Snad ze všech stran slyšíme, že bychom měli umět přemýšet kriticky.

Problém ale vidím v tom, že projevy takového myšlení už tak frekventované ve skutečnosti nejsou. Kritické myšlení je třeba zapojovat důkladně, nekompromisně a konzistentně, jinak pak trochu ztrácí na významu. Nezodpovědné využívání generativní AI v jakémkoliv vzdělávacím softwaru budiž příkladem za všechny.

Je k zamyšlení, jestli by studenti měli používat technologii, která sice umí sepsat přesvědčivou dizertační práci na libovolné téma, ale tak trochu z procesu tvorby studenta naprosto vynechává. Vzdělávací software, zvlášť v době masivní propagace generativní AI, by neměl tvarovat učitele a žáky, ale naopak učitelé a žáci by měli mít možnost tvarovat software.

Je ale nutno dodat, že převzetí kontroly nad technologií ve vzdělávání naráží a bude narážet na spoustu překážek.

Učitelé například vznášejí obavy, že pokud necháme příliš mnoho volnosti studentům, může to vést k degradaci učení. Někteří studenti si totiž můžou zvolit raději něco lehčího, než aby se snažili překonávat svoje výzvy. Ohrožena také může být schopnost soustředit se: není těžké si představit, že si student radši popovídá se spolužákem, než aby s ním kolektivně pracoval na zadané úloze.

K bezbřehé autonomii také nemůže docházet od samotného začátku, protože právě tehdy student potřebuje největší podporu. Míra autonomie by se proto měla zvyšovat postupně s tím, jak si student osvojuje kompetence.

Samotní středoškoláci také zmiňují sociální aspekt vzdělávání, který i podle nich nemá AI jak nahradit. Můžeme se tedy sice dušovat, že s chatbotem má dítě neomezené možnosti a může se odkudkoliv naučit cokoliv, ale nesmíme zapomínat na to, že vzdělávání nikdy není jenom o “tvrdých” dovednostech.

Čím více se začnou studenti (a nejen oni!) spoléhat na to, že mají svého “parťáka”, tím menší budou mít chuť se samostatně vzdělávat nebo dělat důležitá rozhodnutí. Proč taky, když budou mít po ruce něco, co za ně cokoliv vyřeší?

Generativní AI nám může zjednodušit samotný přístup k informacím a to už se i částečně děje.¹ Technologie by nás ale neměly odstiňovat nás od samotného procesu učení a produktivního úsilí, které je s učením vždy spojené. Poznatky a dovednosti si totiž utváříme vždy na osobní úrovni. Spíše než správné předžvýkané odpovědi nám více 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.
• Yang et. al (2026). Balancing Teacher and Student Agency: Co-Orchestration Tool Design Supporting Real-Time Dynamic Pairing. CSCW054.

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. ↩