# data[].attributes.headline
Insikter från satellitobservationer:Förståelse av auroranskomplexitet. Lärande del: Handlar om hur ett material om aurora kan se ut och hur det fungerar i praktiken. Ingenjörsdel: Bland annat om att skapa och sedan utveckla ett material. Handlar även om hur man kan använda sig av flera olika satelliter för att samla data kring aurora områden.  

# data[].attributes.subject
Insikter från satellitobservationer:Förståelse av auroranskomplexitet. Lärande del: Handlar om hur ett material om aurora kan se ut och hur det fungerar i praktiken. Ingenjörsdel: Bland annat om att skapa och sedan utveckla ett material. Handlar även om hur man kan använda sig av flera olika satelliter för att samla data kring aurora områden.  

# data[].attributes.body
Förståelse av aurorans

komplexitet

# data[].attributes.headline
Laboration: Identifiera ett okänt prov av Alexandra Agdelius

# data[].attributes.subject
Laboration: Identifiera ett okänt prov av Alexandra Agdelius

# data[].attributes.body
Lärande: Undersöka hur lärare och elever upplever lektionen med hänsyn till den didaktiska triangeln.

Ingenjör: Utveckling av laborationen, specifikt en laboration om att identifiera ett okänt prov.

# data[].attributes.headline
Laboration: Identifiera ett okänt prov av Alexandra Agdelius

# data[].attributes.subject
Laboration: Identifiera ett okänt prov av Alexandra Agdelius

# data[].attributes.body
Vad, Hur och Varför (Skolverket)

Flödesschema (Wikberg)

Kemisk teori

Allmän (Atkins)

Läroplan (Skolverket)

Datainsamlingsmetoder

Deltagande observation (Fangen, 2005)

Intervjuer (Lantz, 2013)

Fokusgrupper (Bryman, 2018)

# data[].attributes.headline
Insikter från satellitobservationer:Förståelse av auroranskomplexitet. Enkätstudie, sedan hade de en modell för hur de skapade materialet. 

# data[].attributes.subject
Insikter från satellitobservationer:Förståelse av auroranskomplexitet. Enkätstudie, sedan hade de en modell för hur de skapade materialet. 

# data[].attributes.body
Förståelse av aurorans

komplexitet

# data[].attributes.body
1. Lärandedelen handlar om elevers förståelse av enzymer via visualiseringar, med fokus på interna och externa visualiseringar och vad som blir kritiskt för meningsskapande.

2. Ingenjörsdelen är utvecklingen av ett lektionsmaterial med visualiseringar och aktiviteter, alltså produktion och design av undervisningsmaterial.

# data[].attributes.headline
Emil och Linnea – AI och Release Notes på Scania

# data[].attributes.subject
Emil och Linnea – AI och Release Notes på Scania

# data[].attributes.body
-       Ingenjörsdel – förstå hur RN (release notes) används för Scania, och hur AI kan användas för att effektivisera informationsspridningen

-       Lärandedelen – se hur AI kan användas för ett personligt lärande, att göra informationen från RN mer anpassade efter enskilda användare för deras ökade förståelse – deras lärande.

# data[].attributes.body
1. Utvecklingsarbetet organiseras med SCRUM och iterativa sprintar.

2. Testdelen bygger på flera datakällor: före och efter quiz, deltagande observation, elevmaterial och återkoppling från ordinarie lärare.

3. De använder både kvantitativa analyser av quizresultat och kvalitativ analys av klassrums och elevdata.

# data[].attributes.headline
Emil och Linnea – AI och Release Notes på Scania

# data[].attributes.subject
Emil och Linnea – AI och Release Notes på Scania

# data[].attributes.body
-       En överblick från litteratur och tidig undersökning – skapa förståelse av Scania som företag och utmaningarna som finns

Teknik

-       Action research, 7C – modell för metod av undersökning, samarbete med sina användare

-       Prototyputveckling

-       Iterativ design och förbättring

Lärande

-       Användartester – think-aloud-method

-       Kvalitativ datainsamling, anteckningar och dialoger

-       Tematisk analys för att upptäcka mönster i vad arbetarna delade med sig om deras lärande

# data[].attributes.headline
Insikter från satellitobservationer:Förståelse av auroranskomplexitet. Uppdelad i 2. En teknisk bakgrund och en pedagogisk bakgrund där de tar upp viktiga teorier som de använder sig av. Källor av olika slag. Artiklar från skolverket, NASA, vetenskapliga artiklar m.m.

# data[].attributes.subject
Insikter från satellitobservationer:Förståelse av auroranskomplexitet. Uppdelad i 2. En teknisk bakgrund och en pedagogisk bakgrund där de tar upp viktiga teorier som de använder sig av. Källor av olika slag. Artiklar från skolverket, NASA, vetenskapliga artiklar m.m.

# data[].attributes.body
Förståelse av aurorans

komplexitet

# data[].attributes.body
1. Ingenjörsdel: Utvecklande av lektionsserie.

Lärandedel: Undersökande av interventonens påverkan på elever.

2. Experimentell före-efter design, två enkäter, lärarintervjuer, explorativ faktoranalys, Intervjumodell enligt Kallio.

3. Ligger främst under tidigare forskning. Styr lektionsinnehåll. Innehåller defintioner av begrepp och terminologi.

# data[].attributes.body
1. Litteraturdelen ligger tidigt under teoretiska utgångspunkter och tidigare forskning och är uppdelad i tydliga delavsnitt om visualiseringar, utmaningar, analysmodell och Johnstones triangel.

2. Den kopplas också till styrdokument genom ett eget avsnitt som motiverar innehållsval och mål.

# data[].attributes.body
- Datainsamlingen användes för att utvärdera frågeställningen av lärare och elevers upplevelse av lektionen

- Kemikällorna användes för att motivera relevans till ämnet, samt teoretisk bakgrund att laborationen faktiskt fungerar kemiskt.

# data[].attributes.headline
Emil och Linnea – AI och Release Notes på Scania

# data[].attributes.subject
Emil och Linnea – AI och Release Notes på Scania

# data[].attributes.body
Fokus på tre områden

1.    Release notes – hur de används innan, vilka utmaningar det finns och ge förslag på att förbättra dessa

2.    Personligt lärande – anpassa materialet utifrån individen, bygger på litteratur om lärande

3.    AI – hur AI kan utformas för att uppnå målen ovan