收益：
- 能够将隐私、验证、人类决策和原创性/版权列转化为每个人工智能输出中的审计反映
- 能够为幼儿园起草人工智能使用政策，包括匿名化、使用级别和批准点
- 能够整合人工智能是一个节省时间的助手，关于孩子的决定和最终批准以不可剥夺的方式属于老师
在这个模块中，我们学习了如何使用人工智能作为学前教育各个方面的助手：活动和游戏计划、观察和报告、视觉材料、歌曲故事、家长沟通、包容性适应。这个结束单元建立了最重要的框架：道德、隐私、验证和在课堂上负责任的使用。因为无论人工智能多么有用，它在与幼儿一起工作的职业中的滥用都会造成真正的伤害。该单元将整个模块纳入单一职责学科中。基本原理没有变，也不会变：AI是草稿生成器和助手；关于孩子的每一个决定、每一次评价和最后的认可都属于老师。未经验证的人工智能输出就像未经签名的文档——在进入教室之前需要经过您的批准。
四列：这些列位于每种用途下
我们可以在四个支柱中收集负责任的使用。每次使用人工智能时，让这些成为控制反射。
1）隐私。孩子的姓名、身份、照片、健康和家庭信息永远不会输入到人工智能工具中。每个文本都是匿名的；该 ID 最后添加到您自己的设备上。 KVKK 和儿童隐私是其法律和道德基础。你的测试：“如果这段文字被泄露，会明显看出是哪个孩子吗？”
2）验证。人工智能是流动的，但不准确；可以弥补现象、年龄范数、来源、匹配（幻觉）。每个事实内容均经过可靠来源证实。你的测试：“我认为这是真的，因为AI是这么说的，还是我已经验证过？”
3）人的决定。发育评估、诊断、转诊、对孩子的关心——这些都是人性的。人工智能最多只能纠正语言。你的测试：“这个决定会影响孩子的发展/未来吗？如果是的话，人工智能无法决定。”
4）原创性和版权。品牌角色不用于制作视觉效果、歌曲或故事，也不复制受版权保护的作品；要求并验证原始生产。教育和创意领域的原创性既是法律责任，也是职业责任。
注意：如果违反这四列中的任何一列，则输出不应进入该类。如果满足这四个条件，人工智能将安全地节省您的时间。责任约束的是用户，而不是车辆；老师要为错误负责，而不是人工智能。
发展适当性：需要记住的框架
整个模块的背景是发展适宜性：活动、材料、故事与孩子的年龄、发展和兴趣的对应关系。虽然AI知道年龄，但它并不像你一样知道3-6岁之间的巨大差异、安全风险和专注时间。将每个打印输出与“这真的符合我孩子的年龄和发育吗？”进行比较。复习是教学不可分割的工作。
透明度：不要隐藏您使用的内容
负责任使用的一个未被充分讨论的方面是透明度。使用人工智能作为助手并不丢人；但隐藏你的用途会损害信任。向家长、管理层和同事明确表示：说“我使用人工智能工具加快了时事通讯草稿的速度，我控制并个性化其内容”既诚实，又表明使用是负责任的。透明度也是一种自我控制的工具：如果你能清楚地说出你在哪里使用它，那么你可能正在正确地使用它；如果您犹豫是否要这么说（例如，因为您正在输入子数据），那么这是一个警告信号。孩子们也需要自然的诚实：年龄较大的孩子可能会问图片或故事是如何制作的；说“我告诉计算机我想要什么，它给我们画了一个草图，然后我们纠正了它”是一个适合年龄的诚实说法。透明度将技术从隐藏的捷径转变为公开拥有的专业工具。
制定课堂/机构政策
负责任的使用不仅仅需要个人的善意，还需要一个书面的框架。幼儿园的简单人工智能使用政策应包括：哪些数据可以和不能进入人工智能（绝不是儿童数据）、匿名规则、人工智能中哪些作品是免费/严格控制/禁止的、人类认可点、版权和原创性政策，以及出现问题时向谁咨询。 AI可以为您起草本政策；但根据机构的实际情况，最终的版本是由管理人员和老师给出的。
三个迷你箱子
案例 1 — 实际四列测试。在用AI加速进度报告时，老师按顺序检查了四栏：文本中没有名字（保密性✔），每句话都基于事实观察（验证✔），评价来自自己的观察，AI只是构建语言（人类决定✔），原创文本，没有版权问题（原创性✔）。报告顺利进行。这四步反应首先防止了错误。
