Playbook SLO

0. O tem priročniku

0. O tem priročniku

0.1 Cilji in struktura priročnika

Ta priročnik je namenjen vam, učiteljicam in učiteljem, ki želite pridobiti potrebno znanje o uporabi umetne inteligence (UI) v šolah. UI bo uporabljena za različne namene. Pri poučevanju se osredotočamo na področji ‘poučevanja o UI’ in ‘poučevanja z UI’ za posredovanje predmetno specifičnega znanja.

Razvoj umetne inteligence (UI) napreduje izjemno hitro, njena uporaba pa vse bolj prežema našo družbo in vstopa v vsakdanje življenje, tudi na področje izobraževanja. Ta razširjenost prinaša številne, pogosto med seboj povezane posledice, ki segajo na etično, družbeno, ekonomsko, pravno in kulturno področje ter zadevajo vprašanja, kot so varstvo podatkov, pravičnost in nediskriminacija, algoritmična preglednost, tehnična varnost in odgovornost. Prav zaradi hitrosti širjenja in obsega posledic narašča potreba po skupnih smernicah, regulativnih okvirih in mehanizmih upravljanja, ki lahko tehnološki razvoj usmerjajo v odgovorno in trajnostno smer.

Da bi izpolnili naše standarde, smo priročnik strukturirali na naslednji način:
Poglavje 1 izpostavlja temeljne vidike, ki jih je treba razumeti za uporabo UI pri pouku. Začne se z oceno potenciala in tveganj UI. Sledi razlikovanje med ‘poučevanjem o UI’ in ‘učenjem z UI’.

‘Poučevanje o UI’ je zasnovano kot temelj za usposobljeno uporabo UI znotraj posameznega predmeta. Prav potencial in izzivi UI narekujejo, da se je treba z etičnimi in pravnimi okviri, ki urejajo uporabo UI, ukvarjati še bolj poglobljeno kot na drugih področjih šolskega izobraževanja. Ta vprašanja obravnavamo v poglavjih 1.4 in 1.3. Poglavje 1 se zaključi z državno specifičnimi pravnimi zahtevami.

V poglavju 2 preidemo na pedagoško prakso in ponudimo vedno več primerov za različne šolske predmete. Vsi primeri temeljijo na modelu kompetenc, katerega učne cilje opišemo v poglavju 3.

Poglavje 4 nato opiše, kako lahko pridobite potrebne kvalifikacije za uporabo UI.

Poglavje 5 je namenjeno šolam, ki želijo sistematično izboljšati kompetence svojih učiteljev na področju UI in UI vključiti v vsakdanje šolsko življenje.

0. O tem priročniku

0.2 Za učitelje: kako uporabljati priročnik

Nekakšen ciljno usmerjen opis korakov (razvejana grafika – povezana grafika)

npr.

1. UI v izobraževanju

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

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. UI v izobraževanju

1.2 Poučevanje o UI in poučevanje z UI

Ključno sporočilo

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

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

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.

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. UI v izobraževanju

1.3 Odgovorna uporaba UI

Ključno sporočilo

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

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. UI v izobraževanju

1.4 Skladna uporaba UI

Ključno sporočilo

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

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.

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.

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. UI v izobraževanju

1.5 Trenutno stanje UI v izobraževanju

Ključno sporočilo

UI je v izobraževalnih okoljih že široko razširjena.

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.

1. UI v izobraževanju

1.6 Zakonodaja

Ključno sporočilo

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:

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:

Za učitelje Za šole
  • 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)
  • 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)

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.

Za učitelje Za šole
  • 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.
  • 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.

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.

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:

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.1 Uvod

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.2 Biologija: simulacije Vibe Coding pri pouku

Dinamika plenilec–plen (model Lotka–Volterra)

Predmet: biologija · Razred: 9. razred (14–15 let) · Trajanje: ena dvojna ura (90 min) · UI: učenje Z UI

Kompetence, povezane z UI (okvir DUAL.AI.TEACHer) – raven učitelja Predmetno specifični učni cilji – raven učenca

AF-TL-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Poučevanje in učenje, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko organizirajo elemente učne ure, ki vključujejo uporabo UI z jasnimi pedagoškimi vlogami in strategijami za preverjanje elementov izhoda.«

AF-FC-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko izvajajo usmeritve, ki učencem pomagajo razvijati praktične veščine UI, pri čemer naloge prilagajajo predznanju učencev in razpoložljivim orodjem UI.«

Ob koncu ure učenci znajo:

  • opisati ključne spremenljivke (populacija plena, populacija plenilcev) in parametre (stopnja rasti, stopnja plenjenja, učinkovitost pretvorbe, stopnja umrljivosti) modela Lotka–Volterra;
  • oblikovati in preizkusiti hipoteze o dinamiki populacij z interaktivno simulacijo;
  • razširiti obstoječo simulacijo z dodatnimi plastmi ekološke kompleksnosti (npr. kapaciteta okolja, druga vrsta, sezonski dejavnik) tako, da za jezikovni model UI napišejo strukturirane pozive (prompte);
  • kritično ovrednotiti predpostavke in omejitve modela (narava znanosti), vključno s tem, zakaj lahko uvedba naključnosti ali dodatnega dejavnika model destabilizira.

Sporočilo za s seboj: Učenci ne potrebujejo kodiranja od začetka. Branje in preizkušanje obstoječe simulacije, nato pa uporaba jezikovnega modela (LLM) za dodajanje ene plasti ekološke realnosti naenkrat, zadostuje za pristno razumevanje dinamičnega biološkega modela – in prej ali slej za to, da učenci sami odkrijejo, kje natanko ta model doseže svoje meje.

Vibe-Coding SImulations.png

Slika 1. Slika, ustvarjena z ChatGPT (GPT Image 2), 27. avgust 2026.

Vsebina

Matematični modeli in računalniške simulacije so še posebej dragoceno orodje v ekologiji, saj lahko zelo kompleksne sisteme izrazijo z matematičnimi enačbami. To omogoča izvajanje poskusov in silico ter preizkušanje hipotez na modelu v primerih, ko bi bil resničen poskus predrag, prepočasen, etično sporen ali naravnost nevaren. Manipuliranje z resnično populacijo plenilcev je na primer le redko mogoče. Hkrati pa je vsak model nujno poenostavitev resničnosti in prav v tem so njegove šibkosti: resnični ekosistemi so veliko bolj kompleksni, kot jih lahko kateri koli model v celoti zajame.

Model Lotka–Volterra je klasičen primer takšne poenostavitve, uporabljene za dinamiko plenilec–plen. Sistem predstavi z dvema stanjskima spremenljivkama (velikost populacije plena in plenilcev) ter štirimi parametri (naravna stopnja rasti plena, koeficient stopnje plenjenja, stopnja razmnoževanja plenilcev na zaužiti plen in stopnja umrljivosti plenilcev). Ob svojih idealiziranih predpostavkah model napove trajne, periodične oscilacije, pri katerih spremembe v populaciji plenilcev zaostajajo za spremembami v populaciji plena. To vedenje izhaja iz povratne zanke: ko se populacija plena poveča, imajo plenilci na voljo več hrane, kar omogoči rast populacije plenilcev. Povečano plenjenje nato povzroči upad populacije plena, kar zmanjša vir hrane za plenilce in vodi v upad njihove populacije. Ko je plenilcev manj, si populacija plena lahko opomore, cikel pa se ponovno začne.

Da bi dosegel ta čisti cikel, model temelji na več močnih predpostavkah. Je determinističen (enake začetne vrednosti vedno ustvarijo popolnoma enako krivuljo); je zaprt dvovrstni sistem, ki izključuje vsak abiotski dejavnik (temperatura, padavine, letni čas) in vsak drug biotski dejavnik (rastline, ki so hrana plenu, tretja vrsta, bolezen); poleg tega je rast vsake populacije odvisna izključno od velikosti druge populacije.

Resnične populacije le redko izpolnjujejo te predpostavke. Rojstva, smrti in srečanja so odvisni od naključja, stohastična (naključna) različica istega modela pa se pogosto oddalji od čistega cikla in lahko celo propade (npr. populacija plenilcev izumre) v primerih, ko deterministična različica napove stabilno nihanje. Podobno pogosto zadostuje že dodatek enega samega manjkajočega dejavnika (npr. rast, odvisna od temperature, ali omejitev lastnega vira hrane za plen), da se čisti dvospremenljivkovni cikel poruši. To ni pomanjkljivost, ki bi jo bilo treba skrivati pred učenci – gre za osrednjo lekcijo o naravi znanosti v tej dejavnosti. Model je lahko resnično uporaben, hkrati pa je namerno ozka približna predstavitev resničnosti, njegova dobra uporaba pa pomeni natančno poznavanje dejavnikov, ki jih izpušča. V glavni dejavnosti te učne ure učenci to odkrijejo sami, ko poskušajo dodati prav takšne dejavnike.

Učni načrt

Faza Čas Dejavnost
Uvod 8 min Učitelj pokaže neoznačen graf resničnih podatkov o razmerju plenilec–plen (npr. ris/zajec); učenci opišejo vzorec in oblikujejo prve hipoteze.
Vhodne informacije 12 min Učitelj s preprostim diagramom predstavi spremenljivke in parametre modela (diferencialne enačbe niso potrebne).
Raziskovanje 15 min Učenci v parih preizkusijo svoje hipoteze na vnaprej pripravljeni HTML-simulaciji in zapišejo svoja opažanja.
Prilagajanje 35 min V parih učenci izvedejo 2–3 kroge napoved → poziv → preizkus → diagnoza (vodilna vprašanja spodaj), pri čemer vsakič od LLM zahtevajo, da simulaciji doda še eno plast ekološke realnosti (omejitev vira hrane za plen, drugo vrsto, sezonski/abiotski dejavnik), dokler se čisti dvospremenljivkovni cikel vidno ne poruši.
Refleksija 20 min Razprava s celotnim razredom, voditi jo je mogoče z vprašanji, kot so: V katerem krogu je simulacija prenehala ustvarjati čist, ponavljajoč se cikel? Kaj izvirni model namerno izpušča in zakaj? Zaradi česa je koristna poenostavitev in ne zgolj napačna predstavitev?

Vodilna vprašanja: dodajanje plasti kompleksnosti

Pari v 35 minutah izvedejo toliko krogov, kot dopušča čas (večina jih obvlada dva; tretji je dodatna naloga za tiste, ki končajo prej). Vsak krog sledi istemu štiristopenjskemu ciklu:

  1. Krog 1 – omejitev vira hrane za plen (kapaciteta okolja):
    • Napoved: Preden začnete oblikovati poziv, se vprašajte: kaj pričakujete, da se bo zgodilo s ciklom, če se bo rast plena upočasnila, ko bo populacija velika, namesto da bi rasla neomejeno? Skicirajte pričakovano krivuljo.
    • Poziv: UI naročite, naj v simulacijo doda največjo trajnostno populacijo plena in s svojimi besedami razloži, kako je zaradi tega spremenila enačbo rasti.
    • Preizkus in primerjava: Zaženite novo simulacijo z enakimi začetnimi vrednostmi kot prej. Primerjajte prejšnjo simulacijo z novo: kako so se spremenile spremenljivke? Zakaj je tako?
    • Diagnoza: Katero predpostavko izvirnega modela (neomejena hrana za plen) ste pravkar odstranili? Je ta dejavnik biotski ali abiotski?
  2. Krog 2 – dodajanje novega (biotskega ali abiotskega) dejavnika:
    • Napoved: Če zdaj s plenom za hrano tekmuje tretja vrsta, ga tudi lovi, ali pa je rast plena odvisna od temperature – kaj pričakujete, da se bo zgodilo z izvirnim dvovrstnim ciklom?
    • Poziv: Izberite drug dejavnik in napišite poziv, s katerim UI prosite, naj ga doda kot novo spremenljivko, povezano z obstoječimi – natančno določite, kako naj vpliva na populacijo plena ali plenilcev.
    • Preizkus in primerjava: Opazujte simulacijo skozi več ciklov. Ali izvirni dvovrstni ritem preživi, se popači ali izgine?
    • Diagnoza: Izvirni model je predpostavljal, da je vsaka populacija odvisna zgolj od druge. Ali to še vedno drži po tem krogu? Kateremu resničnemu ekološkemu razmerju ustreza vaš novi dejavnik?
  3. Dodatni krog 3 – uvedba naključnosti:
    • Napoved: Če en parameter (npr. stopnja plenjenja) ni več fiksen, temveč se ob vsakem časovnem koraku naključno izbere znotraj razpona, kaj pričakujete za dolgoročno stabilnost populacij?
    • Poziv: UI naročite, naj eno konstantno vrednost parametra nadomesti z naključno vrednostjo in naj beleži, ali katera od populacij doseže vrednost nič.
    • Preizkus in primerjava: Simulacijo zaženite večkrat z enakimi nastavitvami. Ali vsakič dobite enak rezultat? Ali katera od populacij kdaj izumre?
    • Diagnoza: Zakaj lahko enake »povprečne« vrednosti parametrov tu včasih pripeljejo do izumrtja, medtem ko deterministični model tega nikoli ni napovedal?

Zaključno vprašanje (za fazo refleksije): V katerem krogu je simulacija prenehala ustvarjati čist, ponavljajoč se cikel – in kaj vam to pove o tem, koliko resničnih dejavnikov mora izvirni model Lotka–Volterra izpustiti, da ostane rešljiv in enostaven za razlago?

Gradiva

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.3 Angleščina kot tuji jezik

Komunikacijska ustreznost v angleščini

Predmet: angleščina kot tuji jezik · Razred: 9. razred (14–15 let) · Trajanje: ena dvojna ura (90 min) · UI: učenje Z UI

Kompetence, povezane z UI (okvir DUAL.AI.TEACHer) – raven učitelja Predmetno specifični učni cilji – raven učenca

AF-TL-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Poučevanje in učenje, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko organizirajo elemente učne ure, ki vključujejo uporabo UI z jasnimi pedagoškimi vlogami in strategijami za preverjanje elementov izhoda.«

AF-FC-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko izvajajo usmeritve, ki učencem pomagajo razvijati praktične veščine UI, pri čemer naloge prilagajajo predznanju učencev in razpoložljivim orodjem UI.«

Ob koncu ure učenci znajo:

  • razlikovati med slovnično pravilno in kontekstualno ustrezno angleščino;
  • prepoznati razlike v besedišču, tonu in registru glede na komunikacijsko situacijo;
  • oblikovati strukturirane pozive, ki določajo naslovnika, namen, kontekst, jezikovno raven in ton;
  • primerjati jezik, ki ga ustvari UI, ter prepoznati neustrezne ali nenaravne formulacije;
  • popraviti jezik, ki ga ustvari UI, na podlagi lastne jezikovne presoje;
  • preveriti, ali odgovor, ki ga ustvari UI, sledi zahtevam, navedenim v pozivu.

Sporočilo za s seboj: UI lahko ustvari tekočo in slovnično pravilno angleščino, vendar to samodejno ne pomeni, da je jezik naraven ali ustrezen za določeno situacijo. S spreminjanjem naslovnika, namena in konteksta pogovora, ki ga ustvari UI, se učenci naučijo vrednotiti predloge UI in pri končnih odločitvah uporabiti lastno jezikovno znanje.

ChatGPT Image Sep 1, 2026 at 03_17_43 PM.png

Slika 1. Slika, ustvarjena z ChatGPT (GPT Image 2), 1. september 2026.

Vsebina

Uspešno sporazumevanje v tujem jeziku zahteva več kot le tvorjenje slovnično pravilnih stavkov. Govorci nenehno prilagajajo besedišče, stavčno zgradbo, vljudnost in ton glede na naslovnika, namen in kontekst sporazumevanja. Isto namero je zato mogoče izraziti na zelo različne načine, odvisno od tega, kdo komu govori. Prošnja, naslovljena na dobrega prijatelja, je lahko kratka in neformalna, medtem ko ista prošnja, naslovljena na učitelja, delodajalca ali neznano osebo, običajno zahteva drugačno besedišče, bolj vljudne strukture in drugačno stopnjo formalnosti. Te razlike so del registra, ki opisuje, kako se jezik spreminja glede na družbeno in komunikacijsko situacijo.

Za učence tujega jezika je register lahko težko prepoznati, saj je stavek lahko slovnično pravilen, a hkrati zveni nenaravno ali neustrezno v določenem kontekstu. Učbeniški primeri pogosto ponujajo jasne razlike med formalnim in neformalnim jezikom, medtem ko je resnično sporazumevanje veliko bolj prilagodljivo. Starost, odnos med govorci, kulturna pričakovanja, medij sporazumevanja in namen sporočanja lahko vsi vplivajo na uporabljeni jezik. Sporočilo, ki zveni naravno v pogovoru med najstniki, na primer lahko zveni preveč neformalno v e-pošti učitelju, medtem ko izraz, primeren za formalno pismo, lahko v vsakdanjem pogovoru zveni nepotrebno oddaljen.

Generativna UI lahko zelo hitro ustvarja in prilagaja dialoge, zato je uporabna za raziskovanje teh razlik. S spreminjanjem posameznih elementov poziva, na primer odnosa med govorci, jezikovne ravni, namena ali stopnje formalnosti, lahko učenci ustvarijo več različic iste komunikacijske situacije in primerjajo, kako se jezik spreminja. Hkrati jezik, ki ga ustvari UI, ni samodejno zanesljiv le zato, ker zveni tekoče. Model lahko ustvari jezik, ki je preveč formalen, ponavljajoč, kulturno neroden, neskladen z zahtevano ravnjo ali ne v celoti usklajen z navodili iz poziva. Generativna UI deluje tudi verjetnostno, kar pomeni, da lahko podobni pozivi ustvarijo različne formulacije.

