KIKSSociale robotChatbotAI in de ZorgComputationeel denkenAI in de landbouw

Chatbot

Waar taal en technologie samenkomen, ontstaat het domein van Natural Language Processing (NLP). Met technieken uit machine learning, zoals het trainen van modellen om tekst, afbeeldingen of geluidsfrequenties te herkennen, kunnen we computers op een intelligente manier laten werken met taal. Bekende NLP-toepassingen van machine learning zijn bijvoorbeeld vertaalprogramma's, spraakbesturingssystemen of virtual assistants zoals Siri, en chatrobots.

We buigen ons over vragen als "Hoe kunnen we automatisch teksten begrijpen, vertalen en zelfs schrijven?", "Kan een computer emoties of ironie herkennen in een tekst?", en vooral "Hoe belangrijk zijn data?”. Leerlingen van de tweede en de derde graad secundair onderwijs krijgen inzicht in het domein NLP en zetten hun eerste stappen in de wereld van het programmeren met Python.

Het wetenschappelijk onderzoek

In het domein van Natural Language Processing (NLP) doen onderzoekers een beroep op algoritmen om teksten onder de loep te nemen. Ze gebruiken daarvoor zowel kennisgebaseerde als datagebaseerde kunstmatige intelligentie. Zo kunnen ze via sentimentanalyse nagaan of mensen zich positief of negatief uitlaten over bepaalde producten, bedrijven of personen op sociale media. Aan de hand van de tekststijl proberen ze te achterhalen wie een bepaalde tekst schreef. Ze onderzoeken ook hoe ze persoonlijkheidstypes kunnen onderscheiden op basis van taal. Een goede kennis van taalkunde, computerwetenschappen en psychologie zijn daarbij onontbeerlijk; NLP is een interdisciplinair domein.

De ontwikkelingen in de taaltechnologie leveren nieuwe tools om fake nieuws op te sporen, criminaliteit te bestrijden en de gezondheidszorg efficiënter te maken; ook in de bedrijfswereld zijn er tal van toepassingen.

Dit verhaal roept ook ethische vragen op. Voor het onderzoek binnen taaltechnologie wordt gebruikgemaakt van data, bijvoorbeeld boodschappen op sociale media en chatberichten. Maar hoe zit het dan met privacy? Vinden we het toelaatbaar dat iemands persoonlijkheid wordt nagegaan op basis van de teksten die die schrijft? Vinden we het wenselijk hoe deze kennis vervolgens wordt aangewend? Ook de onderzoekers worstelen met deze vragen. Sommigen ontwikkelen daarom bijvoorbeeld algoritmes die teksten depersonaliseren.

AI

Om natuurlijke taal te verwerken, wordt artificiële intelligentie gebruikt. De leerlingen exploreren de natural language processing systemen voor toepassingen zoals sentimentanalyse, cyberpestdetectie, en auteursherkenning. Deze systemen gaan niet om met ruwe data, maar de teksten worden eerst voorbereid voordat de computer ze analyseert. De leerlingen krijgen inzicht in de principes van computationeel denken, die hier duidelijk worden geïllustreerd, zoals decompositie, patroonherkenning, abstractie en algoritmen. Ze maken kennis met de mogelijkheden en beperkingen van kennisgebaseerde en datagebaseerde systemen.

Chatbots

Steeds meer bedrijven en organisaties plaatsen een chatbot op hun website met het oog op een betere dienstverlening. Dankzij NLP en het in acht nemen van de verwachtingen van de gebruikers worden deze automatische gesprekspartners steeds aangenamer in gebruik. Chatbots worden ingezet voor de klantendienst, HR, het geven van informatie .... en in verschillende domeinen zoals de gezondheidszorg, ontspanning, de bedrijfswereld, de politiek en het onderwijs. De leerlingen ondervinden zelf de beperkingen van een regelgebaseerde chatbot, wat hen mediawijzer maakt, aangezien de meeste chatbots in commerciële toepassingen vandaag nog hoofdzakelijk regelgebaseerd werken.

Sentimentanalyse

De populariteit van het internet leidde niet alleen tot de opkomst van de sociale media, maar deed ook een nieuw onderzoeksdomein ontstaan: het detecteren van gevoelens en opinies in teksten. Sentimentanalyse heeft haar belang reeds bewezen voor de zakenwereld, de industrie en de maatschappij. Automatisch een sentimentscore toekennen aan online klantenreviews, tweets over politiek, of een chatbotgesprek, het gebeurt allemaal met artificiële intelligentie: NLP die zowel kennisgebaseerd (a.d.h.v. regels) als datagebaseerd (a.d.h.v. machine learning) wordt toegepast.

Lesmateriaal

Het ‘Chatbot’ lesmateriaal wordt ter beschikking gesteld overeenkomstig de voorwaarden van een Creative Commons BY-SA licentie.

