2016

Efter Googles AI Go-sejr slog Oscar Sharp og Ross Goodwin sig sammen for at bygge en manuskriptgenerator.. De trænede den på hundredvis af sci-fi tv- og filmmanuskripter og samlede et team som brugte 48 timer til at filme og redigere Jetsons værk.

2017

“Synthesizing Obama” programmet

2018

Un’emozione per sempre 2.0: starring Ornella Muti

2020

Amerikanske politikere var i juni 2019 bekymrede pga deepfakes, der potentielt kunne ændre det demokratisk valg, som USA stod overfor i 2020.

2022

I 2022 deltog Elvis Presley i America’s Got Talent AGT 2022

2024

Den generative dokumentar “Eno”, som er forskellige fra gang til gang den vises.

https://www.imdb.com/title/tt19854690/

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 udstedelse af kursusbeviser. Ofte arbejder man også sammen med leverandører af software eller services.

Derudover er der naturligvis alle de “almindelige” projektleder-opgaver, der også skal løses fra kontrol til implementering i organisationen.

‘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.

– 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”

På min vej gennem DigiJunglen faldt jeg engang over Open Data og tænkte, at Open Data må kunne bruges til at kvalificere udvikling af undervisningsmaterialer.
Målet for mig er at identificere viden, færdigheder og/eller kompetencer, som er relevante for sektoren OG som der kan undervises i digitalt/online.
Det gav jeg mig til at undersøge og her er en del af historien:

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

Projektet er beskrevet kort her.

Her præsenterer de medvirkende sig selv:

Og her er de pædagogiske vinkler med deres svar:

Træning af menneskelige færdigheder, “soft skills”

Når undervisningen/træningen er håndtering af emotioner, hvor der skal kunne skrues op og ned for intensiteten

• eksponeringsterapeutiske elementer i fx fobiterapi
• ifm fx at træne at tale foran andre

Emotionelle oplevelser, empatitræning

‘Point of view’, empatitræning, kræver stilladsering og efterfølgende refleksion. Se fx

• SKAMMEKROGEN // THE DOGHOUSE – interview with the artists
• Verden fra en flygtnings øjne hos Dansk Flygtningehjælp

Observationer

• Visualisering – Det kan være svært ‘at se det for sig’, men med VR kan fx byggeplaner visualiseres, så det bliver lettere at tale om for alle involverede parter og lettere at ‘føle på egen krop’
• Observationer af cases med menneskelig interaktion og efterfølgende refleksioner

Træning af tekniske færdigheder, “hard skills”

Simulationstræning fjerne eller farlige steder, med varierende stressniveau, kræver aktiv deltagelse af den lærende. Se fx

• Labsters virtuelle laboratorier
• Coops træning af ungarbejdere

Teknikken

• ‘Immersion’ – teknikken snyder hjernen til at tro kroppen er i den virtuelle verden, fx
  • fjerne eller farlige steder
• ‘Presens’ – tilstedeværelse som sindstilstand – kan bruges i simulationstræning, når arbejdsmiljøet kan virke stressende og der skal skrues op og ned for stressniveauet, fx
  • arbejde i højden
  • trafikstøj
• Controller/input device Interaktivitet skabes med controllere som fx 3D mus, haptisk handske, bevægelsessensorer og optiske sensorer
• Cybersickness er at sammenligne med køresyge. Bl.a. hardwaren og brugerens tidsforbrug i settet har stor betydning.
• “Tethered”, som dækker over alle headsets, som har brug for en computer til at køre al grafik. I “Tethered” kategorien findes der to funktionsmæssige subklasser, som begge handler om måden hvorpå bevægelse bliver målt (tracking).
  • Den ene er afhængig af basestationer placeret omkring headsettet. Disse basestationer hjælper systemet med at måle, hvordan headsettet bevæger sig i alle retninger.
  • Den anden subkategori er inside out tracking, hvor headsettet selv måler sin bevægelse. Dette sker hver hjælp af kameraer og sensorer inden i enheden, som kan se og måle bevægelsen, og sende denne data videre til computeren.
• Standalone VR headsets behøver ingen computer, hvilket medfører en ringere grafik performance. Disse fungerer alle uden basestationer, og har enten kun sensorer, eller både sensorer og kameraer indbygget.