案例 2 — 政策的好处。在一家幼儿园，一位老师正要把一张孩子的照片上传到视觉人工智能中；他想起该机构人工智能政策中的一篇文章称“儿童的照片永远不会上传到人工智能”，于是放弃了。书面政策阻止了一时冲动的分心行为，以免其演变为实际的隐私侵犯行为。该机构让人工智能起草政策并根据自己的规则最终确定。
案例3——综合使用。一位老师使用端到端 AI 加速了一周的工作：活动计划（第 2 单元）、学习中心（第 3 单元）、观察模式（第 4 单元）、故事（第 8 单元）、每月通讯（第 9 单元）。他匿名、核实、亲自做出决定，并在每一步都保持真实性。准备时间减少一半以上；他把节省下来的时间用在与孩子们一对一的互动上。人工智能节省了时间，深化了教学——而不是委托。
四个可复制模板
1）四栏自检：
从 4 个角度检查以下文本/输出，并对每个角度说“好/有问题”：(1) 隐私：是否有任何已知的儿童数据，(2) 验证：是否存在未经验证的事实主张，(3) 人为判断：是否有关于儿童的评估/诊断，(4) 真实性/版权：是否有品牌/受版权保护的项目。文本：[粘贴文本]
2）机构AI使用政策草案：
为学前机构起草一份简短、可操作的“人工智能使用政策”。标题：可以/不能输入的数据、匿名规则、作品使用级别（免费/受控/禁止）、人工审批点、版权/原创性、出现问题时的咨询方式。保持内容充实且简单。
3）匿名化控制：
在以下文本中标记任何可能使儿童可识别的内容（姓名、年龄+情况组合、特定家庭/健康信息、独特的详细信息），并建议如何对每个文本进行匿名化。文本：[粘贴文本]
4) 发育适宜性最终检查：
检查以下活动/材料/故事是否适合[年龄]组的发展：安全风险、专注时间适当性、语言/复杂程度、兴趣适当性。逐项列出问题并提出纠正建议。如果你不确定，请说“让老师检查一下”。
弱提示/强提示
弱提示：
检查这份报告。
目前还不清楚它将控制什么；人工智能看起来很肤浅，可能会错过关键的隐私/身份验证问题。
强力提示：
从4个角度检查这份匿名报告草稿：保密性（是否有合法数据）、验证性（是否有未经证实的说法）、人为判断（是否包含对孩子的评估/诊断）、原创性（是否有版权元素）。对每个问题给出“ok/problem”并指出问题。
专栏
问题
违规后果
隐私
孩子被认出来了吗？
数据泄露、KVKK 违规
验证
我确认了吗？
传授错误信息
人类的决定
是人工智能做出的决定吗？
不正确/不道德的评估
原创性/版权
是原创的吗？
侵犯版权
常见错误
- 跳过四列并直接使用输出。让它成为一种反射。
- 输入子数据为“这次是一件小事”。没有例外。
- 将流畅性误认为准确性。好文章可能有错。
- 将决策委托给人工智能。评价和认可始终掌握在人的手中。
- 根本不写政治。书面框架阻止了心不在焉的时刻的错误。
提示：将四支柱测试（隐私、身份验证、人类判断、真实性）变成一种习惯：通过这四个问题，而无需将每个人工智能输出带入课堂。这种反应需要几秒钟的时间，从法律、道德和专业角度为您提供保护，并安全地将人工智能变成节省时间的工具。
总之
负责任的人工智能使用基于四大支柱：隐私（绝不输入儿童数据、匿名）、验证（验证每一个事实、警惕幻觉）、人类判断（评估、诊断、转介和最终批准由老师进行）和真实性/版权（不要使用品牌/受版权保护的项目）。以上是发展适当性框架。当满足四个支柱时，人工智能是一个强大而安全的助手；当违反时，输出不应属于该类。人工智能可以节省时间、深化教学，但绝不会委托他人。
应用任务
选择您在此模块中生成的实际输出（计划、报告、材料、新闻通讯）。让AI用“四大支柱自查”模板进行检查，然后自己把四个问题一一过一遍。然后，使用“企业人工智能使用政策草案”模板为您自己的机构创建一份草案，并根据您自己的实际情况调整至少三篇文章。将您所学到的内容转化为个人单页“负责任的使用”备忘录。
清单
- [ ] 隐私：文本中没有可识别的子数据？
- [ ] 验证：我是否验证了所有内容的真实性？
- [ ] 人类判断：评价/批准留给我？
- [ ] 原创性/版权：我没有使用任何品牌/受版权保护的物品吗？
