Plataforma ikasgelan txertatzeko marko argi bat: helburu didaktikoak, adinaren araberako egokitzapena, saio-sekuentzia, ebaluazio orientabideak eta erabilera arduratsurako gomendioak.
Plataformaren egiturak ulermena, esperimentazioa eta hausnarketa uztartzen ditu, ikasgaiak, laborategiak eta erronkak lotuz.
8 moduluk adimen artifizialaren kontzeptu nagusiak azaltzen dituzte, hizkera ulerterrazean eta adibide errealekin.
4 simulazio didaktikok etiketatzea, promptak, alborapena eta fidagarritasuna modu praktikoan lantzen dituzte.
8 galderako autoebaluazioak kontzeptuen ulermena indartzen du, feedback azalduarekin eta berriz saiatzeko aukerarekin.
Helburua ez da tresna batzuk erabiltzen ikastea bakarrik, baizik eta ikasleek AA zer den, nola dabilen eta zein mugak dituen ulertzea.
Oinarri nagusia ikaskuntza aktiboa da: lehenik kontzeptua ulertu, gero simulazio edo jarduera baten bidez probatu, eta azkenik eztabaidatu edo hausnartu.
Horregatik, gunearen egitura bera sekuentzia didaktiko bihur daiteke: ikasgaiak azalpenetarako, laborategia esperimentaziorako, eta erronkak egiaztapen eta itxiera modura.
Hona hemen 6-10 saiotarako erabil daitekeen proposamen malgu bat, ikastaldearen adinaren eta denboraren arabera moldagarria.
Galdetu ikasleei non ikusten duten AA egunerokoan, zer uste duten egiten duela, eta zer kezka edo itxaropen dituzten.
Landu zer den AA, datuen garrantzia, nola ikasten duten makinek eta zergatik ez duten "ulertzen" pertsona batek bezala.
Egin gutxienez bi simulazio: datuak etiketatzea eta prompt laborategia, edo taldearen mailaren arabera alborapen simulagailua ere.
Aztertu zergatik egiten duen huts sistema batek, zer arrisku sor daitezkeen, eta noiz laguntzen duen benetan AAk.
Ikasleek taldeka ML eredu bat sortzen dute: datuak bildu, entrenatu, probatu eta emaitzak aurkeztu. LearningML testurako eta Teachable Machine irudietarako.
Itxi sekuentzia erronken atalarekin, edo eskatu ikasleei azalpen labur bat, poster bat edo aurkezpen bat prestatzea.
Edukia ez da berdin landu behar DBH hasierako mailetan eta Batxilergoan.
Kontzeptu bisualak eta intuitiboak lehenetsi, eguneroko adibideekin eta jarduera gidatuekin.
Plataformako 8 moduluak eta 4 laborategiak erabiltzeko maila egokia da, aplikazio kritikoarekin.
Analisi kritiko sakonagoa egin daiteke: alborapena, pribatutasuna, erabilera akademikoa eta inpaktu soziala.
Ikasleek ikasketa automatikoaren zikloa zuzenean esperimentatu dezakete bi tresna doako hauekin, programaziorik jakin gabe.
LearningML 10-18 urteko ikasleentzat diseinatutako plataforma da. Testuak edo zenbakiak kategoriatan sailkatzeko ereduak entrenatzeko aukera ematen du, erregistrorik gabe.
Proiektu gomendatuak:
Lotura ikasgaiekin: 2. ikasgaia (datuak eta entrenamendua) eta 8. ikasgaia (alborapena, datuen eragina).
Teachable Machine Google-ren tresna doakoa da. Webcama edo mikrofonoa erabiliz irudi, soinu edo gorputz-jarrera ereduak entrenatzen dira nabigatzailean bertan.
Proiektu gomendatuak:
Lotura ikasgaiekin: 2. ikasgaia (entrenamendua), 3. ikasgaia (ikusmen artifiziala) eta 8. ikasgaia (etika).
Proiektu bakoitzak 2-3 saio behar ditu (50 minutukoak). Gomendatutako metodologia:
Talde txikietan (2-3 ikasle) lan egitea gomendatzen da. Aurkezpenean, ikasleek azaldu beharko lukete:
Ebaluazioa ulermen kontzeptualean, erabilera arduratsuan eta azalpen-gaitasunean oinarritu daiteke.
Ikasleek oso argi izan behar dute AA ez dela iturri perfektua, eta laguntza-tresna gisa ulertu behar dela.
Tonu segurua ez da egiazkotasunaren froga; informazio garrantzitsua iturri fidagarrietan kontrastatu behar da.
Ez da komeni izen-abizenak, osasun-datuak, notak edo bestelako informazio pertsonala AA tresnetan sartzea.
Ikasleek adierazi behar dute noiz erabili duten AA, zertarako, eta zer zatitan jarri duten beren ekarpena.
AA lagungarria izan daiteke ideiak sortzeko edo azalpenak berridazteko, baina ez luke ikaskuntza-prozesua ordezkatu behar.