English version of this page

Henrik Tjønn

Stipendiat - Institutt for pedagogikk

E-post henrik.tjonn@iped.uio.no

Telefon +47 22 85 91 04

Rom 256B

Treffetider Etter avtale

Brukernavn

Besøksadresse Sem Sælands vei 7 Helga Engs hus 0371 Oslo

Postadresse Postboks 1092 Blindern 0317 Oslo

Pressebilde Last ned visittkort

Faglige interesser

Begreper og konsepter innenfor sosiokulturelle tilnærminger til læring, herunder dialog, modellering, stilling- og perspektivtaking, diskurs.
Kvalitative metoder
Kunstig intelligens i undervisning og læring

Jeg forsker på bruk av kunstig intelligens for læring og deltar i innovasjonsprosjektet «Læring i algoritmenes tidsalder» (LAT). Prosjektet utforsker hvordan lærere og elever i Asker kommune kan bruke programvare som bygger på kunstig intelligens i undervisningen. Jeg er spesielt interessert i hvordan generativ kunstig intelligens kan fungere som aktør i dialoger med elever og lærere.

Undervisning

Veiledning

Yrkesbakgrunn

2024–d.d.: Stipendiat, Institutt for pedagogikk, Universitetet i Oslo (UiO)
2023 (høst): Rådgiver, IDEA (Innovasjon og digitalisering i utdanning), UiO
2022–2023: Vitenskapelig assistent, Institutt for pedagogikk, UiO
2021–2022: Timelærer i videregående skole, Oslo kommune
2016–2020: Grunnskolelærer med IKT-ansvar, Oslo kommune

Utdanningsbakgrunn

2023: Mastergrad i pedagogikk. Studieretning Kommunikasjon, design og læring, UiO
2016: Mastergrad i skolerettet utdanningsvitenskap med fordypning i norskdidaktikk, Høyskolen i Oslo og Akershus/OsloMet
2015: Grunnskolelærerutdanning, Høyskolen i Oslo og Akershus/OsloMet

Emneord: Pedagogikk, Kunstig intelligens, Digitale læringsomgivelser

Tjønn, Henrik; Ludvigsen, Sten Runar & Mørch, Anders (2026). Exploring variations in teacher modelling and scaffolding through chatbot interactions in middle school classrooms. I Rosé, Carolyn; Gweon, Gahgene; Asterhan, Christa & Keune, Anna (Red.), Proceedings of the 19th International Conference on Computer-Supported Collaborative Learning - CSCL 2026. International Society of the Learning Sciences (ISLS). ISSN 9798990698062. s. 61–69. doi: 10.22318/cscl2026.941552. Fulltekst i vitenarkiv Vis sammendrag
In this paper, we develop new insights into how teachers can model, scaffold and coach students when using tailored chatbots in a school subject. Our interaction analysis, based on a cognitive apprenticeship framework, shows how teachers affirm student statements regarding the chatbot's lack of knowledge structures. We identify a few instances of teacher elaboration on the chatbots' subject-specific knowledge structures during classroom interactions. Teachers mainly provide concrete scaffolding support for the tasks and confirm students' questions and claims about inaccuracies in chatbot outputs. Our analysis also indicates that the balance between modelling and scaffolding depends on how specific sequences in teaching and learning activities are executed.
Tjønn, Henrik; Ludvigsen, Sten Runar & Mørch, Anders (2025). Generative AI in Norwegian Classrooms: Differences in Teaching About, With and Through GAI. I Oshima, Jun; Chen, Bodong; Vogel, Freydis & Järvelä, Sanna (Red.), 18th International Conference on Computer-Supported Collaborative Learning (CSCL) 2025: CSCL Proceedings. International Society of the Learning Sciences (ISLS). ISSN 9798990698048. doi: 10.22318/cscl2025.654541. Fulltekst i vitenarkiv Vis sammendrag
The use of chatbots in classroom teaching presents both challenges and opportunities for students' learning. From a CSCL standpoint, our analysis reveals that many students encounter difficulties in their communication with adapted chatbots, even though the chatbots were designed to support students' work with domain knowledge, in their learning activities. This indicates that teachers need to devote more time and effort to support students' learning processes by balancing the tensions between learning about generative AI and learning with generative AI in various domains. Teachers must carefully consider, select, and remind students about specific lesson aims and relevant content.

Se alle arbeider i NVA

Tjønn, Henrik; Ludvigsen, Sten Runar & Mørch, Anders (2026). Generativ kunstig intelligens i skolen – ulike fag krever ulik tilnærming. Bedre Skole. ISSN 0802-183X. Fulltekst i vitenarkiv
Pierroux, Palmyre & Tjønn, Henrik (2024). Elevtilbakemeldingsverktøy (ET): Pedagogiske prinsipper for design. Fulltekst i vitenarkiv
Tjønn, Henrik; Ludvigsen, Sten Runar & Mørch, Anders (2024). Bruk av KI i grunnskolen − hvordan utforme undervisningsopplegg. Bedre Skole. ISSN 0802-183X. s. 73–78. Fulltekst i vitenarkiv
Tjønn, Henrik & Ræder, Henrik Galligani (2020). Elevmedvirkning i vurderingsarbeid. Bedre Skole. ISSN 0802-183X. 1, s. 21–25. Fulltekst i vitenarkiv
Olsen, Regine; Leidal, Susanne Emilie Unum; Tjønn, Henrik; Sæterhaug, Marianne Kufaas & Christiansen, Helene Aalborg (2023). KD-midler 2022: aktiviteter ved UiO. En kvalitativ undersøkelse høsten 2022. LINK - Universitetet i Oslo. Fulltekst i vitenarkiv