Ta omejitev je osrednji del dejavnosti in ne nekaj, kar bi bilo treba pred učenci skrivati. UI postane najbolj koristna, ko učenci njen izpis obravnavajo kot jezikovno gradivo za analizo in ne kot odgovor, ki ga je treba sprejeti. V tej učni uri učenci najprej preučijo, kako se register spreminja glede na komunikacijski kontekst, nato pa z jezikovnim modelom (LLM) vsakič spremenijo eno komunikacijsko spremenljivko. Primerjajo nastale dialoge, prepoznajo, katere jezikovne izbire delujejo in katere ne, ter del izpisa popravijo sami. Na ta način učenci vadijo tako komunikacijsko kompetenco v angleščini kot praktično pismenost na področju UI: dajanje jasnih navodil, preverjanje, ali so bila ta navodila upoštevana, ter uporabo lastne jezikovne presoje pri odločanju, ali je končni rezultat ustrezen.

Učni načrt

Faza Čas Dejavnost
Uvod 10 min Učitelj pokaže dve kratki sporočili, ki sporočata isto prošnjo, na primer eno, naslovljeno na prijatelja, in drugo, naslovljeno na učitelja. Učenci prepoznajo razlike v besedišču, vljudnosti in tonu ter predlagajo, kdo bi lahko napisal posamezno sporočilo.
Vhodne informacije 10 min Učitelj predstavi pojme naslovnik, namen, kontekst in register. Učenci skupaj prepoznajo značilnosti formalne in neformalne angleščine ter razpravljajo o tem, zakaj slovnično pravilen jezik ni nujno tudi ustrezen jezik.
Raziskovanje 15 min Učenci v parih preučijo kratek dialog za vsakdanjo situacijo, ki ga je ustvarila UI. Prepoznajo uporabne izraze in označijo vse, kar zveni nenaravno, preveč formalno, preveč neformalno ali neprimerno za njihovo raven angleščine.
Prilagajanje 35 min Učenci izvedejo 2–3 kroge napoved → poziv → primerjava → diagnoza. V vsakem krogu spremenijo en vidik komunikacijskega konteksta in UI prosijo, naj dialog prilagodi.
Refleksija 20 min Učenci primerjajo svoje različice in razpravljajo, katere spremembe so najbolj vplivale na jezik. Prepoznajo, kje je UI dobro sledila navodilom, kje ne, in katere izraze bi sami spremenili.

Vodilna vprašanja: dodajanje plasti kompleksnosti

Pari v 35-minutni fazi prilagajanja izvedejo toliko krogov, kot dopušča čas. Večina parov naj bi zaključila dva kroga, tretji pa je lahko dodatna naloga:

  1. Krog 1 – sprememba odnosa med govorci:
    • Napoved: Predstavljajte si, da je ista prošnja naslovljena na dobrega prijatelja in na učitelja. Kaj pričakujete, da se bo spremenilo? Pomislite na besedišče, pozdrave, stavčno zgradbo in vljudnost.
    • Poziv: UI naročite, naj dialog prepiše za drugačen odnos med govorci.

      Na primer:

      Prepiši ta pogovor med dvema prijateljema kot pogovor med učencem in učiteljem. Ohrani enak pomen, vendar uporabi vljudno, naravno angleščino, primerno za učenca na ravni B1.

    • Primerjava: Primerjajte izvirni in novi dialog. Prepoznajte vsaj tri jezikovne spremembe.
    • Diagnoza: Ali je UI spremenila le posamezne besede ali tudi stavčno zgradbo, pozdrave, prošnje in zaključne izraze? Katere spremembe so ustrezne? Ali je kaj, kar bi sami spremenili?
  2. Krog 2 – sprememba komunikacijskega namena:

    Učenci zdaj spremenijo, kaj želi doseči eden od govorcev. Na primer:

    iskanje informacij → vložitev pritožbe

    sprejetje povabila → vljudna odklonitev

    prošnja za pomoč → prošnja za dovoljenje

    neformalni pogovor → formalna prošnja

    • Napoved: Kateri jezik pričakujete, da se bo spremenil, ko se spremeni namen pogovora?
    • Poziv: Ustvarite podrobnejši poziv, ki vključuje: govorca + situacijo + namen + jezikovno raven + ton

      Na primer:

      Ustvari kratek dialog na ravni B1 med stranko in uslužbencem kavarne. Stranka je prejela napačno naročilo in želi težavo rešiti vljudno. Uporabi naravno vsakdanjo angleščino in dialog omeji na osem vrstic.

    • Primerjava: Preverite, ali ustvarjeni dialog sledi vsakemu delu navodila.
    • Diagnoza: Izberite en izraz, ki dobro deluje, in enega, ki bi ga prepisali. Pojasnite zakaj.
  3. Dodatni krog 3 – dodajanje omejitev in izziv za UI:

    Učenci svoja navodila naredijo bolj natančna.

    Na primer:

    Prepiši pogovor za dva 15-letnika. Angleščino ohrani na ravni B1. Naj bo prijazna in naravna, vendar se izogibaj slengu. Ohrani enak komunikacijski namen.

    • Napoved: Kateri deli prejšnjega dialoga se bodo po vašem mnenju spremenili?
    • Poziv: UI naročite, naj ustvari popravljeno različico.
    • Primerjava: Preverite odgovor glede na vsako zahtevo v pozivu.
    • Diagnoza: Katerim navodilom je UI uspešno sledila? Katera je prezrla ali razumela drugače?

Zaključno vprašanje (za fazo refleksije): V kateri točki je sprememba komunikacijske situacije zahtevala več kot le zamenjavo nekaj besed, in kaj vam to pove o učinkovitem sporazumevanju v drugem jeziku?

Nadaljujte z: Če je dialog, ki ga ustvari UI, slovnično pravilen, kako se lahko odločite, ali je dejansko ustrezen in naraven za to konkretno situacijo?

Gradiva

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.X Medpredmetno: Načrtovanje učnih ur s pomočjo UI

Načrtovanje pouka s pomočjo UI

Predmet: strokovni razvoj učiteljev · Ciljna skupina: učitelji · Trajanje: ena delavnica (90 min) · UI: poučevanje Z UI

Kompetence, povezane z UI (okvir DUAL.AI.TEACHer) – raven učitelja Predmetno specifični učni cilji – raven učenca

AF-DR-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Digitalni viri, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko izvajajo strategije oblikovanja pozivov, ponavljanja in izpopolnjevanja za pridobitev uporabnih virov, ustvarjenih z UI.«

AF-TL-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Poučevanje in učenje, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko organizirajo elemente učne ure, ki vključujejo uporabo UI z jasnimi pedagoškimi vlogami in strategijami za preverjanje elementov izhoda.«

Ob koncu delavnice udeleženci znajo:

  • oblikovati strukturiran poziv za ustvarjanje učne dejavnosti na svojem predmetnem področju;
  • ovrednotiti dejavnost, ki jo ustvari UI, glede na pedagoško relevantnost, točnost in ustreznost za ciljno skupino;
  • prepoznati elemente gradiva, ustvarjenega z UI, ki zahtevajo človeško preverjanje ali prilagoditev;
  • izboljšati začetni izpis UI s pomočjo oblikovanja pozivov, ponavljanja in ročnega popravljanja;
  • vključiti UI v učno uro ob ohranjanju jasne pedagoške vloge učitelja in učenca.

Sporočilo za s seboj: Generativna UI lahko pospeši pripravo učne ure, vendar uporabna učna dejavnost redko nastane iz enega samega poziva. Učinkovito načrtovanje pouka s podporo UI je iterativen proces, v katerem učitelj opredeli pedagoški cilj, ustvari zamisli, ovrednoti izpis, ga izpopolni in sprejme končne strokovne odločitve.

ChatGPT Image Sep 1, 2026 at 04_27_24 PM.png

Slika 1. Slika, ustvarjena z ChatGPT (GPT Image 2), 1. september 2026.

Vsebina

Generativna UI lahko učiteljem pomaga pri številnih nalogah, povezanih s pripravo pouka, vključno z ustvarjanjem zamisli za dejavnosti, prilagajanjem gradiv različnim skupinam učencev, pripravo primerov in vprašanj ali predlaganjem alternativnih načinov razlage teme. Latvijska študija primera Datorium prikazuje ta praktični pristop k razvoju kompetenc učiteljev na področju UI: učitelji se najprej seznanijo z UI in njeno uporabo v izobraževanju, nato pa preidejo k praktičnemu eksperimentiranju, načrtovanju pouka, ocenjevanju in razvoju diferenciranih gradiv. Uporabi v razredu sledita refleksija in povratna informacija, zaradi česar uporaba UI postane del iterativnega procesa strokovnega učenja in ne enkratna tehnična vaja.

Uporabnost generativne UI za načrtovanje pouka je močno odvisna od informacij in omejitev, ki jih poda učitelj. Zahteva, kot je »Ustvari učno uro o podnebnih spremembah«, prepusti večino pedagoških odločitev sistemu UI. Bolj strukturiran poziv lahko določi predmet, starost učencev, predznanje, učni cilj, trajanje, učno metodo, razpoložljiva sredstva in pričakovan izdelek učencev. Dodajanje teh elementov ne zagotavlja dobre učne ure, vendar učitelju daje večji nadzor nad tem, kaj UI ustvari, in olajša vrednotenje nastalega gradiva glede na predvideni učni cilj.

Tudi podroben poziv lahko ustvari gradivo, ki je vsebinsko netočno, pedagoško šibko, nerealno glede na razpoložljiv čas pouka ali neprimerno za določeno skupino učencev. UI lahko predlaga dejavnosti, ne da bi upoštevala dinamiko razreda, predpostavi vire, ki niso na voljo, ustvari naloge, ki dejansko ne merijo navedenega učnega cilja, ali ponudi vsebino, ki deluje prepričljivo, a zahteva vsebinsko preverjanje. Zato je treba izobraževalno gradivo, ustvarjeno z UI, obravnavati kot osnutek in ne kot dokončan učni pripomoček.

Osrednji učni proces v tej dejavnosti torej ni zgolj učenje, kako napisati »dober poziv«. Učitelji delajo skozi ponavljajoč se cikel opredelitev → poziv → vrednotenje → izpopolnitev → preverjanje. Začnejo z resničnim učnim ciljem iz lastnega pedagoškega konteksta, uporabijo UI za predlog dejavnosti, rezultat ovrednotijo glede na pedagoška merila, po potrebi izpopolnijo poziv in na koncu naredijo lastne spremembe, preden je dejavnost pripravljena za uporabo v razredu. To odraža poudarek študije primera Datorium na praktičnem eksperimentiranju, sooblikovanju, uporabi v razredu in refleksiji, hkrati pa ohranja pedagoško odgovornost in potrjevanje pri učitelju.

Učni načrt

Faza Čas Dejavnost
Uvod 10 min Udeleženci opredelijo eno nalogo pri pripravi pouka, pri kateri bi UI lahko bila koristna. Voditelj predstavi UI kot pomočnico/sooblikovalko in ne kot samostojno oblikovalko pouka.
Vhodne informacije 15 min Udeleženci primerjajo preprost poziv s strukturiranim izobraževalnim pozivom in preučijo, kako dodaten kontekst spremeni ustvarjeno učno dejavnost.
Raziskovanje 15 min Vsak udeleženec izbere resničen učni cilj s svojega predmetnega področja in od LLM zahteva kratko dejavnost za razred, ki ta cilj naslavlja.
Prilagajanje 35 min Udeleženci izvedejo dva ali tri kroge poziv → vrednotenje → izpopolnitev → preverjanje, pri čemer postopoma dodajajo pedagoške omejitve in preverjajo nastalo dejavnost.
Refleksija 25 min Udeleženci primerjajo svoj prvotni izpis UI s končno različico, pripravljeno za razred, in prepoznajo, katere izboljšave izhajajo iz oblikovanja pozivov in katere so zahtevale njihovo lastno strokovno presojo.

Vodilna vprašanja: od izpisa UI do dejavnosti, pripravljene za razred

  1. Krog 1 – opredelitev pedagoškega namena:

    Preden oblikujete poziv za UI, opredelite:

    • Kdo so učenci?
    • Kaj naj bi znali ali zmogli narediti?
    • Kakšno predznanje imajo?
    • Koliko časa je na voljo?
    • Kaj naj učenci dejansko počnejo med dejavnostjo?

    Ustvarite začetno dejavnost in jo primerjajte s predvidenim učnim ciljem.

    • Diagnoza: Ali dejavnost učencem dejansko pomaga doseči cilj ali se le nanaša na isto temo?
  2. Krog 2 – dodajanje razrednih omejitev:

    Izpopolnite poziv tako, da dodate realistične pogoje, kot so velikost razreda, razpoložljiva gradiva, trajanje ure, raven učencev, učna metoda ali zahteve glede dostopnosti.

    Ustvarite popravljeno dejavnost in jo primerjajte s prvo različico.

    Primerjava: Preverite, ali ustvarjeni dialog sledi vsakemu delu navodila.

    • Diagnoza: Katere spremembe so izboljšale dejavnost? Katerih razrednih pogojev UI še vedno ni upoštevala?
  3. Dodatni krog 3 – preverjanje in ponovni prevzem nadzora:

    Ovrednotite končno dejavnost, ki jo je ustvarila UI, glede na:

    • vsebinsko točnost;
    • skladnost z učnim ciljem;
    • ustreznost za skupino učencev;
    • realen časovni okvir;
    • jasnost navodil;
    • dostopnost in vključenost;
    • vlogo učitelja in učenca.

    Udeleženci nato naredijo vsaj eno ročno spremembo, ne da bi za popravek prosili UI.

    Končna primerjava torej ni »Kateri poziv je ustvaril najboljši odgovor UI?«, temveč »Kaj je moral učitelj prispevati, da je zamisel, ustvarjeno z UI, spremenil v uporabno učno dejavnost?«

Zaključno vprašanje (za fazo refleksije): V kateri točki je dejavnost, ustvarjena z UI, zahtevala več kot le izboljšanje poziva, in kaj vam to pove o vlogi učitelja pri načrtovanju pouka s podporo UI?

Nadaljujte z: Če se učna dejavnost, ki jo je ustvarila UI, zdi popolna in dobro strukturirana, kako se lahko odločite, ali je dejansko pedagoško ustrezna in pripravljena za uporabo z učenci?

Gradiva

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.4 Zgodovina: rekonstrukcija preteklosti

En dan v srednjeveški Rigi: kaj nam viri resnično lahko povedo?

Predmet: zgodovina · Ciljna skupina: 7. razred (13–14 let) · Trajanje: ena dvojna ura · UI: učenje Z UI

Kompetence, povezane z UI (okvir DUAL.AI.TEACHer) – raven učitelja Predmetno specifični učni cilji – raven učenca

AF-TL-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Poučevanje in učenje, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko organizirajo elemente učne ure, ki vključujejo uporabo UI z jasnimi pedagoškimi vlogami in strategijami za preverjanje elementov izhoda.«

AF-FC-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko izvajajo usmeritve, ki učencem pomagajo razvijati praktične veščine UI, pri čemer naloge prilagajajo predznanju učencev in razpoložljivim orodjem UI.«

Ob koncu ure učenci znajo:

  • pridobiti informacije o srednjeveškem mestnem življenju iz pisnih, vizualnih in arheoloških virov;
  • razlikovati med dokazom, razumnim sklepom in ugibanjem;
  • pojasniti vidike trgovine, obrti in vsakdanjega življenja v srednjeveški Rigi;
  • povezati dokaze iz več virov v zgodovinsko rekonstrukcijo;
  • oblikovati pozive, ki od UI zahtevajo, da izhaja iz predloženih zgodovinskih dokazov;
  • analizirati informacije, da razumejo pomen zanesljivih virov.

Sporočilo za s seboj: Kar je prikazano, ni nujno tisto, kar se je zgodilo. Zgodovinske rekonstrukcije združujejo dokaze, razumne sklepe in ugibanje. Razumeti preteklost pomeni prepoznati razliko med tem, kar vemo iz virov, tem, kar lahko razumno sklepamo, in tem, kar si je nekdo izmislil, da bi zapolnil vrzeli in povedal boljšo zgodbo.

ChatGPT Image Sep 2, 2026 at 01_30_35 PM.png

Slika 1. Slika, ustvarjena z ChatGPT (GPT Image 2), 2. september 2026.

Vsebina

Zgodovinarji ne morejo neposredno opazovati vsakdanjega življenja v srednjem veku. Namesto tega ga rekonstruirajo iz sledi, ki so jih pustili ljudje: pisnih dokumentov, stavb, predmetov, podob, arheoloških najdb in drugih dokazov. Različni viri odgovarjajo na različna vprašanja. Trgovinski zapis lahko razkrije, katero blago je prihajalo v mesto, medtem ko nam arheološki predmet lahko pove nekaj o tem, kaj so ljudje imeli ali uporabljali. Noben posamezen vir ne more sam obnoviti celotnega dneva v nekogaršnjem življenju.

