5. TEMA: YAPAY ZEKÂ

BTYAB1. Bilişim Teknolojilerini Kullanma, BTYAB4. Dijital Ürün Geliştirme

KB2.6. Bilgi Toplama

E2.3. Girişkenlik, E3.4. Gerçeği Arama, E3.6. Analitiklik, E3.8. Soru Sorma

SDB1.2. Kendini Düzenleme (Öz Düzenleme), SDB1.3. Kendine Uyarlama (Öz Yansıtma), SDB2.1. İletişim, SDB2.3. Sosyal Farkındalık, SDB3.2. Esneklik, SDB3.3. Sorumlu Karar Verme

D2. Aile Bütünlüğü, D3. Çalışkanlık, D5. Duyarlılık, D6. Dürüstlük, D8. Mahremiyet, D10. Mütevazılık, D14. Saygı

OB1. Bilgi Okuryazarlığı, OB2. Dijital Okuryazarlık, OB4. Görsel Okuryazarlık, OB7. Veri Okuryazarlığı

BTY.6.5.1. Yapay zekâ girdileri hakkında bilgi toplayabilme

a)          Yapay zekâ girdileriyle ilgili gerekli bilgilere ulaşmak için kullanacağı araçları belirler.

b)          Belirlediği araçları kullanarak yapay zekâ girdileri hakkındaki bilgileri bulur.

c)          Yapay zekâ girdileri hakkındaki ulaşılan bilgileri doğrular.

ç)          Yapay zekâ girdileri hakkındaki ulaşılan bilgileri kaydeder.

BTY.6.5.2. Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile çalışabilme

a)          Kullanacağı yapay zekâ aracını amacına uygun olarak belirler.

b)          Belirlediği yapay zekâ aracını kullanır.

c)           Kullandığı yapay zekâ aracını uygunluk/verimlilik kapsamında değerlendirir.

BTY.6.5.3. Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile model geliştirebilme

a)          Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile yapılacak olan modelde gerçek hayat problemini belirler.

b)          Problemin çözümü için bir model oluşturur.

c)          Yapay zekâ uygulamasında geliştirilen modeli uygular.

ç)          Yapay zekâ uygulamasındaki modelin süreç ve sonuçlarını değerlendirir.

Yapay Zekâda Verinin Rolü

Yapay Zekâ Araçları

Yapay Zekâ Araçları ile Model Geliştirme

girdi, model geliştirme, yapay zekâ araçları, yapay zekâ teknolojileri

Öğrenme çıktıları; puanlama anahtarı, kontrol listesi, gözlem formu, akran değerlendirme formu, bilgi duvarı ve dereceleme ölçeği kullanılarak değerlendirilebilir.

Performans görevi olarak öğrencilerden yapay zekâ araçları desteğiyle millî ve manevi değerlere uygun, özgün bir model geliştirmeleri ve bunu sunmaları istenebilir.

Performans görevi; bilimsel doğruluk, çeşitlilik, gereksiz bilgilerden arındırma, özgünlük ve tamamlanma süresi gibi ölçütler dikkate alınarak dereceleme ölçeği, puanlama anahtarı veya kontrol listesi ile değerlendirilebilir.

Öğrencilerin yapay zekânın tanımını ve yapay zekânın kullanım alanlarını bildikleri kabul edilir.

Öğrencilere yapay zekânın tanımı ile ilgili açık uçlu sorular sorulabilir. Öğrencilere yapay zekânın kullanım alanları ile ilgili kısa cevaplı sorular sorulabilir.

İnsan zekâsının iletişimdeki girdileri nasıl işleyip cevaplar ürettiği ve doğru cevapların elde edilmesi için cümlelerin doğru ve eksiksiz bir şekilde kurulması gerektiği öğrencilere aktarılır. Örneğin "Bu cumartesi günü gel." ifadesi yerine "Gelecek cumartesi günü saat 17.00’de bizim eve gel." denmesi gerektiği vurgulanır. Böylece yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesinde net ve anlaşılır ifadeler kullanıldığında sistemin çıktılarının daha doğru olacağı belirtilir.

Yapay zekâ uygulamalarının doğru çıktı (sonuç) üretebilmeleri, girdilerin amaca uygun şekilde düzenlenmesine bağlıdır ve bu durum örneklerle ilişkilendirilebilir.

Günlük hayatta sık karşılaşılan yapay zekâ uygulamalarında (yüz tanıma sistemleri, sanal asistanlar vb.) toplanan verilerin yapay zekâ uygulamaları tarafından nasıl kullanıldığı ile ilgili örnekler verilerek dikkat çekilebilir.

