Björn Kindenberg: Generativ AI och generiska lärandeteorier – lärarprofessionen behöver mer kraftfulla teorier

Regelbundet hissas en ny sak som skolans (och i förlängningen samhällets) räddning. På sistone har både generativ AI och kognitionsvetenskap utgjort två sådana teman med både höga förväntningar och farhågor. I detta årets första inlägg resonerar Björn Kindenberg kring de båda ämnenas relevans för skolan, eleverna och lärarna. (red.)

Två företeelser har under året präglat talet om skolan: generativ AI (exempelvis ChatGPT) och kognitionsvetenskap. Båda företeelserna sätter tänkandets roll i fokus och förväntningarna på dem är höga. Beträffande AI finns förhoppningar om att grundskoletiden skulle kunna kortas till hälften. Kognitionsvetenskapen å andra sidan ses av regeringen som en frälsning för lärarutbildningen som behöver ”reformeras med ökat fokus på ämneskunskap, kognitionsvetenskap och praktisk metodik”.

De höga förhoppningarna till trots har – som jag ser det – båda dessa företeelser klara begränsningar vad gäller en för undervisning kritisk komponent: planering och genomförande av undervisning. Generativ AI är numera flitigt anlitad för lektionsplanering, men det medför också risker. Skolutvecklarna Edward Watson och Bradley Busch har i ett tänkvärt inlägg, ”AI, learning styles, and the zombie myth”, problematiserat AI-assisterad lektionsplanering.

Watson och Busch bad ChatGPT om ett lektionsupplägg för att undervisa om korvsjöar, alltså de avsnörda sjöar som uppstår ur flackt rinnande vattendrag som en följd av erosion. ChatGPT föreslår, så som beskrivs i artikeltexten, ett varierat lektionsupplägg där såväl ”kinestetiska” som ”auditiva” och ”visuella” inlärare får arbeta med att förstå de geologiska processerna i fråga. Problemet är att undervisningsupplägget bygger på en föreställning om lärstilar – en uppfattning som under det senaste dryga decenniet återkommande avfärdats som en myt.

Watson och Busch placerar sig i den kognitionsvetenskapliga fåran, mer specifikt den riktning som brukar gå under benämningen learning sciences, det vill säga kognitionsvetenskap med fokus på lärande och utbildning. Korvsjöexemplet visar på problematiken med generativa AI-modeller: När dessa utformar lektioner blir resultatet ofta – som i Watsons och Buschs varnande exempel – prydligt uppställda, välformulerade och inspirerande lektionsupplägg, men samtidigt återspeglingar av allmänt förekommande lärandediskurser. I bästa fall handlar tämligen generiska och utslätade sådana: aktivera eleverna, variera undervisningen, synliggör lärandet. I värsta fall rör det sig om problematiska föreställningar, såsom att utgå från elevernas ”lärstilar”.

Om alltså AI har begränsningar, kan då kognitionsvetenskapen i stället ge vägledning? För att använda Watsons och Buschs eget angreppssätt: Vilket svar ger egentligen learning sciences på specifika frågor av typen ”Hur ska jag undervisa om geologiska processer, erosion eller korvsjöar?”

Det är inte helt lätt att få svar på frågan. Med reservation för att jag kanske letar på fel ställe, så hittar jag till organisationer som Learning Science Research Institute och The International Society of the Learning Sciences och till en vetenskaplig tidskrift “Journal of the Learning Sciences”. På organisationernas webbplatser återfinns allmänt hållna tips till lärare, som att låta elever rita, eller att ge sig själva en begreppsförklaring, för att förstärka sitt lärande. I tidskriften hittar jag efter visst bläddrande till en artikel som diskuterar språkets betydelse för lärande i NO-ämnena, vilket är det närmaste jag kommer ett konkret lektionsinnehåll. Inte heller i Watsons och Buschs egna böcker finns konkreta lektionsupplägg om vare sig korvsjöar, erosion eller geologiska processer. Här vimlar det i stället av mer eller mindre generiska teorier om growth mindset, resiliens och uppskjuten behovstillfredsställelse.

I mitt letande hittar jag till slut till en handbok i Learning Sciences (Sawyer, 2022). Även här diskuteras huvudsakligen generella sätt att närma sig lärande och undervisning, som att arbeta med stöttning, PBL, videospel eller metakognition. Dock finns även kapitel som rör mer specifika områden, som lärande i de naturorienterande ämnen och i historia. Kapitlen diskuterar alltså ämnesspecifika förmågor, det man kanske lite förenklat skulle kalla vad som utmärker ett ”SO-tänk” eller ”NO-tänk”.

