PISA 2025 a technologie

 

Asi nejsem sám, kdo se po 8. září 2026 zajímal o nově publikované výsledky [1] [2] mezinárodního šetření OECD PISA 2025, které ve 4letých intervalech zkoumá schopnost 15letých žáků aplikovat znalosti v reálných životních situacích. Hlavní zprávou je, že se spolu s celým světem naši žáci zhoršují. A co je pro nás mimořádně důležité – tento fakt je dáván do souvislosti s technologiemi.

Nejčastěji se mluví o času stráveném s obrazovkou, jen někdo (celkem správně) zmiňuje souvislost se sociálními sítěmi. Logickým důsledkem je snaha tento vliv omezit, což je nepochybně záměr velmi rozumný. Je tady však jedno „ale“. Dospěli-li jsme k pochopení, že svět bez digitálních technologií již fungovat nebude, musíme kromě zákazů řešit i to, jak na život s technologiemi naše děti připravit. Podívejme se, co nám o tom říká PISA.

V tomto posledním běhu bylo zařazeno tzv. „computational problem solving“ (naše zpráva v názvu kategorie vynechává „počítačové“ a mluví jen o „řešení problémů“). Výsledky vůbec nejsou špatné. Jsme nadprůměrní (9. místo mezi zeměmi OECD). Překvapivé by to být nemělo, když si vzpomeneme na neuvěřitelné výsledky minulých šetření ICILS, kde jsme opakovaně patřili k nejlepším. Jak se zdá, programování a modelování nám jde. Jenže pak se podívám na titulní stranu výsledků OECD a najdu tam toto:

Více než polovina žáků může být zranitelná vůči dezinformacím a nepravdivým informacím.

Žáci žijí v prostředí, kde je mnoho informací nespolehlivých a je často obtížné je odlišit od důvěryhodných zdrojů. V této souvislosti nestačí, aby žáci pouze věděli, že je třeba fakta ověřovat. Musí se také naučit, kdy a jak zvažovat důkazy, zpochybňovat intuitivní tvrzení a posuzovat spolehlivost různých typů informací. V průměru v zemích OECD méně než polovina žáků (46 %) uvedla, že ověřuje důvěryhodnost informačních zdrojů a zároveň více důvěřuje vědeckým důkazům než zdravému rozumu. 37 % uvedlo, že ověřuje zdroje, ale spoléhá se na zdravý rozum, zatímco 11 % uvedlo, že důvěřuje vědeckým důkazům bez ověřování zdrojů. Dalších 5 % uvedlo, že ani nekontroluje zdroje, ani neupřednostňuje vědecké důkazy. To naznačuje, že velká část patnáctiletých může být zranitelná vůči dezinformacím a nepravdivým informacím.

Jsme 4. od konce (37.2, 46.9, 9.9, 5.9). Jistě by to stálo za bližší analýzu. Je ale zřejmé, že s digitální kompetencí (informační gramotností) na tom zas až tak skvěle ve skutečnosti nejsme. To je problém, který řešíme již od roku 2014, kdy jsme ve Strategii digitálního vzdělávání vytyčili dva hlavní směry rozvoje kompetencí – informatické myšlení (které slaví úspěchy) a digitální gramotnost (jejíž význam se nám nedaří mezi ostatními klíčovými kompetencemi a gramotnostmi dostatečně zviditelnit).

Když se podíváme na země, které se v celkovém skóre umístily nejlépe, zjistíme zajímavou věc. Jsou tam takové, které teď technologie ve školách omezují (např. Finsko), i takové, které je naopak používají ve velkém a stále více (např. Estonsko, Singapur). Statisticky se opakovaně ukazuje, že správná míra nasazení technologií je přínosem, a tudíž vlastně ve skutečnosti nezbytná. OECD to zjišťuje opakovaně již od PISA 2012 (OECD: Žáci, počítače a učení). Tentokrát je výsledek opět velmi podobný.

