thema 8 les 2
1 / 44
Éléments de cette leçon
Slide 1 - Diapositive
Waarom gaan wij eigenlijk naar school?
Jullie moeten deze week een kennisclip maken waarin je laat terugkomen hoe kennis wordt opgebouwd en gevormd. Hoe jij een onderzoekende houding terug laat komen. Dat waar we het vorige week eigenlijk ook over hebben gehad en dat natuurlijk gericht op natuur en ook vandaag weer vooral techniek. Het gaat om hoe je kinderen kan laten verwonderen en nhet creatief denken kan stiimuleren.
Op de basisschool maar eigenlijk in het algemeen wordt er veelal de vraag gesteld wat kennis is en of we alles nog wel moeten weten.
Hoe wordt kennis gevormd. Oftewel hoe leren wij?
Daar heb je bij onderwijskunde verschillende leertheorieen over gehad. Jullie hebben het gehad over het behaviorisme, het cognitivisme het constructivisme of soviaal constructivisme. Allemaal leertheoreen die verduidleijken hoe kennis wordt opgebouwd en verkregen. Daar gaan wij het niet specifiek nu over hebben, dat is onderwijskunde.
VEel mesnen zeggen en daar heb je het ook over gehad
Waarom gaan we naar school om kennis op te doen als we toch alles op internet kunnen vinden.
Er is steeds meer spraken van digitalisering die er voor zorgt alle informatie of kennis direct beschikbaar is voor iedereen. Bij ondersijskund ehebben julli ehet gehad over.
het connectivisme. ksnnis is op te halen overal over d ewereld. Google bied het aan.
MAak wat is het dan eigenlijk?
Klets eens met elkaar.
Wat is kennis?
En hoe kom je aan kennis? Bespreek het eens met elkaar.
Kennis ziet men hier als een veranderlijke combinatie van ervaringen, waarde, contextuele informatie en vakkundig inzicht dat een kader vormt waarmee nieuwe ervaringen en informatie geëvalueerd en geïntegreerd kan worden.
K = I X EVA
Kennis = Informatie X Ervaring, Vaardigheden en Attitude
Deze eenvoudige formule beschrijft in hoeverre kennis méér is dan informatie alleen. Kennis wordt opgevat als een persoonlijk vermogen van een mens. Het is een combinatie van de informatie die iemand heeft met zijn of haar ervaring, vaardigheden en attitude (kort: EVA). De EVA-component wordt ook wel impliciete kennis of tacit knowledge genoemd.
NEt al benoemd eigenlijk er wordt steeds meer gezegd dat kennis ruim toegangkelijk is voro een ieder . en dat veel mensen bij elkaar meer weten dat een individu.
Want misschien bij onderwijskunde al over gehad. volgende dia
Wat is wisdom of the crowd?
Slide 2 - Question ouverte
Kennis van het grote publiek.
In 2004 publiceerde hij The Wisdom of Crowds waarin hij betoogt dat grote groepen een grotere intelligentie tonen dan geïsoleerde individuen en dat collectieve intelligentie de zakenwereld, economie, samenlevingen en staten vormgeeft.
Een veelgebruikte term voor collectieve intelligentie is ‘de wisdom of crowds’. Hierbij gaat het meestal om onafhankelijke kennis en informatie, losse meningen en voorspellingen. Met complexe algoritmes kunnen hieruit inzichten, kennis en intelligentie worden gedestilleerd.
De ‘wisdom of crowds’ wordt meestal gedefinieerd als het fenomeen dat een grote groep gewone mensen (een ‘crowd’) in staat is om een betere inschatting te maken of beslissing te nemen dan een of enkele experts.
Het gewicht van de koe
De bekendste voorbeelden van ‘wisdom of crowds’ zijn het schatten van het gewicht van een koe of het aantal knikkers in een pot. Vraag honderd mensen een schatting en het gemiddelde van deze schattingen ligt vaak verrassend dicht bij de werkelijke, zo leert de ervaring.
Een vraag voroafgaand. aan de les.
Bij netwerken en grote probleemstellingen.
