| dc.description.abstract | Temaet for denne masteravhandlingen er hvordan kunstig intelligens kan didaktiseres og integreres i undervisningen, for å styrke elevenes evne til å trekke slutninger under lesing. Studien undersøker følgende problemstilling: Hvordan kan kunstig intelligens hjelpe minoritetsspråklige gutter på andre trinn med å gjøre inferenser under lesing?
For å utforske problemstillingen, har jeg benyttet meg av klasseromsforskning. Jeg gjennomførte en intervensjon ved å delta som aktiv underviser i klasserommet. I tillegg brukte jeg metoden observasjon støttet av loggføring. Undervisningsopplegget ble gjennomført over seks uker, der kunstig intelligens ble anvendt for å styrke elevenes inferensferdigheter mens vi arbeidet med 11 ulike skjønnlitterære bildebøker. Utvalget i studien består av tre minoritetsspråklige gutter som går i andre klasse.
Funnene viser at kunstig intelligens kan være til hjelp for elever på ulike måter. På grunn av sine aggressive algoritmer er kunstig intelligens i stand til å føre dynamiske samtaler der den også husker tidligere tråder fra samtalen. Ved å kommunisere muntlig på norsk greier den å opprettholde guttenes interesse og engasjement i arbeidet med tekstene vi leser sammen. Gjennom teknologiske verktøy som mønstergjenkjenning som innebærer å identifisere strukturer i data, og naturlig språkbehandling, kan kunstig intelligens også stimulere til samtaler som oppmuntrer guttene til å reflektere, komme med kommentarer og stille nye spørsmål. På denne måten hjelper kunstig intelligens guttene med å se sammenhenger, og gjøre inferenser under lesing gjennom dialog.
Konklusjonen viser at hvis kunstig intelligens skal kunne hjelpe elevene, må læreren didaktisere programvaren, og trene den før hver undervisningsøkt. Dette er helt avgjørende for elevenes læringsutbytte. Studien viste at alle tre elevene som deltok, viste individuell fremgang i å gjøre inferenser, og at to av dem klarte å oppnå stor forbedring i denne ferdigheten. | |
