På senare år har inte bara studenter utan också lärare och forskare i allthögre grad använt sig av AI. Detta påverkar givetvis hur vi i högreutbildning inte bara undervisar om och med GAI, utan också hur vi iexaminerande moment hanterar GAI. Ett område där GAI kan varaanvändbart, och ibland till och med bra, är för att generera program-kod, inte minst programkod för webbapplikationer. I föreliggandekapitel tar vi därför avstamp i tre kurser i webbutveckling: HTML ochCSS för webbutveckling, JavaScript för webbutveckling och Server-programmering i JavaScript. Vi beskriver hur vi har arbetat med GAIi relation till både undervisning och examination. I kapitlet presenterarvi tre utmaningar, illustrerade som en pyramid, där övertro på GAIutgör toppen på pyramiden, att använda GAI i samband medexaminerande moment utgör mittenskiktet på pyramiden och promptengineering, hallucinationer samt dokumentation utgör bottenskiktetpå pyramiden. I kapitlet presenterar och diskuterar vi också delösningar vi har arbetat fram och tillämpat under kursinstansernaVT2024 och VT2025 för att komma till rätta med utmaningarna, elleråtminstone komma ett steg närmare tänkbara och genomförbaralösningar för dessa.

I föreliggande kapitel beskrivs hur vi har arbetat med GenerativArtificiell Intelligens (GenAI) i relation till skriftliga inlämnings-uppgifter, individuell skriftlig hemtentamen och muntlig individuelluppföljning efter genomförd hemtentamen för kursen Server-programmering i JavaScript. I kapitlet presenterar vi tre utmaningar,inklusive lösningar och möjligheter, vi har arbetat med för aktuell kurs.Vi argumenterar för att muntlig individuell uppföljning är ett mycketbra komplement till individuell skriftlig hemtentamen och kananvändas för att t ex ställa uppföljningsfrågor på en inlämnad lösning.Genom uppföljningsfrågor kan läraren bilda sig en uppfattning omstudentens kunskaper i relation till inlämnad lösning och i relation tilllärandemålen i kursplanen. Vi argumenterar också för att muntligindividuell uppföljning är ett bra och lämpligt tillfälle både för att geåterkoppling och för lärande. Läraren kan till exempel förklara någotsom varit bra respektive mindre bra i en inlämnad lösning ochstudenten kan då inte bara erhålla förståelse för varför hen erhöll detbetyg hen erhöll, utan också i förlängningen lära varför en lösning ärbra respektive mindre bra. Avslutningsvis argumenterar vi för attmuntlig individuell uppföljning kan vara ett bra tillfälle förförberedelse för framtida yrkesroll. Ett exempel på detta kan vara attden som utvecklat, programmerat, en lösning för ett problem ocksåbehöver kunna förklara sin lösning för andra personer som ärinvolverade i till exempel ett utvecklingsprojekt.

Klimatförändringarna har en rad negativa konsekvenser på våra samhällen. Det finns dock en mängd olika sätt att svara på de utmaningar som klimatförändringarna ställer oss inför. Detta kompliceras ytterligare av att både klimatförändringarna och åtgärderna för att hantera dem inverkar olika på olika människor, vilket bland annat gör frågor om (o)rättvisa centrala. Att söka skapa hållbara samhällen är i denna mening en politisk fråga som bör hanteras genom demokratiska processer. För att stärka och berika dessa processer behövs en ökad handlingskompetens – inklusive kunskap om handlingsmöjligheter, tilltro till sin förmåga att göra skillnad, och motivation att bidra till en förändring. Seriösa spel är pedagogiska verktyg som möjliggör facilitering av lärande av sådan handlingskompetens, till stöd för demokratiska processer. Ett sådant spel, som är utvecklat inom och med bidrag från INCREDILAB-projektet , är det seriösa spelet ”Collaborate or Collapse”. Spelets deltagare ska tillsammans skapa ett långsiktigt hållbart samhälle som samtidigt är motståndskraftigt mot en rad klimatrelaterade händelser, både genom lokalt och gränsöverskridande samarbete. Genom spelet faciliteras därmed demokratiska och samskapande processer där spelarna utvecklar samarbetsförmågor och kunskaper om olika handlingsalternativ. Den lekfulla, engagerande och realistiska spelmiljön skapar samtidigt förutsättningar att utveckla motivation och tilltro till sin förmåga. 

