Del 3: Informationssökning, källkritik och sakprosa
Översikt och syfte
Generativ AI har förändrat hur elever hittar, tolkar och värderar information. Språkligt flyt ≠ sanningshalt.
Kärnuppgiften här är att avmystifiera AI som källa: den hämtar inte fakta – den genererar text utifrån statistiska mönster.
Målet är att eleverna ska:
- OM AI (mekanismen och kritiken): förstå varför AI inte är en sökmotor, känna igen hallucinationer och bias, och se hur algoritmer påverkar informationsflöden.
- MED AI (strategisk användning): använda AI efter källval för bearbetning och förståelse av verifierad sakprosa (förklara begrepp, bryta ned argument, skriva frågor).
Kärnprincip: Källan först – AI sen. Proveniens före plausibilitet.
Koppling till centralt innehåll (Svenska 1, GY25)
- Läsning och samtal om sakprosa
- Informationssökning och värdering av information
- Sammanfattning och kritisk läsning från olika källor
- Citat- och referatteknik (extra viktigt när AI kan hitta på referenser)
Centrala begrepp (AI och källkritik)
| Begrepp | Förklaring |
|---|---|
| Plausibilitet vs. sanningsenlighet | Låter sant vs. är sant |
| Hallucination | Påhitt som presenteras som fakta |
| Proveniens | Spårbarhet till ursprunglig, identifierbar källa |
| Lateral läsning | Lämna sidan, kolla upp källan i nya flikar |
| Triangulering | Minst två oberoende, trovärdiga källor som styrker |
| Automation bias | Vi litar för mycket på maskiners svar |
Tema 1: Förstå maskinen – sök vs. generering
AI-litteracitet: Vad är AI?
Ingång: "AI googlar inte – AI gissar"
AI är en mönsterigenkännare. Den förutser nästa ord givet tidigare ord – den slår inte upp fakta.
Konsekvens: AI kan låta säker, men sakna källa (låg proveniens).
Snabb checklista (för läraren)
- Har eleverna ord för skillnaden mellan sök och generering?
- Använde de lateral läsning minst en gång i övningen?
- Kunde de beskriva proveniens med ett konkret exempel?
- Lyfte någon automation bias ("det lät så säkert…")?
Mini-bedömningsmatris (Tema 1)
| Aspekt | Grund | Utvecklad | Avancerad |
|---|---|---|---|
| Begrepp (gissning/sök/proveniens) | Återger begreppen | Tillämpar begrepp på ett exempel | Problematiserar begrepp med egna motexempel |
| Processmedvetenhet | Beskriver sitt spår | Jämför AI- vs. sökspår | Argumenterar för vilket spår som ger bedömningsbar tillit |
| Reflektion | Allmän | Knyter till automation bias | Knyter till epistemisk medvetenhet (hur vet jag att jag vet?) |
Tema 2: Källkritik 2.0 – Hallucinationer och verifiering (OM AI)
AI-litteracitet: Epistemisk medvetenhet
Ingång: Det trovärdiga falsariet
I den digitala eran handlar källkritik inte längre bara om att fråga "är detta en trovärdig källa?" — utan "existerar denna källa ens?"
Generativ AI är en övertygande fabulist: den hittar på artiklar, forskare och statistik som låter rimliga men saknar verklig förankring.
Därför måste undervisningen hjälpa eleverna att gå från källkritik 1.0 (rimlighet) till källkritik 2.0 (verifiering).
Mini-matris (Tema 2)
| Förmåga | Grund | Utvecklad | Avancerad |
|---|---|---|---|
| Källgranskning | Identifierar uppenbara fel | Använder verifiering (2 källor) | Jämför och värderar trovärdighet på djupet |
| Metodkännedom | Känner till lateral läsning | Använder metoden självständigt | Kan lära ut metoden till andra |
| Reflektion | Beskriver AI:s fel | Diskuterar varför AI hallucinerar | Knyter till epistemisk medvetenhet – hur kunskap skapas |
Tema 3: AI som sakprosa-processor (MED AI)
AI-litteracitet: Använda AI, Människa & maskin
Ingång: Källan först – AI sen
AI ska aldrig vara utgångspunkten för kunskap, men kan bli en intelligent överstrykningspenna när källan redan är vald och verifierad.
Genom att använda AI efter informationssökningen kan eleverna stärka sin förmåga att förstå, strukturera och diskutera komplex sakprosa.
