Debatt ● James Karlsen, Karl Audun Kagnes Borgersen, Hossein Baharmand og Anders Örtenblad
Det er på tide med en seriøs nytenkning rundt høyere utdanning
Hvis vi ikke fornyer undervisningsformene våre, risikerer vi at kvaliteten på utdanningen svekkes. Ikke fordi studentene har endret seg, men fordi vi fortsetter å undervise som om verden ikke har gjort det.
Publisert
Denne teksten er et debattinnlegg. Innholdet i teksten uttrykker forfatterens egen mening.
Universitetene står overfor en radikal omstilling som vil forme fremtidens læring. To utviklingstrekk gjør det nødvendig å tenke nytt om hvordan vi underviser, vurderer og organiserer studier. For det første utfordrer kunstig intelligens (KI) selve grunnlaget for tradisjonell undervisning og vurdering. For det andre møter stadig færre studenter opp til forelesninger.
Begge utviklingstrekkene peker i samme retning. Hvis vi ikke fornyer undervisningsformene våre, risikerer vi at kvaliteten på utdanningen svekkes, ikke fordi studentene har endret seg, men fordi vi fortsetter å undervise som om verden ikke har gjort det.
Etter pandemien har vi som undervisere sett en dramatisk nedgang i studentoppmøte. I et nylig metodekurs med rundt 50 studenter påmeldt til eksamen møtte færre enn ti opp jevnlig til forelesningene. Det gjaldt både for undervisning på campus og digitalt.
Hva er det som skjer?
Noe av forklaringen kan være at mange studenter opplever at undervisningen går for tregt, eller at de lærer like mye, eller mer, på egen hånd. Enkelte viser til at universitetsstrukturen oppleves rigid og lite relevant for måten de faktisk lærer på. Når studentene i tillegg har stadig flere muligheter til å lære via digitale ressurser og KI-assistenter, blir valget om å droppe forelesningen enklere.
Men det finnes en mer urovekkende forklaring: Mange studenter bruker i dag språkmodeller som ChatGPT til å løse oppgaver som tidligere krevde egen innsats. Når KI kan skrive kode, generere akademiske tekster, lage fremstillinger av teori og til og med svare på innleveringsoppgaver og eksamensoppgaver, blir det mindre fristende å bruke tid på å tilegne seg kunnskapen selv.
Vi skal ikke moralisere over at studenter bruker KI. Det ville vært like absurd som å forby kalkulatorer i matematikkfag. KI er et verktøy som allerede er blitt en del av den faglige infrastrukturen, og vil forbli det.
Men vi må være ærlige om hva KI gjør med læring. KI kan levere informasjon og ferdig tekst, men den kan ikke utvikle faglig skjønn på samme måte som mennesker kan.
Språkmodeller fungerer glimrende når de får problemer som ligner på det de har sett før. De er raske, effektive og imponerende. Men når oppgaven krever originalitet, dømmekraft, kritisk sans, nyskaping eller forståelse av en kontekst som avviker fra standardmønstrene, kan de ofte svikte.
Hva en språkmodell kan og ikke kan blir lett uklart, selv for fageksperter. En språkmodell har heller ingen mulighet til å lære i løpet av en samtale. Temaer de ustø på kommer de til å forbli ustø på om ikke en bedre utgave av språkmodellen lanseres.
Likevel ser vi nå at mange studenter i praksis delegerer deler av studiet sitt til slike modeller. Det kan friste, men det er like feilslått som å slutte å trene orientering fordi man har funneten bil med GPS. Ja, man når målet langt raskere i noen tilfeller. Men man har misforstått hva målet var.
Kunnskap handler ikke om tilgang til informasjon. Hvis det var sannheten, ville enhver med en fagbok og ChatGPT være like kompetent som en fagperson. Slik er det ikke.
For å bruke kunnskap effektivt trenger man:
- analytisk forståelse
- evne til å evaluere informasjon
- kritisk tenkning
- faglig dømmekraft
- et begrepsapparat som gjør kompleks informasjon håndterbar
Dette er ferdigheter som utvikles gjennom aktiv læring, ikke passiv informasjonstilførsel. Og det er ferdigheter KI ikke kan erstatte.
Kunnskap handler ikke om tilgang til informasjon.
Mye av det vi gjør i høyere utdanning, fra å skrive metoderapporter til å analysere datasett, handler nettopp om å trene opp disse ferdighetene. Verden trenger ikke enda flere teoretiske oppgaver om lønnsomhet i autonome lakseanlegg. Men den trenger mennesker som kan vurdere hvilke data som er relevante, hva et funn betyr, hvilke konsekvenser et system kan ha for miljø eller arbeidsliv, og når man skal være kritisk til egne analyser.
Hvordan kan vi tilpasse undervisningen til en virkelighet der KI er tilgjengelig for alle? Vi foreslår en løsning som er både progressiv og realistisk: Endre undervisningsmodellen slik at studentene trener på nettopp de ferdighetene KI ikke behersker.
For eksempel kan et metodefag bygges som et casebasert kurs, der hver samling er en workshop med konkrete problemer. Casene kan bestå av:
- rådata som må analyseres
- et ustrukturert, dårlig skrevet metodekapittel som må forbedres
- korte fagutdrag som må vurderes kritisk
- små forskningsdesign som må utvikles videre
Studentene får casene på forhånd, slik at forberedelse blir en integrert del av læringen. De kan bruke både pensum og KI så mye de vil før workshopene. Vi som undervisere leder deretter en faglig diskusjon, der studentene sammen prøver, feiler, vurderer og forbedrer. Dette er aktiv læring, og det er vanskelig å outsource til KI.
På eksamen får studentene tilgang til pensum, men ikke KI. Oppgavene er caser som ligner, men ikke er identiske med dem de har jobbet med, slik at de må demonstrere faglig forståelse for å bestå faget.
Dette formatet gjør KI til et hjelpemiddel i undervisningen, men setter klare rammer rundt hva som vurderes. Det gir studentene en grunn til å møte opp, fordi læringen foregår gjennom samhandling og samskaping, ikke som ren informasjonsinnhenting- og formidling.
Men det finnes en enda viktigere grunn til at vi må få studentene tilbake på campus.
Universitetet er ikke bare et kunnskapslager. Det er en arena for debatt, for fellesskap, for identitetsforming og for møtet med mangfold. Det er her man lærer å være uenig, å samarbeide med mennesker som tenker annerledes, og å navigere i komplekse sosiale situasjoner, det er ferdigheter som ikke kan automatiseres.
Når studenter forsvinner fra forelesningssalene, mister vi denne dimensjonen. KI kan hjelpe oss med mye, men den kan ikke danne oss som borgere, eller gi oss den sosiale treningen som gjør oss i stand til å forstå komplekse utfordringer i arbeids- og samfunnsliv.
Høyere utdanning står nå ved et veiskille. Vi kan late som om alt er som før, og klage på at studentene ikke møter opp eller frykt for at studentene bruker KI til å jukse. Eller vi kan tenke nytt om undervisning, vurdering og universitetets rolle i samfunnet.
Den nye veien innebærer å dyrke frem ferdigheter som KI ikke kan kopiere, og å bruke undervisningsrommet som det det alltid har vært: et sted for faglig dialog, kritisk refleksjon og sosial dannelse.
Vi håper flere institusjoner vil utvikle strategier og emnedesign som kan møte de nye utfordringene, og mulighetene som KI og endrede studentvaner bringer med seg.
For høyere utdanning fortjener mer enn å følge med i tiden. Den må være med på å forme den.
