English version translated by ChatGPT below.
Studiesiden av virksomheten på fakultet og institutter er vanligvis preget av godt planlagt undervisning innenfor store, trauste programmer, der undervisere og studenter leverer til forventninger ut fra sine roller innenfor et etablert kvalitetssystem og i en forutsigbar kontekst regulert av lover, regler og retningslinjer. I kjernen av det hele ligger et kompetent byråkrati som sikrer effektiv levering, garanti for rettigheter, stø kurs og likebehandling på tvers. Riktignok vet de som jobber i studieadministrasjonen, at studievirksomheten er som en svane – den flyter langsomt og elegant bortover, mens under vannoverflaten padler vadeføttene ivrig og effektivt. Uansett kan vi vel være enige om at det vanligvis ikke er på studiesiden vi venter å finne de store, brå skiftene, de overraskende nødløsningene, improvisasjonene, og definitivt ikke akutt krisearbeid.
Så kom pandemien. Den rokket båten kraftig. Vi vet det kostet både mennesker og systemer store anstrengelser, men vi får vel i ettertid si vi holdt oss flytende. Ganske mye på studiesiden gikk også overraskende bra. Vi var nettopp begynt å glede oss over hverdagen, fysiske treff, oppmøtebasert undervisning, kollegalunsjer og flyten i rutinen.
Så, rett før jul 2022, kom chatbotene. Noen av våre fagmiljøer var svært tidlig ute og meldte inn at her skjedde det noe virkelig utenom det vanlige. Dette var noe annet enn Google og Wikipedia. Chatbotene skriver sammenhengende tekst, på alle språk, innenfor stadig flere fagområder, de inngår i en dialog med brukeren, og svarene er basert på alt som fins på internett.
Undervisere og studenter har etter hvert sittet og testet muligheter og begrensninger i systemene. Mitt inntrykk så langt er at folk blir mer overrasket over hva chatbotene kan, enn hva de ikke får til. Kraftfulle chatboter er i ferd med å bli integrert i alminnelige søkemotorer som Google og Bing, samtidig som markedskreftene driver fram tilgang til enda kraftigere eller spesialiserte chatboter for brukere som er villige til å betale for det.
Tre måneder etter lansering av ChatGPT innser de fleste av oss som driver med utdanning innenfor universitetssystemet, at de nye språkmodellbaserte robotene representerer et paradigmeskifte innenfor både utdanningsfeltet generelt og for samfunnsvitenskapene. Holdt i kompetente hender og i ansvarlige tøyler kan dette bli helt usedvanlig nyttige verktøy både faglig og undervisningsmessig. På sikt kan dette endre hva vi anser som relevante læringsmål innenfor samfunnsfagene, selvsagt påvirket av hvilke jobber og oppgaver samfunnsvitere vil ha i et arbeidsmarked der roboter kan ta over mange rutineoppgaver, blant annet innenfor offentlig administrasjon, saksbehandling, jus og økonomi. Forsøk med robot-basert psykologisk behandling har eksistert lenge og har demonstrert visse fordeler i anvendelse og til dels overraskende resultater mhp effekt. Men utviklingen på dette chatbot-feltet skjer nå i en så rivende fart at vi strever med å holde tritt.
På studiesiden vokser nå mengden problemstillinger tilknyttet chatbotenes betydning for eksamen og undervisning kraftig. Samtidig som vi skal avholde våre eksamener som planlagt til våren, og deadline for å planleggingen av høstens innleveringer og eksamener allerede nærmer seg, ser man at chatbotene langt på vei har sprengt våre eksisterende systemer for identifisering av plagiat og fusk. Undervisere har begynt å motta skriftlige innleveringer der man lurer på hvor mye studenten har skrevet og forstått selv, og hvor mye av teksten som er skrevet av en chatbot. Undervisere lurer på hvordan bruk av chatbot kan integreres som verktøy i læring uten at studenten ender med å bli bedre på å forstå hvordan chatboten fungerer enn selve faget. Og hvordan bygger vi som undervisere opp studentenes opplevelse av egen kompetanse, gleden av å forstå, beherske og mestre, samtidig som de sitter med en maskin foran seg der ‘fasit’ pumpes ut raskere enn man rekker å skrive spørsmålet inn? Og hvordan kan vi lære studentene god kildekritikk i en situasjon der vi selv strever med å forstå, og til dels aldri vil få fullt innsyn i, hvordan algoritmene fungerer, og der robotene innimellom bommer og lyver grovt, men også stadig lærer mer og blir mer presise og spesialiserte?
