# 1. UI v izobraževanju

# 1.1 Potenciali in tveganja

> **Če si zapomnite le en stavek s te strani:** UI je v šole prišla kot zdravilo brez navodila za uporabo. Kot učitelj ne veste, kdaj uporabiti UI, nimate navodil za odmerjanje in ni podatkov o stranskih učinkih. To poglavje je navodilo za uporabo tega priročnika.

## Ali bi morala UI priti z navodilom za uporabo, tako kot zdravilo?

Poznate tisti listič papirja, ki je vtaknjen v vsako škatlico zdravila? Tistega, ki ga verjetno odvržete, ne da bi ga sploh pogledali? Morda se zdi dolgočasen, a ta majhen list papirja je tih triumf preteklega stoletja. Ta navodila razkrijejo štiri bistvene stvari: kaj zdravilo zdravi, koliko ga je treba vzeti, kakšna presenečenja lahko prinese, in kdo naj se mu izogiba.

Za vsako vrstico na tem navodilu stoji celoten mehanizem: klinična preskušanja, regulatorji in odgovornost razkriti napake. Nihče ne verjame, da nas ozdravi samo navodilo. Njegova prava moč je v tem, da naredi zdravilo varno za vsakogar. Prav ta čarovnija nam manjka, ko UI pustimo, da poučuje brez usmerjanja.

Orodja UI, ki se zdaj tiho naseljujejo v vaši šoli, so prišla brez navodil. V Veliki Britaniji je pregled pokazal, da je le 7 od 100 podjetij za izobraževalno tehnologijo svoje izdelke kdaj podvrglo nadzorovanemu preskusu, le 12 od 100 pa je poiskalo zunanjo certifikacijo. Enako zgodbo pripoveduje razred. Le 11 od 100 vodij šol in učiteljev v 17 ameriških zveznih državah je pred uvedbo novega orodja kdaj zahtevalo recenzirane dokaze.

Rezultat je v mnogih primerih zapravljen denar. V ZDA je dve tretjini licenc za šolsko programsko opremo nabiralo prah, 98 % pa jih skoraj ni bilo v uporabi. Projekt EdTech Genome je preučil približno 7.000 učnih orodij v vrednosti 13 milijard dolarjev in ugotovil, da je bilo 85 % med njimi neustreznih ali napačno uporabljenih.

To poglavje se morda zdi suhoparen, a nujen del, vendar razkriva skrite zgodbe za pravili. Pove, kaj se je resnično zgodilo, kdo je bil prizadet, in osvetli stranske učinke – tudi tiste, ki so tiho dosegli otroke, ki se zanje sploh niso prijavili.

## Potenciali UI

Bodimo jasni že na začetku. Večina raziskav o potencialu UI se osredotoča na študente na univerzah. Šolski učenci so v teh raziskavah doslej razmeroma redko zastopani. Večina raziskav se nanaša na kratkotrajne intervencije, ki trajajo od nekaj ur do nekaj tednov. Posledično je na rezultate morda pozitivno vplival tako imenovani učinek novosti. Ne nazadnje so test za merjenje učinkovitosti pogosto zasnovali prav tisti, ki so izvajali pouk. Tudi to je lahko izkrivilo podatke.

### (1) Naj UI razloži novo temo, vajo pa prihranite za svojo uro

**Predstavljajte si tole.** Jutri, ko učenec zamudi temo ali potrebuje ponovno razlago zahtevnega pojma, naj prvo razlago prevzame UI-tutor. Vajo prihranite za svojo uro, kjer resnično učenje zares zaživi.

**Zakaj je to pomembno.** UI lahko podpre usvajanje faktičnega znanja. V raziskavi Univerze Harvard se je 194 študentov fizike učilo dve temi. Pri eni temi so uporabili UI-tutorja, razvitega prav za ta namen. Pri drugi temi so se učili v tradicionalnem razredu. Vsak študent je opravil oba pristopa, zato nihče ne more trditi, da je močnejša skupina prejela boljšo obravnavo. Na testu, izvedenem takoj po tem, so študenti, ki jih je poučevala UI, dosegli bistveno boljše rezultate. Raziskovalci so zabeležili mediani čas 49 minut za dokončanje naloge, v primerjavi s 60 minutami, predvidenimi za uro po urniku. Avtorji so pri razlagi teh rezultatov previdni: snov je bila za študente nova, velik del naloge pa je bil preprosto dobra razlaga. Izrecno zavračajo mnenje, da bi enako veljalo za naloge, ki zahtevajo povezovanje več idej. Poleg tega je šlo za dodiplomske študente, ne za učence 8. razreda.

Do podobnega zaključka je prišel obsežen pregled, ki je združil rezultate 228 raziskav. Klepetalniki na osnovi generativne UI so imeli večji učinek na poznavanje (in razumevanje) kot inteligentni tutorski sistemi in prilagodljiva vadbena programska oprema.

**Pojdite globlje.** Kestin, G., Miller, K., Klales, A., Milbourne, T., & Ponti, G. (2025). AI tutoring outperforms in-class active learning: An RCT introducing a novel research-based design in an authentic educational setting. Scientific Reports, 15, članek 17458. Prosto dostopno, DOI 10.1038/s41598-025-97652-6. Članek opisuje, kako je bil tutor zasnovan in nadzorovan. Koristno za vsakogar, ki bi rad sam razvil UI-tutorja.

### (2) Boljša izraba časa za pripravo na pouk

**Predstavljajte si tole.** Prihranite nekaj časa, ki ga potrebujete za pripravo na pouk, tako da s pomočjo UI pripravite prvi osnutek učne priprave, nato pa ga temeljito predelate.

**Zakaj je to pomembno.** Nihče ne oporeka, da je obremenitev učiteljev velika. Zato je ena od možnih koristi UI učinkovitejša raba delovnega časa. Britanska raziskava je preučila, v kolikšni meri lahko ciljno usmerjena uporaba UI za pripravo na pouk pomaga zmanjšati obremenitev učiteljev. Raziskovalci so 259 učiteljev naravoslovja na 68 šolah naključno razporedili bodisi v skupino, ki je uporabljala klepetalnika ob kratkih pisnih navodilih, bodisi v skupino, ki je pripravo na pouk nadaljevala kot doslej. Tedenski čas priprave na ure naravoslovja v 7. in 8. razredu se je zmanjšal s približno 81 na približno 56 minut. Skupina strokovnjakov za posamezne predmete je ocenila kakovost učnih priprav, ne da bi vedela, ali so bile pripravljene s pomočjo UI ali brez nje. Strokovnjaki niso našli dokazov, da bi se kakovost priprav razlikovala. Vendar je treba poudariti dve stvari: (1) Učitelji so orodje z vsakim tednom uporabljali manj, kar pomeni, da prihranjen čas ne nastopi samodejno in se sam po sebi ne ohranja. (2) Preskus je meril čas, ki so ga učitelji porabili za pripravo na pouk, ne pa učnih dosežkov njihovih učencev.

**Pojdite globlje.** Roy, P., Poet, H., Staunton, R., Aston, K., & Thomas, D. (2024, 12. december). ChatGPT in lesson preparation: A Teacher Choices Trial. NFER, naročilo Education Endowment Foundation in Hg Foundation. Prosto dostopno na educationendowmentfoundation.org.uk.

### (3) Boljša podpora za učence, ki od standardnega pouka nimajo polne koristi

**Predstavljajte si tole.** Vaša šola se odloča, kako želi porabiti svoja sredstva. Odloči se za nakup UI klepetalnika. Kako verjetno se vam zdi, da vam bodo ponudniki klepetalnika predložili dokaze o koristih bota za posamezne predmete?

**Zakaj je to pomembno.** Ponudnik lahko izpostavi naslednjo uporabo. Klepetalniki so najstarejša in najbolje dokumentirana aplikacija „UI“ v izobraževanju, kar je prav tisto, kar se pri dodeljevanju sredstev pogosto spregleda. V analizi 29 raziskav, ki je vključevala 41 skupin učencev s posebnimi potrebami, so raziskovalci ugotovili zmerne koristi v širokem naboru okoliščin. A preberite drobni tisk. V sedmih od desetih teh raziskav je „UI“ pomenila robota: majhno fizično napravo na mizi, ki jo je pogosto upravljal raziskovalec v drugem prostoru. Le ena od petih raziskav je uporabila programsko opremo. To torej ni dokaz, da bo klepetalnik pomagal avtističnemu učencu v vašem razredu. Pregledovalci prav tako niso mogli povedati, kaj te intervencije naredi učinkovite. Na podlagi svoje raziskave niso mogli opredeliti, po čem se raziskave, ki so delovale, razlikujejo od tistih, ki niso.

**Pojdite globlje.** Zhang, L., Carter, R. A., Jr., Liu, Y., & Peng, P. (2026). Let's CHAT about artificial intelligence for students with disabilities: A systematic literature review and meta-analysis. Review of Educational Research, 96(1). DOI 10.3102/00346543241293424. Pravi biser je preglednica vključenih raziskav: takoj razkrije, kako majhen del tega področja se dejansko osredotoča na orodja, ki se trenutno tržijo šolam.

### (4) Učenje o tem, kako UI odpove

**Predstavljajte si tole.** Razred naj ustvari deset slik 'zdravnika' in deset slik 'medicinske sestre'. Preštejte, kdo se pojavi v vsakem naboru, nato pa sprožite razpravo: od kod izvirajo ti vzorci in kdo je te odločitve sprejel?

![Gemini_Generated_Image_mfaur1mfaur1mfau.jpg](https://playbook.dualaiteacher.eu/uploads/images/gallery/2026-08/scaled-1680-/gemini-generated-image-mfaur1mfaur1mfau.jpg)

*Slika 1. Slika, ustvarjena z orodjem NanoBanana 2, nastala 20. avgusta 2026, poziv v enem koraku: zdravnik, medicinska sestra*

**Zakaj je to pomembno.** Klasična različica te učne ure se zdi zastarela, in prav zato si zasluži pozornost. Leta so bile predstavitve predvidljive: prosite za zdravnika, in pojavi se moški. V enem sistematičnem testu je Midjourney zdravnike skoraj vedno upodobil kot bele moške, medtem ko je Adobe Firefly naredil vidne, četudi nepopolne poskuse raznolikosti.

Poskusite isti poziv danes in morda se prikaže zdravnica ali medicinski brat (slika 1). A ne dajte se prevarati v prepričanje, da je pristranskost izginila. Analiza iz leta 2026, ki je zajela 1.344 slik treh priljubljenih generatorjev, je razkrila nasprotno: ko so zahtevali 'sposobno osebo', en sistem ni pokazal nobene ženske.

Kar se je spremenilo, ni pristranskost sama, temveč plast, v kateri živi – in to je pomemben nauk! Za vsako od teh slik stojijo človeške odločitve: na čem je bil sistem naučen in kaj so njegovi ustvarjalci pozneje odločili, da naj prikazuje. Slednje je mogoče prilagajati, je nevidno in ga določi podjetje.

Prva plast človeških odločitev je tisto, kar je sistem vsrkal. Milijoni slik, ki so jih ustvarili in označili ljudje, vsaka od njih odseva svet, kakršen je že bil. To je plast, ki jo razkrije klasična lekcija o pristranskosti, in učenci jo zlahka razumejo: stroj je postal odsev tega, s čimer je bil hranjen.

Drugo plast oblikuje to, kar se podjetje odloči pokazati naprej, vendar ta vpliv v sami sliki ne pusti nobene sledi. Tu se odvijejo tri stvari, vsako od njih so ustvarjalci opisali s svojimi besedami.

Vaše besede so prepisane, preden jih model prejme. Iz lastne razvijalske dokumentacije OpenAI: „uporabljamo GPT-4 za optimizacijo vseh vaših pozivov, preden jih posredujemo DALL-E“ – in „te funkcije trenutno ni mogoče izklopiti“. Kar je vaš učenec dejansko natipkal, ni tisto, kar je bilo dejansko vprašano stroju.

