Etika, Integriteti Akademik, Kufijtë dhe Rrjedha e Punës nga fundi në fund

Fitimet:

• Aftësia për të kuptuar dhe zbatuar parimet etike të përdorimit të inteligjencës artificiale në matematikë (të qenit në shërbim të të mësuarit, transparencës, përgjegjësisë njerëzore, drejtësisë, konfidencialitetit).
• Aftësia për të vlerësuar rreziqet e privatësisë dhe për të marrë masat e duhura në përmbajtje të ndjeshme si pyetjet e provimit, të dhënat e studentëve dhe kërkimet e pabotuara
• Aftësia për të kombinuar të gjitha pjesët e modulit (prodhimi + verifikimi) në një rrjedhë të vetme pune nga fundi në fund, duke përfunduar çdo hap prodhimi me një hap verifikimi dhe miratimin përfundimtar njerëzor

Në këtë njësi përfundimtare kombinojmë dy gjëra: nga njëra anë, dimensionet etike, akademike dhe konfidencialiteti të përdorimit të inteligjencës artificiale në matematikë; Nga ana tjetër, për të bashkuar atë që mësuam përgjatë modulit në një rrjedhë të vetme pune nga fundi në fund. Inteligjenca artificiale në matematikë është një mjet i fuqishëm, por ajo vjen me përgjegjësi si dhe fuqi: për kë e përdorni, për çfarë e përdorni dhe si e përdorni ka pasoja etike. Një student që kryen detyrat e tij/saj nga AI dhe një mësues që përshpejton materialin e kursit me AI janë gjëra shumë të ndryshme. Kjo njësi plotëson aftësitë teknike me përdorim të përgjegjshëm.

Disa përkufizime. Integriteti akademik do të thotë të tregosh me ndershmëri se kush e zotëron me të vërtetë një punë dhe të mos shkurtosh mësimin. Plagjiaturë është prezantimi i produktit të dikujt tjetër (ose i një mediumi) sikur të ishte produkti juaj origjinal. Transparencë do të thotë të thuash qartë se ku përdoret AI. Këto koncepte janë bërë qendrore për edukimin e matematikës në epokën e AI.

Parimet bazë të përdorimit etik

1. Jo në vend të të mësuarit, por në shërbim të tij. AI mund të mbështesë një student në mësimin e konceptit (shpjegim, shpjegim alternativ), por nuk duhet ta bëjë atë të mendojë në vend të kësaj. Të bërit AI të bëjë detyrat e shtëpisë minon të mësuarit.
2. Transparenca. Tregoni se ku është përdorur AI - në një artikull, material kursi ose raport. Fshehja është e pandershme.
3. Përgjegjësia i takon njerëzve. Kushdo që publikon, mëson ose jep rezultate të AI është përgjegjës për saktësinë e tij. "AI tha kështu" nuk është një justifikim.
4. Drejtësia. Përdorimi i AI në vlerësim duhet të udhëhiqet nga rregulla të barabarta dhe të qarta për të gjithë nxënësit.
5. Siguria. Mos vendosni informacione të ndjeshme, si pyetjet e provimit, të dhënat e studentëve ose kërkimet e papublikuara, në mjetet e AI, konfidencialiteti i të cilave nuk është i garantuar.

Privatësia: çfarë do të thotë në kontekstin e matematikës?

Edhe pse matematika mund të duket sikur "nuk ka të dhëna të fshehura", konteksti është i rëndësishëm. Një rezultat i pabotuar i kërkimit, banka e pyetjeve të provimit të një institucioni, të dhënat personale të performancës së studentëve ose algoritmi i pronarit të një kompanie - të gjitha janë të ndjeshme. Gjithçka që futni në një mjet AI mund të përpunohet nga ofruesi i atij mjeti dhe, në disa raste, të përdoret në trajnimin e modelit. Pra, për përmbajtje të ndjeshme, ose përdorni mjete të siguruara në nivel lokal/institucional ose anonimizoni përmbajtjen.

