PředmětyPředměty(verze: 970)
Předmět, akademický rok 2024/2025
   Přihlásit přes CAS
AI ve výuce - ADE110169
Anglický název: AI in teaching
Zajišťuje: Ústav germánských studií (21-UGS)
Fakulta: Filozofická fakulta
Platnost: od 2024 do 2024
Semestr: zimní
Body: 3
E-Kredity: 3
Způsob provedení zkoušky: zimní s.:
Rozsah, examinace: zimní s.:0/2, Z [HT]
Počet míst: neurčen / neurčen (20)
Minimální obsazenost: neomezen
4EU+: ne
Virtuální mobilita / počet míst pro virtuální mobilitu: ne
Kompetence:  
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština
Způsob výuky: prezenční
Úroveň:  
Je zajišťováno předmětem: ADE511067
Poznámka: předmět je možno zapsat mimo plán
povolen pro zápis po webu
Garant: Mgr. Věra Hejhalová, Ph.D.
Třída: A – Mezioborová nabídka VP: Informace a nová média
Exchange - 05.9 Others-Education, Teacher Training
Anotace -
Předmět seznamuje studenty s možnostmi a úskalími využití umělé inteligence ve výuce. Je určen pro studenty učitelství, tj. zejm. budoucí učitele němčiny, resp. cizích jazyků. Předmět je založen na sdílení zkušeností, ochotě experimentovat s umělou inteligencí a otevřené mysli studujících, kteří svým přispěním spoluvytvářejí obsah a podílejí se zásadním významem na průběhu seminářů.
Poslední úprava: Hejhalová Věra, Mgr., Ph.D. (15.09.2024)
Cíl předmětu -

Cílem předmětu je seznámení studentů s aktuálními možnostmi využití AI v každodenní práci učitele. 

Poslední úprava: Hejhalová Věra, Mgr., Ph.D. (15.09.2024)
Podmínky zakončení předmětu -
  • Aktivní účast na výuce.
  • Domácí příprava na zadaná témata práce s vybranými nástroji AI.
  • Ochota prezentovat, sdílet a pracovat v týmu
  • závěrečné sdílení jedné až dvou připravených výukových aktivit za využití AI (v závislosti na množství zúčastněných)
  • závěrečná evaluace kurzu
Poslední úprava: Hejhalová Věra, Mgr., Ph.D. (15.09.2024)
Literatura -

Anglicky psané

  1. "Artificial Intelligence in Education: Promises and Implications for Teaching and Learning" von Wayne Holmes, Maya Bialik und Charles Fadel
  2. "The Fourth Industrial Revolution" von Klaus Schwab
  3. "Machine Learning for Education: Principles and Practices" von Catarina Amado und João Gama
  4. "Learning with Artificial Intelligence: Ethical and Social Impacts" von Daniel P. Guralnik

  5. "AI in Education: Challenges and Opportunities" von David A. Wiley und Erin D. Glass
  6. "Deep Learning for Natural Language Processing" von Palash Goyal, Sumit Pandey und Karan Jain
  7. "Artificial Intelligence in Education: A Review" von Shadi Chatti, Anne Thies und Ulrik Schroeder (Journal of Educational Technology & Society)
  8. "AI and the Future of Learning: Expert Panel Report" von Michael Feldstein und Phil Hill
  9. "Personalizing Learning with AI: Current Perspectives, Challenges, and Opportunities" von Huda Khan und Niranjan Suri (IEEE Transactions on Learning Technologies)
  10. "Automated Essay Scoring Using Machine Learning" von Jill Burstein und Daniel Marcu (Association for Computational Linguistics)
  11. "Educational Data Mining and Learning Analytics: Applications to Constructing, Analyzing, and Improving Educational Outcomes" von Ryan S. Baker und Kalina Yacef (Journal of Educational Data Mining
  12. 6. "Ethics of AI in Education: Towards a Framework for Responsible Use" von Benjamin Williamson und Kalervo N. Gulson (Learning, Media and Technology)
  13. "Artificial Intelligence in Language Education: Enhancing the Learning Experience" von Miriam Schulz und Klaus Fischer
  14. "Future Learning: How Artificial Intelligence is Transforming Education" von Adam Gordon
  15. "AI in the Classroom: How Intelligent Tutoring Systems Can Facilitate Learning" von Carla Meskill
  16. "Learning Analytics with Artificial Intelligence: Educational Data Mining to Improve Teaching and Learning" von Dragan Gašević, Shane Dawson und George Siemens

Německy psané

  1. "Künstliche Intelligenz in der Bildung: Chancen und Herausforderungen" von Christoph Meinel und Philipp Slusallek.

