W mojej akademickiej praktyce, nie zadaję już pytania, czy student podczas pisania prac zaliczeniowych, czy prac dyplomowych, korzystał ze sztucznej inteligencji? Do tej pory wydawało się ono ważne. Często nie wiedziałem jak mam zareagować, gdyż czułem się jak kontroler. Problem istnieje i dziś jest jeszcze głębszy, niż dwa lata temu. Modele językowe AI są coraz doskonalsze i szybsze. Dla tego nie jest ważne, czy ChatGPT, Gemini, Claude lub inne narzędzie pomogło napisać fragment pracy, ale czy w tekście, który student oddaje jako własny, można jeszcze odnaleźć jego myślenie.
Coraz częściej trafiają do nas prace poprawne, uporządkowane, pozornie akademickie. Mają strukturę, wstęp, podrozdziały, podsumowania, bibliografię i język, który nie razi. Wszystko wygląda właściwie. A jednak brakuje autora, drogi, wątpliwości i śladu osobistego zmagania się z problemem.
Tak powstaje to, co nazywam martwym artefaktem.
Martwy artefakt to tekst, który istnieje jako dokument, ale nie istnieje jako doświadczenie poznawcze autora. Można go złożyć w systemie, wydrukować, a nawet formalnie ocenić. Ale gdy zapytamy autora, dlaczego przyjął taką strukturę, skąd wziął tę tezę, co odrzucił, czego nie rozumiał, co zmieniło się w jego myśleniu, to odpowiedź okazuje się pusta albo bardzo ogólna. Wtedy najważniejsze pytanie nie brzmi czy używał AI, ale gdzie w tym tekście jest student?
Ten tekst także powstał w modelu Human+AI
Nie piszę tego z pozycji kogoś, kto stoi poza problemem. Mój tekst również powstał w modelu Human+AI. Punktem wyjścia były moje własne doświadczenia dydaktyczne, rozmowy ze studentami, lektura prac dyplomowych, obserwacja języka, który coraz częściej przypomina tekst wygenerowany przez model językowy, oraz mój niepokój związany z tym, że edukacja akademicka może zacząć oceniać produkty bez procesu.
Rozpocząłem od uporządkowania chaotycznych zapisków. Najpierw przeprowadziłem rozmowę o swoich doświadczeniach z aplikacją Aion Mind, traktując ją jako rodzaj kognitywnego lustra do odbicia moich myśli. Sama nazwa tego narzędzia, odwołująca się do greckiego pojęcia Aion, oznaczającego wiek, ciągłość i czas niezwiązany z zegarkowym przemijaniem, dobrze oddawała mój cel. Szukałem trwałej struktury w codziennym natłoku informacji. Następnie wybrane fragmenty tego dialogu przekazałem do ChatGPT z prośbą o analizę, nadanie struktury i propozycję ramowego planu. W efekcie otrzymałem tekst spójny i retorycznie atrakcyjny, który stał się fundamentem tego artykułu.
I właśnie wtedy pojawił się problem, który sam opisuję. Skoro tekst został uporządkowany i wzmocniony przez AI, to gdzie w nim jestem ja? Czy to nadal mój artykuł? Czy AI pomogła mi lepiej wyrazić własne doświadczenie, czy raczej przejęła część mojego myślenia? Czy korzystam z niej jako partnera poznawczego, czy tworzę dług poznawczy, o którym piszę na moim blogu? To pytanie postanowiłem zostawić w tekście, zamiast je ukrywać. Bo właśnie na tym polega odpowiedzialność poznawcza w epoce AI. Nie na udawaniu, że narzędzia nie istnieją, ale na pokazaniu, jak zostały użyte i gdzie przebiega granica między wsparciem a zastąpieniem autora.
Moje autorstwo polega na tym, że biorę odpowiedzialność za problem, sens, pojęcia, argumentację i wnioski. AI pomogła uporządkować i wyostrzyć język. Nie może jednak przejąć odpowiedzialności za doświadczenie, z którego wyrasta ten tekst.