Videz se dopolni, kadar ga poziv pusti odprtega. OpenAI o svoji tehniki raznolikosti pravi: „Ta tehnika se uporabi na ravni sistema, kadar DALL·E prejme poziv, ki opisuje osebo, ne da bi opredelil raso ali spol, na primer 'gasilec'.“ Po tem so uporabniki dvanajstkrat pogosteje povedali, da slike prikazujejo ljudi različnih ozadij. „Zdravnik“ je natanko takšen poziv.

In to prilagajanje lahko tudi spodleti. Google je po tem, ko je leta 2024 začasno ustavil Geminijevo generiranje slik, zapisal: „Naše prilagajanje, s katerim smo želeli zagotoviti, da Gemini prikazuje raznolik nabor ljudi, ni upoštevalo primerov, kjer raznolikost očitno ni bila primerna.“

Ko torej učenec natipka „zdravnik“ in se prikaže ženska, slika sama ne ponuja nobenega namiga, katera plast jo je ustvarila. Ta negotovost ni napaka učne ure. Je nauk sam.

Stara zgodba je trdila, da stroj preprosto vpije predsodke družbe. Nova zgodba seže globlje in traja dlje: slika ni zrcalo in ni naključje. Podjetje je sprejelo odločitev! Te odločitve v rezultatu ne morete opaziti, in lahko se spremeni kar v torek, tiho, brez opozorila. Ta resnica preživi vsak nov model. Lekcija o stereotipih zbledi.

To je lekcija, ki si zasluži pozornost učencev in bo preživela naslednjo posodobitev modela: slika ni preprost odsev resničnosti in ni nastala po naključju. Nekdo je sprejel odločitev.

To lekcijo je mogoče začeti zgodaj. Ko je 209 finskih učencev v 12 razredih, 4. in 7. razreda, raziskovalo to temo, se je delež tistih, ki so lahko pristranskost pojasnili s podatki, povečal s približno 7 od 100 na 44 od 100. Poštena zadržanost: raziskava je merila, kaj so otroci znali pojasniti, ne pa, kaj bi kasneje dejansko storili.

**Pojdite globlje.** Vartiainen, H., in sod. (2025). Enhancing children's understanding of algorithmic biases in and with text-to-image generative AI. New Media & Society, 27(9). Prosto dostopno, DOI 10.1177/14614448241252820

Weinmann, H., in sod. (2026). Gender bias in text-to-image generative artificial intelligence: Neglect and stereotypical presentations across three popular platforms. New Media & Society, Online First

### Kako zanesljivi so trenutno raziskovalni izsledki o potencialih UI?

**Najpomembneje.** Če vam nekdo navede raziskavo, pred strinjanjem postavite dve vprašanji: „Kdo so bili učenci in kako dolgo je raziskava trajala?“

**Zakaj je to pomembno.** Leta 2025 je metaanaliza 51 raziskav poročala o pomembni koristi ChatGPT za učno uspešnost učencev. Članek so prebrali stotisočkrat in je služil kot podlaga za številne samozavestne trditve v zbornicah. 22. aprila 2026 je revija članek umaknila. *Umik* pomeni, da revija uradno prekliče nekaj, kar je objavila; članek ostane viden, označen z opombo „UMAKNJENO“, tako da lahko vsak, ki ga je citiral, to prepozna. Dva zunanja raziskovalca sta odkrila neskladja pri sintezi raziskav. Urednik revije je zapisal, da težave „spodkopavajo urednikovo zaupanje v veljavnost analize“. Avtorji na dopisovanje o tej zadevi niso odgovorili.

To ne pomeni, da UI nima učinka. Obstajajo verodostojne raziskave, ki dokazujejo zmerne koristi. To raziskovalno področje prav tako še ni dobro opredeljeno, saj je razmeroma novo in zelo dinamično. Pomeni pa, da je bila pogosto navajana številka napačna in da je bilo za to potrebno leto dni in dva zunanja strokovnjaka.

Še en pridržek, vreden omembe: bliže ko so dokazi šoli, vsaj trenutno, manjši je učinek.

**Pojdite globlje.** Sam umik je dolg eno stran, prosto dostopen, in vreden branja prav zato, ker je kratek: Wang, J., & Fan, W. (2026). Retraction note: The effect of ChatGPT on students' learning performance, learning perception, and higher-order thinking. Humanities and Social Sciences Communications, 13, 528. DOI 10.1057/s41599-026-07310-z.

Umaknjeni izvirnik je bil HSSC 12, 621 (2025). Še vedno velja: Wu, X., Zhu, P., Zhang, J., Yin, M., & Wang, Y. (2026). *HSSC, 13*, 684. Prosto dostopno, DOI 10.1057/s41599-026-07019-z.

Številka, ki velja samo za šole: Yi, L., Liu, D., Jiang, T., & Xian, Y. (2025). *International Journal of Science and Mathematics Education, 23*(4), 1105–1126. DOI 10.1007/s10763-024-10499-7.

## Tveganja UI

### (1) Nekaj narediti ni isto kot se nekaj naučiti

**Predstavljajte si tole.** Preden zadate domačo nalogo, ki jo lahko opravi klepetalnik, premislite, kakšen je namen naloge. Morda bi bilo smiselno nalogo spremeniti?

**Zakaj je to pomembno.** Se z klepetalnikom učite hitreje? Približno tisoč učencev od 9. do 11. razreda je vadilo matematiko v treh skupinah: ena je uporabljala standardnega klepetalnika, druga različico, programirano tako, da je zadrževala odgovor in namesto tega postavljala dodatna vprašanja, tretja pa klepetalnika ni uporabljala. Med uporabo klepetalnika je skupina s standardnim klepetalnikom opravila 48 odstotkov več vaj kot skupina brez njega. Nato so vsi opravljali isti izpit brez klepetalnika. Rezultat, ki se je sprva zdel presenetljiv, je bil, da je skupina s standardnim klepetalnikom dosegla 17 odstotkov slabše rezultate kot učenci, ki klepetalnika niso uporabljali. Skupina, ki je delala s klepetalnikom, ki je zadrževal odgovor, pri testu ni izkazala upada uspešnosti v primerjavi s skupino brez klepetalnika, a je vadila več. Učenci, ki so uporabljali standardnega klepetalnika, niso bili niti leni niti niso goljufali. Trudili so se bolj, naučili pa so se manj, ker orodje ni odpravilo truda, temveč miselni izziv, ki predstavlja učenje.

**Pojdite globlje.** Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. PNAS, 122, e2422633122. DOI 10.1073/pnas.2422633122.

### (2) Detektorji UI kaznujejo napačne učence

**Predstavljajte si tole.** V ocenjevanje prejmete učenčev esej. Zanima vas njegova pristnost, zato ga vnesete v detektor UI. Rezultat se izpiše: esej je bil skoraj zagotovo napisan z UI.

**Zakaj je to pomembno.** Detektor UI uporabljate zato, da zagotovite pravičnost, vendar imajo detektorji za določeno skupino ravno nasproten učinek. Detektor ne prepozna besedila, ki ga je ustvaril stroj. Meri, kako predvidljivo je besedilo. In prav v tem je težava, na primer, kadar učenec piše v tujem jeziku, je pri pisanju neizurjen ali ima omejen vsakdanji besedni zaklad. Njegovo pisanje je predvidljivo. Ko je sedem komercialnih detektorjev analiziralo 91 esejev, ki so jih napisali govorci, katerih materni jezik ni angleščina, na izpitu iz angleščine, so bili ti eseji v približno šestih od desetih primerov napačno označeni kot ustvarjeni s strojem. V nasprotju s tem so bili eseji, ki so jih v svojem maternem jeziku, angleščini, napisali 14-letni Američani, skoraj vsi pravilno razvrščeni. Orodje, ki sproža lažne pozitivne rezultate točno za eno skupino, ni nevtralno. Poleg tega je ta skupina najmanj sposobna, da se brani.

**Pojdite globlje.** Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E., & Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non-native English writers. Patterns, 4(7), 100779. Prosto dostopno, DOI 10.1016/j.patter.2023.100779.

### (3) Kam za vraga gredo podatki učencev?

**Predstavljajte si tole.** Uporabljate orodje UI, ki ga ponuja vaša šola. Poskusite ugotoviti, kam gredo podatki učencev.

**Zakaj je to pomembno.** Ali lahko vaša šola zagotovi, da podatki niso posredovani tretji osebi? Tretja oseba je podjetje, ki ni niti vaša šola niti razvijalec aplikacije. Običajno so to oglaševalska ali analitična podjetja, ki prejemajo podatke, medtem ko učenec dela. Nihče v šoli tega podjetja ni izbral. Ko so raziskovalci izvedli tehnično analizo 163 učnih izdelkov, ki so jih vlade priporočale med šolskimi zaprtji zaradi pandemije, je 145 od njih obdelovalo podatke otrok na način, ki je ogrožal ali kršil njihove pravice, tako da so podatke posredovali 196 tretjim podjetjem ali jim omogočili dostop do njih, večinoma iz oglaševalske panoge. Od 42 vlad, ki so razvile lastne izdelke namesto nakupa, jih je 39 razvilo izdelke z enako težavo. Raziskava zajema izdelke iz leta 2021, nekateri so se morda od takrat spremenili. Vendar ne moremo izključiti, da enako velja tudi za aplikacije UI.

**Pojdite globlje.** Human Rights Watch (2022). „How dare they peep into my private life?“: Children's rights violations by governments that endorsed online learning during the Covid-19 pandemic. Prosto dostopno na hrw.org. Državne priloge omogočajo vpogled v to, kaj je bilo kje priporočeno.

### (4) UI pride nazadnje tja, kjer je najbolj potrebna

**Predstavljajte si tole.** Koliko usposabljanja ste že prejeli o učenju o UI ali predmetno specifičnem poučevanju z UI?

**Zakaj je to pomembno.** Odraslim, ki so zaključili izobraževanje, so zagotovili UI-asistenta. Vrzel v uspešnosti med tistimi z višjo in nižjo stopnjo formalne izobrazbe se je znatno zmanjšala. Ko so raziskovalci nato asistenta umaknili, se je vrzel deloma spet pojavila. Raziskovalci so sklenili, da je UI-asistent opravil delo, ni pa udeležencem pomagal razviti nobenih veščin.

Anketa med ameriškimi ravnatelji šol je pokazala naslednjo sliko: bolj ko so bili učenci šole socialno-ekonomsko prikrajšani, manjši je bil vpliv UI na poučevanje.

Če združimo ugotovitve obeh raziskav, lahko oblikujemo naslednjo trditev: dobro orodje lahko premosti vrzel, dokler je v rokah učenca. Vendar običajno ne doseže tistih, ki ga najbolj potrebujejo, in ko je odstranjeno, za sabo ne pusti nobenih veščin.

Nemški podatki kažejo enak vzorec. Med 1.590 mladimi, starimi od 14 do 20 let, je 80 odstotkov iz najbolj premožnih družin in 55 odstotkov iz najmanj premožnih UI videlo kot priložnost. In prepoznavanju sledi tudi dejanje: 70 odstotkov gimnazijcev je UI uporabilo za domače naloge, v primerjavi s 58 odstotki na nižjih srednjih šolah.

Kaj pa strokovni razvoj učiteljev? Anketa med več kot deset tisoč učitelji v Angliji je pokazala, da je 45 odstotkov učiteljev na zasebnih šolah že prejelo usposabljanje o UI. V primerjavi s tem je bilo na javnih šolah takih 21 odstotkov. Znotraj sistema javnih šol so se deleži gibali od 26 odstotkov na najbogatejših šolah do 18 odstotkov na najrevnejših.

### (5) Kar se izboljša pri učenju z UI, ni nujno tisto, kar vidite

**Predstavljajte si tole.** V svoje poučevanje uvedete novega klepetalnika, učenci pa so nad uporabo novega orodja navdušeni.

**Zakaj je to pomembno.** Obsežen pregled je ugotovil štiri različne vidike učenja (poznavanje in razumevanje, delo z UI, angažiranost, motivacija, samozavest, sposobnost načrtovanja, spremljanja in popravljanja lastnega dela). Zadnji se ni izboljšal, ostali pa so se.

