Noin 90 % 1 100:sta yhdysvaltalaisesta opiskelijasta, jotka tutkittiin kaksi- ja nelivuotisissa korkeakouluissa vuonna 2025, ilmoitti käyttävänsä generatiivista tekoälyä kaikessa kirjoitustehtävistä monimutkaisten käsitteiden selventämiseen.
Mutta kun opiskelijat käyttävät tekoälyä ohjaajana tai opiskelukumppanina, eivät välittömien vastausten tuottajana, onko heidän oppimista helpompaa vai vaikeampaa?
Kutsuimme työkalua Macro Buddyksi ja koulutimme sen ohjaamaan joitain Wisconsinin yliopiston La Crossen makrotalouden perustutkintokursseistamme opiskelijoita heidän perusteluissaan sen sijaan, että antaisivat heille suoria vastauksia.
Keväällä 2025 tehdyssä tutkimuksessamme havaitsimme, että Macro Buddya käyttäneet opiskelijat saivat korkeammat testitulokset kuin opiskelijat, jotka työskentelivät yksin ilman tätä tekoälyohjaajaa.
Yliopisto-opiskelijat käyttävät yhä enemmän tekoälyä auttaakseen heitä opinnoissaan. Maskot/iStock/Getty Images Tapaa uusi tutorisi
Yhdelle makrotalouden kurssillemme osallistui 140 korkeakouluopiskelijaa, enimmäkseen ensimmäistä tai toista vuotta korkeakoulussa, jaettuna neljään osaan.
Kurssin materiaalit, tehtävät ja opiskelijakokeet olivat identtisiä kaikissa neljässä osiossa. Yleensä opiskelijat eivät saaneet käyttää tekoälytyökaluja tai tehdä yhteistyötä vertaistensa kanssa kokeiden aikana. Opiskelijat suorittivat kaikki kokeet henkilökohtaisesti, eivätkä he saaneet viitata muistiinpanoihin tai muuhun materiaaliin kokeen aikana.
Tuloksena testitulokset heijastivat sitä, mitä opiskelijat ymmärsivät ja pystyivät selittämään itse, ilman tekoälyn tai muun ulkoisen lähteen apua.
Kun kaikki opiskelijat olivat tehneet ensimmäisen kokeensa, jaoimme satunnaisesti neljä luokkaosuutta omaksumaan erilaisen opiskelumuodon.
Motivoimme ryhmän opiskelijoita työskentelemään yksilöllisesti ilman Macro Buddya; toinen ryhmä opiskelijoita työskenteli ryhmissä ilman Macro Buddya; kolmas ryhmä opiskelijoita työskenteli yksin Macro Buddyn kanssa; ja neljäs ryhmä opiskelijoita työskenteli ryhmissä Macro Buddyn kanssa.
Halusimme verrata, kuinka erilaiset opiskelutavat (työskentely yksin, työskentely luokkatovereiden kanssa, Macro Buddyn käyttö tai molempien yhdistäminen) muuttivat opiskelijoiden suorituksia kokeissa.
Macro Buddyn kyvyt
Koulutimme Macro Buddya luentokopioiden, kalvojen ja kotitehtävien kysymysten avulla erityisesti tältä makrotalouden kurssilta.
Macro Buddylla oli Internet-yhteys poissa käytöstä, joten hän luotti yksinomaan ohjaajan kurssimateriaaleihin.
Macro Buddy on suunniteltu toimimaan tutorina, ei puhelinvastaajana. Sen sijaan, että Macro Buddy olisi tarjonnut opiskelijoille täydellisiä ratkaisuja, hän esitti jatkokysymyksiä, joiden tarkoituksena oli ohjata oppilaita löytämään vastaus.
Jos opiskelija esimerkiksi kysyisi, miksi alhaisemmat hinnat voivat lisätä kulutusta, Macro Buddy ei tarjoa nopeaa ja täydellistä selitystä. Sen sijaan voidaan kysyä, mitä tapahtuu ihmisten ostovoimalle, kun hinnat laskevat. Opiskelija joutuisi sitten yhdistämään käsitteet ja selittämään perustelunsa omin sanoin askel askeleelta.
Tämä ero idean selittämisen ja valmiin vastauksen saamisen välillä on tärkeä.
