AI i Matematik- og Naturvidenskabsklasser (AIMSC)
AIMSC-netværket fokuserer på, hvordan AI-redskaber kan forme undervisning og læring i naturvidenskab og matematik på gymnasiet, og på hvordan lærere og elever kan bruge dem på meningsfulde måder. Vi arbejder tæt sammen med lærere og elever om at afprøve, diskutere og forfine konkrete anvendelser af AI i undervisningen – og vi opbygger samtidig et forskningsgrundlag, der kan hjælpe os med at forstå både potentialerne og begrænsningerne ved AI i klasseværelset.
Netværket afholder regelmæssige online 'radar-møder', hvor deltagerne deler erfaringer, tester redskaber og diskuterer aktuelle udviklinger inden for AI og undervisning. Vi co-udvikler undervisnings- og læringsmaterialer, følger den hurtige udvikling i AI-teknologi og bidrager til den offentlige debat om AI i uddannelse.
Netværket er forankret ved Institut for Naturfagenes Didaktik (IND), Københavns Universitet.
Udover radar-møderne støtter netværket også lærere i at afprøve AI i egne klasseværelser.
Kick-off møde – 23. januar 2026
AIMSC-netværket blev officielt lanceret med et kick-off møde på Københavns Universitet. Mødet satte rammen for netværkets fokus og vision og præsenterede den seneste forskning i generativ AI og naturvidenskabsundervisning, herunder et review af den internationale litteratur om GenAI i scienceundervisning. Deltagerne delte erfaringer og identificerede fælles interesser og udfordringer.
Ressourcer:
Begivenhedsbeskrivelse på IND's hjemmeside
Litteraturreview (Tor Ole Odden)
Radar 1: Pædagogiske og socratiske chatbots – 18. februar 2026
Det første radar-møde satte fokus på, hvordan AI-chatbots kan fungere som pædagogiske og socratiske samtalepartnere i naturvidenskabsundervisningen. Deltagerne afprøvede i fællesskab en række AI-redskaber – herunder Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot og den danske SkoleGPT – ved hjælp af en prompt inspireret af et Harvard-studie om undervisning i drivhuseffekten. Eksperimentet viste, at Claude og Gemini fungerede bedst til at opretholde en undersøgende dialog med elever, mens andre bots tenderede til at give svarene direkte frem for at stille spørgsmål.
Ressourcer:
Radar 2: Planlægning af undervisning med AI – 28. april 2026
Andet radar-møde testede AI som redskab til undervisningsplanlægning. Deltagerne bidrog med egne lektionsbeskrivelser fra fysik, kemi og matematik og afprøvede herefter forskellige AI-platforme – Claude, Lesson Create, EduAid, Magic School og Eduaide – til at generere undervisningsplaner. Claude og Lesson Create fremstod som de mest anvendelige: Claude producerede detaljerede og velformaterede planer med aktiviteter og rubriks, mens Lesson Create imponerede med sin hastighed og evne til at lave elevrettede opgaver direkte i browseren. GDPR og datasikkerhed var et centralt diskussionspunkt.
Ressourcer:
Radar 3: AI-undervisningsplatform (AIPLA) – 27. maj 2026
Det tredje møde var en workshop om AIPLA – en ny AI-baseret undervisningsplatform under udvikling. Platformen integrerer en kastefysik-simulation med en AI-tutor, der er designet til at stille spørgsmål frem for at give svar. Deltagerne afprøvede en prototype og diskuterede den pædagogiske balance: Hvornår hjælper AI eleven med at forstå, og hvornår giver den blot svaret? Mødet belyste også spørgsmål om elevdata, privatliv og loginsikkerhed i forbindelse med sådanne platforme.
Ressourcer:
Radar 4: Læringsmål med generativ AI – 22. juni 2026
Fjerde radar-møde præsenterede Joakim Bækgaards masterprojekt om generativ AI (GAI) i fysikundervisningen på STX. Projektet foreslår syv konkrete læringsmål for, hvad elever skal kunne med og om GAI – fra informationssøgning og kildekritik til brug af AI i tekstproduktion, dataanalyse og projektopgaver. Et centralt begrebspar i diskussionen var partnerskab (eleven bruger AI reflekteret og kritisk og kommer dybere ned i stoffet) over for udlicitering (opgaven overlades til AI på bekostning af egen tænkning). Lærerne diskuterede, hvordan målene kan overføres til kemi og matematik, og hvordan AI bedst integreres i eksamensrammer.