Pri poznavanju in razumevanju je imela generativna UI večje učinke kot inteligentni tutorski sistemi in prilagodljiva vadbena programska oprema, ki se v šolah že uporablja.

Pri uporabi znanja ter pri motivaciji in angažiranosti UI ni delovala bolje kot že obstoječa programska oprema.

Za samousmerjanje nimamo dovolj raziskav, da bi lahko govorili o kakršnem koli učinku.

Še kratka opomba: največji učinki se kažejo na področju umetnosti in humanistike, ne pa pri matematiki ali naravoslovju.

**Pojdite globlje.** Yeo, G. H., & Lansford, J. E. (2025). Effects of artificial intelligence on educational functioning: A review and meta-analysis. Educational Psychology Review, 37(4), članek 110. DOI 10.1007/s10648-025-10085-5.

# 1.2 Poučevanje o UI in poučevanje z UI

## Ključno sporočilo

- **UI je sistem za navigacijo (satnav).** UI lahko reši voznika, ki že nosi zemljevid v glavi, in prepreči učenje tistemu, ki ga nima. Učinek je odvisen od osebe, ne od izdelka.
- **Poučevanje o UI je predpogoj za poučevanje z UI.** Stroj morate poznati, da lahko preverite odgovor, ki ga je stroj ustvaril.
- **Vedeti ni isto kot znati narediti.** Učitelji svoje znanje o UI ocenjujejo višje kot svojo sposobnost poučevanja z njo, samo usposabljanje pa te vrzeli ne zapre.
- **Učitelji UI uporabljajo za kulisami, ne pri pouku.** Polovica učiteljev UI uporablja redno, manj kot tretjina pa jo uporablja skupaj z učenci.
- **Pedagogika premaga tehnologijo.** Preoblikovanje ur je boljše od klepetanja z UI; delo v parih je boljše od dela posameznika; povratna informacija je boljša od igrifikacije.
- **Boljša povratna informacija ni boljše učenje.** Komentarji UI so bili ocenjeni kot jasno boljši od popravkov, ki so jih pripravili učitelji, a rezultat pri popravljanju ni bil nič boljši. Odločilno je, ali je povratna informacija dejansko upoštevana.
- **UI poveča obseg dela, ne pa samostojnega učenja.**
- **Jasna pravila in intenzivna uporaba gresta z roko v roki.** Učitelji na šolah s pisno politiko UI poročajo, da prihranijo več časa, ne manj – nasprotno od tega, kar večina pričakuje.
- **Varujte svoj lastni zemljevid.** Razbremenitev postane izguba spretnosti tam, kjer UI prevzame delo, ki gradi in ohranja presojo.

> *Če si zapomnite le en stavek s te strani:* **UI je sistem za navigacijo. Reši voznika, ki v glavi že ima zemljevid, in tiho ustavi tistega, ki ga nima, da bi ga sploh kdaj zgradil.**

## Problem navigacijske naprave

Da bi lahko vozili londonski taksi, morate najprej opraviti preizkus znanja: 320 določenih poti po 113 kvadratnih miljah v obsegu šestih milj od Charing Crossa, za kar Transport for London dovoljuje do dve leti priprav, še preden se izpiti sploh začnejo.

Tudi izprašani vozniki uporabljajo navigacijsko napravo, in nihče jih zaradi tega ne ceni manj. Preizkus znanja ni postal ničvreden, ko se je pojavila naprava. Navigacijska naprava je postala tisto, kar vožnjo naredi varno. Voznica, ki ima mesto v glavi, napravo uporablja za tisto, česar ne more vedeti: nesreča na mostu ali nocojšnji promet. In opazi, kadar jo napoti po ulici, ki so jo od aprila razkopali.

Zdaj v isti taksi z isto napravo posadite novinko. Prispe na vsak naslov. Nekaj časa je od izkušene voznice neločljiva. A s sledenjem navodilom naprave ne gradi ničesar. Po letu dni zavijanja levo, kadar ji je bilo tako naročeno, mesta še vedno ne zna prečkati brez naprave in ne prepozna, kdaj se ta zmoti.

![Gemini_Generated_Image_wxvxhlwxvxhlwxvx.png](https://playbook.dualaiteacher.eu/uploads/images/gallery/2026-08/scaled-1680-/gemini-generated-image-wxvxhlwxvxhlwxvx.png)

*Slika 1. Izid je odvisen od voznika. Slika, ustvarjena z Google Gemini.*

Ista naprava, dve voznici, nasprotna izida. Razlika nikoli ni bila v napravi.

To je desetletje raziskav o uporabi UI, strnjeno v eno sliko, in velja tudi brez slike. Učinek orodja UI je veliko bolj odvisen od tega, kar uporabnik že ve, kot od samega orodja. Temu raziskovalci pravijo shema – urejeno predznanje osebe. Kjer je vzpostavljena, prepustitev dela stroju sprosti vaš čas. Raziskovalci temu pravijo koristna kognitivna razbremenitev. Kadar pa se znanje šele mora razviti, isti proces lahko prepreči, da bi sploh nastalo. Temu pravijo škodljiva kognitivna razbremenitev.

Raziskava s približno tisoč srednješolci to pokaže pri pouku matematike. Ena skupina je vadila z neomejenim klepetalnikom, druga brez njega. Dokler ga je imela na voljo, je skupina s klepetalnikom rešila 48 % več vadbenih nalog! Nato je sledil izpit brez klepetalnika. Zdaj so isti učenci, ki so tako uspešno reševali vadbene naloge, dosegli 17 % slabši rezultat kot skupina, ki UI klepetalnika nikoli ni uporabljala. Tretja skupina je uporabljala različico UI, zasnovano tako, da je zadrževala odgovore in namesto tega postavljala vprašanja. Ta skupina ni izgubila ničesar.

Prav ta tretja skupina je bistvo celotnega vprašanja zasnove. Navigacijska naprava, ki poimenuje cilj in vam pomaga najti pot, vas nauči mesta. Naprava, ki reče 'čez 200 metrov zavijte levo', pa tega ne naredi, ne glede na to, kako dobri so njeni podatki. Raziskovalci tej razliki pravijo zaščitni mehanizmi (guardrails), in prav zasnova odloča, ali svojim učencem pomagate spoznati zemljevid mesta ali le najti cilj.

Prosimo, ne pozabite: vi imate znanje. Vaši učenci ga pri predmetu, ki ga poučujete, še nimajo. Ta asimetrija je bistvo celotnega poglavja.

## Dve nadstropji, ne dve temi

V akademski literaturi ta dva področja veljata za ločeni disciplini. Predstavljajte si ju lahko kot dve nadstropji stavbe, pri čemer je večina učiteljev v pritličju, stopnišča do prvega nadstropja pa ni.

Ko so morali oceniti svoje znanje o UI, so si učitelji na nemških poklicnih šolah povprečno dodelili oceno 3,4. Vendar so svojo sposobnost uporabe tega znanja pri pouku ocenili precej nižje, s 2,6. Vedeti in delati sta se ločila. Preskus v petih evropskih državah je nato preveril, ali lahko usposabljanje to vrzel zapre. V preskusu je 736 učiteljev iz Francije, Irske, Italije, Luksemburga in Slovenije prejelo tečaj in podporo. Rezultati so pokazali, da se je njihovo znanje in sposobnost presoje, kaj orodje zmore, povečala. Vendar se njihovo poučevanje ni spremenilo. Poskusili so nekaj novega in se nato vrnili k temu, kar so počeli prej.

To je vrzel med znanjem in dejanjem. Tečaji ustvarijo znanje, a sprememba prakse potrebuje spremljanje, preizkušanje in sodelavce, s katerimi lahko razmišljate. Prenos znanja je treba načrtovati, ne le upati nanj.

## Kaj učitelji dejansko počnejo

Najbolj trdna ugotovitev v vseh državah je tiho presenetljiva: učitelji UI intenzivno uporabljajo zase, s svojimi učenci pa skoraj nič. V Nemčiji jo vsaj enkrat mesečno uporablja 52 % učiteljev. Pri pouku pred razredom jo uporablja le 29 %. Javna razprava o 'UI pri pouku' je torej v veliki meri razprava o nečem, kar se v velikem obsegu še sploh ne dogaja.

![Gemini_Generated_Image_rh2xsorh2xsorh2x-2.png](https://playbook.dualaiteacher.eu/uploads/images/gallery/2026-08/scaled-1680-/gemini-generated-image-rh2xsorh2xsorh2x-2.png)

*Slika 2: Razlika med uporabo UI za pripravo in uporabo pri pouku. Slika, ustvarjena z Google Gemini.*

Kar se dogaja, je razbremenitev dela, in tu so novice dobre. V britanskem preskusu je 259 učiteljev na 68 šolah prejelo podporo UI za pripravo naravoslovnih ur za učence, stare od 11 do 13 let. Čas priprave se je zmanjšal z 81 na 56 minut na teden. Ko so neodvisni ocenjevalci pregledali nastalo gradivo, niso ugotovili upada kakovosti. Lastne ocene učiteljev o prihranjenem času pri vseh predmetih so še višje, pri rednih uporabnikih okoli šest ur na teden.

En vzorec si zasluži postanek. V veliki ameriški anketi so učitelji na šolah z jasno pisno politiko UI poročali, da prihranijo približno četrtino več časa kot učitelji na šolah brez nje. To je pripoved učiteljev samih, ne meritev, in anketa ne more pokazati, v katero smer teče vzročnost. Dobro organizirane šole morda preprosto dobro obvladajo obe stvari. Vendar je to nasprotje tistega, kar večina pričakuje, in vredno je omeniti, da noben od virov, na katerih to temelji, ne kaže v drugo smer: kjerkoli so to preučevali, jasna pravila in intenzivna uporaba gresta z roko v roki.

## Zakaj orodje ni bistvo

Če ste želeli lestvico najboljših orodij UI, vas bodo raziskave razočarale – nato pa vas bodo ob ponovnem branju osvobodile. Ko raziskovalci združijo številne posamezne raziskave in vprašajo, kaj ločuje razrede, kjer je UI zelo pomagala, od tistih, kjer je pomagala komaj kaj, odgovor nikoli ni znamka programske opreme. Je to, kaj so učenci z njo počeli.

Obstajajo tri primerjave, ki resnično nazorno pokažejo bistvo.

- Učenci, ki so UI uporabili za preoblikovanje nečesa, npr. za predelavo osnutka ali nadgradnjo lastnega poskusa, so pridobili približno dva in pol krat več kot učenci, ki so s klepetalnikom zgolj klepetali.
- Učenci, ki so UI uporabljali v parih, so pridobili približno 70 % več kot tisti, ki so jo uporabljali sami.
- UI so uporabili za povratno informacijo o delu učencev, kar je, lahko rečemo, prineslo enega največjih napredkov na tem področju. V nasprotju s tem je uporaba UI za vključevanje igrifikacije v pouk prinesla premajhen napredek, da bi ga lahko šteli za dokazanega.

Pedagogika premaga tehnologijo, in to z veliko razliko. To se pokaže vsakič, ko nekdo raziskave razvrsti glede na to, kaj so učenci dejansko počeli. Enako velja upoštevati dve omejitvi.

Dobra povratna informacija ni isto kot povratna informacija, ki deluje. V enem poskusu je 70 študentov napisalo argumentativni esej in ga teden dni pozneje popravilo. Naključno so jih razporedili v tri skupine: ena je prejela povratno informacijo izkušenega učitelja, druga od klepetalnika z enostavnim navodilom, tretja pa od istega klepetalnika, ki je bil pozvan, naj esej korak za korakom pretehta. Ocenjeno po istem merilu je klepetalnik s korakom-za-korakom pristopom ustvaril najboljšo povratno informacijo od vseh treh. Bila je boljša od preproste povratne informacije klepetalnika in boljša od učiteljeve. Nato so sledili popravki, in vse tri skupine so napredovale za približno enako mero. Najboljša povratna informacija v raziskavi ni prinesla nič večjega napredka kot najslabše ocenjena. Boljši komentarji niso prinesli boljšega eseja.

