AI-tutorer må veilede – ikke gi svaret rett ut

AI-drevne veiledere i utdanningssektoren må veie når og hvordan de skal hjelpe studenter som sliter, for å unngå å hindre læringsprosessen. En ny studie analyserte over 20 000 studenthenvendelser fra 1260 økter med en kjemiveileder basert på en stor språkmodell (LLM), og fant at studenter ofte havner i såkalte «blindgater» – altså situasjoner der de er frustrerte og står fast. Studien testet ulike strategier og fant at en veileder som ga det direkte svaret, gjorde det i over halvparten av tilfellene (50,7 %). En veiledermodell som aldri ga direkte svar, stilte derimot alltid et oppfølgingsspørsmål. Jo lenger studentene sto fast, jo mindre effekt hadde spørsmål, mens det ble mer effektivt å ta direkte tak i feilen studenten gjorde, med en sannsynlighetsøkning på 14 % (AOR = 1.14). For norske virksomheter som vurderer AI-tutorer, betyr dette at systemene må finjusteres for å tilpasse hjelpen i sanntid, basert på hvor lenge og hvorfor studenten sliter. En direkte gjentakelse av et spørsmål, for eksempel, førte til at kun 28,1 % kom videre, mens 39,8 % lyktes når tutoren heller adresserte den underliggende feilen. Dette understreker behovet for dynamiske strategier fremfor enveiskjørt svar- eller spørsmålstilling.