BLOG

EU AI Act og uddannelsessektoren: AI i undervisning, vurdering og optagelse

AI er for alvor rykket ind i klasselokalerne. Adaptive læringsplatforme tilpasser pensum efter den enkelte elev. Proctoring-systemer overvåger eksaminander via webcam. Optagelsesalgoritmer filtrerer ansøgere til videregående uddannelser. Og Microsoft Copilot er integreret direkte i Teams — det værktøj, millioner af studerende og lærere anvender hver dag.

Europa-Parlamentets og Rådets forordning (EU) 2024/1689 af 13. juni 2024 — den såkaldte EU AI Act — stiller klare krav til netop disse systemer. Uddannelsessektoren er ikke en undtagelse. Tværtimod: AI-systemer til uddannelse er eksplicit klassificeret som højrisiko i forordningens Annex III. Det betyder, at skoler, universiteter og de EdTech-leverandører, de samarbejder med, har konkrete juridiske forpligtelser, der allerede delvist er trådt i kraft.

Denne artikel gennemgår, hvilke AI-systemer der er omfattet, hvad kravene indebærer for uddannelsesinstitutioner som deployere, og hvilke trin der bør tages inden fristen i august 2026.

1. AI i uddannelse: det regulatoriske landskab 2026

EU AI Act trådte formelt i kraft den 1. august 2024. Den rulles ud i etaper:

  • 2. februar 2025: Forbud mod uacceptabel-risiko AI (Art. 5) og krav om AI-kompetencer til ansatte (Art. 4) er allerede gældende.
  • 2. august 2025: Reglerne for generative AI-modeller og GPAI-modeller (Art. 51–56) er trådt i kraft.
  • 2. august 2026: Kravene til højrisiko-AI-systemer, herunder systemer til uddannelse og erhvervsuddannelse (Annex III, punkt 3), træder fuldt i kraft.
  • 2. august 2027: Den fulde forordning gælder for alle resterende kategorier.
  • For uddannelsessektoren er det særligt fristen den 2. august 2026 der er afgørende. Fra denne dato gælder alle krav til højrisiko-AI for systemer anvendt i undervisning, vurdering og optagelse. Institutioner, der ikke er parate, risikerer bøder på op til 15 mio. EUR eller 3 % af den globale årsomsætning for overtrædelser af de operationelle krav.

    Derudover gælder GDPR parallelt og stiller skærpede krav, når AI behandler personoplysninger om elever og studerende — herunder data om mindreårige under 15 år.

    2. Annex III punkt 3: AI i uddannelse som højrisiko — hvilke systemer er omfattet?

    Annex III i EU AI Act opregner de kategorier af AI-systemer, der klassificeres som højrisiko. Punkt 3 omhandler specifikt uddannelse og erhvervsuddannelse og inkluderer systemer, der:

  • Fastlægger adgang eller optagelse til uddannelsesinstitutioner eller uddannelsesprogrammer (herunder screening og rangering af ansøgere).
  • Evaluerer læringsresultater med henblik på at påvirke uddannelsesforløbet — eksempelvis systemer der anbefaler ekstra undervisning eller fremrykning.
  • Vurderer det passende niveau af uddannelse for en person, herunder systemer der klassificerer elever i spor eller tilpasser undervisningsintensitet.
  • Overvåger og detekterer forbudt adfærd hos studerende under eksaminer og prøver — herunder proctoring-software.
  • Den centrale konsekvens er klar: Systemer, der træffer eller understøtter beslutninger med direkte indvirkning på en persons uddannelsesmæssige fremtid, betragtes som højrisiko, uanset om det er en skole, et gymnasium, en professionshøjskole eller et universitet, der anvender dem.

    Systemer med alene administrative funktioner — eksempelvis AI til administration af mødelokaler eller automatiseret korrespondance om tilmeldingsfrister — falder derimod som udgangspunkt uden for Annex III. Her gælder i stedet de mere lempelige krav til minimal-risiko eller general-purpose AI.

    3. Optagelses-AI: universiteternes adgangssystemer og karakterprognoser

    Optagelsessystemer udgør en af de mest følsomme anvendelser af AI i uddannelsessektoren. I Danmark forvaltes optagelse til videregående uddannelser via Optagelse.dk under Uddannelses- og Forskningsministeriet. Selve adgangsbegrænsningen og kvotesystemet er reguleret administrativt — men AI-komponenter, der hjælper med at forudsige karaktergennemsnit, sortere ansøgere eller foreslå optagekriterier, er direkte omfattet af Annex III punkt 3(a).

    Det gælder for eksempel:

  • Algoritmer der forudsiger sandsynlighed for gennemførelse baseret på gymnasiekarakter, socioøkonomiske faktorer eller demografiske data.
  • Systemer der automatisk prioriterer ansøgere i kvote 2 baseret på sprogtest, motivationsbrev-analyse eller videoint
  • Klar til at komme i gang?

    PowerQuant leverer AI-inventar og gap-analyse på 5 arbejdsdage.

    Start M1 — 10.999 kr