I forskningslitteraturen er det prøvd ulike inngangar til å avgjere korleis ein kan bruke og avgrense KI i lærings- og vurderingsarbeidet. I denne teksten skal vi sjå nærare på nokre slike rammeverk. Desse kan vere til nytte for profesjonsfellesskap som ønskjer å samlast om når GKI bør vere del av lærings- og vurderingsarbeidet, og når det ikkje bør vere det.
Trafikklys-modellar
I eit forsøk på å regulere elevane sin bruk av GKI har det i mange land blitt utarbeidd ei rekke retningslinjer som minner om trafikklys. Desse er meint som illustrasjonar for å tydeleg kommunisere når elevane har lov til å bruke KI og ikkje.
Her er eit døme henta frå NDLA. Liknande versjonar finn du til dømes på Vidar Skogvoll sin blogg læremedKI.no eller Gry Jacobsen sin nettstad.
/ki-kompetanse/trafikklysmodell-ndla.jpg?alt=thumbnail)
VuKI/AIAS
The AI assessment scale (AIAS, på norsk ofte omtala som VuKI, sjå t.d. hos NDLA) har likskapar med trafikklysmodellane, men opererer med fem nivå frå “Ingen KI” til “KI utforsking”. Modellen går noko grundigare inn i kva delar av ein arbeidsprosess KI kan nyttast i og ikkje. Dette er ein av dei modellane som har fått mest merksemd i Noreg til no, særleg gjennom arbeidet til Stine Brynhildsen.
/ki-kompetanse/ai-assessment-scale-2-1-titled-large.png)
Strukturelle framfor diskursive endringar
I artikkelen “Talk is cheap” kritiserer Corbin et al. (2025) desse trafikklys-liknande rammeverka med at dei kommuniserer reglar i staden for gjere naudsynte endringar i sjølve vurderinga. Dei kallar innføring av trafikklys og rammeverk som AIAS for diskursive endringar som motsetnad til strukturelle endringar. Med dette meiner dei at modellar som trafikklys berre formidlar kva som er ønska åtferd, utan at det er nokon måte å sikre at åtferda faktisk vert endra. I staden argumenterer dei for at vi bør gjere strukturelle endringar i vurderingsarbeidet som sikrar gyldigheit (validitet) i kva som vert vurdert. Dei viser til korleis ekte trafikklys vert følgt av strukturelle grep (som lovfesta straffereaksjonar) som i langt større grad sikrar at dei vert etterlevd. Eit rammeverk utan strukturelle endringar hevder dei gir oss ein illusjon av kontroll i vurderingsarbeidet.
Gyldigheit og baklengs planlegging
I artikkelen «How (not) to use the AI Assessment Scale» svarer forfattarane på kritikken av at AIAS berre medfører ei reint diskursiv endring. Dei løfter fram to spørsmål som dei meiner bidrar til strukturelle endringar og sikrar gyldigheit i det som skal vurderast (Perkins et al., 2025a). Vi har formulert om spørsmåla noko til å ta for seg KI spesifikt
- Kva ønsker vi at elevane skal kunne gjere her og no utan KI?
- Korleis ønsker vi at elevane skal kunne nytte KI? (for å til dømes vere yrkes- og studieførebudd)
Forfattarane bak AIAS meiner at dei gjennom å sikre at AIAS er relatert til dei to spørsmåla over, unngår å gå i den reint diskursive fella fordi rammeverket gir lærarar og elevar eit språk å snakke om når KI kan nyttast og gir lærarane støtte til å utvikle gyldig vurderingspraksis (Perkins et al., 2025a). Ved å stille desse to spørsmåla sikrar ein at ein vurderer det ein faktisk ønskjer at elevane skal kunne, og gjer dermed naudsynte endringar av vurderingsmekanismane ved å endre både undervisnings- og vurderingspraksis.
Chase og Galvin (2026) forsøker å foreine perspektiva om diskursive og strukturelle endringar og gyldigheit med AIAS. Dei gjer dette gjennom ein modell som byggjer på prinsippet om alignment (samsvar) mellom det som skal lærast og det som vert vurdert. (Det finst ulike tilnærmingar til alignment. I norsk samanheng har baklengs planlegging (Wiggins & McTighe, 2005) ofte blitt framheva.) Dei tar utgangspunkt i ein modell utvikla av Griffin et al. (2017) og foreslår følgande femstegs-modell (sjå også figuren under):
- Sørg for samsvar mellom læringsmål og arbeid som skal vurderast.