Väder är något som engagerar många människor, så också i Sverige. I takt med de klimatförändringarsom pågår ökar intresset från SMHI och andra aktörer att kunna ta del av privatpersonersobservationer om väder. Den stora potentialen ligger i att kunna få en bättre rumslig upplösning pådata om temperatur, nederbörd och andra väderfaktorer.

Syftet med denna intervjustudie, som är en del av SPARC-projektet, är att undersöka vad sommotiverar människor att observera och dokumentera väder, och i vilken omfattning de också delarmed sig av sina observationer. Ett flertal olika former av väderobservationer och dokumentation harinkluderats i studien.

Mellan den 23/9–2024 och den 14/4–2025 genomfördes 13 semi-strukturerade intervjuer med totalt14 respondenter. Intervjuernas längd varierade mellan ca 45–60 minuter. Upplägget vid samtligaintervjuer var detsamma där en av författarna började med att ställa frågor från en framtagenintervjuguide, utvecklad med en induktiv ansats, och därefter följde båda författarna upp meduppföljningsfrågor där det upplevdes som nödvändigt.

Samtliga intervjuer spelades in och kommer under sommaren 2025 att transkriberas och underhösten/vintern 2025 kommer en tematisk analys att genomföras av transkriberade data.

Utifrån anteckningar, och diskussioner författarna emellan, kan några övergripande resultat redan nuutskiljas. Rent generellt framkommer det i intervjuerna att respondenterna uttrycker att vädret ärviktigt att observera, men att motiven kan variera.

Väderobservationer genomförda av respondenterna har dock främst handlat om att observeratemperatur och nederbörd. Siffror som sådana intresserar respondenter vilket framträder i flera intervjuer.

Hur och vilken omfattning respondenterna har dokumenterat genomförda väderobservation skiljersig mellan respondenterna. Till exempel har några respondenter, till stöd för temperatur ochnederbörd, gjort anteckningar om vädret som helhet och om det varit något specifikt som hänt en dagvilket kan påminna om en dagbok. Andra respondenter har istället mycket kort noterat väderdata förgenomförda väderobservationer.

Avslutningsvis, beträffande att dela dokumenterade väderobservationer kan vi från intervjuernasummera att det förekommer men den är av ganska låg grad. Ofta utrycker respondenterna att deinte har något emot att dela dokumenterade väderobservationer men att det inte är det som främstdriver dem att genomföra och dokumentera väderobservationer.

Given the burdensome disease, cancer, and the challenges presented by limited resources to deal with it, the field of oncology looks to artificial intelligence (AI) as a potential help. This exploratory study seeks to understand the AI implementation process, and to understand the barriers and facilitators to AI adoption. Semi-structured interviews were conducted with 11 stakeholders in strategic positions. Interviews were transcribed, followed by a thematic analysis. Results show that attitudes towards AI adoption and use are generally positive. Communication and support, as well as quality data and good AI performance within the clinical context, aid the implementation of AI. Benefits such as time saving and reduced workload for clinicians are noted. However, challenges related to funding, unsatisfactory AI performance, and lack of transparency can negatively impact adoption. Legal challenges exist regarding AI projects and required data, however compliance with GDPR is endorsed. To aid AI adoption, issues contributing to uncertainty and factors resulting in lack of trust need to be addressed.

Att bedöma och ge användbar återkoppling på inlämningsuppgifter i programmeringskurser är inte bara i sig själv en utmaning utan också mycket tidskrävande. Om vi till detta adderar stora studentgrupper och att flera lärare kan ge olika återkoppling på samma fel blir utmaningarna än större. En ansats för att komma till rätta med detta, eller åtminstone ta ett steg i rätt riktning, är att introducera automatisk bedömning och automatisk återkoppling. I föreliggande kapitel beskriver vi därför hur vi har arbetat med att automatisera bedömning och återkoppling för inlämningsuppgifter inom ramen för en programmeringskurs. Vi beskriver också det system, A4F (Automatic Assessment and Automatic Feedback), som vi har utvecklat och ger exempel på hur A4F har använts vid automatisk bedömning och återkoppling av lösningar för spelet Tic-Tac-Toe (tre-i-rad). Lärdomar från att ha använt A4F för ett kurstillfälle är att det kan effektivisera arbetet med bedömning och återkoppling och att det ger en mer likvärdig återkoppling till studenterna. En utmaning som litteraturen tar upp är att denna typ av system kan medföra överanvändning. Överanvändning kan i förlängningen orsaka att studenterna använder systemet för att testa sig fram till en fungerande lösning, istället för att på egen hand först testa systemet manuellt och i andra hand verifiera detta med systemet.