Formuläret har skickats in framgångsrikt.
Ytterligare information finns i din brevlåda.
Anlita oss
Om ossTjänsterTeknikBranscherPortfölj
AI kan hjälpa elever och studenter under lektionerna, automatisera lärarnas arbete eller identifiera elever och studenter som riskerar att hamna efter i skolan eller på universitetet. Här är några exempel på hur AI används inom utbildning.
Eleverna får en mer individanpassad undervisning, snabbare återkoppling och extra stöd när de har svårt med ett ämne. De kan öva i sin egen takt och få hjälp utanför de ordinarie lektionstiderna. AI gör också lärandet mer tillgängligt för personer med olika fysiska, sensoriska eller pedagogiska behov genom undertexter, text-till-tal, taligenkänning och anpassat innehåll.
Lärare lägger mindre tid på rutinuppgifter som lektionsförberedelser, betygsättning, återkoppling och rapportering. AI ger dem också en bättre överblick över elevernas framsteg, kunskapsluckor och områden där extra stöd kan behövas.
AI gör det enklare för föräldrar att följa sitt barns framsteg, närvaro, uteblivna uppgifter och områden som kan behöva extra uppmärksamhet. Den kan sammanställa denna information, lyfta fram viktiga förändringar och skicka uppdateringar eller påminnelser om skolarbete, inlämningsdatum och kommande evenemang.
AI hjälper utbildningsanordnare att hantera rutinmässigt administrativt arbete, besvara vanliga frågor snabbare samt planera personal, scheman, budgetar och kurskapacitet. Det gör det också enklare att se förändringar i antagning, kvarhållning och efterfrågan på kurser.
Samma tillämpningar av AI inom utbildning kan fungera väldigt olika beroende på sammanhang. Efter flera års arbete med AI-projekt har vi utvecklat en implementeringsprocess som gör att vi kan ta itu med de viktigaste frågorna i projektet steg för steg.
Att undersöka hur AI kan vara till nytta inom lärande, undervisning eller administrativt arbete.
Att fastställa vem som ska använda den, vilka uppgifter som finns tillgängliga och vilket resultat som förväntas.
Jämförelse av användningsfall utifrån värde, arbetsinsats, risker och tillgängliga data.
Att välja vilka man ska börja med.
Att kontrollera vilka uppgifter som finns tillgängliga, varifrån de kommer och vem som har tillgång till dem.
Planera hur AI-lösningen ska kopplas samman med befintliga system och var data ska lagras.
Att fastställa vad lösningen ska göra och hur användarna kommer att använda den.
Utveckling av AI-funktionerna och användargränssnittet.
Ansluta lösningen till befintliga system och datakällor.
Testning av integrationer, AI-resultat, säkerhet och prestanda.
Införa lösningen för en pilotgrupp eller för alla användare.
Att visa lärare, personal eller elever hur man använder den och vilka regler som gäller.
Uppföljning av användning, kvaliteten på AI-svaren, kostnader och resultat över tid.
Uppdatering av data, meddelanden, regler och funktioner utifrån feedback och prestationsutvärdering.
Att undersöka hur AI kan vara till nytta inom lärande, undervisning eller administrativt arbete.
Att fastställa vem som ska använda den, vilka uppgifter som finns tillgängliga och vilket resultat som förväntas.
Jämförelse av användningsfall utifrån värde, arbetsinsats, risker och tillgängliga data.
Att välja vilka man ska börja med.
Att kontrollera vilka uppgifter som finns tillgängliga, varifrån de kommer och vem som har tillgång till dem.
Planera hur AI-lösningen ska kopplas samman med befintliga system och var data ska lagras.
Att fastställa vad lösningen ska göra och hur användarna kommer att använda den.
Utveckling av AI-funktionerna och användargränssnittet.
Ansluta lösningen till befintliga system och datakällor.
Testning av integrationer, AI-resultat, säkerhet och prestanda.
Införa lösningen för en pilotgrupp eller för alla användare.
Att visa lärare, personal eller elever hur man använder den och vilka regler som gäller.
Uppföljning av användning, kvaliteten på AI-svaren, kostnader och resultat över tid.
Uppdatering av data, meddelanden, regler och funktioner utifrån feedback och prestationsutvärdering.
En enkel AI-lösning för utbildningssektorn kostar vanligtvis mellan $15000 och $20000+. Detta är dock endast en ungefärlig uppskattning. Det slutliga priset beror på lösningens funktionalitet, vilken typ av data som används, integrationsbehov samt om du använder befintliga lösningar eller skräddarsydda modeller.
Om du behöver en AI-handledare som är integrerad med LMS- eller SIS-system, röstfunktioner, en AI-avatar och anpassad inlärningslogik blir kostnaden högre. Skydd av studentdata och krav på efterlevnad kan också öka kostnaden.
