O'qituvchilar Qo'llanmasi va O'quv Dasturi

Ushbu qisqa bo‘limda talabalar Scratch blok-kodlash orqali qoidaga asoslangan dasturlash va mustahkamlash (reinforcement) o‘rganishning farqlarini o‘rganadilar.

Ushbu amaliy bo‘limda talabalar MIT App Inventor yordamida o‘z mobil ilovalarini yaratish orqali generativ sun’iy intellektning qanday ishlashini o‘rganadilar.

Ushbu o‘quv dasturi talabalarni ob-havo va iqlim o‘zgarishi nuqtai nazaridan ma’lumot savodxonligining asosiy tushunchalari bilan tanishtiradi.

Hikoya aytishning ko‘plab usullari mavjud. Ushbu modul ma’lumotlardan foydalangan holda, ayniqsa iqlim o‘zgarishi mavzusida, qanday hikoya qilish mumkinligini o‘rganadi.

Talabalar micro:bits yordamida real hayotdagi atrof-muhit ma’lumotlarini yig‘adilar va tahlil qiladilar, mahalliy naqshlarni global iqlim tushunchalari bilan bog‘lab, amaliy tadqiqotlar orqali o‘rganadilar.

Ushbu bo‘lim talabalarni ma’lumotlar faolligi (data activism) va ma’lumotlarning kuchi bilan tanishtiradi.

Talabalar AI qanday sezishini, o‘rganishini va mantiqiy xulosa chiqarishini kashf etadilar hamda texnologiyani real hayotdagi muammolar bilan bog‘laydilar.

Kichik yoshdagi o‘quvchilar hikoyalar, harakat va o‘yinlar orqali sun’iy intellekt olami bilan tanishtiriladilar.

Talabalar mashinalar qanday turli usullarda o‘rganishi mumkinligini o‘rganadilar, neyron tarmoqlarga chuqur kirib, algoritmik tarafkashlikni tadqiq qiladilar.

O‘z-o‘zini boshqaradigan dars talabalarni sun’iy intellektni mas’uliyatli ishlatishda yo‘l ko‘rsatuvchi etik tamoyillar bilan tanishtiradi.

Talabalar generativ AI qanday qilib yangi tasvirlar va media yaratishini o‘rganadilar, shu bilan birga ijodkorlik, deepfake’lar va mashina tomonidan yaratilgan kontentning etikasi masalalarini tadqiq qiladilar.

Barcha o‘quvchilar uchun AI savodxonligini o‘rganishni boshlashga mo‘ljallangan asosiy darslar majmui.