Datalister

En dataliste er den pulje af data, som SimDesk trækker fra, når der genereres en henvendelse. Når et scenarie kører, henter AI'en en kunde, en ordre eller et produkt fra den dataliste, du har koblet på — og bygger henvendelsen op omkring de oplysninger. Datalister er derfor det, der gør forskellen mellem en generisk øvelse og en henvendelse, som føles realistisk for eleven.

Hvad en dataliste indeholder

En dataliste består af rækker (records) med faste felter. Du kan have flere typer datalister kørende parallelt:

• Kundeliste: navn, mail, telefon, kundenummer, evt. fødselsdato eller loyalitetsstatus.
• Ordreliste: ordrenummer, dato, beløb, betalingsstatus, leveringsstatus, indhold.
• Produktliste: produktnavn, varenummer, pris, lagerstatus, varegruppe.
• Egne lister: fx forsikringspolicer, abonnementer eller medlemskaber — alt du selv definerer.

Hver række kan trækkes ind i en henvendelse og bliver til de faktuelle detaljer, eleven får at se på sagen.

Hvor du finder dem

Datalisterne ligger under Indstillinger → Datalister. Her ser du oversigten over alle lister på din skole, hvor mange rækker hver indeholder, og hvilke scenarier der bruger dem.

1. Opret en dataliste

Klik på Ny dataliste. Du skal vælge:

• Navn: noget genkendeligt — fx Kunder – HG2A efterår 2026 eller Ordrer – Webshop demo.
• Type: kunde, ordre, produkt eller egen.
• Kilde: manuel, CSV-import eller koblet webshop.

Når listen er oprettet, kan du tilføje rækker enten ved at skrive dem ind direkte, importere en CSV, eller — hvis du har koblet en webshop — lade SimDesk synkronisere dataene automatisk.

Eksempel: lille kundeliste manuelt

Tre rækker er nok til at komme i gang. AI'en varierer alligevel sproget i hver henvendelse, så de samme kunder kan optræde i mange forskellige sager uden, at det føles gentaget.

Eksempel: CSV-import af ordrer

Du kan importere en .csv med headerlinje. Et minimum kunne være:

ordrenr,kundenr,dato,beloeb,status
O-2026-0012,K-1042,2026-05-03,749.00,afsendt
O-2026-0013,K-1043,2026-05-04,1299.00,pakket
O-2026-0014,K-1044,2026-05-04,329.50,forsinket

Når du importerer, beder SimDesk dig mappe kolonner til feltnavne. Forkert mapping kan altid rettes bagefter.

Eksempel: kobl en webshop på

Hvis skolen kører Simulant Shop eller en anden tilkoblet webshop, kan du vælge Kilde → Webshop og pege på den. Så holder datalisten sig synkroniseret med shoppen — nye ordrer ryger ind løbende, og elevernes henvendelser kan referere til ægte ordrer fra simuleringen.

2. Kobl datalisten til et scenarie

Gå til Indstillinger → Scenarios, åbn et scenarie, og under Datakilde vælger du den dataliste, scenariet skal trække fra. Du kan koble flere datalister på det samme scenarie (fx både kunder og ordrer) — så samler AI'en en sammenhængende henvendelse, hvor kunden er en konkret person, og ordren er en konkret ordre.

Tip: hold dine kundelister og ordrelister adskilt. Det giver dig flere kombinationsmuligheder, end hvis du blander alt i én stor liste.

3. Administrér eksisterende lister

Fra oversigten kan du:

• Redigere rækker enkeltvis — fx rette en stavefejl eller ændre en ordres status.
• Tilføje rækker løbende, fx hvis du vil have nye kundetyper ind midt i forløbet.
• Slette rækker der ikke længere er relevante. Eksisterende henvendelser, der allerede bygger på rækken, beholder dataene — listen bruges kun, når en ny henvendelse genereres.
• Duplikere en liste, hvis du vil have to varianter (fx "lette kunder" og "svære kunder").
• Arkivere en liste, så den ikke længere kan vælges i scenarier, men historikken bevares.

4. Versioner og semestre

Det er en god vane at lave en ny dataliste pr. klasse eller pr. semester i stedet for at slette og genbruge den samme. Det gør det nemmere at gå tilbage og se, præcis hvilke data eleverne arbejdede med — og du undgår, at en ændring midt i et forløb påvirker eksisterende sager.

Navngivningsforslag: <liste-type> – <klasse> – <semester>, fx Ordrer – HG2A – F26.

5. Bedste praksis

• Hold størrelsen passende: 10-30 rækker pr. liste er nok til en klasse. For mange rækker giver ikke mere variation, fordi AI'en alligevel omformulerer sproget.
• Bland sværhedsgrader bevidst: en dataliste med både små og store ordrer, både loyale og nye kunder, giver mere realistisk variation, end hvis alt ligner hinanden.
• Brug genkendelige navne for elevernes skyld: fiktive navne er fint, men undgå navne på rigtige elever eller kollegaer.
• Tjek listen op mod scenariet: hvis et scenarie handler om en forsinket pakke, så sørg for, at din ordreliste har rækker med status forsinket — ellers får AI'en svært ved at bygge en troværdig henvendelse.
• Undgå personhenførbare data: brug fiktive mails (fx @example.dk) og fiktive telefonnumre. Datalister er træningsdata, ikke et CRM.

Fejlsøgning

Hvis en henvendelse ser tom eller forkert ud, er datalisten ofte synderen:

• AI'en bruger ikke felterne: tjek at scenariet faktisk peger på den rigtige dataliste under Datakilde.
• Felter er tomme i henvendelsen: tjek at de rækker, der bliver trukket, har værdier i de relevante kolonner.
• Samme kunde går igen for tit: listen er for lille — tilføj flere rækker, eller lav en ekstra liste og rotér mellem dem.

Når dine datalister er på plads, behøver du normalt ikke pille ved dem ofte. Det er én af de opgaver, der betaler sig at gøre grundigt én gang og så lade ligge.