På Innowise har jag lärt mig att kvaliteten på AI-modellen bara är en del av ett framgångsrikt utbildningsprojekt. Data, integrationer, användaracceptans och mätbara resultat kan ha lika stor inverkan på det slutliga resultatet. Nedan följer de utmaningar jag oftast stöter på när en AI-lösning ska tas från idé till daglig användning.
Studentuppgifter, betyg, närvaro, kursaktivitet och annan information lagras ofta i separata system. Saknade uppgifter, dubbletter och olika format kan göra AI-resultaten mindre exakta.
Så här hanterar vi det: Vi identifierar först vilka data AI:n faktiskt behöver, rensar och strukturerar dem sedan och kopplar samman de nödvändiga källorna. Om dina data finns i flera system, eller om du är osäker på om de är redo för AI, kan våra konsulter utvärdera dem och rekommendera nästa steg.
Utbildningsleverantörer förlitar sig ofta på gamla LMS-, SIS- och interna system som inte är utformade för att fungera tillsammans med moderna AI-verktyg. Detta kan försvåra datautbytet och AI-integrationen.
Så här hanterar vi det: Vi granskar befintliga system, utvärderar vad som kan kopplas samman via API:er och bygger skräddarsydda integrationer när standardalternativen inte räcker till. Om det befintliga systemet inte kan stödja de nya AI-funktionerna kan vi rekommendera att modernisera eller byta ut de delar som utgör de största begränsningarna.
Lärare och övrig personal kan ha begränsad erfarenhet av AI-verktyg och kanske inte vet hur man formulerar effektiva frågor, granskar AI-resultat eller förstår i vilka sammanhang tekniken kan göra fel.
Så här hanterar vi det: Vi utbildar lärare och annan skolpersonal i att använda AI, kontrollera resultaten och förstå i vilka situationer mänskligt omdöme fortfarande är nödvändigt
Även användbara AI-tillämpningar inom utbildningen kan vara svåra att införa om de medför extra steg eller inte passar in i lärarnas och personalens arbetssätt.
Hur vi hanterar detta: Vi studerar först hur lärare och personal arbetar och var AI bör passa in i deras dagliga arbetsuppgifter. Därefter testar vi lösningen med en liten grupp framtida användare, samlar in feedback och justerar den innan vi lanserar den i större skala.
Elever kan använda generativ AI för att göra uppgifter, skriva uppsatser eller svara på frågor utan att själva utföra arbetet. Detta kan göra det svårare för lärare att bedöma vad en elev faktiskt kan.
Så här hanterar vi det: Vi samarbetar med utbildningsaktörer för att definiera acceptabel användning av AI och återspegla dessa regler i lösningen. Detta kan innebära att begränsa AI till tips och förklaringar, spåra hur den inbyggda AI:n används samt lägga till plagieringskontroller.
Det är enkelt att mäta hur ofta ett AI-verktyg används, men hög användningsfrekvens innebär inte alltid att AI-lösningen fungerar bra. Utbildningsanordnare måste fortfarande se om eleverna lär sig bättre, om lärarna lägger mindre tid på rutinuppgifter eller om färre elever halkar efter.
Så här hanterar vi det: Vi fastställer framgångsmått tillsammans med vår kund före lanseringen och jämför resultaten efter införandet. Beroende på projektet kan vi följa upp betyg, kursavslut, elevernas framsteg, lärarnas arbetsbelastning eller supportförfrågningar.
Många av de ovanstående utmaningarna är gemensamma även för AI-projekt inom andra branscher. Inom utbildningssektorn blir AI dock en del av hur eleverna lär sig och interagerar med utbildningsmaterialet.
AI-system inom utbildningsväsendet kan behandla mycket personliga elevuppgifter, däribland identitetsuppgifter, information om hälsa eller funktionsnedsättning, uppgifter om beteende och inlärningshistorik. Om dessa uppgifter läcker ut eller används på ett sätt som går utöver det ursprungliga syftet kan skolan förlora kontrollen över känslig elevinformation. Sekretesskraven är ännu strängare när minderåriga är inblandade, eftersom deras uppgifter ofta kräver ytterligare samtycke och skyddsåtgärder.
1) Följ de bestämmelser som gäller för projektet, till exempel FERPA och COPPA i USA samt GDPR i EU. När AI används av elever med funktionsnedsättning tillkommer regelverk som IDEA, Section 504 och ADA. Lokala regler för utbildning och AI är också viktiga, eftersom kraven varierar beroende på marknad.
2) Fastställ när samtycke från föräldrar eller elever krävs och bygg in dessa samtyckessteg i lösningen.
3) Följ principen om dataminimering, så att AI:n endast får tillgång till de elevuppgifter som behövs för en specifik uppgift, istället för tillgång till hela elevakten.
4) Ställ in behörigheter utifrån användarroller, så att lärare, administratörer, elever och andra användare endast har tillgång till den information som är relevant för dem.
5) Granska AI-tjänster från tredje part noggrant, inklusive vilka uppgifter de tar emot, var de behandlas och om de sparar inmatningar eller resultat.
