Introduksjon
Det er ingen nyhet at internett og sosiale medier preger hverdagen vår mer og mer, og spesielt hos barn og unge. Internett generelt, og sosiale medier spesielt, gjør det mulig å spre informasjon raskere, enklere og billigere enn tidligere(Aalen & Iversen, 2021, s.139). Dette skredet av informasjon, sann og usann, kan være overveldende for små hoder å områ seg i. Veksten av Kunstlig inntelligens (KI) i verden har heller ikke gjort denne sorteringsprosessen noe enklere. Vi som lærere får derfor et ekstra ansvar for å sette oss inn i det og hjelpe dem med å orientere seg i dette nye universet. Dette inkluderer å undervise om hva KI er og IKKE er, og oppfordre til kritisk tenkning og selvstendighet.
Vi har valgt å ta for oss noen sentrale utfordringer og muligheter med bruk av KI i klasserommet. Vi har sett på muligheter på bruk av KI som et hjelpemiddel for individualisering av opplæring og et programmeringsverktøy for motivasjonsøkende “spillifisering” av undervisningen.Vi så oss også nødt til å snakke litt om KIs tendens til feilinformasjon.
Feilaktig informasjon og skjevhet
Kunstig intelligens har med maskinlæring og automatisert databehandling å gjere og blir vanlegvis forstått som evna ein maskin har til rasjonell oppgåveløysing (Bøhn, 2022, s. 74. I Sørhaug, 2025, s. 47)
En sentral utfordring knyttet til bruk av KI er skjevhet i fremstillingen av informasjon og KI-hallusinasjoner. Når et algoritmisk system genererer informasjon som virker plausibel, men som faktisk er unøyaktig eller misvisende, kaller informatikere det en KI-hallusinasjon(Choi & Mei, 2025). Dette fenomenet oppstår når et system ikke forstår spørsmålet eller informasjonen det blir presentert for. Hallusinasjoner oppstår ofte når modellen fyller ut hull basert på lignende kontekster fra treningsdataene, eller når den er bygget med partiske eller ufullstendige treningsdata(Choi & Mei, 2025).Dette fører til feilaktige gjetninger. Skjevheten som kan oppstå i informasjonen KI-program legger frem kommer oftest av skjevhet som allerede finnes i treningsdataene som programmet er lært opp med(NIST, 2022). Noe av dette kommer av kommersialiseringen av KI. Men utviklinga i retning av å heile tida skulle skape maksimal profitt, har øydelagt pressa som arena for offentlegheita. Det å tene pengar blir viktigare enn å informere om viktige saker og legge forholda til rette for djupare debattar(Scwebs, 2022). Kommersielle AI-systemer trenes ofte på store, proprietære datasett som er hentet fra nettet eller kjøpt fra data-meglere. Fordi det er dyrt å samle inn mangfoldige data av høy kvalitet, kan selskaper prioritere billige, storskala datakilder – som har en tendens til å overrepresentere visse kulturer, språk eller synspunkter(NIST, 2022). Noe kommer også av menneskelige kognitive skjevheter og større systematiske skjevheter i samfunnet.
Etter hvert som elever i større grad benytter seg av KI-verktøy i skolearbeidet, blir det avgjørende at de utvikler digital dømmekraft. Digital dømmekraften handler om evnen til å forstå og vurdere digitale medier ut fra juridiske, etiske og sosiale perspektiver ved bruk av digitale verktøy og medier (Bergsjø, 2022, s.137).Som lærere har vi et ansvar for å støtte elvens utvikling av kritisk tenkning, spesielt med tanke på kildekritikk og informasjonsvurdering, og den digitale dømmekraften er en del av dette. Skeiv fremstilling av informasjon i digitale verktøy og sosiale medier kan forsterke eksisterende fordommer og føre til spredning av feilinformasjon. Derfor må elever læres opp til å stille spørsmål som: Hvem står bak informasjonen? Hvilken kilde er blitt brukt? Og hvilken intensjon kan ligge bak innholdet? Ved å gjøre elevene bevisste på slike problemstillinger, gir vi dem verktøyene de trenger for å navigere seg rundt feilinformasjon som kan forekomme. Å trene elevene i å bruke kritisk tenkning er derfor ikke bare en del av skolens mandat, men også en forutsetning for livsmestring i det digitale samfunnet.
