Mokymosi kelio kortelė

 
Bendroji mokymosi kelio tema
 
Dirbtinis intelektas biotechnologijose
Konkretus mokymosi vieneto pavadinimas
 
Dirbtinio intelekto pagrindu veikianti biotechnologija: naujų galimybių atrakinimas vaistų kūrime
Tikslinės auditorijos amžius

14–18 metų tikslinė grupė
Mokinio reikalavimai
  1. 1.    Pagrindinis aplinkosaugos mokslų sąvokų supratimas (pvz., ekosistema, klimatas).
    Pagrindiniai raštingumo ir skaičiavimo įgūdžiai.
    Pagrindiniai IRT įgūdžiai.
  2. Prieiga prie kompiuterio arba planšetės su interneto ryšiu.
  3. Noras naudotis skaitmeniniais įrankiais (AR programėlės, CoSpaces Edu).
  4. Nereikalaujama ankstesnės programavimo ar AR kūrimo patirties, nes CoBlocks yra pritaikytas pradedantiesiems.
Mokymosi vieneto aprašymas Šis mokymosi vienetas suteikia išsamų įvadą į dirbtinį intelektą biotechnologijose, o ypač į naujas galimybes vaistų kūrime. Jis suskirstytas į tris dalis: „Tyrinėk“ pristato pagrindines klimato kaitos, ekosistemų ir atkūrimo sąvokas. „Įgyvendink“ gilina bioįkvėpimo temą, parodant, kaip gamtos procesai įkvepia sprendimus ir kaip papildyta realybė (AR) gali vizualizuoti šiuos procesus bei jų poveikį, remiantis realiais pavyzdžiais ir praktinėmis veiklomis. „Tobulink“ pagrindžia AR pedagoginę naudą, pateikia naudingų AR programėlių pavyzdžių ir praktines integravimo strategijas. Vienetas baigiamas praktine užduotimi, kurioje mokiniai naudoja žaidybinę AR patirtį Delightex platformoje, kad sustiprintų supratimą ir įsitraukimą į temą. 
Dalykas: Dalyvaujančios šalys Skaitmeninis raštingumas / Informatika, Menas ir dizainas, Socialiniai mokslai, Matematika, Kalbos menai 
Raktažodžiai Dirbtinis intelektas (DI)
Biotechnologijos, vaistų kūrimas, mašininis mokymasis (ML), gilusis mokymasis, taikinių identifikavimas, virtualus atrankavimas, klinikinių tyrimų optimizavimas, vaistų perorientavimas
Bioįkvėpimas, skaitmeninis raštingumas, papildyta realybė (AR), žaidybinimas.
Pagrindinės kvalifikacijos, įgūdžiai ir žinios, kurias galima įgyti

Įgūdžiai:

  • Kritinis mąstymas: Didelių duomenų rinkinių analizavimas, siekiant nustatyti dėsningumus ir daryti prognozes moksliniame kontekste.
  • Problemų sprendimas: Bioįkvėptų koncepcijų taikymas vaistų kūrimo iššūkiams, pvz., vaistų kandidatų pritaikymas taikiniams.
  • Skaitmeninis raštingumas: AR programėlių naršymas ir naudojimas.
  • Mokslinis tyrinėjimas: Duomenų interpretavimas ir gamtos procesų stebėjimas (virtualiai ar realiai).
  • Komunikacija: Sudėtingų sąvokų paaiškinimas ir idėjų pristatymas.

Žinios:

  • Pagrindinių biotechnologijų ir dirbtinio intelekto (DI), įskaitant mašininį mokymąsi (ML) ir gilųjį mokymąsi, principų supratimas.
  • Supratimas, kaip DI integruojamas į įvairius vaistų kūrimo etapus – nuo taikinių identifikavimo ir virtualaus atrankavimo iki klinikinių tyrimų ir vaistų perorientavimo.
  • Bioįkvėptų sprendimų, kylančių iš gamtos, atpažinimas.
  • Papildytos realybės potencialo ir taikymo galimybių biosciencijose ir sveikatos moksluose supratimas.
Naudojami ištekliai ir didaktinės priemonės
  • Vadovėliai / moksliniai straipsniai
  • Atvejų analizės
  • Interneto ištekliai
  • Nemokamos AR platformos (Delightex)
  • AR suderinami įrenginiai (išmanieji telefonai / planšetės)
Vertinimo kriterijai ir įsivertinimas
  • Dalyvavimas: Įsitraukimas į diskusijas ir veiklas viso vieneto metu.
  • Veiklos atlikimas: Praktinės AR užduoties įvykdymas
  • Koncepcijų žemėlapis / minčių žemėlapis: Vizualaus atvaizdo sukūrimas, siejant klimato kaitą, ekosistemas, atkūrimo metodus ir bioįkvėptus sprendimus.