Bài 9: Dạy máy học - KHBD lớp 5 soạn theo sách Trí tuệ nhân tạo của NXBGD

Kế hoạch bài dạy AI lớp 5 – Bài 9: Dạy máy học

Trong chương trình Trí tuệ nhân tạo lớp 5, Bài 9: Dạy máy học là một nội dung có ý nghĩa quan trọng, giúp học sinh chuyển từ việc chuẩn bị dữ liệu sang trực tiếp huấn luyện và kiểm thử mô hình trí tuệ nhân tạo. Nếu ở những bài học trước, các em từng bước tìm hiểu cách máy học nhận biết dữ liệu, phân loại hình ảnh và chuẩn bị những ví dụ phù hợp, thì ở bài học này, học sinh được trải nghiệm quá trình sử dụng dữ liệu đã có để dạy máy nhận dạng các nhóm biển báo giao thông.

Điểm nổi bật của kế hoạch bài dạy là xây dựng hoạt động học tập xoay quanh dự án “Phân loại biển báo.tm” trên Teachable Machine. Thông qua những thao tác trực tiếp như mở dự án, nhấn Train Model, quan sát quá trình Training, kiểm thử bằng ảnh và Webcam, học sinh được tiếp cận quy trình huấn luyện mô hình nhận dạng một cách trực quan, dễ hiểu và có tính thực hành cao.

Bài học không chỉ giúp học sinh biết cách sử dụng một công cụ AI mà còn hướng đến việc hình thành hiểu biết ban đầu về nguyên lý máy học. Các em được tìm hiểu cách máy ghi nhớ đặc điểm của dữ liệu thông qua những ví dụ được cung cấp, quan sát kết quả nhận diện, ghi lại mức độ tin cậy và phân tích những trường hợp máy nhận diện đúng hoặc chưa đúng.

Với cách tổ chức bốn hoạt động có sự liên kết chặt chẽ, bài học tạo cơ hội để học sinh chủ động tham gia vào quá trình dạy máy học. Từ trò chơi “Đoán ngay biển báo”, khám phá quy trình huấn luyện, thực hành thử nghiệm “Mắt thần” AI đến kiểm tra thực tế bằng Webcam, các em được trải nghiệm một tiến trình học tập có tính khám phá, thực hành và vận dụng rõ ràng.

Đặc biệt, nội dung kiểm thử bằng Webcam giúp học sinh nhận ra rằng kết quả nhận diện của mô hình có thể thay đổi theo điều kiện hình ảnh. Ánh sáng, góc chụp, màu sắc, độ tương phản và độ nét là những yếu tố được đưa vào thảo luận, giúp các em hiểu rằng việc sử dụng AI cần có sự quan sát, kiểm tra và đánh giá chứ không chỉ dựa vào kết quả máy đưa ra.

Kế hoạch bài dạy được tổ chức trong 35 phút với bốn hoạt động chính: Khởi động – Trò chơi “Đoán ngay biển báo”; Khám phá – Tìm hiểu quy trình “Dạy” máy học; Luyện tập, thực hành – Thử nghiệm “Mắt thần” AI; Vận dụng, trải nghiệm – Kiểm tra “thật” với Webcam. Mỗi hoạt động có mục tiêu riêng, đồng thời góp phần hình thành năng lực thực hiện quy trình huấn luyện mô hình nhận dạng và giải thích nguyên lý hoạt động cơ bản của máy học.

Tổng quan nội dung Bài 9: Dạy máy học

Từ dữ liệu đã chuẩn bị đến quá trình huấn luyện mô hình AI

Bài 9 được xây dựng theo hướng giúp học sinh hiểu và thực hiện được quá trình huấn luyện mô hình nhận dạng. Nội dung học tập tập trung vào việc sử dụng dự án “Phân loại biển báo.tm”, thực hiện thao tác Train Model và kiểm thử mô hình bằng hình ảnh hoặc Webcam.

Thông qua dự án này, học sinh được tiếp cận một tình huống gần gũi với thực tế: máy tính có thể nhận diện các loại biển báo giao thông nếu được cung cấp những ví dụ phù hợp. Các em được hướng dẫn quan sát đặc điểm hình dạng, màu sắc của biển báo, thực hiện huấn luyện và kiểm tra kết quả nhận diện đối với biển nguy hiểm, biển cấm và biển hiệu lệnh.

Điểm đáng chú ý là bài học không dừng lại ở thao tác huấn luyện. Học sinh còn được yêu cầu ghi lại kết quả nhận diện, mức độ tin cậy, xác định trường hợp máy nhận diện đúng hoặc sai và trao đổi về nguyên nhân dẫn đến những kết quả khác nhau.

Nội dung trọng tâm của bài học

Theo kế hoạch bài dạy, Bài 9 tập trung vào những yêu cầu cần đạt quan trọng sau:

• Giải thích được cách máy học ghi nhớ đặc điểm dữ liệu dựa trên các ví dụ được cung cấp.

• Thực hiện được thao tác mở dự án, huấn luyện mô hình bằng Train Model và kiểm thử mô hình trên Teachable Machine.

• Phân biệt kết quả nhận diện đúng, sai của mô hình AI đối với các biển báo giao thông và ghi lại báo cáo kiểm thử.

• Thực hiện quy trình huấn luyện mô hình nhận dạng, nhận biết đặc điểm hình ảnh và giải thích nguyên lý hoạt động cơ bản.

• Rèn luyện sự chăm chỉ, kiên trì quan sát kết quả, có trách nhiệm bảo quản thiết bị và tuân thủ an toàn khi sử dụng Webcam, dữ liệu.

Những yêu cầu này tạo thành một tiến trình học tập có sự phát triển rõ ràng. Học sinh bắt đầu từ việc nhận biết biển báo, tiếp tục khám phá quy trình nhập dữ liệu – huấn luyện – thử nghiệm – kiểm tra, thực hành trên Teachable Machine và cuối cùng kiểm thử mô hình bằng Webcam trong điều kiện thực tế.

Ý tưởng xuyên suốt: Muốn máy nhận dạng, cần huấn luyện và kiểm tra

Thông điệp trung tâm của Bài 9 là máy học cần được huấn luyện bằng những ví dụ phù hợp, sau đó phải được kiểm thử để đánh giá khả năng nhận dạng. Đây là nội dung giúp học sinh hiểu rằng trí tuệ nhân tạo không đơn giản là một chiếc máy tự biết mọi thứ, mà cần dữ liệu và quá trình huấn luyện để thực hiện nhiệm vụ.

