Fordeler og ulemper med kunstig intelligens i klasserommet

Studenter og lærere vet det kanskje ikke, men dere står på kanten av en ny æra med kunstig intelligens (AI) i klasserommet, med nye verktøy og apper som revolusjonerer læringslandskapet på måter vi aldri hadde forestilt oss. Kunstig intelligens kan tilpasse læringsopplevelser, automatisere administrative oppgaver og til og med forutsi elevenes resultater og foreslå endringer i læreplanen. Men med disse fremskrittene følger også komplekse juridiske og etiske vurderinger av når og hvordan AI skal brukes i undervisningen.

I denne artikkelen går vi i dybden på disse nye problemstillingene og kompleksiteten, og utforsker de nye etiske spørsmålene rundt kunstig intelligens i skoler og universiteter. Blant temaene er personvern, implisitte fordommer og muligheten for at studenter kan bruke AI-verktøy til å produsere arbeid som ikke er deres eget - med andre ord juks.

Bruken av kunstig intelligens ser ut til å eksplodere overalt, og det er derfor et godt tidspunkt å utforske mulighetene - og farene - ved kunstig intelligens i klasserommet.

Kunstig intelligens i utdanningen: Etiske spørsmål

Integreringen av kunstig intelligens i utdanningen byr på store muligheter, men den fører også med seg en rekke etiske problemstillinger som krever vår oppmerksomhet. Etter hvert som klasserommene blir mer digitale, brukes AI-verktøy i stadig større grad til å kontrollere elevenes fremgang og gi personlig tilpassede tilbakemeldinger. Men dette reiser blant annet spørsmål om samtykke og åpenhet. Er elever og foreldre virkelig informert om hvordan disse AI-baserte systemene fungerer og hvilke data de samler inn?

Ta for eksempel bruken av AI-drevne overvåkingsverktøy under eksamener, som har som mål å forhindre juks, men som også har reist spørsmål om studentenes personvern. Eksperter frykter at disse systemene iblant kan granske studenter på en urettferdig måte basert på deres generelle utseende eller oppførsel, noe som kan føre til bekymringer om rettferdighet og partiskhet. Den etiske utfordringen her er å finne en balanse mellom å utnytte AI-mulighetene og å beskytte studentenes rettigheter.

Eksempler fra den virkelige verden belyser disse utfordringene. I USA og andre steder har det vært kontroverser om AI-sensorverktøy som skaper bekymring for personvernet og potensielt diskriminerer studenter med visse funksjonshemminger eller hvis handlinger ikke passer med det som forventes av den underliggende AI-algoritmen. Kanskje som et svar på denne bekymringen forsøker plattformer som Turnitin å bekjempe plagiat uten å krenke personvernet ved å fokusere på originaliteten i studentenes produksjon i stedet for direkte overvåking.

De etiske problemstillingene knyttet til kunstig intelligens i klasserommet handler ikke bare om personvern, men også om tilgjengelighet. Hvis visse AI-teknologier bare er tilgjengelige for institusjoner med god økonomi, kan det føre til at utdanningskløften øker. Å sikre rettferdig tilgang til AI-verktøy er et viktig etisk hensyn som må tas for å forhindre at eksisterende ulikheter forsterkes. Initiativer som UNICEFs "AI for Children", for eksempel, har som mål å sikre at AI-verktøy respekterer barns rettigheter og er tilgjengelige for alle, uavhengig av sosioøkonomisk status.

I tillegg kommer spørsmålet om ansvarlighet. Hvis et AI-system gjør en feil, for eksempel ved å feilvurdere en elevs evner, hvem er da ansvarlig? Lærere og utviklere må samarbeide om å utarbeide klare retningslinjer og policyer for ansvarliggjøring av kunstig intelligens for å sikre at den forbedrer utdanningen i stedet for å hemme den. I tråd med dette har Europakommisjonen til og med utstedt retningslinjer for pålitelig AI, som gir et rammeverk som legger vekt på åpenhet og menneskelig tilsyn.

AI i utdanning: Personvern

Personvern er et hett tema i dag, og når det gjelder personvern i forbindelse med studenters AI-data, er innsatsen enda høyere. Fremtidens skoler vil i stadig større grad basere seg på AI-verktøy for å samle inn og analysere data, fra akademiske prestasjoner til atferdsmønstre. Men med store datamengder følger også et stort ansvar - hvordan kan vi sikre at disse dataene beskyttes?