Tekoälytyökalu, joka tarjoaa yksinkertaisesti vastauksia, voi antaa oppilaille mahdollisuuden välttää ajattelemasta ongelmia. Eräässä tutkimuksessa havaittiin, että kun opiskelijat luottavat chatbotiin kainalosauvana, he pärjäävät huonommin, kun he eivät enää pääse käyttämään sitä. Työkalu, joka esittää kysymyksiä, edellyttää, että opiskelijat tekevät työn itse, vaikka he saavat ohjausta. Juuri tämä prosessi saa oppimisen tarttumaan.
Mitä tapahtui opiskelijoiden oppimiselle?
Ainoa opiskelijaryhmä, joka jatkoi työskentelyä yksilöllisesti ilman tekoälyä, toimi kontrolliryhmäämme.
Kolme muuta ryhmää muuttivat opiskelutapaansa: yksi aloitti työskentelyn ryhmissä ilman tekoälyä, toinen työskenteli yksilöllisesti Macro Buddyn kanssa ja viimeinen ryhmä yhdisti ryhmätyön Macro Buddyn kanssa.
Kaikkien opiskelijoiden keskiarvosanat laskivat toisessa kokeessa kaikissa neljässä opintoryhmässä.
Kolmannessa kokeessa osioiden väliset erot kuitenkin selvensivät.
Korkeimmat keskimääräiset pisteet olivat oppilaat, jotka käyttivät sekä Macro Buddya että ryhmäkeskustelua. Opiskelijat, jotka käyttivät Macro Buddya yksin, saivat myös korkeammat pisteet kuin ne, jotka työskentelivät yksin ilman Macro Buddya. Oppilaat, jotka työskentelivät ryhmissä ilman Macro Buddya, osoittivat pieniä parannuksia verrattuna muiden ryhmien opiskelijoihin.
Kolmas koe järjestettiin useita viikkoja sen jälkeen, kun otimme käyttöön uudet opintomuodot.
Siinä vaiheessa yhdistetyn ryhmän oppilaat voivat tuntea olonsa mukavammaksi käyttää Macro Buddya arvioidakseen ymmärrystään ja selittääkseen ajatuksiaan luokkatovereilleen. Työskentely ikätovereiden kanssa merkitsi päättelyn selkeää esittämistä ja kysymyksiin vastaamista, mikä voi syventää ymmärrystä ajan myötä.
Miksi tällä on väliä
Jotkut tekoälyn kriitikot pelkäävät, että opiskelijat ovat riippuvaisia siitä, että se suorittaa oppimisen vaikeimmat osat heidän puolestaan. Tämä kuvastaa pelkoa siitä, että opiskelijat lopettavat kokemusta kehittävien taitojen harjoittamisen. Opiskelijoista tulee alansa asiantuntijoita, kun he painivat hämmentävän materiaalin kanssa, käyvät läpi selityksiä ja katsovat, ymmärtävätkö he todella idean.
Kokeemme viittaa siihen, että oppimisen eroosio tekoälyä käytettäessä ei ole väistämätöntä.
Huomasimme, että kun tekoäly on suunniteltu ohjaajaksi, joka kysyy kysymyksiä sen sijaan, että vastaisi (ja kun oppilaita pyydetään myös selittämään perustelunsa luokkatovereilleen), tekniikka voi tukea oppimista eikä korvata sitä.
Useimmat opiskelijat käyttävät nykyään yleiskäyttöisiä chatbotteja, joita ei ole suunniteltu ohjaajiksi. He kirjoittavat kysymyksen ja saavat vastauksen. Tuloksemme viittaavat kuitenkin siihen, että pienetkin suunnittelupäätökset, kuten AI-chatbotin luominen ohjaavilla kysymyksillä, voivat muokata oppilaiden vuorovaikutusta materiaalin kanssa.
Vertaiskeskustelu tuo oppimisprosessiin myös jotain, mitä tekoäly ei voi tarjota: sosiaalista vastuuta ja altistumista vaihtoehtoisille päättelyille.
Yhdessä nämä käytännöt rohkaisevat opiskelijoita pohtimaan ongelmia aktiivisemmin.
Kokeilumme todisteet tuovat esiin käytännön eron: tekoälyä voidaan käyttää ajattelun korvaamiseen tai tukemiseen. Vaikutus saattaa riippua vähemmän itse teknologiasta vaan enemmän siitä, miten se on jäsennelty ja integroitu oppimiseen.
Saharnaz Babaei-Balderlou, taloustieteen apulaisprofessori, Wisconsin-La Crossen yliopisto ja Shishir Shakya, taloustieteen apulaisprofessori, Appalachian State University
Tämä artikkeli on julkaistu uudelleen The Conversationista Creative Commons -lisenssillä. Lue alkuperäinen artikkeli.