8.–10. trinn / VGS ⏱ 90 min Grupper av 2–3 💻 Plugged

Lær opp
en maskin

Tren en KI-modell — og oppdage dens blindflekker

Girls Who Code / Hour of AI · kiforskolen.no

kiforskolen.no ← Aktivitetsside

«KI-modeller lærer ikke ved å tenke — de lærer ved å se eksempler. Og de ser bare det vi viser dem.»

Bakgrunn

Hvordan lærer en maskin?

📷 Treningsdata

Du viser modellen hundrevis av bilder med merkelapper: «dette er tommel opp», «dette er knyttneve». Modellen finner mønstre.

⚡ Trening

Algoritmen justerer seg selv basert på eksemplene — til den er god nok til å gjenkjenne nye bilder den ikke har sett.

🔍 Testing

Modellen testes på nye bilder. Fungerer den? Hvem fungerer den for — og hvem ikke?

⚠ Bias

Hvis treningsdataene bare viser én type hånd, vet modellen ikke hva andre hender ser ut som. Dårlige data → dårlig modell.

Slik gjennomføres det

Fem faser — 90 min

1
Demo og intro
10 min
2
Tren din modell
25 min
3
Test på andre
15 min
4
Utforsk blindflekker
20 min
5
Forbedre & diskuter
20 min
2

Tren din modell

25 minutter — grupper av 2–3

Fase 2 av 5
Fase 2 — Instruksjoner

Slik trener dere modellen

  • Gå til teachablemachine.withgoogle.com → «Image Project» → «Standard Image Model»
  • Velg tre håndbevegelser: f.eks. tommel opp / knyttneve / flat hånd
  • Film minst 50–80 bilder per klasse — med variasjon i avstand og vinkel
  • Klikk «Train Model» og vent til treningen er ferdig
  • Test modellen internt: Hold hånden foran kameraet. Gjenkjenner den?

⚠ Viktig: Bruk kun bilder av dere selv i denne fasen — ikke andre grupper. Dette er bevisst!

3

Test på andre

15 minutter — bytt grupper

Fase 3 av 5
Fase 3 — Instruksjoner

Test en annen gruppes modell

  • Besøk en annen gruppe — eller bytt maskiner
  • Vis håndbevegelsene til deres modell
  • Notér: Gjenkjenner modellen deg riktig?
  • Hvis den feiler — hvilken klasse tror den du viser?
  • Notér hvem modellen fungerte for — og hvem den ikke fungerte for

Læreren forklarer ikke hvorfor modellen feiler ennå — det er oppgaven i fase 4.

4

Utforsk blindflekker

20 minutter — grupper + felles

Fase 4 av 5
Fase 4 — Diskuter i gruppen

Hvorfor feiler modellen?

  • Hvem fungerte modellen for — og hvem ikke?
  • Hva har de som ble gjenkjent til felles?
  • Hvem bestemte hva som havnet i treningsdataene?
  • Hvis modellen bare har sett én persons hånd — hva vet den egentlig om hender?

Etter 10 min: del viktigste oppdagelse med klassen

Nøkkelbegreper

Hva vi kaller det

Maskinlæring KI som lærer av eksempler — uten å bli eksplisitt programmert
Treningsdata Dataene modellen lærer av — kvaliteten her avgjør alt
Representasjon I hvilken grad ulike grupper er inkludert i treningsdataene
Bias (skjevhet) Systematiske feil i en modell — ofte forårsaket av skjevhet i dataene
5

Forbedre & diskuter

20 minutter — teknisk + diskusjon

Fase 5 av 5
Fase 5 — Del 1 (10 min)

Gjør modellen bedre

  • Legg til bilder av alle i gruppen — ikke bare én
  • Varier lysforhold og bakgrunn
  • Tren på nytt og test
  • Ble modellen bedre? Hva er annerledes?

Tenk: Hva ville det krevd for å lage en modell som fungerer for hele klassen? Er det mulig innen én time?

Fase 5 — Del 2 · Klassediskusjon (10 min)

Fra Teachable Machine til virkeligheten

  • Ansiktsgjenkjenning på telefoner fungerer dårligere for mørke ansikter — hvorfor?
  • Hvem er typisk underrepresentert i store datasett — og hvem samler inn dataene?
  • Hvem har ansvar for at KI-systemer er rettferdige?
  • Kan en KI-modell noen gang bli fullstendig «rettferdig»?

En modell er aldri bedre enn dataene den er trent på.

Og dataene gjenspeiler alltid valg om hvem som ble inkludert.

Fyll ut «Sjekk det du har lært» individuelt

kiforskolen.no — Lær opp en maskin ← Aktivitetsside