Интердисциплинарни приступ – Чувари будућности

У оквиру серијала Вештачка интелигенција у учионици доносимо примере добре праксе које су развили и у учионици испробали наставници Рачунарске гимназије. Представљамо изузетно креативно решење професорке биологије, Десанке Мијановић.

Професорка Десанка Мијановић представила је веома занимљив приступ часу из интердисциплинарне перспективе која повезује предмете физике, хемије, биологије, екологије, грађанског васпитања, те технике и технологије.

Основни подаци о часу:

• Предмет: Интердисциплинарни приступ (Физика/Хемија, Биологија/Екологија, Грађанско васпитање, Техника и технологија)
• Тема: Пројектовање трајног одлагалишта нуклеарног отпада уз AI
• Узраст: I-III година средње школе
• Трајање часа:  90 минута
• Тип часа: пројектна настава
• Циљ: Ученици разумеју природу нуклеарног отпада и изазове његовог складиштења. Користе AI алате за симулацију геолошких и инжењерских решења узимајући у обзир безбедност, етичке импликације (означавање опасности за цивилизације кроз 10,000 година) и еколошку стабилност.
• Очекивани исходи часа:

Ученици ће моћи да објасне концепт дубоког геолошког одлагалишта;

развиће критички однос према AI алатима, схватајући да су подаци о дугорочним ефектима често засновани на моделима, а не на искуству;

повезаће научна сазнања са дизајном и друштвеном одговорношћу.

Ток часа

• Уводни део (10 минута)

Проблем: „Врело наслеђе”

Активност: Кратка презентација о томе шта остаје након гашења нуклеарне електране (високо радиоактивни отпад)

Дискусија о проблему времена. Како дизајнирати нешто што мора остати нетакнуто изузетно дуг период времена, нпр. 100,000 година? Шта ако се језици и симболи неповратно промене?

• Главни део

Научно истраживање и критеријуми (15 минута)

Анализа: Преглед постојећих решења, попут финског пројекта „Онакло”.

Кључни фактори: Геолошка стабилност (гранит, со, глина), баријере (бакар, бетон), заштита од подземних вода

AI као инжењерски асистент (10 минута)

Демонстрација: Коришћење AI за упоређивање материјала или генерисање сценарија ризика (нпр. „Шта се дешава са складиштем у случају новог леденог доба”). Учење о промпт инжењерингу трреба да нам помогне да поставимо специфичне параметре (нпр. локација, тип стена, дубина) да би се добило иоле научно утемељено решење.

Интерактивно пројектовање складишта (30 минута)

Ученици подељени у групе добијају специфичан сценарио (нпр. складиште се налази у сеизмички активној зони или у близини насељених места). Задатак је да уз употребу вештачке интелигенције дизајнирају систем вишеструких баријера; технички изазов је одредити избор материјала и дубине на којој ће се складиште налазити; комуникациони изазов је дизајнирање нуклеарне семиотике, односно знакова упозорења који ће бити разумљиви људима (или неким другим бићима) и кроз 10 миленијума.

Одбрана пројекта и „Стрес тест” (15 минута)

Групе размењују пројекте и кроз вршњачку евалуацију траже недостатке и мане у „супарничком” дизајну (такође могу да користе АI за анализу понуђеног решења, нпр: „Шта ако корозија наступи брже него што АI предвиђа?”). Ученици треба да и оцене пројекте према критеријумима безбедности, иновативности и етичке свести (бодовима од 1 до 10).

• Завршни део (10 минута)

Рефлексија: Човек vs. алгоритам – вештачка интелигенција може да израчуна брзину распада изотопа или чврстину бетона, али може ли заиста да донесе етички засновану одлуку о томе где у свету да се постави овакво једно складиште?

Ово питање треба развити у ширу дискусију или дебату на тему да ли је „фер” да данашњи профит од енергије буде проблем генерација у далекој будућности.

Улога AI у учењу

Да би овај двочас био максимално продуктиван, ученици не треба само да „ћаскају” са вештачком интелигенцијом, већ да је користе у различитим фазама пројкета као истраживача, инжењера, дизајнера и критичара, те се морају придржавати и неких општих правила:

1. за истраживање, логику и симулацију – текстуални AI: ChatGPT (OpenAI), Google Gemini ili Microsoft Copilot. Ови алати служе за проналажење научних података, упоређивања материјала и генерисања сценарија.
2. за дизајн и нуклеарну семиотику – визуелни AI: Canva Magic Media, Bing Image Creator (u okviru Copilota) ili Adobe Firefly. Ови алати служе за визуелно обликовање знакова упозорења и изгледа самог надземног или подземног комплекса.
3. Правила за ученике: Како препознати „AI халуцинације”?

Наставник рачунарства пре овог дела мора да скрене пажњу на критичко размишљање. AI често може да измисли (халуцинира) податке који звуче тачно.

Правило унакрсне провере: Ако AI тврди да „бакар у потпуности спречава корозију у сланој води наредних 100.000 година”, ученици морају да наложе AI-ју: „Наведи ми стварни научни пројекат или студију у којој се користи бакар на овај начин.” AI ће тада вероватно навести шведски „KBS-3” концепт, што ученици онда могу брзо да провере на интернету.

Ученици раде у групама (4-5 ученика идеално), и сваки члан има своју одређену улогу (нпр. инжењер, правник, етичар, дизајнер, еколог)

У првом кораку вештачка интелигенција користи се као научни консултант у фази истраживања. Ученици не могу имати добре научне податке о проблемима на којима раде, и стога задају специфичне промптове са такозваним играњем улога (role-playing prompting).

Пример оваквог промпта: „Делуј као нуклеарни геолог. Моја група пројектује складиште нуклеарног отпада у Србији/Европи. Упореди гранит, глину и слојеве соли као геолошке баријере. Направи табелу предности и мана за сваки материјал са фокусом на на пропустљивост воде и стабилност током 10,000 година.”

Резултат: Ученици за 2 минута добијају структурисану табелу на основу које доносе одлуку о томе коју ће стену изабрати за своју локацију.

У другом кораку вештачка интелигенција користи се као ђавољи адвокат за тестирање ризика. Када група одабере локацију и материјале, свој пројекат морају да изложе „стрес-тесту”, и користе вештачку интелигенцију да пронађе пропусте и мане у њиховом сопственом плану.

Пример промпта: Наше складиште је на дубини од 500 метара у гранитној стени, контејнери су од бакра, а баферски слој је од бентонит глине. Наведи 3 катастрофална сценарија (природна или људска) која би могла да наруше овај систем у наредних 50.000 година и предложи инжењерска решења за њих.

Резултат: AI може да понуди сценарије попут новог леденог доба (глацијације) које притиска стене или тектонских померања. Ученици мењају свој дизајн на основу тих одговора.

У трећем кораку вештачка интелигенција наступа као футуристички дизајнер. Ово је и најкреативнији део часа. Како дизајнирати локацију изнад складишта тако да шаље поруку „Не копај овде, ово је опасно” цивилизацији која можда не говори нашим језиком?

Ученици користе генераторе слика да визуелизују претећу архитектуру (концепти попут „Пејзажа трња” или „Масивних црних блокова”).

Пример текстуалног промпта за слику (нпр. у Bing Creator-у): „A wide-angle, realistic photo of a nuclear waste repository warning landscape. The area is filled with giant, dark grey concrete spikes tearing out of the ground at sharp angles. The sky is overcast and eerie. No words, no human language, the architecture itself communicates danger and unfriendliness.”

Резултат: Група добија визуелно решење које прилаже уз свој пројекат, показујући како ће место изгледати споља.