Żyjemy w czasach, w których szkoła coraz częściej traci kontakt z prawdziwym procesem uczenia się i zamiast być miejscem pytań, rozmowy, wątpienia, ćwiczenia myślenia i stopniowego dochodzenia do rozumienia, staje się fabryką pozorów. Uczniowie oddają wypracowania, streszczenia lektur, prezentacje, projekty, karty pracy i referaty, które wyglądają poprawnie, ale nie zawsze są śladem ich rzeczywistego myślenia.
Architektura pozorów
Sztuczna inteligencja bardzo mocno obnażyła ten problem. Nie jeden już nauczyciel przekonał się o tym i zastanawia się, jak poradzić sobie z tym, że dziś uczeń może w kilka minut otrzymać streszczenie lektury, charakterystykę postaci, rozprawkę, opis obrazu, interpretację wiersza albo prezentację na zadany temat. Tekst jest płynny, logiczny, poprawny językowo i formalnie. Problem zaczyna się wtedy, gdy nauczyciel pyta ucznia: „Co chciałeś przez to powiedzieć?”, „Dlaczego tak uważasz?”, „Które zdanie jest naprawdę twoje?”, „Z czym się nie zgadzasz?”, „Jak doszedłeś do tego wniosku?”.
Wtedy często okazuje się, że piękny tekst nie ma właściciela. Uczeń nie potrafi obronić argumentu, wyjaśnić sensu użytego pojęcia, wskazać własnego przykładu ani powiedzieć, dlaczego wybrał właśnie taki sposób rozumowania. Nie jest autorem myśli, lecz tylko dostawcą pliku, kurierem. Przenosi do szkoły gładkie frazy, których sam nie przeżył, nie przemyślał i nie potrafi wziąć za nie odpowiedzialności. I właśnie w tym miejscu ujawnia się kryzys edukacji w świecie AI, bo to nie tylko uczeń zawiódł, ale także model szkolnego oceniania, który przez lata zbyt łatwo utożsamiał jakość uczenia się z jakością oddanego produktu. Ocenialiśmy tekst, nie proces, końcowy efekt, poprawność, kompozycję i estetykę, a nie drogę dochodzenia do odpowiedzi. Zbyt rzadko pytaliśmy, czy uczeń naprawdę rozumie to, co napisał.
AI nie stworzyła tej fikcji. Ona ją tylko przyspieszyła, powiększyła i pokazała w ostrym świetle. Tradycyjne wypracowanie, rozumiane jako samotnie oddawany tekst do oceny, przestało być wystarczającym dowodem uczenia się. Słyszę i sam się często zastanawiam, czy pisanie prac w tym formacie ma jeszcze jakikolwiek sens? Szukam więc sposobów, jak rozwiązać ten problem, bo przecież pisanie właśnie dziś ma jeszcze większe znaczenie. Ale musi być powiązane z rozmową, procesem, notatkami, poprawkami, obroną własnego stanowiska i refleksją nad tym, co AI podpowiedziała, a co uczeń świadomie przyjął, odrzucił lub przekształcił.
Kognitywne ćwiczenia oporowe
Czy masowa produkcja wypracowań przez sztuczną inteligencję oznacza koniec samodzielnego myślenia uczniów? Nie musi tak być. Paradoksalnie może to być szansa na odnowienie szkoły. AI zmusza nas do postawienia pytania, którego szkoła długo unikała, a mianowicie, czy naprawdę uczymy myślenia, czy tylko egzekwujemy gotowe odpowiedzi?
Aby zrozumieć to wyzwanie, odwołam się do doświadczeń wielu z nas, kiedy wysiłek fizyczny był częścią codziennego życia. Ludzie nosili wodę, rąbali drewno, pracowali rękami, chodzili pieszo. Dziś technologia zdjęła z nas wiele tego wysiłku. Dlatego musimy świadomie iść na spacer, biegać, ćwiczyć, korzystać z siłowni, żeby nasze ciało nie osłabło. Podobnie dzieje się z umysłem. Dawniej uczeń, chcąc napisać wypracowanie, musiał przeczytać tekst, zrobić notatki, uporządkować argumenty, popełnić błędy, poprawić zdania i samodzielnie przejść przez trud formułowania myśli. Dziś wiele z tych czynności może wykonać za niego AI. Wygoda jest ogromna, ale cena może być wysoka. To osłabienie wytrzymałości poznawczej. Jeśli uczeń zbyt wcześnie dostaje gotową odpowiedź, może przestać ćwiczyć cierpliwość myślenia. Nie uczy się samodzielnie budować argumentacji, nie rozwija własnego stylu. Algorytmy AI streszczają lekturę, uczeń może nigdy nie spotkać się naprawdę z bohaterem, konfliktem, dramatem i pytaniem moralnym obecnym w tekście.
