Google Labs – don’t be evil – Do the right thing

TL;DR: Googles Learn Your Way-projekt viser, hvordan generativ AI kan omdanne tunge fagtekster til fleksible, multimodale læringsforløb – og de første resultater tyder på bedre læringsudbytte og højere elevmotivation. For danske naturfagslærere rummer det spændende muligheder for differentiering og variation, men kræver samtidig en kritisk, didaktisk tilgang, hvor læreren bevarer styringen. Nedenfor får du både en introduktion til Learn Your Way, et blik på andre Google Labs-projekter og et konkret, detaljeret forløb om fotosyntese i 7.–8. klasse, designet med AI-inspirerede greb. Og en afsluttende kommentar om GDPR. Artiklen er tænkt som et debatindlæg.

I øjeblikket kan https://learnyourway.withgoogle.com/ kun bruges med de default engelsksprogede forløb, og man kan skrive sig op til at teste upload af egne materialer, men skal bekræfte,, at man er bosat i USA. Hvis projketet bliver en succes bliver det helt sikkert udrullet til flere lande.

Kan AI gøre naturfagslæring mere fleksibel – eller bare mere amerikansk?

Google har lanceret et forskningsprojekt kaldet Learn Your Way, som ligger som et eksperiment i Google Labs. Idéen er at tage traditionelle lærebogstekster og omforme dem til et helt “økosystem” af læringsformer: tekst, mindmaps, lydlektioner, slides med speak og indlejrede quizzer. I stedet for at eleven kun møder stoffet som en statisk, relativt tung tekst, kan det samme indhold præsenteres i flere formater og tilpasses elevens niveau og interesser.

Det interessante er, at projektet ikke bare handler om at opsummere tekst hurtigere. Ambitionen er at indarbejde principper fra læringsforskning, fx multiple repræsentationer, aktiv bearbejdning og variation i formidlingsform. Google bygger værktøjet oven på LearnLM og Gemini-modeller, som er udviklet med et eksplicit fokus på undervisning og pædagogik. Det gør Learn Your Way mere didaktisk interessant end endnu et generelt “AI-skriveværktøj”.

For naturfagslærere, der dagligt arbejder med elever, som kæmper med begrebstunge tekster, abstrakte modeller og fagsprog, rammer idéen ind i en meget konkret udfordring: Hvordan hjælper vi flere elever ind i det samme kernestof uden at skulle producere fem parallelle materialer? Learn Your Way forsøger at svare: ved at lade AI lave det grove omskrivnings- og visualiseringsarbejde – og lade læreren bruge tiden på at designe aktiviteter, samtaler og vurderingsopgaver.

Hvad kan Learn Your Way rent faktisk?

Grundideen i Learn Your Way er en personaliseringskæde: Læreren eller systemet fodrer en lærebogstekst ind, og AI’en omformer den til flere formater og niveauer. Nogle centrale funktioner er:

• Tilpasning til niveau og interesser
  Eleven angiver klassetrin og interesser (fx sport, musik, mad), hvorefter teksten omskrives til et sprogligt niveau, der passer målgruppen. Eksempler og analogier bliver i nogen grad tilpasset elevens interesser, så stoffet opleves mere relevant.

• Multimodale repræsentationer
  Ud fra den samme omarbejdede tekst kan systemet generere:

  • Immersive text – opdelt tekst med indlejrede spørgsmål, forklaringer og evt. illustrationer

  • Mindmaps og tidslinjer – grafiske overblik over nøglebegreber og sammenhænge

  • Lydlektioner – en fortalt udgave af stoffet, der kan høres på mobil eller computer

  • Slides med speak – små “mikro-forelæsninger” med indlagte stoppunkter

  • Quizzer og embedded questions – korte testspørgsmål undervejs, der både tjekker forståelse og fodrer systemet med feedback

• Fokus på aktiv bearbejdning
  Målet er, at eleven ikke kun passivt læser eller lytter, men løbende svarer, reflekterer og vælger mellem forskellige formater. Hvor effektivt det er i praksis, afhænger naturligvis af, hvordan læreren bruger værktøjet i et konkret forløb.

Learn Your Way kan afprøves via Googles officielle Labs-side: https://learnyourway.withgoogle.com

Hvad viser de første forskningsresultater?

