Generativ kunstig intelligens og studerendes læring

"AI-teknologien har overgået mine forventninger på en bemærkelsesværdig positiv måde og er blevet en integreret del af min måde at tænke løsninger på i min hverdag." - citat, studerende.

Studerende lytter efter den viden, de skal bruge, så de kan få GenAI til at løse deres opgaver - Overvej hvad den viden består i. Og overvej så at give dem den viden for at åbne op for en dialog, hvor I sammen kan reflektere over forholdet mellem værktøj, løst opgave og læring.

At arbejde med GenAI i kontekst af egen læring har for mange studerende ført til dybere indsigt i gode problemløsningsstrategier, og det synes for mange at have afsløret, "hvad læring indebærer" - citat, studerende.

Centralt i det første citat står, at det er selve tænkningen, der opleves forandret som følge af anvendelsen af GenAI som læringsunderstøttende værktøj. Der er i øvrigt fint belæg for denne idé om teknologiens indvirken på menneskers tanke, blandt andet hos Heidegger, McLuhan og Ihde. Kender du ikke dem, så tænk blot på ordsproget "If all you have is a hammer, everything becomes a nail".

Af empirien ses, at studerende får mest ud af GenAI, når teknologien bruges som et integreret element i deres læringstilgang fremfor et opgavespecifikt værktøj, hvis anvendelse på forhånd er determineret af undervisere, eller som et digitalt værktøj der blot tilfører variation i undervisningen.

Kongstanken i denne heuristik er at teknologien former vores måde at tænke og lære på, hvilket fundamentalt ændrer vores tilgang til problemløsning og videnstilegnelse.

Som Don Ihde så fint formulerer det:

"Technology is not just a tool. It is a way of revealing the world to us and of revealing us to ourselves."

"… gennem dialog med GenAI fik jeg en finere fornemmelse for vigtigheden af en veldefineret arkitektur. GAI foreslog en løsning, som var en udmærket måde at adskille brugergrænsefladen fra forretnings-logikken og dataadgangslaget." – citat fra studerende.

Studerende kan opnå læring gennem vurdering og refleksion over en løsning, ligeså vel som ved selv at skabe den.

Citat understreger paradokset mellem middel (opgaveløsning) og mål (læring). Et paradoks, der opstår, når opgaven kan løses – men læringen ikke nødvendigvis følger deraf.

Hvor en løst opgave tidligere blev set som en proxy for læring, bliver denne sammenhæng problematisk, når GenAI overtager store dele af løsningen.

GenAIs påvirkning på studerendes læreringsstrategier betyder at undervisere må hjælpe de studerende med at forstå denne forskel. Det indebærer en bevidstgørelse om, hvad læring er, og hvordan opgaver fungerer som en ramme for at tilvejebringe læring.

Her kan det være relevant at introducere begreber fra kognitiv konstruktivisme, som Piagets teori om skemaer, hvor læring handler om at integrere nye erfaringer i eksisterende forståelsesstrukturer – altså læring er resultatet af en proces, ikke af et produkt.

Refleksiv læring:

Støt de studerende i at abstrahere over deres egen læringsproces. Lad dem forstå, at læring ikke blot handler om at nå frem til en løsning, men om at vælge den tilgang, der maksimerer deres eget læringsudbyttet.

"Faktisk hænder det ofte, at jeg tager ChatGPT frem af ren og skær nysgerrighed for at undersøge noget, som jeg lige sad og tænkte på." – citat, studerende.

Lad læringsmålet styre, hvordan GenAI bruges, for når tilgangen til teknologien matcher læringsmålene, bliver udbyttet større.

To måder studerende anvender GenAI:

Studerende benytter GenAI på mange forskellige måder, der dog kan inddeles i to primære tilgange - hver tilgang har fordele og ulemper:

1. Den eksplorative tilgang:
   
   GenAI bruges til at udforske og opdage, ofte med et specifikt, men dog uklart eller underforstået mål for øje.
   
   Viden- og færdighedsmål, samt genkaldelse af tidligere læring, kan understøttes af en målrettet tilgang, hvor fokus er på specifik information og præcise løsninger.
   
   
2. Den målrettede tilgang:
   
   GenAI anvendes strategisk for at opnå noget specifikt, såsom at producere et konkret resultat eller løse en bestemt opgave for derved at validere viden eller ”komme videre”.
   
   Kompetencemål, der indebærer vurdering, refleksion og dybere forståelse, kan fremmes gennem en eksplorativ tilgang, hvor studerende undersøger, vurdere og reflekterer over emnerne.

Af empirien ses, at en bevist valgt tilgang resultere i oplevelsen af en mere konstruktiv interaktion med GenAI. 

Hjælp studerende med at træffe dette valg, ved at gør det klart hvilket læringsmål der tilsigtes.

Ved at vise hvilken tilgang der bedst matcher læringsmålene, støtter underviser studerende i at navigere mellem udforskning og målrettet arbejde, således at GenAI bidrager relativt til studerendes faglige udvikling.

”Jeg er ikke så god til at prompte, så jeg finder det udfordrende at anvende denne teknologi på en måde, der er fokuseret på forklaring og indsigt snarere end på konkrete resultater."