Lloji i të dhënave

Rreziku

masë paraprake

Teorema/problema e publikuar

të ulëta

në dispozicion lirisht

Pyetje aktive të provimit

lartë

Mos hyni dhe mos e siguroni automjetin

Të dhënat personale/të performancës së nxënësit

lartë

Anonim/mos hy

Hulumtim i pabotuar

lartë

Mjet i sigurt/lokal

Skica e leksionit

të ulët-mesatare

Përgjithësisht i përshtatshëm

Kujdes: Përpara se të shkoni në AI për të verifikuar një pyetje provimi, merrni parasysh nëse ajo pyetje duhet të mbetet sekrete. Pyetjet nga një provim aktiv teorikisht mund të ekspozohen kur futen në një mjet AI, konfidencialiteti i të cilit nuk është i garantuar. Për provimet kritike, ose ndryshoni pyetjet ose përdorni vetëm mjete të miratuara nga korporata, të siguruara nga privatësia e të dhënave.

Rrjedha e punës nga fundi në fund: një detyrë shembull

Le të themi se duhet të përgatisni si materialin e kursit ashtu edhe një provim për një lëndë brenda një jave. Rrjedha që kombinon të gjitha pjesët e modulit mund të jetë si kjo:

1. Planifikimi. Sqaroni temën, nivelin dhe objektivat (Kapitulli 7).

2. Hartimi i materialit. Lëreni AI të prodhojë leksione të përshtatshme për nivelin + shembuj të zgjidhur (Kapitulli 7).

3. Verifikimi i mostrës. Kontrolloni çdo shembull të zgjidhur me SymPy (Njësia 4).

4. Vizualizimi. Prodhoni dhe jepni grafika për të mbështetur tregimin me kodin Matplotlib dhe krahasoni ato me matematikën (Kapitulli 6).

5. Shënim. Pastroni indeksin, jepni dhe verifikoni formulat me LaTeX (Njësia 10).

6. Gjenerimi i pyetjeve. Keni pyetje me zgjedhje të shumëfishta + shpërqendrues të prodhuara për provimin (Njësia 8).

7. Verifikimi në masë. Zgjidhini të gjitha pyetjet me shumicë me SymPy dhe kontrolloni çelësin e përgjigjes (Njësia 8, 9).

8. Kontrolli i etikës dhe transparencës. A është konfidencialiteti i përshtatshëm? A e keni deklaruar përdorimin e AI në material kur është e nevojshme? Ju keni përgjegjësinë përfundimtare (kjo njësi).

9. Miratimi i njeriut. Rishikoni dhe konfirmoni gjithçka për herë të fundit. Çdo pjesë e paverifikuar nuk do të dalë në transmetim/test.

Këshillë: Në një rrjedhë pune nga fundi në fund, strategjia më efikase është të poziciononi AI si "shtresa e shpejtësisë", mjetet përcaktuese (SymPy, render) si "shtresa e korrektësisë" dhe veten si "shtresa e gjykimit dhe llogaridhënies". Çdo hap prodhimi duhet të pasohet nga një hap verifikimi; Prodhimi i paverifikuar nuk duhet të bartet në hapin tjetër.

tre mini kuti

Rasti 1 — Transparenca ndërtoi besim. Një akademik përdori AI në draftin e parë të një kapitulli shkollor, më pas verifikoi çdo pretendim matematikor dhe tha në parathënie se "mbështetja e AI u mor në prodhimin e dorëshkrimit, e gjithë përmbajtja u verifikua nga autori". Kjo transparencë rriti besimin e kolegëve dhe ruajti standardin e integritetit.

Rasti 2 — Përdorimi që minon të nxënit. Një student kërkoi që AI të zgjidhte të gjithë grupin e detyrave të shtëpisë dhe t'i dorëzonte ato. Ai dështoi në provimin në të njëjtat lëndë sepse nuk i kishte mësuar kurrë konceptet. Mësuesi sugjeroi përdorimin e AI për të "kontrolluar zgjidhjen dhe për të marrë një shpjegim alternativ", por për t'i zgjidhur vetë problemet fillimisht. AI duhet të jetë në shërbim të të mësuarit, jo në vendin e saj.

Rasti 3 - Rreziku i shkeljes së privatësisë. Një mësues mendoi të hakonte një mjet të përgjithshëm të AI për të verifikuar pyetjet për një provim qendror që ende nuk ishte administruar, por më pas vendosi kundër tij; në vend të kësaj ai i zgjidhi vetë dhe një koleg pyetjet në SymPy. Futja e pyetjeve aktive të provimit në një mjet të jashtëm ishte një rrezik serioz për privatësinë; Autentifikimi lokal siguroi rrugën e sigurt.

