POVZETEK

Umetna inteligenca postaja pomemben del učnih navad dijakov, saj omogoča hitro pridobivanje informacij, dodatne razlage, ustvarjanje vaj in podporo pri reševanju šolskih obveznosti. Namen raziskave je bil ugotoviti, kako pogosto dijaki uporabljajo orodja umetne inteligence, za katere namene jih uporabljajo ter kako ocenjujejo njihovo vključevanje v pouk in vpliv na prihodnost. Izvedena je bila kvantitativna opisna raziskava z anonimnim spletnim vprašalnikom, v kateri je sodelovalo 90 dijakov tehniške gimnazije. Rezultati kažejo, da je uporaba umetne inteligence med sodelujočimi dijaki redna in izrazito osredotočena na eno splošno dostopno orodje. Najpogostejša namena sta iskanje informacij in pomoč pri domačih nalogah. Večina dijakov si želi več premišljene uporabe umetne inteligence pri pouku, vendar del sodelujočih izraža zadržke glede njenega prihodnjega vpliva. Ugotovitve potrjujejo potrebo po sistematičnem razvijanju pismenosti na področju umetne inteligence, preverjanju ustvarjenih vsebin, varovanju osebnih podatkov in jasnih pravilih akademske integritete. Umetna inteligenca lahko kakovostno dopolni učenje, ne more pa nadomestiti strokovne razlage učitelja, samostojnega razmišljanja in odgovornosti dijaka.

Ključne besede: umetna inteligenca, dijaki, srednješolsko izobraževanje, ChatGPT, odgovorna uporaba

 

ABSTRACT

Artificial intelligence is becoming an important part of students’ learning habits by enabling rapid access to information, additional explanations, practice materials and support with schoolwork. The purpose of the study was to examine how frequently students use artificial intelligence tools, what they use them for, and how they assess their integration into classroom teaching and their future impact. A quantitative descriptive study was conducted using an anonymous online questionnaire among 90 technical upper-secondary students. The results indicate that artificial intelligence is used regularly by the participating students and that its use is strongly concentrated on one widely available general-purpose tool. The most common purposes are searching for information and receiving assistance with homework. Most students would welcome more thoughtful use of artificial intelligence in lessons, although some participants remain cautious about its future impact. The findings highlight the need for systematic development of artificial intelligence literacy, verification of generated content, personal-data protection and clear rules regarding academic integrity. Artificial intelligence can meaningfully complement learning, but it cannot replace teachers’ professional explanations, students’ independent thinking or personal responsibility.

Keywords: artificial intelligence, students, upper-secondary education, ChatGPT, responsible use

 

UVOD

Umetna inteligenca se je v kratkem času iz specializirane tehnologije razvila v vsakdanji digitalni pripomoček. Generativna orodja lahko ustvarjajo besedila, povzetke, slike, programsko kodo, vprašanja in razlage, zato so hitro postala dostopna tudi dijakom. V izobraževanju se uporabljajo pri iskanju informacij, razumevanju zahtevnejše učne snovi, učenju jezikov, reševanju nalog in oblikovanju učnih gradiv. Njihova razširjenost odpira vprašanje, ali dijaki umetno inteligenco uporabljajo kot pripomoček za dejavno učenje ali predvsem kot bližnjico do končnega odgovora.

Uporaba umetne inteligence v šoli ni samo tehnično vprašanje. Povezana je s kakovostjo znanja, akademsko integriteto, varovanjem osebnih podatkov, enakostjo dostopa in sposobnostjo kritične presoje informacij. Orodje lahko pripravi jasno in prilagojeno razlago, vendar lahko enako prepričljivo ustvari tudi netočen odgovor, izmišljen vir ali pristransko vsebino. Zato postaja pomembno, da dijaki razumejo osnovno delovanje teh sistemov, poznajo njihove omejitve in znajo preveriti rezultate v zanesljivih virih.