Thông điệp này được thể hiện xuyên suốt từ trò chơi khởi động đến hoạt động khám phá quy trình huấn luyện, thực hành Train Model và kiểm thử bằng ảnh, Webcam. Học sinh được trực tiếp quan sát máy học, nhận biết kết quả và phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng nhận diện.

Bài học còn giúp học sinh hình thành thái độ sử dụng AI có trách nhiệm. Các em được khuyến khích quan sát kết quả, ghi lại báo cáo kiểm thử, nhận xét trường hợp nhận diện đúng hoặc sai và không mặc nhiên xem kết quả của máy là hoàn toàn chính xác.

Phân tích cách soạn và cấu trúc kế hoạch bài dạy AI lớp 5 Bài 9

Xây dựng yêu cầu cần đạt theo hướng thực hành và vận dụng

Một điểm nổi bật trong kế hoạch bài dạy là hệ thống yêu cầu cần đạt được xác định cụ thể, gắn trực tiếp với những thao tác học tập mà học sinh thực hiện. Các em cần giải thích cách máy học ghi nhớ đặc điểm dữ liệu, thực hiện huấn luyện mô hình, kiểm thử bằng ảnh và Webcam, đồng thời ghi lại kết quả nhận diện.

Việc xác định mục tiêu theo hướng thực hành giúp giáo viên thuận lợi trong quá trình tổ chức hoạt động. Những biểu hiện như mở đúng dự án, nhấn Train Model, quan sát Training, lựa chọn ảnh kiểm thử, ghi kết quả và xác định trường hợp nhận diện đúng hoặc sai đều có thể được quan sát trực tiếp.

Mục tiêu bài học cũng được xây dựng theo hướng phát triển tư duy từng bước. Học sinh bắt đầu từ việc nhận biết dữ liệu, tiếp tục tìm hiểu quy trình huấn luyện, thực hành kiểm thử mô hình và cuối cùng vận dụng kiến thức để giải thích sự khác biệt giữa kết quả nhận diện bằng ảnh kỹ thuật số và Webcam.

Đặc biệt, yêu cầu giải thích nguyên lý hoạt động cơ bản giúp học sinh vượt ra khỏi việc thao tác đơn thuần. Các em được hướng dẫn nhận biết rằng máy học ghi nhớ đặc điểm từ những ví dụ được cung cấp, qua đó hình thành hiểu biết ban đầu về quá trình huấn luyện mô hình nhận dạng.

Phát triển năng lực giải quyết vấn đề và sáng tạo

Năng lực giải quyết vấn đề và sáng tạo được thể hiện xuyên suốt trong bài học. Học sinh được đặt trước câu hỏi: máy tính có thể nhận diện biển báo giao thông hay không, và cần làm gì để máy ghi nhớ sự khác nhau giữa các loại biển báo?

Trong hoạt động khám phá, các em được thực hành sắp xếp quy trình nhập dữ liệu, Train Model, Preview và kiểm tra bằng Webcam hoặc ảnh. Việc xác định trình tự giúp học sinh hình thành tư duy có hệ thống, nhận biết các bước cần thực hiện để huấn luyện và kiểm thử mô hình.

Ở hoạt động luyện tập, năng lực giải quyết vấn đề tiếp tục được phát triển thông qua việc kiểm thử mô hình bằng ảnh biển báo nguy hiểm, cấm và hiệu lệnh. Học sinh cần quan sát kết quả, ghi mức độ tin cậy và xác định trường hợp máy nhận diện đúng hoặc sai, qua đó thực hành phân tích kết quả.

Hoạt động vận dụng phát triển khả năng giải thích và đánh giá thông qua việc kiểm thử bằng Webcam. Các em được trao đổi về nguyên nhân máy nhận diện tốt hoặc chưa tốt, liên hệ ánh sáng, góc chụp, màu sắc và độ nét, qua đó hình thành tư duy kiểm tra kết quả AI trong những điều kiện khác nhau.

Phát triển năng lực tự chủ và tự học

Năng lực tự chủ và tự học được thể hiện trong việc học sinh chủ động thực hiện các thao tác huấn luyện, kiểm thử và ghi chép kết quả. Các em được hướng dẫn mở dự án, lựa chọn ảnh, quan sát kết quả và tự đối chiếu với loại biển báo cần nhận diện.

Việc thực hành trên máy tạo cơ hội để học sinh tự thao tác, tự kiểm tra và điều chỉnh cách thực hiện khi cần thiết. Khi gặp khó khăn trong việc mở dự án hoặc thao tác với Webcam, các em được hỗ trợ để tiếp tục thực hiện nhiệm vụ và hoàn thành sản phẩm.

Năng lực tự học tiếp tục được phát triển thông qua việc ghi lại kết quả kiểm thử. Học sinh cần quan sát loại biển báo, kết quả nhận diện và mức độ tin cậy, qua đó hình thành thói quen học tập dựa trên dữ liệu và kết quả thực tế.

Phát triển năng lực giao tiếp và hợp tác

Giáo án chú trọng năng lực giao tiếp và hợp tác thông qua hoạt động làm việc theo nhóm, theo cặp, trình bày kết quả và nhận xét sản phẩm. Học sinh được chia sẻ ý kiến về khả năng nhận diện của máy, lắng nghe bạn và cùng phân tích những trường hợp nhận diện đúng hoặc sai.

Trong hoạt động khám phá, học sinh làm việc theo nhóm để sắp xếp các thẻ quy trình huấn luyện. Việc trao đổi, thống nhất trình tự và trình bày kết quả giúp các em rèn luyện khả năng diễn đạt, giải thích và hợp tác trong thực hiện nhiệm vụ.

Ở hoạt động luyện tập, học sinh làm việc theo cặp, một em thao tác và một em quan sát, ghi chép. Cách tổ chức này tạo cơ hội để các em hỗ trợ nhau, cùng kiểm tra kết quả và chia sẻ nhận xét về mức độ tin cậy của mô hình.

Hoạt động vận dụng tiếp tục phát triển năng lực giao tiếp thông qua việc trao đổi về kết quả kiểm thử bằng Webcam. Học sinh được học hỏi từ ý kiến của bạn, cùng phân tích yếu tố ảnh hưởng đến nhận diện và trình bày những kết quả quan sát được.

