# data[].attributes.headline
Generativ AII og som læremidler i læreruddannelsen

# data[].attributes.subject
Generativ AII og som læremidler i læreruddannelsen

# data[].attributes.body
Den digitale fagportal. Hvad skal du være opmærksom på, når du bruger et forløb på en digital fagportal?

# data[].attributes.body
Ved I noget om hvordan lærere arbejder sammen om at bruge og forstå læremidler.

# data[].attributes.headline
Er der nogle fagportaler der KUN er dedikeret til 1 bestemt fag?

# data[].attributes.subject
Er der nogle fagportaler der KUN er dedikeret til 1 bestemt fag?

# data[].attributes.body
Eller noget der kan køre tværfagligt

# data[].attributes.headline
God pointe med billederne og deres/eller ikke deres bidrag til forståelsen

# data[].attributes.subject
God pointe med billederne og deres/eller ikke deres bidrag til forståelsen

# data[].attributes.body
Tak for et super spændende oplæg.

Spørgsmål: Hvad er de tre ting, på tværs af fag og emner, som du gerne vil have læremiddelproducenterne til at fokusere på, for at støtte og styrke elevernes faglige læsning?

# data[].attributes.body
Hvis en elev bruger ChatGBT til at skrive en stil, hvordan kan man som lærer så finde ud af dette? Er der en hjemmeside/database som man kan søge på om teksten er genereret af AI?

# data[].attributes.headline
Generativ AI i og som læremidler i læreruddannelsen

# data[].attributes.subject
Generativ AI i og som læremidler i læreruddannelsen

# data[].attributes.body
https://laeremiddel.dk/viden-og-vaerktoejer/til-praktikere/ai-og-sprogmodeller-i-klassevaerelset/undgaa-at-menneskeligoere_ai-naar-du-taler-med-elever/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Undgå at tale om AI-chatbots i ord og vendinger, der giver indtryk af, at de har bevidsthed. Det giver det klareste fagsprog i teknologiforståelsesfaget.

Af punktet "sproglig opmærksomhed" i læreplanen for teknologiforståelsesfaget (2019-versionen) fremgår, at eleverne i løbet af teknologiforståelsesfaget skal bevæge sig fra hverdagssprog til it-fagsprog. Heri ligger der i selve den hverdagslige måde, vi alle sammen er tilbøjelige til at italesætte kunstig intelligens, en særlig udfordring.

Vi taler nemlig tit om chatbots på en måde, der menneskeliggør dem, og som dermed slører deres natur. Det modarbejder direkte kernesubstansen i teknologiforståelsesfaget: At være et almendannende it-fag, som giver forståelse og indsigt i design og programmering af digitale produkter, og som forbereder eleverne til at begå sig som reflekterende og kritiske unge digitale borgere i samfundet. Der er derfor en klar fagdidaktisk pointe i, at vi som lærere også vænner os selv til at italesætte teknologi og teknologiske processer på en måde, der støtter elevernes erkendelse.

Antropomorficering af teknologien

Hvis du for eksempel oplever en tilbøjelighed til at sige "den tror [...]", "den opdagede [...]", "den misforstod [...]" om din smartphone eller om ChatGPT, er du i færd med sprogligt at konstruere en antropomorficering (at give menneskelige egenskaber) af teknologien, som direkte modarbejder teknologiforståelsen.

Hvis vi omtaler kunstige intelligenser som var de 'som mennesker', lykkes vi ikke med at anskueliggøre, hvordan kunstig intelligens er forskellig fra menneskelig intelligens, og hvor de har muligheder og begrænsninger, mennesker ikke har.

Hvis du oplever sådan en tilbøjelighed, er det i øvrigt meget forståeligt. Populærkulturen er fuld af fortællinger om cyborgs og kunstig bevidsthed, der skaber en fascinerende men misvisende forståelsesramme i hvilken, maskiner er som mennesker og omvendt. I den forståelsesramme er det ret ligetil at flytte en menneskehjerne (og med den alt, der gør det individ til en person) over i en robotkrop, fordi menneskehjerner og computere blot betragtes som biologiske og teknologiske sider af den samme sag.

