Skip to Content
Akademisk Mode
Forskningsoplæg

Does GenAI Help Those Who Need It Most?

Et forskningsforslag om de heterogene effekter af generativ AI på gymnasieelevers læring.

Samarbejdspartnere

Status

Forslag

Karakter

10

Indleveret

Jan 2026

Resumé

Generativ AI vinder hastigt frem i undervisningssektoren, men gavner det alle elever lige meget? Dette projekt, udarbejdet som et forskningsforslag i januar 2026, foreslår en undersøgelse af de heterogene effekter af GenAI-brug på tværs af socioøkonomiske skel. Ved at kombinere spørgeskemadata med administrative karakterdata fra danske gymnasier, ønsker vi at belyse, om AI fungerer som en 'udligner' eller om det forstærker eksisterende uligheder.

Forskningsspørgsmål

01

Hvilke heterogene effekter har brugen af GenAI på elevers akademiske resultater?

02

Reducerer eller forstærker introduktionen af GenAI i undervisningen de eksisterende socioøkonomiske uligheder?

03

Bruger elever fra forskellige baggrunde GenAI i forskelligt omfang, til forskellige fag og med forskellige formål?

Metodologi

Modelramme

Causal Forest (Machine Learning Inference)

Identifikationsstrategi

Estimering af betingede gennemsnitlige behandlingseffekter (CATE) for at fange ikke-lineær heterogenitet.

Data & Frekvens

Spørgeskemadata + Administrative karakterdata (Før/Efter GenAI) for ~800 elever.

Estimeringsmetode

Difference-in-Differences setup inden for en Causal Forest ramme.

[ Transmissionsmekanisme: Modelarkitektur ]

Hypoteser & Forventninger

  • Forskningsforslag: Dette projekt er et forskningsdesign uden empiriske resultater endnu.

  • Hypotese: Vi forventer, at effekten af AI varierer betydeligt afhængigt af elevens baggrund og brugsmønstre.

  • Fokus: At skelne mellem 'højkvalitets-brug' (tutor-lignende) og 'lavkvalitets-brug' (genveje) er centralt.

  • Etik: Projektet adresserer fairness og de langsigtede konsekvenser af AI i uddannelsessystemet.

Litteraturliste

  • Thomas, A. (2024). AI-assisted tutoring and student performance. Journal of Educational Psychology (Forthcoming).
  • Wager, S., & Athey, S. (2018). Estimation and Inference of Heterogeneous Treatment Effects using Random Forests. Journal of the American Statistical Association.
  • Knittel, M., & Stolper, S. (2024). Functional Heterogeneity and Causal Inference.
  • van de Mortel, T. F. (2008). Faking it: social desirability response bias in self-report research. Australian Journal of Advanced Nursing.

Teknologi

LaTeX

Data & Værktøjer

Kilder

Primær dataindsamling (Spørgeskema), Administrative systemer (Lectio/Ludus).

Software

LaTeX (Afrapportering).

Dokumenter

Hent Afhandling (PDF) Fuld Tekst • 2.4 MB
Kursusside
Reference
Jørgensen, Anton M. E., Chen, Sheng Ye Michael & Nielsen, Jonas Amasa Skov (2026). Does GenAI Help Those Who Need It Most? Research Proposal, University of Copenhagen.

Relevans

Evidensbaseret regulering: Skal skoler omfavne eller begrænse GenAI?

Lighed i uddannelse: Identificering af grupper, der har brug for målrettet støtte til 'AI Literacy'.

Fremtidens kompetencer: Forståelse af, hvordan tidlig adoption påvirker humankapital.

Citér dette værk

@misc{does_2026,
  author = {Jørgensen, Anton M. E., Chen, Sheng Ye Michael & Nielsen, Jonas Amasa Skov},
  title = {Does GenAI Help Those Who Need It Most?},
  year = {2026},
  url = {https://antonebsen.dk/projects/does-genai-help-those-who-need-it-most?}
}
Jørgensen, Anton M. E., Chen, Sheng Ye Michael & Nielsen, Jonas Amasa Skov (2026). Does GenAI Help Those Who Need It Most? Research Proposal, University of Copenhagen.