Z toho lze udělat jednoduchý závěr, který pro nás také není nový. Technologie nelze jednoduše označit za příčinu úpadku důležitých schopností žáků. Jsou za určitých okolností přínosem. Jen je třeba umět tyto okolnosti vyvolat. To je ten problém, který Spomocník řeší dlouhodobě.

Připomeňme si to nejdůležitější, co nakonec odhalují i všechny výzkumy nejen OECD. Technologie (dnes s AI) napomáhají učení, když jsou používány aktivně, ne pasivně a vždy jen tehdy, když se tak děje v situaci, kterou inicioval někdo schopný žáka do aktivního stavu dostat. Všimněte si toho, že právě to se třeba sociálním sítím daří velmi dobře, jen cíl je dost odlišný.

Z výsledků PISA 2025 můžeme pro výuku s využitím technologií odvodit určitá doporučení:

• Zajistit, aby prostřednictvím digitálních zařízení nedocházelo k rozptylování během výuky.

• Zabránit dalšímu růstu nerovností v důsledku socio-ekonomických rozdílů, které mají technologie tendenci zvyšovat.

• Věnovat zvýšenou pozornost výuce smysluplného využívání AI (v terminologii PISA modrý sloupec – „pomáhá učit se“).

A. J. Juliani dává na základě výsledků PISA 2025 školám tyto konkrétní rady [3]:

• Nastavte jasnou politiku používání telefonů a vynucujte ji, protože data OECD o rozptylování jsou jednoznačná.

• Oddělte používání technologií pro učení od jejich používání ve volném čase během výukového dne.

• Naučte žáky hodnotit výstup AI jako explicitní, hodnocenou dovednost.

• Chraňte potřebu aktivního zapojení u každého úkolu. Pokud lze myšlení, které je v jeho rámci generováno, svěřit stroji, přepracujte úkol tak, aby to nebylo možné.

Singapur a Estonsko nejsou nejlepší proto, že by technologie vynechaly. Je to proto, že odmítají nechat technologie rozhodovat o tom, co žáci dělají se svou myslí.

Připomeňme si na závěr, že OECD vydalo letos také specializovanou zprávu zabývající se AI (Digital Education Outlook 2026 on GenAI) a že příští PISA 2029 bude primárně technologicky orientovaná (PISA 2029 Media and Artificial Intelligence Literacy)

Zdroje:

[1] PISA 2025 Results (Volume I), 2026
https://www.oecd.org/en/publications/pisa-2025-results-volume-i_73451bc5-en.html

[2] Národní zpráva PISA 2025, 2026
https://www.csicr.cz/cz/Aktuality/Narodni-zprava-PISA-2025

[3] A. J.Juliani - What The PISA Results Really Show Us About Technology And Curriculum, 2026
https://www.ajjuliani.com/blog/the-pisa-story-everyone-is-getting-wrong

Jak používat AI tutory

Nejprve si musíme ujasnit, co si pod pojmem AI tutor máme představit. Jedná se o software v podobě chatbota, který uživateli asistuje při dosažení určitého výukového cíle. Jejich množství stále narůstá. Hodně oblíbení jsou např. specializovaní asistenti pro výuku jazyků (např Speak, Loora, Duolingo), existují však i aplikace pokrývající širší oblast školní výuky (např. Khanmigo, Synthesis Tutor, Tutor AI). U nás se můžete setkat se Sciobotem. Komplexní podporu pro tuto problematiku najdete na webu Chatveskole od AI dětem.

Možná může být zajímavé, seznámit se s poznatky Nicka Potkalitskyho, amerického experta specializujícího se na AI s více než 20 letou učitelskou praxí, který působí v Educational Service Center v Ohiu.

