Tài liệu học tập · Cấp trung học cơ sở
Trí tuệ nhân tạo
Lớp 9
12 bài giúp em nêu thách thức kỉ nguyên AI, nhận thiên vị và nội dung giả mạo, xác định mục tiêu học và kĩ năng nghề, rồi đề xuất ý tưởng sản phẩm, cải thiện dữ liệu và đánh giá.
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 9.A1.1 là yêu cầu cần đạt.
Chuyên đề 1 · Công dân và nghề nghiệp trong kỉ nguyên AI · 9.A1.1
Thách thức xã hội trong kỉ nguyên AI
Em sẽ học được
- Trình bày ý kiến cá nhân về một thách thức xã hội đang đối mặt trong kỉ nguyên AI (ví dụ: hi sinh an toàn người dùng để ưu tiên đổi mới).
Tình huống mở đầu
Một ứng dụng học rất tiện nhưng bắt buộc nộp ảnh mặt. App hay, nhưng phải nộp ảnh mặt?
Kiến thức
Thách thức xã hội: căng thẳng giữa đổi mới / tiện ích và an toàn, quyền riêng tư, công bằng, việc làm.
Ví dụ: thu thập dữ liệu sinh trắc để “tiện đăng nhập”; tự động hoá làm thay đổi việc làm; lan tin giả nhanh hơn tin thật.
Em cần nêu ý kiến có lập luận, không chỉ khen hoặc chỉ chê công nghệ.
Luyện tập
Chọn 1 thách thức. Viết 4–6 câu: mô tả — ai bị ảnh hưởng — em đồng ý/không — vì sao.
Vận dụng. Theo dõi 1 tin về AI trong tuần (nguồn tin cậy). Ghi thách thức em thấy.
A2. Tác động và thiên vị · 9.A2.1 · 9.A2.2
AI tác động đến xã hội, thiên vị và thành kiến
Em sẽ học được
- Nêu dẫn chứng để giải thích vì sao AI có tác động lớn đến xã hội.
- Giải thích vấn đề thiên vị, thành kiến mà AI có thể gây ra.
Tình huống mở đầu
Hệ thống xếp hồ sơ thực tập. Máy “chấm điểm” thì xã hội đối gì?
Kiến thức
Tác động lớn vì: tốc độ, quy mô, gắn với việc học, việc làm, thông tin công cộng.
Thiên vị: dữ liệu hoặc thiết kế lệch về một nhóm. Thành kiến: kết quả đối xử bất công lặp lại, có thể bị hiểu như “máy khách quan” nên càng nguy hiểm.Luyện tập
| Tình huống | Nhóm nào có thể bị thiệt? | Vì sao? |
|---|---|---|
| Chấm hồ sơ theo dữ liệu năm cũ | ||
| Nhận diện giọng chỉ giọng thành phố |
Vận dụng. Tìm (cùng thầy cô) 1 ví dụ thiên vị AI đã được báo chí tin cậy nêu. Tóm tắt 3 câu.
A3. Định hướng học · 9.A3.1 · 9.A3.2
Định hướng học tập trong kỉ nguyên AI
Em sẽ học được
- Trình bày năng lực cần rèn: học cách học, tư duy phản biện, sáng tạo và cảm xúc người, hợp tác–giao tiếp với người và với AI.
- Xác định mục tiêu học tập cá nhân trong thế giới có AI.
Tình huống mở đầu
AI tóm tắt bài sử — em còn cần học gì?
Kiến thức
Năng lực cần rèn: học cách học (tự học, học suốt đời); phản biện (phân tích, đánh giá thông tin AI); sáng tạo và cảm xúc người; hợp tác, giao tiếp với người và với AI.
Mục tiêu cá nhân ví dụ: dùng AI tìm và tóm tắt rồi đối chiếu SGK; luyện viết/đọc/vẽ/tư duy logic; luyện ngôn ngữ; phát triển kĩ năng mềm máy không thay.
Luyện tập
Viết 1 mục tiêu học tập 4 tuần tới: việc em làm — việc AI được hỗ trợ — cách em kiểm chứng.
| Mục tiêu | AI hỗ trợ | Em tự làm / kiểm chứng |
|---|---|---|
Vận dụng. Chia sẻ mục tiêu với bạn cùng bàn. Nhờ góp 1 ý phản biện.
