Kurikulum umělé inteligence pro základní a střední školy

AI v informatice na 1. stupni

Robotí dobrodružství v bludišti

Učení se ze zkušeností
Lekce 06

Učení se ze zkušeností

Kočička se ztratila a tak se Ju a Pí vydávají na dobrodružnou cestu jejího hledání! Objeví rozsáhlý labyrint chodeb pod městem a zjistí, kam se ztrácejí všechny ponožky. Jak se ale v bludišti co nejlépe orientovat? Je lepší použít pravidlo levé ruky nebo drobečky od chleba? Jedno je ale jisté — roboti se, stejně jako lidé, neučí jen z příkladů, ale také ze zkušeností.

Jak lekce probíhá

Lekce začíná příběhem, ve kterém se roboti Ju a Pí vydávají do podzemního bludiště hledat ztracenou kočku Kočičku. Děti se zamýšlejí nad tím, jak by mohli roboti najít cestu ven, a učitel vede diskuzi o různých strategiích, které mohou použít – například pravidlo levé ruky, zpětné sledování nebo značkování cesty. Následuje praktická aktivita, při které žáci sami procházejí bludištěm na pracovním listu, přičemž sbírají ponožky a snaží se vyhnout ponožkochtivým myším. Během této aktivity si uvědomují principy učení se ze zkušeností (metody pokus-omyl). Poté učitel vysvětluje, že podobně se učí i umělá inteligence – opakováním úkolu, přijímáním zpětné vazby a zdokonalováním strategie. Žáci sledují video, ve kterém AI agenti postupně zdokonalují svůj běh, a diskutují o tom, jak se stroje učí tím, že získávají odměny za správné kroky. Lekce končí reflexí, kde děti sdílejí své strategie, diskutují o tom, jak roboti mohou aplikovat naučené zkušenosti v nových situacích. Pokud zbyde čas, zkoušejí hru Hexapawn, která ilustruje princip učení se ze zkušeností.

Informace o lekci

Dotace a ročníky

45—90 minut, 3.—5. ročníky ZŠ

Pomůcky

Pedagog: Projekční zařízení a prezentace k promítnutí
Žáci: Psací potřeby, pracovní listy

Stavební kameny

Strojové učení ze zkušeností (posilované strojové učení)

Co se žáci učí

Stroje, stejně jako lidé, se mohou učit ze zkušeností. Používají k tomu metodu pokus a omyl, kde opakovaným zkoušením nalézají to nejlepší řešení pro daný úkol.

Proč se to učí

Porozumění principu posilovaného strojového učení je důležitým dílkem v mozaice strojového učení.

Jak poznáme, že se to naučili

Vlastními slovy popíší konkrétní strategii, která je vedla k úspěchu v daném problému.

Výstupy RVP

Informatika:
Algoritmizace a programování:
I-5-2-02 popíše jednoduchý problém, navrhne a popíše jednotlivé kroky jeho řešení

Digitální kompetence

Přínos a vývoj — chápe význam digitálních technologií pro lidskou společnost, seznamuje se s novými technologiemi, kriticky hodnotí jejich přínosy a reflektuje rizika jejich využívání.

Digitální kompetence

Aplikace: Žáci aplikují strategie průchodu bludištěm a metodu pokus/omyl k řešení problému.
Analýza: Analyzují úspěšnost různých strategií a identifikují příčiny jejich efektivity či neefektivity.
Hodnocení: Hodnotí výhody a nevýhody použitých strategií a reflektují získané zkušenosti.

Pět velkých myšlenek

3-A-I lidé vs. stroje
3-A-VI učení se ze zkušenosti

Metodický materiál

Verze: 02
Počet pilotáží: 02
Poslední aktualizace: 01/25

Autorka: Bára Karpíšková
Koncepce: Eva Nečasová
Garanti: Cyril Brom, Zbyněk Filipi, Tomáš Mlynář, Pavel Kordík
Výtvarné zpracování: Jindra Janíček
Jazyková korektura: Marcela Wimmerová