Katër shabllone të kopjueshëm

1) Përdorimi që mbështet mësimin (për studentët):

E zgjidha këtë problem PARË, zgjidhja ime është bashkangjitur. MOS ma jep zgjidhjen; thjesht më trego ku kam gabuar dhe çfarë koncepti kam keqkuptuar që të mund ta korrigjoj. Zgjidhja ime: [këtu]

2) Gjenerimi i një shënimi transparence:

Përgatita një [material/raport kursi] dhe përdora AI në fazën e draftit, duke verifikuar vetë të gjithë matematikën. Shkruani një shënim të shkurtër, profesional të transparencës që e shpreh këtë me ndershmëri.

3) Kontroll paraprak i privatësisë:

Do të doja të kualifikoja për privatësi përmbajtjen e mëposhtme përpara se ta fut në një mjet AI: [lloji i përmbajtjes]. A konsiderohet e ndjeshme kjo lloj përmbajtjeje, çfarë rreziqesh ka, çfarë masash paraprake (anonimizim, mjet lokal) duhet të marr? Thuaj shkurt dhe qartë.

4) Plani i kontrollit të verifikimit nga fundi në fund:

Përgatis materialin e kursit + provimin për [lëndë]. Listoni si plan kontrolli se çfarë verifikimi duhet të bëj në çdo hap të prodhimit: verifikimi i mostrës, kontrolli grafik, shënimi, çelësi i përgjigjes, konfidencialiteti, miratimi njerëzor.

Prompt i dobët / Prompt i fortë

I dobët: "Zgjidhni këto pyetje të detyrave të shtëpisë dhe unë do t'i dorëzoj". (student)

Rezultati: Mësimi është anashkaluar, integriteti akademik është cenuar, studenti nuk arrin të mësojë konceptin. Është e kundërshtueshme nga ana etike dhe pedagogjike.

Güçlü: "Unë u përpoqa ta zgjidhja këtë pyetje të detyrës së shtëpisë, por mbërtheva; zgjidhja ime është bashkangjitur. Mos e jep përgjigjen drejtpërdrejt; më trego me një të dhënë se cilin hap dhe pse bëra gabim, më kujto konceptin e saktë, pastaj do të provoj përsëri."

Konkluzioni: UA përdoret në shërbim të të mësuarit; Nxënësi vazhdon të mendojë, ndershmëria ruhet.

Gabimet e zakonshme

• Përdorimi i tij për të kapërcyer të mësuarit. Të kesh AI të bëjë detyrat e shtëpisë është e lehtë në afat të shkurtër, por shkatërron të mësuarit në terma afatgjatë.
• Duke mos qenë transparent. Fshehja e përdorimit të AI është kundër integritetit akademik; specifikoni kur është e nevojshme.
• Vënia e përgjegjësisë mbi AI. "UA tha kështu" nuk është një justifikim; Botuesi/mësuesi është përgjegjës.
• Futja e përmbajtjes konfidenciale në një mjet të jashtëm. Provimi aktiv, të dhënat e studentëve, kërkimet e pabotuara janë të ndjeshme.
• Lënia e vlefshmërisë në fund të rrjedhës së punës. Verifikimi duhet të vijë pas çdo hapi prodhimi; Gabimet nuk duhet të grumbullohen.

Në përmbledhje

Përdorimi i AI në matematikë kërkon përgjegjësi etike si dhe aftësi teknike: duhet të jetë në shërbim të të mësuarit (jo në vend të tij), të jetë transparent, të mbajë përgjegjësinë përfundimtare, t'u përmbahet rregullave të drejta dhe të respektojë konfidencialitetin. Në një rrjedhë pune nga fundi në fund, AI është shtresa e shpejtësisë, SymPy dhe mjetet e paraqitjes janë shtresa e saktësisë dhe njerëzit janë shtresa e gjykimit dhe përgjegjësisë. Çdo hap prodhimi duhet të pasohet nga një hap verifikimi; Asnjë produkt i paverifikuar nuk duhet të hyjë në botim, leksion ose provim. Ky është thelbi i këtij moduli: bëhu më i shpejtë me AI, por verifiko dhe merr përgjegjësi për çdo hap.

