Modul o umjetnoj inteligenciji u praksi: brzo prototipiranje uz alate („vibecoding“), kreativna ekspresija uz generativne modele i (jednako važno) odgovorno, sigurno i uključivo korištenje AI-a. Udruga se bavi promicanjem odgovorne uporabe tehnologije i razvojem znanja o umjetnoj inteligenciji.
Osnovni podaci
- Dob:
- Umjetna int.: Za mlađe i starije osnovnoškolce, te srednjoškolce
- Podatkovna: Za mlađe i starije osnovnoškolce, te srednjoškolce
- Ti i stroj: stariji osnovnoškolci i srednjoškolci
- Težište:
- Umjetna int.: upotreba, pismenost, treniranje i deploy
- Podatkovna: grafovi, statistika, vlastiti podaci
- Ti i stroj: pažnja, prijevare, novac, pretplate, prava
- Preduvjet:
- Umjetna int.: Digitalna pismenost; nadopunjuje Algoritamsko
- Podatkovna: Digitalna pismenost
- Ti i stroj: Digitalna pismenost
- MZO domena: A, B, D
- Infokup: Osnove informatike i DK
- Obuhvat: 3 skupa ishoda učenja iz kurikula, 42 teme
- Napredovanje: grupe po razini znanja, ne po dobi
Ciljevi modula
Umjetna inteligencija
- koristiti AI i uhvatiti ga u pogrešci
- razumjeti pristranost i granice
- (napredno) trenirati i objaviti model
Podatkovna pismenost
- pročitati graf i uočiti kad laže
- razlikovati prosjek/medijan i uzrok/korelaciju
- napraviti pošten graf iz vlastitih podataka
Ti i stroj
- uhvatiti udice i mračne obrasce
- prepoznati prijevare
- pratiti troškove i pretplate
- koristiti prava nad podacima
Ishodi učenja
Umjetna inteligencija. Polaznik trenira model na vlastitim podacima, pošteno ga vrednuje i objavljuje kao aplikaciju ili na uređaju.
Podatkovna pismenost. Polaznik čita nepoznat graf, ispravlja zavaravajući graf i iz vlastitih podataka izrađuje poštenu priču.
Ti i stroj. Polaznik prepoznaje mračne obrasce i prijevare, zbraja pretplate te provodi obiteljsku provjeru sigurnosti.
MZO ishodi (NN 22/2018)
Ishodi su mapirani na kurikulum Informatike iz Narodnih novina 22/2018. Kodovi su jedinstveni samo unutar smjera, pa je uz svaki naveden i smjer (OŠ - osnovna škola, gimn - gimnazija, PMG - prirodoslovno-matematička gimnazija).
- Umjetna inteligencija: A.7.3 (OŠ); D.2.2 (gimn). AI nije eksplicitan u NN 22/2018 (2018.)
- Podatkovna pismenost: A.7.3, A.8.1 (OŠ); C.2.3 (gimn)
- Ti i stroj: D.2.4, D.6.1 (OŠ); D.2.2 (gimn)
Razine usvojenosti
Četiri razine opisuju što ovladavanje modulom znači u praksi. Polaznik napreduje po razini, ne po dobi.
Umjetna inteligencija
- zadovoljavajuća: koristi AI alat i uoči pogrešku
- dobra: podijeli podatke na train/test i izmjeri točnost
- vrlo dobra: istrenira i pošteno ocijeni model
- iznimna: objavi model i obrazloži pristranost, granice i etiku
Podatkovna pismenost
- zadovoljavajuća: pročita jednostavan graf
- dobra: uoči kad graf zavarava
- vrlo dobra: razlikuje prosjek/medijan i uzrok/korelaciju
- iznimna: iz vlastitih podataka izradi poštenu priču (uzorkovanje, provjera)
Ti i stroj
- zadovoljavajuća: prepozna jednu ‘udicu’ u aplikaciji
- dobra: uoči prijevaru i mračni obrazac
- vrlo dobra: zbroji pretplate i prati troškove
- iznimna: provede obiteljsku provjeru i objasni prava nad podacima
Razrada
Razrada je složena po skupovima ishoda učenja i razinama znanja. Polaznik se upisuje na razinu koju je dosegao, neovisno o dobi. Klikni na temu za objašnjenje što ona pokriva.
