Designkrav för lärplattformars stöd till ansvarsfull AI-användning : En kvalitativ studie av studenters upplevelser av AI-information och beslutsstöd i lärplattformar

Sammanfattning

Utbildning idag är starkt digitaliserad och lärplattformar (Learning Management Systems, LMS) utgör de system där studenter och lärare hanterar kurs- och utbildningsrelaterat material. Framväxten av generativ AI innebär att utbildningsinstitutioner och lärare behöver omvärdera synen på plagiat, originalitet och akademisk integritet samt utveckla och implementera policyer som svar på detta. Studier har visat att AI-policyer och riktlinjer fortfarande är ojämnt etablerade och implementerade, och att studenter i de fall policyer finns ofta är omedvetna om dem. Tidigare forskning visar även att studenter vid otydliga regler tenderar att basera sina beslut på individuella riskbedömningar. Syftet med denna studie är att identifiera designkrav för hur lärplattformar kan stödja studenters ansvarsfulla AI-användning inom högre utbildning. Studien undersöker svenska universitetsstudenters upplevelser av AI-policy och AI-användning samt hur dessa upplevelser kan omsättas till designkrav för LMS-plattformar. Studien använder ett teoretiskt ramverk baserat på HCI, LMS-forskning och AI-etik i utbildning. Inom HCI används Value-Sensitive Design och designfriktion för att tolka studenters AI-relaterade beslutssituationer och formulera designkrav för lärplattformar. Data samlades in genom semistrukturerade intervjuer och analyserades abduktivt med hjälp av reflexiv tematisk analys för att identifiera återkommande mönster. De identifierade temana tolkades därefter genom studiens teoretiska ramverk för att formulera designkrav. Resultaten visar att studenter upplever AI-policy som fragmenterad, inkonsekvent placerad och huvudsakligen förbudsorienterad snarare än stödjande. Resultaten visar också att vissa studenter tolkar otydliga AI-regler som tillåtande medan andra tolkar samma otydlighet som restriktiv. Utifrån dessa fynd formulerar studien designkrav på två nivåer: strukturella krav som standardiserar synligheten av AI-information och interaktionskrav som introducerar reflektionsmoment vid beslutspunkter. Studien bidrar med empiriska insikter om hur studenter upplever AI-relaterad information och riktlinjer i lärplattformar, samt hur de hanterar beslutsfattande relaterat till AI-användning. Studien bidrar även med designkrav baserade på dessa insikter. Insikterna belyser hur LMS-design upplevs strukturera studenters tolkning och beslutsfattande i situationer där regler och riktlinjer kring AI-användning är otydliga. Designkraven adresserar hur sådana situationer kan stödjas genom plattformsdesign.