Nyheder

En ny norsk undersøgelse fra Høgskulen på Vestlandet og Universitetet i Bergen peger på et bemærkelsesværdigt paradoks: 58 procent af de studerende er bekymrede for, hvordan AI kan påvirke deres læring fremover. Samtidig oplever to ud af tre studerende, at AI gør dem mere effektive og øger deres forståelse af faget.

Det interessante er de studerendes egen selvindsigt. "Jeg er redd for at jeg kanskje ikke må tænke lige så meget," skriver en studerende, mens en anden bemærker: "En slutter næsten at tænke selv, da KI tænker for dig." Professor Sten Ludvigsen fra UiO understreger, at al læring bygger på kognitiv anstrengelse – en indsats, der risikerer at forsvinde, når AI overtager det tunge mentale arbejde.

For undervisere bliver udfordringen at tilrettelægge undervisning, der fastholder den nødvendige kognitive anstrengelse, samtidig med at AI anvendes konstruktivt som læringsværktøj i stedet for som en “krykke”, der hæmmer dyb læring.

Eksperter frykter at KI gjør studentene dummere

Flere studier tyder på at bruk av kunstig intelligens (KI) svekker studentenes læring. — For meg blir det dumt å ikke bruke det, sier student Francesca Savalli.

Khrono.noJørgen Svarstad

Jeppe Klitgaard Stricker beskriver i en ny artikel, hvordan generativ AI kan skabe en “optimiseringsfælde” for elever. De øjeblikkelige belønningssystemer i AI-værktøjer vænner brugere til at forvente hurtige svar i stedet for at udvikle tålmodighed til kompleks tænkning.

Interaktionen med ChatGPT følger et mønster, der minder om spilleafhængighed – hver forbedring af prompten giver tilfredsstillelse og fastholder brugeren. Dette iterative system erstatter gradvist den dybere kognitive proces, hvor man arbejder sig gennem komplekse problemer uden teknologisk hjælp.

For undervisere rejser dette spørgsmålet: Hvordan kan vi designe læring, der styrker elevernes intellektuelle modstandskraft? Artiklen foreslår konkrete tiltag som “AI-fri zoner” samt undervisning i de psykologiske mekanismer bag AI-interaktioner.

The Optimization Trap

How Generative AI is Training Students to Avoid Deep Thinking

The Future of Higher EducationJeppe Klitgaard Stricker

I en kronik i Berlingske skriver Nicolai J. Foss, professor ved CBS, og Thorbjørn Knudsen, professor ved Frankfurt School of Finance and Management, om, hvordan AI grundlæggende ændrer vilkårene for universiteterne. Hvor det tidligere var manuelle job, der blev automatiseret, er det nu i stigende grad akademiske professioner, eksempelvis jurister, konsulenter, revisorer og medarbejdere i finanssektoren, der udfordres af AI. Dermed trues masseuniversitetets forretningsmodel, hvor store hold af studerende uddannes gennem standardiserede forløb, da AI allerede kan udføre mange af de opgaver, kandidaterne traditionelt varetager.

Forfatterne argumenterer for, at universiteterne må satse på en ny model, hvor færre, men stærkere kandidater uddannes. Kernen skal være T-formede kompetencer: dyb faglighed kombineret med bred metodisk og begrebslig forståelse. Det kræver solide kundskaber i matematik, statistik og modellering, så de studerende kan forstå, udvikle og anvende AI på et reflekteret niveau. Metakognitive færdigheder bliver helt centrale, da de gør det muligt at tænke på tværs af fag og træffe kvalificerede beslutninger i samspil med AI.

I en dansk kontekst kan dette betyde færre masseuddannelser og et større fokus på eliteprogrammer som Pionercenter for Kunstig Intelligens. Ifølge forfatterne er det denne type satsning, der kan sikre, at Danmark leverer kandidater og forskning, der matcher fremtidens arbejdsmarked og det internationale forskningsfællesskab.

Kunstig intelligens nødvendiggør mere elite i universitetsverdenen | Berlingske

Den hastige fremvækst af kunstig intelligens udfordrer fremtidens arbejdsmarked og stiller nye krav til de videregående uddannelser. De skal mødes med klassiske universitetsidealer, nye karrierespor og elitesatsninger.

