Bliver elever dummere af AI?

AI-programmer som ChatGPT kan skrive din tyskopgave for dig, komme med en forklaring på induktiv metode, der er til at forstå, og lave den der langhårede postmoderne fortolkning af et digt til dansk.

Behøver eleverne overhovedet arbejde og lære noget mere, og har vi opfundet en maskine, der ender med at gøre dem dummere – eller har vi nu et værktøj, som vi kan lære noget af?

I min nye bog ’AI i gymnasiet’ dykker jeg ned i, hvordan AI kan indgå på en god og lærerig måde i undervisningen.

Jeg taler med både lærere, forskere og ledere og ser også på nogle af de store spørgsmål, som opstår, når vi introducerer AI i klasseværelserne.

Et af de spørgsmål er, om eleverne egentligt bare bliver dummere af at lade maskinen gøre det hårde arbejde for dem.

Gennemgår de en dybdelæring, eller bliver det simpelthen for nemt? Herunder får du et revideret uddrag af bogen, hvor jeg uddyber svaret på netop det spørgsmål.

Jeg kan løfte sløret og allerede nu sige, at nej, vi bliver ikke nødvendigvis bare dummere. Den længere forklaring starter i 2016 med en afgørende match i det oldgamle asiatiske brætspil ’go’.

Stormester taber til AI

I 2016 tabte den første 'go'-stormester til den AI-baserede AlphaGo-robot. Go er et brætspil, der er meget populært i Østasien, og som er kendt for at være en del mere komplekst end skak.

Ligesom da skakstormesteren Garri Kasparov i 1997 tabte til skakprogrammet Deep Blue, vakte det stor furore i AI-kredse.

For man havde ikke regnet med, at mennesker så hurtigt ville blive overvundet i go, der kræver både fokus, erfaring og kreativitet.

Men det skete altså, og her nogle år efter er der sket endnu en interessant udvikling: De professionelle go-spillere er i gennemsnit en del bedre, end de var for syv-otte år siden, som illustrationen herunder viser.

Har AI gjort go-spillere bedre?

Når go-spillere performer, gør de det offline. Det vil sige, at når de træner med AlphaGo, ved de, at de kommer til at stå til regnskab for deres go-evner ’uden hjælpemidler’, når de skal spille mod en ’rigtig’ menneskelig konkurrent.

Det svarer i virkeligheden lidt til, at man kan bruge AI som et værktøj til at træne med. Og når der er en reel afprøvning, er det med papir og blyant - eller i hvert fald uden internetadgang.

Men det er selvfølgelig forenklet, og der er gode eksempler på mange andre situationer.

Der er således et stort potentiale i, at AI-robotter, som for eksempel AlphaGo, kan ’træne’ mennesker, og være med til at øge vores kognitive evner.

For man får adgang til noget, som kan føles som en ganske begavet partner, der kan hjælpe én med at forstå et område, som for eksempel go eller skak.

AI som personlig træner

Selvfølgelig er der også andre områder, hvor man bruger AI til at ’træne’ mennesker.

Den læringsorienterede nonprofit-organisation Khan Academy eksperimenterer eksempelvis med deres Khanmigo-værktøj, hvor de har udviklet tutorer til eleverne og AI-baserede værktøjer, der hjælper lærerne med blandt andet forberedelse.

Danske forlag har desuden også eksperimentet med bots i deres lærebøger.

Flere undervisere har desuden udtrykt, at chatbots – både de indlejrede og de generelle som ChatGPT - netop er gode til at gøre svært tilgængeligt materiale lettere og mere spiseligt for eleverne.

Det giver et trin til forståelsen, som måske særligt kan gavne de svageste elever.

AI som den lette udvej

Igennem en spørgeskemaundersøgelse, interviews og samtaler ude på skolerne har jeg samtidig mødt mange gymnasielærere, elever og eksperter, der har udtrykt bekymring for, om de unges kognitive evner omvendt kommer til at gå ned ad bakke.

Rundt om på gymnasierne er der en oplevelse af, at eleverne – særligt ressourcesvage elever – springer over, hvor gærdet er lavest, og dermed ikke gennemgår den udfordrende proces, det kræver for at opnå læring.

Bekymringen går på, at de unge simpelthen risikerer at blive ’dummere’ end tidligere generationer, fordi de altid har løsningen lige ved hånden.

Dermed får de ikke trænet at arbejde med de kognitive og kreative processer det kræver at tilegne sig viden og ’skabe sin egen stemme’.

Ikke ulig de (skræk)scenarier der florerede, da lommeregneren gjorde sit indtog. Det er altså ikke helt ligetil.

Eksamensformen kan hjælpe på vej

Når eleverne skal aflevere en rapport, gør de det ofte med hjælpemidler.

Hvis de får en AI på ChatGPT4-niveau eller derover til at generere teksten, er det meget svært for underviseren at opdage.

Samtidig er det begrænset, hvad eleven har lært – medmindre formålet netop var at lade eleven være ’projektleder’ i arbejdet, som pædagogisk konsulent og mediefagsunderviser Simon Maarupgaard Christensen foreslår i mit interview med ham (findes i min bog).

Her er generativ AI en forudsætning for at skabe for eksempel billeder og tekst, der skal fremstå som et samlet hele. Ligesom andre multimedieredskaber.

Det er for øvrigt ikke et helt urealistisk scenarie, når eleverne engang bliver færdiguddannede og skal ud på arbejdsmarkedet.

Når det er sagt, skal eleverne selvfølgelig udvikle basis-færdigheder, og regeringens ekspertudvalg har i foråret 2024 lavet en række forslag til eksamensformer, der tager hensyn til generativ AI.

Der er i alt foreslået syv generiske prøveformer: Den ene er uden digitale hjælpemidler, den anden er med alle hjælpemidler (også AI), og derudover fem prøveformer hvor AI kan indgå i forskellige forberedelsesfaser.

Læring kræver, at vi smøger ærmerne op

I første omgang skal lærerne sørge for, at gymnasieeleverne gennemgår dybdelæring. Det betyder, at eleverne både skal forstå den proces, de går igennem, når de dykker ned i begreber og sammenhænge, og de skal forstå den mentale udvikling, de oplever undervejs.

For vi kan ikke længere regne med, at stort set alle eleverne selv udarbejder rapporterne, hvis de får lov at lave dem derhjemme.

Til gengæld vil jeg ikke være så bekymret for at lade eleverne have en generativ AI med på sidelinjen som tutor, når de skal træne og øve sig på noget, de skal præsentere eller skrive henne i skolen.

Det er blot vigtigt, at alle arbejder med, hvordan de bruger AI bedst muligt i forhold til opgavens formål.

For det er ikke altid helt ligetil at bruge AI på en måde, der understøtter læring bedst muligt – og det er formentlig nemmest at gennemskue for de stærke elever og dem med akademikerforældre.

Kunne du tænke dig at blive klogere på, hvordan vi helt konkret kan bruge AI til at gøre eleverne klogere og få en bedre uddannelse, så læs med i min kommende artikel ’AI: Hvordan kan man bruge det i gymnasiet?’