To si zasluži premislek, saj izziva pogosto predpostavko, da boljša povratna informacija vodi v boljše učenje. Sama po sebi ne. Povratna informacija nekaj doseže le, če je dejansko upoštevana: prebrana, razumljena, uporabljena, in razumljena dovolj dobro, da bi jo učenec naslednjič znal pravilno uporabiti sam. Ozko grlo je upoštevanje, ne kakovost.

Zdi se, da na poti stojita dve stvari, in obe sta uporabni.

Več ni vedno bolje. V drugi raziskavi, s 60 učenci 11. razreda in 240 pisnimi deli, je UI ustvarila veliko več vsebinsko povezanih komentarjev kot učitelji. 333 proti 241. A prav učiteljeve komentarje so učenci pogosteje upoštevali. Ko se soočijo s tridesetimi natančnimi popravki, lahko učenec preneha diagnosticirati in začne le razvrščati po prioriteti – ali pa preprosto uboga. Če učenec sledi pravilom, s tem pravzaprav pove, da popravek ni bil potreben. Spet gre za navigacijsko napravo, le na drugi ravni. Da vam res podrobno povratno informacijo, kot 'čez 200 metrov zavijte levo', za lastno pisanje.

Kdo to pove, je pomembno. Nismo povsem prepričani, zakaj so učiteljevi komentarji pogosteje upoštevani. To je stvar razlage, ne meritve, a najverjetnejša razlaga je, da je povratna informacija dojeta kot dejanje med ljudmi. Kar pove nekdo, ki ve, kaj ste počeli prejšnje trimesečje in bo videl, kaj boste naredili s tem, je nekaj drugega kot ista poved, ustvarjena na zahtevo.

Kaj to pomeni za prakso. Vsi dokazi, ki smo jih videli o samodejni povratni informaciji, kažejo, da deluje najbolje, kadar učenci to, kar so se naučili pri eni nalogi, uporabijo pri novi nalogi. Najmanj učinkovita je, kadar zgolj prekopirajo tisto, kar so se naučili, neposredno iz besedila pred seboj. In veliko bolj učinkovita je, če jo uporabljate dlje časa, na primer celo trimesečje, ne pa le enkrat. Zato se ne bi smeli spraševati, ali je povratna informacija UI dovolj dobra. Spraševati bi se morali, ali bo ta učenec to znanje kdaj spet potreboval. Če je odgovor ne, boljši komentarji verjetno ne bodo pomagali.

Enaka delitev se pokaže tudi v širšem merilu. Ena skupina je združila 228 raziskav: UI je jasno in dosledno izboljšala to, kar so učenci znali ustvariti, medtem ko je bil kakršen koli napredek pri njihovi sposobnosti načrtovanja, spremljanja in popravljanja lastnega učenja dovolj majhen, da bi lahko bil zgolj naključje. Programiranje to pokaže najbolj ostro. Učenci z UI-asistentom so bili merljivo hitrejši, na koncu pa nič boljši od tistih brez njega. Narediti več in postati boljši nista isto, in UI ju loči.

## Evropa kot ogledalo

Po Evropi se delež učiteljev, ki uporabljajo UI, giblje od 89 % na Češkem do 14 % v Franciji. Upoštevajte, da se ankete razlikujejo po metodologiji in času izvedbe, zato berite razpon, ne posameznih številk.

Francija je poučen primer. Zgradila je enega najbolj ambicioznih državnih programov UI na celini, sistem UI-tutorstva pri matematiki in francoščini. Kljub temu je Francija še vedno na dnu te lestvice, saj je le 9 % francoskih učiteljev prejelo kakršno koli usposabljanje o UI, v primerjavi s približno 38 % v primerljivih državah. Zagotavljanje orodij je lažja polovica naloge, kvalifikacija pa je tista polovica, ki odloča.

Dve državi sta problem navigacijske naprave zapisali v politiko na način, kot bi to naredila avtošola: najprej zemljevid, nato naprava. Norveška je junija 2026 priporočila, naj generativna UI ostane v veliki meri zunaj osnovne šole in naj se poučuje šele v nižji srednji šoli, kjer so učitelji usposobljeni, UI pa naj se poučuje kot namerna veščina. Luksemburg ravna podobno postopno. Natančno upoštevajte: Norveška je izdala priporočilo, ne zavezujoče prepovedi, čeprav je mednarodni tisk o tem poročal drugače.

## Slepa pega

Eno tveganje UI je redko poimenovano, čeprav ga slika prav tako doseže: znanje o zemljevidu londonskega mesta ni trajno. Voznica, ki pet let sledi puščicam, mesta ne ohrani v glavi. Zbledi, in preneha opažati razkopano ulico. Vaše strokovno znanje se ohranja s tem, da počnete prav tiste stvari, ki jih UI najbolje absorbira: pisanje naloge, predvidevanje napačnega razumevanja in oblikovanje razlage. Kjer UI prevzame delo, skozi katero se oblikuje presoja, se razbremenitev spremeni v izgubo spretnosti. V nemškem strokovnem panelu je 65 % strokovnjakov za izobraževanje to tveganje za učiteljski poklic prepoznalo kot pomembno, kar je naraslo s 44 % leto prej.

Uporabljajte navigacijsko napravo. Le zemljevid obdržite.

# 1.3 Odgovorna uporaba UI

## Ključno sporočilo

- Odgovornost je naloga zasnove, ne naloga nadzora. Zaznavanje UI ne deluje zanesljivo.
- In zaznavanje UI je nepravično, kadar odpove. Obstaja tveganje, da odgovore napačno označimo kot ustvarjene z UI, ali obratno. Več evropskih držav je ta orodja že izključilo iz uporabe.
- Samozavestno izmišljanje in podedovana pristranskost izhajata iz tega, kako so ti sistemi zgrajeni in ocenjeni. Posledica bi morala biti: poučevati o tem, namesto čakati na popravek.
- Delovno načelo je: najprej razmisli, nato UI. Zavezanost lastnemu odgovoru je boljša od razlage stroja; vgrajevanje omejitev v programsko opremo je boljše od prepovedi.
- Zgolj pozivi (prompti) ne zadržijo. Klepetalnik, ki naj bi deloval kot tutor, se nagiba k temu, da znova začne kar sam podajati odgovore, zato je zanesljiva omejitev bolj vprašanje nakupa kot pozivov.
- Ojačanje razlik je privzeto stanje; izenačevanje je treba zgraditi iz dostopa, zasnove in podpore (scaffolding) skupaj – najbolj redka od teh treh pa je usposobljen učitelj.
- Vključevanje je najjasnejša korist, in tam učitelji sami vidijo najmočnejši argument.

> Če si zapomnite le en stavek s te strani: **Jezovi se rušijo. Naučite plavati.**

## Bralni dnevnik, drugi pogled

Nazaj k našemu devetošolcu in njegovemu sumljivo dodelanemu bralnemu dnevniku. Nagon je skoraj univerzalen, in to je nagon dobrega učitelja: ugotoviti, ali je uporabil UI. Zgraditi boljši jez.

To poglavje pojasnjuje, zakaj ta nagon sam po sebi ne pripelje nikamor. Prišli bomo do tega, kaj deluje namesto tega.

Začnimo z neprijetnim delom. Učitelji ne znajo zanesljivo ločiti besedila UI od besedila učenca. V nemški raziskavi so 289 učiteljem z različnimi izkušnjami dali mešanico učenčevih besedil in besedil klepetalnika ter jih prosili, naj jih razvrstijo. Nobena skupina tega ni zmogla. A obe skupini sta bili prepričani, da to zmoreta. Izkušnje skoraj niso naredile razlike. V širšem merilu je še slabše. Na eni univerzi so raziskovalci prek običajnih poti, brez obvestila ocenjevalcem, v pravi izpitni sistem oddali odgovore, ustvarjene s klepetalnikom. 94 % jih ni bilo nikoli vprašljivih. Poleg tega so bili v povprečju ocenjeni bolje kot delo dejanskih študentov. Kakšna je torej posledica? Posežemo po stroju! In tu ugotovitev preneha biti zgolj nerodna in postane etični problem!

## Detektor, ki kaznuje napačne učence

Raziskovalci so preizkusili sedem najbolj razširjenih detektorjev UI na TOEFL esejih, ki so jih napisali učenci angleščine kot tujega jezika. Poleg njih so preizkusili eseje ameriških osmošolcev, ki jim je angleščina materni jezik. Delo naravnih govorcev je bilo skoraj vedno pravilno razvrščeno. Od esejev v tujem jeziku pa je bilo napačno označenih kot strojno napisanih več kot šest od desetih.

Mehanizem ni skrivnosten. Ta orodja ne zaznavajo dela velikih jezikovnih modelov, temveč zaznavajo predvidljivost. Besedilo, ki uporablja pogoste besede v pričakovanem vrstnem redu, je ocenjeno kot umetno. Kdorkoli piše v drugem jeziku, z manjšim besediščem in varnejšo stavčno strukturo, ustvari natanko tak signal. Napake orodja sistematično padejo na tiste učence, ki že tako nosijo največ bremena. Institucije so to preračunale. Univerza Vanderbilt je opozorila, da bi tako orodje, tudi če bi se zmotilo le v 1 % primerov, med njenimi 75.000 oddanimi deli na leto vseeno napačno obtožilo približno 750 učencev. Zato so ga izklopili. Smernice nemškega zveznega ministrstva za izobraževanje so nedvoumne: tehnologija „ni dovolj zanesljiva, da bi zagotavljala pravno varen dokaz“.

Velik del Evrope o tem ne razpravlja več. Francija, Nizozemska in Švica odsvetujejo detektorje ali jih prepovedujejo. Britanski izpitni regulator se je namerno odločil za človeško presojo namesto za programsko opremo. Nizozemski argument gre še korak dlje in si ga velja zapomniti: vnos učenčevega dela v detektor je sam po sebi dejanje obdelave njegovih osebnih podatkov, in če to storimo brez dovoljenja, kršimo zakonodajo o varstvu podatkov. → [1.4 Skladna uporaba UI](https://playbook.dualaiteacher.eu/books/playbook-slo-oZf/page/14-skladna-uporaba-ui "1.4 Compliant Use of AI")

Zdi se, da je panika zaradi goljufanja tanjša od hrupa okoli nje. Raziskovalci so anketirali učence na treh srednjih šolah pred obstojem ChatGPT in znova po tem. Goljufanje je v veliki meri ostalo na isti ravni. Večina učencev je zavrnila, da bi klepetalnik preprosto izdelal njihovo delo namesto njih, hkrati pa so menili, da je pošteno uporabiti ga za začetek dela ali za razlago česa.

Pravo vprašanje nikoli ni bilo: „Kako ga zalotim?“ Je: kaj domača naloga sploh še meri, ko je njen izdelek mogoče ustvariti na zahtevo?

## Dve stvari, ki ju ne bomo popravili, zato ju je treba poučevati

Samozavestno izmišljanje je vgrajeno. Ti sistemi ustvarjajo verjetna nadaljevanja besedila, kar ni isto kot resnična nadaljevanja. Raziskovalci so zdaj formalno pokazali, od kod to izvira: standardni testi, s katerimi ocenjujemo velike jezikovne modele, nagrajujejo samozavestno ugibanje bolj kot priznavanje negotovosti, zato dokler jih merimo na ta način, ostaja določena stopnja tekoče, dobro oblikovane neresnice. To je lastnost načina, kako so zgrajeni in ocenjeni, ne hrošč, ki čaka na popravek.

Tudi nagnjenja v učnem gradivu so vgrajena. Poleg tega se z izboljševanjem tehnologije ne zmanjšujejo. Evropska raziskava spolnih stereotipov v različnih jezikih je ugotovila, da večji modeli, tudi po dodatnem urjenju, namenjenem temu, da bi bili varnejši in pravičnejši, včasih stereotipizirajo bolj, ne manj. Če lastnosti ni mogoče tehnično odpraviti, postane del učnega načrta. In to je mogoče poučevati: v enem finskem programu se je delež učencev, ki so znali prepoznati pristranskost v izpisu sistema UI, povečal s 7 % na 44 %. Posledica za poučevanje mora biti urjenje analize napak namesto izogibanja napakam. Z drugimi besedami: napake stroja postanejo učna snov.

