Når undervisere møder generativ AI
– En empirisk analyse af AI-roller, dømmekraft og fælles pædagogisk udvikling i efteruddannelsessektoren
Hvordan bevæger undervisere sig fra individuel AI-brug til fælles pædagogisk praksis? Artiklen præsenterer en surveybaseret analyse af AI blandt undervisere og viser, hvordan rolleprofiler kan bruges til personlig refleksion, teamudvikling og strategisk AI-implementering.
Af Steffen Löfvall, ph.d., strategirådgiver og ekstern lektor ved Copenhagen Business School og IT-Universitetet i København.
Baggrund for artiklen og undersøgelsen
Generativ AI er på få år rykket ind i uddannelsesmiljøerne. Teknologien bruges nu bredt til idéudvikling, analyse, tekstproduktion, kursusudvikling og studieadministrative processer. Samtidig forskydes underviserens professionelle rolle, relationen til de studerende og samarbejdet med kolleger.
Denne artikel undersøger, hvordan undervisere på udvalgte efteruddannelsesinstitutioner aktuelt anvender og forholder sig til generativ AI. Artiklen beskriver mønstre i undervisernes AI-kendskab, rolleprofiler og holdninger samt sammenhænge mellem AI-modenhed, institutionstype og faglige orienteringer. Ambitionen er at give et øjebliksbillede af underviseres AI-praksis og samtidig undersøge, hvordan en rollebaseret model kan bruges til at forstå forskelle i undervisernes tilgang til teknologien.
Artiklen bygger på data fra en websurvey, hvor undervisere har kunnet generere en individuel AI-rolleprofil. Websurveyen er på nuværende tidspunkt besvaret af 165 undervisere fra forskellige efteruddannelsesinstitutioner, primært danske professionshøjskoler, universiteter og business schools.
Circumplex-modellen som teoretisk ramme
Undersøgelsen tager afsæt i en Circumplex-model for AI-roller i undervisningen. Modellen viser, hvordan forskellige underviserroller kan placeres i forhold til to centrale akser.
Den ene akse handler om indflydelse, dvs. fra undervisere, der aktivt udvikler, afprøver og promoverer AI, til undervisere, der i højere grad regulerer, vurderer og beskytter undervisningens faglige og etiske grundlag.
Den anden akse handler om samhørighed. Her går aksen fra undervisere, der arbejder kollegialt og organisatorisk med AI, til undervisere, der primært forholder sig til AI gennem egen undervisning, egne faglige valg og individuelle eksperimenter.
Modellen beskriver otte AI-roller: Brobyggeren, Ambassadøren, Mentoren, Pragmatikeren, Kritikeren, Beskytteren, Opdageren og Innovatoren. Rollerne er ikke personlighedstyper. De beskriver adfærdsformer og sociale positioner, som undervisere kan indtage afhængigt af fag, institution, pædagogisk ståsted og erfaring med AI. En underviser kan være eksperimenterende i én sammenhæng, pragmatisk i en anden og kritisk i en tredje.
For en nærmere gennemgang af roller og teorien bag – se artiklen Når AI flytter ind i undervisningen.
Modellen gør det muligt at se rollerne i relation til hinanden. Roller, der ligger tæt på hinanden, deler typisk nogle orienteringer og praksisformer. Roller, der ligger længere fra hinanden, kan repræsentere forskellige prioriteringer i arbejdet med AI. Eksempelvis kan en udviklingsorienteret og eksperimenterende tilgang trække i en anden retning end en mere beskyttende og regulerende tilgang. Det er ikke nødvendigvis et problem. Forskelle kan være produktive, da de synliggør de hensyn, der skal balanceres, når AI integreres i undervisningen.
Websurveyens opbygning
Websurveyen er udformet som et refleksions- og profileringsværktøj, hvor den enkelte underviser kan få et billede af sin egen AI-orientering. Surveyen består af 24 rolle-items / spørgsmål om holdninger, praksis og orienteringer i relation til AI i undervisningen. AI-kompetence forstås her både som teknisk kunnen og pædagogisk dømmekraft. På baggrund af besvarelsen beregnes rolleprofilen og der genereres en individuel rapport, hvor rollerne visualiseres og beskrives. Personhenførbare data slettes efter 30 dage.
