# data[].attributes.headline
Linksamling af udsendelser med kunstig intelligens

# data[].attributes.subject
Linksamling af udsendelser med kunstig intelligens

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
mitcfu.dk benytter tekniske cookies til at sikre gnidningsfri login og andre nødvendige services. Vi benytter ikke cookies til at registrere adfærd eller indsamle statistik. Læs mere om cookies på mitcfu.dk.

# data[].attributes.attachment_link.description
mitcfu.dk benytter tekniske cookies til at sikre gnidningsfri login og andre nødvendige services. Vi benytter ikke cookies til at registrere adfærd eller indsamle statistik. Læs mere om cookies på mitcfu.dk.

# data[].attributes.headline
FORKLARENDE VIDEO OM HVAD KUNSTIG INTELLIGENS ER.

# data[].attributes.subject
FORKLARENDE VIDEO OM HVAD KUNSTIG INTELLIGENS ER.

# data[].attributes.headline
CODE.ORG VIDEO OM KUNSTIG INTELLIGENS - FOR ALLE

# data[].attributes.subject
CODE.ORG VIDEO OM KUNSTIG INTELLIGENS - FOR ALLE

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Code.org's growing library of educational videos is available for re-use by educators worldwide, online or in classrooms. Our goal is to amplify our efforts beyond our own curriculum's reach.

# data[].attributes.attachment_link.description
Engaging computer science videos for learners of all ages.

# data[].attributes.attachment_link.title
Tek-lærer.dk - Træn en kunstig intelligens med data

# data[].attributes.attachment_link.description
Nedenstående er en blanding af vidensressourcer og et udsnit af de aktiviteter, som indgår i en af prototyperne, der er udviklet til det nationale forsøg med teknologiforståelse. Hvis du vil se den fulde prototype, finder du den her:

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Kunstig intelligens har aldrig fyldt mere, end det gør i dag. I takt med at dataindsamling og computerkraft er blevet mere sofistikeret, har teknologien muliggjort kunstig intelligens - eller AI, som det kaldes efter det engelske udtryk artificial intelligence. De første ansatser til kunstig intelligens blev gjort lige efter Anden Verdenskrig, men først i de seneste 5-10 år har teknologien, der efterligner menneskelig adfærd, fået reel indflydelse på vores hverdagsliv. I dag bruges kunstig intelligens i alt fra selvkørende biler og aktiehandel til røntgenundersøgelser og andre opgaver, der kræver evnen til at systematisere og finde mønstre i store datasæt.

Det seneste skud på stammen, chatværktøjet ChatGPT - har gjort kunstig intelligens mere udbredt end nogensinde. Redskabet har ifølge eksperter potentiale til at overtage rollen fra Google som det sted, vi søger og sorterer i vores viden. Men det har også medført nye problemstillinger, fordi det kan bruges til alt fra eksamenssnyd til produktion af falske nyheder.

På sigt vil kunstig intelligens sandsynligvis komme til at fylde endnu mere i vores samfund, men ifølge eksperter er vi nødt til at forholde os til de dilemmaer, som teknologien bringer med sig. For eksempel hvem der har ansvaret, hvis en førerløs bil kører galt.

Hvordan tænker en kunstig intelligens? Indslag produceret af DR, 2022.

# data[].attributes.attachment_link.description
Kunstig intelligens har aldrig fyldt mere, end det gør i dag. Det seneste skud på stammen, chatværktøjet ChatGPT, har ifølge eksperter potentiale til at overtage rollen fra Google som det sted, vi søger og sorterer i vores viden.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Denne beskrivelse er skrevet af en kunstig intelligens:
Indholdsbeskrivelse:

"I denne video undersøger vi, hvordan en kunstig intelligens tænker og lærer.
Vi giver et overblik over de teknologier, der ligger bag kunstig intelligens, og vi ser på, hvordan de bruges til at løse komplekse problemer og opgaver.
Tag med på en fascinerende rejse ind i hjernen på en kunstig intelligens og få svar på, hvordan den tænker og lærer.".