## Kaj deluje: zasnova, ne nadzor

Dokazi kažejo na eno preprosto načelo, ki si ga je lahko zapomniti: najprej razmisli, nato UI.

Naj se človek najprej zaveže. V vrsti poskusov so ljudje, ki so morali svoj odgovor zapisati, preden so videli predlog stroja, opazili veliko več njegovih napak kot tisti, ki so jim pokazali podrobne razlage, kako je stroj sklepal. Razlaganje delovanja UI ni pomagalo rešiti tega problema, prisilitev v lastno presojo pa je pomagala. Z eno pošteno opombo: različice, ki so delovale najbolje, so bile tiste, ki so jih udeleženci imeli najmanj radi, in pomagale so največ tistim, ki jim je naporen razmislek že tako v veselje. Gre torej za pojav, znan tudi kot Matejev učinek: tistim, ki že imajo, bo dano še več. Prav oni imajo od tega pristopa največ koristi.

Vgradite omejitve. Klepetalnik iz poglavja 1.3, ki je zadrževal odgovore in namesto tega postavljal vprašanja, je ista zamisel, prenesena v programsko opremo: učenci, ki so ga uporabljali, na izpitu niso izgubili ničesar, medtem ko so tisti z neomejeno različico izgubili precej.

Naredite proces viden, namesto da lovite izdelek. Osnutki, delovni zapiski, kratek pogovor o delu. Ti pokažejo, kaj učenec zna, ne da bi moral kdorkoli dokazovati, kaj je dejansko naredil.

Danska preizkuša to načelo: na sodelujočih šolah lahko učenci pri pripravi na ustni izpit iz angleščine uporabljajo UI, pisni izpit pa vključuje ročno pisani del brez pripomočkov.

Preden se zanesete na to, velja poznati dve omejitvi. Prva: priljubljeni nasvet, naj učitelji klepetalniku preprosto naročijo, naj deluje kot sokratski tutor, ne prestane stika z dolgim pogovorom. Vsaj trenutno se sistem nagiba k temu, da znova zdrsne nazaj v podajanje odgovorov. Zanesljive omejitve je treba vgraditi v sistem, zaradi česar so bolj odločitev o nakupu kot spretnost oblikovanja pozivov. Druga: to, da UI razloži svoje sklepanje, se sliši kot očitna zaščita, a razlage zanesljivo ne preprečijo prevelikega zaupanja. V eni raziskavi niso spremenile tega, koliko so ljudje sprejemali napačne nasvete, prezahtevne ali preveč poenostavljene razlage pa lahko celo povečajo neupravičeno zaupanje. Razlaga je pogoj, ne rešitev.

## Odnos: dva načina odpovedi, ne le eden

Skrbi nas, da učitelji preveč zaupajo UI. Vendar bi nas moralo enako skrbeti tudi obratno. Tudi izkušeni ljudje se lahko ujamejo v past prevelikega zaupanja. V eni raziskavi so učitelji pregledovali ocene, ki jih je ustvarila UI. 42 % povratnih informacij stroja so ocenili kot nejasne ali napačne, spremenili pa so jih le 9 %. Opaziti napako in jo popraviti sta različna procesa.

Nasproten pol je prikrivanje. Učitelji svojo lastno uporabo UI skrivajo pred sodelavci in učenci ter jim prepovedujejo tisto, kar sami počnejo: 77 % jo zasebno uporablja, 57 % pa jih pravi, da je učenci nikoli ne bi smeli uporabiti za ustvarjanje idej. Medtem je raziskava akademsko sposobnih učencev od 6. do 8. razreda pokazala, da med tretjino in dvema petinama že pravi, da UI ve več kot njihovi učitelji. Poklic, ki skriva svoje prakse, ne more biti zgled odgovorne prakse, in preglednost ni le vljudnost. Je mehanizem, po katerem deluje učenje z zgledom.

## Ali UI izenačuje razmere ali jih nagiba?

Pri delovnih nalogah UI izenačuje razlike. V enem poskusu so udeleženci z višjo izobrazbo dosegli bistveno boljše rezultate kot tisti z nižjo izobrazbo. Ko je vsak dobil UI-asistenta, so te razlike skoraj popolnoma izginile. Nato so asistenta znova odvzeli, in velik del razlik se je vrnil. UI je zaprla vrzel v izdelku, ne vrzeli v sposobnosti.

Pri učnih nalogah je ravno obratno. Ena raziskava ni odkrila nobene povprečne koristi, temveč se je razlika med učenci, ki so že veliko znali, in tistimi, ki niso, celo povečala. Druga je preučevala učence, ki pišejo v tujem jeziku: šibkejši pisci so od UI prejeli več popravkov in jih uspešno upoštevali manj, mnogim pa se je poplava povratnih informacij zdela potrta. Povratna informacija brez sposobnosti, da bi jo razvrstili, ne pomaga; zasuje.

Vrzel obstaja tudi, preden kdorkoli sploh seže po orodju. V Nemčiji 80 % učencev iz najbolj premožnih družin UI vidi kot priložnost, v primerjavi s 55 % iz najmanj premožnih. V Britaniji razkol poteka skozi zbornico, ne skozi omaro z napravami: 45 % učiteljev na zasebnih šolah je bilo formalno usposobljenih za uporabo UI, v primerjavi z 21 % na javnih šolah. Znotraj javnega sektorja bogatejše šole spet prehitevajo revnejše. Anketa med otroki v 20 evropskih državah odkrije enak družbeni razkol v tem, koliko in kako raznoliko uporabljajo UI. En stavek zajame celoten problem bolje kot katerakoli številka: „bogati imajo dostop do tehnologije in do ljudi, ki jim pomagajo pri njeni uporabi, revni pa imajo dostop le do tehnologije.“ To je najmočnejši razpoložljivi argument, da so učitelji ključni za zapiranje te vrzeli.

Ozko grlo je torej, ali ima učenec dostop do učitelja, ki je bil usposobljen. UI kompenzira, kadar se hkrati izpolnijo tri pogoji: zanesljiv dostop, orodje, zasnovano za učenje in ne za dajanje odgovorov, ter učitelj, ki podpira njegovo uporabo. Odstranite katerega koli od njih, in namesto izenačevanja pride do ojačanja razlik. Ker so vsi trije pogoji ponavadi prisotni na istih šolah in odsotni na istih šolah, je ojačanje privzeto stanje, izenačevanje pa je nekaj, kar je treba zgraditi.

# 1.4 Skladna uporaba UI

## Ključno sporočilo

Pravne praznine ni. Zakonodaja o varstvu podatkov je veljala ves čas.

- Urnik se je premaknil. Obveznosti za visokotvegano UI v izobraževanju se začnejo 2. decembra 2027, ne avgusta 2026. Preverite gradiva svoje šole.
- Že zavezujoče od februarja 2025. Prepoznavanje čustev v šolah je prepovedano, šole, ki uvajajo UI, pa morajo zagotoviti usposobljenost osebja. Označevanje vsebin, ustvarjenih z UI, se začne avgusta 2026.
- Najzahtevnejša plast je varstvo podatkov. Brez osebnih podatkov o učencih brez pogodbe, ki izključuje urjenje modela na vaših vnosih; privolitev običajno ne zadošča; brisanje imen ni anonimizacija.
- Pri avtorskih pravicah je problem nalaganje. Izjema za poučevanje ne zajema vnašanja zaščitenih del v UI.
- Detektorji ne zdržijo kot dokaz. Utemeljeno sklepanje iz konkretnih znakov pa zdrži. Pravila morajo biti jasna vnaprej, označevanje pa je boljše od prepovedi.
- Ocene ostajajo v rokah ljudi – in žigosanje predloga UI ni človeška odločitev.
- Odgovornost je pri nabavi, ne pri vas – skladnost pa omogoča delo. Šole z jasnimi pravili so tiste, katerih učitelji poročajo, da prihranijo največ časa.

> Če si zapomnite le en stavek s te strani: **Skladnost je hiša, ne zid.**

## Bralni dnevnik, tretji pogled

Naš devetošolec, njegov bralni dnevnik, sum njegove učiteljice. V poglavju 1.2 je šlo za vprašanje učenja; v poglavju 1.3 za strokovno presojo. Tu gre za sodni spis.

Decembra 2025 je upravno sodišče v Hamburgu v Nemčiji odločalo o nujnem pravnem sredstvu v tej zadevi. Učiteljica je opazila, da se dnevnik po slogu pisanja ni ujemal z dečkovim pisanjem pri razrednem testu. Posledično je šola to obravnavala kot goljufijo. Sledila je nujna pritožba, s katero so to poskušali ustaviti, a sodišče jo je zavrnilo. Neprijavljena uporaba UI pri šolskem delu šteje za goljufijo, tudi kadar šola nima izrecnega pravila proti UI. Vsi učenci morajo domnevati, da morajo delati samostojno, razen če jim je bilo povedano, kateri pripomočki so dovoljeni. Ena opomba, ki jo velja upoštevati že na začetku: gre za odločitev enega samega sodišča, ki še ni pravnomočna.

To je pravi trenutek, da naslovimo najpogostejšo zmoto na tem področju. Pravne praznine ni. Nikoli je ni bilo.

## Hiša ima tri nadstropja

Večina učiteljev si zakonodajo o UI predstavlja kot en sam zid, ki se gradi nekje v Bruslju. Vendar si je bolj koristno predstavljati hišo, v kateri že živite. Temelj je varstvo podatkov. Je nosilen. Postavljen je bil pred leti. Ureja vaš torkovo dopoldne. Zgornje nadstropje je Akt EU o umetni inteligenci, evropski zakon o UI, ki sisteme razvršča glede na njihov potencial za škodo in nalaga strožje obveznosti, višje kot je tveganje. Delno je naseljeno in še vedno v gradnji, rok dokončanja pa je bil pravkar prestavljen. Vrata in okna so avtorsko pravo in izpitno pravo – majhna in specifična, in se jih dnevno dotikamo, ne da bi to opazili.

## Pritličje: varstvo podatkov, jasnejše, kot mnogi mislijo

Za obdelavo osebnih podatkov nekoga je vedno potrebna pravna podlaga. Kot javni organ šola svojo podlago v bistvu črpa iz svojih zakonsko določenih nalog po šolski zakonodaji. Splošne licence, ki bi šla z nazivom učitelja, ni.

Iz tega sledijo tri posledice, ki tvorijo praktično jedro tega poglavja.

Privolitev ne ponuja rešitve. Ena očitna rešitev bi bila preprosto vprašati starše. Vendar ima ta pristop dve pomanjkljivosti. Prvič, privolitev mora biti dana svobodno. V šolskem kontekstu, kjer so ocene dejavnik, prošnja učitelja ne pomeni svobodne izbire. Drugič, privolitev mora biti informirana, kar je težko doseči, kadar nihče ne ve, kje bodo podatki končali. Dovoljenje mora izhajati iz šolske zakonodaje, ne iz podpisa, saj se s tem odgovornost premakne navzgor, stran od vas.

Odstranitev imen ne anonimizira podatkov. Leta 2024 so nemški organi za varstvo podatkov skupno izjavili, da so podatki še vedno osebni, če je osebo iz konteksta še vedno mogoče prepoznati. To je v šolah še posebej problematično, ker vrste besedil, pri katerih si učitelji najbolj želijo pomoč – kot so eseji, prosto pisanje in učni dnevniki – avtorja razkrijejo prek sloga.

Ločnica je pogodba: ponudnik lahko obdeluje vaše podatke, če to počne strogo po vaših navodilih in obstaja pisni dogovor o tem. Vendar se dogovor sesuje v trenutku, ko ponudnik to, kar vnesete, uporabi za svoje lastne namene, saj takrat ne dela več v vašem imenu. Praktični preizkus je torej naslednji: ali tak dogovor obstaja in ali izključuje urjenje modela na vaših vnosih? Če ne, se osebni podatki ne smejo vnašati.