Srednjeveška Riga je uporaben študijski primer. Riga se je hitro razvijala po začetku 13. stoletja in postala pomembno središče, ki je povezovalo trgovino med zahodno Evropo, Livonijo in deželami dlje na vzhodu. Do poznega 13. stoletja je postala pomembno hanzeatsko trgovsko mesto. Trgovina in obrt sta podpirali rast trgovskih in obrtniških organizacij, kot so bili cehi.

Sodobni mediji lahko preteklost prikažejo veliko bolj popolno, kot to dejansko dopuščajo ohranjeni dokazi. Zgodovinske vsebine, ustvarjene z UI, kot je Chloe VS History, na primer prikazujejo živahne prizore »potovanja skozi čas«, v katerih se zdi, da gledalci obiščejo zgodovinska prizorišča, kot je London med veliko kugo. Oblačila, ulice, stavbe, ljudje in vsakdanje dejavnosti so predstavljeni, kot da bi jih neposredno opazovali. Vendar so ti prizori rekonstrukcije: nekateri podatki lahko temeljijo na zgodovinskih dokazih, nekateri so lahko razumni sklepi, drugi pa so lahko ugibanje ali netočni.

Enaka težava se pojavi tudi v zgodovinskih filmih. Film Vitez iz mesta (A Knight's Tale) ustvari prepoznavno srednjeveški svet z oklepi, turnirji, oblačili, arhitekturo in družbenimi vlogami, hkrati pa namerno vnaša sodobno glasbo, jezik in vedenje. Zato je koristen opomnik, da lahko nekaj deluje prepričljivo zgodovinsko, ne da bi predstavljalo natanko to, kar se je zgodilo.

Generativna UI deluje podobno. Fragmente zgodovinskih dokazov lahko poveže v skladno rekonstrukcijo dneva v srednjeveški Rigi, vendar lahko vrzeli zapolni tudi s podrobnostmi, ki jih v virih nikoli ni bilo. Nekateri dodatki so lahko zgodovinsko verjetni, drugi pa lahko pripadajo drugi regiji, stoletju ali družbeni skupini.

Učenci morajo zato razlikovati med tremi stopnjami gotovosti:
Dokaz – kar zgodovinski viri neposredno podpirajo.
Sklep – kar je mogoče razumno sklepati iz tega dokaza.
Ugibanje – kar si je nekdo izmislil, da bi zapolnil vrzeli.

Učni načrt

Faza Čas Dejavnost
Uvodni motiv 10 min Ogled videa Chloe VS History o srednjem veku, ustvarjenega z UI. Učenci prepoznajo, kaj naredi video verodostojen, in se vprašajo, katere podrobnosti dejansko podpirajo dokazi.
Vhodne informacije 10 min Predstavitev pojmov dokaz – sklep – ugibanje in vaja razlikovanja med njimi.
Raziskovanje 15 min Učenci brez UI analizirajo vire o srednjeveški Rigi in ugotovijo, kaj je resnično mogoče vedeti.
Prilagajanje 1 20 min UI iz omejenih dokazov rekonstruira dan v srednjeveški Rigi. Učenci prepoznajo, kje je zapolnila vrzeli.
Prilagajanje 2 20 min Dodajo se dodatni viri in strožje oblikovanje pozivov. Učenci primerjajo obe rekonstrukciji.
Refleksija 25 min Učenci enak okvir kritičnega mišljenja prenesejo na srednjeveški zgodovinski film.

Vodilna vprašanja: od izpisa UI do dejavnosti, pripravljene za razred

Gradiva

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.8 Matematika: ali stroj res zna računati?

Prvo srečanje z UI pri pouku matematike na razredni stopnji – razpoznavanje govora s „Recheneule“

Predmet: Matematika ·   Razred: 2. razred (7–8 let) ·   Trajanje: 1 ura (50 min) ·   UI: učenje O UI

Primer iz resnične šole: Ta primer je zasnovan po dokumentirani praksi šole Volksschule Hagenberg im Mühlkreis (Zgornja Avstrija), uradne KI-Pilotschule (pilotne šole za UI) avstrijskega zveznega ministrstva za izobraževanje. Učitelji tam že od 2. razreda naprej UI predstavljajo igrivo, da bi otroke pripravili na njene priložnosti in tveganja (ravnateljica Martina Ketterer-Hager). Osrednji element je projekt digicase / DLPL, v katerem otroci vadijo algoritmično mišljenje – med drugim z matematično igro z razpoznavanjem govora „Die schlaue Recheneule“, razvito skupaj s PH Linz. Ta učna ura je v celoti zgrajena okoli tega resničnega orodja. Usklajena je z ministrsko KI-Initiative in s kompasom štirih smeri Verstehen, Anwenden, Reflektieren, Mitgestalten (razumeti, uporabljati, reflektirati, sooblikovati).

Sporočilo za s seboj: Otroci orodja ne uporabljajo le – opazujejo ga. Ko na glas računajo s „Recheneule“ in vidijo, kdaj sliši pravo število in kdaj se zmoti, drugošolci naredijo svoje prvo odkritje o UI: je koristen, a nepopoln stroj, pravi odgovor pa še vedno pozna otrok. To je temelj za vseživljenjsko navado preverjanja in ne le zaupanja.

ChatGPT Image 8. Sept. 2026, 13_34_19.png

Slika #. Slika, ustvarjena z ChatGPT (GPT Image 2), 8. september 2026.

Vsebina

Majhni otroci se z umetno inteligenco srečajo dolgo preden jo lahko razložijo: glasovni pomočniki doma, kamere, ki najdejo obraze, aplikacije, ki dokončajo njihove stavke. Avstrijski KI-Basiscurriculum in ministrska KI-Initiative poudarjata, da se mora pismenost na področju UI začeti zgodaj in igrivo, in da sodi na razredno stopnjo prav toliko kot v višje razrede. Volksschule Hagenberg im Mühlkreis, ena od šol KI-Pilotschule, počne točno to: njeni učitelji UI od 2. razreda naprej predstavljajo z igrami, s projektom digicase / DLPL v središču, tako da si otroci ustvarijo prvi, konkreten občutek za to, kaj ti stroji zmorejo in česa ne.

„Recheneule“ (»pametna računska sova«) je ena od teh iger in se odlično prilega pouku matematike. Uporablja razpoznavanje govora – obliko UI – tako da otrok lahko na glas izgovori število, program pa ga poskuša prepoznati in uporabiti v računu. Orodje je namenoma preprosto in, kot ugotavljajo njegovi razvijalci, še vedno eksperimentalno: ali sliši pravilno, je odvisno od mikrofona, od tega, kako razločno otrok govori, in od tega, kako tiho je v prostoru. Za sedemletnika to ni pomanjkljivost, ki bi jo bilo treba skriti, temveč je v tem bistvo celotne ure. Ko sova pokaže napačno število, otrok z lastnimi očmi vidi, da pametni stroj ni razumel – in da on, otrok, še vedno ve, da je tri plus štiri sedem.

Prav zato je orodje dragoceno za poučevanje O UI v tej starosti. Od otrok se ne pričakuje, da bodo razumeli, kako razpoznavanje govora deluje v notranjosti; pričakuje se, da ga bodo opazovali, da bodo poskrbeli, da bo delovalo bolje – z razločnim govorjenjem in bližino mikrofona – ter da bodo opazili, kdaj odpove. V jeziku KI-Basiscurriculuma je to prvi korak od Verstehen (posluša stroj, ne oseba) k Reflektieren (ne razume vedno pravilno in lahko ga preverim). Učitelj matematiko ohranja v prvem planu: bistvo računa je še vedno račun, sova pa je igriv partner, katerega odgovore se otrok uči preverjati.
Pri tej uri otroci napovedo, ali jih bo sova slišala, poskusijo, pogledajo, kaj pokaže, in se pogovorijo o tem, zakaj se včasih zmoti – preprosta, starosti primerna različica cikla napoved → poskus → preverjanje → pogovor , ki ga uporabljamo v vseh teh primerih. Cilj je prva, vesela izkušnja UI kot koristnega pomočnika, ki za preverjanje še vedno potrebuje človeka.

Učni načrt 

Faza

Čas

Dejavnost

Ogrevanje

8 min

Na preprogi učitelj vpraša, kje so otroci že slišali, da stroj »posluša« glas (telefon, zvočnik, tablica). Skupaj se dogovorijo o preprosti misli: računalnik nas lahko poskuša slišati, vendar ni oseba in se lahko zmoti.

Prikaz

7 min

Učitelj na velikem zaslonu enkrat pokaže „Recheneule“: najprej razločno izgovori število, nato eno zamomlja, da razred vidi, kako sova sliši pravilno in nato napačno. Razred ugiba, zakaj.

Poskus (v parih)

20 min

V parih za tablico s slušalkami z mikrofonom se otroci izmenjujejo: eden na glas izgovori odgovor preprostega računa (npr. »tri plus štiri« → reče »sedem«), drugi pa opazuje, katero število pokaže sova, in na preprostem listu obkljuka smeška (slišala pravilno) ali resen obraz (slišala napačno).

Preverjanje

8 min

Za vsak »slišala napačno« par sam izračuna pravilen odgovor in se skupaj odloči: je otrok narobe izgovoril ali je sova narobe slišala? Obkrožita, kdo je naredil napako.

Pogovor

7 min

Nazaj na preprogi: Kaj je sovi pomagalo, da nas je slišala? (razločno govoriti, biti blizu, biti tiho). Ko se je sova zmotila, ali smo pravi odgovor še vedno vedeli? Kdo je gospodar računa – sova ali mi?

Vodilna vprašanja: napoved → poskus → preverjanje → pogovor

Pari te kratke kroge izvedejo v fazi »Poskus«. Besedilo je preprosto, da ga učitelj lahko bere na glas; mlajši ali hitrejši pari lahko izvedejo več krogov.

1.    Krog 1 – ali me bo sova slišala?

2.    Krog 2 – kdo je naredil napako?

3.    Krog 3 (dodatna naloga) – namenoma naredimo težje:

Zaključno vprašanje (za fazo pogovora): Ko je sova pokazala napačno število, ali smo pravi odgovor še vedno vedeli? Kdo torej mora preveriti račun – računalnik ali mi?

Nato nadaljujte z: Sova je pametna, a lahko sliši narobe. Kje drugje bi se pameten stroj lahko zmotil – in kaj bi lahko vedno naredili, da to preverimo?

Gradiva

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.6 Primer: Računalništvo

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.X Družba: poučevanje o UI v razredu

UI, mediji in resničnost: ali lahko verjamemo vsemu, kar vidimo?

Predmet: družba · Razred: 5. razred (10–11 let) · Trajanje: ena dvojna ura (90 min) · UI: poučevanje O UI

Kompetence, povezane z UI (okvir DUAL.AI.TEACHer) – raven učitelja Predmetno specifični učni cilji – raven učenca

EA-FC-2a

(Etika UI × Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI, raven 2 – reflektirano izvajanje):

»Učitelji lahko izvajajo učne dejavnosti, ki razvijajo etično presojanje učencev o UI, utemeljeno z metodološkimi izbirami.«

Ob koncu ure učenci znajo:

  • na preprost način razložiti, kaj generativna UI zmore z besedilom in slikami;
  • razlikovati med informacijo, mnenjem in umetno ustvarjeno vsebino;
  • prepoznati znake, zaradi katerih se slika, besedilo ali trditev zdi sumljiva ali nezanesljiva;
  • pojasniti, zakaj odgovor ali slika, ki ju ustvari UI, nista samodejno resnična;
  • prepoznati načine preverjanja informacij, preden jih sprejmemo ali delimo naprej;
  • razpravljati o tem, kako UI lahko vpliva na komunikacijo, medije in vsakdanje življenje ljudi;
  • utemeljiti lastno mnenje o odgovorni uporabi vsebin, ustvarjenih z UI.

Sporočilo za s seboj: UI lahko ustvari prepričljivo besedilo in slike, vendar prepričljivo ne pomeni resnično. Preden nečemu verjamemo ali to delimo naprej, se moramo vprašati, od kod izvira, kateri dokazi to podpirajo in ali lahko to preverimo še kje drugje.

Vsebina

Umetna inteligenca postaja vse pomembnejši del vsakdanje komunikacije. Sistemi UI lahko ustvarijo besedila, slike in druge oblike vsebin, ki so lahko videti, kot da jih je ustvaril človek. To odpira nove možnosti, hkrati pa prinaša nove izzive za to, kako ljudje razumejo in vrednotijo informacije. Za učence te starosti ni najpomembnejše vprašanje, kako UI tehnično deluje, temveč kako lahko vsebine, ustvarjene z UI, vplivajo na ljudi in družbo.

Učna ura UI predstavi skozi znano družbeno situacijo: informacijo, s katero se srečamo v vsakdanjem življenju. Učitelj predstavi primere besedil in slik ter učence prosi, naj se odločijo, ali je vsebina resnična, obdelana ali ustvarjena z UI. Poudarek ni na tem, da bi se učenci naučili popolno prepoznati UI. Pravzaprav je eden od osrednjih sklepov učne ure ravno to, da zgolj videz ni zanesljiv način ugotavljanja, ali je nekaj resnično.

Učenci se namesto tega naučijo preprostega postopka preverjanja:
USTAVI SE → VPRAŠAJ SE → PREVERI → PRIMERJAJ → ODLOČI SE

Dejavnost se navezuje na poudarek učnega načrta za družbo na razvijanju kritičnega mišljenja, analizi dokazov, oblikovanju in izražanju mnenj ter raziskovanju družbenega okolja. Učni načrt med predlaganimi družbenimi temami za 5. razred izrecno vključuje vlogo in vpliv medijev. Učni načrt učitelje tudi izrecno spodbuja k razvijanju racionalnega in kritičnega mišljenja z zastavljanjem vprašanj, ki zahtevajo sklepanje, raziskovanjem dokazov, analizo podatkov, ki podpirajo ali izpodbijajo sklepe, ter upoštevanjem različnih razlag.

Pomembno je, da učenci med uro ne komunicirajo neposredno s sistemom UI. Orodje UI upravlja učitelj, ki razredu predstavi izbrane izpise. Vloga učencev je opazovati, spraševati, primerjati in vrednotiti vsebino.

Učni načrt

Faza Čas Dejavnost
Uvod 10 min Učitelj pokaže dve ali tri slike ali kratka besedila, povezana z znano situacijo. Učenci se posamično odločijo: Je to resnično? Kako veste?
Vhodne informacije 15 min Učitelj UI predstavi v starosti primernem jeziku: kaj generativna UI zmore in zakaj je lahko vsebina, ustvarjena z UI, videti prepričljiva.
Predstavitev 15 min Učitelj v živo uporabi orodje UI, da na podlagi preprostega poziva ustvari sliko ali kratko besedilo. Učenci opazujejo, kako hitro je mogoče ustvariti vsebino, in razpravljajo o tem, kaj UI dejansko ustvari.
Raziskovanje 30 min Skupine dobijo več primerov informacij/vsebin. S kontrolnim seznamom za preverjanje se odločijo, čemu bi zaupale, kaj bi vprašale in kaj bi še dodatno preverile.
Refleksija 20 min Razprava s celotnim razredom: Ali lahko zaupamo sliki samo zato, ker je videti resnična? Kaj pa besedilu? Kdo je odgovoren, če ustvarimo ali širimo napačno informacijo?

Vodilna vprašanja:

Učenci skupaj z učiteljem obravnavajo naslednje situacije. UI upravlja izključno učitelj.

1. Krog 1 – USTAVI SE: ne verjemi takoj

Učitelj učencem pokaže sliko znane situacije, ustvarjeno z UI – na primer navidezno realistično fotografijo nenavadnega dogodka v Sloveniji.

Preden karkoli razkrijete, učenci odgovorijo:

Učitelj razkrije, da je bila slika ustvarjena z UI, in na kratko razloži, kako lahko generativna UI ustvari slike, ki so videti resnične.

Diagnoza: Učenci prepoznajo razliko med »To je videti resnično« in »Imam dokaz, da je to resnično«.

Ključna misel: Realističen videz ni dokaz, da je nekaj resnično.

2. Krog 2 – VPRAŠAJ SE: kdo je to ustvaril in zakaj?

Učitelj predstavi kratko novičarsko besedilo, ustvarjeno z UI. Učitelj na primer od sistema UI zahteva, naj napiše kratek članek o namišljenem dogodku na slovenski šoli.

Učenci ne komunicirajo neposredno z UI. Namesto tega analizirajo izpis.

Učenci odkrijejo, da lahko besedilo zveni samozavestno, informativno in prepričljivo, čeprav mu manjka zanesljiv vir ali dokaz.

Ključna misel: Samozavestno zveneč odgovor ni nujno pravilen odgovor.

3. Krog 3 – PREVERI IN PRIMERJAJ: preverimo to

Učitelj predstavi izmišljeno trditev: »V Sloveniji je bilo uvedeno novo pravilo: učenci ob sobotah ne smejo več uporabljati mobilnih telefonov.«

Trditev je namerno preprosta in dovolj verjetna, da učence spodbudi k razmisleku, kako bi jo preverili.

Od učencev se ne zahteva zgolj odgovor »resnično« ali »neresnično«. Namesto tega morajo zasnovati strategijo preverjanja.

Učitelj nato pokaže, kako bi trditev lahko preverili z uporabo različnih vrst virov.