Det aktuelle, anonymiserede datasæt fra januar 2025 til juli 2026 er anvendeligt til en eksplorativ analyse. 165 besvarelser har komplette svar på de 24 rolle-items. Der forekommer enkelte manglende værdier i baggrundsvariablene, blandt andet AI-kendskab, institutionstype og undervisningsfelt, hvilket betyder, at artiklens regressions- og gruppeanalyser bygger på lidt færre respondenter. En mindre gruppe respondenter viser tegn på meget ensartede eller rutineprægede svarmønstre. En robusthedsanalyse viser dog, at hovedresultaterne kun ændres marginalt, når disse besvarelser udelades.
Hovedresultater og mønstre i surveyen
Overordnet set tegner surveyen et billede af undervisere, der befinder sig forskellige steder på deres AI-rejse. Nogle er stadig i en afsøgende fase. Andre bruger AI aktivt og pragmatisk i bestemte undervisningsopgaver. En mindre gruppe er nået langt og fungerer som kollegiale sparringspartner. For både fagansvarlige og AI-didaktiske konsulenter ligger en opgave i at skabe forbindelser mellem disse undervisergrupper.
Analysen viser først og fremmest, at undervisernes kendskab til AI har stor betydning for, hvordan de placerer sig i rollemodellen. Jo mere erfaring underviserne har med AI, desto mere aktive bliver deres rolleprofiler typisk. Det gælder især de roller, der handler om at afprøve, udvikle, formidle og integrere AI i undervisningen.
Respondenter med højere AI-kendskab scorer klart højere på seks roller (Opdageren, Innovatoren, Ambassadøren, Brobyggeren, Mentoren og Pragmatikeren). Det betyder, at de mere AI-erfarne undervisere oftere ser ud til at afprøve nye anvendelser og støtte kolleger. Længere erfaring med AI ser ud til at styrke underviserens mulighed for at omsætte teknologien til undervisningsdesign, kollegial sparring og faglige udviklingsprocesser. I praksis kan det være den underviser, der udvikler cases med generativ AI, hjælper kolleger med at forstå mulighederne eller bidrager til nye lokale brugsprincipper.
De samarbejdende og udviklingsorienterede roller hænger tæt sammen. Brobyggeren, Ambassadøren, Mentoren og Opdageren korrelerer stærkt med hinanden. AI-udvikling i undervisningsmiljøer begynder ofte med individuel afprøvning og efterhånden kan få en mere kollegial form. En underviser undersøger først, hvad AI kan bruges til i egen praksis. Senere kan erfaringerne blive delt med kolleger, omsat til fælles prøvehandlinger eller indgå i udviklingen af faglige retningslinjer. Her bliver rollen som brobygger eller mentor vigtig.
Parallelt findes der undervisere, som primært arbejder med AI i egen undervisning og i mindre grad deler erfaringer med kolleger. Det kan skyldes flere forhold. Nogle er stadig i en afsøgende fase og føler sig endnu ikke sikre nok til at formidle egne erfaringer. Andre bruger AI pragmatisk til konkrete opgaver, men ser det ikke som en del af en bredere kollegial udviklingsopgave. Der kan også være undervisere, som af faglige eller etiske grunde holder deres AI-anvendelse tættere på egen praksis, indtil rammer, prøveformer og lokale principper er mere afklarede.
Kritikerrollen ligger højt på tværs af kendskabsniveauer og varierer kun svagt mellem mindre og mere AI-erfarne undervisere. Det gør den klassiske opdeling mellem “AI-entusiaster” og “AI-skeptikere” for enkel. Mange undervisere ser ud til at kunne kombinere aktiv afprøvning med kritisk sans. De kan bruge AI og samtidig være optaget af akademisk integritet, faglig dømmekraft, etik og læringskvalitet.
Beskytterrollen skiller sig ud som det mest sårbare punkt i målemodellen. Rollen er fagligt relevant, fordi den handler om at beskytte læringskvalitet, akademisk integritet og professionel autonomi. I data fremstår den dog mindre stabil end flere af de øvrige roller. En mulig forklaring er, at “beskyttelse” dækker flere forskellige hensyn. Det kan handle om studerendes læring, underviserens rolle, akademiske normer, datasikkerhed eller bekymring for uigennemtænkt brug af AI. Her er der muligvis behov for en videreudvikling af items i surveyen.
Der er foretaget en segmentanalyse af datamaterialet. Analysen viser især forskelle i graden af AI-engagement. Den mest stabile løsning skelner mellem tre grupper: en lavt engageret gruppe, en moderat/pragmatisk gruppe og en højt engageret gruppe. Den lavt engagerede gruppe har typisk brug for tryghed, konkrete eksempler og enkle indgange. Den moderat/pragmatiske gruppe vil ofte efterspørge tydelig nytteværdi i egen undervisning. Den højt engagerede gruppe kan fungere som faglige ressourcepersoner, der afprøver, deler og kvalificerer AI sammen med andre.
