Giao diện
Buổi 9 — AI học từ ai?
Lesson 9 — Who does AI learn from? · AI Teen
Guiding Question (Compelling)
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?
1. Learning Outcomes (Backward Design — bước 1)
| ID | Outcome | Performance Task trong khung / Framework task |
|---|---|---|
C2.4 | Nhận diện được biểu hiện thiên lệch (Algorithmic Bias) trong kết quả AI. Recognise signs of Algorithmic Bias in AI results. | AI liên tục gợi ý nghề kỹ sư cho nam và nghề giáo viên cho nữ. Học sinh chỉ ra khuôn mẫu giới tính trong câu trả lời. AI keeps suggesting engineer for boys and teacher for girls. The learner points out the gender stereotype. |
Performance Task của buổi / Lesson performance task: Chỉ ra khuôn mẫu giới tính trong kết quả AI và đề xuất cách phản ứng.
Point out the gender stereotype in AI results and propose a response.
2. Evidence & Assessment (bước 2)
3 bước đánh giá tổng kết (assess) · 17 màn hình · mọi tương tác đều ghi evidence.
3 summative steps · 17 screens · every interaction leaves evidence.
| Bước / Step | LO | Loại / Type | Nội dung / Prompt |
|---|---|---|---|
s13 | C2.4 | Chọn đáp án Choice | AI vẽ “bác sĩ” luôn là nam và “y tá” luôn là nữ. Đây là gì? |
s14 | C2.4 | Chọn đáp án Choice | Hai bạn có sở thích khác nhau và AI gợi ý khác nhau theo sở thích đã nêu. Có phải thiên lệch không? |
s15 | C2.4 | Tự luận Text | AI liên tục gợi ý kỹ sư cho nam và giáo viên cho nữ. Chỉ ra khuôn mẫu và nói em sẽ làm gì. |
3. Learning Plan — 120 phút (bước 3)
| Chặng / Phase | Phút | CRA | Hoạt động của mentor / Mentor activity | Màn hình / Screens |
|---|---|---|---|---|
| Gợi mở Wonder | 10 | C | Hai bạn Nam và Lan hỏi cùng một câu nhưng nhận gợi ý nghề khác nhau. Nam and Lan ask the same question but get different career suggestions. | 3 |
| Khám phá Explore | 35 | C | Thí nghiệm A/B: chỉ đổi tên/giới trong prompt, giữ nguyên mọi thứ khác; so sánh kết quả. A/B experiment: change only the name/gender in the prompt, keep all else; compare results. | 4 |
| Biểu diễn Represent | 25 | R | Bảng so sánh Prompt A | Prompt B | Điểm khác. Comparison table Prompt A | Prompt B | Difference. | 2 |
| Khái quát Abstract | 20 | A | Định nghĩa thiên lệch thuật toán bằng lời của mình. Define algorithmic bias in your own words. | 3 |
| Thiết kế lại Redesign | 20 | A | Performance Task: nhận diện thiên lệch trong tình huống mới và đề xuất phản ứng. Performance Task: spot bias in a new case and propose a response. | 3 |
| Nhìn lại Reflect | 10 | A | Nghĩ về lần em đã tin gợi ý của AI mà không hỏi lại. Think of a time you trusted an AI suggestion without questioning it. | 2 |
4. IB
| Key concepts | Góc nhìn / Perspective · Bản sắc / Identity |
| Global context | Bản sắc & các mối quan hệ / Identities & relationships |
| ATL skills | Tư duy / Thinking · Xã hội / Social |
| Learner profile | Cởi mở / Open-minded · Biết quan tâm / Caring |
5. Vật liệu / Materials
- Máy có Claude
Computers with Claude - Bảng so sánh 2 cột
Two-column comparison sheet - Bộ prompt A/B mẫu
Sample A/B prompts
6. Màn hình học viên / Learner screens
Xem toàn bộ 17 màn hình / Show all 17 screens
| # | Chặng | Loại | Nội dung |
|---|---|---|---|
| 1 | Gợi mở | Thông tin | Nam và Lan cùng hỏi AI: “Gợi ý nghề cho em.” AI gợi ý kỹ sư cho Nam và giáo viên cho Lan. |
| 2 | Gợi mở | Chọn đáp án | Em cảm thấy thế nào về kết quả này? |
| 3 | Gợi mở | Biểu mẫu nhiều ô | AI học khuôn mẫu này từ đâu? Ghi hai giả thuyết của em. |
| 4 | Khám phá | Thông tin | Thí nghiệm A/B: hỏi AI cùng một câu về sở thích Toán và vẽ, chỉ khác tên Nam so với Lan. |
| 5 | Khám phá | Chọn đáp án | Nếu chỉ đổi tên mà gợi ý đổi theo, điều đó cho thấy gì? |
| 6 | Khám phá | Thông tin | AI học từ dữ liệu do con người viết ra. Nếu dữ liệu mang định kiến, AI có thể lặp lại chúng. |
| 7 | Khám phá | Chọn đáp án | Vậy AI đã học khuôn mẫu đó từ đâu? |
| 8 | Biểu diễn | Thông tin | Lập bảng: Prompt A (tên Nam) | Prompt B (tên Lan) | Điểm khác trong kết quả. |
| 9 | Biểu diễn | Chọn nhiều | Một thí nghiệm công bằng cần giữ cố định những gì? (chọn tất cả đáp án đúng) |
| 10 | Khái quát | Tự luận | Bằng lời của em: thiên lệch thuật toán (algorithmic bias) là gì? Cho một ví dụ. |
| 11 | Khái quát | Thông tin | Vòng lặp thiên lệch: dữ liệu cũ → AI đoán → người dùng chọn theo → dữ liệu mới lại lệch. |
| 12 | Khái quát | Thông tin | Nói gọn: thiên lệch thuật toán là khi kết quả AI nghiêng một cách có hệ thống về hoặc bất lợi cho một nhóm người, thường do dữ li… |
| 13 ★ | Thiết kế lại | Chọn đáp án | AI vẽ “bác sĩ” luôn là nam và “y tá” luôn là nữ. Đây là gì? |
| 14 ★ | Thiết kế lại | Chọn đáp án | Hai bạn có sở thích khác nhau và AI gợi ý khác nhau theo sở thích đã nêu. Có phải thiên lệch không? |
| 15 ★ | Thiết kế lại | Tự luận | AI liên tục gợi ý kỹ sư cho nam và giáo viên cho nữ. Chỉ ra khuôn mẫu và nói em sẽ làm gì. |
| 16 | Nhìn lại | Tự luận | Có lần nào em tin một gợi ý của AI mà không hỏi “vì sao”? |
| 17 | Nhìn lại | Mức tự tin | Em tự tin nhận ra thiên lệch trong kết quả AI đến mức nào? |
★ = bước đánh giá tổng kết / summative step