Sök

Andra söktjänster

Kurser och program Kursplaner Välkomstbrev Personal Lediga jobb
Förbud att dricka vattnet på campus Östersund
Visa alla driftmeddelanden

Examination & bedömning

Examinera i en tid av AI, använd podd som examination, effektivisera bedömningsprocessen...

Jag vill...

  • ...skapa examinationer som fungerar även när studenter använder AI
  • ...ge bättre återkoppling utan att lägga mer tid
  • ...variera hur studenter visar sina kunskaper

Jag vill skapa examinationer som fungerar även när studenter använder AI

Testa detta

Låt studenterna arbeta med autentiska fall, lokala kontexter eller uppgifter som kräver att de motiverar och redovisar sina resonemang. Uppgifter som bygger på analys, tillämpning och flera steg i arbetsprocessen ger dig bättre underlag för bedömning än uppgifter där fokus ligger på att återge fakta.

Erfarenheter från HEaD

Projektet Resiliens av examinationer mot AI verktyg undersökte hur väl generativ AI kan lösa olika typer av examinationsuppgifter och vilka typer av examinationer som är mer eller mindre känsliga för AI-användning. Resultaten visar att AI ofta klarar uppgifter som testar faktakunskaper, begreppsförståelse och etablerade arbetsmetoder, men har betydligt svårare för uppgifter som kräver tillämpning i autentiska sammanhang, analys av specifika situationer, praktiskt arbete eller kombination av flera kunskapsområden.

Projektet visar också att fokus bör flyttas från att försöka förhindra AI-användning till att utforma examinationer som kräver studentens egen förståelse, problemlösning och ämneskunskap. Samtidigt framkommer behovet av tydliga riktlinjer för AI-användning och dialog med studenter om akademisk integritet.

Kontakt: Irida Shallari, Mazhar Hussain

  • Examinera tillämpning, inte bara återgivning – uppgifter som kräver att studenter använder kunskap i nya eller autentiska situationer är ofta mer robusta mot AI.
  • Låt studenter kombinera flera kunskaper – komplexa uppgifter där olika begrepp, teorier eller moment måste integreras är svårare för AI att lösa.
  • Synliggör studentens process – låt studenten redovisa resonemang, val och arbetsgång, inte bara slutresultatet.
  • Använd autentiska och ämnesspecifika uppgifter – lokala data, specifika fall eller praktiska moment gör examinationen mindre beroende av generiska AI-svar.
  • Diskutera AI öppet med studenterna – tydliga riktlinjer och samtal om akademisk integritet minskar osäkerheten kring vad som är tillåtet.
  • Lär studenterna att granska AI:s svar kritiskt – AI kan ge övertygande men felaktiga svar och bör inte behandlas som en säker kunskapskälla.
  • Se över examinationen regelbundet – AI-verktygen utvecklas snabbt, vilket innebär att examinationsformer behöver utvärderas och anpassas kontinuerligt

Jag vill ge bättre återkoppling utan att lägga mer tid

Testa detta

Dela upp bedömningen i några få tydliga aspekter kopplade till lärandemålen. Formulera återkommande styrkor, utvecklingsområden och råd för varje aspekt som kan återanvändas och anpassas till olika studenter. Det gör återkopplingen mer konsekvent samtidigt som arbetsbelastningen minskar.

Erfarenheter från HEaD

FAMS-projektet har utvecklat ett system för att hjälpa lärare skapa individuell och formativ återkoppling mer effektivt. Genom att bygga upp ett återanvändbart bibliotek av feedback kopplat till specifika lärandemål och bedömningsaspekter kan lärare generera högkvalitativ, konsekvent och personlig återkoppling även i större studentgrupper.

Projektet visar att digitalt stöd kan minska tiden för återkoppling från veckor till dagar, samtidigt som återkopplingens kvalitet bibehålls. En central idé är att återkoppling ska vara formativ, riktad mot specifika delar av studentens arbete och användbar för fortsatt lärande.

Kontakt: Raja-Khurram Shahzad

Jag vill variera hur studenter visar sina kunskaper

Testa detta

Låt studenterna redovisa sina kunskaper genom ett poddsamtal, en intervju eller en ämnesdiskussion istället för enbart genom skriftliga uppgifter. När studenter behöver förklara, resonera och diskutera centrala begrepp blir deras förståelse och argumentation ofta mer synlig.

Erfarenheter från HEaD

Projektet Samiska perspektiv i naturvetenskaplig och teknisk undervisning utvecklar undervisning om samiska perspektiv inom naturvetenskap och teknik på lärarutbildningen. Genom att koppla samman samiska perspektiv med lärande för hållbar utveckling vill projektet ge blivande lärare fler sätt att undervisa om natur, teknik och hållbarhetsfrågor. Som en del av undervisningen utvecklas också en examination där studenterna producerar poddar som bearbetar och kommunicerar ämnesinnehållet.

Målet är att ge lärarstudenterna fler perspektiv på undervisning samtidigt som de får erfarenhet av att använda kreativa och kommunikativa examinationsformer.

Kontakt: Anna-Karin Westman, Hugo Von Zeipel

Sidan uppdaterades 2026-08-31

Sidansvarig:

Avdelningen för forsknings‑ och utbildningsstöd (FUS)