Įvadas

Dirbtinis intelektas ir automatika yra ypač svarbi profesinio mokymo tema, nes žada esminius užimtumo ir darbo uždavinių pokyčius (daugiau informacijos rasite nuorodoje į ataskaitą). Be pasikeitusių profesinių kompetencijų (žinių apie naujas technologijas, dirbtinį intelektą ir kt.), vis labiau reikalinga socialinė kompetencija, asmeniniai ir metodiniai įgūdžiai: kūrybinis mąstymas, savarankiškas darbas, komandinis darbas, savarankiškas mokymasis, socialinių- etinių problemų sprendimo gebėjimai, pvz., asmens duomenų apsaugos užtikrinimas.

Tai kelia klausimą, kaip profesinio mokymo kursai, projektai ir moduliai galėtų patenkinti šį reikalavimą? Viena vertus, profesinėse mokyklose galima perteikti mokiniams tokias temas kaip dirbtinis intelektas ir išmaniosios gamybos skaitmeninės technologijos. Siekiant skatinti socialinius, metodinius ir asmeninius įgūdžius, užduotys profesinėje mokykloje turėtų būti kiek įmanoma labiau orientuotos į praktinius veiksmus. Vadinamosios mokymosi ir darbo užduotys (toliau – Mokymosi ir darbo užduotys) gali būti vienas iš būdų labiau orientuoti profesinį mokymą į veiksmus, derinti teoriją ir praktiką ir taip skatinti besimokančiųjų praktinių įgūdžių lavinimą. Mokymosi ir darbo užduotims yra būdingas projektinis, į procesą ir užduotis orientuotas mokymasis, kuriame naudojamos probleminės profesinės realybės situacijos.

Šioje dalyje yra pateikiama:

• – Informacija apie su DI taikymu susijusių projektų / darbo ir mokymosi užduočių pavyzdžius profesinio mokymo mokyklose 
• – Mokymosi ir darbo užduočių kūrimo gaires, įrankis įsivertinimui pagal atliktą mokymąsi ir darbo užduotį.
• – Praktiniai patarimai profesijos mokytojams, kaip įgyvendinti AI projektus / mokymosi ir darbo užduotis profesinėse mokyklose.
• – Praktiniai patarimai profesijos mokytojams, kokios kompetencijos yra reikalingos dirbtinio intelekto projektams įgyvendinti profesinėse mokyklose.