Ten, kdo sleduje Spomocníka dlouhodobě, má celkem jasnou představu o tom, jaký vliv má AI na učení. Kdybych to měl shrnout, řeknu jednoduše, že není dobré nechat AI myslet za nás a jen slepě přebírat, co od ní dostaneme. Možná ale nebude na škodu, když si spolu s Julianim podstatu této problematiky zopakujeme [1].
AI se v posledních letech vyvíjí převážně tak, že se vývojáři snaží vytvořit model, který umí něco, co ty ostatní dosud neumí. Postupně tak můžeme očekávat, že prostor pro čistě lidské schopnosti se bude stále zmenšovat. To má zásadní vliv na vzdělávání. Orientovat výuku na ty kompetence, které AI sice zatím nemá, ale do budoucna si je asi osvojí, je přinejmenším krátkozraké. Mnohem rozumnějším cílem je to, co AI za člověka nikdy nebude schopná dělat.
Na první pohled je to možná docela jednoduché. Jde v zásadě o to, mít kontrolu nad tím, k čemu AI používáme. Člověk by měl vědět, co chce, a rozhodovat o tom, kterou část práce stroji přenechá (Nový výzkum vlivu AI na kognitivní odlehčení).
Zase tak moc jednoduché to ale ve skutečnosti není. Na začátku musí být schopnost identifikovat problém a najít postup, jak ho (třeba s pomocí AI) vyřešit. Tu bohužel školy většinou u žáků nerozvíjejí. Zadání dostávají často hotové a postup mají předem daný. Pak ale stačí, když žák řešení přenechá stroji, a má hotovo. Obzvlášť v případě, kdy je po něm vyžadováno jen odevzdání výsledku.
Schopnost identifikovat problém však není snadno získatelná. Je celkem zřejmé, že žák, který ji nemá, není schopen ho řešit a porozumět souvislostem. A navíc ani nedokáže posoudit, zda je to, co mu vytvořila AI, bez chyb. Vypadá to jako začarovaný kruh. Tu schopnost totiž lze získat pouze prostřednictvím dostatečných znalostí. Snad ani ne přímo fakt, která jsou snadno okamžitě dostupná, ale existencí kognitivních struktur neboli shluků (Kurz Learning How to Learn: Naučte se učit se), do nichž nové informace zapadají (nebo nezapadají). Ty však lze budovat jedině pomocí dlouhodobého získávání faktických znalostí (Paradox paměti podle Barbary Oakley).
AI v tomto ohledu rizika jen zvyšuje. Model AI může žákovi předložit plynulý, sebevědomý, krásně uspořádaný, a přitom zcela chybný text, který vhodné kognitivní struktury nevytváří. Jedinou obranou je dostatek znalostí o dané problematice. Žák, který nic neví, rozdíl nepozná, a co je horší, nemá důvod se domnívat, že nějaký existuje.
Někdo si možná myslí, že schopnost správně rozhodovat (kritické myšlení) je přenosná – tj. lze ji získat v jednom oboru, a pak použít jinde. Dnes však již např. díky Danielu Willinghamovi víme, že je tato možnost dost omezená (Základem kritického myšlení jsou fakta). Ve skutečnosti je poznání pro každou oblast specifické.
Tak třeba o příčinách bolševické revoluce v Rusku během 1.sv.v. (která nás dodnes ovlivňuje) nemůžete dobře uvažovat, aniž byste znali souvislosti. Myšlení se odvíjí od obsahu a kontextu. I když je konkrétní obsah zapomenut (třeba datum či jméno), kognitivní struktura zůstane a šance na odhalení případných chyb či nepřesností se zvyšuje. Totéž platí o všech možných na internetu kolujících dezinformacích.
V dnešním světě zní divně říkat, že děti stále potřebují mít znalosti. Ale, jak se zdá, je to základ pro všechny ostatní žádané kompetence. Jenže něco se přece jen změnilo. Náklady na výrobu obsahu klesly téměř na nulu, což znamená, že výukové cíle jsou někde jinde. Posouvají se směrem k rozhodování, co tvořit a schopnosti posoudit použitelnost výsledku. To není jen otázkou preference výběru z většího množství generovaných výstupů. Uplatní se přitom právě ony potřebné znalosti.
Z toho vyplývá potřeba orientovat výuku na znalosti v souvislosti s rozpoznáváním problémů, na hodnocení výstupů generovaných AI a na schopnost výsledek obhájit. Žák, který si nikdy nevybral problém a neobhájil svůj výběr, nemá žádnou praxi v jediné fázi práce, která mu i v přítomnosti AI stále patří.
Cestu k potřebné kompetenci doprovází nutnost akceptovat to, co Robert Björk nazývá „žádoucími obtížemi“ (desirable difficulties), a ty se neobejdou bez toho, o čem opakovaně referujeme jako o kognitivním tření, které je protiváhou ke kognitivnímu odlehčení (viz Je digitální klam skutečný?).
Podstatou vytváření efektivních učebních zkušeností je ochota zůstat v obtížích, což může být v prostředí, v němž se nám technologie snaží práci usnadňovat, docela nesnadné. AI je nejúčinnějším nástrojem pro odstraňování třecích momentů, jaký kdy byl vytvořen. Jsou situace, v nichž má usnadnění (odstranění tření) své místo (např. formátování citací nebo čištění datové sady). Pozor však na to, aby nedošlo k odstranění skutečného učení, které se bez žádoucího tření neobejde.
K důležitým lidským dovednostem dnes patří schopnost rozpoznat, která obtíž je jen nuda a která představuje učení, a tu je třeba schválně chránit. To je rozhodování, které musí žáci nyní dělat mnohokrát denně, obvykle sami, často pozdě večer při práci na domácím úkolu. Téměř nikdo je neučí, jaké důsledky může případné usnadnění mít. Většinou jen sledujeme, zda nepodvádějí.
Musíme změnit to, čemu přikládáme hodnotu. Pořád sice záměrně budujeme znalosti, jejich hodnota je ale jinde. Obsah a kontext jsou palivem pro učení, které by mělo vypadat jinak.
Je třeba dát žákům volnou ruku v rané fázi procesu. Nechat je vybrat si problém, ne jen vyřešit zadaný, a nutit je výběr obhájit a vysvětlit, proč to udělali. Žáci musí umět vyhodnotit výstupy umělé inteligence v oblasti, kterou skutečně znají. Toto je v současnosti nejvhodnější dostupná forma hodnocení dosažených výukových výsledků, protože je velmi těžké předstírat pochopení, když něco kritizujete.
Realita je taková, že člověk, který se vyzná ve věcech, který dokáže říct, co se vyplatí dělat, a který se dokáže zabývat složitým problémem, aniž by ho okamžitě outsourcoval, bude mít vliv bez ohledu na to, jak se AI v příštím roce změní nebo vylepší. Technologie se neustále rychle vyvíjejí, lidské kompetence jen pomalu.
Měli bychom věnovat více času tomu, jaké dovednosti a znalosti budou i nadále důležité, místo abychom se neustále snažili držet krok s tím, co se mění.
Desirable difficulties for learning with Elizabeth Bjork and Robert Bjork
