Førstelektor i IKT ved Handelshøyskolen Nord, utdannet i IKT/ IKT-sikkerhet (Biometriske sikkerhetssystem og betalingsformidling) samt Jus med spesialisering i Politirett og Arbeidsrett, tidligere lokalpolitiker for Høyre, tjenestepliktig stabsbefal i Sivilforsvaret (pensjonert) med lederansvar for TAKEVAL ved NTSFD, tidligere IT-sjef med sikkerhetsansvar, over 30 års erfaring med bevisstgjøringsarbeid innen IKT-sikkerhet og over 20 års erfaring med digital distribuering av undervisning og studentaktiv undervisning.
«Universitetssektoren er et enkelt og attraktivt sted å drive med spionasje»
Ola Kaldager, tidl. sjef E14
I en tid der krigen raser utenfor vår egen stuedør, og Russland og Kina driver en digital og analog skyggekrig mot både Norge og andre liberale demokratier, er universitetene ikke lenger en fredet oase. En rekke sikkerhetstiltak må nå implementeres, men hvordan gjøre dette slik at det er med å skape god sikkerhetskultur isteden for motstand? Det følgende case ser på et klassisk tilfelle.
Innledning
Universitetet i Lillevik har innført et vedtak om låste dører til ansattes kontorområder på flere studiested. Tiltaket ble annonsert uten at ledelsen offentliggjorde en åpen trusselvurdering eller forklarte hvilke alternativer som var vurdert. Beslutningen fører til sterke reaksjoner fra ansatte og studenter; redusert tilgjengelighet, spekulasjoner om hvem eller hva som utgjør trusselen, dører som bevisst holdes åpne i protest, og et informasjonsvakuum fylt av rykter. Noen opplever økt trygghet; andre opplever svekket tillit og frykt for at en symbolsk handling (sikkerhetsteater) skjuler reelle sårbarheter som ikke er skikkelig adressert.
Hva skjer i dette caset
Beslutningen er teknisk enkel, kommunikasjonsmessig svak: låste dører uten åpne, etterprøvbare trusselvurderinger.
Reaksjonene spenner fra støtte til aktiv motstand, der sikkerhetstiltaket blir direkte underminerte.
Resultatet: mulig sikkerhetsteater; synlige tiltak som gir følelse av trygghet uten å redusere reell risiko, kombinert med svekket sikkerhetskultur og institusjonell legitimitet.
Læringspunkter for beredskapsstudenter
Skille mellom sikkerhetsteater og reell sikkerhet
Sikkerhetsteater: tiltak som er synlige og symbolske, men mangler risikobasert begrunnelse og måling.
Reell sikkerhet: krever trusselmodellering, konsekvensanalyse, målbare tiltak og kontinuerlig evaluering.
Kommunikasjon som sikkerhetstiltak
Åpenhet om vurderingsgrunnlag, alternativer og konsekvensanalyse er en integrert del av effektiv risikohåndtering.
Manglende forklaring skaper informasjonsvakuum, rykter og motstand som undergraver sikkerheten.
Legitimitet og sikkerhetskultur
Tiltak må være forankret i både faglige vurderinger og i dialog med brukerne for å opprettholde legitimitet.
Tillit fremmer samarbeid om rutiner; mistillit fører til sabotasje og dårlig etterlevelse.
Risikoavveiing og brukerperspektiv
Sikkerhetstiltak må avveies mot tilgjengelighet, læringsmiljø og institusjonens samfunnsoppdrag.
Involvering av brukere reduserer utilsiktede konsekvenser og øker praktisk etterlevelse.
Sjekkliste for reell, risikobasert trygghet
Har ledelsen en skriftlig trussel- og sårbarhetsanalyse?
Er alternativer vurdert og dokumentert?
Er konsekvenser for læringsmiljø og tilgjengelighet analysert?
Finnes målbare suksesskriterier og kontrollmekanismer (f.eks. tilgangslogger, øvelser)?
Er kommunikasjonsplan og involveringsstrategi implementert?
Er det en plan for revisjon og læring basert på erfaringer?
Praktiske øvelser
Øvelse 1 — Rask risikovurdering (30–45 minutter) Bruk forumet i Canvas til å organisere dere i team (maks 6 deltakere pr. team). Benytt så Microsoft Teams (dere har tilgang til Nord universitet sin Office-pakke for studenter) som verktøy for samhandling. Hvert team lager deretter en kort trusselvurdering for å begrunne (eller avvise) låsing av kontordører ved et studiested. Teamene skal identifisere aktør, motivasjon, sannsynlighet, konsekvens og foreslå tre alternative tiltak med kost-/nyttevurdering.
Øvelse 2 — Kommunikasjonsplan (45 minutter) Hvert teame utarbeider en kommunikasjonsstrategi for ledelsen: Hvilke fakta deles; hvilke usikkerheter opplyses; hvordan involveres studenter og ansatte; tidslinje for evaluering og justering.
Øvelse 3 — Rollelek: å håndtere motstand (30 minutter) Simuler et digitalt allmøte via Teams med ansatte og studenter hvor ledelsen presenterer beslutningen. Et team spiller ledelse, et team skeptikere. Øv på åpen dialog, svar på kritikk og konkrete tiltak for å bygge tillit.
Oppgave etter økten Skriv et kort notat (max 800 ord) med anbefalt vei videre for Universitetet i Lillevik: beslutningsgrunnlag, kommunikasjon, implementeringskontroller og evalueringspunkter. Begrunn synspunktene i relevant litteratur, med kildehenvisning i tekst i tråd med APA-stilen. Legg så inn et refleksjonsnotat (eget kapittel) i notatet der både teamenes og den enkeltes tanker om individuelle og felles læringsprosesser og utbytte knyttet til det å jobbe med dette arbeidskravet beskrives. Til endelig innlevering (mappestenging) tas også med eventuelle endringer som er utført etter råd/veiledning. Dette gjøres i et eget underkapittel i fellesdelen . Helt til slutt i notatet skal det settes opp en litteraturliste i APA-stilen.
Refleksjonsspørsmål til slutt
Hvordan burde ledelsen i dette caset balansert behovet for å publisere en redigert trusselvurdering for å bygge legitimitet og medvirkning mot risikoen for at offentliggjorte opplysninger svekker operasjonell sikkerhet?
Hvordan kan man balansere behovet for tilgjengelighet i akademia mot kravet om sikkerhet?
Når blir et synlig sikkerhetstiltak mer skadelig enn nyttig for den totale sikkerheten?
Hvilke kommunikasjonsprinsipper ville du brukt for å unngå informasjonsvakuum og rykter i dette caset?
