Studenti moraju objašnjavati, primjenjivati i braniti svoje ideje u stvarnom vremenu, što omogućuje uvid u razumijevanje gradiva, a ne samo sposobnost strukturiranj

Vijest da je nekoliko novozelandskih sveučilišta odustalo od primjene softvera za otkrivanje umjetne inteligencije (UI) kako bi otkrili studente koji se njome koriste naglašava ozbiljan izazov s kojim se suočava visoko obrazovanje. S obzirom na to da alati poput ChatGPT-ja mogu proizvesti eseje, izvješća i studije slučaja u svega nekoliko sekundi, stari model ocjenjivanja se raspada. Taj je model desetljećima bio cijenjen jer je testirao ne samo znanje, nego i analitičko razmišljanje, sposobnost argumentacije i komunikacije. No sada je njegova pouzdanost dovedena u pitanje.

Ako stroj može generirati uvjerljiv esej na zahtjev, kako možemo biti sigurni da ocjenjujemo studentovo vlastito razumijevanje i razmišljanje? Stoga na Sveučilištu u Aucklandu iz Novog Zelanda istražuju drukčiji pristup. Umjesto da dodatno razvijaju softver za prepoznavanje plagijata, vratili su se nečemu iznenađujuće jednostavnom – razgovoru sa studentima. Tijekom posljednje dvije godine provode „interaktivne usmene provjere znanja” (Interactive Oral Assessments – IOA). Pokazale su se kao jedan od najučinkovitijih i najautentičnijih načina da se otkrije što studenti doista znaju u doba umjetne inteligencije.

Što su interaktivne usmene provjere?

Zamislite ih kao strukturirani razgovor. Studenti se susreću s profesorom ili asistentom – pojedinačno ili u manjim skupinama – i odgovaraju na pitanja o radu koji su već predali.

Ispitivači ne traže napamet naučene činjenice. Koristeći se sokratskom metodom propitivanja, oni istražuju razloge iza studentskih odgovora, čime otkrivaju stvarno razumijevanje, a ne naučene formulacije.

Nije riječ o govoru ili javnom nastupu. Budući da su pitanja prilagođena svakom studentu i postavljaju se u stvarnom vremenu, IOA se teško može prepustiti chatbotu – stroj može generirati tekst, ali ne može voditi dubok razgovor o vašem vlastitom radu.

Prvi je put isproban IOA u poslijediplomskom kolegiju iz marketinga s 42 studenta. Svaki je student imao razgovor u trajanju od sedam minuta, utemeljen na svom seminarskom radu. Ocjenjivanje je obuhvaćalo i sadržaj (razumiju li koncepte) i komunikaciju (znaju li ih jasno i logično objasniti).

Rezultati su bili ohrabrujući. Dok su se ocjene u pisanom obliku često kretale prema gornjoj granici (vjerojatno zbog pomoći UI alata), IOA je donio uravnoteženiji raspon ocjena. Studenti su izjavili da je postupak pošteniji, a profesori su čuli dublje i autentičnije objašnjenje razumijevanja i kritičkog mišljenja. Jedan je profesor to sažeo ovako: „Dijalog je otkrio što studenti zapravo razumiju, a ne što mogu naučiti napamet ili prepisati.” Kako bi se smanjila trema, tijekom semestra su uvodili probne razgovore na vježbama, tako da su očekivanja bila jasna mnogo prije završne provjere.

Individualni i grupni format

Održavanje individualnih razgovora sa stotinama studenata nije realno, pa su na Sveučilištu u Aucklandu prilagodili format. U većim kolegijima s više od 200 studenata provode IOA u skupinama – studenti dolaze zajedno, ali svatko odgovara individualno. Koriste i više ispitivača koji istodobno vode IOA sesije. Tako mogu procijeniti velike skupine u istom vremenu kao i tijekom klasičnog ispita, bez preopterećenja jednog nastavnika. Ovaj model ima dvije velike prednosti: logistički je izvediv i smanjuje anksioznost. Gledanje kolega koji prolaze isti proces normalizira iskustvo, dok grupni format i dalje zadržava bit pristupa interaktivne usmene provjere znanja.

Nakon dvije godine pokazali su se jasni obrasci. IOA otkriva kvalitete koje pisani ispiti i eseji često prikrivaju. Studenti moraju objašnjavati, primjenjivati i braniti svoje ideje u stvarnom vremenu, što omogućuje uvid u razumijevanje gradiva, a ne samo sposobnost strukturiranja eseja.