Groot medisch probleem wordt oorgelegd aan 4 beste experts en vervolgens ook globaal op internet . gezamelijke kennis is sterker dan de kennis van 1 individu. alle antwoorden samen maken meer kennsi dan 1 individu
GEzamelijk kennsi sterker dan de kennis van 1 individu dat is eigenlijk de brug waar we het straks over gaan hebben want dat is AI kunstmatige intelligentie. steeds meer toegepast en ook de grootste revolutie in onderwijsland zal voortbrengen.
Daarom belangrijk dat jullie je bewust worden van deze technologie. Vooravond nieuwe revlutie zoal sdie destijds ook met electriciteit was . hoe zou een wereld er uit zien zonder electriciuteit. toen internet gekregen revolutie.
deze nog groter
kennis steeds
We hebben het in dit geval over de kennis van het individu en de massa. De massa doet er steeds meer toe en zorgt ervoor dat het individu steeds minder van belang zal zijn.
Oftewel veel kennis van verschillend emensen bij elkaar brenegn mee dat het juiste oantwoord gevonden kan worden.
Wat is kenniseconomie?
Slide 3 - Question ouverte
Doel bewust hoe kennis tot stand komt en dat kennis steeds meer gedigitaliseerd wordt.
steeds meer digitalisering
Vroeger met een vriend afsprak vertellen uitwissleen van info vervolgens verrijkt
Wordt er nu kennis digitaal opgeslagen en vanuitgrote getalen gebruikt om processen te verbeterem. Data wordt verzameld om te gebruiken en processen te verbeteren.
MAar door technologie gaat dit sneller. In de economie is dit van groot belnag.
er worden op alle gebieden en takken van werrk data analu=isten aangenomen om alle data om te zetten in kennis.
Misschien bij onderwijskunde gehad over connectivisme.
Wij zijn steeds gemakkelijker en toegangkelijker tot veel meer kennis over de gehele wereld.
De meeste leertheorieën richten zich op het leren dat plaatsvindt in een persoon, op het interne proces. Deze leertheorieën gaan in op vragen als: Hoe zorg je ervoor dat je dingen onthoudt? Hoe bouw je, in je eigen brein, kennis op? Hoe koppel je voor jou nieuwe kennis aan kennis die je als persoon al hebt? Bij het sociaal-constructivisme wordt weliswaar het belang van de omgeving bij dat leerproces aangegeven maar wordt er niet verder ingegaan op het leren buiten de persoon, binnen groepen, netwerken, organisaties.
Siemens (2006) beschouwt leren als een netwerk-fenomeen dat beïnvloed wordt door technologie en socialisatie. In een wereld waarin de hoeveelheid informatie exponentieel toeneemt en kennis steeds sneller verouderd, wordt het vermogen om te leren belangrijker dan de opgeslagen kennis en wordt het steeds belangrijker om verbanden te leren zien en te leggen. Om verbanden te zien en te leggen en om met die toenemende hoeveelheid informatie om te gaan, vormen mensen netwerken.
Een leernetwerk bestaat volgens Siemens (2004) en Downes (2012) uit entiteiten en verbindingen tussen de entiteiten (connecties). Onder entiteiten wordt alles verstaan waarmee de lerenden zich kunnen verbinden. Entiteiten kunnen personen, groepen, boeken, computers en alle andere informatiebronnen en informatiedragers zijn. Je zou de connecties, verbindingen binnen het netwerk, kunnen zien als pijpleidingen. De pijpleidingen zijn daarbij nog belangrijker dan de content die er doorheen stroomt. Binnen de pijpleidingen blijft de content namelijk groeien. Van belang is hierbij het vermogen van de lerenden om kenniselementen die in de kennisbronnen en kennisdragers aanwezig zijn met elkaar te verbinden.
Het connectivisme legt de nadruk bij het leren op het verbinden van die kenniselementen. Daarbij is het vermogen om te leren voor de toekomst belangrijker dan de kennis die er op dit moment is (Siemens, 2004).