Der ses også profilforskelle fordelt på institutionstyper. Når institutionerne grupperes i en universitær/akademisk kategori og en professions-/praksisrettet kategori, scorer den professions- og praksisrettede gruppe højere på især Brobyggeren og Kritikeren. Det kan pege på en stærkere kobling mellem praktisk oversættelse, kollegial brobygning og kritisk ansvarlighed i disse miljøer. Samtidig har gruppen højere AI-kendskab, så mønstret bør læses forsigtigt. Institutionstype, deltagerprofil og AI-erfaring griber sandsynligvis ind i hinanden. Undervisningsfelt viser fortsat ingen robuste forskelle i dette materiale.
Anbefalinger til undervisere, teams og studieansvarlige om rolleprofileringer
Analysen viser, at AI i undervisningen bør forstås som et fælles pædagogisk udviklingsfelt. Tekniske færdigheder spiller en vigtig rolle, og de får størst værdi, når de kobles til fagets læringsmål, eksamensformer og kollegiale praksis. Anbefalingerne retter sig derfor mod tre niveauer: den enkelte underviser, underviserteamet og de studie- eller programansvarlige.
På individniveau kan AI-rolleprofilen bruges som refleksionsredskab. Profilen gør underviserens forskellige positioner i mødet med AI synlige og retter opmærksomheden mod handlemåder, situationer og pædagogiske valg. En underviser kan være innovativ i ét fag, pragmatisk i et andet og kritisk i en tredje kontekst. Rolleprofilen giver dermed et sprog for variation i AI-praksis og kan hjælpe den enkelte underviser med at afklare egne styrker, blinde vinkler og udviklingsbehov.
På teamniveau kan rolleprofilerne bruges til at skabe en fælles samtale om rollebalancer. En undervisergruppe med mange udviklingsorienterede profiler kan skabe energi og nye didaktiske løsninger. En gruppe med mange kritiske profiler kan tilføre omtanke, kvalitetssikring og etisk opmærksomhed. Pointen er at synliggøre, hvilke positioner der allerede er stærke i teamet, og hvilke der bør bringes tydeligere i spil. Her kan rolleprofilen suppleres med en enkel afklaringsdialog: Hvem afprøver? Hvem vurderer kvaliteten? Hvem omsætter erfaringer til fælles praksis? Hvem holder øje med læringsmål, etik og eksamensformer?
På programniveau kan rolleprofiler og afklaringsredskaber bruges til at kortlægge behovet for kompetenceudvikling og mulige samarbejdsflader i undervisergruppen. Kortlægningen kan fx vise, hvor der findes lokale Opdagere og Innovatorer, hvem der kan fungere som Brobyggere og Mentorer, og hvor de kritiske stemmer kan kvalificere arbejdet med etik, kvalitet og akademisk integritet. Circumplex-modellen kan her fungere som samtaleredskab i studieledelse, programudvikling og kompetenceplanlægning.
Generelle anbefalinger til implementering af AI i undervisningen
Analysen peger på, at undervisere har brug for træning i at anvende AI-værktøjer, formulere gode prompts og vurdere kvaliteten af de svar, som AI-systemer genererer.
Implementeringen af AI kan organiseres som afgrænsede prøvehandlinger. AI kan fx afprøves i feedback på opgaver, caseudvikling, eksamensforberedelse eller som simuleringsredskab. Efter hver afprøvning kan teamet drøfte, hvad der virkede, hvad der blev uklart, hvilke risici der opstod, og hvad der bør justeres.
Kompetenceudviklingen bør differentieres. Lavt engagerede undervisere har ofte brug for tryghed og konkrete eksempler. Pragmatiske undervisere har brug for cases med tydelig nytteværdi. Eksperimenterende undervisere har brug for frirum, sparring og adgang til relevante værktøjer. Kritiske undervisere bør inddrages i kvalitetudviklingsarbejdet herunder nye eksamensformer og etiske retningslinjer.
Endelig peger datamaterialet på, at de kollegiale roller hænger tæt sammen med den enkeltes AI-kendskab. AI-kapacitet udvikles hurtigere, når erfarne undervisere får mulighed for at dele med kolleger samt oversætte erfaringerne til fælles pædagogiske formater.
Tabel: Overblik over hovedfund
Bilag: Analysemetoder og datagrundlag bag artiklen
Dette bilag uddyber det metodiske grundlag for artiklens analyser. Formålet er at dokumentere, hvordan surveydata er klargjort, kvalitetssikret og analyseret, samt hvordan de centrale resultater i artiklen er fremkommet. De tilhørende tabeller giver et samlet overblik over analyseprocessen og gør det muligt at følge resultaterne trin for trin.