Berlingske | Læs nyheder på berlingske.dkNicolai J. Foss

I skoleåret 2025/26 gennemføres et forsøg med nye prøveformer i engelsk A på stx, der skal afprøves ved sommerprøverne i 2026. Formålet er at finde en balance mellem analoge og digitale arbejdsformer, så eleverne både udfordres i selvstændig sproglig formulering og lærer at anvende digitale værktøjer, herunder AI, på en hensigtsmæssig måde.

Den skriftlige prøve opdeles i to dele: Første del løses analogt med pen og papir uden hjælpemidler, mens anden del gennemføres digitalt i et afgrænset tekstfelt med begrænsede muligheder. Den mundtlige prøve ændres også, idet alle hjælpemidler, inklusive generativ AI, tillades i forberedelsestiden. Eleverne får her kortere præsentationstid, men skal til gengæld perspektivere en kendt tekst i forhold til den udtrukne tekst.

Baggrunden er stigende udfordringer med snyd samt vanskeligheder for censorer i vurderingen af selvstændigheden i digitale besvarelser. Ministeren understreger, at AI skal bruges som læringsværktøj, ikke som snyd, og at eleverne skal rustes til en virkelighed, hvor både analoge og digitale færdigheder er nødvendige.

Samtidig indføres flere analoge prøveformer i sprogfag som fransk, italiensk, spansk, tysk og latin, mens nye læreplaner, blandt andet i arabisk, japansk, russisk og tyrkisk, er på vej. Erfaringer fra tidligere forsøg, blandt andet i spansk, har vist, at analoge prøver kan styrke elevernes selvstændighed og mindske snyd.

Nyt forsøg med prøverne i engelsk åbner op for brug af kunstig intelligens

UVM

Google har offentliggjort en ny teknisk rapport, der for første gang giver et samlet overblik over, hvor meget energi, vand og CO₂ en Gemini-forespørgsel bruger.

Ifølge rapporten kræver en gennemsnitlig tekstforespørgsel 0,24 watt-timer, udleder 0,03 gram CO₂ og bruger 0,26 ml vand – svarende til cirka fem dråber. Det svarer til under ni sekunders tv-kiggeri.

Tallene er markant lavere end mange tidligere antagelser, og Google fremhæver, at forbruget er faldet kraftigt: På ét år er energiforbruget pr. forespørgsel reduceret med en faktor 33, mens CO₂-udledningen er faldet med en faktor 44. Det skyldes både nye modelarkitekturer, optimerede algoritmer, specialbyggede TPU’er og mere effektive datacentre.

Google understreger, at mange tidligere beregninger af AI’s klimaaftryk kun har medregnet det aktive chipforbrug. I deres mere omfattende metode indgår også CPU’er, hukommelse, backupmaskiner og køling i datacentre. Hvis man kun medregner chipforbruget, lander energien på 0,10 watt-timer – altså langt under det reelle tal.

Formålet med rapporten er at skabe større gennemsigtighed og bane vejen for fælles standarder til måling af AI’s ressourceforbrug. Ifølge Google skal metoden sikre mere retvisende sammenligninger på tværs af modeller, hardware og datacentre og samtidig hjælpe industrien med at finde nye måder at reducere AI’s klimaaftryk på.

Measuring the environmental impact of AI inference | Google Cloud Blog

A methodology for measuring the energy, emissions, and water impact of Gemini prompts shines a light on the environmental impact of AI inference.

Google Cloud

Forskere fra Universitetet i Oslo og lærere i Asker Kommune undersøger i øjeblikket, hvordan elever faktisk lærer, når de bruger AI i undervisningen. Erfaringerne viser, at det kræver langt mere indsats fra både elever og lærere, end man tidligere havde troet. Mens nogle elever får god støtte til idéudvikling, sprogarbejde og korrektur, viser andre tegn på at springe de kognitive anstrengelser over – de læser ikke svarene grundigt igennem og stiller heller ikke opfølgende spørgsmål til systemet.

Projektet Læring i algoritmenes tidsalder viser, at forskellene i udbytte kan blive store. For de mest ressourcestærke elever kan AI fungere som en stærk sparringspartner, der løfter deres skriftlige niveau flere år frem i tiden. For andre kan det tværtimod betyde, at de lærer mindre, fordi de ikke selv træner sproglig forståelse, hukommelse eller problemløsning. Dermed kan AI både støtte og forstærke uligheden mellem eleverne.

