I dagarna publicerade även LiU sin vägledning för lärare som på olika sätt kommer i kontakt med generativ AI i relation till utbildningsfrågor. Eftersom denna vägledning primärt ligger i ett slutet intranät för anställda har vi valt att skapa en något reviderad – men ändå öppen resurs så att fler kan ta del av hur vi resonerat. Att ta del av andras öppna lärresurser och informationsmaterial har varit ovärderligt i arbetet med att skapa en uppfattning om hur vi bäst stöttar våra kollegor vid LiU. Sharing is caring!
Utveckling av vägledningen
Denna vägledning är hämtad 2023-10-03 från ett dynamisk webbsida på LiU:s intranät för anställda, som kommer uppdateras efter hand.
Den här vägledningen är baserad på det arbete som gjorts under våren 2023 av medarbetare och studenter vid Kognitionsvetenskapsprogrammen vid LiU (kandidat, master).
Denna vägledning bör även läsas tillsammans med Beslut om vägledning för lärares och studenters användning av generativ AI i utbildning vid Linköpings universitet (dnr LiU-2023-02660). Revisionen av vägledningen är gjord av Tobias Trofast, Stina Hellberg, Anna F Söderström och Lena Strömbäck under september 2023. Vägledningen syftar till att stötta lärare och annan undervisande personal vid LiU till konstruktiv användning av AI i utbildning.
Vilka generativa AI-verktyg omfattas i vägledningen?
Denna vägledning är inspirerad av verktyget ChatGPT:s snabba utbredning och användning inom högre utbildning. Vägledningen är dock avsedd att täcka verktyg och modeller inom hela begreppet Generativ Artificiell Intelligens, som kan generera innehåll av olika karaktär såsom till exempel text, bild, musik, video eller kod. ChatGPT är ett exempel på verktyg som använder sig av LLM (Large Language Models) för att generera innehåll och har blivit känt då det lanserades för allmänheten i slutet av 2022.
Med den snabba tekniska utvecklingen på detta område är det svårt att tillhandahålla en tydlig lista på verktyg som faller in under begreppet generativa AI-verktyg, och verktyg som faller utanför. Den teknik som underbygger verktyg som ChatGPT införlivas i rask takt i andra verktyg som har använts under lång tid, till exempel Outlook och andra mailprogram, söktjänster som Google eller Bing, eller ordbehandlingsprogram som Word.
Vägledningen har därför skrivits för att ha ett öppet förhållningssätt till alla olika typer av generativa AI-verktyg, och lärare på LiU uppmuntras att hålla sig uppdaterade på den kommande utvecklingen och uppdatera kurser och kursinformation vid behov.
Grundläggande förhållningssätt till generativ AI i utbildning
Generativ AI bör användas konstruktivt och rättssäkert i utbildning vid LiU. I Beslut om vägledning för lärares och studenters användning av generativ AI i utbildning vid Linköpings universitet (dnr LiU-2023-02660) förtydligas vilka rekommendationer som LiU har för både lärare och studenter avseende AI i undervisning och examination.
Kurser bör i dagsläget inte kräva att studenterna använder ett specifikt AI-verktyg, om inte LiU har en licens eller motsvarande som garanterar att studenterna har fri och tillförlitlig tillgång till verktyget över tid. Eftersom de allra flesta AI-verktygen är molntjänster är det viktigt att läraren följer LiU:s riktlinjer för användning av molntjänster. Om arbete med verktygen ska integreras i en kurs måste det göras med eftertanke och med möjlighet att snabbt ställa om undervisningen ifall verktygen av någon anledning blir obrukbara (till exempel hamnar bakom en betalvägg). Det är upp till varje lärare att fundera över studentgruppens digitala mognad (kompetens) i förhållande till användningen av generativ AI, då det kan se väldigt olika ut i en heterogen studentpopulation.
Generativ AI i kurser
Användningen av AI-verktyg i en kurs är sällan binär; ja eller nej. Det finns en mängd olika verktyg, med olika användningsområden, och många av dem kan även användas i olika steg av en process eller på olika nivåer av automatisering. Figur 1 illustrerar ett sätt att tänka kring detta, för fallet med en student som ska arbeta med att ta fram en text inom ramen för en kurs. Figur 1 illustrerar ett sätt att tänka kring detta, för fallet med en student som ska arbeta med att ta fram en text inom ramen för en kurs.