Analysen er gennemført i syv trin:
- Dataklargøring og bias-screening
Screening for dubletter, manglende værdier, satisficing, straightlining og ekstreme svarmønstre. - Deskriptiv analyse
Analyse af fordelingen på AI-kendskab, institutionstype, undervisningsfelt og de otte rolleprofiler. - Reliabilitets- og itemanalyse
Undersøgelse af, om de enkelte rolleskalaer fungerer som sammenhængende mål. Her anvendes Cronbach’s alpha, omega, item-total-korrelationer og inter-item-korrelationer. - Faktor-, dimensions- og Circumplex-analyse
Analyse af de latente strukturer i materialet med henblik på at undersøge, om de 24 survey-items empirisk understøtter de otte teoretiske roller, eller om svarene samler sig i færre overordnede dimensioner. - Forklarende analyser
Regressionsanalyser, hvor AI-kendskab, institutionstype og undervisningsfelt indgår som forklarende variable. Welch ANOVA og MANOVA med fokus på forskelle mellem institutionstyper og fagfelter. - Segment- og robusthedsanalyse
Clusterbaseret segmentanalyse samt robusthedsanalyse, hvor centrale analyser gentages uden respondenter med stærke satisficing-indikatorer.
1. Dataklargøring og bias-screening
Datamaterialet består af 165 gyldige respondentbesvarelser med komplette svar på de 24 rolle-items. Der blev ikke fundet dubletter på profilnummer, tidsstempel eller identiske svarvektorer. Enkelte baggrundsvariable mangler dog. 7 respondenter mangler AI-kendskabsniveau, 6 mangler uddannelsesinstitution, og 4 mangler undervisningsfelt. Rolle- og itemanalyserne er gennemført på det fulde datasæt, mens regressions- og gruppeanalyser bygger på de respondenter, hvor de relevante baggrundsvariable foreligger.
Fire respondenter udviser stærke tegn på satisficing, defineret ved at mindst 85 % af svarene ligger i samme svarkategori. Yderligere 23 respondenter har svagere satisficing-indikatorer, eksempelvis lange serier af ens svar, lav intra-individuel variation eller høj koncentration omkring én svarkategori. Én respondent har svaret identisk på alle 24 items. Der er desuden enkelte respondenter med mulig acquiescence- eller social desirability-profil, forstået som meget høje og ensartede svar på tværs af flere rolleudsagn. Resultaterne bør derfor læses sammen med robusthedsanalyserne.
2. Deskriptiv analyse af datamaterialet
Analysen viser højeste gennemsnit på rollerne Kritikeren og Beskytteren, begge omkring 61 på den vægtede 0-100-skala, efterfulgt af Pragmatikeren med cirka 57. De øvrige roller ligger relativt samlet omkring 49-53. Respondenterne fremstår dermed ikke entydigt som teknologioptimister. De er også tydeligt optaget af ansvarlighed, faglig dømmekraft og pædagogisk kontrol.
AI-kendskab er ujævnt fordelt, men hovedparten placerer sig i middel og højere kategorier. 49 har afprøvet AI i begrænset omfang, 39 anvender AI lejlighedsvis i undervisningen, og 34 anvender AI regelmæssigt og føler sig fortrolige med teknologien. Det giver et datamateriale, hvor både afprøvende, erfarne og mere tilbageholdende undervisere er repræsenteret.
3. Reliabilitets- og item-analyse
En reliabilitetsanalyse giver overvejende støtte til flere af de konstruerede rolleskalaer. Brobyggeren, Mentoren, Ambassadøren, Opdageren og Innovatoren har høj intern konsistens med Cronbach’s alpha mellem 0,82 og 0,91. Pragmatikeren og Kritikeren ligger mere moderat omkring 0,60. Beskytteren er den svageste skala med alpha på 0,47.
Omega-værdierne ligger generelt højere end alpha-værdierne, hvilket giver et mere positivt billede af flere skalaers sammenhæng. Item-total-korrelationerne peger dog på, at især Beskytteren bør gennemgås sprogligt og begrebsligt, hvis modellen skal videreudvikles som måleinstrument. Her kan enkelte items være for brede eller dække forskellige former for beskyttelse, eksempelvis læringskvalitet, akademisk integritet, underviserautoritet og regulering.