Leerpad SentimentanalyseGa aan de slag met het leerpad 'Sentimentanalyse' op dwengo.org. De Python notebooks reiken een toepassing van Natural Language Processing aan binnen een context van online reviews en de automatische detectie van het sentiment ervan. Fundamentele begrippen van machine learning en deep learning komen daarbij aan bod. In de interactieve notebooks wordt duidelijk hoe sentimentanalyse met regelgebaseerde of deep learning systemen gebeurt.Leerpad ChatbotGa aan de slag met het leerpad 'Chatbot' op dwengo.org. De Python notebook laat je zien hoe je een eenvoudige chatbot kan ontwerpen en wat de beperkingen zijn van zo'n AI-systeem.Handleiding 'Chatbot' - ook verkrijgbaar in gedrukte versieLeerkrachten verwerven via deze handleiding voldoende achtergrondinformatie om met (een deel van) het 'Chatbot'-project aan de slag te gaan in de klas. Het boek behandelt verschillende aspecten van taaltechnologie, zoals de geschiedenis van de artificiële intelligentie, de ethische aspecten ervan, sentimentanalyse en cyberpestdetectie, chatbots, sprekende digitale assistenten, en auteursherkenning. Er wordt ook ingegaan op de STEM-eindtermen en de eindtermen rond digitale competentie en mediawijsheid.BrAInfood ChatbotsIn deze brAInfood - gericht naar jongeren - geeft het Kenniscentrum Data & Maatschappij meer informatie over chatbots. De brAInfood bevat een fictief verhaal over Lotte die praat met een chatbot, en vermoedelijk informatie over haar doorgeeft aan bedrijven. Verder worden enkele aandachtspunten met betrekking tot chatbots toegelicht, alsook enkele tips voor jongeren om hun (persoons)gegevens beter te beschermen. Op die manier willen we jongeren bewuster maken van de werking van chatbots en hen stimuleren te reflecteren over de gegevens die van hen worden verzameld.BrAInfood Gepersonaliseerde nieuwsberichtenIn deze brAInfood van het Kenniscentrum Data & Maatschappij worden tips gegeven over hoe je controle houdt over je newsfeed.Improbotics - Lesmap - LeerkrachtenversieIn de theatervoorstelling Improbotics improviseert een sociale robot mee in de scènes. In de lesmap vind je informatie over de gebruikte technologieën.Improbotics - Lesmap voor de leerlingenIn de theatervoorstelling Improbotics improviseert een sociale robot mee in de scènes. In de lesmap vind je informatie over de gebruikte technologieën.LeerpadenVia deze leerpaden word je door het materiaal geleid en krijg je toegang tot de interactieve Python notebooks.
Ons team

Prof. dr. ir. Francis wyffels is docent robotica & AI. Binnen de UGent is hij een van de trekkers van STEM-initiatieven voor het lager en het secundair onderwijs en is hij lid van de facultaire diversiteitscommissie. Hij is voorzitter van Dwengo vzw waarin hij tal van binnen- en buitenlandse STEM-projecten initieerde, bijvoorbeeld het WeGoSTEM-project. Voor zijn inspanningen met betrekking tot wetenschapspopularisering won hij meerdere awards waaronder de Google RISE award en de UGent Hermesprijs.

Natacha Gesquière is licentiaat wiskunde en mediacoach. Ze stond vele jaren in het onderwijs als leerkracht wiskunde, maar ze is nu STEM-coach aan de UGent en Dwengo vzw. Ze ontwikkelt didactisch materiaal voor Dwengo vzw, rond STEM, computationeel denken, artificiële intelligentie en programmeren. Ze verzorgde de leerlijnen STEM en computerwetenschappen voor de STEM-klassen van het eerste tot zesde jaar op Sint-Bavohumaniora in Gent.

Zimcke Van de Staey is computerwetenschapper en musicologe van opleiding. Ze werkt mee aan de Dwenguino-simulator in verband met sociale robots. Momenteel doet ze aan de UGent onderzoek naar het automatisch genereren van persoonlijke feedback tijdens het leren programmeren. Daarbuiten draagt ze bij aan de ontwikkeling van didactisch materiaal rond computationeel denken.

Tom Neutens is computerwetenschapper en leraar van opleiding. Na verschillende lesopdrachten in het secundair onderwijs, aan de hogeschool en voor privé-initiatieven startte hij een doctoraat rond vakdidactiek informatica. Tijdens zijn doctoraat vergelijkt hij verschillende technieken voor het aanleren van programmeren en bouwt hij een tool om programmacode te clusteren op basis van didactische eigenschappen. Daarnaast ontwikkelt hij tijdens dit doctoraat ook meerdere tools en workshops. Een van de voornaamste tools is de Dwenguino-simulator, een programmeeromgeving waarin jonge kinderen gemakkelijk hun eigen robot kunnen programmeren.

Partners