Development and Application of Elementary School AI Education Program Using the International Baccalaureate (IB) Primary Years Programme (PYP) Approach
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study is to enhance elementary school students' foundational understanding of artificial intelligence (AI) and to foster their Computational thinking. This goal was realized through the creation of an AI education program integrating the ADDIE model and the International Baccalaureate (IB) Primary Years Programme (PYP) teaching methodology. Before developing the educational program, we conducted a preliminary needs analysis with 60 fifth-grade students from IB World School P Elementary and 36 staff members, aligning with the stages of the ADDIE model. Drawing from the outcomes of this preliminary needs analysis, we opted for the transdisciplinary theme 'How the world works,' as it resonated most aptly with AI-related content, as determined by participating educators. Real-life AI-based concepts were seamlessly woven into the educational material. Throughout the program, students actively engaged in exploratory activities centered on the chosen transdisciplinary theme and central concept. Collaborating on team projects, they collectively tackled problem-solving processes, completing activities and assignments aimed at fostering self-directed learning. To assess the effectiveness of the developed educational program on students' computational thinking, pre- and post-tests were administered. Validation results underscored that the program made a significant contribution to the enhancement of Computational Thinking among the participating students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».