De stellingname was dat nieuwe technologie zo rap wordt ontwikkeld en nieuwe kennis zo snel ontstaat, dat oude kennis daarmee steeds sneller (relatief) verouderd is en daarmee vaak ook redundant wordt. Het volgende citaat schetst een cijfermatig-onderbouwd voorbeeld:
De ‘halfwaarde tijd’ (van de kennis van een ingenieur) was zo’n jaar of tien geleden nog tien jaar en nu nog maar vijf jaar. Voor een ingenieur die in 1985 is afgestudeerd wil dat zeggen dat van de kennis waarover hij tijdens zijn diploma-uitreiking beschikte, in 1995 nog 50 % relevant was. Een ingenieur die dit jaar afstudeert zal in 2005 al de helft van zijn kennis als achterhaald moeten beschouwen en 2010 zal nog maar een kwart van hetgeen hij op de universiteit heeft geleerd voor zijn werk van belang zijn.
Slide 4 - Diapositive
Wat gaan we vandaag bespreken. 2 dingen.
1
De wereld van AI verdiepen wij globaal
Darana bekijken die jullie naar wat mij is vertelt eerder ook al hebben gebruikr en
VAndaag in AI
kunstmatige intelligentie domme kennis omdat er geen bewustzijn bij komt kijken.
TWeede al eens ervaren bij een les, maar vandaag toepassen met betrekking tot AI hiervoor hebben jullie al shet geod is wat dingen voorbereid. Wie heft dat gedaan?
Slide 5 - Diapositive
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 6 - Diapositive
Vandaag gaan we starten met een nieuw project. We gaan samen
meer leren over kunstmatige intelligentie.
Vandaag gaan we leren wat kunstmatige intelligentie is (Nederlands:
KI). Het wordt ook wel AI (artificial intelligence) genoemd. Laat de
studenten benoemen waar ze AI van kennen. Vraag naar enkele
voorbeelden. Hoe lijkt het hen om (straks) met hun leerlingen over dit
onderwerp van gedachten te wisselen?
Slide 7 - Diapositive
Vraag aan de studenten: Waar doet AI je aan denken? Vraag aan
studenten of zij hun antwoord willen toelichten/beargumenteren.
Tegenwoordig staan de media en internet vol met voorbeelden van
wat AI is en wat het allemaal kan. We komen het dagelijks al tegen.
Misschien wel zonder dat wij ons daar bewust van zijn!
Slide 8 - Vidéo
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 9 - Diapositive
Filmpje: https://www.bright.nl/nieuws/artikel/4463886/ai-portretgeveild-voor-432500-dollar Start bij 0:19 - 1:00
Vertel: We gaan kijken naar een kort filmpje. Na het bekijken van het
filmpje vertel je dat het schilderij verkocht is op een veiling in Engeland
voor 380.000 euro. Geef een student een beurt om in eigen woorden te
vertellen wat er zo bijzonder is aan dit schilderij? Antwoord: Het is door
een computer gemaakt. De computer heeft zelf het schilderij ‘bedacht’.
Vraag aan de studenten: Mag je een schilderij, gemaakt door een
computer of robot, ook kunst noemen? Waarom wel? Waarom niet? Laat
de studenten discussiëren met elkaar. Er is geen goed of fout antwoord.
Wat voor vragen zouden ze zelf stellen aan hun leerlingen? Waarom wel of
niet dezelfde vragen als deze? Maak een verwijzing naar bijvoorbeeld het
TPACK model waar deze les op is gebaseerd: er wordt nu een didactisch
klassengesprek gevoerd. Ter voorbereiding van zo’n gesprek kunnen de
studenten een aantal vragen formuleren om aan de leerlingen te stellen.
Op die manier denk je heel goed na over het doel van een gekozen
werkvorm
Slide 10 - Diapositive
Vertel: Je ziet hier twee schilderijen. Welke is gemaakt door een
computer/robot? A of B? Als je denkt A, ga je staan. Denk je B, dan
blijf je zitten. Laat de studenten hun positie innemen.
