Skip to main content
DA / EN
SDU UP | NYHEDSBREV November 2024

Nyhedsbrev november 2024: Generativ AI i undervisning

November 2024-udgaven af SDU Universitetspædagogiks nyhedsbrev fokuserer på nogle af de muligheder, dilemmaer og udfordringer, som tilgængeligheden af generativ AI (GAI) giver i forskningsbaseret undervisning.

Af Torben K. Jensen, , 29-11-2024

Alle undervisende institutioner er i gang med at genoverveje elementer i deres undervisnings- og eksamenspraksis på grund af udbredelsen af GAI, og på SDU bliver denne proces intensiveret i 2025, idet Uddannelsesudvalget har bedt alle studienævn om at overveje, hvilke ændringer der er behov for i kompetenceprofiler, læringsmål, undervisningsaktiviteter og eksamensformer i de enkelte uddannelser og kurser. Se ”Vejviser til det videre arbejde med GAI i undervisningen”.

Generativ AI ændrer i betydelig – nogle vil sige i radikal – grad grundlaget for undervisning. Heldigvis arbejder undervisere over hele verden på at finde gode svar. Nyhedsbrevet her peger på nogle tanker og ressourcer, som kan støtte arbejdet med at forstå de nye vilkår og udvikle gode initiativer og modsvar.

 

GAI er over os

Det er kun to år siden at ChatGPT som den første chatbot blev frit tilgængeligt for alle. Siden er mange andre kommet til. Og GAI er på mangfoldige måder på vej ind i professioner, forskning og undervisning. Og GAI er kommet for at blive. Noget så – tilsyneladende - powerfuldt, nemt, bekvemt og billigt (/gratis) vil blive brugt.

De fleste af os kommer ikke til fuldt ud at forstå GAIs virkemåde, baseret på sprogmodeller, der skriver tekst ved at udregne, hvad det næste sandsynlige ord i en kæde af ord vil være, givet (i) den ubegribelig store tekstmængde, modellerne er trænet på, (ii) den ufatteligt store regnekraft, der ligger bag og (iii) de overordentlig komplicerede algoritmer, modellerne er udstyret med, og som bl.a. indebærer, at sprogmodellerne lærer af sig selv og danner mønstre, der anvendes til generering af svar på prompts. Men vi kan alligevel – som ved så meget andet teknologi i vores liv - godt forholde os til muligheder, udfordringer og bivirkninger, som GAI giver os som brugere (undervisere, forskere og professionelle). Og vi er nødt til det. 

 

GenAI i undervisning – potentiale og udfordringer

Potentialet i brug af GAI i den daglige studiepraksis og undervisning er stort. For bare at nævne nogle få ting, så kan GAI bruges til avancerede opslag, forklaring af begreber, sammenfatning af artikler og store stofmængder. GAI kan give feedback på producerede tekster og selv komme med udkast til tekster; og GAI kan – med de rette spørgsmål/prompts – gøre nytte som ’forskningsassistent’ i alle faser af en undersøgelse og herunder som (med)skribent på tekster.

Men den store pædagogiske udfordring er, at GAI gerne skal fungere som hjælper (copilot) for akademisk læring og ikke som robot eller autopilot, der overtager de studerendes læringsarbejde uden at bidrage til dannelse og faglig udvikling.

Her er bogen Teaching with AI til stor inspiration.
”Teaching with AI – a practical guide to a new era of human learning”, Jose Antonio Bowen and C. Edward Watson, Baltimore: Johns Hopkins University Press, 2024, 270 pp. Find den på SDUs bibliotek.

Bogen adresser både: (i) de ’store’ spørgsmål med afsæt i påstanden om, at AI for altid forandrer vores forhold til tænkning, undervisning og læring´, og (ii) de ’små’ spørgsmål om, hvordan vi rent faktisk kan tilrettelægge vores undervisning med GAI, så de studerende får en kritisk ven/vejleder ved hånden i deres egen læreproces. Der er dusinvis konkrete eksempler på undervisningsaktiviteter med AI og konkrete prompts klar til brug.

Ikke mindst kapitlerne 7-11 er meget relevante. De omhandler: Policies (regler for brug af AI, herunder snyd), Grading and (Re-)Defining Quality, Feedback and Roleplaying with AI, Designing Assignments and Assessments for Human Effort og Writing with AI.

Bogen præsenterer en række tankevækkende (vidtrækkende, måske endda provokerende) synspunkter til diskussion - her et par eksempler:

 

  1. Chatbots kan levere akademisk arbejde til et vist niveau (den nye baseline). Målet bliver i fremtiden at lære de studerende at bidrage med værdi over dette niveau (ellers er der ingen plads til dem på et fremtidigt arbejdsmarked, hvor chatbots er på vej ind). 
  2. Hvis de studerende skal lære, hvad der er ’added value’ i forhold til chatbots formåen, så må (i) GAI i vid udstrækning være en del af undervisningen og GAI-understøttede besvarelser være en del af undervisningsgrundlaget, og (ii) underviserne må være endnu skarpere i deres beskrivelser af mål og kvalitet, der hæver sig over chatbots formåen.
  3. Naked teaching. Den del af undervisningen, der tager sigte på at lære de studerende det, der er ud over chatbots formåen – det distinkt ’human’ i læringen – vil fremover blive endnu vigtige, og den del er netop ikke teknisk. Det, som forfatterne kalder ’Naked Teaching’, dvs. undervisning uden teknologi, bliver paradoksalt nok endnu vigtigere. 
  4. Vi kan ikke forbyde AI, men vi kan fjerne muligheden for at få de laveste karakterer (dvs. flytte bestå-grænsen ved en række af vores eksamener).
  5. Den meste skrivning af tekst i fremtiden vil blive blended skrivning mellem en chatbot og en person, – men det vil fortsat være helt afgørende at lære de studerende at skrive.
  6. Motivation bliver fremover helt afgørende, – hvordan motiveres de studerende til at ’bøvle’ med stof, når de tilsyneladende kan få en chatbot til at gøre arbejdet.
  7. Der findes ingen pålidelige måder at plagiat-tjekke for brug af AI (selvom der er en stor industri, der forsøger at sælge sådanne tjenester). 

