Khung nội dung giáo dục trí tuệ nhân tạo (AI) dành cho học sinh lớp 3

A1. Tính chủ động của con người

3.A1.1. Nhận biết được một số tình huống sử dụng AI hỗ trợ học sinh trong quá trình học tập.

3.A1.2. Nêu được cách sử dụng trợ lí học tập thông minh, ứng dụng học ngôn ngữ để hỗ trợ quá trình học tập.

3.A1.MR1. Thực hành sử dụng trợ lí học tập thông minh, ứng dụng học ngôn ngữ.

3.A1.3. Phân 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).

3.A1.MR2. Nêu được hậu quả của việc phụ thuộc quá mức vào AI, như: giảm khả năng tư duy độc lập và sáng tạo; mất dần kĩ năng giải quyết vấn đề; ảnh hưởng đến sự tự tin và bản lĩnh cá nhân. 

3.A1.4. Nêu được một số tình huống có thể gây rủi ro hoặc hậu quả không mong muốn khi sử dụng AI.

3.A1.5. Tự 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? …

3.A1.MR3. Giải thích được rằng việc suy nghĩ và kiểm tra trước khi dùng AI giúp con người phòng tránh rủi ro, bảo vệ an toàn và quyền riêng tư, đồng thời đảm bảo AI được sử dụng vì mục đích tốt.

A2. AI vì sự tiến bộ của con người

3.A2.1. Nhận 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.

3.A2.2. Nêu 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. 3.A2.MR1. Mô tả được trường học mong muốn trong tương lai – nơi có sự xuất hiện của một số ứng dụng, thiết bị AI.

3.A2.MR2. Đề xuất được một số nguyên tắc khi sử dụng AI trong học tập.

3.A2.3. Nêu được các đối tượng trong trường học mà AI có thể hỗ trợ, bao gồm: học sinh, giáo viên, …

3.A2.MR3. Nêu được mục tiêu của AI trong bối cảnh trường học là hỗ trợ tất cả các thành viên của nhà trường, giúp việc dạy và học trở nên dễ dàng, hiệu quả và công bằng hơn.

A3. Công dân trong kỉ nguyên AI

3.A3.1. Nêu 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.

3.A3.2. Trình 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. 

B2. Sử dụng AI an toàn và có trách nhiệm 

3.B2.1. Nhận biết và nêu được ví dụ về việc thông tin hoặc sản phẩm do AI tạo ra có thể không đúng với sự thật. 

B3. Nguyên tắc đạo đức và trách nhiệm xã hội

3.B3.1. Nhận 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.

3.B3.MR1. Nêu được rằng con người cần cung cấp dữ liệu đúng và đa dạng để AI hoạt động chính xác, công bằng. 

C4. Dữ liệu trong AI 

3.C4.1. Trình bày được khái niệm dữ liệu thông qua một số ví dụ.

3.C4.MR1. Xác định được đặc trưng của một số bộ dữ liệu đơn giản.

C5. Kĩ thuật và thuật toán AI 

3.C5.1. Mô tả được cấu trúc nếu … thì … trong việc giải quyết tình huống hoặc phân loại.

3.C5.MR1. Nêu được một số công cụ AI đơn giản sử dụng cấu trúc “nếu … thì …”.

3.C5.2. Nêu được đặc điểm chính của học máy là học trên dữ liệu.

3.C5.3. Nêu 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, …).

3.C5.4. Nhận biết được bài toán học máy phân loại và bài toán học máy dự đoán thông qua tình huống cụ thể.

3.C5.MR2. Minh họa được bài toán học máy phân loại và bài toán học máy dự đoán bằng các công cụ mã nguồn mở hoặc miễn phí như Teachable Machine, ML for Kids tích hợp trong Scratch, hoặc một số công cụ phù hợp khác.

D1. Nhận diện và hình thành giải pháp

3.D1.1. Trình 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. 

D2. Cấu trúc và tương tác, cải tiến hệ thống 

3.D2.1. Nêu được rằng dữ liệu dùng để dạy AI có thể bị thiếu, nhầm lẫn hoặc không đúng sự thật.

3.D2.2. Nêu được một số yêu cầu cơ bản đối với dữ liệu dùng để huấn luyện AI.

3.D2.MR1. Thực hành kiểm tra một bộ thẻ dữ liệu mẫu và loại bỏ được các thẻ gán nhãn nhầm, thẻ không đúng sự thật.