Het goede antwoord is A. Deze is gemaakt door een computer. De
computer heeft dus dit kunstwerk bedacht. Geef een aantal studenten
de beurt om antwoord te geven op de vraag: Waarom dacht jij dat dit
schilderij (A/B) gemaakt is door een computer/mens?
Wat vind je van het idee om een fysieke werkvorm aan jouw eigen les
toe te voegen? Wat is daar goed/minder goed aan volgens jou?
Slide 11 - Diapositive
Vertel: Hier hebben we er nog eentje: je ziet hier weer twee schilderijen.
Welke is gemaakt door een computer/robot? A of B? Als je denkt A, ga
2 4
PABO digi-doener!
Stichting FutureNL ontwikkelt onafhankelijk lesmateriaal. © 2019 Iedereen mag deze les downloaden, delen en uitprinten (alleen niet als je er geld mee wilt verdienen).
Doen! Creative Commons licence: CC BY-NC-ND 4.0. Deze les is gemaakt door Jenya Krul en Natasja Corver. Mede mogelijk gemaakt door de Nationale AI cursus.
je staan. Bij B blijf je zitten.
Het goede antwoord is A. Geef een aantal studenten de beurt om
antwoord te geven op de vraag: Waarom dacht jij dat dit schilderij
(A/B) gemaakt is door een computer/mens?
Vertel: Dit is een voorbeeld van kunstmatige intelligentie. De computer
heeft helemaal zelf een idee bedacht voor het maken van een schilderij
door te ‘kijken’ naar duizenden afbeeldingen van schilderijen.
Slide 12 - Vidéo
Casus 1 filmpje: tot 04:00
Bekijk samen met de studenten het filmpje. Vraag aan de studenten
wat zij van AI vinden? Vinden zij het eng? Misschien zijn er nog andere
reacties op het filmpje? Bespreek met de studenten wat de reactie van
hun leerlingen zou kunnen zijn op het onderwerp van de slide en hoe
ze daar mee omgaan.
Slide 13 - Diapositive
Nu geef je een aantal voorbeelden van AI. Ga er snel doorheen.
De vervolglessen zullen dieper ingaan op het hoe en waarom. De
voorbeelden hebben op dit moment als doel de studenten te activeren.
Vertel: Er zijn nog veel meer voorbeelden van AI in ons dagelijks leven.
Laten we daar samen eens naar kijken. Amazon is gestart met Amazon
Go, waarbij klanten door middel van gezichtsherkenning gevolgd
worden in de winkel, artikelen uit de schappen pakken, weglopen,
en bij het verlaten van de winkel het bonnetje op hun mobiel zien
verschijnen. De zelfrijdende auto is ook een voorbeeld. Daar moet de
computer ook zelf na gaan denken wanneer hij dingen wel of niet moet
doen. Zelf een inschatting maken. Nog een voorbeeld: de nieuwe
grasmaairobot Toadi (bit.ly/toadi-robotmaaier) die, naast zelfstandig
maaien, ook mensen, dieren en objecten herkent, het terrein controleert
op indringers en verstoppertje en tikkertje kan spelen. En wat dacht je
van robots in de landbouw (nos.nl/l/2296669), waar de universiteit van
Wageningen aan bouwt? Of wie kent een chatbot? Bijvoorbeeld op de
website van bol.com. Het lijkt net of jij je vraag aan een echt mens
stelt… maar dat is niet zo. Je krijgt antwoord van een computer. Kent
iemand dat ook van zijn telefoon? Bijvoorbeeld Siri of Bixby.
Gezichtsherkenning op je telefoon of bij de douane op het vliegveld
is ook AI. In plaats van een medewerker, checkt een AI-systeem
of je paspoort ook echt van jou is. Dat gaat met behulp van
gezichtsherkenning.
Vraag de studenten wat het nut is van het gesprek over voorbeelden
van AI (daarmee illustreer je (een van) de drie pijlers van
natuurwetenschappen en technologie: Pijler 1: de betekenis van
natuurwetenschappen en technologie voor de samenleving. Pijler 2:
de conceptuele kennis en daarmee samenhangende begrippen binnen
natuurwetenschappen en technologie. Pijler 3: de kernvaardigheden, of
denk-en werkwijzen, als onderdeel van de vakkennis)
Slide 14 - Diapositive
Cet élément n'a pas d'instructions
Upload een foto of een afbeelding waarin AI verwerkt zit.
