# data[].attributes.body
Ikke bare Chat GPT

Alle motorer som ligger bak programvarene

'systems that display intelligent behaviour by analysing their environment and taking actions – with some degree of autonomy – to achieve specific goals'

Hvem bryr seg? Hva kan det gjør for oss som YF lærere?

# data[].attributes.body
Jeg sammenligner KI med biler

Man har de som designer og bygger biler (KI utviklere og programmere)

Man har de som mekker/vedlikeholde biler, drive kjøreopplæringen (IKT avd., program leverandører)

Man har de som kjører biler (vanlige brukere, oss)

Vi 'vanlige brukere' trenger ikke nødvendigvis å forstår hvordan de er bygd opp eller vedlikeholdt (selv om det kan selvfølgelig være nyttig). Vi må bare vite hvordan de skal brukes (kjøres). Selv en selvkjørende bil må man skru den på og fortelle den hvor du skal (tast inn addresse, si det muntlig på riktig måte, velg rute, fyll drivstoff/energi, start og slå av, kjør den) så må man med KI verktøy: hvordan du skal best fortelle den hva du vil ha ut av den, hva du vil at den skal gjøre for deg.

# data[].attributes.body
EU AI Act. Ikke i kraft ennå, går mot enighet slutten av 2023. Skal regulerer KI, f.eks. ikke generer ulovlig innhold, data lagring, sårbare grupper, sosial rangering, osv.

Frem til da:

Etiske retningslinjer. Hvordan skapere og brukere skal oppføre seg til å minimisere mulig skadene fra AI. 'Veiledende'...

Relevans for Nordland? Apparater som prøver å henge med i utvikingen. Kappløp, katt og mus om tiltak og begrensninger. Etikk er og blir et stort tema.

Hva har vi egentlig lov til å bruk som YF lærere?

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
According to the Guidelines, trustworthy AI should be:

(1) lawful - respecting all applicable laws and regulations

(2) ethical - respecting ethical principles and values

(3) robust - both from a technical perspective while taking into account its social environment

Download the Guidelines in your language below:

The Guidelines put forward a set of 7 key requirements that AI systems should meet in order to be deemed trustworthy. A specific assessment list aims to help verify the application of each of the key requirements:

Human agency and oversight: AI systems should empower human beings, allowing them to make informed decisions and fostering their fundamental rights. At the same time, proper oversight mechanisms need to be ensured, which can be achieved through human-in-the-loop, human-on-the-loop, and human-in-command approaches

Technical Robustness and safety: AI systems need to be resilient and secure. They need to be safe, ensuring a fall back plan in case something goes wrong, as well as being accurate, reliable and reproducible. That is the only way to ensure that also unintentional harm can be minimized and prevented.

Privacy and data governance: besides ensuring full respect for privacy and data protection, adequate data governance mechanisms must also be ensured, taking into account the quality and integrity of the data, and ensuring legitimised access to data.

Transparency: the data, system and AI business models should be transparent. Traceability mechanisms can help achieving this. Moreover, AI systems and their decisions should be explained in a manner adapted to the stakeholder concerned. Humans need to be aware that they are interacting with an AI system, and must be informed of the system's capabilities and limitations.

Diversity, non-discrimination and fairness: Unfair bias must be avoided, as it could could have multiple negative implications, from the marginalization of vulnerable groups, to the exacerbation of prejudice and discrimination. Fostering diversity, AI systems should be accessible to all, regardless of any disability, and involve relevant stakeholders throughout their entire life circle.

Societal and environmental well-being: AI systems should benefit all human beings, including future generations. It must hence be ensured that they are sustainable and environmentally friendly. Moreover, they should take into account the environment, including other living beings, and their social and societal impact should be carefully considered.

Accountability: Mechanisms should be put in place to ensure responsibility and accountability for AI systems and their outcomes. Auditability, which enables the assessment of algorithms, data and design processes plays a key role therein, especially in critical applications. Moreover, adequate an accessible redress should be ensured.

The AI HLEG has also prepared a document which elaborates on a Definition of Artificial Intelligence used for the purpose of the Guidelines.

Download the Definition of AI in your language below:

Piloting Process

The document also provides an assessment list that operationalises the key requirements and offers guidance to implement them in practice. Starting from the 26th of June, this assessment list underwent a piloting process, to which all stakeholders were invited to test the assessment list and provide practical feedback on how it can be improved.