Læs mere i Kim Thøisens kompendie

Prisen på udvikling

Vil du selv kaste dig ud i det? Her er to veje frem:

Authoring tools. Som alternativ til de store projekter udviklet med Unity, Unreal eller andre game engines, kan man bruge Authoring Tools. Authoring tools er software og services der muliggør, at ikke-programmørere kan lave VR. Se fx

• UpTale
• TourCreator

Kursus. “Vil du lave programmer og spil, som gør brug af VR? På Virtual Reality programmering lærer du både generel grundlæggende objektorienteret programmering, og du lærer at anvende det specifikt til udvikling af løsninger med VR.”

Undervisernes syn på den pædagogiske merværdi og omkostningerne

og en udviklers syn på den pædagogiske værdi:

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

Green screen

Green screen gør det muligt at fjerne baggrunden bag en person og erstatte den med noget andet — en slide, en illustration eller en anden lokation — helt uden et dyrt studiesetup.

En almindelig væg i et almindeligt lokale er nok, så længe farven er ensartet og adskiller sig fra personens tøj og hudtone.

Teknikken egner sig især til korte forklaringer, hvor du vil kombinere en taler med visuelt materiale, uden at skulle klippe de to elementer sammen i efterproduktion på traditionel vis.

Stop motion

Stop motion er velegnet til at illustrere en arbejdsproces eller en organiseringsopgave trin for trin — for eksempel hvordan man strukturerer en opgave eller bygger noget op fra bunden. Ved at tage en række stillbilleder og sætte dem sammen i hurtig rækkefølge fremstår processen som en flydende bevægelse, selvom den reelt er sat sammen af enkeltbilleder.

Ingen avanceret redigeringssoftware er nødvendig ud over det, der kan sætte stillbillederne sammen til en video.

Klip video via kameraskift

En simpel måde at skabe visuel variation på — uden at skulle redigere klip sammen i et redigeringsprogram bagefter — er at lave kameraskift direkte under optagelsen. I stedet for at optage én lang scene og klippe den til bagefter, skifter man vinkel eller afstand til kameraet undervejs i selve optagelsen, en teknik der bl.a. er kendt fra TikTok-videoer.

Fordelen er, at hele «klipningen» sker i optagelsessituationen, hvilket sparer tid i efterbehandlingen — særligt velegnet til korte, uformelle videoer, hvor et mere poleret udtryk ikke er målet.

PowerPoint med voiceover

En hel PowerPoint-præsentation kan omdannes til en sammenhængende film ved at lægge en lydfil ind på hvert enkelt slide — enten som egen indtaling eller som AI-genereret oplæsning af talernoterne. Hele slide-sættet samles til sidst som én sammenhængende videofil.

Fordelen ved denne fremgangsmåde er fleksibilitet over tid: bliver ét enkelt slide uaktuelt, kan det udskiftes isoleret, uden at hele filmen skal produceres forfra.

Se også «Fra optagelse til færdig video» for det samlede produktionsworkflow, og «Interaktiv video med H5P» for teknikker der lægger et interaktivt lag oven på en færdig video.

Vælg software til videooptagelse

Start med det udstyr, du allerede har. Overvej, om det program, du bruger til videokonferencer i forvejen (fx BigBlueButton), rent faktisk er det rigtige værktøj til denne opgave — det er ikke altid tilfældet.

Spørgsmål, der er værd at afklare, før du går i gang:

• Skal optagelsen kunne fange kamera og skærm samtidig, eller er det kun det ene?
• Hvilket filformat har du brug for? .mp4 er ofte, men ikke altid, det rigtige valg.
• Skal videoen gemmes lokalt på harddisken (bedst ved lav eller ustabil båndbredde), eller foretrækker du livestream direkte til skyen?
• Videooptagelse: Det letteste er ofte at optage via et videokonferenceprogram. Den indbyggede screenrecorder på din enhed er også en mulighed — men tjek altid, om opløsning og lydkvalitet er gode nok. Overvej om du har brug for en teleprompter.
• Ekstra kamera: Arbejder du med flere kameraer samtidig, findes der software specifikt til det formål, samt værktøjer der kan gøre et ekstra kamera til et webcam.
• Ekstra lydoptagelse: Det kan give mening at optage lyd separat, hvis du vil dække over et kedeligt lydbagtæppe fra hovedoptagelsen.