Učenci spoznajo, da je preverjanje informacij proces in ne zgolj odločitev o tem, ali se nekaj »zdi resnično«.

4. Dodatni krog – UI proti človeku

Učitelj vpraša sistem UI: »Zakaj je pomembno ohranjati kulturno dediščino?« UI ustvari kratek odgovor.

Učenci nato samostojno, brez UI, oblikujejo svoj odgovor.

Razred primerja oba odgovora.

To se povezuje s poudarkom učnega načrta na kulturni dediščini, razumevanju preteklosti in sedanjosti pri učencih ter njihovi zmožnosti razlage in utemeljevanja lastnih stališč.

Zaključna dejavnost: oblikovanje razrednega pravila

Ob koncu ure učitelj in učenci skupaj ustvarijo preprost razredni plakat:

5 VPRAŠANJ, PREDEN DELIMO NAPREJ

Plakat postane glavni praktični izdelek te učne ure.

Zaključno vprašanje: Če lahko računalnik ustvari sliko ali besedilo, ki je videti popolnoma resnično, kaj moramo storiti, preden temu verjamemo ali to delimo z drugimi ljudmi?

Gradiva

Vloga učitelja in vloga učencev

Osrednje oblikovalsko načelo te učne ure je, da uporabo UI vodi učitelj.

Učitelj Učenci
Upravlja orodje UI. Opazujejo izpis UI.
Ustvarja izbrane primere. Postavljajo vprašanja o vsebini.
Prikaže, kako UI ustvarja besedilo/slike. Prepoznavajo razloge za zaupanje ali dvom v informacijo.
Zagotavlja primere in nasprotne primere. Primerjajo različne vire.
Modelira strategije preverjanja. Razvijajo lastno strategijo preverjanja.
Vodi razpravo. Razlagajo in utemeljujejo svoje sklepe.
Naredi omejitve UI vidne. Razmišljajo o odgovornem deljenju informacij.

Učenci se torej učijo o zmožnostih, omejitvah in družbenih posledicah UI, ne da bi za to potrebovali lasten dostop do sistema UI.

2. Dobre prakse in primeri iz razreda (vse)

2.7 Informatika / naravoslovje: UI za resnično šolsko težavo

Ali nam UI lahko pomaga ločevati odpadke v šoli?

Predmet: Informatika/naravoslovje ·  Ciljna skupina: 7. razred (13–14 let) ·  Trajanje: 1 dvojna ura ·  UI: učenje Z UI 

Kompetence, povezane z UI (okvir DUAL.AI.TEACHer) – raven učitelja Predmetno specifični učni cilji – raven učenca

AF-TL-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Poučevanje in učenje, raven 2 – reflektirano izvajanje):

 

»Učitelji razumejo temeljna načela UI in strojnega učenja ter jih znajo prikazati na praktičnih primerih.«


 

AF-FC-2b

(Temelji UI in njihova uporaba × Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju (UI), raven 2 – reflektirano izvajanje):

 

»Učitelji lahko učence vodijo pri eksperimentiranju z orodji UI, preizkušanju njihovih izhodov in kritičnem razmisleku o njihovi zanesljivosti.«

Ob koncu ure učenci znajo:

  • s preprostimi besedami razložiti, kako se model UI uči iz primerov
  • naučiti in preizkusiti preprost model za razvrščanje slik
  •  prepoznati primere, v katerih model daje napačne rezultate
  • razložiti, kako kakovost primerov vpliva na uspešnost UI
  • model izboljšati na podlagi preizkušanja; • presoditi, ali bi bila rešitev z UI uporabna in zanesljiva v resnični šolski situaciji.

Sporočilo za s seboj: UI lahko pomaga pri resničnih težavah, vendar ne razume samodejno tega, kar vidi. Uči se iz primerov, ki jih zagotovijo ljudje, zato je treba njene rezultate preizkusiti in ovrednotiti.

image.png

Slika 1. Slika, ustvarjena z ChatGPT (GPT Image 2), 7. september 2026.

Vsebina

Ločevanje odpadkov je v številnih šolah vsakodnevno vprašanje. Učenci vsak dan uporabljajo papir, plastenke, embalažo živil in druge materiale, vendar ti predmeti ne pristanejo vedno v pravem zabojniku za recikliranje.

Ta znana situacija ponuja preprost način za raziskovanje delovanja umetne inteligence. Učenci raziščejo, ali bi sistem UI lahko prepoznal predmet in priporočil, v kateri zabojnik za recikliranje sodi.

Med dejavnostjo učenci ustvarijo osnovni model za razvrščanje slik s kategorijami, kot so papir, plastika in drugi odpadki. UI predložijo več primerov, model naučijo in ga nato preizkusijo z novimi predmeti.

Dejavnost prikaže pomembno načelo strojnega učenja: UI se vzorcev nauči iz primerov, ki jih prejme. Če so primeri preveč podobni, nepopolni ali slabo izbrani, lahko model daje nepričakovane rezultate.

Učenci torej ne ustvarijo le delujočega modela. Namenoma ga preizkusijo s težkimi primeri, raziščejo njegove napake in ga poskusijo izboljšati. Odkrijejo lahko na primer, da je zmečkana plastenka razvrščena drugače kot običajna plastenka ali da na rezultat vpliva ozadje slike.

Učna ura povezuje osnovni pojem UI z resnično šolsko situacijo. Hkrati učence spodbuja h kritičnemu razmišljanju o zanesljivosti in človeški odgovornosti: tudi če sistem UI poda priporočilo, se morajo ljudje še vedno odločiti, ali je rezultat smiseln.

Učni načrt

Faza Čas Dejavnost
Uvod 10 min Učitelj pokaže več vsakodnevnih odpadkov in učence vpraša, kam sodijo. Razred razpravlja o tem, ali bi lahko UI enako odločitev sprejela samodejno.
Vhodne informacije 10 min Učitelj predstavi razvrščanje slik in razloži, da se UI uči iz primerov. Izbrano orodje UI na kratko prikaže.
Raziskovanje 20 min V manjših skupinah učenci ustvarijo kategorije, kot so papir, plastika in drugi odpadki, pripravijo primere in naučijo svoj prvi model.
Prilagajanje 1 20 min Učenci model preizkusijo z novimi predmeti in zapišejo, kje je uspešen in kje se zmoti.
Prilagajanje 2 20 min Učenci izboljšajo učne primere, model znova naučijo in nove rezultate primerjajo s prvo različico.
Refleksija 10 min Učenci razpravljajo o tem, ali bi bil njihov sistem UI dovolj zanesljiv za resnično uporabo v šoli in kakšne so njegove omejitve.

Vodilna vprašanja: od poskusa z UI do uporabe v resničnem življenju

Gradiva

3. Pedagoški okvir kompetenc UI

Okvir kompetenc DUAL.AI.TEACHer je rezultat navzkrižne analize okvirov DigCompEdu, AI Pioneers in okvira UNESCO AI Framework for Teachers. Namesto ustvarjanja povsem novih struktur so bili izbrani obstoječi okviri, ki že obravnavajo dopolnjujoče se razsežnosti strokovnih kompetenc učiteljev v dobi UI.

3. Pedagoški okvir kompetenc UI

3.1 Dimenzije

Okvir DUAL.AI.TEACHer je zasnovan kot celovita dvodimenzionalna matrika, ki opredeljuje skupno 18 temeljnih kompetenc, od katerih vsaka izhaja iz presečišča dveh glavnih dimenzij, po katerih je okvir organiziran. Vodoravna dimenzija opredeljuje glavna področja, ki opredeljujejo prakse poučevanja in učenja, ter zajema pedagoško razsežnost okvira. Navpična dimenzija zajema ključne vidike UI in odraža tehnološke in etične vidike, povezane z njeno vključitvijo v izobraževalne kontekste.

Ta struktura omogoča, da okvir sistematično povezuje pedagoške kompetence z znanjem in veščinami, povezanimi z UI, s čimer zagotavlja, da vsaka opredeljena kompetenca odraža tako izobraževalni cilj kot specifično razsežnost razumevanja ali uporabe UI.

Vodoravna dimenzija DUAL.AI.TEACHer

Vodoravna dimenzija okvira izhaja iz okvira DigCompEdu, ki opredeljuje ključna področja, značilna za prakse poučevanja in učenja v digitalnih okoljih. Ta področja zajemajo temeljne pedagoške dejavnosti, ki jih izvajajo učitelji, od strokovnega delovanja in upravljanja digitalnih virov do oblikovanja in izvajanja učnih izkušenj, izvajanja strategij ocenjevanja ter spodbujanja aktivnega sodelovanja in digitalnih kompetenc učencev.

Ob upoštevanju okvira AI Pioneers okvir DUAL.AI.TEACHer prevzame to dimenzijo, da kompetence, povezane z UI, utemelji v širših pedagoških praksah, ki so že prepoznane kot ključne za učinkovito poučevanje, in jih uskladi s temi praksami. Vodoravna dimenzija je organizirana v naslednjih šest področij:

Navpična dimenzija DUAL.AI.TEACHer

Navpična dimenzija okvira izhaja iz okvira kompetenc UNESCO za UI za učitelje (UNESCO AI Competency Framework for Teachers), ki prvotno opredeljuje pet ključnih vidikov kompetence na področju UI, pomembnih za pedagoško prakso: na človeka osredotočeno miselnost, etiko UI, temelje UI in njihovo uporabo, pedagogiko UI ter strokovni razvoj na področju UI.

Za namene okvira DUAL.AI.TEACHer je bilo teh pet vidikov skrčenih na tri. Dve izmed prvotnih področij, in sicer pedagogika UI ter strokovni razvoj na področju UI, sta bili odstranjeni, saj je vodoravna dimenzija ti področji že vsebovala, čeprav v nekoliko drugačni obliki. Poleg tega je presečišče med navpično in vodoravno dimenzijo ustvarjalo odvečne kompetence. Zato je bilo sklenjeno, da se ju izloči iz navpične osi, da bi se izognili prekrivanjem in zagotovili pojmovno skladnost v celotni matriki.

Navpična dimenzija je razčlenjena v naslednje tri vidike:

Od treh ohranjenih vidikov veljata dva za medpodročna vidika UI (na človeka osredotočena miselnost in etika UI), saj ne pripadata specifičnemu predmetnemu področju, temveč predstavljata prečni razsežnosti, ki vplivata na celoten spekter pedagoških praks, vrednot in strokovnega ravnanja, povezanega z UI, in ju prežemata. Tretji vidik (temelji UI in njihova uporaba) velja za vsebinsko specifičen vidik UI, saj se nanaša na pojmovno znanje in specifične tehnične veščine, ki jih morajo učitelji pridobiti, da razumejo, izberejo in uporabljajo orodja UI v svoji pedagoški praksi.

3. Pedagoški okvir kompetenc UI

3.2 Okvir kompetenc DUAL.AI.TEACHer

Presečišče vodoravne in navpične dimenzije matrike ustvari nabor osemnajstih kompetenc, od katerih vsaka predstavlja specifično točko stičišča med pedagoškim področjem in vidikom UI. Te kompetence opredeljujejo, kaj morajo učitelji vedeti, razumeti in znati narediti, da bi UI učinkovito in odgovorno vključili v svojo pedagoško prakso, pri čemer združujejo pedagoške kompetence z vrednotami, etično ozaveščenostjo in tehničnim znanjem, ki jih zahteva izobraževalno okolje, podprto z UI.

DUAL.AI

Strokovno delovanje

Digitalni viri

Poučevanje in učenje

Ocenjevanje

Opolnomočenje učencev

Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI

Na človeka osredotočena miselnost

Učitelji lahko ohranjajo na človeka osredotočeno perspektivo pri uporabi UI v strokovni komunikaciji, mreženju ter institucionalnem in strokovnem razvoju.

Učitelji lahko zagotovijo človeški nadzor in avtonomijo učencev v procesih izbire, ustvarjanja in vrednotenja digitalnih virov, podprtih z UI.

Učitelji lahko avtonomijo učencev, medčloveške odnose in strokovno presojo učitelja ohranjajo v središču poučevanja in učenja, podprtega z UI.

Učitelji lahko zagotovijo človeško odgovornost in pravičnost v procesih ocenjevanja, podprtih z UI.

Učitelji lahko uporabljajo UI za obravnavo raznolikih učnih potreb in stilov učenja, pri čemer v središče vsake vključujoče prakse postavljajo človekovo dostojanstvo, pravičnost in pravico do izobraževanja.

Učitelji lahko z zgledom spodbujajo na človeka osredotočen odnos do UI kot del razvoja refleksivne digitalne kompetence učencev na področju UI.

Etika UI

Učitelji lahko pri lastni uporabi UI v strokovni praksi in institucionalnih kontekstih uporabljajo etična načela in zavedanje o predpisih.

Učitelji lahko prepoznajo in omilijo etična tveganja pri učnih virih, ustvarjenih ali izboljšanih z UI.

Učitelji lahko etično presojanje vključijo v odločitve o tem, ali in kako uporabiti UI pri učnih strategijah in dejavnostih učenja.

Učitelji lahko zagotovijo, da prakse ocenjevanja, podprte z UI, izpolnjujejo standarde pravičnosti, preglednosti in zakonske skladnosti, kar jim omogoča razmislek o povratnih informacijah in izboljšanje lastnih praks ocenjevanja.

Učitelji lahko obravnavajo etične razsežnosti personalizacije z UI, vključno s tveganji neenakosti, zlorabe podatkov in izključenosti.

Učitelji lahko učence učijo odgovorne, kritične in etično ozaveščene uporabe tehnologij UI.

Temelji UI in njihova uporaba

Učitelji lahko uporabljajo temeljno znanje o UI za sprejemanje strokovnih odločitev, kritično sodelovanje z orodji UI in vodenje strokovnega učenja, povezanega z UI, v institucionalnih kontekstih.

Učitelji lahko na podlagi tehničnega razumevanja sistemov UI kritično izbirajo in uporabljajo orodja UI za ustvarjanje, prilagajanje in izboljševanje digitalnih izobraževalnih virov.

Učitelji lahko na podlagi razumevanja delovanja sistemov UI sprejemajo informirane in kritične odločitve o vključevanju UI v poučevanje in učenje ter tako izboljšujejo lastne pedagoške prakse in pristope k oblikovanju pouka.

Učitelji lahko znanje o UI uporabijo za oblikovanje, izvajanje in vrednotenje učinkovitih in pravičnih praks ocenjevanja, izboljšanih z UI, ter sistematično izboljšujejo svoje prakse ocenjevanja.

Učitelji lahko na podlagi informiranega razumevanja njihovega delovanja izbirajo pedagoške strategije in orodja UI, ki podpirajo personalizacijo in vključenost.

Učitelji lahko pri učencih gradijo razumevanje tehnologij UI in njihovih družbenih posledic kot del razvoja kompetenc na področju UI.
3. Pedagoški okvir kompetenc UI

3.3 Ravni napredovanja in operatorji

Kako narediti razvoj kompetenc sledljiv

18 temeljnih kompetenc okvira DUAL.AI.TEACHer je razmeroma abstraktnih in zagotavljajo krovno strukturo področja kompetenc. Da bi olajšali samoocenjevanje ali ocenjevanje s strani drugih ter omogočili spremljanje razvoja posamezne kompetence, je vsaka od temeljnih kompetenc operacionalizirana z opazljivimi učnimi cilji, razčlenjenimi na tri ravni napredovanja.

Ravni temeljijo na enem najbolj razširjenih modelov v izobraževanju: prenovljeni Bloomovi taksonomiji (Anderson in Krathwohl, 2001; Krathwohl, 2002). Njena osrednja ideja je preprosta: kognitivni procesi se razvijajo od pomnjenja in razumevanja, prek uporabe in analize, do vrednotenja in ustvarjanja. Kar se torej spreminja od ravni do ravni, ni vsebina ali tema, temveč kognitivna globina mišljenja in delovanja, ki jo lahko učitelj izkaže.

Ravni napredovanja in operatorji

Ta kognitivna globina se odraža v besedilu učnih ciljev. Vsak cilj je zgrajen okoli glagola (operatorja), povzetega neposredno iz taksonomije (npr. prepoznati, izvajati, kritično ovrednotiti). Operator pove, kaj se od učitelja na tej ravni pričakuje, in učni cilj naredi konkreten in opazljiv.

Raven

V praksi učitelji znajo …

Kognitivni procesi (operatorji)

Raven 1

Usmerjeno zavedanje

razviti začetno strokovno usmerjenost tako, da se naučijo, kaj je UI, kaj zmore in kaj je pri tem na kocki. Prepoznajo in se spomnijo ključnih pojmov in orodij UI, navajajo primere, jih razvrščajo ter s svojimi besedami povzemajo glavne priložnosti in tveganja.

Pomnjenje
(prepoznavanje, priklic)

Osnovno razumevanje (interpretiranje, ponazarjanje s primeri, razvrščanje, povzemanje)

Raven 2

Reflektirano izvajanje

uporabljati in kritično vrednotiti prakse, povezane z UI, v lastnem poučevanju. Namensko uporabljajo orodja UI pri pouku in ocenjevanju, razlagajo in primerjajo različne pristope in izpise, izpise UI primerjajo z lastno strokovno presojo ter analizirajo prednosti, omejitve in temeljne predpostavke.