En kort video om kunstig intelligens som Chatbot gpt og Dall-E målrettet unge. Brug videoen til at blive klogere på, hvad det egentlig drejer sig om.

9. til 10. klasse.
Klassetrin:

Ungdomsuddannelser, Voksenuddannelser

# data[].attributes.attachment_link.description
Denne beskrivelse er skrevet af en kunstig intelligens: "I denne video undersøger vi, hvordan en kunstig intelligens tænker og lærer. Vi giver et overblik over de teknologier, der ligger bag kunstig intelligens, og vi ser på, hvordan de bruges til at løse komplekse problemer og opgaver.

# data[].attributes.attachment_link.description
Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

# data[].attributes.attachment_link.title
Teachable Machine 2.0: Making AI easier for everyone

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Formålet med dette forløb er, at eleverne opnår viden om teknologien bag robotgenererede nyhedstekster og indsigt i, hvilken rollerobotgenererede nyhedstekster kan have for individ og samfund.

Forløbet tager udgangspunkt i teknologiforståelseskompetenceområdet digital myndiggørelse.

Forløbet taler desuden ind i kompetenceområderne fremstilling og kommunikation i dansk, idet eleverne skal udtrykke sig reflekteret og gennem kritisk analyse og vurdering give konkrete forslag til redesign af digitale artefakter.

Forudsætninger, form og indhold

I dette forløb bliver eleverne klogere på, hvad en journalistrobot er, og hvilke tekster en robotjournalist kan skrive. Der sættes fokus på, hvorvidt det gør en væsentlig forskel, om det er et menneske eller en robot, der skriver en artikel. Forløbet kan desuden give eleverne viden om forprogrammerede tekster og om, hvordan robotgenererede artikler skabes - altså hvilken teknologi, der ligger bag autogenereringen. Helt konkret kan eleverne lære at lave autogenererede sportsnyheder.

Forløbet lægger op til, at eleverne skal arbejde analytisk med menneskeskabte og robotgenererede tekster ved at bruge relevante værktøjer. Derigennem styrkes elevernes kompetencer i digital myndiggørelse.

I forløbet skal eleverne desuden tilrettelægge og gennemføre en iterativ (gentagende) designproces under hensyntagen til en målgruppe og en brugssituation (nyhedsformidling). Desuden er der fokus på at tilrettelægge, gennemføre og argumentere for design (skrivning) af egne produktioner.

Tilrettelæggelse

Forløbet kan tænkes ind i en avis-/nyhedsuge, som mange skoler i forvejen gennemfører i efteråret. Øvelserne med robotgenererede sportsartikler foregår i Word. Der er udarbejdet en guide (screencast) til, hvordan eleverne håndterer det tekniske i øvelsen; hvordan de åbner filen, og hvordan de tilgår datakilden og indsætter fletfelt.

Undervejs i forløbet kan eleverne skrive logbog om deres erfaringer og resultater. På den måde kan de danne sig et overblik over deres egen læring og udviklingen af konkrete produkter. Logbogen kan ligeledes indgå i evalueringen af forløbet.

Undervejs i beskrivelsen af forløbets opbygning henvises til følgende konkrete elevressourcer, som findes på tekforsøget.dk:

Lav din egen robotnyhed(skabelon)

Instruktion til robotjournalistik (videoinstruktion)

Hvilken artikel er skrevet af en robot? (tre artikler til uddeling til eleverne)

Desuden indgår nedenstående video og artikel i forløbet:
Forslag til spørgsmål, der kan overvejes, inden forløbet gennemføres:

Hvad ved eleverne allerede om programmering, robotter og journalistik, og hvordan kan denne forforståelse kobles til den nye viden i forløbet?

I dette forløb kommer eleverne både til at arbejde selvstændigt og med drøftelser i grupper. Hvordan samles bedst op fælles i klassen, så alle eleverne kommer på banen og deres stemme bliver hørt?

Hvilke centrale ord og fagbegreber kendetegner forløbet?

Forløbets opbygning

Forløbet er inddelt i tre faser: en introfase, en udfordrings- og konstruktionsfase samt en outrofase.