Bồi dưỡng phẩm chất chăm chỉ và trách nhiệm

Bài học có ý nghĩa trong việc bồi dưỡng phẩm chất chăm chỉ và trách nhiệm. Học sinh được khuyến khích kiên trì quan sát quá trình huấn luyện, thực hiện thao tác kiểm thử, ghi lại kết quả và hoàn thành báo cáo theo yêu cầu.

Phẩm chất chăm chỉ được thể hiện trong quá trình học sinh thực hiện từng bước của nhiệm vụ. Các em cần kiên trì theo dõi Training, thử nghiệm với các loại biển báo, ghi kết quả nhận diện và đối chiếu mức độ tin cậy, qua đó hình thành thái độ học tập nghiêm túc.

Phẩm chất trách nhiệm được thể hiện thông qua việc bảo quản thiết bị, tuân thủ an toàn khi sử dụng Webcam và dữ liệu. Học sinh được nhắc sử dụng máy tính đúng cách, thực hiện thao tác theo hướng dẫn và có ý thức trong quá trình kiểm thử mô hình AI.

Phân tích chi tiết tiến trình tổ chức dạy học Bài 9: Dạy máy học

Kế hoạch bài dạy được tổ chức qua bốn hoạt động chính gồm Khởi động – Trò chơi “Đoán ngay biển báo”, Khám phá – Tìm hiểu quy trình “Dạy” máy học, Luyện tập, thực hành – Thử nghiệm “Mắt thần” AI và Vận dụng, trải nghiệm – Kiểm tra “thật” với Webcam. Mỗi hoạt động được phân bổ 5 hoặc 10 phút, tạo thành tiến trình học tập có sự liên kết từ nhận biết vấn đề đến huấn luyện, kiểm thử và đánh giá mô hình.

Cấu trúc này giúp học sinh tiếp cận kiến thức một cách có hệ thống. Các em bắt đầu từ việc nhận biết biển báo giao thông, tiếp tục tìm hiểu quy trình huấn luyện, thực hành Train Model và kiểm thử bằng ảnh, cuối cùng vận dụng kiến thức để kiểm tra khả năng nhận diện bằng Webcam.

Hoạt động 1: Khởi động – Trò chơi “Đoán ngay biển báo”

Thời lượng: 5 phút

Tạo hứng thú từ trò chơi nhận diện biển báo

Hoạt động mở đầu được xây dựng thông qua trò chơi “Đoán ngay biển báo”. Giáo viên chia lớp thành hai nhóm, chuẩn bị các thẻ biển báo nguy hiểm, biển cấm và biển hiệu lệnh, sau đó mời đại diện từng nhóm bốc thẻ nhanh và yêu cầu cả lớp quan sát, gọi tên loại biển báo.

Trò chơi tạo không khí học tập tích cực, giúp học sinh ôn lại kiến thức về biển báo giao thông. Các em được tham gia trực tiếp, cổ vũ nhóm và thể hiện khả năng nhận biết đặc điểm hình dạng, màu sắc của những biển báo quen thuộc.

Việc sử dụng thẻ biển báo tạo điều kiện để học sinh tiếp cận nội dung bài học một cách trực quan. Các em được quan sát, gọi tên và so sánh những loại biển báo, qua đó kích hoạt kiến thức nền trước khi tìm hiểu cách máy học nhận dạng hình ảnh.

Khơi gợi vấn đề máy tính có thể nhận diện biển báo hay không

Sau trò chơi, giáo viên đặt câu hỏi: “Nếu máy tính chỉ nhìn qua camera, máy có đoán đúng không?” và “Máy cần làm gì để nhớ sự khác nhau giữa biển báo hình tam giác và hình tròn?”. Những câu hỏi này giúp học sinh suy nghĩ về khả năng nhận diện của máy và vai trò của dữ liệu trong quá trình học.

Học sinh trao đổi, nêu dự đoán về khả năng nhận diện của máy tính. Một số em cho rằng máy có thể nhận diện khi được cung cấp dữ liệu để học, qua đó hình thành nhận thức ban đầu về việc máy cần được huấn luyện.

Giáo viên kết nối câu trả lời với nội dung bài học: cung cấp ví dụ để máy ghi nhớ đặc điểm thông qua thao tác Train Model. Đây là bước chuyển tự nhiên từ trò chơi nhận biết biển báo sang khám phá quy trình huấn luyện máy học.

Giá trị giáo dục của hoạt động khởi động

Hoạt động khởi động giúp kích hoạt kiến thức nền về biển báo giao thông và tạo hứng thú học tập. Việc sử dụng trò chơi, thẻ hình ảnh và câu hỏi gợi mở giúp học sinh tham gia tích cực, đồng thời phát triển khả năng quan sát, nhận biết và giao tiếp.

Điểm đáng chú ý là học sinh được khuyến khích dự đoán khả năng nhận diện của máy. Các em không chỉ gọi tên biển báo mà còn suy nghĩ về cách máy ghi nhớ đặc điểm, qua đó bước đầu hình thành năng lực giải quyết vấn đề.

Hoạt động 2: Khám phá – Tìm hiểu quy trình “Dạy” máy học

Thời lượng: 10 phút

Phần 1: Nhận biết quy trình huấn luyện và kiểm thử mô hình

Hoạt động khám phá tập trung vào việc giúp học sinh nhận biết quy trình nhập dữ liệu – huấn luyện (Train) – thử nghiệm (Preview) – kiểm tra. Giáo viên trình chiếu sơ đồ bốn bước, giới thiệu vai trò của từng bước và minh họa thao tác Train Model trên Teachable Machine.

Học sinh quan sát sơ đồ, thảo luận và sắp xếp các thẻ bước theo trình tự. Việc sử dụng thẻ quy trình tạo cơ hội để các em chủ động khám phá, trao đổi và thống nhất cách thực hiện nhiệm vụ.

Giáo viên chia lớp thành bốn nhóm, phát phiếu hoặc thẻ ghi các bước đang bị xáo trộn. Các nhóm sắp xếp “Nhập dữ liệu – Train Model – Preview – Kiểm tra Webcam” theo trình tự, sau đó đại diện nhóm trình bày và nhóm khác nhận xét, bổ sung.

Phần 2: Quan sát thao tác Train Model và giải thích cách máy học

Sau khi học sinh sắp xếp quy trình, giáo viên minh họa thao tác Train Model và hướng dẫn các em quan sát nút chuyển thành Training. Đây là cơ hội để học sinh nhận biết quá trình huấn luyện mô hình diễn ra trên công cụ.