Dve opombi, ki ju velja omeniti: podatki o zdravju, invalidnosti in posebnih vzgojno-izobraževalnih potrebah so po pravu EU deležni še strožjega varstva, vsaj ena nemška zvezna dežela (Baden-Württemberg) pa je z ministrskim odlokom njihovo uporabo v sistemih UI izrecno prepovedala. Kadar so vpletene zasebne naprave, pravna odgovornost leži pri šoli, ne pri vas osebno, kar razbremeni vas in zavezuje vašega ravnatelja.

## Zgornje nadstropje: kaj Akt o UI že zahteva in česa še ne

Tu je popravek, zaradi katerega je večina obstoječih navodil zastarelih. Julija 2026 je EU preložila najtežji sklop obveznosti Akta o UI za izobraževanje – tistih, ki veljajo za sisteme, uvrščene med visokotvegane, torej sisteme, ki se uporabljajo za odločanje o sprejemu, ocenjevanje tega, kar so se učenci naučili, ali njihovo nadzorovanje med izpiti – z avgusta 2026 na 2. december 2027. Veliko gradiv, napisanih leta 2025 in v zgodnjem 2026, še vedno navaja stari datum. Če to velja za dokument na vaši šoli, potrebuje opombo.

Bolj koristen popravek gre v drugo smer: to, kar že velja, je podcenjeno, tisto, o čemer se neskončno razpravlja, pa še ne velja.

Dve stvari sta zavezujoči od 2. februarja 2025.

- Prepoznavanje čustev v šolah je izrecno prepovedano. Sistemi, ki trdijo, da berejo občutke učencev – zaznavanje pozornosti, analitika razpoloženja, ocenjevanje 'angažiranosti' prek spletne kamere – niso siva cona. Uvrščeni so na kratek seznam praks, ki so preprosto prepovedane.
- Šole, ki uvajajo UI, morajo zagotoviti, da njihovo osebje ve, kaj počne z njo. K temu ni pripisana nobena kazen, zato je pogosto spregledano. Kljub temu je zavezujoče.

To drugo obveznost preberite skupaj s poglavjem 1.3, in nekaj se poveže. Vrzel med poznavanjem UI in sposobnostjo poučevanja z njo ni več le strokovni problem. Od februarja 2025 je pravna obveznost.

Od 2. avgusta 2026 je treba vsebino, ustvarjeno z UI, tako tudi označiti. Od 2. decembra 2027 sistemi, ki se uporabljajo za odločanje o tem, kdo je sprejet, za ocenjevanje tega, kar so se učenci naučili, ali za njihovo nadzorovanje med izpiti, veljajo za visokotvegane. Kdorkoli uporablja tak sistem, s tem prevzame obveznosti, ki jih ta prinaša. Med njimi je tudi zahteva, da so osebe, ki ga nadzorujejo, po besedah akta, 'usposobljene, izurjene in pooblaščene'. Bodite pozorni na besedilo. Zakon je prišel do enakega zaključka kot pedagogika: nadzor brez strokovnega znanja ni nadzor.

## Vrata in okna: avtorske pravice in izpiti

Presenetljivo je tisto, kar pride ven, lažji del. Besedilo ali slika, ki jo ustvari UI, na splošno nima človeškega avtorja v smislu, ki ga zahteva avtorsko pravo, zato je običajno samo po sebi brez avtorskih pravic. Vendar to ne pomeni zagotovila, da je 'čisto': v prvi večji evropski sodni odločbi te vrste je sodišče v Münchnu ugotovilo, da si je klepetalnik zapomnil besedilo pesmi in ga skoraj dobesedno reproduciral. Sodišče je odgovornost naložilo ponudniku, ne osebi, ki je vnesla poziv. Ali bi bil lahko odgovoren tudi učitelj, ki tako gradivo posreduje naprej, je trenutno odprto vprašanje. Jasnejši problem je, kaj gre noter, a pomnite, da gre za vprašanje avtorskega prava, ne Akta o UI. Akt o UI ne pove ničesar o tem, kaj smejo učitelji vnašati v sistem; to ureja starejše in povsem ločeno področje prava.

Izjema, ki učiteljem dovoljuje kopiranje gradiva za svoj pouk, zajema natanko to: kopiranje omejenega deleža dela za ta razred. Nalaganje zaščitenega dela v komercialni sistem UI je drugačno dejanje, izjema pa ga ne obravnava. Gradivo, namenjeno šolskemu pouku, kar so predvsem učbeniki, je iz izjeme v vsakem primeru izključeno. Skeniranje poglavja, da bi ga dali povzeti, je torej vsakdanje dejanje, ki ga izjema za poučevanje očitno ne pokriva.

Koliko naj vas to skrbi? Manj, kot nakazuje vrzel, in več kot nič. Vprašanje je resnično nerešeno: noben višje sodišče o tem še ni odločalo, strokovna literatura pa obstoječe izjeme šteje za slabo prilagojene tej situaciji. Kadar imetnik pravic ugovarja, bi šlo za civilnopravni zahtevek, v praksi pa je to zadeva šolske politike in nabave, ne nekaj, kar bi lahko rešil posamezen učitelj. Kar pa ni nerešeno, je ozek primer, in to je črta, ki si jo velja zapomniti: šolski učbeniki in založniško gradivo naj sploh ne gredo v orodja UI – ne skenirano, ne prepisano, tudi ne za izdelavo delovnega lista.

Sodna praksa na tem področju se po Evropi trenutno zdi neskladna. Februarja 2026 je upravno sodišče v Kasslu v Nemčiji o dveh univerzitetnih primerih odločilo enako, in ostro: kadar je študent podpisal izjavo, da je delo njegovo lastno, je meja prekoračena 'že z eno samo neprijavljeno uporabo generativne UI'. Pariško upravno sodišče je februarja 2026 univerzi prepovedalo kakršno koli sankcioniranje študenta: ta namreč ni sprejela nobenega pravila o uporabi UI, brez vnaprej določenega pravila pa ni bilo disciplinske kršitve, ki bi jo bilo mogoče ugotoviti. Švedsko pritožbeno sodišče je prej prišlo do enakega izida ob skoraj identičnem dejanskem stanju kot nizozemski primer, ki se je iztekel nasprotno. V tem primeru je študent predložil izmišljene vire, a pravila predmeta so pri domačih nalogah dovoljevala 'vse pripomočke', zato ni bilo ničesar, kar bi bilo mogoče kršiti. Kjer je bilo ponarejanje jasno dokazano in je pravilo obstajalo, so sodišča sankcije potrdila. Nizozemsko vrhovno upravno sodišče je tako odločilo leta 2025.

Vzorec med jurisdikcijami torej ni stvar posameznih držav. Gre za to, ali je pravilo obstajalo vnaprej in ali je bila goljufija dejansko dokazana.

Za prakso iz tega sledijo tri pravila.

- Detektorji ne nosijo dokaznega bremena. Kar zakon dovoljuje, je sklepanje na podlagi tipičnih znakov. Sem sodijo ponavljajoče se, nenavadno dodelane formulacije, neskladje med tem, kar znajo napisati, in tem, kar znajo povedati, ter viri, za katere se izkaže, da ne obstajajo. Učenec lahko nato to pojasni. To je legitimna pot, in ne zahteva programske opreme. Izpis detektorja je kvečjemu en znak med drugimi. Stopnja napak, o kateri smo poročali v poglavju 1.3, orodje naredi neuporabno kot dokaz.
- Pravila morajo biti jasna pred ocenjevanjem, ne po njem. Niti splošna prepoved niti splošno dovoljenje ne zdržita. Deluje izjava o samostojnem delu s splošno klavzulo o UI, skupaj z obveznostjo navesti, kaj je bilo uporabljeno. V Nemčiji je leta 2026 najdlje šla Bavarska: njene univerze UI pri nenadzorovanem ocenjevanju sploh ne smejo prepovedati, morajo pa od študentov zahtevati, da to prijavijo. Označevanje namesto prepovedi.
- Ocene ostajajo v rokah ljudi. Nobena odločitev s pravnimi posledicami za osebo ne sme biti prepuščena zgolj stroju, ocena pa je taka odločitev. Nemška Stalna konferenca ministrov za izobraževanje to pove še ostreje: ocenjevanje je naloga, ki jo lahko opravljajo le učitelji. Ključno je, da formalno potrjevanje predloga UI ne šteje za človeško odločitev. Tako se potrdi tudi ugotovitev iz prejšnjih poglavij: napačna povratna informacija UI je hkrati pedagoški in pravni problem.

Pravo, etika in didaktika torej vsi vodijo do istega odgovora: ocenjujte proces, ne le izdelka.

## Prava naslovljenka odgovornosti

Kot odziv je Nemčija uvedla državno zagotovljena šolska okolja za UI. To so preverjene platforme z izpogajanimi pogodbami, namesto da bi učiteljem prepustili, naj se prijavijo na karkoli je brezplačno. Čeprav te rešujejo probleme, ki jih posamezni učitelji ne morejo rešiti sami, so še vedno kritizirane zaradi tega, kako so upravljane, ali jih učitelji dejansko sprejemajo in ali so ocenjevanja, ki jih podpirajo, zanesljiva. Ker je uvajanje trenutno omejeno na izbrano skupino šol in določene predmete, bo treba v naslednjih mesecih spremljati, kako se učitelji znajdejo s temi platformami.

Kar je posebno, je ožje, kot se morda sprva zdi, in vredno je to natančno povedati: namesto da bi razpisala javno naročilo ali kupila dostop do tuje platforme, je Nemčija edini evropski sistem, kjer državni organ platformo sam zgradi in upravlja. Tudi Francija zagotavlja platformo za celotno generacijo učencev, vendar jo je naročila, izvajata pa jo dve zasebni podjetji: eno je napisalo programsko opremo, drugo gosti podatke. Večina preostale celine je preprosto kupila eno od obstoječih. Slovaška je šla najdlje, s 20.000 licencami za fakultete za izobraževanje učiteljev, ki naj bi jih do leta 2026 razširili na približno 80.000 šolskih učiteljev. Država bo plačala le za dejansko uporabljene licence, ponudniku pa je s pogodbo prepovedano urjenje modela na slovaških šolskih podatkih. Estonija je podobno ureditev izpogajala za svoje višje srednje šole, Severna Irska pa je vložila 10,7 milijona funtov v licence za vse učitelje na vseh šolah. Pogodbeno jamstvo, da se vaši vnosi ne uporabljajo za urjenje – lastnost, za katero je bila zasnovana nemška platforma – je torej mogoče preprosto kupiti.

Da nekaj zgradite sami, vam samodejno ne da več nadzora. Nemška platforma, kot je opozorilo eno panožno združenje, teče na istih komercialnih jezikovnih modelih kot vse druge, na evropskih strežnikih. Francoski sistem je, nasprotno, gostovan v Franciji pod najvišjo varnostno certifikacijo, ki jo izdaja francoska država. Ena država je zgradila površino in najema motor, druga pa je kupila programsko opremo in obdržala ključe zgradbe. Nobena od možnosti ni jasno bolj 'suverena' izbira, kar velja upoštevati, preden ta izraz uporabimo.

Nizozemska je ubrala drugačen pristop, in vredno ga je poznati, ker ponuja bolj pošten odgovor na isto vprašanje. Namesto gradnje ali nakupa so se nizozemske šole in univerze povezale in dale glavne ponudnike formalno oceniti. Ko so preučili asistenta UI podjetja Microsoft, so odkrili dve nerešljivi težavi: merila za samodejni filter vsebine, ki jih ponudnik ni hotel razkriti, in hrambo osemnajst mesecev diagnostičnih podatkov, ki je ni bilo mogoče utemeljiti. Pogajali so se. Marca 2026 pa je ponudnik zavrnil spremembe. Ocena zato ostaja 'jantarna', nizozemskim šolam pa svetujejo previdnost in lastno presojo od primera do primera, namesto splošne odobritve. Ena država je tveganje odpravila tako, da je zgradila okoli njega, druga pa si je stvar podrobneje ogledala in se odločila, da še ni pripravljena. Oba pristopa ponujata rešitve za problem, predstavljen na začetku tega poglavja.

