Att studenter använder ChatGPT när de löser uppgifter hjälper dem att utveckla sitt kritiskt tänkande menar författarna till artikeln ”Students interaction with ChatGPT can promote complex critical thinking skills” i Learning and Instruction. Särskilt gäller detta engagerade och intresserade studenter med förtroende för kunskap om tekniken, medan teknikskeptiska studenter har mindre utbyte av att interagera med botarna. Studien byggde på svar från tvåhundratretton studenter som först löst tre dilemman med hjälp av AI och sen fyllt i självskattningsenkäter och genomfört prestationsmätningar på Critical Reasoning Assessment (ett test som utvärderar förmåga att analysera, utvärdera och dra slutsatser baserat på logiskt och kritiskt tänkande). Enkäter och mätningar fokuserade studenternas kunskap om och engagemang med ChatGPT, deras tillit och attityd till AI, samt deras förmåga till kritiska tänkande. Deltagarna rekryterades från kurser inom ekonomi, psykologi och naturvetenskap vid olika italienska universitet, både på grundnivå och avancerad nivå.

När OpenAI blev allmänt tillgänglig 2022 väcktes farhågan att den enkla tillgången till den intelligenta teknikens förmåga att leverera snabba, välformulerad och trovärdiga svar skulle urholka människors eget tänkande. Utvecklingen har dock visat att chatbotar har blivit en mycket spridd samtalspartner, med långt över 100 miljoner användare. Särskilt påtagligt är detta inom högre utbildningar, där ChatGPT idag ofta ingår som en självklar resurs för studenter när de löser sina uppgifter. Vad får detta för konsekvenser för lärandet och förmågan till kritiskt tänkande? Svaret är att det beror sig på! Å ena sidan finns mycket forskning som visar att användningen av tekniska hjälpmedel främjar förmågan till komplext och kritiskt tänkande och kunskapsgenerering. Å andra sidan visar annan forskning att ett slentrianmässigt nyttjande av AI-teknik istället leder till ett slags ”kognitivt beroende” (eng. cognitive dependece), där allt tankearbete lämnas till maskinen.

Om det går bra eller dåligt har att göra med vilket ”system” att resonera och tänka på som används, det snabba eller det långsamma (enlig så kallad ”dual-process theory”, populärvetenskapligt beskrivet av nobelpristagaren Daniel Khaneman i boken Tänka snabbt och långsamt 2013). Det snabba sättet, ”System 1”, är resonemang som bygger på automatiska och heuristiska slutledningar, det vill säga uppgifter vi känner igen och därför godtar utan logisk argumentation. Här liksom surfar de nya uppgifterna på tidigare förvärvad kunskap, vilket får tankestegen att flyga fram mer eller mindre obehindrat. ”System 2”, alltså när vi med ett avsiktligt fokus och på ett medvetet sätt utvecklar en tankegång, är trögare och fordrar större ansträngning. Men det är samtidigt ”System 2” som gör det möjligt att tänka kritiskt och kreativt. Sammanfattningsvis har vi lätt att ta till oss kunskap som bekräftar det vi redan tror oss veta, samtidigt som det inte fördjupar kunskapen särskilt mycket. Då är det mer krävande att stanna upp och tänka efter om det skulle kunna vara på ett annat sätt, men belöningen kommer i form av nya insikter och reflektion. Smakar det, så kostar det!

Vad har då detta med verktyg som ChatGPT i undervisningen att göra? Jo, författarna menar att användningen av AI-verktyg både påverkar och påverkas av våra sätt att tänka. Om vi enbart använder AI:s förmåga att ge svar enligt det intuitiva och automatiska "System 1" i hjärnan, stimuleras inte förmågan att tänka kritiskt. Men om vi istället anstränger oss och vevar igång ”System 2” genom att medvetet pröva svaren och argumentera med boten kan vi göra välgrundade val kring den information vi får och, kanske ännu viktigare, träna upp vår kritiskt prövande förmåga. AI:s potential att stimulera ”System 2” hänger samman dess speciella förmågor. Till skillnad från till exempel andra nätforum eller traditionell Googlesökning, har chatbotar förmåga att erkänna misstag, revidera sina svar och vid förfrågan förbättra resonemang, något som inbjuder till en dynamisk tvåvägskommunikation.

Men AI kan också vara bra för själva lärandeprocessen. För att förklara hur det går till tar författarna, med bakgrund inom psykologi och kognitionsforskning, sin utgångspunkt i den så kallade kognitiva belastningsteorin (eng. Cognitive Load Theory, CLT). Enligt denna behöver information bearbetas i hjärnans arbetsminne innan den kan lagras i långtidsminnet som kunskap. Om arbetsminnet överbelastas riskerar inlärningen att utebli eftersom informationen inte fastnar. Överbelastning kan bero på flera faktorer; att materialet är komplext i sig (inre belastning), att uppgifter eller lärmiljö är ineffektivt utformade (yttre belastning), eller att processer är så långdragna att det blir svårt att skapa långtidsminnen (relevant processbelastning). Det är här ChatGPT och andra AI-botar kan fungera som en kognitiv avlastare. De kan helt enkelt ta över vissa tankemässiga uppgifter, till exempel att hantera stora mängder information eller hålla något i minnet under längre tid. På så sätt frigörs mentalt utrymme som gör att hjärnan orkar med inlärningen.

