Sissejuhatus
Käesoleva praktilise ülesande eesmärk oli tutvuda Google NotebookLM keskkonnaga ning katsetada selle kasutamist tarkvaraarendaja erialaste õppematerjalide analüüsimiseks. Töö käigus laadisin üles eestikeelseid IT-alaseid allikaid, analüüsisin nende sisu, esitasin küsimusi ning kasutasin NotebookLM-i loodud kokkuvõtteid ja õppematerjale.
Kasulikud AI lingid:
- ChatGPT – https://chatgpt.com/
- NotebookLM – https://notebooklm.google.com/notebook/8fecac49-bc96-4710-8c4d-f0476de178e2
- Claude.ai – https://claude.ai/chat/54c01bf6-d214-46c2-a19e-5ac3e462074c
- Metshein.com-https://metshein.com/courses/andmebaaside-alused/lessons/andmebaasiga-seotud-pohimoisted/
- Leonardo.Ai – https://app.leonardo.ai/
- Bing Image Creator – bing.com/images/create
- Playground AI – playgroundai.com
1. NotebookLM keskkonna tundmaõppimine ja dokumentide üleslaadimine
1.1 Konto loomine ja sisselogimine
NotebookLM-i kasutamiseks lõin Google konto abil isikliku NotebookLM-i märkmiku ning logisin keskkonda sisse. Õpetaja juhendmaterjalid Moodle’is aitasid konto loomise protsessi kiiresti ja sujuvalt läbida.
1.2 Dokumentide üleslaadimine
NotebookLM-i märkmikku laadisin üles mitmeid eestikeelseid IT-alaseid allikaid, sealhulgas artikleid andmebaasidest, IT-seirest, tehisintellektist, autoriõigusest ning digitaalsest arhitektuurist. Kokku kasutasin ligikaudu 20 allikat, mis olid seotud tarkvaraarenduse õppekavaga.
NotebookLM-i allikate vaade (Sources) koos üleslaetud eestikeelsete IT-alaste materjalidega
1.3 Dokumentide analüüs ja kokkuvõtete saamine
NotebookLM genereeris automaatselt üleslaetud dokumentide põhjal lühikokkuvõtteid, mis aitasid mul kiiresti mõista põhiideid ja olulisi mõisteid. Kokkuvõtted olid loogilised ja hästi struktureeritud ning sobisid õppematerjalina kordamiseks.
NotebookLM Studio vaade loodud õppematerjalidega (kokkuvõtted, testid ja flashcard’id)
2. IT-valdkonna põhialused ja tulevikusuunad (NotebookLM-i abil loodud kokkuvõte)
NotebookLM-i abil koostasin kokkuvõtte peamistest IT-valdkonna teemadest, tuginedes üleslaetud allikatele.
1. IT-terminoloogia ja oskuskeel
Oskuskeel on täpne ja korraldatud sõnavara erialaseks suhtluseks. Inglise keele mõju tõttu levivad IT-valdkonnas toortõlked ja võõrapärane lauseehitus, mis võib kahjustada emakeelset väljendusoskust. Soovitatav on kasutada eestikeelseid termineid ja vältida põhjendamatut ingliskeelsete vastete lisamist.
2. Tehisintellekt ja seadusandlus
Generatiivne tehisintellekt (nt ChatGPT) suudab luua teksti, koodi ja pilte ning muudab oluliselt tööprotsesse. Euroopa Liidu tehisintellekti määrus on maailma esimene seadus, mis keelab ohtlikud TI-süsteemid ning nõuab läbipaistvust TI-ga loodud sisu puhul.
3. Andmebaasid ja informatsioon
Andmed on üksikud faktid, informatsioon aga töödeldud andmete kogum, millel on tähendus. Kõige levinum andmebaasimudel on relatsiooniline andmebaasimudel, kus andmeid hallatakse SQL-keele abil.
4. Autoriõigus
Autoriõigusega kaitstakse originaalseid loomingulisi tulemusi, sealhulgas arvutiprogramme ja andmebaase. Õigused jagunevad isiklikeks ja varalisteks ning teoseid võib piiratud mahus kasutada ka hariduslikel eesmärkidel.
5. IT-seire ja õppedisain
IT-seire hõlmab süsteemide ja teenuste pidevat jälgimist. Õppedisainis kasutatakse ADDIE mudelit, mis aitab süsteemselt kavandada ja hinnata õppematerjale.
6. Google NotebookLM
NotebookLM on personaalne TI-assistent, mis töötab ainult kasutaja üleslaetud allikate põhjal. See vähendab valeinfo tekkimise riski ning võimaldab luua kokkuvõtteid, õppematerjale ja audioformaadis ülevaateid.
NotebookLM-i loodud mõttekaart õppematerjalide visualiseerimiseks
3. Küsimuste esitamine ja koostöö NotebookLM-is
NotebookLM-i küsimuste esitamise funktsiooni abil esitasin allikate põhjal täpsustavaid küsimusi ning sain kiireid ja sisulisi vastuseid. Samuti jagasin märkmeid ning ideid, mis võimaldas luua ühise arusaama käsitletavatest teemadest.
4. Praktiline ülesanne: koodi analüüs ja optimeerimine
Koodi loomisel kasutasin Claude.ai võimalusi ning laadisin loodud koodifailid NotebookLM-i. Keskkond aitas mul mõista koodi struktuuri, funktsioone ning pakkus soovitusi optimeerimiseks ja parimate praktikate rakendamiseks.
5. Kokkuvõte ja arutelu
NotebookLM osutus kasulikuks õppimist toetavaks tööriistaks, mis aitab kiiresti analüüsida mahukaid materjale, luua kokkuvõtteid ja visualiseerida teadmisi. Töö käigus paranes minu arusaam IT-valdkonna põhiteemadest ning õppematerjalide struktureerimine muutus oluliselt lihtsamaks.
NotebookLM-i kasutamine toetab iseseisvat õppimist ning sobib hästi tarkvaraarendaja eriala õppetöösse.
Lisamaterjalid
Töö käigus lõin ja sain täiendavaid õppematerjale, mis aitavad paremini mõista ja korrata allikates käsitletud teemasid.
🎧 Audioülevaade (podcast)
NotebookLM-i audio overview funktsiooni abil koostasin helilise kokkuvõtte, mis võimaldab õppematerjali kuulata podcast’i vormis.
📎 Lisamaterjal:
Audiofail: The Port of Tallinn’s Digital Nervous System
NotebookLM-i loodud audioülevaade õppematerjalist
🎬 Videoõppematerjal
Lisaks sain video, mis käsitleb digitaalseid süsteeme ja nende „nähtamatuid“ kihte (nn digitaalne jäämägi).
📎 Lisamaterjal:
Video: The Digital Iceberg
Videoõppematerjal digitaalse infrastruktuuri kihilisest ülesehitusest
🃏 Flashcard’id ja kordamismaterjal
NotebookLM-i abil lõin flashcard’id, mis aitavad korrata olulisemaid IT-mõisteid ja termineid. Flashcard’id sobivad hästi iseseisvaks õppimiseks ja teadmiste kontrolliks.
📎 Lisamaterjal:
NotebookLM-i loodud flashcard’id IT-mõistete kordamisek