Materiál do výuky
Syntetická realita (deepfakes)
Výuková aktivita se zaměřuje na problematiku syntetické reality a využívání deepfake technologií, které umožňují vytvářet přesvědčivá počítačem generovaná média. Žáci se naučí, jak generativní umělá inteligence zásadně mění způsob digitální manipulace s obsahem, jako jsou texty, obrázky, videa a zvuky. Lekce ukazuje na etická dilemata spojená s vytvářením syntetických influencerů a diskutuje důsledky pro důvěru, pravdu a objektivitu v online prostoru. Žáci budou analyzovat, jak syntetická realita ovlivňuje veřejné mínění a chování lidí na sociálních sítích a jiných digitálních platformách. Cílem aktivity je vybavit žáky dovednostmi kritického myšlení, které jim umožní posuzovat obsah, který je jim nabízen online. Žáci se seznámí s výhodami a riziky spojenými s těmito technologiemi a jejich dopady na společnost. Aktivita také podporuje schopnost porozumět etickým a společenským otázkám, které syntetická média vyvolávají. Na závěr žáci vytvoří vlastní argumenty pro a proti využívání syntetických médií v různých oblastech života. Lekci lze odučit celou (90 minut), nebo její kratší verzi (45 minut) a je určená pro žáky 8. a 9. ročníků ZŠ.
Všechny materiály jsou publikovány pod licencí Creative Commons - Uveďte původ 4.0.
Autorka
EN
Eva Nečasová
Materiály ke stažení
Digitalni-kompetence-AI_medialni-vychova-05_plan-lekce.pdf
1.19 MB, PDFDigitalni-kompetence-AI_medialni-vychova-05_prezentace.pdf
6.54 MB, PDFDigitalni-kompetence-AI_medialni-vychova-05_pracovni-list-02.pdf
81.96 kB, PDFDigitalni-kompetence-AI_medialni-vychova-05_pracovni-list-01.pdf
53.68 kB, PDFMetodika
Zařazeno v rámci revidovaného RVP od 2025
Vzdělávací oblasti a očekávané výsledky učení
Klíčové kompetence
- Základní vzdělávání
- Klíčová kompetence komunikační
- Porozumění
- 2. stupeň, 9. ročník
- Přemýšlí o komunikačním záměru autora sdělení.
- Základní vzdělávání
- Klíčová kompetence digitální
- Digitální informace a data
- 2. stupeň, 9. ročník
- Data získaná na základě vlastních kritérií a formulovaných dotazů z různých digitálních zdrojů posuzuje z hlediska souladu s již známými poznatky i nároku na spolehlivost zdroje.
