AI i lärande

Tre löften och tre risker

Löften:

• Tillgänglighet: Lärande när som helst, var som helst.
• Adaptivitet: Innehåll anpassas individuellt.
• Effektivitet: Automatisering av quiz, sammanfattningar och handledning.

Risker:

• Simulerat lärande: AI-dialoger kan ersätta verkligt tänkande.
• Verktygsförtroende utan analys: Kompetensbehov behöver tydlig kartläggning först.
• Ostrukturerat lärande: Utan syfte blir AI en röst bland många.

Från verktyg till väv

AI kan förstärka lärprocessen genom:

• Kompetenskartläggning (till exempel textanalys av dokument)
• Materialdesign (under pedagogisk granskning)
• Genomförande (coachande AI kombinerat med mänsklig reflektion)
• Uppföljning (kombinerad AI- och mänsklig analys)

AI ger kapacitet, men det är mänsklig insikt som ger riktning. För att AI verkligen ska bli en integrerad del av lärandets väv krävs det förtroende, struktur och ansvar.

Fel i kedjan: AI-hallucinationer och systemrisk

Hallucinationer, det vill säga felaktiga men övertygande svar, är vanliga även i avancerade språkmodeller. En granskning i PLOS ONE (2023) visar att GPT-4 kan generera felaktiga referenser i upp till 28 procent av fallen vid faktabaserade uppgifter. Detta skapar en systemrisk när AI-resultat används som underlag för beslut utan granskning.

I AI-drivna lärprocesser kan ett tidigt fel fortplanta sig genom hela kedjan och påverka innehåll, reflektion och uppföljning. Det krävs kvalitetssäkring i varje steg.

Omstrukturering av lärar- och ledarroll

Lärare, chefer och utvecklingsansvariga går från informationsförmedlare till tolkar, dirigenter och etikansvariga. De avgör vad som är relevant, varför det behövs och hur kvalitet ska bedömas i AI-genererat innehåll. Den pedagogiska rollen förstärks snarare än försvagas, men förutsätter ny kompetens och reflekterande arbetsformer.

Yrkesroller i förändring: AI som kollega och kontrollpunkt

AI påverkar alla yrkesroller:

• Automatisering av rutinuppgifter gör att komplexa, kognitivt krävande delar återstår.
• Ökad övervakning via algoritmiska system skapar nya mätpunkter och kontrollkrav.
• Ansvarsroller förskjuts mot granskning av AI-utdata och kvalitetssäkring.

En forskningsöversikt från Cornell Chronicle (2024) visar att AI-övervakning som uppfattas som kontrollerande kan leda till lägre prestation, högre missnöje och ökad personalomsättning – medan tekniken som utvecklingsstöd ger bättre utfall.

Samtidigt visar studier inom Oxford Internet Institute’s AI and the Arts att algoritmiska system kan hämma kreativitet när mänskligt tolkningsutrymme saknas. Det gäller särskilt i roller där improvisation och experimenterande är centralt.

Strategiska riktlinjer för organisationer

För att AI ska fungera som en möjliggörare inom lärande krävs:

• Tydliga mål före teknikval: Vad ska deltagaren faktiskt kunna efteråt?
• Mänsklig reflektion i varje steg: Både före och efter AI-interaktion.
• Datakvalitet, transparens och ansvar: Från input till utvärdering.
• Uppföljning av förståelse: Inte bara aktivitet, utan tillämpning i kontext.

Fördjupning: Att bygga en strategi för AI i lärande

Att använda AI i lärande handlar inte främst om att välja rätt verktyg, utan om att fatta rätt beslut i rätt ordning. Det kräver en strategi som både förankras i organisationens övergripande mål och tar höjd för nya kompetenskrav, etiska ramar och förändrade arbetsroller.

En strategi för AI i lärande bör innehålla följande nivåer:

1. Syfte före system Utgå från vad ni vill uppnå, inte vad tekniken kan göra. Är målet att stärka problemlösningsförmåga, öka repetition eller effektivisera onboarding? Målbilden bör styra teknikanvändningen, inte tvärtom.