Optagelse: teknikken

Det går altid anderledes end planlagt. Afprøv derfor alt dit udstyr igen, lige inden du skal bruge det — ikke bare dagen før. Overvej hvad der kan gå galt, og læg en plan B og gerne en plan C. Medbring ekstra udstyr, hvis du kan.

Lyd

God lyd er vigtigere, end man tror — støj og skrammel trætter lytteren langt hurtigere end et lidt kedeligt billede. Tjek omgivelserne og udstyret for generende støj, der kan eller skal dæmpes eller fjernes, inden optagelsen går i gang.

Hvis smartphone- eller laptop-skærmen er en del af optagelsen

Sluk alle popup-notifikationer. Hav en offline backup klar af alt, der skal præsenteres — det er særligt kritisk ved live-præsentationer, hvor der ikke er mulighed for at optage forfra.

Kameravinkel

Sørg for en god vinkel, og lad kameraet være i øjenhøjde med personen, så vedkommende ikke bliver filmet op i næseborene eller med dobbelthage. Tjek baggrunden for rod og pinligheder, før du trykker optag.

Lys

Undgå for meget modlys, sidelys og skarpe skygger i ansigtet. Lad ansigtet være belyst nok til, at mimikken omkring øjnene er let at se — men undgå samtidig «pandaøjne» og skarpe skygger.

Optagelse: menneskene foran og bag kameraet

Teknikken er kun halvdelen af historien. Den anden halvdel handler om de mennesker, der er i lokalet.

Alle i lokalet

• Sæt telefonen på flymode.
• Undgå raslende smykker, især hvis de kan ramme udstyret.
• Sko med hårde hæle bør tages af eller skiftes ud, hvis lyden af skridt kan høres på optagelsen.

Intervieweren/kameraføreren

• Sørg for en vinkel, hvor eksperten under alle omstændigheder ses med skuldrene med (fra midt på overarmen). Personer, der artikulerer meget med hænderne, kan med fordel filmes med albuerne i billedet, så hænder og arme ikke «pludselig dukker op».
• Hav en interviewguide med punkter og underspørgsmål klar.
• Skal videoen kunne klippes (fx skal intervieweren klippes ud igen), kan eksperten instrueres i at indlede sit svar med en omformulering af spørgsmålet — det gør det muligt at klippe uden at miste kontekst.
• Aftal på forhånd, hvem der styrer slides og andet materiale foran kameraet. Ved live-optagelser kan det være nødvendigt med en assistent til det.
• Overvej bevidst, om du som interviewer skal være i øjenhøjde med kameraet og nikke lyttende — eller netop undgå det.
• Optag gerne dækvideo fra arbejdssituationer eller en relevant døråbning, som kan bruges til at klippe hen over overgange.
• Sørg for god lyd, og drik gerne vand under optagelsen, hvis munden bliver tør — undgå kulsyre.

Eksperten (personen foran kameraet)

• • Stil noget under laptoppen, så kameraet kommer op i den rette vinkel i forhold til øjenhøjden.
  • Skærmens lys kan genere den, der ser på dig via laptopkameraet — sæt eventuelt «night mode» eller et blue light-filter på.
  • Briller reflekterer skærmen; undgå dem, hvis det er muligt.
  • Brug talepapir eller en storyline i stedet for at læse højt op. En sekundær tablet eller laptop som teleprompter er også en mulighed.
  • Se på kameraet, når du taler.
  • Overdriv gerne mimik og artikulation en anelse — det virker mere naturligt på skærm, end det føles i øjeblikket.
  • Tøjvalg: Undgå sort og hvidt tæt på ansigtet, samt kontrastfulde striber, smalle striber, småmønstret tøj og tern generelt. Da man ikke kan styre, hvilken skærmopløsning videoen bliver vist på, kan striber og mønstre give uforudsigelige moiré-effekter ved lavere opløsninger — noget der ikke nødvendigvis er synligt, når man selv ser optagelsen i høj kvalitet.

