Kapittel 8: Digital læring

Arne Krokan (dr.polit.) er professor i «Teknologi, kommunikasjon, organisasjon og ledelse» ved NTNU. Han arbeider i skjæringspunktet mellom samfunnsvitenskapelige og teknologiske fagmiljøer og har spesielt vært opptatt av å analysere overgangen mellom industri- og digitalt nettsamfunn, noe han både har skrevet en rekke bøker og holdt flere hundre foredrag om. Hans siste bok fra 2017 er om «Delingsøkonomiplattformer og flersidige markeder».

Denne artikkelen er hentet fra boken Teknologien endrer samfunnet utgitt på Fagbokforlaget i 2017 (ISBN 978-82-450-2297-1).

Boken kan bestilles her: https://www.fagbokforlaget.no/sok/?q=978-82-450-2297-1

Hvorfor har vi klasserom?

Har du tenkt på hvorfor barn går i klasser på skolen og hvorfor alle som er like gamle går i samme klasse, uansett hva de kan og hvor lett de lærer? Du finner svaret om du ser på hvilke teknologier som finnes i klasserommene, men du tenker kanskje ikke på tavle, kritt og bøker som teknologi?

Tavlen ble funnet opp på begynnelsen av 1800-tallet. Den gjorde det mulig å vise noe – å demonstrere noe for en større gruppe mennesker. På sett og vis var det størrelsen på tavlen, og det som ble skrevet på den slik at alle kunne se, som begrenset antall personer i klassen.

Før klasserommenes tid ble det meste lært gjennom personlig veiledning og instruksjon. Unge piker, som jo skulle gifte seg og bli forsørget, fikk sin opplæring som tjenestejenter på kjøkkener og i stuer rundt om på gårdene og i bygårdene. Alle barn måtte ta del i arbeidet, og de lærte å utføre stadig mer komplekse oppgaver ved å se på hvordan de voksne utførte de samme oppgavene. Industrisamfunnet krevde en annen kompetanse enn det jordbruket hadde krevd tidligere. Derfor ble skolevesenet utbygd på 1800-tallet, og det ble stilt krav om at alle barn måtte gå på skole. Det som var ny teknologi den gang, slik som tavlen var, var sammen med bøker – og lærerens kunnskap – de eneste ressursene som var tilgjengelig for læring.

Det er med andre ord historiske begrensninger i teknologi som gjør at også dagens skoler er organisert på samme måte som på 1800-tallet, der alle som er like gamle går på samme klassetrinn gjennom hele skoleforløpet. Men trenger det å være slik i dagens digitale nettsamfunn?

Figur 1 Tradisjonelt klasserom (By daveynin from United States (German Room: Windows, Ceiling and Blackboard) [CC BY 2.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0)], via Wikimedia Commons)

Å lære noe vil si å forstå, å kunne forklare og å kunne formidle det du har forstått slik at andre også kan forstå. For å forstå noe må vi ha tilgang til instruksjon, til noe som gjør at vi har forutsetninger for å forstå. I den gamle skolen var det to kilder til denne forståelsen: læreren og bøkene. Den kunnskap som læreren ikke hadde eller det som ikke stod i bøkene, hadde vi stort sett ikke tilgang til. I dag er dette fullstendig snudd på hodet. Nå har vi tilgang til all verdens kunnskap digitalt, og vi kan søke oss frem til den på forskjellige måter. Vi kan finne ulike forklaringer på samme fenomen, noe som bidrar til å gjøre det lettere å finne en forklaring forskjellige mennesker kan forstå.

I industrisamfunnet skrev vi i kladdeboken og innføringsboken, noe som bare vi selv, læreren og kanskje våre foreldre fikk se. I dag publiserer vi for en hel verden gjennom sosiale medier, blogger og andre digitale tjenester. Betingelsene for å lære noe har derfor endret seg dramatisk. Men hva er det som egentlig skjer når vi lærer noe nytt? Går det an å forklare det på en enkel måte? I psykologiens barndom var vi ikke så opptatt av hva som egentlig skjedde i hjernen når vi lærer noe nytt, for dette kunne vi jo ikke se eller observere på noen som helst måte. Derfor betraktet mange psykologer hjernen som en «sort boks». I stedet for å se inn i den, noe de for øvrig også forsøkte, konsentrerte de seg om å se på effektene av ulike handlinger. På denne måten vokste atferdspsykologien frem, der vi er opptatt av å se på hva det er som gjør at vi gjør mer av en aktivitet – eller eventuelt slutter med den. I et slikt perspektiv er de viktigste mekanismene belønning og straff, eller positive og negative forsterkere. En forsterker er noe som bidrar til at vi gjør mer av noe, eller slutter å gjøre det.