En vigtig erfaring er, at AI skal designes og bruges på en måde, der stimulerer elevernes kognitive processer frem for blot at udføre arbejdet for dem. Det er afgørende, at lærerne hjælper eleverne med at skelne mellem at lære om teknologien og at lære med teknologien. Forskerne understreger også, at yngre elever ikke selv kan vurdere, om svarene fra AI er korrekte – her spiller lærernes støtte en central rolle.

Selvom udfordringerne er store, peger forskerne på, at AI kan blive et værdifuldt redskab i undervisningen, hvis det kobles tæt til faglig viden og anvendes bevidst. Erfaringerne fra Asker skal efter planen udbredes nationalt i Norge fra 2027, hvor de første didaktiske modeller forventes færdigudviklet.

Forskere: – Ikke alle elever lærer noe av å bruke KI

Å få god læring av å bruke ChatGPT krever langt mer av både elev og lærer enn det forskerne trodde.

Utdanningsnytt.noTrine Nickelsen

Historie- og samfundsfagslærer Louise Urth fra Lemtorpskolen i Lemvig beskriver på Folkeskolen.dk, hvordan hun gik fra at være skeptisk over for AI til at inddrage det aktivt i sin undervisning. Udgangspunktet var et forløb om Rigsfællesskabet, hvor nogle elever begyndte at bruge AI til kildeopgaver. Først blev hun frustreret, men hun besluttede derefter at vende situationen til en læringsmulighed, hvor eleverne skulle lære hende at bruge AI, samtidig med at de anvendte det i et politisk rollespil om Grønlands fremtid.

Eleverne lavede selv rollebeskrivelser med hjælp fra AI, og læreren lagde mærke til, at de blev mere engagerede og samtidig mere kritiske.

Urth peger på, at AI kan bruges til at gøre store informationsmængder mere overskuelige og til at understøtte differentiering, for eksempel for tosprogede elever. Samtidig fremhæver hun begrænsningerne, for AI kan ikke indfange de menneskelige og taktile dimensioner, som ligger i historiske kilder. Hun reflekterer derfor over, hvordan AI bedst anvendes i praksis, for eksempel ved at lade elever fremlægge og begrunde deres prompts i stedet for udelukkende at bedømme skriftlige produkter.

Louise var utryg ved kunstig intelligens - ind til hun bad sine elever om undervisning

Historie- og samfundsfagslærer Louise Urth er glad for rollespil i sin undervisning. Nu har hun fået øjnene op for, hvad kunstig intelligens kan i den forbindelse.

FolkeskolenAndreas Brøns Riise

Rektor Nynne Afzelius fra HTX Køge skriver i Altinget om den udfordring, som AI-udviklingen stiller gymnasierne overfor. Hun sammenligner situationen med introduktionen af CAS-værktøjer i matematik for 20 år siden, hvor der også opstod forvirring og modstand.

Hendes centrale budskab er klart: Alle fag skal nu definere deres kernefaglighed, det vil sige hvad eleverne skal kunne uden hjælp, og hvad de skal kunne med AI. Som hun citerer en kollega: "Jeg underviser ikke i AI, fordi jeg elsker AI. Jeg underviser i AI, fordi jeg elsker mine elever."

Nynne Afzelius argumenterer for, at samtalen om det "umistelige" i hvert fag skal tages nu, på lærerværelserne og i faglige netværk, og ikke overlades til ministeriet. Hun peger på, at matematikfagets erfaringer med todelt eksamen kan tjene som inspiration for andre fag.

Kunstig intelligens har indtaget klasselokalet. Men hvad skal eleverne kunne på egen hånd? - Altinget

AI ændrer undervisningen i alle fag. Derfor er vi nødt til at tage samtalen om, hvad eleverne skal kunne uden hjælp – og hvad de skal kunne med kunstig intelligens, skriver Nynne Afzelius.

Altinget

Gymnasielærer Anders Sigsgaard Skov leverer på Gymnasieskolens blog et skarpt opgør med den AI-begejstring, der synes at præge uddannelsessektoren.

Han henviser til forskning fra MIT, der viser, at elever bliver dummere af at bruge AI til opgaveløsning: De klarer ganske vist opgaverne bedre, men lærer meget lidt, og deres generelle hjerneaktivitet falder. Ifølge Anders Sigsgaard Skov er skolens opgave ikke at løse opgaverne, men at blive klogere.

Han forsvarer “kasserollebøjningen” – de grundlæggende, tilsyneladende kedelige øvelser som udenadslære og sprogbøjning – som helt afgørende for hjernens udvikling.

