A. Tư duy lấy con người làm trung tâm
|
| |
A1. Tính chủ động của con người
|
|
Con người chịu trách nhiệm |
5.A1.1. Trình bày được rằng AI có thể thực hiện một số công việc thay con người, đặc biệt là những việc lặp đi lặp lại, nguy hiểm hoặc đòi hỏi tính chính xác cao, như: robot lắp ráp sản phẩm trong nhà máy; AI kiểm tra lỗi trong sản xuất; xe tự lái chở hàng hoá.
5.A1.2. Nêu được ví dụ cụ thể về trách nhiệm của người tạo và sử dụng AI, ví dụ: nếu AI chẩn đoán nhầm bệnh, bác sĩ cần kiểm tra lại và chịu trách nhiệm điều chỉnh.
5.A1.MR1. Trình bày được con người chịu trách nhiệm cuối cùng về mọi quyết định hoặc kết quả do AI tạo ra.
|
| |
A2. AI vì sự tiến bộ của con người
|
| |
AI không thay thế con người
|
5.A2.1. Giải thích được rằng mục đích chính của AI là hỗ trợ con người, chứ không thay thế vai trò, tư duy, cảm xúc và trách nhiệm của con người trong xã hội.
5.A2.MR1. Trình bày được rằng dù AI làm được nhiều việc, nhưng chỉ con người mới có khả năng suy nghĩ sáng tạo, hiểu cảm xúc và đưa ra quyết định đạo đức – vì vậy, con người phải luôn kiểm soát, định hướng và chịu trách nhiệm về cách AI được sử dụng.
|
| |
AI phục vụ lợi ích chung
|
5.A2.2. Trình bày được rằng AI được con người tạo ra nhằm phục vụ lợi ích chung của xã hội, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống, giải quyết các vấn đề phức tạp và hỗ trợ con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
5.A2.3. Nêu được ví dụ cụ thể về việc AI mang lại lợi ích cho cộng đồng: y tế, giáo dục, môi trường.
|
| |
A3. Công dân trong kỉ nguyên AI
|
| |
Con người trong kỉ nguyên AI
|
5.A3.1. Trình bày được rằng AI đang ngày càng trở nên phổ biến trong cuộc sống, vì vậy mọi người – dù là trẻ em, người lớn hay người cao tuổi – đều cần hiểu và biết cách sử dụng AI để phục vụ cuộc sống, học tập và công việc một cách an toàn, hiệu quả.
5.A3.2. Trình bày được rằng việc sử dụng AI phải phù hợp với nhu cầu, khả năng và mục đích của từng người, tránh lạm dụng hoặc sử dụng không an toàn (ví dụ: chia sẻ thông tin cá nhân, tin tưởng tuyệt đối vào AI).
5.A3.MR1. Trình bày được ý tưởng về một số tình huống trong tương lai mà AI hỗ trợ trẻ em, người lớn hoặc người cao tuổi.
|
B. Đạo đức AI
|
| |
B1. Các khía cạnh đạo đức của AI
|
| |
Hệ thống AI công bằng
|
5.B1.1. Nêu được một số ví dụ về sự công bằng hoặc không công bằng trong một số tình huống đơn giản, trong đời sống và khi AI phục vụ con người.
5.B1.2. Giải thích được rằng AI cần phục vụ con người một cách công bằng, không phân biệt giới tính, vùng miền, điều kiện kinh tế hay hoàn cảnh khác nhau.
|
| |
B2. Sử dụng AI an toàn và có trách nhiệm
|
| |
Giúp AI công bằng
|
5.B2.1. Nêu được một số cách giúp AI hoạt động công bằng hơn, chẳng hạn như sử dụng dữ liệu đa dạng, tránh định kiến hoặc kiểm tra lại kết quả do AI tạo ra.
5.B2.MR1. Đề xuất được một số quy tắc khi thu thập dữ liệu để có được bộ dữ liệu đa dạng.
|
| |
B3. Nguyên tắc đạo đức và trách nhiệm xã hội
|
| |
Cần hiểu cách AI suy nghĩ
|
5.B3.1. Giải thích được vì sao con người cần hiểu cách AI đưa ra quyết định, nhằm đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy khi sử dụng AI.
|
C. Các kĩ thuật và ứng dụng AI
|
| |
C5. Kĩ thuật và thuật toán AI
|
| |
Thuật toán AI dựa trên luật |
5.C5.1. Nêu được cách sử dụng cấu trúc nếu … thì … trong lập trình AI đơn giản.
5.C5.MR1. Thực hành sử dụng cấu trúc nếu … thì … trong lập trình AI đơn giản.
|
| |
Làm quen với một số công cụ ứng dụng học máy trực quan
|
5.C5.2. Thực hiện được các thao tác cơ bản với công cụ trải nghiệm AI trực quan dựa trên học máy có giám sát như Teachable Machine, ML for Kids tích hợp trong Scratch, hoặc một số công cụ phù hợp khác.
5.C5.MR2. Huấn luyện được một mô hình phân loại đơn giản trên công cụ trải nghiệm AI trực quan, ví dụ: phân loại lá cây khoẻ – lá cây bị sâu bệnh.
5.C5.MR3. Kiểm tra được kết quả do mô hình đưa ra, chỉ ra được những trường hợp mô hình phân loại sai.
|
D. Thiết kế hệ thống AI
|
| |
D1. Nhận diện và hình thành giải pháp
|
| |
Quy trình huấn luyện AI
|
5.D1.1. Mô tả được ở mức độ đơn giản về các bước cơ bản trong quá trình huấn luyện mô hình AI: xác định vấn đề, thu thập dữ liệu, dạy máy học, kiểm tra và đánh giá kết quả.
|
| |
D2. Cấu trúc và tương tác, cải tiến hệ thống
|
| |
Cải tiến hệ thống AI bằng dữ liệu
|
5.D2.1. Giải thích được bằng ví dụ rằng hệ thống AI có thể được cải tiến và hoạt động tốt hơn khi dữ liệu được bổ sung và cập nhật thường xuyên.
5.D2.MR1. Thực hành cải tiến hệ thống AI bằng cách bổ sung dữ liệu.
|