Mladen Zivanovic.
Frá forvitni til framkvæmdar
Hugmyndin að þessu verkefni, sem fékk nafnið Algebra+, kom upp í janúar 2025. Á þeim tíma var ég að vinna í tveimur ólíkum nýsköpunarverkefnum, en þetta verkefni var erfiðara. Það snerist ekki bara um að búa til eitthvað sniðugt, heldur var þetta alvöru rannsóknarverkefni þar sem ég vildi skoða hvernig hægt væri að nota gervigreind á faglegan hátt í kennslu.
Á þessum tíma notaði ég gervigreind í hverri viku og sótti fyrirlestra til að læra meira. Ég rak mig samt reglulega á vegg: mér tókst aldrei að fá gervigreindina til að skila góðu efni þegar kom að jöfnum eða stærðfræðiverkefnum. Svörin litu oft vel út en lausnirnar voru samt rangar. Munurinn á því sem var í boði og því sem ég þurfti raunverulega á að halda sem stærðfræðikennari, gerði mig mjög forvitinn um hvernig væri í raun hægt að nýta gervigreind í kennslu.
Ég kynnti hugmyndina fyrir Bjarnheiði Kristinsdóttur, lektor við Menntavísindasvið HÍ, og henni leist vel á hana. Við sóttum um í Nýsköpunarsjóð námsmanna hjá Rannís og fengum styrk til að ég gæti unnið verkefnið síðasta sumar.
Ég ætla að vera hreinskilinn, niðurstöðurnar urðu ekki þær sem við vonuðumst eftir í upphafi. Við ætluðum að búa til „töfrahnapp“ sem gæti hannað verkefni fyrir heila kennslustund, en raunveruleikinn var annar. Rannsóknin sýndi að gervigreindin er ekki komin nægilega langt til að ráða við slík verkefni. Hún getur ekki búið til verkefni í stærðfræði sem er 100% tilbúið til kennslu. Við þurfum alltaf að yfirfara allt efni frá gervigreindinni mjög vandlega því hún er lúmsk; hún virðist ráða vel við það sem hún er beðin um að gera á yfirborðinu en getur samt gefið rangt svar og villandi framsetningu þegar að er gáð. Þessi lærdómur varð mikilvægasta niðurstaða verkefnis okkar.
Í stað þess að setja fram aðferð til að fá gervigreind til að búa til verkefni í stærðfræði sem eru alveg tilbúin til kennslu bjó ég til vefsíðu á ensku: logi.math
Á henni má finna safn af góðum ráðum þar sem við tengjum saman möguleika gervigreindar og rannsóknir á því hvað einkennir góða stærðfræðikennslu.
Síðunni er skipt upp í kafla sem miða að þörfum kennarans. Hún er hönnuð af kennara fyrir kennara, svo þið munuð finna þar hugtök eins og þunnsneiðing (e. thinslicing), stuðningur (e. instructional scaffolding) eða að tengja framsetningar (e. representations) – hugtök úr kennslufræði stærðfræði.
Ég hef þegar kynnt verkefnið á ráðstefnu í Riga þar sem stærðfræðikennarar og stærðfræðimenntunarfræðingar af Norðurlöndum og frá Eystrasaltsríkjum komu saman. Þar var mikið rætt um framtíðina, en verkefnið mitt vakti athygli fyrir að leggja áherslu á að kennarinn þarf alltaf að vera við stjórnvölinn og meðvitaður um að gervigreindin getur spunnið upp vitleysu.
Rannsóknir og raunveruleikinn
Við byrjuðum á því að reyna að safna góðum ráðum frá kennurum sem voru byrjaðir að prófa sig áfram. Það reyndist hins vegar erfiðara en ég hélt, því margir íslenskir kennarar eru ennþá að stíga sín fyrstu skref.
Ég tók fjögur ítarleg viðtöl við kennara. Gagnlegasta samtalið var við Jonas Hall frá Svíþjóð sem kennir stærðfræði, eðlisfræði og tölvunarfræði. Hann hefur kafað djúpt í hvernig kennarar geta notað gervigreind og gaf mér góða innsýn í hvernig á að búa til vinnublöð handa nemendum og hvernig gervigreind virkar í skólastofunni. Hin viðtölin gáfu mér líka hugmyndir um hvernig megi nota gervigreind í skóla án aðgreiningar (e. inclusive education). Til dæmis hvernig við getum nýtt tæknina til að koma til móts við nemendur með námsörðugleika eða önnur frávik, sem er eitthvað sem ég er enn að vinna í að setja inn á síðuna.
