Starost
Stopnja
Težavnost
Dostopnost
URL
9+ let
Srednje
Brezplačno
2. triada, 3. triada, SŠ
Machine Learning for Kids
Računalništvo in informatika, Naravoslovje, Strojno učenje
Tip orodja in namen uporabe
Platforma za učenje osnov strojnega učenja skozi praktične projekte.
Opis
Machine Learning for Kids je platforma, ki učencem omogoča učenje osnov umetne inteligence in strojnega učenja z ustvarjanjem lastnih projektov. Učenci lahko izdelujejo interaktivne igre, klepetalne bote, aplikacije in druge projekte, ki uporabljajo modele strojnega učenja, kot so prepoznavanje besedila, slik ali zvoka. Platforma omogoča vizualno in intuitivno programiranje, kar je primerno za začetnike, hkrati pa omogoča uporabo kompleksnejših modelov za naprednejše učence.
S pomočjo Machine Learning for Kids učenci razvijajo algoritmično in logično razmišljanje, sposobnost analize podatkov, reševanje problemov in kreativno eksperimentiranje. Učenci se naučijo razvrščati podatke, učiti modele in uporabljati rezultate modelov v praktičnih projektih. Platforma spodbuja tudi sodelovanje, saj lahko učenci delajo v skupinah, primerjajo svoje projekte, izmenjujejo ideje in izboljšujejo delovanje modelov.
Platforma omogoča uporabo pri različnih predmetih, saj se modeli lahko povežejo z matematičnimi, naravoslovnimi, jezikovnimi in družboslovnimi vsebinami. Učenci se učijo, kako AI lahko podpira ustvarjanje rešitev za realne probleme, razvijajo digitalne kompetence in hkrati razumejo etične in družbene vidike uporabe umetne inteligence.
Primeri uporabe
Jeziki - Prepoznavanje vrst besedila
Pri pouku jezikov učenci uporabijo Machine Learning for Kids za izdelavo modela, ki prepoznava vrste besedil, na primer novico, pesem ali opis izdelka. Učenci zberejo različne primere besedil, jih naložijo v model in ga učijo, kako klasificirati besedila po tipu. Nato ustvarijo interaktivno aplikacijo, kjer uporabnik vnese besedilo, model pa določi njegovo vrsto.
Med aktivnostjo učenci razvijajo logično in analitično razmišljanje, pridobivajo veščine obdelave podatkov in razumevanja vzorcev v jeziku. Hkrati izboljšujejo razumevanje različnih stilov pisanja, besedišča in značilnosti različnih besedilnih vrst.
Projekt spodbuja tudi sodelovanje, saj lahko učenci primerjajo modele, razpravljajo o učinkovitosti klasifikacije in izboljšujejo svoje modele z dodatnimi primeri. Machine Learning for Kids omogoča integracijo jezikovne vsebine in digitalnih kompetenc, hkrati pa učence uvaja v temelje umetne inteligence na interaktiven in praktičen način.
Kemija - Prepoznavanje kemijskih spojin
Pri kemiji učenci uporabijo Machine Learning for Kids za izdelavo modela, ki prepoznava kemijske spojine na podlagi njihovih formul ali lastnosti. Učenci vnesejo različne primere spojin, kot so soli, kisline in baze, in jih klasificirajo po skupinah. Nato ustvarijo interaktivno aplikacijo, kjer uporabnik vnese formulo ali lastnosti spojine, model pa predlaga, kateri tip spojine je prikazan.
Med aktivnostjo učenci razvijajo sposobnost analiziranja kemijskih podatkov, logično razmišljanje in prepoznavanje vzorcev v kemijskih strukturah. Prav tako utrjujejo znanje o lastnostih različnih spojin, njihovih značilnostih in uporabi.
Projekt spodbuja eksperimentiranje in izboljševanje modela, saj učenci preverjajo, kje model deluje pravilno, kje prihaja do napak, in dodajajo dodatne podatke za natančnejše rezultate. Aktivnost omogoča povezovanje kemije z digitalnim ustvarjanjem in razvojem algoritmičnih veščin, kar krepi interdisciplinarno učenje in razumevanje kemijskih konceptov na praktičen način.