Giáo viên nhấn mạnh rằng máy cần được cung cấp nhiều ảnh ví dụ để ghi nhớ đặc điểm của từng nhóm biển báo. Những đặc điểm như màu đỏ, hình tam giác hoặc hình tròn được sử dụng để giúp máy học nhận biết sự khác nhau giữa các loại biển báo.

Học sinh quan sát thao tác minh họa, nêu cách máy phân biệt biển báo nguy hiểm với biển báo cấm. Việc giải thích giúp các em hình thành hiểu biết ban đầu về cách máy học ghi nhớ đặc điểm dữ liệu dựa trên những ví dụ được cung cấp.

Phần 3: Trình bày kết quả khám phá

Giáo viên mời đại diện các nhóm dán hoặc đọc thứ tự các bước huấn luyện. Các nhóm khác nhận xét, bổ sung và thống nhất quy trình cơ bản.

Giáo viên chốt kiến thức: nhập dữ liệu, Train Model, Preview và kiểm tra bằng Webcam hoặc ảnh. Việc trình bày giúp học sinh củng cố trình tự thực hiện, đồng thời nhận biết mối liên hệ giữa huấn luyện và kiểm thử mô hình.

Giá trị giáo dục của hoạt động khám phá

Hoạt động “Tìm hiểu quy trình Dạy máy học” giúp học sinh hình thành hiểu biết có hệ thống về quá trình huấn luyện và kiểm thử. Các em được thực hành sắp xếp quy trình, quan sát thao tác Train Model và giải thích cách máy ghi nhớ đặc điểm dữ liệu.

Điểm nổi bật của hoạt động là học sinh được tham gia khám phá kiến thức thay vì chỉ tiếp nhận thông tin. Việc trao đổi nhóm, trình bày kết quả và quan sát thao tác tạo điều kiện phát triển năng lực giao tiếp, hợp tác và giải quyết vấn đề.

Hoạt động 3: Luyện tập, thực hành – Thử nghiệm “Mắt thần” AI

Thời lượng: 10 phút

Phần 1: Mở dự án và thực hiện huấn luyện mô hình

Hoạt động luyện tập, thực hành tập trung vào việc giúp học sinh thực hiện các thao tác mở dự án, huấn luyện mô hình và kiểm thử bằng ảnh có sẵn trên Teachable Machine. Giáo viên giao nhiệm vụ cho học sinh làm việc theo cặp, một em thao tác và một em quan sát, ghi chép.

Học sinh được hướng dẫn mở đúng dự án “Phân loại biển báo.tm” theo trình tự: Get Started, Open an existing project from a file và chọn dự án. Sau đó, các em nhấn Train Model và quan sát quá trình Training.

Việc thực hành mở dự án và huấn luyện giúp học sinh làm quen với quy trình dạy máy học. Các em được trực tiếp thao tác, theo dõi quá trình huấn luyện và nhận biết rằng mô hình cần được huấn luyện trước khi thực hiện kiểm thử.

Phần 2: Kiểm thử mô hình bằng hình ảnh biển báo

Sau khi hoàn thành huấn luyện, giáo viên hướng dẫn học sinh bật Input ON, chọn File để tải ảnh kiểm thử và quan sát tỷ lệ phần trăm nhận diện. Học sinh lần lượt chọn ảnh biển báo nguy hiểm, biển cấm và biển hiệu lệnh, qua đó kiểm tra khả năng nhận diện của mô hình.

Các em ghi chép loại biển báo, kết quả nhận diện và mức độ tin cậy vào bảng hoặc giấy. Việc ghi lại kết quả giúp học sinh hình thành thói quen quan sát, kiểm tra và đánh giá mô hình dựa trên dữ liệu thực tế.

Giáo viên hỗ trợ học sinh khi gặp khó khăn trong thao tác mở dự án hoặc lựa chọn ảnh. Các em được nhắc sử dụng hình ảnh rõ nét để thuận lợi cho việc kiểm thử, đồng thời đối chiếu kết quả nhận diện với loại biển báo cần kiểm tra.

Phần 3: Phân tích kết quả nhận diện đúng và sai

Giáo viên mời hai đến ba học sinh chia sẻ kết quả kiểm thử, xác định trường hợp máy nhận diện đúng hoặc sai, đồng thời so sánh tỷ lệ nhận diện cao và thấp. Học sinh trình bày kết quả, các bạn khác lắng nghe và nhận xét.

Việc phân tích kết quả giúp học sinh hiểu rằng mô hình AI có thể nhận diện khác nhau đối với từng hình ảnh. Các em được khuyến khích quan sát đặc điểm ảnh, mức độ tin cậy và đối chiếu với nhóm biển báo tương ứng.

Giáo viên kết luận rằng dữ liệu phong phú và rõ nét giúp máy học tốt hơn. Đây là nội dung quan trọng giúp học sinh liên hệ chất lượng dữ liệu với khả năng nhận diện của mô hình.

Giá trị giáo dục của hoạt động luyện tập, thực hành

Hoạt động “Thử nghiệm Mắt thần AI” là phần trọng tâm của bài học. Học sinh được trực tiếp mở dự án, huấn luyện mô hình và kiểm thử bằng hình ảnh biển báo, qua đó hình thành năng lực thực hành quy trình huấn luyện và nhận dạng AI.

Điểm nổi bật của hoạt động là học sinh được quan sát kết quả thực tế và ghi lại báo cáo kiểm thử. Các em không chỉ thực hiện thao tác mà còn được yêu cầu phân biệt nhận diện đúng, sai và mức độ tin cậy, qua đó phát triển tư duy đánh giá kết quả AI.

Hoạt động 4: Vận dụng, trải nghiệm – Kiểm tra “thật” với Webcam

Thời lượng: 10 phút

Phần 1: Chuyển sang Webcam và kiểm tra khả năng nhận diện

Hoạt động vận dụng được xây dựng nhằm giúp học sinh kiểm tra khả năng nhận diện thực tế của mô hình. Giáo viên hướng dẫn đổi Input sang Webcam và kiểm tra camera hoạt động, sau đó tổ chức cho học sinh lần lượt đưa thẻ biển báo nguy hiểm, cấm và hiệu lệnh trước Webcam.

