Hvordan språkmodeller forandrer utdanning i Norge

🤖 Artikkelen er utarbeidet ved hjelp av kunstig intelligens (ChatGPT) og kan inneholde feil.

De siste årene har språkmodeller – store, generative systemer innen kunstig intelligens (KI) som kan forstå og produsere menneskelig språk – gjort sitt inntog i norsk skole og høyere utdanning. Etter at ChatGPT ble allment tilgjengelig på norsk i 2022, har bruken økt raskt. Offentlige utredninger beskriver hvordan generativ kunstig intelligens kom brått inn i skolesektoren og hvorfor både pedagogikken og vurderingspraksis må tilpasses en digital virkelighet, samtidig som personvern og kvalitet må ivaretas (NOU 2024:20). Denne artikkelen viser hvordan språkmodeller allerede påvirker norsk utdanning, hvilke gevinster de gir – og hvilke utfordringer vi må håndtere. Nøkkelordet er språkmodeller utdanning.

Hva er språkmodeller – og hvorfor bryr vi oss?

Språkmodeller er en type kunstig intelligens (AI verktøy Norge) som trenes på svært store tekstmengder for å lære mønstre i språk. De kan skrive, oversette, oppsummere, svare på spørsmål og tilpasse forklaringer til nivået ditt. En fersk studie publisert på Utdanningsforskning.no undersøker hvordan GPT-4 mestrer norske eksamens- og prøvesettinger i flere fag og scenarioer; resultatene peker på høy treffsikkerhet i mange oppgaver, men også tydelige begrensninger som gjør at menneskelig kvalitetssikring er nødvendig (Utdanningsforskning.no – GPT-4 i norske eksamener).

I høyere utdanning beskrives generativ kunstig intelligens og store språkmodeller som potensielt effektive støtteverktøy for studenter og forskere – når de brukes riktig og med god veiledning (Tannlegetidende – Generativ KI og store språkmodeller i høyere utdanning / PDF). Poenget er ikke at kunstig intelligens «vet alt», men at den kan være en rask medforfatter, oversetter og idéskaper – så lenge kildekritikken sitter.

Språkmodeller som medstudent og «privatlærer»

Språkmodeller brukes allerede i universitetsundervisning som støtte til oppsummering av fagstoff, idémyldring og formuleringstrening. Et NTNU-eksempel omtalt av forskningsmagasinet Gemini viser hvordan forelesere eksperimenterer med å bruke ChatGPT til å gjøre historiefaget mer tilgjengelig, samtidig som studentene trenes i å avsløre feil og dokumentere kilder (Gemini – undervisning med ChatGPT). KI fungerer som en «lærer du kan ta med hjem», og demokratisk tilgang til kunnskap blir et mål i seg selv, noe som også er en del av debatten om AI og demokrati.

Språkmodeller i grunnskolen: løft eller skjevdeling?

I grunnopplæringen er bildet mer sammensatt. En omfattende kartlegging på Utdanningsforskning.no beskriver at mange lærere fortsatt mangler tydelige føringer og opplæring i bruk av kunstig intelligens i skriveopplæringen, samtidig som interessen blant elever er stor. Funnene peker på at godt design (spørsmål som utfordrer, nivåtilpasning) og lærerens veiledning er avgjørende for læringsutbytte og for å unngå «copy-paste-bruk» (Utdanningsforskning.no – KI i skriveopplæringen). Kort sagt: språkmodeller kan styrke de som allerede mestrer skriving godt, men kan også skape skjevheter hvis elever ikke får støtte i kritisk tenkning og egen revisjon.

Forskning, læringsanalyse og nye verktøy

På tvers av fag peker flere miljøer på at kunstig intelligens kan gi rask tilgang til kilder, hjelpe til med struktur på tekst, og støtte lesing/skriving for elever med ulike behov. Samtidig aktualiserer ChatGPT og GPT-4 diskusjonen om læringsanalyse – hvordan digitale spor kan brukes på en pedagogisk og etisk forsvarlig måte (Utdanningsforskning.no – Læringsanalyse). I parallell ser vi lanseringer av nye funksjoner fra store aktører (for eksempel veiledet læring i KI-assistenter), som øker tempoet i implementeringen (TechCrunch – Guided Learning i Gemini).

Risiko: faktafeil, personvern og avhengighet

Med mulighetene følger risiko. Språkmodeller kan «hallusinere» – altså presentere plausible, men gale påstander. Elever må derfor trenes i kildekritikk og verifisering. Det krever også gode personvernløsninger. Norske fagmyndigheter påpeker at generativ kunstig intelligens og store språkmodeller fortsatt er et umodent område med usikkerhet rundt risikoer, datakvalitet og etterlevelse (Helsedirektoratet – risiko ved store språkmodeller). I skolen betyr dette: tydelige retningslinjer, bruk av sikre plattformer, og lokal kompetanse til å vurdere kvaliteten på KI-svar, slik vi også ser i AI i helsesektoren.

Styring og politikk: ansvarlig innovasjon

Nasjonalt rammeverk er i utvikling. NOU 2024:20 drøfter digitalisering i skolen og behovet for balanserte tiltak (NOU 2024:20), mens kunnskapsgrunnlag fra Stortinget oppsummerer forskning på muligheter og utfordringer i skolen (Stortinget – Digitalisering i skolen (notat)). Fra et bredere samfunnsperspektiv viser erfaringer fra 2024-valgåret at kunstig intelligens kan forsterke informasjonsstrømmer og bør reguleres med krav til åpenhet og merking – innsikt som også er relevant for utdanning og medborgerskap (Teknologirådet – KI i supervalgåret 2024).

Hva bør skolene gjøre nå?

• Bygg kompetanse: Gi lærere tid og kurs i praktisk, etisk bruk av kunstig intelligens – med vekt på kildekritikk og vurdering.
• Design for læring: Bruk KI-støtte som stiller oppfølgingsspørsmål og ber om begrunnelser – ikke bare leverer svar.
• Trygge rammer: Velg løsninger med gode personvernmekanismer og tydelige dataavtaler.
• Lik tilgang: Sørg for at alle elever får tilgang til sikre verktøy – ikke bare de ressurssterke miljøene.
• Åpenhet: Vær tydelig overfor elever og foresatte om hvordan KI brukes i undervisning og vurdering.

Avslutning

Språkmodeller er kommet for å bli i norsk utdanning. Riktig brukt kan de gjøre undervisning mer tilpasset, inkluderende og motiverende. Samtidig må vi håndtere risikoene: faktafeil, skjevheter og personvern. Med solid lærerkompetanse, sikre løsninger og tydelige spilleregler kan språkmodeller utdanning bli en reell styrke for norsk skole – ikke en snarvei. Samtidig må vi følge med på AI trender globalt 2025.

Kilder

• NOU 2024:20 – Det digitale (i) livet. Balansert oppvekst i skjermenes tid
• Utdanningsforskning.no – GPT-4 i norske eksamener
• Utdanningsforskning.no – KI i skriveopplæringen
• Tannlegetidende – Generativ KI og store språkmodeller i høyere utdanning (PDF)
• Gemini – Undervisning med ChatGPT (NTNU-eksempel)
• Stortinget – Digitalisering i skolen (utredningsnotat)
• Teknologirådet – KI i supervalgåret 2024 (policy-brief)
• Helsedirektoratet – Risiko ved store språkmodeller