Dette er en valgfri modul i studieprogrammet universitetspedagogikk.
Hva innebærer generativ kunstig intelligens for veilederrollen på bachelor-, master- og doktorgradsnivå?
Generativ kunstig intelligens er i ferd med å bli en del av studenters og ansattes akademiske arbeid. Dette reiser nye spørsmål for veiledere: Hvordan kan vi støtte studenters faglige utvikling og selvstendighet når KI-verktøy kan inngå i arbeidet? Hvordan påvirker KI veiledning, vurdering og evaluering av akademisk arbeid? Hvordan kan vi snakke med studenter om ansvarlig, transparent og faglig relevant bruk av KI?
I denne modulen utforsker vi slike spørsmål gjennom korte faglige innledninger, diskusjon, erfaringsdeling og praktisk utprøving.
Modulbeskrivelse
KI-prateroboter kan brukes til idéutvikling, strukturering, språklig bearbeiding, tilbakemelding og utforsking av faglige spørsmål. Samtidig kan de produsere feil, forenklinger og tekst som virker mer faglig solid enn den er. Dette gjør det viktig å utvikle dømmekraft og felles språk for hvordan KI kan brukes i akademisk arbeid.
Modulen tar utgangspunkt i veiledningssituasjoner i høyere utdanning, men inkluderer også spørsmål om vurdering og evaluering. Vi undersøker hvordan generativ KI kan påvirke veilederrollen, veiledningsrelasjonen og studenters arbeid med tekst, prosjektutvikling og faglig refleksjon, samt hvordan faglig kvalitet, progresjon og selvstendighet kan vurderes og evalueres når KI inngår i arbeidet.
Gjennom tre nettbaserte samlinger arbeider deltakerne med etiske, pedagogiske og praktiske spørsmål knyttet til KI i veiledning. Målet er ikke å gi ferdige svar, men å utvikle et bedre grunnlag for å gjøre reflekterte valg i egen praksis.
Deltakerne inviteres til å dele erfaringer, spørsmål og eksempler fra egen arbeidshverdag. Noen av disse kan inngå i en enkel felles ressursbase i Canvas.
Vi ønsker også å utvikle forskningsbasert kunnskap om erfaringer med å involvere KI i arbeidshverdagen i høyere utdanning. Som kursdeltaker kan du derfor bli spurt om å delta i et forskningsprosjekt. Deltakelse i forskning er frivillig og behandles separat fra deltakelse i modulen.
Nøkkelbegrep
- Generativ kunstig intelligens i akademisk veiledning
- Akademisk dømmekraft, vurdering og evaluering
- Faglig integritet
- Digital transparens og ansvarlig KI-bruk
- Etiske og pedagogiske problemstillinger i veiledning
Læringsutbytte
Etter fullført modul skal deltakeren ha følgende læringsutbytte:
Kunnskap
Deltakeren har avansert kunnskap om:
- aktuelle problemstillinger knyttet til bruk av generativ KI i akademisk veiledning, vurdering og evaluering
- hvordan KI kan påvirke studenters arbeid med tekst, prosjektutvikling og faglig refleksjon
- sentrale begrep som akademisk dømmekraft, evaluering, faglig integritet, ansvar og digital transparens
Ferdigheter
Deltakeren kan:
- reflektere over hvordan generativ KI kan inngå i egne veiledningssituasjoner
- prøve ut og vurdere enkle KI-anvendelser med relevans for veiledning og faglig arbeid
- formulere spørsmål, oppgaver, vurderingsformer eller veiledningsgrep som støtter kritisk og ansvarlig KI-bruk
Generell kompetanse
Deltakeren kan:
- identifisere og drøfte etiske og faglige dilemmaer knyttet til KI i veiledning, vurdering og evaluering
- bidra til samtaler i eget fagmiljø om ansvarlig og transparent bruk av KI
- videreutvikle egen veiledningspraksis gjennom refleksjon og erfaringsdeling
Læringsaktiviteter
Modulen består av tre nettbaserte samlinger à tre timer, samt noe forberedelsesarbeid mellom samlingene. Informasjon, lenker, litteratur og læringsressurser finnes på læringsplattformen Canvas, i rommet FD48 Veilederen, studenten og generativ kunstig intelligens.