Nickovo Centrum poskytuje služby školským obvodům, a proto se zabývá hlavně tím, jak uplatnit AI přímo ve třídách s větším množstvím žáků najednou. Pokouší se ověřit taková tvrzení poskytovatelů těchto služeb, podle nichž samotné umístění žáků do prostředí využívajícího AI má zásadní pozitivní vliv na jejich výukové výsledky.

Interaktivní prostor s AI, oddělený od otevřeného internetu a vyladěný na praxi, údajně dokáže to, co učitel s třiceti studenty nedokáže: věnuje se každému žákovi na jeho vlastní úrovni, reaguje okamžitě a nikdy se neunaví. Připomeňme si hned, že to samé se říká o personalizovaných adaptivních (tzv. inteligentních) systémech již dobře 30 let.

Nick proto začal hledat důkazy, které by taková tvrzení mohly podpořit. Nalezl dva výzkumy, které naznačují značně pozitivní výsledky.

Na podzim roku 2023 provedl Gregory Kestin, přednášející fyziky na Harvardu, randomizovanou kontrolovanou studii porovnávající výsledky učení se specializovaným na fyziku orientovaným AI tutorem s klasickou prezenční výukou v učebně, při níž byl aktivní učební program veden učitelem. Téměř 200 studentů se střídavě učilo jedno téma ve třídě a další samostatně s AI tutorem. Porovnání výsledků ukázalo, že výuka s AI tutorem zdvojnásobila studijní výsledky a navíc zkrátila dobu studia, uvádí studie publikovaná ve Scientific Reports [2].

Druhý podobně silný výsledek pochází z Nigérie, kde Světová banka v roce 2024 hodnotila nasazení Microsoft Copilot běžící na GPT-4 jako tutora angličtiny u žáků prvního ročníku střední školy. Tento systém používali žáci devíti veřejných škol celkem šest týdnů. Zaznamenané celkové zlepšení bylo 0,31 směrodatné odchylky (porovnej s Rozbor 2 sigma problému podle Paula Hippela). Kombinované měření zahrnovalo nejen angličtinu, ale též digitální dovednosti. Autoři popisují intervenci jako vysoce efektivní a naznačují, že pokud by se účinky rozšířily na celý školní rok, mohly by se zisky rovnat jednomu a půl až dvěma letům běžné školní docházky [3].

Nick zprávy o obou výzkumech pečlivě prostudoval a přiměly ho k zamyšlení. Harvardská studie testovala AI tutora, kterého profesor Kestin a jeho tým vytvořili na základě konkrétních vzdělávacích cílů, problémů a struktury zpětné vazby daného kurzu. Nigerijská studie testovala doplňkové používání nástroje Copilot pod dohledem učitele v prostředí s nedostatečnými jinými vzdělávacími zdroji. V obou případech byla umělá inteligence zakotvena v pedagogickém přístupu, který ovlivňoval, co nástroj dělá a jak s ním studenti interagují.

Podobné důkazy ukazují, že AI dokáže za určitých podmínek zvýšit studijní výsledky, někdy i působivě. Jenže to jde jen se zapojením schopných lektorů, kteří dokážou vliv AI vhodně nasměrovat k umocnění žáků. Žádné studie neprokazují, že interaktivní prostředí s AI funguje samo o sobě.

Kestinův tutor nebyl chatbotem pro všeobecné použití, který by se používal v kurzu fyziky. Měl předem připravená správná řešení odpovídající obsahu kurzu, krok za krokem uvolňoval nápovědu, vyžadoval od studentů, aby se pokusili o práci, než dostanou vysvětlení, a zaměřoval se na obsah měřený výzkumem v rámci pre- a post-testů. Studie Světové banky má podobné vyznění. Žáci se v rámci systému neučili samostatně. Učitelé realizovali specializované lekce a provázeli žáky jejich interakcemi se systémem. Největší zlepšení se projevilo u žáků s vyšší základní úrovní znalostí, což komplikuje často používanou argumentaci, že AI tutoři zachrání ty nejslabší studenty (Matoušův efekt). Dokonce i Sal Khan uznal, že jeho asi nejznámější chatbot Khanmigo neměl na učení takový vliv, jaký mnoho odborníků očekávalo [4].

