Vector

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В STEM-ОСВІТІ

Вдосконалення практичних умінь та навичок використання штучного інтелекту в STEM-освіті з метою розвитку інноваційного мислення та формування цифрової компетентності. Освоєння практичних інструментів ШІ для розв’язання прикладних задач у науці, технологіях, інженерії та математиці з метою підвищення ефективності навчання та формування відповідального ставлення до використання сучасних технологій

ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В STEM-ОСВІТІ

Суб’єкт підвищення кваліфікації:

Хмельницький національний університет

Інформація про розробника (розробників):

Віталій Алексейко, асистент кафедри комп'ютерної інженерії та інформаційних систем Хмельницького національного університету

Напрями підвищення кваліфікації:

  • цифрові технології педагогічної діяльності на рівні базової середньої освіти(ГХЗВ)

Форма (форми) підвищення кваліфікації:

  • дистанційна

Види підвищення кваліфікації:

  • курси (навчання за програмами підвищення кваліфікації)

Цільова група:

  • Вчитель закладу загальної середньої освіти

Перелік професійних стандартів:

  • «Вчитель закладу загальної середньої освіти» (2024)

Складники системи освіти та рівні освіти:

  • повна загальна середня освіта

Професійні компетентності за професійними стандартами педагогічних працівників:

  • Вчитель ЗЗСО. А3. Інформаційно-цифрова компетентність
  • Вчитель ЗЗСО. Г2. Організаційна компетентність
  • Вчитель ЗЗСО. Д1. Здатність до навчання впродовж життя
  • Керівник ЗЗСО. Д2.Здатність до навчання впродовж життя

1. Вступ до штучного інтелекту та його роль у STEM 

Поняття, історія та напрями розвитку ШІ, використання ШІ у STEM: приклади реальних проєктів

2. ШІ в науці: моделювання, аналіз даних, експеримент 

Використання ШІ в природничих науках: біологія, хімія, фізика, екологія. Моделювання процесів і прогнозування результатів експериментів. Робота з науковими даними: пошук закономірностей, автоматизований аналіз. 

3. ШІ в технологіях та інженерії

Інженерні застосування ШІ: автоматизація, робототехніка, цифрові двійники. Алгоритми оптимізації та прогнозування у виробництві. Математичне моделювання та аналітика даних за допомогою ШІ.

4. Інструменти та платформи для роботи з ШІ у STEM

Огляд доступних ШІ-інструментів: ChatGPT, Copilot, Gemini, Grok, Gama тощо. Основи роботи з нейронними мережами без програмування.

5. Освітні можливості ШІ: підтримка навчання і викладання

ШІ в освіті: адаптивне навчання, інтелектуальні тьютори, генерація навчального контенту. Інтеграція ШІ у STEM-курси. Приклади використання ШІ для формувального оцінювання та індивідуалізації навчання.

6. Відповідальне та етичне використання ШІ у STEM

Тенденції розвитку ШІ у науці й освіті. Питання етики, упередженості даних, авторського права та цифрової безпеки. Формування цифрової компетентності та критичного мислення у студентів.

По завершенню сертифікатної програми слухачі мають: використовувати свої знання, розуміння та базові навички дослідження і розробки в галузі STEM для ефективного застосування інструментів штучного інтелекту; уміти застосовувати ШІ для аналізу даних, моделювання та розв’язання прикладних задач у науці, технологіях, інженерії та математиці; уміти критично оцінювати результати, отримані за допомогою систем ШІ, та усвідомлювати їхні обмеження; уміти працювати з цифровими платформами, що використовують алгоритми машинного навчання; уміти створювати або адаптувати прості моделі ШІ для освітніх чи дослідницьких цілей; уміти заохочувати інших до відповідального та етичного використання штучного інтелекту в освітньому і професійному середовищі