Opdragsgiver, kunden, den, der betaler for at få dækket et behov. Rollen med ansvar for at bestille e-læringselement eller -forløb om et bestemt emne til nogle bestemte kursister. Det kan selvfølgelig også være internt i en organisation og kan organiseres på lige så mange måder som der er organisationer. Sidste år satte jeg en side op til forsikringsbranchen, så opdrag til e-læringseelementer eller -forløb kunne blive datainformeret. Kig med her.

Emneeksperten har dyb viden og lang erfaring med emnet og er sjældent en del af det faste e-læringsteam, men hentes ind hver gang noget e-læring skal udvikles.

Mediespecialisten producerer materialer og opsætter evt. en test ud fra e-læringsspecialistens anvisninger. Det er typisk en mediespecialist, som “almindelige” mennesker forstår ved en elæringsspecialist.

Mindre synlig end emneeksperten og mediespecialisten er e-læringsspecialisten, som kan binde kursisternes forudsætninger og motivation sammen med læringsmål og -metode. e-Læringsspecialisten står dermed for didaktisk design og indhold af den eventuelle test og sikrer dermed, at kursisten har fået et læringsmæssigt udbytte af kurset og ikke kun har brugt tiden på at blive underholdt.

En anden, der står bag, er specialisten i læringssoftwaren, som får teknikken til at hænge sammen hele vejen fra registrering af læringsdata til automatisering af kursusbevisudstedelse.

Derudover er der naturligvis alle de “almindelige” projekt-opgaver, der også skal løses.

Beskyttelse af menneskerettigheder og menneskers værdighed er hjørnestene i anbefalingen, som er baseret på at fremme grundlæggende principper såsom gennemsigtighed og retfærdighed.

Læs mere om UNESCOS retningslinjer for kunstig intelligens i uddannelsesverdenen:

• Kunstig intelligens kompetencerammerne for studerende og for undervisere (2024)
• Retningslinjer til generativ AI i uddannelse og forskning (2023)
• Uddannelse i AIs tidsalder (2023)
• Kunstig intelligens og uddannelse: vejledning til politiske beslutningstagere (2021)
• Beijing konsensus om kunstig intelligens og uddannelse (2019)

‘Magic Tools’ for uddannelsesfolk

Prompt engineering er det, der gør forskellen på brugbar og ikke brugbar kunstig intelligens. Som de siger i computer science: “Garbage in, garbage out”. For 1½ år siden var jeg forsigtigt begejstret for et værktøj jeg var faldet over. Denne gang er jeg faldet over en platform, som jeg synes også viser stort potentiale for undervisere og os, der understøtter undervisernes arbejde.

MagicSchool stiller 60+ værktøjer (prompts) til rådighed for brugerne. Værktøjerne er delt op i typer, som jeg har brugt i overskriften af denne post.

Læs deres egen beskrivelse af deres Magic Tools, eller klik på de små billeder, så du kan se de værktøjer, der er til rådighed 29. juni 2024.

Tre eksempler

I første omgang har jeg kastet mig over spørgsmålsgenerering med Depth of Knowledge. Jeg tog udgangspunkt i “Sociocracy” og fik først ChatGPT 3,5 til at forklare hvad det er. Derefter brugte jeg ordet “sociocracy” som eneste input til Magic School. Her er hvad de to tilsammen kom frem til:

5. klassesniveau

ChatGPT forklarer sociocracy til 5. klasseselever:

Imagine you have a big group of friends who all want to decide what game to play together. In sociocracy, everyone gets a chance to say what game they like, and then they talk about it together to find one that makes everyone happy. It’s like making decisions where everyone’s voice is important, and they work together to find the best choice for everyone. So, it’s about listening to each other and finding solutions that everyone can agree on.

Magic Schools spørgsmål på 5. klassesniveau:

DOK Level 1 – (Recall – measure, recall, calculate, define, list, identify.)

• • What is Sociocracy?
  • List two key principles of Sociocracy.

DOK Level 2 – Skill/Concept – graph, classify, compare, estimate, summarize.

• • Compare and contrast Sociocracy with Democracy.
  • Summarize the role of consent in decision-making within a Sociocratic system.

DOK Level 3 – (Strategic Thinking – assess, investigate, formulate, draw conclusions, construct.)

• • Investigate the impact of Sociocracy on group dynamics within an organization.
  • Formulate a plan for implementing Sociocracy in a school setting and assess potential challenges.

DOK Level 4 – (Extended Thinking – analyze, critique, create, design, apply concepts.)

• • Analyze the effectiveness of Sociocracy in promoting inclusivity and equity in decision-making processes.
  • Design a proposal for integrating Sociocratic principles into local government structures and justify your choices.

9. klassesniveau

ChatGPT forklarer sociocracy til 9. klasseselever:

Sociocracy is a way of organizing groups where everyone has a say in decisions that affect them. It’s not just about voting for one option; instead, it focuses on consent, which means everyone agrees that a decision is good enough for now, even if it’s not perfect.

In sociocracy, decisions are made through rounds of discussion where everyone gets a chance to speak up. It’s like a team where every player’s opinion matters, and they work together to reach agreements that everyone can support. This approach aims to create more inclusive and efficient decision-making processes by valuing everyone’s input and aiming for solutions that satisfy the whole group.

Magic Schools spørgsmål på 9. klassesniveau:

DOK Level 1 – (Recall – measure, recall, calculate, define, list, identify.)

• • What is the definition of sociocracy?
  • List two key principles of sociocracy.
  • Identify one benefit of using sociocracy in decision-making processes.

DOK Level 2 – Skill/Concept – graph, classify, compare, estimate, summarize.

• • Compare and contrast sociocracy with democracy in terms of decision-making processes.
  • Graphically represent a sociocratic decision-making structure.
  • Estimate the number of members typically involved in a sociocratic circle.

DOK Level 3 – (Strategic Thinking – assess, investigate, formulate, draw conclusions, construct.)

• • Investigate how sociocracy can promote inclusivity within a group.
  • Assess the potential challenges of implementing sociocracy in a large organization.
  • Formulate a plan for introducing sociocracy in a school club to improve communication and decision-making.

DOK Level 4 – (Extended Thinking – analyze, critique, create, design, apply concepts.)

• • Analyze a case study where sociocracy was successfully implemented and its impact on organizational culture.
  • Critique the effectiveness of sociocracy in addressing power dynamics within teams.
  • Design a proposal for integrating sociocracy into a local community organization to enhance collaboration and accountability.

Universitetsniveau

ChatGPT forklarer sociocracy til universitetsstuderende:

Sociocracy is a governance and decision-making system designed to foster inclusive and effective collaboration within organizations. It emphasizes consent-based decision-making, where proposals are adopted if no one has reasoned objections rather than through traditional voting.

In sociocracy, authority is distributed across circles or teams, each with defined roles and responsibilities. These circles operate semi-autonomously but are interconnected through feedback loops and representatives, ensuring that decisions made at all levels consider the input and concerns of all stakeholders.

The goal of sociocracy is to achieve more agile, responsive, and equitable organizational structures by prioritizing transparency, effective communication, and continuous improvement. It’s often seen as a way to balance individual autonomy with collective goals, promoting a culture of cooperation and shared responsibility within workplaces and other collaborative settings.

Magic Schools spørgsmål på universitetsniveau:

DOK Level 1 – (Recall – measure, recall, calculate, define, list, identify.)

• • What is Sociocracy?
  • List two key principles of Sociocracy.
  • Identify one benefit of using Sociocracy in a group setting.

DOK Level 2 – Skill/Concept – graph, classify, compare, estimate, summarize.

• • Compare and contrast Sociocracy with Democracy.
  • Summarize how decision-making works in a Sociocratic system.
  • Classify two roles commonly found in a Sociocratic organization.

DOK Level 3 – (Strategic Thinking – assess, investigate, formulate, draw conclusions, construct.)

• • Investigate the origins of Sociocracy and how it has evolved over time.
  • Assess the impact of implementing Sociocracy in a workplace or school environment.
  • Formulate a plan for introducing Sociocracy to a new group and explain the steps involved.

DOK Level 4 – (Extended Thinking – analyze, critique, create, design, apply concepts.)

• • Analyze a case study where Sociocracy was successfully implemented and evaluate the key factors contributing to its success.
  • Critique the potential limitations of Sociocracy in certain types of organizations.
  • Design a model for integrating Sociocratic practices into a community project and explain how it would enhance collaboration and decision-making.

Spørgsmålene om sociocracy på universitetniveau skelner altså ikke mellem om den studerende læser naturvidenskab, samfundsvidenskab eller humaniora. Men ellers synes jeg bestemt, at Magic School tilbyder noget, der kan arbejdet videre med!

Best practice

Magic Schools beskrivelse af best practice for educators:

• Check for Bias and Accuracy: Al might occasionally produce biased or incorrect content. Always double-check before sharing with students.
• The 80-20 Approach: Use Al for initial work, but make sure to add your final touch, review for bias and accuracy, and contextualize appropriately for the last 20%.
• Your Judgment Matters: See Al-generated content as a starting point, not a final solution. Always adhere to your school’s guidelines.
• Know the Limits: Our Al is not connected with retrieval from the internet yet and training ends at a certain date, so be aware when dealing with recent topics.
• Protect Privacy: Don’t include personal student details like names or addresses. We strive to promptly remove any accidentally submitted information.

Hvad er din “best practice” for brug af kunstig intelligens til undervisningsmaterialer?

Det skal give mening at bruge et værktøj, også kunstig intelligens. Men hvad der ikke gav mening i forgårs kan godt komme til at give mening i morgen. Mange af os der var børn før årtusindskiftet, husker trafikkortene fra ADAC og fra FDM. I dag bruger de fleste af os fx Google Maps (eller tilsvarende) og kan godt finde ud af, at selvom Google siger, at ruten er dén vej, så følger vi ikke instruktionerne blindt og vandrer ud foran bilerne i trafikken. Vi lader naturligvis ikke vores værktøjer tage beslutninger for os.

Sådan er det også med kunstig intelligens i undervisningssammenhænge. Det er stadig vores faglige bedømmelse af værktøjet der afgør, om eller hvordan det kan bruges. Lige nu går det hurtigt med udviklingen af prompts for undervisningsverdenen. Eksemplet fra Magic School synes jeg er mere end lovende!

Hvad bruger du? Hvad har du prøvet? Hvorfor droppede du et bestemt værktøj og hvorfor bliver du ved med et andet?

På Kaggle har der siden 2012 været en konkurrence om hvilken Machine Learning Model, der bedst kan forudsige overlevelseschancerne for de 2.224 mennesker ombord Titanic ud fra køn, alder, klasse og race/nationalitet. Ud fra tallene er det tydeligt, at kvinder og børn overlevede i højere grad end mænd og dem, der betalte mere overlevede i højere grad end dem, der betalte mindre. Med så tydelig en fordeling er det vel vist med al ønskelig tydelighed, at skibe kun bør befolkes af kvinder og børn, fordi det statistisk set er for farligt for mænd at sejle?

Dén slags galimatias-slutninger kan undgås vha transparens, kontekstforståelse, sund fornuft og ved kvalitativt at undersøge hvad data og beregningerne har udsigekraft om.

“Never send a machine to do a human’s job”, fordi algoritmer er serier af beslutninger taget på baggrund af statistik.

Her byder Direktør Charlotte velkommen til hendes medarbejdere inden SCORM-delen begynder. Videoen af Charlotte bruges naturligvis kun i Charlottes firma. I Kaares firma er det en video af Kaare vi bruger.

PS: Er SCORMfilen lagt rigtigt på et Learning Management System, kan vi opsamle kursistdata og dermed tracke færdigheder og fremgang.

Giv kursisterne en masse spørgsmål til en start plus hen ad vejen og hvis de svarer korrekt på dem alle, kan de springe noget af videoen over.

Her springes ganske vist tilbage, men teknikken er den samme:

Forestil dig, at du har optaget et meget langt Teams-møde og efterfølgende går det op for dig, at noget af mødet har så høj værdi, at det er værd at vise. Men kun noget af videoen, som skal bevares i sin helhed. Hvad gør du?

Eller forestil dig, at du har en video på en time, hvor der er vigtig viden om et emne fortalt af en ekspert I havde på besøg for et stykke tid siden.

I anden anledning skal du nu lave et undervisningsforløb og kan godt bruge mødevideoen eller ekspertens viden, men videoerne er lange og kommer rundt om mange andre emner også. Du skal kun bruge det ene emne, som blev omtalt i to minutter.

What to do?

UDEN at ødelægge den oprindelig video (!), fordi den bliver liggende på fx Vimeo eller Youtube, så lægger du videoens url ind i H5P og styrer fra H5P hvilke minutter du vil vise dine studerende i denne nye sammenhæng.

Prøv at starte videoen:

Her er forsøgt at støtte kursisterne i form af tre vinkler plus forslag i placeholderteksten:

Her er et andet eksempel på noter, der hjælper kusisten med at holde styr på mange refleksioner. Under videoen er et noteelement og når de trykker “gem” kan de få noterne som pdf, hvor refleksionsspørgsmålene fra før nu optræder som overskrifter og hjælper med at give overblik over kompliceret stof.

Nogle gange giver det mening at lægge powerpoints sammen med videoen, fordi der er informationer på dem, som er væsentlig for at kursisterne kan følge med. Gør gerne kursisterne opmærksomme på, at de kan pause videoen, hvis de vil have tid til at fordybe sig i en graf eller en illustration fra powerpoints’ne.
Se QED: Fits of Reflection and Transmission.

Nogle gange har du også bare en video, hvor du har været virkelig uheldig med billedsiden og så kan powerpoints dække over det værste. Her er et eksemple fra en forelæsning, hvor jeg stort set kun kunne bruge lydsiden af videoen efterfølgende, fordi jeg sad for langt væk til at kameraet i min SmartPhone – dengang – var godt nok. Så jeg fik hverken hans mimik eller powerpoints med. Derfor skrev jeg til ham efterfølgende og fik hans powerpoints udleveret. I øvrigt har jeg “snydt lidt” og redigeret i videoen, så man ikke kan se den uden powerpoints. Med H5P kunne jeg nøjes med at lægge et lag informationer oven på videoen i stedet.