Slide 15 - Question ouverte
GA eens kijken in de omgeving. Waar zit AI in verwerkt.
Weet je nog iets?
TEsla
ING bankiere,n voorspellen wat je betalingen zijn
NEtflix
Spottifie
Bol.com
Vroeger zelf opzoek naar kennis maar door KI worden er steeds meer suggesties gedaan. dit zocht jij op, maar dit past ook bij jouw interesse. dit Denk maar aan alle suggesties van kleding of schoenen als je ergens op hebt gegoogled. dit is mogelijk ook interessant voor jouw. KI weet op een gegeven moment wbeter wat past bij jouw dan dat je het zelf weet
Wat is dan KI kernvraag
Zou jij graag een robot willen hebben?
😒🙁😐🙂😃
Slide 16 - Sondage
EIgenlijk data vermenisgvuldigd met rekenkracht.
Je stopt in een computersysteem heel veel data. Alles wat jij opzoekt in google, maar ook je navigatie enz wordt allemala geregistreerd google weet precies wat jij hbet gedaan sinds het moment dat je een google account hebt. Zij weten dus veel beter per seconde war jij interesse op had waar je iets langer naar bleef kijken enz. Is allemaal data en omdat een computer veel beter kan rekenen heb je de gouden combinatie voor kunstmatige intelligentie en kan hij voorspellingen doen naar de toekomst.
best wel een eng idee natuurlijk.
MOgelijkheden bieden voor de toekomst. nog niet zo bewust welke gevolgen voor toekomst.
Snappet dashbords werken. Deze instructie heb jij nodig vorm van KI nu nog heel erg gericht feedback op inhoudt. in d etoekomst wat heb jij nodig om het proces te verbeteren welke vaardigheden heb jij nog nodig om jouw werkzaamheden te verbeteren. dus kan hij bepalen welke vaardigheden, welke instructie op welk moment heb jij die instructie nodig enz. E reamder ziet precies hoe snel jij leest. kan zien wat jouw inyeresse is nu lees jij de ereader. over een tijdje leest hij jou ana de hand van je oogbewegingen
gesprek dialoog
grootste revolutie onderwijslandd.
zou jij graga een robot willen hebben. telefoon is ookeen robot mobiel is vol met zonder robot computer niet in berichten versturen google home enz.
kunstmatige intelligentie als assistent. chatbot.
TEchnologie neemt het werk van d emens over,toen kwamen er steeds meer werk in de dienstverlening hulp bieden enz. maar nu in de dienstverlebning komen er
Slide 17 - Diapositive
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 18 - Vidéo
Er zijn op youtube heel veel van dit soort filmpjes te vinden .
van 2.40 tot een stukje later.
PAk je eigen telefoon er eens bij weet jij nog leuke dingen die je aan Siri of google kan vragen.
Gebruik je het wel eens? Zo ja, waarvoor? Zo nee, waarom
gebruik je het niet?
Hoe noemen we een systeem wat ‘automatisch’ zelfstandig
antwoord geeft op vragen (een chatbot)? Wie kan er een ander
voorbeeld geven van een chatbot? Voorbeelden zijn: Anna, de
online assistent van de Ikea, of Billie, de digitale hulp van bol.
com. Is Sophia, die we in de vorige les hebben ontmoet, ook een
robot? Antwoord: Ja.
Bekijk samen met de studenten het filmpje. Je kunt er voor kiezen het
filmpje (ongeveer 6 minuten) helemaal te kijken afhankelijk van hoe de
studenten erop reageren. Voor nu is er een selectie gemaakt van
2 minuten.
Alternatief: laat studenten even spelen met de slimme assistent op hun
telefoon en kies dan de leukste of meest interessante reacties om in de
groep te bespreken.
Na het bekijken van het filmpje of het spelen met de eigen
spraakassistent op de telefoon vraag je: Gebruik je Siri, Bixby of de
Google assistent wel eens? Zo ja, waarvoor? Zo nee, waarom gebruik je
het niet?
