Artificiële intelligentie in de zorg: Beslissingsbomen als toepassing van grafen

Artificieel intelligente systemen op basis van beslissingsbomen worden omwille van hun transparantie veel aangewend in de zorgsector. Zo’n beslissingsboom kan de arts of een andere zorgverlener helpen om op basis van patiëntengegevens sneller tot een diagnose of gewenste behandeling te komen. Een beslissingsboom is een type graaf. Een algemene inleiding tot de grafentheorie past dus binnen dit project.
Via dit STEM-project onderzoeken leerlingen hoe een beslissingsboom tot stand komt, gebruikmakend van een tweedegraadsfunctie en een algoritme dat ze zelf opstellen (met hulp van de leerkracht). Ze gebruiken het algoritme op papier om zelf een beslissingsboom op te stellen op basis van weinig data en vervolgens gebruiken ze Python om het aan de computer over te laten op basis van veel data.

Programma

In deze nascholing krijg je een overzicht van het project. Dit omvat de ethische aspecten van artificiële intelligentie, grafen (op een originele manier aangepakt), beslissingsbomen, toepassing van tweedegraadsfuncties, computationeel denken en logische uitdrukkingen.
Je voert enkele opdrachten uit zonder computer, maar je gaat ook zelf met de interactieve Python notebooks aan de slag.

In dit STEM-project met als focus wiskunde, computerwetenschappen en ethiek, gebruiken we Python als tool. Zoals met de eindtermen wordt bedoeld, gaan we niet programmeren om te programmeren, maar tonen we wat de voordelen zijn van het automatiseren van een bepaald proces.

Doelstellingen

Na het volgen van de nascholing

• beschrijf je een origineel voorbeeld van grafen: de beslissingsboom in de zorgsector;
• breng je grafen op een originele manier aan;
• illustreer je hoe STEM-domeinen en maatschappij elkaar beïnvloeden;
• duid je de belangrijke rol die voor wiskunde is weggelegd in STEM a.d.h.v. een concreet voorbeeld;
• stel je manueel een beslissingsboom op op basis van data en a.d.h.v. tweedegraadsfuncties;
• benoem je de voornaamste beperkingen van de veel gebruikte artificieel intelligente systemen;
• beschrijf je toegankelijke voorbeelden van artificiële intelligentie in de zorg;
• beschik je over stellingen betreffende ethiek in artificiële intelligentie waarover je de leerlingen kunt laten discussiëren;
• onderscheid je de begrippen computationeel denken en programmeren;
• weet je hoe je computationeel denken aan bod laat komen in de wiskunde;
• zie je in dat je zelfs zonder voorkennis in Python al snel een reëel probleem met Python kunt aanpakken;
• genereer je automatisch een beslissingsboom in Python;
• pas je een bestaand computerprogramma aan aan een nieuwe dataset in het kader van een nieuw verwant probleem;
• begrijp je dat zelf een algoritme opstellen, niet betekent dat je van nul moet gaan programmeren;
• motiveer je leerlingen om de hulp van de computer in te roepen bij het oplossen van een probleem.

Doelgroep

Leerkrachten wiskunde, wetenschappen en STEM van het 4de jaar en de 3de graad (doorstroom- en dubbele finaliteit).

Lerarenopleiders wiskunde, wetenschappen en STEM voor leerkrachten secundair onderwijs (professionele bachelor en EduMa).

Er is geen voorkennis nodig over programmeren of grafen. Er is wel basiskennis nodig over tweedegraadsfuncties.

Begeleiding

Natacha Gesquière is licentiaat wiskunde. Ze stond vele jaren in het onderwijs als leerkracht wiskunde, maar 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.

Praktisch

Cursus en lunch inbegrepen

Mee te brengen door cursist

Opgeladen laptop of chromebook met een browser. Er moet geen andere software worden geïnstalleerd.