Višje razumevanje
(razlaganje, primerjanje)

Uporaba (izvajanje, izvedba)

Analiza (razločevanje, organiziranje, pripisovanje)

Vrednotenje (preverjanje, kritično presojanje)

Raven 3

Preobrazbeno vodenje

odgovorno oblikovati in nadalje razvijati izobraževalno prakso, povezano z UI, ter pri tem prevzeti vodilno vlogo tudi zunaj lastnega razreda. Prakse UI vrednotijo glede na pedagoška in etična merila, ustvarjajo nove pristope, izboljšane z UI, ter podpirajo kolege in svojo ustanovo pri odgovorni uporabi UI.

Ustvarjanje
(generiranje, načrtovanje, izdelovanje)

Logika ravni

Ravni druga na drugi postopoma gradijo. Vsaka višja raven črpa iz kognitivnih procesov ravni pod njo. Vendar gre v skladu s Krathwohlom (2002) za hierarhijo naraščajoče kompleksnosti in ne za niz strogo ločenih stopenj. Sosednje kategorije se lahko prekrivajo, meje med ravnmi pa so pretočne in ne ostre.

Medtem ko raven 1 zagotavlja potrebno osnovo, raven 3 pa predstavlja razširjeno vlogo pri inoviranju in strokovnem vodenju, je raven 2 osrednja ciljna razsežnost za učitelje. Vsi učitelji naj bi bili sposobni UI namensko vključiti v lastno prakso, njene izpise ovrednotiti s strokovno presojo ter kritično razmišljati o njenih pedagoških prednostih, omejitvah in temeljnih predpostavkah. Raven 2 zato opisuje raven kompetenc, potrebno za informirano, odgovorno in reflektirano pedagoško prakso v izobraževalnem okolju, na katero vpliva UI.

3. Pedagoški okvir kompetenc UI

3.4 Učni cilji DUAL.AI.TEACHer

Za vsako od osemnajstih opredeljenih kompetenc je bil oblikovan nabor specifičnih učnih ciljev, da bi kompetenco pretvorili v konkretne in praktične rezultate. Ti učni cilji opredeljujejo znanje, spretnosti in stališča, ki naj bi jih učitelji razvili za doseganje ustrezne kompetence, s čimer ponujajo podrobnejši in bolj praktičen opis tega, kaj obvladovanje te kompetence pomeni v praksi.

S tem, ko vsako kompetenco razčleni na jasno opredeljene učne cilje na različnih ravneh, okvir DUAL.AI.TEACHer olajša njegovo praktično uporabo pri strokovnem razvoju, oblikovanju usposabljanj in samoevalvaciji ter učiteljem ponuja konkreten načrt za postopno gradnjo in izkazovanje njihovih kompetenc na področju UI.

Raven 1 – Usmerjeno zavedanje

RAVEN 1

Strokovno delovanje

Digitalni viri

Poučevanje in učenje

Ocenjevanje

Opolnomočenje učencev

Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI

Na človeka osredotočena miselnost
HM-PE-1a

Učitelji prepoznajo pogoste primere uporabe UI v strokovni komunikaciji in mreženju ter situacije, v katerih morajo imeti prednost človeška presoja, prisotnost ali grajenje odnosov.

HM-PE-1b

Učitelji prepoznajo lastne učne potrebe, povezane z UI, in orodja, ki podpirajo njihov nenehni strokovni razvoj.

HM-PE-1c

Učitelji povzamejo, kako se UI v njihovi ustanovi uporablja za vključevanje deležnikov in organizacijski razvoj, vključno s priložnostmi in tveganji, ki jih to ustvarja za človeško delovanje, vključenost in izobraževalne vrednote.
HM-DR-1a

Učitelji povzamejo, kako lahko orodja UI podpirajo izbiro, ustvarjanje, prilagajanje in upravljanje digitalnih virov, vključno s tem, kateri koraki zahtevajo človeški nadzor in pedagoško presojo.

HM-DR-1b

Učitelji prepoznajo tipična merila kakovosti za učna gradiva, ustvarjena ali izboljšana z UI, vključno s pokazatelji, da vir potrebuje človeški pregled.

HM-DR-1c

Učitelji razložijo, kako je mogoče avtonomijo in delovanje učencev ohraniti ali ogroziti z viri, ustvarjenimi ali personaliziranimi z UI, vključno s tem, kdaj naj bodo učenci vključeni v odločitve o uporabi virov.
HM-TL-1a

Učitelji med različnimi načini uporabe UI pri pouku prepoznajo, katere pedagoške odločitve morajo ostati v rokah človeka.

HM-TL-1b

Učitelji prepoznajo situacije pri urah, podprtih z UI, v katerih se lahko okrepi ali oslabi delovanje učencev, medčloveška interakcija ali odnos med učiteljem in učencem, ter pokazatelje smiselne pedagoške rabe UI.

HM-TL-1c

Učitelji razvrstijo uporabo UI pri poučevanju kot podporo pedagoškemu odločanju ali kot njegovo nadomestitev ter opredelijo posledice tega za odgovornost in kakovost učenja.
HM-A-1a

Učitelji med rabami UI pri ocenjevanju prepoznajo, katere ocenjevalne odločitve morajo ostati odgovornost človeka.

HM-A-1b

Učitelji prepoznajo tipična tveganja pri ocenjevanju, podprtem z UI, za pravičnost, preglednost in dobrobit učencev, vključno z znaki, da je potreben človeški pregled rezultatov, ustvarjenih z UI.

HM-A-1c

Učitelji razvrstijo UI pri ocenjevanju kot podporo presoji učitelja ali kot njeno nadomestitev ter opredelijo posledice tega za odgovornost in zaupanje učencev.
HM-EL-1a

Učitelji prepoznajo, na katere načine lahko orodja UI podpirajo raznolike učence in katerim učnim potrebam lahko ali ne morejo ustrezati.

HM-EL-1b

Učitelji navedejo tipična tveganja diferenciacije, podprte z UI, za vključenost in pravičnost, vključno z znaki, da orodje UI učenčeve priložnosti omejuje namesto da bi jih širilo.

HM-EL-1c

Učitelji razložijo, kako se človekovo dostojanstvo, pravičnost in pravica do izobraževanja nanašajo na uporabo UI v vključujočih razredih, vključno s tem, kdaj morata delovanje in pripadnost učenca imeti prednost pred učinkovitostjo ali standardizacijo.
HM-FC-1a

Učitelji prepoznajo, kaj pomeni pred učenci z zgledom kazati na človeka osredotočen in kritično ozaveščen odnos do UI, vključno s tem, kako lastne prakse in izjave sporočajo stališča o UI.

HM-FC-1b

Učitelji razvrstijo naravnanosti, ki podpirajo refleksivno kompetenco učencev na področju UI, ter razredne situacije, v katerih je te naravnanosti mogoče gojiti.

HM-FC-1c

Učitelji prepoznajo razliko v lastnem poučevanju o UI med prenašanjem znanja in gojenjem na človeka osredotočenih stališč ter posledice tega za svojo vlogo učitelja.

Etika UI
EI-PE-1a

Učitelji navedejo ključna etična načela, ki veljajo za njihovo lastno strokovno uporabo UI, ter pomen posameznega načela v strokovnem kontekstu.

EI-PE-1b

Učitelji prepoznajo pravne in regulativne okvire, ki urejajo uporabo UI pri strokovni komunikaciji, sodelovanju in razvoju.

EI-PE-1c

Učitelji v svoji strokovni praksi prepoznajo situacije, v katerih je na preizkušnji etično načelo ali regulativna zahteva.
EI-DR-1a

Učitelji navedejo tipična etična tveganja pri učnih virih, ustvarjenih ali izboljšanih z UI, ter njihove učinke na učence.

EI-DR-1b

Učitelji prepoznajo pravne in regulativne okvire, pomembne za vire, ustvarjene z UI, in kdaj se uporabljajo.

EI-DR-1c

Učitelji razvrstijo vire etičnih tveganj, ki izhajajo iz pristranskosti, netočnosti ali neustreznega avtorstva UI pri danem učnem viru.
EI-TL-1a

Učitelji navedejo etična načela, pomembna za uporabo UI pri poučevanju in učenju, vključno z njihovimi posledicami za izbiro pedagoških pristopov.

EI-TL-1b

Učitelji prepoznajo etična vprašanja, značilna za UI v razredu, in kdaj se pojavijo v učni situaciji.

EI-TL-1c

Učitelji povzamejo korake procesa etičnega presojanja pri odločanju, ali in kako uporabiti UI pri učni uri (načelne odločitve v primerjavi z nekritičnim sprejemanjem ali samodejnim zavračanjem).
EI-A-1a

Učitelji navedejo glavna tveganja za pravičnost pri ocenjevanju, podprtem z UI, in kako lahko posamezno tveganje vpliva na učence.

EI-A-1b

Učitelji prepoznajo obveznosti glede preglednosti pri ocenjevanju, podprtem z UI, kot so razkritje vključenosti UI, razlaga rezultatov in možnost učencev, da odločitve izpodbijajo ali zahtevajo človeški pregled.

EI-A-1c

Učitelji razložijo, zakaj se izobraževalno ocenjevanje obravnava kot visoko tvegano v okviru pravnih in regulativnih okvirov, ki veljajo za UI pri ocenjevanju.
EI-EL-1a

Učitelji navedejo glavna etična tveganja personalizacije, ki temelji na UI, in kako lahko posamezno tveganje vpliva na učence.

EI-EL-1b

Učitelji razvrstijo vrste podatkov o učencih, ki jih uporablja personalizacija z UI, in stopnjo njihove občutljivosti.

EI-EL-1c

Učitelji razložijo, zakaj se personalizirana izobraževalna UI obravnava kot visoko tvegana v okviru pravnih in na pravicah temelječih okvirov.
EI-FC-1a

Učitelji navedejo ključna etična vprašanja, ki jih UI odpira in so pomembna za učence, vključno z okoljskimi posledicami in posledicami za zasebnost.

EI-FC-1b

Učitelji razvrstijo, katera etična vprašanja sodijo v katero stopnjo izobraževanja, na starosti in kontekstu primeren način.

EI-FC-1c

Učitelji razložijo etično problematično uporabo UI s strani učencev in zakaj gre pri vsakem primeru za etično vprašanje in ne le za kršitev pravila.

Temelji UI in njihova uporaba
AF-PE-1a

Učitelji povzamejo temeljne pojme delovanja sodobnih sistemov UI in katera pogosta orodja UI se uporabljajo v strokovni izobraževalni praksi.

AF-PE-1b

Učitelji ponazorijo s primeri ustrezna merila za vrednotenje orodja UI za strokovno nalogo.

AF-PE-1c

Učitelji razložijo, zakaj omejitve orodja UI v tipičnih situacijah pri njihovem strokovnem delu pomenijo napačno izbiro.
AF-DR-1a

Učitelji povzamejo temeljne pojme delovanja glavnih vrst orodij UI, ki se uporabljajo za ustvarjanje virov, in navedejo ustrezne primere.

AF-DR-1b

Učitelji razvrstijo zanesljivost rezultata izbrane vrste orodja za ustrezne naloge, vključno z napakami, ki se jim je mogoče izogniti.

AF-DR-1c

Učitelji navedejo tehnična merila za izbiro orodja UI za vire in kaj posamezno merilo pomeni.
AF-TL-1a

Učitelji povzamejo temeljne pojme delovanja glavnih vrst sistemov UI, ki se uporabljajo pri poučevanju, in navedejo ustrezne primere.

AF-TL-1b

Učitelji razvrstijo zanesljivost rezultata izbrane vrste orodja za svoj razredni kontekst, vključno z napakami, ki se jim je mogoče izogniti.

AF-TL-1c

Učitelji razložijo, kako tehnično razumevanje omogoča realistične odločitve o tem, ali, kdaj in kako vključiti UI v učno uro.
AF-A-1a

Učitelji povzamejo temeljne pojme delovanja glavnih vrst sistemov UI, ki se uporabljajo pri ocenjevanju, in za vsako navedejo tipične primere.

AF-A-1b

Učitelji razvrstijo, kaj posamezna vrsta orodja za ocenjevanje dejansko meri, česa ne more meriti in v katerih situacijah je nagnjena k napakam.

AF-A-1c

Učitelji s primeri ponazorijo, zakaj je vredno zastaviti določena tehnična vprašanja o orodju UI za ocenjevanje.
AF-EL-1a

Učitelji povzamejo temeljne pojme delovanja glavnih vrst UI, ki se uporablja za personalizacijo in vključenost, vključno s tipičnimi primeri.

AF-EL-1b

Učitelji razvrstijo, kaj posamezna vrsta orodja zanesljivo zmore in česa ne, ter področja, kjer njegova zmogljivost pri specifičnih skupinah učencev verjetno odpove.

AF-EL-1c

Učitelji razvrstijo, kaj orodje UI trdi, da meri ali počne, v primerjavi s tem, kaj dejansko meri ali počne, vključno s tem, zakaj je ta razlika pomembna za vključenost.
AF-FC-1a

Učitelji povzamejo temeljne pojme UI, ki naj bi jih razumeli učenci, vključno s starosti primernimi primeri.

AF-FC-1b

Učitelji prepoznajo tehnične omejitve sedanjih sistemov UI, ki jih morajo dojeti učenci.

AF-FC-1c

Učitelji razložijo praktične veščine UI, ki naj bi jih razvili učenci, in kako je videti obvladovanje posamezne veščine na dani stopnji izobraževanja.


Raven 2 – Reflektirano izvajanje

RAVEN 2

Strokovno delovanje

Digitalni viri

Poučevanje in učenje

Ocenjevanje

Opolnomočenje učencev

Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI

Na človeka osredotočena miselnost
HM-PE-2a

Učitelji v konkretnih situacijah komunikacije in mreženja, posredovanih z UI, v lastni praksi razločijo, kdaj UI uporabiti, prilagoditi ali se ji izogniti na podlagi na človeka osredotočenih meril.

HM-PE-2b

Učitelji organizirajo osebni načrt strokovnega razvoja, podprt z UI, ki orodja UI vključi v njihove učne rutine, hkrati pa varuje njihovo rast, avtonomijo in sodelovanje s kolegi.

HM-PE-2c

Učitelji v institucionalnih razpravah ali delovnih skupinah o UI razložijo na človeka osredotočena načela ter predlagajo prilagoditve postopkov, politik ali komunikacijskih praks, povezanih z UI.
HM-DR-2a

Učitelji v svoj pedagoški kontekst vpeljejo vire, ustvarjene ali izboljšane z UI, v skladu s pedagoškimi in na človeka osredotočenimi merili.

HM-DR-2b

Učitelji primerjajo orodja, ki temeljijo na UI, za ustvarjanje in izbiro digitalnih virov, da izberejo tisto, ki najbolj ustreza specifičnemu pedagoškemu namenu.

HM-DR-2c

Učitelji vpeljejo načine vključevanja učencev v vrednotenje in uporabo virov, izboljšanih z UI, ki krepijo delovanje učencev in pedagoško kakovost.
HM-TL-2a

Učitelji izvajajo učne ure, podprte z UI, pri katerih njihova lastna pedagoška presoja usmerja, kdaj, kako in zakaj se UI uporabi, pri čemer ohranjajo delovanje učencev in medčloveško interakcijo.

HM-TL-2b

Učitelji razložijo vpliv uporabe UI na interakcijo v razredu, sodelovanje in učne procese, pri čemer s pedagoškimi strategijami varujejo smiselno interakcijo med učiteljem in učenci ter medvrstniške odnose.

HM-TL-2c

Učitelji vpeljejo načine oblikovanja rabe UI pri urah in kako to krepi delovanje učencev in pedagoško kakovost.
HM-A-2a

Učitelji v lastni praksi uporabljajo orodja za ocenjevanje, podprta z UI, pri čemer končno ocenjevalno odločitev utemeljijo na kritičnem branju izpisov orodij ter na pedagoških in na človeka osredotočenih merilih.

HM-A-2b

Učitelji preverijo, ali so ocene, analitika ali povratne informacije, ustvarjene z UI, pravične, točne in usklajene z učnimi cilji, ter prakse ocenjevanja prilagodijo tako, da varujejo pravičnost in smiselno podporo učencem.

HM-A-2c

Učitelji učencem in drugim deležnikom razložijo, kako je bila UI uporabljena v procesu ocenjevanja in kakšna je vloga človeške presoje pri končnem rezultatu, na način, ki ohranja zaupanje in delovanje učencev.
HM-EL-2a

Učitelji uporabljajo orodja UI za podporo učencem z različnimi sposobnostmi, ozadji in preferencami, pri čemer izbire utemeljijo na pravičnosti, dostojanstvu in vključujoči pedagogiki.

HM-EL-2b

Učitelji razložijo, kako diferenciacija, podprta z UI, v njihovi lastni praksi vpliva na sodelovanje, avtonomijo in občutek pripadnosti učencev, ter tako varujejo vključenost in smiselno učenje za vsakega učenca.

HM-EL-2c

Učitelji vpeljejo načine vključevanja učencev ter po potrebi družin ali podpornega osebja v odločitve o personalizaciji, podprti z UI, s čimer krepijo delovanje učencev, zaupanje in izobraževalno pravičnost.
HM-FC-2a

Učitelji v lastni, vidni praksi izvajajo na človeka osredotočene prakse UI, pri čemer izbire utemeljijo na izobraževalnih ciljih in ciljih državljanske vzgoje.