A3. Thể hiện bản thân · 9.A3.3
AI giúp thể hiện bản thân
Em sẽ học được
- Nêu ví dụ cách dùng AI như công cụ giúp thể hiện bản thân và theo đuổi đam mê.
Tình huống mở đầu
Em làm poster lễ hội lớp. Máy vẽ hết thì còn là “của em”?
Kiến thức
Dùng đúng: phác ý → nhờ máy gợi ý kĩ thuật → em chọn, chỉnh, giải thích vì sao.
Dùng sai: nộp nguyên sản phẩm máy, nhận là sáng tạo của mình.
Đam mê (vẽ, nhạc, lập trình, thể thao): máy hỗ trợ luyện tập, không thay phần em phải cảm và quyết.
Luyện tập
Chọn 1 sản phẩm (poster / đoạn giới thiệu CLB). Ghi: ý của em / hỗ trợ AI / phần em hoàn thiện.
Vận dụng. Nếu nộp sản phẩm có AI, viết 1 câu khai báo mẫu.
A3. Nghề nghiệp · 9.A3.4
Nghề nghiệp tương lai
Em sẽ học được
- Trình bày ví dụ thay đổi AI có thể mang lại cho ngành nghề; nêu kĩ năng cần trang bị để làm việc hiệu quả cùng AI.
Tình huống mở đầu
Máy nhận lúa bệnh — bác nông học còn việc gì?
Kiến thức
Thay đổi: một số khâu tự động hoá; xuất hiện việc mới (gắn nhãn dữ liệu, kiểm tra mô hình, thiết kế trải nghiệm).
Kĩ năng kèm AI: hiểu giới hạn máy, kiểm chứng, giao tiếp với người dùng, đạo đức dữ liệu, học liên tục.
Ví dụ: nông nghiệp, y tế, giáo dục, thiết kế, logistics — mỗi ngành giữ phần người không giao hết.
Luyện tập
| Nghề em quan tâm | Khâu máy có thể hỗ trợ | Kĩ năng người cần |
|---|---|---|
Vận dụng. Phỏng vấn ngắn 1 người lớn về công việc họ: khâu nào máy đã xuất hiện?
Chuyên đề 2 · Trách nhiệm, giả mạo và công bằng · 9.B2.1 · 9.B2.2
Trách nhiệm khi sử dụng AI
Em sẽ học được
- Trình bày vai trò người dùng trong kiểm soát và chịu trách nhiệm kết quả cuối cùng do AI tạo ra. Khai báo được việc dùng AI trong sản phẩm học tập.
- Nêu vai trò cá nhân và cộng đồng trong giám sát, phản hồi, đề xuất giải pháp dùng AI an toàn, công bằng, hợp lí.
Tình huống mở đầu
Bài đạt giải nhưng em không viết hết thì ai chịu?
Kiến thức
Người dùng: chọn công cụ, chỉnh kết quả, chịu trách nhiệm nội dung nộp.
Khai báo: nêu rõ công cụ, việc đã nhờ máy, phần tự làm.
Cá nhân và cộng đồng: phản hồi khi thấy thiên vị, giả mạo, quy định lớp chưa rõ — đề xuất cách dùng hợp lí.
Luyện tập
Viết mẫu khai báo 4 dòng cho một bài tập em từng (hoặc sẽ) dùng AI.
Vận dụng. Đề xuất 1 quy tắc lớp về khai báo AI.
B2. Giả mạo · 9.B2.3
Nhận diện nội dung giả mạo do AI tạo ra
Em sẽ học được
- Phân tích một số dấu hiệu nội dung giả mạo do AI tạo ra; kiểm chứng bằng nguồn phù hợp; đề xuất cách ứng phó khi phát hiện dấu hiệu giả mạo hoặc lừa đảo.
Tình huống mở đầu
Tin nhắn khẩn: phát lúa giống miễn phí, bấm liên kết ngay. Gửi lúc 23 giờ — tin được không?