"AI ska hjälpa oss att tänka om texten, inte tänka åt oss."
Checklista (för läraren)
| Kontrollpunkt | Ja / Nej |
|---|---|
| Eleven använde AI efter verifierad källa (inte som primär källa) | |
| Eleven kunde beskriva skillnaden mellan förståelse och förenkling | |
| Eleven dokumenterade AI-feltolkningar i logg | |
| AI-dialogen användes för förståelse, inte för att skriva om texten |
Mini-matris (Tema 3)
| Aspekt | Grund | Utvecklad | Avancerad |
|---|---|---|---|
| Användning av AI | Använder AI för enklare förklaringar | Formulerar medvetna frågor | Använder AI strategiskt för djupanalys |
| Källkontroll | Jämför delvis mot originaltext | Kontrollerar systematiskt | Identifierar och förklarar feltolkningar |
| Epistemisk reflektion | Beskriver skillnad mellan söka och förstå | Diskuterar illusion av kunskap | Reflekterar över AI:s roll i det egna lärandet |
Tema 4: Det algoritmiska landskapet – bias, makt och flöden
AI-litteracitet: Epistemisk medvetenhet, Samhälle & demokrati, Makt & representation
Ingång: Vem styr vad vi ser?
Allt fler av våra texter, bilder och nyhetsflöden är inte längre skrivna av människor – utan kuraterade och filtrerade av algoritmer.
Från TikTok till Google News till generativa chattbotar bestämmer AI vad som når oss, hur det presenteras – och ibland vad som utelämnas.
Att förstå denna infrastruktur av påverkan är en ny form av källkritik: inte bara vad som står, utan varför just detta når oss.
Kombinerad diskussionsuppgift: "Det nya källkritiska kontraktet"
Uppgift:
Låt eleverna i grupper skapa en kort deklaration för framtidens källkritik. Den ska besvara:
- Vad innebär källkritik i en AI-värld?
- Vilket ansvar har användaren?
- Vilket ansvar har företagen och staten?
Avsluta med att jämföra gruppernas kontrakt – vilka värden återkommer (tillit, transparens, ansvar)?
Mini-matris (Tema 4)
| Aspekt | Grund | Utvecklad | Avancerad |
|---|---|---|---|
| Förståelse av bias | Identifierar enkla vinklingar | Analyserar perspektiv och språkbruk | Relaterar till makt, kultur och representation |
| Analys av algoritmer | Förstår filterbubbla som begrepp | Förklarar orsak–verkan i flöden | Diskuterar samhällskonsekvenser och ansvar |
| Epistemisk reflektion | Reflekterar kring exponering | Problematiserar neutralitet | Formulerar etisk ståndpunkt om informationsrättvisa |
Diskussionsunderlag
- Hur har AI förändrat ditt sätt att söka information?
- Vad är skillnaden mellan att hitta rätt svar och att förstå ett ämne?
- När är det farligt att lita för mycket på AI?
- Hur skulle du förklara för en yngre elev varför AI inte är en sökmotor?
- Vad betyder det att "källan först, AI sen"?
Fördjupningsmaterial
Böcker och artiklar
- Mike Caulfield: Web Literacy for Student Fact-Checkers
- Sam Wineburg: Why Learn History (When It's Already on Your Phone)
- Safiya Noble: Algorithms of Oppression
Verktyg
- SIFT-metoden (Stanford History Education Group)
- Lateral Reading (teknik för källgranskning)
- Google Scholar (vetenskapliga artiklar)
- Libris (svenska bibliotek)
Webbresurser
- Myndigheten för psykologiskt försvar (MPF)
- Skolverkets källkritiska resurser
- EU:s AI Act (lagstiftning)
Avslutande reflektion
Efter att ha genomfört denna modul ska eleverna kunna:
- Skilja mellan AI-generering och informationssökning – förstå att AI gissar, inte slår upp
- Identifiera hallucinationer – känna igen påhittade källor och felaktig information
- Använda verifieringsmetoder – lateral läsning, triangulering och SIFT
- Analysera algoritmisk påverkan – förstå hur filter och bias formar vårt informationsflöde
- Använda AI strategiskt – efter källval, för förståelse och bearbetning
Kärninsikt: I AI-eran är källkritik inte bara en färdighet – det är en demokratisk nödvändighet.