Detyra e aplikimit

Hartoni një detyrë në shkallë të vogël nga fundi në fund: një tregim i shkurtër + 1 tabelë + 3 pyetje me zgjedhje të shumëfishta për një temë. Ndiqni rrjedhën e modulit: (1) planifikoni, (2) hartoni me AI, (3) vërtetoni shembujt me SymPy, (4) jepni dhe kontrolloni grafikun, (5) pastroni dhe jepni shënimin me LaTeX, (6) vërtetoni në grup pyetjet me SymPy, (7) bëni një kontroll privatësie dhe transparence, (8) jepni miratimin përfundimtar të njeriut. Regjistroni çfarë verifikimi keni bërë dhe çfarë keni gjetur në çdo hap. Në fund të procesit, vlerësoni se ku AI kursen kohë dhe ku gjykimi juaj është i domosdoshëm.

listë kontrolli

• [ ] Kam përdorur AI në shërbim të (jo në vend të) të mësuarit.
• [ ] Unë kam deklaruar në mënyrë transparente përdorimin e AI ku është e nevojshme.
• [ ] Unë kam marrë përgjegjësinë për saktësinë përfundimtare.
• [ ] Nuk kam akses në përmbajtje konfidenciale/sensitive përmes mjeteve të pasigurta.
• [ ] Kam ndjekur çdo hap të prodhimit me një hap verifikimi.
• [ ] Nuk kam kryer ndonjë dalje të paverifikuar në transmetim/mësim/provim.

Provimi i Modulit

1. Cili nga sa vijon është pozicionimi më i saktë për inteligjencën artificiale në matematikë?

• A) Inteligjenca artificiale është një mjet strategjie, plani dhe organizimi; Njeriut i takon të verifikojë llogaritjen dhe rezultatin e saktë me mjete përcaktuese ✔
• B) Inteligjenca artificiale është si një makinë llogaritëse dhe çdo rezultat numerik që jep është i saktë
• C) Inteligjenca artificiale nuk është kurrë e gabuar në përfundimet që paraqet me besim, kështu që verifikimi është i panevojshëm
• D) Inteligjenca artificiale është e dobishme vetëm për të shkruar tekst, nuk ka të bëjë me asnjë detyrë matematikore

Përshkrimi: Një model i madh gjuhësor është një mjet që gjeneron statistikisht tekst; Nuk është një kalkulator apo kontrollues provash. Ai prodhon matematikë të saktë shumicën e kohës, por nuk garanton; kështu që çdo rezultat duhet të verifikohet me mjete përcaktuese (SymPy, kalkulator, vërtetim manual) dhe përgjegjësia duhet t'i mbetet njeriut.

2. Një student kërkon nga inteligjenca artificiale të zgjidhë një integral dhe dëshiron të marrë rezultatin. Cila është mënyra më e besueshme për të verifikuar rezultatin?

• A) Diferencimi i rezultatit dhe kontrollimi nëse ai kthehet në funksionin origjinal (SymPy ose manualisht) ✔
• B) Pyetni inteligjencën artificiale 'a është e vërtetë kjo?' për të pyetur
• C) Pranimi i rezultatit ashtu siç është sepse ai paraqitet rrjedhshëm dhe me besim.
• D) Kalimi në një pyetje tjetër dhe mos kontrollimi fare i rezultatit

Shpjegim: Inversi derivat-integral është një mjet verifikimi i integruar në matematikë: marrja e derivatit të rezultatit të gjetur dhe kontrollimi nëse ai kthehet në funksionin origjinal konfirmon në mënyrë të pavarur korrektësinë e integralit. I njëjti kontroll i kryqëzuar mund të bëhet me SymPy.

3. Çfarë do të thotë parimi 'rezultati i duhur nuk është rruga e duhur' në zgjidhjen e problemeve me inteligjencën artificiale?