Namen prispevka je na podlagi teoretičnih spoznanj in empirične raziskave predstaviti uporabo umetne inteligence med dijaki tehniške gimnazije. Posebna pozornost je namenjena pogostosti uporabe, prevladujočim namenom in orodjem ter odnosu dijakov do večje vključitve umetne inteligence v pouk. Ugotovitve so izhodišče za razmislek o tem, kako lahko srednje šole uporabo umetne inteligence usmerjajo tako, da podpira učenje, ne zmanjšuje samostojnosti in ostaja skladna z etičnimi ter pedagoškimi načeli.

UMETNA INTELIGENCA V SREDNJEŠOLSKEM IZOBRAŽEVANJU

Umetna inteligenca zajema računalniške sisteme, ki na podlagi podatkov izvajajo naloge, za katere so bile tradicionalno potrebne človekove kognitivne sposobnosti, kot so prepoznavanje vzorcev, razvrščanje informacij, sklepanje, napovedovanje in oblikovanje besedilnih ali slikovnih vsebin. Generativna umetna inteligenca je usmerjena predvsem v ustvarjanje novih vsebin, med katere sodijo besedila, slike, zvok, programska koda, povzetki in različne oblike učnega gradiva. Veliki jezikovni modeli odgovore oblikujejo s statističnim napovedovanjem verjetnih zaporedij besed na podlagi vzorcev v obsežnih učnih podatkih. Njihovi odgovori zato niso rezultat človeškega razumevanja, zavesti ali presoje resničnosti, temveč verjetnostnega ustvarjanja vsebine. Prav zaradi tega lahko sistem oblikuje jezikovno tekoč, prepričljiv in navidezno strokoven, vendar vsebinsko napačen odgovor (Miao in Holmes, 2023; Kasneci et al., 2023).

Za kakovostno vključevanje umetne inteligence v izobraževanje ni dovolj zgolj tehnično obvladovanje navodil oziroma pozivov. Pismenost na področju umetne inteligence vključuje razumevanje osnovnih zmožnosti in omejitev sistemov, smiselno izbiro orodij, kritično vrednotenje ustvarjenih rezultatov ter upoštevanje etičnih, pravnih in družbenih posledic njihove uporabe. Ng et al. (2021) jo obravnavajo kot kombinacijo znanja, praktične uporabe, kritične presoje in etične občutljivosti. V šolskem okolju to pomeni, da mora dijak znati presoditi, kdaj je uporaba umetne inteligence smiselna, kako oblikovati jasno in dovolj natančno vprašanje, kako preveriti pridobljeni odgovor ter kako pregledno navesti, pri katerem delu naloge in na kakšen način je umetno inteligenco uporabil.

Pomemben del pismenosti na področju umetne inteligence je tudi razumevanje, da kakovost odgovora ni odvisna samo od kakovosti poziva. Tudi zelo natančno oblikovano vprašanje ne zagotavlja pravilnega odgovora, saj lahko model razpolaga z nepopolnimi ali zastarelimi podatki, napačno razume kontekst ali ustvari neobstoječe podatke in reference. Dijaki morajo zato razvijati metakognitivne spretnosti, torej sposobnost razmišljanja o lastnem učenju in presojanja, ali so neko vsebino dejansko razumeli ali so zgolj pridobili prepričljivo oblikovan končni odgovor. Umetna inteligenca naj zato podpira proces učenja, ne pa ga nadomešča; dijak mora ohraniti dejavno vlogo pri razmišljanju, iskanju dokazov in samostojnem oblikovanju sklepov.

