Anpassade instruktioner för stora språkmodeller (LLM) för att främja epistemisk medvetenhet
En kort pedagogisk aktivitet där lärare och elever utformar anpassade instruktioner för en stor språkmodell (LLM) i syfte att utveckla epistemisk medvetenhet, kritiskt tänkande och ansvarsfullt AI-stött lärande under osäkra förhållanden.
DigCompEdu-Kompetensområde(n)
5 Stärka elevernas egenmakt, 6 Underlätta elevernas digitala kompetens
Tid
Förberedelse: 15 min
Genomförande: 30 minuter
Utbildningspersonals Nivå
Integrerare, Ledare
Målgrupp
Lärare och utbildare inom vuxenutbildning som använder stora språkmodeller och vill etablera ett kritiskt och ansvarsfullt förhållningssätt till användningen av AI. Vuxna elever som använder AI-verktyg för studier eller stöd och som behöver utveckla grundläggande AI-kompetens och en förståelse för hur AI hanterar kunskap och osäkerhet.
Minimikrav på Elevernas Digitala Färdigheter
Mellannivå
Minimikrav på Elevernas Språknivå
B2
🎓 Lärandemål
Educators and learners will be able to…
- Configure custom instructions that support critical reasoning, transparency, and responsible AI-supported work
- Explain that Large Language Models do not possess knowledge, but generate probabilistic reasoning based on patterns in data
- Reflect on their own responsibility when using AI tools in educational and learning contexts.
Ingredienser
| Objekt / Resurs | Antal | Syfte |
|---|---|---|
| AI-verktyg (t.ex. ChatGPT eller annan LLM med anpassade instruktioner) | 1 per deltagare | Används för att konfigurera ett viktigt interaktionsläge som främjar epistemologisk medvetenhet och ansvarsfull användning av AI. |
| Anpassad instruktionstext (tillhandahålls) | 1 | Fastställer regler för hantering av osäkerhet, trovärdighet och kritisk dialog vid interaktion med AI. |
Utrustning
Enhet med internetanslutning + tillgång till en LLM med anpassade inställningar
🥣 Förberedelser – före genomförandet
- Läraren lär sig först och undervisar sedan eleverna.
- Innan verktyget används i klassrummet matar läraren in de medföljande anpassade instruktionerna i AI-verktyget och utforskar självständigt deras effekt genom att ställa vanliga frågor och observera förändringar i AI:s beteende. Denna utforskningsfas gör det möjligt för läraren att undersöka hur instruktionerna påverkar svaren när det gäller osäkerhet, saknad information och kritiska motargument.
- Först efter denna utforskningsfas introducerar läraren aktiviteten för eleverna.
🔥 Steg för implementering (i klassrummet/synkront)
- Läraren presenterar kortfattat huvudtanken från den delade referenstexten som finns under Referenser & resurser: att stora språkmodeller inte ”vet”, utan genererar svar baserade på sannolikhet, och att AI-utdata därför måste behandlas som preliminära resonemang snarare än auktoritativ kunskap.
- Eleverna öppnar sitt AI-verktyg och infogar den anpassade instruktionstexten som finns under Referenser och resurser i Anpassade instruktioner/Inställningar. Texten (i bildform) presenterar en strukturerad uppsättning regler för hantering av osäkerhet, trovärdighet och dialog.
- Eleverna ställer en eller två vanliga frågor till AI:n och observerar hur svaren skiljer sig åt när de anpassade instruktionerna är aktiva, särskilt i situationer som innefattar osäkerhet eller ofullständig information.
- Läraren leder en kort diskussion om hur AI:ns beteende förändrades och hur de anpassade instruktionerna stöder ett epistemologiskt tillvägagångssätt vid användning av AI.
🧂 Anpassning och inkludering
- Genom att arbeta med gemensamma principer för hantering av osäkerhet, trovärdighet och dialog visar aktiviteten hur inkluderande lärandesign kan uppnås genom tydliga strukturer och reflekterande användning av AI.
🥄 Bedömning och återkoppling
| Kriterium | Utmärkt | Bra | Behöver förbättras |
| Epistemisk förståelse | Gör tydlig åtskillnad mellan kunskap, antaganden och osäkerhet i AI-svaren. | Känner igen osäkerheten i AI-svaren, men distinktionerna är inte alltid tydliga. | Behandlar AI-resultatet som i stort sett auktoritativt. |
| Användning av anpassade instruktioner | Förklarar tydligt hur instruktionerna förändrar AI:s beteende, med exempel. | Märker förändringar i AI:s beteende efter att instruktioner tillämpats, men har svårt att förklara effekten av instruktionerna. | Märker inte någon förändring i AI:s beteende efter att ha tillämpat instruktionerna. |
| Reflekterande bedömning | Utvärderar AI-resultaten kritiskt och tar ett tydligt mänskligt ansvar. | Visar viss kritisk reflektion, men förlitar sig ibland på AI:s resultat. | Accepterar AI:s resultat utan eller med mycket liten reflektion. |
⚠️ Etik, integritet och säkerhet
🍱 Fördjupning / Uppföljningar
- Återanvänd de anpassade instruktionerna i andra AI-verktyg.
- Jämför AI-svar med och utan att instruktionerna tillämpas.
- Fundera över hur instruktionerna påverkar trovärdigheten och osäkerheten.