• A) Rezultati i duhur dëshmon gjithmonë se rruga është gjithashtu e drejtë
• B) Rruga është e parëndësishme, vetëm rezultati duhet të shënohet
• C) Hapat e ndërmjetëm të pasaktë mund të çojnë në rezultatin e duhur rastësisht; Prandaj, si rezultati ashtu edhe çdo hap i ndërmjetëm duhet të inspektohen ✔
• D) Është e pamundur të gjesh një rrugë të qëndrueshme, kështu që ne shikojmë vetëm rezultatin

Shpjegim: Ndonjëherë hapat e gabuar të ndërmjetëm çojnë rastësisht në rezultatin e duhur; Edhe nëse rezultati është i saktë, rruga mund të jetë e pavlefshme. Kjo është arsyeja pse në matematikë është thjesht 'a është rezultati i saktë?' por më tepër 'a është i saktë çdo hap i ndërmjetëm?' Pyetja është gjithashtu thelbësore dhe çdo hap duhet të mbikëqyret.

4. Çfarë duhet të bëni kur AI përdor shprehjen 'pa humbur përgjithësinë' në një provë?

• A) Pranimi se prova është e vlefshme sepse deklarata është e rrjedhshme
• B) Të justifikosh veten se përgjithësia në të vërtetë nuk prishet; ✔ nuk pranon pa diskutim
• C) Duke e konsideruar provën të vlefshme pa e lexuar fare
• D) Kërkimi i kësaj shprehjeje nga burimi si emër teoreme

Sqarim: Pohimi 'pa humbje të përgjithshmes' ndonjëherë është i vlefshëm (nëse ka simetri të vërtetë), por ndonjëherë është një gabim i fshehur. Inteligjenca artificiale e përdor shumë këtë shprehje; Ju duhet të justifikoni veten çdo herë se përgjithësia nuk është shkelur në të vërtetë dhe nuk duhet ta pranoni deklaratën pa diskutim.

5. Ju i keni shkruar një kod SymPy inteligjencës artificiale. Si e merrni rezultatin në mënyrë korrekte?

• A) Bërja që inteligjenca artificiale të parashikojë daljen e kodit
• B) Duke supozuar se kodi është i saktë pa e lexuar atë
• C) Besimi në interpretimin e rezultatit nga AI
• D) Ekzekutoni vetë kodin në një mjedis të vërtetë Python dhe shikoni daljen e saktë ✔

Përshkrimi: Fuqia e SymPy zbulohet vetëm kur kodi ekzekutohet në një mjedis të vërtetë Python. Pyete inteligjencën artificiale 'çfarë prodhon ky kod?' pyetja nuk është verifikim, sepse AI mund të përbëjë gjithashtu daljen e kodit. Ju duhet ta ekzekutoni vetë kodin.

6. Nëse zgjidhja e një ekuacioni të gjetur manualisht nga inteligjenca artificiale dhe rezultati i dhënë nga SymPy janë të ndryshme, cilës duhet t'i besoni dhe pse?

• A) Rezultati SymPy sepse është përcaktues dhe i saktë; Më pas vëreni inteligjencën artificiale të gjejë vendndodhjen e gabimit të saj ✔
• B) Rezultati i inteligjencës artificiale sepse shpjegon më rrjedhshëm
• C) Zgjedhja e njërës në mënyrë të rastësishme sepse të dyja janë njësoj të besueshme
• D) Refuzimi i të dyjave dhe konsiderimi i pyetjes të pazgjidhshme

Përshkrimi: SymPy është një sistem llogaritës simbolik përcaktues: ai gjithmonë jep të njëjtin rezultat të saktë të saktë për të njëjtën hyrje. Inteligjenca artificiale prodhon tekst në mënyrë statistikore dhe mund të halucinojë. Në mosmarrëveshje, SymPy duhet të merret si bazë dhe të bëhet inteligjenca artificiale për të gjetur vendndodhjen e gabimit të saj.

7. Pse kushti '0,1 + 0,2 == 0,3' nuk funksionon siç pritet në një kod Python dhe si ta rregullojmë atë?

• A) Shtimi është prishur në Python; duhet të përdorin një gjuhë tjetër
• B) Barazia e saktë nuk vlen për shkak të saktësisë së numrit me pikë lundruese; Duhet të përdoret një tolerancë si 'abs(a-b) < 1e-9' ✔
• C) Vlera 0.3 është e pasaktë; Është e nevojshme të shkruani 0.30000000004
• D) Gjendja funksionon gjithmonë në rregull, nuk ka asnjë problem

Shpjegim: Kompjuterët ruajnë numrat dhjetorë në format me pikë lundruese me saktësi të kufizuar; 0.1 + 0.2 ruhet me një devijim shumë të vogël, jo saktësisht 0.3. Prandaj, në vend të barazisë së saktë '==', duhet të përdoret një tolerancë si 'abs(a-b) < 1e-9'.