Slike positive og negative forsterkere brukes hyppig i dagens dataspill. En negativ forsterker kan være at vi må starte forfra igjen i spillet på grunn av noe vi gjorde galt, og en positiv forsterker brukes når vi får poeng for spesielle handlinger.

En annen måte å se læring på var ved å forsøke å forstå hvordan vi lærer ulike begreper, og begrepenes sammenheng med andre begreper. Slik kan vi forstå hjernen som et nettverk av begreper, eller kanskje som et skuffesystem av begreper. Noen begreper er overordnet andre, for eksempel er menneske overordnet kvinne og mann. Andre begreper er ordnet ved siden av hverandre, slik som mann og kvinne, fordi begge er underordnet begrepet menneske.

Mye av vår læring består i at vi trener på å forstå fenomener og sammenhenger. Dette er en rent abstrakt øvelse vi driver med hver eneste dag, uten at vi tenker over det. Når vi leser en avis, en bok eller ser på TV, lærer vi hele tiden noe nytt, fordi vi ser nye sammenhenger, kanskje nye ord som vi forstår ut fra konteksten og eksemplene som brukes.

Dette nettverket kan vi tegne opp i form av begrepskart eller mindmaps. Du har kanskje ikke tenkt over det, men hele Internett er organisert som et stort tankekart med lenker mellom ressurser som hører sammen. Lenker i tekster peker til andre tekster og digitale ressurser fordi de har en eller annen felles referanse. De henger sammen med hverandre på en eller annen måte. Nye digitale tjenester er derfor skreddersydde for å bidra til god læring.

En tredje måte å se læring på er å studere sosial samhandling. Mennesker er i utgangspunktet sosiale vesener. Vi vokser opp i et komplekst samspill med andre mennesker, der vi lærer hvordan det «lønner» seg å opptre i ulike situasjoner.

Figur 2 Eksempel på begrepskart som viser sammenhengene mellom ulike teorier om læring.

Mange av våre væremåter er genetisk styrt, men mye læres også sosialt. I de sosialkonstruktivistiske læringsteoriene er det samspillet mellom mennesker, leken, samtalen eller det at vi «forhandler om mening», som skaper læring.

Barn diskuterer reglene for leken i sandkassa. Elever og studenter lærer gjennom å forklare for hverandre i det som er kalt omvendt undervisning eller flipped class. I dag trenger ikke lærere å gå gjennom alt som er nytt på tavlen før elevene går hjem og øver på det nye selv. De kan se instruksjonen på video hjemme og kan diskutere hva dette betyr eller få en annen forklaring på skolen dersom de ikke skjønte det hjemme. Slik bidrar teknologien til å endre måten vi organiserer læring på.

Hvor finner vi digitale læringsressurser?

For å legge til rette for slike nye læreprosesser er det en fordel å ha tilgang til mange forskjellige digitale læringsressurser. Vi trenger ulike forklaringer, slik at det er noe som passer for alle barn – uansett hvilke forhåndskunnskaper de har. Vi trenger også et sted å lagre disse læringsressursene slik at de er lett tilgjengelige når vi skal bruke dem.

I dag har YouTube den aller største samlingen av læringsressurser. Der kan vi lære å spille gitar ved å finne en lærer vi liker, og så høre på «tutorials», gjerne spilt i svært lav hastighet den første tiden. Om vi søker på «tutorial Stairway to Heaven», får vi lenke til tusenvis av digitale læringsressurser som kan hjelpe oss til å lære denne sangen.

Gjennom iTunes University eller iTunesU har både verdens ledende universiteter og skoler i Bærum gjort gode digitale læringsressurser tilgjengelig for hele verden. Noe er organisert som «kurs», og mye er tilgjengelig for bruk i enkeltstående situasjoner.

En annen ressurs som er mye brukt er Khan academy, som ble til ved at en kreativ person ble spurt om å hjelpe noen i familien med å lære matematikk. Dette var så vellykket at han fikk flere forespørsler, og for å kunne hjelpe flere begynte han å lage små videoer som forklarte ulike matematiske fenomen.

Over tid ble det mange videoer og forklaringer som også andre enn hans egen familie fikk gjøre bruk av. I dag er Khan Academy en institusjon der det skapes og samles digitale læringsressurser for en rekke fag, og der vi i tillegg hjelper elever med å lære fordi ressursene organiseres i hensiktsmessige læringsstier. Hvis vi for eksempel vil lære grunnleggende algebra, finnes det en rekke ressurser vi kan benytte. Da er det fint at «noen» har satt disse i et system slik at vi kan begynne i den ene enden og få presentert nye ressurser helt til vi har lært alt vi ønsker å lære for for eksempel å kunne ta eksamen i faget.

Slike samlinger av læringsressurser kalles ofte «learning object repository», noe det ikke finnes et godt norsk navn på, annet enn at det består av samlinger av digitale ressurser som kan brukes når vi vil lære noe.

Figur 3 Khan Academy (By Khan Academy (https://khanacademy.org/) [Public domain], via Wikimedia Commons).

Konnektivistisk læringsteori

De tre teoriene om læring som ble beskrevet tidligere, ble alle til lenge før datamaskinene så dagens lys. De handler derfor ikke om teknologi på noen måte, men er mer en måte å forstå, mer prinsipielt, hvordan vi lærer på ulike måter.

Felles for alle disse måtene er at vi må øve oss. Barn øver seg ved å herme etter voksne, og voksne øver seg ved å gjenta og gjenta de samme oppgavene helt til de behersker dem godt nok. Forskere har funnet ut at vi må øve i hele 10 000 timer for å bli virkelig god til noe, enten vi vil bli verdens beste Porsche-mekaniker eller vi vil prøve å stjele de Britiske kronjuvelene, som er to av eksemplene som bringes til torgs.

Gjennom teknologien kan vi også øve oss. En flysimulator lar oss trene ulike ferdigheter, slik som øye-hånd-koordinering, og vise hvordan vi reagerer på ulike hendelser vi blir utsatt for. I mange praktiske situasjoner må vi reagere så raskt at vi ikke har tid til å tenke over hva vi skal gjøre; reaksjonen må sitte i «ryggmargen», et uttrykk som for øvrig beskriver at vi har lært det så godt at vi handler automatisk, noe vi kan lære blant annet gjennom datasimuleringer.

I konnektivistisk læringsteori stilles det også spørsmål ved hva vi faktisk må kunne i dagens samfunn. Hva er de grunnleggende egenskapene vi må ha for å leve i dagens samfunn – og for å kunne bidra til å utvikle det videre? Svaret er i stor grad knyttet til evnen til å lære. Det er viktigere å vite hvor og hvordan vi kan finne fakta om et forhold enn det er å huske disse faktaene.

Siden dikteren Aleksander Kielland harselerte over at lille Marius måtte huske «flere byer i Belgia» i romanen Gift fra 1883, har fokus flyttet seg fra å lære fakta til å utvikle det 21. århundrets kompetanser, der vi legger vekt på evnen til kritisk tenkning, til selv å vurdere hva som er sant og ikke sant, riktig og galt og til å være problemløser. I tillegg må vi være skapende og beherske digitale produksjonsformer, være gode til å samarbeide med andre, og til å kommunisere, forstå og formidle ideer.

Dette er grunnleggende kognitive og sosiale ferdigheter som fremtidens mennesker trenger for å kunne bidra til verdiskaping og samfunnsutvikling.

Figur 4 Kompetanseområder for læring.

I et slikt perspektiv blir evnen til å finne de rette ressursene når vi har behov for dem, viktigere enn å opparbeide oss et stort lager av kunnskap som vi har tilgjengelig i tilfelle vi kan få bruk for den. Derfor er nettverket viktig i konnektivistisk læringsteori, for det er gjennom nettverket, enten dette består av kloke personer eller digitale ressurser, vi kan løse våre oppgaver. Det personlige læringsnettverket blir en viktig del av vår ressursbase, sammen med de egenskapene vi har utviklet som gjør oss i stand til å være selvstendige, kreative, analytiske, kommunikative mennesker, slik det forventes av oss i fremtiden.

Fra industri til digitalt nettsamfunn

Den skolen vi kjenner i dag, er i hovedsak industrisamfunnets produkt. Den hadde som mål å utdanne arbeidere til industrien der de egentlig ikke trengte å være kreative og kommunikative, men lydige og med kunnskap om den arbeidsoppgaven de var satt til å løse. Dette gjenspeiles i skolens organisasjon, med vekt på disiplin og innordning etter regler, noe som bygger på gammel, tradisjonell militær logikk og organisering. Skolene ble bygd som hierarkiske organisasjoner, der mangel på teknologi for å kunne kommunisere effektivt ble kompensert for ved å lage relativt selvstendige enheter. Staten bestemte hva som skulle læres, mens det i stor grad var opp til lærerne å bestemme hvordan det skulle læres. Fordi lærerne ble den viktigste ressursen i skolen, stilte Staten som krav at alle lærere måtte ha en godkjent utdanning. For å sjekke at elevene faktisk nådde læringsmålene som Staten satte, ble det innført obligatoriske nasjonale eksamener.

Det var altså den tids teknologi som var årsaken til at skolene ble organisert slik vi ser i dag, men i dag har de fleste glemt bakgrunnen for dette, og det er få som spør hvorfor barn må gå i klasser, og hvorfor alle må bruke ti år på å gå gjennom grunnskolen og tre år på videregående.

I det digitale nettsamfunnet kan vi organisere læring på andre måter, måter som gir bedre læringsutbytte, raskere læring, er morsommere og oppleves som mer meningsfylt enn det tradisjonelle klasserommet. For dette siste er ingen ubetinget suksess. I 2015 var gjennomsnittskarakteren i matematikk ved eksamen i 10. klasse 2,9, og da får de karakter 1 om de skriver navnet sitt riktig. Hele 42 % fikk karakter 1 eller 2, hvilket innebærer at de har svært dårlig tall- og mengdeforståelse. De vil antakelig ikke skjønne konsekvensene av å ta opp et forbrukerlån med 15 % rente eller skjønne hvordan du trekker fra 10 % rabatt på prisene i en butikk. Dette er personer som mest sannsynlig vil ha problemer med å bidra til verdiskaping i fremtidens digitale nettsamfunn, der det ikke bare er de «nye» grunnleggende ferdighetene som teller, men også evnen til å «oversette» mellom teori og praksisfeltet. Det digitale nettsamfunnet krever fundamentalt andre egenskaper og kompetanser enn hva industrisamfunnet gjorde. Utfordringen for dem som ikke henger med, er at de alternative jobbene også forsvinner.

I norsk jordbruk har produksjonen aldri vært som høy som nå, samtidig som antallet som arbeider i sektoren heller aldri har vært så lavt som i dag. Kyr melkes og fores av roboter. I Nederland skannes jorder for ugress med droner som overfører informasjon til den selvkjørende traktoren på jordet, slik at bare flekkene med ugress blir sprøytet med akkurat den giften som biter best på de ulike typene.

Dette er det digitale nettsamfunnets produksjonsformer, og de stiller andre krav til infrastruktur når vi trenger å lære noe nytt.

Vi får ny infrastruktur for læring og kunnskapsutvikling

I barneskoler i Bærum har elevene hatt iPad i flere år. Erfaringene er at førsteklassingene leser like godt som tredjeklassinger som har lært å lese på «gamlemåten». iPad-barna skriver historier på iPaden, de tegner på den, de tar bilder og lager film, og de kombinerer disse digitale uttrykkene med å lære hvordan ord skrives og hvordan de leses. De lærer å beherske de grunnleggende teknologiene for å skape tekst, bilder, film, lyd og andre digitale uttrykk slik vi for eksempel finner i spill og simuleringer.

Eldre elever samarbeider gjennom spill og sosiale medier. Forskere ved Harvard sa for flere år siden at vi burde studere hvordan spillere samarbeider i spill som World of Warcraft hvis vi ville forstå hvordan fremtidens arbeidsliv kommer til å se ut. I spillet kreves det felles løft på mange måter fordi vi må koordinere egne aktiviteter med andre personer som er med på det samme oppdraget. Når disse andre personene kommer fra andre land, snakker andre språk og er mye eldre enn dem selv, kreves det mye lærdom. Dette plukkes opp gjennom spillet på en måte som fikk forskerne til å mene at de som spiller dette spillet, utvikler lederegenskaper på samme måte som de som opptrer som faktiske ledere i «virkelige» organisasjoner.