Štoviše, interaktivna usmena provjera znanja razvija vještine potrebne za svijet rada: jasnu komunikaciju, kritičko razmišljanje i obranu vlastitog stava pod pritiskom pitanja. Kako je jedan student rekao: „Djelovalo je kao razgovor za posao, a ne ispit.” Naravno, IOA zahtijeva dodatni trud. Ispitivači moraju biti uvježbani za postavljanje pravednih pitanja te za dosljedno ocjenjivanje. Planiranje termina i snimanja zahtijeva organizaciju – od rasporeda prostorija do dostupnosti ispitivača. No uz odgovarajuću podršku, ti su izazovi savladivi.

Zašto je IOA važan u doba umjetne inteligencije

Interaktivna usmena provjera znanja nije čarobno rješenje, ali nudi obećavajući odgovor na izazove koje donosi UI. Teško ga je automatizirati. Omogućuje nastavnicima da procijene stvarno razumijevanje. Pomaže studentima u razvoju komunikacijskih i analitičkih vještina koje su presudne u modernim zanimanjima.

U mnogim aspektima, IOA nas vraća u prošlost – oživljava najstariji oblik ispita, usmeni razgovor, ali prilagođen današnjim učionicama. No čini i više od očuvanja akademskog poštenja – gradi sposobnosti koje poslodavci traže. Ako sveučilišta žele pripremiti studente za stvarni svijet i očuvati vjerodostojnost svojih programa, možda je vrijeme da učine ono što se čini suprotnim trendu: prestanu pisati – i počnu razgovarati.

Prema The Conversation

Kognitivni psiholog objašnjava zašto učimo kad je rad koji ulažemo težak

Kako umjetna inteligencija utječe na način na koji učimo

Upotreba tehnologije kako bi se izbjegao kognitivni napor može imati negativan učinak na učenje i pamćenje te uzrokovati pogrešnu procjenu vlastitog znanja, što psiholozi nazivaju metakognitivnim pogreškama

Kada je OpenAI u srpnju 2025. objavio „studijski način rada”, tvrtka je istaknula njegove obrazovne prednosti. „Kada se ChatGPT upotrebljava za poučavanje ili mentorstvo, može znatno poboljšati akademski uspjeh”, izjavio je potpredsjednik za obrazovanje na predstavljanju proizvoda. No, svaki posvećeni učitelj s pravom bi se mogao zapitati: je li to samo marketinški trik ili znanstvena istraživanja doista podupiru takve tvrdnje?

Dok alati generativne umjetne inteligencije ulaze u učionice nevjerojatnom brzinom, ozbiljna istraživanja o njihovu stvarnom učinku na učenje ne napreduju ni približno tako brzo. Neka rana istraživanja pokazala su koristi za određene skupine, poput studenata računalnog programiranja ili onih koji uče engleski kao strani jezik. Postoji i niz optimističnih studija o ulozi umjetne inteligencije u obrazovanju – primjerice, ona objavljena u časopisu Nature u svibnju 2025. sugerira da chatbotovi mogu pomoći učenju i poticati složenije oblike razmišljanja. No, mnogi stručnjaci upozoravaju na znatne metodološke slabosti tih istraživanja.

Druga su pak istraživanja pokazala suprotan učinak – da umjetna inteligencija može narušiti sposobnost učenja i kritičkog mišljenja. Prema jednom istraživanju, primjerice, što su se studenti više koristili ChatGPT-jem tijekom učenja, to su lošije rezultate postizali kasnije kada alat više nije bio dostupan. Drugim riječima, istraživanja su tek počela površno doticati pitanje kako će ova tehnologija dugoročno utjecati na učenje i spoznaju.

Gdje još možemo potražiti odgovore? Brian Stone, kognitivni psiholog na Sveučilištu u Boise Stateu koji proučava kako se studenti koriste umjetnom inteligencijom, smatra da upravo kognitivna psihologija nudi korisne smjernice za razlikovanje situacija u kojima UI može biti „pojačivač mozga” – i onih u kojima postaje „isušivač mozga”.

Vještina dolazi iz napora

Kognitivni psiholozi smatraju da su naše misli i odluke rezultat dvaju načina obrade informacija – tzv. Sustava 1 i Sustava 2. Prvi je povezan s prepoznavanjem uzoraka, intuicijom i navikama. Djeluje brzo i automatski, uz malo svjesne pažnje ili mentalnog napora. Mnoge naše svakodnevne aktivnosti – oblačenje, priprema kave ili vožnja bicikla – pripadaju toj kategoriji. Sustav 2 je, s druge strane, sporiji i promišljen, zahtijeva svjesnu koncentraciju i često je mentalno naporan, ali daje dublje i trajnije rezultate.

