Strojové učení – Posilované učení

Materiál srozumitelně vysvětluje princip učení metodou pokus/omyl, kdy agent (AI systém) získává odměny za správná rozhodnutí a tresty za chyby. Diskuse je vedena o tom, jak se lidé učí ze zkušeností, a doplněná o motivační video s AI agenty učícími se běhat. Praktická část probíhá s hrou Hexapawn, práce s herním stromem (vizualizace rozhodování). Následuje trénování neporazitelného modelu v interaktivní aplikaci. Žáci hrají hru, narazí na její limity a následně sledují, jak se s limity vypořádává stroj. Metodou pokus–omyl dochází k hlubšímu pochopení principu zpětné vazby v algoritmech.

Jedním z nejsilnějších didaktických prvků je využití herního stromu. Žáci se učí rozkládat komplexní problém (hru) na jednotlivé stavy a rozhodovací uzly. Herní strom ukazuje, že „inteligence“ stroje v tomto případě není nic jiného než systematické procházení možností a eliminace chybných cest. Žáci jsou vedeni k tomu, aby o technologii přemýšleli v širším kontextu.

V reflexní fázi žáci diskutují o chybách modelu a o tom, co by se stalo, kdyby měli k dispozici více dat (her). Experimentální ověřování vede k trvalejšímu osvojení znalostí.

Lekce rozvíjí Klíčovou kompetenci digitální – digitální vývoj a inovace – učitel zařazuje projektové úlohy, v nichž digitální technologie slouží k inovaci pracovního postupu nebo výstupu, a hodnotíme, jak inovace ovlivnila efektivitu práce. U žáků je žádoucí, aby hodnotili možnosti a hledali a využívali příležitosti, které nabízejí nové digitální technologie pro školní i mimoškolní práci. Zároveň rozvíjí Klíčovou kompetenci k podnikavosti a pracovní – nápady, příležitosti a výzvy – učitel vede žáky k tomu, aby revidovali výběr nápadů podle potřeb a nových informací, které se objeví během procesu realizace. U žáků je žádoucí, aby rozpoznávali příležitosti a výzvy pro změnu k lepšímu.