Studentene er redde for å bli beskyldt for KI-fusk. Det er vårt ansvar

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

12. april står student Mathilde fram og forteller om sin opplevelse av å bli beskyldt for KI-fusk. Det var modig av henne å dele. Og viktig. Hun forteller om studenter som er redde for å bli beskyldt for «KI-fusk» uten midler til å forsvare seg. 

Det er vårt ansvar som faglærere å gi dem trygge rammer å lære i. Også i en verden der det nå finnes KI.

Jeg leste Mathildes historie og kjente nakkehårene reise seg av to årsaker. 

Kuns­tig in­tel­li­gens

An­kla­get for fusk av KI-detektor. — Folk er redde

For det første fordi bruk av denne typen «KI-detektor» tilsynelatende setter studentene i en helt umulig rettslig situasjon der de blir nødt til å bevise sin uskyld. 

For det andre fordi innleverte studentarbeider er studentenes åndsverk og ikke skal mates inn i alle mulige tilfeldige plagierings- eller KI-detektorer uten at studieinstitusjonene har full kontroll over hvor oppgavene havner og hvilke databaser de havner i. 

Dette trenger vi helt konkrete regler om.

Debatt ● Karl Philip Lund

Vi trenger vurderingsformer der KI ikke kan gjøre jobben for deg

Som faglærer har jeg over tre dekader evaluert rundt 500 skriftlige studentoppgaver, men kun en håndfull ganger sendt saker videre som mulige fuskesaker. 

Det skal sitte svært langt inne å sende av gårde en fuskebeskyldning fordi konsekvensene for studenten er så store. Inntil to års utestengelse for fusk er et stort inngrep og kan koste dem muligheten for å fullføre studiet. 

Det er alltid vi faglærere som har bevisbyrden på vår side hvis vi beskylder studenter for fusk. Det er aldri studenten som må bevise sin uskyld. 

kunstig intelligens

Slakter NTNUs forslag til nye KI-regler. — Fjernt

Å beskylde noen for plagiat eller KI-fusk bare fordi «maskinen sa det» holder ikke som bevis. Dokumentasjonen må være konkret og komme fra faglærer. Alle former for detektorer kan i beste fall være hjelpemidler, og det er kanskje litt paradoksalt å bruke KI-verktøy i sensuren når vi forbyr det i skrivingen. Vi kan jo ikke kaste barnet ut med badevannet heller.

Hva er KI-fusk? Vi som holder på med skriveaktiviteter kjenner det kanskje som om gulvet gynger under føttene hver gang vi hører ord som ‘språkmodell’ og ‘generativ KI’. 

Som faglærer må jeg sette ord på hva jeg frykter. Jeg ønsker jo at studentene skal lære og jeg er kanskje redd for at de ikke lærer like bra om de bruker KI. Dette med KI er jo nytt for oss lærere også. 

Men det hele begynner med læringsmål. Når jeg gir studentene en prosjektoppgave, så skal de lære noe av aktiviteten. 

Debatt ● Atle Guttormsen

Slutt å jakte på «KI-fusk» — begynn å forstå KI

Jeg kan definere dette: Jeg ønsker at dere skal få erfaring med å jobbe i en gruppe, at dere skal få sette dere inn i et nytt tema og søke informasjon på egen hånd. Jeg ønsker at dere skal få øvet dere på fagskriving og å angi kildene på korrekt måte. Jeg kan gi dem veiledning i skriving, søk og kildekritikk. Jeg kan si noe om KI, hva jeg anbefaler og forventer. 

Og når oppgaven er levert så må jo læringsmålene speiles i evalueringen. Hva ser vi egentlig etter? Hvor godt klarte studentene oppdraget? Ble det en god rapport til slutt? Klarer jeg å gi studentene en fair bedømmelse og gjerne konkrete tips til veien videre?

Og så var det dette med fusk da? Er KI-fusk en ny type fusk som må bevises eksplisitt, eller er det bare en variant av «gammel-fusk»? 

Debatt ● Bjørn Myskja

Svarer Atle Guttormsen: Om «KI-fusk»

For kanskje er det ikke KI-fusk i seg selv som er problematisk, men det det fører til. Altså den dårlige læringen. 

Kanskje ser jeg det i kvaliteten i det innleverte. Kanskje opplever jeg at teksten er litt overfladisk og snau. At fagstoffet ikke henger helt sammen og ikke synes særlig godt forstått. Eller kanskje kildehenvisningen var for dårlig, men da kan jeg jo peke direkte på disse manglene i stedet. 

Dette er vel kanskje egentlig det vi pleide å kalle for «faglig umodenhet». Der vi før mistenkte at studentene hadde støttet seg litt for kraftig på «klipp-og-lim», mistenker vi kanskje nå mer «chatbot». 

Debatt ● Atle G. Guttormsen

Spørsmålet er ikke om studentene jukser med KI

Hvis jeg finner henvisning til ikke-eksisterende litteratur i en innlevert oppgave så er det jo nærliggende å mistenke uvettig bruk av KI som mulig årsak, men jeg trenger jo faktisk ikke å bevise bruk av KI for å slå ned på dette. Det holder å konfrontere studenten med den ikke-eksisterende litteraturen og spørre om hvordan i all verden den har havnet der. For kilder som ikke eksisterer er jo definitivt ikke lest og kan ikke underbygge noe som helst. 

Og så kan man jo på bakgrunn av den samtalen bestemme seg for om man går videre med en ekte fuskesak eller ikke — KI eller ei. De få ganger jeg har sittet overfor studenter som virkelig har fusket på en eller annen måte så vet de det som regel veldig godt selv, og de er veldig lei seg.

Debatt ● Hanne Cecilie Geirbo og Sylvia Lysgård

Vi må lære å forstå teknologien «skriftspråk»

Vi har jo også andre virkemidler enn å rope «Fusk» ved enhver anledning. Vi kan for eksempel velge å stryke oppgaven eller trekke i karakter, eller si at de ikke får gå opp til eksamen før de levert en bedre oppgave. 

For mange studenter vil dette være straff nok for slurv. Vi bør ikke rulle ut den store «fuske-kanonen» før vi er helt sikre og da må vi ha solid dokumentasjon.

Jeg må leve med å gi og evaluere prosjektoppgaver også i en verden der det finnes KI. Vi kan jo ikke slutte å øve på skriving. Jeg må leve med at jeg kanskje ikke har noen eksakt metode for å detektere bruk av KI, men det er kanskje ikke KI som er poenget. Det er læringen. 

Debatt ● Ellen Nierenberg

Sidetall — et enkelt grep mot KI-fusk

Om jeg klarer å formidle til studentene hva jeg ønsker at de skal lære og hva jeg forventer av dem, så skal de til gjengjeld også kunne stille forventninger til meg. 

At jeg gjør mitt beste i å veilede dem i valg av egnet metode for å nå læringsmålene. Og at når de leverer inn sitt arbeid så er det faktisk en ekte levende hjerne som leser oppgaven deres, og bryr seg om teksten de har produsert og etter beste evne søker å evaluere den på en fair måte og etter objektive kriterier. 

For det å lære fagskriving er hardt arbeid som tar tid, og det er jo evaluering av fagtekster også. Det finnes ingen snarveier, men vi skylder vel studentene såpass. De er her jo for å lære.

Debatt ● Lise Holt Larsen

Vår moderne tids heksejakt