Odborný článek
Digitalizace ve vzdělávání
Zpráva o výsledcích ankety kanadského portálu Teachonline.ca zabývající se budoucím vývojem vzdělávání v souvislosti s technologiemi, na níž odpovídali renomovaní odborníci.
Portál Teachonline.ca pomáhá pedagogům a instruktorům škol nejen v Ontariu využívat nové technologie a získávat poznatky o aktuálním vývoji v online vzdělávání. Nedávno přišel se zajímavou anketou zkoumající budoucnost vzdělávacích technologií, pro niž získává respondenty z řad těch nejprestižnějších odborníků oboru. Měli se vyjádřit k 5 scénářům možného vývoje během příštích 10 let a vybrat ten, který považují za nejpravděpodobnější. Již samotný přehled obsahu těchto scénářů stojí za zamyšlení i pro nás. Zde je:
1. Kognitivní dvojče pro každého studenta: Personalizovaní společníci s umělou inteligencí, kteří v průběhu času své schopnosti rozvíjejí spolu s ním.
2. Vzdělávací cesty synchronizované s trhem práce: Učení podporované AI, které se dynamicky přizpůsobuje skutečným požadavkům pracovního trhu a kariérním trendům.
3. Autonomní systémy zpětné vazby: Systémy AI, které okamžitě poskytují studentům potřebnou zpětnou vazbu zaměřenou na výsledky.
4. Prediktivní intervence před předčasným ukončením studia: Proaktivní systémy, které detekují rizikové signály a spouštějí podporu v pravý čas.
5. Fóra moderovaná AI: Diskuzní prostory, kde se studenti zapojují do strukturovaných debat, přičemž AI zajišťuje důslednost a vyváženost.
Úkolem respondentů bylo se vyjádřit k pravděpodobnosti naplnění těchto scénářů. Podívejme se alespoň orientačně, s čím přišli:
| Respondent | Preferovaný scénář | Komentář |
Stephen Murgatroyd Výzkumný pracovník Contact North, mezinárodně uznávaný lídr v oblasti vzdělávacích inovací, online vzdělávacích systémů, AI ve vysokoškolském vzdělávání, autor více než 50 knih a mnoha článků. | Kognitivní dvojče pro každého studenta Nabízí transformativní přístup ke vzdělávání tím, že poskytuje hyperpersonalizovanou podporu přizpůsobenou vyvíjejícím se potřebám každého studenta. Základní technologie (tutoři s umělou inteligencí, osobní agenti, analytika učení, podpora duševního zdraví) jsou již k dispozici, takže je velmi pravděpodobné, že kognitivní dvojčata budou široce přijata. Strategická hodnota spočívá ve zlepšení klíčových faktorů akademického úspěchu (motivace, zapojení). Uvolňuje pedagogům prostor soustředit se na vlastní výuku a mentorství. |
Závěr je jednoznačný. Většina oslovených expertů předpovídá, že do roku 2035 budeme mít všichni, nejen studenti, kognitivní dvojče, které nás bude povzbuzovat k poznávání ve spojení s jinými lidmi (konektivismus). Naším úkolem je nedopustit, aby myslelo za nás.
Learning Networks and the Age of AI with Stephen Downes
Sci-Fi Scenarios of Teaching and Learning that Could Become Reality by 2035 [online]. 2025. [cit. 2026-02-04]. Dostupné z: https://teachonline.ca/sci-fi-scenarios/.
Tento materiál je publikován pod licencí Creative Commons – Uveďte původ – Neužívejte komerčně – Nezpracovávejte 4.0.
Som Naidu Mezinárodní vědec a lídr v oblasti otevřeného, flexibilního a online vzdělávání. V současné době je hlavním spolupracovníkem společnosti Technology, Education and Design Associates, melbournské poradenské společnosti v oblasti vzdělávacích technologií. | Kognitivní dvojče pro každého studenta Studenti potřebují nejrůznější pomoc, nejen s odbornými znalostmi, ale i s efektivním a účinným využíváním rostoucího seznamu vzdělávacích technologií, a také s motivací a strategiemi samoregulace. Vzhledem k tomu, že se učení stává stále více „just-in-time“ a na vyžádání, lze nástroje umělé inteligence využít k poskytování pomoci a zpětné vazby studentům, zejména tam, kde je lidská aktivita omezená nebo nedostupná. Takové dvojče má schopnost poskytovat podporu v pravý čas prostřednictvím strategií, jako je sokratovský dialog. Pomáhá studentům s řadou kognitivních úkolů vyššího řádu, jako je shrnutí a syntéza, identifikace problémů a jejich řešení. Pamatuje si, jaké úrovně poznání student dosáhl, a přizpůsobuje se jí. | Som navrhuje vyvíjet specializovaný nástroj pro učitele, který nazval „Socratic Co-Pilot for Every Teacher“. Nástroj by měl pomáhat řešit potřeby profesního rozvoje učitelů v oblasti jejich pedagogických a technologických znalostí. Většina institucí se snaží tento deficit řešit pomocí dalšího vzdělávání, které je většinou dost neefektivní. Představte si, že každý učitel má přístup k personalizovanému agentovi umělé inteligence, který je k dispozici na jeho zavolání v roli mentora, průvodce a poradce. Každý profesionál potřebuje někoho, s kým si může povídat, svěřovat se mu a v případě potřeby od něj požadovat zpětnou vazbu. |
