Så använder humaniorastudenter AI

AI har tagit plats på högskolor och universitet, inte bara som stöd i studenters studier utan också i lärarnas bedömning. I den här texten tar Innovationsarenans medarbetare Anders Pettersson avstamp i exempel från sin egen magisteruppsats inom området.

Genom bland annat intervjuer träder en bild fram av hur studenter faktiskt använder generativ AI och vilka möjligheter, risker och nya dilemman som följer när tekniken blir en del av lärprocessen.

AI som skriver – och rättar

För några månader sedan träffade jag en professor vid en av Sveriges mer renommerade handelshögskolor. Hon berättade hur examineringen i grundkursen i organisation förändrats. Studenterna skriver en uppgift om de klassiska teoretikerna (Weber, Taylor och de andra), men på senare tid hade hon tröttnat på resultaten. Texterna var korrekta och välformulerade, men utan själ och utan de vanliga misstag som nybörjare brukar göra. Hon misstänkte förstås att många skrivits med hjälp av AI.

För att spara tid och hantera den växande mängden uppgifter använde hon nu själv en AI-assistent vid rättningen. Verktyget granskade texterna, bedömde om teorierna återgavs korrekt och om analysen höll rimlig nivå. Hon gick sedan igenom AI:ns slutsatser innan betygen sattes. Med stora studentgrupper och minskade resurser tyckte hon att det var ett effektivt sätt att få tiden att räcka till.

Vi har nu alltså AI som skriver uppgifterna och AI som rättar dem. Är det verkligen dit vi vill att skattepengarna för högre utbildning ska gå? Och är det här vägen framåt för ett land som vill vara en ledande kunskapsnation?

Hur påverkar AI studenternas lärprocess?

Den här händelsen blev en utgångspunkt för min egen magisteruppsats i digitalisering och pedagogik, som jag skrev i våras vid Högskolan i Jönköping. Jag ville undersöka hur studenter inom humaniora faktiskt använder AI i sina studier. Vilka typer av uppgifter tar de hjälp med? Hur resonerar de kring etik och fusk? Och kanske viktigast av allt: hur påverkar AI deras egen lärprocess?

Forskningen på området växer snabbt och nya studier publiceras hela tiden. Min uppsats är därför bara ett litet bidrag i denna större diskussion. I arbetet intervjuade jag studenter vid universitet och högskolor för att få en bild av hur de använder och ser på AI.

Sammanfattningsvis kunde jag se nio sätt som studenter (åtminstone i våras!) använde generativ AI i sina studier:

• Akademiskt skrivande – för att göra utkast, förbättra språk och skapa en tydligare struktur.
• Informationssammanfattning – förklaringar av svåra begrepp och korta versioner av långa texter.
• Planering av studier – hjälp att dela upp arbetet i steg och skapa en enkel arbetsplan.
• Språkstöd – kontroll av grammatik, ordval och flyt.
• Idégenerering – förslag på teman, infallsvinklar eller sätt att starta en uppgift.
• Feedback – snabb återkoppling på tydlighet, struktur och resonemang.
• Förberedelser inför tentor – quiz, testfrågor och förklaringar för repetition.
• Sökning av litteratur – överblick över forskningsfält och hjälp att hitta artiklar.
• Övrigt stöd – till exempel transkribering av föreläsningar eller hjälp i kreativa uppgifter.

Kontroll över processen

Studenterna upplevde att AI-verktygen gjorde studierna mer effektiva och mindre stressande. Många beskrev hur de kunde arbeta snabbare, få tydligare texter och känna sig säkrare i sitt skrivande. Samtidigt var flera medvetna om risken att bli för beroende av verktygen och att deras eget tänkande kunde bli ytligare. De flesta såg AI som ett hjälpmedel som kunde stötta deras lärande, men bara om de själva hade kontroll över processen. När AI användes med eftertanke kunde det stärka både förståelsen och självförtroendet, men när det tog över för mycket tappade de känslan av att faktiskt lära sig något på djupet. Många resonerade just om svårigheten i den balansgången och hur de själva upplevde etiska och kunskapsmässiga dilemman.
Svårast är detta när det kommer till examinationer. Flera studenter beskrev hur gränsen mellan tillåtet stöd och otillåtet fusk upplevs som oklar. Reglerna skiljer sig ofta mellan kurser och lärare, vilket skapar osäkerhet. Många vill använda AI som ett verktyg för att förstå och förbättra sitt arbete, men är rädda för att det ska tolkas som fusk. Samtidigt finns en känsla av att universitet och högskolor inte hunnit med utvecklingen. Behovet av tydliga riktlinjer och öppna samtal om hur AI får användas i studierna är stort, menar studenterna.

Självreglerat lärande

Självreglerat lärande (self-regulated learning) handlar om hur studenter planerar, genomför och utvärderar sitt eget lärande. Den som är självreglerad sätter mål, väljer lärstrategier och reflekterar över resultatet. AI-verktyg kan stärka dessa processer när det används medvetet, som stöd för planering, idéutveckling och återkoppling. Då bidrar användandet till djupare förståelse och bättre lärstrategier. Men när det används som genväg för att snabbt få färdiga resultat tappar studenten kontrollen över sitt lärande, och både förståelse och engagemang minskar. En viktig slutsats blir därför att lärare måste hjälpa studenter att utveckla sin förmåga till självreglerat lärande och att använda AI som ett stöd, inte som en ersättning. Det är dock lättare sagt än gjort!

Utbildningslandskapet står utan tvekan inför stora utmaningar i att hitta former där tekniken blir en del av lärandet, inte ett substitut för det.