Hvordan ville du målt om låste dører faktisk reduserer relevant risiko?
Oktober er sikkerhetsmåned – i Norge koordineres kampanjen av NorSIS/NSM med årets tema digital beredskap. Målet er å løfte sikkerhet fra «IT-oppgave» til ledelsesansvar, kultur og øvelse – i hele virksomheten. Parallelt markerer EU European Cybersecurity Month, ledet av ENISA. Begge minner oss om at robusthet bygges gjennom kontinuerlig arbeid, ikke én måned i året.
«Når en person styrker sin digitale bevissthet, styrker vi også Norges samlede digitale robusthet. Med den økte aktiviteten blant kriminelle på nett og dagens sikkerhetspolitiske situasjon er dette viktigere enn noensinne» skriver NorSIS og NSM i sin rapport «Nordmenn og digital sikkerhetskultur 2025».
Samtidig er ikke trusselen kun «statlig». Løsepengeangrep, tredjeparts‑sårbarheter og sosial manipulering rammer utdannings- og helsesektor globalt – ofte gjennom kjente svakheter og menneskelige feil.
Hvorfor akademia er en frontlinje – og hva «digital beredskap» faktisk betyr
Etterretning og påvirkning utgjør en økende trussel mot europeisk forskning og teknologimiljøer, både fysisk og digitalt, slik E‑tjenestens Fokus 2025 og PSTs nasjonale vurdering understreker. Samtidig viser Riksrevisjonens funn fra 2024 at operasjonell sårbarhet i sektoren er betydelig: penetrasjonstester ga full kontroll i to universitets- og høyskolevirksomheter, og forskeres utstyr ble kompromittert i en tredje – et tydelig tegn på mangelfull styring, oversikt og etterlevelse.
Globalt rapporterer utdanningssektoren vedvarende press fra løsepengeangrep og datatyveri, der phishing og utnyttelse av sårbarheter er de mest brukte inngangsveiene. I denne konteksten blir digital beredskap – evnen til å forutse, forebygge, respondere og gjenopprette på teknisk, organisatorisk og menneskelig nivå – avgjørende for hele verdikjeden, og står sentralt i den nasjonale kampanjen for 2025.
Styringssignaler: Åpen – men ikke naiv
Det norske forskningssystemet skal være «så åpent som mulig, så lukket som nødvendig». Regjeringens Meld. St. 14 (2024–2025) løfter forskningssikkerhet som nøkkel for å bevare åpenhet. Fra 2025 forventer Forskningsrådet at prosjekter vurderer og håndterer forskningssikkerhet for å få støtte. HK‑dir presiserer at styring av informasjonssikkerhet og personvern er en del av sektoransvaret og skal forsterkes.
På EU‑nivå kom Rådets anbefaling om forskningssikkerhet våren 2024 (undønsket kunnskapsoverføring, utenlandsk påvirkning, etikk/integritet), og ENISA fulgte opp NIS2 med teknisk gjennomføringsveiledning som konkretiserer krav til risikostyring og tiltak. I norsk kontekst er kravene også skjerpet via digitalsikkerhetsloven.
Hva sier trussel- og risikobildet?
Russland og Kina intensiverer sin innsats innen etterretning, påvirkning og fordekte operasjoner, med særlig fokus på teknologi, energi, maritim og arktisk aktivitet – samt kunnskapssektoren. Samtidig endrer kriminelle taktikk, med økt bruk av datatyveri og utpressing uten kryptering, større utnyttelse av tredjepartsleverandører og rask masseutnyttelse av sårbarheter. I takt med denne utviklingen skjerpes både nasjonale og internasjonale regelverk og forventninger, noe som stiller høyere krav til sikkerhet og beredskap på tvers av sektorer.
Avslutning
Digital beredskap i akademia handler om faglig aktsomhet like mye som brannmurer. Vær åpen, men ikke naiv. Kartlegg verdier, kjenn truslene, bygg tiltak inn i prosjektløpet, og ikke minst – øv. Det hjelper ikke med Nano elæringskurs hvis de ansatte aldri øves. Det er slik vi beskytter forskningsfrihet, samfunnsoppdrag og nasjonal sikkerhet.
En forkortet og omredigert versjon av dette innlegget er publisert på Altinget.no
That tech fantasy is running on fumes. We all know it’s not going to work. But the fantasy compels risk-averse universities and excites financial speculators because it promises the power to control what learning does without paying the cost for how real learning happens. Tech has aimed its mid revolutions at higher education for decades, from TV learning to smartphone nudges. For now, A.I. as we know it is just like all of the ed-tech revolutions that have come across my desk and failed to revolutionize much. Most of them settle for what anyone with a lick of critical thinking could have said they were good for. They make modest augmentations to existing processes. Some of them create more work. Very few of them reduce busy work.
Tross hypen rundt såkalt «kunstig intelligens», viser både egne tester og faglige vurderinger fra både nasjonale og internasjonale forskere, at samtaleroboter som ChatGPT mangler både intelligens og innsikt. De er avanserte tekstgeneratorer som imiterer språk uten forståelse, og dagens medieskapte myter om tenkende maskiner kan fort bli en beredskapsmessig trussel.
Innledning
«No, Bloomberg News, ChatGPT did not get an MBA. No, NBC News, ChatGPT did not even pass an exam.» – Professor Melanie Mitchell (2)
«LLM tech is enjoying a moment in the sun, branded as «artificial intelligence» and inserted into half the world’s products and counting. The promise of an always-available expert who can chew the fat on a range of topics using conversational natural-language question-and-response has proven popular – but the reality has fallen short, thanks to issues with «hallucinations» in which the answer-shaped object it generates from a stream of statistically likely continuation tokens bears little resemblance to reality.» – Gareth Halfacree (3)
«LLMs are models of human written communication – they are built to replicate perfectly the same biased ‘ideological agendas’ present in their training data,» (…) «And the nature of training data is that it has to exist – literally, in order for an LLM to have a perspective on a topic, it needs to consume material about that topic. Material is never neutral. And by definition, the LLM alone cannot balance consumed material with the ABSENCE of material.» – Joshua McKenty (4)
«Så hva er kunstig intelligens? Først og fremst er det et gammelt fagfelt med et misvisende navn. Som helhet har fagfeltet vært en skuffelse, fordi ordet «intelligens» antyder et løfte disse løsningene aldri har vært i nærheten av å innfri. Samtidig er ideer derfra blitt brukt til å lage IT-løsninger i flere tiår» – Bjørn Stærk (5)
«Most of the hype is bullshit. AI is already full of grifters, cons, and snake oil salesmen, and it’s only going to get worse.» – Baldur Bjarnason (6)
I løpet av de siste årene har samtaleroboter som ChatGPT, Copilot, Gemini ol. blitt løftet frem som teknologiske mirakler og verktøy som angivelig kan revolusjonere utdanning, forskning og arbeidsliv. Men bak medieoverskriftene og de euforiske uttalelsene fra politikere og næringslivsaktører skjuler det seg en virkelighet som er langt mer nyansert, til dels ytterst kjedelig og absolutt uten noen form for intelligens.
