Практикум: развиваем универсальные навыки 21 века

Одно занятие (1 час)

Часть 1. Мотивационная

Перед учениками демонстрируются два объекта (на слайде или наглядно):

1. Калькулятор (или классическая программа на языке программирования, выполняющая строгий алгоритм if/then/else).
2. Генеративная нейросеть (пример текста или картинки, созданной ИИ за пару секунд).

Вопрос обучающимся:

И калькулятор, и нейросеть созданы с помощью кода. Но почему калькулятор никогда не сможет «придумать» стихотворение или узнать кота на фотографии, а ИИ — может? В чем принципиальная разница между тем, как «думает» человек, машина и нейросеть?

Учащиеся высказывают гипотезы: калькулятор работает по жестким правилам, а ИИ учится на примерах, умеет обобщать и анализировать.

Итог учителя:

Компьютерные программы прошлого выполняли только то, что в них прямо заложил программист. Искусственный интеллект не получает готовых правил — он находит их сам, анализируя огромные массивы данных. Это называются машинным обучением.

Часть 2. Содержательная

Интерактивная демонстрация «Как учится нейросеть?»

Учитель демонстрирует принцип обучения нейросети (на примере распознавания изображений или текста).

Презентация / Демонстрация:

·  Данные (Data): Как мы объясняем ребенку, что перед ним собака? Мы показываем ему сотни разных собак. ИИ учится точно так же — на обучающих выборках (датасетах).

·  Ошибки и коррекция: Что происходит, если ИИ путает черную кошку с собакой? Алгоритм скорректирует свои «веса» (внутренние настройки) и в следующий раз ошибется с меньшей вероятностью.

Практическое задание в парах / малых группах : «Промпт-инженер»

Задание ученикам:

Класс делится на пары. Каждой группе выдается текстовый кейс-задача, которую необходимо решить с помощью правильно сформулированного запроса (промпта) к текстовой или графической нейросети (или смоделировать алгоритм запроса на бумаге, если нет доступа к интернету).

·  Кейс 1 (Экология): Составить промпт для ИИ, чтобы он придумал 3 креативных способа вторичной переработки пластиковых бутылок для вашей школы.

·  Кейс 2 (История/Профориентация): Сформулировать запрос для ИИ, чтобы он описал один день из жизни IT-специалиста в 2035 году, учитывая этические ограничения.

·  Кейс 3 (Анализ данных): Составить запрос, определяющий, по каким критериям алгоритм должен отличить спам-письмо от важного сообщения.

Заполнение мини-карточки:

1.  Цель запроса: (Что хотим получить?)
2.  Контекст и роль ИИ: (Кем должен выступить ИИ — экспертом, дизайнером, учителем, начинающим пользователем ИИ?)
3. Ограничения: (Длина ответа, стиль, чего избегать)
4. Результат: (Что получилось после первой и повторной попытки ввода?)

Обсуждение:

Почему один и тот же ИИ может выдать абсолютно разный результат на похожие запросы? (Вывод о важности точности формулировок и понимания логики алгоритма).

Часть 3. Заключительная

Дискуссия и подведение итогов

Вопросы ученикам для обсуждения:

• Заменит ли ИИ человека в будущих профессиях, или он станет лишь помощником?
• Кто несет ответственность, если беспилотный автомобиль на основе ИИ совершит ошибку на дороге?
• Почему фраза «Garbage in, garbage out» («Мусор на входе — мусор на выходе») является главным правилом работы с искусственным интеллектом?

Итог учителя:

Искусственный интеллект — это мощный инструмент, но он не обладает сознанием, эмпатией и моралью. Качество работы ИИ полностью зависит от данных, которые дает ему человек, и от задач, которые перед ним ставятся. Главный навык человека будущего — не конкурировать с ИИ, а уметь эффективно с ним сотрудничать и критически оценивать его результаты.

3.2. Рефлексия

Упражнение «Шкала Тьюринга»:

На доске или слайде размещается шкала от 1 до 5:

• 1–2: «ИИ для меня — сложная и непонятная "черная шкатулка"».
•  3: «Я понимаю, как работает ИИ, но пока не знаю, как применять его в учебе и жизни».
•  4–5: «Я понял принципы работы ИИ и готов использовать алгоритмы как инструмент для решения задач».

Учащимся предлагается поставить отметку на шкале (или поднять соответствующее количество пальцев/карточку) и задать один «тонкий» (на факт: например, «Что такое датасет?») или «толстый» вопрос (например, «Может ли ИИ обладать настоящим творческим мышлением?»).

Рекомендуемая литература и ресурсы:

1. https://giga.chat/
2. https://alice.yandex.ru/
3. https://www.deepseek.com/en/
4. https://chat.qwen.ai/
5. https://www.kimi.ai/