Šeštadienį, gruodžio 10 dieną Vilniaus universiteto Filosofijos fakultete surengtas visos dienos seminaras mokytojams „Dirbtinis intelektas ir duomenų tyryba informatikos pamokose“. Pagrindinis seminaro tikslas – susipažinti su dirbtinio intelekto metodais, kurie nepastebimai skverbiasi į mokyklos gyvenimą, mokinių mokymosi veiklas, kasdienybę ir ją formuoja. Seminarą vedė iš Berlyno atvykusi mokslininkė Viktoriya Olari, talkino VU doktorantė Vaida Masiulionytė-Dagienė ir šių eilučių autorė.
Kiekvieną dieną mokiniai naudojasi dirbtiniu intelektu grįstomis programomis ir sąmoningai ar nesąmoningai dalijasi savo duomenimis. Todėl vis dažniau kalbama apie duomenų ir dirbtinio intelekto išprusimo skatinimą mokyklose, šių temų įtraukimą į mokymo programas. Natūraliai kyla klausimas, kaip tokias sudėtingas temas, kaip dirbtinis intelektas ir duomenų mokslas, reikia dėstyti vyresniųjų klasių mokiniams? Kokias pažintines temas galima pasiūlyti jaunesniųjų klasių mokiniam ir net pradinukams?
Šiame seminare buvo pasidalinta Vokietijos ir Austrijos mokymuose patikrintais metodais ir mokomąja medžiaga dirbtiniam intelektui ir duomenų raštingumui ugdyti. Buvo aptartos tokios temos kaip klasikinis dirbtinis intelektas, sustiprintas mokymasis, prižiūrimo ir neprižiūrimo mokymosi esminiai skirtumai. Pristatyta ir išbandyta daug praktinių užduočių, aptarta, kaip supažindinti mokinius su pagrindiniais įvairių dirbtinio intelekto metodų veikimo principais.
Džiugu, kad paskelbus kvietimą į seminarą, sulaukėme daugybės mokytojų, net arti 90. Kadangi visų negalėjome priimti, susisiekėme ir priėmėme 35, vis tik dalyvavo mažiau, dalis susirgo.
Seminare dalyvavę mokytojai turėjo galimybę išbandyti ne vieną paprastą metodą dirbtiniam intelektui mokyti. Buvo modeliuojami realūs duomenų rinkiniai naudojantis duomenų analizės programa „Orange3“. Taip pat buvo supažindinama su mašininio mokymosi metodais, aptariama, kaip apdoroti duomenų rinkinius ir išgauti naują informaciją, daryti įžvalgas. Nagrinėti duomenų gyvavimo ciklo etapai ir praktiškai pritaikyta analizuojant duomenų rinkinius. Seminaro pabaigoje buvo inicijuota diskusija apie perspektyvas, kaip mokyti dirbtinio intelekto ir duomenų raštingumo informatikos pamokose.
Seminaras surengtas įgyvendinant trijų šalių, Austrijos, Lietuvos ir Vokietijos, Erasmus projektą „TrainDL“, skirtą duomenų raštingumui mokyti. Šiuo projektu siekiama sukurti duomenų raštingumo ir dirbtinio intelekto kompetencijų ugdymo koncepcijas ir išbandyti jas mokytojų ir mokyklų ugdymo procese. Visa sukurta mokomoji medžiaga bus išversta, adaptuota ir viešai skelbiama, tad mokytojai galės naudoti ją savo pamokose.
Keletas akimirkų iš seminaro
Plačiau apie projektą skaitykite čia.
Autorė: prof. Valentina Dagienė, Ugdymo mokslų institutas