Se Morten Nyboe Tabor: Peer feedback in Economics II

Tryk på bog-mærket når du ser videoen herunder:

Der findes noget tilsvarende på Youtube. Der hedder det kapitler. Under Oplysninger -> Videodetaljer -> Se mere -> Flueben ud for Automatiske kapitler. Husk at rette kapitlerne til.

• Kommentarer
• Undertekster
• videokapitler
• Koncepter – undgå fejlindlæring og kontroller korrektheden!

Dine videoer -> (vælg en video) Videodetaljer -> scroll helt ned  – > tryk “se mere”:

Saml alle materialerne, overfør video til computer – smid ALDRIG originalen ud – lav kopier og navngiv dem efter dit eget system med versionerne af videoen. Mine videoer har versionsnumre undervejs og døbes til sidst med “Kursus X, Element Y (video, 2:33 minutter)”

Hvilken platform opbevarer du dine videoer på? Undersøg hvilke filformater du har til rådighed.

• Konverter eventuelt video
  • Undersøg først, om kvalitet går tabt ved at konvertere videoen!
  • Find en app, der kan hjælpe dig. Denne liste er ikke udtømmende, men vejledende.
• Konverter om nødvendigt lyd
  • Undersøg først, om kvalitet går tabt ved at konvertere lyden!
  • Find en app, der kan hjælpe dig. Denne liste er ikke udtømmende, men vejledende.

Har du brug for ekstra materiale?

Selvom det er gratis, det jeg henviser til, skal du stadig sætte dig ind i hvem, der har rettighederne til det du downloader, hvad du må bruge det til og hvordan du henviser til originalen!

• Find musik her
• Find lyde her
• Find videomateriale her

If in doubt: Don’t use it!

Rens lyden

Lydeditorer er der mange af. Her er nogle af dem.

Jeg plejer at bruge Audacity og *.mp3. Her er min “kogebog”:

• Hent den originale video ind i Audacity
• I Audacitys visning “waveform” -> tryk “Marquee selection tool” og vælg et stykke af videoen med kun støj
• Under Effects “Noise reduction/restauration” -> tryk “Capture Noise Print” og derefter “Noise reduction process”.
• Nyt billede: Tryk “Select entire file” og derefter “Apply”
• Gem lydfilen og erstat det originale lydspor med den rensede lyd i dit videoredigeringsprogram.

Min kollega bruger meget nødig redigering af lyd, da det får stemmer til at lyde som tale gennem metaldåser. Vurder og juster selv.

Undertekster

• Vælg en service, der kan konvertere video- eller audiofilen på det sprog filen er.
• Vælg en service, der kan konvertere din video– eller audiofilen til et undertekstformat, som fungerer med dit valgte videoformat.
• Editorer til undertekster finder du her. Den skal bruges til:
  • Tjek for antal tegn på linjen (max 100 synes jeg)
  • Tjek for maskinlæringsfejl
  • Tjek for tider
• Overvej, om underteksterne skal oversættes til andre sprog?

Lad fx YouTubes kunstige intelligens lave første kladde, download og gennembearbejd selv underteksterne inden du bruger dem.

Saml alting

i dit videoredigeringsprogram.

Lav en fil, der hedder det samme som originalfilen plus noget med “samlet” og gå til sidst igang med at klippe.

• Sæt telefonen på flymode!
• Undgå raslende smykker, især hvis de kan ramme udstyr
• Sko med hårde hæle, der kan høres når man går, kan med fordel tages af/skiftes ud

Intervieweren/kameraføreren

• Sørg for en vinkel, hvor eksperten under alle omstændigheder bliver set med skuldrene (fra mindt på overarmen)
  • Folk, der artikulerer, kan med fordel filmes med albuer, så deres hænder og arme ikke “pludselig dukker op” i billedet.
• Hav en interviewguide med punkter og underspørgsmål
• Hvis I har valgt, at der skal kunne klippes i videoen (fx du selv skal klippes ud), kan du instruere din ekspert til at begynde det sagte med en omformulering af spørgsmålet.
• Aftal hvem, der styrer slides og andet, der skal bruges foran kameraet.
  • Arbejder I live, skal I måske have en assistent?
• Skal du være i øjenhøjde med kameraet klods op af det og nikke lyttende? Eller netop ikke?
• Tag dækvideo fra arbejdssituationer eller indgang af relevant dør.
• Sørg for god lyd!
• Drik fx vand under optagelsen, hvis din mund bliver tør. Undgå kulsyre.

Eksperten

• Stil noget under laptoppen, så kameraet kommer op i den rette vinkle ift din øjenhøjde,
• Lys fra din skærm kan genere dem, der skal se på dig via laptopkameraet, så sæt evt “night mode” eller “blue light filter” på.
• Dine briller reflekterer skærmen, så hvis du kan undgå at bruge dem, er det at foretrække
• Bruge talepapir/storyline i stedet for at læse op.
  • En sekundær tablet eller laptop som teleprompter er også en mulighed
• Når du taler, kan du med fordel se på kameraet.
• Drik fx vand under optagelsen, hvis din mund bliver tør. Undgå kulsyre.
• Overdriv gerne din mimik og artikulation lidt.
• Tøj: Undgå sort og hvidt beklædning op til ansigtet og kontrastfulde striber, smalle striber, småmønstret tøj og tern i det hele taget.

Vi kan ikke styre hvilken skærmopløsning videoen vil blive vist på og vi vil så gerne, at seerne får en god oplevelse. Her er den samme stribede trøje vist med tre forskellige opløsninger. Derfor skal du overveje dit tøjvalg.

• Afprøv (som beskrevet nedenfor) alt dit udstyr – igen!
• Overvej, hvad der kan gå galt og lav en plan B og en plan C
• Medbring evt ekstra udstyr

Lyd

• Sørg for god lyd. Det er vigtigere end du tror, for støj og skrammel trætter
• Tjek omgivelserne og udstyret om der er generende støj, som kan eller skal dæmpes eller fjernes

Hvis smartphone/laptop-skærmen er en del af optagelserne

• Sluk for alle popupnotifikationer!
• Hav en offline backup parat af det, der evt skal præsenteres!
  • især ved live præsentationer!

Kameravinkel

• Sørg for en god vinkel og lad kameraet være i øjenhøjde med folk, så de undgår at blive filmet op i næseborene eller dobbelthagerne
• Tjek baggrunden for rod og pinligheder

Lys

• undgå for meget modlys, sidelys og skarpe skygger i ansigtet
• Lad ansigtet være belyst, så det er let at se øjenomgivelsernes mimik, dvs sørg for lys på ansigtet, men undgå “pandaøjne” og skarpe skygger i ansigtet

Undersøg:

• Skal det kunne optage ved hjælp af dit laptop/smartphone-kamera og samtidig optage hvad der sker på din skærm?
• Hvilket filformat har du brug for? *.mp4 er ofte, men ikke altid det rette valg.
• Skal videoen gemmes direkte på din laptop/smartphones harddisk (det er godt ved lav eller ustabil båndbredde) eller foretrækker du at optage livestream, som gemmes direkte i skyen?
• Videooptagelse
  • Det letteste er at optage via videokonference
  • Husk din indbyggede screenrecorder som en mulighed også, men tjek om opløsningen og lydkvaliteten er god nok!
  • Har du brug for en teleprompter?
• Ekstra kamera?
  • Hvis du arbejder med flere kameraer på en gang, kan det være værd at undersøge denne type software og denne type også.
• Ekstra lydoptagelser?
  • jeg bruger nogle gange seperate lydoptagelser for at dække over et kedeligt lydbagtæppe. Dem optager jeg nogle gange selv.

Udstyr: Smartphone

Udstyr: Smartphone og stativ

Udstyr: Laptop og Microsoft PowerPoint

I denne video er “speakers notes” indtalt af en kunstig intelligens og lagt som lydfil på hvert enkelt PowerPoint-slide.

Hele slidedeck’et er til sidst sat sammen som en sammenhængende film af PowerPoints med lydfiler, dvs jeg kan skifte ét slide ud, hvis det ene slide bliver uaktuelt i stedet for at skulle lave en ny film.

Til længere film end 1-2 minutter vil jeg på nuværende tidspunkt (2018) ikke anbefale oplæsning af kunstig intelligens på dansk.

Udstyr: Laptop, smartphone, stativ og en jævn, ensfarvet væg som baggrund.

– En horisontal video med undertekster.
– En vertikal video med undertekster.
– Et kort fra Google.

Når du skal finde et nyt sted hen, hvad vil så være lettest for dig? Hvad vil hjælpe dig bedst og hvorfor?

Forløbet er designet rundt om tre hovedemner:

• Medarbejderen skal kunne finde rundt.
• Medarbejderen skal præsenteres for kulturen og derfor vide hvem, der er hvem blandt kollegerne.
• Medarbejderen skal kende krav der stilles. Fx de systemer (eller hvad det nu måtte være), som vi bruger til at løse opgaver eller påklædning.

Det er afgørende, at den nye medarbejder ikke bliver tæppebombet med informationer, men får viden “just in time” og at forløbets tre hovedemner til stadigbed får lagt flere informationer på. Det skal give en oplevelse for den nye af, at genkende informationsstrukturen og hele tiden få lidt mere viden på de tre hovedemner. Fx med at finde rundt:

• Sådan finder du til adressen på cykel, i bil eller med offentlig transport (og her parkerer du din cykel/bil)
• Sådan finder du vej til “tjek ind” for personale (samt personaletoiletter, hvor vi ryger og hvor vi spiser i pauserne).
• Sådan finder du rundt i huset.

Et andet eksempel kunne være kollegerne:

• Her er dine allernærmeste kolleger og din chef
• Her er de kolleger, du i løbet af fx en uge vil komme til at møde
• Her er alle husets medarbejdere med funktion præsenteret.

Der skal altid være informationer om, hvor den nye kan få mere at vide eller hvem man kan spørge! Onboardingen er handleanvisende, mere end videnstung.

Selve den faglige oplæring sker bedst i denne sammenhæng som sidemandsoplæring.

Forløbet vil blive vist på smartphone, fordi det er det device alle har og bruger. Nej, denne hjemmeside er ikke optimeret til smartphone. Men her skal materialerne jo naturligvis heller ikke driftes fra.

Elementer om at finde rundt

Tryk på pile, runde plusser og links og kig dig omkring. Du kan åbne kortet i full screen ved at trykke på 

Tryk på pile, runde plusser og links og kig dig omkring. Åbn i full screen med og se om du kan finde omklædningen, personalekantinen og hvor der må ryges.

Forestil dig, at om at finde rundt 

med udgangspunkt i målgrupper blev udvidet med

• Tilgængelighed (trapper, elevatorer, vejvisere…)
•  

Elementer om hvem, der er hvem og kulturen

På Rungstedgaard er der rigtig mange ansatte, så her er kun nogle af dem, som du vil møde i løbet af en arbejdsuge.

Eksisterende materiale sat op af min kollega Zoe: Her er vi alle værter. Klik dig ind på de fem huskeregler.

Podcast lavet af Lisbet og Zoe: En podcast med andre afløseres erfaring med at arbejde hos os. Tryk på den blå højttaler for at høre den.

Video lavet af Lisbet:

Forestil dig, at om at finde rundt 

med udgangspunkt i målgrupper blev udvidet med

• Sprog og nationaliteter i afdelingerne. Vi er ret internationale
• Komplet organisationsdiagram med person- og funktionpræsentation i form af foto, tekst, video.. med tilknytning til afdelinger.
• Historien om huset (vi har haft Bamse og Kylling boende!!) og historien om Forsikringsakademiet
• Kunsten ude og inde

Forestil dig, at om at om opgaver og “værktøjer”

med udgangspunkt i målgrupper blev udvidet med

• Alle tekniske installationer, der betjenes af personale (fx kaffestationerne med direkte links til brugervejledninger, informationer om hvor kaffebønnerne er..)
• Alle lokaler med informationer om “mødeudstyr”

Er du i tvivl om noget eller har du spørgsmål?

I Personalehåndbogen finder du det meste, men du kan også klikke dig rundt på organisationsdiagrammet og se hvad de enkelte afdelinger kan hjælpe dig med.

Du er velkommen til at ringe til XX på tlf mellem kl y og z.

venlig hilsen alle os på Rungstedgaard

Forestil dig, at andre også kunne få glæde af arbejdet, der allerede er blevet gjort

Materialerne behøver jo ikke kun at blive brugt til onboarding af timelønnede kolleger fra Rungstedgaard. Elementer fra forløbet vil kunne udvides og udviklespå mange måder og med mange målgrupper i kikkerten. 

• Nye medarbejdere underordnet stillingsbeskrivelse, ansvarsområde, afdeling, inkl fx nye undervisere
• Kunder og gæster til konferencer
• Kunder og gæster til selskaber
• Private gæster

• Første billede: Fade ind og ud.
• Første scene: Baggrunden er et statisk billede, der bevæger sig i en retning. Forgrunden er en (næsten) statisk figur, hvor kun nogle få dele bevæger sig.
• Scenen med Grundtvig bruger zoom og mikro animationer af hans mund, skæg, øjne, pande og illustrationen af inspiration om hans ansigt.
• Panorama over interiøret.
• Noderne skrives af en (customised) Videoscribe-hånd.
• Lydsiden er et kunstværk i sig selv!

Informationsvideo på The Chocolate Museum, Barcelona

Mine takeaways:

• Lydsiden
  • Først en rytme som lyd-bagtæppe til fortællestemmen, der følges med billedsiden.
  • Efter den “præhistoriske rytme” skifter lyd-bagtæppet til tid- og stedrelevant musik.
  • En herrestemme er hovedfortælleren.
  • En kvindestemme fortæller om særlige egenskaber (“faktaboks” eller “dokumentarstemmen”)
• Billedsiden
  • Fotos af museumsartefakter
  • Klip og udsnit af  malerier og illustrationer med relevans for tid og sted.
  • Arkivfotos
  • Reklamefilm

Oversæt vejskiltet, så det kan læses af mig, 2018

Mit nederlandske er lidt rustent, så jeg bad Google Translate som app om at oversætte skiltet til noget jeg forstod. Det gjorde den så synkront:

Følgende forslag kom Google Translate-appen med, da jeg bad om oversættelse til dansk: Cyklister på kørebanen Cyklister lop kørselsforbud Cyklister på vejbanen Det er da i det store hele ok og forståeligt, omend der stadig er et stykke vej inden oversættelserne sidder lige i skabet.