Hoe noemen we een systeem wat ‘automatisch’ zelfstandig antwoord
geeft op vragen (een chatbot)? Wie kan er een ander voorbeeld geven
van een chatbot? Voorbeelden zijn: Anna, de online assistent van de
Ikea, of Billie, de digitale hulp van bol.com. Is Sophia de Robot, die we
in de vorige les hebben ontmoet, is ook een robot. Verwachten jullie
dat jullie leerlingen ook gebruik maken van spraaktechnologie? Waarom
wel/niet? Spraak is bijvoorbeeld voor jonge kinderen hetzelfde als
het toetsenbord een paar jaar geleden. Ze vinden het logischer om te
gebruiken
Slide 19 - Diapositive
LEuk om een keer met je kas te doen.
VEel bedrijven werken met een chatbot. op grond van heel veel data weten deze bots antwoorden te geven op heel veel vaak sprcifieke vargen van mensen.Zij weten antwoord te geven op een specigiek of naroww stukje. HEt gaat hierbij dan ook om narrow IA als je vraagt hoe billie zijn koffie wil zal hij geen antwoord kunnen geven.
Slide 20 - Diapositive
to be or not to be that's the question. Dat is achterhaald. In jaar drie gaan we hier veel dieper op in. Dan gaan we bespreken hoe de toekomst er uit zal komen te zien door de opkomst van AI.
Vraag een student wat het verschil is.
Een goed gesprek zul je dus niet hebben met een chatbot. Deze
chatbots zijn geen mensen, maar computerprogramma’s. Om een echt
gesprek te voeren moet een computer niet alleen zinnige antwoorden
kunnen formuleren, ook moet hij begrijpen wat je precies tegen hem
zegt en daarop reageren. Het bouwen van een intelligente machine in
de kunstmatige intelligentie is het hoogst haalbare. Maar wat betekent
dat eigenlijk, om intelligent te zijn? Is er verschil in slim zijn en slim
doen (alsof)? Wat betekent dat? Wat is het verschil tussen slim zijn en
slim doen? Geef een student een beurt. Vertel dat slim doen betekent
dat de computer op basis van vooraf gegeven data stappen kan zetten
en deze niet zelfstandig bedenkt of een eigen wil heeft (slim zijn)
KIES JE KANT!!!
A
Slim zijn
B
Slim doen
Slide 21 - Quiz
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 22 - Diapositive
In 1950 bedacht wiskundige en informaticus Alan Turing
een test om te testen of je antwoord krijgt van een mens of
van een computerprogramma. Dit heet de turingtest. In de
turingtest voert een computer een gesprek met een mens om
daarmee aan te tonen dat het een intelligente machine is. In de
tijd van Alan Turing, maar eigenlijk nu nog steeds, vroeg men
zich af of computers ooit zouden kunnen nadenken. In een
poging om die vraag concreter te maken, bedacht Turing zijn
beroemde test.
Het enige dat je echt goed kunt toetsen, was volgens Turing de
output van een computer. Dus wat er uit komt. In Turings test
zou een onafhankelijke jury tegelijkertijd met een computer en
met een mens moeten praten. Om het uiterlijk niet mee te laten
doen, is het een gesprek via getypte tekst. Wanneer de jury niet
meer kan onderscheiden wie de mens is en wie de computer,
dan is die computer blijkbaar in staat om intelligent gedrag na te
bootsen.
Of die computer dan ook daadwerkelijk intelligent is, daar kun
je uitgebreide filosofische discussies over hebben. Binnen de
kunstmatige intelligentie is de test vooral een leuke uitdaging
geworden voor het bouwen van een chatprogramma
Slide 23 - Vidéo
Binnen de kunstmatige intelligentie is de turingtest een
grote uitdaging (wedstrijd) geworden voor het bouwen van een
chatprogramma.
Turing zelf had niet hele strenge regels, behalve dat je geen
moeilijk wiskundige rekensommen mocht vragen die een mens
ook niet op kan lossen.