Arbejdsgang for redigering af video

Forbered redigeringen

Saml alt materiale, og overfør video til computeren. Smid aldrig originalfilen ud — lav i stedet kopier, og navngiv dem efter et konsekvent system med versionsnumre undervejs. En hensigtsmæssig slutnavngivning kan være noget i stil med «Kursus X, Element Y (video, 2:33 minutter)».

Undersøg hvilken platform videoerne skal opbevares på, og hvilke filformater der er til rådighed. Skal video eller lyd konverteres, bør man først undersøge, om der går kvalitet tabt ved konverteringen, inden man vælger et konverteringsværktøj. Har du brug for ekstra materiale (musik, lyde, videoklip), findes der gratis kilder — men undersøg altid rettighedsforholdene, hvad materialet må bruges til, og hvordan der skal henvises til originalen. Er du i tvivl: brug det ikke.

Rens lyden

Der findes mange lydeditorer. Denne konkrete opskrift bruger Audacity og gemmer som .mp3:

1. Hent den originale video ind i Audacity.
2. Skift til «waveform»-visning, tryk på «Marquee selection tool», og vælg et stykke af optagelsen, der kun indeholder støj (ingen tale).
3. Under Effects → Noise reduction/restoration, tryk «Capture Noise Print» og derefter «Noise reduction process».
4. Tryk «Select entire file» og derefter «Apply» for at anvende støjreduktionen på hele filen.
5. Gem lydfilen, og erstat det originale lydspor med den rensede lyd i videoredigeringsprogrammet.

Vær opmærksom på, at kraftig lydredigering kan få stemmer til at lyde som tale gennem metaldåser — vurder og juster styrken af støjreduktionen efter behov.

Undertekster

Vælg en service, der kan konvertere video- eller lydfilen (på det sprog, filen er indtalt på) til et undertekstformat, som fungerer med det valgte videoformat. Ved gennemgang af underteksterne bør man tjekke antal tegn per linje (omkring 100 er en fornuftig grænse), fejl fra den automatiske genkendelse, og at timingen stemmer. Overvej desuden, om underteksterne skal oversættes til andre sprog.

En praktisk fremgangsmåde er at lade fx YouTubes kunstige intelligens generere en første kladde, downloade den og derefter gennembearbejde underteksterne selv, inden de bruges.

Saml alting

Saml materialet i videoredigeringsprogrammet. Lav en fil, der hedder det samme som originalfilen plus en tilføjelse som «samlet» — og gå først til sidst i gang med selve klipningen.

Indstillinger i YouTube

Hvis videoen skal ligge på YouTube, er der flere indstillinger, det er værd at kende til:

• Kommentarer — styring af hvem der kan kommentere, og hvordan kommentarer modereres.
• Undertekster — upload og redigering af undertekstfiler.
• Videokapitler — gør det muligt for seeren at navigere direkte til afsnit i videoen.
• Koncepter — vær opmærksom på at undgå fejlindlæring, og kontrollér korrektheden af det, videoen formidler.

Indstillingerne findes under Dine videoer → (vælg en video) → Videodetaljer → scroll helt ned → «Se mere».

Best practice for indlejring af video

Klip videoen, så den fremstår uden sorte rander.

Med preview (thumbnail vises, før kursisten trykker afspil) — tre gode muligheder:

• Indlejr som HTML.
• Brug editorens indsæt-knap.
• Indlejr via H5P.

Uden preview — relevant hvis man vil undgå, at kursisterne distraheres af thumbnails eller anbefalede videoer:

• Fra YouTube: Efter «watch?» i URL’en fra adresselinjen (ikke dele-URL’en) indsættes embed=no&.
• Fra andre kilder, hvis YouTube-tricket ikke virker: tilføj class="inline_disabled" i <a>-tagget.

Vil du minimere risikoen for, at kursisterne «forsvinder ned ad YouTube-kaninhullet» efter at have set videoen? Byg i stedet et video-H5P-bibliotek på egen platform, som videoerne indlejres fra — så holder kursisterne sig inden for jeres eget læringsmiljø i stedet for at blive sendt videre til YouTubes anbefalingsalgoritme.