HM-FC-2b

Učitelji vpeljejo učne situacije, ki učence spodbudijo k razmisleku o lastnih stališčih, delovanju in odgovornostih v odnosu do UI, s čimer krepijo njihovo kritično angažiranost.

HM-FC-2c

Učitelji organizirajo dialoge z učenci o vlogi UI v njihovem življenju, šoli in družbi, ki prispevajo k informiranemu delovanju in odgovornemu sodelovanju v svetu, prežetem z UI.

Etika UI
EI-PE-2a

Učitelji etična načela in regulativne zahteve uporabijo pri konkretnih odločitvah o lastni strokovni rabi UI, utemeljenih glede na integriteto, preglednost, odgovornost in trajnost.

EI-PE-2b

Učitelji izpeljejo načelne odgovore na etične dileme, ki se pojavijo pri strokovnem delovanju, posredovanem z UI.

EI-PE-2c

Učitelji razložijo institucionalne norme glede UI, etično utemeljene prakse ter kako lastno ravnanje prispeva k zaupanja vredni strokovni kulturi.
EI-DR-2a

Učitelji s strukturiranimi merili razločijo, katera etična tveganja so prisotna pri virih, ustvarjenih ali izboljšanih z UI, v lastni praksi, in kako resno je posamezno tveganje.

EI-DR-2b

Učitelji izvajajo konkretne strategije za omilitev tveganj, ki izhajajo iz virov, ustvarjenih z UI.

EI-DR-2c

Učitelji učencem in kolegom pregledno razložijo vključenost UI in preostala tveganja pri viru, na način, ki krepi zaupanje in podpira učenje.
EI-TL-2a

Učitelji etična načela uporabijo pri konkretnih odločitvah o rabi UI v lastnem poučevanju, utemeljenih glede na pedagoško korist in etično tveganje.

EI-TL-2b

Učitelji izpeljejo načelne in utemeljene odgovore na etične dileme, povezane z UI, pri pouku.

EI-TL-2c

Učitelji učencem in kolegom razložijo etično presojanje, ki stoji za njihovimi pedagoškimi izbirami, povezanimi z UI, na način, ki oblikuje razredno kulturo in zaupanje.
EI-A-2a

Učitelji pri orodjih in izpisih za ocenjevanje, podprtih z UI, v lastni praksi kritično presojajo standarde pravičnosti, preglednosti in zakonske skladnosti ter temu ustrezno prilagajajo svojo prakso.

EI-A-2b

Učitelji v lastnem ocenjevanju izvajajo prakse preglednosti ter tako krepijo zaupanje in razumevanje učencev.

EI-A-2c

Učitelji na podlagi povratnih informacij, podprtih z UI, izpeljejo spremembe, potrebne v njihovi praksi ocenjevanja, da zagotovijo pravičnost.
EI-EL-2a

Učitelji v lastnem kontekstu kritično presojajo orodja in prakse personalizacije, ki temeljijo na UI, glede tveganj zlorabe podatkov, diskriminacije in omejevanja učnega načrta.

EI-EL-2b

Učitelji v lastni praksi personalizacije izvajajo konkretne zaščitne ukrepe, ki varujejo učence.

EI-EL-2c

Učitelji učencem in družinam pregledno razložijo, kako UI personalizira učenje, kateri podatki se uporabljajo in katere pravice imajo učenci, s čimer krepijo zaupanje in pravičnost.
EI-FC-2a

Učitelji izvajajo učne dejavnosti, ki razvijajo etično presojanje učencev o UI, utemeljeno z metodološkimi izbirami.

EI-FC-2b

Učitelji na podlagi predpostavk, ki izhajajo iz etičnega presojanja, ki ga učenci izkazujejo pri rabi UI, izpeljejo zasnove, ki učencem pomagajo tehtati nasprotujoče si vrednote.

EI-FC-2c

Učitelji v etično vprašljivi rabi UI s strani učencev prepoznajo priložnosti za učenje.

Temelji UI in njihova uporaba
AF-PE-2a

Učitelji s pomočjo temeljnega znanja o UI primerjajo orodja UI za lastne strokovne naloge ter jih izbirajo glede na njihove tehnične zmožnosti in omejitve.

AF-PE-2b

Učitelji vpeljejo prilagoditve pri rabi orodij UI, ki odražajo dejansko delovanje temeljnega sistema in izboljšujejo kakovost rezultatov.

AF-PE-2c

Učitelji kolegom v razumljivem jeziku razložijo tehnične pojme o orodjih UI, s čimer prispevajo k informiranemu kolegialnemu dialogu o UI v strokovni praksi.
AF-DR-2a

Učitelji v lastni praksi primerjajo orodja UI za specifične naloge ustvarjanja virov ter jih izbirajo glede na njihove tehnične zmožnosti in omejitve.

AF-DR-2b

Učitelji izvajajo strategije oblikovanja pozivov, ponavljanja in izpopolnjevanja za pridobitev uporabnih virov, ustvarjenih z UI.

AF-DR-2c

Učitelji kolegom razložijo, kdaj je treba orodje nadomestiti z drugim orodjem, pristopom ali virom, ki ne temelji na UI.
AF-TL-2a

Učitelji v lastni praksi primerjajo orodja UI za specifične namene poučevanja in učenja ter jih izbirajo glede na njihove tehnične zmožnosti in omejitve.

AF-TL-2b

Učitelji organizirajo elemente učne ure, ki vključujejo uporabo UI z jasnimi pedagoškimi vlogami in strategijami za preverjanje elementov izhoda.

AF-TL-2c

Učitelji vpeljejo prilagoditve pristopov k oblikovanju pouka in rabi orodij UI na podlagi njihove tehnične zmogljivosti.
AF-A-2a

Učitelji v lastni praksi primerjajo orodja UI za specifične naloge ocenjevanja glede na tehnične zmožnosti, omejitve in zanesljivost orodja.

AF-A-2b

Učitelji vpeljejo delovne procese ocenjevanja, ki izpise UI združujejo s strukturiranim človeškim pregledom, ter prepoznajo, kdaj je izpis UI premalo zanesljiv.

AF-A-2c

Učitelji vpeljejo izpopolnitve pri rabi orodij UI za ocenjevanje na podlagi njihove tehnične zmogljivosti.
AF-EL-2a

Učitelji primerjajo orodja UI glede na njihove tehnične zmožnosti in zmogljivost za personalizacijo, dostopnost in vključenost konkretnih vpletenih učencev.

AF-EL-2b

Učitelji vpeljejo prilagojene nastavitve orodij UI za vključujočo rabo, osredotočeno na učence, ki jo najbolj potrebujejo.

AF-EL-2c

Učitelji v lastni praksi razločijo, kako se orodja UI dejansko obnesejo pri različnih učencih, ter po potrebi zamenjajo orodja ali UI kombinirajo z alternativami, ki ne temeljijo na UI.
AF-FC-2a

Učitelji organizirajo učne dejavnosti, ki pri učencih gradijo pojmovno razumevanje delovanja UI.

AF-FC-2b

Učitelji izvajajo usmeritve, ki učencem pomagajo razvijati praktične veščine UI, pri čemer naloge prilagajajo predznanju učencev in razpoložljivim orodjem UI.

AF-FC-2c

Učitelji s tehničnega vidika razložijo družbene posledice UI in načine, kako lahko učenci k temu pristopijo.


Raven 3 – Preobrazbeno vodenje

RAVEN 3

Strokovno delovanje

Digitalni viri

Poučevanje in učenje

Ocenjevanje

Opolnomočenje učencev

Spodbujanje digitalne kompetence učencev na področju UI

Na človeka osredotočena miselnost
HM-PE-3a

Učitelji lahko načrtujejo nove, na človeka osredotočene prakse za UI-podprto strokovno komuniciranje in mreženje znotraj svojega tima ali institucije ter jih modelirajo in pri njihovi uporabi mentorirajo sodelavce.

HM-PE-3b

Učitelji lahko ustvarjajo inovativne oblike UI-podprtega strokovnega učenja, ki krepijo samostojnost in skupno strokovno rast v širši izobraževalni skupnosti.

HM-PE-3c

Učitelji lahko načrtujejo institucionalne procese sprememb, ki na človeka osredotočeno uporabo UI vgradijo v strokovno delovanje in vplivajo na kulturo svoje organizacije.
HM-DR-3a

Učitelji lahko načrtujejo delovne procese za UI-podprto ustvarjanje in kuriranje digitalnih virov, ki kot standardno prakso vključujejo človeški nadzor, glas učencev in pedagoško odgovornost, ter jih delijo s sodelavci.

HM-DR-3b

Učitelji lahko ustvarjajo merila kakovosti, protokole pregleda ali smernice za UI-izboljšane vire ter jih razširjajo znotraj svojega tima, šole ali širše strokovne skupnosti.

HM-DR-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne prakse, ki preoblikujejo način, kako se UI-izboljšani digitalni viri ustvarjajo, delijo in izboljšujejo v izobraževalni skupnosti.
HM-TL-3a

Učitelji lahko ustvarjajo inovativne UI-podprte pristope k poučevanju, ki izrecno postavljajo v ospredje avtonomijo učencev, medčloveške odnose in presojo učitelja, jih preizkušajo v praksi ter rezultate delijo s sodelavci.

HM-TL-3b

Učitelji lahko ustvarjajo pedagoška načela ter pripravijo ustrezne oblike učnih ur ali razredne protokole za na človeka osredotočeno uporabo UI pri poučevanju in učenju ter jih razširjajo znotraj svojega tima ali strokovne skupnosti.

HM-TL-3c

Učitelji lahko načrtujejo razvoj skupnih praks, ki preoblikuje način uporabe UI pri poučevanju in učenju v njihovi šoli ali širšem izobraževalnem okolju.
HM-A-3a

Učitelji lahko načrtujejo UI-podprte prakse ocenjevanja, ki izrecno varujejo človeško odgovornost, pravičnost in pedagoški namen, ter te zasnove delijo s sodelavci.

HM-A-3b

Učitelji lahko ustvarjajo načela, protokole pregleda ali smernice za odgovorno uporabo UI pri ocenjevanju znotraj svojega tima, šole ali širše strokovne skupnosti.

HM-A-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupni razvoj UI-podprtih praks ocenjevanja, ki preoblikuje način izvajanja ocenjevanja v njihovem izobraževalnem okolju.
HM-EL-3a

Učitelji lahko ustvarjajo vključujoča UI-podprta učna okolja, ki izrecno postavljajo v ospredje dostojanstvo, enakost in avtonomijo učencev iz raznolikih skupin, ter te zasnove delijo s sodelavci.

HM-EL-3b

Učitelji lahko ustvarjajo načela vključujoče prakse, sezname za preverjanje dostopnosti ali protokole diferenciacije za uporabo UI znotraj svojega tima, šole ali širše strokovne skupnosti.

HM-EL-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način uporabe UI za spodbujanje enakosti in pravice do izobraževanja v njihovem okolju.
HM-FC-3a

Učitelji lahko ustvarjajo razredne pristope, ki izrecno modelirajo in gojijo na človeka osredotočena stališča do UI med predmeti ali starostnimi skupinami, jih preizkušajo v praksi ter jih delijo s sodelavci.

HM-FC-3b

Učitelji lahko ustvarjajo načela, razredne rituale ali pedagoške oblike za gojenje kritičnega državljanstva na področju UI pri učencih ter jih razširjajo znotraj svojega tima ali strokovne skupnosti.

HM-FC-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način, kako se pri učencih goji na človeka osredotočen odnos do UI v njihovem izobraževalnem okolju.

Etika UI
EI-PE-3a

Učitelji lahko ustvarjajo etične smernice, pripomočke za odločanje ali kodekse ravnanja za uporabo UI pri strokovnem delovanju ter jih delijo znotraj svojega tima ali institucije.

EI-PE-3b

Učitelji lahko načrtujejo institucionalne mehanizme pregleda ali odgovornosti, ki krepijo etično in regulativno skladnost pri strokovni uporabi UI.

EI-PE-3c

Učitelji lahko načrtujejo razvoj skupnih etičnih norm in odgovornih praks uporabe UI znotraj svoje izobraževalne organizacije ter tako oblikujejo kulturo, v kateri je uporaba UI premišljena, pregledna in odgovorna.
EI-DR-3a

Učitelji lahko pripravijo protokole pregleda, sezname tveganj ali načrte za blažitev tveganj pri UI-ustvarjenih učnih virih ter jih delijo s sodelavci.

EI-DR-3b

Učitelji lahko načrtujejo timske ali oddelčne prakse, ki prepoznavanje in blažitev tveganj spremenijo v redni del razvoja in kuriranja virov.

EI-DR-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način obravnavanja etičnih tveganj pri UI-ustvarjenih virih v njihovem izobraževalnem okolju.
EI-TL-3a

Učitelji lahko ustvarjajo strukturirane etične pripomočke za odločanje pri uporabi UI v poučevanju in učenju ter jih delijo s sodelavci.

EI-TL-3b

Učitelji lahko načrtujejo razredne ali oddelčne prakse, ki etično presojanje o UI spremenijo v redni del načrtovanja pouka, ter jih razširjajo znotraj svoje strokovne skupnosti.

EI-TL-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupno delo, ki preoblikuje način vključevanja etičnega presojanja v UI-podprto poučevanje v njihovem izobraževalnem okolju.
EI-A-3a

Učitelji lahko pripravijo protokole za preverjanje pravičnosti, preglednosti in skladnosti pri UI-podprtem ocenjevanju v svojem okolju ter jih delijo s sodelavci.

EI-A-3b

Učitelji lahko načrtujejo strukturirane rutine refleksije, ki povratne informacije pri ocenjevanju spremenijo v sistematično izboljševanje prakse.

EI-A-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način zagotavljanja pravičnosti, preglednosti in pravne skladnosti pri UI-podprtem ocenjevanju v njihovem izobraževalnem okolju.
EI-EL-3a

Učitelji lahko pripravijo protokole etičnega pregleda, sezname za preverjanje podatkov ali okvire zaščitnih ukrepov za UI-podprto personalizacijo v svojem okolju ter jih delijo s sodelavci.

EI-EL-3b

Učitelji lahko načrtujejo timske ali šolske prakse, ki prepoznavanje tveganj, minimizacijo podatkov in človeški pregled spremenijo v redne elemente personalizirane uporabe UI.

EI-EL-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način obravnavanja etičnih tveganj UI-personalizacije v njihovem izobraževalnem okolju.
EI-FC-3a

Učitelji lahko načrtujejo daljša učna zaporedja, oblike projektov ali medpredmetne enote, ki sistematično razvijajo etično presojanje učencev na področju UI in njihovo okoljsko odgovornost.

EI-FC-3b

Učitelji lahko ustvarjajo starosti primerne okvire, besedišča ali rutine za gojenje etične UI-avtonomije pri učencih.

EI-FC-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način razvijanja etične UI-avtonomije učencev v njihovem izobraževalnem okolju.

Temelji UI in njihova uporaba
AF-PE-3a

Učitelji lahko načrtujejo postopke evalvacije, okvire za izbiro orodij ali uvajalna gradiva, ki sodelavcem pomagajo uporabiti temeljno znanje o UI pri strokovnih odločitvah, ter jih delijo znotraj institucije.

AF-PE-3b

Učitelji lahko ustvarjajo oblike strokovnega učenja, povezane z UI, ki krepijo UI-pismenost znotraj svojega tima ali šole.

AF-PE-3c

Učitelji lahko ustvarjajo institucionalno krepitev zmogljivosti na področju UI, ki preoblikuje način, kako temeljno znanje o UI oblikuje prakso v njihovem izobraževalnem okolju.
AF-DR-3a

Učitelji lahko načrtujejo tehnične delovne procese ali smernice za UI-podprto ustvarjanje virov ter jih delijo s sodelavci.

AF-DR-3b

Učitelji lahko ustvarjajo nove načine uporabe orodij UI za vire, ki izkoriščajo njihove dejanske zmožnosti in ne zgolj novost, jih preizkušajo v praksi ter rezultate razširjajo znotraj svoje strokovne skupnosti.

AF-DR-3c

Učitelji lahko načrtujejo krepitev zmogljivosti na področju orodij UI za oblikovanje virov, ki preoblikuje način uporabe UI za izobraževalne vire v njihovem okolju.
AF-TL-3a

Učitelji lahko ustvarjajo tehnično utemeljene učne oblike ali pripravijo predloge učnih ur za UI-integrirano poučevanje ter jih delijo s sodelavci.

AF-TL-3b

Učitelji lahko ustvarjajo nove UI-podprte pristope k poučevanju, ki izkoriščajo dejanske zmožnosti trenutnih sistemov UI, jih preizkušajo v praksi ter rezultate razširjajo znotraj svoje strokovne skupnosti.

AF-TL-3c

Učitelji lahko načrtujejo krepitev zmogljivosti na področju UI pri poučevanju in učenju, ki preoblikuje način, kako temeljno znanje o UI oblikuje načrtovanje pouka v njihovem izobraževalnem okolju.
AF-A-3a

Učitelji lahko načrtujejo tehnične protokole evalvacije, rutine za validacijo orodij ali predloge delovnih procesov za UI-izboljšano ocenjevanje v svojem okolju ter jih delijo s sodelavci.