2. Mikro- och makronivå i balans AI kan användas både för individanpassning (mikro) och verksamhetsutveckling (makro). En hållbar strategi kopplar det operativa till det organisatoriska – till exempel genom att mäta hur lärresultat stöder långsiktig omställning eller innovation.

3. Tydlig ansvarsfördelning Vem avgör kvalitet i AI-genererat innehåll? Vem analyserar om lärandet faktiskt sker? En strategi bör definiera rollfördelningen mellan teknikansvariga, pedagoger och verksamhetsledare, särskilt i organisationer där gränserna inte är självklara.

4. Reflexiva loopar AI kan föreslå, bearbeta och generera. Men det är människan som måste validera. Bygg in reflektionspunkter i lärprocessen där deltagare och ansvariga får stanna upp, ifrågasätta, testa och iterera, innan innehåll godkänns eller analyser används vidare.

5. Datakvalitet och insyn Moderna AI-system är beroende av input. Därför måste strategi även omfatta datakvalitet, informationsstruktur, GDPR-kompatibilitet och transparens. Dåligt data in ger fel data ut, särskilt i kompetenssammanhang där felaktig analys kan påverka människors utveckling och karriär.

6. Uppföljning bortom aktivitet Att någon interagerat med ett AI-verktyg betyder inte att lärande har skett. En strategisk användning av AI kräver mätpunkter som visar faktisk förståelse, tillämpning och resultat, gärna i kombination med mänsklig feedback, självskattning eller praktiska prov.

Sammanfattning: Tekniken förändrar hur, inte varför

AI är inte en tillfällig trend utan en strukturell kraft som omformar hur vi arbetar, lär och organiserar kunskap. Den kan snabba upp processer, skala innehåll och skapa nya möjligheter, men kräver tydliga ramar, ansvar och förståelse för att skapa verkligt värde.

Samtidigt pågår ett stort antal initiativ i Sverige och internationellt för att definiera AI:s roll i utbildning. Under Almedalsveckan 2025 riktade flera skolledare och forskare skarp kritik mot att skolans AI-användning sker utan nationella riktlinjer. "Vi riskerar att göra fel saker snabbare, snarare än rätt saker bättre", uttryckte en professor i utbildningsvetenskap (skolledaren.se).

Samtidigt driver Norden som region en gemensam agenda för etisk och utbildningsförankrad AI. Flera länder fokuserar nu på AI-kompetens inom både skola, offentlig sektor och näringsliv, med ambitionen att etablera Norden som ett globalt föredöme i ansvarsfull AI-användning.

Organisationer som integrerar AI i sina lärprocesser har nytta av etablerade ramverk för riskhantering. Ett exempel är modellen Three Lines of Defense, där verksamhet, kontrollfunktion och oberoende granskning samverkar för att säkerställa kvalitet och integritet i varje steg.

I detta läge är det avgörande att våga testa, analysera och ta hjälp av personer med kompetens inom både teknik, pedagogik och verksamhetsutveckling. AI är ett verktyg, men hur det används formar framtiden.

Läs fler artiklar på temat AI och lärande: https://erigo.se/sv/artiklar/tagg/ai

Relaterad läsning: https://erigo.se/sv/artiklar/ai-hallbarhet-och-systemskiften-det-nya-kompetenslandskapet

Referenser och källor

• Cornell Chronicle (2024-07-02). More complaints, worse performance when AI monitors work https://news.cornell.edu/stories/2024/07/more-complaints-worse-performance-when-ai-monitors-work

• PLOS ONE (2023). Reliability of AI-generated citations in health sciences https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0289632

• Oxford Internet Institute (2022). AI and the Arts: How Machine Learning is Changing Creative Work https://www.oii.ox.ac.uk/news-events/reports/ai-the-arts

• Jonas Schuett (2023). Three Lines of Defense for AI Governance https://arxiv.org/abs/2212.08364