Som informasjonsviter med et særlig blikk for informasjonsteknologiens pedagogiske og samfunnsmessige implikasjoner siden 90-tallet, har jeg over to år testet 14 ulike samtaleroboter på eksamensoppgaver knyttet til fagfeltet Samfunnsinformatikk.
Samtlige oppgaver krevde analyse, syntese og evaluering og var utformet for å måle studentenes evne til faglig refleksjon knyttet til helt spesifikt fagstoff, evne til å knytte dette til egen yrkesvirkelighet, evne til å reflektere over egen læring og evne til å finne gode (og etterprøvbare) fagkilder for å bygge opp under egne faglige refleksjoner.
Resultatene var entydig negative og gjorde det krystallklart at disse verktøyene verken er intelligente eller kreative. Og de er absolutt ikke faktainnhentere. De er avanserte statistiske tekstgeneratorer klart bundet av algoritmer og mønstergjenkjenning, ikke forståelse.
Både mine tester, og internasjonal forskning på hvordan samtaleroboter behandler eksamensoppgaver knyttet til høyere nivå i Blooms taksonomi, viser at mediehistoriene om at dette var verktøy som lett kunne skrive gode universitetsbesvarelser uansett fagemne ikke stemmer. Og amerikanske forskere har for lengst vist at påstandene om at ChatGPT, og lignende verktøy, klarte bachelor og mastereksamener ikke holdt vann.
Som førsteamanuensis Inga Strümke påpekte i NRK i mai 2025; «Språkmodeller er lagd for å skrive gode setninger, ikke for å undersøke virkeligheten». Til tross for dette teknologiske faktum ser vi stadig – selv nå i 2025 – at enkelte akademikere mener at samtaleroboter kan besvare alle typer eksamensoppgaver og at de samme systemene kan avsløre tekster skrevet av «KI». At dette er fantasier som for lengst er tilbakevist, virker å være helt ukjent.
Professor Jon Whittle er en av mange forskere som prøver å holde fagområdet Kunstig Intelligens på et saklig og vitenskapelig nivå. I sin forelesning «There’s no such thing as Artificial Intelligence» påpeker han følgende:
Skjermdump av slide
Men til tross for forskere som professor Whittle og det faktum at absolutt ingen av de vidløftige påstandene knyttet til samtaleroboter er innfridd eller validert av ekstern forskning, lever mytene om KI videre og samtaleroboter er plutselig blitt inngangsporten til drømmen om tenkende maskiner.
Manglende vitenskapelig kompetanse
«The current idea that chatbots are «AI» and claims that computers can now truly think is a reflection of the imbalance between rapid technological progress and the widespread lack of scientific literacy. In the past, people fervently believed in demons and UFOs. Today, it’s AI» – Per A. Godejord (Kommentar på BlueSky)
Utsagnet mitt over bygger på en observasjon Carl Sagan gjorde på slutten av 1990-tallet; at det var et kritisk behov for utbredt vitenskapelig kompetanse i en verden som i stadig større grad formes av vitenskap og teknologi. I dag er denne teknologiske påvirkningen, i det minste i den velstående delen av verden, enda mer fremtredende.
Sagan advarte om at et samfunn som er sterkt avhengig av teknologi, men mangler forståelse for den, er iboende ustabilt og utsatt for manipulasjon. Han mente at manglende vitenskapelig forståelse gjør folk sårbare for pseudovitenskap og feilinformasjon, noe som hemmer evnen til å ta informerte beslutninger.
Etter min mening er denne bekymringen like relevant i dag, om ikke mer. Dette ser vi særlig i det stadig pågående mediehysteriet rundt fremveksten av samtaleroboter av typen ChatGPT og disses videreutviklede versjoner.
Det virker for meg som behovet for det Carl Sagan kalte et «baloney detection kit» er enda større nå enn det var på 90-tallet. Og da særlig knyttet til de ulike påstandene om at ChatGPT og lignende verktøy kan svare ekspertmessig på alle typer universitetsoppgaver, på mystisk vis avsløre «KI-tekster» og at samtalerobotenes utvikling betyr at vi nå har intelligente datamaskiner.
Denne type påstander er ikke bare vitenskapelig uholdbare, de kan være farlig.
Etter min faglige vurdering er det uansvarlig når informatikere eller informasjonsvitere omtaler samtaleroboter som “kunstig intelligens”. Slike uttalelser bidrar til å erstatte science facts med science fiction, og kan over tid svekke tilliten til akademia.
Mytene om KI er en samfunnsrisiko
«Once men turned their thinking over to machines in the hope that this would set them free. But that only permitted other men with machines to enslave them» – Frank Herbert, Dune (7)
«The talk about existential risk from AGI is a magician’s distraction from what’s going on right in front of us – not a mechanical uprising, but a silent campaign to devalue the political and cultural currency of humane thought.» – Professor Shannon Vallor (8)
«The ramifications of the collapse of generative AI are much, much worse. On top of the fact that the largest tech companies have burned hundreds of billions of dollars to propagate software that doesn’t really do anything that resembles what we think artificial intelligence looks like, we’re now seeing that every major tech company (and an alarming amount of non-tech companies!) is willing to follow whatever it is that the market agrees is popular, even if the idea itself is flawed.» – Edward Zitron (9)
«In truth, the trajectory of AI development is far more mundane. Progress is slowing, not accelerating, and the greater risk may lie in regulating AI as if science fiction were science fact.» – Brian Chau (10)
«The people selling AI systems and the hype around them would like us to voluntarily give up our agency in these matters. They tell us that AI, or even AGI, is inevitable, or at least that systems like ChatGPT are “here to stay.” But none of this is inevitable.» – Emily Bender and Alex Hanna (11)
Det mest alvorlige i de siste årenes mediefantasier knyttet til samtaleroboter er ikke teknologien i seg selv, men hvordan vi forstår og bruker den. Når både media, politikere og utdanningsinstitusjoner ukritisk videreformidler ideen om at samtaleroboter er intelligente og at vi som del av dette nå plutselig har utviklet intelligente maskiner, bidrar vi til en teknologisk analfabetisme som kan få alvorlige konsekvenser.