Tato zjištění jsou významná, protože školy si jen zřídka pořizují specializovaného umělého lektora fyziky nebo implementační model Světové banky i s lektory. Kupují si obecné platformy, přístup, dashboardy a uzavřená prostředí. Důkazy podporují výuková opatření, která činí AI užitečnou. Nedokládají však, že samotné prostředí má potřebný výukový efekt. To znamená, že musíme korigovat takové myšlenky, jako že bezpečný, konverzační a vždy dostupný AI tutor automaticky vyvolá hluboké učení.

Přitom je nezbytné zkoumat, jakým způsobem je možné se k pozitivním dopadům využití AI ve výuce dopracovat. Škola by se neměla ptát, zda je interaktivní prostředí s umělou inteligencí obecně efektivní. Měla by se ptát, jakou výukovou metodu prostředí podporuje, jaké důkazy pro zlepšení existují, kteří studenti profitují více, kteří zaostávají a zda se naměřené zisky přenášejí i mimo vlastní praktické úkoly v rámci platformy realizované. Musí si ujasnit, co je cílem výuky. Zda je třeba zachovat též schopnost žáků fungovat bez přítomnosti AI (Jak používat AI ve vzdělávání)?

Nick podstatu vysvětluje pomocí přirovnání k dodávce s nákladem. Instituce, které si pořizují prostředí vybavené systémem s AI, získávají náklaďák, do něhož lze obsah naložit. Jakkoli jsou vlastnosti vozidla (systému) důležité, vybrat obsah a dovést ke správnému cíli musí sami. I za změněných podmínek je to stále hlavně práce pro učitele.

Thinking with AI: AI Literacy, Critical Thinking & the Future of Education | Nick Potkalitsky

Zdroje:

[1] Nick Potkalitsky - What Are We Buying When We Buy an AI Tutor?, 2026
https://nickpotkalitsky.substack.com/p/what-are-we-buying-when-we-buy-an

[2] Greg Kestin at al. - AI tutoring outperforms in-class active learning: an RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting, 2025
https://www.nature.com/articles/s41598-025-97652-6

[3] Martin De Simone at al - From Chalkboards to Chatbots: Evaluating the Impact of Generative AI on Learning Outcomes in Nigeria. 2025
http://hdl.handle.net/10986/43212

[4] Sal Khan - Khanmigo’s First Chapter Changed How I Think About AI: A note from Sal Khan, 2026
https://blog.khanacademy.org/khanmigos-first-chapter-changed-how-i-think-about-ai-a-note-from-sal-khan/

Úspěch žáka v éře AI podle Hargadona

Steva Hargadona sledujeme již 20 let. Určitě to stojí za to. Je známým americkým poradcem, knihovníkem a propagátorem vzdělávacích technologií původem z Irska spojujícím zájemce o jejich prospěšné využití z celého světa. Stojí za mnoha online aktivitami (např. Classroom 2.0, Library 2.0, Learning Revolution Project ad.). Nedávno jsem na jeho blogu narazil na článek, který nám možná může pomoci ještě lépe pochopit, jaký vliv má AI na vzdělávání [1].

Vypráví o tom, jak se rozpadá nejméně 200 let zavedený řád věcí, v němž k dosažení úspěchu v podobě diplomu vedlo dodržování pravidel, shromažďování znalostí, vykonávání úkolů, získávání známek … Žáci byli primárně vedeni k poslušnosti, kterou následně potřebovali k uplatnění v životě (zaměstnání). Současné prostředí umocněné AI dokáže většinu tradičních školních činností automatizovat. Tím odhaluje něco, co tento systém pečlivě skrýval, a sice že to, co škola, navzdory deklarovanému rozvoji myšlení, ve skutečnosti odměňovala, nebylo učení, ale hlavně schopnost naplňovat očekávání. Tyto dvě věci si prostě dříve byly dostatečně blízké a trvalo to dostatečně dlouho na to, aby je téměř nikdo neuměl rozlišovat.

