Eller är bortslösad tid förlorad?
Jag läser ofta om att AI kan vara en stor hjälp i att minska admin för lärare. Nu har jag ingen erfarenhet av det eftersom jag i möjligaste mån undviker admin. Men idag uppstod ett tillfälle att pröva detta. Jag och min medmentor funderade över vad vi skulle göra på mentorstiden med vår klass om ungefär en timme. Det givna var att gå igenom likabehandlingsplaner, men min medmentor konstaterade att det var ju ingen succé när vi senast presenterade ordningsreglerna utifrån ett textdokument på hemsidan, vilket vi projicerade i klassrummet. Jag föreslog att vi skulle göra en presentation om de viktigaste bitarna av dokumentet. Jag dristade mig också att lova en sådan presentation till mentorstiden. Hur svårt kan det vara, tänkte jag, jag använder ju bara vår AI, TeachGPT.
Det tog ungefär 30 sekunder att få likabehandlingsplanen sammanfattad på ett sätt som jag tyckte var bra med rubriker och punkter. Lagom, sex stycken, det här blir bra, tänkte jag. Så jag provade att klippa in första stycket i Google Presentationer, och jag vet inte vad det är för fel, men texten blir pytteliten när man klipper in den. Så jag frågade modellen på TeachGPT (Meta Llama 3.1 70B). Den hjälp jag fick till svar var en beskrivning av vad i texten som var rubrik respektive innehåll. Det visste jag naturligtvis eftersom jag valt att skicka texten vidare.
Nu börjar min resa i tidsslukarvärlden. Jag googlade efter AI som kan skapa PowerPoint. En av tjänsterna gav en snygg presentation, men tyvärr ökade antalet sidor med 50% och den skrev om och utökade min komprimerade text så att det blev mycket större.
Jag googlade på att omvandla text med punktlistor till Powerpoint. Jag frågade Claude, där jag råkade ha ett konto för en månad, och fick en uppsjö av förslag på lösningar, men ingenting som genererar PowerPoint eller en PDF. En snygg presentation i Webbverktyget React.js fick jag dock. Jag fick även instruktioner om hur jag skulle konvertera Markdown till PDF, och mycket mer.
Så nu var det bara 20 minuter kvar till mentorstiden, varpå jag tog den fina sammanfattningen från TeachGPT, klippte in den i en innehållsruta i Google Presentationer, ökade textstorleken ordentligt, klippte ut de olika styckena och satte dem i olika slides i presentationen, gjorde lite fix och hade en innehållsmässigt okej presentation med svart text på vit bakgrund.
Jag frågade TeachGPT vad i presentationen kunde vara värt att diskutera i smågrupper i klassrummet och fick ett bra förslag. Men i den verkliga situationen använde jag en färgmarkerad mening i presentationen som eleverna fick i uppgift att diskutera, och det funkade bra. Men, jag tycker nog att formuleringarna från TeachGPT kanske kunde ha gett en bättre diskussion.
Om man reflekterar över detta, så skapade jag en presentation till mentorstiden på 1 timme med alla irrgångar, och det kunde ha tagit 20 minuter. Under irrgångarna lärde jag mig ganska mycket om vad som funkar och inte funkar med AI. Den kunskapen har med mig i framtiden, och det kommer att leda till att jag använder vår AI TeachGPT mer, trots att det finns bättre kommersiella lösningar, därför att den här kunskapen om vad modellerna kan och inte kan, samt hur man ska formulera sig för att få det man vill ha, är mycket värdefullare än att ha den bästa modellen.
Under mentorstiden började jag med att redovisa alla mina irrgångar, och eleverna skrattade glatt och igenkännande, vilket gjorde att mina irrgångar lönade sig på två plan: det skapade god stämning och det gav en insikt i både fördelar och begränsningar med AI.
En slutsats: vilken AI var det som levererade denna dag? Ja, det var inte den kommersiella toppmodellen, det var den som kanske är en sjundedel så stor. Men det var den modellen som jag jobbar med och som jag känner bäst och därmed är effektivast med, och får mest utav.
Den viktiga insikten här är att vi har språkmodeller som är tillgängliga för eleverna, inte det bästa, men tillräckligt bra, och de stora resultaten kommer vi att få när vi tillsammans lär oss att använda dessa modeller. Och de kunskaper som vi får om hur man lär känna modellernas begränsningar, hur man formulerar för att få det man vill, och hur man utvärderar resultat som inte är så bra, ger oss en stor kompetens inför framtida jobb med bättre modeller. Glöm inte att det vi gör idag med denna modell gör vi med den sämsta modell vi någonsin kommer att ha jobbat med.
Håkan Elderstig