AI dilemmas in teaching

Most students report using AI in their everyday studies. We recommend that, as a teacher, you reflect on how AI should, or should not, be used in your course – preferably in dialogue with the students.

Based on UiO’s four basic rules for artificial intelligence (AI), we have developed a seminar plan on the use of artificial intelligence in studies. The aim is to raise awareness, increase confidence, and encourage reflection on the use of artificial intelligence.

The seminar is intended as inspiration and can be put together in whatever way best suits you and your teaching.

Get in touch with us if you would like suggestions for tailor-made activities for your course!

See our overview page on the use of generative AI in teaching

Traffic light activities

Person som står foran studenter og leser opp en problemstilling
Foto: Thien Quang Le

Vi har satt sammen forslag til konkrete og realistiske caser og problemstillinger, som er testet på førsteårsstudenter (åpen workshop) og masterstudenter ved KULA. Oppgavene kan enkelt tilpasses studienivå, retninger og fagfelt. Hensikten med oppgavene er at studentene skal diskutere ulike scenarioer ved bruk av KI, og kan fungere som "hva hvis – da ville".

I hvilke tilfeller er bruken akseptabel (grønn), i grenseland (gul), og når er det uakseptabelt (rød)? Oppgavene tar utgangspunkt i en handling som enten involverer KI eller annen støtte, og studentene skal reflektere rundt hvorvidt handlingen kan betegnes som grønn, gul eller rød. 

Vi har laget et skjema du kan bruke.

Generelle problemstillinger

  1. Du skal skrive semesteroppgave. Du laster opp pensum og oppgavebeskrivelsen i NotebookLM. Du ber om å få en disposisjon basert på disse.
  2. Du skal forberede deg til seminar. Du laster opp pensum til seminaret og får det oppsummert av GPT UiO.
  3. Du skal bruke begrepet stillasbygging i en oppgave. Du ber KI om hjelp til å definere begrepet før du bruker det i oppgaven din.
  4. Du er usikker på hvordan du skal utforme litteraturlisten i oppgaven din. Du legger kildene inn i GPT UiO og ber den om å sette de opp som en korrekt litteraturliste for deg.
  5. Du vil sitere et tekstutdrag fra pensumboken i en oppgave du skriver. Pensumboken er på engelsk, mens oppgaven er på norsk. Du ber GPT om å oversette tekstutdraget.
  6. Du mangler 400 ord på en oppgave. Du laster opp utkastet og spør GPT om hva du kan legge til for å fylle ordkravet.
  7. Du er usikker på om oppgaven du har skrevet har en god nok struktur. Tanta di jobber som lærer på et universitet, så du ber henne lese oppgaven din og gi råd.
  8. Du har skrevet en oppgave og mangler bare avslutning. Du laster opp oppgaven din og ber KI om å oppsummere den.

Masteroppgavespesifikke problemstillinger

Forslag til PowerPoint.

  1. Du vil sitere et tekstutdrag fra en engelsk artikkel du har lest. Du ber GPT om å oversette utdraget.
  2. Du skal bruke begrepet triangulering i masteroppgaven din. Du ber KI om hjelp til å definere begrepet før du bruker det i oppgaven.​
  3. Etter at du har analysert dataene du har samlet inn ønsker du å dobbeltsjekke om du har oversett noe. Du laster opp dataen i GPT og ber den foreta en egen analyse for å se om denne er i samsvar med egne funn.
  4. Du er usikker på om oppgaven du har skrevet har god nok struktur. Tanta di foreleser på et universitet og du ber henne lese gjennom oppgaven for tips og struktur.
  5. Du er ferdig med oppgaven og mangler bare å skrive avslutningen. Du laster opp oppgaven til GPT og ber KI oppsummere den. 

Seminar structure

  • Suitable for: at least 3 students
  • Study level: all
  • Adaptation: Easy to adapt to needs, available time, and the size of the student group.

The seminar is intended to help raise awareness, stimulate reflection, and start a dialogue about the use of AI. The conversations from the workshop can also form the basis for course-specific guidelines and expectations for the use of AI.

The seminar is framed by the course coordinator/another academic staff member, who introduces it, leads any joint review/discussion, and concludes the seminar. IDEA StudentTeam can also run workshops in your course.

Implementation

The proposed implementation is based on the AI workshop “Unsure about using AI?”, which IDEA and UB ran for first-year students.

Introduction (10 – 15 min):

  • About the workshop: purpose, goals, and starting point.
  • Presentation of learning outcomes
  • Example: After participating in the course, you will be able to explain what it means to use AI as support in your own work.
  • Review of example cases and how they can be solved

Discussion and possible plenary review (30 – 60 min)

  • Group discussions about cases.
  • Recommended group size: 2 – 4
  • The discussion part can either be structured so that students discuss one case at a time before it is discussed in plenary, or you can set it up as a freely structured discussion before doing a final review of selected tasks.

Conclusion (15 – 45 min):

  • Summary of key discussions
  • Any additional resources/offers
  • The conclusion can also be used as a link to further work on guidelines for the use of AI in the course
  • Use the opportunity to give students reflection tasks based on their own discussions