Lærere har ikke tid til tilpasset opplæring, men kunstig intelligens kan være løsningen

Simen Frogner Hellesnes (t.v.) og Trym Simensen Nerem har utviklet et KI-verktøy som kan komme lærere og elever til nytte. (Foto: Privat)

KRONIKK: Skoleelever skal ha tilpasset undervisning, men lærerne har ofte ikke nok tid til å gjøre slike forberedelser til timene. Vi mener rett bruk av KI kan gjøre jobben bedre og enklere for dem.

25 skoleelever inntar klasserommet. De skal lære om bergarter. Leseferdighetene til elevene ulike. Én elev har nettopp kommet fra Ukraina, en annen har ADHD. Og interessen for faget spriker. Hvordan skal læreren legge opp undervisningen så elevene kan forstå dette ut fra sine forutsetninger?

Synes de har for lite tid

Lærere er svært opptatt av å gi tilpasset opplæring. Men av de 20 vi intervjuet i vår undersøkelse var det 16 som sa de hadde for lite tid til å gjøre undervisningen så individuelt tilpasset som de ønsket og som elevene har krav på. Andre undersøkelser viser også at lærere synes tidspresset er en utfordring.

Dette satte oss på sporet av å lage et verktøy for lærere som er enkelt og raskt å bruke. Bakteppet var at vi tok utdannelsen Bachelor i webutvikling ved Institutt for design ved NTNU i Gjøvik, og ville forsøke å gjøre vår utdannelse relevant også for andre.

Mangfold i klasserommet

Tilpasset opplæring gjelder for alle elever. Og det skal i størst mulig grad skje gjennom variasjon og tilpasninger til mangfoldet i elevgruppen.

 I forbindelse med utdannelsen har vi publisert to fagfellevurderte artikler, sammen med våre veiledere. Den første artikkelen viser at lærere synes det er vanskelig å ha nok tid til slike forberedelser. Denne ble presentert på en konferanse i Barcelona i juni.

Carlos Vicient-Monllaó og Yavuz Inal, førsteamanuenser, veiledere og medforfattere på fagartiklene. (Foto: Bjørn Kvaal / NTNU)

Kan lærerne så få hjelp av KI? Lærerne sa de var positive til KI generelt, men var skeptiske til kvaliteten i KI-produserte tekster. Bare et fåtall hadde brukt KI til å gi tilpasset opplæring.

Den andre artikkelen vurderer om KI er bra nok til å brukes til å tilpasse tekster til elevens behov.

Lager verktøy for lærere

Finansiering til utvikling av et KI-verktøy som lærere kan bruke til å lage tilpasset opplæring, er gitt gjennom NTNU Spark og NTNU Discovery. Vi har også vunnet konkurranser for beste forretningsidé, blant annet i regi av Vaager Innovasjon og Gjøvikregionen utvikling.

KI-verktøyet er nå under utprøving på studiehjelp.no. Her skal læreren få hjelp til å lage tilpassede tekster til elever i et undervisningsopplegg for eksempel om bergarter. Læreren limer inn teksten som skal brukes. Deretter kan de krysse av for hvem teksten skal tilpasses til. 

Dette gjelder alle trinn grunnskole videregående skole og høyere utdanning, språk (bokmål, nynorsk eller utenlands språk) og om eleven har lese- og læreutfordringer som språkvansker, dysleksi eller ADHD. De kan også legge inn illustrasjoner.

Valgmulighetene er laget etter innspill under intervjuene i studiene med lærere i skoler i Gjøvik kommune.

Lærerne delte sine erfaringer gjennom kvalitative intervju. I den første studien var det 20 lærere fra 15 skoler med, i den andre deltok 24 lærere fra 16 skoler.

Testet tekster på lærerne

Ved hjelp av tre tekster ville vi se hvordan KI-genererte tilpassede tekster kunne måle seg mot lærergenererte tekster.

Tema var bergarter. Teksten skulle tilpasses en 12 år gammel elev med ADHD. Denne ble så laget i tre ulike modeller. Da må vi første minne om at en promt er en forespørsel du stiller til en AI:

1: Bruke en enkel prompt til KI´en for å lage den tilpassede teksten.

2: Fem lærere samarbeidet for å lage en best mulig prompt som skal brukes for å tilpasse teksten til eleleven.

3: Tre lærere lagde en tilpasset tekst til eleven med den originale teksten som utgangspunkt.

Deretter rangete de 16 lærer de tre tekstene. Resultatet viste at teksten lærerne lagde (tekst 3) scoret marginalt bedre enn tekst 1, og litt bedre enn tekst 2. Studien viste også at å lage gode prompter er viktig for å få god kvalitet av KI, men også at det kanskje ikke er intuitivt hvordan det gjøres effektivt.

Lærerne betegnet seg selv om som gode til å kjenne igjen KI-genererte tekster. I denne undersøkelsen klarte imidlertid kun 3 av 16 å kjenne igjen den menneskelagde teksten. Totalt gjettet lærerne riktig på 13 av 48 tekster. Det vil si svakere enn man kunne forventet av tilfeldig gjetning. Det kan tyde på at lærerne overvurderer egne evner.