I 2022 testede jeg menukort med andre alfabeter og “blandingssprog”

Ligesom med vejskiltet det hele begyndte med, kan du nu også se, at det er Augmented Reality. Altså den analoge virkelighed beriget med et lag af informationer.

Velkommen til sommer 2023

Jeg tog et foto af teksten i en brochure af papir og satte Google Lens til at analysere indholdet af fotoet. Jeg satte den til at at koncentrere sig som tekst, markerede hvilken tekst jeg ville have copypasted og kopierede teksten direkte fra min smartphone til min laptop (det skal selvfølgelig også sættes op, men det går let via din googlebruger og chrome). En hel A4-side fuld af tekst pr foto i Google Lens.
Jeg skal fortsat rette til, men nu er det (næsten) kun æ, ø og å og bindestreger, der driller. OCR er hermed rykket fra “sjov og ballade” til “værktøj, der sparer mig tid”, så jeg er glad!.

Næste mål er, at den kan identificere musiknoder for mig og spille temaet fra melodien i de noder jeg peger imod… “There Ain’t No Rest For The Wicked”

Færdigheder, der søges efter i finans- og forsikringssektoren i Danmark:

De to største stillingstyper i finans- og forsikringssektoren i Danmark er Professionals og Associate Professionals

Færdigheder, der søges efter hos (office) professionals i online annoncer i Danmark på tværs af sektorer:

Opgaverne, som (office) professionals’ har uddannelse og færdighederne til at løse:

Opsamling af indsigterne om finans- og forsikringssektorens medarbejdere:

Denne lille analyse viser

• sektorens behov udtrykt som hvilke færdigheder finans- og forsikringssektorens selskaber leder efter hos nye medarbejdere, når de annoncerer online
• Hvilke typer stillinger er der i sektoren og hvilke der er de største?
• Færdigheder, som medarbejderne i de to dominerende stillingstyper i sektoren har og
• Opgaver, som medarbejderne i de to dominerende stillingstyper løser på tværs af sektorer i Danmark

Hvad kan indsigterne bruges til?

Her er CEDEFOPs spådom om væksten indenfor forsikringsbranchen. Det ser sg* godt ud for forsikringsbranchen! Det tegner billedet af en sektor der er i vækst og som vil få brug for (flere) dygtige medarbejdere!

Kunne omskoling af nogle af de nærmeste faggrupper komme på tale?

Jobkompasset – en af mange, mange kilder til indsigt og inspiration

Et kig mere i CEDEFOPs krystalkugle vedrørende det danske arbejdsmarkeds udvikling 2022-2035 kan sikkert hjælpe lidt.

Bonusinformation om geografiske forskelle

Vil du zoome ind på Danmark og se forskellen på hovedstadsområdet og udenfor hovedstadsområdet indenfor sektoren?

Ankenævnet for Forsikring kunne kaste nogle ideer af sig i form af statistiske indsigter: Hvilke forsikringsprodukter er kunderne mest i tvivl om? Hvilke forsikringsprodukter får kunderne oftest medhold i ifm klage? Dyk længere ned i misforståelserne her. Hvad misforstår kunderne særligt ofte (her søgeord “bil”)?

I januar 2024, spurgte jeg ChatGPT-4:

• What are the most sought-after keywords in training and education for the Insurance industry in Denmark? og
• What are the most sought-after skills in the Insurance industry in Denmark?

EPSI har målt kundetilfredsheden i forsikringsbranchen siden 2001.

Vi har ikke alle arbejdet i en reguleret branche, så alle forløb skal have medtænkt

• Directive 2002/92/EC of the European Parliament and of the Council of 9 December 2002 on insurance mediation
• Insurance mediation: better consumer protection
• EU: Forsikring
• EU: Pension
• Finanstilsynets liste over dansk lovgivning mm

Som Nolej er i øjeblikket, er der naturligvis begrænsninger, som virksomheden selv oplyser om:

• Sproget er engelsk
• Den kan ikke lave tutorials med arbejdsprocesser (“trin for trin”-vejledninger)
• Kemiske og matematiske formler virker heller ikke

Nolej er bedst til eksplicit, deklarativ viden som man kender det fra medicin, jura og lignende videnstunge fag.

I en demo-video som jeg har set, er det beskrevet hvordan kunstig intelligens transskriberer og derefter analyserer store mængder (gerne akademisk) materiale, flitrerer nøglebegreberne ud, laver grafer over begrebernes sammenhæng og dermed hvilken viden, der er forudsætning for hvad, det vil sige kortlægger videnskløften og til sidst opretter en protokol, dvs. en læringssti for hvordan eleven kommer dertil. Læringssti skal i denne sammenhæng forstås som en hensigtsmæssig læringsrækkefølge.

Hvad kan Nolej og hvor skal mennesker tage over?

I tilfælde af video begynder Nolej processen med at transkribere. Derefter er processen det samme for de tre slags kildemateriale hvor den analyserer begreber i teksten, producerede spørgsmål til quiz og sluttelig laver en sammenfatning af materialet. Jeg prøvede alle tre.

Undervejs kan producenten rette til. Første gang rette i transkriptionen, anden gang i nøglebegreberne.

Efter at Nolej har udført sit arbejde, er det op til

• en fagekspert at vurdere validiteten af videnemnerne og op til
• en designer at udvælge de væsentligste begreber i forhold til læringsmål at undgå kognitiv overbelastning og/eller kedsomhed.

Designeren skal selvfølgelig også forholde sig til hvordan man lærer/øver sig på at anvende, analysere, evaluere og skabe, hvis det også er relevant for det overordnede læringsmål.

Hvad fik jeg ud af det?

Den ene gang gav jeg Nolej en video at arbejde med. “En kop kaffes tid” senere blev den færdig med nedenstående resultat. Jeg har med vilje ikke rettet undervejs eller redigeret det endelige produkt. Det giver derfor ikke et retvisende billede af, hvordan materialet ville blive præsenteret for den studerende, men et billede af, hvor meget Nolej kan uden supervision.

Alt i alt er jeg imponeret over Nolej, fordi det ikke “bare” genererer quizzer; den producerer materialer til H5P klar til at rette til og derefter “Plug’n’Play” i ethvert LMS, og fordi det kommer til at spare mig for enorme mængder tid.

Se et af resultaterne her, eller log ind som gæst og se alle de annoterede ressourcer og opgaver Nolej har produceret til mig her.

Forleden bad jeg nogle børn om at lave billedmanipulation. De kunne fx tage et foto af en kattekilling og placere den i en skål spaghetti med kødsovs. Eller sætte sig selv på toppen af en pyramide.

Sådan gjorde jeg selv:

1. Jeg tog et billede af en reklame på et busskur, som jeg ville bruge som baggrundsbillede
2. Derefter tog jeg et billede af mig selv, hvor jeg gjorde alt andet end mig selv på billedet gennemsigtigt
3. Til slut lagde jeg billederne ovenpå hinanden

Konkret brugte jeg “Background Eraser” og “PhotoLayers“, to gratis apps på min SmartPhone, og her er resultatet af 10 minutters indsats.

Med det originale billede fjernede jeg Mona Lisa og lod Dall-e2 udfylde med “Mona Lisa as icon”.

Nogle af modellerne her får mig til at tænke, at moderen burde have drukket en del mindre under graviditeten og eller at de skulle skrue ned for indavlen i dét samfund..

Spøg til side, her er de tre resultater:

De tre modeller lod jeg Dall-e2 lave parafraser over med disse yndigheder som resultat i random order:

Kender du til prompt engineering? Det bør du sætte dig ind i. Prompt engineering er teknikken til at få det resultat ud af den kunstige intelligens, der bedst kan bruges. Det er m.a.o. instruktioner til maskinen om 1) opgaven den skal udføre 2) konteksten for opgaven og dermed hvilke afhængigheder maskinen skal regne med 3) dine input og 4) hvordan maskinen skal præsentere output.

Mange af de services vi har adgang til idag, er “forprogrammerede”. Rytr.me ser ud til både at være forprogrammeret vedr opgaven, konteksten og delvist krav til output:

Med få input fra dig selv om dit emne kan du få både god, sjov og dårlig inspiration fra maskinlæring, hvis du er ramt af angsten for det hvide papir og gerne vil sættes igang.

Input om mit emne: Hydroponi i private hjem
Output sprog: dansk
Output tone: convincing
Variationer: 2
Her er resultaterne fra de forskellige outputs jeg fik fra Rytr.me:

https://rytr.me/ er et værktøj, der bruger maskinlæring til at producere tekst. Det kan lette arbejdet helt enormt, hvis man skal skabe indhold til fx indlægssedler til medicin, boligannoncer, SoMe-indhold og meget andet. Bare vælg mellem forskellige sprog, sprogtoner, definer formålet med teksten, emne, nøgleord, antal variationer og hvor “kreativt” værktøjet må gå til værks. Værktøjet har indbygget plagiatkontrol, så det er der også taget hånd om. Med andre ord: opgavegeneratoren er opfundet og automatiseret og skriftlig fremstilling bliver aldrig det samme igen.
Jeg kan stærkt anbefale at læse vejledningen på https://rytr.me/resources, der både gennemgår de tekniske muligheder og anbefalede worksflows.
For andre skriveassistenter se fx https://www.g2.com/categories/ai-writing-assistant

Hvordan kan vi i uddannelsesverdenen formulere opgaver, der lader de studerende demonstrere læringsudbytte og samtidig medtænker, at de sandsynligvis bruger skriveassistenter?
Jeg istemmer andres forslag om at identificere problemer, der ikke har fundet deres løsninger endnu og bede om kvalificerede problemløsningsforslag. Det giver plads til, i samarbejde med de berørte, at definere problemet og undersøge, om det er det rigtige problem, der søges løst, plads til kritisk at analysere de fejlede løsningsforslag, kreativt at kommunikere nye meningsfulde løsningsforslag, afprøve dem og få løsninger valideret af de mennesker, som problemerne er problemer for.
Er det ‘nok’ til at dokumentere de studerendes læringsudbytte?

Men tilbage til begyndelsen: Jeg har ikke forslag til hvordan kollegerne i folkeskolen kan lære eleverne at skrive stil ud over med et på mange måder uhensigtsmæssigt forbud.
Men eleverne skal i hvert fald lære kritisk tænkning, kreativitet/problemløsning, samarbejde og kommunikation.
Har du forslag eller andet input?

Learning Management Systemer, som hører til indenfor mit fagområde, har kæmpet i mange år med deres pædagogiske rygte, fordi mange LMS’er er ‘født’ som administrative systemer i et eller andet omfang.

Der findes noget indenfor rekruttering, som hedder Applicant Tracking Systems, altså HR systemer. Logikken bag teknikken minder om den der bruges til Search Engine Optimization, hvor maskinen leder efter nogle bestemte ord brugt på forskellige niveauer af teksten, dvs at nøgleord går igen fra overskrift i brødtekst og dermed øger ansøgningens “dette-lyder-som-en-god-kandidat”-score. Hos ATS hentes nøgleordene i jobopslaget, så vidt jeg kan skønne.

Hvad så hvis jeg, Mette, skulle søge min egen stilling? Jeg har prøvet at køre min LinkedIn-profil gennem deres ATS-analyse og her er resultatet:

Jeg er IT-didaktiker af uddannelse, af jobtitel og arbejdsfunktion, og på engelsk hedder det Instructional Designer eller E-learning Specialist. Mit job består i at designe og producere online undervisningsmidler.

Her er hvad jobtitlerne Instructional Designer, Senior Instructional Designer, Lead Instructional Designer, Instructional Design Specialist, Instructional System Designer udløser af forslag til nøgleord:

• E-Learning
• Learning Management
• Instructional Design
• Learning Management Systems
• Curriculum Development
• Learning
• Program manager

Disse stillinger med tilhørende nøgleord har ikke udløst et match på nøglebegreber med min profil.
Da jeg søgte på titlen Instructional Specialist var der bonus med ét nøgleord: Differentiated Instruction. Ved E-learning Consultant var decideret tåkrummende at se ATSen havde fundet “consulting” men ikke fx e-learning på min profil..

Det jeg laver er online undervisningsmaterialer, dvs e-læring. Så jeg prøvede at bruge e-learning som nøgleord. Resultatet for e-learning developer, learning- and development specialist, e-learning consultant, learning- and development manager, director of learning and development, human resource analysist og e-learning specialist var følgende nøgleord:

• Adobe Photoshop
• Articulate Storyline
• Instructional Design
• Training and development
• Human Resource
• Recruiting
• Learning Management Systems
• Customer Relationship Management
• Employee training
• Leadership development
• Organizational development
• Operating systems
• Analytical skills

Gad nok vide, om ATS laver ‘clusters’ af lignende ord, fx elearning og e-learning og online undervisning. Er det tre forskellige eller et emne?

Kender jeg HR-folk, der kan gøre mig klogere på det fordelagtige i ATS?

Men så tog jeg et foto  af blomsterne og lod Google Lens hjælpe:

Først lavede Lens et overblik over fotoet, som man kan se på markeringen, og udvalgte ét fremtrædende element (der, hvor prikken er) Jeg ignorerede prikken og flyttede markeringen (de hvide bøjede streger i hjørnerne af fotoet) til de lilla blomster og trykkede på “Søg” igen. Google foreslog “Lærkesporer”

Jeg tør stadig ikke lægge hovedet på blokken for om det er lærkesporer, men nu har jeg et mere kvalificeret gæt end før, som jeg kan arbejde videre med hvis det bliver vigtigt at finde ud af hvad det er for blomster. Blomsterne er derfor nu døbt: “Vi tror det er lærkesporer“

Men hvad er billedgenkendelse?