Så långt gott och väl. Beskrivningarna är förstås inte på konkretionsnivån erosion och korvsjöar, men har ju ändå bäring på konkret lektionsplanering. Men slående är att de beskrivningar handboken ger – som alltså är det närmaste jag kommer en handfast tillämpning av kognitionsvetenskapliga rön – i stora delar är hämtat från fält som science education research eller history education research, det vill säga det som på svenska brukar benämnas som de naturvetenskapliga ämnenas didaktik och historiedidaktik.

Att vända sig till kognitionsvetenskapen för lektionsutformning är alltså lite att gå över ån efter vatten, när det finns ett bredare och mer moget fält – det ämnesdidaktiska – att tillgå. I detta fält finns, vill jag hävda, möjligheten att hitta de klassrumsnära, innehållsnära och inte minst innehållsspecifika teorier som lärarprofessionen behöver.

Ett problem med såväl learning sciences som generativ AI är just att föreställningarna om lektionsupplägg och beskrivningarna av lärande riskerar att bli mycket allmänna, där det för lärarna och lärarprofessionen tvärtom behövs precision. Det som behövs är teorier som på olika sätt begreppsliggör den specifika pedagogiska innehållskunskap som utbildningsforskaren Lee Shulman benämnt som pedagogical content knowledge (PCK). I stor utsträckning handlar det om lärares kunskap om hur ett ämnesinnehåll kan undervisas.

I boken ”Det oumbärliga klassrummet” argumenterar författarna Magnus Haake och Agneta Gulz utifrån kognitionsvetenskapliga utgångspunkter för betydelsen av ”lärande i relation till undervisning” (Haake & Gultz, 2024, s. 28). I det ämnesdidaktiska fältet är uppmärksamheten snarare riktad mot lärande i relation till undervisning och innehåll. Den skillnaden gör ämnesdidaktiken tydligt innehållsrelaterad.

Exempel på innehållsrelaterade – och för konkreta undervisningssituationer mer kraftfulla teorier – kan vara studier om undervisning om cirkeln som geometriskt begrepp, att lära elever förstå principerna för källhänvisning i gymnasiearbetet eller att hjälpa eleverna undvika vanliga missförstånd om växthuseffekten. Kognitionsvetenskapen tycks ännu saknade de mer precisa och kraftfulla teorier som ämnesdidaktiken erbjuder.

Jag vill klargöra att jag inte tycker att kognitionsvetenskap saknar bäring på undervisning: den kan på många sätt bidra till att ta sig an innehållsrelaterade frågor. I det forskningsområde jag är mest bekant med (språkdidaktik) är sociokognitivister som David Barton och Judith Langer etablerade namn. Dessas teoretiska utgångspunkter sammanfaller med det som Haake och Gulz förtjänstfullt sammanfattar som kognitionsvetenskapens grundsyn: att den mänskliga hjärnan ingår i ett socialt, fysiskt och kulturellt sammanhang som behöver uppmärksammas.

Med andra ord: kognitionsvetenskap är en utmärkt hjälpvetenskap till ämnesdidaktiken. Men utan ämnesdidaktikens fokus på det innehållsliga finns risk att förståelsen av undervisning reduceras till allmänna teorier och ett ensidigt fokus på individen. Det kan vara värt att påminna om att de numera (av kognitionsvetenskapen själv) utrangerade beskrivningarna av lärstilar, som ChatGPT i hög grad verkar vara tränad på, faktiskt åberopar just kognitionsvetenskaplig teoribildning (se Cassidy, 2004).

För att avarter av detta slag inte ska få fäste är det viktigt att lärare har en gedigen ämnesdidaktisk grund av pedagogisk innehållskunskap. Därför är det glädjande att förslaget till ny lärarutbildning återkommande för fram vikten av ämnesdidaktik i lärarutbildningen. Extra glädjande är att det görs med hänvisning till Shulman. Men minskningen av den utbildningsvetenskapliga kärnan – och nedvärderingen av didaktik och vetenskapsteori i förslaget till ny kärna – ger anledning till oro. Det ibland ensidiga fokuset på kognitionsvetenskap stillar inte heller oron.

Vi får hoppas att den uppvärdering av ämnesdidaktik och pedagogisk innehållskunskap som utredningen trots allt andas får genomslag i lärarutbildningen. I annat fall lär vi framöver få se fler ChatGPT-genererade, generiska lektionsupplägg baserade på utdömda lärandeteorier och dagsländor.

Björn Kindenberg, lektor i grundskola

Referenser

Cassidy, S. (2004). Learning styles: An overview of theories, models, and measures. Educational psychology, 24(4), 419-444.

Haake, M. & Gulz A. 2024. Det oumbärliga klassrummet. Natur & Kultur.

Sawyer, R. K. (Red.). (2022). The Cambridge Handbook of the Learning Sciences (pp. v–vii). toc, Cambridge: Cambridge University Press.

Watson, E., & Busch, B. (2019). The Science of Learning: 77 Studies That Every Teacher Needs to Know. Routledge.