Eitt sem við Jonas vorum sammála um er að gervigreind sparar okkur ekki endilega tíma. Ef þú ert að leita að flýtileið, þá er hún ekki svarið. Tæknin gefur okkur frekar frelsi til að einbeita okkur að því að efla skilning nemenda. Gervigreindin hjálpar okkur nefnilega við verkefni á borð við að skrifa kennsluáætlanir, búa til stutt próf eða æfingadæmi. Í staðinn skapast tími fyrir okkur til að einbeita okkur að góðri endurgjöf til nemenda, svo eitthvað sé nefnt. Eitt dæmi um hvernig hægt er að útbúa verkefni fyrir kennslu á fljótlegan hátt er að nota gervigreind til að búa til fjölvalsspurningar í GeoGebra.
Það er erfitt að gervigreindin setur upplýsingarnar fram á sannfærandi hátt en þær eru ekki alltaf réttar. Við þurfum oft að eyða löngum tíma í að leiðrétta hana. Ég eyddi til dæmis miklum tíma í að búa til spjallmenni sem átti að hjálpa nemendum án þess að gefa þeim svörin strax. Það tók eilífðar tíma og er samt ekki fullkomið. Nemandi getur einfaldlega skrifað: „Ég nenni þessu ekki, sýndu mér svarið,“ og gervigreindin lætur oft undan.
Gervigreindin hjálpar manni líka að koma hugmyndum í framkvæmd. Með hjálp ChatGPT eða Gemini tókst mér að þróa verkefni eins og „Vélmennateiknun“ og stærðfræðileiki eins og „Varúlf“ og ratleiki. Þetta gefur kennslunni aukinn kraft og kveikir áhuga hjá krökkunum.
Framtíðin í skólastofunni
Á ráðstefnunni í Riga sá ég vel hvert stefnir. Það sem mér fannst áhugaverðast voru kerfi sem gefa nemendum endurgjöf strax. Þetta gerir nemendum kleift að vinna sjálfstæðar því þeir fá hjálp jafnóðum. Slík kerfi geta líka sýnt stærðfræðina myndrænt á augabragði, sem getur breytt miklu í kennslunni.
Mynd: Ríkisrekni framhaldsskólinn í Jelgava.
Að mínu mati er þetta raunhæfasta notkun gervigreindar í skólanum í framtíðinni. Í stað þess að kennarinn þurfi að svara þrjátíu einföldum spurningum, getur tæknin hjálpað þeim sem vantar bara smá vísbendingu. Það gefur kennaranum tíma til að hjálpa þeim nemendum sem þurfa raunverulega á persónulegri aðstoð að halda.
Fyrir kennslu annarra faggreina en stærðfræði virðist mér að hægt sé að nýta gervigreindina sem verkfæri við þankahríð (e. brainstorming). Hún getur hjálpað okkur að koma hugmyndum okkar hratt á blað án þess að eyða mörgum klukkustundum í skipulagningu.
Ég vona innilega að stærðfræðikennarar finni góðar hugmyndir á vefsíðunni minni: logi.math
Þar er lögð áhersla á að gefa ykkur hugmyndir innan ramma faglegrar stærðfræðikennslu. Þar má finna flokka eins og: greining, tengja framsetningar, leiðrétta mistök, flokkun, búa til verkefni, stuðningur og þunnsneiðing. Munið að góðar kennsluaðferðir og vönduð verkefni eru alltaf betri en stöðluð vinnublöð beint frá gervigreindinni. Ég hef hvatt samstarfsfólk mitt til að prófa að nota gervigreindina, en að nota hana frekar til að bæta aðferðir sem þegar hafa sannað sig. Reynsla kennarans og þekking á því hvernig nemendur læra verður alltaf að vera í fyrirrúmi.
Mladen Zivanovic, kennir við Landakotsskóla og er á lokaári í kennaranámi í stærðfræði.