Getting Started with Bias, Fairness, & Transparency in AI – Forstå og håndter udfordringerne med brugen af kunstig intelligens i STEM-undervisningen

Titel

Getting Started with Bias, Fairness, & Transparency in AI – Forstå og håndter udfordringerne med brugen af kunstig intelligens i STEM-undervisningen

Målgruppe

Gymnasielærere

Fag

Fysik, Kemi, Biologi, Bioteknologi, Naturgeografi, Geovidenskab, Matematik, Informatik, Teknikfag, Teknologi, Naturvidenskabelig faggruppe

Niveau

A, B, C

Kursusudbyder

Københavns Universitet (KU), Datalogisk Institut

Beskrivelse

Kunstig intelligens bruges i stigende grad af elever, der søger hjælp til deres forståelse af undervisningsmaterialet, til at løse opgaver og lave udregninger. Nyeste forskning viser, at der ofte opstår utilsigtede resultater, når AI bruges til at løse opgaver i STEM-fagene. Dette kursus har til formål at diskutere de centrale spørgsmål vedrørende bias, retfærdighed og gennemsigtighed i moderne kunstige intelligenssystemer indenfor netop disse fagområder. For dig, som underviser i STEM-fagene, giver kurset dig et begrebsapparat og fungerende ordforråd til at arbejde struktureret med emnet i din undervisning, og det skitserer hvordan begreberne kommer til udtryk i AI-systemernes adfærd, når man bruger dem til opgaveløsning. Kurset giver dig også konkrete værktøjer, som du kan bruge til at have en dialog med dine elever om de udfordringer, der er forbundet med at bruge kunstig intelligens i klasseværelset og derhjemme.

På kurset vil vi arbejde med eksempler på matematik- og fysikopgaver, skrevet på engelsk, for at udforske de udfordringer, der er forbundet med at forstå, hvordan AI'er træffer beslutninger og ændrer dem. Vi vil se, at AI-systemer har en tendens til at holde fast i deres oprindelige beslutninger, selv når de bliver bedt om at bruge yderligere "tænke"-trin. Selvom kurset tager udgangspunkt i matematik- og fysikopgaver, opfordres lærere fra alle STEM-fag til at medbringe eksempler på deres respektive fagopgaver for at få praktisk erfaring med, hvordan bias, retfærdighed og gennemsigtighed kan påvirke undervisning og læring i netop deres fag.

Kurset vil indeholde en kombination af forelæsninger, gruppediskussioner og praktiske øvelser med AI-systemer.

Undervisningen er på engelsk.

Kursuselementer

Digital teknologi / Computationel tankegang / Kunstig intelligens, Tværfaglig / Fællesfaglig / Sociovidenskabelige problemstillinger (SSI), Problem-baseret læring / Undersøgelsesbaseret naturfagsundervisning (UBNU), Interesse / Motivation , Diversitet / Ligestilling / Inklusion

Undervisere

Desmond Elliott, Lektor ved Datalogisk Institut

Kursusdage

Region

Hovedstaden

Sted

Vermundsgade 5, 2100 København Ø

Deadline for tilmelding til kursus hos kursusudbyder

27 august 2027

Link til kursusudbyder

https://eventsignup.ku.dk/gettingstartedwithbiasfairnesstransparencyinai