Lesgeven over AI, Chatbots & Machine Learning
AI in het onderwijs
Nieuwe tools voor artificiële intelligentie (AI) hebben het afgelopen jaar een grote invloed gehad op veel aspecten van ons leven en ook op het onderwijs. AI-tools kunnen ons werk veranderen en het is dan ook nodig dat leerkrachten de leerlingen informeren over deze snel ontwikkelende technologie.
De Raspberry Pi Foundation, die als missie heeft om alle scholen de mogelijkheid te geven hun leerlingen te helpen digitale technologieën te begrijpen, heeft een leerprogramma ontwikkeld over AI met gratis lesmateriaal. De lessen werden ongeveer 6 maand geleden uitgebracht, maar kregen nu een update op basis van de feedback die ze kregen van leerlingen en leerkrachten.
EXPERIENCE AI
Experience AI is een onderwijsprogramma voor middelbare scholen (voor leerlingen van 11 tot 14 jaar) over AI (Artificial Intelligence) en ML (Machine Learning). Het programma is ontwikkeld in samenwerking met de Raspberry Pi Foundation en DeepMind en heeft als doel docenten te ondersteunen op het spannende en snel veranderende gebied van AI en jongeren enthousiast te maken voor het onderwerp.
Dit Engelstalig lessenpakket bestaat uit 6 volledig uitgewerkte lessen (met lesplannen, video's, slides en werkbladen), waarin de volgende onderwerpen aan bod komen:
- Wat is AI? Leerlingen verkennen de huidige context van kunstmatige intelligentie (AI) en hoe het wordt gebruikt in de wereld om hen heen. Ze kijken naar de verschillen tussen regelgebaseerde en datagestuurde benaderingen van programmeren en overwegen de voordelen en uitdagingen die AI de maatschappij zou kunnen brengen.
- Hoe leren computers? Leerlingen richten zich op de rol van datagestuurde modellen in AI-systemen. Ze maken kennis met machinaal leren en ontdekken drie gangbare benaderingen om ML-modellen te maken. Tot slot verkennen de leerlingen classificatie, een specifieke toepassing van ML.
- Bias in, Bias out: Leerlingen maken hun eigen machine-learningmodel om afbeeldingen van appels en tomaten te classificeren. Ze ontdekken dat een beperkte dataset waarschijnlijk leidt tot een gebrekkig ML-model. Vervolgens onderzoeken ze hoe vertekening kan optreden in een dataset, wat kan leiden tot vertekende voorspellingen van een ML-model.
- Beslissingsbomen: Leerlingen nemen voor het eerst een specifiek type model voor machinaal leren onder de loep: beslissingsbomen. Ze zien hoe verschillende trainingsdatasets resulteren in de creatie van verschillende ML-modellen en ervaren uit eerste hand wat de term 'data-driven' betekent.
- Problemen oplossen met ML-modellen: Leerlingen maken kennis met de levenscyclus van AI-projecten en gebruiken deze om een machine-learningmodel te maken. Ze passen een mensgerichte aanpak toe bij het werken aan hun project, trainen een ML-model en testen tot slot hun model om de nauwkeurigheid ervan te achterhalen.
- Modelkaarten en carrières: Leerlingen sluiten de AI-projectlevenscyclus af door een modelkaart te maken om hun model voor machinaal leren uit te leggen. Ter afsluiting van de unit verkennen ze een reeks AI-gerelateerde loopbanen, horen ze van mensen die werkzaam zijn in AI-onderzoek bij DeepMind en onderzoeken ze hoe ze AI en ML op hun interesses kunnen toepassen.
Meer informatie over het lessenpakket kan je vinden op de site van Raspberry Pi. Je dient enkel een login aan te maken en enkele vragen te beantwoorden hoe je het lessenpakket gaat gebruiken.
Bekijk het EXPERIENCE AI lespakket
MEER INFORMATIE?
Dit artikel werd gebaseerd op de volgende blogpost van Raspberry Pi: Experience AI: Teach about AI, chatbots, and biology - Raspberry Pi Foundation. Meer informatie over het lessenpakket kan je vinden door deze link te volgen.
Meer informatie nodig over Raspberry Pi of over onze andere producten?
Breng een bezoek aan één van onze winkels in Aalst, Gent of Hasselt of contacteer ons telefonisch of via email! Onze contactgegevens kan je vinden door op de volgende link te klikken:
Datum laatste aanpassing: 13 september 2023