Tài liệu học tập · Cấp trung học phổ thông
Trí tuệ nhân tạo
Lớp 12
12 bài giúp em phân tích quyền kiểm soát và giải trình trên vòng đời AI, vận dụng nguyên tắc đạo đức, xác định mức rủi ro, rồi chọn công cụ, tối ưu dữ liệu và phối hợp nhiều vai trò để phát triển hệ thống.
Em dùng tài liệu này thế nào?
- Đọc tình huống trước, rồi đọc kiến thức.
- Làm phần Luyện tập trên giấy hoặc sách photo.
- Ô Ghi nhớ là ý cần thuộc. Ô Mở rộng học thêm khi thầy cô tổ chức.
- Không tự tạo tài khoản công cụ AI. Nếu cần thử máy, dùng thiết bị nhà trường, có người lớn giám sát.
Mục lục
Tên bài lấy theo khung nội dung giáo dục trí tuệ nhân tạo. Mã như 12.A1.1 là yêu cầu cần đạt.
Chuyên đề 1 · Kiểm soát vòng đời AI và trách nhiệm công dân · 12.A1.1
Quyền kiểm soát của con người trong dự án AI
Em sẽ học được
- Phân tích một hệ thống AI nhằm đảm bảo con người có quyền kiểm soát và chịu trách nhiệm đối với tất cả các bước quan trọng trong vòng đời AI.
- (MR) Thực hiện phân tích đó thông qua một dự án sáng tạo AI.
Tình huống mở đầu
Nhóm báo cáo “mô hình đã học xong, đem dùng được”. “Máy đã học xong” thì người còn việc gì?
Kiến thức
Bước quan trọng: xác định mục tiêu; thu thập–gán nhãn; huấn luyện; đánh giá độc lập; triển khai; giám sát thực tế; cập nhật; ngừng chạy và xử lí dữ liệu.
Quyền kiểm soát: ai được phép triển khai, ai được tắt, ai xem log, ai chịu trách nhiệm khi sai.
“Học xong” chỉ là một mốc. Thiếu giám sát thực tế là mất kiểm soát.
Luyện tập
| Bước vòng đời | Người kiểm soát | Có quyền dừng? |
|---|---|---|
| Thu thập dữ liệu | ||
| Triển khai | ||
| Sau 1 tháng chạy |
Vận dụng. Vẽ vòng đời dự án tốt nghiệp / dự án lớp. Đánh dấu 2 bước đang thiếu người.
A1. Người trong quyết định · 12.A1.2 · 12.A1.3
Con người trong hệ thống AI
Em sẽ học được
- Phân tích vai trò con người và AI trong các bước chính của quá trình ra quyết định.
- Kiểm tra việc thực hiện trách nhiệm giải trình của con người đối với các quyết định, đối chiếu quy định hiện hành trong nước và quốc tế (mức phù hợp chương trình).
Tình huống mở đầu
Hệ thống gợi ý “loại hồ sơ thực tập”. Máy gợi ý — ai kí?
Kiến thức
Các bước quyết định: thu thập thông tin → phân tích / gợi ý → lựa chọn → thông báo → khiếu nại.
AI có thể hỗ trợ vài bước giữa; người giữ bước lựa chọn có hậu quả với con người.
Giải trình: nêu căn cứ, giới hạn mô hình, cách khiếu nại. Đối chiếu: quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân, nội quy trường; tham chiếu nguyên tắc quốc tế (minh bạch, trách nhiệm) ở mức khái niệm, không thay bài luật.
Luyện tập
Phân tích 1 quyết định (tuyển CLB / gợi ý hướng nghiệp): bước nào AI, bước nào người, em sẽ giải trình thế nào nếu bị hỏi.
Vận dụng. Viết mẫu 5 câu giải trình cho một quyết định có hỗ trợ AI.
