생성형 인공지능(AI) 리소스
Destination Imagination 팀 솔루션에서 팀이 Generative AI를 이해하고 사용할 수 있는 방법에 대한 지침을 찾고 계신가요? 여기서 시작하세요!
목적지 상상의 생성적 인공 지능을 위한 지침 원칙
Destination Imagination(DI)은 다음을 구성했습니다. 생성적 인공지능을 위한 지침 원칙 Destination Imagination Pedagogy와 협력하여 Destination Imagination Educational Experience 내에서 Generative AI를 사용하는 방법을 설명하는 문서입니다. Generative AI에 대한 DI의 교육 철학 외에도 이 문서에서는 윤리적인 AI 사용, 투명성 및 인정, 안전 및 형평성에 대해 설명합니다.
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Destination Imagination Challenge Experience에 대한 업데이트 및
팀 필름 챌린지
Destination Imagination은 챌린지 경험에 대한 도로 규칙 자료와 팀 영화 챌린지의 팀 영화 챌린지 규칙에 생성 AI 관련 규칙과 지침을 포함했습니다. 이 문서에는 팀의 생성 AI 사용이 점수에 미치는 영향, 팀의 생성 AI 사용 내역을 평가자에게 보고하는 방법, 그리고 팀이 이러한 도구를 사용할 때 고려해야 할 윤리 및 안전 문제에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 이 문서들을 꼭 확인해 보세요!
챌린지 경험과 팀 필름 챌린지 모두에서 팀은 Generative AI 사용, 사용한 도구, 결과물이 팀의 솔루션에 어떤 영향을 미쳤는지 간략하게 설명하는 온라인 양식을 작성해야 합니다. 이 양식의 사본은 팀의 참고를 위해 챌린지 문서에서 찾을 수 있습니다.
생성 AI의 요점
이 영상을 시청하세요.생성 AI의 핵심: AI 시대에 생존하고 발전하는 방법Generative AI에 대한 간략한 개요, 작동 방식, 사용 방법, Generative AI 도구의 몇 가지 위험 및 제한 사항은 Henrik Kniberg가 작성했습니다.
이 기사를 읽어보세요.경력 사다리의 최하위가 침식되고 있습니다팀이 Destination Imagination과 경력 준비 측면에서 AI를 연습하고 사용하는 것이 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 통찰력을 제공하는 Jay Kiew의 ""
신속한 엔지니어링을 위한 리소스
귀하의 팀은 다음 리소스를 활용하여 생성 AI 도구를 사용할 때 더 나은 결과를 얻기 위한 신속한 엔지니어링에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
- OpenAI의 "Prompt Engineering": https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering
Ekasmin AI의 "어린이를 위한 신속한 엔지니어링": https://medium.com/@ekasmin/prompt-engineering-for-kids-87d88046a3c3
AVID의 "편집 팁: AI 프롬프트 엔지니어링": https://avidopenaccess.org/resource/ed-tip-ai-prompt-engineering/ - AI Mindset의 "왜 당신의 AI 전략이 뒤떨어져 있는가": https://www.ai-
마인드셋.ai/ai-마인드셋- 뉴스레터/왜-당신의-AI인가- 전략은 뒤떨어져 있다
보안 및 윤리를 위한 리소스
귀하의 팀에서는 다음 리소스를 활용하여 생성 AI 사용과 관련된 보안 및 윤리 문제에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
- John Jennings의 "교육 분야의 AI: 개인정보 보호 및 보안": https://www.esparklearning.com/blog/ai-in-education-privacy-and-security/
- Round Rock ISD Technology & Information Services의 "인공지능 사용을 위한 8가지 안전 팁": https://tis.roundrockisd.org/2023/05/22/eight-safety-tips-for-using-artificial-intelligence/
- Michael McDowell의 "AI 출력의 편향을 확인하는 학생 돕기":
https://www.edutopia.org/article/checking-bias-ai-outputs/ - Chapman University 인공지능(AI) 허브의 "AI의 편견":
https://www.chapman.edu/ai/bias-in-ai.aspx