Primerjava razreši še eno stvar. Pritožba, da imajo učitelji raje brezplačnega klepetalnika kot uradnega, ni posledica neuspešnega izvajanja v Nemčiji. V Estoniji, kjer je država izpogajala dostop za vsakega dijaka višje srednje šole, je po enem letu uradnega klepetalnika tedensko uporabljala komaj več kot tretjina. Izkazalo se je, da je večina od njih brezplačna orodja uporabljala že pred začetkom programa. Povsod se preverjeno okolje poteguje s tistim, ki je bolj priročno. Zagotoviti uradno orodje je potrebno. Ni pa dovolj.

Vendar strukturna ugotovitev ostaja: skladnost je omogočitveni pogoj, ne ovira. Se spomnite, kaj je bilo rečeno v poglavju 1.2? Šole z jasnimi pravili so bile tiste, katerih učitelji so povedali, da so prihranili največ časa. Noben od virov, na katerih ta poglavja temeljijo, ne kaže v drugo smer.

# 1.5 Trenutno stanje UI v izobraževanju

## Ključno sporočilo

UI je v izobraževalnih okoljih že široko razširjena.

- **Poučevanje z UI.** Učitelji UI trenutno uporabljajo za pripravo ali izboljšanje učnih priprav, za ocenjevanje in za prilagajanje vsebin različnim ravnem izobraževanja.
- **Poučevanje o UI.** Učenci UI uporabljajo, čeprav nimajo osnovnega znanja o tem, kaj UI je, kakšne so njene omejitve in kako jo uporabljati odgovorno.
- **Potrebna sta tehnično razumevanje in kritično mišljenje.** Učitelji in učenci morajo razumeti, kako delujejo jezikovni modeli (urjenje, ravnanje s podatki, napovedna narava), in razviti praktične veščine preverjanja, od prepoznavanja izmišljenih navedb do preverjanja dejstev v vsebini, ustvarjeni z UI.
- **Opredeliti je treba odgovorno uporabo in etično stališče.** Potrebno je razumevanje pravnega in etičnega okvira (Akt o UI, GDPR), pa tudi pristop k UI kot podpori, ne nadomestku človeškega mišljenja, utemeljen na preglednosti in odgovornosti, ter izrecno poučevanje oblikovanja pozivov kot veščine, ki se je da naučiti.
- **Potrebna sta pravičnost in novi modeli ocenjevanja.** Treba je zavarovati pravičen dostop do orodij UI (javno financiranje, odprti modeli, politike minimalne starosti), obenem pa premakniti ocenjevanje od ocenjevanja končnega izdelka k ocenjevanju procesa in sposobnosti učencev za kritično presojo izpisov UI.

> Če si zapomnite le en stavek s te strani: **UI je v izobraževalnih okoljih že prisotna, a ni regulirana. Potrebni so strukturirani okviri za podporo strokovnemu razvoju vzgojiteljev, ki izboljšujejo njihovo znanje in jim omogočajo poučevati z UI in o UI.**

## Trenutna uporaba UI v izobraževalnih okoljih

Danes je umetna inteligenca (UI) vpeta v vsakdanjo izobraževalno prakso, daleč onkraj pilotnih projektov. Med pogostimi uporabami so prilagodljive učne platforme, inteligentni tutorski sistemi, samodejno ocenjevanje in UI-podprta priprava na pouk za učitelje (OECD, 2026). Najbolj opazen premik pa je neposredna uporaba splošnonamenskih orodij tako pri učencih kot pri učiteljih.

## Poučevanje z UI

Učitelji vse pogosteje uporabljajo UI kot podporno orodje v več fazah svojega dela, od priprave na pouk do ocenjevanja. Po podatkih OECD-jeve raziskave TALIS je leta 2024 37 % učiteljev nižje srednje šole poročalo o uporabi UI, 57 % pa jih je povedalo, da jim pomaga pri pisanju ali izboljševanju učnih priprav (OECD, 2026). Poleg načrtovanja pouka učitelji UI uporabljajo za prilagajanje vsebin različnim ravnem znanja, ustvarjanje vadbenega gradiva in podporo pri ocenjevanju. Hkrati sprejemanje ni brez trenj: 72 % učiteljev je izrazilo zaskrbljenost, da bi UI učencem omogočila, da delo, ustvarjeno z UI, predstavijo kot svoje lastno, kar odraža širšo napetost med praktičnimi koristmi UI za poučevanje in njenimi posledicami za akademsko integriteto (OECD, 2026).

## Poučevanje o UI

Poleg uporabe UI kot pripomočka pri poučevanju narašča tudi potreba po tem, da učence poučujemo o sami UI: kako deluje, kakšne so njene omejitve in kako jo uporabljati odgovorno. To vključuje osnovno razumevanje jezikovnih modelov kot napovednih mehanizmov in ne podatkovnih baz, kar pojasnjuje njihovo nagnjenost k halucinacijam, pa tudi praktične veščine, kot sta preverjanje dejstev v izpisu UI in prepoznavanje izmišljenih navedb (UNESCO, 2024). Vključuje tudi razvijanje kritičnega mišljenja pri oblikovanju pozivov, s premikom učencev od zgolj sledenja navodilom k njihovemu oblikovanju, ter ozaveščanje o etičnih in pravnih razsežnostih uporabe UI, vključno z zasebnostjo podatkov in Aktom EU o UI. UNESCO-v Okvir kompetenc UI za učitelje (2024) to opredeljuje kot temeljno strokovno kompetenco in trdi, da morajo biti učitelji sami usposobljeni na teh področjih, preden lahko to učinkovito poučujejo tudi učence.

## Kaj manjka?

Poleg institucionalnih okvirov in podatkov o sprejemanju je pomembno razumeti tudi, kako se te dinamike odražajo v praksi. V okviru projekta DUAL.AI.TEACHer je bila izvedena vrsta delavnic. Povabljenih je bilo veliko deležnikov s področja izobraževanja, da bi zbrali neposredne poglede na trenutno uporabo UI pri poučevanju. Te delavnice so razkrile niz konkretnih potreb in pomislekov, ki so jih izrazili vzgojitelji, in ki zajemajo praktične, pedagoške in z usposabljanjem povezane vidike. Naslednji razdelki te potrebe podrobno opisujejo.

- **Razumevanje delovanja UI.** Tako učenci kot učitelji morajo razumeti, kako so jezikovni modeli zgrajeni in urjeni ter kaj se zgodi z njihovimi podatki, ko jih posredujejo. Prav tako morajo dojeti naravo teh modelov kot napovednih mehanizmov in ne podatkovnih baz, kar pojasnjuje njihovo nagnjenost k halucinacijam. Učitelji potrebujejo preprost, na visoki ravni zasnovan tečaj, ki pokrije osnove delovanja velikih jezikovnih modelov.
- **Kritično mišljenje, spraševanje in preverjanje UI.** Učenci in učitelji morajo biti sposobni podvomiti v odgovore, ustvarjene z UI, in prepoznati izmišljene informacije. Potrebne so tudi praktične veščine preverjanja, od primerjave izpisa UI z uradnimi viri do prepoznavanja slik in videoposnetkov, ustvarjenih z UI. Učenci morajo preiti od sledenja navodilom k njihovemu oblikovanju, s kritičnim razmislekom o želenem izidu.
- **Etika, varstvo podatkov in regulacija.** Potrebno je splošno razumevanje etičnih in pravnih vidikov uporabe UI, vključno z Aktom EU o UI in GDPR. Varna in odgovorna uporaba je bistvena za preprečevanje nezakonitih praks, prav tako pa je potrebno zavedanje sorodnih vprašanj, kot sta pristranskost učnega gradiva in nezanesljivost detektorjev UI.
- **Odgovorna uporaba.** UI je treba uporabljati premišljeno, kot podporo, ne nadomestilo, tako da ostane prostor za lastno razmišljanje učencev. Preglednost je pomembna: od učencev se pričakuje, da označijo, kateri deli so njihovi lastni, kar odraža idejo „kiborškega pisanja“, pri katerem UI razširja, ne nadomešča mišljenja avtorja. Potrebna sta tudi lastništvo in odgovornost učencev.
- **Praktične veščine.** Oblikovanje pozivov je treba obravnavati kot veščino, ki se jo poučuje, ne kot nekaj, kar se pridobi samostojno. Tako učitelji kot učenci potrebujejo izrecno navodilo za pisanje učinkovitih pozivov, učitelji pa potrebujejo usposabljanje za oblikovanje pozivov za pripravo na pouk, diferenciacijo in ocenjevanje. Potrebna je tudi širša seznanjenost z orodji, da jih lahko ustrezno prilagodimo posameznim predmetom.
- **Pravičnost in infrastruktura.** Dostop do UI je v središču naraščajočih pomislekov glede pravičnosti, saj si premožnejši okoliši lahko privoščijo boljša orodja, kar širi vrzel v kompetencah med šolami. Potrebno je javno financiranje, ki zagotavlja enak dostop ne glede na sredstva šole, pri čemer naj se v okviru tega prizadevanja dajejo prednost odprtim modelom UI pred korporativnimi. Opredeliti je treba tudi najnižjo starost za uporabo UI.
- **Ocenjevanje.** Potreben je drugačen pristop k ocenjevanju, osredotočen na proces in ne na končni izdelek, vključno z razmisleki učencev o osnutkih, ustvarjenih z UI. Potrebne so tudi naloge, ki vključujejo UI, pri katerih se učence ocenjuje glede na njihovo sposobnost kritične presoje, preverjanja dejstev in urejanja izpisa UI, kar odpira vprašanja o vlogi človeka, kadar se pri ocenjevanju na UI zanašajo že učitelji sami. Potrebne so tudi konkretne metode za pouk, kot so preverjanje dejstev v besedilu UI, primerjava odgovorov klepetalnikov, razprava o uporabi UI pri domačih nalogah in vključevanje nedigitalnih orodij, kot so flipchart table.

# 1.6 Zakonodaja

## Ključno sporočilo

- **Akt EU o UI je pravna podlaga.** Evropski pravilnik za UI velja od avgusta 2024 in se postopoma uvaja do leta 2027. Ne velja le za tehnološka podjetja, temveč tudi za šole.
- **Pismenost na področju UI je obveznost, ne tečaj, ki ga je treba le odkljukati.** Šole morajo osebju pomagati pri razvijanju pismenosti na področju UI.
- **Več uporab UI je izrecno prepovedanih.** Med njimi: sklepanje o čustvih učencev iz obraznih ali glasovnih podatkov, UI, ki izkorišča ranljivosti otrok za izkrivljanje njihovega vedenja, ter gradnja baz podatkov za prepoznavanje obrazov ali sklepanje o lastnostih, kot sta rasa ali vera, iz biometričnih podatkov.
- **Tveganje je odvisno od odločitve, ne od izdelka.** Običajna orodja za pisanje, raziskovanje, prevajanje in pripravo na pouk niso visokotvegana zgolj zato, ker se uporabljajo v šoli. Postanejo visokotvegana, ko vplivajo na sprejem, učne poti, izpitne rezultate ali odločitve o zaposlitvi.
- **Ni treba označiti vsega, kar ustvari UI.** Obveznost razkritja je predvsem na strani ponudnika; gradivo, ki ga pregleda učitelj s človeškim uredniškim nadzorom, je izvzeto.
- **Visokotvegana UI potrebuje človeka, ki jo lahko preglasi.** Izpis UI nikoli ni dokončna odločitev. Razumeti morate njegove omejitve in ga morate znati zavrniti ali preglasiti.
- **Akt o UI je nadgradnja obstoječega prava, ne njegova zamenjava.** Nacionalno pravo o varstvu podatkov, izobraževanju, zaposlovanju, varstvu otrok in avtorskih pravicah velja še naprej vzporedno z njim.
- **GDPR ureja podatke, ne le orodja.** Tudi sistem UI, ki je v redu po Aktu o UI, je lahko še vedno prepovedan, če obdeluje osebne podatke o učencih ali osebju brez veljavne pravne podlage.

