Kilde: Generert med Sora (OpenAI).

Hva er Notebook LM?

Notebook LM er et KI-drevet verktøy fra Google som hjelper brukeren å utforske, forstå og systematisere informasjon. I stedet for at du søker på nettet, arbeider Notebook LM med det materialet du selv laster opp – for eksempel artikler, rapporter, fagtekster, utkast til besvarelser eller notater. Verktøyet genererer sammendrag, forklaringer og refleksjonsspørsmål direkte basert på disse kildene, slik at du kan utforske og lære med utgangspunkt i egne dokumenter.

For lærere studenter og elever kan Notebook LM brukes som et støtteverktøy for både læring og undervisning. Det kan hjelpe deg å trekke ut hovedpoenger fra fagstoff, sammenligne perspektiver, lage diskusjonsspørsmål eller utvikle undervisningsopplegg. Målet er ikke å erstatte kritisk lesing, men å fremme dypere forståelse og refleksjon ved å kombinere KI-støtte med menneskelig vurdering og faglig dialog.

Hvordan skiller Notebook LM seg fra andre KI-verktøy?

Notebook LM skiller seg fra generelle chatbot-verktøy som Copilot og ChatGPT ved at det ikke er laget for frie samtaler eller åpne spørsmål, men for dyptgående arbeid med bestemte faglige kilder. Mens Copilot og ChatGPT henter informasjon fra store språkmodeller og kan svare ut fra en bred internettkunnskap, arbeider Notebook LM mest med det materialet du selv legger inn. Eller det er ikke helt sant - Notebook LM svarer først og fremst på bakgrunn av innholdet du har lastet opp, men svarene bearbeides av Gemini språkmodell. Så kunnskapen i Gemini språkmodell ligger også til grunn for svarene som blir gitt. Notebook LM gjør at både lærere og elever kan bruke KI på en mer målrettet og faglig trygg måte, men siden svarene bearbeides av en språkmodell må vi også her være kildekritiske til svarene vi får tilbake.

I praksis betyr dette at Notebook LM fungerer som en intelligent fagassistent som hjelper deg å bearbeide egne dokumenter. Du kan stille spørsmål til innholdet, få sammendrag, sammenligninger og forslag til refleksjon – alt forankret i de kildene du selv har valgt. På denne måten støtter verktøyet faglig fordypning og kritisk tenkning, heller enn generelle svar.

Også andre chatbot'er har mulighet for å legge inn kildedata (RAG) på samme måte som NotebookLM, men forskjellen ligger mye i at NotebookLM viser til kildematerialet på en annen måte enn de andre.

For læreren åpner dette for nye måter å la elevene utforske og samtale med fagstoffet på. I stedet for å be en chatbot “fortelle om fotosyntesen”, kan elevene bruke Notebook LM til å diskutere hvordan ulike tekster beskriver fotosyntesen, eller til å oppdage sammenhenger mellom flere kilder. Dermed blir KI ikke bare et hjelpemiddel til å finne informasjon, men et redskap for å bearbeide, forstå og skape ny mening i det faglige innholdet.

Hvorfor fokuserer vi på ett spesifikt verktøy?

I dette studiet velger vi å rette oppmerksomheten mot Notebook LM fordi verktøyet representerer en ny og innovativ måte å lære på med kunstig intelligens. Der tradisjonelle språkmodeller ofte fungerer som generelle samtalepartnere uten klar forankring i kilder, gjør Notebook LM noe vesentlig annerledes: det arbeider direkte med dine egne dokumenter og opprettholder en tydelig kobling mellom svar og kilder. Dette gir en mer transparent og kildekritisk bruk av KI – en kompetanse som er avgjørende både for lærere og elever i dagens digitale kunnskapssamfunn.

Ved å bruke Notebook LM lærer man ikke bare av KI, men med KI – i samspill med egne fagtekster, forskningsartikler eller elevarbeid. Verktøyet hjelper brukeren å stille spørsmål, sammenligne perspektiver og utvikle en dypere forståelse for hvordan kunnskap er bygget opp.

I skrivende stund ser vi at Microsoft forsøker å “stjele” – i anførselstegn – konseptet bak Notebook LM. De arbeider med å lansere et tilsvarende produkt kalt Copilot Notebook, som etter planen skal integreres i OneNote og trolig lanseres i løpet av våren 2026. Dette viser at ideen bak Notebook LM allerede har begynt å påvirke hele utdanningsfeltet og peker mot en ny generasjon læringsverktøy der kildebevisst KI-samhandling står sentralt.