Dlatego szkoła przyszłości nie powinna stać się miejscem zakazu AI, ale miejscem intencjonalnego oporu poznawczego. To właśnie tutaj pojawia się sens modelu IALE (Intentionally AI-Linked Education), czyli edukacji świadomie połączonej z AI, ale nie podporządkowanej AI. Szkoła powinna stać się siłownią poznawczą. Nie chodzi o to, aby ucznia zmęczyć zadaniami, ale aby zaprojektować takie ćwiczenia, które wzmacniają jego myślenie. Tak jak mięśnie rosną dzięki oporowi, tak rozumienie rozwija się dzięki pytaniom, trudnościom, korektom, sporom, błędom i konieczności obrony własnego stanowiska.W takim modelu wypracowanie nie powinno być tylko gotowym tekstem oddanym nauczycielowi. Powinno być śladem procesu, w którym uczeń pokazuje pierwsze notatki, formułuje własne pytanie, zapisuje roboczą tezę, sprawdza odpowiedź AI, wskazuje, co z niej przyjął, wyjaśnia, co odrzucił, poprawia argumentację, a na końcu potrafi ustnie obronić swój tekst.
Wtedy AI nie zastępuje uczenia się, lecz staje się partnerem, z którym uczeń ćwiczy rozumowanie, sprawdza własne intuicje, porządkuje argumenty i dojrzewa do bardziej odpowiedzialnego myślenia. Ideę przejścia od narzędzi do współistnienia z AI bardzo wyraźnie rozwija Ethan Mollick. Najpierw w książce Co-Intelligence: Living and Working with AI, a następnie w zapowiadanej publikacji Co-Existence: The Next Phase of AI. Mollick zauważa, że epoka „co-intelligence”, rozumiana jako współmyślenie człowieka z cyfrowym partnerem, zaczyna ustępować miejsca epoce „co-existence”: współistnienia z AI, która bywa nie tylko pomocnikiem, lecz także autonomicznym wykonawcą, czytelnikiem, krytykiem i pośrednikiem dostępu do treści. To przesunięcie ma zasadnicze znaczenie dla edukacji. Szkoła nie może już ograniczać się do uczenia obsługi narzędzi AI. Musi przygotowywać człowieka do życia w środowisku, w którym inteligentne systemy współorganizują poznanie, komunikację, pracę i decyzje. Właśnie w tym miejscu model IALE odsłania swój sens jako projekt odpowiedzialnej edukacji w świecie Human+AI. I tutaj z kolei pojawiają się koncepcje Karen Barad, Luciano Floridiego i Bruno Latoura. Floridi pozwala opisać środowisko IALE jako rzeczywistość onlife i infosferę uczenia się, Barad pomaga zrozumieć relacyjny charakter podmiotowości i sprawczości wyłaniającej się w intra-akcji człowieka z technologią, a Latour dostarcza języka sieci, w której ludzie, instytucje, narzędzia i inteligentne systemy współtworzą nowe warunki poznania, działania i odpowiedzialności.¹
Te trzy perspektywy tworzą teoretyczne zaplecze IALE. Jeżeli więc edukacja dokonuje się dziś w środowisku onlife, w sieci relacji człowieka, technologii i wiedzy, to jedną z pierwszych rzeczy, które trzeba przemyśleć na nowo, jest sens pracy uczniowskiej i to nie tylko wypracowania.
3. Od wypracowania jako produktu do wypracowania jako procesu
Największym błędem szkoły byłoby dziś udawanie, że nic się nie zmieniło. Nie wystarczy powiedzieć uczniom: „Nie wolno korzystać z AI”. Taki zakaz może być potrzebny w niektórych sytuacjach, ale nie rozwiąże problemu. Uczniowie i tak będą żyli w świecie, w którym AI będzie obecna w telefonach, wyszukiwarkach, komunikatorach, edytorach tekstu i aplikacjach edukacyjnych.
Dlatego trzeba zmienić samo rozumienie pracy uczniowskiej. Dawniej pytaliśmy: jaki tekst uczeń oddał? Dziś musimy pytać: jak uczeń ten tekst stworzył, co zrozumiał i czy potrafi wziąć odpowiedzialność za własne zdania? Wypracowanie powinno przestać być martwym artefaktem, generującym dług poznawczy, ale stać się dokumentacją myślenia. Nauczyciel nie powinien oceniać wyłącznie efektu końcowego, lecz także drogę, czy uczeń rozumie temat, czy samodzielnie sformułował problem, czy potrafi wyjaśnić użyte argumenty, czy odróżnia własną myśl od podpowiedzi AI, czy umie poprawić tekst po rozmowie, czy potrafi powiedzieć: „To zdanie zostawiam, bo wyraża moje stanowisko”, albo „To zdanie usuwam, bo brzmi dobrze, ale nie jest moje”.