Var på skalan får eller bör studenter ligga i din kurs? Hur vill du justera skalan för att passa din kurs? Var tror du studenterna kommer vara i sin framtida yrkesutövning? Var är du i ditt arbete?
Exemplen på ”gråskalan” från människocentrerat till AI-centrerat kan vara flytande, och variera baserat på uppgiftens natur, men det underliggande resonemanget att ett AI-verktyg kan användas mer eller mindre, i olika delar, eller till olika syften är viktigt. För kursansvarig lärare gäller det att ta ställning inte bara till om ett specifikt verktyg är tillåtet eller ej, utan snarare vilken typ av verktyg som är tillåtna i vilka uppgifter (examinerande eller andra) och då på vilket sätt.
Rättssäker och tydlig kursinformation
De beslut som fattas gällande tillåten och otillåten användning av AI-verktyg i en kurs bör med tydlighet skrivas in i den skriftliga kursinformationen . Tydlighet i informationen hjälper både dig som lärare och studenterna att sätta gemensamma regler och förväntningar inför kursen. Den text som används i kursinformationen bör skrivas med tanke på att vid misstanke om fusk, plagiat eller vilseledande vid examination är kursinformationen en del av det underlag som granskas av disciplinnämnden vid en anmälan.
Kursinformationens innehåll
Exempel på vad som bör tas upp i denna informationstext är vilka verktyg som får respektive inte får användas, samt vad som är tillåten användning av dessa (se Figur 1), hur användning av verktygen ska dokumenteras om de används och om några särskilda regler gäller för olika examinerande moment.
Förklara varför
Att tydligt förklara varför AI-verktyg får eller inte får användas på vissa sätt men inte andra ökar sannolikheten för efterlevnad och förankring hos studenterna. Utgå från kursens design och lärandemål och förklara den pedagogiska motiveringen till kursens AI-regler.
Dokumentation av användning
Om AI-verktyg används under en kurs bör detta dokumenteras tydligt av studenterna.
Att kunna dokumentera hur AI-verktyg har använts i en process är en viktig färdighet för studenterna att lära sig och ett bra stöd för lärare som ska bedöma om studenterna tillgodogjort sig lärandemålen i en kurs. Dokumentationen bör innehålla en beskrivning av vilka verktyg som använts, vilken version av verktyget och hur det genererade innehållet har använts eller bearbetats.
Dokumentation som en läraktivitet
Att be studenterna skriva en reflektionsuppgift kopplat till denna dokumentation kan vara ett sätt att hjälpa dem att reflektera över AI-verktygens styrkor och svagheter, deras egen användning av verktygen och hur det har format deras inlämning.
Generativ AI som källa
Den som skriver en akademisk text ska ange källa för vad som är ursprunget till en specifik information eller fakta. Då en AI-genererad text är baserad på annan text är tjänsten som används inte en primär källa. Observera till exempel att ChatGPT inte anger vilka källor som används för att generera ett svar, och svaret på samma fråga kan variera mellan olika tillfällen. Studenten bör därför avrådas från att använda ChatGPT som källa (om det inte är ChatGPT som är studieobjektet) och i stället uppmanas att söka fram en källa där ursprunget till informationen går att härleda.
Generativ AI och examination
En vanlig fråga som rör AI och utbildning är när verktyg används för examinerande uppgifter i en kurs. Därför bör den information som ges till studenterna inom detta område vara särskilt noga beskrivet för att undvika olika tolkningar mellan lärares och studenters uppfattning om vad som är tillåtet och vad som riskerar att leda till anmälningar till disciplinnämnden.
Fusk och plagiat med AI-verktyg
Disciplinnämnden vid LiU skriver att en disciplinföreteelse är när en student ”med otillåtna hjälpmedel eller på annat sätt försöker vilseleda vid prov eller när en studieprestation skall bedömas.”
