Hopp til innhald

Oppgåver og aktivitetar

Tenk ut ein algoritme og førebygg skulefråfall

Å lage kunstig intelligens handlar om å ta val som bestemmer korleis teknologien verkar. Vi vel kvar vi bruker han, kva data som blir brukte, kva algoritmemodell som er best, og kva vi skal gjere med informasjonen vi får ut i andre enden.
Ein elev sit framfor ei tavle med ein papirpose over hovudet. På tavla og papirposen er det skrive ulike matematiske formlar og figurar. Foto.
Opne bilete i eit nytt vindauge

Tankeeksperiment

Gjer eit tankeeksperiment i grupper: Sjå for dykk ein algoritme med utgangspunkt i oppdraget nedanfor og datasettet de har fått tilgang til.

Oppdrag

30 prosent av alle elevar på vidaregåande skule droppar ut.

De jobbar i opplæringsavdelinga i fylkeskommunen. Ved hjelp av kunstig intelligens skal de få færre elevar til å droppe ut.

  • Identifiser elevar det er ein risiko for at droppar ut, ved å bruke data om tidlegare elevar.

Til venstre er det ein tabell med ei liste med elevar på videregåande skule og om dei droppar ut eller ei. Frå modellen går det ei pil til ein boks med tittelen kunstig intelligens. Over boksen står det «ny elev», og under boksen står det kor stort sannsyn det er for at den nye eleven droppar ut av videregåande skule. Illustrasjon.
Opne bilete i eit nytt vindauge

Steg 1: Data

Maskiner kan ikkje lære av seg sjølve. Til å lære opp ein kunstig intelligens treng vi store mengder data. Den kunstige intelligensen finn mønster i dataa, som algoritmen/modellen bruker til å kunne behandle ny informasjon. Studer modellen over.

Spørsmål:

  1. Kva slags data kan vi bruke for å lære opp algoritmen til å identifisere elevar som står i fare for å droppe ut av skulen?
  2. Kva er eventuelt problematisk med dette?
  3. Trur du at dette hadde fungert bra? Kvifor?

Moglege datatypar

  • gamle vitnemål frå ungdomsskuleelevar
  • adresse
  • kjønn
  • utdanningsnivået til foreldra
  • betalingshistorikk
  • anna?

Steg 2: Tenk ut ein algoritme

No skal de tenkje ut ein mogleg algoritme! Skal det vere ein veldig kompleks modell/algoritme som nesten aldri tek feil, men er vanskeleg å forstå for utanforståande? Eller skal det vere ein enkel modell/algoritme som viser tydeleg kva slutningane er baserte på?

Korleis skal resultatet sjå ut? Skal elevane bli delte i tre grupper: høg, middels og låg risiko? Eller skal de berekne ein risiko-score for kvar enkelt elev?

Noter tankar undervegs.

Steg 3: Kva skjer eigentleg med resultatet?

De har no utvikla ein algoritmemodell.

Ta stilling til følgjande

  1. Når skal dette brukast?
  2. Skal alle nye elevar bli klassifiserte?
  3. Kven skal sjå resultatet? Læraren? Eleven? Foreldra? Kvifor?
  4. Kva gjer vi med resultatet? Skal elevar som har høg risiko for å droppe ut, få ekstra hjelp? Eller skal vi heller bruke ressursar på elevane som uansett kjem til å klare seg?
  5. Er det rettferdig at ei maskin vurderer korleis elevar kjem til å gjere det på vidaregåande skule? Kvifor er det rettferdig/urettferdig?
  6. Sjå for deg at den kunstige intelligensen meiner du har «høg risiko for å droppe ut av vidaregåande skule». Korleis hadde dette påverka deg?

Diskuter dette i gruppene, og oppsummer deretter i plenum.

No skal læraren svare:

  1. Kva tenkjer læraren om ei slik maskin?
  2. Kva hadde læraren gjort med informasjonen om sannsynet for at elevane droppar ut?
  3. Korleis hadde dette påverka arbeidskvardagen til læraren?

Relatert innhald

Kunstig intelligens inneber at maskinene rundt oss blir stadig "smartare" og i stand til å løyse oppgåver som berre menneske kunne løyse tidlegare.

CC BY-SASkrive av Lisa Reutter.
Sist fagleg oppdatert 30.09.2020

Læringsressursar

Medieutvikling og innovasjon