Žáci, kterým se dařilo, nebyli ti, kteří se učili nejvíce, ale ti, kteří pochopili, že se jedná o hru. Že úkol je transakce, že porozumění není nezbytné a že vyhrává ten, kdo dodá výstup, který chce instituce vidět. Hodnocení navíc vytvářelo žebříček, díky němuž se mnoho žáků podceňovalo a ztráceli motivaci.

Sebeřízené dítě bylo nepříjemností. Ten, kdo se ptal proč, kdo to chtěl dělat jinak, kdo nechtěl jednoduše konat na povel, mohl být klasifikován jako vadný. Starý systém trestající svobodnou vůli mohl po dvě století fungovat jen proto, že to mělo určitý praktický význam. Ekonomika chtěla přesně to, co tato hra produkovala: lidi, kteří se dostaví, plní pokyny, tolerují nudu, podřizují se autoritám a dělají zadané úkoly, ať už jim na nich záleží, nebo ne. Škola byla pozoruhodně efektivním výcvikovým aparátem pro průmyslový řád, který fungoval na poddajné práci, a její genialita spočívala v tom, že maskovala výcvik jako rozvoj osobnosti. Celá konstrukce známek, přijímacího řízení a dokladů o způsobilosti byla nástrojem pro měření schopností, které jsou stále méně potřebné (snad s výjimkou armády).

V rámci celé společnosti tak vznikla jakási nepsaná dohoda o tom, jak má škola vypadat. A tu teď AI nabourává. Ve věku umělé inteligence už není svobodná volba jednat jen jednou z mnoha cest k úspěchu. Je to jediná cesta, která k němu skutečně může vést. Ne proto, že by svobodná vůle byla ušlechtilá, i když je, a ne proto, že by sebeřízení bylo lepším cílem výchovy, i když i to je. Svoboda jednat se stala nosnou z pragmatičtějšího důvodu: je to jediný vstup, který AI nemůže dodat, nemůže zfalšovat, nemůže simulovat a nemůže nahradit. Všechno ostatní nyní dokáže. Tato skutečnost mění náš pohled na to, co znamená učit se a uspět.

Jestliže AI dokáže vytvořit vyhovující výstup – esej, laboratorní zprávu, zadání úlohy, kód, motivační dopis – během několika sekund a bez nákladů, samotný výkon přestává být cílem. A to znamená, že přestává mít smysl ho vyžadovat a hodnotit. Známka se odděluje od vlastnosti, kterou tiše zastupovala. Ukazuje nanejvýš to, že žák měl přístup k chatbotovi, což znamená, že nepotvrzuje vůbec nic. To není problém, který by vyřešilo lepší testování nebo chytřejší odhalování plagiátorství, protože to ve skutečnosti není problém nečestnosti. Hodnocení výkonu fungovalo, protože jeho simulace byla nákladná. Nyní je simulace zdarma. Žádné vynucování nemůže tento posun odstranit. Důsledkem je stále se prohlubující nesoulad mezi tím, co tradiční certifikáty deklarují, a skutečnými kompetencemi jejich nositelů. Změna je to přitom tak rychlá, že na ni žádná instituce nedokáže reagovat.

Musíme se zamyslet nad tím, co s tím. Co AI stále nemůže dodat? Co ve výuce přežije?