- Sett ord på og og pakk ut kjerna i det som skal lærast (konstrukt).
- Bryt kjerna i det som skal lærast (konstruktet), ned i kompetansar
- Omsett kompetansane om til observerbare indikatorar (indikatorane gjer læringa synleg og mogleg å vurdere)
- Knyt indikatorane til AIAS
/ki-kompetanse/modell-fra-chase-og-galvin-2026.jpg)
Dette er som vi ser eit omfattande arbeid som må gjerast i kvart enkelt fag og kanskje også på tvers av fag for at vi i sum skal sikre at elevane våre når dei samla måla i læreplanverket.
Two-lane approach
Eit døme på ei strukturell tilnærming er Universitetet i Sidney sin “two-lane approach” (to-felts vurdering) (Bridgeman et al., 2024). Her skil ein mellom felt 1 som er kontrollert vurdering av læring og felt 2 som er ukontrollert vurdering for og som læring. Vi gjer merksam på at dette skiljet er laga i og for høgare utdanning. I tabell 2 har vi omsett det til norsk skulekontekst.
| Felt 1 | Felt 2 | |
| Rolla til vurderinga | Vurdering av læring | Vurdering for og som læring |
| Vurderingssikkerheit | Kontrollert / "lukka" | Ukontrollert / "open" |
| GKI si rolle | Den som vurderer, avgjer om bruk av GKI er tillatt eller ikkje. | Den som vurderer, avgjer om bruk av GKI er tillatt eller ikkje. |
| Rasjonale | Vi er sikre på at vi vurderer elevane sitt eige arbeid og kompetanse med/utan hjelpemiddel. Lar læraren styre om GKI er tillat i arbeidet eller ikkje. | Gir høve til å følge, støtte og få innblikk i elevens læringsprosess med og utan hjelpemiddel. Lar elevane få lære å bruke GKI med støtte. |
| Døme | Skriftlege prøver med styrt tilgang til hjelpemiddel; forsvare produkt (eks. skriftleg prøve som bygger på innlevering); fagsamtalar | Skriftlege innleveringar; lage eit produkt, lab-rapport; poster-presentasjon; mappe |
Utgangspunktet er at elevane treng å lære å bruke GKI. I norsk vidaregåande skule vil det i mange tilfelle gjelde for å vere tilstrekkeleg yrkes- og studieførebudd. Det betyr at elevane også må få jobbe i felt 2, støtta av lærarar, og den kompetansen som kjem fram der må vere del av grunnlaget for å kunne vurdere den samla kompetansen til eleven. Samstundes treng vi kontrollerte vurderingar i felt 1 av kunnskapar og ferdigheiter som sikrar at vurderingane vi gjer i felt 2 er gyldige (valide). Ein måte det er foreslått å bruke dette på er å seie at ein må bestå felt 1 for å bestå, men at største del av karaktergrunnlaget vert henta i felt 2 (sjå til dømes BALEAP TELSIG, 2025). Dette kan minne noko om det norske systemet som har kontrollerte eksamenar og der ein stryk i faget om ein ikkje består eksamen. Korleis dette kan overførast til vurdering i mindre deler av eit fag vil måtte variere.
I denne tofelts-tilnærminga er det også mogleg å sjå ei kopling til AIAS. Det vi treng at elevane kan her og no utan hjelpemiddel vert truleg best vert vurdert i felt 1, medan det elevane treng å kunne med hjelpemiddel bør vurderast med hjelpemidla i felt 2 eller gjennom sikre og styrte vurderingssituasjonar i felt 1 (dette krev teknologi vi berre delvis har i norske klasserom i dag, men fleire kommunar vi samarbeider med melder at det truleg kjem på plass betre løysingar i løpet av neste skuleår). Dette resonnerer på mange måtar med det norske systemet med standpunktkarakterar satt av faglærarar som er tett på og der vurdering skal vere ein integrert del av opplæringa.
Denne tilnærminga har heller ikkje gått ukritisert hen. I artikkelen The two-lane road to hell is paved with good intentions skriv Curtis (2025) at sikkerheit i vurdering er eit kontinuum og ikkje ein dikotomi, slik tofelts-løysinga kan gi inntrykk av, og at det finst løysingar mellom dei to felta. Ei innvending her kan vere at slik det norske systemet med standpunkt fungerer, har lærarane såpass tett relasjon til elevane og nærleik til arbeidet deira, at det fort vil bli synleg for oss om ein elev leverer nokon andre sitt arbeid. Såleis er kanskje ikkje kritikken mot tofelts-tilnærminga like treffande i utdanningssystem med tett samarbeid mellom elev og lærar.
