Sparkli samler inn 5 millioner dollar i forhåndsfinansiering for å bygge en AI-basert læringsmotor for barn.

Glitrende har samlet inn en forhåndsfinansieringsrunde på 5 millioner dollar for å utvikle en ny type læringsplattform designet spesielt for barn i alderen fem til tolv år. Grunnlagt av tidligere Google-område 120, YouTube og søkeingeniører, med Area 120 som Googles interne inkubator der ansatte bygger og tester eksperimentelle oppstartsprodukter. Oppstartsbedriften kommer ut av det skjulte med en ambisjon som går utover å digitalisere lærebøker eller automatisere arbeidsark. Sparkli posisjonerer seg rundt et større spørsmål: hvordan kunstig intelligens kan hjelpe barn med å lære ved å gjøre, ikke bare konsumere.

Finansieringen vil bli brukt til å skalere Sparklis multimodale læringsmotor og forberede en privat betaversjon som er planlagt tidlig i 2026. Selskapet tester allerede plattformen sin med en stor privatskolegruppe, noe som gir den et virkelighetsnært miljø for å teste hvordan AI-drevet læring oppfører seg i klasserom i stedet for bare demonstrasjoner.

Fra passiv skjermtid til aktiv utforskning

Mye av dagens skjermtid i utdanningssammenheng er enten passiv – videoer, spill eller kortformatinnhold – eller rigid, med forhåndsdefinerte leksjoner som gir lite rom for nysgjerrighet. Sparkli forsøker å sette seg inn i et annet rom. I stedet for å be barn jobbe seg gjennom lineært materiale, lar plattformen dem starte med et spørsmål og deretter bygge en interaktiv «læringsekspedisjon» rundt det.

Hvis et barn for eksempel ønsker å designe en by på Mars, svarer ikke Sparkli med avsnitt med tekst. Det genererer en flertrinnsopplevelse som blander visuelle elementer, stemme, simuleringer og beslutningstaking. Barn eksperimenterer med ideer, tester begrensninger, diskuterer avveininger og reflekterer over resultater. Målet er å gjøre nysgjerrighet om til strukturert utforskning i stedet for å flate den ut til svar.

Denne tilnærmingen gjenspeiler et bredere skifte som skjer på tvers av utdanningsteknologi, der AI i økende grad brukes til å tilpasse læring til eleven, i stedet for å tvinge elevene til å tilpasse seg fast innhold.

Hva forskning tyder på om AI og læring

I løpet av de siste årene har forskning på AI i utdanning pekt på flere gjennomgående fordeler når systemer brukes med omtanke. Personlig tilpasset læring er et av de mest siterteAI-systemer kan justere vanskelighetsgrad, tempo og presentasjon basert på hvordan en elev reagerer, noe som bidrar til å opprettholde engasjement og redusere frustrasjon. Dette er spesielt relevant for barn, hvis utviklingsstadier og interesser varierer mye selv innenfor samme aldersgruppe.

Det finnes også bevis for at interaktiv og utforskende læring – spesielt når det involverer simulering og problemløsning – kan føre til sterkere konseptuell forståelse enn memoreringsbaserte tilnærminger. Når elever blir bedt om å ta avgjørelser, forklare resonnement eller forsvare resultater, har de en tendens til å huske kunnskap lenger og utvikle overførbare ferdigheter.

Samtidig understreker lærere og forskere at AI fungerer best som en forstørrelsesverktøy. De mest vellykkede implementeringene støtter lærere, foreldre og læreplaner i stedet for å erstatte dem. Plattformer som behandler AI som en kreativ samarbeidspartner, snarere enn en telefonsvarer, har en tendens til å stemme bedre overens med disse funnene.

Håndtering av risikoen ved kunstig intelligens for barn

Bruk av AI blant yngre brukere byr på reelle bekymringer. Åpne AI-systemer kan overvelde barn, avdekke upassende innhold eller oppmuntre til overdreven avhengighet av automatiserte svar. Personvern, databruk og emosjonell tilknytning er også aktive debattemner innen barnefokusert teknologi.

Sparklis design ser ut til å være formet av disse risikoene. I stedet for å eksponere barn for en generell chatbot, begrenser plattformen interaksjoner til veiledede, alderstilpassede miljøer. Læringsopplevelsene er strukturerte, målene er eksplisitte, og progresjonen er utformet for å oppmuntre til refleksjon og handlefrihet snarere enn umiddelbar tilfredsstillelse.

Denne forsiktige tilnærmingen speiler en økende enighet innen utdanning: spørsmålet er ikke om KI hører hjemme i læring, men hvor snevert og ansvarlig den bør brukes – spesielt i de formative årene.

Tidlige signaler fra klasseromspiloter

I tidlige pilotprosjekter har Sparkli blitt testet både i strukturerte klasseromsmiljøer og mer åpne økter. Lærere har observert elever som deltar i debatter om budsjettering, bærekraft og designvalg mens de kjører simuleringer som små bedrifter eller infrastrukturprosjekter. I mindre strukturerte «frie utforskningsperioder» startet barna sine egne læringsveier, og beveget seg mellom temaer som spilldesign, kosmologi og miljøplanlegging.

Foreldre som er involvert i tidlig testing har lagt merke til et skifte i hvordan barn snakker om hva de har lært, og de kommer ofte tilbake fra økter ivrige etter å forklare ideer eller foreslå løsninger i stedet for bare å beskrive hva de har sett.

Selv om disse signalene er anekdotiske, stemmer de overens med det utdanningsforskning antyder om aktiv læring: når barn føler eierskap til prosessen, har motivasjonen en tendens til å øke.

En langsiktig visjon for kunstig intelligens i barndomslæring

Sparklis langsiktige mål er å utvikle seg fra utforskning til skapelse, og gi barn verktøy til å prototype ideer direkte i plattformen. Over tid bygger systemet en interesse- og kunnskapsgraf for hvert barn, slik at læringsopplevelsene kan tilpasses etter hvert som interessene modnes.

Den bredere implikasjonen er en bevegelse mot AI-systemer som vokser sammen med elevene – som husker hva som fanget oppmerksomheten deres år tidligere og hjelper dem med å utvikle disse interessene til ferdigheter. Hvis denne modellen lykkes, kan den påvirke hvordan utdanningsplattformer tenker om kontinuitet, personalisering og rollen til AI som en langsiktig læringspartner.

Pre-seed-runden på 5 millioner dollar gir Glitrende rullebanen for å teste om denne visjonen kan fungere i stor skala. Etter hvert som AI blir mer integrert i utdanning, vil eksperimenter som dette bidra til å definere om teknologien forsterker nysgjerrigheten – eller bare digitaliserer gamle vaner på nye måter.