Antropolog: AI rokker ved vores måde at tænke akademiske uddannelser på

Det akademiske evalueringssystem er produktorienteret. Studerende lærer ved at udarbejde produkter i form af rapporter, skriftlige opgaver, afhandlinger og så videre, og når en eksamensopgave er afleveret og bedømt, så regner vi med, at nogle bestemte læringsmål er opnået.

Men når produkterne kan genereres af kunstig intelligens – som i dag – er det på tide at overveje hele den grundlæggende tilgang, at læreprocesser kan aflæses af skriftlige produkter. 

Sådan lyder en af de overvejelser, antropolog og lektor Maja Hojer Bruun gør sig på baggrund af et studie, hvor hun og to kolleger ved Danmarks Institut for Pædagogik og Uddannelse har gennemgået forskningen inden for sprogmodeller og AI-chatbots på videregående uddannelser og desuden gennemført feltstudier blandt studerende, som er begyndt at bruge chatbots. 

Det er nok for tidligt at sige, at generativ AI (GAI) har revolutioneret universitetsundervisningen, og om en egentlig revolution er på vej. Men i hvert fald rykker den teknologiske udvikling ved nogle af de helt grundlæggende fundamenter for den måde, vi har tilrettelagt vores uddannelser på. 

“De studerende skal kunne læse svære tekster og uddrage konklusionerne i tekster, de selv skriver. En eksamensopgave er blevet taget som udtryk for, at studerende et gået igennem en læreproces og har lært noget. Men det kan vi bare ikke længere tage for givet. For når studerende overtager tekst direkte fra AI-chatbots, så bliver tekst og læreproces afkoblet fra hinanden. Vi skal huske, at eksamensopgaver ikke er selve produktet. Det egentlige produkt er jo mennesket, som har lært noget nyt, og som er i stand til at omsætte denne læring sammen med andre og lære noget nyt senere i livet igen,” siger Maja Hojer Bruun.

Det skal ikke være hurtigt og nemt

Det efterlader aktuelt sektoren i en situation, hvor man halser efter udviklingen. 

“Enten kommer vi selv lige på forkant med udviklingen og kommer frem med nye måder at lære og udprøve på. Eller også vil vi blive tvunget til det af politikere og arbejdsgivere, når de finder ud af, at der ikke er den sammenhæng mellem eksamen og læring, og vores kandidater ikke kan det, som vi tror, de kan.” 

Den grundlæggende problemstilling, når man taler om GAI i uddannelsessammenhæng, er, at det ikke er udviklet til at skabe læring. Næsten tværtimod, peger Maja Hojer Bruun på. 

“De her store sprogmodeller er udviklet med henblik på at optimere nogle arbejdsgange og få tingene til at gå hurtigt og gnidningsfrit. Men det er jo ikke det, vi vil, når vi uddanner folk. Så vil vi netop gerne have, at folk stopper op og undrer sig, bliver forstyrret og frustrerede. For hvis ikke opgaverne er besværlige, så bliver vi stående i samme udviklingszone.” 

Men som kandidater kommer de studerende ud på et arbejdsmarked, hvor tingene skal gå hurtigt, og hvor de forventes at bruge GAI, hvis de kan. Så hvorfor skal den tilgang ikke være en del af deres uddannelse? 

“Der er kommet en efterligning af erhvervslivet på universitetet, som nogle gange ikke er gavnlig. Vi har jo et universitet, fordi det står for nogle andre former for læring end dem, de står for ude på arbejdspladserne. En grundlæggende teknologiforståelse handler ikke om at forstå de nye programmer, for de udvikler sig altid, men om at forstå en faglighed, og hvordan forskellige teknologier kan virke ind i den faglighed. Hvis man skulle lære det samme i erhvervslivet og på universitetet, var der jo ingen grund til at holde det adskilt,” siger Maja Hojer Bruun.

Ser studerendes prompthistorik

I forskningsgennemgangen ser forfatterne blandt andet på undersøgelser af studerendes erfaringer og engagement omkring sprogmodellerne. Og her bliver der tændt adskillige advarselslamper. For eksempel en tendens til, at studerende primært bruger ChatGPT for at spare tid, og at det faktisk fører til et svagere fagligt engagement.  
Og mens universiteterne kæmper for at komme på pædagogisk omgangshøjde med den teknologiske udvikling, er det bedste, man som underviser kan gøre, at involvere sine studerende i de didaktiske overvejelser.  
“Man er nok nødt til at starte med at tale med sine studerende om, hvad det egentlig er, der er formålet med undervisningen. Hvad er formålet med de enkelte aktiviteter? Hvorfor er det, at vi læser tekster, skriver opgaver og så videre?” 
Det løft, som universitetet over en bred kam har brug for, er i forhold til det, der kaldes ‘AI literacy’. Det dækker over både en forståelse af teknologien – for eksempel at kunne prompte – og en akademisk, kritisk sans over for værktøjernes muligheder og begrænsninger i uddannelsen. 
En måde, Maja Hojer Bruun selv bliver klogere på, er ved at få indblik i sine studerendes brug af ChatGPT. 
“Nogle af mine søde og tillidsfulde studerende har sendt mig deres prompthistorik, hvor man kan se, hvad de har spurgt om, og hvad chatten så har svaret. Og det har været enormt lærerigt for mig. Jeg har jo så kunnet se, hvad de spørger om, og er blevet klogere på, hvilket niveau de spørger på, og hvilke svar de har brug for,” fortæller hun.

AI literacy kræver tid

En af de ting, hun har konstateret i forhold til sin egen undervisning i pædagogisk antropologi, er, at der er tendens i de svar, de studerende får af ChatGPT. 

“Jeg kan se, at svarene går i nogle bestemte retninger. Generelt udtrykker de en mere adfærdspsykologisk og individualistisk tilgang til læring frem for de antropologiske forklaringer. Og det skyldes måske, at sprogmodellerne er trænet på en litteratur, hvor der eksempelvis ikke er så mange tekster på nordiske sprog.” 

Eksemplet viser, hvordan kvalificeret brug af ChatGPT kræver nogle forudsætninger – i dette tilfælde kendskab til litteraturen og teoretiske retninger inden for emnet. 

“De kan ikke vurdere svarene, for de er ved at lære den faglighed, de skal vurdere dem med. Og det er jo derfor, der også er forskel på at lære noget og at anvende det til at udføre bestemte, begrænsede opgaver, når man er på en arbejdsplads.” 

Men et løft i AI literacy kommer ikke af sig selv, og den vil ikke være gratis. For det er et ekstra lag af metaundervisning, erkender Maja Hojer Bruun. 

“Vi er nødt til at have noget mere tid sammen med vores studerende for at kvalificere deres uddannelse, ellers vil det gå fra det øvrige faglige indhold. Og vi er også nødt til at kræve et kompetenceløft som undervisere.”