AF-A-3b

Učitelji lahko načrtujejo sistematične prakse za spremljanje in izboljševanje tehnične učinkovitosti orodij UI za ocenjevanje ter jih razširjajo znotraj svojega tima ali šole.

AF-A-3c

Učitelji lahko načrtujejo krepitev zmogljivosti na področju UI pri ocenjevanju, ki preoblikuje način, kako temeljno znanje o UI oblikuje prakso ocenjevanja v njihovem izobraževalnem okolju.
AF-EL-3a

Učitelji lahko ustvarjajo tehnične smernice, okvire za izbiro orodij ali predloge nastavitev za vključujočo uporabo UI v svojem okolju ter jih delijo s sodelavci.

AF-EL-3b

Učitelji lahko ustvarjajo nove načine uporabe orodij UI za personalizacijo in dostopnost, utemeljene na realističnem razumevanju zmožnosti in omejitev trenutnih sistemov, jih preizkušajo v praksi ter rezultate razširjajo znotraj svoje strokovne skupnosti.

AF-EL-3c

Učitelji lahko načrtujejo krepitev zmogljivosti na področju UI za vključevanje, ki preoblikuje način, kako temeljno znanje o UI oblikuje vključujočo prakso v njihovem izobraževalnem okolju.
AF-FC-3a

Učitelji lahko načrtujejo daljša učna zaporedja, oblike projektov ali medpredmetne enote, ki sistematično gradijo tehnično UI-pismenost učencev, ter jih delijo s sodelavci.

AF-FC-3b

Učitelji lahko pripravijo starosti primerna pedagoška gradiva, analogije ali oblike dejavnosti za poučevanje temeljev UI in praktičnih spretnosti UI ter jih razširjajo znotraj svojega tima ali strokovne skupnosti.

AF-FC-3c

Učitelji lahko načrtujejo skupne pobude, ki preoblikujejo način razvijanja tehnične UI-kompetence učencev v njihovem izobraževalnem okolju.


4. Certificiranje in mikrokvalifikacije (ICEP)

4. Certificiranje in mikrokvalifikacije (ICEP)

4.1 Certifikacijska pot

Kaj je certificiranje?

Certifikacijska pot DUAL.AI.TEACHer učiteljem ponuja strukturiran način za izkazovanje njihovih kompetenc na dveh dopolnjujočih se področjih: poučevanje, podprto z UI (AI-Enhanced Teaching) in pismenost na področju UI (AI Literacy). Učitelji lahko izberejo eno certifikacijsko smer ali obe, odvisno od predznanja, strokovne vloge in razvojnih potreb.

Certifikacijska pot združuje samoevalvacijo, učne in pripravljalne dejavnosti, formalno preverjanje znanja ter digitalno certificiranje.

Izberite svojo smer

Certificiranje DUAL.AI.TEACHer sestavljata dve dopolnjujoči se smeri:

Udeleženci lahko izberejo eno smer certificiranja ali obe, odvisno od predznanja, strokovne vloge in razvojnih potreb.

Predhodna samoevalvacija bo kandidatom pomagala prepoznati najprimernejšo pot.

Kako poteka certificiranje?

Postopek certificiranja poteka po skupnem zaporedju za obe smeri:

  1. Učitelj se seznani s certificiranjem DUAL.AI.TEACHer.
  2. Kandidat se registrira na platformi ICEP.
  3. Kandidat opravi predhodno samoevalvacijo in izbere smer A ali smer B.
  4. Kandidat se uči in pripravlja z uporabo zagotovljenih vsebin, vključno z zbiranjem značk v okviru MOOC-a.
  5. Kandidat rezervira termin izpita.
  6. Kandidat opravlja izpit.
  7. Po uspešno opravljenem izpitu se izda certifikat.
  8. Certifikat je mogoče deliti prek platforme Europass, kjer lahko tretje institucije preverijo njegovo veljavnost.
  9. Certifikat preneha veljati po petih letih.

Registration, self-assessment and track selection.png Slika 1: Postopek registracije, samoevalvacije in izbire certifikacijske poti

Učenje in priprava

Po izbiri certifikacijske smeri kandidati vstopijo v fazo učenja in priprave. Uporabljajo zagotovljene učne vsebine in lahko v okviru priprave na certifikacijsko preverjanje znanja zbirajo značke prek MOOC-a.

Postopek priprave vključuje dostop do učnih gradiv, podpornih dejavnosti, samoevalvacije, praktičnih nalog in spremljanja napredka. Kandidat lahko nadaljuje z učenjem, po potrebi ponovi dejavnosti ali, ko je dovolj pripravljen, nadaljuje proti certifikacijskemu preverjanju znanja.

Learning activities.png Slika 2: Postopek učenja in priprave

Preverjanje znanja in certificiranje

Certifikacijsko preverjanje znanja poteka prek spletnega izpita za vsako certifikacijsko smer.

Načrtovana oblika preverjanja znanja vključuje:

Kandidati opravijo preverjanje znanja za izbrano smer po fazi priprave in samoevalvaciji pripravljenosti. Uspešno opravljen izpit vodi do izdaje ustreznega certifikata.

Preverjanje znanja lahko vključuje naslednje vrste vprašanj:

Te oblike vprašanj z izbirnimi odgovori omogočajo objektivno, dosledno in razširljivo preverjanje znanja ter hkrati omogočajo učinkovito avtomatizirano ocenjevanje.

Issuing certificate.png Slika 3: Postopek izpita in certificiranja med kandidatom in ICEP

Katera smer je prava zame?

Obe certifikacijski smeri obravnavata različne strokovne potrebe in interese.

Smer A – poučevanje, podprto z UI (WITH AI) je namenjena učiteljem, ki želijo UI uporabljati pri poučevanju in učenju na pedagoško smiseln, varen in strokovno odgovoren način. V dokumentu Zasnova certifikacijske poti je to ponazorjeno na primeru Maje Novak, profesorice na srednji šoli, ki že eksperimentira z generativno UI za pripravo učnih ur, diferencirana gradiva, razredne dejavnosti in formativne povratne informacije. Njen glavni cilj je preiti od eksperimentalne uporabe UI k bolj informirani in reflektirani strokovni praksi.

Certifikacijska pot DUAL.AI.TEACHer – smer A Slika 4: Pot kandidata – smer A: poučevanje, podprto z UI

Smer B – pismenost na področju UI (ABOUT AI) je namenjena učiteljem, ki želijo okrepiti lastno razumevanje in razumevanje svojih učencev o konceptih UI, omejitvah, tveganjih in odgovorni uporabi UI. To je ponazorjeno na primeru Luke Horvata, profesorja na gimnaziji, ki želi učencem pomagati postati kritični, informirani in odgovorni uporabniki UI, s posebno pozornostjo na vprašanja, kot so dezinformacije, pristranskost, zasebnost, preglednost, uporaba podatkov, človeška avtonomija in družbeni vpliv UI.

Certifikacijska pot DUAL.AI.TEACHer – smer B Slika 5: Pot kandidata – smer B: pismenost na področju UI

Kandidati lahko izberejo eno smer ali obe, odvisno od predznanja, strokovne vloge in razvojnih potreb. Predhodna samoevalvacija podpira izbiro najprimernejše poti.

Podeljevanje certifikatov in priznavanje

Po uspešno opravljenem preverjanju znanja kandidati prejmejo digitalni certifikat za dokončano certifikacijsko smer.

Certifikacijski model vključuje:

Namen certificiranja je podpreti priznavanje kompetenc učiteljev na področju UI ter njihov nadaljnji strokovni razvoj. Namenjeno je tudi podpori priznavanja in prenosljivosti teh kompetenc v evropskem prostoru.

Več informacij

Podrobnejše informacije o strukturi certificiranja, poti kandidata, merilih preverjanja znanja, postopku izpita, vlogah in odgovornostih, pilotni validaciji ter trajnosti so na voljo v celotnem dokumentu Zasnova certifikacijske poti DUAL.AI.TEACHer.

4. Certificiranje in mikrokvalifikacije (ICEP)

4.2 Mikrokvalifikacije (ICEP)

5. Časovni načrt uvajanja UI

5. Časovni načrt uvajanja UI

5.1 Kako uporabljati časovni načrt

To poglavje predstavlja časovni načrt uvajanja DUAL.AI.TEACHer: devet faz, ki ustanovo vodijo od prvega strateškega pogovora o UI do trajne strukture zanjo. Napisano je za tiste, ki oblikujejo delovanje ustanove, in ne za posamezno prakso v razredu.

Namenoma ni enotno besedilo, ki bi ga brali od začetka do konca. Preberite tisti del, ki ustreza vaši vlogi.

Faza Začnite z Nato
Kdor koli 5.2 Vzame dve minuti in vam da celoten model

Vodstvo šole ali oseba, odgovorna za strokovni razvoj v šoli

 5.2

5.3, napisano za šole

Delo v ustanovi za izobraževanje učiteljev (vodenje študijskih programov, izobraževalci učiteljev, zagotavljanje kakovosti)

 5.2 5.4, celotna različica, brana po vrsti

Učiteljice in učitelji, ki iščejo prakso za pouk

 5.2 Tu lahko končate. Poglavji 5.2 in 5.3 sta napisani za vas

Branje celotne različice

Razdelek 5.4 v celoti opisuje vsako od devetih faz: kaj faza obsega, zakaj je zasnovana tako, kot je, in kako lahko ugotovite, da ste jo zaključili. To je referenčna različica časovnega načrta in napisana je tako, da se uporabi dvakrat. Preberite jo enkrat po vrsti, da vidite, zakaj so faze razvrščene tako, kot so, in katere med njimi so odvisne druga od druge. Nato se k posameznim fazam vračajte, ko se z njimi ukvarjate, kar je način, kako jo bo v praksi uporabljala večina ustanov.

Bralci, ki prihajajo iz razdelka 5.3, za delovanje ne potrebujejo razdelka 5.4, vendar je vsaka faza, ki je tam opisana na kratko, v razdelku 5.4 predstavljena obširno. Razdelka se srečata v fazi 6, Vključitev UI v nadaljnje strokovno izobraževanje: tu ustanove za izobraževanje učiteljev organizirajo nadaljnje strokovno izobraževanje, ki ga prevzamejo šole.

5. Časovni načrt uvajanja UI

5.2 Časovni načrt (povzeta kratka različica)

Časovni načrt uvajanja UI DUAL.AI.TEACHer (infografika)

5. Časovni načrt uvajanja UI

5.3 Časovni načrt za šole

Komu je ta razdelek namenjen

Vodstvom šol, pomočnikom in pomočnicam ravnateljev ter osebam, odgovornim za strokovni razvoj v šoli. Prejšnjih razdelkov vam ni treba prebrati v celoti. Če ste prebrali devet faz v poglavju 5.2, vam ta razdelek pove, kako se nanašajo na šolo; če jih niste, lahko začnete tukaj.

Kje se šole vključijo v časovni načrt. Ta časovni načrt je bil razvit za ustanove za izobraževanje učiteljev, vendar njegova logika spremembe ni vezana zgolj nanje, ena faza pa se neposredno nanaša na šole. Faza 6, Vključitev UI v nadaljnje strokovno izobraževanje, je veja, namenjena učiteljem v praksi: tu ustanove za izobraževanje učiteljev organizirajo nadaljnje strokovno izobraževanje, ki se ga udeležujejo vaši zaposleni. To je vaša vstopna točka. Kar vaša ustanova ponuja kot fazo 6, v vašo šolo pride kot strokovno izobraževanje, ali bo kaj spremenilo v vaših razredih, pa je odvisno od pogojev v tej šoli. 

Zakaj tam ne morete začeti in tudi končati. Pošiljanje zaposlenih na enkratno usposabljanje je najpogostejši pristop in hkrati malo verjetno spremeni prakso samo po sebi. Deluje trajno vključevanje z jasno vsebinsko osredotočenostjo, priložnost za vadbo in nadaljnja podpora v obliki mentorstva ali sodelovanja (Lipowsky & Rzejak, 2021). To ima za vodstvo šole neposredno posledico. Redek vir ni usposabljanje; redek vir je zaščiteni čas po njem, v katerem učitelji nekaj preizkusijo, se o tem pogovorijo s kolegi in prilagodijo. 

grafik.png

Slika 1. Časovni načrt uvajanja DUAL.AI.TEACHer: devet faz za institucionalno uvajanje UI v izobraževanje učiteljev.

Tri faze, ki jim je na ravni šole treba dati prednost

Faza 6 je vaša povezovalna točka, toda faze od 1 do 3 ustvarijo pogoje, ki omogočijo njeno delovanje. 

Faza 1, strateška uskladitev. Ugotovite, kje vaša šola dejansko stoji. Nekateri vaši zaposleni UI že uporabljajo, drugi se ji izogibajo, šole pa morda nimajo jasne slike o trenutni praksi. Kratek in iskren popis stanja je vreden več kot strateški dokument. Poimenujte, kaj želite doseči, in bodite pripravljeni na odgovor, da UI trenutno ni najbolj pereč problem vaše šole; to je legitimen rezultat te faze.

Faza 2, spodbudno upravljanje. To je na ravni šole še posebej pomembno in hkrati zlahka spregledano. Zaposleni in učenci morajo vedeti, kaj je dovoljeno, kako je treba uporabo UI razkriti, katera orodja so bila preverjena z vidika varstva podatkov in kaj se šteje za akademsko nepoštenost. Kjer to ni jasno, se zgodita dve stvari hkrati: previdni učitelji se UI povsem izogibajo, samozavestni pa jo uporabljajo brez dogovorjenih omejitev. Jasne in spodbudne smernice pomagajo nasloviti oboje. Ni treba, da so dolge.

Faza 3, usposobljenost zaposlenih. V izvirnem časovnem načrtu se ta faza nanaša na izobraževalce učiteljev; v vaši šoli se nanaša na vaše učitelje. Veljajo enaki pogoji kakovosti. Razmislite o tem, da začnete z majhno skupino pripravljenih kolegov pri enem ali dveh predmetih namesto z uvedbo za celoten kolektiv in da njihove rezultate naredite vidne preostalim zaposlenim. Novosti se širijo takrat, ko kolegi vidijo, da delujejo v njihovem lastnem okolju (Neal in sod., 2018).

Kaj je v šoli drugače

Tri omejitve ločujejo vaš položaj od položaja ustanove za izobraževanje učiteljev in časovni načrt je treba brati z mislijo nanje.

Imate manj avtonomije pri učnem načrtu. Faze 4 in 5 predpostavljajo ustanovo, ki lahko sama prenavlja vsebino svojih predmetov. Velik del vašega učnega načrta je morda določen v nacionalnih ali zakonskih okvirih, vaš manevrski prostor pa je v tem, kako se predmeti poučujejo in kako se znanje ocenjuje, ne pa v tem, kaj je predpisano. Ti dve fazi berite kot fazi o oblikovanju nalog in praksi ocenjevanja.

Vaši zaposleni imajo manj razpoložljivega časa. Ustanova za izobraževanje učiteljev lahko razvojno delo dodeli akademskim zaposlenim kot del njihove vloge. V šoli vsaka ura razvojnega dela neposredno tekmuje s poučevanjem. Zato je faza 2 nesorazmerno dragocena: smernice terjajo malo časa in odpravijo veliko trenja.

Posledice so vam bližje. Šole še posebej neposredno doživljajo praktične posledice vprašanj o pravičnosti, podatkih o učencih in dostopu. Prav zato faza 8 izrecno sprašuje o pravičnosti.


Lipowsky, F., & Rzejak, D. (2021). Fortbildungen für Lehrpersonen wirksam gestalten: Ein praxisorientierter und forschungsgestützter Leitfaden. Bertelsmann Stiftung.
Neal, J. W., Neal, Z. P., Lawlor, J. A., Mills, K. J., & McAlindon, K. (2018). What makes research useful for public school educators? Administration and Policy in Mental Health and Mental Health Services Research, 45(3), 432–446.

5. Časovni načrt uvajanja UI

5.4 Celoten časovni načrt za ustanove za izobraževanje učiteljev

Komu je ta razdelek namenjen

Dekanom in dekanjam, vodjem študijskih programov, izobraževalcem in izobraževalkam učiteljev ter osebam, odgovornim za zagotavljanje kakovosti v ustanovah, ki izobražujejo učitelje. Ta časovni načrt je bil napisan predvsem za vas, ta razdelek pa predvideva, da ste že prebrali devet faz v poglavju 5.1. Drugače kot bralci iz šol morajo ustanove za izobraževanje učiteljev časovni načrt obravnavati kot celoto, saj se faze nanašajo na različne dele institucionalne spremembe, ki so med seboj odvisni.

grafik.png

Slika 1. Časovni načrt uvajanja DUAL.AI.TEACHer: devet faz za institucionalno uvajanje UI v izobraževanje učiteljev.

1. Strateška uskladitev

Od odzivanja k strategiji Večina ustanov ne začenja iz nič. Začenjajo z mozaikom posameznih pobud, neformalne uporabe orodij in nerešenih pomislekov. Prva faza to izhodiščno stanje naredi vidno in ga pretvori v skupno strateško usmeritev. Vodstvo proces odpre, namesto da bi ga preneslo na druge, saj kasnejše faze zahtevajo odločitve o kadrih, virih in študijskem programu, ki potrebujejo institucionalno podporo. Ustanova oceni svojo pripravljenost, potrebe in prioritete ter vzpostavi medoddelčno usmerjevalno skupino, v kateri so izobraževalci učiteljev, služba za IT, študenti in zagotavljanje kakovosti. Vključevanje študentov ni simbolno: študijski program doživljajo neposredno, v izobraževanju učiteljev pa so tudi člani prihodnjega poklica.