Forget it! Det vil jeg slet ikke prøve at svare på (det ved jeg i øvrigt heller ikke), men jeg kan godt fortælle hvordan det virker!

Først tager du en masse billeder af “noget” og lærer maskinen “Dette er en hotdog“, “Dette er ikke en hotdog“, “Dette er ikke en hotdog“, “Dette er en hotdog“, “Dette er ikke en …..” osv (alt efter hvad der er på billedet, selvfølgelig) og når maskinen er blevet fodret nok med billeder af hotdogs og endnu flere billeder af ikke-hotdogs, lærer den sig selv hvad den synes, der er forskellen på hotdogs og ikke-hotdogs, så den fremover kan gætte selv ud fra det datasæt (dvs de billeder) den har haft lejlighed til at lære om (som den er blevet fodret med).
Prøv selv med ArtBot, som simulerer netop maskinlæring til billedgenkendelse.

Tre eksempler

Et eksempel på brug af billedgenkendelse er kameraet i brugsen, som kan kende forskel på  smilende og ikke-smilende ansigter:

Maskinen her sorterer de grønne tomater fra de røde, fordi den kan kende forskel på farverne.

I TV-serien Silicon Valley nævnes en “Not hotdog app” som jeg nævnede tidligere. Klippet viser nøjagtigt, hvor “dum” (eller præcis, om man vil) maskinen er.

1. Indledning

I februar 2019 gik SmartLearning online med censorkurset. I en dansk sammenhæng er det ikke ofte, at der udbydes online kurser, som er designet til selvstudie og som har nok kursister til at lave statistiske beregninger på de data der produceres. Sådan en chance kommer nok kun én gang, så den skulle ikke spildes, da den opstod: Nu skulle der læres om data fra undervisningsmaterialer og hvilke spørgsmål man vil kunne stille på baggrund af dem.

Oprindeligt blev censorkurset bestilt af Uddannelses- og Forskningsministeriets Styrelse for Forskning og Uddannelse som gav en række dessiner vedr. indholdet i kurset. Kurset blev bestilt efter et udvalgsarbejde, som kan læses om i “Et fremtidssikret censorsystem” (Undervisnings- og forskningsministeriet n.d.).

SmartLearning blev valgt, fordi SmartLearning allerede dengang havde omfattende erfaring med at producere materiale til og udbyde online uddannelser. Ud over dessinerne fik SmartLearnings direktør Tue Bjerl Nielsen og IT-didaktisk designer Mette Søgaard også lov at trække på en ‘arbejdsgruppe’, dvs. en medarbejder fra styrelsen og tre erfarne censorformænd udvalgt af styrelsens medarbejdere blandt frivillige censorformænd.

2. Forskningsspørgsmål/problem

Dessinerne havde ingen indflydelse på opsætningen af undervisningsrummet, så det kunne undersøges om forskellige kursistgrupper har forskellige forudsætninger og dermed også forskellige undervisningsbehov. Målet var, at det skulle foregå i baggrunden uden at forstyrre kursisterne unødigt. Opsætningen blev altså en måde at organisere kurset på, så det ville lette den planlagte undersøgelse af data.

3. Data fra kurset

Kurset består af et forløb, hvor det ene afsnit bygger videre på det næste i en logisk rækkefølge ift. kursisternes forståelse. I hvert afsnit er der, ud over gennemgang af emnerne, træningsmuligheder i form af quizzer. Formålet er erhvervelse/repetition af viden, kursisternes bevidsthed om emnet og om egen viden, samt i en enkelt øvelse at undersøge kursisternes mulige misforståelser ift. god adfærd (Moderniseringsstyrelsen, KL og Danske Regioner, 2017). Med god adfærd er det sådan, at der er ikke én korrekt måde at opføre sig på, men mange forkerte. Det kan være svært at fange ind i en simpel øvelse, som både er digital og selvrettende.

Den første aktivitet kursisterne møder er, at de skal vælge hvilken af fire censorgrupper de tilhører. De fire grupper er baseret på lovgivningsmæssige forskelle og er, i tilfældig rækkefølge, de erhvervs- og professionsrettede, de kunstneriske, de maritime videregående uddannelser og universiteterne. Derefter er der en test af paratviden, som består af 18 quizspørgsmål udvalgt tilfældigt blandt 20-35 spørgsmål alt efter hvilken gruppe kursisten har valgt. Testen af paratviden kan kun tages én gang. Efter at have gennemgået kursusmaterialet, får kursisterne stillet 18 tilfældigt udvalgte spørgsmål om de samme fire forskellige emner fra kategorierne med samlet 20-35 spørgsmål. Afslutningstesten bliver først åbnet, når alle emner som minimum er set af kursisten og kan prøves flere gange, hvis første forsøg ikke er tilfredsstillende.

Illustration 1: Bagsiden af en udprøvningstest fra censorkurset.

Kursisterne bliver således tvunget gennem materialet ved at aktiviteter og ressourcer vises og skjules for kursisterne alt efter hvilke betingelser de opfylder. Dermed bliver materialet adaptivt.

3.1 Lærer grupperne lige meget?

De 18 spørgsmål kursisterne får stillet dækker fire forskellige emner. To af emnerne er forskellige (men lignende) fordi der er forskellig lovgivning og forskellig definition af niveaubeskrivelserne i kvalifikationsrammens krav for de fire områder. To af emnerne er ens; god opførsel som censor og karakterskalaen er det samme for alle.

Opdelingen i fire emner muliggør, at der kan undersøges i forhold til de fire emner og at identificere emner, der trænger til uddybende materiale:

Tabel 1: Censorkursets fire faglige områder.

I skemaet er valgt at markere med grønt, hvor den korrekte besvarelsesprocent er >95%

3.2 Er der materiale, der kan fjernes eller som med fordel kan styrkes?

Her undersøges spørgsmålet med data fra emnet God adfærd. Emnet bygger på bekendtgørelse af forvaltningsloven (2014), God adfærd i det offentlige (Moderniseringsstyrelsen, KL og Danske Regioner, 2017) og Kodex VII (Finansministeriet, 2015). I skemaet er valgt at markere med grønt, hvor den korrekte besvarelsesprocent er >95% og hvis den korrekte besvarelsesprocent er <50% er markeret med rødt.

Tabel 2: Korrekte besvarelsesprocenter på specifikke spørgsmål.

3.3 Gennemførelsesprocent

De fire gruppers gennemførelse ligger på hhv. 70%, 53%, 72% og 32%. Når gennemførelsesprocenten beregnes for alle 4.122 kursister (dvs. også kursister, der ikke har registreret sig i en af grupperne) nås resultatet 50%.

4. Metode

Registrering af data om kursisternes interaktion med materialet er tænkt som en lejlighed til at undersøge om quizzerne har effekt ift. større viden og om der er misforståelser, der bør uddybes i materialet om God adfærd. Til dette arbejde bruges ukompliceret procentregning som belyser sammenhænge og ikke kausaliteter. Data er hentet fra undervisningsplatformen, hvor kurset ligger, dvs. Moodles quizzer, survey og deltagerlister. Survey er fuldt anonymiseret og lader (her) blot kursisterne vælge hvilken gruppe de tilhører.

Illustration 2. Kategorier og underkategorier i Censorkurset.

For at lette arbejdet med data er spørgsmålene lagt op i kategorier og underkategori.

Kun de to største grupper er beskrevet hér, da der ikke er data nok fra de to mindste af fire grupper til at tallene kan bruges til noget fornuftigt på grund af statistisk usikkerhed.

5. Analyse og diskussion

5.1 Lærer grupperne lige meget?

Set bort fra den betragtelige mængde kursusdeltagere, der udelukkende har meldt sig til men ikke har fuldført (50%) og de, der endnu ikke har fuldført, så ser det ud som om kursisterne i begge grupper får et højt udbytte af kurset målt som tilstrækkelig viden til at besvare quizzen korrekt (mellem 6% og 36% vækst i antal korrekte svar).

5.2 Er der materiale, der kan fjernes eller med fordel styrkes?

De to mindste grupper har for få deltagere til at give statistisk sikkerhed. Derfor er disse tal ikke afrapporteret. Men de viser de samme tendenser som de to store grupper af kursister.

Spørgsmålene 4, 10 og 11 lader til at være kendt stof af kursisterne. Spørgsmålene ville kunne fjernes til en næste iteration, hvis der var behov for pladsen. Omvendt kan spørgsmålene forblive i kurset, da materialet også er en gennemgang eller repetition af god adfærd. En tredje mulighed er at revidere, om spørgsmålene er ledende eller for lette, siden 100% af svarene er korrekte?

Spørgsmålene 3 og 9 kan der med fordel kigges på. Er spørgsmålene formuleret godt nok? Er svarmulighederne tilstrækkelige? Skal materialet gennemgås inden quizzen på en mere hensigtsmæssig måde?

5.3 Gennemførelsesprocent

Katy Jordan fra Cambridge University har i sin fritid i efterhånden i mange år samlet på data om fuldførelsen af MOOCs (Massive, Open, and Online Courses). Hendes tal viser, at det er væsentligt hvordan kursisterne bedømmes; automatisk, af medkursister eller af undervisere. På censorkurset bruges udelukkende automatisk bedømmelse.

Illustration 3: Completion rates (%) and assessment type, Jordan, 2014

Hvorfor er gennemførelsesprocenten på censorkurset så høj, når man sammenligner med Katy Jordans tal?

En mulig forklaring kunne være, at kurset er obligatorisk. I ministeriets oplæg er kurset ikke obligatorisk. Beskikkelse og evt. afbeskikkelse hænger ikke sammen med deltagelsen i kurset og kurset er tænkt som en generisk indføring, der skal suppleres af de enkelte korps. Så vidt vides er der to korps ud af mere end 130, hvor censorformandskabet som minimum har kendskab til kurset, der har gjort kurset obligatorisk for deres censorer. Censorsekretariaterne har mulighed for at fravælge at allokere ikke beståede censorer. Hvordan de øvrige korps tilbyder kurset til deres censorer eller om de gør det, er ikke undersøgt i dette arbejde.

6. Konklusion og perspektiver

Hvad kan indsigterne bruges til nu?

De individuelle kursisters resultater kan slås op af underviser/administration, som kan se hvordan det går kursisterne i forhold til læringsmålene. I censorkurset udløses et gennemførelsesbevis, hvis kursisten besvarer 16 eller flere af 18 spørgsmål korrekt til slut i kurset.

Indsigterne kan også bruges til at identificere ‘videnshuller’ hos kursistgrupper (fx den lave procentsats for korrekte svar i alle grupper for viden om kvalifikationsrammen ved test af paratviden), men også til identifikation af emner, der med fordel kan arbejdes videre med (fx illustreret med væksttallet for korrekte svar for viden om kvalifikationsrammen ved afslutningstesten, som nok er højt, men ikke lige så højt som væksttallet for viden om områdespecifik lovgivning.)

Hvad vil indsigterne bruges til med mere arbejde?

Dataindsigt kan bruges til A/B-test af materialet, så spild af kursisternes tid minimeres. Sådan en analyse af ‘instructional design’ arbejder jeg på et setup med på et andet kursus.

Grupper af kursister, fx defineret af et tidligere eksamensresultat, socioøkonomiske faktorer eller andet i kombination, kan af forskellige grunde få ringere udbytte af kurser end andre kursister. Hvis man kan identificere disse grupper vha. data fremskaffet fra fx survey eller andre datakilder, må man også kunne undersøge hvilke ‘videnshuller’ grupperne har og dermed hvor kursistforudsætningerne mangler, så der kan arbejdes målrettet på underbetjente gruppers tilbud.

De indsigter vil kunne munde ud i tillægsmateriale eller -muligheder planlagt som mastery learning (Bloom, 1984), didaktisk designede “learning paths” og multimodalitet, altså foretrukne måder at lære på, bestemt af kursistens forudsætninger, interesser og motivation i kombination. Altså adaptivt undervisningsmateriale. Alt i alt har det været lærerigt at udvikle censorkurset fra design til drift.

7. Litteratur

Bekendtgørelse af forvaltningsloven, LBK nr. 433 af 22/04/2014.
URL: https://www.retsinformation.dk/eli/lta/2014/433

Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational researcher, 13(6), 4-16.
URL: https://web.mit.edu/5.95/www/readings/bloom-two-sigma.pdf

Finansministeriet, 2015. Syv centrale pligter for embedsmænd i centraladministrationen — Kodex VII.
URL https://modst.dk/media/16963/kodex_vii.pdf

Jordan, K. (2014). MOOC completion rates: the data. 2013.
URL http://www.katyjordan.com/MOOCproject.html.

Undervisnings- og forskningsministeriet. n.d. Censorudvalget: ”Et fremtidssikret censorsystem”.
URL: https://ufm.dk/uddannelse/rad-naevn-og-udvalg/tidligere-rad-naevn-og udvalg/censorudvalget/dokumenter-og-analyser/microsoft-word-sidste nye-censorrapport-version-180117-docx.pdf

Moderniseringsstyrelsen, KL og Danske Regioner, 2017. God adfærd i det offentlige.
URL: https://www.modst.dk/media/17831/god-adfaerd-i-det-offentlige_web.pdf

Mette Søgaard
Cand.Pæd. i IT-didaktisk design og stud. datadrevet organisationsudvikling
SmartLearning.dk

Instruktioner til træningsøvelsen “Lav et script og tøm papirkurven i seks trin”

Når jeg laver demonstrationer af arbejdsprocesser på min laptop, vælger jeg i reglen en form for markering af curseren, så det er let at få øje på hvor jeg arbejder.
Når du ser filmen af hvordan jeg gjorde, så husk at sætte undertekster til, da filmen er uden lyd. Som seer kan du også ændre afspilningshastigheden når det er på youtube.