Introfase: Forforståelse og kompetencer

Som indledning til forløbet kan eleverne se Robotter og kunstig intelligens fra DRs 21Søndag og læse artiklen Skal vi frygte den kunstige intelligens? Efterfølgende kan eleverne notere i en fælles Padlet, hvad de nu ved om robotjournalistik, hvad de ønsker mere viden om og eventuelle spørgsmål. I den fælles Padlet kan eleverne også svare på:

Hvordan foregår robotskrivning?

Hvilke dele af en journalists arbejde kan en robotjournalist ikke udføre?

Hvilken betydning kan brugen af en robotjournalist have?

Nu kan eleverne blive præsenteret for tre forskellige nyhedsartikler, hvoraf den ene er robotgenereret (se elevressourcen Hvilken artikel er skrevet af en robot?). Eleverne kan tage udgangspunkt i journalistiske grundgenrer som interview, analyse, reportage, baggrund og feature og redegøre for og diskutere, hvilke genrer en robot kan og ikke kan skrive.

Herefter kan eleverne se nærmere på den robotgenererede artikel og finde kendetegn, som kan afsløre, at den er automatisk genereret. På den baggrund kan eleverne komme med forslag til, hvordan en journalistrobot er lavet, og hvilken bagvedliggende teknologi der styrer en journalistrobot.

Udfordrings- og konstruktionsfase

Eleverne kan i denne fase arbejde med at lave deres egen robotgenerede sportsnyhed. Læreren kan instruere eleverne i, hvordan de kan åbne dokumentet med den eksterne datakilde og indsætte fletfelter i dokumentet (se elevressourcen Lav din egen robotnyhed). Alternativt kan eleverne gå frem efter instruktionen på egen hånd (se ressourcen Instruktion til robotjournalistik).

Når eleverne har indsat alle fletfelter, kan de læse de autogenererede artikler igennem og undersøge, om artiklerne giver mening. Måske skal de redigeres, før de vil kunne udgives.

Efterfølgende kan eleverne snakke med sidemakkeren om, hvordan den journalistiske proces har været. Eleverne kan drøfte og notere, hvordan processen med at skabe en artikel hænger sammen med deres billede af, hvad en journalist laver. Der kan samles op på elevernes overvejelser i klassen.

Målet med denne øvelse er at give eleverne et indblik i, hvordan computeren tænker (computational thinking), så de får indblik i den algoritmiske proces uden at skulle kode i teknisk forstand. Derudover kan øvelsen bruges til at diskutere med eleverne, hvad data, big data, algoritmer og autogenererede tekster betyder.

Outrofase: Ny forståelse og nye kompetencer

Eleverne kan arbejde videre med de fremtidige perspektiver for brugen af robotjournalister. I grupper kan eleverne drøfte:

Vil robotten kunne erstatte journalisten helt?

Hvordan ville Verden se ud uden den kritiske og uafhængige presse?

Kan robotterne overtage nyhedsformidlingen?

Er der grænser for, hvad en robotjournalist kan?

Kan en robot hjælpe dig med opgaveskrivningen og lave dine lektier?

Grupperne kan mundtligt præsentere deres drøftelser i klassen.

Hvis forløbet om robotjournalistik er en del af et avisforløb på skolen, kan eleverne forsøge at plante en autogenereret artikel i en avis for at se, om andre vil kunne få øje på den. Det kan ske forbindelse med, at klassen fremlægger deres nye viden om robotjournalistik for en anden årgang, og efterfølgende kan de spørge andre elever på årgangen, om de kan regne ud, hvilken artikel det drejer sig om.

Evaluering

Evalueringen kan tage afsæt i elevernes spørgsmål fra den Padlet, de lavede i introfasen. Eleverne kan fremlægge deres svar, og deres refleksioner kan give mulighed for at diskutere og uddybe flere problemstillinger.

I den løbende evaluering kan flere evalueringsmetoder anvendes, for eksempel elevlogbogen. Som afslutning kan evalueringsværktøjet "klasseparlamentet" anvendes. I klasseparlamentet inddeles eleverne i grupper, der kan have forskellige holdninger til et givent emne. Grupperne udpeger en ambassadør, som har mandat til at fremføre gruppens synspunkter i en fælles struktureret debat i klassen mellem modsatte holdninger.
Efter forløbet kan der sættes fokus på spørgsmål som:

Hvordan kan elevernes læring om robotjournalistik perspektiveres til elevernes opfattelse og forståelse af tekster, sprog og kommunikation i danskfaget?

