Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ HVL Openarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
HVL Open
Master thesis . 2024
Data sources: HVL Open
addClaim

Kunstig intelligens i skolen

Authors: Frette, Rikke Linnea;

Kunstig intelligens i skolen

Abstract

I dagens samfunn er teknologi et viktig tema. De mulighetene teknologien gir oss er svært interessante. Prosessen med å skape og forme denne oppgaven startet derfor med en grundig gjennomgang av bakgrunnsinformasjon om kunstig intelligens og hvilke holdninger, meninger og erfaringer som eksisterer rundt den. Jeg har gått gjennom en rekke forskningsartikler, faglitteratur, og overordnede dokumenter for å få en forståelse for hva kunstig intelligens er og hva som må til for å integrere den i skolehverdagen. Dette gjorde det interessant for meg å undersøke hva lærerne selv tenkte. Derfor ble problemstillingen: "Hvilke opplevelser og erfaringer har lærere rundt bruken av kunstig intelligens i skolen, og hvordan påvirkes den pedagogiske praksis?". Gjennom teorien identifisert jeg en rekke fordeler og ulemper som er knyttet til kunstig intelligens i skolen. Forskningen i seg selv ble gjort via en kvalitativ tilnærming for å få en bedre forståelse av lærernes opplevelser og erfaringer med bruken av kunstig intelligens i skolen. Datainnsamlingen foregikk på to måter: via strukturerte intervjuer på epost og gjennom datainnsamling fra offentlige diskusjonsgrupper på Facebook. Intervjuene ble gjennomført digitalt over epost, hvor alle respondentene fikk tilsendt den samme intervjuguiden. Dataene fra intervjuene ble analysert via identifiserbare nøkkeltemaer som blant annet erfaringer, bruksområder, bekymringer og forutsetninger for fremtidig praksis. Analysens mål var å trekke ut mønstre og trender som kunne gi et innblikk i lærernes opplevelser. Videre gikk analysen ut på å finne likheter og ulikheter i trender på diskusjonsgruppene på Facebook. Jeg vurderte så både validitet og reliabilitet i forhold til forskningsprosessen min. For å sikre indre validitet, hadde jeg planlagt og gjennomført datainnsamlingen og analysen nøye. Ytre validitet ble vurdert ved å reflektere over hvorvidt funnene kunne generaliseres til andre skoler og lærere. For å sikre reliabilitet, brukte jeg standardiserte metoder for datainnsamling og systematisk koding av dataene. Til slutt konkluderte jeg med at lærernes opplevelser og erfaringer med KI i skolen varierer betydelig, noe som understreker viktigheten av kontekst. Positive erfaringer inkluderer økt effektivitet og kreativitet i undervisningen, mens bekymringer handlet om misinformasjon, påvirkning på elevers kognitive ferdigheter, og risiko for juks. Studien fremhever også behovet for økt digital kompetanse blant lærere og en tilpasning av utdanningssystemet for å integrere kunstig intelligens på en måte som støtter pedagogisk praksis

Master i grunnskolelærerutdanning 5. - 10. trinn, samfunnsfag. Høgskulen på Vestlandet

MGUSA550

Country
Norway
Keywords

KI, grunnskolelærerutdanning, samfunnsfag

  • BIP!
    Impact byBIP!
    selected citations
    These citations are derived from selected sources.
    This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    0
    popularity
    This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
    Average
    influence
    This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
    Average
    impulse
    This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
    Average
Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
selected citations
These citations are derived from selected sources.
This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Citations provided by BIP!
popularity
This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network.
BIP!Popularity provided by BIP!
influence
This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically).
BIP!Influence provided by BIP!
impulse
This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network.
BIP!Impulse provided by BIP!
0
Average
Average
Average
Green