Fordele og ulemper ved kunstig intelligens i klasseværelset

Studerende og undervisere ved det måske ikke, men du står på kanten af en ny æra med kunstig intelligens (AI) i klasseværelset med nye værktøjer og apps, der revolutionerer læringslandskabet på måder, vi aldrig havde forestillet os. AI kan personliggøre læringsoplevelser, automatisere administrative opgaver og endda forudsige elevernes resultater og foreslå ændringer i læseplanen. Men med disse fremskridt følger komplekse juridiske og etiske overvejelser om, hvornår og hvordan man skal bruge AI i undervisningen.

I denne artikel går vi i dybden med disse nye problemer og kompleksiteter og undersøger de nye etiske spørgsmål omkring kunstig intelligens i skoler og på universiteter. Emnerne omfatter databeskyttelse, implicit bias og muligheden for, at studerende bruger AI-værktøjer til at producere arbejde, der ikke er deres eget - med andre ord snyd.

Da brugen af AI tilsyneladende eksploderer overalt, er det et godt tidspunkt at udforske løfterne - og farerne - ved kunstig intelligens i klasseværelset.

AI i uddannelse: Etiske spørgsmål

Tænk på brugen af AI-drevne overvågningsværktøjer til eksamener, som har til formål at forhindre snyd, men som også har rejst spørgsmål om de studerendes privatliv. Eksperter frygter, at disse systemer nogle gange uretfærdigt kan granske studerende baseret på deres generelle udseende eller adfærd, hvilket giver anledning til bekymring om retfærdighed og bias. Den etiske udfordring her er at finde en balance mellem at udnytte AI's muligheder og beskytte de studerendes rettigheder.

Eksempler fra den virkelige verden fremhæver disse udfordringer. I USA og andre steder har der været kontroverser om AI-sensorværktøjer, der giver anledning til bekymringer om privatlivets fred og potentielt diskriminerer studerende med visse handicap, eller hvis handlinger måske ikke passer til det, der forventes af den underliggende AI-algoritme. Måske som svar på denne bekymring forsøger platforme som Turnitin at bekæmpe plagiering uden at krænke privatlivets fred ved at fokusere på originaliteten af de studerendes output i stedet for direkte overvågning.

De etiske spørgsmål i forbindelse med AI i klasseværelset handler ikke kun om privatlivets fred, men også om tilgængelighed. Hvis visse AI-teknologier kun er tilgængelige for velfinansierede institutioner, kan det udvide uddannelseskløften. At sikre lige adgang til AI-værktøjer er en kritisk etisk overvejelse, der skal tages op for at forhindre, at eksisterende uligheder forstærkes. Initiativer som UNICEF's "AI for Children" har f.eks. til formål at sikre, at AI-værktøjer respekterer børns rettigheder og er tilgængelige for alle, uanset socioøkonomisk status.

Desuden er der spørgsmålet om ansvarlighed. Hvis et AI-system begår en fejl, f.eks. fejlbedømmer en studerendes evner, hvem er så ansvarlig? Undervisere og udviklere skal arbejde sammen om at opstille klare retningslinjer og politikker for AI's ansvarlighed for at sikre, at den forbedrer uddannelsen i stedet for at hæmme den. I tråd med dette har Europa-Kommissionen endda udstedt retningslinjer for troværdig AI, der giver en ramme for, at der lægges vægt på gennemsigtighed og menneskeligt tilsyn.

AI i uddannelse: Databeskyttelse

Datasikkerhed er et varmt emne i dag, og når det drejer sig om datasikkerhed for elevernes AI-data, er indsatsen endnu højere. Fremtidens skoler vil i stigende grad være afhængige af AI-værktøjer til at indsamle og analysere data, fra akademiske præstationer til adfærdsmønstre. Men med ophobningen af store mængder data følger et stort ansvar - hvordan kan vi sikre, at disse data beskyttes?

En af de primære bekymringer er den store mængde data, der indsamles af AI-systemer. Disse data kan, hvis de håndteres forkert, føre til brud, der kompromitterer de studerendes privatliv. Uddannelsesinstitutioner skal implementere robuste databeskyttelsesforanstaltninger og følge regler som EU's seneste generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) eller, i USA, en meget ældre lov kaldet Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA).

