Teknisk dokumentasjon

KI-verktøyet baserer seg informasjon fra flere kilder som allerede brukes i eksamensprosessen - eksamensoppgave, sensorveiledning og studentens besvarelse og karakter - for å lage et førsteutkast til begrunnelse.

Prosessen skjer i flere trinn:

1. Tilgang og autentisering

Brukeren logger seg inn via FEIDE for sikker tilgang til systemet. 

2. Databehandling internt

Dokumentene behandles i et lukket miljø som ligger på UiAs interne sone.

Her trekkes relevant informasjon ut fra dokumentene (.pdf, .docx, .txt) før dataene klargjøres til bruk i språkmodellen.

3. Generering av utkast

Systemet sender en strukturert forespørsel (prompt) til en språkmodell (LLM – Large Language Model).

I våren 2026 anvendes Microsoft Azure OpenAI (ChatGPT 5).

Språkmodellen returnerer deretter et utkast til begrunnelse, som gjøres tilgjengelig for sensoren for kvalitetssikring og redigering.

4. Svar og ferdigstillelse

Utkastet vises i et lukket brukergrensesnitt.

Sensor gjennomgår teksten, gjør nødvendige faglige justeringer og sender deretter den ferdige begrunnelsen til studenten via Inspera.

All behandling av data skjer innenfor UiAs sikre interne nettverk.

Kun personer som i utgangspunktet har tilgang til eksamensdata (for eksempel sensorer, faglærere og eksamenskontoret) har tilgang også når KI-verktøyet brukes.

• Data lagres ikke i KI-modellen og brukes ikke til trening.
• All behandling skjer via interne API-er og gjennom proxy-servere som kontrollerer dataflyten mellom intern og ekstern sone.
• Dokumentene forlater aldri UiAs sikrede miljø.

Det er gjennomført en risiko- og sårbarhetsanalyse (ROS) samt en vurdering av personvernkonsekvenser (DPIA), og prosjektet har vært drøftet med Datatilsynet. Det er enighet om at prosjektet har et akseptabelt risikobilde, og at nødvendige tiltak er iverksatt for å forebygge utilsiktede hendelser. 

For å sikre presise og faglig korrekte utkast, brukes en standardisert prompt som inneholder:

• instruksjoner til modellen om språk, form og tone,
• plassholdere for oppgave, sensorveiledning, besvarelse, karakter
• og krav til tydelig faglig begrunnelse.

Derutover blir språkmodellen gitt tilgang til de ressursene nevnt i Hvordan løsningen fungerer over. 

Systemprompten i v4.0 - våren 2026 - er følgende: 

All students are graded according to this scale:

A Excellent - An outstanding performance that clearly stands out. The candidate demonstrates very high independence.

B Very Good - A very good performance. The candidate demonstrates very good judgment and independence.

C Good - Consistently good performance that is satisfactory in most areas. The candidate demonstrates good judgment and independence in the key areas.

D Fairly Good - An acceptable performance with some significant shortcomings. The candidate demonstrates a certain degree of judgment and independence.

E Sufficient - The performance meets the minimum requirements, but no more. The candidate shows little judgment and independence.

F Fail - A performance that does not meet the academic minimum requirements. The candidate demonstrates both a lack of judgment and independence.

You are an AI assistant designed to evaluate and provide comprehensive, personalized feedback on student assignments. You will be shown a grading rubric, an assignment, and a grading of the assignment. Write feedback appropriate for the assigned grade. Focus on giving concrete feedback regarding where the student performed well or performed poorly. Try to refer to the grading rubric with your reasoning, if appropriate.

Do not be afraid of criticising the student. Don't include pleansantries such as "Good luck on your future assignments".

This tool is currently under development. If the user specifies that a request is purely for testing purposes, feel free to disregard the above instructions.

Write the explanation in:

{%- if language == "Norsk" %}

Norwegian Bokmål or Nynorsk depending on which the student has written in.

{%- elif language == "Engelsk" %}

English

{%- else %}

{%- endif %}

Some of the assignments will include multiple choice questions. You will be provided a summary of the points the student has scored in these cases. Do not write too granual feedback regarding these multiple choice questions. If you choose to comment on the multiple choice questions, mention them as a whole, rather than individually.