AI Teen

Hiểu AI, dùng AI có trách nhiệm, giữ vững phán đoán của mình.

Understand AI, use it responsibly, keep your own judgement.

Essential Question

Khi AI nói chuyện như người thật, làm sao để mình hiểu nó thực sự là gì — và vẫn là người quyết định cuối cùng?

When AI talks like a real person, how do I understand what it truly is — and remain the one who makes the final call?

Desired Understandings

1. AI không phải một thứ duy nhất: có công ty, model và ứng dụng, mỗi lớp làm một việc khác nhau.
   AI is not one thing: companies, models and applications each play a different part.
2. AI đọc, nhớ và “nghĩ” theo cách rất khác người: bằng token và ngữ cảnh có giới hạn.
   AI reads, remembers and “thinks” very differently from people: through tokens and a limited context.
3. AI có thể trôi chảy mà vẫn sai, thiên lệch hoặc giả mạo, nên kiểm chứng là trách nhiệm của người dùng.
   AI can be fluent yet wrong, biased or fake, so verifying is the user’s responsibility.
4. Mình quyết định điều gì chia sẻ với AI và điều gì tin từ AI.
   I decide what to share with AI and what to believe from it.

10 Learning Outcomes

ID	Outcome	Buổi / Lessons
C1.1	Phân biệt được AI và Generative AI thông qua các ứng dụng trong đời sống. Distinguish AI from Generative AI through everyday applications.	1
C1.3	Phân biệt được AI Model và AI Application. Distinguish an AI Model from an AI Application.	2, 11
C1.4	Giải thích được vai trò của Token trong quá trình sử dụng GenAI. Explain the role of Tokens when using GenAI.	4
C1.6	Nhận diện được dấu hiệu AI mất thông tin ngữ cảnh trong hội thoại dài. Recognise signs that AI has lost context in a long conversation.	6, 11
C2.1	Kiểm chứng được một thông tin do AI cung cấp bằng nguồn đáng tin cậy. Verify information from AI using a reliable source.	7, 11
C2.3	Nhận diện được dấu hiệu nội dung có thể bị tạo hoặc chỉnh sửa bằng AI. Recognise signs that content may be AI-generated or edited.	8
C2.4	Nhận diện được biểu hiện thiên lệch (Algorithmic Bias) trong kết quả AI. Recognise signs of Algorithmic Bias in AI results.	9
C2.5	Phân loại được thông tin nhạy cảm không nên cung cấp cho AI công khai. Classify sensitive information that should not be given to public AI.	10, 11
C5.1	Biểu diễn được mối quan hệ giữa các khái niệm bằng Concept Map. Represent relationships between concepts with a Concept Map.	3, 12
C5.2	Đặt được câu hỏi đào sâu để làm rõ một khái niệm hoặc vấn đề chưa hiểu. Ask probing questions to clarify an unclear concept or problem.	5, 12

Hỗ trợ, không đánh giá riêng / Supporting, not assessed separately

• C1.2 — Dạy kèm trong buổi 2 và 3 (không đánh giá riêng).
  Taught inside lessons 2 and 3 (not assessed separately).

12 buổi học / Lessons

#	Buổi học / Lesson	Guiding Question	LO
1	AI hay Generative AI? AI or Generative AI?	Google Maps và ChatGPT đều được gọi là “AI” — vậy chúng giống hay khác nhau? Google Maps and ChatGPT are both called “AI” — are they the same or different?	C1.1
2	Model hay ứng dụng? Model or application?	Bố vừa mua ChatGPT Plus — vậy bố đã mua GPT-5 chưa? Dad just bought ChatGPT Plus — did he buy GPT-5?	C1.3
3	Bản đồ khái niệm Concept map	Làm sao vẽ được một “bản đồ” để không bao giờ nhầm công ty, model và ứng dụng? How can I draw a “map” so I never confuse company, model and application again?	C5.1
4	Token là gì? What is a token?	AI không đọc “chữ” như mình — vậy nó đọc cái gì? AI does not read “words” like I do — so what does it read?	C1.4
5	Câu hỏi đào sâu Probing questions	Câu hỏi nào đủ sâu để buộc AI — và chính mình — phải nghĩ lại? What question is deep enough to make AI — and me — think again?	C5.2
6	AI quên mất rồi When AI forgets	Tại sao AI đang nghe lời bỗng quên mất điều em đã dặn? Why does an AI that was following me suddenly forget what I told it?	C1.6
7	Trôi chảy không có nghĩa là đúng Fluent is not the same as true	AI nói đúng hay chỉ nói trôi chảy — làm sao em phân biệt được? Is AI right, or just fluent — how can I tell?	C2.1
8	Thật hay giả? Real or fake?	Nếu clip này là giả, ai phải trả giá cho cú bấm “chia sẻ” của mình? If this clip is fake, who pays for my “share” button?	C2.3
9	AI học từ ai? Who does AI learn from?	Khi AI luôn gợi ý “kỹ sư” cho bạn trai và “giáo viên” cho bạn gái, AI đang học từ ai? When AI keeps suggesting “engineer” to boys and “teacher” to girls, who is it learning from?	C2.4
10	Điều gì không nên nói với AI? What not to tell AI	Điều em nói với AI hôm nay có thể quay lại với em vào ngày mai không? Could what I tell AI today come back to me tomorrow?	C2.5
11	Luật chơi AI của riêng em My own AI playbook	Luật chơi AI của riêng mình sẽ được viết như thế nào để mình thật sự làm theo? How do I write my own AI rules so that I will really follow them?	C1.3 C1.6 C2.1 C2.5
12	Em là người thầy I am the teacher	Em thuyết phục người thân hiểu và dùng AI an toàn bằng cách nào? How do I help my family understand and use AI safely?	C5.1 C5.2

Ma trận LO × Buổi / LO × Lesson matrix

LO	Outcome	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12
C1.1	Phân biệt được AI và Generative AI thông qua các ứng dụng trong đời s…	●
C1.3	Phân biệt được AI Model và AI Application.		●									●
C1.4	Giải thích được vai trò của Token trong quá trình sử dụng GenAI.				●
C1.6	Nhận diện được dấu hiệu AI mất thông tin ngữ cảnh trong hội thoại dài.						●					●
C2.1	Kiểm chứng được một thông tin do AI cung cấp bằng nguồn đáng tin cậy.							●				●
C2.3	Nhận diện được dấu hiệu nội dung có thể bị tạo hoặc chỉnh sửa bằng AI.								●
C2.4	Nhận diện được biểu hiện thiên lệch (Algorithmic Bias) trong kết quả …									●
C2.5	Phân loại được thông tin nhạy cảm không nên cung cấp cho AI công khai.										●	●
C5.1	Biểu diễn được mối quan hệ giữa các khái niệm bằng Concept Map.			●									●
C5.2	Đặt được câu hỏi đào sâu để làm rõ một khái niệm hoặc vấn đề chưa hiể…					●							●