Asi málokdo je zarytě přesvědčený o tom, že by se studenti neměli učit kriticky přemýšet.

Problém ale vidím v tom, že toto předsvědčení je už málokdy tak důsledně praktikované. Nevhodné užívání generativní AI v jakémkoliv vzdělávacím softwaru budiž příkladem za všechny. Kritické myšlení je třeba zapojovat důkladně, nekompromisně a konzistentně, jinak pak trochu ztrácí na významu.

Generativní modely nabízejí neuvěřitelnou příležitost, jak obohatit vzdělávání a přizpůsobit ho potřebám každého studenta. Zároveň jsou ale běžně k dispozici služby, které jsou ve své podstatě jenom konverzace s chatbotem, které jsou z principu nevhodné pro vzdělávání.

Nejsem přesvědčený o tom, že by studenti měli používat technologii, která sice umí sepsat přesvědčivou dizertační práci na libovolné téma, ale studenta považuje za kus kamene bez individuálních potřeb, preferencí a dovedností. Studenti ve středoškolském věku například zmiňují sociální aspekt vzdělávání, který i podle samotných studentů nemůže zatím AI nahradit.

Z toho plyne velmi jednoduchý důsledek: vzdělávací software by neměl tvarovat učitele a žáky, ale naopak učitelé a žáci by měli mít možnost tvarovat software.

Nadmíra užívání jazykových modelů může mít nedozírné následky na autonomii studentů a jejich schopnost přebírat zodpovědnost za svoje rozhodnutí. Čím více se začneme spoléhat na to, že mají svého “parťáka”, tím menší můžou mít chuť se samostatně vzdělávat nebo dělat důležitá rozhodnutí. Proč taky, když budou mít po ruce něco nebo někoho, kdo za ně cokoliv vyřeší?

Generativní AI nám může zjednodušit samotný přístup k informacím a to už se i částečně děje.¹ Žádná technologie by ale za nás neměla vykonávat produktivní práci a odstiňovat nás od procesu učení. Poznatky a dovednosti si totiž utváříme vždy na osobní úrovni. Nikoliv za pomocí falešné jistoty, že nám jakoukoliv odpověď vygeneruje chatbot. Spíše než správné předžvýkané odpovědi by nám pomůžou ty správné otázky.²

Studentům bychom měli dát minimální množství informací, které ho posunou dál. I když generativní modely umí za pár vteřin spočítat domácí úkol několikastránkového PDF, tak to neznamená, že je dobrý nápad studentům takovou možnost nabízet. A to i za předpokladu, že jakákoliv odpověď chatbota by byla 100% fakticky správně.

Zdroje

• Lan, Niu (2026). AI-mediated writing and durable learning: a psychological theory of calibration, bypassing and uptake. Frontiers in Psychology.
• Nagashima et. al (2026). Mind the Trust Gap: Identifying (Mis)alignments in Teacher-Student Views Toward Control and Agency in K-12 Classroom AI. ACM Hum.-Comput. Interact., Vol. 10.

Vysvětlivky

1. Moje oblíbená služba je NotebookLM, skrze kterou hledám vědecké práce, okrajově jsem dřív používal i Perplexity. Porozumění odborného textu jazykovým modelům ještě moc nejde (2026), ale už jenom to, že si můžu na základě jednoho promptu vyhledat seznam relevantní literatury, je pro mě skvělým krokem dopředu. ↩

2. Samozřejmě, že v praxi je vždy třeba zohlednit limity (čas, dovednosti žáka, atp.), neznamená to ale, že s příchodem nových technologií máme najednou “nárok na méně námahy”. Jenom by se měl zlepšit poměr té produktivní námahy. ↩