Bogen indeholder mange konkrete forslag til undervisningsaktiviteter, der tager hensyn til disse nye vilkår. Et eksempel fra bogen:

Process Assignment Template

  1. Ask an AI to write an essay/write code/draw an image/create a script/design an experiment/draft a press release/propose a new business/analyze data
  2. Evaluate the results. Make a list of errors or how this result could have been better.
  3. Adjust your prompt to improve the output.
  4. Which result is best and why? What was your strategy to improve the prompt? What worked best?
  5. Take the best output and make it even better with human editing.
  6. Describe for an employer what value you added to this process.
  7. Explain why your human work is better or improved the AI work

Hvor meget brug af AI er ønskeligt i forskellige kurser?

Det afhænger af mange forhold, hvor meget det er hensigtsmæssigt at bruge GAI i de enkelte kurser: Læringsmål, stoffets karakter, eksamensform, tidspunkt i studieforløbet mv. Det er derfor nødvendigt at have en tydelig begrundelse, kommunikation og forventningsafstemning vedrørende dette i de enkelte kurser.

Til det brug har man eksempelvis på The University of British Columbia, Canada udviklet en 6-trins klassifikation, som underviserne bruger til at kommunikere den acceptable brug af GAI i de enkelte kurser: (i) No AI, (ii) AI as a Study Tool, (iii) AI for Idea Generation, (iv) AI-Assisted Editing, (v) AI Output Evaluated og (vi) Full AI.

Se den mere detaljerede beskrivelse af de seks forskellige grader af AI-inddragelse i kurset: The GENAI Assessment Scale

 

AI, plagiering og postplagiarisme?

Udbredelsen af GAI har affødt en intens debat om referencer, snyd, plagiering, videnskabelig redelighed mv. For hvordan skal man håndtere disse fænomener, når chatbots kan generere tekster; når chatbots er trænet på store tekstmængder, men ikke anfører kilder; og når meget skrivning fremover bliver hybrid-skrivning i en menneske-AI relation.

Sarah Elaine Eaton, University of Calgary, Canada, hvis forskningsfelt bl.a. er plagiering, har skrevet en tankevækkende artikel om plagiering i en GAI-tidsalder:
Eaton, S. E. (2023). Postplagiarism: Transdisciplinary ethics and integrity in the age of artificial intelligence and neurotechnology. International Journal for Educational Integrity, 19(1), 1-10.

 

Kritik af Gai og Tech-firmaer

Udbredelsen af GAI rummer potentialer, men også mange modsigelser og konflikter på mange niveauer:

Det er velkendt at chatbots kan hallucinere, dvs. digte svar, som kunne lyde sandsynlige, men er faktuelt/historisk forkerte. Chatbots leverer ofte svar med værdimæssige/kulturel bias, idet deres svar er afhængige af materialet, de er trænet på, og de (ikke transparente) algoritmer, der styrer beregningerne. Man kan endvidere så afgjort diskutere i hvilken grad Tech-firmaer på rimelig vis har erhvervet sig rettighederne til alt det materiale, som deres chatbots er trænet på, ligesom chatbots er en del af Tech-firmaernes ikke-transparente dataindsamlingsarkitektur med salg af forudsigelsesprodukter som formål. Endelig er både træning og brug af GAI voldsomt energiforbrugende med betydelig negative konsekvenser for CO2 udledning og klimatryk.

Til at dokumentere og forstå disse og mange andre modsigelser og konflikter indlejret i udbydelsen og brugen af GAI-produkter kan Teaching Critical AI Literacies være nyttig.

 

Digitale kompetencer

 Som det fremgår – også af dette nyhedsbrevs få nedslag – så er brugen af AI i undervisning ganske komplekst og et eksempel på den kompleksitet der generelt udspringer af, at både vores læringsaktiviteter, men også forsknings- og administrative aktiviteter efterhånden er helt indlejret i en digital infrastruktur og i digitale procedurer og aktiviteter. Disse digitale strukturer og procedurer er vi – i rollen som studerende, forskere, administrativt ansatte, og som borgere generelt – i stigende grad nødt til at kende og forstå for at kunne begå os som myndige borgere, kompetente medarbejdere og for at undgå fremmedgørelse.

Det er baggrunden for at man overalt i samfundet og også på SDU taler om at styrke de digitale kompetencer. Også formulering af strategier til styrkelse af digitale kompetencer hos alle ansatte og studerende på SDU vil blive initieret på flere niveauer i 2025. Her vil Inger-Marie Falgren Christensens arbejde med at udarbejde en systematik i beskrivelsen af digitale kompetencer være en del af grundlaget og kunne understøtte strategiarbejdet ved at tilbyde et fælles sprog og en fælles ramme for dialog og implementering.

Inger-Marie Falgren Christensen og SDU Universitetspædagogik
 

 
 
Ansvarlig for månedens nyhedsbrev

Torben K. Jensen

SDU BLOG

Mubashrah Saddiqa: Enhancing Communication and Collaboration in Diverse Student Groups Through Adaptive Supervision Techniques

Læs mere

SDU BLOG

Vinay Chakravarthi Goginen: Effective Supervision Methods to Foster Independent Research Skills in Ph.D. Students

Læs mere