Õpitee kaart

 
Õpitee üldteema
 
Tehisintellekt biotehnoloogias
Õppeühiku konkreetne nimetus
 
Tehisintellektil põhinev biotehnoloogia: uute võimaluste avamine ravimite avastamisel
Sihtkasutajate vanus

14-18 sihtrühm
Õppija eeltingimused
  1. 1.    Põhiline arusaam keskkonnateaduse mõistetest (nt ökosüsteem, kliima).
    Põhilised lugemis- ja arvutamisoskused.
    Põhilised IKT-oskused.
  2. Juurdepääs arvutile või tahvelarvutile, millel on internetiühendus.
  3. Valmidus kasutada digitaalseid tööriistu (AR-rakendused, CoSpaces Edu).
  4. Varasem kodeerimis- või AR-arenduse kogemus ei ole vajalik, kuna CoBlocks on algajasõbralik.
Õppeühiku kirjeldus See õppeühik annab põhjaliku sissejuhatuse tehisintellekti kasutamisse biotehnoloogias ning eriti uutesse võimalustesse ravimite avastamisel. Ühik on jagatud kolmeks osaks: "Avasta" tutvustab kliimamuutuste, ökosüsteemide ja taastamise põhikontseptsioone. "Tegutse" süveneb bioinspiratsiooni, näidates, kuidas looduslikud protsessid inspireerivad lahendusi ning kuidas liitreaalsus (AR) aitab neid protsesse ja mõjusid visualiseerida, toetudes päriselulistele näidetele ja praktilistele tegevustele. "Täienda" põhjendab AR-i pedagoogilisi eeliseid, tuues näiteid kasulikest AR-rakendustest ja praktilistest lõimimisstrateegiatest. Ühik lõpeb praktilise ülesandega, kus õpilased kasutavad mängustatud AR-kogemust Delightexis, et tugevdada oma arusaamist ja kaasatust teemasse. 
Õppeained: Kaasatud osapooled Digipädevus/arvutiõpetus, kunst ja disain, ühiskonnaõpetus, matemaatika, keeleõpetus 
Märksõnad Tehisintellekt (AI)
Biotehnoloogia, ravimite avastamine, masinõpe (ML), süvaõpe, sihtmärkide tuvastamine, virtuaalne sõelumine, kliiniliste uuringute optimeerimine, ravimite ümberkasutamine
Bioinspiratsioon, digipädevus, liitreaalsus (AR), mängustamine.
Põhikompetentsid, oskused ja teadmised, mida võib omandada

Oskused:

  • Kriitiline mõtlemine: Suurte andmehulkade analüüsimine mustrite leidmiseks ja ennustuste tegemiseks teaduslikus kontekstis.
  • Probleemilahendus: Bioinspireeritud kontseptsioonide rakendamine ravimite avastamise väljakutsetes, näiteks ravimkandidaatide sobitamine sihtmärkidega.
  • Digipädevus: AR-rakenduste kasutamine ja neis orienteerumine.
  • Teaduslik uurimine: Andmete tõlgendamine ja loodusprotsesside (virtuaalsete või tegelike) jälgimine.
  • Kommunikatsioon: Keeruliste mõistete selgitamine ja ideede esitamine.

Teadmised:

  • Arusaam biotehnoloogia ja tehisintellekti (AI) põhialustest, sh masinõpe (ML) ja süvaõpe.
  • Arusaam sellest, kuidas AI on lõimitud ravimite arendamise erinevatesse etappidesse, alates sihtmärkide tuvastamisest ja virtuaalsest sõelumisest kuni kliiniliste uuringute ja ravimite ümberkasutamiseni.
  • Loodusest tuletatud bioinspireeritud lahenduste äratundmine.
  • Arusaam liitreaalsuse potentsiaalist ja rakendustest bioteadustes ja terviseteadustes.
Kasutatud ressursid ja didaktilised abivahendid
  • Õpikud/teadusartiklid
  • Juhtumiuuringud
  • Internetiressursid
  • Tasuta AR-platvormid (Delightex)
  • AR-toega seadmed (nutitelefonid/tahvelarvutid)
Hindamiskriteeriumid ja -meetodid
  • Osalemine: Kaasatus aruteludes ja tegevustes kogu õppeühiku vältel.
  • Tegevuse lõpetamine: Praktilise AR-harjutuse sooritamine
  • Kontseptsioonikaart/mõttekaart: Visuaalse esituse loomine, mis seob kliimamuutused, ökosüsteemid, taastamismeetodid ja bioinspireeritud lahendused.