- [ ] 我是否对发育适宜性和安全性进行了最终检查？
- [ ] 我是否考虑过为我的机构制定书面使用框架？
模块考试
1. 幼儿园老师将孩子的姓名、出生日期和家庭状况输入人工智能，打印进度报告。这里的根本错误是什么？
- A) 儿童数据在未经匿名的情况下提供给人工智能，造成隐私和违反 KVKK 的风险 ✔
- B）人工智能因无法处理出生日期而出错
- C) 人工智能永远无法完成报告撰写
- D) 家庭状况对于报告来说是不必要的信息，因此是不正确的
说明：孩子的姓名、身份和家庭信息是最敏感的个人数据；许多人工智能工具可以在其服务器上处理和存储输入的数据。就 KVKK 和儿童隐私而言，这是一次不受控制的数据泄露。正确的做法是对数据进行匿名化处理，最后添加自己设备上的ID。
2. 当人工智能产生有关年龄标准或来源的可信但不存在的信息时，这被称为什么？老师应该做什么？
- A) 这称为“缓存”，信息会自动更正
- B) 这称为幻觉；老师必须核实来自可靠来源的信息✔
- C) 这称为“更新”，不需要干预
- D) 这是不可能的；人工智能总是给出准确的信息
说明：当人工智能产生不存在的信息，就好像它是真实的一样，这被称为幻觉（捏造）。流利、自信的写作并不能证明准确性；每个事实内容都应从可靠来源进行验证。
3. 以下哪项工作是可以轻松使用人工智能（低风险）的工作？
- A）对孩子进行发育诊断
- B) 就纳入指导作出决定
- C) 产生适合该年龄段的活动创意 ✔
- D) 儿童发育水平的最终评估
描述：产生活动创意的风险较低；即使错了，老师也会纠正，孩子不会受到伤害。发育评估、诊断和包容性指导是影响儿童未来的高风险、人为决定。
4、老师为3岁孩子实施人工智能推荐的30分钟拼贴活动，但孩子们在第8分钟就散了。这里真正的问题是什么？
- A) 该活动是完全错误的，应该被取消
- B) 没有任何活动有效，因为孩子们不感兴趣
- C）人工智能的建议永远无法实现
- d) 持续时间已超过3岁焦距；教师必须将发展现实纳入计划并划分活动 ✔
说明： 3 岁的孩子通常会专注于一项活动 5-10 分钟。问题不在于活动本身，而在于不适合年龄的持续时间。教师应将发展现实（重点时间）强加在计划中，将活动分为几个小阶段。
5. 人工智能对于孩子来说并不像“失败的高风险”，但它建议学前学习中心进行小型串珠珠宝活动。老师应该为3岁的孩子做什么？
- A) 由于存在吞咽风险，应消除该材料并使用大且安全的替代品 ✔
- B）应该按原样实施建议，因为人工智能是安全的
- C）应该完全取消该活动，而不是寻找任何替代方案
- D) 应使用珠子，但仅应警告儿童
描述： 对于 3 岁及以上的儿童，可吞咽的部件（如小珠子）存在严重的安全风险。即使人工智能推荐了某种食材，最后的安全检查还是老师的；应优先选择大而安全的替代品（大面食、木环）。
6. 在用人工智能编辑观察笔记时，教师应该给出的最关键的指导是？
- A) 从笔记中得出关于孩子发育的结论和诊断
- B) 只编辑老师写的内容； ✔ 不添加新的观察、评论或诊断
- C）通过添加情感评论来丰富笔记
- D）将孩子与同龄人进行比较和排名
解释：人工智能倾向于根据备忘录生成解释和诊断（“他可能很担心”）；这是幻觉，因为他没有看到孩子。正确的指导是简单地编辑老师写的内容，而不是添加新的观察/评论/诊断。
7. 以下哪项是描述性（非判断性）观察句？
- A) 这个孩子害羞且内向
- B）患有社交焦虑症的孩子
- C) 他在自由比赛中独自玩了15分钟，看了他的朋友两次但没有参加✔
- D）他可能有家庭问题
描述：描述性观察记录行为和发生的背景；不包含标签和评论。 “害羞”、“好斗”、“顽皮”都是标签。 “他在自由比赛中独自玩了 15 分钟，两次看了他的朋友”是一个描述性的观察。
8. 老师在有限的时间内告诉人工智能“为一个5岁的孩子写一份总体发展报告”，但没有做任何具体的观察。这种方法的主要缺点是什么？
- A) 报告太短
- B) 人工智能无法为 5 岁儿童生成报告
- C) 报告的语言过于正式