Se også «Interaktiv video med H5P» for det interaktive lag, der kan lægges oven på den færdige video, og «Alternative videoformater» for kortere, situationsbestemte teknikker som green screen og stop motion.

De følgende teknikker kan bruges hver for sig eller kombineres i samme H5P-forløb, afhængigt af hvad din video og din målgruppe har brug for.

Klip uden at klippe: brug kun det relevante udsnit

Nogle af de bedste videoklip findes allerede — de ligger bare begravet inde i noget andet. Et langt Teams-møde kan indeholde to minutters guld. En times ekspertoplæg kan have ét afsnit, der er relevant for netop det forløb, du er ved at bygge. Resten af videoen handler om andre emner.

Løsningen er ikke at klippe den originale video til — den skal blive liggende intakt på fx Vimeo eller YouTube, så den fortsat kan genbruges i andre sammenhænge. I stedet lægger du videoens URL ind i H5P og styrer derfra, hvilke minutter der vises i den nye sammenhæng. Du får dermed et skræddersyet udsnit uden at ødelægge kildematerialet eller lave dobbeltarbejde, hvis samme video skal genbruges et tredje sted på en tredje måde.

Spring over, hvis stoffet allerede er kendt

Ikke alle kursister har brug for at se hele videoen fra ende til anden. Nogle kender allerede stoffet. Teknikken er at stille spørgsmål undervejs — gerne allerede i starten og løbende — og hvis kursisten svarer korrekt på dem alle, sendes de frem til der, hvor et nyt emne begynder. På den måde undgår du at spilde tid på kursister, der allerede har styr på det grundlæggende, samtidig med at dem, der har brug for det, stadig ser hele forløbet.

Den samme mekanik kan vendes om: i stedet for at springe frem, kan kursisten sendes tilbage til et tidligere sted i videoen. Det er den samme spørgsmål-og-forgrening-logik i H5P, bare med modsat retning.

Notetagning undervejs

Lange eller komplicerede videoer kan med fordel understøttes af et noteelement, som kursisten udfylder mens de ser med. Tre tilgange er afprøvet:

• Målrettede stikord i placeholderteksten, der hjælper kursisten med at fokusere sine tanker undervejs i stedet for at skulle notere frit.
• Cornell-metoden som skabelon for strukturerede noter, hvor refleksion og resumé holdes adskilt fra de rå notater.
  
• Et noteelement under videoen, hvor kursisten ved tryk på «gem» kan hente sine noter som PDF. Her optræder de refleksionsspørgsmål, der blev stillet undervejs, som overskrifter i den færdige PDF — hvilket giver et overblik over kompliceret stof, selv efter videoen er set.

Powerpoints som lag oven på videoen

Nogle videoer har brug for et visuelt lag oven på billedsiden — enten fordi indholdet er for informationstungt til at stå alene som «talking heads», eller fordi selve videooptagelsen ikke er god nok til at stå alene.

Når indholdet kræver det: Hvis der er informationer på slides, som er væsentlige for at kursisterne kan følge med, giver det mening at lægge powerpoints sammen med videoen. Gør gerne kursisterne opmærksomme på, at de kan sætte videoen på pause, hvis de vil fordybe sig i en graf eller illustration fra slidene.

Når optagelsen er mangelfuld: Nogle gange er billedsiden af en optagelse for dårlig til at bruges alene — for eksempel hvis kameraet sad for langt væk til at fange både mimik og eventuelle slides. I det tilfælde kan man efterfølgende indhente foredragsholderens originale powerpoints og lægge dem ind som et lag oven på videoen i H5P, i stedet for at redigere videoen så den ikke kan ses uden slides.

Bogmærker og kapitler

Videoer er umulige at fritekstsøge i. Det gør bogmærker værdifulde, når kursisterne skal:

• bevare et overblik over et langt forløb,
• repetere inden en prøve, eller
• slå noget bestemt op igen, som de har set og hørt tidligere.

I H5P sættes bogmærker ind som klikbare punkter, kursisten kan trykke på for at hoppe direkte til det relevante sted i videoen.