En av de største bekymringene er den store mengden data som samles inn av AI-systemer. Hvis disse dataene håndteres feil, kan det føre til brudd på personvernet til studentene. Utdanningsinstitusjoner må iverksette robuste databeskyttelsestiltak og følge forskrifter som EUs nye personvernforordning (GDPR), eller, i USA, en mye eldre lov som heter Family Educational Rights and Privacy Act (FERPA).

Et kjent eksempel er bruken av Google Classroom, som noen analytikere har gransket på grunn av personvernhensyn. Selv om dette populære verktøyet tilbyr en effektiv digital læringsplattform, har det blitt reist spørsmål om hvordan elevdata brukes og lagres. Google har gjort en innsats for å imøtekomme disse bekymringene ved å forbedre sine retningslinjer for personvern. Eksperter sier at slik åpenhet er avgjørende for å skape tillit.

Når vi snakker om åpenhet, må det også være åpenhet om hvordan data som samles inn ved hjelp av kunstig intelligens, brukes. Elever og foreldre som bruker AI-baserte pedagogiske verktøy, bør ha en klar forståelse av hvilke data som samles inn, hvordan de brukes og hvem som har tilgang til dem. Skolene kan skape tillit ved å være åpne om datapraksisen sin og involvere elevene i diskusjoner om deres digitale rettigheter.

Eksempler fra den virkelige verden har vist hvilke konsekvenser dårlig personvernpraksis kan få. For eksempel fikk et fremtredende universitet en gang motbør da det ble avslørt at studentdata ble delt med tredjepartsleverandører uten tilstrekkelig samtykke. Dette understreker behovet for strenge retningslinjer for datastyring og regelmessige revisjoner for å sikre samsvar og beskytte studentenes personvern.

Og vi må ikke glemme utfordringen med såkalt "datapermanens". Når data først er samlet inn, kan de bli lagret på ubestemt tid, noe som utgjør en risiko for misbruk eller uautorisert tilgang. Utdanningsinstitusjoner bør vedta retningslinjer for oppbevaring og sletting av data for å sikre at studentinformasjon ikke oppbevares lenger enn nødvendig. Et eksempel på dette er EdSafe AI Alliance, som etter sigende jobber med å utvikle standarder for bruk av kunstig intelligens i utdanning for å beskytte studentdata på en effektiv måte.

AI i utdanningen: Implisitt skjevhet

Eksperter har lenge vært bekymret for implisitte skjevheter som utilsiktet kan være innebygd i AI-systemer, fordi de frykter at slike skjevheter kan opprettholde stereotypier og urettferdig behandling. AI-algoritmer trenes opp på store datasett som utilsiktet kan gjenspeile samfunnsmessige skjevheter, noe som kan føre til skjeve resultater. Hvordan kan vi håndtere denne skjevheten for å sikre at kunstig intelligens fremmer likestilling i utdanningen?

En tilnærming som ofte nevnes, er å diversifisere datasettene som brukes til å trene AI-modeller. Ved å inkludere et bredt spekter av demografiske grupper kan vi redusere risikoen for datadrevne skjevheter og sikre at AI-systemene fungerer rettferdig for alle elever. Men for å skape inkluderende datainnsamlingspraksiser som dette kan det være nødvendig med samarbeid mellom lærere, teknologer og beslutningstakere.

I tillegg må AI-systemer evalueres og revideres kontinuerlig for å avdekke og redusere potensielle skjevheter. Regelmessig testing kan avdekke diskriminerende mønstre og gjøre det mulig å foreta justeringer. Ta for eksempel AI-baserte karaktersystemer. Noen eksperter frykter at essays skrevet av minoritetsstudenter kan få lavere poengsum på grunn av språklige forskjeller som algoritmen ikke tar hensyn til. Å identifisere og håndtere disse skjevhetene vil derfor være nøkkelen til fremtidig bruk av slike verktøy.

Også lærere kan spille en nøkkelrolle når det gjelder å motvirke implisitt AI-drevet skjevhet. Ved å være klar over hvordan AI-verktøy fungerer og hvilke potensielle skjevheter de kan ha, kan lærere føre et kritisk tilsyn og arbeide for mer rettferdige algoritmer som gjenspeiler en mangfoldig elevmasse. Organisasjoner som AI4ALL jobber for å redusere skjevheter ved å utdanne en ny generasjon av mangfoldige AI-ledere som kan stille spørsmål ved og forbedre eksisterende teknologi.

