Jak používat AI tutory

Nejprve si musíme ujasnit, co si pod pojmem AI tutor máme představit. Jedná se o software v podobě chatbota, který uživateli asistuje při dosažení určitého výukového cíle. Jejich množství stále narůstá. Hodně oblíbení jsou např. specializovaní asistenti pro výuku jazyků (např. Speak, Loora, Duolingo), existují však i aplikace pokrývající širší oblast školní výuky (např. Khanmigo, Synthesis Tutor, Tutor AI). U nás se můžete setkat se Sciobotem. Komplexní podporu pro tuto problematiku najdete na webu Chatveskole od AI dětem.

Možná může být zajímavé, seznámit se s poznatky Nicka Potkalitskyho, amerického experta specializujícího se na AI s více než 20letou učitelskou praxí, který působí v Educational Service Center v Ohiu.

Nickovo Centrum poskytuje služby školským obvodům, a proto se zabývá hlavně tím, jak uplatnit AI přímo ve třídách s větším množstvím žáků najednou. Pokouší se ověřit taková tvrzení poskytovatelů těchto služeb, podle nichž samotné umístění žáků do prostředí využívajícího AI má zásadní pozitivní vliv na jejich výukové výsledky.

Interaktivní prostor s AI, oddělený od otevřeného internetu a vyladěný na praxi, údajně dokáže to, co učitel s třiceti studenty nedokáže: věnuje se každému žákovi na jeho vlastní úrovni, reaguje okamžitě a nikdy se neunaví. Připomeňme si hned, že to samé se říká o personalizovaných adaptivních (tzv. inteligentních) systémech již dobře 30 let.

Nick proto začal hledat důkazy, které by taková tvrzení mohly podpořit. Nalezl dva výzkumy, které naznačují značně pozitivní výsledky.

Na podzim roku 2023 provedl Gregory Kestin, přednášející fyziky na Harvardu, randomizovanou kontrolovanou studii porovnávající výsledky učení se specializovaným na fyziku orientovaným AI tutorem s klasickou prezenční výukou v učebně, při níž byl aktivní učební program veden učitelem. Téměř 200 studentů se střídavě učilo jedno téma ve třídě a další samostatně s AI tutorem. Porovnání výsledků ukázalo, že výuka s AI tutorem zdvojnásobila studijní výsledky, a navíc zkrátila dobu studia, uvádí studie publikovaná ve Scientific Reports [2].

Druhý podobně silný výsledek pochází z Nigérie, kde Světová banka v roce 2024 hodnotila nasazení Microsoft Copilot běžící na GPT-4 jako tutora angličtiny u žáků prvního ročníku střední školy. Tento systém používali žáci devíti veřejných škol celkem šest týdnů. Zaznamenané celkové zlepšení bylo 0,31 směrodatné odchylky (porovnej s Rozbor 2 sigma problému podle Paula Hippela). Kombinované měření zahrnovalo nejen angličtinu, ale též digitální dovednosti. Autoři popisují intervenci jako vysoce efektivní a naznačují, že pokud by se účinky rozšířily na celý školní rok, mohly by se zisky rovnat jednomu a půl až dvěma letům běžné školní docházky [3].

Nick zprávy o obou výzkumech pečlivě prostudoval a přiměly ho k zamyšlení. Harvardská studie testovala AI tutora, kterého profesor Kestin a jeho tým vytvořili na základě konkrétních vzdělávacích cílů, problémů a struktury zpětné vazby daného kurzu. Nigerijská studie testovala doplňkové používání nástroje Copilot pod dohledem učitele v prostředí s nedostatečnými jinými vzdělávacími zdroji. V obou případech byla umělá inteligence zakotvena v pedagogickém přístupu, který ovlivňoval, co nástroj dělá a jak s ním studenti interagují.