W szkole potrzebujemy więc nowych typów zadań. Nie tylko: „Napisz rozprawkę”, a raczej „Napisz rozprawkę, a następnie zaznacz trzy miejsca, w których zmieniłeś zdanie podczas pracy. „Poproś AI o argumenty przeciwne do twojej tezy i wyjaśnij, które z nich są najmocniejsze” „Wskaż jedno zdanie zaproponowane przez AI, którego nie przyjąłeś, i uzasadnij dlaczego. „Przygotuj krótką obronę ustną swojej pracy”. „Pokaż wersję pierwszą, drugą i trzecią tekstu. „Napisz komentarz autora: czego nauczyłeś się podczas tworzenia tej pracy?” Tak zaprojektowane zadania uczą odpowiedzialnego myślenia z AI. To one pozwalają ćwiczyć najważniejsze mięśnie poznawcze ucznia jak uwagę, krytyczność, refleksję, samodzielność i odpowiedzialność za własne rozumienie.
Szkoła jako siłownia poznawcza w epoce AI
Suwerenność poznawcza ucznia
W świecie, w którym AI potrafi tworzyć bardzo poprawne teksty, w dodatku bardzo szybko, szczególnego znaczenia nabiera coś, co można nazwać suwerennością poznawczą ucznia. To jeden z filarów modelu IALE. Uczeń zachowuje suwerenność wtedy, gdy rozumie własny tekst. Gdy potrafi powiedzieć, skąd wziął argument, umie obronić tezę, rozpoznaje, że jakieś zdanie brzmi efektownie, ale nie pasuje do jego myślenia. Nie wstydzi się prostszego języka, jeśli jest on uczciwy i naprawdę jego. W czasach AI autentyczność nie polega na tym, że uczeń nigdy nie korzysta z pomocy. Autentyczność polega na tym, że nie oddaje za darmo własnego sądu. Może korzystać z podpowiedzi, pytań, korekt i inspiracji, ale powinien wiedzieć, co robi z tym materiałem. Granica kapitulacji poznawczej przebiega tam, gdzie uczeń nie potrafi już powiedzieć: „To jest moja myśl”. Albo: „Nie rozumiem tego zdania, choć znajduje się w mojej pracy”. Albo: „AI tak napisała, więc zostawiłem”. To jest moment niebezpieczny wychowawczo. Nie dlatego, że uczeń użył technologii, ale dlatego, że przestał być autorem własnego uczenia się.
Szkoła powinna więc uczyć nowej uczciwości. Nie tylko uczciwości rozumianej jako zakaz ściągania. Potrzebujemy uczciwości głębszej, a mianowicie odpowiedzialności za własny proces poznawczy. Uczeń powinien móc powiedzieć: „AI pomogła mi uporządkować plan, ale argumenty wybrałem sam”. „Poprosiłem AI o przykłady, ale sprawdziłem je w lekturze”. „AI zaproponowała inne zakończenie, ale je odrzuciłem, bo nie zgadzało się z moim stanowiskiem”. „Ten fragment napisałem ponownie, bo zrozumiałem, że wcześniej tylko powtarzałem cudzą myśl”. To jest właśnie edukacja odpowiedzialności poznawczej.
Od szkoły kontroli do szkoły rozmowy
Wielu nauczycieli pyta dziś: jak to wszystko sprawdzać? Jak oceniać prace uczniowskie w świecie AI? Jak odróżnić tekst samodzielny od wygenerowanego? Jak zapobiec oszustwu? To są ważne pytania, ale nie mogą być jedynymi. Jeżeli szkoła skupi się wyłącznie na wykrywaniu AI, zamieni się w instytucję podejrzeń. Nauczyciel stanie się detektywem, uczeń podejrzanym, a praca pisemna dowodem w sprawie. Potrzebujemy innego kierunku. Oczywiście, szkoła musi mieć jasne zasady. Uczeń powinien wiedzieć, kiedy może korzystać z AI, kiedy nie może, jak ma to ujawnić i za co odpowiada. Ale centrum edukacji nie może być kontrola. Centrum powinna być rozmowa.
