Jeg tenker ganske mye på dette. Ikke fordi jeg har svaret, men fordi spørsmålet treffer meg fra flere kanter på én gang — som teknolog som jobber med AI til daglig, som far til et barn som nettopp skal begynne på skolen, og som en som husker ganske godt hva det faktisk var skolen lærte meg. Ikke fagstoffet. Noe annet.
Det som skjer nå er ikke som da kalkulatoren kom til mattetimene. Det er ikke som da Wikipedia dukket opp. Det er noe annet — noe som treffer selve kjernen av det vi tror vi holder på med i skolen: å lære å tenke, å lære å skrive, å lære å resonnere. Og plutselig kan en chatbot gjøre store deler av det på sekunder.
Jeg vet ikke hva vi skal gjøre med det. Men jeg tror vi bør begynne med å stille spørsmålene høyt nok til at noen hører dem.
Tallene er ikke overraskende, men de er likevel litt svimlende. KI er ikke på vei inn i norsk skole — den er allerede der, fra femteklassinger i samfunnsfag til masterstudenter som skriver oppgaver. Det er ikke et fremtidig problem. Det er en beskrivelse av i dag.
«Spørsmålet er ikke hvor mye eller lite kunstig intelligens som skal inn i utdanningene, men hvordan vi tilpasser utdanningene til en ny teknologisk hverdag.»
— Forsknings- og høyere utdanningsminister Sigrun Aasland, oktober 2025 [3]Strevet som faktisk var meningen
Ungdomsskolen er der noe interessant skjer — og jeg tenker ofte tilbake på hva skolen egentlig lærte meg i de årene. Ikke fakta og regler. Det jeg husker er noe annet: det å komme på idéen selv.
Å starte på en novelle fra blankt ark. Å analysere en tekst og ikke helt vite hvor man skulle begynne. Å prøve seg frem i matteoppgaver uten å vite om veien var riktig. Det var frustrerende. Og det var poenget. Den type strev — der du ikke vet svaret, og må finne det — er ikke bare en pedagogisk metode. Det er kanskje der kritisk tenkning faktisk vokser frem.
Det store vurderingsproblemmet
Når en elev leverer et essay, hvem har skrevet det egentlig? Det er ikke bare et moralistisk spørsmål om juks — det er et strukturelt problem med hele måten vi vurderer kompetanse på. Norske videregåendelevers bruk av KI-verktøy økte fra 44 prosent i 2023 til 71 prosent i 2024. [6]
Hele 89 prosent av ungdomsskolene rapporterer KI-bruk blant elevene, særlig i norsk, engelsk og samfunnsfag. [1] Altså akkurat de fagene der selvstendig formulering og resonnement tradisjonelt vurderes.
Spørsmålet er ikke om elevene skal lære å bruke KI. Det spørsmålet er allerede avgjort — de bruker det uansett. Spørsmålet er om skolen klarer å designe situasjoner der strevet bevares. Der oppgaven ikke er «skriv et essay», men «argumenter for dette standpunktet i en muntlig diskusjon», eller «forklar løsningen din steg for steg». Oppgaver der snarveien ikke finnes.
Det ungdomsskolen kanskje bør bruke mer tid på, er heller å lære elevene å forstå selve verktøyet: hva er en språkmodell, hvorfor kan den si ting som ikke stemmer med selvsikker tone, hva betyr det at den ikke «vet» noe men predikerer ord? Det er kunnskap som er blitt demokratisk viktig.
Å lære seg å bruke en sag — uten å glemme hva treet er
I videregående begynner noe av det som virkelig interesserer meg. Her er elevene som snart skal ut i arbeidslivet eller velge høyere utdanning. KI-kompetanse er allerede en konkurransefaktor i arbeidsmarkedet — og det vil bare bli tydeligere.
Men — og dette er et viktig men — hva er grunnlaget verktøyene skal bygge på? Har en elev som har brukt KI til å skrive alle sine norskstiler faktisk lært noe om retorikk, argumentasjon og struktur? Eller har de lært å prompte?
Det er ikke det samme. Å forstå strukturen i et argument er én ting. Å kunne be noen lage et argument for deg er noe annet. Begge ferdigheter er nyttige — men den første er grunnlaget den andre hviler på.
Hva VGS kan gjøre
Integrer KI som et eksplisitt læringsverktøy med tydelige rammer. Lær elevene hva modellene er og ikke er. Bruk det til å gå dypere, ikke til å hoppe over grunnlaget.
Hva vi risikerer
At karakterer ikke lenger gjenspeiler kompetanse. At elever eksamineres ut av skolen uten ferdighetene de ser ut til å ha på papiret. Opposisjonen på Stortinget kaller det allerede «KI-juks som dominerer norske klasserom». [4]
En annen ting som slår meg: yrkesfag. Det er faktisk her KI brukes aller mest i videregående. [1] Og det gir mening — fagarbeidere som skal jobbe med konkrete, praktiske oppgaver, har bruk for verktøy som hjelper dem finne løsninger, sjekke dokumentasjon og skrive rapporter effektivt. Der er KI genuint nyttig uten at det undergraver kjernen i faget.
Hva skal dataingeniøren lære nå?
Dataingeniørutdanningen trenger vi. Det er jeg overbevist om. Det er ikke det som er spørsmålet. Spørsmålet er hva den skal inneholde — og kanskje enda viktigere: hva den tør å ta bort.
Ta dataingeniørstudiet som eksempel. I dag handler det om å lære å programmere, forstå algoritmer, bygge systemer, designe databaser og navigere nettverksarkitektur. Det er solide, fundamentale ferdigheter som norske høyskoler og universiteter har undervist i i tiår. [8] Men mye av den faktiske kodingen — jobben en juniorutvikler tradisjonelt ble satt til — kan nå gjøres av AI-assistenter på minutter.