Etter at han gikk av som rektor ved Harvard, skrev Lawrence Summers et innlegg i New York Times der han ga uttrykk for at dagens studenter mangler fundamentale ferdigheter på en rekke områder som er viktige i samfunnsutviklingen. Det mest grunnleggende er at de mangler kompetanse i å arbeide sammen med andre – i å samarbeide.

Å bruke Google Docs eller lignende digitale tjenester gjør at vi kan skrive sammen og samtidig i det samme dokumentet. Å gjøre det er enkelt rent teknisk, men hva med den sosiale siden av skriving? Vil de som har problemer med å skrive riktig språklig faktisk dele skriveflate med dem som er gode til å skrive? Og vil sosiale forskjeller også avspeiles i måten slike tjenester brukes på? Mye tyder på at det er vanskeligere å mestre den sosiale enn den tekniske siden av slike tjenester.

Digitale læringsressurser

I den moderne skolen er det nettbrett og digitale tjenester som gjelder. Der er det ut med papirbøker, blyant og papir. Alt arbeid gjøres på skjerm, og det ser ikke ut til å skape noe som helst problem for de minste, som har vokst opp med slikt. Mange av dem har solid digital tilstedeværelse allerede når de blir født, fordi mor har delt ultralydbilder og opplevelser fra svangerskapet gjennom sosiale medier.

I barnehagen tar de bilder og lager digitale fortellinger, og de fortsetter når de begynner på skolen.

De er fortrolige med bilder, tekster og film og å dele dette med andre mennesker.

For dem er det naturlig å få trinnvise, detaljerte tilbakemeldinger på regnestykkene, slik Kikora gir dem. Det er også naturlig for dem å bruke læringsressurser som Dragonbox, et spill som har som mål å lære barn matematikk og tallforståelse. Gjennom spillet skapes den underliggende forståelsen som er nødvendig for å beherske tall og symbollogikk. Selv om måten å løse matematikkoppgavene på i Dragonbox er forskjellig fra Kikora, er det ikke vanskelig å overføre logikken til matematikkens mer formelle språk.

Figur 5 DragonBox Algebra (Kilde: WeWantToKnow AS).

Svært mange barn bruker digitale læreverk som for eksempel Salaby i barneskolen. Da ledes de gjennom opplæringen via spill-logikk. De får ros når de er flinke og ekstraoppgaver når det er noe de ikke får til.

Digitale læringsressurser finnes tilgjengelig på nett både som gratisressurser og som betalte ressurser solgt gjennom forlag og andre som tilbyr innovative læringstjenester. Den digitale utviklingen har bidratt til at det er skapt en helt ny sektor i samfunnet som arbeider med utdanningsteknologi, eller EdTech som de selv kaller det, og vi kan forvente mange kreative innspill til nye læreprosesser i årene som kommer.

Læring blir adaptiv

I dag er det fremdeles mest vanlig at matematikkundervisning gis i form av gruppeundervisning med gjennomgang av nytt stoff på tavle. Med mindre det bare er èn student som hører på, er det i praksis umulig å tilpasse denne undervisningen optimalt til hver enkelt student. Noen vil ha for dårlige forutsetninger for å kunne følge med, og andre synes det er kjedelig fordi de allerede kan mer.

Denne situasjonen er utgangspunktet for adaptiv læring. I systemer for adaptiv læring gjennomgår studentene først en kartleggingsprøve som viser hva de kan og hva de er usikre på. Så tildeles de digitale læringsressurser slik at de kan starte læreprosessen på det nivået hvor de faktisk befinner seg. Dette kan innebære at studenter som skal lære algebra på universitetet, kanskje må trene på brøkregning, som de skulle ha lært i barneskolen, dersom de er usikre på hvordan de for eksempel deler en brøk på en annen brøk.

Når de har gått gjennom den tildelte læringsressursen, får de en ny test som kartlegger om de har oppnådd ønsket forståelse i det aktuelle temaet. Dersom de ikke har gjort dette, får de tildelt flere og forskjellige digitale læringsressurser helt til de behersker temaet. Disse ressursene kan være av ulike typer. Det kan være boklignende forklaringer, film av en lærer som gjennomgår stoffet på en tavle, en simulering, animasjoner, små spill, oppgaver som skal løses eller andre typer ressurser.

