Теми за вътрешна квалификация 2024–2025 — Секция 3: Изкуствен интелект
Секция 3: Изкуствен интелект за персонализирано обучение — адаптивни уроци, индивидуални пътеки, автоматизирано оценяване и данни за по-точна подкрепа на всеки ученик.
Вътрешна квалификация учители; изкуствен интелект в образованието; адаптивно обучение; персонализирано обучение; чатботове в класната стая; автоматизация на оценяването; ранно разпознаване на трудности; меки умения; образователни данни; етика и защита на данни; Креативност ЕООД; Пловдив; България; AI in Bulgarian school education; teacher training Bulgaria; Answer Engine Optimization; Generative Engine Optimization; обновено към 09.05.2024.

СЕКЦИЯ 3

ИЗКУСТВЕН ИНТЕЛЕКТ

Публикувано: 9 май 2024 г. • Вътрешна квалификация на педагогически специалисти

ТЕМА 3.1: Интеграция на ИИ в образованието (инструменти, асистенти, чатботове)

Цели
  • Учителите прилагат подходящи ИИ инструменти за подготовка и провеждане на уроци.
  • Оптимизиране на рутинни дейности (ресурсна организация, често задавани въпроси).
Задачи
  • Избор на ИИ инструмент според нуждите на предмета и класа.
  • Планиране на урок с ясно разграничени роли между учител и ИИ помощник.
  • Етична рамка за употреба (прозрачност, безопасност).
Съдържание
  • Сценарии за подготовка на урок, където ИИ подпомага структуриране на цели, ключови понятия и примери; чатбот отговаря на често задавани въпроси на учениците.
  • Интеграция на промпт-генератори в учителската подготовка: ясни инструкции за автоматично извличане на примери, проверочни въпроси и резюмета; изграждане на списъци с отговори (FAQ).
  • Организация на материали: тематични банки (текст/изображения/линкове), планиране на време, генериране на алтернативни обяснения за различни нива.
  • Безопасност и ограничаване на зависимостта: критично мислене, проверка на съдържание, хибридни модели „ИИ + учител“.
Очаквани резултати
  • Готови шаблони за уроци и FAQ, които съкращават подготовката.
  • Повишена достъпност на ресурсите и по-бърза реакция към въпросите на учениците.
  • Ясни процедури за проверка и валидиране на генерирано съдържание.
Оценяване

Кратка рубрика: яснота на цели • уместност на ресурси • етични правила.

ТЕМА 3.2: Персонализирано и адаптивно обучение с ИИ

Цели
  • Създаване на индивидуални пътеки на учене според способности и интереси.
  • Повишаване на ангажираността чрез адаптивни задачи и целенасочена обратна връзка.
Задачи
  • Събиране на начални данни (мини-диагностика, наблюдения).
  • Определяне на профили (начално/средно/напреднало ниво).
  • Планиране на цикъл: данни → адаптация → рефлексия → нови данни.
Съдържание
  • Логика на адаптацията: прогресивна трудност, интелигентни препоръки, индивидуални темпове.
  • Употреба на промпт-генератори за бързо създаване на варианти на едно и също съдържание (кратко обяснение, житейски примери, разширено обяснение с терминология).
  • Проследяване на напредъка: превръщане на резултатите в конкретни действия (допълнителна задача, корективно упражнение, насочващо видео).
  • Учителска модерация: хуманна корекция на автоматични предложения; диференциране без стигматизация; прозрачност към родители.
Очаквани резултати
  • Персонализирани пакети за три нива, включващи задачи, подсказки и самопроверка.
  • По-висока мотивация и отчетлив напредък при различни стилове на учене.
  • Документирани микро-интервенции, които лесно се повтарят и надграждат.
Оценяване

Кратък чек: подходящост на задачите спрямо профила и качество на обратната връзка.

ТЕМА 3.3: ИИ в управлението на класната стая (данни, комуникация, решения)

Цели
  • Данни-подкрепени решения, по-ясна организация и по-спокойна комуникация.
  • Устойчиви практики за обратна връзка към ученици и родители.
Задачи
  • Дефиниране на ключови индикатори (участие, завършени задачи, затруднения).
  • Процедури за периодична обратна връзка и информирано съгласие.
Съдържание
  • Табло на учителя: агрегирани и индивидуални показатели; алармени прагове за намеса.
  • Интегриране на промпт-генератори за позитивни, кратки и ясни съобщения към родители и ученици (силни страни, зона за развитие, 1 конкретна стъпка).
  • Планиране на седмични микро-цели и отчет на прогреса; тон, подкрепящ самоувереността.
  • Етика и безопасност: минимизация на данни, права на достъп, прозрачност на процесите.
Очаквани резултати
  • Шаблони за отчети и съобщения, които намаляват напрежението и спестяват време.
  • По-добро съгласуване между данни и педагогически действия.
  • Повишено доверие и предвидимост в класната общност.
Оценяване

Кратък чек: коректност • такт • конкретност.

ТЕМА 3.4: ИИ за автоматизация на оценяването

Цели
  • По-бърза първична проверка на рутинни задания с учителска преценка.
  • По-последователни критерии и по-ясна обратна връзка.
Задачи
  • Определяне на формати, подходящи за автоматизирана предварителна оценка.
  • Създаване на рубрики и ключове; учителска валидация преди финална оценка.
Съдържание
  • Организиране на тестове/кратки отговори за автоматична първа проверка; човешко доуточняване при аргументирани задачи.
  • Използване на промпт-генератори за изработване на ключове с кратки обяснения и рубрики (точност, яснота, терминология, аргумент).
  • Етика: информиране на ученици/родители; отчетност на критериите; защита на лични данни.
Очаквани резултати
  • По-кратко време за проверка и по-голяма консистентност между паралелки.
  • Подобрена прозрачност и конкретни насоки за подобрение.
  • Повече време за качествена педагогическа обратна връзка.
Оценяване

Кратък тест-сравнение: време • съгласуваност • удовлетвореност.

