Da li učenici treba da koriste AI u učionici je veoma sporna tema. Hoće li im to poboljšati učenje i pripremiti ih za tržište rada ili će dovesti do digitalne zavisnosti i kognitivne atrofije? Što se tiče korišćenja veštačke inteligencije od strane nastavnika, ipak postoji sve veći konsenzus da to možda nije loša ideja. Taj argument je privlačan, intuitivan, … i pogrešan.
Uzimajući u obzir da nastavnici provode više od 29 sati nedeljno na nenastavnim zadacima, argument glasi da bi nastavno osoblje trebalo da prebači taj posao na AI i fokusira se na aspekte nastave sa većim uticajem. Na primer, izveštaj Ministarstva prosvete iz 2023. preporučuje da nastavnici koriste AI za sve — od davanja povratnih informacija na studentske eseje do planiranja rutina u učionici, a izvršna naredba iz 2025. nastoji da pomogne nastavnicima da „koriste AI u svojoj učionici“ kako bi, među ostalim, smanjili „proceduralne administrativne zadatke“ koji oduzimaju mnogo vremena.
Prebacivanje tog posla na AI, iako bi možda pojednostavilo proces podučavanja, bilo bi ozbiljna greška. Ti naizgled beznačajni zadaci su mnogi od najosnovnijih i najznačajnijih aspekata profesije nastavnika. Daleko od toga da su to sporedni zadaci; to su same osnove podučavanja. Razmotrite nekoliko primera.
Prema anketi Education Week, koja je obuhvatila 990 obrazovnih radnika, uobičajena upotreba AI među nastavnicima jeste sastavljanje mejlova. „Pronašao sam da mi je mnogo brže da unesem opštu ideju“ — napisao je jedan nastavnik, „i dobijem mejl koji bih mogao sam da napišem, ali mi je trebalo 15 minuta ili više.“
Sigurno je lakše da AI napiše taj mejl, ali da li je to i bolje?
Kada sam bio pomoćnik upravnika, morao sam da napišem mnogo osetljivih mejlova — o loševom ponašanju, prilagođavanjima za specijalno obrazovanje, nezgodama u toaletima, vršnjačkom nasilju, tučama, zlostavljanjima i još mnogo čemu. Prebacivanje na karticu sa ChatGPT-om verovatno bi mi olakšalo posao, ali bi me učinilo manje efikasnim liderom i administratorom.
Substancijalno razmišljanje podržava dobro napisan mejl. Zato ponekad samo nekoliko redova može da potraje 15 minuta ili čak celo poslepodne da se napišu. Nismo se mučili da otkucamo slova, nego da razumemo situaciju i tačno saopštimo ono što želimo da kažemo.
Ako bih morao da napišem mejl roditelju o ponašanju njegovog deteta, na primer, morao bih da razmislim i razradim problem. Zašto je ovaj učenik imao takvo ponašanje? Kakva je istorija iza ovog incidenata? Da li treba uključiti našeg koordinatora za posebne potrebe? Šta ja, kao školski lider, roditelj i nastavnik, treba da radimo ubuduće?
Pripremanje mejlova trajalo bi vreme, ali je zahtevalo da razmislim o tim pitanjima i razvijem moguća rešenja, što bi značilo da bih bolje upravljao bilo kojim problemom sa kojim bi se naša škola suočavala ubuduće. Ako taj zadatak prebacim Claude-u, prebacujem i to namerno razmišljanje.
Ovaj isti kognitivni trgovinski odnos postoji i za gotovo bilo koju drugu primenu koju bi nastavnik ili konsultant za ed-tech mogli da zamisle.
Ako nastavnik koristi Grok da sastavi pitanja za ispit, zanemaruje promišljanje koje podržava dobro sekvenciranu, promišljenu jedinicu ili aktivnost. Kada sam bio profesor engleskog jezika, razmišljanje o čak i završnom refleksionom pitanju nateralo me da razmotrim kako današnja diskusija uklapa u širu jedinicu i školsku godinu, šta tačno pitam i zašto, i kakve odgovore želim da vidim od učenika. Zatim, tokom diskusije, moja ranija razmišljanja su vodila moja sledeća pitanja, koja bih mogao da istražujem ili da izbegavam, i delove iz današnjeg čitanog teksta na koje bih želeo da skrenem pažnju.
Veština podučavanja se usavršava kroz suočavanje i natezanje sa ovim naizgled beznačajnim zadacima.
Pored kognitivnog oslobađanja, upotreba AI od strane nastavnika menja i međuljudsku dinamiku u učionici.
AI očigledno može da pregleda studentski rad i pruži povratne informacije. Ali da sam odlučio da ne pročitam sav rad učenika kako bih „ubrzao svoj radni tok“, naučio bih mnogo manje o svojim učenicima i njihovim akademskim snagama i slabostima. U isto vreme, učenici bi dobili povratne informacije koje nisu zaista od mene. Da li bi ih pročitali, poverovali ili čak završili sopstveni rad?
U učionici, međuljudska veza koju uspostavlja zajednički akademski rad gradi odnose ključne za uključenost učenika i akademski uspeh. Oslanjanje na AI prekida tu povezanost.
Posledice oslanjanja na AI mogle bi biti očiglednije u fizičkom poređenju: atletika. Uostalom, sportisti provode samo mali deo karijere na takmičenjima — većina vremena provodi se trenirajući u teretani ili na treninzima. Zašto ne bi mašina vodila rute ili ponavljala vežbe, kako bi sportisti mogli da se fokusiraju na važniji posao — natjecanje? Takav pristup bi uzrokovao atrofiiranje mišića i oslabljenje timskog duha koji su izgrađeni kroz mesecima borbe i vežbanja.
Većina posla sportiste jeste vežbanje i fizička spremnost. Slično tome, većina posla nastavnika jeste refleksija i planiranje. Ako nastavnici prepuste to AI pomoćniku, nemojte da se iznenadite kada se zajednica u učionici i akademski ishodi brzo pogoršaju.