Så og si samtlige mennesker i dette landet er storkonsumenter av digitale medier. Men det er ikke gitt at dette utstrakte konsumet gir seg utslag i særlig stor forståelse, verken blant eldre eller unge, for hva digital teknologi i bunn og grunn rent faktisk er.
Og i en tid preget av omfattende digital sårbarhet, økende hybrid krigføring og informasjonskrig, er det avgjørende at befolkningen har en realistisk og kunnskapsbasert forståelse av hvordan informasjonsteknologi faktisk fungerer. En slik forståelse vil være det sikreste botemiddel mot digitale trusler fra både kriminelle og fiendtlige nasjoners etterretning.
Særlige våre ikke-teknologiutdannede politikere trenger å forstå at KI ikke er ett verktøy, men et kontroversielt sekkebegrep som omfatter en hel rekke ulike IT-systemer.
Samtalerobotene som media og våre politikere er så begeistret for, er utelukkende utviklet for å skrive gode setninger, og har absolutt ingen anelse om vår eksistens. En datamaskin kan verken føle eller tenke, og resultatet av våre spørsmål er verken intelligens eller resonnering, og slett ikke forståelse. Det ChatGPT og lignende verktøy leverer, er lynhurtig autofullføring av tekst. Og disse verktøyene er, på samme måte som sosiale medier, konstruert for å være avhengighetsskapende.
Ingen av de ulike systemene/ verktøyene som er utviklet som del av forskningsfeltet KI, vil i seg selv nødvendigvis være nyttig i alle deler av det offentlige og det private, med mindre en klar strategi for IT-bruk i den enkelte virksomhet er på plass. Og bare fordi media og deler av næringslivet, med våre politikere som lydige etterplaprere, nå kaller ethvert IT-system for «KI», betyr ikke at vi per nå rent faktisk har utviklet digitale system som er i nærheten av intelligens.
I dagens kompliserte verden trenger vi ikke flere myter om såkalt «KI», ei heller forbud mot – eller restriksjoner på – bruken av samtaleroboter og andre typer assistent-verktøy. Vi trenger digital dannelse, teknologikritikk og et utdanningssystem som setter individet, menneskelig innsiktogrefleksjoni sentrum og ikke maskinens evne til å etterligne slike egenskaper.
Vi trenger å utdanne og bevisstgjøre folk slik at de slutter å overlate egen dømmekraft til datamaskiner eller hengir seg til fantasier om at statistiske «regnemaskiner» er velegnet som psykologer. En utstrakt bruk av lettvinte løsninger a la ChatGPT gjør oss dummere, og dermed til et lettere bytte for fiendtlige aktører.
«We have designed our civilization based on science and technology and at the same time arranged things so that almost no one understands anything at all about science and technology. This is a clear prescription for disaster.»
Dette innlegget er basert på arbeidet jeg har gjort knyttet til samtaleroboters evne til å besvare arbeidskrav (eksamensoppgaver) i mine fagemner. En omarbeidet versjon er tidligere publisert på forskersonen.no
In a world in transition, students and teachers both need to teach themselves one essential skill – learning how to learn.
Carl Sagan
Samtaleroboter som ChatGPT fremstår som språklig imponerende, men avsløres som faglig svake når de møter akademiske krav. De genererer overfladiske svar og falske kilder, og mangler evne til kritisk tenkning og forståelse. I høyere utdanning bør de omtales som digitale verktøy – ikke intelligente hjelpere.
Innledning
«Neural networks today are realized in software, rather than in electrical circuits, and to be clear, neural net researchers don’t try to actually model the brain, but the software structures they use — very large networks of very simple computational devices — were inspired by the neural structures we see in brains and nervous systems» – Professor Michael Wooldridge (1)
«Differences about the future of AI are often partly rooted in differing interpretations of evidence about the present. For example, we strongly disagree with the characterization of generative AI adoption as rapid» – Professor Arvind Narayanan and Senior Fellow Sayash Kapoor (2)
«Min hypotese er at de som tar avgjørelsen om hvorvidt man vil kalle noe for kunstig intelligens eller ikke, ofte ser på begrepsbruken som en fordel. Man framstår kanskje som mer moderne og fremtidsrettet. Eller man får flere klikk på artikkelen man skriver» – Nora Gjøen-Gjøsæter (3)
«Jeg liker ikke å kalle det «kunstig intelligens» – Roger Olafsen (4)
«Så hva er kunstig intelligens? Først og fremst er det et gammelt fagfelt med et misvisende navn. Som helhet har fagfeltet vært en skuffelse, fordi ordet «intelligens» antyder et løfte disse løsningene aldri har vært i nærheten av å innfri. Samtidig er ideer derfra blitt brukt til å lage IT-løsninger i flere tiår.» – Bjørn Stærk (5)
Siden lanseringen av ChatGPT i november 2022 har debatten om kunstig intelligens (KI) i utdanning og samfunn eksplodert. Samtaleroboter som ChatGPT ol. har blitt løftet frem som teknologiske mirakler – verktøy som angivelig kan revolusjonere utdanning, forskning og arbeidsliv. Mediene har vært fulle av både dommedagsprofetier og euforiske visjoner. Men bak overskriftene og den teknologiske euforien skjuler det seg en virkelighet som er langt mer nyansert, og langt mindre intelligent.
Men hva skjer når vi faktisk setter de ulike verktøyene på prøve, i møte med reelle akademiske krav og praksisnære oppgaver? Dette innlegget bygger på egne systematiske tester av ChatGPT og 13 andre lignende samtaleroboter, gjennomført over to år, og jeg vil hevde at disse verktøyene ikke representerer et paradigmeskifte i høyere utdanning, men kun en ny variant av gamle verktøy med bedre markedsføring.
Språklig briljans – faglig svakhet
ChatGPT og de ulike samtalerobotene imponerer ved første øyekast. Det skriver flytende, høflig og grammatisk korrekt. Men når systemene blir bedt om å besvare arbeidskrav utformet i tråd med høyere nivå i Blooms taksonomi fra fagemner knyttet til samfunnsinformatikk-feltet, der det ikke finnes klare svar eller evige sannheter, faller de gjennom. De klarer ikke å analysere, vurdere eller reflektere, kjernekompetanser i høyere utdanning. I stedet produserer de overfladiske svar som ofte bare reformulerer oppgaveteksten. Det som fremstår som innsikt, er i realiteten statistisk sannsynlige ordkombinasjoner.