Mange studenter er i villrede og etterlyser klarere retningslinjer. Mens noen studenter allerede er fullbefarne chatbot-brukere, er andre uvitende om hva dette dreier seg om. Noen sier de bruker chatboter i studier og hjemmeoppgaver fordi de ikke tør noe annet, ettersom ‘alle de andre’ gjør det. Stadig flere bruker chatboter til alt fra råd i kjæresterelasjoner via matoppskrifter og individualiserte joggeopplegg rundt Sognsvann til tittel på BA-og MA-oppgaver, disposisjonshjelp for skriftlige oppgaver, sammenfatning av artikler og bedre formulering av helhetlig tekst.
Chatbotenes inntog i utdanningsfeltet er nå så kraftfullt og utbredt at det setter mange av våre vante måter å gjøre ting på, på strekk eller på sidelinjen. Det oppfattes av flere av oss som en ny form for krise i feltet. Det er behov for at våre fagfolk både på vitenskapelig og administrativ side får skaffet seg kunnskap og oversikt nok til å kunne peile godt og følge utviklingen, for så etter hvert å kunne spille med og komme på oppsiden av den teknologiske bølgen som chatbotene representerer.
Mange av problemstillingene er aktuelle uansett fagfelt, og vi ser at flere utdanningsinstitusjoner, blant annet NTNU, har vært tidlig ute og presisert sine eksamensreglement og organisert sentrale ekspertgrupper for å behandle saker etter hvert som de dukker opp. På UiO har man så langt valgt en lokal modell, der hjemmesider som etter hvert utvikles av de ulike fakultetsbaserte pedagogiske enhetene kan lenkes opp fra en sentral side administrert av LINK.
Fra fakultetets side har Eilerts læringsnettverk (EILIN) arrangert flere temamøter om chatboter i undervisning, og saken var diskusjonstema på Forum for studiespørsmål i forrige uke. Flere av enhetene våre har også organisert møter og utarbeidet informasjon og retningslinjer for sine ansatte undervisere.
Nytt denne uken er at vi på SV-fakultetet oppretter en arbeidsgruppe, kalt ‘Task force for AI i utdanning’. Ideen kom etter møtet i Forum for studiespørsmål, der det var bred enighet om at vi må fronte utfordringene som chatbotene representerer, samlet og bygge felles erfaringer. Arbeidsgruppen vil ledes av studiedekanen og bestå av undervisere og studieadministrativ kompetanse fra både fakultetet og enhetene.
I mandatet fra dekanen pekes det på tre hovedmålsetninger med denne Task force’en: 1) Den skal fungere som et fortløpende fakultetsinternt diskusjonsforum, støtte og veileder og et sted for deling av problemstillinger og løsninger for fakultetets ansatte og studenter i utarbeidelse av undervisning og vurdering; 2) den skal avdekke behov for retningslinjer i undervisning og vurderingsformer, og eventuelt foreslå løsninger for lederlinjen, og 3) den skal være en operativ gruppe som aktivt følger med på utviklingen i sektoren.
For fakultetet og ledelsen på enhetene våre er det svært viktig at de enkelte undervisere ikke skal oppleve at de står alene om å håndtere alle de spørsmålene og valgene som chatbotene presser fram knyttet til eksamen og undervisning. EILIN vil være en viktig drivkraft for å sikre at gode spørsmål og erfaringer som kommer opp, formidles mellom Task force’en og underviserne våre, og at forslag til løsninger kan testes og tas i bruk.
Editorial tranlated by ChatGPT: How Do We Meet the AI Challenge From ChatGPT?
The academic side of the business at faculties and institutes is usually characterized by well-planned teaching within large, solid programs, where teachers and students meet expectations based on their roles within an established quality system and in a predictable context regulated by laws, rules, and guidelines. At the heart of it all lies a competent bureaucracy that ensures efficient delivery, guarantees rights, maintains a steady course, and ensures equal treatment across the board. Admittedly, those working in academic administration know that academic activity is like a swan - it glides slowly and elegantly along, while its feet paddle vigorously and efficiently underwater. Regardless, we can probably agree that the big, sudden shifts, surprising emergency solutions, improvisations, and definitely not acute crisis work are not usually found on the academic side.
Then came the pandemic. It rocked the boat heavily. We know it cost both people and systems significant efforts, but we can say in hindsight that we stayed afloat. Quite a bit on the academic side also went surprisingly well. We had just begun to enjoy everyday life, physical meetings, attendance-based teaching, colleague lunches, and the flow of routine.