Patricia Mangeol Ředitelka výzkumu digitálního vzdělávání ve společnosti Sandbox Inc. se sídlem v Torontu specializující se na multimédia, technologie a vzdělávání. Doktorandka v programu Vzdělávání a informační a komunikační technologie na Open University of Catalonia (UOC) v Barceloně. | Vzdělávací cesty synchronizované s trhem práce AI dokáže sledovat dovednosti, které zaměstnavatelé hledají, a pomoci studentům s orientací v příležitostech k jejich získání. Vzdělání má přímou vazbu na ekonomické příležitosti. Uchazeči o práci a studenti jsou často zahlceni množstvím dostupných programů a kvalifikací. Poradenské systémy založené na AI by mohly nabízet možnosti šité na míru – propojovat zájmy a schopnosti studentů s kariérními cestami a navrhovat relevantní vzdělávací východiska, od plnohodnotných titulů až po učňovské obory, certifikace nebo navazující mikrokvalifikace. Dostat správné informace ke správným zájemcům ve správný čas je obtížné. AI může studenty podporovat od raného zkoumání a může nabídnout největší hodnotu těm, kteří nemají podporu od své rodiny nebo komunity. Vzdělávací instituce mohou těžit z poznatků o trendech na trhu práce a o potřebách v oblasti dovedností, které poskytuje AI. Díky tomu mohou přehodnotit svou nabídku studijních programů a zároveň budovat nové modely spolupráce se zaměstnavateli. | Patricia prosazuje vývoj důvěryhodných modelů AI založených na veřejných hodnotách řízený univerzitami. Staví na silných stránkách vysokých škol ve výzkumu a vzdělávání v oblasti AI, na jejich roli jako veřejných aktérů a na rostoucí potřebě vlád zabývat se „digitální suverenitou“ díky rychlému šíření AI ve společnosti. |
Don A. Klinger Mezinárodně uznávaný lídr v oblasti měření vzdělávacích výsledků a formativního hodnocení. Autor více než 30 knih a mnoha recenzovaných článků. Je prorektorem pro vzdělávání na Murdochově univerzitě (Západní Austrálie), řídí implementaci nových technologií. | Kognitivní dvojče pro každého studenta a Autonomní systémy zpětné vazby Don kombinuje scénář 1 a 3. Základy pro ně jsou již položeny. Jejich kombinace splňuje důležité aspekty formativního hodnocení i seberegulace a poskytuje jednotlivci zpětnou vazbu a vedení na míru. Aby se maximalizovala hodnota takového kognitivního dvojčete, bude třeba, aby byl více než jen společníkem a povzbuzovatelem. Budoucí dvojče bude řídit učení každého jednotlivce – vyzývat a klást otázky, které vyžadují, aby se student zapojil do učebních dialogů s umělou inteligencí, ostatními studenty i učitelem. Takové učební dialogy se již ukázaly jako klíčové metody pro rozvoj konceptů, porozumění, aplikaci znalostí a dovedností, sebehodnocení a kritičnost. Efektivní dialogy mohou vytvořit kognitivní tření, které vede k hlubšímu konceptuálnímu porozumění. | Již dnes existují nástroje funkci dvojčete částečně plnící. Mají přístup k digitálnímu profilu studenta za účelem plnění různých úkolů a interakcí. Existují systémy AI, které okamžitě hodnotí práci studenta, poskytují zpětnou vazbu, a dokonce studenta nasměrují k tutoriálu generovanému AI na míru. Podle Dona je třeba další vývoj nasměrovat k propojování lidí, ať už studenta s učitelem pro individuální výuku, nebo se skupinou vrstevníků, aby společně řešili vhodný problém. Navrhuje vytvořit tzv. „komunitní AI“. |
Stephen Downes Nám blízký kanadský vědec a průkopník online vzdělávání, vedoucí pracovník Kanadské národní výzkumné rady (NRC). Pracuje též v Contact North. | Autonomní systémy zpětné vazby Udělování známky je v podstatě klasifikační problém, který AI zvládá dnes již možná dokonce lépe než lidští hodnotitelé. Něco podobného vidíme při hodnocení fyzického výkonu sportovců (jestřábí oko). Lze detekovat sebemenší odchylku od efektivního výkonu a ukázat cestu ke zlepšení. Rychlá a přesná zpětná vazba v okamžiku výkonu je efektivním nástrojem učení. To ale platí jen v případě, kdy lze výkon přesně definovat. Pokud ne, zpětná vazba se stává méně efektivní. AI hodnotí tak, že porovnává práci s podobnou, dříve již hodnocenou. Není schopná určit nejrelevantnější aspekty práce pro získání určitého hodnocení. Podobnost může výsledky předpovídat, ale nevysvětluje je. V oborech, v nichž se uplatňují inovace a kreativita, zatím automatizované hodnocení selhává. Kreativita a inovace generují jiné hodnoty, které se nepodobají úspěšným výkonům v minulosti. | Stephen vidí budoucnost v komunitním automatizovaném hodnocení. Jedná se o paradigmatický posun od fixních požadavků k dynamickému, sociálně kontextovému hodnocení výkonu. Kvalita a úspěch závisí nejen na tom, jak vypadá obsah a výkon, ale též jak je přijat publikem. Hodnocení se liší v závislosti na kontextu a čase, a nelze ho předvídat modelem ani algoritmem. Na zkoumání takovýchto kontextových faktorů bude třeba vyvinout pokročilé formy automatizovaného hodnocení. |