- D) 由于不是基于具体观察，所以产生了适合每个人的文本，与那个孩子无关，不公平✔
解释：一份不基于具体观察的报告是空洞的，不适合任何孩子，对那个孩子来说是不公平的。该报告不是文学文本，而是发展文件；每句话都应该基于老师的实际观察。
9. 利用视觉生成人工智能制作字母卡或数字卡时最常见的问题和正确方法是什么？
- A) 视觉人工智能可能会产生扭曲的字母/数字；老师必须自己添加课文✔
- B) 图像始终完美，可直接打印
- C）问题出在颜色上，字母总是正确的
- D) 禁止制作字母卡
解释：生成图像的人工智能通常会生成扭曲、缺失或伪造的字母和数字。这些卡片可能会教孩子错误的字母。正确的方法是仅从图像中取出周围的图像，并使用老师正确的字体添加字母/数字。
10. 一位老师想要用人工智能绘制一个受欢迎的卡通人物并将其用在生日板上。为什么这样做有风险？有什么替代方案？
- A) 没有风险；人工智能绘制的所有内容都是免费的
- B) 品牌角色侵犯版权；必须请求一个独特的通用字符 ✔
- C) 唯一的问题是角色的颜色发生变化
- D) 面板构造中不应使用任何视觉效果。
描述：知名动漫人物属于某个品牌；未经授权的使用属于侵犯版权。安全的方法是向 AI 请求一个独特且通用的角色（例如可爱、独特的动物）。
11. 以下哪项是为学龄前儿童制作原创且版权安全的歌曲的最安全方法？
- A) 准确复制著名受版权保护的儿童歌曲的歌词
- B）等待人工智能演奏它产生的旋律
- C) 向人工智能索取原创歌词，并从传统/匿名曲调中获取旋律✔
- D）直接在课堂上使用单词而不进行尝试
描述：AI不会演奏旋律；产生词语。最安全的方法是向人工智能询问原创歌词，并从著名的传统/匿名（无主）曲调中获取旋律。复制受版权保护的歌曲的歌词属于违法行为。
12. 体现学前故事所要传达的价值的最有效方法是什么？
- A）在故事结尾处用大写字母写一个道德课句子
- B）在故事开头详细解释其价值
- C）以可怕的惩罚结束故事
- D）在图中嵌入值；孩子应该从事件中了解其价值，而不是说教✔
说明：价值应该从事件的自然结果来理解；最后附加的“道德教训”是说教式的，毫无效果。指导人工智能“不要把道德教训放在最后，让价值来自事件”，会产生更自然、更有效的故事。
13. 老师会将孩子频繁的咬人行为告知家长。以下哪种方法是正确的？
- A）用具体和协作的语言描述情况，不进行指责；邀请参加会议而不向人工智能提供真实数据✔
- B) 通过告诉家长“你的孩子有攻击性”来清楚地标记情况
- C) 将孩子的姓名和诊断结果交给人工智能并写下一条长消息
- D) 通过根本不报告来忽略该问题
说明：敏感话题应以协作、非指责的方式传达；首先，要有一个积极的基础，然后是一个具体的、非评判性的情况，然后是一个“让我们一起支持”的建议。不向人工智能提供真实姓名/诊断；非常敏感的问题会面对面讨论。诸如“你的孩子有攻击性”之类的标签会促使父母变得防御性。
14、老师想要在包容性的范围内增加孩子的参与度，应该如何利用人工智能？
- A) 写下孩子的症状并向人工智能请求诊断
- B) 要求制定一个计划，在单独的桌子上给孩子一项完全不同的任务。
- C) 描述功能需求并请求不分离孩子的多种表征适应想法；将诊断/转介给专家 ✔
- D）直接应用人工智能给出的指导
说明：人工智能无法诊断和指导；这些是专家和指导顾问的工作。正确的用法是描述功能需求而不是诊断名称，并要求不将孩子与群体分开的多重表示适应想法。
15. 以下哪一项是该模块中描述的负责任的人工智能使用的“四大支柱”？
- A) 速度、廉价、便利和自动化
- B) 隐私、认证、人类判断和原创性/版权 ✔
- C) 只能选择哪个品牌的人工智能
- D）将所有决策转移给人工智能
描述：负责任的使用基于四个支柱：隐私（绝不输入儿童数据、匿名）、验证（验证每个事实）、人为判断（评估、诊断和最终批准属于教师）和真实性/版权（不使用品牌/受版权保护的项目）。在满足这四个条件之前，输出不应进入课堂。