  2. "Digitale Bildung: Chancen und Risiken von Künstlicher Intelligenz" von Joachim Wedekind und Michael Kerres

  3. "Lernen mit Künstlicher Intelligenz: Intelligente Tutorien und adaptive Lernumgebungen" von Hans Werner
  4. "Künstliche Intelligenz in der Schule: Anwendungen und Implikationen" von Sandra Schön und Martin Ebner (Zeitschrift für digitale Bildung)
  5. "Künstliche Intelligenz im Fremdsprachenunterricht: Möglichkeiten und Grenzen" von Klaus Zierer (Journal für Lehrerinnen- und Lehrerbildung)
  6. "Datenschutz und Ethik beim Einsatz von KI in der Bildung" von Andreas Breiter (MedienPädagogik)

Česky psané

  1. "Umělá inteligence ve vzdělávání: Možnosti a výzvy" von Petra Škoda und Jiří Vostrovský
  2. "Digitální vzdělávání: Příležitosti a rizika umělé inteligence" von Pavel Zahrádka und Ivana Sokolová
  3. "Využití umělé inteligence ve školství: Aplikace a implikace" von Jana Nováková und Petr Malý (Časopis pro digitální vzdělávání)

  4. "Umělá inteligence ve výuce cizích jazyků: Možnosti a omezení" von Klára Dvořáková (Časopis pro učitele cizích jazyků)
  5. "Ochrana soukromí a etika při využití umělé inteligence ve vzdělávání" von Martin Novotný (Pedagogická revue)

Digitale Schule (Německo):

Poslední úprava: Hejhalová Věra, Mgr., Ph.D. (15.09.2024)
Sylabus -

Struktura kurzu

Úvod do umělé inteligence

Definice a základy umělé inteligence: Co je to umělá inteligence? Rozdíl mezi slabou a silnou AI.
Historický vývoj: Stručný přehled historie umělé inteligence.

Programy a nástroje umělé inteligence

Generování a zpracování textu: OpenAI GPT, Google Bard.
Zpracování a analýza jazyka: Grammarly, Ludwig, DeepL.
Generování a analýza obrázků: DALL-E, Canva, Adobe Spark.
Systémy pro řízení výuky (LMS): Moodle s pluginy AI, Google Classroom s rozšířeními AI.
Chatboti a virtuální asistenti: ChatGPT, Replika

Aplikace umělé inteligence ve výuce

Jazyková cvičení a hry: Vytváření interaktivních jazykových her a cvičení s AI.
Tvorba a analýza textů: Využití nástrojů AI k tvorbě a analýze textů.
Personalizovaná výuka: Přizpůsobení obsahu výuky individuálním potřebám studentů.
Zpětná vazba a hodnocení: Automatizované hodnocení úkolů a zkoušek.
Interaktivní výuka: Využití chatbotů pro interaktivní sezení s otázkami a odpověďmi.

Etika a ochrana údajů

Etické aspekty při používání umělé inteligence: diskriminace, předsudky, transparentnost.
Ochrana a zabezpečení dat: Jak jsou data chráněna? Pokyny pro ochranu údajů ve školách.

Praktická cvičení a projekty

Práce ve skupinách: Tvorba plánů vyučovacích hodin se začleněním umělé inteligence.
Individuální úkoly: Tvorba a analýza výukových materiálů vytvořených pomocí umělé inteligence.
Prezentace: Prezentace výsledků projektu a diskuse.
Příklady využití UI v hodinách němčiny

Poslední úprava: Hejhalová Věra, Mgr., Ph.D. (15.09.2024)
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK