Tilrettelegging

Et innlegg om redesign av høyere utdanning (Khrono 13.07.2026) ga grunnlaget for en KI-tekst som drøfter og foreslår prinsipper for redsign.

Dette er det vel verdt å tenke over. Hvis “alle” trenger spesialbehandling, er normalen feil. Men starteksempelet kan være problematisk. Å gå fra tilrettelagte A til tilrettelagte B gjør KI like godt. Her er et KI-forsalg til vurdering: Ramma rundt arbeidet skal være klar for alle, men det faglige arbeidet må i større grad handle om det som ikke lar seg spesifisere:

• Full klarhet i rammene, trening i det uklare. Alt som kan gjøres eksplisitt, skal gjøres eksplisitt: Hva oppgava? Hva forventes? Hvordan blir arbeidet vurdert? Hvor finner jeg hjelp? Dette er ikke “tilrettelegging”. Det er ryddig håndverk. Tvetydighet skal ikke ligge i administrasjonen av studiet, men i det faglige innholdet. Lærere skal ikke være curling-foreldre.
• Oppgaver med klar bestilling og kjent fasit kan KI løse, og studentene vet det. Slike oppgaver mister verdi som prøve på kompetanse. Verdien flytter seg til å vurdere når et resultat er godt nok, hva som mangler, hvilke hensyn som står mot hverandre og hva man selv vil stå inne for. Det er dette som må øves systematisk.
• Læreren viser fram tenkningns dilemmaer og angrepsvinkler, ikke resultat. Forelesningen mister funksjonen som informasjonskanal, men beholder sin rolle som demonstrasjon. En erfaren fagperson løser et vanskelig tilfelle mens studentene følger med. Dette er første ledd i en meste/svenn-modell. Etter demonstrasjonen gjør studentene liknende arbeid selv. Det skjer først med tett støtte og hyppig tilbakemelding, deretter med gradvis mindre. Tilbakemeldingen retter seg mot måten studenten handler og resonnerer på, ikke bare utførelsen.
• Trinnvis framdrift ordnes fra støttet til selvstendig og fra entydig til tvetydig. Tidlig i studiet: Klare oppgaver med mye støtte. Sent i studiet: Ufullstendig informasjon, motstridende hensyn, ingen fasit. Krav til studenten om selv å formulere hva problemet egentlig er. Progresjonen skal være synlig for studenten slik at mestring bygges trinn for trinn i stedet for at man kastes uforberedt på dypt vann.
• KI inn som arbeidsredskap, med “regnskapsplikt”. Studentene skal lære å delegere til KI det som kan delegeres. De må dokumentere hva de delegerte og hvorfor. Hvordan kvalitetssikrer de resultatet. Hva er god kvalitet? Ansvaret for helheten kan aldri delegeres. Dette gjør KI-bruk til noe man vurderes på, ikke noe man mistenkes for.
• Når KI kan skrive innleveringen, må vurdering flyttes mot prosess og begrunnelse: Samtale om valgene, forsvar av løsningen, håndtering av innvendinger. Det ligner mer på en prøveforelesning eller en faglig samtale.

Dette er en gammel modell. Det er verksted, klinikk og mesterlære. Slik har profesjoner lært opp folk før masseutdanning gjorde forelesning og innlevering til den akademiserende standardløsning. Man måtte for all del “bli universitet”. Etter søt kløe kommer den sure svie. KI tvinger ikke fram noe nytt, den tvinger fram noe glemt