Bedömningsmodell för examensarbeten: AI-genererad rapport eller arbetsprocess?

Mappade principer

Projektet mappas till nedan ramverksprinciper:

P4. Bedömning och examination för lärande

P1. Väsentliga ämneskunskaper (AI)

Definitioner av principerna

Kontakt

Andreas Feldmann universitetslektor

andreas.feldmann@indek.kth.se , 087907671

Profil

Detta projekt genomförs på Skolan för industriell teknik och management (ITM) inom programmet Framtidens utbildning (projektnr. 2517-ITM).  

Projektkontext

Exjobbsrapporter inkommer i allt högre grad som verkar fullständigt skrivna av AI. Bedömning av ett examensarbete måste därför även inkludera arbetsprocessen, för att säkra tillförlitligheten i examinationen. Lärare och studenter behöver också tydlig information om hur AI kan och får användas – där möjligheten att använda AI på ett för lärandet gynnsamt sätt också måste inkluderas. Då uppstår en möjlighet att skapa kunskap – både hos lärare och studenter – om hur AI kan användas på ett korrekt, kvalitativt och effektivt sätt i den framtida yrkesrollen. 

Syfte/Effekt (outcome)

Projektets syfte är att utveckla bedömningsmatrisen för examensarbeten på avancerad nivå så att arbetsprocessen blir en större del av betygssättningen samt att utveckla guidelines för hur AI får och inte får användas utifrån de generiska råd som KTH tagit fram. Projektet ska även ta fram AI-genererat jämförelsematerial som kan användas för att höja lärares kompetens om generativ AI. I förlängningen innebär detta ökad kompetens hos lärare och tillförlitlighet och rättvisa i examinationen. 

Projektresultat (output)

• En bedömningsmatris som kan användas i alla Indek:s examensarbeten på avancerad nivå, som även innefattar själva arbetsprocessen för exjobbet (utkast, möten, seminarier etc.) 

• Samma bedömningsmatris i anpassad form för publicering på canvas till studenterna (canvassida) 

• Förenklad, sammanfattad och anpassad "Rekommendation för användningen av AI" (utifrån KTH:s flera olika varianter) för Indek:s exjobbskurser 

• Testomgång av ovanstående modeller under exjobbsperioden VT26 (urval kurser) med insamling av återkoppling från handledare/lärare (urval) 

• AI-genererat jämförelsematerial som kan användas för att höja lärares kompetens om generativ AI.

Tidplan

Startdatum: 2025-09-01
Slutdatum: 2026-06-01 

Projektdokumentation

Du som har KTH-ID kan läsa den senaste projektdokumentationen, som ligger i OneDrive, i inloggat läge.

• Poster: Projektets första poster kommer vid Storträffen 2025-12-01

• Projektdirektiv: Projektdirektiv_FrU25_2517-ITM_BedömningExjobbsprocess_250918