BTY.6.5.1.

Yapay zekânın kısa bir tanımı yapılarak öğrencilerden bu tanıma yönelik çıkarımlarını kendi cümleleriyle açıklamaları istenir (OB1). Girdinin bilimsel tanımı yapılarak yapay zekâda girdilerin, modelin öğrenme süreci ve sonuç üretmesi için çok önemli olduğu örnekler (Model 100.000 yerine 500.000 etiketlenmiş bitki görüntüleri ile eğitildiğinde modelin gördüğü bitkiyi doğru sınıflandırma oranı artar vb.) verilerek açıklanır. Kısa bir video veya sunum yapılarak öğrencilerden yapay zekâda girdi kavramını kendi cümleleriyle açıklamaları istenir (OB1, OB4). Etkili yapay zekâ girdilerinde; verilerin doğru etiketlenmesi, farklı kaynaklardan çeşitli veri türlerinin kullanılması, kullanılan verilerin güncel olması, hislerin ve koşulların anlaşılması, net ve anlaşılır ifadeler kullanılması, gereksiz bilgilerden arındırılmış olması vb. özellikleri içermesi gerektiği öğrencilerle paylaşılır. Bu açıklamalardan sonra öğrenciler yapay zekâ girdilerine ulaşmak için amacına uygun araçları belirler (SDB1.2). Bu süreçte öğrencilerin bilim, sanayi ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri takip etmeleri sağlanarak yapay zekâ uygulamalarında kullanılan veri kaynaklarını daha bilinçli bir şekilde analiz etmeleri desteklenir (D3.3).

Her öğrenciden, merak ettiği bir konu hakkında yapay zekânın öğrenme sürecinde kapsamlı bir veri havuzu oluşturmak için açık uçlu bir anket oluşturup, sınıftaki arkadaşlarına bu anketi dağıtarak veya farklı kaynaklardan (e-ansiklopediler, resmî web siteleri vb.) var olan bir bilgi üzerinden gerekli işlemleri yaparak cevapları toplamaları istenir (OB7). Bu süreçte öğrencilerin nesnel, tutarlı ve güvenilir bilgiye ulaşmak için disiplinli ve istikrarlı çalışma alışkanlıkları geliştirmeleri sağlanır (D3.1). Öğrencilerden bu süreçte gerçeği bulmak için nesnel ve dürüstçe bir yaklaşıma sahip olmaları, sorgulama ve doğruya ulaşmak için kararlılıkla hareket etmeleri beklenir (E3.4). Böylelikle yapay zekâ girdilerine ulaşmak için amacına uygun belirlediği aracı kullanarak yapay zekâ girdileri hakkında bilgileri bulur (SDB1.2).

Öğrencilerden anket sürecinde başkalarının kişisel sınırlarına saygı göstermeleri ve elde ettikleri bilgileri başkalarının mahremiyetini ihlal etmeden kullanmaları beklenir (D8.4). Öğrencilerden doğru bilgiyi kontrol etmeleri için güvenilir kaynaklardan (e-ansiklopediler, resmî web siteleri vb.) bilgi karşılaştırmaları, bilginin güncel olup olmadığını kontrol etmeleri, farklı kaynaklardan aynı bilgiyi aramaları istenir (OB2). Öğrenciler buldukları yapay zekâ girdilerini bu şekilde doğrular.

Öğrenciler, anket veya farklı kaynaklar kullanarak topladıkları girdileri, tablolama programı ile görsele (tablo, grafik vb.) dönüştürerek bir dosya oluştururlar ve kaydederler (OB7). Bu görselleştirme sürecinde öğrencilerin doğru ve güvenilir bilgiyi ayırt ederek sonuçları analiz etmesi önem kazanır (D3.3). Anket sonuçlarının tablolama programında sayfa düzenlemesini gerçekleştirip çeşitli grafikler kullanarak karşılaştırmalar yapılır ve verinin daha anlaşılır hâle gelmesi sağlanır. Her öğrenciden konu hakkındaki duygu ve düşüncelerini ifade etmesi için düzenlemiş olduğu girdileri sınıfta sunmaları istenir (SDB2.1). Öğrencilerin yapay zekâ girdilerini amaca uygun düzenleme becerileri, puanlama anahtarı veya gözlem formu ile değerlendirilebilir. Puanlama anahtarı, öğrencilerin girdileri doğru ve güvenilir bir şekilde düzenleyerek analiz etme ve görselleştirme becerilerini değerlendirmek için kullanılabilir. Gözlem formu ile öğrencilerin sunum sırasındaki bilgi ifade etme ve analizlerini aktarma becerilerine yönelik süreç odaklı geri bildirim sağlanabilir.

