Блокчейн технологиясы ( блокчейн ).

Сабақ тақырыбы

Тақырып 4.2.3. Блокчейн технологиясы ( блокчейн ).

Модуль /пән атауы

Информатика

Дайындаған педагог

Шыңғысова Айнұр Қуанышқызы

Күні

Курс, топ

1 курс

Сабақтың түрі

Жаңа сабақ

Міндеттер

1) Машиналық оқыту принциптерін, нейрондық желілерді (нейрондар мен синапстарды) түсіндіреді;

Мақсаты

2) әлеуметтік-экономикалық салада жасанды интеллектті пайдалану мүмкіндіктерін сипаттайды;

Күтілетін нәтижелер

3) аймақтарды сипаттайды дамытуда "Бақылай отырып оқыту" әдісін қолдану жасанды интеллект.

Қажетті ресурстар және АКТ

В.Г.Архипова, Р.Г.Амдамова, Н.К.Беристемова, К.Б.Кадыракунов «Информатика» 11 сынып; қосымша ресурстар

Сабақтың барысы

Кезеңі / Уақыты

Сабақта жоспарланған іс-әрекет

Ресурсы

1. Ұйымдастырушылық және уәждемелік

5 минут

1. Оқушылармен амандасу.

2. Сабақтың тақырыбы мен мақсаттарымен таныстыру.

3. Жаңа тақырыпқа шолу.

Оқушылармен амандасу.

Ой сергіту .

Жаттығу «Сиқырлы орам»

Нұсқаулық. Сендердің әрқайсыңда өмірдегі не нәрсе ең көп таңқалдыратынын айтуға мүмкіндік бар. (қызықты факт, оқиға, технология …).

Үй тапсырмасы

Өткен тақырыпқа байланысты үй тапсырмасын сұраймын, сұрақтар қоямын.

Мұғалім жаңа тақырып және сабақ оқу мақсаттарын (ОМ) айтады

Оқушылар ОМ-на сәйкес өз табыс критерийлерін жасайды

10 сынып оқулығы, жұмыс дәптеррі, презентация, интерактивті тақта

Психологиялық ахуал

(7 минут)

Жалпы топпен жұмыс.

Шағын дәріс. «Миға шабуыл» әдісін пайдаланып білім алушыларға сұрақ қою арқылы жаңа сабақтың тақырыбын ашу.

Мақсаты мен міндетін хабарлау

2. Теориялық және практикалық

2.1. Алдын ала білім

Жалпы қайталау

(10 минут)

Жаңа сабақты түсіндіру

Машиналық оқыту (Engl. Machine learning, ML) — бұл жасанды интеллект әдістерінің классы. Оның сипаттамасы мәселені тікелей шешу емес, көптеген ұқсас мәселелерге шешім қолдану процесінде жаттығу болып табылады. Мұндай әдістерді құру үшін математикалық статистика, сандық әдістер, оңтайландыру әдістері, ықтималдық теориясы, графтар теориясы, сандық түрде мәліметтермен жұмыс істеудің әртүрлі әдістері қолданылады. Машиналық оқыту күнделікті біздің өмірімізде көптеген қолданыстарға ие болуда. Оның қолданылуының кеңдігіне байланысты IT технологияда маңызды орын алады. Қазіргі кезде машиналық оқыту әдістеріне негізделген кейбір қосымшалар жақсы жұмыс істейді. Жасанды Интеллект туралы мақаланы мына жерден оқи аласыз: Жасанды Интеллект қалай пайда болды? Машиналық оқыту жасанды интеллекттің бір саласы болып саналады. Оның негізгі идеясы компьютер алдын-ала жазылған алгоритмді қолданумен ғана шектеліп қоймай, мәселені өздігімен шешуді үйрену. Кез келген жұмыс машиналық оқыту технологиясын шартты түрде қол жетімділікке байланысты үш деңгейдің біреуіне тағайындалуы мүмкін. Бірінші деңгей — бұл Google немесе IBM деңгейіндегі әртүрлі технологиялық алыптар үшін қол жетімді болған кезде. Екінші деңгей — белгілі бір білімі бар студент оны қолдана алатын кезде. Үшінші деңгей — бұл тіпті ата-әжелер оны басқара алатын кез. Қазір машиналық оқыту екінші және үшінші деңгейлердің түйіскен жерінде, осы технологияның көмегімен әлемнің өзгеру қарқыны күн сайын артып келеді.