Individualisering av opplæring
KI-systemer kan justere innhold, tempo, format og tilbakemeldinger basert på en enkeltelevs prestasjoner, og dermed fungere som et hjelpemiddel for tilrettelegging av individuell opplæring. Platformene Dreambox og Smart Sparrow er eksempler på programmer som analyserer elevenes svar i sanntid for å tilpasse undervisningen slik at hver elev kan mestre faglig innhold i sitt eget tempo. Det er også forsket mye på bruk av KI inn mot elever med lærevansker som dysleksi. Paglialunga & Melogno (2025) analyserte og sammenlignet elleve forskjellige studier om bruk av KI for elever med lærevansker, hvorav seks av dem handlet om dysleksi, og fant at alle studiene hadde positive resultater. Hussein, Hussein & Al-Handawi (2025) sin studie var rettet mot KI og spesialpedagogikk. Funnene deres tyder på at AI-drevne teknologier forbedrer elevenes akademiske prestasjoner, kommunikasjonsferdigheter, emosjonsregulering og fysiske mobilitet betydelig ved å tilby skreddersydde tiltak som imøtekommer individuelle behov. KI kan også oversette faglig innhold til formater som fungerer bedre for elever med hørsel- eller synshemming, som lyd, tegnspråk og lignende. Alkahtani(2024) fann at KI-verktøy som automatisk talegjennkjenning og lignende kan forbedre kommunikasjon, læring, inkludering og selvstendighet for elever med hørselshemming. Yang & Taele (2025) sin artikkel presenterer Audemy, en KI-drevet audiobasert læringsplattform designet for å gi personlige, tilgjengelige og engasjerende læringsopplevelser for elever med synshemming. KI kan bidra med utalleøvelser, ordforråd-repetisjon og formative tilbakemeldinger i særskilt språkopplæring og undervisning for barn med annet morsmål enn norsk eller engelsk. Wiboolysarin et.al(2025) sin litteraturgjennomgang undersøker effekten av bruk av chatboter på tvers av sentrale språkferdigheter, inkludert tale, skriving, lesing, lytting, grammatikk og vokabular, og resultatene er i stor grad positive.
Spillifisert undervisning
KI kan bidra til å styrke undervisningen ved å støtte spillbasert læring, også kjent som «gamify». Dette innebærer å integrere spillemekanismer i undervisningen for å øke elevenes motivasjon og engasjement. I et forskningsprosjekt med 292 elever ble det gjennomført et forsøk der elevene fikk tilgang til matematikkspill på Nintendo DS, som de kunne bruke på fritiden (Jåtten, 2011). Før forsøket gjennomførte elevene en matematikkprøve for å kartlegge deres ferdighetsnivå. Etter noen uker med tilgang til spillet, tok de den samme prøven på nytt. Resultatene visste en tydelig forbedring i hoderegning, særlig blant elever med svakere utgangspunkt, og både jenter og gutter viste tilnærmet lik progresjon (Jåtten, 2011).
Selv om forskningsprosjektet fra 2009 (Jåtten, 2011) viste lovende resultater for bruk av spillbasert læring, har den teknologiske utviklingen siden den gang vært betydelig. I dag har lærere tilgang til et bredt spekter av fagspesifikke apper og digitale læremidler. Å «gamifisere» undervisningen kan bidra til økt motivasjon, engasjement og mestringsfølelse hos elevene. Når KI kombineres med faglige apper åpner det adaptive læringsverktøy som tilpasser vanskelighetsgrad og innhold til den enkelte elevs nivå. Derfor kan KI-genererte fagspill være et verdifullt supplement i skolen, både som motivasjonsfaktor og som verktøy for dybdelæring.
Kilder
Aalen I., et.al (2021). Del 3: Skala. I Aalen I. (red.) Sosiale medier (2.utg. s.136-167). Fagbokforlaget.
Alkahtani B. N. (2024). The Impact of Artificial Intelligence on Quality of Life for Deaf and Hard of Hearing Students. American annals of the deaf, 169(4), 329–347. https://doi.org/10.1353/aad.2024.a946587
Bergsjø L.O. (2022), Digitalt medborgerskap. I Nilsen H.F (red.), Myndig medborgerskap: Demokrati i lærerutdanningen (s.135-154). Universitetsforlaget.
Choi A. & Mei K.X.(2025, 21. mars). What are AI hallucinations? Why Ai sometimes make things up. The conversations. https://theconversation.com/what-are-ai-hallucinations-why-ais-sometimes-make-things-up-242896
Hussein, E., Hussein, M., & Al-Hendawi, M. (2025). Investigation into the Applications of Artificial Intelligence (AI) in Special Education: A Literature Review. Social Sciences, 14(5), 288. https://doi.org/10.3390/socsci14050288
Jåtten, E. (2011, 23. februar). Spillbasert læring- Håndholte spillkonsoller i skolen. Utdanninskforskning.no.https://utdanningsforskning.no/artikler/2011/spillbasert-laring—handholdte-spillkonsoller-i-skolen/
NIST(2022, 16.mars). There’s More to AI Bias Than Biased Data, NIST Report Highlights. https://www.nist.gov/news-events/news/2022/03/theres-more-ai-bias-biased-data-nist-report-highlights
Paglialunga, A., & Melogno, S. (2025). The Effectiveness of Artificial Intelligence-Based Interventions for Students with Learning Disabilities: A Systematic Review. Brain sciences, 15(8), 806. https://doi.org/10.3390/brainsci15080806
Schwebs T.(2022). Media i samfunnet. I Shwebs T. (red.) Media i samfunnet (8.utg. s.291-331). Samlaget.
Sørhaug J.O. (2025). Kap. 2: Samskriving i digitale og kunstig intelligente miljø. I Sørhaug J.O., Samskriving i skolen – med og uten kunstig intelligens(s. 43-71). Det norske samlaget.
Wiboolyasarin W., Wiboolyasarin K., Tiranant P., Jinowat N. & Boonyakitanont P.(2025). AI-driven chatbots in second language education: A systematic review of their efficacy and pedagogical implications, I Ampersand, Volume 14, 100224, ISSN 2215-0390, https://doi.org/10.1016/j.amper.2025.100224.
Yang, C., & Taele, P. (2025). AI for Accessible Education: Personalized Audio-Based Learning for Blind Students. ArXiv, abs/2504.17117.