Faza je zaključena, ko lahko ustanova pisno opredeli, kje stoji, kaj želi doseči in kdo je odgovoren za nadaljevanje dela.

2. Spodbudno upravljanje

Smernice pridejo zgodaj, ker lahko negotovost postane velika ovira za uvajanje. Zaposleni, ki ne vedo, kaj je dovoljeno, se lahko UI bodisi povsem izogibajo bodisi jo uporabljajo brez skupnih pričakovanj. Ustanova oblikuje smernice za celotno ustanovo, ki zajemajo uporabo UI, varstvo podatkov, akademsko integriteto, pričakovanja glede razkritja ter postopek za pregled in odobritev orodij. Odločilna oblikovalska izbira je način uokvirjanja: smernice naj pojasnjujejo, kaj je mogoče in pod katerimi pogoji, namesto da bi bile v glavnem sestavljene iz prepovedi. Osnutek smernic se pred sprejetjem posreduje v komentiranje, kar izboljša tako njihovo praktično uporabnost kot njihovo legitimnost.

Faza je zaključena, ko zaposleni brez težav najdejo jasen odgovor na vprašanje »Ali mi je to dovoljeno?« in vedo, kam se obrniti, kadar primer ni zajet v smernicah.

3. Usposobljenost izobraževalcev učiteljev

Izobraževalci učiteljev ne morejo biti zgled za prakse, ki jih sami niso imeli priložnosti raziskati. Ta faza krepi njihovo usposobljenost s strokovnim učenjem, ki je trajno in ne enkratno, povezano z vsebino in predmetno didaktiko namesto osredotočeno predvsem na orodja ter vpeto v prakso prek sodelovanja, mentorstva in strukturirane refleksije. To so značilnosti, ki so dosledno povezane z učinkovitim strokovnim razvojem učiteljev (Lipowsky & Rzejak, 2021). Kompetence se umestijo v kompetenčni okvir DUAL.AI.TEACHer in UNESCO-jev kompetenčni okvir UI za učitelje, tako da ima razvoj hkrati usmeritev in referenčno točko. Uvajanje UI naj se opira na obstoječe strokovno znanje izobraževalcev učiteljev, namesto da bi UI obravnavalo kot ločeno tehnično kompetenco. Ena delavnica te faze ne zaključi. Faza je zaključena, ko imajo izobraževalci učiteljev trajne priložnosti, da prakso, povezano z UI, razvijajo, uporabljajo in o njej razmišljajo v lastnih kontekstih poučevanja.

4. Sooblikovanje študijskega programa

Tu se UI premakne iz obštudijske dejavnosti v formalni program. Dokumentacija predmetov in modulov se pregleda, učni izidi pa se uskladijo s kompetenčnim okvirom, tako da to, kar se poučuje, vadi in ocenjuje, kaže v isto smer. Osrednje oblikovalsko načelo tega časovnega načrta je, da naj bosta pismenost na področju UI in pedagogika, podprta z UI, vpeti v predmetno didaktiko, ne pa omejeni na samostojen modul. Namenski predmet o UI je lahko koristen kot prehodni korak, vendar obstaja tveganje, da sporoča, da je UI ločena tema in ne del vsakodnevnega predmetnega poučevanja. Sooblikovanje z izobraževalci učiteljev je pomembno, ker morajo tisti, ki bodo prenovljeni program izvajali, sodelovati pri njegovem oblikovanju.

Faza je zaključena, ko so učni izidi, povezani z UI, vidni v redni dokumentaciji več predmetov ali modulov in povezani s širšim programom, ne pa osamljeni v enem samem predmetu.

5. Pedagogika in ocenjevanje

Sprememba študijskega programa na papirju ne zadošča, če poučevanje in ocenjevanje ostaneta nespremenjena. Ta faza prenovi učne naloge in oblike ocenjevanja, tako da so avtentične, večmodalne in upoštevajo UI ter da se ocenjevanje osredotoča na to, kaj prihodnji učitelji zmorejo razumeti, utemeljiti, ustvariti in uporabiti, in ne na izdelke, ki jih generativni sistem lahko ustvari na zahtevo. Enako pomemben je učinek zgleda: bodoči učitelji naj premišljeno poučevanje z vključeno UI izkusijo kot učeči se, preden se od njih pričakuje, da ga bodo uporabljali kot strokovnjaki. Izobraževanje učiteljev ima tu posebno priložnost, saj študenti doživljajo prakse poučevanja in hkrati razvijajo svojo lastno strokovno prakso.

Faza je zaključena, ko se učni izidi, povezani z UI, odražajo v dejanski praksi poučevanja in ocenjevanja, ne pa le dodani v opise modulov ali zahteve glede razkritja.

6. Vključitev UI v nadaljnje strokovno izobraževanje

Ustanove za izobraževanje učiteljev ne pripravljajo le prihodnjih učiteljev; podpirajo tudi tiste, ki že delajo v šolah. Ta faza razvije nadaljnje strokovno izobraževanje v strukturirano ponudbo in ne v niz osamljenih dogodkov. Veljajo enaki pogoji kakovosti kot v fazi 3: trajno vključevanje, jasna vsebinska osredotočenost, priložnosti za vadbo in nadaljnja podpora prek sodelovanja, povratnih informacij ali mentorstva. V modelu DUAL.AI.TEACHer je to delo mogoče povezati s certifikacijsko potjo, razvito v okviru T2.6, kar omogoča, da se strokovno učenje nadgrajuje skozi čas. Faza 6 ustvari tudi dvosmerno povezavo s šolami: ustanove prispevajo strokovno učenje, učitelji iz prakse pa v izobraževanje učiteljev vračajo aktualne izkušnje iz razreda.

Faza je zaključena, ko nadaljnje strokovno učenje tvori povezano in trajno ponudbo z jasnim napredovanjem, ne pa koledarja nepovezanih posameznih dogodkov.

7. Pilotno izvajanje v avtentičnih okoliščinah

Prenovljeni moduli, ponudba nadaljnjega strokovnega izobraževanja in oblike ocenjevanja se preizkusijo z resničnimi skupinami v realnih razmerah, povratne informacije izobraževalcev učiteljev, študentov in drugih udeležencev pa se zbirajo sistematično. Pilotno izvajanje zmanjša tveganje, da bi pristop razširili, preden je bil preizkušen v praksi. Poleg tega naredi izvajanje vidno: kolegi lahko vidijo, kako pristop deluje v okolju, podobnem njihovemu, o rezultatih razpravljajo in ga pred širšo uvedbo prilagodijo. Namen pilotnega izvajanja torej ni pokazati, da je bila zasnova pravilna, temveč odkriti, kaj je treba spremeniti.

Faza je zaključena, ko so dokumentirane povratne informacije iz avtentičnega izvajanja privedle do prepoznavnih popravkov.

8. Evalvacija, učenje in prilagajanje

Evalvacija sprašuje, ali so spremembe dosegle to, kar naj bi dosegle. Odvisno od ukrepa lahko to vključuje razvoj kompetenc, udeležbo, izvedljivost, pravičnost, izkušnje zaposlenih in študentov ter širše učinke na program. Pravičnost se obravnava izrecno, saj lahko uvajanje UI nekatere neenakosti zmanjša, druge pa ustvari ali okrepi, na primer med predmeti, skupinami zaposlenih ali študenti z različno ravnjo dostopa in podpore. Dokazi se nato uporabijo za prenovo študijskega programa, strokovnega razvoja, ocenjevanja in izvajanja.

Ta faza vzpostavi tudi redni cikel pregledovanja smernic, oblikovanih v fazi 2, ki se bodo morale razvijati, ko se bodo spreminjale tehnologije, prakse in regulativne razmere.

9. Institucionalizacija in širjenje

Zadnja faza uspešno delo premakne iz projektnega statusa v redne strukture ustanove. To pomeni jasno lastništvo, opredeljene odgovornosti, ustrezne vire in vključitev v obstoječe procese, kot sta razvoj študijskih programov in zagotavljanje kakovosti. Širjenje naj sledi lastnemu kontekstu, zmogljivostim in profilu ustanove in ne enotnemu splošnemu modelu. Institucionalizacija pomeni tudi vzpostavitev mehanizmov za prenovo: tehnologije UI, izobraževalne prakse in potrebe ustanov se bodo še naprej spreminjale, zato tudi model sam ne more ostati nespremenjen.

Faza je zaključena, ko se delo nadaljuje tudi potem, ko so tisti, ki so ga začeli, odšli naprej.

Vaš posebni položaj

Ustanove za izobraževanje učiteljev nosijo dva mandata hkrati. Preobražate svoje lastno poučevanje in hkrati pripravljate prihodnje učitelje na razrede, ki jih ne nadzirate, v razmerah, ki jih ne morete v celoti predvideti, z uporabo tehnologije, ki se bo morda spremenila, preden bodo vaši diplomanti tja prispeli. Mandata sta tesno povezana. Osredotočanje zgolj na notranjo preobrazbo tvega, da nastanejo študijske vsebine o UI brez zadostne povezave s prihodnjo prakso v razredu. Osredotočanje zgolj na prihodnjo prakso v razredu tvega posodobitev programa brez spremembe ustanove, ki ga izvaja. Časovni načrt zato obe razsežnosti obravnava skupaj.

Faza 3 omogoča vse nadaljnje. Velik del kasnejšega dela je odvisen od usposobljenosti izobraževalcev učiteljev. Njihova strokovnost je v njihovih disciplinah in predmetnih didaktikah, zato uvajanje UI ni preprosto dodajanje še enega orodja. Strokovni razvoj mora uporabo UI povezati s predmetno specifičnim poučevanjem, učenjem in ocenjevanjem, namesto da bi jo obravnaval kot splošno tehnično kompetenco. Zato faza 3 zasluži posebno pozornost, kadar so viri omejeni.

Kje faza 4 postane zahtevna. Načelo, da naj bo pismenost na področju UI vpeta v predmetno didaktiko in ne obravnavana le v samostojnem modulu, je enostavno izreči, precej težje pa izvesti. Samostojen modul je mogoče dodeliti eni osebi, porazdeljeno uvajanje pa zahteva, da mnogi kolegi premislijo o delih svojega poučevanja. Kjer je samostojen modul koristen kot prehodni korak, naj bo v idealnem primeru povezan z dolgoročnejšim načrtom uvajanja po celotnem programu.

Vaš poseben vzvod v fazi 5. Faza 5 izpostavi posebno značilnost izobraževanja učiteljev: vaši študenti so zdaj učeči se, pozneje pa učitelji. Način, kako jih poučujete, zato postane del tega, kar se naučijo o poučevanju. Če bodoči učitelji premišljeno poučevanje z vključeno UI izkusijo kot učeči se, spoznajo konkretne modele, o katerih lahko pozneje razmišljajo in jih prilagodijo v svoji praksi. Poučevanje o UI brez zgleda njene pedagoške uporabe ponuja povsem drugačno izkušnjo. Zato faza 5 presega zgolj prenovo ocenjevanja.

Faza 6 je vaš stik s šolami. Vaša ponudba nadaljnjega strokovnega izobraževanja je vstopna točka. Doseg vaše ustanove razširja preko prihodnjih učiteljev na tiste, ki že delajo v razredih. Hkrati lahko sodelovanje z učitelji iz prakse v izobraževanje učiteljev vrne aktualne izkušnje iz razreda. Nadaljnje strokovno izobraževanje lahko zato deluje ne le kot storitev za šole, temveč tudi kot kanal za vzajemno učenje med šolami in ustanovami za izobraževanje učiteljev.

Kaj lahko storite vi, česar šole ne morejo

Ustanove za izobraževanje učiteljev imajo pogosto več možnosti za prenovo programov in ocenjevanja, dostop do raziskovalnih zmogljivosti in mandat za delo z več šolami. To daje fazama 7 in 8 posebno vrednost: kar se naučite s pilotnimi izvedbami in evalvacijo, lahko usmerja ne le vašo ustanovo, temveč tudi partnerske šole in širši sistem. Vidnost teh izkušenj lahko podpre tudi prevzemanje novih praks drugod. 

Kje začeti, če je vse nujno. Začnite s fazo 2 in fazo 3. Upravljanje zmanjša negotovost, usposobljenost zaposlenih pa ustvari pogoje za smiselno delo v fazah od 4 do 6. Če začnete s prenovo študijskega programa, preden imajo zaposleni zmožnost za njeno izvedbo, tvegate spremembe na papirju, ki jih je v praksi težko uresničiti.

6. Viri in reference

6. Viri in reference

6.1 Viri

Anderson, L. W., & Krathwohl, D. R. (Eds.). (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives. Longman.

BEKIARIDIS, G. (author) and ATTWELL, G. (ed.), Supplement to the DigCompEDU Framework: Outlining the Skills and Competences of Educators Related to AI in Education, AI Pioneers – Work Package 3, Erasmus+ Programme, European Union, 2024. Available at: https://aipioneers.org/wp-content/uploads/2024/01/WP3_Supplement_to_the_DigCompEDU_English.pdf 

BLOOM, B.S. (ed.), ENGELHART, M.D., FURST, E.J., HILL, W.H. and KRATHWOHL, D.R., Taxonomy of Educational Objectives: The Classification of Educational Goals. Handbook I: Cognitive Domain, David McKay Company, New York, 1956.

Krathwohl, D. R. (2002). A revision of Bloom’s taxonomy: An overview. Theory Into Practice, 41(4), 212–218.

MIAO, F. and CUKUROVA, M., AI Competency Framework for Teachers, UNESCO, 2024. ISBN 978-92-3-100707-1. DOI: https://doi.org/10.54675/ZJTE2084 

REDECKER, C., European Framework for the Digital Competence of Educators: DigCompEdu, PUNIE, Y. (ed.), EUR 28775 EN, Publications Office of the European Union, Luxembourg, 2017. ISBN 978-92-79-73494-6 (pdf). DOI: https://doi.org/10.2760/159770. JRC107466.

6. Viri in reference

6.2 Reference

6. Viri in reference

6.3 Slovar in ključni pojmi

Slovar

Zbirka ustreznih tehničnih izrazov

Slovar

Preglednica tehničnih izrazov

Izrazi, uvedeni v priročniku

 

Izraz Razlaga Uporabljeno tudi v
Pristranskost do avtomatizacije Sprejemanje predloga stroja brez samostojnega preverjanja.  
Zaznavalnik UI (AI Detector) Programska oprema, ki trdi, da prepozna besedilo, ki ga je napisal stroj. V resnici meri predvidljivost besedila. 1.5
Pedagoški okvir kompetenc UI (AI Pedagogical Competency Framework) Struktura, ki razvršča kompetence poučevanja, povezane z UI, v dimenzije in ravni ter jih povezuje z izidi in ocenjevanjem.  
Pristranskost (Bias) Nagnjenja, podedovana iz gradiva, na katerem se je sistem učil, ki jih ni mogoče zanesljivo zmanjšati zgolj s povečanjem sistema. 1.4, 1.5
Certifikacijska pot Pot, prek katere se kompetence preverjajo in formalno priznajo, tukaj zasnovana kot dvojna pot.  
Kognitivno razbremenjevanje (Cognitive Offloading) Prenašanje miselnega dela na nekaj zunaj lastne glave. Koristno je, kadar je znanje že usvojeno, škodljivo pa, kadar se še oblikuje. 1.4
Kompetenca Kar učitelj zna, zmore in je pripravljen storiti, opisano tako, da se lahko poučuje in preverja.  
Izguba spretnosti (Deskilling) Postopno upadanje strokovnega znanja, kadar orodje prevzame delo, s katerim se to znanje ohranja. 1.4
Digitalna značka Deljiva digitalna oblika certifikata ali mikrokvalifikacije.  
Dimenzija Eno od širših področij, na katera je okvir razdeljen, pri čemer vsako združuje kompetence, ki v praksi sodijo skupaj.  
Lažno pozitiven rezultat (False Positive) Pravilno, pošteno opravljeno delo, ki je napačno označeno. Napaka, ki škoduje učencem. 1.4, 1.5
Zaščitni mehanizmi (Guardrails) Omejitve, vgrajene v sistem, da podpirajo mišljenje namesto da ga nadomeščajo. 1.4, 1.5
Halucinacija Tekoče, samozavestno, napačno. Ni napaka, ki čaka na popravek, temveč posledica načina, kako sistemi ustvarjajo besedilo. 1.4, 1.5
Časovni načrt uvajanja Postopna pot, po kateri učitelj ali institucija napreduje od prvega stika z UI do ustaljene prakse.  
Vrzel med znanjem in ravnanjem (Knowledge-Action Gap) Izmerjena razdalja med poznavanjem UI in dejanskim spreminjanjem poučevanja zaradi tega poznavanja. 1.4, 1.5
Mikrokvalifikacija Manjša oblika certificiranja, ki zajema en osredotočen sklop kompetenc namesto celotne poti.  
Shema Osebno organizirano znanje. 1.4
Poučevanje o UI Ko UI sama postane predmet učne ure, tako da učenci razumejo, kako deluje in kje odpove.  
Poučevanje z UI Uporaba UI kot orodja pri lastnem poučevalnem delu, od načrtovanja do povratnih informacij.