BTY.6.5.2.

Öğrencilere görseller veya video ile popüler yapay zekâ araçları tanıtılır. Yapay zekâ araçlarının farklı amaçlara hizmet ettiği (bilgi toplama, içerik üretme, dil çevirisi, görsel oluşturma vb.) açıklanır. Öğrenciler beş altı kişilik rastgele gruplara ayrılır. Her gruba farklı bir senaryo örneği verilir ve öğrencilerden verilen senaryo örneğini tartışarak ihtiyaçlarını belirlemeleri istenir, öğrenciler bu şekilde grupla çalışma becerisi sergiler, sosyal-duygusal becerilerini kullanır (SDB1.2, D3.4). Teknolojik yeniliklerin günlük yaşamdaki etkisini fark edebilmeleri için yapay zekâ araçlarının sağladığı kolaylıkları sorgulamaları teşvik edilir (D3.3). Öğrenciler kullanacağı yapay zekâ aracını amacına uygun olarak belirler. Gruplardan belirledikleri yapay zekâ aracı ve neden bu aracı seçtikleri hakkında bir poster hazırlamaları istenir (SDB3.3). Hazırlanan posterleri EBA üzerinden paylaşmaları sağlanır. Diğer gruplardan da araç seçimi konusunda EBA bilgi duvarında geri bildirim alınır (OB2, SDB2.3). Bilgi duvarı kullanılarak öğrencilerin yapay zekâ araçları ile ilgili bilgilerini paylaşmaları ve geri bildirim almaları sağlanabilir. Frayer modeli ile yapay zekâ araçlarının tanımı, özellikleri, örnekleri ve örnek olmayanları üzerinden öğrencilerin kavram şemalarına geri bildirim verilebilir.

Gruplar verilen senaryolar çerçevesinde belirledikleri yapay zekâ aracını kullanmaları için girdilerin ne olacağını belirler. Girdilerin net ve açık komutlar hâlinde olması gerektiği belirtilir. Öğrenciler bu doğrultuda girdileri kullanarak belirlediği yapay zekâ aracını kullanır (OB2). Öğrencilere belirlenen yapay zekâ aracını kullanım sürecinde "Kullandığınız araç amacınıza uygun mudur? Bir yapay zekâ aracını etkili kullanmanın en önemli adımları nelerdir?" vb. sorular yöneltilebilir (SDB1.2). Öğrencilere girdilerini belirleme ve yapay zekâ aracını kullanma sürecinde gözlem formu veya kontrol listesi ile geri bildirim verilebilir.

