Образовательные материалы

В рамках второго этапа развития проекта «Академия искусственного интеллекта для школьников» были разработаны учебные материалы по машинному обучению и основам программирования на Python. В настоящий момент они проходят апробацию в школах 7 регионов: Москвы, Республики Татарстан, Новосибирской, Нижегородской, Калужской, Новгородской, и Липецкой областей.

После завершения апробации и доработки материалов на основании полученной обратной связи на сайте Академии будут доступны для скачивания:

Просветительские уроки для 5-6 классов, рассказывающие о применении технологий искусственного интеллекта в разных сферах деятельности человека. В комплект каждого урока входят презентация и методические карты для учителя. Курс предполагает 7 уроков.
Модуль по основам искусственного интеллекта и машинного обучения, встраиваемый в программу уроков для 7-8 классов. В течение 10 занятий ученики разберут темы «Введение в машинное обучение», «Данные», «Описательная статистика», «Визуализация» и подготовят финальный проект. В комплекте каждого урока есть презентации, методические рекомендации для учителя и материалы для практических занятий.
Факультативный курс по машинному обучению, который рассчитан на учеников 8-11 классов. В ходе занятий ученики знакомятся с основными алгоритмами и методами машинного обучения. По завершении курса им предстоит финальный проект – разработка приложения по рекомендации фильмов на основании предпочтений пользователя.

Дмитрий Богданов Учитель информатики Школы № 1474 г. Москвы

«Относительно недавно тема больших данных стремительно перешла от исследовательских разработок к полномасштабному промышленному использованию. В силу большой инертности система образования (высшего и среднего) оказалась не готовой к адаптации передового практического опыта и включению его в существующие учебные программы. Многие учителя и преподаватели, будучи профессионалами в педагогике, оказались в затруднительном положении при попытках самостоятельного изучения новейших методов машинного обучения, анализа больших данных, создания нейронных сетей и т. д. Считаю, что работа Фонда в данном направлении существенно облегчает работу учителей и преподавателей, стремящихся повысить качество учебного процесса, предоставляет доступ к актуальному адаптированному контенту и способствует широкому распространению современных ИТ в сфере образования».