Nu wordt er gezegd dat het gesprek minimaal 3 minuten moet
duren om te slagen voor de test. Een voorbeeld is:
Het maken van een afspraak bij de kapper door Google Duplex
- een computer. Bekijk samen het filmpje. Wijs duidelijk op de
stem van het systeem van google Duplex en de kapster (het
‘echte’ mens).
Slide 24 - Lien
Vertel: Binnen de kunstmatige intelligentie is de Turing test een
grote uitdaging (wedstrijd) geworden voor het bouwen van een
chatprogramma.
Turing zelf had niet hele strenge regels, behalve dat je geen moeilijk
wiskundige rekensommen mocht vragen die een mens ook niet op
kan lossen.
Nu wordt er gezegd dat het gesprek minimaal 3 minuten moet duren
om te slagen voor de test. Een voorbeeld is het maken van een afspraak
bij de kapper door Google Duplex - een computer. Bekijk samen het
filmpje. Wijs duidelijk op de stem van het systeem van google Duplex
en de kapster (het ‘echte’ mens). Bespreek: Wat vinden jullie ervan?
Antwoord: Narrow AI (nauw/specifiek) - kunstmatige intelligentie gaat
over een specifiek onderwerp en dan lukt het een systeem (computer/
robot zoals Anne van Ikea of het kappersvoorbeeld) om een tijdje te
doen alsof het een mens is.
Alles wat we op dit moment van AI kennen valt onder Narrow AI.
Inclusief Siri en andere voice-assistenten, ook al kunnen ze veel: van
googelen en instagrammen tot je lunchafspraak verzetten, WhatsAppberichten voorlezen en, als je niet oppast, per ongeluk een familielid
bellen.
Vraag aan de studenten of dit ook het soort voorbeelden zouden zijn
dat zij zouden gebruiken in een klas met leerlingen (sluit het aan bij
niveau, belevingswereld). Welke andere authentieke voorbeelden kun je
bedenken voor je leerlingen?
Slide 25 - Vidéo
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 26 - Diapositive
: In het dagelijks leven worden we soms ook al getoetst
of we geen robot zijn. Wie herkent dit testje? Waar ben je het
weleens tegen gekomen? Waarom zouden mensen willen weten
of je wel of geen robot bent? Antwoord: Zodat er geen fraude
gepleegd kan worden, zoals nep bestellingen plaatsen of nep
reviews geven.
Slide 27 - Diapositive
1. Kies een situatie uit waarin jullie gaan werken:
1. Een pizza bestellen
2. Een afspraak maken voor lasergamen
3. Je ziek melden op school
2. Eerst werk je even voor jezelf. Je gaat bedenken wat je
als mens gaat vragen. Je gaat namelijk bedenken hoe jij, als
mens, straks in het gesprek een bestelling voor een pizza
aanneemt, een afspraak maakt voor het lasergamen of hoe je
de ziekmelding op school aanneemt. Bedenk welke informatie
je dan wilt hebben. Als mens kan je straks natuurlijk wel nog
vragen bedenken die je alsnog kunt stellen.
Deel de lesbrieven aan de studenten uit. Vertel: We gaan nu zelf een
Turing test maken en ervaren wat het betekent om een conversation
design, zo noem je een script voor een spraakassistent, te maken voor
een assistent. We maken tweetallen. Een persoon is de computer en de
ander is de mens. Verdeel de rollen, later ruilen we om.
1. Kies een situatie uit waarin jullie gaan werken:
d. Een pizza bestellen
e
f. Je ziek melden bij de opleiding
2. Eerst werk je even voor jezelf. Je gaat bedenken wat je als mens gaat
vragen. Je gaat namelijk bedenken hoe jij, als mens, straks in het
gesprek een bestelling voor een pizza aanneemt, een afspraak maakt
voor het lasergamen of hoe je de ziekmelding op school aanneemt.
Bedenk welke informatie je dan wilt hebben. Als mens kun je straks
natuurlijk wel nog vragen bedenken die je alsnog kunt stellen.