Hallusinasjoner og falske kilder
Et gjennomgående problem er såkalte «hallusinasjoner», disse verktøyenes tendens til å dikte opp fakta, forfattere og litteratur. I flere av mine tester genererte de ulike samtalerobotene akademiske referanser som ikke eksisterer, men som så troverdige ut. Dette er ikke bare en teknisk svakhet, men en alvorlig utfordring for akademisk integritet. Når studenter bruker slike verktøy ukritisk, risikerer de å levere besvarelser som er både faglig svake, faktisk feil og helt uten den tankevirksomhet det er meningen at universitetsstudier skal oppøve.
En dårlig støtte for svake studenter
Basert på resultatene av mine tester vil bruk av samtaleroboter i fagemner der det finnes få eller ingen klare fasitsvar, i liten grad hjelpe faglig svake studenter. Tvert imot vil de antakelig forsterke svakhetene. Studenter uten grunnleggende fagforståelse klarer ikke å stille gode spørsmål (prompting), og ender opp med generiske svar uten dybde. Samtidig kan faglig sterke studenter bruke verktøyene som en slags «digital sekretær» til å strukturere tekst, oppsummere kilder eller generere utkast. Men dette krever høy grad av kritisk vurdering og etterarbeid, og studenten slipper ikke unna å selv måtte formulere sine faglige refleksjoner forankret i egen yrkespraksis og i relevant faglitteratur.
Og besvarelsene fra de faglige svake studentene, den gruppen som med størst sannsynlighet lar seg friste til å ta snarveier, er slett ikke vanskelig å oppdage, noe også andre forskere har pekt på (Molnes, 2024)
Ikke kunstig intelligens – bare avansert statistikk
Til tross for at media og andre stadig henviser til ChatGPT og lignende samtaleroboter som kunstig intelligens (KI) er disse verktøyene absolutt ikke intelligente. De forstår ikke spørsmål, resonnerer ikke, og har ingen bevissthet. De er basert på avanserte språkmodeller som gjetter neste ord basert på sannsynlighet.
Stipendiat David Samuel ved Universitetet i Oslo sin språkteknologigruppe var ganske klar i et intervju i Universitas i 2022 på at ChatGPT ikke på noen måte var intelligent (Gundersen, 2022) og Ian Venner ved Hurricane peker på at de store språkmodellene først og fremst har indeksert internett. Ved å behandle alle dataene de har tilgang til der, samt de data som ulike aktører har lagt inn i systemene, har de skapt koblinger mellom datasett basert på faste regelsett. Dette betyr at lignende informasjon grupperes sammen, vektes og kobles til andre lignende områder, noe som gir et stort nettverk av sammenkoblet data. Dette, hevder Venner, er ikke kunstig intelligens, men datamining (Venner, 2024). Og sist, men ikke minst, KI er ikke en teknologi eller ett verktøy, men et upresist «sekkebegrep» som omfatter en rekke ulike systemer/ verktøy basert på ulike teknologier hvis intelligens er ytterst diskutabel. Professor Jan Ketil Arnulf ved BI foreslår at vi bør droppe begrepet «Kunstig intelligens» og heller bruke begrepet «kunstige aktører» (Arnulf, 2024), noe jeg for min del er enig i.
Å ukritisk kalle de ulike samtalerobotene for KI er misvisende og det tilslører det faktum at disse verktøyene verken er spesielt revolusjonerende, eller spesielt nye og utelukkende er programmert for å skrive gode setninger basert på statistisk analyse av de bokstavsammensetninger en bruker legger inn.
Hva betyr dette for høyere utdanning?
Det er etter min mening ingen grunn til panikk. Samtaleroboter truer ikke utdanningen ved våre høyskoler og universiteter så lenge vi utformer eksamensoppgaver og arbeidskrav i tråd med høyere nivå i Blooms taksonomi. Oppgaver som krever refleksjon og kritisk tenkning, faglig forankring og personlig erfaring, lar seg ikke løse av samtaleroboter. Tvert imot gir dette oss en gyllen mulighet til å styrke undervisningskvaliteten ved å fokusere på oppgavedesign, veiledning og vurderingsformer som fremmer dyp læring.
Avslutning – Fra hype til realisme
«There tend to be three AI camps. 1) AI is the greatest thing since sliced bread and will transform the world. 2) AI is the spawn of the Devil and will destroy civilization as we know it. And 3) «Write an A-Level paper on the themes in Shakespeare’s Romeo and Juliet.» I propose a fourth: AI is now as good as it’s going to get, and that’s neither as good nor as bad as its fans and haters think, and you’re still not going to get an A on your report. You see, now that people have been using AI for everything and anything, they’re beginning to realize that its results, while fast and sometimes useful, tend to be mediocre.» – Steven J. Vaughan-Nichols (6)
Samtaleroboter er nyttige verktøy innenfor begrensede områder, men ikke mer enn det. De kan brukes til oversettelser, oppsummeringer og idéutkast. Men de kan ikke tenke, forstå eller lære. Det er derfor på tide å legge bort både frykten og euforien, og møte teknologien med nøkternhet og faglig dømmekraft.
For i en tid der det rene tøv kan genereres på kommando, blir evnen til kritisk tenkning viktigere enn noen gang.
Bharatha, A., et al. (2024). Comparing the performance of ChatGPT-4 and medical students on MCQs at varied levels of Bloom’s Taxonomy. Advances in Medical Education and Practice. Retrieved from https://www.tandfonline.com/doi/pdf/10.2147/AMEP.S457408
Crowther GJ, Sankar U, Knight LS, Myers DL, Patton KT, Jenkins LD, Knight TA. (2023). Chatbot responses suggest that hypothetical biology questions are harder than realistic ones. J Microbiol Biol Educ. 24:e00153-23. Retrieved from: https://journals.asm.org/doi/full/10.1128/jmbe.00153-23
Elsayed, S. (2023). Towards mitigating ChatGPT’s negative impact on education: Optimizing question design through Bloom’s taxonomy. arXiv. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/2304.08176
Habiballa, H., et al. (2025). Artificial intelligence (ChatGPT) and Bloom’s Taxonomy in theoretical computer science education. Applied Sciences, 15(2). Retrieved from https://www.mdpi.com/2076-3417/15/2/581
Herrmann-Werner, A., et al. (2024). Assessing ChatGPT’s mastery of Bloom’s Taxonomy using psychosomatic medicine exam questions: Mixed-methods study. Journal of Medical Internet Research. Retrieved from https://www.jmir.org/2024/1/e52113/
Mirzadeh, I., et al. (2024). GSM-Symbolic: Understanding the limitations of mathematical reasoning in large language models. Hugging Face Papers. Retrieved from https://huggingface.co/papers/2410.05229
Noen etiske, juridiske, sikkerhetsmessige, helsemessigeog kognitive problemstillinger knyttet til samtaleroboter, og hvorfor disse verktøyene ikke er eksempler på KI
I en tid der krig ikke bare utkjempes med våpen, men også med tastatur og algoritmer, må vi alle forstå at vi er deltakere i en pågående informasjonskrig. Motstanderne er både kriminelle og statlige aktører fra Russland og Kina, og frontlinjen går tvers gjennom våre skjermer.
