Umělá inteligence na vysokých školách už dávno nepředstavuje jen problém opisování seminárních prací. Podle expertů z akademického i technologického prostředí jde o mnohem hlubší a představuje výzvu, která nutí univerzity přehodnotit, k čemu vlastně v 21. století slouží.

Shodli se na tom účastníci odborné diskuse, která se v listopadu uskutečnila ve společnosti Scio. Pokud se vysoké školy podle účastníků nepřesunou od pouhého předávání informací k systematickému formování osobnosti, riskují podle nich ztrátu společenské relevance.

Diskuse se zúčastnili Petr Špecián z Fakulty sociálních věd UK, Hynek Cígler z Fakulty sociálních studií MU, AI expertka Daria Hvížďalová a Petr Škyřík z KISK MU. Debatu doplnily také praktické zkušenosti z oblasti testování a přijímacích zkoušek ve Scio.

Konec univerzit jako „předavačů informací“

Tradiční model vysoké školy, kde akademik předává znalosti a student je pasivně přijímá, se podle Petra Špeciána vyčerpává. V situaci, kdy má student prostřednictvím AI okamžitý přístup k obrovskému množství informací, ztrácí univerzita svou někdejší monopolní roli.

Budoucnost podle něj spočívá ve formativní funkci vzdělávání, tedy ve schopnosti rozvíjet kritické myšlení, hodnoty a práci s nejistotou. Role vyučujícího se má posunout od „vševěda“ ke kurátorovi a mentorovi, který studenty provází procesem učení. Studenti by přitom neměli být chápáni jako pasivní příjemci, ale jako juniorní partneři.

Výzvou je i samotná struktura univerzit, které jsou historicky nastaveny na stabilitu. Současný svět je však podle Špeciána nestabilní a proměnlivý. Řešením mohou být takzvané „safe-to-fail“ zóny – experimentální kurzy, kde je nejistota přiznaná a kde je práce s AI, včetně chyb a selhání, legitimní součástí výuky.

AI neumí všechno

Zatímco generování textů zvládá umělá inteligence stále lépe, v oblasti hodnocení znalostí má podle Hynka Cíglera zásadní limity. Zkušenosti z Masarykovy univerzity i ze Scio ukazují, že využití AI pro automatické skórování otevřených odpovědí zatím nepřináší spolehlivé výsledky.

AI má tendenci „hrát na jistotu“, neboť omezuje variabilitu hodnocení a vyhýbá se extrémům. Korelace s lidským hodnocením je nízká a systém často selhává v jemném rozlišování kvality odpovědí. Dalším problémem je neschopnost spolehlivě odhadnout obtížnost testových úloh, což je důležité pro férovost zkoušení. Výjimkou zůstávají především jazykové testy.

Paradoxně tak může AI přispět k návratu osobnějších forem ověřování znalostí. Pokud technologie ušetří čas na administrativě, měl by se podle Cíglera investovat zpět do ústních zkoušek a individuálních pohovorů, které lépe odhalí skutečné porozumění látce.

Riziko „hloupnutí“

Do debaty vnesla varovný tón AI expertka Daria Hvížďalová. Odkázala na předběžné studie z MIT, podle nichž studenti, kteří při psaní esejů spoléhají výhradně na nástroje typu ChatGPT, vykazují nižší mozkovou aktivitu a horší výsledky než ti, kteří AI kombinují s vlastním myšlením.

Podle Hvížďalové hrozí ztráta hlubšího kontextu. Umělá inteligence sice dokáže propojovat obory, ale činí tak povrchně a bez skutečného porozumění. Odborníkem budoucnosti se tak nestane ten, kdo AI pouze používá, ale ten, kdo její výstupy dokáže kriticky zasadit do širšího rámce.

Rozostřuje se také rozdíl mezi tím „vědět“ a „chápat“. Bez poctivého zvládnutí základů a bez zkušenosti z juniorských pozic může podle Hvížďalové vyrůst generace expertů a manažerů, kteří budou řídit procesy, jimž ve skutečnosti nerozumějí.

Univerzita jako komunita, ne výdejna titulů

Praktickou zkušenost s proměnou výuky přinesl Petr Škyřík z KISK MU. Katedra se dlouhodobě potýká s vysokou neúspěšností studentů, která místy dosahuje až 50 procent. Odpovědí je důraz na budování komunity, práci s portfolii a posilování vztahů mezi studenty a vyučujícími.

Pokud jsou informace dostupné kdykoli a kdekoli, stává se přidanou hodnotou univerzity samotný vzdělávací zážitek – sociální vazby, spolupráce a síť kontaktů. Úspěch vysoké školy by se podle Škyříka neměl měřit pouze počtem udělených titulů, ale především schopností absolventů orientovat se v nejistém světě, reflektovat vlastní limity a být psychicky i profesně odolní.

^{Zdroj: TZ SCIO}

^{Zdroj úvodního obrázku: SCIO/Propagační materiál}