8. Cili është 'testi i arsyes së shëndoshë' më të mirë përpara se të aplikoni një kod skalar për gjetjen e rrënjës për problemin real?

• A) Zbatimi i kodit direkt në problemin aktual pa e testuar fare
• B) Kontrolloni gjatësinë e kodit dhe numërojeni saktë nëse është i gjatë.
• C) Testimi i kodit me një hyrje të thjeshtë, përgjigja e të cilit dihet (p.sh. x²-4=0 rrënjë ±2) dhe kontrolloni nëse ai jep rezultatin e pritur ✔
• D) Konfirmimi i inteligjencës artificiale se kodi është i saktë

Shpjegim: Testimi i kodit me një hyrje të thjeshtë, përgjigjen e të cilit tashmë e dini (p.sh. ±2 për x²-4=0 me rrënjë të dukshme) është verifikimi më i lirë dhe më efektiv. Nëse kodi jep saktë situatën e njohur, rritet probabiliteti që ai të jetë i besueshëm për problemet që nuk i njihni.

9. Në vizualizim, si mund të kontrolloni që një grafik pasqyron saktë matematikën?

• A) Nëse grafiku duket estetikisht i këndshëm, ai konsiderohet i saktë.
• B) Krahasimi i grafikut me vetitë e njohura të funksionit dhe vlerën e vërtetë të të paktën një pike ✔
• C) Duke mos i parë fare etiketat e boshteve
• D) Duke u mbështetur në përshkrimin verbal të grafikut nga AI

Shpjegim: Një grafikë që duket bukur nuk duhet të jetë e saktë; AI mund të tërheqë funksionin e gabuar, në diapazonin e gabuar ose me një asimptotë të shtrembëruar. Krahasimi i grafikut me vetitë e njohura të funksionit (vargu i lëkundjeve, simetria, asimptota) dhe llogaritja e të paktën një pikë kap gabime.

10. Cila është pika më kritike e verifikimit në një material kursi të prodhuar me inteligjencë artificiale dhe pse?

• A) Skema e shkronjave dhe ngjyrave të materialit
• B) Gjatësia e materialit dhe numri i faqeve
• C) Saktësia e shembujve të zgjidhur; sepse nxënësit i marrin si model dhe mësojnë shembullin e gabuar dhe metodën e gabuar ✔
• D) Sa shpejt prodhohet materiali

Shpjegim: Shembuj të zgjidhur merren si model nga nxënësit; Një shembull i zgjidhur gabimisht u mëson drejtpërdrejt studentëve metodën e gabuar. Prandaj, çdo shembull i zgjidhur duhet të verifikohet individualisht, hap pas hapi, ose me SymPy ose manualisht. Një paqartësi e vogël në shpjegimin e temës mund të kompensohet, por shembulli i gabuar shkakton dëme në kaskadë.

11. Cila është mënyra më efikase dhe e besueshme për të verifikuar një grup pyetjesh me shumë zgjedhje të krijuar nga inteligjenca artificiale?

• A) Pyetja e inteligjencës artificiale edhe një herë nëse pyetjet janë të sakta
• B) Kontrollimi i vetëm disa pyetjeve në mënyrë të rastësishme dhe besimi i pjesës tjetër
• C) Përdorimi i çelësit të përgjigjes ashtu siç është pa kontrolluar asnjë prej tij
• D) Kontrollimi i çelësit të përgjigjes në mënyrë kolektive dhe përcaktuese duke shtypur dhe ekzekutuar një kod që zgjidh të gjitha pyetjet me SymPy ✔

Shpjegim: Inteligjenca artificiale më shpesh bën gabime të tilla si shënimi i gabuar i çelësit të përgjigjes dhe prodhimi i opsioneve të shumëfishta/zero të sakta. Shkrimi dhe ekzekutimi i një kodi që zgjidh të gjitha pyetjet në të njëjtën kohë me SymPy është mënyra më efikase për të kontrolluar çelësin e përgjigjes në mënyrë deterministe dhe me shumicë.

