Detta är jag trygg i att kunna lära ut

• Effektivare promptning
• AI ur tekniskt och etiskt promblematiserat perspektiv
• Statistiska utmaningar med utfall från MachineLearning-modeller
• Elektronik med hjälp av mikrokontroller ESP32 (typ som en lite kraftfullare Arduino med WiFi/Bluetooth) inklusive hur man bygger lokala nätverk.
• Cirkulär ekonomi inklusive viktiga begrepp
• Kognitiv psykologi (vad i undervisningen som kan försvåra eller underlätta lärande)
• Teknikhistoria (= vår idag bästa gissning)
• Hur man bygger ihop en dator
• Projektarbete, ensam och i grupp
• Autodesk CADdning samt 3D-skrivaranvändning
• Change management teorier från de senaste 100 åren
• Lean sett ur ett historiskt samt management-koncept perspektiv

Detta har jag börjat öva på att bli trygg med att kunna lära andra

• XAI (Explainable Machine Learning)
• AI-adoption relaterat till teknik, organisation & lagar samt hur man kan förstå dessa processer utifrån ett organisationsperspektiv inom produkt/teknikinnovation, tjänsteinnovation (NSD) och teknikutveckling
• Införandet av AI i innovationsprocessen
• Verktyg för att skapa beteendeförändringar
• Pedagogiska perspektiv kring AI och dess relevans för lärande och utveckling (det finns så många pre-chatbottar-i-skolan-studier och så få peri-. Lärande är även starkt kontextberoende)
• Hur man lär ut programmering-med-stöd-av-chatbottar
• Pythonprogrammering inom ML, NN & DP
• Hur man ska tänka för att det ska vara äkta objektorienterad programmering
• Lagar och regler relaterade till AI-datatillgång, AI-datadelning och AI-data(åter-)användning
• Agentprogrammering
• Gränssnittsdesign
• AI med hjälp av Raspberry Pi (material från Google Deep Mind)
• Vad det är som gör att Lean ibland blev och blir NPM

Några av de kurser jag går 24/25 (tjänstledig på 80%)

• AI och innovationshantering (3hp-pågår)
• AI och datastrategi (5hp-påG)
• Programmering i Python och artificiell intelligens (7.5hp-klar)
• Informatik, Introduktion till programmering i Python med hjälp av AI(7.5hp-pågår)
• Prompt Engineering och problemformulering (3hp-klar)
• Pedagogiska perspektiv på AI och utbildning (7.5hp-pågår)
• Att undervisa artificiell intelligens på gymnasial nivå – tekniska perspektivet (7.5hp-klar)
• Att undervisa artificiell intelligens på gymnasial nivå samhällsperspektiv (7.5hp-klar)


• Digitala presentationer och video i undervisningen (2hp-klar)
• Psykologi och kritiskt tänkande (2hp-klar)
• Klassrumspsykologi: kognitiv psykologi och lärande (2hp-klar)
• Miljöpsykologi och beteendedesign (4hp-påG)
• Material i ett cirkulärt samhälle – livscykelanalys av material och produkter (1hp-klar)

Programexamen

• Civilingenjör (270hp, KTH)
• Ämneslärarexamen Teknik (210hp, KAU)

Tidigare enstaka kurser utanför program

• Människans fysiologi (30hp)
• Telemedicin, bildöverföring och bildbehandling (7.5hp)
• Agentprogrammering (6hp, betyg5)
• Web-baserade applikationer för informationshantering (7.5hp, betyg5)
• Intelligenta gränssnitt (6hp, betyg5)
• Arbetsmiljö och ekonomi (7.5hp)

Jag vill verka i en skärningspunkt mellan analytisk skärpa och pedagogisk värme där jag förenar praktiskt genomförande, anpassning till verkliga behov, noggrann analys och tydlig kommunikation för att leverera konkreta resultat.