Slide 28 - Diapositive
De vragen die je nu bedenkt zijn ter voorbereiding. Kijk samen naar
de voorbeelden op het bord. Is er iemand die nog een andere vraag
kan bedenken? Geef een student de beurt. Geef nu de studenten de
opdracht om de komende vijf minuten (individueel) zinnen en vragen
te bedenken als mens. Vertel dat ze de zinnen voor zichzelf houden,
anders weet de computer al welke vragen er gaan komen. Maak het
daarna weer plenair.
Slide 29 - Diapositive
Vertel: Nu ga je bedenken hoe jij, als computer, straks in het
gesprek een pizza gaat bestellen, een afspraak gaat maken voor het
lasergamen of hoe je je ziek gaat melden op school. Bedenk welke
vragen ‘de mens’ aan je gaat stellen. Dat heb je net al een beetje
gedaan. Als slimme computer moet je een antwoord klaar hebben.
Deze antwoorden schrijf je op je werkblad. Die antwoorden zijn straks
de enige zinnen die je mag gebruiken in het gesprek. Niets anders,
want dat kan een computer ook nog niet.
Dit zijn een aantal voorbeeld zinnen die je als computer kan bedenken
en zeggen wanneer je een pizza gaat bestellen. Geef een aantal
studenten een beurt om ook een zin te bedenken in één van de drie
situaties.
Daarna geef je de studenten de opdracht om de komende vijf minuten
(individueel) zinnen te bedenken als computer. Vertel dat ze de zinnen
voor zichzelf houden. Maak het daarna weer plenair.
Slide 30 - Diapositive
De één is een chatbot welke de bestelling plaatst en de ander die de bestelling opneemt. Bedenk vooraf zinnen welke de geprogrammeerde chatbot kan zeggen. Na drie minuten gaan jullie het uitvoeren en kijken mogen jullie alleen uit de zinnen putten welke jullie vooraf hebben bedacht. Slagen jullie voor de test?
Slide 31 - Vidéo
Nu spreek je af wie als eerste de computer is. Laat de studenten
direct de rollen verdelen. Ik zet op het bord een timer aan van drie
minuten. Kijk hoever je komt met elkaar. Heb je geen antwoord of zin
meer op een vraag van ‘de mens’. Geen probleem. Ga gewoon door.
Ervaar hoe het werkt. Er is geen goed of fout.
We gaan nu voor de eerste keer de Turing test met elkaar doen. Na
drie minuten of eerder maak je de les weer plenair. Ga door naar de
volgende slide
Slide 32 - Diapositive
Heeft iemand van jullie de Turing test gehaald? Zo ja, waarom
vinden jullie dat?
Wat hebben we vandaag geleerd? Geef een aantal studenten een beurt.
Wat is narrow AI? Antwoord: Op dit moment bestaat alleen Narrow AI,
waarmee menselijke intelligentie wordt geïmiteerd. Reflecteer samen
met de studenten op het verschil tussen slim zijn en slim doen door ze
opdracht 4 te laten maken. Laat de studenten opdracht 4 maken op de
lesbrief en bespreek deze kort na.
Slide 14, Praten met de groep – Doe
Slide 33 - Vidéo
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 34 - Diapositive
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 35 - Vidéo
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 36 - Lien
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 37 - Diapositive
Cet élément n'a pas d'instructions
0
Slide 38 - Vidéo
Cet élément n'a pas d'instructions
Wie heeft jou de leukste les verkocht?
Slide 39 - Question ouverte
Cet élément n'a pas d'instructions
Hoe zou je de kennis van kunstmatige intelligentie chatbots op kunnen nemen in je clip?
Slide 40 - Question ouverte
Cet élément n'a pas d'instructions
Hoe pas jij de kennis van nu toe om de kinderen voor te bereiden op een snel veranderende toekomst?
Slide 41 - Question ouverte
Cet élément n'a pas d'instructions
Wat moet zeker blijven?
Slide 42 - Question ouverte
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 43 - Diapositive
Cet élément n'a pas d'instructions
Slide 44 - Vidéo
Cet élément n'a pas d'instructions
