Toidu kvaliteedi juhtimine, roheline tootmine ja tarbimine
Treener: Angelos Vernardos Jätkusuutlikud toiduainete süsteemid ja roheline tootmine
Kestus 4 tundi
Sihtgrupp: noored ja täiskasvanud õppijad Formaat: interaktiivne töötuba + jätkusuutlikkuse auditi harjutus
Eesmärgid
• Toiduainete tootmise keskkonnamõju mõistmine • Toitumise süsiniku jalajälje analüüsimine • Ringmajanduse põhimõtete uurimine
Põhitegevused
• AI-tööriistade tutvustus (adaptiivsed õppimisplatvormid, teksti lihtsustamise tööriistad, kõnest tekstiks) • Eelarvamuste tuvastamise minilabor (AI-genereeritud haridussisu analüüs) • Juhtumiuuring: AI-tugi puudega õppijatele • Stsenaariumiharjutus: kaasava AI-toega tunni kavandamine • Riskide kaardistamine: eetilised ja GDPR-iga seotud kaalutlused
Õpitulemused
Osalejad suudavad: Hinnata AI-vahendeid kaasatuse ja juurdepääsetavuse seisukohast Tuvastada algoritmilist eelarvamuslikkust haridussisu puhul Kujundada AI-toega kaasavaid õppekavasid Rakendada eetilisi ja andmekaitse põhimõtteid Valida sobivad AI-vahendid erinevate õppijate vajaduste jaoks
Naisettevõtlus ja juhtimine
Treener: Nelly Davtyan
Kestus: 4–6 tundi
Sihtgrupp: Noored naised (18–30), täiskasvanud naised, maanaised, tulevased ettevõtjad Formaat: Interaktiivne töötuba | Segatud | AI-toega tööriistad
Eesmärgid
• Ettevõtliku mõtteviisi tugevdamine • Digitaalse ja finantsalase enesekindluse suurendamine • Naiste toetamine ideede elluviimisel elujõulisteks projektideks • Juhtimisoskuste ja majandusliku iseseisvuse edendamine
Põhitegevused
• Probleemide avastamine ja kliendiprofiili koostamine • Ärimudeli kava väljatöötamine • Kiire prototüüpimise sessioon „Ideest MVP-ni” • Turu-uuringute ja äriplaneerimise AI-tööriistad • Enesekindluse ja juhtimisoskuste analüüsimine
Õpitulemused
Osalejad suudavad: Tuvastada turu vajadusi ja valideerida ideid Arendada struktureeritud ärimudelit Kasutada digitaalseid vahendeid uurimistööks ja tootlikkuse suurendamiseks Kujundada minimaalse elujõulise toote (MVP) Esitada ja tutvustada oma kontseptsiooni enesekindlalt
• Mõista, kuidas AI saab toetada kaasavaid õpikeskkondi • Uurida eetilist ja vastutustundlikku AI kasutamist hariduses • Tuvastada riskid (ebavõrdsus, andmete privaatsus, välistamine) • Rakendada AI vahendeid mitmekesiste õppijate toetamiseks
Põhitegevused
• AI-tööriistade tutvustus (adaptiivsed õppimisplatvormid, teksti lihtsustamise tööriistad, kõnest tekstiks) • Eelarvamuste tuvastamise minilabor (AI-genereeritud haridussisu analüüs) • Juhtumiuuring: AI-tugi puudega õppijatele • Stsenaariumiharjutus: kaasava AI-toega tunni kavandamine • Riskide kaardistamine: eetilised ja GDPR-iga seotud kaalutlused
Õpitulemused
Osalejad suudavad: Hinnata AI-vahendeid kaasatuse ja juurdepääsetavuse seisukohast Tuvastada algoritmilist eelarvamust haridussisu puhul Kujundada AI-toega kaasavaid õppekavasid Rakendada eetilisi ja andmekaitse põhimõtteid Valida sobivad AI-vahendid erinevate õppijate vajaduste jaoks