Udstyr: Laptop

Tak til

En stor tak til NORDPLUS (NPLA-2019-10070-Nordplus) for støtte til forskningsprojektet ”Adaptiv læring i sprogundervisning af voksne fagprofessionelle” og dermed til noget af arbejdet i denne artikel. En tak rettes også til Daniel Spikol, Malmø Universitet og Henrik Køhler Simonsen, SmartLearning for at have bidraget med gode diskussioner og input.

1. Indledning og problem

I en verden med stigende kompleksitet er både fagfaglige kompetencer og sproglige kompetencer i stadigt højere grad en forudsætning for at kunne samarbejde professionelt og bidrage til løsning af problemer.
Samtidig skæres til stadighed på f.eks. universiteternes undervisning i små sprogfag og træning af sprogkompetencer overlades til markedskræfterne. Derfor ønskes med projektet at undersøge muligheder for at sikre adgang til uddannelse og lave omkostninger uden at gå på kompromis med kvaliteten.

Valget af adaptiv læringsteknologi til sprogundervisning bunder i flere ønsker og forventninger til adaptiv læringsteknologis potentialer, nemlig

• at den lærende har mulighed for, uafhængig af tid og sted, at forberede sig i eget tempo med feedback på det ydede
• at den lærende uanset fagfaglige og kommunikative (sproglige) forudsætninger kan deltage uden at
  opleve at skulle lære noget “overflødigt”
• at uanset den lærendes udgangspunkt, har alle sammenligneligt vidensgrundlag, så de lærendes og underviseres fælles tid bruges optimalt. I projektet skelnes mellem viden, færdigheder og kompetencer
• at sikre høj kvalitet af undervisningsmaterialerne,
• at optimere uddannelsesdriften til gavn for både den lærende, uddannelsesinstitutionen og for samfundet

Den skandinaviske tilgang til at lære tænkes her som livslang læring og kompetenceudvikling for alle, dvs. formel efter- og videreuddannelse i kombination med undervisning i en stærk sektor for uformel folkeoplysning. Tilgangen bygger på læring for (hele) livet, dvs. målrettet den lærende som både borger i samfundet, som deltager på arbejdsmarkedet og som privatperson (Nordisk Samarbejde, n.d.).

Da fagområdet digital læringsteknologi er relativ nyt, er mange af fagtermerne engelske. Det er et valg ikke at oversætte dem til dansk, da oversættelse af fagord ligger uden for dette projekts sigte.

På baggrund af valget af adaptiv læringsteknologi til sprogundervisning ud fra de nævnte kriterier undersøges

1. hvad der kendetegner adaptiv læring i sprogundervisning og
2. hvordan det kan operationaliseres i et Learning Management System?

2. Metode og data

For at finde frem til en måde at bruge adaptiv teknologi i sprogundervisningen er der, baseret på analyse med Hiim og Hippes didaktiske relationsmodel (2007), valgt en kontinuerlig vekslen mellem analyse og afprøvning:

• Undervisningens mål er
  • Vokabularium om kunstig intelligens på et nordisk sprog som fremmedsprog
  • Fagterminologi og -forståelse på et nordisk sprog som modersmål.
  • Projektet benytter Den Fælles Europæiske Referenceramme for selvbedømmelse af sprogkundskaber (Europass.cedefop.europa.eu, n.d.)
• De lærendes meget varierende forudsætninger i forhold til både sprog og faglig viden
• Rammefaktorer omfatter bl.a.
  • Online teknologier og services er (næsten) uafhængige af tid og sted
  • Digitale teknologier og deres produkter består af tal og der kan dermed laves beregninger på produkterne/services
  • Computere repræsenterer i dag en enorm regnekraft og båndbredde, som er tilgængelig for undervisning i denne del af verden
  • Hver app, hver digital service, hvert program har egne “affordances”, dvs. Bowers (2008) udtryk lånt fra Gibson, der her dækker over en slags ‘oplevede funktionaliteter’ ved noget, der kan bruges som værktøj. Her: ”læringsaffordances” dvs hvilke læreprocesser, der lægges op til eller bedst understøttes
• Indhold tilpasses de lærendes sproglige og fagfaglige forudsætninger
• Læreprocessen, som i denne sammenhæng tænkes flipped (Sahin & Kurban, 2019), dvs. materialet tænkes ikke som noget, der skal stå alene, men skabe forudsætninger for yderligere undervisning
• Evalueringen som foregår løbende med afprøvninger, dataindsamling og feedback fra de lærende

Den valgte metode, der bruges til at finde frem til egnet teknologi, er at afprøve allerede kendte modeller og teknologier for adaptiv læring med særlig fokus på sprogundervisning af voksne fagprofessionelle

Det planlagte testforløb med forskellige grupper af lærende på hhv. Cphbusiness Academy, Sprogskolen i København, Erhvervsakademi Aarhus og Malmö Universitet er netop lige påbegyndt, og der er derfor endnu ikke indsamlet nok data.

Testforløbene forventes at give kvantitative data fra de lærendes interaktion med materialet. Interviews med og feedback fra de lærende forventes at give kvalitative data.

3. Teori

3.1. Vokabularieundervisning

Forståelse af begreber og træning af vokabularium (at huske ord) hører til nederst i Blooms taksonomi (Krathwohl & Anderson 2001). Der defineres “lower order thinking skills” som “husker” og “forstår”. Længere oppe på den taksonomiske skala kommer “anvender”, “analyserer”, “evaluerer” og “konstruerer”. Blooms mastery-baserede undervisning, for så vidt der er tale om at huske og at forstå, er ideel til automatisering af 1:1-undervisning med et digitalt undervisningsmiddel som adaptiv læringsteknologi, fordi at huske og forstå ord og begreber er kontekstuafhængige. Først ved anvendelse af ord og begreber i kontekst kommer teknologien for nuværende til kort.

Træningsøvelserne til sprogundervisning er inspireret af f.eks. MemRise, Babble, Lingio og DuoLingo og grupperet som i Europass.cedefop.europa.eu (n.d.). Alt efter teknologisk platform er forskellige træningsøvelser mulige og hensigtsmæssige:

• Forstå (lytte og læse)
  • Til at huske ord kan flashcards benyttes (modul “Flashcard” i Moodle)
  • Til at læse og forstå benyttes artikler fra relevante fagforeningernes hjemmesider, f.eks. IDA i Danmark og IVA i Sverige
  • Til at forstå ord som begreber kan veldesignede quizzer afdække misforståelser i Moodles quiz-modul
  • Til at lytte og forstå kan podcasts og andet lydmateriale bruges
• Tale (samtale og redegøre)
  • Til at lære at udtale ord korrekt kan lydfiler af ‘indfødte’ sammenlignes med optagelser af egen udtale bruges
• Skrive
  • Til at stave ord kan funktionaliteten “Short-Answer question type” i Moodles quiz-modul bruges
  • Til at anvende ord i sproglig korrekt sammenhæng kan funktionaliteten “Drag and drop into text” i Moodles quiz-modul bruges

Figur 1: Guide to the Danish ’nå’.

3.2. Adaptiv læring

“Adaptiv” betyder “tilpasningsdygtig” og i denne sammenhæng drejer det sig om læringsteknologi, der tilpasser sig den lærendes behov.

“Adaptive learning —or adaptive teaching —is the delivery of custom learning experiences that address the unique needs of an individual through just-in-time feedback, pathways, and resources (rather than providing a one-size-fits-all learning experience)” (SmartSparrow2019).

Figur 2: Technology adapting to student’s learning needs.

Figuren ovenfor viser forskellige aspekter af de lærendes individuelle behov, som kan understøttes af teknologi: ”Accessible teaching” (Home Office Digital, n.d.) tager udgangspunkt i mennesker med forskellige behov og peger på tekniske løsninger understøttet af W3Cs arbejde (W3.org, n.d.) ”Media for learning” refererer til brug af forskellige medier (tekst, audio, video, etc.), som kan vikariere for eller erstatte hinanden uden at den formidlede viden går tabt. Under ”Learning Paths” refererer ”Individualized goals” til den lærendes valg af relevant materiale, ”Instructional design” refererer til sekvenser ud fra didaktiske valg og ”Mastery learning” refererer til at identificere det lærte og træne det ulærte.

I projektet arbejdes med de aspekter fra illustrationen, som er under ”Learning paths”.

3.2.1 Individualized goals og den lærendes valg af relevant materiale

For at lade de lærende beholde agency, dvs “the human capability to influence one’s functioning and the course of events by one’s actions” (Bandura, n.d.) vælges i projektet at lade de lærende selv beslutte hvor omfattende kurset skal være og den oplevede sværhedsgrad. De får valget mellem forskellige “pakker”:

• Huske, forstå og anvende (tænkt til lærende med svensk eller dansk som modersmål, projektledere uden særlig faglig viden)
• Huske, udtale og anvende (tænkt til lærende med dansk eller svensk som andetsprog og med dyb faglig viden)
• Huske, forstå, udtale, stave og anvende (tænkt til de ambitiøse).

Den lærende modtager automatiseret formativ feedback efter deres øvelser. Resultatet af øvelserne kan indgå i samlingen af data til kvalitetssikring af undervisningsmaterialet og de “learning paths” der er valgt ud fra didaktiske overvejelser.

I dette projekt er fravalgt brug af et talegenkendelses-API, da kvaliteten af de afprøvede apps ikke har været tilstrækkelig.

3.2.2. Instructional Design og sekvenser ud fra didaktiske valg

Kunstig intelligens brugt som værktøj er ikke en del af projektet. Kunstig intelligens er det emne der undervises i, i dette projekt, og inferens er derfor et vilkår og samtidig et didaktisk valg, da vi vælger at lave læringsstier til tre grupper af lærende:

• Lærende med en programmeringsbaggrund
• Lærende med en datafaglig baggrund og
• Lærende med en mere generel baggrund, f.eks. projektledere.

Voksnes undervisning bør i højeste grad være relevant for den lærendes hverdag og praksis (Knowles, 1970). Samtidig er det væsentligt at planlægge undervisningen efter, at voksne lærer på forskellige måder, og hvad de bringer med sig af viden og kunnen har indflydelse på deres proces med at lære (Glaser, 1984). Derfor er der i dette projekt valgt IT-professionelle, som skal lære at tale om kunstig intelligens på dansk eller svensk.

Figur 3: Adapting and preconceptions.

Figur 3 er en illustration af opdelingen af ord og begreber, så ordene er samlet i emner med oprindelse inden for samme faglighed: Der er ord fra Data Science, fra Computer Science (datalogi), fra anvendelse af kunstig intelligens (Business Development) og ord, der vil kunne danne grobund for misforståelser, hvis den lærende ingen forudsætninger har fra de tre øvrige områder. Alle ord skal læres af alle de lærende, men i forskellig rækkefølge på grund af deres forskellige fagfaglige forudsætninger.

De første 26 ord som er udvalgt, er delt ind i moduler, der hver især består af 5-9 ord. Den lærende vil initielt blive præsenteret for et spørgsmål om hans/hendes baggrund og kurset vil begynde med det korresponderende modul: Computer Science Module for dataloger, Data Science Module for datascience-fagfolk og “Suitcase Words” (Minsky 2007) for projektledere for at synliggøre mulige (og forhåbentlig derfor undgå) misforståelser inden resten af kursets indhold præsenteres Glaser (1984)

Det ville have været optimalt at bruge epistemisk netværksanalyse til afgrænsning af vidensdomænet og derigennem at udvælge de mest relevante ord. Men det må blive i et andet projekt. Denne gang har vi lænet os op ad Elementsofai.com og Wikipedia.

3.2.3 Mastery learning og identificering af det lærte og træning af det ulærte

Adaptiv læringsteknologi kan ses som et skridt på vejen mod løsningen af Bloom’s two sigma problem (Bloom, 1984). Bloom beskrev hvordan han havde målt effekten af

• klasserumsundervisning (1 underviser, 30 lærende) med forelæsninger, løbende test og karakter,
• klasserumsundervisning (1 underviser, 30 lærende) med forelæsninger, løbende test med
  efterfølgende feedback og hjælp til at forstå det ikke-mestrede
• 1:1 undervisning (1 underviser, 1-3 lærende) med undervisning, løbende test med efterfølgende
  feedback og hjælp til at forstå det ikke-mestrede (tutor)

Bloom fandt, at 1:1 mastery-baseret undervisning (dvs. hvor den lærende først bliver introduceret til et nyt emne, når han/hun har opnået den ønskede grad af mastery inden for det emne, som anses for forudsætning for forståelse for det næste emne), havde effekt på op til to standardafvigelser i den afsluttende summative test af de lærende (Bloom, 1984).

”Frequent formative evaluation tests pace the learning of students and help motivate them to put forth the necessary effort at the appropriate time. The appropriate use of these tests helps to insure that each set of learning tasks is thoroughly mastered before subsequent learning tasks are started”, (Bloom, 1968).

Feedback på formative evalueringstests i 1:1-form var umådelig dyrt at skalere, da det var underviser-afhængigt og forbundet med manuelt rettearbejde. I dag giver en digital test af mestring af viden og forståelse med tilhørende feedback ikke mange arbejdstimer for underviser når testen er produceret, hvis testresultaterne præsenteres på en hensigtsmæssig måde for underviseren.

4. Konklusion

Kendetegnende for adaptiv læringsteknologi til sprogundervisning er teknologiens tilpasning til de lærendes behov. I dette projekt indsnævres til Learning Management Systems muligheder for at lave ”Learning Paths”. På baggrund af den opstillede analyse synes det inden for rækkevidde at foreslå en model for brug af adaptiv læringsteknologi, som ikke strider imod den skandinaviske tilgang til livslang læring og kompetenceudvikling for alle lærende som borgere, som deltagere på arbejdsmarkedet og som privatpersoner.

Der vil ikke blive udviklet en model uden underviser, da automatiseret undervisningsmateriale for bl.a. sprogundervisning primært egner sig til videnstilegnelse, dvs ”huske” og ”forstå”, og ikke til træning af færdigheder eller kompetencer.

Videnstilegnelse i form af fagfagligt vokabularium på dansk eller svensk kan gøres ved at benytte de indbyggede adaptive muligheder i Learning Management Systems for

• individualiserede mål, for
• sekvenser valgt ud fra didaktiske kriterier og for
• ofte at give automatiseret formativ feedback til de lærende,

hvilket understøtter mastery-learning.