Je to lidská schopnost práci řídit, spíše než ji pouze vykonávat. AI nemůže rozhodnout, co má cenu dělat, ani posoudit, zda to, co bylo vytvořeno, je dobré. Nepozná, zda brilantně znějící odpověď náhodou není špatná. Nemůže nic chtít. Dokáže vygenerovat tisíc směrů, ale ani jednu preferenci, schopnost zvolit si směr, přinést úsudek, převzít odpovědnost za výsledek, být autorem vlastního jednání. Je to to, co stojí za svobodnou volbou. Základ, na kterém vždy spočívalo veškeré skutečné učení.

Jedná se o jedinečnou lidskou schopnost, kterou nelze delegovat na AI, protože v okamžiku, kdy ji delegujete, už není vaše. AI může plnit váš záměr. Nemůže mít váš záměr za vás. Zkuste jí ho předat a nezískáte nástroj – doslova jste zmizeli.

Mít k dispozici nový výkonný stroj s AI samo o sobě nemá na osobní rozvoj žádný vliv. Všichni stojíme před volbou, jak ho využijeme. Ta, kterou si vybereme, rozhoduje o všem.

• Můžete ho nechat myslet za vás, přijmout jeho výstupy bez soudů, předat mu nejen práci, ale i směr a rozlišovací schopnost. Na první pohled to možná vypadá efektivně, ale ve skutečnosti je to vymazání. Člověk, který se vzdá, nepřináší nic, co by stroj již neměl, a tak se stává zbytečným. Schopnosti, které nejsou používány, atrofují přesně jako sval, a nakonec přestane být vzdání volbou, stane se nutností (Nový výzkum vlivu AI na kognitivní odlehčení).

• Můžete mu předat jen část práce, tu, která je rutinní, nudná, založená na šabloně apod., zatímco určování směru a úsudek si ponecháte pro sebe. To je zhruba neutrální a často rozumné řešení. Je to totéž, co kalkulačka pro matematika. Uvolňuje prostor pro tu část práce, která je komplikovaná a vyžaduje osobní přístup.

• Můžete s jeho pomocí rozvíjet vlastní myšlení – použít ho jako neúnavného partnera, který vám pomáhá formulovat, testovat a zdokonalovat to, co je vaše. Vaše schopnosti se tím nezmenšují. Každé zvýšení schopností stroje posiluje i vás, protože jste tím, kdo činnost řídí.

Stroj je zrcadlem s multiplikátorem: vrací vaši vlastní míru sebeřízení, ale zvětšenou. Přineste svobodnou volbu a stanete se impozantními. Pokud nepřinesete žádnou, stanete se zbytečnými. To je nyní hlavní podstata této hry a hrajeme ji všichni, jen si to většinou neuvědomujeme. Poprvé je to, co škola dvě staletí potlačovala, jedinou věcí, která má nějakou opravdovou hodnotu. Svobodná volba se stala vzácným vstupem, který nyní postrádá i ekonomika.

Jen ten žák, který dokáže řídit, posuzovat a mít vlastní názor, který dokáže pomocí stroje jít dál, než by to dokázal sám, je ten, kdo vytváří skutečné hodnoty. A skutečná hodnota je právě to, co jsme se v rámci vzdělávání vždy pokoušeli měřit a nedařilo se nám to. Zásadní změna je v tom, že teď je sebeřízení hlavní komponentou úspěchu. Otázkou, která je pro vzdělávání důležitá, je, jak si ho člověk osvojí.

Požádejte kohokoli, aby si vzpomněl na dobu, kdy měl skvělou zkušenost s učením, na okamžik, který ho změnil, a nikdy nepopíše dobu, kdy se bifloval na známku. Popíše člověka, který v  něj věřil. Výzvu, která ho zaujala a kterou mohl přijmout nebo odmítnout. Prostor, kde bylo bezpečné se mýlit, kde mu byla svěřena skutečná odpovědnost, kde někdo bral jeho otázky vážně. Jsou to situace, v nichž byl podporován, vyzýván, povzbuzován či inspirován někým, kdo s ním zacházel spíše jako se svéprávným člověkem než jako s příjemcem instrukcí.