Sistematično razvijanje teh kompetenc je pomembno tudi zato, ker posamezna orodja hitro spreminjajo funkcije, pogoje uporabe, načine obdelave podatkov in dostop do spletnih virov. Poučevanje ne sme biti omejeno na obvladovanje ene aplikacije, temveč mora razvijati prenosljive spretnosti: postavljanje kakovostnih vprašanj, primerjanje več odgovorov, preverjanje virov, prepoznavanje pristranskosti, razlikovanje med preverljivim dejstvom in verjetno ustvarjenim besedilom ter odgovorno ravnanje z osebnimi in šolskimi podatki. OECD (2026) poudarja, da generativna umetna inteligenca lahko podpira učenje predvsem takrat, ko njeno uporabo usmerjajo jasna pedagoška načela. Tehnologija sama po sebi namreč še ne zagotavlja boljših učnih rezultatov.

Generativna umetna inteligenca lahko dijaku ponudi dodatno razlago, prilagojeno njegovi ravni predznanja, pripravi konkreten primer, povzame daljše besedilo, oblikuje vprašanja za ponavljanje ali simulira pogovor v tujem jeziku. Uporabna je lahko tudi pri pripravi načrta učenja, oblikovanju asociacij, pojasnjevanju strokovnih izrazov in primerjanju različnih načinov reševanja problema. Tako lahko podpira individualizirano učenje, takojšnjo povratno informacijo in učenje zunaj časa pouka. Pregledi raziskav ugotavljajo, da so med najpogosteje izpostavljenimi prednostmi personalizacija, dostopnost razlage, pomoč pri ustvarjanju idej in možnost hitrega oblikovanja učnih gradiv, vendar se učinki razlikujejo glede na predmet, vrsto naloge, predznanje dijaka in način uporabe orodja (Lo, 2023; Mai et al., 2024).

Pri tem je pomembna razlika med uporabo umetne inteligence za podporo učenju in uporabo za pridobivanje končnega izdelka. Dijak, ki od sistema zahteva dodatno razlago, primer, vprašanja za preverjanje znanja ali povratno informacijo o lastnem osnutku, praviloma ostaja dejaven udeleženec učnega procesa. Nasprotno pa neposreden prevzem ustvarjenega odgovora zmanjšuje potrebo po razumevanju, pomnjenju, argumentiranju in samostojnem reševanju. Smiselnost uporabe zato ni odvisna samo od izbranega orodja, temveč predvsem od namena, učne naloge in stopnje dijakove dejavne vključenosti.

Koristi pedagoško vodene uporabe potrjuje tudi raziskava Meyer et al. (2024), izvedena med 459 dijaki desetega razreda. Dijaki so napisali argumentativno besedilo, nato pa ga popravljali s pomočjo povratne informacije, ki jo je ustvaril veliki jezikovni model. Učenci, ki so prejeli takšno povratno informacijo, so v primerjavi s skupino brez povratne informacije dosegli boljše rezultate pri popravljanju besedila ter izražali večjo motivacijo in več pozitivnih čustev. Ugotovitve kažejo, da umetna inteligenca lahko prispeva k učenju, kadar je uporabljena za pravočasno, vsebinsko usmerjeno povratno informacijo, ne pa kot nadomestilo za dijakovo pisanje in razmišljanje (Meyer et al., 2024).

Za učitelje so orodja umetne inteligence uporabna pri pripravi osnutkov učnih ur, vaj, vprašanj, primerov in različno zahtevnih različic iste naloge. Omogočajo tudi jezikovno prilagajanje gradiv, pripravo povzetkov, oblikovanje primerov iz vsakdanjega življenja in hitrejše oblikovanje začetne povratne informacije. Raziskava med srednješolskimi učitelji v Sloveniji je pokazala pretežno pozitiven odnos do umetne inteligence, vendar tudi relativno zadržano in občasno uporabo. Učitelji so njeno vrednost povezovali predvsem s pripravo učnih vsebin, dopolnjevanjem pouka in zmanjševanjem obsega dela pri nekaterih nalogah, hkrati pa so poudarjali, da mora biti uporaba pedagoško utemeljena in etično odgovorna (Bezjak, 2024).

