Bruken av kunstig intelligens i høyere utdanning

Lasse Rouhainen, forfatteren av Kunstig intelligens: 101 ting du må vite i dag om vår fremtid, og en internasjonal ekspert på kunstig intelligens, disruptiv teknologi og digital markedsføring, skrev nylig i Harvard Business Review om sine synspunkter på hvordan AI kan brukes i høyere utdanning.

Ifølge ham er både mulighetene og utfordringene som innføringen av kunstig intelligens kan bringe til høyere utdanning “betydelige”. Som han påpeker, står høyere utdanning i dag generelt overfor en rekke utfordringer – fra “disengasjerte studenter, høye frafallsrater, og ineffektiviteten av en tradisjonell “en-størrelse-passer-alle”-tilnærming til utdanning.”

Rouhainen ser muligheten til å overvinne disse utfordringene med riktig bruk av stor data-analyse og AI, som ville skape “tilpassede læringsopplevelser”, som ville overvinne noen av disse utfordringene. Denne tilpassede læringsopplevelsen ville skape “en helt unik utdanningsmetode”, som igjen ville gi muligheten til å øke studentenes motivasjon og kanskje senke frafallsraten. På den andre siden ville professorer ha muligheten til bedre å forstå læringsprosessen til hver av sine studenter, og gjøre undervisningsprosessen mer effektiv.

Som forfatteren forklarer, “ville AI-læringsystemer hjelpe studenter til å nå sitt fulle potensial, kanskje forhindre dem fra å droppe ut ved å identifisere problemer tidlig nok til å tillate riktige korrigerende tiltak å bli tatt.” For å oppnå dette, må “stor data være nødvendig for å trene det.” Rouhainen legger til at “data må bli brukt etisk, og studenter må bli informert om hvordan deres personlige data kan bli delt og brukt av AI-algoritmer.”

Slike “etiske bruksområder” kan være i form av “MyData.org, en internasjonal non-profit organisasjon hvis mål er å fremme menneske-sentrert kontroll og personvernbeskyttelse av personlige data.” Grunnlaget for MyData.org er “å gi brukerne mer kontroll over hvilke personlige data de velger å dele med AI-systemer.”

En vellykket AI-test ble notert ved Universitetet i Murcia i Spania da en AI-aktiver chatbot ble brukt til å svare på studenters spørsmål om campus og studieretninger. Resultatene var ganske overraskende for skoleadministratorene – chatboten kunne svare på over 38 708 spørsmål, svarte korrekt mer enn 91% av tiden. Som også ble notert, kunne denne chatboten “gi umiddelbare svar til studenter utenfor vanlige kontortider, men universitetsfunksjonærer fant også at chatboten økte studentmotivasjonen.” Samtidig var det ingen endringer i stabens struktur.

Lignende fremgang ble registrert ved fler andre universiteter som testet chatboter i å håndtere repetitive oppgaver som ellers måtte håndteres av enten en professor eller en medlem av fakultetspersonale. En slik oppgave er å svare på studenters ofte stilte spørsmål. Staffordshire University i Storbritannia og Georgia Tech i USA har lansert chatboter som tilbyr 24/7-svar på studenters oftest stilte spørsmål.

Rouhainen nevner også bruken av AI i å redusere stress blant studenter og forbedre deres motivasjon. Dette kan oppnås med bruk av chatboter og virtuelle assistenter som vil ta hånd om en students mentale velvære. Som et eksempel nevner han Woebot, en AI-aktiver chatbot designet til å hjelpe brukerne med å lære om deres følelser med “intelligent humørssporing”.

Et av problemene forfatteren ser, er at studenter må forstå at “over tid, vil flere repetitive og rutinemessige oppgaver bli automatisert og utført av kunstig intelligens, automatisering og roboter.” Han påpeker at nå “mangler mange universiteter rundt om i verden å undervise studentene om de ferdighetene som vil og ikke vil være nødvendige i deres fremtidige karrierer.”