Then, just before Christmas 2022, the chatbots arrived. Some of our academic communities were very early to report that something truly extraordinary was happening here. This was something other than Google and Wikipedia. The chatbots write coherent text, in all languages, within an increasing number of subject areas, engage in a dialogue with the user, and the answers are based on everything that exists on the internet.
Teachers and students have been testing the possibilities and limitations of the systems. My impression so far is that people are more surprised by what the chatbots can do than what they cannot. Powerful chatbots are being integrated into common search engines like Google and Bing, while market forces are driving access to even more powerful or specialized chatbots for users willing to pay for it.
Three months after the launch of ChatGPT, most of us involved in education within the university system realize that the new language model-based robots represent a paradigm shift within both the education field in general and the social sciences. In competent hands and with responsible reins, this can become an extraordinarily useful tool for both academic and teaching purposes. In the long run, this can also change what we consider relevant learning objectives within the social sciences, of course, influenced by what jobs and tasks social scientists will have in a labor market where robots can take over many routine tasks, including in public administration, case handling, law, and economics. Experiments with robot-based psychological treatment have existed for a long time and have demonstrated certain advantages in application and to some extent surprising results regarding effectiveness. But the development in this chatbot field is now happening so rapidly that we struggle to keep up.
On the academic side, the number of issues related to the significance of chatbots for exams and teaching is now growing rapidly. At the same time as we are to hold our exams as planned this spring, and the deadline for planning this fall's submissions and exams is already approaching, it is clear that the chatbots have largely exceeded our existing systems for identifying plagiarism and cheating. Teachers have begun to receive written submissions where one wonders how much the student has written and understood on their own, and how much of the text is written by a chatbot. Teachers wonder how the use of chatbots can be integrated as a tool in learning without the student ending up better at understanding how the chatbot works than the subject itself. And how do we, as teachers, build up students' experience of their own competence, the joy of understanding and mastery while they sit in front of a machine where the 'answer' is pumped out faster than they can type the question? And how can we teach students good source criticism in a situation where we ourselves struggle to understand, and to some extent will never have full insight into how the algorithms work and where the robots sometimes miss and lie grossly, but also constantly learn more and become more precise and specialized?
Many students are also confused and are asking for clearer guidelines. While some students are already proficient chatbot users, others are unaware of what this is about. Some say they use chatbots in studies and homework because they are afraid to do anything else, as 'everyone else' does. More and more people are using chatbots for everything from advice on romantic relationships to recipes and personalized jogging programs at Sognsvann to titles for BA and MA assignments, help with writing assignments, summaries of articles, and better formulation of comprehensive text.
The entry of chatbots into the education field is now so powerful and widespread that it puts many of our familiar ways of doing things on stretch or on the sidelines. It is perceived by several of us as a new form of crisis in the field. Our professionals on both the scientific and administrative sides need to acquire enough knowledge and overview to be able to aim well and follow the development, and then eventually also be able to play with and come out on the upside of the technological wave that chatbots represent.
Many of the issues that chatbots represent are relevant regardless of the field of study, and we see that several educational institutions, including NTNU, have been early to specify their examination regulations and organize central expert groups to handle cases as they arise. At UiO, a more local model has been chosen so far, where websites developed by the various faculty-based educational units can be linked from a central page administered by LINK over time.
From the faculty's side, Eilert’s Learning Network (EILIN) has arranged several theme meetings on chatbots in education, and the issue was discussed as a discussion topic at the Forum for Study Questions last week. Several of our units have also organized meetings and prepared information and guidelines for their staff teachers.
New this week is that we at the SV faculty are establishing a working group called the Task force for AI in education. The idea came after the Forum for Study Questions meeting, where there was broad agreement that we need to collectively address the challenges that chatbots represent and be able to build shared experiences. The working group will be led by the Dean of Studies and consist of teachers and study administrative expertise from both the faculty and the units.
The Dean's mandate points to three main objectives of this Task force: 1) It will serve as an ongoing faculty internal discussion forum, support and guide and sharing of issues and solutions for the faculty's employees and students in the development of teaching and evaluation; 2) It will identify the need for guidelines in teaching and evaluation methods, and potentially propose solutions for the leadership, and 3) it will be an operational group that actively monitors developments in the sector.
For the faculty and the leadership of our units, it is very important that individual teachers do not feel that they are alone in handling all the questions and choices that chatbots force in relation to exams and teaching. EILIN will be an important driving force in ensuring that good questions and experiences are shared across the faculty.