Učiteljeva strokovna vloga se z uporabo umetne inteligence zato ne zmanjšuje, temveč se deloma spreminja. Učitelj mora presoditi, ali je ustvarjena vsebina pravilna, primerna starosti dijakov, skladna z učnimi cilji in prilagojena značilnostim razreda. Poleg tega mora določiti, pri katerih nalogah je uporaba dovoljena, pri katerih omejena in pri katerih bi ovirala doseganje učnih ciljev. Umetna inteligenca lahko pripravi osnutek učnega gradiva, ne more pa samostojno prevzeti odgovornosti za pedagoške odločitve, odnose v razredu, čustveno podporo dijakom in pravično obravnavo posameznikov. OECD (2026) zato poudarja, da učinkovita uporaba generativne umetne inteligence zahteva usposobljene učitelje in vključevanje tehnologije, ki dopolnjuje učiteljevo strokovno delo ter ohranja odnosno in socialno razsežnost izobraževanja.

Umetna inteligenca lahko izboljša tudi dostopnost učnih vsebin. Pretvorba govora v besedilo, besedila v govor, prevajanje, poenostavljanje jezika in prilagajanje oblike gradiva lahko pomagajo dijakom z različnimi učnimi potrebami. Dijaku z bralnimi težavami lahko na primer ponudi krajšo in jezikovno preprostejšo razlago, dijaku z okvaro vida omogoči poslušanje besedila, dijaku, ki se uči v tujem jeziku, pa dodatno jezikovno podporo. Vendar tehnološka možnost še ne pomeni samodejne vključenosti. Rezultat mora preveriti človek, orodje pa mora biti dostopno, varno in uporabljeno tako, da ne stigmatizira posameznika ali zmanjšuje njegovega sodelovanja v razredu.

Ob tem je treba upoštevati tudi tveganje povečevanja razlik med dijaki. Vsi dijaki nimajo enakega dostopa do plačljivih različic orodij, zmogljivih naprav, kakovostne internetne povezave in podpore pri razvijanju digitalnih kompetenc. Razlike se lahko pojavijo tudi v sposobnosti oblikovanja pozivov in preverjanja odgovorov. Dijak z več znanja in boljšo podporo bo umetno inteligenco verjetneje uporabil kot dopolnilo učenju, medtem ko lahko manj izkušen uporabnik napačen ali poenostavljen odgovor sprejme brez preverjanja. Šola mora zato zagotavljati, da vključevanje umetne inteligence ne poglablja obstoječih digitalnih in izobraževalnih neenakosti. OECD opozarja, da lahko koristi digitalnih tehnologij postanejo dostopne širšemu krogu učencev le ob ustrezni infrastrukturi, kompetencah, upravljanju tveganj in enakih možnostih uporabe (OECD, 2026).

Najbolj neposredno tveganje je vsebinska nezanesljivost. Generativni modeli lahko ustvarijo napačne podatke, neobstoječe reference, preveč poenostavljene razlage ali odgovore, ki spregledajo pomemben kontekst. Sistematični pregled uporabe ChatGPT v osnovnem in srednjem izobraževanju med ključnimi izzivi izpostavlja kakovost odgovorov, zasebnost, akademsko nepoštenost in potrebo po pedagoških smernicah (Zhang in Tur, 2024). Če dijak odgovor zgolj prekopira, ne da bi razumel postopek, lahko takšna uporaba vodi v slabše razumevanje in pomnjenje ter manj učinkovito razvijanje kritičnega mišljenja.

Posebno pozornost je treba nameniti tudi pristranskosti. Modeli se učijo na velikih zbirkah besedil in drugih podatkov, v katerih se lahko pojavljajo družbeni stereotipi, kulturna neuravnoteženost in različne oblike izključevanja. Sistem zato lahko določene skupine, jezike, okolja ali poglede predstavlja manj natančno oziroma enostransko. Dijaki morajo razumeti, da navidezno nevtralen odgovor ni nujno nepristranski. Pri pouku je mogoče to tveganje uporabiti tudi kot izhodišče za dejavnosti, pri katerih dijaki primerjajo več odgovorov, iščejo manjkajoče poglede in ugotavljajo, katere predpostavke so vključene v ustvarjeno besedilo (Kasneci et al., 2023; Miao in Holmes, 2023).

