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.
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.
Modell for kunstig intelligens som analyserer fråfall frå vidaregåande skule. Bilete: Lisa Reutter / CC BY-SA 4.0
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:
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?
Kva er eventuelt problematisk med dette?
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
Når skal dette brukast?
Skal alle nye elevar bli klassifiserte?
Kven skal sjå resultatet? Læraren? Eleven? Foreldra? Kvifor?
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?
Er det rettferdig at ei maskin vurderer korleis elevar kjem til å gjere det på vidaregåande skule? Kvifor er det rettferdig/urettferdig?
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:
Kva tenkjer læraren om ei slik maskin?
Kva hadde læraren gjort med informasjonen om sannsynet for at elevane droppar ut?
Korleis hadde dette påverka arbeidskvardagen til læraren?