Öğretmen yapay zekâ araçlarının kullanılabilirliğini değerlendirmede önemli olan uygunluk ve verimlilik kavramlarını tanımlar. Öğrenci grupları verilen senaryolarda kullanmış oldukları yapay zekâ aracını üretmiş olduğu çıktılar neticesinde uygunluk/verimlilik kapsamında değerlendirir (SDB1.2). Öğrencilerin teknolojinin sunduğu avantajları sorgularken yapay zekâya eleştirel bir bakış açısı geliştirmeleri için doğruluk ve güvenilirlik kavramları üzerine tartışmalar yürütülür (D3.3). Bu aşamada, yapay zekâ kullanımının hukuki boyutlarının da fark edilmesi sağlanır. Öğrencilere “Bir yapay zekâ sistemi yanlış bir karar verirse sorumluluk kimde olur ve sorumluya hangi yaptırımlar uygulanır?” sorusu yöneltilir. Sağlık, güvenlik ve medya alanlarından hukuki boyut içeren senaryolar paylaşılır (Örneğin bir sağlık uygulamasının yanlış ilaç önererek bir kişiye zarar vermesi, bir yüz tanıma sisteminin masum kişiyi suçlu göstermesi, yapay zekâ ile üretilen sahte haberin topluma zarar vermesi vb.). Gruplara “yasa koyucu, teknoloji şirketi, kullanıcı, mağdur” rolleri dağıtılır. Her grup, kendi rolü doğrultusunda olayı tartışır ve olası hukuki yaptırımları belirler (Örneğin şirketin para cezası alması, sorumluların yargılanması, mağdurun zararının tazmin edilmesi vb.). Gruplar hazırladıkları çözüm önerilerini sınıfta sunar. Sunumların ardından öğretmen, hukuki yaptırımların bireylerin ve kurumların sorumluluk bilincini artırmadaki rolünü vurgular. Değerlendirme sürecinde, akran değerlendirme formları aracılığıyla öğrencilerin argüman üretme, iş birliği ve etik duyarlılık düzeyleri puanlanır. Ayrıca öz değerlendirme formlarıyla öğrenciler hem kendi katkılarını hem de fark ettikleri hukuki boyutları yansıtır. Gruplardan yapay zekâ araçlarını kullanarak edindikleri deneyimleri ve değerlendirmeleri (süreç içerisinde öğrendikleri yeni bilgileri, günlük yaşamda nerede kullanabilecekleri vb.) kısa bir rapor hâlinde yazmaları istenir (SDB1.2, SDB1.3). Değerlendirmede kolaylık, hız ve doğruluk faktörlerinin göz önünde bulundurulması istenir. Öğrencilerden hazırlamış oldukları bu raporu sınıfa sunmaları istenir. Fikirlerini paylaşırken eleştirilere açık olmaları ve farklı görüşleri yapıcı bir şekilde değerlendirmeleri teşvik edilir (D10.1). Öğrencilerden birbirlerinin değerlendirmelerini dinleyerek farklı araçlar ve bu araçların verimlilikleri hakkında duygu ve düşüncelerini ifade etmeleri beklenir (SDB2.1). Bu etkileşimde, öğrencilerden diğer kişilerin haklarına saygı göstermeleri; belirli sınırlar içinde ne yapılması gerektiğini ve ne yapılmaması gerektiğini ayırt edebilmeleri beklenir (E2.3). Ayrıca teknolojinin gelişimine katkı sağlayan bilim insanlarının disiplinli ve sistematik çalışmaları hatırlatılarak öğrencilerin kendi akademik süreçlerinde de istikrarlı olmanın önemini fark etmeleri sağlanır (D3.1). Öğrencilerden bir yapay zekâ aracını kullanarak bu aracın nasıl çalıştığını ve ne kadar uygun, verimli ve güvenilir olduğunu gözlemlerine dayalı olarak raporlaştırması performans görevi olarak istenebilir. Akran değerlendirme formu ile her öğrencinin gruptaki diğer arkadaşlarını değerlendirmesi istenir. Rapor hazırlama ve sunum için puanlama anahtarı kullanılabilir.

BTY.6.5.3.

Öğrencilere sunum veya video ile yapay zekâ teknolojilerinin hayatımızda nasıl kullanıldığı tanıtılır. Öğrencilerin "gerçek hayat problemleri" hakkında kısa bir tartışma yapması sağlanır (OB4). Tartışmalar sırasında öğrencilerin olay ve durumları çok yönlü bakış açısıyla değerlendirmeleri ve farklı fikirleri anlamaya istekli olmaları teşvik edilir (D14.1). Öğrencilerden günlük yaşamda karşılaştıkları zorlukları düşünmeleri istenir. Bu süreçte öğrenciler yapay zekâ araç ve teknolojileri ile yapılacak olan modelde gerçek hayat problemini belirler. Öğrencilerin gerçek hayat problemlerini belirlemeleri gözlem formu ile değerlendirilebilir.

