Umeå universitets logga

umu.sePublikationer
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • apa-6th-edition.csl
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Den automatiserade universitetsläraren? AI, produktivitet och kvalitet i högre utbildning
Umeå universitet, Samhällsvetenskapliga fakulteten, Sociologiska institutionen.ORCID-id: 0000-0002-8486-2139
Umeå universitet, Samhällsvetenskapliga fakulteten, Pedagogiska institutionen.ORCID-id: 0000-0002-8972-3277
2024 (Svenska)Konferensbidrag, Enbart muntlig presentation (Refereegranskat)
Abstract [sv]

En anledning till att AI anses ha stor potential är att den skulle kunna förbättra produktiviteten i tjänsteyrken. Baumoleffekten beskriver fenomenet att vissa sektorer, såsom högre utbildning, upplever stigande lönekostnader trots relativt statisk produktivitet och därmed blir dyrare över tid. Denna effekt är enligt forskning den viktigaste faktorn bakom ökade kostnader för offentlig sektor under efterkrigstiden. Sedan 1990-talet hanteras detta i statlig sektor genom det så kallade produktivitetsavdraget, vilket innebär att statliga verksamheter inte kompenseras fullt ut för ökade lönekostnader. Detta avdrag påverkar i högre utsträckning verksamheter som inte är avgiftsfinansierade, till vilka högre utbildning hör. Produktivitetsavdraget är omdiskuterat bland annat eftersom det förutsätter att verksamheten som bedrivs inom högre utbildning faktiskt kan effektiviseras på ett sätt som kompenserar för denna anslagsminskning.

Det finns förhoppningar om att AI kan bidra till en automatisering, det vill säga användning av olika teknologier för att utföra uppgifter som traditionellt kräver mänsklig insats, av vissa läraruppgifter inom högre utbildning på ett sätt som skulle kunna motverka Baumoleffekten. I ljuset av detta vill vi utforska möjligheten och konsekvenserna av automatisering i akademisk undervisning som en lösning på denna produktivitets- och kostnadsutmaning. Syftet med vårt bidrag är att diskutera relationen mellan automatisering med hjälp av AI, produktivitetsutveckling och kvalitetsuppfyllnad inom högre utbildning. Med utgångspunkt i tidigare forskning om produktivitetsutveckling inom högre utbildning och relationen till kvalitet, diskuterar vi AI:s potential att bidra till förbättringar eller försämringar.

Förväntade resultat pekar på att kvalitetskriterierna måste väljas noggrant när man ska diskutera produktivitet i högre utbildning. Hur man väljer mellan olika kriterier är avgörande för i vilken mån AI kan skapa en produktivitetsökning som inte samtidigt riskerar att utarma den mellanmänskliga interaktion som antas ligga till grund för många av den högre utbildningens målsättningar. Vi argumenterar för en modell där AI används som ett komplement till lärare. Vår förhoppning är att detta stödjer en högkvalitativ högre utbildning som kan hantera effektiviseringskravet på ett konstruktivt sätt.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
2024.
Nationell ämneskategori
Pedagogik
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:umu:diva-228440OAI: oai:DiVA.org:umu-228440DiVA, id: diva2:1888634
Konferens
NU2024, Umeå, Sverige, 17-19 juni, 2024
Tillgänglig från: 2024-08-13 Skapad: 2024-08-13 Senast uppdaterad: 2024-08-13Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Konferensens webbplats

Person

Biström, ElinMollwing, Jonas

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Biström, ElinMollwing, Jonas
Av organisationen
Sociologiska institutionenPedagogiska institutionen
Pedagogik

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

urn-nbn

Altmetricpoäng

urn-nbn
Totalt: 189 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • apa-6th-edition.csl
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf