Generativ AI og uddannelsens teknologiske underskud:Reorganisering af kontingens i akademiske eksamensopgaver

Abstract

Generativ AI kan producere sprogligt plausibel akademisk tekst i stor skala og udfordrer dermed etablerede forestillinger om akademisk skrivning og bedømmelse. Det er imidlertid uklart, hvordan denne teknologi skal forstås i relation til uddannelsessystemets strukturelle teknologiunderskud, og hvordan dens probabilistiske formproduktion påvirker forholdet mellem akademisk form og erkendelsesmæssig kontrol. Artiklen undersøger dette gennem en systemteoretisk analyse af teknologibegrebet kombineret med en empirisk analyse af 88 eksamensopgaver fra et medievidenskabeligt teorikursus, hvor brug af generativ AI var tilladt. Analysen viser, at karakterfordelingen forbliver relativt stabil, og at teksternes sproglige og strukturelle kvalitet generelt forbedres, men også at den tidligere kobling mellem sproglig form og begrebslig beherskelse delvist opløses, så svagheder i højere grad viser sig i referencepraksis, begrebslig anvendelse og epistemisk kontrol. Artiklen argumenterer derfor for, at generativ AI ikke ophæver uddannelsessystemets teknologiunderskud, men reorganiserer kontingensen ved at gøre akademisk formproduktion probabilistisk og lettere at generere. Analysen viser samtidig, at skriftlige opgaver fortsat kan bedømmes, men at vurderingen i højere grad må rette sig mod referencepraksis, begrebslig præcision og epistemisk forankring frem for tekstens sproglige form alene.

Ähnliche Arbeiten