Umjetna inteligencija
21 tema · Za mlađe i starije osnovnoškolce, te srednjoškolce
Osnovna razina
što model uči
kako model ‘uči’ iz primjera (intuicija)
korisna upotreba
praktično i pošteno korištenje AI alata
pristranost i granice
gdje AI griješi i zašto (bias)
etika i autorstvo
prava, izvori i poštenje pri korištenju AI-a
jedan generativni projekt
vlastiti mali projekt s generativnim AI-em
Srednja razina
train/test podjela
odvajanje podataka za učenje i za provjeru
točnost i overfitting
mjerenje uspjeha i opasnost pretreniranosti
matrica zabune
confusion matrix - gdje model griješi
gotov model u kodu
korištenje već gotovog modela iz koda
senzorski ML (TinyML)
strojno učenje sa senzora na malom uređaju (TinyML)
podatkovni tok (pipeline)
čišćenje → značajke → model → evaluacija
Napredna razina
neuronske mreže (osnove)
perceptron, slojevi, težine i aktivacije
veliki jezični modeli i promptanje
kako LLM-ovi rade; tokeni, kontekst, dizajn prompta
RAG (dohvat + generiranje)
spajanje pretraživanja i generiranja za točnije odgovore
embeddingi i vektorsko pretraživanje
prikaz značenja vektorima i semantičko pretraživanje
transfer learning
dograđivanje već istreniranog modela
fine-tuning (osnove)
dodatno treniranje gotovog modela za svoj zadatak
uvod u podržano učenje (RL)
agent uči kroz nagradu i pokušaj-pogrešku
AI etika i sigurnost
pristranost, štete, granice i sigurna upotreba AI-a
poštena evaluacija
ispravno mjerenje kvalitete modela
potpuna primjena (deploy)
objava modela kao aplikacije ili na uređaju
Podatkovna pismenost
13 tema · Za mlađe i starije osnovnoškolce, te srednjoškolce
Osnovna razina
čitanje grafa
kako pravilno pročitati graf
kako grafovi lažu
zavaravajuće osi, ljestvice i izbor prikaza
distribucije
kako su vrijednosti raspoređene (histogrami, raspršenost)
Srednja razina
prosjek vs medijan
kad prosjek vara, a medijan bolje opisuje
uzrok ≠ korelacija
povezanost nije isto što i uzrok
postotci i rizik
kako se ne dati zavarati postocima
uzorkovanje i pristranost
slučajni vs prigodni uzorak; selekcijska pristranost
Napredna razina
vlastiti skup podataka
prikupljanje vlastitih podataka
čišćenje podataka
sređivanje neurednih podataka
od tablica do pandas
od proračunske tablice do obrade podataka u pandas
intuicija testiranja hipoteza
nul-model, simulacija i p-vrijednost (intuitivno)
porijeklo i etika podataka
odakle podaci, licence, privatnost i pristanak
pošten i jasan graf
izrada grafa koji ne vara
Ti i stroj
8 tema · stariji osnovnoškolci i srednjoškolci
Osnovna razina
pažnja i ‘udice’
kako aplikacije zadržavaju pažnju (dark patterns)
ekran i vlastito vrijeme
upravljanje vremenom pred ekranom
prepoznavanje prijevara
uočavanje čestih online prijevara
Srednja razina
novac i kartice
sigurno plaćanje i zaštita kartica
pretplate koje ne prestaju
skrivene i teško-otkazive pretplate
kupnja na internetu
sigurna i pametna online kupnja
Napredna razina
sitni tisak i ugovori
što zapravo piše u uvjetima koje prihvaćaš
prava nad podacima
tvoja prava (GDPR): uvid, ispravak, brisanje