Vi lever i en tid der digitale trusler ikke lenger er noe som bare angår myndigheter og eksperter. De angår deg og meg – i hverdagen, på jobb, og hjemme ved kjøkkenbordet. Når strømmen går, nettet faller ut, vår arbeidsgivers IT-systemer angripes via vår private SMART-mobil eller falske nyheter sprer seg raskere enn fakta, er det vår egen digitale robusthet som avgjør hvor godt vi står imot.
Kjøkkenbordet som første forsvarslinje
Digital sikkerhet starter ikke i regjeringskvartalet – den starter hjemme. Det handler om å bruke sikre passord, aktivere totrinnsverifisering, og samtale om nettvett hjemme. Det handler om å forstå hvordan vi selv kan være mål for sosial manipulering – og hvordan vi kan stå imot.
De vanlige mistenkte – og nye verktøy
Selv om kunstig intelligens skaper nye utfordringer, er det fortsatt de «vanlige mistenkte» som står bak de fleste digitale trusler: statlige etterretningstjenester og organiserte kriminelle. KI er et samlebegrep for en rekke ulike verktøy – men det er menneskene bak tastaturet som utgjør den virkelige faren. Dette er profesjonelle kriminelle eller etterretningsoperatører med et godt grep om psykologi og god kjennskap til vår hang til intellektuell latskap når det gjelder alt som har med IT å gjøre.
Sosiale medier som slagmark
Plattformer som Facebook, TikTok og X (tidligere Twitter) er ikke lenger bare tidtrøyte. De er blitt arenaer for psykologisk krigføring. Her formes holdninger, skapes splid og manipuleres virkelighetsoppfatninger. Når vi deler, liker og kommenterer, er vi ikke bare brukere – vi er aktører i et informasjonsmiljø som kan brukes både til opplysning og til destabilisering. Og når vi overlater våre barn og unge til på egenhånd å utforske den digitale verden, så overlater vi dem alene og forsvarsløs til kyniske kommersielle interesser, kriminelle og operatører fra de brutale diktaturstatene Russland og Kina.
Kan en kriminell eller en etterretningsoperatør ikke umiddelbart nå fatt i våre data via våre digitale medieenheter, er våre barns enheter naturlige mål. Og våre barn og unge er også mål for innhold som svekker deres selvforståelse og mentale hygiene, noe som på lang sikt kan gi en befolkning som i liten grad er motstandsdyktige i krise og krig.
Hva betyr dette for deg?
Det betyr at digital egenberedskap ikke lenger er et valg – det er en nødvendighet. Vi må:
Oppdatere programvare og bruke sikre passord
Lære barna våre kritisk tenkning og digital dømmekraft
Slutt å kalle ChatGPT og lignende verktøy for KI, og sett deg inn i de sikkerhets-, personvernmessige og kognitive utfordringer som følger med disse verktøyene
Være bevisste på hva vi deler, og hvem vi stoler på
Forstå at vi er mål – og at vi har makt til å stå imot
Dette er ikke paranoia. Det er realisme. Og det er vår nye folkeplikt.
En forkortet utgave av dette blogginnlegget kan også leses påTrønderdebatt.
... den geniale måten din med å legge opp meget innholdsrik asynkron undervisning på. Fremstår på mange måter som det mest interessante undervisningsopplegget jeg har vært borti, med en ufattelig bred inngang og dekning til alt fra fagstoff, veiledninger og henvisninger, som utsetter studentene for den mest relevante utfordringen i dag: sortering, siling og bruk av riktig, adekvat og troverdig informasjon i et absurd mylder av kilder, stoff og henvisninger.
- Student ORG5005, 2025
ORG5005 startet opp første gang våren 2020.
Emnets fokus er egen bevisstgjøring rundt digitale trusler og den enkeltes ansvar for digital beredskap. Denne begrensningen ble valgt for å kunne gjøre et i utgangspunktet enormt fagemne til noe som er gripbart for den enkelte student.
Studentene er i svært liten grad IT-teknisk personell eller ingeniører og emnet berører følgelig ikke de tekniske sidene ved digital sikkerhet. Det store flertallet jobber heller ikke med IKT-sikkerhetsspørsmål eller cyberforsvar til daglig, og det er vanskelig å drifte et fagemne som både tilfredsstiller flertallets behov og behovene til en eller to personers spesialkunnskap.
Fagemnet har følgelig ikke som mål å gjøre studentene i stand til å bekjempe hackere – enten de er kriminelle eller statlige aktører, men skal trigge refleksjoner som til slutt kan være med å gjøre den enkelte student til en bedre beredskapsleder, og ikke minst en mer sikkerhetsbevisst borger i et nesten heldigitalt samfunn. Håpet er at den enkelte student etter å ha gjennomført ORG5005 skal forstå at egne holdninger og egen digital beredskap har betydning for den totale beredskapen, – både hos egen arbeidsgiver og for nasjonens digitale beredskap. Studentene skal også være i stand til å drive bevisstgjøringsarbeid i egen organisasjon, herunder bidra til beredskapsøvelser der bortfall av digital infrastruktur inngår.
Universitetsstudier har alltid hatt som funksjon å utdanne selvstendige kandidater med god vurderingsevne og god evne til kritisk tenkning, og dette er også funksjonen til ORG5005.
ORG5005 er på 7.5 studiepoeng og et fagemne på 7,5 stp. tilhørende EVU-segmentet der studentene studerer på deltid er beregnet til om lag 200 arbeidstimer. Studiepoengberegningen kan relateres til råd om arbeidsbelastning pr. studiepoeng gitt i den internasjonale ECTS-skalaen og nasjonale (UHR) retningslinjene som sier at 1 studiepoeng svarer til en normal arbeidsbyrde på mellom 25 og 30 arbeidstimer.