Kan eleverne argumentere for betydningen af at bruge robotjournalistik?

Hvilke fagord har eleverne lært, og kan de bruge faglige begreber til at forklare kendetegn på og forskelle mellem en rigtig journalist og robotjournalistik?

# data[].attributes.attachment_link.title
Robotjournalistik - GRUNDSKOLE | emu danmarks læringsportal

# data[].attributes.attachment_link.description
Udskoling: I forløbet introduceres eleverne til, hvad en journalistrobot er, og de arbejder med at afkode og analysere, hvordan robotskrivning fungerer. Dansk og teknologiforståelse er integreret i forløbet.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
This lesson also gave my students the opportunity to see that there is an element of opinion in classification systems. Later, when we started to see how bias can end up in AI, I was able to pull them back and remind them that the data used to train their models was based on choices.

Seneca Hart * CS Discoveries Teacher

# data[].attributes.attachment_link.title
Learn about artificial intelligence (AI) | Code.org

# data[].attributes.attachment_link.description
Tools to help students and teachers bring AI into the classroom.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Kender du det, når dit feed på sociale medier rammer plet med de billeder og videoer, det viser dig? Det kan måske virke som noget hokus pokus, men i virkeligheden er det et eksempel på brug af kunstig intelligens, der teknisk kaldes machine learning. Det skal I lære meget mere om nu. Undervejs skal I se explainer-videoer, analysere jeres feed på sociale medier, forholde jer kritisk til, hvordan algoritmerne påvirker jeres digitale liv samt lave jeres første machine learning-model med en BBC micro:bit og værktøjet 'ultra:bit datatræneren'.

# data[].attributes.attachment_link.title
Undervisningsmateriale om kunstig intelligens i dansk til udskolingens 7.-8. klasser. | DR

# data[].attributes.attachment_link.description
I dette undervisningsmateriale lærer I om, hvordan kunstig intelligens og machine learning-algoritmer påvirker jeres digitale virkelighed. Se video, undersøg nyhedsfeeds på sociale medier og eksperimentér med at lave jeres egen machine learning-model.

# data[].attributes.attachment_link.description
An educational tool for teaching kids about machine learning, by letting them train a computer to recognise text, pictures, numbers, or sounds, and make things with it in Scratch.

# data[].attributes.attachment_link.title
Andreas Refsgaard Innovation Lab Next Generation.pdf

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Andreas Refsgaard is an artist and creative coder based in Copenhagen. He uses algorithms, coding and machine learning to explore the creative potentials of emerging digital technologies.

# data[].attributes.attachment_link.description
Artist and creative coder from Copenhagen working with machine learning.

# data[].attributes.attachment_link.description
Semantris is a word association game powered by machine learning.

# data[].attributes.attachment_link.description
Create premium AI voices for free in any style and language with the most powerful online AI text to speech (TTS) software ever. Generate text to speech voiceovers in minutes with our character AI voice generator.

# data[].attributes.body
Hjemmeside der løbende fortæller om AI i undervisningen

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Fremhævet historie

Regeringen vil indføre teknologiforståelse i den danske folkeskole Regeringen har annonceret deres plan for indførelse af valgfaget teknologiforståelse i folkeskolen for elever i 7.-9. klasse. Samtidig ønsker regeringen at gøre teknologiforståelse obligatorisk for alle elever fra 1. til 9. klasse ved at det bliver integreret i udvalgte eksisterende fag.

# data[].attributes.attachment_link.title
Viden.ai - Kunstig intelligens og undervisning

# data[].attributes.attachment_link.description
Viden.ai er en hjemmeside dedikeret til kunstig intelligens og undervisning. Her finder du artikler, ressourcer og opdateringer om den seneste udvikling inden for kunstig intelligens og dens anvendelser i undervisningssektoren.