# data[].attributes.body
Bed [indsæt navn på GAI-tjeneste] om at generere en tekst, som kort gør rede for et emne, der er centralt inden for det fag, der undervises på. Teksten skal forsynes med tre kilder.

1. verificer kilderne ved at søge slå dem op i soeg.kb.dk

2. bed personen ved siden af om at forholde sig, hvordan man ville kunne bruge den tekst, som GAI'en har genereret, i forbindelse med opgaveskrivning. I hvilken grad er den valid, og hvordan bør man henvise til den.

Man kunne overveje at give de studerende mulighed for at svare anonymt via padlet.

# data[].attributes.body
Hvis vi forestiller os, at kurset er til forskere, kunne man lave en øvelse, der består i, at de skal undersøge retningslinjerne for AI-citation i de tidsskrift, de publicerer mest i.

# data[].attributes.body
Forklare hvilke forskellige typer AI der findes ud fra slides. Derefter hurtig øvelse med forskellige løsninger fra livet, gæt hvikke typer kunstig intelligens de bygger på/kommer fra.

# data[].attributes.body
Parliamentary debate, hvor de studerende får til opgave at orientere sig i forskellige bilag, som debatten tager udgangspunkt i.

Der findes lessons plans for parliamentary debates.

# data[].attributes.body
Copilot som hjælp til generering af søgeord og søgestrenge

Eksempelvisning:

udkast, revision og test i relevante databaser, iteration

Studerende prøver selv i Copilot med egne emner.

# data[].attributes.body
-Fokus på det procesuelle og reflektion og forberedelse inden og undervejs: Hvad vil vi her? Vær kritisk

-Rammesætning

-Scope: Hvad er det præcise undervisningsformål (der er kæmpe forskel på littsøgning og NVivo)

-Kuratering (det er indlysende, synes vi)

# data[].attributes.body
vælg et emne og derefter workshop hvor de forskellige redskaber afprøves(chat, google scholar, vores baser, vores AI. Refleksiv sammenligning af resultater og diskussion deraf.

# data[].attributes.body
Generativ AI og akademiske databaser

Workshop, hvor man tager udgangspunkt i følgende punkter:

1.       Hvad er din problemstilling / kontekst?

2.       Hvilke databaser er relevante og har de en AI funktion?

3.       Hvor får AI værktøjerne deres informationer fra?

4.       Vigtigheden af at lave gode prompts / eksempler på hvordan man udvikler sine prompts (iterativ proces)

5.       Er de resultater, som du har fået med AI bedre end dem, som du ellers ville have fået ved traditionel litteratursøgning i den pågældende database?

# data[].attributes.body
Under forudsætning at der er adgang gennem biblioteket til en tværfaglig akademisk database som f.eks. scopus.

Så kunne en Læringsaktivitet være at lave en almindelig søgning og dernæst at prøve at samligne

resultat fra en prompt søgning.

# data[].attributes.body
Give de studerende et overblik over akademiske dokumenttyper, samt processen bag akademisk vidensproduktion. Lægge op til en diskussion af, hvor AI som kilde placerer sig ift dem. Visualiseret fx vha er koordinatsystem.

# data[].attributes.body
Prøve at aktivere de studerende:

o Hvad ved i om AI? Hvordan bruger I det?

o Hvad er AI ikke? – ikke Google, ikke bøger, ikke wikipedia

o Øvelser som ligner små sprogmodeller.

- Refleksion over hvor data kommer fra.