AI kan ge ett felaktigt svar när sammanhanget saknas, data är ofullständiga eller när den inte har tillgång till rätt läromaterial. I dessa fall kan den ändå generera ett svar som låter korrekt. Om eleverna litar på svaret kan de lära sig felaktig information, missförstå ett ämne eller upprepa samma misstag i framtida uppgifter.
Och om de data som används för att träna eller stödja AI:n innehåller fördomar kan vissa elevgrupper få mindre korrekta återkopplingar, bedömningar eller rekommendationer. Detta kan påverka deras betyg, tillgång till stöd eller inlärningsväg.
Det jag ser inom Innowise är att en stor del av den expertis vi behöver redan finns på plats. Mina kollegor och jag har arbetat med projekt inom generativ AI, stora språkmodeller (LLM), prediktiv analys, datorseende, automatisering och utbildningsprogramvara. Så vi börjar vanligtvis inte från noll; vi har alltid någon som redan har hanterat ett liknande tekniskt problem.
Jag skulle säga att teamet är vår största styrka. Vi har över 3 500 specialister internt inom AI, data, mjukvaruutveckling, kvalitetssäkring, DevOps, design och andra områden. Det ger oss stor flexibilitet: vi kan snabbt sätta ihop ett team, tillföra ny expertis inom ett par dagar eller ändra teamets sammansättning i takt med att projektet växer, utan att behöva anlita en annan leverantör.
Om du funderar på att använda AI i dina utbildningsprodukter eller -processer – oavsett om det är för att stödja elever, minska lärarnas arbetsbelastning eller automatisera rutinuppgifter – så finns vi här.
Kundrecension
Kundrecension
Kundrecension
Kundrecension
AI inom utbildningen innebär att man använder AI-verktyg för att stödja elever, lärare och utbildningsanordnare. Det kan hjälpa till att förklara ämnen, kontrollera uppgifter, besvara frågor, följa elevernas framsteg och sköta rutinmässigt administrativt arbete.
Vanliga tillämpningar av AI inom utbildningen är bland annat AI-handledare, adaptivt lärande, automatiserad betygsättning, lektionsplanering, chattbotar för elevstöd, språkinlärning, uppföljning av framsteg och rutinmässiga administrativa uppgifter.
De främsta fördelarna med tillämpningar av AI inom utbildningen är mer individanpassat lärande, snabbare återkoppling, mindre rutinarbete för lärarna, bättre stöd till eleverna och enklare tillgång till utbildning för personer med olika behov.
AI används redan i grundskolor och gymnasier, på universitet och i utbildningsprogram över hela världen, även om användningen fortfarande varierar mellan olika organisationer. Några exempel på AI inom utbildningen är Macquarie Universitys Virtual Peer för elevstöd, Microsoft Copilot vid Primary School of Aš för undervisning och översättning samt AI-handledning med Copilot för gymnasieelever i Nigeria.
De största riskerna är integriteten för elevernas uppgifter, felaktiga eller partiska svar från AI samt att eleverna förlitar sig för mycket på AI istället för att själva tänka igenom uppgifterna. Skolor och universitet behöver också tydliga regler för hur AI får användas, när en person bör granska resultatet och hur man uppfyller krav som FERPA, GDPR och COPPA.
Skolor och universitet uppnår oftast bättre resultat när de börjar med det problem som orsakar mest besvär. Om lärarnas arbetsbelastning är det största problemet kan de fokusera på betygsättning eller lektionsförberedelser. Om eleverna behöver mer stöd kan AI-handledare eller chattbotar vara ett bättre alternativ. När det står klart hur AI ska användas inom utbildningen är nästa steg att granska data, system, integritetskrav och hur lösningen passar in i det dagliga arbetet innan den införs i större skala. En erfaren utvecklingspartner kan hjälpa till med detta.
Framtiden för AI inom utbildningen kommer sannolikt att handla om att göra AI till en naturlig del av lärandet och det dagliga arbetet. Marknaden förväntas växa från $8,3 miljarder år 2025 till $57,2 miljarder år 2033, där individanpassat lärande och AI-stöd är några av de viktigaste tillväxtområdena. Lärarna kommer fortsatt att spela en central roll, och skolorna kommer att behöva satsa på AI-utbildning, tydliga regler och ansvarsfull användning. Hur snabbt tekniken införs kommer att variera, eftersom många skolor fortfarande brottas med begränsade budgetar, föråldrade system, integritetskrav, frågor kring akademisk integritet och brist på AI-kompetens.
Den initiala investeringen som krävs för att skapa ett enkelt AI-system för utbildning kan ligga mellan $15 000 och $20 000+. Det slutliga priset beror på flera faktorer, bland annat arbetets omfattning, AI-funktioner, förbehandling av data, integration med LMS- eller SIS-plattformar, användning av anpassade modeller, röst- och avatarfunktioner samt säkerhetskrav.