Curtis (2025)brukar trafikkreglar som døme, og viser at ein vanskeleg kan forhindre nokon i å køyre for fort, men at vi har system som prøver å fange det opp og det finst konsekvensar. Vi lagar regelen sjølv om vi ikkje kan være heilt sikre på at alle alltid følgjer den, fordi den har verdi og føremål. Forfattaren gjer oss også merksame på at dei fleste sosiale system fungerer ved at folk frivillig vel å følge reglane.
Sveitserost-modellen
Ei tilnærming som har blitt foreslått er å bruke sveitserost-modellen. Den vert nytta til risikohandtering, og har blitt overført til spørsmål om akademisk integritet (Rundle et al., 2020). Modellen seier at ein kan redusere risikoen for kontrakts-juks (at ein set ut arbeid til ein tredjepart) gjennom fire lag: environment, engineering, education og enforcement der laga saman fungerer betre enn eitt aleine. Til dømes kan vi innføre mange tekniske system (engineering) for å hindre juks, men det vil alltids vere mogleg å finne hol for dei som ønsker å jukse. Om ein arbeider med fleire lag samstundes (til dømes også jobbar med kultur og verdiar (environment), opplæring om konsekvensar (education) og sanksjonar (enforcement)), vil ein likevel i sum kunne redusere risikoen for juks.
/ki-kompetanse/illustrasjon-sveitserost.jpg)
I ein podcast snakkar Dawson (Bowen & Fleming, 2024) om korleis ein enkelt vurderingssituasjon alltid vil ha sikkerheitshol, men om ein legg fleire lag med ulike vurderingssituasjonar oppå kvarandre, så vert det samla færre og kanskje ingen hol til slutt (sjå figur). Konklusjonen av ei slik tilnærming er at vi må vurdere det vi er opptatt av på fleire og ulike måtar. Med forskriftsfesta krav til at elevane skal ha hatt høve til å vise kompetanse på fleire og varierte måtar (pplæringsforskrifta § 9-16), verkar det norske systemet igjen godt eigna til ei slik tilnærming.
Stresstest av vurderingsoppgåver
I boka Vurdering som profesjonspraksis foreslår Sandvik (2026) ein stresstest av vurderingssituasjonar som tar utgangspunkt i dei fire kvalitetskriteriene som er utvikla for eksamen: gyldigheit, påliteligheit, rettferd og handterbarheit (Utdanningsdirektoratet, 2024).Tanken er at vi ved å ta føre oss ein og ein indikator på eit systematisk vis kan vurdere om vurderinga vi har planlagt held mål.
Under er ein tabell som samlar spørsmåla Sandvik (2026) foreslår til stresstesten. For eit godt og konkret døme anbefaler vi å sjå side 148-151 i boka hennar.
| Kvalitetskriterium | Stresstest-spørsmål |
|---|---|
| Reliabilitet – er vurderinga påliteleg? |
|
| Validitet – måler oppgåva faktisk kompetanse? |
|
| Handterbarheit – er vurderinga praktisk gjennomførbar? |
|
| Rettferd – kven får fordelar og ulemper når KI er i spel? |
|
Dødelege mutasjonar
Eit lite atterhald til slutt: Alle rammeverka over er enkelt framstilt. Om ein ønskjer å ta dei i bruk anbefaler vi å gå meir i djupna enn vi har gjort her. Referansane i teksten er ein god start. Om ein ikkje set seg inn i dei underliggande prinsippa for rammeverka, risikerer ein å skape dødelege mutasjonar(Brown & Campione, 1996). Å bruke rammeverka krev i mange tilfelle god forståing for dei underliggande prinsippa, elles kan prosedyrane lett degenerere til modifiserte aktivitetar som er ikkje lenger er relaterte til dei rettleiande prinsippa. Da kan vi altså uvitande ha skapt ein potensielt dødeleg mutasjon (les gjerne meir om det her).
Refleksjonsspørsmål
- Er vi samde om kva elevane bør kunne med og utan hjelpemiddel i faget vårt?