Żródło: Gemini Notebook
Paradoks studentów. AI jest zawodna, ale pisze za mnie
W rozmowach ze studentami i nie tylko, często słyszę, że AI jest zawodna, halucynuje, nie zna realiów pracy penitencjarnej, nie rozumie złożoności kontaktu z człowiekiem, myli pojęcia, tworzy pozory wiedzy i wygładza problemy. W wielu przypadkach to prawda. Ale pojawia się paradoks. Ci sami studenci, którzy mówią, że AI jest zawodna i nie rozumie rzeczywistości, czasem oddają teksty, które wyglądają tak, jakby zostały napisane właśnie przez to narzędzie, któremu przed chwilą odmówili wiarygodności. To jest bardzo ważny moment dydaktyczny. Nie chodzi o upokorzenie studenta, ani o polowanie na oszustwo. Chodzi o zadanie pytania, którego nie da się już ominąć, bo jeżeli twierdzi, że AI nie rozumie rzeczywistości, którą opisuje, to dlaczego oddaje mi pracę wygenerowaną przez model AI?
To pytanie dotyczy nie tylko uczciwości, ale sensu studiowania. Jeżeli praca dyplomowa ma być czymś więcej niż dokumentem do archiwum, musi być śladem drogi poznawczej. Musi pokazywać, że student nie tylko zebrał treść, ale coś zrozumiał, przeanalizował, wybrał, odrzucił i uzasadnił.
AI jako partner poznawczy, nie automat do pisania
Nie jestem przeciwnikiem sztucznej inteligencji. Przeciwnie. Uważam, że AI może być jednym z najważniejszych narzędzi edukacyjnych naszych czasów. Może pomagać w porządkowaniu materiału, budowaniu struktury, szukaniu kontrargumentów, testowaniu hipotez, formułowaniu pytań badawczych i poprawianiu języka. Problem zaczyna się wtedy, gdy AI nie jest partnerem w myśleniu, lecz protezą zastępującą myślenie.
Czym innym jest sytuacja, w której student mówi, że użył AI, aby sprawdzić strukturę rozdziału i odrzucił część propozycji, bo nie pasowała do jego materiału, a czym innym jest sytuacja, w której mówi, że AI zaproponowała interpretację, ale uznał ją za zbyt ogólną i przebudował ją na podstawie własnych źródeł. Inną jest także sytuacja, w której student używa AI do wygenerowania kontrargumentów wobec swojej tezy, aby sprawdzić jej słabości. Wtedy AI staje się narzędziem rozwoju. Nie pisze za studenta, ale zmusza go do myślenia.
Natomiast jeśli student przyjmuje gotowy tekst, którego nie potrafi obronić, powstaje dług poznawczy. Ma produkt, ale nie ma kompetencji, która powinna powstać w procesie tworzenia tego produktu. Tekst wygląda dobrze, ale autor nie dorósł do własnego tekstu.
Model IALE i nowa antropologia uczenia się
W moim rozumieniu model IALE zakłada, że sztuczna inteligencja nie jest dodatkiem do starej edukacji. Jest częścią nowego środowiska poznawczego, w którym człowiek uczy się w relacji z innymi ludźmi, instytucjami, kulturą, technologią i inteligentnymi systemami. AI nie powinna być traktowana wyłącznie jako narzędzie produktywności. Jeśli ograniczymy ją do funkcji „napisz szybciej”, „streść szybciej”, „wygeneruj szybciej”, to edukacja przegra. Wtedy sztuczna inteligencja stanie się maszyną do produkcji martwych artefaktów. Jeśli potraktujemy AI jako partnera poznawczego, może ona stać się środowiskiem intensyfikacji myślenia. Może zadawać pytania, symulować rozmowę, proponować alternatywne interpretacje, ujawniać słabości argumentacji, pomagać w porządkowaniu pojęć i zmuszać do obrony własnego stanowiska. To jednak wymaga nowej odpowiedzialności.