Việc sử dụng Webcam giúp học sinh chuyển từ kiểm thử bằng ảnh kỹ thuật số sang quan sát trực tiếp. Các em được thực hiện thao tác, theo dõi kết quả nhận diện và ghi lại mức độ tin cậy, qua đó kiểm tra khả năng nhận dạng của mô hình trong điều kiện thực tế.

Giáo viên yêu cầu học sinh ghi loại biển báo, kết quả đúng hoặc sai và mức độ tin cậy. Việc ghi chép giúp các em hình thành thói quen kiểm tra có hệ thống, đồng thời tạo cơ sở cho hoạt động trao đổi và phân tích kết quả.

Phần 2: Phân tích nguyên nhân máy nhận diện tốt hoặc chưa tốt

Sau khi kiểm thử bằng Webcam, giáo viên đặt câu hỏi: “Vì sao máy nhận diện thẻ thật tốt hoặc chưa tốt?”. Học sinh trao đổi theo nhóm đôi, phân tích những yếu tố có thể ảnh hưởng đến kết quả như ánh sáng, góc chụp, màu sắc và độ tương phản.

Việc thảo luận giúp học sinh nhận biết rằng kết quả nhận diện không chỉ phụ thuộc vào mô hình mà còn chịu ảnh hưởng của điều kiện hình ảnh. Các em được hướng dẫn quan sát sự khác biệt giữa ảnh kỹ thuật số và hình ảnh trực tiếp trước Webcam.

Giáo viên khuyến khích học sinh nêu nhận xét dựa trên kết quả đã ghi. Những ý kiến về ánh sáng, góc chụp, màu sắc và độ nét giúp các em hình thành hiểu biết ban đầu về những yếu tố cần quan tâm khi kiểm thử mô hình AI.

Phần 3: Chia sẻ kết quả và hoàn thành nhiệm vụ vận dụng

Giáo viên mời một vài nhóm trình bày kết quả kiểm thử bằng Webcam. Học sinh chia sẻ loại biển báo đã kiểm tra, kết quả nhận diện và những yếu tố ảnh hưởng đến mức độ chính xác, các nhóm khác nhận xét và bổ sung.

Giáo viên kết luận rằng chất lượng hình ảnh ảnh hưởng đến độ chính xác của máy học. Học sinh được giao ghi phần Vận dụng, câu 1 và câu 2 vào vở, qua đó tiếp tục củng cố kiến thức sau giờ học.

Giá trị giáo dục của hoạt động vận dụng

Hoạt động “Kiểm tra thật với Webcam” giúp học sinh mở rộng trải nghiệm kiểm thử mô hình trong điều kiện thực tế. Các em được thực hành đưa thẻ biển báo trước camera, ghi kết quả và phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến khả năng nhận diện.

Điểm nổi bật của hoạt động là học sinh được quan sát sự khác biệt giữa kiểm thử bằng ảnh kỹ thuật số và hình ảnh trực tiếp. Việc trao đổi về ánh sáng, góc chụp, màu sắc và độ nét giúp các em hiểu rằng AI cần được kiểm tra trong những điều kiện khác nhau, qua đó hình thành tư duy sử dụng công nghệ có trách nhiệm.

Phân tích chất lượng kế hoạch bài dạy AI lớp 5 Bài 9

Tính khoa học của nội dung và sự phù hợp với mục tiêu giáo dục

Kế hoạch bài dạy Bài 9: Dạy máy học có ưu điểm ở việc lựa chọn nội dung phù hợp với mục tiêu giáo dục AI cho học sinh lớp 5. Những vấn đề về huấn luyện mô hình, kiểm thử bằng ảnh, Webcam và đánh giá kết quả nhận diện được tiếp cận thông qua các nhiệm vụ cụ thể, dễ quan sát và có khả năng thực hành.

Việc sử dụng dự án “Phân loại biển báo.tm” giúp học sinh nhận biết vai trò của dữ liệu trong quá trình máy học. Các em được hướng dẫn mở dự án, thực hiện Train Model, quan sát Training và kiểm thử bằng những hình ảnh biển báo, qua đó hình thành hiểu biết ban đầu về quy trình huấn luyện mô hình nhận dạng.

Nội dung bài học có sự kết nối giữa kiến thức và thao tác thực tế. Học sinh được nhận biết đặc điểm biển báo, tìm hiểu quy trình huấn luyện, thực hành kiểm thử và ghi kết quả, nhờ đó việc học gắn liền với trải nghiệm công nghệ và tư duy giải quyết vấn đề.

Tính sư phạm và khả năng tạo hứng thú học tập

Một điểm nổi bật của giáo án là sự đa dạng trong hình thức tổ chức hoạt động. Học sinh được tham gia trò chơi nhận diện biển báo, trao đổi nhóm, sắp xếp thẻ quy trình, thực hành trên máy tính và trình bày kết quả kiểm thử.

Các hoạt động đều có nhiệm vụ cụ thể, giúp học sinh chủ động tham gia và thể hiện sự hiểu biết. Từ việc nhận biết biển báo đến huấn luyện mô hình, kiểm thử bằng ảnh và Webcam, các em được học thông qua hành động, tương tác và trải nghiệm.

Đặc biệt, trò chơi “Đoán ngay biển báo” tạo ra tình huống gần gũi, giúp học sinh dễ dàng kết nối với nội dung bài học. Việc chuyển từ trò chơi nhận diện biển báo sang câu hỏi về khả năng nhận dạng của máy tính tạo sự tò mò và kích thích nhu cầu khám phá.

Tính thực tiễn và khả năng triển khai trong lớp học

Kế hoạch bài dạy có tính thực tiễn khi sử dụng những thiết bị phù hợp với điều kiện lớp học. Máy tính, máy chiếu, dự án “Phân loại biển báo.tm”, máy tính hoặc máy tính bảng có internet, Webcam và thẻ biển báo được sử dụng để hỗ trợ việc tổ chức hoạt động.

Các nhiệm vụ trong bài học có thể triển khai theo hình thức học sinh làm việc cá nhân hoặc theo cặp. Điều này tạo điều kiện để giáo viên tổ chức thực hành linh hoạt, đồng thời khuyến khích học sinh trao đổi, hỗ trợ và học hỏi từ bạn.

Việc sử dụng Teachable Machine giúp học sinh tiếp cận môi trường huấn luyện và kiểm thử mô hình trực quan. Giáo viên có thể trình chiếu thao tác mẫu, hướng dẫn từng bước và hỗ trợ học sinh khi gặp khó khăn trong việc mở dự án hoặc thao tác Webcam, qua đó tăng khả năng triển khai hoạt động thực hành.

