Onsdag 230503 1200-1400 besökte jag Kungliga tekniska högskolan, KTH och deras föreläsningsserie Lunch ‘n’ Learn för att föreläsa om och diskutera AI och lärande i högre utbildning.
Titeln är “ChatGPT och annan generativ AI-teknik – Möjligheter och utmaningar”.
Eventet är online via Zoom på engelska och ni hittar mer information här. Nedan hittar ni en inspelning av föreläsningen.
Hur kan vi nyttja generativ AI för att stötta studenterna i deras lärande? 221130 släpptes AI-verktyget ChatGPT och lärare och studenter har fascinerats av hur detta verktyg kan användas för både fusk och hjälp med lärande. Sedan dess har en rad olika verktyg baserat på den underliggande AI-hjärnan GPT släppts för att hjälpa till med skapande och förståelse.
OpenAI, företaget bakom GPT har genom ChatGPT skapat en tjänst där användarna kan interagera med AI:n på ett naturligt sätt genom konversationer och företaget fortsätter att utveckla GPT genom återkoppling från människor som sedan tränas in i modellen för att göra den ännu bättre. Samtidigt är det viktigt att notera att den underliggande transformerbaserade AI-hjärnan inte är en faktadatabas utan i stället är en statistisk modell för att räkna ut vad nästa del i ett ord ska vara baserat på kontexten. Detta leder till att användare måste vara försiktiga med resultaten och ständigt källkritiska.
Övergripande kallas tekniken för att skapa nytt med hjälp av AI för generativ AI och inkluderar inte bara generering av text utan även bilder, musik, film med mera. AI-verktyg som ChatGPT kommer att integreras i vår vardag och finnas tillgängliga överallt och det leder till frågan hur undervisningen bör bedrivas för att stötta studenters lärande på bästa sätt. Tidiga experiment visar att AI-verktygen kan användas för att stötta studenter i deras lärande genom att vara en hjälplärare som kan förklara olika saker samt bekräfta att studenter har förstått det de ska lära sig.
En viktig fråga för dagens högre utbildning är integration där målet är att alla oberoende av bakgrund ska kunna delta i undervisningen. Här kan AI-verktygen hjälpa studenter med utländsk bakgrund att delta, förstå och lära sig mer. Undervisningen sker ofta på engelska och genom att använda till exempel ChatGPT kan texter sammanfattas och förklaras på olika språk.
En annan aspekt är möjligheten till en mer rättvis examination av skriven text med hjälp av AI. I majoriteten av fallen ska examinatorn inte examinera själva språket utan examinera innehållet. Om rapporten är dåligt skriven, till exempel på grund av bristande kunskaper i svenska så kan den tvättas innan inlämning för att dölja de språkliga bristerna och leda till en mer objektiv examination.
Dagens tillgängliga AI-verktyg gör att möjligheten till fusk ökar. Studenter har kunnat fuska i många år men nu har det blivit lättare. Vi kan säga att fusk har demokratiserats där alla kan fuska på lika villkor. Verktyg som ChatGPT kan skapa mycket avancerade texter som svar på inlämningsuppgifter samtidigt som lärare inte har några tillförlitliga verktyg för att avgöra om en text är skriven av en AI. Flera företag hävdar att de har verktyg för detektering men författarens egna experiment visar att de inte är tillförlitliga och även om de skulle fungera så får vi bara en sannolikhet att det är skrivet av en AI.
Det är också svårt att skapa regler för hur mycket AI-verktygen får användas då användningsmönstret inte behöver vara att studenten ber ChatGPT skriva en text som sedan kopieras in. I stället kan studenten be AI:n om hjälp med förslag, skriva lite själv, be om en förklaring, be AI:n förbättra texten etcetera Hur sätter vi en gräns för hur mycket AI:n får användas i detta fall?
Vidare kan det till och med vara så att vi lärare, ofta stressade med många rättningar har varit för lata där vi i inlämningar enbart letar efter att enstaka delar finns med, i stället för att examinera den övergripande kunskapen.
Samtidigt som vi uppmuntrar nyttjandet av AI-verktyg för lärande så behöver vi komplettera skriftlig examination med frågebaserad examination (muntlig eller skriftlig i en kontrollerad miljö) för att säkerställa att studenten faktiskt förstår det de skrivit och lämnat in.