Жұмыс істеу принципі

Машиналық оқыту тапсырмаларының көпшілігін “бақыланатын оқытуға” (supervised learning) және “бақыланбайтын оқытуға” (unsupervised learning) бөлуге болады. «Бақыланатын» түсінігінде адамның мәліметтерді өңдеуге араласуы деп түсініледі. Адам машиналық оқытуға араласқан кезде бізде белгілі бір болжамалы ақпараттар бар. Ал адамсыз оқу кезінде бізде тек анықталатын мәліметтер болады. 

1. Бақыланатын оқыту. Мысалы, бізде Алматы қаласындағы 10 000 пәтерлер туралы мәліметтер бар. Сондай-ақ, әр пәтердің ауданы, бөлмелер саны, орналасқан қабаты, автотұрақтың болуы, метро станциясына дейінгі қашықтық және басқалары белгілі. Сонымен қатар, әр пәтердің құны белгілі. Біздің міндетіміз — осы белгілер негізінде пәтердің құнын болжай алатын модель құру. Бұл бақыланатын оқытудың классикалық мысалы. Мұндай тапсырма регрессиялық есеп деп аталады. Басқа мысалдар: әр түрлі медициналық көрсеткіштерге негізделген ақпараттар бойынша науқаста қатерлі ісіктің бар-жоғын болжау. Немесе электрондық поштаның мәтініне сүйене отырып, бұл спамның ықтималдығын болжау және т.б.

2. Бақыланбайтын оқыту. Бұл оқыту өте қызықты болып келеді. Себебі біз нақты дұрыс жауабын білмейміз. Мысалы, бізге белгілі бір адамдардың бойы мен салмағы туралы деректер берілсін. Деректерді 3 санатқа (немесе топ) топтастыру керек. Сонымен

2.2. Жаңа материалды зерттеу

30 минут

Видеоға кезек береміз.

Практикалы жұмыс.

https://youtu.be/08_nP8Jl9Vk

Оқулық, дәптерлер, интерактивті тақта

2.3. Жаңа білімді практикада қолдану

20

Жеке жұмыс тапсырмалар

2-тапсырма

Тапсырма 3. Жұптық жұмыс.

Функционалдық сауаттылық, ақпараттық-компьютерлік сауттылыққа жатады.

Сая «SAYA» -туристік орталығын ашып демалыс орындарының деректер қоры бойынша тиімді жақтарын анализ жасауға тапсырма берді. «SAYA» -туристік орталығы «Қазақстандағы үздік» демалыс орындарын анықтау, «Денсаулыққа байланысты», «Таудағы демалыс орындары» деген кестелерден тұратын деректер қорын құруды жоспарлады.

Орталық бағдарламалаушылары деректер қорын құру барысында келесі қателіктер жіберді.

1. Бағдарламалаушылардың жіберген қателігінің себебін анықтаңыз

___________________________________________

2. Бағдарламалаушылардың жіберген қателікті ескеріп, көпкестелі деректер қорын құрыңыз

3. Сабақ бойынша рефлексия

6

Сабақты бекіту мақсатында, Kahoot қосымшасында тест аламын.

Рефлексия «3-2-1» әдісі

3 пікір-оқушылар сабақтан үйренген 3 нәрсесін жазады;

2 идея –студенттер 2 басты жайтты қайталайды;

1 сұрақ- студенттер материал бойынша түсінбеген 1 сұрағын жазады.

4. Үй тапсырмасы

5 минут

Бағалау

5 минут

Шахмат тақтасының суретін пайдалану арқылы білімалушылар бос ақ ұяшықтарға өз ойларын стикерге жазып жапсырады. Сол жазылған ойлары негізінде өтілген сабақтан алған білімі қорытындыланады.

Сандық эквивалент

Балл

Критерийлер

Баға

«Өте жақсы»

90-100

1) Машиналық оқыту принциптерін, нейрондық желілерді (нейрондар мен синапстарды) түсіндіреді;

2) әлеуметтік-экономикалық салада жасанды интеллектті пайдалану мүмкіндіктерін сипаттайды;

3) аймақтарды сипаттайды дамытуда "Бақылай отырып оқыту" әдісін қолдану жасанды интеллект.

Баға

«Жақсы»

70-89

1) Машиналық оқыту принциптерін, нейрондық желілерді (нейрондар мен синапстарды) түсіндіреді;

2) әлеуметтік-экономикалық салада жасанды интеллектті пайдалану мүмкіндіктерін сипаттайды;

Баға

«Қанағаттанарлық»

50-69

1) Машиналық оқыту принциптерін, нейрондық желілерді (нейрондар мен синапстарды) түсіндіреді;