Utforskar

Det är min ambition att kunna briljera i att omvandla komplexa (AI-)koncept till användbar kunskap. Att bidra till att bygga system som levererar. I min nuvarande utvecklingsfas går jag från grundförståelse till praktisk tillämpning av AI-verktyg. Jag blir behörig lärare i programmering på gymnasienivå av bara farten. Jag kartlägger systematiskt olika AI-metoders möjligheter genom fördjupade kurser, med fokus på hela spektrumet från maskininlärning till generativ AI.

Gör

• Fördjupar mig i facklitteratur och digitala utbildningar

• Startar och avslutar projekt

• Fokuserar lika mycket på ”varför” och ”hur” som på ”vad”

• Börjar ofta från noll och arbetar metodiskt vidare

• Skapar trygga miljöer för kunskapsutbyte

Använder och behärskar

• Flera Adobe-program inkl videoredigering

• Nästan alla MS 365-program

• Mikrodatorer och elektronik

• 3D-CAD (Autodesk Inventor/Fusion 360)

Övar på för att behärska

• Python & Cursor (som Visual Studio Code, men med mer AI)

• TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib/Seaborn

• Java

• SQL

Att bygga upp användbara kompetens handlar om att röra sig från ett utgångsläge, mot ett tydligt mål. Det är som att förflytta sig mellan två punkter. Du startar på en station och vill ta dig till en annan.

Jag har ägnat mycket tid åt att försöka förstå varför vissa resor mot ökad användbar kompetens lyckas, medan andra misslyckas. Det här är vad jag har kommit fram till än så länge:

1. Målet är inte tydligt definierat och känns därför irrelevant, ouppnåeligt eller till och med hotande.

2. Utgångspunkten – var resenärerna befinner sig – är inte tillräckligt kartlagd, och resan planeras utan reell hänsyn till detta.

3. Den som leder resan underskattar att vissa steg måste tas, oavsett om de är tråkiga eller tidskrävande.

4. Reseledaren låter sina egna preferenser styra resan, snarare än att utgå från resenärernas behov.

5. Resenärerna själva saknar vilja eller motivation att genomföra resan.

Därför ställer jag alltid två frågor till mig själv: Har jag (verkligen) förstått var resenärerna befinner sig? Och har jag planerat en resa som faktiskt tar hen/dem dit de behöver komma (och ingen annanstans)? Det här är kanske inte komplicerat i teorin, men det är fortfarande kärnan i mitt arbetssätt och jag lär mig lite mer för varje dag.

Enligt nominering till Lärargalan 2024

"Hon bryr sig…håller alltid ett extra öga på en att det går bra.. och har fått in lite skratt i sin dag”.

Med egna ord

Jag älskar skratt och vass kunskap. Skärpa i resonemangen.

Jag är lekfull, varm, nyfiken och kanske rolig. Prestiglös. Min framtoning gör att man känner förtroende för att man alltid kommer att bli väl bemött av mig.

Jag har hittat sätt att älska alla årstider. Mina intressen beskrivs bäst som äventyrslust och skaparglädje. Jag snorklar gärna och länge i djurrika vatten. Seglar helst vid fri horisont. Samtidigt som jag mår bra av att fixa, odla, snickra och bygga hemma. Jag har alltid ett nytt projekt på gång, men aldrig utan att avsluta det som är påbörjat.

Artificiell intelligens är kanske vår tids mest spännande område. Då blir det lätt mycket text. Men oavsett om du är novis eller mycket väl insatt, så hoppas jag att du hittar kompletterande inspiration i texten som kommer

Lättillgänglig AI är världsmästare i jonglering

Den förvandlar text till poddar och poddar tillbaka till text. Den spelar in möten, tar anteckningar och sammanfattar besluten. Den skapar bilder från textbeskrivningar och beskriver bilder i ord. Tal, text, bilder – allt är bara olika former av data som AI elegant kan skifta till ett annat format.

