Studiebarometeret 2025
Overordnede resultater fra Studiebarometeret for universiteter og høyskoler14. Kunstig intelligens
Kunstig intelligens (KI) utfordrer flere av dagens praksiser ved universitet og høyskoler, både når det gjelder undervisning, vurdering og innhold i utdanningene (Utvalget om kunstig intelligens i høyere utdanning 2025; Zirar 2023). Bruken av KI har vært økende de siste årene. Denne økningen fortsetter i 2025, og som vist i Figur 14‑1 er andelen som ikke bruker kunstig intelligens som en del av studiene, mindre enn 10 prosent i 2025.
Det er svært ulikt omfang av bruk av KI innenfor ulike fagfelt. Figur 14-2 viser at andelen er høyest i økonomiske og administrative fag, naturvitenskapelige fag, håndverksfag og tekniske fag og primærnæringsfag. Over 80 prosent av studentene i disse fagområdene bruker KI enten «ofte» eller «av og til». Humaniora og estetiske fag er fagområdet med klart færrest andel studenter som bruker KI, med 38 prosent.
14.1 Bruksområder
KI omfatter en rekke ulike løsninger, og kan inneholde bruk i forbindelse med tekst, bilder, lyd, video og mer. Studentene ble bedt om å svare på hva de bruker KI til. De kunne svare på flere alternativer samtidig, inkludert en mulighet til å skrive inn alternativ. Som det kommer fram i Figur 14‑3, brukte 73 prosent av studentene KI til å forklare lærestoff, mens 61 prosent benyttet KI til kvalitetssikring og redigering av tekst. Studentenes svar om bruksområder sier ikke noe om hvor godt disse bruksområdene bidrar til studentenes læring (Gerlich 2025). Figuren viser også utvikling fra 2023 til 2025, og viser at andelen som benytter KI til å «Forklare tema, pensum, konsepter, terminologi o.l.», økte fra 67 til 73 prosent, mens andelen som benytter KI til å generere tekst, går noe ned fra 23 prosent til 17 prosent.

Figur 14‑4 viser sammenhengen mellom bruk av KI og antall bruksområder. Studenter som bruker KI ofte, bruker det på flere ulike områder. Figuren viser også at størsteparten av de som bruker KI sjelden, bruker det på ett til tre bruksområder.
14.2 Opplæring og retningslinjer for bruk av kunstig intelligens
Samtidig som bruk av KI har økt de siste årene, har universiteter og høyskoler utviklet retningslinjer for bruken. Derfor har vi i år inkludert et spørsmål for å fange opp studentenes vurdering av retningslinjer for bruk av KI ved eksamen og andre vurderingsformer. Som det kommer fram i Figur 14‑5, mener 58 prosent av studentene at retningslinjene for bruk av KI er tydelige (har svart 4 eller 5). Samtidig oppgir 20 prosent av studentene at det i mindre grad er tydelige retningslinjer for bruk av KI ved eksamen og andre vurderingsformer.
Det har også vært etterlyst opplæring fra både studenter og ansatte. Et flertall på 55 prosent oppgir at de i liten eller mindre grad får tilstrekkelig opplæring i bruk av KI-verktøy på studieprogrammet/institusjonen. Et mindretall på 21 prosent oppgir at de har fått tilstrekkelig opplæring. Hva som er tilstrekkelig, vil variere mellom studieprogram, og henge sammen forventningene til hver enkelt student.
Spørsmålet om opplæring ble stilt også i 2024, og i Figur 14‑6 ser vi en betydelig reduksjon av studenter som i mindre grad (dvs. svart 1 eller 2) mottok tilstrekkelig opplæring i KI-verktøy, fra 67 prosent til 55 prosent. Samtidig er det en økning i andelen studenter som mener at de har fått tilstrekkelig opplæring i bruk av KI-verktøy, fra 17 prosent i 2024 til 21 prosent i 2025.
Figur 14‑7 viser sammenhengen mellom studentenes svar på spørsmålet om tilstrekkelig opplæring og bruk av ulike KI-metoder. Sammenhengen er signifikant på alle områder, bortsett fra når studentene brukte KI til forklaring og oppsummering. De studentene som oppgir at de får tilstrekkelig opplæring, bruker i større grad KI på alle de oppgitte områdene. I disse tilfellene øker bruken mest når det gjelder koding og tekstbehandling, og minst på oppsummering og forklaring. I spørsmålsformuleringen ber vi studentene vurdere grad av «tilstrekkelig opplæring». Det at tilstrekkelig opplæring henger sammen med å bruke KI til tekstbehandling og koding, kan bety at denne typen aktiviteter er mer lærerstyrt, mens aktiviteter som oppsummering og forklaring ikke er det. Det kan tenkes at de sammenhengene også har å gjøre med grad av kompleksitet mellom de ulike områdene. Bruk av KI til tekstbehandling og koding er sannsynligvis mer utfordrende å gjøre på en god måte enn oppsummering og forklaring. Dersom studentene benytter KI til disse områdene, kan det forklare at det også øker behovet for opplæring fra undervisere.
Se vedlegg 3 for ytterligere detaljer om analysen.