På hvert kartleggingspunkt kan systemet sammenligne studenten med andre studenter som har vært i samme situasjon tidligere. Da vil vi se på hva som faktisk skapte god læring for disse og bruke de samme ressursene som har gitt god læring tidligere. På denne måten tar systemet i bruk en anbefalingsalgoritme tilsvarende dem vi kjenner når vi handler bøker på nett eller ser film gjennom Netflix. Netflix oppgir at 75 % av filmene folk ser, er filmer som algoritmene har anbefalt dem basert på erfaringer fra andre seere som ligner på oss. Om du har kjøpt bøker på Amazon, har du sikkert sett at det til hver bok du ser på, også anbefales flere andre bøker. Dette er også anbefalingsalgoritmenes verk, eller det som på fagspråket kalles «recommender engines».

Ved amerikanske universiteter er slike systemer tatt i bruk i matematikk. Der har de opplevd at antallet som dropper ut av kursene synker, andelen som stryker til eksamen synker, og gjennomsnittskarakterene for dem som står til eksamen stiger. I Norge har Gyldendal innført slike læringssystemer i grunnskolen. De kaller dem for «Multi smart øving».

Gjennom disse systemene kan læreren få nøyaktig innsikt i hva hver enkelt elev faktisk behersker, og hva de mangler kunnskap om. Dette blir oversiktlig fremstilt i skjermbilder som læreren har tilgang til. Lærerne kan også se hvor mye hver elev arbeider med faget og sammenhengen mellom arbeidsmengde og måloppnåelse. Slik informasjon gjør det enkelt å sette inn tiltak overfor elever som henger etter i utviklingen, eller elever som gjør det spesielt bra.

Denne typen algoritmestyrte, adaptive læresystemer er selvfornyende. Det vil ikke være behov for å ha eksperter til å kvalitetssikre nye digitale læringsressurser i systemet, fordi de ressursene som gir dårlig læringsutbytte automatisk vil bli faset ut, mens de som gir godt utbytte, blir fremhevet for fremtidige studenter.

Når alle handlinger er digitale, blir alt studentene gjør også logget. Det betyr at vi med stor sannsynlighet kan vite om de kommer til å nå et fremtidig mål. Ikke minst vet vi nøyaktig hvordan studentene arbeider, når på døgnet, hvilke typer læringsressurser og aktiviteter som gir best læring for den enkelte, hva de kan, hvilke hull de har i kunnskapen – og mye mer. Alt dette stiller oss overfor betydelige personvern- og etiske utfordringer. Hvem skal ha tilgang denne informasjonen? Hvordan skal den kunne benyttes? Skal foreldre få innsyn i sine barns prestasjoner, og hvor mye skal de få vite? Hva skal elevene selv få kunnskap om? Skal de få vite hvordan de ligger an i forhold til andre i klassen, i forhold til et nasjonalt gjennomsnitt, i forhold til egen utvikling? Og hvilken informasjon vil virke motiverende for videre arbeid? Er det den samme informasjonen som motiverer studenter med et svakt utgangspunkt og studenter med gode utgangspunkt? Slike forhold vet vi foreløpig lite om.

Gjennom å bruke ulike læringsanalytiske metoder kan vi designe individuelle læringsløp som er unike for hver eneste student. Gjennom det som er kalt diskursanalyse kan vi analysere sammenhengene mellom læringsressursenes utforming og læringseffekt. På den måten kan vi finne ut hva som særpreger læringsressurser som gir høy måloppnåelse og bruke disse kjennetegnene når nye digitale ressurser utvikles.

I tillegg kan vi gjennomføre sosiale nettverksanalyser i systemene, der vi finner ut hvordan studenter arbeider sammen med andre studenter. På denne måten kan vi identifisere studenter som er sosialt isolert eller som er «stjerner» i nettverket. Med slik informasjon kan lærerne bidra til at alle i en gruppe blir sosialt integrert, og at forutsetningene for å lære i samspill med andre utnyttes maksimalt.

Læringsanalyse er en naturlig del av adaptive læresystemer, og de vil gjøre det mulig å tilby tilpasset opplæring til hver eneste elev og student.

