Pedagogical readiness in a structural equation model of generative artificial intelligence use and cognitive offloading among preservice teachers

In het moderne klaslokaal is een nieuw soort helper gearriveerd, een die essays kan schrijven, problemen kan oplossen en complexe ideeën in enkele seconden kan uitleggen. Deze technologie, bekend als generatieve kunstmatige intelligentie, heeft de manier waarop studenten hun schoolwerk benaderen veranderd. Voor velen fungeert het als een krachtige afkorting, waardoor ze taken sneller kunnen voltooien of moeilijke concepten met minder moeite kunnen begrijpen. Deze gemakelijkheid komt echter met een addertje onder het gras. Wanneer een student te zwaar op een hulpmiddel vertrouwt om het denken voor hen te doen, riskeren zij de mentale inspanning over te slaan die nodig is om echt te leren. Dit fenomeen wordt cognitieve offloading genoemd: het proces waarbij het mentale werk van een taak wordt verschoven naar een extern apparaat. Hoewel dit een slimme strategie kan zijn voor het beheren van zware werklasten, wordt het problematisch als het het diepe denken vervangt dat nodig is voor het beheersen van een vakgebied.

Dit probleem is vooral cruciaal voor mensen die worden opgeleid tot docent. Deze toekomstige pedagogen zijn niet alleen studenten die de hulpmiddelen voor zichzelf gebruiken; zij zijn degenen die uiteindelijk zullen beslissen hoe zij deze hulpmiddelen aan hun eigen leerlingen zullen uitleggen. Zij staan voor een dubbele uitdaging: ze moeten leren de technologie effectief te gebruiken voor hun eigen studie, terwijl ze tegelijkertijd moeten uitzoeken hoe ze hun toekomstige leerlingen verantwoordelijk kunnen begeleiden bij het gebruik ervan. De vraag voor onderzoekers is niet alleen of deze toekomstige docenten de technologie gebruiken, maar waarom ze het gebruiken, welke regels zij veilig vinden om te volgen, en of hun vertrouwen in het lesgeven met het hulpmiddel invloed heeft op de mate waarin zij er voor hun eigen leren op vertrouwen.

Een team van onderzoekers aan de Masaryk Universiteit in Tsjechië zette zich in om deze dynamiek onder bijna zevenhonderd studenten die zich omscholen tot docent te begrijpen. Ze wilden zien of de redenen waarom mensen gewoonlijk nieuwe technologie adopteren, zoals hoe gemakkelijk het te gebruiken is of hoeveel druk leeftoren en professoren uitoefenen, ook daadwerkelijk de brug slaan naar het gebruik van kunstmatige intelligentie. Ze wilden ook weten of duidelijke regels vanuit de universiteit ervoor zorgden dat studenten zich veiliger voelden om toe te geven dat ze het hulpmiddel gebruikten, en of het gevoel klaar te zijn om met de technologie te doceren, het gebruik ervan als een krukje voor hun eigen denken daadwerkelijk tegenhield.

De onderzoekers verzamelden gegevens van studenten in verschillende stadia van hun lerarenopleiding, van bacheloropleidingen tot geavanceerde masterprogramma's. Ze stelden gedetailleerde vragen over hoe vaak de studenten generatieve kunstmatige intelligentie gebruikten, waarvoor ze het gebruikten en hoe zij dachten over de regels rondom het gebruik ervan. Ze keken specifiek naar de vraag of studenten het gevoel hadden dat de universiteit duidelijke richtlijnen had en of zij zich veilig voelden om het gebruik van het hulpmiddel toe te geven zonder angst voor straf. Ze maten ook hun vertrouwen in hun vermogen om de technologie voor het onderwijs te gebruiken, een vaardigheid die pedagogische gereedheid wordt genoemd, en vergeleken dit met hoe vaak ze het hulpmiddel lieten overnemen voor hun eigen mentale werk.

De resultaten onthulden een verhaal dat bijna volledig werd gedreven door efficiëntie. De sterkste reden voor studenten om de technologie te gebruiken, was simpelweg dat het hun werk sneller en effectiever maakte. De onderzoekers ontdekten dat de overtuiging dat het hulpmiddel zou helpen om betere resultaten te behalen, de belangrijkste factor was die het gebruik ervan voorspelde. Verrassend genoeg hadden andere factoren die gewoonlijk de adoptie van technologie beïnvloeden, zoals hoe gemakkelijk het hulpmiddel te bedienen is, de druk van vrienden of zelfs de invloed van professoren, geen significante voorspellende waarde voor hoe vaak de studenten de technologie gebruikten. De studenten gebruikten het hulpmiddel niet omdat hun professoren hen dat zeiden of omdat hun vrienden het deden; ze gebruikten het omdat het werkte.