Tính sáng tạo trong tổ chức hoạt động học tập

Điểm sáng tạo của kế hoạch bài dạy nằm ở cách chuyển nội dung huấn luyện máy học thành những nhiệm vụ có tính trải nghiệm. Học sinh được nhận biết vấn đề qua trò chơi, khám phá quy trình, thực hành huấn luyện và kiểm thử, cuối cùng vận dụng kiến thức để kiểm tra mô hình trong điều kiện thực tế.

Hoạt động khám phá tạo cơ hội để học sinh sử dụng thẻ quy trình nhằm tổ chức các bước huấn luyện. Việc sắp xếp nhập dữ liệu, Train Model, Preview và kiểm tra Webcam giúp các em hình thành tư duy thực hiện nhiệm vụ theo trình tự.

Hoạt động vận dụng tiếp tục phát triển khả năng phân tích thông qua kiểm thử bằng Webcam. Học sinh được trực tiếp quan sát, ghi kết quả và trao đổi về những yếu tố ảnh hưởng đến nhận diện, qua đó phát triển khả năng đánh giá kết quả AI.

Tính liên kết giữa các hoạt động và mục tiêu bài học

Một ưu điểm quan trọng của giáo án là các hoạt động được tổ chức theo tiến trình có sự liên kết chặt chẽ. Hoạt động khởi động giúp học sinh nhận biết vấn đề máy có thể nhận diện biển báo hay không, hoạt động khám phá xây dựng quy trình huấn luyện, hoạt động luyện tập thực hiện Train Model và kiểm thử bằng ảnh, cuối cùng hoạt động vận dụng kiểm tra bằng Webcam.

Sự liên kết này giúp học sinh tiếp cận kiến thức một cách có hệ thống. Những đặc điểm biển báo được nhận biết ở hoạt động khởi động trở thành căn cứ để học sinh hiểu dữ liệu trong hoạt động khám phá, sau đó được sử dụng trong quá trình huấn luyện và kiểm thử.

Đặc biệt, hoạt động vận dụng không tách rời nội dung thực hành mà tiếp tục phát triển trực tiếp quy trình đã học. Học sinh được kiểm tra mô hình trong điều kiện thực tế, ghi kết quả và phân tích những yếu tố ảnh hưởng đến nhận diện, qua đó hình thành khả năng vận dụng kiến thức vào những tình huống khác nhau.

Phân tích mục tiêu cần đạt và ý nghĩa đối với học sinh lớp 5

Học sinh giải thích được cách máy học ghi nhớ đặc điểm dữ liệu

Mục tiêu này giúp học sinh hình thành hiểu biết ban đầu về nguyên lý máy học. Thông qua những ví dụ biển báo giao thông, các em được hướng dẫn nhận biết đặc điểm hình dạng, màu sắc và hiểu rằng máy cần dữ liệu để học cách phân biệt các nhóm đối tượng.

Việc quan sát thao tác Train Model giúp học sinh nhận biết quá trình huấn luyện mô hình. Các em được hướng dẫn giải thích rằng máy ghi nhớ đặc điểm của dữ liệu dựa trên những ví dụ được cung cấp, qua đó hình thành nhận thức về vai trò của dữ liệu trong hoạt động AI.

Mục tiêu này góp phần phát triển năng lực giải quyết vấn đề và sáng tạo. Học sinh được khuyến khích suy nghĩ về cách máy nhận biết biển nguy hiểm và biển cấm, đồng thời liên hệ những đặc điểm hình ảnh với kết quả nhận diện.

Học sinh thực hiện được thao tác huấn luyện mô hình

Mục tiêu này được phát triển thông qua hoạt động luyện tập, thực hành. Học sinh được hướng dẫn mở dự án “Phân loại biển báo.tm”, nhấn Train Model và quan sát quá trình Training trên Teachable Machine.

Việc thực hành huấn luyện giúp học sinh làm quen với quy trình dạy máy học. Các em được trực tiếp thao tác, theo dõi quá trình huấn luyện và nhận biết rằng mô hình cần được huấn luyện trước khi kiểm thử.

Mục tiêu này có ý nghĩa trong việc phát triển năng lực thực hành công nghệ. Học sinh không chỉ hiểu khái niệm mà còn biết cách thực hiện thao tác huấn luyện mô hình nhận dạng, qua đó hình thành nền tảng cho những nhiệm vụ AI tiếp theo.

Học sinh phân biệt được kết quả nhận diện đúng và sai

Mục tiêu này được phát triển thông qua hoạt động kiểm thử bằng ảnh và Webcam. Học sinh được hướng dẫn lựa chọn hình ảnh biển báo, quan sát kết quả nhận diện và ghi lại mức độ tin cậy.

Việc phân biệt nhận diện đúng hoặc sai giúp học sinh hình thành tư duy kiểm tra kết quả AI. Các em được khuyến khích đối chiếu kết quả của máy với loại biển báo thực tế, qua đó nhận biết trường hợp mô hình nhận diện phù hợp hoặc chưa phù hợp.

Mục tiêu này có ý nghĩa trong việc phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Học sinh không chỉ thực hiện thao tác mà còn được yêu cầu phân tích kết quả, trao đổi về những yếu tố ảnh hưởng và ghi lại báo cáo kiểm thử.

Học sinh giải thích được những yếu tố ảnh hưởng đến nhận diện

Mục tiêu vận dụng giúp học sinh nhận biết vai trò của chất lượng hình ảnh trong quá trình kiểm thử mô hình. Thông qua việc đưa thẻ biển báo trước Webcam, các em được quan sát sự khác biệt giữa kết quả nhận diện bằng ảnh kỹ thuật số và hình ảnh trực tiếp.

Việc thảo luận về ánh sáng, góc chụp, màu sắc, độ tương phản và độ nét giúp học sinh hình thành hiểu biết ban đầu về những yếu tố ảnh hưởng đến kết quả nhận diện. Các em được khuyến khích giải thích vì sao máy nhận diện tốt hoặc chưa tốt dựa trên kết quả quan sát.

Mục tiêu này có ý nghĩa trong việc phát triển khả năng vận dụng kiến thức vào thực tế. Học sinh được trải nghiệm kiểm thử mô hình trong điều kiện khác nhau, qua đó hình thành tư duy đánh giá và sử dụng AI có trách nhiệm.

