AI-færdigheder anerkendes i stigende grad som et sæt kritiske kompetencer, der kan – og bør – integreres i en bred vifte af fagområder og uddannelsessammenhænge. Både studerende og undervisere får brug for færdigheder til at genkende, forstå og reagere på AI’s potentielle påvirkninger i deres læringsmiljøer såvel som i verden uden for klasseværelset.
AI Literacy (AILit) Framework har ikke kun til formål at give unge og lærere en forståelse af, hvordan disse teknologier fungerer, men også at sikre, at de overvejer og kritisk evaluerer de sociale og etiske konsekvenser, når de vælger, om de vil anvende AI-systemer eller ej. Sammen med den endelige version af rammerne, som offentliggøres i de kommende uger, vil lærerne få adgang til to flersprogede eksempler på aktiviteter, som er klar til brug. Målet med AILit-rammen og disse eksempler er at illustrere for undervisere, hvordan og hvor AI-færdigheder kan passe ind i deres undervisning gennem lettilgængelige scenarier og vejledning.
AILit i klasseværelset
AILit-eksemplerne er læringsaktiviteter, der er designet til praktisk brug i klasseværelset og knyttet til rammeværkets kompetencer. Med eksemplarerne som undervisningsressource bliver de grundlæggende kompetencer gjort håndgribelige, så rammen omsættes til praksis og fungerer som en køreplan, der viser, hvordan AI-færdigheder kan integreres meningsfuldt på tværs af læringskontekster og fagområder. Kernen i AILit-rammen er en måde at hjælpe lærere med at identificere og prioritere resultater inden for AI-færdigheder, hvor disse to eksempler styrer den første implementering.
Det første eksempel er rettet mod lærere i grundskolen. I denne aktivitet hjælper eleverne en bot med at skelne mellem og kategorisere en række billeder. Lærerne bruger aktiviteten til at demonstrere, hvordan AI-systemer trænes, og forstærker vigtigheden af at forstå, at AI ikke “ved” alt, men i stedet følger logiske, tekniske processer baseret på sandsynligheder og data. Lærere kan integrere dette første eksempel i en eksisterende lektion eller bruge det til at udvide de læringsscenarier, der deles i hele rammen.
Det andet eksempel, der er rettet mod gymnasielærere, fokuserer på verificering af information. Eleverne diskuterer og kontrollerer output fra store sprogmodeller (LLM’er) og bliver derefter bedt om at bekræfte visse oplysninger. Dette eksempel er baseret på rammeværkets vægt på de menneskelige færdigheder, der er vigtige, når man interagerer med AI, som f.eks. kritisk tænkning. Ligesom med det første eksempel kan lærere bruge dette eksempel som udgangspunkt for at tilpasse og planlægge mere detaljerede lektioner, der forbinder AI-færdigheder med deres akademiske læseplan.
Hver kompetence i det nuværende udkast til AILit-rammen præsenterer også eksempler på læringsscenarier for AI-kompetence, hvilket fremhæver yderligere muligheder for implementering i klasseværelset. Lærere kan forestille sig at integrere disse scenarier som mini-lektioner før eller efter en mere detaljeret eksemplarisk aktivitet. Alternativt kan de bruge den strukturerede vejledning i et eksempel til at videreudvikle et scenarie under en bestemt kompetence. For eksempel beskriver det nuværende udkast til AILit Framework et scenarie for grundskolen, hvor eleverne mærker og sorterer blokke efter deres egenskaber, før de skaber et beslutningstræ til at kategorisere nye blokke. Sammen med eksemplet fra grundskolen, som også handler om kategorisering, kan lærerne introducere en offline mærkningsøvelse inspireret af læringsscenariet for at understrege, hvad eleverne har arbejdet med i onlineeksemplet.
Muligheder for meningsfuld tværfaglig læring
Ud over at undervise i deres standardpensum har undervisere en unik og afgørende rolle i at forme, hvordan eleverne kommer til at forstå AI-literacy. Når eleverne eksperimenterer og udforsker AI – både i og uden for klasseværelset – kan lærerne designe meningsfulde læringsoplevelser for eleverne, så de kan forstå de principper, der ligger til grund for de teknologier, de allerede er begyndt at bruge. AILit Framework’s eksempler vil give vejledning til at skabe sådanne muligheder. Udstyret med de rigtige ressourcer kan lærere finde synergier til at tilpasse AI-kompetencer til deres akademiske pensum og forberede fremtidige generationer på at forstå vores hurtigt forandrende verden.
