Jag var nyligen inbjuden till ämnesmötet i företagsekonomi för att tala om AI i undervisning och examination. Kollegorna ville veta mer om vilka diskussioner som förs på ledningsnivå, vid Universitetskanslersämbetet och inom utbildningsdepartementet.
De undrade om näringslivets förväntningar på nyexaminerade. De ville också konkret diskutera hur begreppet "självständigt arbete" i högskoleförordningen ska tolkas i ljuset av AI, samt ta del av lärdomar från andra ämnen och lärosäten. Mötet inleddes med att Niklas Jakobsson, professor i nationalekonomi, berättade att han hade genererat en fullgod uppsats i företagsekonomi på ungefär två timmar med hjälp av AI. Det var en bra ingång till diskussionen.
Vårt samtal kom att handla om kvalitetsuppföljningar och kravet på progression i våra utbildningar, vad arbetsgivare faktiskt förväntar sig av studenter som nu utbildas med AI som ett vardagligt verktyg och konkreta frågor som tentasalar och vad som kommuniceras på vår hemsida. Det är samtal som förs i många ämnen och vid många lärosäten just nu.
Jag presenterade förslaget till "Policy för ansvarsfull användning av AI" där lärosätets hållning formuleras som att varken förespråka okritisk användning eller ta avstånd från AI. Hållningen är att AI ska ses som ett verktyg som alltid kräver professionell bedömning av lämplighet, konsekvenser och ansvar i varje specifikt sammanhang. I vissa kurser och moment kan det vara pedagogiskt eller vetenskapligt motiverat att arbeta helt utan AI-verktyg. Det är också ett fullt legitimt val.
Den fråga som engagerade mest handlade om examensarbeten och tolkningsutrymmet av begreppet "självständigt arbete" i högskoleförordningen. Vad innebär självständighet när ett AI-verktyg kan producera en sammanhängande och välunderbyggd text på några timmar? Är det processen som ska vara självständig, eller produkten, eller båda? Hur bedömer vi det?
Helt klart befinner vi oss i ett förändringsskede som ytterst inte handlar om AI utan om vad ett examensarbete ska visa och vad vi faktiskt vill pröva.
Policyförslaget är tydligt på den punkten: AI ska inte ersätta självständigt lärande eller vetenskaplig förmåga. Men hur det omsätts i praktiken inom respektive ämne är just det kollegiala samtalet vi behöver föra. Det finns intressanta exempel att lära av, som förändrade examinationsformer och krav på transparens kring AI-användning. Men ingen universallösning att kopiera rakt av.
Den här typen av kollegiala samtal behöver hållas, i varje ämne och på både lokal och nationell nivå. De behöver förankras i de sammanhang där undervisning och examination faktiskt sker. Jag vill också uppmuntra till att ta del av den forskning som finns om AI i högre utbildning, om vad vi vet och vad vi inte vet. Det ger ett bra underlag för samtal om framtidens lärande och examinationsformer. Policyn innehåller nio rekommendationer och är nu ute på intern remiss. Vänd er till ert fakultetskansli för att få reda på hur ni kan ge inspel.
