Profesor z MIT studzi zapał entuzjastów AI w edukacji. Zamiast rewolucji proponuje pokorę i eksperymenty, przypominając, że pośpiech to zły doradca.
W skrócie:
- Historyczne analogie pokazują, że szybkie wdrażanie technologii w edukacji, jak filmy Edisona czy smartfony, rzadko przynosiło trwałe korzyści dla uczniów.
- Eksperci przez dwie dekady uczyli nieskutecznych metod weryfikacji informacji w internecie; podobny błąd możemy popełnić dziś, wdrażając AI bez solidnych dowodów.
- Zamiast ślepej adaptacji, szkoły powinny prowadzić własne, ostrożne eksperymenty z AI, oceniać ich wyniki i być gotowe na radykalną zmianę strategii.
Technolodzy od ponad wieku wmawiają nauczycielom, że muszą natychmiast adoptować ich najnowsze wynalazki. W 1922 roku Thomas Edison – tak, ten Edison – ogłosił, że taśmy filmowe wkrótce zastąpią wszystkie podręczniki. Jego zdaniem tekst miał 2% skuteczności, a film – okrągłe 100%. Te wyssane z palca statystyki to doskonałe przypomnienie, że można być genialnym wynalazcą i jednocześnie beznadziejnym reformatorem edukacji. Ta historia powraca dziś z całą mocą, tylko taśmę filmową zastąpiła sztuczna inteligencja.
Dlaczego Thomas Edison byłby dziś fanem ChatGPT?
Justin Reich, profesor i badacz technologii edukacyjnych na słynnym Massachusetts Institute of Technology (MIT), przyznaje, że myśli o Edisonie za każdym razem, gdy słyszy, jak branża technologiczna naciska na szkoły. Presja jest ogromna: wdrażajcie AI, róbcie to szybko, bo inaczej zostaniecie w tyle za transformacją, która zaraz zaleje społeczeństwo. Problem w tym, że Reich, który zawodowo zajmuje się historią i przyszłością EdTech, nie zna ani jednego przykładu systemu szkolnego, który na szybkiej adopcji cyfrowej nowinki zyskałby cokolwiek trwałego. Ani jednego.
Szkoły, które jako pierwsze pozwoliły uczniom na używanie telefonów komórkowych, wcale nie przygotowały ich lepiej do przyszłości. Kraje, które najszybciej podłączyły swoje klasy do internetu, nie odnotowały z tego powodu ani skokowego wzrostu gospodarczego, ani lepszych wyników w nauce. Bo – i to jest brutalna prawda – nowe technologie edukacyjne są tak potężne, jak społeczności, które kierują ich użyciem. Otworzenie nowej karty w przeglądarce jest proste. Stworzenie warunków do prawdziwej, głębokiej nauki to już zupełnie inna para kaloszy.
Jak przez 20 lat uczyliśmy młodzież bzdur w internecie?
Reich dzieli się bolesnym, osobistym doświadczeniem. W 2003 roku, jako nauczyciel historii, uczył licealistów, jak korzystać z sieci. Stosował metody polecane przez ekspertów: checklisty, analizę strony “o nas”, sprawdzanie cytatów, unikanie Wikipedii, ufanie domenom .org i .edu. To wszystko brzmiało sensownie. Aż do 2019 roku, kiedy opublikowano badania, które bezlitośnie obnażyły prawdę. Okazało się, że uczniowie stosujący te popularne techniki wypadali fatalnie w testach odróżniania prawdy od fałszu. Prawdziwi eksperci robili coś zupełnie innego: natychmiast opuszczali stronę, by sprawdzić, co piszą o niej inni. Tę metodę nazwano lateral reading.
“To był cios dla starego nauczyciela, takiego jak ja” – pisze Reich. Przez blisko dwie dekady miliony uczniów uczono czegoś, co po prostu nie działało. Dzisiaj, jak zauważa, mamy do czynienia z podobnym zjawiskiem. Powstał cały przemysł konsultantów i “liderów myśli”, którzy jeżdżą po kraju, twierdząc, że wiedzą, jak używać AI w szkołach. Powstają frameworki i aplikacje, które mają być cudownym lekiem na wszystko. Ich wiarygodność jest dziś na podobnym poziomie, co tamtych starych checklist do oceny stron internetowych.
Co robić, gdy AI wparowuje do klasy bez zaproszenia?
Sztuczna inteligencja, jak określa to Reich, jest “technologią przybycia” (arrival technology). Nie puka do drzwi, czekając na zaproszenie. Ona po prostu wpada na imprezę i zaczyna przestawiać meble. Dlatego szkoły muszą coś zrobić, a nauczyciele czują tę presję najmocniej. Zamiast paniki, Reich proponuje trzy drogowskazy: pokorę, eksperymentowanie i ocenę.
Po pierwsze, pokora. Trzeba regularnie przypominać sobie i uczniom, że wszystko, czego dziś próbujemy, jest w najlepszym razie świadomym zgadywaniem. Za cztery lata może się okazać, że to, co dziś wydaje się rewolucją, było ślepą uliczką. Po drugie, eksperymentowanie. Szkoły muszą same decydować, gdzie jest miejsce na zabawę, a gdzie na ostrożność. Reich podaje przykład Erica Timmonsa, nauczyciela z Kalifornii, który prowadzi zajęcia z tworzenia filmów. Zachęca on uczniów do korzystania z AI przy scenariuszach czy projektach technicznych. Jak sam mówi: “Moi uczniowie kochają robić filmy… Więc dlaczego mieliby zastępować to przez AI?”. Jednak ten sam entuzjazm byłby ryzykowny na lekcjach języka angielskiego dla dziewiątoklasistów, gdzie fundamenty pisania powinny być traktowane z większą rozwagą.
Po trzecie, ocena. Gdy nauczyciel decyduje się na eksperyment, powinien zebrać prace uczniów sprzed ery AI i porównać je z nowymi. Jeśli uczniowie używają AI do uzyskiwania feedbacku przy raportach laboratoryjnych, warto porównać je z tymi z 2022 roku. Czy widać poprawę w kluczowych obszarach? Jeśli nie, trzeba zmienić podejście. Wszyscy w edukacji odczuwają dziś presję, by rozwiązać zagadkę generatywnej AI. Ale, jak podsumowuje Reich, nie potrzebujemy wyścigu o to, kto pierwszy znajdzie odpowiedź. Potrzebujemy wyścigu o to, by mieć rację.