5. Perspektivering

Når tilstrækkeligt med lærende har været gennem et kursus, vil det være muligt at lave analyse på de tre aspekters kvantitative effektivitet.

Litteratur

ALBERT BANDURA Agency | Psychologist | Social Psychology | Stanford University | California. Retrieved 23 February 2020, from https://albertbandura.com/albert-bandura-agency.html

Bergenholtz, H., & Tarp, S. (Eds.). (1995). Manual of specialised lexicography: the preparation of specialised dictionaries (Vol. 12). John Benjamins Publishing.

Bloom, B. S. (1968). Learning for Mastery. Instruction and Curriculum. Regional Education Laboratory for the Carolinas and Virginia, Topical Papers and Reprints, Number 1. Evaluation comment, 1(2), n2.

Bloom, B. S. (1984). The 2 sigma problem: The search for methods of group instruction as effective as one-to-one tutoring. Educational researcher, 13(6), 4-16.

Bower, M. (2008). Affordance analysis–matching learning tasks with learning technologies. Educational Media International, 45(1), 3-15.

Europass.cedefop.europa.eu. (n.d.). Den Fælles Europæiske Referenceramme. [online] Available at: https://europass.cedefop.europa.eu/sites/default/files/cefr-da.pdf [Accessed 23 Feb. 2020].

Hilde, H., & Hippe, E. (2007). Læring gennem oplevelse, forståelse og handling. København: Gyldendalske boghandel.

Home Office Digital, D., n.d. Designing For Accessibility. [online] Ukhomeoffice.github.io. Available at: <https://ukhomeoffice.github.io/accessibility-posters/> [Accessed 23 February 2020].

Krathwohl, D. R., & Anderson, L. W. (2001). A Taxonomy for Learning. Teaching, and Assessing: A Revision of Bloom’s Taxonomy of Educational Objectives.

Nordisk Samarbejde. n.d. Om Nordisk Netværk For Voksnes Læring (NVL). [online] Available at:
<https://www.norden.org/da/information/om-nordisk-netvaerk-voksnes-laering-nvl> [Accessed 23 February 2020].

Minsky, M. (2007). The emotion machine: Commonsense thinking, artificial intelligence, and the future of the human mind. Simon and Schuster.

Şahin, M., & Kurban, C. F. (2019). The new university model: flipped, adaptive, digital and active learning (FADAL).

W3.org. n.d. Accessibility – W3C. [online] Available at: <https://www.w3.org/standards/webdesign/accessibility> [Accessed 23 February 2020].

Fra

Forsøg med uddannelsesdigitalisering og uddannelsesformater
Erfaringer fra den digitale frontlinje i erhvervsakademisektoren
ISBN: 978-87-7209-369-7
Printed by: SL grafik, Frederiksberg, Denmark (www.slgrafik.dk)

Dear reader and fellow educator,

You and I both have heard the tech-evangelists preach all sorts of blessings from the Digital Realm.

It seems there is no end to the fabulous results if just computers are used for teaching.

The tech-evangelists, who develop their visions in PowerPoint, make it all seem so easy. That is not my experience and I have come to suffer from PowerPoint-fatigue! Designing and producing teaching materials occasionally feels more like very hard work.

After having seen and heard numerous magical presentations by commercial companies, I have grown a wish to find out if the magic is accessible to us “mere mortals” (aka non-techies with a tight budget) without paying something equivalent to the GDP of a mid-sized country. Annually.

My quest is to go behind the PowerPoint visions with pretty pictures and optimistic estimates of effects. What can I actually DO myself? Can I make it work?

The focus needs to stay at the student’s and educator’s needs and compare those to the educational affordances of the technology. Not the other way around IMHO.

One of the interesting technologies in digital teaching and learning is Adaptive Learning Technology and I hope it one day will help educators solve Bloom’s Two Sigma-problem. That would be a dream come true! Imagine every single pupil and student having access to mastery learning in combination with personalized 1:1 teaching – whether by human or computer or better yet: by both in combination.

But for personalized teaching and learning at a low cost to be feasible software has to be money-wise reachable, easy to use for the designer and has to make pedagogical sense.

Moneywise reachability

Open Source Software can be free and there are several options available (in no particular order):

• Alosi at alosilabs.org?
• Concerto at concertoplatform.com?
• Scale at viseyes.org?
• Adapt?
• Functionalities in LMS’s?
• Other?

Please, please let me know if you hear of any other open-source, free software for adaptive teaching that I can try out.

Easy to use for the designer

Some of the mentioned software is rather hard to use and the average educator is not likely to give it a try, I guess. Then it struck me: I am an ICT-based Educational Designer and not a computer scientist or data-anything. I am a self-proclaimed superuser, thou! If I (who majored in Arts) can describe how I make any software work (in case I succeed installing it, that is) you can make it work too!

The first step for me is to learn basic Linux. Done!

The second step is to test and review the software and document the process. That is my work in progress.

Pedagogical sense-making

It is not enough for the technical solution to be available and affordable. Using technology needs to make pedagogical sense in the teaching and learning context. Technologies are by definition tools; suitable for different tasks. Teaching chess is not the same as teaching ballet or German grammar. The three scenarios call for different teaching tools.

EdPlus at Arizona State University has developed an adaptive biology degree (http://bit.ly/30lJL4Z) and the University have good results using Adaptive Learning Technology in combination with blended learning. Their approach using the bottom of Bloom’s taxonomy for Adaptive Teaching makes perfect sense to me when Bloom’s Taxonomy is appropriate. (illustration is © Arizona State University – thanks for letting me use it!)

Do you know of other educational institutions using a sensible pedagogical model for adaptive teaching?

The questions I am interested in when looking into the software are

1. What are the pedagogical affordances of the platforms?
2. What kind of learning designs can Adaptive Learning Technology be suitable for?
3. What pedagogical taxonomies can be used?
4. For what subjects?
5. What is the algorithm behind any given platform, why is it chosen, and does it have pedagogical implications? Bayesian Knowledge Tracing? Item Response Theory? Rasch? Other?

Am I missing out on a question or two? What do you think I need to investigate?

What are your experiences? Please help my quest by commenting, liking and sharing

”Adaptiv læring i sprogundervisning af voksne fagprofessionelle” blev støttet af NORDPLUS (NPLA-2019-10070-Nordplus) i SmartLearning regi

“The scope of the project ”Adaptive Learning Technology in Language Learning for Professionals” is to find adaptive features inside the Learning Management Systems suitable for language learning and to plan for flipped and adaptive teaching in Danish or Swedish.”

Dette forløb, som ikke skal ses som et selvstændigt kursus, men pædagogisk set som et supplerende element og teknisk set som er et “Proof of concept”, skal bibringe kursisterne nogle få ord på dansk om kunstig intelligens.

En datalog, en projektleder og en data scientist har forskellige faglige behov for at kunne kommunikere. Alle tre er tænkt som fagfolk med dansk (seller svensk) som andet eller tredje sprog.

For at lade kursisten opleve selvbestemmelse kan han/hun vælge mellem at

• Huske, forstå og anvende (tænkt til lærende med svensk eller dansk som modersmål, projektledere uden særlig faglig viden)
• Huske, udtale og anvende (tænkt til lærende med dansk eller svensk som andetsprog og med dyb faglig viden)
• Huske, forstå, udtale, stave og anvende (tænkt til de ambitiøse).

De tre faggrupper har også forskellige faglige forudsætninger. For at lade kursisterne begynde med noget de i forvejen kender fra deres fag, opdelte jeg ordene i fire grupper. Alle kursister skal igennem alle ordgrupper, men

• det første de møder er ord fra deres egen faglighed.
• Den næste ordgruppe er “suitcase words”*.
• Ordgruppe tre og fire, som er ord fra de to andre fagligheder, kommer derefter.

Ud over selvevaluering med quizzer og andre aktiviteter, har jeg også optaget fire kollegers forskellige udtale af ordene, som kursisten kan lytte til og sammenligne egen udtale med.

*”Suitcase words” tilskrives Martin Minsky, som i The Emotion Machine beskriver ord, der kan have forskellige betydning alt efter kontekst.

For mere information, kan du læse en artikel jeg skrev på dansk – her.

Censorkurset blev bestilt af Styrelsen for Forskning og Uddannelse bestilt efter et udvalgsarbejde, som kan læses om i “Et fremtidssikret censorsystem” (Undervisnings- og forskningsministeriet 2016) og i februar 2019 gik SmartLearning online med censorkurset.

Et af målene var at lave et setup, så forskellige kursistgrupper (fire forskellige censor-lovgivninger for de maritime, de kunstneriske, de erhvervs- og professionsrettede uddannelser og for universiterne) kun ser de materialer, der vedrører dem. Det lykkedes.

Da undervisningen primært dækker lovstof var et andet mål at styre materialernes frigivelse, så jeg kunne opbygge en fremadskridende fortælling i stedet for blot at give dem alle materialer og en test. Forløbet blev med fokus på deres censorroller som både faglige bedømmere og som beskikkede censorer samt forløbet før, under og efter eksamen. Det lykkedes også.

Her er hvordan jeg gjorde:

Første aktivitet tilpasser kurset til kursisten

Valget tilpasser undervisningsmaterialerne til den lovgivning, som kursisten er censor under.

Indstillingerne for  “Kvalifikationsramme” viser det meget godt:

“Kvalifikationsramme” åbner først, når kursisten har gennemført den aktivitet, der kommer inden “Kvalifikationsramme”. “Kvalifikationsramme” er en fælles tekst og to forskellige ressourcer, hvor kursisterne kan læse det, der er relevant for dem ud fra det valg de har lavet i første aktivet.

Dataindsigter

I en dansk sammenhæng er det ikke ofte, at der udbydes online kurser, som er designet til selvstudie og som har tilstrækkeligt mange kursister til at lave statistiske beregninger på de data der produceres og opsamles.

Det ene jeg gerne ville undersøge var, om kursisternes læringsforudsætninger og testresultater viser sammenhæng. På den baggrund fik jeg lov at sætte en survey med otte spørgsmål ind på kurset. Jeg har en forventning om, at læringsforudsætningerne er forskellige fra undergruppe til undergruppe og på tværs af faglighederne. Foreløbigt arbejder jeg med hypoteser om

• to undergrupper vedr motivation forventes at være aftagercensorer og institutionsansatte
• der vil være forskel vedr selfefficacy på tværs (selvover- og undervurdering)
• der vil muligvis være forskel i forforståelsen af censorgerningen hvorfor håber jeg at kunne “mine” ud af tallene hvor materialet med fordel kan nuanceres, uddybes eller forenkles for at gøre op med misforståelser og indlære aktuel viden

Det andet jeg ønskede at få indblik i var, om jeg kunne lave effektmålinger på kursusmaterialerne. Det kræver en før- og en eftertest, som jeg satte op.

Læs “Dataindsigter efter 4.000 kursister” for en beskrivelse af indsigterne.

PS: Gennemførelsesprocenten var 50%, da jeg skrev på LinkedIn. For et self paced kursus (dvs uden kontakt til hverken medkusister eller til underviser) er det en høj gennemførelsesprocent! Jeg har nu en mistanke om, at det primært er et spørgsmål om en kursistgruppe med et højt ambitionsniveau og pligtfølelse og at nogle af censorkorpsne har krævet gennemførelse af kurset.

Formål med undervisningsvideoer er fx

• explainer
• tutorials
• indflyvning til et emne
• en ekspert deler viden ud

Der findes en del eksperter, der mener alt muligt om hvornår og hvordan video er bedst. Hvis du er underviser tænker jeg, at det er op til din didaktiske analyse at vælge om det er den ene eller den anden anbefaling du følger: Videoer på 2-5 minutter er den rigtige varighed for nogle kursister om nogle emner og det samme kan 1½ time være for andre kursister eller de samme kursister om andre emner. Hvis du er producent, så lyt til din underviser.

Du kender det fra dig selv hvor lang en video må være!
Emnet, som du ved en masse om i forvejen, er fortryllende at fordybe sig i, hvis videoen (eller hvilket medie der nu bruges) er formidlingsmæssigt godt håndværk. Samtid er en video på 1½ minut være overvældende, hvis du er på bar bund om emnet.

I denne video taler Jan Kristiansen og jeg om at arbejde med video i undervisningen. Arbejdsprocessen omkring videoproduktion og den senere brug af videoer kan tjene to formål:

• Videoerne kan bevare underviserens pædagogiske frihed til at vælge og vælge fra og
• videoerne kan være planlagt med mulighed for løbende rettelser for øje ift hvad seertal fortæller os om hvad der fungerer og hvad der ikke fungerer.

Se mere om Jans arbejde på forklarmiglige.dk.

Forklarmigliges erfaring er, at det ikke handler om længden af undervisningsvideoen, men om videoen holder sig til ét emne og der ikke bringes uddybende eksempler.

Formater

Forskellige videoformater kan noget forskelligt. Nogle gange er det bedst med et menneske på skærmen, andre gange forstyrrer det.
Det er din pædagogiske indsigt og dit didaktiske valg om det ene eller andet er mest hensigtsmæssigt.
Men videoformidling er også nogle gange “det muliges kunst” fordi en dyr produktion ville have været at foretrække, men ikke var en mulighed. Så prøv noget andet. 

Det begynder og slutter med læringsmålene

Dit didaktiske valg skulle gerne afspejle, at videoen skal indgå som en del af undervisningsmaterialerne, der er til rådighed for kursisterne. Det er dig, der kender emnet, kursisterne og det er dig, der ved hvad du har til rådighed af kvalitetsmedier (video, tekst, podcast etc) om emnet. I stedet for at tænke antal minutter er min at befaling at lægge vægt på pædagogisk formidlingshåndværk og risiko for kognitiv overload hos kursisterne med udgangspunkt i, hvad kursisterne skal have ud af kurset.

PS: Call to action!

Brug sidst i videoen til at lave en lille cliffhanger om “næste kursus” og hvorfor det (et eller flere kurser) er relevant for kursisten at melde sig til.

