Opravdu jsem se už nechtěl zabývat AI, ale nejde to. Je to téma snad až příliš populární a je momentálně na vrcholu hype křivky (Amarův zákon a Hype cyklus). Sám jsem svým oblíbeným lehce upraveným bonmotem k šíření katastrofických vizí na soc. sítích přispěl: "Ten učitel, který nedokáže naučit víc než umělá inteligence, má být nahrazen a nahrazen bude."
Naší povinností však je vysvětlovat, co to znamená ve skutečnosti. Co je to "víc", které dokáže dětem dát jen schopný pedagog z masa a kostí. Přestože schopnosti AI nepochybně prudce rostou, rozhodně nechci mezi učiteli šířit strach. Potřebujeme především to, aby pochopili, co mohou od AI čekat a v čem je nemůže nahradit. Asi se velmi brzy dočkáme aplikací, které budou učit kde co se znalostí toho, co uživatel už umí. Budou schopné dokonce i vysvělit postup, který má být pro řešení konkrétního úkolu zvolen (Khanmigo – AI vzdělávací asistent od Khan Academy). To však pořád není skutečné vcítění. Podobné technologie musí spoléhat na to, že se žák něco naučit chce. Jenže, co když nechce? V povinné školní docházce je podobných jedinců víc než dost.
Z pohledu pedagogiky je důležité rozumět tomu, co taková digitální individualizace výuky ve formě 1:1 dokáže. Dosavadní pokusy s člověkem naprogramovanou výukou moc valné výsledky nepřinesly. Chce-li někdo toto tvrzení vědecky odůvodnit, nejčastěji se odvolává na profesora Hattieho (Zjevné učení podle profesora Hattieho). I ten však již v poslední době dospěl ke zjištění, že technologie vlastně proměňují svět natolik, že bude třeba změnit vzdělávací cíle i způsob ověřování výsledků. Pak ovšem nebude mít smysl porovnávat výsledky starých studí s novými (Hattie vzal technologie na milost).
Řízení vzdělávacího procesu se ale bez zjišťování výsledků neobejde. Se zajímavým tvrzením přišel již před 40 lety nám dobře známý Benjamin Bloom. Vědecky pomocí experimentu zjistil, že výuka 1:1 má nesrovnatelně lepší výsledky než běžně existující 1:30 (Bloomův 2 sigma problém v éře AI).
Jde tedy dnes o to, zjistit, jak moc současní umělou inteligencí vybavení digitální tutoři budou schopni se vyrovnat těm živým, které před lety angažoval Bloom. Existují indicie, že podobného efektu (2σ) je i s živými tutory velice nesnadné dosáhnout. Ti umělí na tom samozřejmě budou mnohem hůř.
AI bude schopna velmi dobře učit fakta, ale nedokáže umocňovat měkké kompetence. A tak snad již začíná být každému pedagogovi jasné, na co se bute muset v budoucnosti mnohem více orientovat (AI posouvá pedagogiku od epistemologie k ontologii).
Překotný rozvoj AI naznačuje, že možná dojde k tak velkým změnám ve vývoji lidské civilizace, že můžeme dokonce i ztratit dominantní postavení na Zemi (Rizika vývoje AI podle Geoffreyho Hintona). Vynořuje se otázka, zda Regulovat, či neregulovat rozvoj AI? V každém případě se musíme snažit mít maximální možné digitální kompetence, abychom dokázali s vývojem držet krok.
Jako obvykle na závěr vyberu pár svých dalších nedávných příspěvků ze Spomocníka:
Jak aplikovat AI při hodnocení výuky
Quinnův opravník omylů
Vývoj kompetenčního modelu učitelů od PCK k TPECK
Taxonomie vzdělávání 4.0 podle WEF
Přeji krásné léto a zdravím z Ráje! Bořivoj Brdička | 