Siden det gis individuell veiledning på hver besvarelse til de to arbeidskravene og studentene skal kunne jobbe videre med disse to besvarelsene frem mot mappestenging (eksamen består kun av å levere inn ferdigutviklede besvarelser på to arbeidskrav) i slutten av semesteret, blir arbeidsmengden erfaringsmessig overkommelig. Men det krever at studentene har en stor grad av selvdisiplin og er god på å organisere egen tidsbruk.
For å hjelpe studentene med planleggingen av egen studietid med dette emnet, er all informasjon og fagstoff på plass i Canvasrommet til fagemnet senest i midten av desember. Dermed vil studentene ved semesterstart januar kunne ha kontroll på all nødvendig informasjon og samtidig være trygg på at det ikke kommer plutselige kontrabeskjeder eller ikke-varslede oppgaver.
Siden ORG5005 er et asynkront fagemne som er ment å nå det store flertallet som ikke har anledning til å delta på samlinger, ei heller digitale, er det ingen digitale forelesninger i sanntid.
1)ORG5005 er designet som et asynkront, heldigitalt emne, og har ingen samlinger på campus eller synkrone samlinger via Zoom eller Teams.
2)Undervisningsmedie: Canvas med tekst, lyd og video.
3) Arbeidsmåte: Studentaktiv læring med asynkrone forelesninger, og to obligatoriske arbeidskrav som skal utføres individuelt og leveres inn til individuell veiledning. (Frivillig og ikke knyttet til eksamensretten). Deretter videreutvikles besvarelsene iht. veiledning og leveres i sine endelige versjoner i Inspera innen oppsatt eksamensdato.
4)Ingen trenger å ta seg fri fra jobb for å gjennomføre ORG5005 og dere jobber i deres eget tempo og når dere selv vil innenfor de frister som er satt for innlevering av besvarelser til veiledning. Selv de som skal ut i INTOPS har mulighet til å fullføre ORG5005. Får dere ikke tid til å levere til veiledning innen oppsatt frist, søker dere om utsettelse via e-post direkte til faglærer. De som ser at arbeidsdag, studiedag og hverdag ikke gir rom for innlevering til veiledning, bruker de generelle veiledningsdokumentene og «Retningslinjer for mappevurdering» som grunnlag for endelige besvarelser på de to arbeidskravene.
5) Det blir ingen synkrone samlinger i Zoom eller Teams. Alt, inklusive fagansvarliges velkomsthilsen og muntlige gjennomgang av organiseringen av ORG5005 er heldigitalt og asynkront.
6)Eksamensform: Mappeevaluering med karakter (A – F)
Alt fagstoff, videoforelesninger ol. ligger klare i Canvasrommet ved semesterstart.
Det som står i Fremdriftsplan for ORG5005 VÅR xx endres ikke og datoene kan legges inn i din egen kalender med en gang.
Du får utdelt eksamensoppgavene i form av 2 – to – obligatoriske arbeidskrav i løpet av januar og februar. (Se fremdriftsplanen i Canvasrommet).
Disse jobber du med ut fra fagstoffet som ligger i Canvasrommet og fagstoff du selv finner frem til, de generelle veiledningsdokumentene og eksempler på utkast til besvarelser.
Du leverer dine utkast til besvarelser inn til individuell veiledning, og deretter jobber du videre med de to besvarelsene frem til endelig innlevering (eksamen). Du kan søke om utsettelse på innlevering til veiledning ved en enkel e-post til faglærer.
Eksamen kalles «mappestenging», og du skal levere dine endelige besvarelser på de to arbeidskravene i Inspera.
Info om eksamen finner du i infoboksen Mappestenging ORG5005 – Eksamensinformasjoni Canvasrommet.
Du befinner deg nå i et helt nytt og kanskje fremmedartet miljø. Det er lenker og knapper og faner overalt, og faglærer virker å være lysår unna. Kan dette gå bra? Jo da, sett deg godt til rette i godstolen, ta en kopp kaffe (eller te) og senk skuldrene. Vår store filosof Arne Næss Sr. sa en gang at «Det gjør vondt å tenke» og at dette var «en smerte vi ikke bør unndra oss»(1)
Dersom vi godtar dette utsagnet, vil det også gjøre vondt å ta høyere utdanning. Men hele poenget med høyere utdanning er vel å presse seg selv ut av komfortsonen, ikke sant? Det er da man lærer 😊 Men selv om det er krevende med rene asynkrone nettbaserte studier så er det ikke så vanskelig som det ser ut.
Dette kommer til å gå bra!
(1) Rothenberg, David: Arne Næss – Gjør det vondt å tenke, Cappelen Damm, 1992
Å løse arbeidskravene i IKT og Læring 1 og 2, vil medføre utstrakt prøving og feiling. I de fleste tilfeller vil studentene måtte gjøre ting de ikke har gjort før. Men dette er jo normen i enhver utdanning.
IKT og Læring 1 og 2 er ikke MOOC-kurs, men nettbaserte universitetsstudier spesielt utformet for profesjonelle undervisere/ instruktører. Vi skal utdanne selvstendige kandidater med god vurderingsevne, som skal kunne ikke bare fungere som gode profesjonelle brukere av digitale medier og verktøy i en undervisningssituasjon, men også kunne fungere som rådgivere for ledelsen.
IKT og læring 1 og 2 hører til i grenselandet mellom samfunnsvitenskap og humaniora, og her finnes ingen evige sannheter. Derfor er vårt fokus hele tiden på å støtte og styrke studentens evne til refleksjoner som kan føre til faglig bevissthet, og derigjennom konkrete tiltak og handlinger i studentens egen yrkespraksis.
IKT og læringsstudiene har sitt fokus på studentaktiv undervisning. IKT og Læring 1 og 2 er dermed ikke forelesningsstudier, men studier der læringen skjer via studentenes konkrete arbeid med arbeidskrav, og derigjennom refleksjon over de gitte tema. «Learning by doing» er her helt sentral og de fagansvarlige er ikke forelesere, men tilretteleggere og veiledere.
Undervisningen i IKT og Læring 1 og 2 er altså ikke sentrert rundt forelesninger, men er en kombinasjon av spesielt utviklede arbeidskrav, fagstoff og individuell veiledning av studentenes utkast til besvarelser.
Jeg skal her gjøre et forsøk på å beskrive det å jobbe med arbeidskravene i IKT og Læringsstudiene på samme måte som en gjennomgang av et dataspill. For de som spiller dataspill vil begrepet «Walkthrough» være velkjent.
