How a Machine Learns – Activity Overview ⏱️ 8 min

This interactive activity guides students through the core idea of machine learning: data → pattern → prediction. It is designed as a device-light, hands-on experience for Grades 9–12.

🎯 Learning Objectives
  • Understand the difference between a rigid rule and learning from examples.
  • Identify patterns in labelled data.
  • Apply patterns to make predictions on new examples.
  • Recognise the limitations of narrow data (bias, hallucination).
📋 Activity Steps
  1. Follow a rigid rule – sort animals using a fixed rule (e.g., four legs + fur vs. wings + feathers) and see where a bat or penguin breaks it.
  2. Train on labelled examples – study labelled goat and sheep examples to discover distinguishing patterns.
  3. Predict new ones – use the patterns you found to label new animals (e.g., horns vs. wool).
  4. Find where it fails – discuss what happens when the training data is narrow (e.g., only one kind of goat) and how that can lead to bias or errors.
💡 Practical Task
For students: Create a one-page explainer titled “How AI works – in my own words” that covers:
  • What AI is and is not.
  • The data → pattern → prediction idea.
  • One honest limit (bias or hallucination).
  • The rule: AI helps, a person decides.
📦 SCORM Package

The activity is also available as a SCORM 1.2 package (imsmanifest.xml) for integration into any LMS. The interactive HTML (index.html) tracks completion and scores.

Next step: After completing this activity, students are ready for the Day of AI pupil pathway: What is AI? → How do Machines Learn? → How do Machines Create?

How a Machine Learns – गतिविधि सिंहावलोकन ⏱️ ८ मिनेट

यो अन्तरक्रियात्मक गतिविधिले विद्यार्थीहरूलाई मेसिन लर्निङको मुख्य अवधारणा data → pattern → prediction सिकाउँछ। यो कक्षा ९–१२ का लागि device-light, हाते अनुभवको रूपमा डिजाइन गरिएको हो।

🎯 सिकाइ उद्देश्यहरू
  • कडा नियम र उदाहरणबाट सिक्ने बीचको भिन्नता बुझ्ने।
  • लेबल गरिएको डेटामा ढाँचा पहिचान गर्ने।
  • ढाँचा प्रयोग गरी नयाँ उदाहरणमा भविष्यवाणी गर्ने।
  • साँघुरो डेटाको सीमा (पूर्वाग्रह, भ्रम) पहिचान गर्ने।
📋 गतिविधि चरणहरू
  1. कडा नियम पालना – निश्चित नियम (जस्तै: चार खुट्टा + ऊन vs पखेटा + प्वाँख) प्रयोग गरी जनावर छुट्याउने र bat वा penguin आएपछि के हुन्छ हेर्ने।
  2. लेबल गरिएका उदाहरणबाट सिक्ने – goat र sheep का लेबल भएका उदाहरण अध्ययन गरी तिनीहरूको विशेषता पत्ता लगाउने।
  3. नयाँ उदाहरणको अनुमान – पत्ता लगाएको ढाँचा प्रयोग गरी नयाँ जनावरलाई लेबल गर्ने (जस्तै: सिङ vs ऊन)।
  4. कहाँ असफल हुन्छ – तालिम डेटा साँघुरो भएमा (जस्तै: एउटै प्रकारको बाख्रा मात्र) के हुन्छ र कसरी पूर्वाग्रह वा त्रुटि आउन सक्छ भन्ने छलफल गर्ने।
💡 व्यावहारिक कार्य
विद्यार्थीहरूका लागि: “AI कसरी काम गर्छ – मेरै शब्दमा” शीर्षकको एक-पृष्ठ व्याख्यात्मक लेख तयार गर्नुहोस्, जसमा यी कुराहरू समावेश हुनुपर्छ:
  • AI के हो र के होइन।
  • data → pattern → prediction विचार।
  • एउटा इमानदार सीमा (पूर्वाग्रह वा भ्रम)।
  • नियम: AI ले सहायता गर्छ, तर निर्णय मानिसले गर्छ।
📦 SCORM प्याकेज

यो गतिविधि SCORM 1.2 प्याकेज (imsmanifest.xml) को रूपमा पनि उपलब्ध छ, जसलाई कुनै पनि LMS मा एकीकृत गर्न सकिन्छ। अन्तरक्रियात्मक HTML (index.html) ले पूर्णता र अंक ट्र्याक गर्छ।

अर्को चरण: यो गतिविधि सकिएपछि, विद्यार्थीहरू Day of AI pupil pathway का लागि तयार हुन्छन्: What is AI? → How do Machines Learn? → How do Machines Create?


Number of attempts allowed: Unlimited
Number of attempts you have made: 0
Grading method: Highest attempt
Grade reported: None