Et bemærkelsesværdigt eksempel er brugen af Google Classroom, som nogle analytikere har undersøgt på grund af bekymringer om databeskyttelse. Selvom dette populære værktøj tilbyder en effektiv digital læringsplatform, er der blevet rejst spørgsmål om, hvordan elevdata bruges og opbevares. Som svar har Google gjort en indsats for at imødekomme disse bekymringer ved at forbedre sine privatlivspolitikker. Eksperter siger, at en sådan gennemsigtighed er afgørende for at vinde tillid.

Når vi taler om gennemsigtighed, skal der også være åbenhed om, hvordan AI-indsamlede data bruges. Elever og forældre, der bruger AI-baserede undervisningsværktøjer, bør have en klar forståelse af, hvilke data der indsamles, hvordan de bruges, og hvem der har adgang til dem. Skoler kan skabe tillid ved at være åbne om deres datapraksis og inddrage eleverne i diskussioner om deres digitale rettigheder.

Tilfælde fra den virkelige verden har vist konsekvenserne af dårlig databeskyttelsespraksis. For eksempel blev et fremtrædende universitet engang udsat for modreaktioner, da det blev afsløret, at studerendes data blev delt med tredjepartsleverandører uden korrekt samtykke. Dette understreger behovet for strenge datastyringspolitikker og regelmæssige revisioner for at sikre overholdelse og beskytte de studerendes privatliv.

Og vi må ikke glemme udfordringen med såkaldt "datapermanens". Når data er indsamlet, kan de forblive lagret på ubestemt tid, hvilket udgør en risiko for misbrug eller uautoriseret adgang. Uddannelsesinstitutioner bør vedtage politikker for opbevaring og sletning af data for at sikre, at elevoplysninger ikke opbevares længere end nødvendigt. Et eksempel er EdSafe AI Alliance, som efter sigende arbejder på at udvikle standarder for AI-brug i uddannelse for at beskytte studerendes data effektivt.

AI i uddannelse: Implicit forudindtagethed

Eksperter har længe været bekymrede for enhver implicit bias, der utilsigtet kan være indbygget i AI-systemer, da de frygter, at en sådan bias kan fastholde stereotyper og uretfærdig behandling. AI-algoritmer trænes på store datasæt, der utilsigtet kan afspejle samfundsmæssige fordomme, hvilket fører til skæve resultater. Hvordan kan vi håndtere denne bias for at sikre, at AI fremmer lighed i uddannelse?

En ofte nævnt tilgang er at diversificere de datasæt, der bruges til at træne AI-modeller. Ved at inkludere en bred vifte af demografiske grupper kan vi reducere risikoen for datadrevet bias og sikre, at AI-systemer fungerer retfærdigt for alle studerende. Men at skabe inkluderende dataindsamlingspraksisser som disse kan kræve samarbejde mellem undervisere, teknologer og politiske beslutningstagere.

Derudover skal AI-systemer løbende evalueres og revideres for at finde og afbøde potentiel bias. Regelmæssig testning kan afsløre mønstre af diskrimination og gøre det muligt at foretage justeringer. Overvej for eksempel AI-baserede karaktersystemer. Nogle eksperter frygter, at essays skrevet af minoritetsstuderende kan få lavere point på grund af sproglige forskelle, som algoritmen ikke tager højde for. Så at identificere og håndtere disse skævheder vil være nøglen til den fremtidige brug af sådanne værktøjer.

Undervisere kan også spille en vigtig rolle i at mindske implicit AI-drevet bias. Ved at være opmærksomme på, hvordan AI-værktøjer fungerer og deres potentielle fordomme, kan lærerne føre et kritisk tilsyn og arbejde for mere retfærdige algoritmer, der afspejler en mangfoldig elevgruppe. Organisationer som AI4ALL arbejder på at reducere bias, siger de, ved at uddanne en ny generation af mangfoldige AI-ledere til at sætte spørgsmålstegn ved og forbedre eksisterende teknologier.

AI i uddannelse: Bekæmpelse af snyd

En anden udfordring ved at inkorporere AI-værktøjer i læringsprocessen er potentialet for, at studerende kan bruge dem til at snyde. Efterhånden som AI bliver mere sofistikeret, giver det de studerende nye måder at omgå traditionelle lærings- og vurderingsmetoder på, hvilket giver anledning til betydelig bekymring for den akademiske integritet. Så hvordan kan vi tackle dette problem og samtidig støtte et retfærdigt og etisk uddannelsesmiljø?