Kiến thức
Dấu hiệu: thúc giục; lợi ích phi lí; không có cơ quan chịu trách nhiệm; ảnh/giọng lệch chi tiết; không đối chiếu được với cổng thông tin chính thống.
Kiểm chứng: trang cơ quan nhà nước, báo tin cậy, hỏi thầy cô / người lớn — không dùng mạng xã hội làm nguồn duy nhất.
Ứng phó: không bấm, không chuyển tiếp, lưu bằng chứng nếu cần, báo người lớn / nhà trường.
Luyện tập
| Dấu hiệu | Em sẽ làm gì? |
|---|---|
| Tin quá tốt, yêu cầu bấm ngay | |
| Ảnh người quen làm việc không đời nào làm | |
| Giọng “giống” người nhà xin tiền |
Vận dụng. Cùng gia đình thống nhất 1 cách xác minh khi có tin khẩn xin tiền.
B3. Kiến tạo AI công bằng · 9.B3.1 · 9.B3.2
Kiến tạo AI công bằng
Em sẽ học được
- Giải thích tầm quan trọng của huấn luyện AI theo hướng không phân biệt đối xử và tôn trọng sự đa dạng.
- Nêu cách thu thập dữ liệu bảo đảm công bằng, không bỏ sót hay thiên vị các nhóm.
Tình huống mở đầu
Chatbot trường không hiểu tiếng mẹ đẻ của một nhóm bạn. Đó có phải công bằng?
Kiến thức
Tầm quan trọng: sản phẩm nhà trường / cộng đồng phục vụ mọi học sinh, không chỉ nhóm đa số.
Cách thu thập: đủ vùng miền, giới, hoàn cảnh; ghi chú giới hạn bộ dữ liệu; xin phép; không thu thập lén.
Kiểm tra kết quả trên từng nhóm trước khi tuyên bố “máy đã công bằng”.
Luyện tập
Thiết kế 5 quy tắc thu thập dữ liệu cho chatbot nội quy trường.
Vận dụng. Rà 1 công cụ lớp đang dùng: nhóm nào có thể bị hiểu kém hơn?
Chuyên đề 3 · Tạo sản phẩm và cải thiện dữ liệu · 9.C2.1
Thực hành vận dụng AI giải quyết vấn đề
Em sẽ học được
- Đề xuất ý tưởng mới, sáng tạo để giải quyết một vấn đề bằng AI.
- (MR) Vận dụng kiến thức để tạo công cụ AI đơn giản (chatbot, mô hình nhận ảnh) trên nền tảng mở, miễn phí, phù hợp độ tuổi, được rà soát an toàn.
Tình huống mở đầu
Vấn đề nào của trường/xã đáng thử AI?
Kiến thức
Ý tưởng gồm: vấn đề — người dùng — dữ liệu — rủi ro — cách người kiểm soát.
Không chọn vấn đề đòi dữ liệu nhạy cảm (khuôn mặt bạn, điểm số cá nhân công khai).
Luyện tập
| Hạng mục | Nhóm em |
|---|---|
| Vấn đề | |
| Người dùng | |
| Dữ liệu | |
| Rủi ro / cách giảm |
Vận dụng. Trình bày 2 phút ý tưởng. Nhận 1 câu hỏi phản biện.
C4. Cải thiện dữ liệu · 9.C4.1
Cách cải thiện dữ liệu, nâng cao chất lượng sản phẩm
Em sẽ học được
- Trình bày cách cải thiện bộ dữ liệu: bổ sung dữ liệu cần thiết, loại trùng, sửa sai, gán nhãn lại.
- (MR) Chỉ ra điểm cần cải thiện trong bộ dữ liệu cụ thể; thực hiện thêm–xoá–sửa.
Tình huống mở đầu
Máy cứ gọi thanh long là ổi thì sửa máy hay sửa dữ liệu?
Kiến thức
Cách cải thiện: bổ sung mẫu thiếu (thanh long nhiều góc, nhiều ánh sáng); xoá trùng; sửa nhãn; cân các nhóm.
Ghi nhật kí thay đổi để biết lần nào làm máy tốt hơn.
Luyện tập
Liệt kê 3 thao tác em sẽ làm với bộ ảnh “trái cây” bị nhầm thanh long / ổi.