Arbeidsformene i modulen omfatter:
- korte faglige innledninger
- diskusjon og erfaringsdeling
- arbeid med case fra veiledningssituasjoner
- enkel praktisk utprøving av KI-verktøy
- kort refleksjonsarbeid knyttet til egen praksis
Samlinger
Samling 1: 06.11.26, kl. 09:00–12:00
Tema: Etikk og ansvar i veiledningsrelasjonen
Forarbeid:
Skriv en kort casebeskrivelse, gjerne 5–10 linjer, knyttet til en etisk problemstilling du har opplevd eller kan se for deg i en veiledningssituasjon der generativ KI er involvert.
Casen kan for eksempel handle om studenters bruk av KI i tekstutvikling, spørsmål om selvstendighet, veileders ansvar eller hva som bør dokumenteres og synliggjøres.
Samling 2: 20.11.26, kl. 09:00–12:00
Tema: Veilederrollen i møte med generativ KI
Forarbeid:
Velg én artikkel eller ressurs fra anbefalt litteratur, eller en egen ressurs som er relevant for veilederrollen og KI. Noter deg ett spørsmål eller én problemstilling du ønsker å diskutere på samlingen.
Du kan gjerne bruke en KI-praterobot som sparringspartner i forberedelsen, men dette er ikke et krav.
Samling 3: 04.12.26, kl. 09:00–12:00
Tema: Akademisk dømmekraft, evaluering, transparens og videreutvikling av praksis
Forarbeid:
Velg ett konkret eksempel fra egen praksis der KI kan være relevant, for eksempel en veiledningssamtale, en oppgaveformulering, en tekstrespons, en vurderingssituasjon eller en evaluering av faglig arbeid eller læringsprosess.
Forbered en kort refleksjon over:
- hva KI eventuelt kan bidra med i situasjonen
- hvilke utfordringer eller dilemmaer som kan oppstå
- hvordan bruken kan gjøres transparent og faglig ansvarlig
Vurdering
Læringsutbyttet vurderes gjennom en kort læringsmappe. Deltakerne leverer ett selvvalgt element fra læringsaktivitetene i Canvas, sammen med en kort refleksjon som knytter elementet til modulens temaer.
Elementet kan for eksempel være:
- en bearbeidet casebeskrivelse
- en refleksjon over egen veiledningspraksis
- en enkel utprøving av KI i en relevant faglig eller pedagogisk situasjon
- et forslag til spørsmål, oppgave eller veiledningsgrep
Vurderingsformen er bestått/ikke bestått.
Organisering av modulen
- 3 nettbaserte samlinger à 3 timer
- Forberedelse til samlingene
- Enkel praktisk utprøving mellom samlingene
- Individuelt refleksjonsarbeid og erfaringsdeling
- Læringsplattform: Canvas
- Sted: Zoom
Anbefalt litteratur
Litteraturen er anbefalt, og deltakerne velger et begrenset utvalg med relevans for egne interesser og egen veiledningspraksis.
Aleman, E., Martínez, R., Dilek, M. et al. (2025). Directions for navigating critical AI literacy in teacher education. Journal of Computing in Higher Education, 37, 1460–1488. https://doi.org/10.1007/s12528-025-09471-3
Bearman, M., Ryan, J., & Ajjawi, R. (2023). Discourses of artificial intelligence in higher education: A critical literature review. Higher Education, 86, 369–385. https://doi.org/10.1007/s10734-022-00937-2
Bearman, M., Tai, J., Dawson, P., Boud, D., & Ajjawi, R. (2024). Developing evaluative judgement for a time of generative artificial intelligence. Assessment & Evaluation in Higher Education, 49(6), 893–905. https://doi.org/10.1080/02602938.2024.2335321
Cotton, D. R. E., Cotton, P. A., & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239.
Dilek, M., Baran, E., & Aleman, E. (2025). AI Literacy in Teacher Education: Empowering Educators Through Critical Co-Discovery. Journal of Teacher Education, 76(3), 294–311. https://doi.org/10.1177/00224871251325083
Sperling, K., Stenberg, C.-J., McGrath, C., Åkerfeldt, A., Heintz, F., & Stenliden, L. (2024). In search of artificial intelligence literacy in teacher education: A scoping review. Computers and Education Open, 6, 100169. https://doi.org/10.1016/j.caeo.2024.100169
Omodan, B. I. (2025). Redefining the role of supervisors in the era of artificial intelligence: Implications for hybrid postgraduate research governance. Cogent Education, 12(1).