Vprašanje akademske integritete je zahtevnejše od preprostega enačenja vsake uporabe umetne inteligence z goljufanjem. Raziskava Lee et al. (2024), ki je analizirala anonimne podatke dijakov treh srednjih šol pred javno razširitvijo ChatGPT in po njej, ni pokazala izrazitega splošnega povečanja samoocenjenega nepoštenega vedenja. Dijaki so bili večinoma nenaklonjeni temu, da bi umetna inteligenca izdelala celotno nalogo, več podpore pa so izrazili za uporabo pri začetnem oblikovanju idej in razlagi novih pojmov. Ugotovitve kažejo, da morajo šole jasno razlikovati med dopustno pomočjo, sodelovanjem z orodjem in nedovoljenim nadomeščanjem lastnega dela (Lee et al., 2024).

Jasna pravila so potrebna tudi zato, ker se predstave učiteljev in dijakov o dovoljeni uporabi lahko razlikujejo. Dijak lahko meni, da je jezikovno preoblikovanje besedila sprejemljivo, učitelj pa isto ravnanje razume kot nedovoljeno avtorstvo. Pravila morajo zato opredeliti konkretne primere: ali je dovoljeno pridobivanje idej, priprava osnutka, popravljanje slovnice, prevajanje, povzemanje, ustvarjanje kode ali preverjanje izračuna. Pri zahtevnejših nalogah je smiselno zahtevati tudi kratek opis uporabe umetne inteligence, uporabljene pozive, seznam preverjenih virov ali prikaz razvoja besedila od osnutka do končne različice.

Pomembno področje je varovanje osebnih podatkov. V javno dostopna orodja ni primerno vnašati imen, ocen, zdravstvenih podatkov, osebnih okoliščin, neobjavljenih šolskih gradiv ali drugih informacij, za katere uporabnik nima pravice razkritja. Dijaki pogosto ne morejo presoditi, kako dolgo se podatki hranijo, za katere namene se uporabljajo in ali se lahko uporabijo za nadaljnji razvoj sistema. UNESCO priporoča človeku osredotočen pristop, starostno primerne omejitve, zaščito podatkov in razvoj institucionalnih pravil, ki uporabo generativne umetne inteligence povezujejo z izobraževalnimi cilji (Miao in Holmes, 2023).

Posodobljene smernice Evropske komisije za učitelje poudarjajo razumevanje koristi in skritih tveganj, etično uporabo podatkov, skladnost s pravili varstva osebnih podatkov ter odgovornost izobraževalnih ustanov. Smernice niso namenjene samo posameznemu učitelju, temveč tudi vodstvom šol, saj varna uporaba zahteva usklajena pravila, strokovno podporo, ustrezno izbiro orodij in redno usposabljanje zaposlenih. Šola mora zato presoditi tudi pogoje uporabe posamezne aplikacije, starostne omejitve, možnosti nadzora nad podatki in primernost uporabe pri mladoletnih osebah (Evropska komisija, 2026).

Odgovorna uporaba umetne inteligence zahteva prilagoditev načinov poučevanja in ocenjevanja. Učitelji morajo naloge oblikovati tako, da vrednotijo proces dela, razlago, uporabo virov, utemeljitev izbranega postopka in zagovor rešitve, ne samo končnega besedila. Primerne so naloge, pri katerih dijak primerja odgovor umetne inteligence z učbenikom, poišče in popravi napake, dopolni manjkajoče argumente ali razloži, zakaj določen odgovor ni ustrezen. Takšne dejavnosti umetno inteligenco vključujejo v pouk, hkrati pa ohranjajo dijakovo odgovornost in preverjajo dejansko razumevanje.

