STREAM урок “Елементи промпт-інжинірингу”
Мистецтво промпт-інжинірингу для учнів 4-11 кл.
Тема уроку: Дослідження та розробка ефективних промптів для отримання бажаних результатів від великих мовних моделей (LLMs) та генеративних ШІ.
Автор: Проф. В. Залізко
Використовуємо GPT 4 o (Gimini)
Предмети, що інтегруються:
Science (Наука): Основи штучного інтелекту, принципи роботи мовних моделей, когнітивні процеси (аналогії, креативність).
Technology (Технології): Використання різних LLMs (наприклад, ChatGPT, Gemini), інструменти для тестування та порівняння відповідей ШІ, розуміння API (базово).
Robotics (Робототехніка) (опційно): Проектування сценаріїв взаємодії робота з LLM через текстові промпти для виконання завдань.
Engineering (Інженерія): Системний підхід до розробки промптів, ітеративне тестування та оптимізація, проектування “інтерфейсу” між людиною та ШІ.
Art (Мистецтво): Креативне формулювання промптів для генерації художнього контенту (зображення, музика, текст), розуміння стилів та жанрів.
Mathematics (Математика): Аналіз кількісних результатів тестування промптів (наприклад, оцінка релевантності за шкалою), розуміння ймовірнісних моделей у LLMs (базово).
Приклад уроку для середньої та старшої школи (5-11 класи): “Створюємо ідеального віртуального помічника”
Тривалість: 3-5 академічних годин
Мета: Навчити учнів основам промпт- інжинірингу, розробляти ефективні промпти для отримання конкретних результатів від LLMs та аналізувати їхню якість.
Матеріали:
Комп’ютери з доступом до інтернету та LLMs (наприклад, через веб-інтерфейс).
Інструкції з базового використання обраної LLM.
Роздаткові матеріали з прикладами промптів та критеріями їх оцінки.
(Опційно) Інструменти для спільної роботи (наприклад, Google Docs, Miro).
Хід уроку:
Етап 1: Занурення (Science/Technology) – 30 хвилин
Вступна бесіда: Що таке штучний інтелект? Як працюють мовні моделі на високому рівні? Які завдання вони можуть виконувати?
Демонстрація можливостей LLM: Учитель демонструє різні приклади використання LLM (генерація тексту, відповіді на питання, переклад, написання коду).
Проблема: Чому іноді відповіді ШІ бувають неточними, нерелевантними або не такими, як очікувалося? Введення поняття “промпт” та його важливості.
Етап 2: Дослідження (Technology/Engineering/Mathematics) – 45 хвилин
Пояснення основ промт інжинірингу: Учитель пояснює ключові принципи створення ефективних промптів:
Чіткість та конкретність: Зазначення бажаного формату, стилю, тону.
Контекст: Надання необхідної інформації для розуміння завдання.
Обмеження: Встановлення рамок для відповіді.
Приклади: Наведення бажаного результату.
Ітеративність: Тестування та вдосконалення промптів.
Аналіз прикладів промптів: Учні в групах аналізують наведені приклади вдалих та невдалих промптів, визначаючи, які елементи впливають на якість відповіді.
Введення критеріїв оцінки: Обговорення критеріїв оцінки якості відповідей LLM (релевантність, точність, повнота, креативність, корисність).
Етап 3: Практичне завдання (Technology/Engineering/Art) – 60 хвилин
Постановка завдання: Кожна група учнів отримує завдання розробити промпти для конкретної мети, наприклад:
Створити сценарій діалогу для віртуального помічника, який допомагає учням з домашнім завданням з математики.
Написати короткий науково-фантастичний оповідання у стилі певного автора.
Згенерувати опис ідеального навчального робота для молодшої школи.
Створити рекламний слоган для нового екологічно чистого продукту.
Розробка та тестування промптів: Учні експериментують з різними формулюваннями промптів в обраній LLM, фіксують отримані результати та аналізують їх.
Ітеративна оптимізація: На основі отриманих результатів, учні вдосконалюють свої промпти, намагаючись отримати кращу відповідь.
Етап 4: Презентація та обговорення (усі предмети) – 45 хвилин
Презентація результатів: Кожна група представляє свій найкращий промпт та отриману від LLM відповідь, пояснюючи свій підхід та критерії оцінки.
Загальне обговорення: Аналіз успішних та невдалих стратегій, обмін досвідом, обговорення етичних аспектів використання LLMs.
Рефлексія: Що нового дізналися про роботу ШІ та промт інжиніринг? Які навички розвинули? Як можна використовувати ці знання в майбутньому?
Опційні розширення:
Robotics: Інтеграція з робототехнікою може включати розробку промптів для керування роботом через LLM (наприклад, “робот, знайди червоний кубик та перемісти його на синій”).
Математика: Більш глибокий аналіз кількісних показників якості відповідей, використання простих статистичних методів для порівняння ефективності різних промптів.
Мистецтво: Фокус на промптах для генерації зображень у різних стилях, експерименти з параметрами генерації.
Оцінювання:
Активність під час уроку.
Якість розроблених промптів та отриманих результатів.
Аналіз та обґрунтування вибору промптів.
Участь у презентації та обговоренні.
Цей STREAM урок “Промпт-інжиніринг” дозволяє учням не лише зрозуміти основи роботи сучасних штучних інтелектів, але й набути практичних навичок ефективної взаємодії з ними, що є надзвичайно важливим у сучасному технологічному світі. Інтеграція різних предметів допомагає розглянути цю тему з різних перспектив та розвинути різносторонні навички.
Промпт-інжиніринг – нова сфера роботи у сучасному світі.
Діти можуть бути Промпт-інженерами, бо…
… вони знають як зробити взаємодію з AI більш ефективною та результативною, а також покращити якість та релевантність генерованих даних.
Основне завдання промпт-інженерів – створення, тестування і рефінансування промптів, які керують роботою AI.
- Формулюють запити для завдань, що вимагають генерації тексту, зображень чи інших даних.
- Оптимізують параметри для покращення якості та точності відповідей.
- Аналізують вихідні дані, щоб виявити потенційні поліпшення у запитах.
- Експериментують з різними підходами, щоб знайти найкращі рішення для конкретних завдань.
[згорнути]
Запрошуємо усіх охочих на уроки!
Вартість 500 грн урок!
