Barnens röst i AI-eran: att bygga grundläggande AI-kunskaper för alla barn
Andrew Sliwinski, vice president och chef för User Experience på LEGO® Education, svarar på frågor om hur kunskaper inom datavetenskap och AI (red. anm.: artificiell intelligens) kan användas i klassrummet och vad vi redan nu kan göra för att ge eleverna en röst i diskussionen i en värld som förändras.
Utbildningssystem i hela Europa och på andra håll i världen strävar efter att snabbt införa artificiell intelligens i klassrummen, drivna av löftet om individanpassat lärande och förbättrade studieresultat. Det finns en verklig potential i detta, och sådana ambitioner är värdefulla. Men i den snabba strävan efter att använda artificiell intelligens i arbetet med barn – för att optimera undervisningen, automatisera bedömningen eller påskynda förmedlingen av innehåll – riskerar vi att förbise en parallell och lika angelägen prioritering: att ge barn en grundläggande förståelse för hur AI-tekniken faktiskt fungerar.
Den nuvarande strävan efter att förbättra undervisningsresultaten med hjälp av artificiell intelligens – som, vilket är värt att notera, fortfarande inte har prövats i större skala – bör balanseras med kontinuerliga investeringar i grundläggande AI-kunskaper. Om vi lyckas skapa denna balans har vi en unik möjlighet att forma en generation barn som inte bara använder artificiell intelligens, utan också förstår den tillräckligt väl för att kunna bygga en bättre framtid med hjälp av den.
F: Vilken missuppfattning om undervisning med AI måste vi övervinna?
F: Vilka steg bör statliga institutioner ta för att göra detta till verklighet?
F: Hur ser effektiv lärarfortbildning och kontinuerlig kompetensutveckling inom AI-kunskaper ut?
F: Vilken missuppfattning om undervisning med AI måste vi övervinna?
Det finns en utbredd missuppfattning om att utbildning med artificiell intelligens helt enkelt innebär att använda AI för barn – till exempel genom adaptiva undervisningssystem, AI-genererade lektionsplaner eller undervisning som leds av chattbotar för att optimera den befintliga modellen. Det är en del av bilden, men inte hela. Genom att fokusera alltför mycket på vad datorer kan göra har vi tappat bort allt det som barn faktiskt är kapabla till.
I dag finns en föreställning om att artificiell intelligens är en våg som kommer att urholka betydelsen av mänskligt handlande och att vår uppgift är att desperat lära barn att hålla sig flytande. Ett sådant synsätt placerar barnet i rollen som en passiv deltagare i utvecklingen i stället för som dess främsta arkitekt. Vi måste balansera ”användningen av artificiell intelligens för barn” med ”barns användning av artificiell intelligens” och samtidigt ge barnen en mer kritisk förståelse för hur AI fungerar – och hur den inte fungerar.
Artificiell intelligens är inte magi – det är teknik. Grundläggande AI-kunskaper handlar inte om att lära barn att använda en ”magisk låda”. Det handlar snarare om att ge dem verktyg för att plocka isär lådan och bygga något av delarna. Det är ingen ny idé. Decennier av forskning visar att barn lär sig bättre genom att bygga, testa och reflektera över hur konkreta föremål fungerar än genom att passivt ta emot kunskap.
När vi pratar med barn visar det sig att de inte bara vill lära sig att använda artificiell intelligens. De vill också förstå den och använda den för att skapa olika lösningar för sina lokalsamhällen, vänner och familjer. De har dessutom mycket tydliga idéer om hur artificiell intelligens bör – och inte bör – användas i klassrummet och i samhället i stort.
F: Varför bör regeringar och utbildningsdepartement göra datavetenskap och AI till grundläggande ämnen i stället för valbara?
Om vi vill att barn ska vara med och bygga framtiden för den här tekniken, och inte bara använda den, måste de förstå hur den fungerar och vad de kan skapa med hjälp av den. De grundläggande byggstenarna bakom artificiell intelligens – datavetenskap, sannolikhet, data, identifiering och algoritmiska bias – bör inte vara frivillig och exklusiv kunskap reserverad för ett fåtal. Dessa områden måste betraktas som nya grundläggande färdigheter, lika viktiga i modern utbildning som läsning, räkning, problemlösning, kreativitet och samarbete.