Öğrencilere model oluşturmanın tanımı yapılır. Modelin gerçek bir durumu ya da problemi anlamak, açıklamak ve çözmek için geliştirilen bir araç olduğu ve yapay zekâ teknolojilerinin bu süreçte nasıl kullanılabileceği örneklerle açıklanır. Her öğrenci kendi yaşamından ya da çevresinden bir problemi seçer (örneğin okulda israf, dijital bağımlılık, ulaşım sorunları vb.). Bu probleme yönelik çözüm önerileri getirmeye başlar (SDB3.3, E3.6). Ardından öğrenciler problemin çözümüne yönelik yaratıcı fikirler üretmeleri ve yeni çözüm yolları keşfetmeleri için yönlendirilir (D3.3). Bu aşamada öğrencilere "Problem nedir ve kimleri etkiliyor? Problem neden önemlidir? Problem hangi yönleriyle geliştirilebilir? Bu problem için teknoloji kullanılabilir mi?" soruları yöneltilerek öğrencilerin cevapları alınır. Model oluştururken bazı problemlerin çözümünde veri gerekebileceği söylenerek bu noktada öğrencilere kişisel bilgilerin izinsiz kullanılmasının yasal olmadığı, veri setleri dışarıdan alınacaksa bunların açık veri olup olmadığı, telif hakkı ve yasal durumlarının gözetilmesi gerektiği anlatılır (SDB3.2). Veri kullanılmadan da simülasyon modeller geliştirilebileceği belirtilir. Öğrencilere örnek olacak güvenli veri kaynakları sunulur veya öğretmen rehberliğinde hazırlanmış veri setleri kullanılır. Öğrenciler belirledikleri problemi çözmek için yapay zekâ araç ve teknolojilerini kullanarak bir model tasarlar. Bu süreçte öğrencilerin "Problem nedir?", "Hangi veriler kullanılacak? Veriler güvenli mi?","Modelin amacı nedir?","Hangi yapay zekâ yaklaşımı/teknolojisi kullanılacak? (örneğin sınıflandırma, öneri motoru vb.)","Bu model problemi nasıl çözüyor?" sorularına cevap bulmaları beklenir. Öğrenciler modeli yazılı olarak veya bir şema hâlinde hazırlar. Oluşturulan bu yapay zekâ modeli ve problemleri nasıl çözdüğü sınıfa sunulur (OB7). Öğrenciler herkesin modelini dinler ve bu model hakkında tartışırlar. Bu süreçte öğrencilerin edindikleri bilgileri eleştirel bakış açısıyla değerlendirerek modelin güçlü ve zayıf yönlerini belirlemeleri sağlanır (D3.3, SDB3.3). Bu tartışmada, öğrencilerden diğer kişilerin haklarına saygı göstererek, belirli sınırlar içinde ne yapılması gerektiğini ve ne yapılmaması gerektiğini ayırt edebilmeleri beklenir (E2.3). Model oluşturma sürecinde akran değerlendirme ile her öğrencinin diğer arkadaşlarını değerlendirmesi istenir. Oluşturulan model her öğrenci için rubrik bazlı değerlendirme listesi ile değerlendirilebilir.

Öğrencilere yapay zekâ modellerinin nasıl çalıştığı uygulamalı bir şekilde açıklanır. Model geliştirme süreci tamamlandıktan sonra bu modelin gerçek bir problem üzerinde nasıl uygulanabileceği gösterilir. Uygulama yapabilecekleri temel yapay zekâ araçları hakkında bilgi verilir. Öğrenme ve keşfetme arzusu ile özgürce sorgulamalar yapabilecek şekilde öğrencilerin soru sormaları istenir (E3.8). Her öğrenci geliştirdikleri modeli yapay zekâ uygulamasında uygular. Öğrencilerden geliştirdikleri yapay zekâ modelini yapay zekâ uygulamasında uyguladıktan sonra elde ettiği sonuçları rapor hâlinde sunması istenir (OB7). Rapor hazırlama için puanlama anahtarı kullanılabilir.

Yapay zekâ modellerini analiz ederken dikkat edilmesi gereken temel kriterler (uygunluk, verimlilik, kullanılabilirlik ve iyileştirme alanları) tanıtılır. Öğrencilerin geliştirdikleri modelin toplumsal faydasını sorgulayıp birey ve toplum için nasıl daha verimli hâle getirilebileceğini değerlendirmeleri beklenir (SDB3.3). Bu süreçte bilim, sanayi ve teknoloji alanındaki güncel gelişmeleri takip etmeleri gerektiği vurgulanır (D3.3). Her öğrenci daha önce tasarladıkları yapay zekâ modelini "Modelin amacı neydi? Bu amaç doğru şekilde tanımlandı mı? Modelde kullanılan veri setleri doğru ve yeterli miydi? Modelin çözüm süreci ne kadar etkiliydi? Hangi adımlar atıldı? Modelin sonuçları ne kadar doğru ve kullanışlıydı? Modelin verimliliğini artırmak için neler yapılabilir?" sorularına cevap verir (SDB1.2). Bu cevaplar not alınarak diğer öğrencilerle birlikte tartışılır. Öğrenciler ve öğretmen tarafından yapıcı geri bildirimler verilir. Bu süreçte aileleriyle fikir alışverişinde bulunarak onların deneyimlerinden faydalanmaları öğrencilerin farklı bakış açıları kazanmalarına yardımcı olur (D2.3). Öğrencilerin tasarladıkları yapay zekâ modellerine verdiği cevaplar gözlem formu ile değerlendirilebilir. Ayrıca akran değerlendirme formu kullanılarak her öğrenciden bir başka öğrenciye ait model için geri bildirim yapması istenebilir.