A2. Nguyên tắc đạo đức thiết kế · 12.A2.1
Nguyên tắc đạo đức khi thiết kế AI
Em sẽ học được
- Trình bày một số nguyên tắc đạo đức cơ bản: an toàn; công bằng; minh bạch; tôn trọng quyền riêng tư; trách nhiệm; lợi ích xã hội.
- (MR) Soạn bộ nguyên tắc cá nhân cho dự án; đối chiếu quyết định thiết kế và điều chỉnh khi có nguy cơ vi phạm.
Tình huống mở đầu
Nhóm bỏ nguyên tắc riêng tư để “có đủ ảnh mặt cho chính xác”. Sáu nguyên tắc — thiếu một thì thiết kế còn đáng?
Kiến thức
An toàn: không gây nguy hiểm cho người và môi trường. Công bằng: tránh thiên vị, phân biệt trong dữ liệu và kết quả. Minh bạch: công khai cách hoạt động ở mức phù hợp, không che thông tin cần thiết. Tôn trọng quyền riêng tư: không dùng, chia sẻ dữ liệu cá nhân trái phép. Trách nhiệm: kiểm tra, đánh giá, chịu trách nhiệm sản phẩm. Lợi ích xã hội: phục vụ người, cộng đồng, phát triển bền vững.Luyện tập
| Nguyên tắc | Quyết định thiết kế nhóm em | Nguy cơ vi phạm? |
|---|---|---|
| Riêng tư | ||
| Công bằng | ||
| Minh bạch |
Vận dụng. Viết 1 điều khoản “sẽ không làm” cho dự án, gắn đúng nguyên tắc.
A3. Công dân · 12.A3.1
Trách nhiệm công dân trong xã hội có AI
Em sẽ học được
- Phân tích nội hàm trách nhiệm công dân trong xã hội AI: dùng an toàn, trung thực, có đạo đức; tôn trọng riêng tư và dữ liệu người khác; không dùng AI để lan tin sai, gian lận hay gây hại; đóng góp môi trường số tích cực, công bằng, nhân văn.
Tình huống mở đầu
Bạn giỏi prompt, tạo được nội dung rất thuyết phục. Công dân “giỏi AI” khác công dân có trách nhiệm chỗ nào?
Kiến thức
Dùng an toàn, trung thực, có đạo đức.
Tôn trọng riêng tư và dữ liệu người khác (kể cả khi “chỉ đùa”).
Không dùng AI để lan truyền thông tin sai lệch, gian lận, gây hại.
Đóng góp: phản hồi sản phẩm lệch, hỗ trợ người kém điều kiện tiếp cận, giữ văn hoá thảo luận.
Luyện tập
Viết tuyên bố công dân 8–10 dòng cho bản thân trước khi tốt nghiệp THPT.
Vận dụng. Chọn 1 hành vi mạng em sẽ dừng và 1 hành vi em sẽ làm thêm năm nay.
Chuyên đề 2 · Đạo đức, rủi ro và hệ sinh thái AI · 12.B1.MR1
Vấn đề đạo đức của AI
Em sẽ học được
- (MR) Phân tích nguyên nhân dẫn đến vấn đề đạo đức hoặc sai lệch trong quá trình hoạt động của hệ thống AI.
Tình huống mở đầu
Mô hình từ chối hồ sơ một nhóm. Sai lệch là “lỗi máy” hay lỗi thiết kế của người?
Kiến thức
Chuỗi nguyên nhân thường gặp: mục tiêu tối ưu lệch (chỉ tốc độ, chỉ điểm số); dữ liệu không đại diện; nhãn chứa định kiến; không thử trên nhóm thiểu số; không có người chịu trách nhiệm sau triển khai.
Phân tích: tách hiện tượng (kết quả lệch) / nguyên nhân (thiết kế, dữ liệu, vận hành) / hậu quả người bị ảnh hưởng.
Luyện tập
| Hiện tượng | Nguyên nhân khả dĩ | Hậu quả |
|---|---|---|
Vận dụng. Với dự án nhóm: nêu 1 sai lệch có thể xảy ra và nguyên nhân em chịu trách nhiệm ngăn.
