MIT opozarja: umetna inteligenca spreminja temelje visokošolskega izobraževanja

MIT je 13. avgusta objavil poročilo odbora za uporabo umetne inteligence pri poučevanju, učenju in raziskovalnem usposabljanju. Odbor je pet mesecev zbiral podatke, opravil pogovore z zaposlenimi in študenti ter pripravil priporočila za prihodnjo uporabo generativne umetne inteligence. Poročilo je hkrati poziv k ukrepanju in priznanje, da nobena univerza še nima dokončnega odgovora na vprašanje, kako naj se prilagodi svetu jezikovnih modelov.

Študenti množično uporabljajo umetno inteligenco

MIT je spomladi 2026 izvedel raziskavo med študenti, profesorji in drugim učnim osebjem. Odzvalo se je 1.632 ljudi. ChatGPT je bil najbolj uporabljeno orodje: 44 odstotkov vseh sodelujočih je povedalo, da ga uporablja pogosto ali zelo pogosto. Med študenti je bil delež 46 odstotkov, med učitelji pa 35 odstotkov.

Študenti umetno inteligenco uporabljajo predvsem pri programiranju, iskanju informacij, popravljanju besedil in povzemanju. Manjši delež jo uporablja za ustvarjanje celotnih besedil brez lastnega prispevka. Odgovori zato kažejo bolj zapleteno sliko od preproste predstave, da študenti klepetalnike uporabljajo predvsem za goljufanje.

Obenem pa številni študenti menijo, da postajajo od umetne inteligence vse bolj odvisni. Stališča o tem, ali jim tehnologija dejansko pomaga pri učenju, so precej bolj mešana. Več kot dve tretjini študentov meni, da bo znanje uporabe umetne inteligence pomembno za njihovo kariero, vendar jih je le 25 odstotkov menilo, da jih MIT na to ustrezno pripravlja.

Največja težava niso samo goljufije

MIT opozarja, da umetna inteligenca spodkopava klasične načine ocenjevanja. Jezikovni modeli lahko že zdaj pripravijo verjetne odgovore na številne eseje, matematične in naravoslovne naloge, dokaze ter programske naloge. Če študent odda izdelek, ki ga je v veliki meri ustvaril model, ocena ne pove več zanesljivo, kaj zna študent sam.

To pa ni le težava akademske integritete. Če študent preskoči proces reševanja problema, lahko dobi pravilen rezultat, ne da bi razumel pot do njega. Odbor opozarja na nevarnost tako imenovane kognitivne predaje: študent se pri prvem znaku težave obrne na klepetalnik in se tako izogne naporu, ki je pogosto nujen za razvoj znanja in samozavesti.

Umetna inteligenca lahko izboljša pouk

Poročilo ne zagovarja prepovedi umetne inteligence. Nasprotno, MIT vidi velike možnosti za bolj prilagojeno učenje, interaktivna gradiva in zahtevnejše projekte. Učitelji lahko s pomočjo umetne inteligence pripravijo različne razlage iste snovi, ustvarijo prilagojene vaje ali študentom ponudijo hitrejše povratne informacije. Študenti lahko analizirajo podatke, izvajajo raziskave, razvijajo programska orodja in se lotijo projektov, ki bi bili brez takšne pomoči preveliki za en semester.

Pri tem pa mora umetna inteligenca razširiti človekove zmožnosti, ne pa jih nadomestiti. MIT to načelo opiše kot “augmentation not automation” oziroma krepitev namesto avtomatizacije. Orodje lahko pomaga pri raziskovanju, pripravi osnutka ali preverjanju idej, študent pa mora še vedno razumeti problem, sprejemati odločitve in prevzeti odgovornost za končni rezultat.

Enotna pravila za vse predmete ne bodo dovolj

MIT ne podpira ene same politike za vse predmete in študijske programe. Uporaba umetne inteligence je drugačna pri literarnem seminarju, matematiki, arhitekturnem projektu ali laboratorijskem delu. Pri nekaterih nalogah bi uporaba UI izničila namen vaje, pri drugih pa je poznavanje takšnih orodij že del poklicne prakse.

Odbor zato predlaga skupni institucionalni okvir, znotraj katerega bi oddelki in učitelji določili, kdaj je uporaba umetne inteligence dovoljena, omejena, obvezna ali prepovedana. Pravila naj bi vključevala tudi zahteve glede razkritja uporabe UI in odgovornosti za oddano delo.

Pomembna sprememba bo tudi preoblikovanje ocenjevanja. Namesto da bi univerze poskušale vse naloge “zaščititi” pred umetno inteligenco, naj bi najprej določile, kaj se mora študent naučiti, nato pa oblikovale način preverjanja, ki to znanje res meri. To lahko pomeni več ustnih zagovorov, praktičnega dela, skupinskih projektov, dela v laboratoriju in nalog, pri katerih je mogoče spremljati proces.

Univerza ni samo prenos informacij

Najbolj zanimiv del poročila se nanaša na širši namen izobraževanja. Če univerzo razumemo le kot prostor za prenos informacij, se lahko zdi, da bo dovolj zmogljiv klepetalnik kmalu nadomestil učitelje, mentorje in sošolce.

MIT takšno razumevanje zavrača. Visokošolsko izobraževanje naj bi študente učilo tudi presojanja, sodelovanja, vztrajnosti, odgovornosti in dela z drugimi ljudmi. Del tega se zgodi na predavanjih, velik del pa v študijskih skupinah, laboratorijih, pogovorih z učitelji in vsakdanjem življenju kampusa.

Prav zato MIT opozarja na upad obiskovanja govorilnih ur, manj sodelovanja v spletnih razpravah in zmanjševanje osebnih študijskih skupin. Če bo umetna inteligenca vsako nalogo spremenila v individualno interakcijo med študentom in “chatbotom”, lahko izboljša učinkovitost, vendar hkrati oslabi skupnost, ki daje izobraževanju širši pomen.

Za evropske in slovenske univerze je sporočilo podobno: vprašanje ni več, ali bodo študenti uporabljali umetno inteligenco. To se že dogaja. Ključno vprašanje je, katere vrste mišljenja, znanja in sodelovanja želimo s pomočjo tehnologije okrepiti – in katerih ne smemo prepustiti avtomatizaciji.