En tanke för framtiden är att läraren kan få hjälp av en AI med att göra den frågebaserade examinationen genom att en AI ställer frågor till studenten för att ge ett sammanfattande omdöme av om de faktiskt kan ämnet eller inte. Detta leder till att studenten både får en direkt återkoppling på vad den kan och gör att bedömningen främjar en djupare förståelse och lärande hos studenten. Författarens egna experiment med ChatGPT visar att detta är fullt möjligt där AI:n ställer flera frågor baserat på hur studenten svarar tills AI:n anser att den kan ge ett omdöme.
AI-verktygen kommer att vara tillgängliga överallt, kunna förklara saker och kunna lösa komplexa problem åt oss. Vad ska då våra studenter lära sig? Ska de bara satsa på kreativa uppgifter utan att behöva lära sig något? För att effektivt kunna nyttja vår egen kreativitet så måste vi ha kunskap. Jämför till exempel med barn som fritt får hitta lösningar på ett problem. De ger oss då många kreativa och ofta roliga lösningar men sällan något riktigt användbart eftersom de inte har kunskapen för att nyttja sin kreativitet till att ta fram lösningar som bygger på tidigare kunskap.
Genom användningen av AI-verktyg kan vi skapa en undervisningsmiljö som är individuellt anpassad för varje student som får en egen utbildningsplan som utvecklas kontinuerligt beroende på tidigare resultat där studenten blir mer aktiv i sitt eget lärande. Samtidigt är interaktion och diskussion mycket viktigt för lärandet och genom nyttjandet av AI-verktyg kan läraren få mer tid för de djupare diskussionerna om det studenterna ska lära sig. Frågan är här om det kommer att leda till att studenterna lär sig effektivare och långsiktigt, till och med att studietakten kan öka?
Lärarnas pedagogiska praktik och högskolepedagogik kommer att behöva utvecklas genom att integrera AI-verktyg för effektivare och mångsidigare undervisning och anpassa undervisningen till individuella behov. Det kommer att leda till ökad tillgänglighet och inkludering för studenter med olika bakgrunder samt frigöra lärartid för personlig interaktion genom AI-assistans och slutligen stimulera kreativt och kritiskt tänkande med nya idéer och perspektiv.
AI kommer att starkt påverka allas lärande och öppnar för stora möjligheter till att utveckla högskolepedagogiken, andragogiken och lärandet.
Jag är keynote-talare på Sunetdagarna 230420 i Eskilstuna med ämnet AI för effektivt lärande. Det blir ganska många presentationer om detta ämne men varje gång kommer det in lite nya tankar, speciellt om framtiden.
Gjorde ett inspel i Sveriges Radio P4 Norrbotten 230414 om ChatGPT och AI för lärande. Programmet heter Förmiddag i P4 och programledare är Anna Lidé.
Här kan ni lyssna på inslaget på 11 minuter.
Många presentationer blir det…. typ 1 om dagen nu om AI.
Här är en presentation för delar av centrala administrationen på LTU om generativ AI. En del överlapp med tidigare presentationer men också lite nytt och i detta fall fokus på jobb och LTU:s egen utveckling.
Jag provade att använda tjänsten ChatPDF för att se om det gick att fuska på ett quiz i en kurs “Examinationer – principer och metoder” vid Luleå tekniska universitet.
Syftet med detta prov var att säkerställa att jag har grundläggande kunskaper om hur man hittar några centrala och grundläggande regler och bestämmelser angående examinationer inom svensk högre utbildning.
ChatPDF använder ChatGPT för att tolka och svara. Mycket snarlika namn.
Uppgiften var att läsa detta dokument om Rättssäker examination från UKÄ (5 A4) och sedan svara på 21 frågor om innehållet.
Jag laddade upp PDF:en och kunde sedan fråga exakt samma frågor med ja/nej-svar och valde sedan rätt svar i quiz-verktyget.
Hur många rätt fick jag? 21/21, dvs 100% rätt.
Slutsatsen är ja, det går utmärkt att fuska med ChatPDF. Kommer studenterna att använda detta för att fuska? Ja, definitivt. Det är för lätt att fuska helt enkelt.
Nedan kan ni se hela dialogen med AI:n.
Anropar alla LTU-Alumner i Stockholm och Göteborg!
230420 är det dags för alumnträff i Stockholm där ni kan få mingla med andra alumner och få lite inspiration av mig om hur generativ AI kommer att förändra våra liv, både privat och professionellt!
230531 är det dags för Göteborg och där får ni tyvärr inte mingla med mig på plats utan jag föreläser istället på distans.
Varmt välkomna!
Ni kan anmäla er till Göteborgsträffen här.