Og det hjælper ikke på problemet med antropomorficering, at chatbots er designet til at imitere menneskers sprogadfærd, for at gøre interaktionen med dem mere intuitiv. Således referer ChatGPT til sig selv i 1. person, den henviser til sin programmering og sine begrænsninger, og den er designet til at undskylde i høflige vendinger, hvis man påpeger fejl i dens output.

Sproglige genveje

Desuden er det nærliggende at forestille sig, at vi rent sprogligt skyder belejlige genveje, når vi skal tale om fænomener, som er meget abstrakte eller som vi kun har en overfladisk forståelse af. Vi er tilbøjelige til at sige, at overvågningskameraer kan "se" os, at Google Alexa "lytter", og at software "ikke forstår, hvad vi vil have den til". Det giver mening, fordi computere efterhånden i hvert fald på overfladen ligner bevidste, kognitive agenter. Det er simpelthen mindre besværligt at sige "den tror" end "den har beregnet, at det er sandsynligt" eller "ifølge dens parametre".

Men selvom den slags sproglige genveje er fristende, er de med til at mudre vandene. Kunstige intelligenser er ikke som mennesker. Alt deres output er baseret på probabilistiske beregninger og ikke på tro, vurdering, gæt osv, som er særskilt menneskelige kognitive strategier.

Den forskel er det værd at holde sig for øje i teknologiforståelsesdidaktikken, hvis målsætning er, at elever tilegner sig viden om it's grundlæggende egenskaber, principper og betydning i samfundet, færdigheder i at identificere etiske problemstillinger i anvendelsen af digitale teknologier og kompetencer til at forholde sig til digitale teknologiers konsekvenser for individ, fællesskab og samfund.

# data[].attributes.attachment_link.title
Undgå at menneskeliggøre AI, når du taler med elever

# data[].attributes.attachment_link.description
Læs i denne artikel, hvorfor du bør undgå at tale om AI'ere, som om de har bevidsthed. Til lærere til brug i teknologiforståelsesfaget.

# data[].attributes.headline
Artikel med forslag til opgaver i dansk og litteratur

# data[].attributes.subject
Artikel med forslag til opgaver i dansk og litteratur

# data[].attributes.body
https://laeremiddel.dk/viden-og-vaerktoejer/til-praktikere/ai-og-sprogmodeller-i-klassevaerelset/brug_chatgtp-til-at-undersoege-genrer/

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Læs her, hvordan du på én gang kan arbejde med litterære genrer og undersøge chatbots i et teknologiforståelsesperspektiv

De meget omtalte AI-chatbots giver, trods åbenlyse problemer ved at tage dem ukritisk ind i undervisningen, også interessante nye muligheder. For eksempel kan de på én gang lade eleverne undersøge litterære genrer og arbejde med teknologiforståelse.

Sprogmodeller og litterære genrer

Det skyldes, at de bygger på såkaldte "probabilistiske sprogmodeller". Du kan læse mere om sprogmodeller i artiklen her. Modellerne er skabt ved at lade AI beregne statistiske analyser af hyppigheder af bogstav- og ordsammenstillinger i et overordentligt stort og forskelligartet materiale af tekster, der er indsamlet fra nettet.

I princippet rummer modellerne derfor en statistisk beskrivelse af samtlige de kommunikative genrer og stilarter, som AI'erne har mødt tilstrækkeligt mange gange til, at de har kunnet finde robuste statistiske mønstre. Altså de typiske ord, vendinger og tekststrukturer, der kendetegner genrerne.

Og vi må antage, at hele Google Books' database er blevet indekseret og analyseret. Den rummer således også en model af alle de fantasy-, western-, og science fiction-historier, foruden tragedier, komedier, satirer og øvrige genrer, der indgik i deres træningsdata.

Brug sprogmodellerne i litteraturundervisningen

Det kan du bruge i litteraturundervisningen til at lade eleverne undersøge litterære genrer og samtidig reflektere over, hvor gode sprogmodellernes modeller af forskellige genrer egentlig er.

Da chatbotten genererer sit output på baggrund af en lang række faktorer, herunder samtalehistorikken i den enkelte chatsession, er det muligt at give den særlige forudsætninger for at skrive på en måde, du selv bestemmer. I praksis "tøjler" eller "træner" du botten. Du kan fx indsætte et digt i din chat med chatbotten, hvorefter den vil takke dig pænt for at dele det med den og måske tilbyde en analyse eller spørge, hvad du gerne vil have hjælp til.

