Kunstig intelligens, vurdering og utdanningens formål

Denne teksten er et debatt­inn­legg. Inn­holdet i teksten uttrykker forfatterens egen mening.

Malthe-Sørenssen-utvalget leverer viktige og gode betraktninger og konkrete anbefalinger i sine foreløpige vurderinger. Jeg anbefaler å lese dem, og ser frem til den endelige rapporten, med nærmere analyse av hvordan generativ KI (heretter KI) påvirker alle sider ved høyere utdanning, og utvalgets videre vurderinger og anbefaling med tanke på viktige endringer vi står ovenfor. 

Anbefalingene er i denne omgang hovedsakelig rettet mot vurdering, og er klare og velbegrunnet. Men fordi vurdering i all hovedsak behandles som sluttvurdering av et produkt, er det en risiko for at vi overser noe vesentlig. 

For KI utfordrer ikke bare produktet som representasjon av læring, kunnskap, ferdigheter, selvstendig kritisk tenking og dømmekraft. KI utfordrer, som utvalget påpeker, veien mot disse målene. 

Kunstig intelligens

KI-utvalg vil teste bruk av kunstig intel­ligens i eksamens­sensur

Å betrakte vurdering som verktøy for å støtte og styrke, ja til og med beskytte, studentenes lærings- og danningsprosesser, er et viktig ledd i å møte denne utfordringen.

Som påpekt av Martin Hanssen i Khrono 08.01.26, er spørsmålet om vurderingsformer ikke bare et spørsmål om KI-bruk, men grunnleggende et spørsmål om vurderingsformer som 1) lar oss vurdere studentene kunnskap og kompetanse (nå, et spørsmål om vurderingsformer der fusk med KI ikke er en problemstilling), og 2) bidrar til at studentene jobber slik vi mener er viktig for deres læring, og som fungerer som støtte i læringsprosessen. 

Dette er avgjørende for tilliten til oss som institusjon og våre kandidater, for tilliten mellom underviser og studenter, og for at vi kan ha gode læringsmiljøer med fokus på faglig utvikling, læring og danning.

Debatt ● Martin Hanssen

Er KI på hjemmeeksamen det egentlige problemet?

Fokus på et sluttprodukt som skal vurderes er ikke godt egnet til å gi støtte til den friksjon, usikkerhet, prøving og feiling som er viktig for læring av fagkunnskap, og utvikling av ny forståelse, og tenkning, problemløsningsevne og dømmekraft. 

Når vi nå har rask tilgang til ferdige og polerte svar og produkter, er det viktigere enn noen gang å sikre og støtte prosessen mot innsikt i faget og akademiske kunnskapspraksiser.

Tilnærminger til vurdering, der fokuset er på prosessen, og på å stille krav og sikre kunnskap og forståelse underveis, er vanligere i en del andre land. Forskningen er tydelig på at en slik tilnærming er bedre egnet til å støtte studentenes læring og utvikling. En slik tilnærming kan også bidra til å møte utfordringer KI representerer for både vurdering og læring.

Debatt ● Aina Hay-Hansson og Daisy Michelle Princeton

KI som sparringpartner i sensur

Hva med «de store gradsoppgavene»?

Hvis vi hadde satt oss ned med blanke ark for å utvikle og etablere en gode læringsaktiviteter og vurderingsformer for en 5-årig universitetsgrad i dag: Hadde vi tenkt at det var en god idé å si at for å oppnå mastergrad, må studenten levere inn et stort, skriftlig, selvstendig, arbeid som vi så, supplert med muntlig forsvar, vurderer kvaliteten av? 

I lys av KI-utviklingen ville vi kanskje ikke svart et rungende ja. Det er heller ikke sikkert at dette er den beste måten, uavhengig av KI, for dagens studenter, å tilegne seg de innsikter, holdninger og ferdigheter vi tenker er sentrale. Ulike utdanninger, profesjoner og disipliner vil beskrive dette litt ulikt, men la oss si at målene er noe i denne gaten:

• Faglig fordypning i et tema.
• Utvikle forståelse for hvordan forskning gjøres og hvordan den kan bedømmes med tanke på styrker og svakheter, validitet og reliabilitet.
• Utvikle forståelse for og kompetanse i å bedømme relevansen og implikasjonene av spesifikk forskning for profesjonsfaglige problemstillinger og vurderinger.
• Utvikle forståelse for og ferdigheter innen forskningshåndverket og akademisk kunnskapsutvikling, argumentasjon, (kritisk) refleksjon, skriving, og forskningsetikk.
• Utvikle selvstendig, kritisk tenkning.
• Utvikle en (ut)forskende tilnærming til egen profesjonspraksis.
• Kvalifisere for videre akademisk karriere

I dagens situasjon, kan (bør/må?) en mastergrad baseres på andre lærings- og vurderingsaktiviteter enn én stor, skriftlig oppgave (som så forsvares muntlig)? Eller, kan arbeidet med masteroppgaven struktureres, følges opp, og vurderes på andre måter, som bedre ivaretar studentenes læringsprosess, og gir en valid vurdering? Og som dermed ivaretar tilliten mellom studenter, veiledere og sensorer, og tilliten til utdanningene?

KUNSTIG INTELLIGENS

Mener KI-utvalg overser rettslig problem

Målsettingene i punktene over er viktigere enn noen gang, og det er avgjørende å finne gode måter å ivareta og styrke dem i utdanningene. 

Jeg håper derfor utvalget vil utforske og anbefale innovative vurderingsformer som bidrar til å fremme disse i både bachelor- og masterprogrammer. Det som synes ganske åpenbart er at en vurderingsform som kun ser på sluttproduktet ikke gjør det.

KI-teknologien beskrives som disruptiv, ikke minst for utdanning. Det impliserer at det i stor grad er behov for å gjøre ting på nye måter, til forskjell fra å lappe på eksisterende praksiser som har vist seg å ha dyptgripende utfordringer. 

Debatt ● Rikke Gürgens Gjærum og Julia Holte Sempler

Fra kontroll til utforskning

Jeg håper utvalgets videre arbeid og den endelige rapporten inkluderer en nærmere utforskning av vurderingsformer som støtter læring og danning. De store gradsoppgavene bør inkluderes i denne utforskningen.

Det vi gjør til gjenstand for vurdering, er det som styrer studentenes, og vårt eget, fokus. Dersom vi har tro på betydningen av lærings- og danningsprosessen, bør våre vurderingsformer støtte disse prosessene.

Nye tilnærminger til vurdering fordrer at rammer og regelverk legger til rette for nødvendig endringsarbeid og for nye praksiser. Institusjonene har, som utvalget påpeker, et ansvar for dette.

Debatt ● Thomas Hoholm

Malthe-Sørensen-utvalget slår inn åpne dører. Likevel tar de ikke i hardt nok.