Bilder från Stockholmseventet:
Varmt välkomna på en inspirationskväll om AI och lärande arrangerad av Tekniska Museet i Stockholm. Eventet på plats fullt med presentation kommer att sändas live. Anmäl er här för att få tillgång. Jag föreläser ca 1715-1800. Efter mig föreläser Anders Enström om sina tankar gällande AI och lärande följt av en fråge- och diskussionsstund.
Här hittar ni en inspelning av hela eventet. Min del börjar 10 min in i inspelningen.
230320 ger jag en kort presentation för Tekniska Fakulteten på Luleå tekniska universitet om möjligheterna och utmaningarna med nyttjandet av generativ AI på LTU.
Provade att be ChatGPT4 att göra ett enklare labyrintspel i Wolfenstein / Doom-anda. Det blev ett interaktivt sampel där jag kunde gå omkring med vanliga WASD och styra kameran med musen. OBS det fungerar inte på mobiler.
Här är spelet som det ser ut just nu. Själva labyrinten är inne i kuben.
Här kan ni prova “spelet”. Ni går omkring med tangenterna WASD och styr med musen. Notera att man inte går i den riktning man tittar (som är normalt i spel) utan man rör sig alltid i samma riktning som man trycker.
Det tog några försök att få till något som fungerade men ChatGPT hjälpte mig väldigt bra på vägen och förklarade de olika ändringarna med både vad och vart de skulle in i koden.
Jag gav den följande instruktioner först och den valde själv programmeringsspråk (finns inte så många alternativ till JavaScript för detta) och den valde biblioteket three.js (det finns många olika att välja på). Under det kan ni se delar av svaret inklusive den första delen av förklaringen.
Skapa ett 3D-spel som Wolfenstein eller Doom. Gör det i en enda HTML-fil utan förklaringar. Kameran ska vara ut första-person och jag ska kunna gå omkring. Gätt olika färger och bilder på väggarna.
ChatGPT har fortfarande inte access till omvärlden så alla länkar till texturer (bilder) på väggar och golv blev fel. Dessa har jag fixat manuellt genom att bara göra om länkarna till bilder jag hittat på nätet och som liknar 3D-spels-miljöer.
Kontrollerna i spelet är inte som ett riktigt spel men det kan säkert ChatGPT också fixa.
Jag fick som sagt några fel innan jag kunde “spela” och här kan ni se några iterationer med ChatGPT.
Först fick jag ett fel med initieringen av att låsa muspekaren i fönstret.
Sedan lade den själv till lite extra kod för att göra rörelserna jämnare. Dock gjorde ChatGPT lite fel (igen) men det fixade den när jag frågade fint.
Sedan ville jag kunna röra mig snabbare så jag frågade om det.
Sedan upptäckte jag att den hade växlat höger och vänster i rörelsen. Ett fel som nog många programmera också gör ibland.
Slutligen ville jag börja inne i labyrinten och det fixade ChatGPT åt mig.
Slutligen bad jag den om kod för att inte krocka med väggarna. Jag fick något som ser rätt ut men det fungerar inte riktigt utan istället så går man långsammare genom väggarna. Blev lite cool effekt. Jag tar med svaret här i alla fall som exempel.
Notera kommentaren i slutet av svaret om hur jag bör gå vidare med mer avancerade bibliotek med en fysikmotor.
ChatGPT4 är klart bättre på att programmera och detta “spel” den skapade är helt klart imponerande. Det tog mig ca 15 minuter att komma så här långt och även om jag är en väldigt erfaren programmerare (40+ år som programmerare) så hade jag inte fixat detta på 15 minuter. Programmering tar tid även om man är erfaren.
ChatGPT blir här verkligen är hjälplärare som kan svara på mina frågor och hjälpa komma vidare och förklara så jag också lär mig något. Jag har tidigare använt GitHub CoPilot (som använder AI-hjärnan Codex från OpenAI) väldigt mycket och där får man förslag på vad som ska läggas in men man får inte möjligheten att ställa frågor och det blir inte samma möjlighet till lärande med CoPilot.
Jag är övertygad om att ChatGPT kommer att kunna hjälpa många att lära sig programmera.
Ps. ChatGPT4 släpptes bara för någon dag sedan och för att få access måste man betala för ChatGPT Plus. ChatGPT4 kan resonera mycket bättre men är samtidigt mycket långsammare. När den genererade programkoden ovan så fick jag vänta en stund. Nästan om att titta på någon som programmerar i realtid. Det är visserligen bra för jag satt och läste koden medan ChatGPT4 producerade den. Lärande igen…