– Citat, studerende.

Når studerende forstår teknologien, så arbejder de inden for teknologiens rammer og udnytte dens potentiale konstruktivt - Teknologiforståelse opstår ved at undersøger forskellen mellem hvad der virker og hvad der ikke gør.

Citat repræsentere studerendes oplevede frustration med GenAI og antagelsen, at problemerne skyldes deres manglende evne. Men fejlen ligger ofte ikke hos dem, men i teknologiens firkantede natur.

GenAI er ofte bygget op om en relativt rigide strukturer, der bygger sit output op på ”antagelser” om brugernes intentioner. Det gør det nødvendigt at studerende strukturere og kontekstualisere deres input nøje, hvis de ønsker ”kontrol” over GenAIs output.

LLM’ernes begrænsninger her, skaber et rum for refleksion over, hvad GenAI kan – og ikke kan. Når en opgave fejler, opstår muligheden for at spørge:

"Hvad afslører fejlen om teknologien?”. Ved at konfrontere og undersøge fejl åbnes op for en diskussion om teknologiens ”mekanik”.

Med teknologiforståelse følger muligheden for at arbejde inden for teknologiens rammer og udnytte dens potentiale konstruktivt. Teknologiforståelse opstår, når studerende oplever, at de kan forklare hvordan teknologien ikke er perfekt og indser at den er en begrænset medspiller, der kræver en reflekteret tilgang.

Inspiration:

"The measure of a professional tool is not whether it does something wrong when you deliberately abuse it. The question is whether results are good when the tool is used as intended." - Jakob Nielsen, NN Group, April 2.- 2023.

”… hvis man ikke laver ordentlige prompts bliver det frustrerende når den ikke svare på det du beder den om… vi har så igennem projektet lært os selv at skrive bedre og mere præcise prompts.” - citat, studerende.

Korrekt problemformulering er et symptom på læring, ligeså vel som korrekt opgaveløsning.

Når studerende formulerer og adresserer relevante problemstillinger gennem master prompting viser de forståelse af fagets problemløsningsteknikker og dermed opfyldelse af den del af læringsmålene (evt. ref. artikel).

Uden yderligere vejledning vil de fleste studerende anvende en dialogbaseret tilgang når de anvender GenAI. Dette skyldes blandt, at de prøver sig frem gennem gentagne interaktioner med GenAI og, at mange GenAI-modeller som ChatGPT og Claude 3 er designet til at understøtte en dialogbaseret interaktion, hvorfor denne tilgang forekommer helt naturlig.

Empirien viser dog, at studerende efterlades usikre på, hvordan de skal formulere effektive prompts, samt med en klar opfattelse af, at dygtigere "promptere" opnår bedre svar end dem selv.

Samtidig viser empirien, ligesom citatet ovenfor, at der er en tydelig sammenhæng mellem faglig forståelse og evnen til at formulere præcise prompts. Når studerende bliver mere sikre i faget, bliver de også bedre til at anvende GenAI effektivt.

Ved at tilskynde studerende til at arbejde med master prompting som en bevidst strategi for at styrke læring udvikles både deres faglige kompetencer og deres evne til at kommunikere klart med GenAI-systemer.

Rammeværktøjer som SOLO-taksonomien eller Cynefin-modellen kan eventuelt anvendes for at strukturere og give et sprog til arbejdet med Master Prompting.

"Samlet set har GenAIs påvirkning på min læringsproces været overvejende positiv, da det har fungeret som et effektivt værktøj til problemløsning og selvopdagelse. For mig understreger det vigtigheden af at integrere GenAI i læringsmiljøet som en supplerende ressource."

– Citat, studerende.

Rammesæt, at studerende kan opnå bedre læring uden at snyde sig selv for læring – når de sammen finder den rette balance.

Studerende er ikke ligeglade med deres læring. Tværtimod viser empirien, at de er optagede af at finde en balance, hvor de kan maksimere udbyttet af GenAI uden at kompromittere den læring, som opstår gennem selvstændighed og kritisk refleksion. Denne balance kræver en forståelse for både teknologiens muligheder og dens begrænsninger.

At finde den rette balance indebærer at acceptere, at teknologi både kan være en hjælp og en udfordring. På den ene side opleves GenAI som et effektivt værktøj til problemløsning og refleksion. På den anden side rejser empirien spørgsmål om afhængighed, tab af kritisk tænkning og en mulig reduktion af menneskelig intuition.

Dette dobbelte perspektiv gør det nødvendigt at overveje, hvordan teknologien bruges, og hvad den efterlader af rum for de studerendes egen læring.

En undervisning, der balancerer mellem teknologiens potentialer og dens udfordringer, forudsætter, at underviseren ser både teknologien og de studerende som dynamiske dele af læringsmiljøet.

Det er ikke et spørgsmål om at finde den perfekte løsning, men om at anerkende, at små justeringer og reflekterede valg kan skabe rammer for læring, hvor teknologi og selvstændighed kan sameksistere – sæt de studerende i spidsen af den proces!