B2. Mức độ rủi ro · 12.B2.1
Mức độ rủi ro với AI
Em sẽ học được
- Xác định mức độ rủi ro khi sử dụng AI có thể dẫn đến vi phạm quy định nhà trường hoặc quy định pháp luật liên quan.
Tình huống mở đầu
Cùng một chatbot, rủi ro ôn tập khác rủi ro tư vấn sức khoẻ chỗ nào?
Kiến thức
Gợi ý thang (học đường): thấp — luyện tập có nguồn, không dữ liệu nhạy cảm; trung bình — hỗ trợ hành chính, có người duyệt; cao — sức khoẻ, kỉ luật, sinh trắc, tự động quyết định về người.
Rủi ro cao → không triển khai ở cấp học sinh, hoặc chỉ mô phỏng trên giấy.
Cùng công nghệ, khác nhiệm vụ → khác mức rủi ro.
Luyện tập
| Tình huống | Mức (thấp/tb/cao) | Vì sao |
|---|---|---|
| Ôn tập có trích SGK | ||
| Tư vấn sức khoẻ tâm thần | ||
| Chấm hạnh kiểm tự động |
Vận dụng. Gắn mức rủi ro cho dự án nhóm. Nếu cao: thu hẹp phạm vi.
B3. Hệ sinh thái · 12.B3.1
Trách nhiệm trong hệ sinh thái AI
Em sẽ học được
- Trình bày quyền và trách nhiệm của người phát triển, người sử dụng AI, cũng như vai trò cá nhân trong việc góp ý, đề xuất xây dựng chính sách và quy định liên quan đến AI.
Tình huống mở đầu
Chatbot nhà trường trả lời sai nội quy, một bạn bị hiểu nhầm. Lỗi chatbot — kiện người viết code, người bấm, hay không ai?
Kiến thức
Người phát triển: thiết kế an toàn, tài liệu, không giấu giới hạn.
Người sử dụng: đúng mục đích, không cố ý vượt rào, phản hồi lỗi.
Nhà trường / tổ chức: chính sách, đào tạo, kênh khiếu nại.
Cá nhân học sinh: góp ý nội quy dùng AI, phản ánh sản phẩm lệch — đó là tham gia chính sách ở tầm mình với tới.
Luyện tập
Viết 3 góp ý cụ thể cho nội quy dùng AI của trường (dựa trên trải nghiệm học).
Vận dụng. Gửi góp ý (qua giáo viên) nếu lớp có kênh. Nếu chưa: lưu vào portfolio.
Chuyên đề 3 · Công cụ, tối ưu và dữ liệu phát triển · 12.C2.1
Yêu cầu dành cho công cụ AI hỗ trợ học tập và xã hội
Em sẽ học được
- Lựa chọn được ý tưởng thiết kế một số công cụ AI để thực hiện các công việc khác nhau.
- (MR) Tuỳ chỉnh yêu cầu hệ thống AI để hỗ trợ hoạt động học tập và hoạt động xã hội.
Tình huống mở đầu
Một mô hình cho mọi việc — có phải ý tưởng tốt?
Kiến thức
Học tập: cần nguồn, giải thích bước, không đáp án thi.
Xã hội (rác, nông nghiệp, thông tin cộng đồng): cần dữ liệu địa phương, người xác nhận, ngôn ngữ phù hợp.
Lựa chọn ý tưởng: so khớp việc–yêu cầu–ràng buộc trường (thiết bị, an toàn).
Luyện tập
| Việc | Yêu cầu bắt buộc | Không làm gì |
|---|---|---|
| Ôn văn | ||
| Phân loại rác khu phố |
Vận dụng. Viết 1 trang yêu cầu (brief) cho công cụ nhóm chọn.