Nutidens AI-drevne skriveassistenter og problemløsningsapps kan generere essays, løse komplekse ligninger eller endda simulere kunstværker. Disse værktøjer er let tilgængelige og kan friste studerende til at indsende arbejde, der ikke er deres eget. For eksempel er AI-drevne platforme som Chat GPT kendt for at producere bemærkelsesværdigt sammenhængende essays, hvilket potentielt kan underminere traditionelle skriveopgaver. For at bekæmpe dette kan det være nødvendigt, at undervisere tilpasser deres vurderingsstrategier, så de fokuserer mere på kritisk tænkning og kreativitet, færdigheder, som er sværere for AI at kopiere.

På en mere positiv måde udnyttes AI også til at forhindre og opdage snyd. Værktøjer som Turnitin tjekker ikke kun for plagiat, men forsøger nu også at opdage AI-genereret indhold. Et andet ofte nævnt eksempel er ExamSoft, som bruger AI til at overvåge studerendes adfærd under eksamener og opdage handlinger, der kan tyde på snyd. Dette rejser dog sine egne etiske bekymringer om de studerendes privatliv, hvilket understreger behovet for afbalancerede løsninger.

Så selvom AI udgør en unik udfordring med hensyn til studerendes potentielle snyd, begynder det også at give innovative løsninger, der kan hjælpe med at opretholde den akademiske integritet.

AI i uddannelse: Andre spørgsmål og langsigtede konsekvenser

Ud over databeskyttelse og bias medfører brugen af AI i uddannelse andre væsentlige udfordringer og langsigtede konsekvenser, som fortjener vores opmærksomhed. En bekymring er tabet af menneskelig interaktion. Selvom AI kan automatisere opgaver og give personlig feedback, kan det ikke erstatte menneskelige underviseres empati og forståelse. Det er vigtigt at finde den rette balance mellem AI og personlig interaktion.

AI's forudsigelsesevne rejser også spørgsmål om de studerendes autonomi. Hvis AI forudsiger en elevs sandsynlighed for succes i et bestemt fag, kan det utilsigtet begrænse deres muligheder. Det er vigtigt for elevernes vækst og udvikling, at de opmuntres til at udforske deres interesser i stedet for at begrænse dem til AI-genererede forudsigelser.

Desuden er der risiko for overdreven afhængighed af teknologi. Efterhånden som AI bliver mere integreret i uddannelsessystemerne, kan de studerende udvikle færdigheder, der er stærkt afhængige af teknologi, og potentielt forsømme kritisk tænkning eller sociale færdigheder. Undervisere skal sikre, at AI supplerer snarere end dominerer læringsprocessen. Initiativer som "AI-principperne", der blev udtænkt på Future of Life Institute's Asilomar-konference i 2017, understreger vigtigheden af at bevare den menneskelige kontrol over AI-systemer for at forhindre overdreven afhængighed.

Hvis man ser på de langsigtede konsekvenser, forventes det, at brugen af AI i undervisningen vil omforme den fremtidige arbejdsstyrke. Efterhånden som AI-værktøjer bliver mere sofistikerede, vil de kræve, at de studerende udvikler nye færdigheder til at interagere med og kontrollere disse teknologier. World Economic Forums Future of Jobs Report fremhæver et nyt og vedvarende behov for færdigheder, der supplerer AI, som f.eks. kreativitet og følelsesmæssig intelligens.

Konklusion

Kunstig intelligens rummer et utroligt løfte om at forandre uddannelse ved at tilbyde personlige læringsoplevelser og effektive administrative processer. Men den etiske brug af AI i uddannelse kræver nøje overvejelser om emner som databeskyttelse og implicit bias i store datasæt.

Ved at tage fat på disse udfordringer forudser uddannelsesledere, at vi bedre vil kunne udnytte kraften i kunstig intelligens til at skabe et inkluderende, retfærdigt og berigende uddannelseslandskab. Men når vi bevæger os fremad, skal vi fortsætte med at stille spørgsmål, innovere og samarbejde for at sikre, at AI fungerer som et værktøj til empowerment, ikke eksklusion.