Những điểm giáo viên cần chú ý khi triển khai kế hoạch bài dạy

Làm rõ vai trò của dữ liệu trong quá trình huấn luyện

Một nội dung quan trọng trong Bài 9 là giúp học sinh hiểu rằng máy cần được cung cấp dữ liệu phù hợp để học cách nhận biết đối tượng. Giáo viên cần khai thác trò chơi “Đoán ngay biển báo” và câu hỏi về khả năng nhận diện của máy tính để học sinh nhận biết vai trò của dữ liệu.

Khi học sinh trả lời câu hỏi, giáo viên cần hướng dẫn các em liên hệ với những đặc điểm hình dạng, màu sắc của biển báo. Việc xác định biển nguy hiểm, biển cấm và biển hiệu lệnh giúp học sinh hình dung rõ những đặc điểm mà máy cần học từ dữ liệu.

Điều quan trọng là giáo viên cần duy trì sự thống nhất giữa nội dung khám phá và hoạt động thực hành. Khi học sinh chuyển sang Train Model, các em cần hiểu rằng quá trình huấn luyện sử dụng những ví dụ đã được cung cấp để máy học ghi nhớ đặc điểm của từng nhóm biển báo.

Hướng dẫn quy trình huấn luyện và kiểm thử rõ ràng

Hoạt động khám phá cần được triển khai theo trình tự rõ ràng. Giáo viên hướng dẫn học sinh nhập dữ liệu, Train Model, Preview và kiểm tra bằng Webcam hoặc ảnh, đồng thời minh họa thao tác trên Teachable Machine.

Việc sử dụng thẻ quy trình giúp học sinh dễ dàng nhận biết trình tự thực hiện. Các em được thực hành sắp xếp các bước, trình bày kết quả và giải thích vai trò của từng bước, qua đó hình thành tư duy làm việc có hệ thống.

Trong quá trình thực hành, giáo viên cần quan sát và hỗ trợ học sinh khi gặp khó khăn. Những thao tác mở dự án, nhấn Train Model hoặc chuyển sang kiểm thử cần được hướng dẫn kịp thời để học sinh hoàn thành nhiệm vụ.

Quan tâm đến chất lượng dữ liệu và hình ảnh kiểm thử

Chất lượng dữ liệu là nội dung quan trọng trong bài học. Giáo viên cần nhấn mạnh rằng hình ảnh rõ nét và dữ liệu phong phú giúp máy học tốt hơn, đồng thời hướng dẫn học sinh lựa chọn ảnh phù hợp khi kiểm thử mô hình.

Việc yêu cầu học sinh kiểm thử bằng các loại biển báo khác nhau giúp các em nhận biết sự đa dạng của dữ liệu. Các em được hướng dẫn chọn ảnh biển nguy hiểm, biển cấm và biển hiệu lệnh, quan sát tỷ lệ nhận diện và ghi lại kết quả.

Giáo viên cần khuyến khích học sinh đối chiếu kết quả nhận diện với loại biển báo thực tế. Việc kiểm tra và ghi chép giúp các em hình thành thói quen đánh giá mô hình dựa trên dữ liệu, không chỉ quan sát kết quả một cách thụ động.

Hướng dẫn thao tác Teachable Machine trực quan

Hoạt động luyện tập, thực hành cần được triển khai theo trình tự rõ ràng. Giáo viên hướng dẫn học sinh mở dự án “Phân loại biển báo.tm”, nhấn Train Model, bật Input ON, chọn File và tải ảnh kiểm thử.

Việc hướng dẫn trực quan giúp học sinh dễ dàng theo dõi và thực hiện đúng thao tác. Giáo viên cần trình chiếu thao tác mẫu, hỗ trợ học sinh khi gặp lỗi kết nối hoặc nhầm thao tác, đồng thời nhắc các em kiểm tra hình ảnh sau khi tải.

Trong quá trình thực hành, giáo viên có thể mời học sinh trình chiếu kết quả kiểm thử để cả lớp quan sát. Việc nhận xét và đối chiếu kết quả với yêu cầu giúp học sinh củng cố thao tác, đồng thời phát hiện những trường hợp nhận diện chưa phù hợp.

Khai thác Webcam để phát triển tư duy đánh giá AI

Hoạt động vận dụng là cơ hội để học sinh kiểm tra mô hình trong điều kiện thực tế. Giáo viên cần hướng dẫn các em đổi Input sang Webcam, kiểm tra camera và lần lượt đưa thẻ biển báo trước camera.

Việc kiểm thử bằng Webcam giúp học sinh nhận biết rằng kết quả nhận diện có thể thay đổi theo điều kiện hình ảnh. Các em được hướng dẫn quan sát, ghi kết quả và trao đổi về ánh sáng, góc chụp, màu sắc, độ tương phản và độ nét.

Giáo viên cần khuyến khích học sinh giải thích kết quả dựa trên những quan sát thực tế. Việc phân tích trường hợp máy nhận diện tốt hoặc chưa tốt giúp các em hình thành tư duy kiểm tra, đánh giá mô hình và sử dụng công nghệ có trách nhiệm.

Tổ chức hoạt động nhóm và hỗ trợ học sinh thực hành

Trong lớp học, học sinh có thể có mức độ thành thạo thao tác máy tính và khả năng quan sát kết quả khác nhau. Giáo viên cần linh hoạt trong cách hướng dẫn, đặc biệt ở hoạt động mở dự án, huấn luyện mô hình và kiểm thử bằng Webcam.

Đối với học sinh còn gặp khó khăn, giáo viên có thể hướng dẫn từng bước, cung cấp hình ảnh minh họa thao tác và hỗ trợ lựa chọn ảnh kiểm thử phù hợp. Việc tổ chức một học sinh thao tác và một học sinh quan sát, ghi chép cũng tạo cơ hội để các em trao đổi, hỗ trợ và học hỏi từ bạn.

Với học sinh có khả năng thực hành nhanh, giáo viên có thể khuyến khích kiểm thử nhiều hình ảnh, so sánh mức độ tin cậy và giải thích những trường hợp nhận diện khác nhau. Việc tạo điều kiện phù hợp giúp mọi học sinh đều có cơ hội tham gia và thể hiện sự tiến bộ trong quá trình học tập.