Oba su sustava nužna, ali stjecanje znanja i novih vještina uvelike ovisi o Sustavu 2. Borba, napor i mentalni rad ključni su za procese učenja, pamćenja i jačanja neuronskih veza u mozgu. Kad iskusni biciklist sjedne na bicikl, on se oslanja na obrasce koje je prije toga mukotrpno izgradio satima kognitivnog vježbanja. Nema majstorstva bez početnog truda. Studentima često kažem da je mozak poput mišića – napredak dolazi samo uz stvarni napor. Bez izazova taj „mišić” ne raste.

Zamislite da vas u teretani prati robot koji diže utege umjesto vas. Vrlo brzo, vaši bi mišići atrofirali i postali biste ovisni o robotu i za najjednostavnije zadatke. Umjetna inteligencija, ako se koristi pogrešno – recimo, da napiše esej ili riješi kviz umjesto studenta – oduzima upravo ono što je potrebno za razvoj znanja i vještina: mentalni trening. Upotreba tehnologije kako bi se izbjegao kognitivni napor može imati negativan učinak na učenje i pamćenje te uzrokovati pogrešnu procjenu vlastitog znanja, što psiholozi nazivaju metakognitivnim pogreškama.

Primjerice, stalno oslanjanje na GPS može oslabiti prostornu memoriju, a upotreba Googlea za svako pitanje može stvoriti lažan dojam da znamo više nego što doista znamo.

Slično tome, istraživanje je pokazalo da studenti koji su se koristili ChatGPT-jem za istraživanje teme imali manji kognitivni napor tijekom rada – nisu morali toliko razmišljati – i pokazali su lošije razumijevanje teme. Površna upotreba UI-ja možda olakšava trenutačni zadatak, ali dugoročno vodi do slabijih misaonih sposobnosti.

Druga studija pokazala je da su studenti koji su se koristili UI-jem za ispravke eseja dobivali bolje ocjene, ali nisu stvarno naučili više od onih koji su radili sami. Ti su studenti ujedno pokazali manju razinu razmišljanja „Sustava 2” razmišljanja – što autori nazivaju metakognitivnom lijenošću: kratkoročni rezultati izgledaju bolji, ali dugoročne sposobnosti stagniraju.

Primjena UI-ja za potporu učenju

Vratimo se metafori teretane: umjetna inteligencija može biti poput osobnog trenera – poticati vas, pratiti napredak i usmjeravati vas prema težim zadatcima. UI ima golem potencijal kao skalabilan alat za učenje – individualizirani tutor s beskonačnim znanjem i bez potrebe za snom.

Tehnološke tvrtke upravo to i žele stvoriti: savršeni digitalni tutor. Osim OpenAI-ja, i Anthropic je u travnju 2025. predstavio svoj „learning mode” za model Claude, dizajniran da postavlja pitanja i daje tragove, umjesto da samo nudi odgovore.

Rana istraživanja pokazuju da UI tutori mogu biti korisni, ali i problematični. U jednoj su studiji srednjoškolci koji su ponavljali matematiku uz ChatGPT postigli su lošije rezultate od onih koji nisu koristili UI. Studenti koji su koristili osnovnu verziju ChatGPT-ja kasnije su imali lošije rezultate na ispitima bez UI pomoći – i nisu ni shvatili da su lošiji. Oni koji su koristili „tutorsku” verziju nisu postigli bolje rezultate od onih bez UI-ja, ali su pogrešno mislili da jesu.

Dakle, UI nije pomogao – a uz to je i stvorio metakognitivne zablude.

Čak i kad se tutorski načini usavrše, studenti ih moraju svjesno birati i surađivati s njima – postavljati kontekst, tražiti izazove, a ne samo brze odgovore. Iako će se tehničke slabosti s vremenom otkloniti, osnovni problem ostaje isti: sklonost prečicama. Uvijek će biti primamljivo prepustiti „teški dio” umjetnoj inteligenciji, ali to znači odustati od vlastitog mentalnog treninga.

Kao i kod drugih složenih tehnologija – pametnih telefona, interneta ili čak samog pisanja – trebat će vremena da istraživači u potpunosti shvate utjecaj umjetne inteligencije na učenje i kogniciju. Konačni će zaključak vjerojatno biti nijansiran i ovisiti o kontekstu i načinu uporabe. No, ono što već znamo iz psihologije učenja jasno poručuje: dubinsko znanje i majstorstvo vještine uvijek zahtijevaju stvarni kognitivni napor – s umjetnom inteligencijom ili bez nje.

umjetna inteligencija u učionici