Hvordan undervise om bias i treningsdata?
Elever trener en KI-modell til å gjenkjenne kroppsstillinger ved hjelp av Google Teachable Machine. Når de tester modellen på medelever som ikke var med i treningsdataene, oppdager de at den svikter — og gjennom å undersøke hvorfor lærer de noe grunnleggende om maskinlæring, representasjon og skjevheter i data. Det virkelige spørsmålet dukker opp: Hvis KI-modeller lærer av menneskelige valg om hva som inkluderes i dataene, hva skjer med de som ikke er representert?
Forberedelse: Test teachablemachine.withgoogle.com på skolens nettverk — åpne siden og se at kameraet fungerer Bruk Chrome eller Edge på alle enheter (ikke Safari) Sørg for at det er nok plass ved bordene til at elever kan stå og bevege seg Del klassen inn i grupper av 2–3. Grupper på 3 fungerer best: én filmer, én poserer, én ser på skjermen Bestem hva elevene skal trene modellen til å gjenkjenne. Anbefaling: tre ulike håndbevegelser (f.eks. tommel opp / knyttneve / flat hånd) — enkelt å filme, tydelige klasser
«KI-modeller lærer ikke ved å tenke — de lærer ved å se eksempler. Tusenvis, noen ganger millioner av dem. Og de ser bare det vi viser dem.
Tips: Du kan forankre åpningen med et kjent eksempel — ansiktsgjenkjenning på telefoner som fungerer dårligere for mørke ansikter, eller sportskameraer som misforstår baller og skaller. Poenget er at alle slike feil har én rot: treningsdataene.
Åpne teachablemachine.withgoogle.com på projeksjon. Velg «Image Project» → «Standard Image Model». Vis at verktøyet har klasser (Class 1, Class 2, Class 3). Ta raskt ca. 20–30 bilder av to ting — f.eks. tommel opp vs. tommel ned — og klikk «Train Model».
Vis resultatet: Beveg tommelen foran kameraet og la klassen se at maskinen gjenkjenner det. Still spørsmålet åpent: «Hva tror dere skjer hvis vi bare tar bilder av én person?» — ikke svar på det ennå.
Alternativ: La en elev komme opp og gjøre demoen med deg. Det engasjerer raskt.
Grupper velger tre klasser — anbefalt: tre håndbevegelser. De samler bilder ved hjelp av webkameraet: minst 50–80 bilder per klasse, med variasjon (nær/langt, ulik vinkel, lys fra siden).
Kritisk begrensning: I denne fasen bruker elevene kun sine egne bilder. Ikke ta bilder av andre grupper. Dette er bevisst — poenget avsløres i fase 3.
Grupper roterer: en elev fra gruppe B viser sin bevegelse til gruppe As modell. Notér i refleksjonsarket:
Din rolle: La forvirringen sitte. Elever vil spørre «hvorfor feiler den?» — si at dere skal utforske det i neste fase. Hold tempoet oppe.
Gruppen diskuterer funnene fra fase 3 med disse spørsmålene:
Etter 10 min: samle klassen. 2–3 grupper deler sin viktigste oppdagelse. Introduser nøkkelbegrepene på tavla: treningsdata, representasjon, skjevhet (bias).
Et vanlig funn: «modellen kjenner ikke igjen læreren». Bruk det. Hvem valgte hvem som ble filmet? Det valget er ikke tilfeldig i ekte KI-prosjekter heller.
Del 1 (10 min): Gruppen retrenerer modellen med bilder fra alle gruppemedlemmer — og variasjon i lys og avstand. Blir modellen bedre? Hva endres?
Del 2 (10 min): Samle klassen. Diskusjonen dreier seg bort fra Teachable Machine:
Del ut Sjekk det du har lært for individuell refleksjon etter diskusjonen.
Dette hjørnet er kun for deg — bakgrunn, differensiering og begrepene du trenger å være trygg på før du går inn i klasserommet.