Med baggrund i en definition af konflikt og konflikthåndtering fundet hos BFA Handel har vi lavet et forløb, hvor kursisten styres gennem materialerne og bliver spurgt til egne erfaringer og reaktioner. Disse besvarelser kan bruges af

• kursisten for at få indsigt i egne blinde vinkler
  • til sammenligning med andres anonyme besvarelser (hvis en større gruppe tager kurset)
• en konsulent/nærmeste leder/anden underviser for at få indsigt i kursistens besvarelser i forbindelse med sparring.

Poster presented at LASI2018, Aalborg University, Copenhagen

By Soegaard, Mette, Cphbusiness, Copenhagen, Denmark

Introduction and problem

Using software for word processing affords i.e. writing. Using that tool does not require the same amount of manual dexterity nor the same eye-hand coordination as writing with a pen on paper. What else changes, when using digital tools for learning?
If the digital tools in and off themselves offer affordances for some learning activities and not requiring other activities one must assume the chosen pedagogy is mirrored in the students’ use of digital tools and consequently the learning outcome.
Educational design needs to take both the formal and the informal teaching/learning provided by the tools into account.
This poster suggests one way of mining for questions to be examined further in regard to the European Commission’s “Key Competences for Lifelong Learning”

Methodology and Empirical Basis

A survey (N=375) was made in regard to the use of software for study purposes among students and teachers at two universities in Denmark. The different types of software were analysed in regard to Learning Affordances supporting the Key Competences for Lifelong Learning.

Theory

I used the European Commission’s “Key Competences for Lifelong Learning” (EUR-Lex, 2006) dissolved into required learning affordances (Bower, 2008) to triangulate the qualitative data (Jansen, 2010) with Bower’s affordance analysis e-learning design methodology (Bower, 2008), looking for outliers

Figure 1: Affordance analysis e-learning design methodology (Bower, 2008) with my notes

Results

Here I (Soegaard, 2016) report two correlations between study program and use of digital tools with significant effect size:

• Video conference is being used more by one study program (47.4% against 27.6% on average). The study program is an online program, using video conferences as one primary way of communication between students and staff and students in study groups.
• The affordance “search-ability” did not show significance in itself, but the tools used for searching did: The use of Wikipedia was on average 25.4%, but students from one study program did not mention using it. The use of library databases was on average 10.2% and one study program reported using it significantly more with 27.8%

Analysis and Discussion

The reporting of one tool over another does not imply how the tool is being used.
The use of video conference in an online masters program is an unsurprising pedagogical choice and might be indicated in the numbers.
If use of search engines is tied to critical thinking, it might be worth examining the pedagogy of the study programmes further and find out if the numbers show choice or hidden bias.

Conclusion

This poster does not claim to report any results of validity!
If triangulating European pedagogical goals with learning affordances at the used tools reported in the survey and qualitative statistical analysis
results in a glimpse of the pedagogy and biases, the procedure could be suggestion for a stepping stone to further qualitative inquiries prior to
isolating variables to be quantitatively verified.

Acknowledgement

Thank you Pantelis Papadopoulos for encouraging me to mine the data set as well as supervising me as I wrote my master thesis.

Literature

Bower, M. (2008). Affordance analysis–matching learning tasks with learning technologies. Educational Media International, 45(1), 3-15.
EUR-Lex – 32006H0962 – EN – EUR-Lex. (2006). Retrieved from https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=celex%3A32006H0962
Soegaard, M. (2016). From Students to Lifelong Learners: How the Offered Affordances of Digital Personal Learning Environments Support the Students. Master. Aarhus University.
Jansen, H. (2010). The logic of qualitative survey research and its position in the field of social research methods. In Forum Qualitative
Sozialforschung/Forum: Qualitative Social Research (Vol. 11, No. 2).

Den viden og de færdigheder vi som voksne har automatiseret kan stå i vejen for at vi lærer nyt. For at vi kan lære nyt, er det nødvendigt med bevidsthed om, at det vi ved i forvejen i denne nye sammenhæng er forkert og viden om, hvad det nye rigtige er. Derfor har vi arbejdet tæt med erfarne praktikere for at identificere uerfarne praktikeres “almindelige” misforståelser, som vi sørger for at adressere og forklare.

Forberedelse

På kurset gennemgås de konkrete handlinger, i hvilken rækkefølge ting skal ske, udløseren for hvor og hvornår kursisten skal gøre noget bestemt og hvorfor det er væsentligt at vide for kursisten. Der er quizzer undervejs i materialet til styrkelse af hukommelsen og sikring af korrekt indlæring.

Præsenter

Kurset er tænkt som undervisningsmateriale, som på ingen måder kan stå alene. Quizzer er godt til at sikre begreberne er på plads, men rækkefølgen testes bedre ved at referere det lærte til sin træner.

Afprøv

Dette trin er den fysiske træning.

Dialog med nærmeste leder

Når det nye er trænet skal der gerne være feedback fra den nærmeste leder, så den korrekte adfærd sikres forankret i praksis.

Pædagogikken

• Læringsrækkefølgen er logisk bygget op og når kursisten har lært én bid af stoffet (ved at tjekke sig selv i quizzen og der er fulgt op i dialog med nærmeste leder) åbnes op for den næste bid af stoffet.
• Refleksion: I teksterne lærer kursisten hvorfor han/hun skal gøre noget bestemt. Det kan kursisten øve dig på.
• Tekst og video med undertekster (og evt oplæsning) understøtter forskellige måder at lære hvad kursisten skal gøre.
• Repetition styrker hukommelsen med quiz.
• Adfærdsudløser: Kursisten lærer hvor eller hvornår han/hun skal gøre noget bestemt.
• Dialog med den nærmeste leder om hvordan det går med at overføre det lærte til praksis.

Læringsmål

• Kursisten lærer hvad han/hun skal gøre i hver sluse.
• Kursisten lærer hvordan han/hun laver en korrekt bænkovergang.

Oplæg ved Anders Koed Madsen og Anders Kristian Munk fra TANTLab på Aalborg Universitet, Sydhavn i København, fredag den 25. August kl. 13-15:

Dagens emne var om ukurant data og om digitale spor af hverdagen, som ofte ender “i skuffen”, fordi de færreste organisationer ved, hvad man kan bruge de data til eller hvordan man høster informationerne.
Oplægget handlede om hvad data kan bruges til med de tre humanistiske synsvinkler; hermeneutikken, den narrative tilgang og den kritiske humanists tilgang.

Hermeneutikeren tænker både “big data” og “thick data”, altså de digitale, ukurante data og etnografiske indsigter. Der veksles hele tiden mellem en kvalitativ tilgang for at finde “bedre” målepunkter end de eksisterende og få disse målepunkter valideret kvantitativt.

Den narrative tilgang arbejder med at binde emner, ting, data sammen på nye måder til nye historier: Vi er alle en del af vor institutions logikker og ser verden gennem dé briller. Det skaber en silo-effekt, som man kan arbejde på at komme væk fra ved at “measure what you care about”. Her har man mulighed for at måle og visualisere dynamikker, relationer, nuancer og diversitet.

Den kritiske humanist bruger data som en øvelse i distance og nærhed og bruger data som en måde at lukke journalisternes maskinrum op.

Disse humanistiske tilgange til mixed methods, hvor foredragsholderne anbefalede “participatorisk data design” er måder at tage et begreb og operationalisere begrebet til kvantificerbare metrics (målepunkter).
Så, som altid, er nøglen til data hvilke målinger der bruges og hvordan data derfra sættes sammen til informationer, som vi kan drage nytte af.

If you wish to, you can make quantitative statistical calculations to find the p-value for correlation between the arrival of both babies and storks. It might be small, but I’m sure it is there.

Now qualitative statistics look at the baby/stork-challenge slightly different and make the variables interchangeable asking: is the stork bringing the babies or are the babies bringing the stork? I am sure we can calculate both p-values.

Both quantitative and qualitative statistics use effect size calculations, and this is where it is revealed: there could be an unregistered variable or more, better predictors for both the arrival of storks and babies because the effect size is not impressive. If you correlate storks arriving in Denmark and season and if you correlate babies arrival with pregnancy the effect size will tell you, you are on to something!

When it gets more complicated than storks, babies, seasons and pregnancies, statistics can show relationships between variables, it can show differences between groups of data, it can be descriptive and sometimes even make predictions. Qualitative statistics are well suited for studying diversity in a population and quantitative statistics are well suited for studying distribution.

Parameters define the observed population ie “storks” and “babies”. In another survey with a larger population including the first population, the same parameter is a variable, ie “migratory birds”, “newborn mammals”.

Variables are the what we observe and in qualitative statistics, we use two different kinds of variables: independent and dependent variables. In qualitative statistics, you can choose freely between the different variables as dependent or independent in relation to each other (babies bringing storks or storks bringing babies).

Levels of measurement are describing how we measure:

The qualitative level of measurements (that can’t be measured, but observed or counted) are based on categories of data: binary categories (ie “pregnant or not”), nominal categories (unordered; ie mammals, birds, reptiles) and ordinal variables being like nominal categories that can be ordered logically (ie babies -> toddlers -> children).

Descriptive statistics

Qualitative data can be quantified and described in basic features such as a ranked (in %) and central tendency “mode”, the most frequently observed variable, instead of “mean”, the calculated average or “median”, the middle value.
Descriptive statistics are very well suited for graphical presentations.

Testing a hypothesis (Asking, if you are right in assuming the population looks like “this”?)

You assume the world can be described in a certain way, you have a model of the world, so to speak. Now you want your data to be compared to the model to see if it fits or at least how well it fits:

Null Hypothesis is the hypothesis “there is no difference”.
Significance Testing is using p-value (“p” is for probability) to determine if the variables’ distribution is statistically significant.
Qualitatively defined samples (groups) have no normal distribution, therefore I would like to test for independency between groups and rank samples.
I use chi square test to test for independence between variables (my Null Hypothesis being “there is no common distribution (no common dependency) between the different groups in my dataset”).
If the likelihood (probability) is greater than 5% (p > 0.05) the assumptions for the Null Hypothesis is said to be violated and we can reject it. The test indicates that the found differences (rejected null hypothesis) did not occur by chance, but does not indicate the size of the effect.
Or explained simply: there is a statistical significance between two or more groups and what they have reported regarding their use of digital tools though we do not know why.

Effect size is a calculation on how strong a significance is. Until the effect size is 100% (ie: all twins have or have had at least one biological sibling) there is always a reason to ask more questions! Any statistical statement with an effect size of less than 100% is “provisional best explanation”

One sample T-test

Test-retest reliability lies in the description of the procedure.

Triangulation is a very pragmatic mixed method approach to validate findings with the use of several qualitative methods for the same subject.

Data mining for learning analytics:

Data mining is having one or more sets of data, asking the data what answers it can come up with.

In data mining, statistical variables are called features.
The true art is to find relevant features to examine to find new interesting answers.
In the world of Big Data, you can get data from all sorts of sources. You choose! But is the data relevant? Is the data of quality? Is the data available?
Can twitter scrapings be used as a source for learning analytics? Which features are signs of learning?

All this will be continued.

Mit fjolle-eksempel på, hvordan datamining skal forstås er, at man kan lede efter mønstre i målinger vedr storkes og børns ankomst til denne del af verden. Der er en (statistisk) sammenhæng, da flere børn bliver født om foråret end resten af året. Deraf kan man ikke slutte, at børnene kommer med storken, men udlede spørgsmål som opstår ved at identificere sammenhængen:

• Kommer børn med storken?
• Er det storken, der kommer med børnene?
• Eller er der en tredje variabel, som ikke er med i datamaterialet?

Jeg bruger eksemplet på trods af hvor fjollet det er, fordi det pinefuldt tydeligt viser hvor begrænset undersøgelser er af det spørgsmål der bliver stillet. Eller som Picasso sagde: “Computere er nytteløse, de giver kun svar”

Til denne øvelse udvalgte jeg tre måneders tweets uden retweets med hashtag #SkoleChat fra november 2016, december 2016 og januar 2017.

November blev gennemgået først, samtlige hashtags registreret med antal forekomster.
Derefter samlet (#DKPol og #DKPolitik blev samlet, eks.v.). Også formodede slåfejl blev samlet (#DKopol) Efter hashtags var samlet, var der 513 forskellige hashtags registreret.

Hele listen kan ses her.

De hashtags, som kun var nævnt 1 gang i november måned, blev slettet

December og januar blev gennemgået med udgangspunkt i de hashtags, der var nævnt mere end en gang i november. Hvis et hashtag nævnes mindre end to gange i en af de to følgende måneder, blev det også slettet fra listen.
Sådan endte listen over hashtags med 47 hashtags og viser nu de hashtags, der vedvarende er blevet brugt mere end én gang pr måned over de tre udvalgte måneder. Det vil ikke give mening at se listen som en del af en længere sekvens, da der med de valg jeg har truffet ikke er mulighed for at et nyt, vægtigt hashtag dukker op. Listen er et nedslag i tid og viser udelukkende hvilke hashtags, der blev brugt mest og stabilt over en tre måneders periode.

Jeg har ikke gennemgået *hvem*, der afsendte, links væk fra twitter, billeder, retweets, dialoger mellem brugere eller andet. KUN hashtags. Det er et fravalg med konsekvenser, mange mønstre forbliver uafdækket.

De mønstre jeg fandt i top 5, optalt, (se regnearkene) giver anledning til at stille spørgsmål som:

• Der er et vist sammenfald mellem #SkoleChat, #GymnasieChat og #BhvChat. Hvad er fælles for de tre hashtags? Personer, emner, andet?
• Der er sammenfald mellem #SkoleChat på den ene side og #DKPol og #UddPol på den anden? Er det politikere og/eller skolefolk, der debatterer under #SkoleChat?
• Med de hashtags der bruges mest, er der også pædagogisk, faglig eller anden videndeling på microbloggen #SkoleChat og hvis, hvordan organiseres denne viden?
• Hashtags relateret til 21 century skills er med alle tre måneder, men rigtig mange gange i december. Hvad skete der?