På YouTube findes en tilsvarende funktion, der kaldes kapitler. Den aktiveres under Oplysninger → Videodetaljer → Se mere → Automatiske kapitler (sæt flueben). Husk at rette kapitlerne til manuelt bagefter — de automatisk genererede kapitler rammer ikke altid de rigtige skæringspunkter.

Video plus SCORM-pakke

Har du allerede en færdigproduceret SCORM-pakke, kan du give den lokal relevans ved at sætte en kort personlig velkomstvideo foran den — lavet i H5P. Et typisk eksempel: en direktør byder velkommen til netop sine egne medarbejdere, før SCORM-delen af kurset begynder. Samme SCORM-indhold kan genbruges på tværs af flere virksomheder, blot med en anden velkomstvideo foran til hver.

Forudsætningen er, at SCORM-filen ligger korrekt på et Learning Management System — så kan I samtidig opsamle kursistdata og tracke kursisternes færdigheder og fremgang gennem forløbet.

Se også de tilhørende artikler «Fra optagelse til færdig video» (produktions-workflow) og «Alternative videoformater» (kortere, situationsbestemte teknikker) for det, der ligger før og ved siden af det interaktive H5P-lag.

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.

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).

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.

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)
• Vidensbanken

Posts by category

• Category: Datainformeret
  • Titanic
  • Skadeforsikrings- og pensionsbranchen
  • Dataindsigter efter 4.000 kursister
  • Hvor lang tid må en undervisningsvideo vare?
  • Mining for European Pedagogy
  • Datadrevne strategier i organisatorisk udvikling
  • #Datamining med #SkoleChat, del 1
• Category: Didaktik og teknik
  • E-læringsverdenens mange roller
  • 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
  • Alternative videoformater
  • Fra optagelse til færdig video
  • Interaktiv video med H5P
  • Peer Feedback
• Category: Never send a machine to do a human's job!
  • Kunstig intelligens og video
  • Test: ‘Magic Tools’ for uddannelsesfolk – Magic School AI
  • 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: Om brejner.online
  • Privatlivspolitik
  • Site map
  • brejner.online er min blog og portfolio

Femten år som pædagog

I femten år arbejdede jeg som pædagog i dag- og på døgninstitutioner — med børn og voksne med funktionsnedsættelser, med fokus på sanser, perception og kognition, og senere med SFO-børn i kreative værksteder, hvor mangfoldighed i udtryk og proces var en styrke, ikke noget der skulle rettes ind. Jeg havde gode kolleger, en god chef og et trygt samarbejde med forældre og lærere. Det er nok her, jeg først lærte noget om differentiering og inklusion som fundament — noget jeg senere tog med mig ind i arbejdet med læring, design og data.

Vendepunktet

I 2009 siden ramte jeg et punkt, hvor jeg indså, at livet ikke bliver genudsendt i en “director’s cut” senere — den version, det “burde” have været. Hvis jeg skulle gøre noget andet med mit liv, end det jeg allerede var i gang med, skulle det være nu. Og jeg havde altid vidst, at jeg ville læse mere. Ikke “videre” — bare mere.

Derfor tog jeg suppleringskurser i pædagogik, sagde mit job op efter seks gode år, og flyttede ind i en lille lejlighed i Taastrup for at starte som fuldtidsstuderende — som nyuddannet humanist midt i livet, på et arbejdsmarked der ikke ligefrem stod i kø.

Studietiden

Jeg blev optaget på kandidatuddannelsen IT-didaktisk design på Aarhus Universitet. Dér gav jeg den max gas: valgfaget blev Game Design på IT-Universitetet i København sammen med 70 ambitiøse unge fra hele verden. Jeg dumpede undervejs — to gange — før jeg fandt fodfæste. Karakteren var aldrig pointen; det var at blive klogere.

Specialet blev født, mens jeg selv var studerende på ITU: den lokale læringsstøtteafdeling undersøgte studerendes og underviseres brug af digitale værktøjer, og jeg fik adgang til de anonymiserede data. Jeg lærte mig selv kvalitativ statistik undervejs og skrev specialet på engelsk, fordi den eneste vejleder med den rette indsigt i kvalitative data ikke talte dansk. Jeg afleverede det med en dyb usikkerhed om, hvorvidt det holdt — men med den klare fornemmelse af, at jeg havde lært noget værdifuldt.