Låt mig dela tre enkla exempel från min egen erfarenhet: Jag ville skapa en hemsida men kunde ingenting om webprogrammering. Så jag bad en chatbott om hjälp och nu är vi här. Sidan behövde ett färgschema. Jag hittade ett vackert fotografi på kejsarpingviner och bad en annan chatbott att identifiera hex-koderna för bildens dominerande färger. Vips fanns det en palett. Sedan ville jag illustrera "jonglering med data". Skrev beskrivande text och fick ut en bild, som jag därefter kunde småredigera i Photoshop. Dessa är små exempel på användning av lättillgänglig AI, som knappt skrapar på ytan av dess möjligheter. Men de illustrerar perfekt hur allting bara är data som elegant kastas omkring. Och på något sätt har detta fått världen att kännas mycket mer lekfull och full av möjligheter.

Att arbeta med chatbottar

Chatbottar är inte bara ett nytt sätt att söka information på. De är också bollplank i det vardagliga arbetet för många. De kan i vissa lägen förbättra den intellektuella självbilden. I andra göra att man känner att de inte alls går att lita på. Jag önskar att alla, verkligen alla, fick lära sig seriös ”prompt engineering”. För att lära sig hantera chatbottar på klokast möjliga sätt. Visste du att man kan tävla i promptande, på internationella tävlingar? Det är därifrån jag, via Youtube, har lärt mig om COSTAR-metoden. Kolla upp den (googla). Det är värt tiden!

Det finns många olika chatbottar och det släpps ideligen nya versioner. Så vilken ska man hålla sig till? Lite beror det naturligtvis på om man har ett särintresse, så som programmering eller textformuleringar. Men även då är mitt tips att vara noga med att skicka exakt samma prompter till kanske tre olika chatbottar lite då och nu. Det är genom responserna man lär känna de olika versionernas styrkor och svagheter. Det gör också att man lättare hittar just den eller de chatbottar som passar de egna frågeställningarna bäst, just nu. Jag gör det ofta, då de flesta tillåter att man prövar dom utan att betala för det.

AI & IT

Vissa säger att det är en hajp kring AI och att det kommer att blåsa över. Det påminner mig om IT-bubblan i slutet av 90-talet. Då var det också en finansiell guldrush. Stora värden byggdes upp och efter ett tag så förlorades många av dem. Det var en finansiell IT-bubbla som sprack. Men var internet i sig en bubbla? Absolut inte. Idag är allt internetbaserat och datadrivet. Detsamma gäller för AI. Även om den finansiella uppståndelsen kanske kommer att lugna ner sig, så har de djupgående förändringar som AI för med sig bara börjat. Om några år kommer AI att vara lika vardagligt och fungerande främst i bakgrunden, som nästan vilken annan teknologi som helst.

När det gäller mindre lättillgänglig AI så finns det flera olika svårighetsnivåer och typer av AI. Precis som det finns olika nivåer och typer av IT. AI ur ett företagsperspektiv är att likna vid AIT, avancerad informationsteknik. Att införa det ställer minst samma krav på metodik och kloka avvägningar som all ny teknik. Det är bra om man jobbar med små steg i taget. Det är viktigt att granska vilka nivåer av datasäkerhet som behövs. Gentemot yttervärlden och inom det egna företaget. Med det sagt. AI är ett verktyg. Många företag har möjligheten att köpa ett i princip färdigt verktyg som sedan helt saknar kopplingar till IT-världen utanför det egna företaget.

Vad jag inte skriver om

Kanske hade du velat läsa mer om hur man bygger en företagsintern chatbott. Fullmatad med specifik teknisk kompetens. Kanske hade du velat ta del av en lättsmält, konkret och ordfattig jämförelse mellan olika AI-metoder med avseende på styrkor och svagheter. Kanske genom att jag visar en lagligt delbar fil med grunddata som sedan analyseras med hjälp av olika AI-modeller. Så att allt blir konkret istället för ett exempel på oanvändbar begreppsstapling. Jag kunde ha skrivit om hur man kan och måste upparbeta en kunskap om hur man bör förhålla sig kring ”svaren” som kommer ut ur dataanalyserande AI-system. Men den typen av specialistkompetens är vad jag vill erbjuda professionellt.

Söker du potentiella medarbetare med inriktning mot AI? Avsikten med hemsidan är främst att väcka intresse för att mötas. Hoppas att vi ses!