En Walkthrough er en strategiguide laget av entusiaster for et bestemt dataspill, og som leder spilleren gjennom spillet nivå for nivå. Siden dagens kommersielle spill ofte er ganske komplisert, kan en Walkthrough være et nyttig verktøy for å finne veien gjennom de ulike nivåene.
Et universitetsstudium kan jo også være ganske så kompliserte å finne frem i.
Walkthrough for IKT og Læring 1 og 2
Hvis vi tenker på IKT og Læringsstudiene som et dataspill, så skal studentene løse to oppdrag for hvert enkelt emne som vil være av både teknisk og teoretisk art (både skriftlig notat og teknisk produkt/ praktisk arbeid).
Hvis vi så sier at dette «spillet» har tre nivå – Nybegynner, Veteran og Elite (Som henviser til arbeidsinnsats ikke tekniske forkunnskaper. Forkunnskaper i form av at man enten er lærer/ instruktør/veileder er selvsagt på plass) – kan vi sette opp følgende veiledende retningslinjer:
Nybegynner:
Gå løs på arbeidskravene uten å lese oppgavetekstene særlig nøye eller benytte seg av de generelle veiledningsdokumentene. Ignorering av en eller flere krav oppgitt i oppgavetekstene.
Minimal til ingen selvstendig deltakelse i forumdiskusjoner der dette er relevant.
Liten eller ingen innsats for å søke etter relevante ressurser på Internett, som kan støtte opp under egen besvarelse og det fagstoff som ligger i Canvasrommet.
Bruk av samtaleroboter for å generere hele eller deler av teksten uten å opplyse om dette. Eller bruk av samtalerobot til fullstendig språkvask, slik at teksten ikke lenger er ens egen.
Slurvete oppsatt besvarelse uten skikkelig drøfting og analyse, og mangelfullt oppsatt refleksjonsnotat iht. krav og forventninger stilt i «Retningslinjer for mappevurdering», mangelfullt/ ikke fungerende produkt eller mangelfullt praktisk arbeid, ingen eller svært mangelfull egenrefleksjon og ingen eller mangelfullt/feil oppsatt kildehenvisninger i det skriftlige notatet.
En besvarelse helt fri for eksempler fra studentens egen yrkespraksis og egne faglige refleksjoner (basert på egen yrkespraksis), satt inn i en fagteoretisk sammenheng, og «overakademisk» tekst som ikke viser spor av studenten som fagperson.
Praktiske produkt (multimedia eller spill) er ikke utført i tråd med oppgaveteksten, og er ikke levert i kjørbar stand.
Å utføre et arbeidskrav som nybegynner vil kunne gi karakter fra F til D.
Veteran:
Studenten har lest gjennom både «IKT og Læring – FAQ: generelt, arbeidskrav, eksamen» og «Retningslinjer for mappevurdering».
Studenten leser oppgavetekstene nøye, og har gått gjennom de ulike forelesnings- og fagressursene, herunder de generelle veiledningene (der disse er lagt ut sammen med arbeidskravet).
Studenten har foretatt selvstendige søk etter relevante tilleggsressurser på Internett.
Studenten har deltatt i forumet enten ved å stille konkrete spørsmål eller dele refleksjoner der dette var relevant.
Studentens skriftlige arbeid er ryddig og inneholder gode drøftinger og analyser forankret i relevant faglitteratur og forskning slik en universitetsbesvarelse skal være, og har med et godt oppsatt egenrefleksjonsnotat, iht. «Retningslinjer for mappevurdering».
Studenten viser god evne til å sette egen yrkespraksis og egne faglige refleksjoner (basert på egen yrkespraksis) inn i en fagteoretisk sammenheng. Studenten bruker eksempler fra egen yrkespraksis aktivt for å understreke egne faglige refleksjoner. Studenten som fagperson kommer klart frem gjennom hele teksten.
Der studenten har benyttet samtaleroboter som del av tekstarbeidet, er dette markert og opplyst om. Fullstendig språkvask som endrer teksten fra studentprodusert til samtalerobot-produsert forekommer ikke.
Studenten har kildehenvisninger knyttet til alle sine eksempler og faglige refleksjoner, og disse er i tråd med APA-stilen.
Studenten har lest kildene denne lister opp i kildehenvisningen og har ikke brukt samtalerobot til å generere kilder.
Studentens produkter er klart forankret i egen undervisnings/ instruksjons-praksis, kjørbare og i henhold til oppgaveteksten, så også annet praktisk arbeid definert i arbeidskravene.
Å utføre det enkelte arbeidskrav som veteran vil kunne lande en trygg og solid C.
Elite:
Å ta fatt på arbeidskravene i «Elitemodus» vil si å gjøre det samme som beskrevet over for Veteran, men i tillegg:
Delta aktivt i forumet med egne faglige debattinnlegg der dette er relevant.
Studentens skriftlige arbeider er grundige og har faglig tyngde, med klare eksempler fra egen yrkespraksis og korrekt oppsatte kildehenvisninger som understøtter de erfaringsbaserte vurderingene.
Studentens egenrefleksjoner er konkrete og grundige. Vedkommende refererer, gjerne kritisk, både til fagressursene – engelske som norske – som ligger i Canvas, men gjerne også til annen litteratur som denne selv har funnet, samt egen erfaring som lærer/ instruktør og bruker av digitale medier.
Studentens produkter er utviklet ut over det oppgaveteksten krever, og dennes praktiske arbeid viser både innsikt og engasjement ut over det som kan forventes.
Å utføre arbeidskravene på dette nivået vil kunne gi karakterresultat B – A, avhengig av i hvor stor grad studenten viser meget god vurderingsevne og selvstendighet (B), eller leverer en fremragende prestasjon (herunder produkter og praktisk arbeid) som klart utmerker seg (A).
Epilog
Det mange feiler på i IKT og Læring 1 og 2 er skrivingen av fagtekstene til det enkelte arbeidskrav. Her blir det ofte enten mangelfull analyse og manglende forankring av egne meninger i relevant fagstoff, eller en ordrik tekst med mange kildehenvisninger men helt fri for eksempler og refleksjoner fra egen yrkespraksis.
Arbeidskravene ved IKT og Læring 1 og 2 kan være ganske åpne og det er for å kunne gi mulighet for kandidatene til å vise stor grad av selvstendighet og vurderingsevne, og dermed også gi mulighet for å skille ut A og B-kandidater.
«Retningslinjer for mappevurdering» som er tilgjengelig i samtlige emnerom i Canvas fra studiestart, representerer klare krav og forventninger til studentens skriftlige arbeider. Velger studenten å ikke følge disse, velger denne også vekk muligheten for å oppnå de høyeste karakterene.