I Googles egen undersøgelse deltog 60 unge i alderen 15–18 år fra Chicago-området. De skulle lære om et bestemt emne (ungdomshjernes udvikling) ud fra en lærebogstekst. Deltagerne blev tilfældigt fordelt i to grupper:

• én, der brugte Learn Your Way-oplevelsen

• én, der brugte en traditionel digital PDF-læser

Forskerne målte både umiddelbare testresultater og fastholdelse efter nogle dage. De rapporterede blandt andet:

• Elever i Learn Your Way-gruppen klarede sig bedre ved testen lige efter forløbet end eleverne i PDF-gruppen.

• Efter 3–5 dage lå Learn Your Way-gruppen fortsat højere i fastholdelse af stoffet.

• Flere elever i Learn Your Way-gruppen rapporterede, at de følte sig bedre forberedt til prøve/quiz og gerne ville bruge værktøjet igen.

Det er lovende, men dokumentationen har klare begrænsninger:

• ét fagligt emne, én aldersgruppe, én amerikansk kontekst

• relativt få deltagere

• forskningen er primært initieret og rapporteret af Google selv

Vi ved derfor endnu ikke, om effekten holder på tværs af fag, aldersgrupper, lande eller undervisningsformer – og vi ved heller ikke præcist, hvilke elementer (personalisering, multimodalitet, interaktive spørgsmål) der driver størstedelen af effekten. Men som pejling på, at der er noget at bygge videre på, er resultaterne interessante.

Naturfag i Danmark: potentialer og faldgruber

Set fra en dansk naturfagslærers perspektiv rummer Learn Your Way-tanken flere oplagte potentialer:

• Afdramatisering af svære tekster
  Elever med læseudfordringer kan få stoffet i et mere tilgængeligt sprog, uden at du som lærer skal skrive alternative tekster fra bunden for hver klasse.

• Flere veje ind i abstrakte begreber
  Mindmaps, tidslinjer, lyd og visualiseringer kan hjælpe elever, der ikke får tilstrækkeligt udbytte af en ren tekstgennemgang.

• Styrket differentiering
  Den samme kernetekst kan hurtigt transformeres til forskellige formater og sværhedsgrader, så du kan møde både stærke og svage elever bedre.

• Øget elevmotivation
  Mere valg og variation i formidlingsform kan styrke oplevelsen af relevans og ejerskab, især hvis eksemplerne knyttes til elevernes interesser.

Men der er også reelle risici, hvis vi ukritisk implementerer sådanne værktøjer:

• Faglig dybde vs. glat formidling
  Hvis alt “pakkes lækkert ind”, kan eleverne få en oplevelse af at forstå, uden at de faktisk har arbejdet med faglige begreber på det nødvendige niveau.

• For stor afhængighed af AI-støtte
  Elever kan blive vant til, at systemet “tygger” teksten for dem, og dermed mister vi træning i faglig læsning, som er en vigtig kompetence – også i naturfag.

• Kulturel og sproglig distance
  En del eksempler og sproglige valg vil være farvet af amerikansk kontekst. Det kræver, at læreren forholder sig aktivt til oversættelse og tilpasning.

• Lærerens rolle som operatør
  Der er en risiko for, at læreren reduceres til én, der “trykker på knapper” og viser AI-genererede materialer, hvis ikke man bevidst fastholder sig som didaktisk designer og kritisk filter.

Med andre ord: Learn Your Way kan være en stærk inspiration til at tænke mere systematisk i multiple repræsentationer og personalisering – men det er stadig den danske naturfagstradition, læseplaner og lærerens faglighed, der bør definere, hvad der er “god undervisning”.

Google Labs og NotebookLM: AI som makker i lærerforberedelsen

Learn Your Way er kun ét blandt flere eksperimentelle AI-projekter, der lige nu lever i Google Labs. Google Labs fungerer som en sandkasse, hvor nye idéer prøves af, før de eventuelt bliver til mere modne produkter. For undervisere betyder det, at nogle af de mest interessante værktøjer netop nu befinder sig her – lidt rå, men med stort potentiale.

Et beslægtet spor er NotebookLM og nyere Labs-værktøjer, som AndroidPolice har skrevet om i artiklen:

“I tried Google’s new Lab tool and it’s everything I wanted NotebookLM to be”

 

Artiklen beskriver, hvordan Learn your Way (bygget på de nyeste Gemini-modeller) gør det nemt at:

• uploade egne dokumenter og kilder

• stille dybdegående spørgsmål til materialet

• få overblik over struktur, nøglepointer og begreber

• generere udkast til fx flashcards, grafiske oversigter og produktidéer

For en naturfagslærer kan sådan et værktøj være mindst lige så interessant som Learn Your Way, men på et andet niveau: i forberedelsen og udviklingen af undervisningsforløb. Du kan bruge det som en slags “AI-makker”, der hjælper med at:

• skimme nye læreplanstekster og pædagogiske artikler

• opstille overblik over kernestof og progression på tværs af klassetrin

• generere forslag til opgaver, spørgsmål og læringsaktiviteter, som du bagefter tilpasser og kvalitetssikrer

Hvor Learn Your Way retter sig mod elevoplevelsen, kan NotebookLM-lignende værktøjer støtte lærerens egen arbejdsproces – uden at tage styringen fra dig.

