омплект матеріалів до уроку №3 «Як навчаються машини. Дані, алгоритми та моделі» призначений для учнів і учениць 10 класу та розроблений відповідно до календарно-тематичного планування курсу «Штучний інтелект».
Матеріали допомагають сформувати зрозуміле уявлення про основні етапи машинного навчання та взаємозв’язок між даними, мітками, ознаками, алгоритмом, моделлю і прогнозом. Урок побудовано у форматі навчального дослідження з практичним моделюванням без програмування.
Під час заняття учні та учениці:
з’ясовують, як система навчається на прикладах;
розрізняють дані, ознаки, алгоритм навчання, модель і прогноз;
досліджують принцип роботи спам-фільтра;
аналізують тренувальні повідомлення та визначають їхні ознаки;
створюють просте правило паперової моделі;
перевіряють модель на нових повідомленнях;
пояснюють причини помилкових прогнозів;
досліджують вплив малих, незбалансованих і неправильно позначених наборів даних;
формулюють висновок про необхідність тестування моделі та перевірки її результатів людиною.
Дослідницьке питання уроку: «Чому модель може помилятися, навіть якщо алгоритм працює правильно?»
До комплекту входять:
докладний конспект для вчителя з метою, очікуваними результатами, розподілом часу, репліками, запитаннями та методичними підказками;
презентація до уроку в єдиному технологічному стилі;
два компактні учнівські робочі аркуші формату А4 в альбомній орієнтації;
формуляр із правильними відповідями для вчителя;
тренувальні й тестові повідомлення для створення паперової моделі спам-фільтра;
завдання для аналізу причин помилок моделі;
рефлексія та самооцінювання;
домашня дослідницька робота;
тематична обкладинка для публікації.
Матеріали можна використовувати під час очного, дистанційного або змішаного навчання. Комплект готовий до демонстрації, друку та проведення повноцінного 45-хвилинного уроку.