C3. Công cụ phát triển · 12.C3.1
Công cụ thiết kế và phát triển hệ thống AI
Em sẽ học được
- Nêu một số công cụ mã nguồn mở hoặc miễn phí: Teachable Machine, ML5.js, TensorFlow.js, MIT App Inventor hoặc công cụ phù hợp khác.
- (MR) Sử dụng được một số công cụ đó để thiết kế, huấn luyện, phát triển (có giám sát, phạm vi nhà trường).
Tình huống mở đầu
Biết tên công cụ khác với phải lập trình được ngay. Em cần biết chọn đúng tầng công cụ.
Kiến thức
Nêu được tên, việc phù hợp, giới hạn (không dùng dữ liệu nhạy cảm trên máy chủ lạ).
Tiêu chí chọn: miễn phí / mở; nhà trường cho phép; không bắt buộc tài khoản cá nhân nếu có phương án khác; có tài liệu học.
Biết tên là yêu cầu cốt lõi; dùng được là MR khi có điều kiện.
Luyện tập
| Công cụ | Hợp việc nào? | Giới hạn |
|---|---|---|
| Teachable Machine | ||
| ML5.js / TensorFlow.js | ||
| MIT App Inventor |
Vận dụng. Chọn 1 công cụ cho dự án. Viết 5 dòng lí do.
C3–C4. Tối ưu và dữ liệu · 12.C3.2
Tuỳ chỉnh, tối ưu hệ thống và dữ liệu
Em sẽ học được
- Nêu ví dụ cách đánh giá hiệu quả hệ thống AI.
- (MR) Đánh giá khả năng tối ưu qua cập nhật công nghệ; khái niệm hàm mục tiêu, tối ưu hoá, mô hình quá khớp (overfitting); thu thập–tổ chức dữ liệu; cải thiện bộ dữ liệu và chọn nền tảng.
Tình huống mở đầu
Mô hình đúng 100% ảnh đã học, sai ảnh mới. 100% trên dữ liệu luyện — có phải hệ thống tốt?
Kiến thức
Đánh giá: tập thử, tình huống biên, phản hồi người dùng, chi phí, công bằng giữa nhóm.
Overfitting: mô hình quá khớp dữ liệu luyện, kém khái quát.
Hàm mục tiêu: đại lượng đang tối ưu — nếu chọn sai (chỉ tốc độ) hệ thống hành xử lệch.
Dữ liệu: thu thập hợp pháp, tổ chức phiên bản, cân nhóm, làm sạch.
Luyện tập
Giải thích overfitting bằng ví dụ ảnh lúa. Đề xuất 2 cách giảm (thêm dữ liệu đa dạng, đơn giản hoá, dừng sớm — mức ý tưởng).
Vận dụng. Viết kế hoạch đánh giá 1 trang cho hệ thống nhóm: chỉ số, dữ liệu thử, lịch đo.
Chuyên đề 4 · Giải pháp và phát triển hệ thống AI · 12.D1.1
Giải pháp hệ thống AI
Em sẽ học được
- Nhận biết một số phương án thiết kế và vận hành hệ thống AI phù hợp để đạt hiệu quả cao trong một số nhiệm vụ cụ thể.
- (MR) Phân tích các phương án đó.
Tình huống mở đầu
Ban cán sự muốn “AI chấm chuyên cần”. Có phương án bảng điểm + giáo viên chủ nhiệm. Hiệu quả cao = luôn gắn AI?
Kiến thức
Nhận biết phương án: không AI / AI hỗ trợ có người duyệt / AI tự động (thường không phù hợp học đường với việc nhạy cảm).
Tiêu chí: đúng việc, an toàn, công bằng, vận hành được bằng nguồn lực trường, có lối thoát khi hỏng.
MR: phân tích 2–3 phương án, chọn 1, nêu đánh đổi.
Luyện tập
| Phương án | Ưu | Nhược / rủi ro |
|---|---|---|
| Không AI | ||
| AI + người duyệt | ||
| Tự động hoàn toàn |
Vận dụng. Viết khuyến nghị 1/2 trang gửi “ban giám hiệu giả định”.