Uredba Evropske unije o umetni inteligenci dodatno krepi zahteve glede varne, pregledne in človeku nadzorovane uporabe sistemov umetne inteligence ter izobraževanje umešča med področja, kjer so lahko določene uporabe posebej občutljive (Evropski parlament in Svet Evropske unije, 2024). Za šole to pomeni, da tehnoloških rešitev ne smejo presojati samo z vidika praktičnosti, ampak tudi glede na njihov namen, vpliv na pravice posameznika, kakovost podatkov, preglednost in možnost človekovega nadzora. Odločitev, da je neko orodje tehnično dostopno, zato še ne pomeni, da je primerno za vsako obliko pouka ali ocenjevanja.

Umetna inteligenca ima v srednješolskem izobraževanju največjo vrednost takrat, ko spodbuja vprašanja, razumevanje, povratno informacijo in kritično presojo. Manj primerna je uporaba, pri kateri dijak brez preverjanja prevzame končni odgovor in ga predstavi kot lastno delo. Osrednji izziv zato ni samo odločitev, ali naj se umetna inteligenca v šoli uporablja, temveč predvsem, za katere učne cilje, pod kakšnimi pogoji in s kakšno stopnjo človeškega nadzora jo je smiselno vključevati. Pri tem ostajajo ključni strokovno usposobljen učitelj, dejavna vloga dijaka in jasna pravila šole.

EMPIRIČNA RAZISKAVA O UPORABI UMETNE INTELIGENCE MED DIJAKI

Namen empiričnega dela je bil ugotoviti, kako je umetna inteligenca vključena v vsakdanje učne navade sodelujočih dijakov. Raziskava je bila usmerjena v tri raziskovalna vprašanja: (RV1) Kako pogosto dijaki uporabljajo umetno inteligenco? (RV2) Za katere namene jo uporabljajo in katera orodja pri tem prevladujejo? (RV3) Kako ocenjujejo večjo uporabo umetne inteligence pri pouku in njen vpliv na prihodnost?

Uporabljen je bil kvantitativni opisni raziskovalni pristop s spletnim anketnim vprašalnikom. Anketa je bila pripravljena v okolju Google Forms in izvedena jeseni 2025. Povezava do vprašalnika je bila med dijake posredovana prek spletnih komunikacijskih kanalov.

V raziskavi je sodelovalo 90 dijakov tehniške gimnazije. Uporabljen je bil neverjetnostni priložnostni vzorec. Ker sodelujoči niso bili izbrani z naključnim vzorčenjem, rezultati opisujejo predvsem značilnosti vključene skupine in jih ni mogoče neposredno posploševati na vse slovenske srednješolce.

Vprašalnik je vseboval šest zaprtih vprašanj. Zajemal je predhodno uporabo umetne inteligence, pogostost uporabe, najpogostejši namen uporabe, uporabljeno orodje, željo po večji uporabi umetne inteligence pri pouku in mnenje o njenem pozitivnem vplivu na prihodnost. Anketa je bila anonimna, podatki pa so bili uporabljeni izključno za raziskovalne namene. Odgovori so bili analizirani z metodami opisne statistike in prikazani z odstotnimi deleži.

Vseh 90 sodelujočih dijakov je navedlo, da so umetno inteligenco že uporabljali. Uporaba je bila redna: 65 % sodelujočih jo je uporabljalo večkrat tedensko, 35 % pa vsak dan. Nihče ni izbral odgovorov redko ali nikoli. Rezultat kaže, da umetna inteligenca v vključeni skupini dijakov ni predstavljala zgolj občasne novosti, temveč je bila že vključena v njihove vsakdanje digitalne navade.