Ressourcer:
Radar 5: Undervisning med AI – gennemsigtighed, proces og elevroller – 27. august 2026
Dette møde åbnede med en præsentation af Jesper Bruun og Aswin Rangkuti fra Institut for Naturfagenes Didaktik, der delte resultater fra interviews med 11 fysiklærere på syv gymnasier. Lærerne beskrev AI som en kilde til tillids- og bedømmelsesudfordringer: det er svært at afgøre, hvad eleverne har forstået og tænkt selv. Fagligt stærke elever bruger typisk AI til at gå dybere i stoffet, mens fagligt svagere elever risikerer at bruge det til at undgå den kognitive anstrengelse. Lærerne savner institutionel vejledning og beskrev en følelse af at stå ved en skillevej uden klare rammer. Undersøgelsen viste også, at lærernes faglige selvforståelse som fysiklærere forbliver uændret – AI hjælper med planlægning, men ikke med at blive klogere på faget. Mødet diskuterede herefter konkrete svar på disse udfordringer: fokus på elevens proces frem for det polerede AI-produkt, elevroller som ‘controller’ og ‘kritiker’ af AI-output, og vigtigheden af at bevare den produktive friktion i naturvidenskabelig læring. Et 29-skole-initiativ om en ny sikker AI-undervisningsplatform med integreret lærerdidaktik blev også præsenteret.
Ressourcer:
Den første lærerworkshop bød på tre konkrete initiativer. De tager alle udgangspunkt i systemet aipla.ku.dk og vi arbejdede med strukturen Prompt til Chatbot på siden Lisbeths Matematik.
Overgang fra folkeskole- til gymnasiematematik
Denne afprøvning går ud på at udvikle en robot, som kan hjælpe elever med at lære den matematik som er en forudsætning for matematikundervisningen i gymnasiet. I samarbejde med Birkerød Gymnasium.
Videreudvikling af robot til hjælp med tydelig tankegang i matematik
Her bygges videres på en robot der kan hjælpe elever med at blive bedre til at oversætte symbolsprog til naturligt sprog – i det hele taget med fagligt sprog i matematik. Målet er at lave et godt “stopping-criterion”, så robotten kan genkende, når eleven har gjort det godt nok og kan gå videre med noget andet. I samarbejde med Frederiksberg Gymnasium.
Refleksioner før, under og efter forsøg i NV
Her forsøges AI koblet på et refleksionsredskab der blev udviklet I et speciale på uddannelsen Master i Science Undervisning (MiSU). Redskabet indeholder en række refleksionsspørgsmål, og her tænkes en robot udviklet som kan hjælpe eleverne med disse refleksioner. I samarbejde med Skt. Annæ Gym.
Rollespil med en robot
I denne afprøvning skal eleverne snakke med en historisk forsker – for eksempel Marie Curie – om hendes liv og forskning. Det skal de bruge til dels at sætte forskningen i perspektiv. I samarbejde med Frederiksberg Gymnasium.
Hvis du gerne vil afprøve AI i dit klasseværelse med støtte fra netværket, så skriv til Jesper Bruun på jbruun@ind.ku.dk
Kontakt
Hvis du gerne vil være med på mailinglisten og/eller gerne vil afprøve AI i dit klasseværelse med støtte fra netværket, så skriv til Jesper Bruun på jbruun@ind.ku.dk
AIMSC-netværket er en del af Institut for Naturfagenes Didaktiks forskningsprogram for undervisning i science og matematik i gymnasiet
Medlemmer
Interne
| Navn | Titel | Arbejdsområde | |
|---|---|---|---|
| Søg i Navn | Søg i Titel | Søg i Arbejdsområde | |
| Jesper Bruun | Lektor |
|