Kunstig intelligens og automatisk oversettelse

Ved et amerikansk universitet ble studentene fortalt at en av de 18 studentassistentene de hadde tilgang til på nett, var en robot. Det oppsiktsvekkende var at studentene hadde problemer med å finne ut hvem som var roboten. Til slutt antok de at det var den som oftest svarte etter kortest tid, som var roboten, og noen var litt irriterte fordi de ikke skjønte at Jill Watson var roboten. Den var jo oppkalt etter IBMs supermaskin, som ble verdensmester i Jeopardy allerede i 2010.

Våren 2016 ble det første referatet fra en fotballkamp skapt av en algoritme trykt i norske aviser. Erfaringene viser at vi mennesker ikke greier å skille tekster skrevet av algoritmer fra tekster skrevet av journalister. Algoritmene er også bedre enn mennesker til å avgjøre om to ulike bilder viser samme person eller ikke, og de er bedre til å kartlegg hvilken emosjonell tilstand et menneske er i basert på bilder av vedkommende.

Dette betyr at vi relativt snart vil få læremidler i skolen, og kanskje også «lærere», som er skapt av kunstig intelligens. Når slik kunstig intelligens er i stand til å skape tekster og bilder som vi oppfatter som «ekte», vil vi også kunne bruke slike elementer til å designe læreprosesser, og kanskje vil algoritmene ikke bare lage tekster, men også tekster som er individuelt tilpasset våre forutsetninger for å forstå dem? Og tenk hvilke muligheter dette gir dersom det kombineres med automatiske oversettelser.

Skype Translate oversetter allerede i dag rimelig bra med engelsk og spansk, og flere språk følger. Vi er i praksis i ferd med å lage Babelfish, som noen kanskje husker fra The Hitchikers Guide to the Galaxy, for det er faktisk allerede mulig å få kjøpt et slags høreapparat, en liten plugg vi kan ha i øret, som oversetter simultant mellom fransk og engelsk. Den som har den ene pluggen snakker engelsk mens mottakeren hører fransk, og motsatt. Med slik teknologi tilgjengelig: Hvorfor skal vi da lære språk i skolen?

Ny teknologi vil trumfe gammel kultur

Teknologi legger til rette for at vi kan organisere ulike oppgaver på forskjellige måter, og ofte er det tidligere tiders teknologi som ligger til grunn for dagens måte å organisere på. I stedet for å bruke industrisamfunnets klasserom kunne vi organisert læreprosesser på samme måte spillerne i dataspill organiserer seg: i en form for laug. Da kunne alle lære i sitt eget tempo, og ut fra egne forutsetninger, i en sosial kontekst. Noen ville nå svært langt på kort tid, mens andre kanskje ikke ville nå kompetansemålene som settes for de de forskjellige fagene for ulike aldersgrupper. Men kanskje ville resultatene likevel bli bedre enn nå, der én av fem ifølge kunnskapsministeren går ut av grunnskolen som funksjonelle analfabeter. Det betyr at de kan lese, men at de har så dårlig leseforståelse at de vil ha praktiske problemer med å forstå hva de leser og hva det forventes at de skal gjøre etter å ha lest teksten.

Den teknologisk utviklingen ligger langt foran den pedagogiske bruken i skolen. Vi benytter ikke tilgjengelig teknologi for å skape varierte, motiverende og gode læreprosesser i stor nok grad. I stedet stenger vi teknologien ute ved å hindre elever i å få tilgang til nettbaserte ressurser og ved å samle inn mobiltelefoner og nettbrett og anbringe dem i egne «mobilhotell», slik at de ikke skal kunne forstyrre undervisningene. På sett og vis beskytter vi fortiden mot fremtidens læreformer.

I løpet av de neste 5–10 årene, noen vil si 10–20 årene, vil det meste av dette være endret; da er det dagens iPad-barn som fyller skolene. De er vant til å skape og kommunisere digitalt, og for dem er bruk av nettbrett den mest naturlige måten å uttrykke seg på. Da vil ny teknologi trumfe gammel kultur og nedarvede organisasjonsformer. Slike endringer tar tid, ikke fordi vi ikke har teknologi til å skape dem, men fordi mange mennesker rett og slett ikke liker endring – de liker at «ting er slik de var før i tiden». Det er den største utfordringen å mestre når ny teknologi gir oss nye måter å løse samfunnets oppgaver på.