- Er vi samde om kva elevane bør kunne med og utan hjelpemiddel som er fagovergripande?
- Er vi samde om kor grensa for juks går i faget vårt?
- Kva må elevane kunne med GKI for å vere yrkes- og studieførebudde? Og kva må dei kunne utan?
- Kan vi nok om KI til å svare godt på spørsmål 1 til 4?
- Kva konsekvensar får det for vurdering viss GKI gjer det uklart kva elevane skal lære?
- Korleis involverer ein elevane i samtalen om kva som er god bruk av GKI?
- Korleis unngår ein at rammeverk for elevane vert lausprat?
- Forstår elevane våre kva vi meiner med gyldig vurdering?
- Kva modellar verkar å vere mest og minst eigna slik det norske vurderingssystemet er utforma i dag?
Kjelder
BALEAP TELSIG. (2025, 27.05.2025). When traffic lights fail: the case for a two-lane approach to assessment. With Danny Liu In TELSIG Podcast. https://www.youtube.com/watch?v=kcHrikB4k1k
Bowen, D., & Fleming, R. (2024, 12.09.24). Assessment and Swiss Cheese - Phill Dawson - Episode 9 of Series 9 In AI in Education. https://aipodcast.education/assessment-and-swiss-cheese-phill-dawson-episode-9-of-series-9
Bridgeman, A., Liu, D., & Weeks, R. (2024). Program level assessment design and the two-lane approach. Retrieved 19.06 from https://educational-innovation.sydney.edu.au/teaching@sydney/program-level-assessment-two-lane/
Brown, A. L., & Campione, J. C. (1996). Psychological Theory and the Design of Innovative Learning Environments: On Procedures, Principles, and Systems. In R. Glaser & L. Schauble (Eds.), Innovations in Learning (1 ed., pp. 289-325). Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203053515-13
Chase, A.-M., & Galvin, K. (2026). Thinking to learn: managing the risks of outsourcing to GenAI. Assessment & Evaluation in Higher Education, 1-20. https://doi.org/10.1080/02602938.2026.2620055
Corbin, T., Dawson, P., & Liu, D. (2025). Talk is cheap: why structural assessment changes are needed for a time of GenAI. Assessment & Evaluation in Higher Education, 50(7), 1087-1097. https://doi.org/10.1080/02602938.2025.2503964
Curtis, G. J. (2025). The two-lane road to hell is paved with good intentions: why an all-or-none approach to generative AI, integrity, and assessment is insupportable. Higher Education Research & Development, 44(8), 2151-2158. https://doi.org/10.1080/07294360.2025.2476516
Furze, L. (2025). Five Core Principles for Assessment and GenAI. Retrieved 23.06.2026 from https://leonfurze.com/2025/08/18/five-principles-for-rethinking-assessment-with-gen-ai/
Moe, M. J., Bårdgård, T. (2025, 8. desember). Bruk KI til å bli en bedre skriver. NDLA. https://ndla.no/nb/r/verktoykassa---for-elever/bruk-ki-til-a-bli-en-bedre-skriver/07c2d6444
Perkins, M., Roe, J., & Furze, L. (2025a). How (not) to use the AI Assessment Scale. Journal of Applied Learning & Teaching, 8. https://doi.org/10.37074/jalt.2025.8.2.15
Perkins, M., Roe, J., & Furze, L. (2025b). Reimagining the Artificial Intelligence Assessment Scale: A refined framework for educational assessment. Journal of University Teaching and Learning Practice, 22(7). https://doi.org/10.53761/rrm4y757
Rundle, K., Curtis, G., Clare, J., & Bretag, T. (2020). Why students choose not to cheat. In (pp. 100-111). Edward Elgar Publishing. https://doi.org/10.4337/9781789903775.00014
Sandvik, L. V. (2026). Vurdering som profesjonspraksis. Fagbokforlaget.
Utdanningsdirektoratet. (2024). Rammeverk for eksamen. Udir.no Retrieved from https://www.udir.no/eksamen-og-prover/eksamen/rammeverk-skriftlig-eksamen-i-lk20-og-lk20s/
Wiggins, G. P., & McTighe, J. (2005). Understanding by design (Expanded 2nd ed.). Association for Supervision and Curriculum Development.
The AI Assessment Scale (AIAS). Now updated: AIAS 2.1 wording - new AIAS Advisor GPT: https://aiassessmentscale.com/