4. Faktor-, dimensions- og Circumplex-analyse
Datasættet egner sig godt til at undersøge underliggende mønstre i svarene. Det ses ved en høj KMO-værdi på 0,93 og en signifikant Bartlett-test. En faktoranalyse giver dog ikke entydig støtte til, at de 24 spørgsmål fordeler sig på otte klart adskilte roller. En parallel analysis, hvor mønstrene i de faktiske svar sammenlignes med mønstre, der kunne opstå i tilfældige data, peger i stedet på to stærkere latente dimensioner. Den første samler især de eksperimenterende, udviklingsorienterede og kollegiale AI-roller. Den anden samler kritiske og beskyttende roller.
Circumplex-analysen giver dermed kun delvis støtte til den teoretiske rolleplacering. Nærliggende roller korrelerer i gennemsnit højere med hinanden end teoretisk modsatrettede roller, men den samlede cirkulære struktur er ikke stærk nok til at stå alene som empirisk dokumenteret model.
De otte roller har fortsat analytisk værdi, men fungerer i dette materiale bedst som en pædagogisk og fortolkende typologi frem for otte statistisk selvstændige skalaer.
5. Forklarende analyse og gruppeforskelle
I en regressionsanalyse af AI-kendskab, institutionstype og undervisningsfelt som forklarende variable er AI-kendskab signifikant for alle vægtede rolle-scorer. Forklaringskraften er størst for de innovations- og samarbejdsorienterede roller, hvor modellerne forklarer omkring 43-49 % af variationen.
Der ses visse forskelle mellem institutionstyperne, men de er svagere end sammenhængen mellem AI-kendskab og rolleprofiler. MANOVA indikerer en samlet institutionsforskel, mens de univariate Welch ANOVA-resultater har små effektstørrelser og bliver marginale, når resultaterne vurderes i lyset af multiple test.
Institutionsmønstret bliver tydeligere, når institutionerne grupperes mere substantielt. Her opdeles institutionstyper i universitær/akademisk efteruddannelse (universiteter og business schools) og professions- og praksisrettet videregående uddannelse (professionshøjskoler og erhvervsakademier). Her scorer den professions- og praksisrettede gruppe højere på Brobyggeren og Kritikeren. Mentoren og Opdageren viser forskelle i samme retning, dog med svagere robusthed efter korrektion for multiple test. AI-kendskabet ligger samtidig højere i den professions- og praksisrettede gruppe. Institutionsforskellene bør derfor læses som sammensatte mønstre, hvor institutionstype, deltagerprofil og AI-erfaring sandsynligvis griber ind i hinanden.
Faktoren Undervisningsfelt viser ikke robuste forskelle i dette materiale. Her bør resultaterne læses med en vis forsigtighed, da nogle grupper er små, og brede fagkategorier kan skjule mere lokale fagkulturelle forskelle.
6. Segment- og robusthedsanalyse
En segmentanalyse peger især på intensitetsforskelle frem for klart adskilte rolletyper. Den mest stabile løsning skelner mellem tre grupper: en lavt engageret gruppe, en moderat/pragmatisk gruppe og en højt engageret gruppe. Forskellen mellem grupperne handler især om graden af AI-kendskab, eksperimenterende praksis og kollegiale relationer.
Den lavt engagerede gruppe har en mere tilbageholdende eller begrænset AI-praksis. Den moderat/pragmatiske gruppe anvender AI mere selektivt og med vægt på konkret nytteværdi. Den højt engagerede gruppe scorer bredere på de aktive roller og ser ud til i højere grad at kunne afprøve, formidle og oversætte AI i faglige fællesskaber. Segmentanalysen understøtter dermed observationen om, at AI-udvikling blandt undervisere ser ud til at bevæge sig gradvist fra individuel afprøvning til mere kollegial og organisatorisk forankring.
En robusthedsanalyse bekræfter hovedmønstret. Analysen er gennemført med særlig opmærksomhed på fire besvarelser med stærke satisficing-indikatorer. Disse besvarelser er kendetegnet ved meget lav svarvariation og en høj koncentration omkring én svarkategori. Én respondent har eksempelvis svaret identisk på alle 24 rolle-items. Sådanne mønstre kan afspejle en reel og meget ensartet holdning, men kan også være tegn på rutinepræget svaradfærd (motivet er at teste surveyen).
Når de fire stærkeste satisficing-profiler udelades, ændres resultaterne kun marginalt. Selv når både stærke og svage satisficing-profiler fjernes, består de centrale forskelle mellem lavere og højere AI-kendskab, særligt for Brobyggeren, Ambassadøren, Opdageren, Innovatoren, Mentoren og Pragmatikeren.
