AI-assistenter sender datalogi-studerendes karakterer i bund

Det lyder næsten for ironisk til at være sandt: De studerende der bruger AI-assistenter som GitHub Copilot og ChatGPT til at skrive kode, ender med markant lavere karakterer end dem der koder uden hjælp. Det viser et nyt norsk forskningsstudie.

Hvad viser studiet?

Forskerne har fulgt datalogi-studerende over et semester og sammenlignet eksamensresultater mellem dem der brugte AI-værktøjer aktivt og dem der ikke gjorde. Resultatet var klart: AI-brugerne klarede sig gennemsnitligt 15-20 procent dårligere ved eksamen.

Årsagen er ikke svær at forstå. Når studerende bruger AI til at generere kode, lærer de ikke de grundlæggende koncepter og problemløsningsmetoder der kræves ved eksamen. AI-en gør arbejdet, mens hjernen sover.

Et systemisk problem

Studiet peger på en alvorlig svaghed i universitetssystemet: Eksaminer er stadig designet til at måle kompetencer der tilegnes gennem manuel øvelse og forståelse. Når AI-tools overtager den daglige kodningsopgave, afslører det et hul mellem den færdighed studerende tror de har og den de faktisk besidder.

Som én af forskerne formulerer det: studerende kan prompte sig til en løsning men forstår den ikke. Det er som at bruge lommeregner uden at kunne matematik.

Hvad gør det ved fremtidens udviklere?

Paradokset er klart: Teknologibranchen bruger selv AI-tools i stor skala og kræver at kandidaterne kan arbejde med dem. Men fundamentet, forståelse af algoritmisk tænkning, debugging og arkitektur, kræver stadig menneskelig læring.

Eksperter anbefaler at universiteterne omdesigner eksamensformer og at studerende bevidst praktiserer AI-fri kodning for at styrke de grundlæggende kompetencer. Uden den øvelse risikerer vi en generation af udviklere der er afhængige af AI men ikke forstår hvad den producerer.