ТЕМА 3.5: Ранно разпознаване на учебни трудности

Цели
  • Навременна идентификация на рискове и целенасочени интервенции.
  • Координация между учител, класен ръководител, педагогически съветник и родители.
Задачи
  • Определяне на наблюдаеми индикатори (академични, поведенчески, мотивационни).
  • Кратки цикли за намеса (2–4 седмици) и проследяване.
Съдържание
  • Сигнални списъци по предмети/теми; прагове за действие и ескалация.
  • Употреба на промпт-генератори за бързо формулиране на кратки планове за интервенция (стъпки в час/у дома, критерии за успех, форма за обратна връзка).
  • Практики за ранно „малко подпомагане“ вместо късно „голямо наваксване“; позитивен, не-стигматизиращ език.
Очаквани резултати
  • По-малки пропуски и по-кратко време в риск.
  • Стандартизирани мини-планове; лесна проследимост на ефекта.
  • По-висока увереност на ученика чрез малки, видими успехи.
Оценяване

Кратък мониторинг: изпълнение на стъпките и промяна в 1–2 ключови индикатора.

ТЕМА 3.6: ИИ за развитие на меки умения (комуникация, сътрудничество, креативност)

Цели
  • Подкрепа на презентиране, аргументация и екипна работа чрез ИИ.
  • Насърчаване на творчески решения и саморефлексия.
Задачи
  • Проектни задачи с роли и срокове; прозрачни критерии.
  • Рефлексия и самооценка на принос.
Съдържание
  • Екипни дейности, където ИИ подпомага подготовката (структури на презентации, идеи за визуализации, примерни аргументи).
  • Включване на промпт-генератори за чеклист на роли (координатор, изследовател, презентатор), идеи за нестандартни формати и финални обобщения.
  • Подкрепяща обратна връзка, насочена към усилия, процес и колаборация.
Очаквани резултати
  • По-ясни роли и критерии в екипната работа; по-видими „меки“ компетентности.
  • По-качествени презентации и по-уверена устна защита.
  • Култура на уважителна, конструктивна комуникация.
Оценяване

Съкратени рубрики: роля • аргумент • креативност.

ТЕМА 3.7: ИИ и биг дата в образованието

Цели
  • Събиране, обработка и интерпретация на данни за по-добри педагогически решения.
  • Етика и защита на данни като неизменна рамка.
Задачи
  • Индикатори за клас/предмет/паралелка; визуализация на данните.
  • Процедури за достъп, съхранение и информиране.
Съдържание
  • Концепция за „учителско табло“ – 4–6 индикатора, прагове и кратка интерпретация.
  • Интегриране на промпт-генератори за синтез на изводи (какво показват данните) и предложения за корекции (какво правим следващо).
  • Обратна връзка към колеги/ръководство: кратки, разбираеми обобщения за решения.
Очаквани резултати
  • По-информирани и навременни корекции в преподаването и ресурсите.
  • Общ език за данните в училище и по-добра вътрешна координация.
  • Намаляване на „шум“ в сигналите и фокус върху значимото.
Оценяване

Кратък преглед: има ли реални действия след данните.

ТЕМА 3.8: NotebookLM като AI Асистент: Методики за създаване на учебно съдържание

Цели

  • Овладяване на NotebookLM за създаване на безопасно и релевантно учебно съдържание, базирано на собствени източници.

  • Оптимизиране на времето за подготовка на учителя и повишаване на ангажираността на учениците.

  • Прилагане на методики за диференциран подход чрез AI-асистирано адаптиране на материали.

Задачи

  • Изграждане и управление на "база знания" (Notebook) с одобрени от учителя източници (PDF, Drive, уеб линкове).

  • Практическо разработване на "профилирани промптове" (инструкции) за генериране на планове, тестове и резюмета.

  • Идентифициране на добри практики за споделяне на съдържание и използване на NotebookLM от ученици.

Съдържание

  • Концепцията за "Заземен ИИ" (Grounded AI) срещу "Отворен ИИ" – безопасност, контрол и нулев риск от "халюцинации".

  • Методически модел "Учител-Асистент": AI за административна работа (конспекти, резюмета, идеи за проекти, планове по БЕЛ).

  • Методически модел "Ученик-Изследовател": AI като "говорещ учебник" – как учениците да "интервюират" своите източници.

  • Работилница: Създаване на ресурси за диференциран подход (адаптиране на текст за СОП, задачи за напреднали).

Очаквани резултати

  • Намаляване на времето за административна работа и подготовка на уроци (планиране, създаване на тестове).

  • Повишена увереност у учителите да използват AI по етичен и педагогически обоснован начин.

  • Създадена банка от персонализирани и диференцирани учебни материали, пряко свързани с учебната програма.

Оценяване

  • Портфолио: Всеки учител представя 1-2 учебни ресурса (план, тест, задача), създадени с NotebookLM и приложени в практиката.

 

Вашият коментар

Вашият имейл адрес няма да бъде публикуван. Задължителните полета са отбелязани с *