Forskersonen er forskning.nos side for debatt og forskernes egne tekster. Meninger i tekstene gir uttrykk for skribentenes holdninger. Hvis du ønsker å delta i debatten, kan du lese hvordan her.

På nittitallet fikk enkelte barn egen datamaskin i klasserommet. Dette skulle tilrettelegge for konsentrasjonsvansker, lesevansker, motivasjonsvansker og sosiale utfordringer. Men bortsett fra å bli et samlingspunkt for noen av gutta som visste hvordan man installerte spill fra medbrakte disketter, førte dette i svært liten grad til mer læring for eleven som fikk datamaskinen. 

Ikke at det var slik for alle, men når datamaskinen ble brukt til mer lek enn læring, så ble den også et leketøy, istedenfor pedagogiske hjelpemiddel. 

Den gang var datamaskinen en moderne form for tilrettelegging som sviktet fordi pedagogikken og lærerressursene ellers ikke fulgte med. La oss nå lære av de erfaringene vi allerede har gjort.

Fra datamaskin til KI

Nå begynner dataene å komme som bekrefter det jeg personlig har tenkt en god stund: God bruk av KI fremmer læring.

Vi ser dette i Norge, der forskere ved Høgskolen i Østfold har funnet ut at ungdomsskoleelever som bruker KI lærer mer – eller i hvert fall får bedre karakterer (NRK, 2024). 

Dette samsvarer også med andre funn om bruk av KI i en «lærerrolle»; når KI gir tilbakemeldinger justert etter studenters unike besvarelser, lærer tilsynelatende studentene mer (Kinder et al., 2024).

Trenger en elev ekstra oppfølging i engelsk? Da kan vi utvikle en KI som gir tilpasset hjelp med grammatikk og ordvariasjon, og som tilbyr lesetekster tilpasset elevens nivå – basert på den nyeste og beste forskningen på språklæring.

Er matte vanskelig? La KI teste seg fram til riktig nivå for eleven, med en gradvis tilnærming og tilbakemeldinger underveis. For hver oppgave får eleven ikke bare en rød R eller V, men en motiverende tilbakemelding som forklarer logikken bak riktig svar. Eventuelt får man råd og tips ved feil.

Generering versus læring 

Men! Og dette «men-et» er stort i denne sammenhengen. Bruken av KI krever en forståelse av hvilke muligheter vi faktisk gir.

Setter vi bort læringen, eller utvikler vi digitale støttefunksjoner? God bruk av KI handler nemlig ikke om å få teknologien til å løse oppgaver for deg , samme om det er å generere tekst, kode eller andre løsninger.

Slik bruk kan faktisk føre til mindre læring, samtidig som man tror man har lært mye (Lehman et al., 2024). I en læringssituasjon må man gjøre arbeidet selv. Å få et ferdig generert svar blir faktisk det motsatte av å lære. Du risikerer å lære at du ikke skal gjøre ting selv.

Det er en stor forskjell på å si: «Gi meg en diktanalyse av Terje Vigen» og: «Her er en tekst jeg har skrevet. Kan du vise meg hvilke grammatiske feil jeg har gjort, om det finnes systematiske uklarheter, og hvordan jeg kan forbedre teksten?»

Det første eksempelet setter bort læringen. Det andre gir deg derimot grundige tilbakemeldinger du kan bruke for å forbedre arbeidet ditt – som en norsklærer med tid og ressurser til å gå gjennom setning for setning. Men selve forbedringen må du fortsatt gjøre selv.

Skriving, lesing, kritisk tenkning og «human in the loop»

Elever og studenter må selvfølgelig fortsatt skrive selv og lese bøker. Kritikken mot KI, om at dette tar slutt, er berettiget. Men løsningen ligger i å være bevisst disse fallgruvene, slik at de unngås når KI tas i bruk.

Nå har vi muligheten til å gi alle studenter en personlig lærer, både de sterke og de svake – innenfor en rekke faglige domener. Og dette er selvfølgelig en enkel oppdeling av studentmassen. Tilbakemeldingen som gis kan ta høyde for mye mer enn akademiske ferdigheter; alt fra personlighet, læringsstil og annet som antas å være relevant for god læring.

Slik kan KI bli en lærer som ser den enkelte og bidrar til læring. En som skaper Vygotskianske stillaser, det vil si situasjoner der læring skjer fordi den som lærer får støtte og hjelp, og dermed kan tilegne seg kunnskap og ferdigheter som ellers ville vært utenfor rekkevidde. For hvert enkelt barn. For hver enkelt student.

Ansvarlig og kunnskapsbasert

Og lærerens rolle, den menneskelige altså, blir enda viktigere. Læreren blir «human in the loop» – mennesket som vurderer rapporter over hvordan studentene har brukt KI, for å sikre at det faktisk fungerer, og som følger opp der det trengs.

Dermed kan fokuset også flyttes over til kritisk tenkning: Hvorfor er KI sitt svar godt? Hvorfor er det ikke det? 

Slike ferdigheter må både lærer og elev fokusere på fremover, og det menneskelige samspillet blir desto viktigere. Poenget blir å frigi tid til å ha gode menneskelige relasjoner, og skape de gode psykososiale miljøene, i tillegg til å følge opp de akademiske ferdighetene.

KI kan gi oss tid til tilbake, men da må vi ta den på en ansvarlig og kunnskapsbasert måte.

Referanser:

• Kinder, A., Briese, F. J., Jacobs, M., Dern, N., Glodny, N., Jacobs, S., & Leßmann, S. (2024). Effects of adaptive feedback generated by a large language model: A case study in teacher education. Computers & Education, 206, 105529. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100349
• NRK (2024) - https://www.nrk.no/norge/elever-som-ikke-bruker-ki-risikerer-darligere-karakterer
• Lehmann, M., Cornelius, P. B., & Sting, F. J. (2024). AI Meets the Classroom: When do large language models harm learning? arXiv. Advance online publication. https://doi.org/10.48550/arXiv.2409.09047

Aktuelt fra forskersonen:

Mindre bruk av karakter i skolen byr på lojalitets­problemer for lærere

Vi opplevde en akutt krise hvor forskningen vår ble tatt i bruk over natta