Раздел объяснит, почему основы искусственного интеллекта становятся частью цифровой грамотности старшеклассника. Здесь будут обозначены проблема недостатка доступных практических материалов, цель и задачи проекта, предполагаемый продукт, его аудитория и способы применения на уроках информатики. Также будут кратко описаны методы анализа источников, разработки заданий и проверки их понятности.

В разделе будут раскрыты основные значения понятия «искусственный интеллект», различия между алгоритмом, программой и обучаемой моделью. Учащиеся познакомятся с машинным обучением, классификацией, прогнозированием и генерацией информации. Материал будет изложен без сложных математических доказательств, но с примерами из поисковых систем, рекомендаций, распознавания изображений и чат-ботов.

Пункт посвящён роли данных в обучении и работе интеллектуальных систем. Будут рассмотрены обучающая и тестовая выборки, признаки, классы, качество разметки, переобучение и ошибки классификации. Отдельно будет показано, почему неполные или предвзятые данные влияют на результат модели и почему один и тот же алгоритм может по-разному работать на разных наборах примеров.

Раздел систематизирует правила безопасной работы с нейросетевыми сервисами. В нём будут рассмотрены защита персональных данных, авторское право, академическая честность, проверка фактов, возможная предвзятость и ограничения автоматических ответов. Теоретические положения будут связаны с конкретными школьными ситуациями: подготовкой сообщения, созданием изображения, переводом текста и анализом результата чат-бота.

В пункте будет описан принцип построения заданий для старшеклассников: постановка учебной цели, выбор цифрового инструмента, формулировка инструкции, определение ожидаемого результата и критериев оценивания. Будут учтены постепенное усложнение, доступность интерфейсов, возможность выполнить работу без передачи личных данных и необходимость объяснить полученный результат собственными словами.

Практическая часть представит набор упражнений, связанных с реальными учебными действиями. Среди них будут определение признаков и классов, простая классификация данных, сравнение ответов разных запросов, выявление фактических ошибок, составление инструкции для модели и оценка сгенерированного текста. Для каждого задания будут указаны цель, оборудование, порядок действий, форма результата и вопросы для обсуждения.

Раздел покажет, как проводить задания индивидуально, в парах или малых группах, распределять время и организовывать обсуждение результатов. Будут предложены критерии оценки: понимание терминов, последовательность действий, качество проверки информации, соблюдение правил безопасности и самостоятельность пояснения. Также будут описаны варианты адаптации заданий для учащихся с разным уровнем подготовки.

В пункте будут представлены способы проверки качества разработанного комплекта: наблюдение за выполнением, анализ ошибок, короткий опрос и сравнение результатов до и после занятий. Особое внимание уделяется тому, смогли ли учащиеся отличить факт от предположения, обнаружить ошибку нейросети и объяснить, почему нельзя без проверки использовать автоматически созданный ответ.

В заключении будут обобщены результаты разработки и апробации практических заданий, а также определено, какие знания и навыки формируются у старшеклассников. Будет показано значение сочетания теории, эксперимента и критической проверки результата. Кроме того, будут обозначены ограничения комплекта и возможные направления дальнейшего расширения: новые инструменты, межпредметные задачи и задания по анализу больших наборов данных.

В разделе будут собраны использованные учебные пособия, научно-популярные издания, официальные материалы образовательных и технологических организаций, а также документы о защите данных и цифровой этике. Источники будут оформлены единообразно и подобраны так, чтобы подтверждать определения, описания алгоритмов, рекомендации по безопасности и методические решения, применённые при создании заданий.