D2. Phát triển sản phẩm · 12.D2.1
Phát triển hệ thống AI
Em sẽ học được
- Nhận biết các vai trò khác nhau trong quá trình phát triển sản phẩm AI (ý tưởng, lập trình, huấn luyện, kiểm thử) và sự hợp tác đa chuyên môn.
- (MR) Phân tích nguyên nhân vấn đề phát sinh và chọn cách giải; khái niệm hệ thống tác nhân AI (AI agent); xây dựng và kiểm thử tác nhân đơn giản cho nhiệm vụ học tập hoặc cộng đồng.
Tình huống mở đầu
Một người giỏi code có làm xong sản phẩm AI?
Kiến thức
Vai trò: đề xuất ý tưởng (nắm vấn đề thật); lập trình (ghép thành phần); huấn luyện (dữ liệu, đánh giá); kiểm thử (tình huống biên, an toàn).
Một người có thể kiêm tạm, nhưng sản phẩm ổn định cần nhiều góc nhìn.
Khi hệ thống lỗi: khoanh vai / mắt xích, không đổ chung.
MR — tác nhân AI: hệ thống lặp vòng quan sát–quyết định–hành động trong phạm vi công cụ được phép (ví dụ trợ lí ôn tập: tìm mục lục SGK → sinh câu hỏi → chờ em trả lời). Không phải nhân cách. Cần giới hạn công cụ, nhật kí, người dừng.
MR: xây dựng và kiểm thử tác nhân đơn giản (kịch bản giấy hoặc công cụ trường cho phép) cho việc học / cộng đồng, không tự trị ngoài phạm vi.
Luyện tập
Lập bảng vai trò nhóm em + 1 kịch bản kiểm thử an toàn cho sản phẩm / agent (nếu có).
Vận dụng. Viết thư 1 trang cho “em lớp 10”: ba nguyên tắc em sẽ giữ khi vào đời có AI.
Cuối năm
Ôn tập lớp 12
Trả lời ngắn.
- Kể 5 bước quan trọng trong vòng đời AI mà người phải kiểm soát.
- Vì sao “máy gợi ý” không thay chữ kí và giải trình?
- Nêu đủ 6 nguyên tắc đạo đức thiết kế.
- Nội hàm trách nhiệm công dân trong xã hội AI?
- Sai lệch đạo đức thường có nguyên nhân từ đâu?
- Cùng chatbot, việc nào rủi ro thấp, việc nào rủi ro cao?
- Ba nhóm vai trong hệ sinh thái AI?
- Overfitting là gì? Vì sao 100% tập luyện chưa đủ?
- Khi nào phương án không dùng AI lại hiệu quả hơn?
- Tác nhân AI (agent) khác “chương trình một lần chạy” ở điểm nào? Giới hạn cần có?
Thuật ngữ em đã gặp
- Vòng đời AI
- Từ ý tưởng, dữ liệu, huấn luyện, triển khai, giám sát đến dừng và xử lí dữ liệu.
- Giải trình
- Nêu căn cứ quyết định, giới hạn hệ thống, cách khiếu nại.
- Sáu nguyên tắc
- An toàn, công bằng, minh bạch, riêng tư, trách nhiệm, lợi ích xã hội.
- Mức rủi ro
- Mức độ hậu quả khi dùng AI, phụ thuộc việc và dữ liệu, không phụ thuộc tên công nghệ.
- Hệ sinh thái AI
- Tập hợp người phát triển, vận hành, người dùng, tổ chức ban hành quy định.
- Overfitting
- Mô hình quá khớp dữ liệu luyện, kém trên dữ liệu mới.
- Hàm mục tiêu
- Đại lượng hệ thống đang tối ưu; chọn sai thì hành vi lệch.
- Tác nhân AI (agent)
- Hệ thống lặp vòng quan sát–quyết–hành trong phạm vi công cụ được phép, có chính sách dừng, do người giám sát.