Kort oversigt: styrker og begrænsninger

Nedenstående tabel kan bruges i et naturfagsteam til at strukturere snakken om AI-værktøjer som Learn Your Way og beslægtede Labs-eksperimenter:

Et konkret eksempel: Learn-Your-Way-inspireret forløb om fotosyntese

For at gøre idéerne mere håndgribelige følger her et detaljeret eksempel på et forløb om fotosyntese i 7.–8. klasse, designet med Learn Your Way-tanken i baghovedet. Pointen er ikke, at du skal have adgang til selve Googles værktøj, men at du kan bruge de samme principper: én kernetekst, flere repræsentationer, aktiv bearbejdning og metarefleksion.

Overblik over forløbet

• Målgruppe: 7.–8. klasse

• Varighed: 2–3 lektioner à 90 minutter (kan skaleres op eller ned)

• Fagligt fokus:

  • Fotosyntese som kemisk og biologisk proces

  • Fotosyntese i økosystemet (fødekæder, energi, klima)

• Didaktisk fokus:

  • Flere repræsentationer af samme kernestof

  • Differentiering af tekstniveau

  • Metakognition: Hvad hjælper mig til at forstå?

Forløbet tager udgangspunkt i én særlig fagtekst om fotosyntese (fra lærebog eller kort artikel), som du lader AI omskrive og variere i flere versioner.

Trin 1: Grundtekst og AI-omsat version

Du vælger en fagtekst om fotosyntese på cirka en side. Den skal som minimum indeholde:

• hvad fotosyntese er (lys, vand, CO₂ → glukose og O₂)

• hvor den foregår (grønkorn i planteceller)

• hvorfor den er afgørende for dyr, mennesker og klima

Med et AI-værktøj (eller i princippet Learn Your Way) beder du om:

1. En kortere, mere tilgængelig version til 7.–8. klasses niveau (kortere sætninger, forklaring på fagord).

2. En liste over de vigtigste begreber (lysenergi, grønkorn, CO₂, glukose, ilt, kemisk energi).

3. Forslag til metaforer/analogier (fx “planten laver sin egen mad”).

I undervisningen:

• Du udleverer både originalteksten og den forenklede tekst.

• Eleverne læser den forenklede version først og markerer tre ord, de vil have forklaret.

• I plenum kobler I ordene til originalteksten: Hvor står det? Hvordan formuleres det dér?

På den måde bruger du AI-omsætningen som stillads, ikke som erstatning for den fulde fagtekst.

Trin 2: Mindmap over fotosyntese

Herefter lader du AI foreslå et mindmap med “Fotosyntese” i midten og typiske grene:

• Forudsætninger: lys, vand, CO₂

• Foregår i: grønkorn, blade, planteceller

• Produkter: glukose, ilt

• Betydning: energi til planten, ilt til atmosfæren, fødekæder, klima

Du viser mindmappet på tavlen eller i et dokument. Eleverne:

1. Tegner mindmappet i deres hæfter.

2. Tilføjer mindst to ekstra grene, fx “respiration”, “fødekæde”, “træ og klima”.

3. Vælger én gren og skriver to sætninger om, hvorfor den er vigtig.

Her understøtter AI’en først og fremmest din forberedelse: du får et hurtigt udkast, du kan justere. Den faglige prioritering er stadig din.

Trin 3: Lydlektion som alternativ indgang

Du beder derefter AI’en om at lave en 3–5 minutters lydmanuskript om fotosyntese på elevniveau – med fokus på konkrete billeder og enkel struktur. Manuskriptet kan fx bygges sådan op:

1. “Forestil dig et grønt blad i sollys…”

2. Gennemgang af, hvad der går ind i bladet (vand nedefra, CO₂ fra luften, lys fra solen).

3. Forklaring af, hvad planten laver (sukker til sig selv, ilt, som slipper ud).

4. Kort kobling til fødekæder og klima.

Manuskriptet kan læses op og optages, eller du kan bruge et tekst-til-tale-værktøj.

