VuKI — underviserens og sensorens bruk av KI

Rammeverket gjelder begge veier. Underviseren tar et bevisst valg om hvilket nivå studentene skal arbeide på — og tar et like bevisst valg om sin egen KI-bruk i vurderingsarbeidet. Vurderingen er og forblir underviserens ansvar.

De fem nivåene — sett fra underviserens og sensorens ståsted

          Nivå 1
          Ingen KI
          Vurdering helt uten KI-støtte
        
Underviser leser, vurderer og gir tilbakemelding uten KI. Viktig der relasjonen til studenten er selve grunnlaget for vurderingen.
Sensorens praksis

            Hele vurderingen er menneskelig — og studenten vet det.
          

          Nivå 2
          KI i planlegging
          KI i utforming av vurderingsoppgaven
        
KI brukes til å lage oppgaver, kriterier og sensorveiledninger. Underviser tar alle faglige og pedagogiske beslutninger.
Sensorens praksis

            KI som sparringspartner i designfasen — kriteriene er underviserens egne.
          

          Nivå 3
          KI underveis
          KI som analytisk støtte i vurderingsprosessen
        
KI identifiserer mønstre på tvers av besvarelser og genererer utkast til tilbakemeldinger. Sensor beholder det faglige skjønnet og justerer alle forslag.
Sensorens praksis

            KI gir første utkast — sensor leser, vurderer og signerer med faglig integritet.
          

          Nivå 4
          KI for fullt
          KI gjennom hele vurderingssyklusen
        
Fra oppgavedesign til mønsteranalyse og individuelle tilbakemeldinger. Underviser orkestrerer og kvalitetssikrer — men mye av det operative gjøres av KI.
Sensorens praksis

            Egner seg ved store studentgrupper og standardiserte oppgavetyper.
          
⚠ Studenten spør: «Har underviseren lest det jeg skrev?»

          Nivå 5
          Utforskende KI
          Eksperimentering med nye vurderingsformer
        
Underviser utforsker nye former for KI-støttet vurdering — adaptive systemer, læringsanalyse eller KI-støttet egenvurdering. Passer i FoU-sammenheng og fagfellesskapet.
Sensorens praksis

            Utvikler ny vurderingspraksis — i samarbeid med studenter og kollegaer.
          

Hva er lov? — mulig vs. tillatt

GDPR og dataklassifisering

Studentbesvarelser er gule data

Klassifisering	Hva kan behandles?	Verktøy
Grønn	Faglige spørsmål, publiserte tekster, inspirasjon	Kommersielle verktøy (kun åpen informasjon)
Gul ⚠	Studentbesvarelser, personopplysninger, tekster med begrenset tilgang	Kun godkjente verktøy med databehandleravtale — Copilot (NTNU-godkjent)
Rød	Sensitive personopplysninger	Spesialiserte programmer
Svart	Strengt fortrolige opplysninger	—

Som tilsatt ved NTNU har du ikke lov — i samsvar med GDPR — å dele data med kommersielle KI-verktøy uten databehandleravtale. Studentbesvarelser er personopplysninger og kan kun behandles i godkjente verktøy.

NTNUs retningslinjer for eksamen og KI →
Utkast til retningslinje for KI-verktøy ved NTNU (på høring) →

EU AI Act — høy risiko

KI i sensur er klassifisert som høyrisiko

KI-systemer brukt til å evaluere læringsutbytte eller sensurere eksamensbesvarelser faller under høyrisikokategorien i AI Act. Det innebærer krav til transparens, menneskelig tilsyn og dokumentasjon.

Studenten har rett til forklaring på hvilken rolle KI har spilt i sensuren av besvarelsen deres (AI Act, art. 86).

Trer i kraft i Norge: august 2026

Eierskap til tekst

Hvem eier studentens besvarelse?

Når en studentbesvarelse lastes opp i et KI-verktøy, kan teksten brukes til trening av modellen — avhengig av verktøyets vilkår. Studenten har opphavsrett til sin egen tekst. Dette er en uavklart problemstilling som krever bevissthet fra underviserens side.

Sjekk alltid vilkårene for det KI-verktøyet du bruker — og informer studenten dersom besvarelsen behandles av KI.

Uansett nivå — fire krav som alltid gjelder

Vurderingen er underviserens ansvar. KI endrer verktøyene, ikke ansvaret.

Vær transparent

Studenten har rett til å vite hvilken rolle KI har spilt i tilbakemeldingen de mottar.

Underviser gir vurderingen

KI kan hjelpe — men karakteren og tilbakemeldingen er alltid underviserens.

Bruk KI til rutineoppgaver

Spar den frigjorte tiden til menneskemøtene — den gode samtalen og relasjonell veiledning.

Studenten skal føle seg sett

Autentisitet og relasjon er like viktig som faglig presisjon (Wemyss, 2025; Alfredo et al., 2024).

Basert på Perkins, Furze, Roe & MacVaugh (2024). The AI Assessment Scale — bearbeidet og oversatt av Stine Brynildsen, HiØ (2024). Last ned VuKI (PDF) →