Najlepszym sprawdzianem autorstwa nie zawsze jest detektor AI. Często jest nim zwykła rozmowa:
„Dlaczego zacząłeś od tego argumentu?”
„Który fragment jest dla ciebie najważniejszy?”
„Co byś zmienił po naszej rozmowie?”
„Jak inaczej można zinterpretować tę scenę?”
„Który argument przeciwny uważasz za najmocniejszy?”
„Gdzie AI mogłaby się pomylić w tej interpretacji?”
W ten sposób szkoła przechodzi od racjonalności kontrolnej (instrumentalnej) do racjonalności relacyjnej. Od sprawdzania martwego produktu do wspierania żywego procesu uczenia się. To nie znaczy, że oceny znikną, ale to, że ocena powinna obejmować nie tylko tekst, ale również rozumienie, refleksję, korektę, dialog i odpowiedzialność.
Szkoła jako lokalny hub odpowiedzialnego myślenia
Szkoła przyszłości nie powinna być miejscem licytowania się na najlepsze prompty. Nie chodzi o to, aby jedni uczniowie byli sprytniejsi w obsłudze narzędzi, a inni zostali z tyłu. Nie chodzi też o to, aby AI stała się ukrytym korepetytorem dla tych, którzy potrafią z niej korzystać poza szkołą. Szkoła powinna stać się lokalnym hubem odpowiedzialnego myślenia. Miejscem, w którym uczeń uczy się korzystać z technologii jawnie, krytycznie i etycznie. Miejscem, w którym nauczyciel nie tylko zadaje pracę, ale pomaga uczniowi przejść przez proces: od pytania, przez pierwszą próbę, przez błąd, po świadomie napisany tekst.
W takim ujęciu AI może pełnić różne role. Może być rozmówcą, zadawać pytania, proponować kontrargumenty, pomagać uporządkować materiał, wskazywać niejasności, wspierać ucznia słabszego językowo, pomóc uczniowi zobaczyć kilka możliwych interpretacji. To czego nie może, to stać się właścicielem myślenia ucznia. W modelu IALE najważniejsza jest relacja: uczeń - nauczyciel - AI - wspólnota - tekst - świat. Uczenie się nie kończy się w momencie otrzymania odpowiedzi od maszyny. Właśnie tam się zaczyna. Gotowa odpowiedź AI powinna stać się materiałem do rozmowy, sprawdzenia, zakwestionowania, przepisania i osobistego zrozumienia.
Po co dziś wypracowanie?
Wypracowanie w czasach AI nadal ma sens, ale tylko wtedy, gdy zmienimy jego funkcję. Nie może być już wyłącznie zadaniem: „napisz i oddaj”. Powinno stać się ćwiczeniem w samodzielnym rozumieniu świata. Uczeń pisze nie po to, aby zapełnić dwie strony, ale po to, aby zobaczyć, co naprawdę myśli, jak uporządkować własne stanowisko, zmierzyć się z argumentem. Pisze, aby nauczyć się odpowiedzialności za słowo. Dlatego szkoła nie powinna rezygnować z pisania. Powinna ocalić pisanie przed pozorem. Trzeba mniej martwych prac, a więcej żywych procesów. Mniej tekstów bez właściciela, a więcej rozmów o tym, jak tekst powstał i nie udawania samodzielności, a więcej jawnej pracy nad myśleniem. Nie potrzebujemy perfekcyjnych wypracowań, których uczeń nie rozumie, a więcej niedoskonałych, ale własnych prób, które można poprawiać, rozwijać i bronić. Jak to sprawdzić? Najlepiej pytajmy, czy rozumie to, co oddaje jako własne i czy szkoła pomaga mu stawać się autorem własnego myślenia?
W epoce AI szkoła musi stać się siłownią poznawczą, miejscem, w którym uczniowie ćwiczą nie tylko pisanie, lecz także rozumienie, argumentowanie, obronę własnego stanowiska i uczciwe współmyślenie z technologią.
***
¹ Zob. E. Mollick, Co-Intelligence: Living and Working with AI, WH Allen, London 2024; tenże, „Co-Existence and the End of Co-Intelligence”, One Useful Thing, 4 czerwca 2026; L. Floridi, Czwarta rewolucja. Jak infosfera zmienia ludzką rzeczywistość, przeł. J. Łoziński, Kraków 2015; K. Barad, Meeting the Universe Halfway: Quantum Physics and the Entanglement of Matter and Meaning, Duke University Press, Durham–London 2007; B. Latour, Splatając na nowo to, co społeczne. Wprowadzenie do teorii aktora-sieci, przeł. A. Derra, Universitas, Kraków 2010.
