИИ-рекомендации для маршрута туриста по своему городу и попросить студентов проверить их по другим источникам, чтобы найти устаревшие данные и “галлюцинации”. 🟦 Advanced: разбирать скриншоты чат-ботов и приложений и обсуждать, где интерфейс создан не чтобы информировать, а чтобы удерживать внимание и влиять на поведение.

2️⃣ Create with AI - это работа с ИИ как с творческим партнёром, но с сохранением человеческой агентности, авторства и рефлексии. Практики: 🟦 Basic: предложить студентам сгенерировать визуальный образ темы вроде “надежда”, “зима” или “сообщество”, а потом объяснить, как именно формулировка промпта повлияла на результат. 🟦 Intermediate: сначала попросить группу провести мозговой штурм самостоятельно, а потом сравнить свои идеи с ИИ-подсказками и обсудить, как это влияет на оригинальность и уверенность в собственном мышлении. 🟦 Advanced: сравнить ранний черновик текста и финальную версию после AI-feedback, а затем отметить, какие правки были приняты, какие отклонены и почему.

3️⃣ Manage AI - это уже не просто использование ИИ, а осознанное распределение работы между человеком и системой. Практики: 🟦 Basic: сопоставлять типы задач и цифровые инструменты, например где уместен AI-summary, а где нужен обычный поиск или полностью человеческая работа. 🟦 Intermediate: провести упражнение с четырьмя углами класса — “AI Only”, “AI-Supported”, “Human Only”, “Not Sure” - и просить студентов аргументировать, почему конкретная задача должна решаться именно так. 🟦 Advanced: разложить написание эссе или исследовательского проекта на этапы и обсудить, какие шаги ИИ может поддержать, а где обязательно должны остаться собственный голос, проверка фактов, интерпретация и аргументация.

4️⃣ Shape AI - не просто пользоваться ИИ, а понимать, как его можно оценивать, улучшать и настраивать под человеческие ценности и общественную пользу. Практики: 🟦 Basic: обсуждать, что делает конкретный ИИ-инструмент, на каких данных он работает, для кого предназначен и в чём его ограничения. 🟦 Intermediate: сравнивать, как меняются результаты в зависимости от данных, например на простом кейсе с классификацией объектов или с разными выборками для принятия решения. 🟦 Advanced: проектировать или дорабатывать систему, которая использует локальные экологические данные, чтобы предупреждать людей с астмой о рисках, и затем тестировать, как изменения в данных, логике и способе уведомления повышают доверие и полезность системы.

Мне так же очень понравилось, что сквозной линией по всему отчету идет тематика про этическое использование ИИ - от понимания природы ИИ до вопросов прозрачности, конфиденциальности и влияния на окружающую среду.

Точно планирую внедрять блоки про ИИ-грамотность в свои осенние программы!

Используете ли вы какие-то интересные практики по работе с ИИ в ваших программах?

#ИИ #ИИграмотность #edtech