Podobné důkazy ukazují, že AI dokáže za určitých podmínek zvýšit studijní výsledky, někdy i působivě. Jenže to jde jen se zapojením schopných lektorů, kteří dokážou vliv AI vhodně nasměrovat k umocnění žáků. Žádné studie neprokazují, že interaktivní prostředí s AI funguje samo o sobě.

Kestinův tutor nebyl chatbotem pro všeobecné použití, který by se používal v kurzu fyziky. Měl předem připravená správná řešení odpovídající obsahu kurzu, krok za krokem uvolňoval nápovědu, vyžadoval od studentů, aby se pokusili o práci, než dostanou vysvětlení, a zaměřoval se na obsah měřený výzkumem v rámci pre a post testů. Studie Světové banky má podobné vyznění. Žáci se v rámci systému neučili samostatně. Učitelé realizovali specializované lekce a provázeli žáky jejich interakcemi se systémem. Největší zlepšení se projevilo u žáků s vyšší základní úrovní znalostí, což komplikuje často používanou argumentaci, že AI tutoři zachrání ty nejslabší studenty (Matoušův efekt). Dokonce i Sal Khan uznal, že jeho asi nejznámější chatbot Khanmigo neměl na učení takový vliv, jaký mnoho odborníků očekávalo [4].

Tato zjištění jsou významná, protože školy si jen zřídka pořizují specializovaného umělého lektora fyziky nebo implementační model Světové banky i s lektory. Kupují si obecné platformy, přístupy, dashboardy a uzavřená prostředí. Důkazy podporují výuková opatření, která činí AI užitečnou. Nedokládají však, že samotné prostředí má potřebný výukový efekt. To znamená, že musíme korigovat takové myšlenky, jako že bezpečný, konverzační a vždy dostupný AI tutor automaticky vyvolá hluboké učení.

Přitom je nezbytné zkoumat, jakým způsobem je možné se k pozitivním dopadům využití AI ve výuce dopracovat. Škola by se neměla ptát, zda je interaktivní prostředí s umělou inteligencí obecně efektivní. Měla by se ptát, jakou výukovou metodu prostředí podporuje, jaké důkazy pro zlepšení existují, kteří studenti profitují více, kteří zaostávají a zda se naměřené zisky přenášejí i mimo vlastní praktické úkoly v rámci realizované platformy. Musí si ujasnit, co je cílem výuky. Zda je třeba zachovat též schopnost žáků fungovat bez přítomnosti AI (Jak používat AI ve vzdělávání)?

Nick podstatu vysvětluje pomocí přirovnání k dodávce s nákladem. Instituce, které si pořizují prostředí vybavené systémem s AI, získávají náklaďák, do něhož lze obsah naložit. Jakkoli jsou vlastnosti vozidla (systému) důležité, vybrat obsah a dojet ke správnému cíli musí sami. I za změněných podmínek je to stále hlavně práce pro učitele.

Thinking with AI: AI Literacy, Critical Thinking & the Future of Education | Nick Potkalitsky

Literatura a použité zdroje

POTKALITSKY, Nick. What Are We Buying When We Buy an AI Tutor? [online]. 2026. [cit. 2026-08-16]. Dostupné z: https://nickpotkalitsky.substack.com/p/what-are-we-buying-when-we-buy-an.

KESTIN, Greg. AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting [online]. 2025. [cit. 2026-08-16]. Dostupné z: https://www.nature.com/articles/s41598-025-97652-6.

DE SIMONE, Martin. From Chalkboards to Chatbots: Evaluating the Impact of Generative AI on Learning Outcomes in Nigeria [online]. 2025. [cit. 2026-08-16]. Dostupné z: http://hdl.handle.net/10986/43212.

KHAN, Sal. Khanmigo’s First Chapter Changed How I Think About AI: A note from Sal Khan [online]. 2026. [cit. 2026-08-16]. Dostupné z: https://blog.khanacademy.org/khanmigos-first-chapter-changed-how-i-think-about-ai-a-note-from-sal-khan/.