Her öğrenci, daha önce geliştirdikleri yapay zekâ modelinin uygulamadaki çıktılarının doğruluğunu, verimliliğini ve genel başarısını değerlendirir (SDB1.2). Model sonuçlarını diğer grupların sonuçları ile karşılaştırır. Bu karşılaştırma, modellerin ne kadar verimli olduğunu ve hangi alanlarda daha iyi sonuçlar verdiğini anlamalarına yardımcı olur (SDB3.3). Her öğrenci değerlendirmelerini sınıfla paylaşır. Öğrencilerin yapay zekâ modellerinin sonuçlarını değerlendirmesi belirtilen kriterler çerçevesinde gözlem formu ile değerlendirilebilir. Ayrıca akran değerlendirme formu kullanılarak her öğrenciden bir başka öğrenciye ait model değerlendirme geri bildirimi yapması istenebilir.

Öğrencilerden yapay zekânın fen bilimlerinde çevresel sorunların çözümündeki rolünü, matematikte veri analizi süreçlerini, sosyal bilgilerde toplumsal etkilerini, Türkçede dil işleme ve hikâye üretimi alanındaki kullanımını ya da görsel sanatlarda yaratıcı üretim süreçlerine katkısını inceleyip, yapay zekâ kavramını farklı disiplinlerle ilişkilendirerek ve yapay zekâ uygulamalarıyla ilgili düşüncelerini bir sunum hazırlayarak ifade etmeleri istenir.

Öğrenciler küçük gruplara ayrılır ve her gruba farklı bir disiplinle ilişkilendirilebilecek bir konu verilir (Örneğin sağlık/fen bilimleri, spor/beden eğitimi, eğitim ve sosyal bilgiler, çevre/fen ve teknoloji, medya/Türkçe vb.). Öğrencilerden bu konuyla bağlantılı olarak yapay zekâ araçlarıyla kullanılabilecek girdiler üretmeleri istenebilir. Ardından her grubun diğer grupların oluşturduğu yapay zekâ girdilerini kullanarak belirlenen temalar doğrultusunda (sağlık, spor, eğitim, çevre vb.) bir röportaj çalışması yapması sağlanabilir. Hazırladıkları röportajları yazılı bir rapora dönüştürerek sunmaları istenebilir.

Öğrencilerden ilgi alanına uygun bir yapay zekâ aracı seçmesi istenerek seçtiği yapay zekâ aracında belirlenen küçük bir görevi tamamlaması sağlanabilir. (Örneğin bir yapay zekâ ile kısa bir hikâye yazma, bir görsel oluşturma vb.)

Her öğrenci ya da grubun seçtiği yapay zekâ aracını kullanarak istediği dersten bir içerik üretmesi sağlanabilir. Örneğin fen bilimleri için çevre sorunlarıyla ilgili bir hikâye yazılabilir, matematik için bir bulmaca hazırlanabilir, Türkçe için bir şiir oluşturulabilir, sosyal bilgiler için tarihi bir olay hakkında poster tasarlanabilir ya da sanat için dijital bir resim yapılabilir. Öğrenciler, oluşturdukları içerikleri sınıfa sunar. Sunumlar, sınıf arkadaşları ve öğretmen tarafından izlenir. Her içerik, yaratıcılık (içeriğin ne kadar özgün ve yaratıcı olduğu), etkililik (içeriğin konusu ve mesajının ne kadar etkili bir şekilde sunulduğu), yapay zekâ kullanımı (yapay zekâ aracının ne kadar etkili ve uygun bir şekilde kullanıldığı), ilgili disiplin (içeriğin seçilen disiplinle ne kadar uyumlu olduğu) kriterlerine göre değerlendirilebilir.

Yapay zekâ uygulamalarının nasıl çalıştığını gösteren video izletilerek öğrencilerin kavramı daha iyi anlamaları sağlanabilir.

Öğrencilerin sesli asistanlar ve öneri sistemleri gibi belirli yapay zekâ uygulamalarını kullanarak (hava durumu sorgulama veya film, müzik önerisi alma vb.) basit görevleri yerine getirmeleri sağlanabilir.

Öğrencilerin yapay zekâ araçlarını kullanıp içerik geliştirebilecekleri online platformlar (tasarım/görsel üreten araçlar, dil araçları vb.) tanıtılarak basit içerikler oluşturmaları istenebilir.