I undervisningen:

• Eleverne lytter til lydfilen med høretelefoner.

• De får et lille skema med tre “stop-punkter”, hvor de skal skrive ét ord eller en sætning, der hæftede sig.

• Kort efter lytteturen deler de deres ord i par og forklarer dem for hinanden.

Fordelen er, at elever, der har svært ved læsning, kan få en forståelse via lyd, som siden kan kobles tilbage til teksten og mindmappet.

Trin 4: Slides med speak og indlagte spørgsmål

Du beder AI’en om at foreslå et kort slidesæt på 6–8 slides:

1. Hvad er fotosyntese?

2. Hvad skal planten bruge? (lys, vand, CO₂)

3. Hvor i planten foregår processen? (grønkorn)

4. Hvad dannes? (glukose og ilt)

5. Hvorfor er fotosyntese vigtig for klima og fødekæder?

6. Opsamling og perspektiv.

Til hver slide kan AI foreslå et enkelt forklarende billede og eventuelt en kort speak-tekst. Derudover kan du indbygge spørgsmål:

• “Hvorfor tror du, fotosyntese ikke foregår i rødderne?”

• “Hvor kommer kulstoffet i stammen og bladene oprindeligt fra?”

I undervisningen:

• Du bruger slides som fælles gennemgang, men stopper ved spørgsmålene og lader eleverne svare individuelt (miniwhiteboards, fingersvar eller hæfte), før du afslører talepapiret eller facit.

• Eventuelt kan eleverne senere få adgang til slides med speak som repetition før en prøve.

Her udnytter du den struktur og det overskud, som AI kan give, uden at slippe kontrollen med, hvilke spørgsmål der er vigtige.

Trin 5: Quiz og hurtige tjek på forståelse

En central pointe i Learn Your Way-tanken er løbende feedback og små test, der både hjælper eleven og læreren. Du kan fx få AI til at generere:

• 4 multiple choice-spørgsmål (input/output, placering i planten)

• 3 “sæt i rækkefølge”-opgaver (fx fra lys → grønkorn → glukose)

• 3 åbne kortsvar (forklar med egne ord, hvorfor fotosyntese er vigtig for dyr)

I undervisningen kan du bruge quizzen:

• I starten af timen – for at aktivere forforståelse

• I slutningen af forløbet – for at tjekke fremskridt

• Som lektie – fx via et digitalt quizværktøj, hvor du kan se klassens svar

Når du bruger AI-genererede spørgsmål, er det vigtigt at læse dem grundigt igennem og rette fejl eller uheldige formuleringer, før eleverne ser dem.

Trin 6: Metarefleksion – hvad hjælper dig til at lære?

Efter at eleverne har arbejdet med:

• en originaltekst og en lettere omskrevet tekst

• mindmap

• lydlektion

• slides med spørgsmål

• quiz

giver du dem en lille refleksionsopgave, hvor AI ikke spiller hovedrollen – til gengæld gør deres egen erfaring. Fx:

• Hvilken måde hjalp dig mest til at forstå fotosyntese? Hvorfor?

• Var der noget, der gjorde det mere forvirrende?

• Hvis du skulle forklare fotosyntese til en elev i 5. klasse, hvilken form ville du så vælge?

Herefter kan du samle op i plenum og måske justere næste forløb ud fra, hvad du hører.

Trin 7: Eleverne som designere – deres egen “mini-Learn-Your-Way”

Som afslutning kan du lade eleverne skifte rolle fra modtagere til designere:

• Grupperne vælger én repræsentationsform (fx en plakat, en lille podcast, en kort video eller en tegneserie).

• De skal forklare fotosyntese til en yngre målgruppe.

• De må gerne bruge AI til at få idéer, stikord eller udkast, men alt indhold skal tjekkes i lærebogen eller hos dig.

Til sidst fremlægger grupperne deres produkter, og I taler om:

• Hvad har de valgt at forenkle?

• Hvad har de insisteret på at beholde?

• Hvor hjalp AI – og hvor var den i vejen?

Her bliver AI til en medspiller, der kan give dem et boost, men eleverne og læreren sidder stadig ved rattet.

Sund skepsis – og mod til at eksperimentere

Googles Learn Your Way og nyere Labs-værktøjer viser en retning, hvor AI ikke bare svarer på spørgsmål, men aktivt former læringsmaterialer. For danske naturfagslærere er det et felt, det er værd at forholde sig nysgerrigt til – både fordi potentialet for differentiering og multimodal læring er stort, og fordi vi risikerer at miste noget vigtigt, hvis vi overlader for meget til teknologien.