AI i utdanningen: Bekjempelse av fusk

En annen utfordring med å innlemme AI-verktøy i læringsprosessen er at studentene potensielt kan bruke dem til juks. Etter hvert som kunstig intelligens blir mer sofistikert, tilbyr den studentene nye måter å omgå tradisjonelle lærings- og vurderingsmetoder på, noe som gir grunn til bekymring når det gjelder akademisk integritet. Så hvordan kan vi håndtere dette problemet og samtidig støtte et rettferdig og etisk utdanningsmiljø?

Dagens AI-drevne skriveassistenter og problemløsningsapper kan generere essays, løse komplekse ligninger eller til og med simulere kunstverk. Disse verktøyene er lett tilgjengelige og kan friste studenter til å sende inn arbeid som ikke er deres eget. AI-drevne plattformer som Chat GPT er for eksempel kjent for å produsere bemerkelsesverdig sammenhengende essays, noe som potensielt kan undergrave tradisjonelle skriveoppgaver. For å motvirke dette kan det hende at lærere må tilpasse vurderingsstrategiene sine slik at de fokuserer mer på kritisk tenkning og kreativitet, ferdigheter som det er vanskeligere for kunstig intelligens å gjenskape.

På den positive siden blir AI også utnyttet for å forebygge og oppdage juks. Verktøy som Turnitin sjekker ikke bare for plagiat, men prøver nå også å oppdage AI-generert innhold. Et annet eksempel som ofte nevnes, er ExamSoft, som bruker kunstig intelligens til å overvåke studentenes oppførsel under eksamener og oppdage handlinger som kan tyde på fusk. Dette reiser imidlertid sine egne etiske problemstillinger knyttet til studentenes personvern, noe som understreker behovet for balanserte løsninger.

Så selv om kunstig intelligens utgjør en unik utfordring når det gjelder studenters potensielle juks, begynner det også å komme innovative løsninger som kan bidra til å opprettholde akademisk integritet.

AI i utdanningen: Andre spørsmål og langsiktige konsekvenser

Utover personvern og skjevheter i data, medfører bruk av kunstig intelligens i utdanning andre viktige utfordringer og langsiktige konsekvenser som fortjener vår oppmerksomhet. Én bekymring er tapet av menneskelig interaksjon. Selv om kunstig intelligens kan automatisere oppgaver og gi personlige tilbakemeldinger, kan den ikke erstatte empatien og forståelsen til menneskelige lærere. Det er viktig å finne den rette balansen mellom kunstig intelligens og personlig interaksjon.

AIs prediktive evner reiser også spørsmål om studentenes autonomi. Hvis kunstig intelligens forutsier sannsynligheten for at en elev vil lykkes i et bestemt fag, kan det utilsiktet begrense mulighetene deres. Det er viktig for elevenes vekst og utvikling at de oppmuntres til å utforske interessene sine, i stedet for at de begrenses av AI-genererte prediksjoner.

Dessuten er det en risiko for overdreven avhengighet av teknologi. Etter hvert som kunstig intelligens blir mer integrert i utdanningssystemene, kan studentene utvikle ferdigheter som er svært avhengige av teknologi, noe som kan føre til at kritisk tenkning eller sosiale ferdigheter blir neglisjert. Lærere må sørge for at kunstig intelligens utfyller læringsprosessen, og ikke dominerer den. Initiativer som "AI-prinsippene", som ble utformet på Future of Life Institutes Asilomar-konferanse i 2017, understreker viktigheten av å beholde menneskelig kontroll over AI-systemene for å forhindre overdreven avhengighet.

På lang sikt forventes det at bruk av kunstig intelligens i utdanningen vil endre fremtidens arbeidsstyrke. Etter hvert som AI-verktøyene blir mer sofistikerte, vil de kreve at studentene utvikler nye ferdigheter for å kunne samhandle med og kontrollere disse teknologiene. World Economic Forums Future of Jobs Report fremhever et nytt og vedvarende behov for ferdigheter som utfyller AI, for eksempel kreativitet og emosjonell intelligens.

Konklusjon

Kunstig intelligens har et stort potensial for å forandre utdanningssystemet ved å tilby personlig tilpassede læringsopplevelser og effektive administrative prosesser. Etisk bruk av kunstig intelligens i utdanning krever imidlertid at man tar hensyn til personvern og implisitte skjevheter i store datasett.

Ved å ta tak i disse utfordringene, spår utdanningsledere at vi bedre vil kunne utnytte kraften i kunstig intelligens til å skape et inkluderende, rettferdig og berikende utdanningslandskap. Men når vi går videre, må vi fortsette å stille spørsmål, innovere og samarbeide for å sikre at kunstig intelligens fungerer som et verktøy for myndiggjøring, ikke ekskludering.