Øvelse med Greimas' aktantmodel

I denne øvelse skal eleverne bestemme et galleri af karakterer efter Greimas' aktantanalyse. Det skal de fodre chatbotten med, og derefter lade den skrive fortællinger i forskellige genrer, men med det samme karaktergalleri.

Derved bliver de i stand til at bemærke, hvordan chatbotten arbejder forskelligt med de samme karakterer afhængigt af deres genrevalg.

Sæt rammen

1. Hvis eleverne ikke kender Greimas' aktantmodel, kan du starte med at introducere den.

2. Lad derefter eleverne bygge deres egen aktantmodel, hvor de udfylder de seks pladser (helten, objektet, hjælperen, modstanderen, donoren og modtageren) med navne og begreber, der er ganske åbne for fortolkning. Det kunne for eksempel være: Helt = Mike, Objekt = Fatima, Hjælper = Karla, Modstander = Jonas, Giver = Den gyldne cirkel, Modtager = Mike.

Træn botten

Da chatbotten blandt andet bruger chathistorikken til at generere sine svar, kan man som forberedelse "fodre den" med de parametre, man ønsker som ramme for fortællingerne. Få fx eleverne til at skrive: "Her er en aktantmodel: Helt = Mike, Objekt = Fatima, Hjælper = Karla, Modstander = Jonas, Giver = Den gyldne cirkel, Modtager = Mike". De vil måske opleve, at chatbotten takker høfligt for, at de deler modellen med den, og måske tilbyder en karakteristik af de enkelte elementer.

Begynd at undersøge

1. Nu kan eleverne gå i gang med at undersøge forskellige genrer - og ikke mindst den måde, chatbotten udtrykker dem på. Bed dem først om at udvælge tre forskellige typiske litterære genrer, for eksempel "romance", "gyser" og "western".

2. Nu kan de fx skrive: "Skriv en kort science fiction-novelle på baggrund af modellen". De kan bede botten om at tage et udgangspunkt for handlingen, de selv vælger, fx "Start med "Rumskibet svævede blidt i luften". De vil måske opleve, at botten starter forfra med at bygge en helt ny aktantmodel, men den kan som regel ledes på rette vej, hvis man insisterer på, at den skal bruge ens egen indlæste model: "Nej, du skal bruge den model, jeg indsendte tidligere i samtalen".

3. Bed eleverne fortsætte med at få botten til at skrive en fortælling fra hver af de tre genrer, de har valgt.

Diskuter og reflekter

1. Bed eleverne om at diskutere, hvilke ord og indholdstemaer, der lader til at være typiske for den måde, chatbotten skriver fortællinger inden for de tre genrer. Hvad lader til at kendetegne dem? Har sprogmodellen fat i det rigtige?

2. Bed eleverne give en vurdering af de tekster, chatbotten har skrevet. Er det gode gysere? Hvorfor eller hvorfor ikke?

# data[].attributes.attachment_link.title
Kys! Bang! Zap! Brug ChatGPT til at undersøge litterære genrer

# data[].attributes.attachment_link.description
Læs her, hvordan du kan lade dine elever undersøge litterære genrer med chatbots og samtidig arbejde med teknologiforståelse.

# data[].attributes.headline
ChatGPT i læreruddannelsen - svar på survey 

# data[].attributes.subject
ChatGPT i læreruddannelsen - svar på survey 

# data[].attributes.body
Selvfølgelig! Baseret på de givne svar, kan vi gruppere ulemperne og begrænsningerne i følgende fire tematikker:

1. Akademisk Redelighed:

Snyd: 49

Plagiat: 19

Ingen kilder/kildehenvisning: 6

Kildekritik/kildekritisk: 10 Total: 84 besvarelser

2. Læringskvalitet:

Dovenskab: 10

Mindre kreativitet: 7

Mangel på egen læring/forståelse: 7

Misforståelser: 6 Total: 30 besvarelser

3. Nøjagtighed og Information:

Forkerte svar/informationer: 9

Fejl: 6 Total: 15 besvarelser

4. Privatliv og Data Sikkerhed:

GDPR: 7 Total: 7 besvarelser