Vận dụng. So sánh số lỗi trước và sau khi sửa (nếu có mô hình).
Chuyên đề 4 · Con người dẫn dắt và cải tiến sản phẩm · 9.D1.1
Con người dẫn dắt AI
Em sẽ học được
- Trình bày vai trò con người là người dùng sáng tạo và dẫn dắt trong thiết kế, vận hành, phát triển hệ thống AI.
- (MR) Phân tích vai trò đó qua một hệ thống cụ thể: mục tiêu, dữ liệu, đánh giá, điều chỉnh.
Tình huống mở đầu
Ai “dạy” máy nhận lúa có phù — nông dân hay kĩ sư, hay cả hai?
Kiến thức
Dẫn dắt: đặt vấn đề đáng giải; chọn và gán nhãn dữ liệu; đọc kết quả; quyết định triển khai hay dừng.
Nông dân hiểu lúa; kĩ sư hiểu mô hình. Thiếu một bên, hệ thống dễ sai ngữ cảnh.
Luyện tập
| Bước | Người làm gì? |
|---|---|
| Mục tiêu | |
| Dữ liệu | |
| Đánh giá | |
| Điều chỉnh / tắt |
Vận dụng. Vẽ sơ đồ 4 bước người dẫn dắt cho ý tưởng bài 9.
D2. Đánh giá sản phẩm · 9.D2.1
Đánh giá và cải tiến sản phẩm AI
Em sẽ học được
- Nêu cách kiểm tra đơn giản: mô hình nhận dạng — thử dữ liệu mới, đếm đúng/sai; chatbot — nhiều câu hỏi khác nhau, kiểm tra chính xác và phù hợp.
- (MR) Thiết kế và thực hiện kiểm tra; phân tích kết quả, thử cải tiến đơn giản.
Tình huống mở đầu
Máy đúng trên ảnh đã học — đã dễ tin?
Kiến thức
Nhận dạng: tách ảnh học / ảnh thử; đếm đúng–sai; ghi loại lỗi.
Chatbot: kịch bản câu hỏi (dễ, khó, câu nhạy cảm giả định không dùng dữ liệu thật); đánh giá đúng, phù hợp, an toàn.
Cải tiến: sửa dữ liệu, sửa câu trả lời mẫu, thêm người duyệt.
Luyện tập
Viết 5 câu hỏi để “thử” chatbot nội quy trường.
Vận dụng. Hoàn thiện nhật kí dự án: vấn đề — dữ liệu — kết quả thử — việc sẽ sửa.
Cuối năm
Ôn tập lớp 9
Điền hoặc trả lời ngắn.
- Nêu 1 thách thức xã hội trong kỉ nguyên AI.
- Thiên vị khác thành kiến ở điểm nào?
- Bốn nhóm năng lực em cần rèn khi có AI?
- Khi dùng AI làm poster, phần nào phải là của em?
- Kĩ năng làm việc cùng AI khác kĩ năng “biết bấm” thế nào?
- Vì sao phải khai báo khi dùng AI trong bài nộp?
- Ba bước khi gặp tin có dấu hiệu giả mạo?
- Thu thập dữ liệu thế nào để chatbot trường công bằng hơn?
- Ba cách cải thiện bộ dữ liệu?
- Vì sao không đánh giá mô hình chỉ trên ảnh đã học?
Thuật ngữ em đã gặp
- Thiên vị
- Lệch trong dữ liệu hoặc thiết kế, có lợi/bất lợi không công bằng cho một nhóm.
- Thành kiến
- Kết quả đối xử bất công, dễ bị hiểu nhầm là khách quan vì “máy đưa ra”.
- Tư duy phản biện
- Phân tích, đánh giá thông tin thay vì tin ngay.
- Khai báo
- Nói rõ đã dùng AI phần nào trong sản phẩm học tập.
- Giả mạo
- Nội dung trông thật nhưng không đúng sự thật, có thể do AI tạo.
- Dẫn dắt
- Người đặt mục tiêu, chọn dữ liệu, đánh giá và điều chỉnh hệ thống.
- Dữ liệu thử
- Mẫu chưa dùng khi huấn luyện, dùng để đánh giá.