W przedszkolu nie uczy się obsługi narzędzi, tylko buduje fundament, na którym w szkole stanie sprawdzanie źródeł. Trzy fundamenty, konkretne zabawy bez użycia technologii, jedno zdanie o urządzeniach mówiących oraz to, czego w tym wieku robić nie należy.
Edukacja o AI w przedszkolu: fundament bez ani jednego ekranu Dowiedz się więcej »
Największy zysk to odzyskany czas przy pracach powtarzalnych: trzy wersje trudności tego samego zadania i redagowanie informacji zwrotnej z własnych uwag. Do tego twarde granice: żadnych danych uczniów w publicznych narzędziach i decyzja o ocenie zawsze po stronie człowieka.
AI dla nauczyciela: gdzie oszczędza czas, a gdzie przekracza granice Dowiedz się więcej »
Silne przeczucie i słabe dowody, a od następnych dziesięciu minut zależy, czy będzie z tego nauka, czy konflikt na cały rok. Pięć kroków procedury, cztery pytania rozstrzygające, co robić gdy uczeń zaprzecza i dlaczego przyznanie się musi mieć widoczne konsekwencje pozytywne.
Uczeń oddał pracę napisaną przez AI: procedura krok po kroku Dowiedz się więcej »
Temat pojawia się zwykle przy okazji problemu i w emocjach. Gotowa struktura dwudziestominutowego wystąpienia, przygotowane odpowiedzi na pytania o zakaz i wykrywacze, trzy kroki dla rodziców do zrobienia w domu oraz to, czego w takim wystąpieniu unikać.
Zebranie z rodzicami o AI: dwadzieścia minut, które oszczędzają rok Dowiedz się więcej »
Lekcja bez wykładu o sieciach neuronowych i bez wymagania wiedzy technicznej od nauczyciela. Trzy demonstracje na żywo: pytanie lokalne, to samo pytanie zadane w dwie strony i praca w parach nad wygenerowaną odpowiedzią, po których uczniowie sami formułują zasadę sprawdzania.
Scenariusz lekcji: skąd AI to wie. Trzy demonstracje na żywo Dowiedz się więcej »
Gotowy plan na 45 minut, bez potrzeby sprzętu dla uczniów. Cele, tabela przebiegu, demonstracja na neutralnym przykładzie, praca w grupach z trzema pytaniami o źródło, część o reagowaniu z trzema zasadami oraz uwagi na wypadek, gdyby temat dotyczył kogoś z klasy.
Scenariusz lekcji o deepfake: 45 minut, gotowy plan Dowiedz się więcej »
Najskuteczniejszym narzędziem nie jest wykrywacz, tylko sposób sformułowania polecenia. Pięć strategii projektowania zadań, których model nie ma z czego wygenerować, tabela przykładów przed i po oraz wyjaśnienie, dlaczego utrudnianie poleceń jest najgorszym możliwym pomysłem.
Prace domowe odporne na AI: pięć strategii i przykłady Dowiedz się więcej »
Wzór gotowy do skopiowania i wklejenia do wymagań przedmiotowych, napisany tak, żeby nie starzał się przy każdym nowym narzędziu. Osiem punktów w tabeli, sposób oznaczania poziomów przy zadaniach, jedno zdanie deklaracji ucznia oraz lista rzeczy, których w regulaminie umieszczać nie warto.
Regulamin AI w klasie: gotowy wzór na jedną stronę Dowiedz się więcej »
Uczeń w ciągu dnia słyszy trzy sprzeczne komunikaty, bo zasad nikt nie spisał. System trzech poziomów przypisywanych do zadania, projektowanie poleceń, przy których problem znika sam, procedura przy podejrzeniu niesamodzielności oraz granice korzystania przez samego nauczyciela.
AI w klasie: zasady, które da się wyegzekwować Dowiedz się więcej »
Te same dane opisuje się nagłówkami o zniszczonych mózgach i o przesadzonej panice. Co jest udokumentowane najmocniej, co pozostaje sporne, czego o AI w rękach dzieci jeszcze nie wiemy, jakie trzy pytania zadać każdemu doniesieniu i na czym oprzeć decyzje bez czekania na kolejne badania.
Badania o dzieciach i AI: co wiadomo, a co jest nagłówkiem Dowiedz się więcej »
