Monica Jeanette Wicksell Torp

• Torgersen, Gerald; Mavroudi, Anna & Torp, Monica Jeanette Wicksell (2023). KI-assistert Læring: Språkmodeller som undervisningsassistent. Vis sammendrag

  Tannleger og tannpleiere trenger kompetanse i stråling, strålevern og radiologisk teknologi i sin yrkesutøvelse. Derfor er det en del av pensum i deres studium i oral radiologi. Mange studenter opplever dette emnet som krevende. For å støtte læringsprosessen, utforsker vi bruk av en KI-verktøy, drevet av avanserte språkmodeller, for å forstå disse komplekse temaene. Språkmodeller kan noen ganger generere misvisende informasjon, en utfordring kjent som "hallusinering". Dessuten mangler de ofte spesialisert fagkunnskap. For å møte disse utfordringene, har vi utviklet et norskspråklig datasett spesifikt for vårt fagfelt. Dette datasettet hjelper oss å skreddersy språkmodellene til våre behov. Vi bruker en tilpasset versjon av OpenAI GPT-4, driftet av UiO og kompatibel med GDPR, som integrerer vårt datasett for å gi mer presise svar på studentenes spørsmål. Dette sikrer at studentene får bedre veiledning enn hva standard språkmodeller kan tilby. Vi skal prøve dette verktøyet med første års bachelorstudenter i tannpleie, hvor de vil benytte det i arbeidet med korte essayoppgaver. Verktøyet vil være tilgjengelig for utvalgte oppgaver. Vi vil evaluere studentenes erfaringer med verktøyet gjennom intervjuer og eventuelt spørreskjemaer. Vi vil også analysere oppgavesvarene for å identifisere eventuelle forskjeller som kan tilskrives bruken av KI. På Utdanningskonferansen vil vi ha med oss en laptop der vi kan demonstrere systemet vårt og deltakere kan også selv prøve det. Vi håper å få interessante diskusjoner med kolleger rundt både de tekniske og de pedagogiske sidene av prosjektet.

Se alle arbeider i Cristin