En annan av AI:s stora fördelar är dess neutralitet. Maskiner värderar inte frågor eller svar, vilket innebär att studenter kan söka hjälp utan rädsla för att bli dömda av en lärare. Denna trygghet skapar en miljö där det blir lättare att pröva tankar och idéer, något som i sin tur främjar en mer aktiv och självständig inlärning. Författarna framhåller att ju mer vi engagerar oss i AI och lär oss om dess möjligheter, desto bättre kan vi utnyttja dess kapacitet för att utveckla vårt eget kritiska och kreativa tänkande. Verktyg som ChatGPT kan därför bli värdefulla bollplank i lärandeprocessen, förutsatt att de används på ett medvetet och reflekterande sätt. Ett möjligen överraskande resultat var att själva sakkunskapen ökade i betydligt mindre grad än förmåga till kritiskt tänkande.

Det som beskrivs kan liknas vid en positiv utvecklingsspiral; en öppen och aktiv inställning till AI skapar större förtroende och djupare förståelse för dess funktioner. I sin tur stimulerar detta nyfikenhet och vilja att lära sig ännu mer. Författarna lyfter också fram risken att ett omedvetet och slentrianmässigt användande av AI kan leda till motsatsen – oengagerade studenter riskerar fångas i en negativ spiral där deras kritiska tänkande avtar och förmågan att självständigt bearbeta information försämras.

Kommentar: Vad lär vi oss av artikeln? Jo, att nyfikna och positivt inställda studenter kan utveckla sitt tänkande och lärande bättre om de interagerar aktivt med AI, medan negativt inställda studenter utan geist har det svårare att utvecklas tillsammans med den nya tekniken. Detta skeva förhållande gäller knappast endast i samband med chatbotar, utan speglar förutsättningar för det mesta lärandet: engagemang, lust och ansträngningen ger god utdelning, ointresse, motvilja och lathet är dåligt grogrund för kunskapande. För en etnolog tränad i kvalitativa metoder som intervju och observation, som jag själv, framstår både metoden och analysen i denna studie som svårgenomträngliga och svåra att värdera. Undersökningspersonerna har löst dilemman, svarat på frågor och fyllt i enkäter som uppges mäta bland annat ”tillit mellan människa och dator”, ”kunskap/erfarenhet av ChatGPT”, ”engagemang med ChatGPT” samt ”förmåga och attityder till kritiskt tänkande”. Forskarna har därefter analyserat resultaten statistiskt med hjälp av mjukvaran SPSS, vilket resulterat i siffror, diagram, staplar, modeller och variabler som ligger till grund för deras slutsatser. Om jag tillämpar begreppen ”System 1” och ”System 2” för att reflektera över studien, så tycker jag vid en snabb anblick– med hjälp av System 1 –  att resultaten framstår som övertygande och solida. Diagram och modeller ger mig ett intryck av ordning och trovärdighet. Men när mitt System 2 aktiveras, och jag som kulturanalytiker på djupet försöker förstå hur svårfångade och komplexa begrepp som ”tillit”, ”kunskap”, ”erfarenhet”, ”engagemang” och ”attityd” kan översättas till siffror och statistik, infinner sig en viss tvekan. Jag har svårt att på allvar förstå innebörden i att medelvärdet för ”attityd till artificiell intelligens” är 62.25 (med en standardavvikelse på ±13.96), medan samma värde för ”kunskap” är 12.99 (standardavvikelse ±5,77). Och är ett urval på 213 studenter tillräckligt för en robust statistisk analys? Som etnolog blir jag egentligen mer intresserad av de 28 deltagare som enligt uppgift valde att avbryta sin medverkan för att de tyckte uppgifterna var tråkiga. Deras svar exkluderades från analysen, men kanske skulle en intervju med dessa kunna ge alternativa perspektiv på hur AI och chatbotar påverkar lärandeprocessen?

Tips! För den AI-nyfikne läraren publicerade CeUL nu i dagarna en nyskriven gudie om AI i undervisningen. 

AI i undervisningen: Praktiska strategier och etiska aspekter — en guide för läraren

Mattias Frihammar, Institutionen för etnologi, religionshistoria och genusvetenskap

Studien
Suriano, R., Plebe, A., Acciai, A., & Fabio, R. A. (2025). Student interaction with ChatGPT can promote complex critical thinking skills. Learning and Instruction, 95, 102011.

Nyckelord: Artificiell intelligens, kritiskt tänkande, utbildning