Định hướng đánh giá học sinh trong Bài 9: Dạy máy học

Đánh giá thông qua hoạt động khởi động

Trong hoạt động khởi động, giáo viên có thể quan sát khả năng học sinh nhận biết biển báo giao thông và dự đoán khả năng nhận diện của máy tính. Những biểu hiện như gọi đúng tên biển báo, trao đổi với bạn và trả lời câu hỏi gợi mở đều có giá trị trong quá trình đánh giá.

Việc học sinh nhận biết rằng máy có thể học khi được cung cấp dữ liệu tạo cơ hội để các em thể hiện hiểu biết ban đầu. Giáo viên có thể ghi nhận những câu trả lời phù hợp, đồng thời sử dụng câu hỏi gợi mở để hướng học sinh đến nội dung huấn luyện mô hình.

Đánh giá qua hoạt động khám phá quy trình huấn luyện

Trong hoạt động khám phá, giáo viên có thể đánh giá khả năng học sinh nhận biết trình tự nhập dữ liệu, Train Model, Preview và kiểm tra Webcam. Những biểu hiện như sắp xếp đúng các thẻ bước, trình bày kết quả và giải thích vai trò từng bước đều có giá trị trong quá trình đánh giá.

Việc học sinh quan sát thao tác Train Model và nêu cách máy phân biệt biển nguy hiểm với biển cấm giúp giáo viên nhận biết mức độ hiểu nguyên lý máy học. Các em cần thể hiện được rằng máy ghi nhớ đặc điểm dữ liệu dựa trên những ví dụ được cung cấp.

Giáo viên cũng có thể quan sát khả năng học sinh trình bày kết quả và nhận xét quy trình của nhóm bạn. Những biểu hiện này thể hiện năng lực giao tiếp, hợp tác và khả năng giải thích kiến thức.

Đánh giá thông qua hoạt động luyện tập, thực hành

Trong hoạt động thực hành, giáo viên có thể đánh giá khả năng học sinh mở dự án, thực hiện Train Model và kiểm thử bằng ảnh. Những biểu hiện như mở đúng dự án “Phân loại biển báo.tm”, quan sát Training, chọn ảnh kiểm thử và ghi kết quả đều có giá trị trong quá trình đánh giá.

Việc học sinh ghi loại biển báo, kết quả nhận diện và mức độ tin cậy giúp giáo viên nhận biết khả năng thực hành kiểm thử mô hình. Các em được hướng dẫn đối chiếu sản phẩm với yêu cầu, xác định nhận diện đúng hoặc sai và báo cáo kết quả.

Giáo viên có thể ghi nhận những học sinh hoàn thành thao tác và trình bày kết quả kiểm thử. Những biểu hiện này thể hiện khả năng vận dụng công cụ, thực hiện nhiệm vụ và quản lí dữ liệu học tập.

Đánh giá qua hoạt động vận dụng và kiểm thử Webcam

Trong hoạt động vận dụng, giáo viên có thể đánh giá khả năng học sinh chuyển sang Webcam, đưa thẻ biển báo trước camera và ghi kết quả. Những biểu hiện như kiểm tra camera, quan sát nhận diện và ghi mức độ tin cậy đều có giá trị trong quá trình đánh giá.

Việc yêu cầu học sinh phân tích nguyên nhân máy nhận diện tốt hoặc chưa tốt giúp giáo viên nhận biết khả năng vận dụng kiến thức. Các em cần thể hiện được cách liên hệ ánh sáng, góc chụp, màu sắc, độ tương phản và độ nét với kết quả kiểm thử.

Hoạt động này còn tạo cơ hội để giáo viên ghi nhận sự chủ động và tinh thần trách nhiệm của học sinh. Những em biết trao đổi, trình bày kết quả và tiếp thu góp ý thể hiện khả năng vận dụng kiến thức vào tình huống thực tế.

Giá trị của Bài 9 đối với quá trình học tập môn Trí tuệ nhân tạo lớp 5

Hình thành hiểu biết về quá trình huấn luyện máy học

Bài 9 có ý nghĩa quan trọng trong việc giúp học sinh hiểu rằng máy cần được huấn luyện bằng những ví dụ phù hợp để học cách nhận biết đối tượng. Thông qua dự án “Phân loại biển báo.tm”, các em được thực hành mở dự án, Train Model và kiểm thử mô hình.

Việc quan sát quá trình Training giúp học sinh hình thành hiểu biết ban đầu về cách máy học ghi nhớ đặc điểm dữ liệu. Các em được hướng dẫn nhận biết những đặc điểm hình dạng, màu sắc của biển báo và liên hệ với kết quả nhận diện.

Bài học cũng giúp học sinh hiểu rằng huấn luyện là một bước quan trọng trong quy trình thực hiện nhiệm vụ AI. Các em được trải nghiệm quá trình dạy máy, kiểm tra kết quả và phân tích những trường hợp nhận diện khác nhau.

Phát triển năng lực thực hành công nghệ và giải quyết vấn đề

Các hoạt động trong bài học yêu cầu học sinh sử dụng Teachable Machine để mở dự án, huấn luyện mô hình và kiểm thử bằng ảnh hoặc Webcam. Đây là cơ hội để các em phát triển năng lực thực hành công nghệ thông qua những thao tác cụ thể.

Việc thực hành theo trình tự giúp học sinh nhận biết mối liên hệ giữa dữ liệu, huấn luyện và kiểm thử. Các em được hướng dẫn sử dụng dự án đã chuẩn bị, thực hiện Train Model, lựa chọn ảnh và quan sát kết quả, qua đó hình thành hiểu biết về quy trình thực hiện nhiệm vụ AI.

Hoạt động kiểm tra và phân tích kết quả có ý nghĩa trong việc phát triển năng lực giải quyết vấn đề. Khi phát hiện mô hình nhận diện chưa phù hợp, học sinh được khuyến khích quan sát, ghi kết quả và trao đổi về nguyên nhân, qua đó hình thành tư duy đánh giá có căn cứ.

Gắn kiến thức AI với thực tiễn giao thông

BẤM VÀO ĐÂY TẢI MIỄN PHÍ BÀI 9

Bài học tạo cơ hội để học sinh nhận biết khả năng ứng dụng AI trong việc nhận dạng biển báo giao thông. Thông qua dự án Cảnh sát AI và trò chơi “Đoán ngay biển báo”, các em được tiếp cận một tình huống gần gũi, dễ quan sát và có ý nghĩa thực tiễn.

Việc sử dụng biển báo giao thông giúp học sinh kết nối kiến thức AI với những hình ảnh quen