AI for­bed­rer stu­de­ren­des læ­ring, mo­ti­va­tion og en­ga­ge­ment, hvis den bru­ges rig­tigt

Hvordan kommer fremtidens generationer til at lære?

Det spørgsmål stiller mange undervisere i øjeblikket sig selv, efter generativ AI i form af chatbots har gjort sit indtog på uddannelser og i afleveringer verden over.

Bliver de superskarpe, fordi de nu har adgang til verdens bedste lære mester lige ved fingerspidserne? 

Eller lærer de mindre selv, fordi AI’en klarer det hele for dem?

En ny litteraturgennemgang fra CBS peger på, at generativ AI både kan øge de studerendes indlæring, motivation og engagement på videregående uddannelser. Men kun under bestemte betingelser.

”Det kan styrke de studerendes læring, men kun under bestemte forudsætninger. De studerende har brug for vejledning i, hvordan de bruger generativ AI, så den gennem dialog hjælper dem med selv at nå frem til deres egne læringer og løsninger frem for blot at give dem svarene,” siger Nuria López, der er læringskonsulent i Educational Development and Quality på CBS.

Litteraturgennemgangen er for nyligt udgivet i International Journal of Technology in Education. 

Hurtig hjælp og bedre forståelse

Sammen med Merete Badger og Camilla Falk Rønne Nielsen, der også er learning consultants på EDQ har Nuria López kigget 49 studier om generativ AI’s effekter på indlæring i højere uddannelse igennem.

Studierne dækker otte såkaldte læringsdimensioner såsom motivation, engagement, forståelse, problemløsning, kritisk tænkning og læringsperfomance.

Resultaterne peger især på positiv indvirkning på motivation, engagement og forståelse.

Forskerne fremhæver blandt andet, at studerende ofte oplever AI som hjælpsomt, fordi den giver adgang til hurtig feedback, hurtige forklaringer og mulighed for at få komplekse begreber forklaret på flere måder. 

Det ser især ud til at være en fordel, når studerende bruger værktøjet til at forstå stof bedre eller forberede sig til undervisning.

”Noget, der ofte blev nævnt, var muligheden for at få øjeblikkelig hjælp eller feedback. Det er noget, de studerende sætter stor pris på,” siger Nuria López.

AI gør de studerende i stand til at forberede sig bedre

Merete Badger peger på, at AI især kan gøre en forskel i undervisningssituationer, hvor studerende ellers kan føle sig alene og skal forstå komplekst stof:

“Studerende kan nogle gange føle sig lidt alene, så det at have en assistent eller en sparringspartner at tale med kan være meget motiverende. Det ser også ud til at fungere rigtig godt, når de studerende skal hjælpes til at forstå komplekse begreber,” siger hun.

Forskerne fremhæver også, at AI kan være en hjælp til studerende, der er usikre på, om de nu har forstået undervisningen rigtigt, som et ekstra tjek, inden de rækker hånden op foran andre eller spørger en vejleder.

“Det fungerer som et bindeled. Når de fx arbejder med større projekter, spørger de først chatbotten om noget og bekræfter det derefter med deres vejleder, så de er bedre forberedte til vejledningen og får mere ud af den,” siger Camilla Falk Rønne Nissen.

Risikoen er, at læringen bliver overfladisk 

Det lyder alt sammen lovende, men – og der er ét stort men – AI forbedrer ikke altid læring. Kun hvis de studerende guides på den rigtige måde. 

“Det er for forsimplet bare at sige, at det forbedrer læringen,” siger Camilla Falk Rønne Nissen.

Det store forbehold handler især om, hvad der sker, hvis AI bliver en genvej til svaret i stedet for et redskab til at arbejde sig frem mod forståelse.

“Brugen af AI kan potentielt betyde, at de studerende springer processer over, som er vigtige for, at læringen sætter sig fast,” siger Nuria López.

Hvis chatbotten overtager for meget af arbejdet, kan det gå ud over den egentlige læring, og hvor meget de studerende husker efterfølgende. 

Merete Badger nævner som eksempel studier indenfor kodning, hvor studerende klarede sig dårligere i efterfølgende prøver, fordi de havde fået for meget hjælp undervejs og derfor ikke selv havde lært stoffet ordentligt:

“Det viste sig, at dem, der havde adgang, klarede sig dårligere, fordi de ikke selv havde lært det. Det er et eksempel på for stor afhængighed og det viser, at der i hvert fald er nogle færdigheder, som man lærer bedst gennem øvelse,” siger hun.

Kritisk tænkning afhænger af brugen

Det samme gælder kritisk tænkning. Her er billedet todelt: AI kan både støtte og svække.

“Generativ AI kan svække kritisk tænkning, hvis de studerende bliver for afhængige af værktøjerne. Først og fremmest er der potentiale for at styrke den kritiske tænkning, hvis værktøjerne bruges til at dobbelttjekke analyser og vurderinger, men hvis de forudsætninger ikke er til stede, er der en risiko for, at afhængigheden bliver for stor,” siger Nuria López.

AI kan altså være nyttigt, hvis det bruges til at udfordre eller kvalificere en analyse. Men hvis værktøjet overtager selve vurderingsarbejdet, risikerer den studerende at holde op med at træne de færdigheder, kritisk tænkning består af.

“Underviserne spiller en vigtig rolle i at designe øvelser og aktiviteter, der fremmer kritisk tænkning frem for blot at slippe AI løs i undervisningen,” siger Merete Badger.

Studerende skal guides, men hvordan afhænger af studiet

Desværre peger resultaterne ikke på nogen universel succesopskrift til, hvordan man som underviser skal guide de studerende.

“Det afhænger af, hvilket niveau de studerende er på, og hvilke grundlæggende kompetencer de har opbygget på egen hånd,” siger Nuria López.

Det, der giver mening på et kandidatfag, er ikke nødvendigvis det samme som på første år af en bacheloruddannelse. 

Derfor må undervisere i højere grad tage stilling til, hvilke færdigheder studerende skal opbygge uden AI-støtte, og hvilke det giver mening at udvikle med AI.

“Vi anbefaler klare retningslinjer fra underviserne om, hvordan AI-værktøjer skal bruges, samt fokus på AI-viden og de studerendes forståelse af AI, men desværre tror jeg ikke, at vi kan pege på generelle anbefalinger, der fungerer i alle undervisningssammenhænge,” siger Nuria López.

Camilla Falk Rønne Nissen advarer samtidig mod den hurtige løsning, hvor man bare prøver at gøre eksamener “AI-robuste”:

“En af de største risici er blot at ændre eksamensformen til noget, der forhindrer brugen af AI, for så risikerer man at miste værdifuld læring og vigtige kompetencer,” siger hun.

Et større spørgsmål for universiteterne

For forskerne rejser resultaterne derfor også et større spørgsmål end bare, om AI hjælper eller forstyrrer læring.

“I sidste ende handler det også om, hvad universitetets rolle er i fremtiden? Og om vi har brug for at ændre vores måde at uddanne på mere grundlæggende, end det vi forsøger i dag?,” siger Merete Badger.

Litteraturgennemgangen giver ikke ét klart svar på det spørgsmål. Men den peger på, at brugen af AI i undervisningen ikke kun handler om hvordan ny teknologi påvirker læring, men også om at tage stilling til, hvad studerende fortsat skal lære selv.