När AI inte räcker till: Studenters upplevelser av begräsningar i generativa AI-verktyg - Sauer,Sebastian; Brandt,Samuel; Wild,Lewis (2025)
I takt med att generativa AI-verktyg som ChatGPT blir allt vanligare inom högre utbildning, väcks nya frågor om deras faktiska roll i att stödja studenters självständiga lärande. Tidigare forskning har i stor utsträckning lyft fram teknologins potential, men har i lägre grad fokuserat på dess begränsningar ur studenternas perspektiv. Denna studie undersöker vilka behov i det självständiga lärandet som studenter upplever att generativ AI inte tillgodoser. Genom en kvalitativ metod, med semistrukturerade intervjuer från fyra olika universitet och kompletterande enkätdata, har studenters subjektiva erfarenheter analyserats utifrån tre teoretiska ramar: Cognitive Load Theory, Automation Bias Theory och Self Regulated Learning theory. Slutsatsen av analysen av den insamlade empirin är att även om generativ AI kan fungera som ett instrumentellt stöd för vissa studenter i vissa lärsituationer, tenderar verktyget att leda till ett hämmande av studenters djupinlärning, metakognition och motivation. Dessutom menar studenter att teknologin brister i att erbjuda individanpassad återkoppling och kontextuell förståelse. Studien identifierar även att tillit till AI riskerar att leda till automation bias, där kritisk reflektion och ansvarstagande ersätts av en övertro på teknikens tillförlitlighet.
Keywords: generativ AI; självreglerat lärande; ChatGPT; kognitiv belastning; automation bias