De studie bracht ook een vitale link aan het licht tussen duidelijke regels en de gemoedsrust van studenten. Wanneer studenten het gevoel hadden dat de regels van de universiteit over het gebruik van kunstmatige intelligentie duidelijk en consistent waren, rapporteerden zij dat zij zich veel veiliger voelden. Deze psychologische veiligheid betekende dat zij meer bereid waren transparant te zijn over hun gebruik van het hulpmiddel. De onderzoekers ontdekten echter dat dit gevoel van veiligheid de frequentie van het gebruik van de technologie niet veranderde. Of een student nu een ondersteunende of een risicovolle omgeving ervoer, zij gebruikten het hulpmiddel nog steeds als zij geloofden dat het nuttig was. De regels waren van belang voor de eerlijkheid, maar niet voor de beslissing om het hulpmiddel überhaupt te gebruiken.

Misschien wel de meest significante bevinding betrof de relatie tussen het gebruik van het hulpmiddel en de mentale inspanning die studenten in hun werk staken. De gegevens toonden een sterke verbinding aan: hoe vaker een student de kunstmatige intelligentie gebruikte, hoe vaker zij rapporteerden de mentale last van hun taken naar de machine te hebben verschoven. Dit suggereert dat naarmate studenten het hulpmiddel vaker gebruiken, zij steeds vaker de neiging hebben om de moeilijke delen van het denken, zoals het formuleren van argumenten of het oplossen van complexe problemen, aan de machine over te laten. Deze neiging tot cognitieve offloading werd niet verminderd door het vertrouwen van de studenten in hun vermogen om met de technologie te doceren. Zelfs degenen die zich zeer bekwaam voelden in het integreren van het hulpmiddel in een klasomgeving, waren net zo geneigd om het hulpmiddel als steun te gebruiken voor hun eigen studie als degenen die zich minder bekwaam voelden.

Deze bevinding daagt het idee uit dat simpelweg weten hoe je met technologie moet lesgeven, voorkomt dat studenten er te afhankelijk van worden. De onderzoekers observeerden dat hoewel studenten vertrouwen hadden in hun persoonlijke vermogen om het hulpmiddel voor hun eigen studie te gebruiken, zij veel minder zelfverzekerd waren over hoe zij het effectief in een onderwijscontext konden inzetten. Er bestond een grote kloof tussen hun persoonlijke comfort met de technologie en hun professionele gereedheid om anderen in het gebruik ervan te begeleiden. Dit suggereert dat een bekwame gebruiker niet automatisch een bekwame docent van die technologie is.

De studie benadrukte ook dat voor de kleine groep studenten die het hulpmiddel helemaal niet gebruikte, de redenen niet te maken hadden met technische moeilijkheden of een gebrek aan toegang. In plaats daarvan werden zij gedreven door ethische zorgen. Veel van deze studenten maakten zich zorgen dat het gebruik van het hulpmiddel een vorm van academische oneerlijkheid zou zijn of dat het hun eigen vaardigheden in de loop van de tijd zou verzwakken. Sommigen uitten zelfs zorgen over de milieu-impact van de technologie. Deze studenten waren niet bang voor de regels; zij waren moreel tegen het gebruik.

Uiteindelijk schetst het onderzoek een beeld van een generatie toekomstige docenten die pragmatische gebruikers van kunstmatige intelligentie zijn. Zij worden gedreven door de wens om efficiënt te zijn en hun werk goed te voltooien. Hoewel duidelijke institutionele regels hen helpen zich veilig genoeg te voelen om eerlijk te zijn over hun gebruik, stoppen deze regels hen niet in het gebruik van het hulpmiddel wanneer zij dat nodig hebben. Bovendien beschermt het gevoel klaar te zijn om met de technologie te doceren hen niet tegen de verleiding om het hulpmiddel het zware werk te laten doen voor hun eigen leren. De studie suggereert dat lerarenopleidingen verder moeten gaan dan alleen het aanleren van hoe men de technologie gebruikt. Ze moeten toekomstige docenten ook helpen het fijne onderscheid te begrijpen tussen het gebruiken van een hulpmiddel om het leren te ondersteunen en het gebruiken van een hulpmiddel om het denkproces volledig te vervangen. Zonder dit diepere begrip kunnen zelfs de meest zelfverzekerde toekomstige docenten zichzelf merken in het vertrouwen op de technologie op manieren die hun eigen leren en uiteindelijk het leren van hun leerlingen ondermijnen.