Det handlar inte bara om förberedelser inför arbetslivet eller om konkurrenskraft i förhållande till andra länder, även om det är viktiga aspekter. Det handlar också om att ge nästa generation kunskap, färdigheter och handlingsförmåga att leda, utforma och kritiskt analysera de system som kommer att forma deras liv. Vi måste sluta förbereda barn för att leva i en värld där de är underordnade artificiell intelligens. I stället bör vi ge dem de grundläggande verktyg och färdigheter som krävs för att de ska kunna bli de främsta arkitekterna bakom denna framtid.
F: Vilka steg bör statliga institutioner ta för att göra detta till verklighet?
Vi kanske står inför en möjlighet som bara uppstår en gång per generation. Statliga institutioner kan använda artificiell intelligens för att stödja det befintliga systemet, till exempel genom att rätta samma prov snabbare eller utfärda samma betyg mer effektivt. Men de kan också inse att vi står inför den största möjligheten under vår livstid att reformera utbildningen.
Ett första steg är att investera i AI-kunskaper i stor skala, med stöd av nationell politik och finansiering som lyfter datavetenskap, datakompetens och datalogiskt tänkande till samma nivå som läs- och räknefärdigheter. Detta kräver dock också en mer grundläggande förändring av pedagogiken.
Vi måste stödja lärare och elever genom en inkluderande och vägledande pedagogik som skapar utrymme för barns nyfikenhet. Många lärare och föräldrar upplever att de inte är tillräckligt förberedda för att vägleda barn genom den artificiella intelligensens komplexitet, trots att många redan använder AI-verktyg. En undersökning från LEGO Education bland lärare i datavetenskap visar att nästan hälften inte känner sig trygga med att undervisa om artificiell intelligens, även efter relevant fortbildning.
Vi kan inte vänta på att vuxnas kunskaper ska hinna ikapp innovationstakten. I stället kan vi omformulera vår roll och gå från att vara allvetande experter till att bli partners i lärandet. När allt kommer omkring är en av de mest betydelsefulla sakerna man kan säga till ett barn: ”Jag vet inte. Låt oss ta reda på det tillsammans.”
F: Hur kan skolor möta kompetensbristen på arbetsmarknaden och öka intresset för karriärer inom STEM?
Svaret är att bygga självförtroende och engagemang. Under alltför lång tid har datavetenskap betraktats som ett ämne för en begränsad grupp barn, ofta kallade ”nördar”. Vi måste förändra den bilden genom att visa sambandet mellan IT-verktyg och sådant som barn verkligen bryr sig om: deras passioner, intressen och de sammanhang de är en del av.
Den kunskap vi har samlat genom decennier av forskning och erfarenhet inom utbildning visar att barn lär sig mest effektivt när de är aktivt engagerade, kan koppla lärandet till sina egna intressen och passioner och får lära tillsammans med andra. Praktiskt, projektbaserat och samarbetsinriktat lärande hör till de mest effektiva sätten att engagera alla elever.
Det är också några av de mest effektiva metoderna för att hjälpa barn att förstå begrepp inom datavetenskap. När ett barn bygger en fysisk modell och ser hur den väcks till liv med hjälp av kod som barnet själv har skrivit, eller ser hur en AI-modell som barnet själv har tränat fungerar, slutar datavetenskap att vara abstrakt och blir konkret.
Vi måste inkludera alla barn i dessa områden och få dem att känna att de hör hemma där – inte bara som framtida mjukvaruingenjörer, utan också som framtida konstnärer, innovatörer, forskare och medborgare.
F: Hur främjar praktiskt lärande kritiskt tänkande och den grundläggande förståelse som krävs för innovation?
Många internationella studier bekräftar sambandet mellan aktivt, praktiskt lärande och utvecklingen av mer avancerade tankeförmågor. OECD:s fleråriga projekt om att främja och bedöma kreativitet och kritiskt tänkande visade att elever som uppmuntras att hitta egna lösningar och upprepade gånger förbättra sina idéer utvecklar en djupare förståelse för ämnet och är mer benägna att utveckla varaktig kreativ förmåga och kritiskt tänkande.
UNICEF:s riktlinjer för artificiell intelligens i relation till barn betonar också vikten av barncentrerad AI-design som uppmuntrar barn att uttrycka sina åsikter och delta aktivt, i stället för att behandla dem som passiva mottagare av algoritmisk undervisning.