I en kontext där AI-verktyg är aktuella innebär det att det är en disciplinföreteelse i alla fall där en student:
-
använder sig av specifika AI-verktyg (hjälpmedel) som uttryckligen ej är tillåtna för uppgiften
-
använder sig av något AI-verktyg på ett sätt som är specifikt och uttryckligen ej tillåtet för uppgiften; och
-
använder AI- verktyg för att vilseleda vid examination, genom att exempelvis presentera AI-genererad text som sin egen (en form av plagiat).
På motsvarande sätt kan AI-verktyg vara tillåtna hjälpmedel vid en examination, och även i dessa fall är det bra om detta är specifikt och tydligt uttryckt i instruktionerna till uppgiften.
Plagiat är en vanlig form av vilseledande vid examination. Det kan diskuteras i vilken utsträckning detta är applicerbart för AI-genererad text, eftersom AI-verktyg normalt inte ses som författare eller ägare till den text som genereras. Om man som kursansvarig väljer att se kopierad, AI-genererad text som plagiat behöver detta förtydligas i kursinformationen.
Examinationsdesign – hur påverkas det av generativ AI?
AI-verktyg är i dag bra på att generera text, programkod och bilder. Det gör att examinationsformer där detta är centralt blir problematiska att använda på samma sätt som tidigare för att examinera. Exempel på examinationsformer som berörs är hemtentamen, essäer, reflektionsuppgifter, VFU-rapporter, projektrapporter, labbrapporter, programmeringslabbar m.fl.
Det rekommenderas att lärare själva testar att använda AI-verktyg för att besvara eller utföra examinerande moment eller laborationsuppgifter för att få ökad förståelse för vilka möjligheter och utmaningar som kan finnas.
Tips på hur examinationsformer kan anpassas med hänsyn till utvecklingen inom generativ AI.
- Fokusera på processen, inte bara produkten
Genom att arbeta med stegvisa inlämningar eller andra kontroller av arbetet med en produkt (hemtenta, essä, rapport, etc) kan studentens bidrag visas tydligare. Till exempel kan man be studenterna lämna in utkast under kursens gång, och ge studenterna återkoppling på dessa. I nästa stegvisa inlämning ombes sedan studenterna dokumentera eller skriva en reflektion över hur de använt sig av återkopplingen i arbetet, vilket tydliggör hur de har arbetat med texten.
- Bygg på personliga erfarenheter
Om möjligt, be studenterna inkludera personliga reflektioner eller kopplingar till egna, levda erfarenheter. Detta är främst ett sätt att försvåra direkt kopiering av genererad text.
- Inkludera empiriska data
Examinationsformer som bygger på någon form av data (antingen given av läraren eller insamlad av studenten själv) gör det svårare att använda AI-verktyg för att generera text.
- Inkludera detaljer från kursen
Kräv till exempel referenser till kurslitteraturen med sidnumrering, eller att studenterna i de skriftliga arbetena använder sig av och refererar till föreläsningar (med slidenummer) eller seminarier under kursens gång. Även detta gör det svårare att direkt använda genererad text.
- Bygg in fler modaliteter
Uppmuntra till dokumentation och redovisning genom bild, ljud och video tillsammans med text i uppgifterna samt användning av analogt material (mixed media).
- Använd generativ AI
Utforska möjligheterna att själv generera innehåll som underlag för diskussion, analys eller variation i uppgifter som i sin tur ligger till grund för examination.
- Byt examinationsform
Om de nya AI-verktygen skapar stora problem med rättssäker examination bör kursansvarig lärare överväga att byta examinationsform. Salstentamen, seminarier, muntlig tentamen, eller redovisningar är i dagsläget inte lika berörda av de nya AI-verktygen. Tänk på att förändringar i examinationsform kan kräva en ny kursplan, vilket tar tid att realisera.
Att upptäcka fusk med AI
Det finns verktyg som säger sig kunna detektera om en text är genererad av AI eller skriven av en människa. Dessa verktyg fungerar dock dåligt och rekommenderas därför inte. Arbeta därför hellre med alternativa examinationsformer för att säkerställa rättssäker examination.
———–
Denna vägledning är hämtad 2023-10-03 från ett dynamisk webbsida på LiU:s intranät för anställda som kommer uppdateras efter hand.