Předpojatost v počítačovém vidění – Ju a Pí na nákupu

Lekce začíná příběhem, ve kterém se roboti Ju a Pí vydávají na nákup s úkolem přinést jablka a ananas. Přestože mají odborné knihy plné informací, nejsou schopni najít ovoce, protože očekávají, že budou hledat jabloně (stromy) nebo keř plný ananasů. Diskuse je vedena o tom, jak si lidé vytvářejí představy na základě různorodých zkušeností a příkladů, zatímco stroje se učí pouze z dat, která jim poskytneme. Jakou podobu může mít jablko nebo ananas? Jak je bezpečně rozpoznat? Jak dlouho je třeba trénovat?

V aktivitě si žáci zkoušejí trénovat vlastní model strojového učení pomocí aplikace Teachable Machine – připravují trénovací sadu a poté testují, jak dobře model rozpoznává různé objekty. V závěrečné reflexi si žáci sdílejí své poznatky, jak předpojatost vzniká a jak může ovlivnit rozhodování AI systémů, například v rozpoznávání obličejů nebo v doporučovacích algoritmech, diskutují o tom, jak by bylo možné zlepšit modely strojového učení tím, že jim poskytneme kvalitnější a rozmanitější data. K dispozici je metodika, prezentace a pracovní list.

V rámci rozvíjení Klíčové kompetence k řešení problémů – uvědomuje si důležitost ověřování informací – učitel využívá vzdělávací strategie – umožňuje využívat prostředky digitální techniky za účelem ověřování zdrojů a poskytuje zpětnou vazbu. U žáků jsou žádoucí projevy aktivity – v modelových situacích pracuje s daty, zdroji, informacemi.

V rámci rozvíjení Klíčové kompetence digitální – informace a jiná digitální data podle potřeby sdílí se svými blízkými a učiteli – učitel využívá vzdělávací strategii – podporuje žáky v aktivním zapojování do života školy prostřednictvím digitálních technologií. U žáků jsou žádoucí projevy aktivity – používá v souvislosti s učením (výukou) doporučené nástroje a služby.