En elev spurte en praterobot om trange kabler. Han mente tverrsnitt. Roboten svarte om kabler som ligger under en dyne og kan bli for varme.
Det høres ut som en morsom glipp. Det er noe langt mer interessant enn det.
To språk i samme setning
I elektrofaget betyr trang noe helt bestemt. I hverdagsnorsk betyr det noe annet. En elev som er i ferd med å lære seg både norsk og faget samtidig, står i begge språkene på én gang, og en generell språkmodell hjelper henne ikke over.
Det er nettopp den avstanden NAFO arbeider med. NAFOKI er en nasjonal løsning med skreddersydde språkassistenter, utviklet for at flerspråklige elever skal få tak i fagbegrepene, ikke bare i ordene. Løsningen ble presentert på nettverkssamlingen i mars av Kjetil Sjøblom Roppestad og Ye Cai fra NAFO, sammen med Ernst Magnus, IKT-pedagog ved Rud videregående skole.
Å teste hvor en modell bommer, er ikke kritikk av arbeidet. Det er arbeidet.
Hva testingen fant
Da en praterobot ble prøvd mot elektrofaget, kom det fram et mønster som er verdt å kjenne uansett hvilket fag du underviser i. Modellen var ikke dum. Den var trent på feil verden.
Den kjente ikke de norske reglene. NEK 400 er den norske normsamlingen for elektriske lavspenningsinstallasjoner, og en del av fagspråket enhver elektriker vokser inn i. Der norsk praksis skiller seg fra det som er vanlig ellers, valgte modellen det internasjonale. Den visste ikke at den gjorde et valg.
Den overså grunnleggende fagbegreper. Forleggingsmåte er ikke en detalj i elsikkerhet. Det er noe enhver fagarbeider må ta stilling til. Modellen nevnte det ikke.
Den blandet sammen størrelser. Effekt og energi, kilowatt og kilowattime. En fagarbeider ser forskjellen umiddelbart. En språkmodell som har lest mye tekst om begge deler, gjør det ikke nødvendigvis.
Den foreslo metoder som ikke holder. Å teste en jordfeilbryter med stoppeklokke høres rimelig ut for den som ikke kan faget. Det er det ikke.
Hvert av disse funnene er en rettelse som gjør neste versjon bedre. Det er slik en fagspesifikk KI-plattform bygges: ikke ved å håpe at modellen kan faget, men ved å la fagfolk finne ut nøyaktig hvor den ikke gjør det, og forankre den i kilder som NEK 400, læreplaner og norsk regelverk.
Den andre siden av det samme
På samme samling ble det vist et eksempel som peker motsatt vei.
En arabiskspråklig elev skulle skrive om Ibsen. I stedet for å levere ferdig tekst, lot roboten ham planlegge tankene på morsmålet først, og hjalp ham så steg for steg med å få dem over på norsk. Den ga setningsstartere. Den ba om mer. Eleven forble forfatteren.
Han hadde tidligere kopiert fra en generell praterobot fordi han sto fast. Med et verktøy som var bygget for å stillasbygge i stedet for å levere, sluttet han å kopiere og begynte å skrive.
Det er samme lærdom sett fra en annen kant. Et verktøy bygget for en bestemt oppgave, i et bestemt fag, for elever med en bestemt språkbakgrunn, gjør noe annet enn et generelt verktøy gjør.
Hvorfor dette angår alle programområder
Elektrofaget er tydelig fordi konsekvensene er målbare. En feil dimensjonering er ikke en meningsforskjell.
Men hvert eneste yrkesfag har et fagspråk som ikke er hverdagsspråk, og som en generell modell kjenner overfladisk. Helsefagarbeideren har sine begreper. Kokken har sine. Tømreren har sine. Avstanden mellom det ordet betyr på kjøkkenet og det det betyr hjemme, er akkurat den avstanden elevene skal over.
Verktøyene som virker, er bygget av folk som kan faget. botlab.no er laget av lærere ved Glemmen videregående skole. NAFOKI er bygget av NAFO. Begge er forankret i konkrete kilder, og begge er blitt bedre av å bli testet til de sprakk.
Hva vi vil vite
Dette er ett fag og én samling. Vi vil gjerne vite om mønsteret kjennes igjen andre steder.
Har KI bommet på et fagbegrep i ditt fag, på en måte bare en fagarbeider ville oppdaget? Fortell oss om det.