Det, der debatteres under top 7, procent, (se regnearkene) lader til at være:

• Det samme som på talt top 5 minus 21 century skills og plus
• SkolePol
• KomPol
• EdTech

Er det også dit indtryk, kære læser?

Hvilke spørgsmål synes du, at jeg har overset?

Hvad tænker du, at datamining som metode kan bruges til i uddannelsessammenhæng?

Næste trin bliver at lave kvalitativ statistisk analyse af materialet og se, om der er sammenhænge og hvis, hvor stærke de er.

For mig er spørgsmålet enten dybt, dybt ironisk eller ligeså naivt.

Kæresten og jeg var inde at se “Citizenfour”, Snowden dokumentaren, og grinede lidt af en mand med tin-foil-hat på (og mon ikke det var derfor han havde den på i biografen) da vi ankom. Vi grinede ikke, da vi gik derfra igen…
Nogle af de pointer jeg tog med mig fra filmen var, at vi almindelige forbrugere SKAL forstå det grundlæggende om algoritmerne, som både bruges af google, facebook og alle andre med adgang til metadata og bigdata.
Fordi det er ikke kun en måde at skræddersy vore søgeresultater og hvilke reklamer vi får vist. Det er på sin vis ok, at jeg ikke har køb-billig-benzin-reklamer på min brugergrænseflade, når jeg nu ikke er bil-ejer..
MEN medaljen har den bagside, at hvis FB (og sikkert også andre) sorterer hvilke venners opdateringer jeg primært ser i min stream ud fra hvor mange fælles likes vi har, vores politiske overbevisninger eller andet.

Det er et fundamentalt demokratisk problem, hvis vi ikke er klar over eksistensen af og i kontakt med mennersker, der tænker anderledes end vi, folk, som har andre levevilkår osv.
Man taler om “filterbubbles” som et fænomen.

Linkability handler om at sammenkæde “ejerskaber”. Dvs et bestemt kreditkort tilhører den samme person som en bestemt mailadresse, en facebook-konto, et ansigt og en stemme (ALT kan genkendes digitalt med stor (endnu ikke 100%) træfsikkerhed og vi har kameraer overalt i det offentlige rum), et chatnavn, en gps i telefonen, en app…
Man får altså mulighed for at backtracke folks bevægelser og omgangskreds og kommunikation, hvis man har gemt den slags data. Og denne linkability bliver VILDT uhyggeligt, når disse potente værktøjer er i hænderne på organisationer, der bruger informationerne uden om retssystemet, som Snowden-filmen påstår/dokumenterer det gøres.

For mig er der en grundlæggende to måder at bryde loven på: kriminelt, som skal stoppes og med civil courage, hvor det ikke er for egen vindings skyld man bryder loven. Som udgangspunkt skal loven naturligvis holdes! Men der findes tidspunkter i historien, hvor “systemet” er blevet inhumant og ikkevoldelig modstand er på sin plads. Det placerer Snowdon som frihedskæmper.

“So ein Ding”, Danmarks Radio, lavede en udsendelse om privatliv i 2014. Brug de 28 minutter på at se udsendelsen, den der det værd.

Webstedsadresse er: https://www.brejner.online
v/ Mette Søgaard
Teglgårdsvej 601 3. th
3050 Humlebæk

Hvilke personlige data vi indsamler og hvorfor vi indsamler det

Kommentarer

Når besøgende skriver kommentarer på webstedet, indsamler vi de data, som vises i kommentarformularen, og også den besøgendes IP-adresse og browserens user agent string for at hjælpe med at opdage spam.
En anonymiseret streng, som er oprettet ud fra din e-mailadresse (også kaldet et hash), kan leveres til Gravatar tjenesten for at se om du bruger denne. Gravatar tjenestens privatlivspolitik er tilgængelig her: https://automattic.com/privacy/. Efter godkendelse af din kommentar, vil dit profilbillede være synligt for offentligheden sammen med din kommentar.

Medier

Hvis du uploader billeder til webstedet, så bør du undlade at uploade billeder med indlejrede lokalitetsdata (EXIF GPS) inkluderet. Besøgende på webstedet kan downloade og udtrække alle lokalitetsdata fra billeder på webstedet.

Cookies

Hvis du skriver en kommentar på vores websted, kan du vælge at gemme dit navn, e-mailadresse og websted i cookies. Disse er til din bekvemmelighed, så du ikke skal udfylde dine oplysninger igen, når du skriver endnu en kommentar. Disse cookies vil holde i et år.
Hvis du har en konto, og du logger ind på dette websted, vil vi opsætte en midlertidig cookie for at afgøre om din browser accepterer cookies. Denne cookie indeholder ikke nogen personlige data og fjernes, når du lukker browseren.
Når du logger ind, vil vi opsætte en række cookies og gemme din login-information og dine valg af skærmvisning. Login cookies holder i to dage, og skærmvalg cookies holder i et år. Hvis du vælger “Husk mig”, vil dit login holde i to uger. Hvis du logger ud af din konto, vil login cookierne forsvinde.
Hvis du redigerer eller udgiver en artikel, vil en yderligere cookie blive gemt i din browser. Denne cookie indeholder ikke nogle personlige data og opgiver simpelthen indlægsID på den artikel, du lige har redigeret. Den udløber efter 1 dag.

Indlejret indhold fra andre websteder

Artikler på dette websted kan indeholde indlejret indhold (f.eks. videoer, billeder, artikler osv.). Indlejret indhold fra andre websteder opfører sig på nøjagtig samme måde, som hvis den besøgende har besøgt det andet websted.
Disse websteder indsamler måske data om dig, bruger cookies, indlejrer ekstra tredjeparts sporing, og overvåger din interaktion med dette indlejrede indhold, heriblandt at spore din interaktion med indlejret indhold, hvis du har en konto og en logget ind på det websted.

Analytics

Vi bruger “Google Analytics Germanized“, som er konfigureret til at overholde GDPR, altså persondataloven

Hvem vi deler dine data med

Ingen

Hvor længe vi gemmer dine data

Hvis du skriver en kommentar, så bliver kommentarer og dens metadata bevaret på ubestemt tid. Dette er så vi kan genkende og godkende enhver opfølgende kommentar automatisk i stedet for at have dem i en moderationskø.
For brugere som opretter sig på vores websted (om nogen), gemmer vi også den personlige information de giver til deres brugerprofil. Alle brugere kan se, redigere, eller slette deres personlige information til enhver tid (med den undtagelse at de ikke kan ændre deres brugernavn). Webstedets administratorer kan også se og redigere den information.

Hvilke rettigheder har du over dine data

Hvis du har en konto på dette websted, eller har skrevet kommentarer, kan du bede om en eksporteret fil med de personlige data vi har liggende om dig, heriblandt alt data, du har givet os. Du kan også bede om, at vi sletter alle personlige data, vi har om dig. Dette indbefatter ikke nogen form for data, som vi er forpligtede til at gemme af administrative, lovmæssige eller sikkerhedsmæssige grunde.

Hvor vi sender dine data

Besøgendes kommentarer bliver kontrolleret af en automatisk spam-genkendelse tjeneste.

Pages

• #6480 (ingen titel)

Posts by category

• Category: Augmented Experts
  • UNESCO: Kunstig intelligens (i uddannelsesverdenen)
  • Test: ‘Magic Tools’ for uddannelsesfolk – Magic School AI
  • Titanic
  • Fra billede til tekst (OCR)
  • Test: Kunstig intelligens til opgavegenerering – Nolej
  • Babysteps til billedmanipulation
  • Åh, Mona, Mona Lisa..
  • Kickstart dit skrivearbejde
  • Hvorfor lære at skrive stil?
  • Om ansøgersporingssystemer
  • Sådan virker billedgenkendelse
  • Hvad skal man skjule sit privatliv for?
• Category: Datainformeret
  • Skadeforsikrings- og pensionsbranchen
  • Dataindsigter efter 4.000 kursister
  • Censorkursus
  • Hvor lang tid må en undervisningsvideo vare?
  • Mining for European Pedagogy
  • Datadrevne strategier i organisatorisk udvikling
  • Lies, damned lies and unregistered variables
  • #Datamining med #SkoleChat, del 1
• Category: Digital og online
  • E-læringsverdenens mange roller
  • Video plus SCORMpakke
  • Skal dine kursister have lov at springe over, hvis de kender stoffet godt?
  • Skal dine kursister have begreberne på plads inden de går videre?
  • Kun en snas af din video er relevant i denne sammenhæng
  • Skal dine kursister tage noter undervejs?
  • Følg med med powerpoints og bevar overblikket
  • “Bogmærker” i videoer
  • Best practice for brug af video
  • Indstillinger i Youtube
  • Arbejdsgang for redigering af video
  • Optag video, menneskene
  • Optag video, teknikken
  • Vælg software til vidoeoptagelse
  • Klip video
  • Stop motion
  • Powerpoint m voiceover
  • Green screen
  • Foretrækker du fotos, kort eller video?
  • Et pre- og onboardingforløb
  • Inspirerende animationer
  • Kalder alle nej-hattene:
  • VR i virkeligheden – ‘Best practice’ fra undervisning og træning 2020
  • Videoformater – How to/tutorials
  • Adaptiv læringsteknologi til sprogundervisning
  • ‘Magic’​ Adaptive Learning Technology
  • Adaptive Learning Technology in Language learning for  professionals
  • Peer Feedback
  • Konflikthåndtering
  • Omklædning til steril produktion
• Category: Om brejner.online
  • Privatlivspolitik
  • Site map
  • Hen ad vejen

Sikke en vild tid jeg kan se tilbage på over de sidste 5½ år: Som nyuddannet, uerfaren 50 årig humanist ankom jeg til SmartLearning en majdag i 2017, Diana tog mig under vingen og satte mig ind i undervisernes udfordringer med IT med projekt Boost.

Derefter kom opgaverne med undervisningsmaterialer og -forløb, nogle forløb uden undervisere, andre som understøttelse af underviserens virke:

• Tue skaffede mig mulighed for at lave censorkurset, hvor jeg designede for at kunne dokumentere effekt af undervisningsmaterialet.
• Henrik, Tue, forskellige emneeksperter og jeg lavede den første generation af mikrokurser hos SmartLearning bl.a. med fokus på adfærd.
• Med Henriks projektafdeling fik jeg lov til at lave mit eget didaktiske ‘take’ på adaptiv undervisning og deltage i Erasmus+, NordPlus og sektorprojekter.

Man kan roligt sige, at jeg har ‘trådt mine barnesko’ her og jeg er taknemmelig for hvert et øjeblik og hver en erfaring jeg tager med mig.
Fremover skal jeg arbejde med min hede drøm, dvs et helt korpus af sammenhængende undervisningsmaterialer. Min plan er at designe og strukturere materialerne, så det er vedligeholdelses’let’ i forhold til nødvendige opdateringer af enkeltdele i hvert undervisningselement og naturligvis bringe alt det med, som jeg har lært.
Den chance har jeg fået pr 1. oktober på Forsikringsakademiet med Henrik som min leder og med dygtige kolleger. Jeg kan slet ikke beskrive, hvor meget jeg glæder mig til at komme igang med mit næste eventyr i arbejdslivet.
Men først skal jeg lige til Skotland for SmartLearning med et Erasmus+projekt

20. september 2020

Så skete det!

Efter 26 mdr på SU og 12 mdr med dagpenge på dimmitendsats er jeg i dag blevet ansat! Jeg ved ikke som hvad, for hvor længe, hvor mange timer eller til hvilken løn – det finder jeg nok ud af på mandag. Fra maj har jeg arbejdet med didaktisk sparring med undervisere, med teknisk opsætning af digitale læringsaktiviteter, med udvikling af mikrolæringsforløb og så er vi ved at “støbe fundamentet for at arbejde med Learning Analytics. Og det er opgaverne, som jeg regner med at fortsætte med hos SmartLeaming.dk.

17. november 2017

Fra skiftedag til skiftedag.

Idag for nøjagtigt otte år siden døde min far og dengang gik det op for mig, at livet ikke genudsendes i “directors cut” senere, altså udgaven, som livet “burde” have været. Så hvis jeg skulle gøre noget andet med mit liv end det jeg var igang med, så skulle det være nu. Og jeg har altid vidst, at jeg skulle læse mere. Ikke “videre”, bare “mere”.

Et år senere flyttede jeg tilmin bak-ind-lejlighed i Taastrup, begyndte at læse enkeltfag på aftenskole og universitetet (og dumpede! TO gange!), gik i gang (næsten) med det samme igen, havde sejre og nederlag undervejs. Og pludselig er tiden gået.

Idag, på skiftedagen otte år senere, har jeg afleveret mit speciale. Det føles ret vildt og jeg er på ingen måder sikker på om jeg består, for jeg har spændt buen hårdt og lært mig selv nyt (statistik) mens jeg skrev specialet. Jeg håber VIRKELIG jeg består! Men det var ikke karakteren jeg begyndte at læse for at få, det var for at blive klogere. Det er jeg blevet! Det er jo ikke så ringe endda

1. november 2016

Arbejdsmarkedet skriger da på uerfarne, nyuddannede humanister på 49 år….

“Er der noget jeg har glemt at få ud af livet, som jeg endnu kan nå?” spurgte jeg mig selv, da jeg var 42 år og derfor skulle have min midlife-crisis. Svaret gav, at jeg for 4½ år siden flyttede ind i min bak-ind-lejlighed i Taastrup og begyndte på universitetet uden at have et konkret mål. Siden har jeg læst on/off, fuldtid, deltid og for sjov. Sidst tog jeg en suppleringsuddannelse til pædagogik (jeg er ikke bachelor), som jeg bestod i januar. I juni søgte jeg optagelse og blev optaget på IT-didaktisk design (IT=noget med computere, didaktik = sådan noget lærere gør og design pæne ting – DET lyder mystisk!) og i dag har jeg officielt sagt min stilling op efter 6 dejlige år i Borup! Den 3. september begynder mit nye liv som fuldtidsstudine og jeg glæder mig HELT vildt!

31. juli 2014