Nie wystarczy powiedzieć studentom, że mogą używać AI, ani też, że nie wolno używać AI. Prawdziwe pytanie brzmi, jak korzystać z AI tak, aby nie stracić autora?
Od produktu do procesu
Największa zmiana, jaką wymusza AI, dotyczy sposobu oceniania. Przez lata ocenialiśmy głównie produkt końcowy. Dziś to już nie wystarczy. Musimy zacząć oceniać proces. Praca dyplomowa nie powinna być samotnym plikiem PDF oddanym do systemu. Powinna być zapisem drogi od pytania, przez pierwsze notatki, rozmowy seminaryjne, kontakt ze źródłami, wykorzystanie AI, odrzucenie części jej propozycji, zmianę rozumienia problemu, aż po wersję końcową. W tym modelu student powinien umieć odpowiedzieć na kilka pytań:
- Od jakiego problemu wyszedłem?
- Co rozumiałem przed użyciem AI?
- Do czego użyłem AI?
- Co AI zaproponowała?
- Co przyjąłem, a co odrzuciłem?
- Dlaczego podjąłem takie decyzje?
- Co zmieniło się w moim myśleniu?
- Gdzie w tekście jestem ja?
To są pytania ważniejsze niż samo wykrywanie AI. Nie chodzi o to, aby nauczyciel akademicki stał się detektorem sztucznej inteligencji, ale stał się kotwicą sensu.
Nauczyciel jako kotwica sensu
Nowa rola nauczyciela akademickiego nie polega wyłącznie na sprawdzaniu przypisów, struktury i poprawności formalnej. To nadal jest ważne, ale niewystarczające. W epoce generatywnej AI nauczyciel musi pytać o drogę myślenia. Musi umieć rozpoznać tekst, w którym wszystko jest poprawne, ale nic nie jest naprawdę przeżyte poznawczo. Musi umieć zapytać studenta nie tylko, co napisał, ale również, jak do tego doszedł? Kotwica sensu to ktoś, kto nie pozwala, aby edukacja zamieniła się w wymianę plików, przypomina, że studiowanie nie polega na dostarczeniu produktu, lecz na przejściu przez doświadczenie rozumienia. Najważniejsze pytanie seminarium dyplomowego w epoce AI brzmi, gdzie w tym tekście jest myślenie studenta?
Zakończenie. Odzyskać autora
To nie wojna z AI, ani bezkrytyczny zachwyt, ale próba odzyskania autorstwa. Sztuczna inteligencja może pomóc nam pisać, ale nie może za nas rozumieć. Pomaga uporządkować argumentację, zaproponować język, ale nie przejmie odpowiedzialności za sens i nie może zastąpić doświadczenia, z którego wyrasta prawdziwa praca akademicka. Dlatego praca dyplomowa w modelu Human+AI nie jest zgodą na łatwiejsze studiowanie. Przeciwnie. Jest wezwaniem do trudniejszej, bardziej jawnej i bardziej odpowiedzialnej pracy poznawczej. Student nie musi pisać tak, jakby AI nie istniała, ale musi pokazać, że mimo obecności AI nadal istnieje on jako autor.
I to samo dotyczy nas, nauczycieli akademickich. Jeśli wymagamy od studentów odpowiedzialności poznawczej, sami musimy ją praktykować. Musimy pokazywać, jak pracujemy z AI, co z niej bierzemy, co odrzucamy i za co bierzemy odpowiedzialność.
„Gdzie w tym tekście jesteś Ty?” nie jest pytaniem tylko do studentów, ale całej współczesnej edukacji.
* * *
* Aion Mind – polska aplikacja do wspierania autorefleksji i organizacji myśli za pomocą sztucznej inteligencji (AI Journaling).