> Če si zapomnite le en stavek s te strani: **Uporabljajte UI za podporo svoji strokovni presoji, ne za njeno nadomestitev – strožja pravila veljajo takoj, ko UI pomaga sprejemati odločitve o ocenah, izobraževalnih poteh ali ljudeh.**

## Akt EU o umetni inteligenci

Akt EU o umetni inteligenci (Uredba (EU) 2024/1689) je enoten, na tveganju temelječ pravilnik EU za umetno inteligenco. Namesto da bi urejal posamezne izdelke, sisteme UI razvršča glede na tveganje, ki ga predstavljajo, in temu ustrezno določa obveznosti – od popolne prepovedi za majhen nabor praks, prek dodatnih obveznosti za 'visokotvegane' uporabe, do popolne odsotnosti posebnih pravil za vsakdanja orodja. Velja neposredno v vsaki državi članici, tako za javne kot za zasebne organizacije.

Akt se uvaja postopoma, korak za korakom. Velja od 1. avgusta 2024; od 2. februarja 2025 sta že zavezujoča spodaj navedeni prepovedani praksi in obveznost razvijanja pismenosti na področju UI (člen 4); od 2. avgusta 2026 velja večina preostalih določb.

## Kdo je odgovoren za uporabo UI?

Če šola uvede in nadzoruje sistem UI, je šola oziroma šolski organ običajno „uvajalec“ (člen 3(4)). Učitelj pri uporabi orodja po navodilih šole običajno ni ločen uvajalec, mora pa kljub temu upoštevati ta navodila ter vsa ustrezna šolska pravila in pravila o varstvu podatkov.

## Učitelji morajo vedeti, kaj uporabljajo

Šole in šolski organi morajo sprejeti ustrezne ukrepe za podporo razvoju pismenosti na področju UI pri tistih, ki v njihovem imenu uporabljajo sisteme UI (člen 4). Akt o UI ne določa natančne ravni usposobljenosti, potrdila ali oblike usposabljanja. Te so odvisne od uporabljenega sistema UI, načina njegove uporabe in tega, kdo bi lahko bil prizadet.

## Prakse UI, ki so za šole izrecno prepovedane

Akt o UI izrecno prepoveduje osem praks UI (člen 5); štiri od njih so neposredno pomembne za šole:

- Uporaba sistemov UI v izobraževalnih ustanovah za sklepanje o čustvih ali namerah iz biometričnih podatkov (kot so obrazne ali glasovne značilnosti učencev) je na splošno prepovedana. Obstajajo ozke izjeme za medicinske namene ali namene varnosti (člen 3(39); člen 5(1)(f)).
- Sistemi UI, ki izkoriščajo nekoga ranljivost zaradi starosti (kot pri otrocih), invalidnosti ali socialnega oziroma ekonomskega položaja, na način, ki izkrivlja njegovo vedenje in mu povzroča škodo, so prepovedani ne glede na namen (člen 5(1)(b)).
- Gradnja ali širjenje baze podatkov za prepoznavanje obrazov s ciljno neusmerjenim zbiranjem slik z interneta ali iz videonadzora je prepovedana. To je pomembno, če šola razmišlja o orodju za prepoznavanje obrazov za evidenco prisotnosti ali nadzor izpitov (člen 5(1)(e)).
- Uporaba biometričnih podatkov za razvrščanje ljudi z namenom sklepanja o zaščitenih lastnostih, kot so rasa, politična prepričanja, vera ali spolna usmerjenost, je prepovedana. To je pomembno za vsako orodje na biometrični osnovi, kot je programska oprema za nadzor izpitov, ki presega svoj navedeni namen (člen 5(1)(g)).

## Ali je treba vsebino, ustvarjeno z UI, vedno označiti?

Če učenci neposredno komunicirajo s sistemom UI, na primer s klepetalnikom, morajo biti obveščeni, da komunicirajo z UI. Za to jasno obvestilo je običajno odgovoren ponudnik sistema (člen 50(1)).

Šole in učitelji morajo razkriti globoke ponaredke (deepfake) ali besedilo, ustvarjeno z UI in objavljeno o zadevah javnega pomena, kadar se ti uporabljajo pri pouku (člen 50(4)). Ta zahteva ne velja, kadar je vsebina, ustvarjena z UI, prestala učinkovit človeški pregled ali uredniški nadzor, uredniško odgovornost za njeno objavo pa prevzame oseba ali institucija. Delovni list, ustvarjen s pomočjo UI, ki ga je pregledal učitelj, torej samodejno ne potrebuje oznake.

## Kdaj UI v izobraževanju postane visokotvegana

Običajna orodja za pisanje, prevajanje, raziskovanje in pripravo na pouk niso visokotvegana zgolj zato, ker se uporabljajo pri delu. Razvrstitev je odvisna od namena sistema, ne zgolj od tega, kateri izdelek se uporablja (člen 6, Priloga III).

Sistemi UI so lahko razvrščeni kot visokotvegani, kadar so namenjeni:

<table id="bkmrk-za-u%C4%8Ditelje-za-%C5%A1ole-"><thead><tr><th>Za učitelje</th><th>Za šole</th></tr></thead><tbody><tr><td>- odločanju o dostopu, sprejemu ali razporejanju učencev v izobraževalne ali poklicne ustanove in programe;
- ocenjevanju učnih dosežkov učencev ali usmerjanju njihovih učnih procesov;
- presoji ustrezne ravni izobraževanja, ki jo bo učenec prejel ali do katere lahko dostopa; ali
- zaznavanju prepovedanega vedenja učencev med izpiti.

(Priloga III, točka 3)

</td><td>- zaposlovanju ali izbiri učiteljev, vključno s pregledovanjem prijav;
- odločanju o pogodbenih pogojih, napredovanju ali prenehanju zaposlitve učitelja;
- dodeljevanju nalog na podlagi vedenja ali osebnih lastnosti učitelja; ali
- ocenjevanju uspešnosti učiteljev.

(Priloga III, točka 4)

</td></tr></tbody></table>

Omejeno orodje za preverjanje ali pripravljalno orodje lahko ostane zunaj kategorije visokega tveganja, če pomembno ne vpliva na odločitev. Vendar pa izobraževalni sistem, ki profilira posameznike, vedno velja za visokotveganega.

## Kaj visokotvegana UI pomeni za šole in učitelje

Razvrstitev sistema UI kot visokotveganega samodejno ne izključuje njegove uporabe v šolah. Vendar visokotvegani sistemi prinašajo obveznosti (člen 26):

Te obveznosti za visokotvegano UI v izobraževanju veljajo od 2. decembra 2027 – zgornje prepovedi in obveznost pismenosti na področju UI pa veljajo že danes.

<table id="bkmrk-za-u%C4%8Ditelje-za-%C5%A1ole--1"><thead><tr><th>Za učitelje</th><th>Za šole</th></tr></thead><tbody><tr><td>- uporabljajte jo le za njen odobreni namen in sledite njenim navodilom;
- njenega izpisa ne obravnavajte kot dokončne odločitve;
- razumite njene glavne omejitve in verjetne vire napak;
- bodite pozorni na pretirano zanašanje na navidezno prepričljive rezultate; in
- bodite pripravljeni njen izpis zavrniti ali preglasiti.

</td><td>- zagotovite usposobljen in pooblaščen človeški nadzor;
- zagotovite, da so vhodni podatki pod njenim nadzorom relevantni in dovolj reprezentativni;
- spremljajte sistem in se odzivajte na tveganja ali resne incidente;
- samodejno ustvarjene dnevnike hranite vsaj šest mesecev, kadar so ti pod njenim nadzorom; in
- vnaprej obvestite učence, učitelje ali prizadete osebe, kadar sistem pomaga pri odločanju o njih.

</td></tr></tbody></table>

Javni organi in zasebne organizacije, ki opravljajo javne storitve, bodo morda morali pred uporabo visokotvegane UI opraviti tudi oceno učinka na temeljne pravice (člen 27). Javni organi in organizacije, ki delujejo v njihovem imenu, bodo morda morali sistem tudi registrirati v podatkovni zbirki EU (člen 49). Ali je to odgovornost šole ali njenega upravnega organa, je odvisno od nacionalnega šolskega sistema.

## Akt o UI ni edini pomemben zakon

Akt o UI ne nadomešča evropskih ali nacionalnih predpisov o varstvu podatkov, izobraževanju, zaposlovanju in sodelovanju delavcev, varstvu otrok ali avtorskih pravicah (člen 2(7)). Na primer, dejstvo, da orodje ni visokotvegano, ne pomeni, da smete vanj naložiti delo ali osebne podatke učencev.

Orodje je lahko sprejemljivo po Aktu o UI, a kljub temu prepovedano po zakonodaji o varstvu podatkov ali pravilih vaše šole.

## GDPR

GDPR (Uredba (EU) 2016/679) je zakonodaja EU o varstvu podatkov. Ima podporno vlogo ob Aktu o UI: medtem ko se Akt o UI sprašuje, ali in kako je sistem UI sploh mogoče uporabljati, se GDPR sprašuje, ali je te konkretne podatke o tej konkretni osebi dovoljeno obdelovati na ta način.

- Velja, takoj ko so vpleteni osebni podatki. Imena, šolski e-poštni naslovi, delo učencev, glasovni posnetki, prepisi, fotografije, ocene, prisotnost in podatki o učnem napredku – vse to šteje za osebne podatke (člen 4).
- Nekateri podatki potrebujejo dodatno zaščito. Podatki o zdravju, biometrični podatki ter podatki, ki razkrivajo rasni ali etnični izvor, vero ali podobne lastnosti, so „posebne vrste podatkov“ in so načeloma prepovedani brez posebne izjeme (člen 9) – to je tudi eden od razlogov, zakaj Akt o UI v šolah ločeno prepoveduje več praks biometričnega sklepanja.
- Vedite, kdo je odgovoren. Šola je običajno „upravljavec“; ponudnik UI, ki obdeluje podatke v imenu šole, je „obdelovalec“ in potrebuje pogodbo o obdelavi podatkov, ki natančno opredeli njegove obveznosti (člen 28). To preverite, preden novo orodje uvedete v celotni šoli.
- Podatki, ki zapustijo EU, potrebujejo zaščitni ukrep. Veliko priljubljenih orodij UI gostuje zunaj EU. Osebni podatki lahko tja potujejo le, če obstaja sklep o ustreznosti ali drug odobren zaščitni ukrep, kot so standardne pogodbene klavzule (člen 44).
- Učenci in osebje ohranijo svoje pravice. Lahko zahtevajo vpogled v to, kaj je shranjeno o njih, popravek ali izbris teh podatkov, in ugovarjajo odločitvam, ki temeljijo izključno na avtomatizirani obdelavi in ki nanje pomembno vplivajo (členi 15–22) – ta pravica dopolnjuje in krepi zahteve Akta o UI po človeškem nadzoru pri visokotveganih sistemih.

## Kje najti pomoč

Izvrševanje je v vsaki državi EU organizirano drugače. Ker se nacionalne pristojnosti lahko spremenijo, uporabite trenutni seznam nacionalnih organov za nadzor trga Evropske komisije. Vsakdo (učitelj, učenec, starš), ki meni, da je bil Akt kršen, lahko pri tem organu vloži pritožbo (člen 85). Kadar je visokotvegan sistem, na primer orodje za sprejem ali nadzor izpitov, privedel do odločitve, ki pomembno vpliva na učenca, lahko ta (ali njegovi starši) zahtevajo tudi obrazložitev te posamezne odločitve (člen 86).

## Nacionalna pravila za vašo državo

Akt o UI velja po vsej EU, vendar se izvršilni organi, šolsko pravo in praksa varstva podatkov razlikujejo od države do države. Tukaj bodo dodane državno specifične opombe za partnerske države tega priročnika:

- Avstrija
- Češka
- Nemčija
- Latvija
- Slovaška
- Slovenija
- Španija