M1.2 Understanding AI: Concepts, Data and Limits/एआई बुझाइ: अवधारणा, डेटा र सीमाहरू
Section outline
-
Module Overview
Competency Level: Stage 1 — Acquire
Strand / UNESCO Block: AI Foundations & Applications (A3) — Basic AI Techniques · also seeds the student AI-literacy curriculum
Prerequisites: M1.1, or equivalent basic digital confidence.
Indicative Hours: 12 hours (8 contact + 4 practice)
Before teachers can use or teach about AI responsibly, they need an honest, jargon-free understanding of what AI is, how it learns from data, and where it fails. This module builds that conceptual base and doubles as the foundation of the student AI-literacy content the teacher will later deliver. The CRAFT seven competencies begin here.
- Explain in plain language what AI is and is not, and give local examples of each.
- Describe how AI systems learn from data and algorithms, and why the same input can give different outputs.
- Identify common limits and failure modes — bias, hallucination, and the need to verify outputs.
- Recognise the main categories of AI tools relevant to a Nepali classroom.
- What AI is and is not; everyday and classroom examples in the Nepali context.
- Data, algorithms and training in simple terms; pattern-finding and prediction.
- Generative AI and why outputs vary; the idea of a model as a confident guesser, not a source of truth.
- Limits and risks: bias, hallucination, and why outputs must be checked.
- A first map of AI tool categories teachers may meet.
- Generative AI, large language models and chatbots explained simply; how an AI chatbot differs from a Google search.
- AI as assistant, not authority — the central place of teacher judgement and human oversight.
मोड्युल परिचय
दक्षता तह: चरण १ — प्राप्ति / आधारभूत बुझाइ विकास
स्ट्र्यान्ड / युनेस्को ब्लक: एआईका आधारभूत कुरा र प्रयोगहरू (A3) — आधारभूत एआई प्रविधि · विद्यार्थी एआई साक्षरता पाठ्यक्रमको आधार पनि यहीँबाट सुरु हुन्छ
पूर्वआवश्यकता: M1.1, वा सो बराबरको आधारभूत डिजिटल आत्मविश्वास।
अनुमानित समय: १२ घण्टा (८ घण्टा सम्पर्क कक्षा + ४ घण्टा अभ्यास)
शिक्षकहरूले एआईलाई जिम्मेवार ढङ्गले प्रयोग गर्न वा एआईबारे विद्यार्थीलाई सिकाउनुअघि एआई के हो, के होइन, यसले तथ्याङ्कबाट कसरी सिक्छ, र कहाँ असफल हुन सक्छ भन्ने कुरा स्पष्ट, इमानदार र जटिल शब्दावलीबिनाको भाषामा बुझ्न आवश्यक हुन्छ। यस मोड्युलले त्यही आधारभूत वैचारिक बुझाइ निर्माण गर्छ। साथै, शिक्षकले पछि विद्यार्थीलाई सिकाउने एआई साक्षरता सामग्रीको आधार पनि यही मोड्युल हो। CRAFT का सातवटा दक्षताहरूको सुरुवात यहीँबाट हुन्छ।
- एआई के हो र के होइन भन्ने कुरा सरल भाषामा व्याख्या गर्न र प्रत्येकका स्थानीय उदाहरण दिन सक्ने।
- एआई प्रणालीले तथ्याङ्क र एल्गोरिदमबाट कसरी सिक्छ भन्ने कुरा वर्णन गर्न र एउटै इनपुटबाट फरक–फरक आउटपुट किन आउन सक्छ भन्ने बुझाउन सक्ने।
- एआईका सामान्य सीमा र असफलताका अवस्था — पक्षपात, भ्रमपूर्ण उत्तर र आउटपुट जाँच गर्ने आवश्यकता — पहिचान गर्न सक्ने।
- नेपाली कक्षाकोठामा सान्दर्भिक हुने प्रमुख एआई उपकरणका प्रकारहरू चिन्न सक्ने।
- एआई के हो र के होइन; नेपाली सन्दर्भका दैनिक जीवन र कक्षाकोठासम्बन्धी उदाहरणहरू।
- तथ्याङ्क, एल्गोरिदम र प्रशिक्षणलाई सरल भाषामा बुझ्ने; ढाँचा पहिचान र अनुमान गर्ने प्रक्रिया।
- जेनेरेटिभ एआई र यसको आउटपुट किन फरक हुन सक्छ; मोडेललाई सत्यको स्रोत नभई आत्मविश्वासपूर्वक अनुमान गर्ने प्रणालीका रूपमा बुझ्ने।
- सीमा र जोखिमहरू: पक्षपात, भ्रमपूर्ण उत्तर र आउटपुट जाँच गर्नुपर्ने आवश्यकता।
- शिक्षकहरूले भेट्न सक्ने एआई उपकरणका प्रकारहरूको प्रारम्भिक नक्साङ्कन।
- जेनेरेटिभ एआई, ठूलो भाषा मोडेल र च्याटबोटको सरल व्याख्या; एआई च्याटबोट Google खोजीभन्दा कसरी फरक हुन्छ।
- एआई सहायक हो, अधिकारिक निर्णयकर्ता होइन — शिक्षकको विवेक, निर्णय क्षमता र मानवीय निगरानीको केन्द्रीय भूमिका।
-
Demo: Quick, Draw! and its dataset
Use this URL resource to show a machine predicting from drawings.
Ask teachers: What examples has the machine probably seen before? Where might the dataset be narrow?
डेमो: Quick, Draw! र यसको डेटासेट
चित्रबाट मेसिनले अनुमान कसरी गर्छ देखाउन यो URL resource प्रयोग गर्नुहोस्।
शिक्षकहरूलाई सोध्नुहोस्: मेसिनले पहिले कस्ता उदाहरण देखेको हुन सक्छ? डेटासेट कहाँ साँघुरो हुन सक्छ?