Jeg hørte nylig et foredrag av Arne Styve, underviser ved NTNU Ålesund, som satte ord på noe jeg har gått og tenkt på lenge: det handler ikke bare om å legge til AI. Det handler om å tørre å stille spørsmålet om hva vi faktisk kan ta bort — og hva vi må beholde for at resten skal henge sammen.
Ulike moduser for å løse en oppgave
En tilnærming som virker lovende er å jobbe med samme problem i flere moduser: løs det uten AI, løs det med AI, løs det i en hybrid der du styrer og AI assisterer. Og så: bruk AI til å kvalitetssikre koden din etterpå — ikke ulikt hvordan en erfaren kollega alltid har lest over koden til en annen. Hver modus trener noe ulikt. Og sammen gir de kanskje en bedre ingeniør enn det noen av dem gjør alene.
Grunnkunnskapen er ikke blitt mindre viktig — den er blitt viktigere. Fordi du nå er den som godkjenner og vurderer koden AI-en skriver. Forstår du ikke algoritmer, minnehåndtering og systemdesign, er du blind for feilene. Du kan ikke kvalitetssikre noe du ikke forstår.
Og samtidig: en nyutdannet som ikke kan bruke AI-verktøy produktivt fra dag én, vil slite i et arbeidsmarked der alle andre gjør det. Det er ikke et enten/eller. Det er et «hva slipper vi, og hva holder vi fast i?» Og det spørsmålet har ingen enkel fasit.
Regjeringen satte ned et utvalg høsten 2025, ledet av professor Anders Malthe-Sørenssen fra UiO, som skal levere en NOU innen oktober 2026. [3] Det er bra. Men jeg er spent på om et slikt utvalg klarer å bevege seg fort nok. Teknologien endrer seg raskere enn utvalg og læreplanreformer.
Eksamen og vurdering — det ingen har løst
Antallet studenter tatt for KI-juks ble doblet fra 2024 til 2025. [4b] Men jeg er ikke sikker på at «juks» er det rette ordet lenger. Kanskje er det et symptom på noe annet: at eksamensformen er designet for en annen virkelighet, og at studentene bare gjør det som er rasjonelt innenfor de rammene de har fått.
Hva er det vi egentlig prøver å vurdere? Evne til å huske? Evne til å resonnere? Evne til å løse problemer under press? Evne til å kommunisere og forsvare et valg? Noen av disse er mer truet av KI enn andre. Og kanskje — kanskje — er den siste listen nettopp de egenskapene som faktisk kommer til å telle i arbeidslivet fremover.
Muntlig eksamen, live-koding der studenten må forklare hva de gjør og hvorfor, prosessbasert vurdering, prosjekter der AI-bruk er eksplisitt og dokumentert heller enn forbudt og skjult. Det finnes veier. De er dyrere og mer tidkrevende. Men kanskje er det prisen for at en utdanning fortsatt skal bety noe.
Spørsmålene jeg sitter igjen med
Gjennom alle disse nivåene er det én rød tråd jeg ikke klarer å slippe: vi har ikke løst spørsmålet om hva vi faktisk vil at utdanning skal gjøre.
Er det å lære konkret fagkunnskap? Er det å bygge evnen til å lære? Er det å sosialisere inn i en arbeidsstyrke? Er det å forme kritisk tenkende borgere? Svaret på det spørsmålet endrer alt om hva KI betyr for skolen.
Og kanskje er det nettopp det som er poenget. Ikke at noen har svaret — verken politikerne, utvalget som skal levere NOU i høst, lærerne, studentene, eller jeg. Heller ikke AI, selv om den kan virke overbevisende trygg i tonen når du spør.
Problemene vi nå ser tydeligere — med vurdering, juks, relevans og likhet — er ikke nye. KI har bare gjort dem synlige på en måte vi ikke kan se bort fra lenger. Det er ubehagelig. Men det er kanskje en nødvendig ubehageliggjøring.
Her er noen av spørsmålene jeg ikke finner svar på:
Hva slags eksamen måler det vi faktisk ønsker å måle — og hva måler bare evnen til å sitte rolig i to timer uten internett? Er skriftlig hjemmeeksamen overhodet en fornuftig eksamensform lenger, eller holder vi fast i den av vane? Hvordan ser en god innlevering ut når AI er lov å bruke — og hvordan vet vi at karakteren speiler studenten og ikke modellen?
Og for ingeniørutdanningene spesielt: hvilke egenskaper og ferdigheter vil en dataingeniør faktisk trenge om fem år? Dyp systemforståelse og evne til å se når noe er galt? Evnen til å kommunisere presist nok til å samarbeide godt med AI? Kritisk sans til å stille de rette spørsmålene — ikke bare akseptere de raske svarene? Kanskje er det nettopp disse egenskapene — de som aldri var enkle å pugge inn til eksamen — som nå blir viktigere enn noen gang.
Og barneskolen. Hva skjer med en generasjon som aldri har kjent på følelsen av å sitte fast med noe vanskelig — og arbeide seg gjennom det alene? Vi vet ikke. Ingen vet. Det er kanskje det som er mest urovekkende.
Jeg vet ikke hva den rette løsningen er. Jeg tror ikke noen gjør det ennå. Men jeg er ganske sikker på at vi ikke kommer dit ved å late som ingenting har endret seg — og heller ikke ved å kaste alt over bord i frykt for det nye.
Kanskje er det beste vi kan gjøre, akkurat nå, å stille spørsmålene grundig nok. Og være ærlig om at svarene ikke er klare.