Hur kan elever använda generativ AI utan att låta tekniken göra hela tankearbetet? Det ska forskare vid Umeå universitet och lärare på NTI Gymnasiet i Umeå undersöka i ett nytt skolprojekt. En central idé är ”produktiv friktion”, där AI-användningen medvetet utformas så att eleven fortfarande måste jämföra, kontrollera och motivera sina svar.

Projektet har fått 1,9 miljoner kronor i ULF-medel från Lärarhögskolan vid Umeå universitet. Omkring tio lärare på NTI Gymnasiet i Umeå ska tillsammans med forskarna utveckla och testa undervisning där generativ AI används som ett verktyg utan att ersätta elevens eget resonemang.

Det är viktigt att skilja projektets mål från färdiga forskningsresultat. Studien har ännu inte visat att metoden fungerar. Forskarna ska nu pröva uppläggen i klassrummen och undersöka vad som faktiskt händer med elevernas lärande och motivation.

Produktiv friktion ska få eleven att stanna upp

Generativa AI-verktyg kan snabbt skriva texter, sammanfatta material och föreslå lösningar. Just snabbheten kan samtidigt skapa ett pedagogiskt problem om eleven går direkt från en fråga till ett färdigt svar utan att själv behöva bearbeta innehållet.

Det är där begreppet produktiv friktion kommer in.

Tanken är inte att göra skolarbetet krångligare för sakens skull. I stället ska undervisningen innehålla moment där eleven behöver tänka själv även när AI finns tillgänglig.

Ett exempel kan vara att AI tar fram två olika förslag på en lösning. Elevens uppgift blir då inte bara att välja ett av svaren, utan att jämföra dem och förklara varför det ena är bättre.

Eleven kan också behöva kontrollera AI:s uppgifter mot kursmaterial eller andra källor, upptäcka brister och motivera vilka delar som bör ändras.

AI blir då snarare något att resonera med och granska än en maskin som lämnar ett färdigt skolarbete.

Undervisningen ska testas i två omgångar

Projektet ska genomföras tillsammans med lärare på NTI Gymnasiet i Umeå.

Forskarna kommer alltså inte med ett färdigt undervisningspaket som skolan bara ska följa. Lärare och forskare ska gemensamt utveckla undervisningsuppläggen och därefter pröva dem i vanliga klassrum.

Testningen ska ske i två omgångar.

Efter den första omgången ska erfarenheterna analyseras. Forskarna och lärarna kan då se vilka delar som verkar fungera, var eleverna fastnar och om den tänkta friktionen hjälper eller bara gör arbetet svårare.

Uppläggen justeras sedan inför en andra prövning.

Målet är att projektet till slut ska resultera i två till tre testade undervisningsmoduler med elevuppgifter, stöd för lärarna och material som kan användas vid bedömning.

Forskarna vill se vad som händer med motivationen

En av frågorna är hur arbetssättet påverkar elevernas motivation.

AI kan göra vissa uppgifter lättare och ge snabb återkoppling, vilket skulle kunna göra det enklare att komma vidare i arbetet. Samtidigt finns risken att eleven blir för passiv om verktyget hela tiden producerar lösningarna.

Forskarna ska också studera elevernas självreglerade lärande. Det handlar bland annat om förmågan att planera sitt arbete, följa sin egen utveckling och avgöra när en strategi behöver ändras.

Projektet ska därför inte bara fråga om elever kan använda AI. Det ska undersöka hur undervisningen kan utformas så att eleverna fortfarande behöver ta ansvar för själva lärprocessen.

AI gör också bedömningen svårare

En annan central fråga gäller lärarnas bedömning.

När generativ AI kan skapa välformulerade texter och avancerade svar blir slutprodukten inte alltid ett tydligt bevis på vad eleven själv kan.

Det gör själva arbetsprocessen viktigare.

En lärare kan exempelvis behöva se hur eleven granskat AI:s förslag, vilka förändringar som gjorts och varför vissa uppgifter accepterats medan andra förkastats. Eleven kan också behöva förklara ett resonemang med egna ord efter att AI har använts.

Liknande frågor finns redan på universitet och högskolor, där gränsen mellan tillåtet AI-stöd och en prestation som inte längre är studentens egen har blivit en viktig del av examinationsfrågan. Hurbra har tidigare gått igenom reglerna kring ChatGPT på svenska universitet.

För gymnasiet blir utmaningen delvis densamma: läraren behöver kunna avgöra vad eleven faktiskt har förstått, inte bara hur bra den färdiga texten ser ut.

Forskarna vet ännu inte var gränsen går

Produktiv friktion bygger på att ett visst motstånd kan hjälpa eleven att tänka mer aktivt. Men projektet ska också undersöka när friktionen blir för stor.

Ett undervisningsmoment som tvingar eleven att kontrollera och jämföra kan vara värdefullt. Ett upplägg som bara lägger till extra steg utan att förbättra förståelsen kan däremot bli ett hinder.

Det är en av anledningarna till att klassrumsprövningarna blir viktiga.

Forskarna ska inte bara utveckla metoder för att bromsa AI-användningen. De ska försöka identifiera vilka moment som faktiskt hjälper eleverna att förstå mer och vilka som kan tas bort.

Projektet pågår under 2027 och 2028

Projektet leds av Eva Mårell-Olsson vid Pedagogiska institutionen vid Umeå universitet. Thomas Mejtoft medverkar med kompetens inom bland annat interaktionsdesign och friktion i digitala miljöer.

På NTI Gymnasiet medverkar bland andra rektor Sara Packman och läraren Robert Söderlund tillsammans med omkring tio lärare.

Enligt Umeå universitets presentation av projektet ska arbetet pågå under 2027 och 2028.

Först när undervisningsmodulerna har utvecklats, testats och analyserats går det att säga vad projektet faktiskt visar om produktiv friktion och elevernas användning av AI.