| dc.description.abstract | I denne bacheloroppgaven undersøkes studenters tillit til å benytte kunstig intelligens innenfor utdanning. Formålet med oppgaven har vært å besvare følgende problemstilling:
I hvilken grad har studenter tillit til at en kunstig intelligens kan være rettferdig i en evalueringsprosess?
Besvarelsen er fundamentalt konstruert etter teori og tidligere forskning som er redegjort i oppgavens teoretiske del. Dette gir en solid teoretisk forankring i studien, og sikrer empiri. Sentrale begreper og delproblemer fra oppgavens teoretiske del dannet grunnlaget for å besvare problemstillingen. Basert på dette ble det identifisert flere variabler som kan påvirke graden av tillit blant studenter. For å undersøke variablene ble det formulert 9 hypoteser. Hypotesene ble undersøkt gjennom ulike statistiske analyser, inkludert en regresjonsanalyse, t-tester, krysstabulering og kji-kvadrattest.
For å belyse den aktuelle problemstillingen og undersøke hypotesene er det innhentet både kvantitativ og kvalitativ data. Det er gjennomført en kvantitativ spørreundersøkelse, hvor 302 respondenter deltok. I tillegg er det innhentet kvalitativ data gjennom fire dybdeintervjuer. Resultater og funn fra den innsamlede dataen danner grunnlaget for å undersøke hypotesene og besvare problemene.
Resultater og funn som er avdekket i forskningen, ga grunnlag for å konkludere med at studenter har en moderat tillit til at kunstig intelligens kan være rettferdig i en evalueringsprosess. I tillegg er det identifisert flere hindringer som gjør det utfordrende å oppnå tillit til systemet, som bias, black box-problemet og algoritme aversjon. Videre indentifiseres funn som indikerer at studenters tillit kan økes ytterliggere dersom det iverksettes tiltak for å redusere bias og algoritme aversjon, og å løse black box-problemet. | en_US |