Feedback was received through different tracks:

An open survey or "quantitative analysis" sent to all those who registered to the piloting

In-depth interviews with a number of representative organisations to gather more detailed feedback for different sectors

Continuous possibility to upload feedback and best practices through the European AI Alliance

The piloting phase closed on 1 December 2019

Based on the feedback received, the AI HLEG presented the final Assessment List for Trustworthy AI (ALTAI) in July 2020. ALTAI is practical tool that translates the Ethics Guidelines into an accessible and dynamic (self-assessment) checklist. The checklist can be used by developers and deployers of AI who want to implement the key requirements in practice. This new list is available as a prototype web based tool and in PDF format.

# data[].attributes.attachment_link.description
On 8 April 2019, the High-Level Expert Group on AI presented Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence. This followed the publication of the guidelines' first draft in December 2018 on which more than 500 comments were received through an open consultation.

# data[].attributes.body
'Kneejerk' respons i fjør: jukseverktøy, vi må hindre det, finne ut hvis elevene bruke det.

Effektivitet av plagiat sjekkere? Katt og mus.

Kan man 'stenge ut'?

Hva blir lærerrollen?

Har modnet noe... hvordan kan vi anvende det i undervisning for å hjelpe elevene å lære? Å bruke disse verktøyene som finnes i det virkelige verden?

Drøfte med partneren, 1 min. Skriv en kommentar under.

# data[].attributes.body
Hvordan kan vi anvende det i undervisning for å hjelpe elevene å lære? Å bruke disse verktøyene som finnes i det virkelige verden?

Drøfte med partneren, 1 min. Skriv en kommentar under.

# data[].attributes.headline
Hva kan KI brukes til i yrkesfaglige opplæringen?

# data[].attributes.subject
Hva kan KI brukes til i yrkesfaglige opplæringen?

# data[].attributes.body
Undervisningsplanlegging: ideer til læringsaktiviteter og innhold, oppgaver, spørsmål og svar, nivåtilpasning, IOP.

Skriveopplæring: modellering av tekster (e.g. avviksmelding), finne relevant kilder, stave og grammatikk kontroll, språkvask, skriveveiledning underveis og vurdering.

Flerspråklige elever: forklarer begrep og fagstoff på elevens eget språk, spesielt nyttig når eleven kan verken norsk eller engelsk

Generer undervisnings opplegg med interaktiv aktiviteter for elevene, f.eks. Curipod

# data[].attributes.headline
Hva kan KI brukes til i yrkesfaglige opplæringen?

# data[].attributes.subject
Hva kan KI brukes til i yrkesfaglige opplæringen?

# data[].attributes.body
Kildekritikk: vurderer kredibilitet, troverdighet og relevans av kildene som finnes.

Idemyldring: kom med ideer om tema, også motsatt (kom med dårlige ideer)

Digitale kompetanser: hvordan verktøyet anvendes med ansvar.

Generere bilder av ferdige produkter for planlegging, veiledning, inspirasjon og sammenligning/vurdering.

# data[].attributes.headline
Praktisk eksempel i restaurant og matfag

# data[].attributes.subject
Praktisk eksempel i restaurant og matfag

# data[].attributes.body
Problem description:

Elever på Kokk og servitør planlegger, tilberede og servere retter på restauranten, men finner det utfordrende å visualisere oppleggingen og planlegge presentasjonen av de ferdig rettene. KI kan brukes til generer realistiske bilder på forhånd som kan brukes som inspirasjon, veiledning eller forslag.

Metode:

1. Eleven planlegger sin rett som vanlig med råvarer og fremgangsmåte.

2. De kan taste inn retten inn til ChatGPT, f.eks. Write me a prompt for Dall.E to generate a high resolution photo of a restaurant quality dish of roasted rack of lamb, sauteed red cabbage, fondant potato and a red wine jus

3. Chat GPT kan generer et ledetekst for Dall.E: f.eks. "Generate a high-resolution, visually stunning image of a meticulously plated restaurant-quality dish featuring a perfectly roasted rack of lamb, accompanied by delicately sautéed red cabbage, impeccably prepared fondant potato, and a glossy red wine jus. Emphasize the artistry and attention to detail in the presentation, capturing the essence of a fine dining experience. Consider lighting, color balance, and composition to create a visually appealing and appetizing image." Dette ledetekst kan også redigeres for å tilpasse innholdet.

4. Dall.E generer et bilde (se over). Dette kan inkluderes i elevens plannleggings og dokumentasjons arbeid.

5 Elevene kan bruk bildet som modell eller inspriasjon under gjennomføringen.

6. Resultatene kan vurderes mot vurderings kriterier og den planlagt bilde.

# data[].attributes.body
Bruk av digitale oppslagstavler i yrkesfaglige undervisningen for planlegging, gjennomføring, dokumentasjon og vurdering.

# data[].attributes.body
Skriv i kommentarfeltet kort om hvordan elevene dine dokumenter sitt praktisk arbeid.

# data[].attributes.wish_content.attachment_props.question
Hvilken del av din praktisk programfaglig undervisning kunne ha vært bedre?

# data[].attributes.body
•Hva er digitale oppslagstavler?

•Hvorfor skal lærere bruk de i undervisningen?

•Hvordan kan det gjøres?

# data[].attributes.attachment_link.title
Matfag i Digital Drakt: Unik Læring hos Polarsirkelen VGS!

# data[].attributes.body
•Websites eller virtual bulletin boards som Padlet

•Brukere kan legge til tekst, blider, videos, audio, links og tegninger

•Lett tilgang via tavler, PCs, tablets, iPads eller mobiler

•Tilgangen kan styres

•Struktur, innhold og styring kan tilpasses praktisk yrkesfaglige opplæring

# data[].attributes.body
•Elev engasjement og motivasjon

•Tydeliggjøre opplæringen (lærer) og læringsutbytte (elev)

•Bedre digitale kompetanser

•Lav terskel tilgang

•Alle elev forutsetninger ivaretas

# data[].attributes.body
•Hver oppslagstavle kan omfatte kompetansemål, tidsperiode eller prosjekt

•Teoretisk grunnlag

•Definere innhold, læringsaktiviteter, ressurser, rammefaktorene

•Elevmedvirkning og tilpasset opplæring

•Hvordan blir det vurdert?

•Blir til et oversiktlig plan for praktisk undervisning

# data[].attributes.attachment_caption
Bilde dokumentasjon med iPad direkte i Padlet

# data[].attributes.body
•Bruk oppslagstavler aktivt gjennom praktisk økt

•Dokumenter med bilde, video, audio, tekst, skann

•Bruk beskrivende begrep og vurderingskriteria

•Lett tilgang til teori, planer, osv.

# data[].attributes.body
•Basert på dokumentasjon:

–Egen vurdering

–Medelev/hverandre vurdering

–Gruppe vurdering

–Lærer vurdering

•Videre refleksjon

•Samarbeidslæring fra andre elever

# data[].attributes.body
Valgfritt oppgaver i grupper, avdelingsvis. Blir enig med din avdelingsleder hvilke oppgave(r) dere jobber med. Levere svarene til din avdelingsleder.

1. Praktisk oppgave NDLA Praterobot/Randaberg Chatbots:

https://ndla.no/minndla

Bruk NDLA praterobot som lærer. Kan du lag et forslag til undervisnings opplegg til mitt fag (sett inn spesifikk bestilling om et emne)?

Refleksjons spørsmål. Er det noe du kunne ha tenkt på å bruk i deres undervisning?

Ta rollen som elev. Bruk NDLA praterobot som en elev. Spør den: Kan du gi et eksempel på (sett inn relevant oppgave i ditt fagfelt her).

Vurdere resultatet som lærer. Hva er bra? Hva er dårlig? Vil du ha latt elevene bruk det?

https://it-media.no/ai/

Prøve en av de Chatbots in Randaberg skolen sin portal. (linken her).

Kunne det har vært aktuelt for bruk i våres skole?

Oppgave 2: Generelle refleksjons spørsmål rundt KI.

Er KI verktøy aktuelt for bruk for undervisning i våres avdeling?

Kunne vi har prøvd ut et eller flere av eksemplene i egen praksis? Hvorfor / hvorfor ikke?

Hva må vi gjøre for å utvikle egen kunnskap om kunstig intelligens i opplæringen?

Oppgave 3: Digitale oppslagstavler

Er et digitalt planleggings og dokumentasjons verktøy aktuelt for bruk i mine praktisk programfag? Hvorfor/hvorfor ikke?

Hva trenger vi til å ta den i bruk?

Oppgave 4: Se på Udirs Kompetansepakke for Kunstig intelligens https://bibsys.instructure.com/search/all_courses?design=udir Del 1 eller Del 2. Drøfte refleksjonsspørsmålene i par eller grupper som de dukker opp.

# data[].attributes.attachment_link.description
Du må logge inn via Feide for å få tilgang til Nasjonal digital læringsarena - Nasjonal digital læringsarena - NDLA.no.