I blogindlægget argumenterer han for, at skolen bør uddanne i fortidens viden frem for fremtidens teknologi, da vi faktisk ved noget sikkert om fortiden. Viden om sprog og kultur udvider bevidstheden og skaber et “kreativt overskudslager” af kompetencer.

AI = rådden hjerne – Kasserollebøjning = frisk hjerne

Lone-boldt-aspect-ratio-348-234Anders Sigsgaard Skov

Professor Sine Nørholm Just fra ADD-projektet argumenterer for, at implementeringen af kunstig intelligens i sundhedssektoren bør opfattes som eksperimenter snarere end som standardløsninger. Selvom AI kan levere præcise diagnoser hurtigere og billigere end mennesker, mangler den evnen til at forklare resultaterne og skabe tillid.

Hendes centrale pointe er, at mennesker og maskiner er gode til forskellige ting. AI er gode til mønstergenkendelse og sandsynlighedsberegninger, mens mennesker kan italesætte tavs viden og forklare, hvorfor noget er tilfældet i en specifik situation.

Perspektivet er også relevant for uddannelsessektoren, hvor AI-værktøjer i stigende grad implementeres. Ligesom i sundhedsvæsenet er spørgsmålet ikke, om AI skal anvendes, men hvordan mennesker og maskiner kan samarbejde bedst muligt.

Mønstergenkendelse må ikke erstatte menneskelig dømmekraft | DigiTech

Den offentlige sundhedssektor er under pres. I takt med, at befolkningen bliver ældre og ældre, er der behov for mere og bedre behandling. Her melder algoritmiske værktøjer til diagnosticering og andre former for beslutningsstøtte sig som oplagte løsninger på et ellers uoverstigeligt problem. Hvis kunstig intelligens (KI) kan levere lige så gode resultater som menneskelige eksperter og gøre det både hurtigere og billigere, hvad venter vi så på? Et oplagt svar er, at vi venter på, at præmisserne faktisk er på plads – bevis for, at KI er både pålidelig og effektiv.

DigiTechSine Nørholm Just

Anthropic har netop lanceret en læringstilstand i Claude, som bevidst gør det sværere for elever at få hurtige svar. I stedet for færdige løsninger stiller AI’en nu spørgsmål tilbage og tvinger eleverne til selv at tænke.

Også for programmører kommer der nye funktioner. Claude Code kan nu forklare sine valg undervejs – eller helt stoppe midt i koden og bede brugeren selv fylde hullerne ud. Tanken er at undgå, at unge udviklere ender med kode, som de ikke forstår.

Det interessante er, at både OpenAI og Google næsten samtidigt har lanceret lignende funktioner. Kampen om uddannelsesmarkedet er tydeligvis allerede i fuld gang.

Men her kommer den store udfordring: Funktionerne virker kun, hvis eleverne faktisk bruger dem. Og når presset stiger, og opgaven skal afleveres – hvor mange vil så vælge den langsomme læringstilstand frem for det hurtige svar? Det bliver den virkelige test på, om vi kan bevare læringen i en AI-drevet undervisningsverden.

Anthropic takes on OpenAI and Google with new Claude AI features designed for students and developers

Anthropic launches learning modes for Claude AI that guide users through step-by-step reasoning instead of providing direct answers, intensifying competition with OpenAI and Google in the booming AI education market.

VentureBeatMichael Nuñez

Mens investeringerne i AI-teknologi stiger markant, halter kompetenceudviklingen alvorligt bagefter. Ifølge World Economic Forum skal hver anden medarbejder globalt opkvalificeres eller omskoles inden 2030, men de fleste af dagens uddannelser inddrager slet ikke AI.

Josefin Rosén fra SAS Institute advarer om, at kompetencekløften ikke kun er en barriere for innovation, men også et demokratisk problem. Danmark ligger relativt godt med 15 procent af virksomhederne, der bruger AI (mod EU’s 8 %), men halter bagefter på talentmasse og patenter i forhold til Finland og Sverige.

Annoncørbetalt indhold: AI og kompetencekløften: Hvordan udfylder vi hullerne? - Altinget

AI-udviklingen accelererer. Men mens investeringerne i ny teknologi skyder i vejret, halter kompetenceudviklingen bagefter. “Vi er nødt til at bygge bro – ellers risikerer vi at skabe et AI-samfund kun for de få,” siger Josefin Rosén, ekspert i ansvarlig AI-brug hos SAS Institute.

Altinget