En pro-AI, men kritisk position kunne sammenfattes sådan:

• Brug AI til at frigøre tid og skabe variation i repræsentationer – især for elever, der har svært ved tekster.

• Hold fast i, at faglighed, læseplaner og didaktiske valg er lærerens ansvar.

• Afprøv værktøjerne i små, velovervejede “prøvehandlinger”, evaluer dem sammen med eleverne og justér.

• Deltag aktivt i diskussionen om, hvordan danske naturfag kan bruge AI til at styrke – ikke erstatte – praktiske undersøgelser, kritisk tænkning og naturfaglig dannelse.

GDPR, datasikkerhed og brug af Googles tjenester i undervisningen

Når vi taler om Learn Your Way og andre Google Labs-projekter, kan vi ikke komme uden om GDPR og datasikkerhed. For danske skoler og kommuner er det ikke nok, at et værktøj er didaktisk interessant – det skal også passe ind i de aftaler og databehandleraftaler, der gælder mellem skoleejer og leverandør. Det gælder i særlig grad, når vi bevæger os ind i eksperimentelle miljøer som Google Labs, hvor funktioner kan være under udvikling og primært tænkt til et internationalt publikum.

For det første bør alle AI-baserede værktøjer, der behandler personoplysninger, vurderes i forhold til skolens eller kommunens eksisterende Google-aftale og eventuelle databeskyttelsesvurderinger. Hvis et Labs-projekt ikke er omfattet af de godkendte services, er udgangspunktet, at man ikke må lade elever logge ind med deres skolekonti og indtaste personlige data. I praksis betyder det, at mange af disse værktøjer indtil videre kun bør bruges i lærerforberedelsen – eller i afprøvninger, hvor du som lærer selv uploader og anonymiserer materiale, og hvor eleverne ikke identificeres.

For det andet er det en god idé at skelne skarpt mellem:

• AI som lærerredskab i forberedelsen (fx til at omskrive tekster, generere quizzer, lave mindmaps)

• AI som elevredskab, hvor elever arbejder direkte i systemet med deres egne konti og data

I den første kategori er det relativt ligetil at sikre GDPR: du bruger værktøjerne på egne dokumenter, på din egen konto og uden elevdata. I den anden kategori skal der være klare rammer, lokale retningslinjer og gerne en central vurdering fra kommunen eller skolens IT-ansvarlige, før værktøjet tages bredt i brug.

Endelig er der et dannelsesperspektiv: Når vi bruger Googles tjenester i undervisningen, er vi også med til at forme elevernes digitale vaner og forståelse af, hvad der er “normalt” på nettet. Det kan være en faglig pointe i sig selv at diskutere med eleverne, hvad det betyder, at store teknologivirksomheder stiller “gratis” AI-værktøjer til rådighed – og hvilke spørgsmål vi bør stille til data, magt og afhængighed. På den måde kan arbejdet med Learn Your Way og andre AI-tjenester blive en anledning til ikke bare at tale om naturfag og teknologi, men også om digital myndiggørelse.

Tjekliste: 5 GDPR-spørgsmål før du bruger AI og Google Labs med elever

Når du som naturfagslærer overvejer at bruge Learn Your Way eller andre AI-værktøjer fra Google i undervisningen, kan du bruge denne lille tjekliste som pejlemærke:

1. Er værktøjet omfattet af skolens/kommunens aftale?
   Tjek om den pågældende Google-tjeneste er godkendt som en del af jeres officielle skoleløsning, eller om den kun ligger som et eksperiment i et lab-miljø.

2. Indtaster eleverne personoplysninger?
   Overvej, om eleverne skal logge ind med deres skolekonto, skrive navn, klasse, billeder eller andre persondata. Hvis ja, skal værktøjet normalt være eksplicit godkendt.

3. Kan du bruge værktøjet uden elevdata?
   Start med at bruge AI som forberedelsesværktøj for dig selv: upload fagtekster, generer ideer og materialer, men undlad at lægge elevoplysninger ind i systemet.

4. Hvem har ansvaret for vurderingen?
   Afklar med skolens ledelse eller IT-ansvarlige, om der allerede findes en vurdering af værktøjet. Som udgangspunkt er det ikke den enkelte lærer, der alene skal “bære” GDPR-ansvaret.

5. Hvordan taler du med eleverne om data?
   Brug gerne værktøjet som anledning til at drøfte med klassen, hvad der sker med data, når vi bruger store teknologivirksomheders tjenester, og hvilke rettigheder og valg vi har.