{"id":6036,"date":"2025-04-18T10:33:29","date_gmt":"2025-04-18T08:33:29","guid":{"rendered":"https:\/\/site.nord.no\/didaktiskebetraktninger\/?page_id=6036"},"modified":"2025-04-19T08:01:44","modified_gmt":"2025-04-19T06:01:44","slug":"microsoft-copilot-oppsummerer-sitatene-kap-9","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/site.nord.no\/didaktiskebetraktninger\/microsoft-copilot-oppsummerer-sitatene-kap-9\/","title":{"rendered":"Microsoft Copilot oppsummerer sitatene – Kap. 9"},"content":{"rendered":"\n

I det f\u00f8lgende vil Microsoft Copilot oppsummere sitatene fra forskere og teknologer gjengitt i kapittel 9<\/a>.<\/em> Teksten er kopiert direkte fra Copilot og limt inn her «as is».<\/em><\/p>\n\n\n\n

Kap 9 Det handler om undervisning og oppgavedesign<\/strong><\/h3>\n\n\n
\n
\"\"<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

Her er en oppsummering av hovedsynspunktene til forskere, teknologer og noen studenter n\u00e5r det gjelder hvordan KI, samtaleroboter og LLM p\u00e5virker undervisning og vurderingsformer i h\u00f8yere utdanning:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Utforming av oppgaver for h\u00f8yere kognisjon og refleksjon<\/strong> Flere stemmer understreker at skrive- og eksamensoppgaver m\u00e5 utformes slik at de krever mer enn overfladisk kunnskap \u2013 de skal \u00e5pne for faglig refleksjon, utforsking og kreativitet. Sitatene fra NTNU Skrivesenteret og F\u00f8rstelektor Per A. Godejord poengterer at oppgavene m\u00e5 designes for \u00e5 teste evnen til kritisk tenkning og individuell refleksjon, kvaliteter som spr\u00e5kmodeller enn\u00e5 ikke kan erstatte. Dette inneb\u00e6rer blant annet \u00e5 \u00abkrympe\u00bb tradisjonelle sp\u00f8rsm\u00e5l til \u00e5 dekke h\u00f8yere niv\u00e5er i Blooms taksonomi, slik at oppgavene utfordrer dypere forst\u00e5else og anvendelse av kunnskap.<\/li>\n\n\n\n
  2. Vurderingsformer som fremmer metakognisjon og prosessl\u00e6ring<\/strong> Flere forskere, blant andre Postdoktor Amanda Leary og professorene Louis Volante, Christopher DeLuca og Don A. Klinger, legger vekt p\u00e5 viktigheten av formative vurderingsstrukturer. Ved \u00e5 kreve at studenter leverer utkast, reflekterer over sin egen l\u00e6ringsprosess og dokumenterer arbeidstrinnene de har gjennomg\u00e5tt, settes studentene i en posisjon der det ikke bare er sluttproduktet som vurderes. Denne tiln\u00e6rmingen hjelper til med \u00e5 bekjempe juks samtidig som den fremmer eierskap til egen l\u00e6ring og utvikler evnen til metakognisjon.<\/li>\n\n\n\n
  3. KI som hjelpemiddel \u2013 med muligheter og grenser<\/strong> Enkelte sitater, slik som Professor Roni Katzirs og Kenneth Hansons, p\u00e5peker at selv om KI kan generere tekst som ved f\u00f8rste \u00f8yekast ser seri\u00f8s ut, er den ofte mangelfull n\u00e5r det gjelder dybde og korrekthet. Studier som de av Reginald Gerald Govender, Hashim Habiballa og Ambadasu Bharatha viser at KI godt kan h\u00e5ndtere oppgaver p\u00e5 lavere kognitive niv\u00e5er, men sliter med komplekse sp\u00f8rsm\u00e5l som krever analyse, evaluering og kreativ tenkning. Dette understreker at selv om generative verkt\u00f8y kan v\u00e6re nyttige som hjelpemidler, kan de aldri erstatte den menneskelige evnen til dyp refleksjon og innsiktsfull analyse.<\/li>\n\n\n\n
  4. Redusere insentiver for juks gjennom bedre undervisningspraksis<\/strong> If\u00f8lge Erling Coates og Jessica Lahey ligger utfordringen med juks ikke n\u00f8dvendigvis i teknologien, men i hvordan undervisningen og vurderingsformene utformes. Dersom eksamensoppgaver ikke reflekterer studentens faktiske l\u00e6ringsprosess og evne til kritisk refleksjon, oppst\u00e5r fristelsen til \u00e5 ty til AI som en \u00abkrykke\u00bb. Ved \u00e5 utvikle oppgaver som krever aktiv og selvstendig informasjonsinnhenting, medf\u00f8rende en dypere l\u00e6ringsprosess, reduseres risikoen for at studenter benytter KI-verkt\u00f8y som snarveier i egen l\u00e6ring.<\/li>\n\n\n\n
  5. Variasjon mellom fagomr\u00e5der og tilpasning<\/strong> Noen erfaringer, for eksempel fra en anonym britisk universitetsstudent, viser at generativ KI forel\u00f8pig ikke er s\u00e6rlig anvendelig i humanistiske og samfunnsvitenskapelige fag \u2013 hvor tekstkvaliteten ofte er utilstrekkelig. Dette illustrerer viktigheten av at hver disiplin vurderer KI-verkt\u00f8y relatert til sine spesifikke krav og tilpasses oppgavedesign og vurderingsformer deretter, slik at det faglige niv\u00e5et opprettholdes.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Sammenfattende:<\/strong> Disse perspektivene peker p\u00e5 at undervisning og vurdering i h\u00f8yere utdanning m\u00e5 reflektere den nye virkeligheten med KI ved \u00e5:<\/p>\n\n\n\n