Dessa slutsatser ligger i linje med bredare konstruktionistisk forskning, som visar att elever som bygger, testar och reflekterar över konkreta föremål inte bara utvecklar teknisk kompetens utan också metakognitiva färdigheter som är avgörande för innovation. Det kan exempelvis handla om förmågan att bryta ned problem i mindre delar, bedöma osäkerhet och utvärdera de antaganden som finns inbyggda i systemen omkring dem.
F: Hur ser effektiv lärarfortbildning och kontinuerlig kompetensutveckling inom AI-kunskaper ut?
Utmaningen handlar inte bara om tillgång till verktyg, utan också om självförtroende. Forskning visar återkommande att lärares tilltro till den egna förmågan är en av de viktigaste faktorerna för ett framgångsrikt införande av teknik i klassrummet. Mindre än hälften av lärarna i datavetenskap känner sig i dag förberedda på att introducera ämnen kopplade till artificiell intelligens i sin undervisning[1], och denna brist på självförtroende utgör ett stort hinder.
Effektiv och kontinuerlig kompetensutveckling måste gå längre än enstaka workshops. Det krävs långsiktig fortbildning som är kopplad till läroplanen och där lärarna själva får lära och utvecklas, precis som sina elever. OECD:s ramverk för undervisning i kreativitet och kritiskt tänkande understryker att varaktiga förändringar i undervisningen bygger på erfarenhetsbaserade, samarbetsinriktade och praktiska modeller, inte på passiv inlärning av innehåll.
Lärare behöver färdiga material och integrerade ramverk som är anpassade till läroplanen för att stegvis kunna bygga upp sin egen förståelse. När lärarna känner sig tryggare påverkar det också eleverna. Att stärka lärarnas självförtroende är därför ingen sekundär fråga. Det är en förutsättning för alla andra delar av processen.
F: Hur uppfyller LEGO® Education Datavetenskap och AI höga standarder för säkerhet, integritet, jämlikhet och välbefinnande?
Vårt arbetssätt bygger på tre åtaganden som vi aldrig kompromissar med.
För det första är integritet vår högsta prioritet. Inom LEGO® Gruppen anser vi att integritet är en grundläggande rättighet, och denna rättighet gäller fullt ut även för barn. På LEGO Education säkerställer vi detta genom så kallad lokal inferens, vilket innebär att barnens data aldrig lämnar klassrummet. Inga data skickas via internet till oss eller till andra företag, och de används aldrig för att träna AI-modeller.
För det andra tillskriver vi inte artificiell intelligens mänskliga egenskaper. Vi ger inte AI-system ansikten eller namn och beskriver dem inte som ”kreativa”. Kreativitet är till för människor. Kreativitet är till för barn.
Forskning visar att antropomorfisering kan leda till en rad kognitiva, beteendemässiga och emotionella bieffekter. Barn kan till exempel utveckla parasociala band till AI-system som ersätter verkliga mänskliga relationer.
För det tredje handlar det om transparens. De modeller som barn interagerar med åtföljs av tydlig dokumentation, till exempel modellkort, som beskriver vilka data som har använts för träningen och vilka bias modellerna kan innehålla. Om vi vill att barn ska förstå hur dessa verktyg fungerar på en grundläggande nivå måste vi visa dem detta och inte gömma oss bakom en ridå av skyddad företagsinformation.
Beslutsfattare, lärare och branschledare bör inte fundera på om artificiell intelligens kommer att förändra utbildningen, eftersom det redan sker. Frågan är om vi kommer att ta vara på det här tillfället för att bara optimera de system vi redan har, eller om vi verkligen kommer att ge barn möjlighet att påverka och agera och därigenom gå mot en mer effektiv undervisning.
Om vi vill att barn ska bygga en bättre framtid måste vi ge dem rätt färdigheter och rätt sätt att tänka. Föreställ oss vad som kan hända om vi ger dem en grundläggande förståelse för hur artificiell intelligens fungerar, kreativt självförtroende att skapa med hjälp av den samt förmågan att kritiskt bedöma när och hur den bör användas.
Mer än någonsin måste vi göra det möjligt för barn att lära tillsammans i stället för att sitta isolerade framför skärmar. Vi måste lyssna på deras åsikter, uppmuntra deras nyfikenhet och göra deras röst till grunden för varje beslut vi fattar.
Barnen är redo. Frågan är om vi också är det.
Läs mer om LEGO Education.
[1] ”US Computer Science & AI Education Insights Report” (rapport om kunskaper inom datavetenskap och artificiell intelligens i USA), LEGO® Education, 2026, education.lego.com/en-us/resources/cs-ai-education-insights-us/.