Module 1.1 · How AI works (Hiểu về AI)
Thuộc Package 1 · Understand AI.
Tôi giải thích được cho người khác vì sao cùng một câu hỏi, AI mỗi lần trả lời một khác.
| Unit | 4 |
| Mastery level | 6 tới 11 |
| Lớp (VN) | 6 tới 8 |
Dạy module này theo kiểu IB
Đưa learner hai câu trả lời của cùng một prompt chạy hai lần, hỏi 'vì sao khác nhau' trước khi giảng bất cứ điều gì về mô hình.
Unit 1 · What AI and GenAI are (AI và GenAI là gì)
Tôi sẽ làm được phân biệt AI, AI tạo sinh và một chương trình thường, kèm ví dụ mình gặp hằng ngày.
Mastery level 6-8 · Lớp 6 · Function (Chức năng)
| Bậc | Learner làm được gì |
|---|---|
| Đang hình thành | Gọi mọi thứ máy làm là 'AI'; kể được vài ứng dụng khi được nhắc |
| Đạt | Xếp đúng ví dụ vào ba ô: chương trình thường, AI phân loại, AI tạo sinh, và nói vì sao |
| Vững | Gặp một sản phẩm mới, tự hỏi và trả lời được 'phần nào của nó là tạo sinh, phần nào là luật cứng' |
Bằng chứng đạt. Learner cầm ba ví dụ (máy tính bỏ túi, gợi ý phim, chatbot) xếp đúng ô và giải thích được tiêu chí xếp.
Hiểu lầm thường gặp. Nghĩ AI là một con robot biết suy nghĩ, thay vì một mô hình thống kê đoán mảnh chữ tiếp theo.
Knowledge node. AI và GenAI là gì
Unit 2 · Models learn from data (Mô hình học từ dữ liệu)
Tôi sẽ làm được kể được mô hình học từ dữ liệu nào, và vì sao dữ liệu lệch thì mô hình lệch theo.
Mastery level 6-9 · Lớp 6 · Systems (Hệ thống)
| Bậc | Learner làm được gì |
|---|---|
| Đang hình thành | Nói được 'AI học từ dữ liệu' như một câu thuộc lòng |
| Đạt | Cho một ví dụ dữ liệu lệch (ảnh chó toàn chụp ngoài trời) và đoán đúng mô hình sẽ sai kiểu gì |
| Vững | Tự nghĩ ra một ca dữ liệu lệch trong đời thật và nói hậu quả cho người bị ảnh hưởng |
Bằng chứng đạt. Learner đoán trước được 'mô hình nhận diện chó nuôi trong nhà sẽ trượt' khi biết ảnh huấn luyện toàn chó ngoài trời.
Hiểu lầm thường gặp. Tưởng mô hình 'tra cứu' một kho sự thật, thay vì học ra quy luật từ dữ liệu.
Knowledge node. Mô hình học từ dữ liệu
Unit 3 · Hallucination and limits (Ảo giác và giới hạn của mô hình)
Tôi sẽ làm được chỉ ra một câu trả lời bịa của AI và nói được vì sao mô hình bịa mà không biết mình bịa.
Mastery level 7-10 · Lớp 7 · Perspective (Góc nhìn)
| Bậc | Learner làm được gì |
|---|---|
| Đang hình thành | Biết chuyện 'AI có khi nói sai' nhưng vẫn tin câu trả lời viết trôi chảy |
| Đạt | Bắt được một chi tiết bịa trong câu trả lời khi được bảo 'trong này có một chỗ sai' |
| Vững | Chủ động nghi đúng chỗ: tên riêng, con số, trích dẫn: và nói được vì sao đó là chỗ hay bịa |
Bằng chứng đạt. Đưa learner một đoạn AI viết có một trích dẫn bịa; learner khoanh đúng và nói cách kiểm.
Hiểu lầm thường gặp. Tin rằng câu trả lời viết trôi chảy, có cấu trúc thì chắc là đúng.
Knowledge node. Ảo giác và giới hạn của mô hình
Unit 4 · Verify what AI says (Kiểm chứng thông tin từ AI)
Tôi sẽ làm được kiểm lại một thông tin AI đưa ra bằng ít nhất một nguồn độc lập trước khi dùng.
Mastery level 8-11 · Lớp 8 · Evidence (Bằng chứng)
| Bậc | Learner làm được gì |
|---|---|
| Đang hình thành | Kiểm khi được nhắc, bằng cách hỏi lại chính AI đó |
| Đạt | Tự tìm một nguồn độc lập cho thông tin quan trọng, và nói được vì sao nguồn đó độc lập |
| Vững | Phân loại được thông tin nào đáng công kiểm, thông tin nào sai cũng không sao, và kiểm đúng chỗ đáng |
Bằng chứng đạt. Trước khi dùng một con số AI đưa vào bài của mình, learner dán được link nguồn độc lập xác nhận con số đó.
Hiểu lầm thường gặp. Dùng chính AI đó để kiểm chứng câu trả lời của nó.
Knowledge node. Kiểm chứng thông tin từ AI