SmartLearning — fra oplæring til internationale projekter

I maj 207 blev jeg ansat hos SmartLearning i maj 2017 som nyuddannet 50-årig humanist, og blev sat ind i undervisernes udfordringer med IT. Sammenlignet med mine kolleger blev jeg behandlet som en prinsesse: jeg fik nogle af de mest interessante og udviklende opgaver, og efterhånden gik næsten al min tid med internationale projekter (Erasmus+ og Nord+) — det gav mig rig mulighed for rejser. Undervejs favnede opgaverne bredt: didaktisk sparring, teknisk opsætning af digitale læringsaktiviteter, de første mikrolæringsforløb med fokus på adfærd, og — det, der skulle vise sig at blive den røde tråd — mit eget didaktiske take på adaptiv undervisning. Jeg designede også selvstændige digitale læringsforløb uden underviser, herunder et forløb med over 4.000 kursister og en gennemførelsesprocent på 49 %.

Det var her, tankegangen “data først” satte sig for alvor. Det svendestykke med de 4.000 kursister var designet, så data om kursisternes adfærd og gennemførelse kunne indfanges fra starten af forløbet, ikke tilføjes bagefter som en eftertanke.

Siden jeg begyndte hos SmartLearning, har brejner.online også fungeret som min sandkasse og portfolio ved siden af arbejdet. Noget af det første, jeg gjorde, var at installere Moodle på min egen hjemmeside, så jeg kunne eksperimentere frit med plugins og opsætning uden at det gik ud over den daglige produktion. Der har jeg løbende samlet de kursusudsnit, jeg har designet og produceret undervejs.

Forsikringsakademiet — data for alvor

I oktober 2022 skiftede jeg til Forsikrings- og Pensionsakademiet som læringskonsulent, en stilling jeg havde frem til september 2024. Her viste jeg kollegerne, hvordan de skulle lægge materialer og forløb op, så Moodle Workplace kunne indfange læringsdata undervejs. Jeg satte selv LMS’et op, så det kunne give relevante rapporter til den enkelte kursist og til HR i selskaberne — data, der ellers lå ubrugt hen.

Sygemeldt — og en test

Efter Forsikringsakademiet var jeg sygemeldt med stress i to år. Det er mit livs første sygemelding, og jeg håber også den bliver den sidste. På et tidspunkt i det forløb havde jeg brug for at teste noget helt konkret: om hjernen stadig virkede. Derfor begyndte jeg på LearningSignals.

I dag

Svaret blev til et projekt, jeg stadig arbejder på: learning_evidence og LearningSignals, en platform der strukturerer 7.000+ peer reviewed-artikler om læring og uddannelse via en flerakset tag-taksonomi, koblet med dansk lovgivning, politicydokumenter og arbejdsmarkedssignaler — bygget til at give ledelse, kvalitet/akkreditering, undervisere og studenterservice hver deres indgang til den samme evidens.

Jeg er desuden i praktik som analytiker på Københavns Universitet, hvor jeg arbejder med dataanalyse i RStudio. Her har jeg gennemført en selvstændig analyse af sammenhængen mellem LMS-aktivitet og studieprogression for 1.200+ studerende (2020–2025), baseret på koblede data fra Absalon (LMS) og STADS. Det betød at etablere analysepopulationer, vurdere datakvalitet og bias, udvikle indikatorer for læringsaktivitet og progression, og omsætte resultaterne til beslutningsrelevante anbefalinger — dokumenteret med de metodiske begrænsninger, der reelt var.

Den røde tråd gennem alle skiftene — pædagog, konsulent, dataanalytiker — er den samme: at gøre implicit fagviden eksplicit og operationel. Først i undervisningsmateriale. Nu i datastrukturer og AI-systemer.

Jeg lægger vægt på at vise arbejdet — data, metode, begrænsninger — og lade konklusionen følge af beviset og du finder mit professionelle netværk på LinkedIn