12. Cila nga të mëposhtmet është arsyeja kryesore pse inteligjenca artificiale bën gabime në matematikë?

• A) Inteligjenca artificiale është një model gjuhësor; nuk kontrollon vlefshmërinë logjike, gjeneron tekst statistikisht ✔
• B) Inteligjenca artificiale nuk e ka mësuar kurrë matematikën
• C) Inteligjenca artificiale është programuar qëllimisht për të dhënë përgjigje të gabuara
• D) Inteligjenca artificiale gabon vetëm në probleme shumë të vështira, asnjëherë në ato të lehta.

Përshkrimi: Inteligjenca artificiale nuk është një motor logjik, por një model gjuhësor që prodhon tekst me modele statistikore; Nuk ka asnjë mekanizëm të brendshëm për të kontrolluar vlefshmërinë logjike të hapave. 'Një provë e vlefshme' me 'shumëzimin me 3 shifra' është për të detyra e prodhimit të të njëjtit lloj teksti, kështu që korrektësia e tij nuk mund të garantohet.

13. Kur rezultati i një problemi probabiliteti është 1.4, si e dini se ka një gabim pa hyrë në detaje?

• A) Llogaritja është e saktë sepse rezultati është 1.4, probabiliteti mund të kalojë 1
• B) Shenja e probabilitetit është e parëndësishme, vlera pranohet pavarësisht
• C) Nuk kuptohet që ka një gabim, rezultati konsiderohet përfundimtar.
• D) Probabiliteti duhet të jetë ndërmjet 0 dhe 1; ✔ Testimi i arsyes së shëndoshë tregon një gabim sepse 1.4 e tejkalon këtë kufi

Përshkrimi: Testi i sensit të përbashkët dhe i rendit të madhësisë kontrollon brenda sekondave nëse rezultati është brenda një intervali të arsyeshëm. Një probabilitet duhet të jetë sipas përkufizimit ndërmjet 0 dhe 1; 1.4 është jashtë këtij kufiri, kështu që është e qartë se ka një gabim pa shikuar detajet e llogaritjes.

14. Pse është e rëndësishme të shkruhet 'e^{x^2}' në vend të 'e^x^2' në LaTeX?

• A) Janë saktësisht të njëjta, ndryshimi është vetëm estetik
• B) Kllapat kaçurrelë përcaktojnë shtrirjen e eksponentit; Pa të, shprehja do të ishte e pasaktë ose e paqartë, kështu që eksponenti me shumë karaktere {} është thelbësor ✔
• C) Kllapat kaçurrelë janë të padobishme në LaTeX
• D) 'e^x^2' është gjithmonë e vërtetë, përdorimi i '{}' është i panevojshëm

Shpjegim: Gabimi më i zakonshëm në LaTeX është gabimi i shtrirjes: nëse kllapat kaçurrelë '{}' nuk përdoren në një eksponent, nënshkrim ose fraksion me shumë karaktere, mbulohet vetëm karakteri i parë dhe shprehja bëhet e pasaktë (ose edhe e paqartë). 'e^{x^2}' e bën të qartë se i gjithë eksponenti është x²; Kodi duhet të jepet dhe verifikohet me inspektim vizual.

15. Ju dëshironi që pyetjet e një provimi qendror aktiv të verifikohen nga inteligjenca artificiale. Cila është qasja më e mirë për sa i përket etikës dhe privatësisë?

• A) Vendosja e pyetjeve lirisht në çdo mjet të përgjithshëm të AI sepse matematika nuk përmban të dhëna konfidenciale
• B) Përdorimi i pyetjeve në provim pa i verifikuar ato
• C) Vërtetimi i pyetjeve me një mjet të sigurt/vendas (p.sh. SymPy) ose duke përdorur vetëm mjete të ndërmarrjes të garantuara nga privatësia ✔
• D) Ndarja e pyetjeve në mediat sociale dhe kërkimi i të tjerëve për kontroll

Përshkrimi: Pyetjet aktive të provimit janë të ndjeshme; Teorikisht mund të ekspozohet kur hakerohet një mjet i inteligjencës artificiale, konfidencialiteti i të cilit nuk është i garantuar. Qasja e saktë është të vërtetoni pyetjet me një mjet të sigurt/vendas (p.sh. me një koleg në SymPy) ose të përdorni vetëm mjete të certifikuara nga korporata, të garantuara për privatësinë e të dhënave.