En studie av matematikklæreres erfaringer og refleksjoner rundt bruk av kunstig intelligens i matematikkundervisning. Kunstig intelligens (KI) endrer raskt utdanningssektoren, og stiller nye krav til matematikkundervisning. Denne studien undersøker læreres erfaringer med KI gjennom problemstillingen: Hvilke erfaringer og refleksjoner har matematikklærere i ungdomsskolen og på videregående skole gjort seg rundt bruk av kunstig intelligens i matematikkundervisningen? Studien benytter en blandet metode med spørreundersøkelse (N=54) og dybdeintervjuer (N=5), teoretisk forankret i Rogers’diffusjonsteori, TPACK, og et egenutviklet rammeverk for matematisk forståelse. Hovedfunnene inkluderer et betydelig implementeringsgap (85 % har testet, kun 15 % bruker regelmessig), et verktøydilemma mellom institusjonelle og tredjeparts KI-løsninger, og at KI kan forsterke faglige forskjeller mellom elever. KI brukes mest til oppgaveutvikling og programmeringsstøtte. Lærere er skeptiske til KIs bidrag til dypere matematisk forståelse (kun 16 % positive). Selv om 61 % ønsker mer KI-bruk, opplever de fleste integreringen som vanskelig (kun 18 % synes det er enkelt), noe som indikerer et stort behov for kompetanseheving. Studien konkluderer med at lærere er i en tidlig adopsjonsfase, og meningsfull implementering krever en pedagogisk tilnærming som fremmer komplementær fremfor substitutiv KI-bruk. A Study of Mathematics Teachers' Experiences and Reflections on the Use of Artificial Intelligence in Mathematics Education. Artificial intelligence (AI) is rapidly changing the education sector, posing new demands on mathematics education. This study examines teachers’experiences with AI through the research question: What experiences and reflections have mathematics teachers in lower and upper secondary school made regarding the use of artificial intelligence in mathematics education? The study employs a mixed-methods approach with a survey (N=54) and in-depth interviews (N=5), theoretically anchored in Rogers’ diffusion theory, TPACK, and a self-developed framework for mathematical understanding. The main findings reveal a significant implementation gap (85 % have tested, only 15 % use regularly), a tool dilemma between institutional and third party AI-solutions, and that AI may amplify academicdifferences between students.AI is primarily used for task development and programming support. Teachers are skeptical of AI’s contribution to deeper mathematical understanding (only 16 % positive). Although 61 % desire increased AI use, most find integration challenging (only 18 % find it easy), indicating a substantial need for competency development. The study concludes that teachers are in anearly adoption phase, and meaningfulimplementation requires a pedagogical approach that promotes complementary rather than substitutive AI use. Masteroppgave i matematikkdidatikk MAT699 VID-MAUMAT