Svobodnou vůli jako výukový cíl (podobně jako růstové myšlení) lze rozvíjet pouze v prostředí podnětných lidských vztahů. Pozor ale, AI se pokouší takové vztahy simulovat a nutno přiznat, že se jí to docela daří. Mnoho lidí nahrazuje lidský vztah AI agentem, který může znít podporujícím způsobem. Může žáka neúnavně povzbuzovat, třeba ve tři hodiny ráno, s nekonečnou trpělivostí, které se žádný lidský učitel nevyrovná. Dokáže formulovat výzvu, zrcadlit pocity a předstírat, že mu věří.

Rozdíl je však v tom, co AI nedokáže napodobit. V rámci velkých jazykových modelů (LLM) pracuje se slovy a snaží se uživateli maximálně vyhovět a neodporovat mu. Nemůže po žákovi chtít něco, co si sám ještě nepřeje. Schopný živý učitel však dokáže formulovat výzvu, vyvést žáka z komfortní zóny, riskovat jeho nesouhlas – to vše proto, že chce jeho růst víc než jeho pohodlí. Takové povzbuzení nese informaci o skutečném hodnocení jinou myslí.

AI agent se chová jinak. Povzbuzuje všechny stejně, nemůže být zklamán, protože je mu to jedno, ve skutečnosti mu nezáleží na tom, zda žák roste. Tvrzení „věřím v tebe“ od simulované bytosti bez skutečné schopnosti věřit je něco docela jiného, než od učitele. Musíme si však dávat velký pozor, abychom ten rozdíl vnímali.

Proto bude mít živý učitel stále své nezastupitelné místo ve vzdělávacím procesu. Nemůže konkurovat umělé inteligenci v poskytování obsahu, což je závod, který již prohrál, ale může vytvářet podmínky, v nichž žák dokáže ovládat obsah, aniž by byl sám ovládán. Instituce, která to pochopí, se přestane ptát, jak AI udržet venku, a začne zkoumat, jak ji používat tak, aby se stala nejmocnějším společníkem myšlení sebeřízeného žáka, jaký kdy byl vytvořen.

Čelíme však velkému nebezpečí. Čím dokonalejší je simulace vztahu, tím snadněji se stává nástrojem ovládnutí uživatele, protože to, co se jeví jako péče, snižuje jeho ostražitost (epistemická bdělost). Mladý člověk vychovaný s pomocí AI, která vždy uklidňuje, nikdy neriskuje vztah a neustále ho odráží zpět k sobě samému, vůbec ve vztahu nebyl. Byl v zrcadlové síni, která ho naučila očekávat, že s ním svět bude souhlasit. O to víc potřebuje lidský kontakt se skutečným vztahem, kde ho někdo může zklamat, tlačit na něj a myslet to vážně. Vzdělávací prostředí bohaté na vztahy a na pozornost, kultivující angažovanost se stává něčím, co bude stále nezbytnější. Nikoli náhodou je to jediná věc, kterou AI nemůže poskytnout, protože sociální vztahy nejsou tvořeny informacemi.

Je snadné současný vývoj vnímat jako ztrátu a lidé, jejichž autorita byla postavena na staré dohodě, to tak budou číst a budou se bránit. Nemýlí se v tom, že něco končí. Mluvíme o disrupci, redefinici, novém paradigmatu apod. Stojí za to si ujasnit, co přesně nové technologie způsobují a pokusit se tomu vzdělávání přizpůsobit. Tak úplně nové to přece jen asi nebude. Vše tady už v trochu jiné podobě dříve bylo – Technologie vrací pedagogiku tam, kde vždy měla být.

Steve Hargadon (Ch. 2 - Blessings): AI Possibilities, Professional Learning, and Trusted Guidance

Zdroje:
[1] Steve Hargadon - Student Success (in the Age of AI), 2026
https://www.stevehargadon.com/2026/05/student-success-in-age-of-ai.html