Pri najpogostejšem namenu uporabe je 65 % dijakov izbralo iskanje informacij, 35 % pa reševanje domačih nalog. Možnosti ustvarjanja slik in drugega namena ni izbral nihče. Podatki kažejo, da so sodelujoči dijaki umetno inteligenco uporabljali predvsem kot informacijski in učni pripomoček. Vprašalnik pa ni omogočal podrobnejšega razlikovanja med samostojnim raziskovanjem, pridobivanjem dodatne razlage, preverjanjem znanja in neposrednim pridobivanjem rešitev šolskih nalog.

Med uporabljenimi orodji je izrazito prevladoval ChatGPT, ki ga je navedlo 95 % sodelujočih. Copilot je izbralo 5 % dijakov, generatorjev slik pa kot najpogosteje uporabljenega orodja ni navedel nihče. Takšna koncentracija kaže na visoko prepoznavnost, dostopnost in razširjenost enega splošnega klepetalnika. Rezultat pa ne pomeni nujno, da dijaki poznajo razlike med posameznimi modeli, specializiranimi orodji, načini obdelave podatkov in kakovostjo različnih rešitev.

Večjo uporabo umetne inteligence pri pouku si je želelo 80 % sodelujočih, 20 % pa je temu nasprotovalo. Na vprašanje o pozitivnem vplivu umetne inteligence na prihodnost je pritrdilno odgovorilo 65 % dijakov, negativno pa 35 %. Podpora večji vključitvi umetne inteligence v pouk je bila torej višja od splošnega optimizma glede njenih prihodnjih učinkov. Rezultat kaže, da lahko dijaki prepoznavajo neposredno uporabnost umetne inteligence pri učenju in šolskem delu, hkrati pa ohranjajo pomisleke glede njenih širših družbenih, etičnih in izobraževalnih posledic.

Slika 1: Odnos dijakov do vključevanja umetne inteligence v pouk in njenega vpliva na prihodnost
Vir: lastna raziskava, 2025.

 

 

Povzetek rezultatov prikazujemo v Preglednici 1.

Preglednica 1: Ključni rezultati raziskave

Kazalnik	Rezultat	Kratka razlaga
Predhodna uporaba UI	100 %	Vsi sodelujoči so umetno inteligenco že uporabljali.
Pogostost uporabe	65 % večkrat tedensko; 35 % vsak dan	Uporaba je bila pri vseh sodelujočih redna.
Najpogostejši namen	65 % iskanje informacij; 35 % domače naloge	Prevladovala sta informiranje in pomoč pri šolskem delu.
Najpogostejše orodje	95 % ChatGPT; 5 % Copilot	Uporaba je bila izrazito osredotočena na eno orodje.
Več UI pri pouku	80 % da; 20 % ne	Večina si je želela večje in vodeno vključevanje umetne inteligence.
Pozitiven vpliv na prihodnost	65 % da; 35 % ne	Poleg optimizma je bil prisoten tudi opazen delež zadržkov.

 

RAZPRAVA

Rezultati kažejo zelo visoko stopnjo uporabe umetne inteligence med sodelujočimi dijaki. Ker so vsi odgovorili, da jo uporabljajo vsak dan ali večkrat tedensko, je mogoče sklepati, da je generativna umetna inteligenca v vključeni skupini dijakov že vključena v običajne učne in informacijske navade. Ugotovitev je skladna s strokovno literaturo, ki poudarja hitro razširitev velikih jezikovnih modelov zaradi njihove dostopnosti, enostavnega pogovornega vmesnika in sposobnosti ustvarjanja takojšnjih razlag (Kasneci et al., 2023; Lo, 2023).

Najpogostejši namen je bil iskanje informacij, takoj za njim pa pomoč pri domačih nalogah. Rezultat kaže dvojno vlogo umetne inteligence. Na eni strani lahko dijaku pomaga pri začetni orientaciji, oblikovanju vprašanj in razumevanju zahtevnejše snovi. Na drugi strani se pri domačih nalogah poveča tveganje, da orodje nadomesti samostojno reševanje. Sistematični pregledi zato ne priporočajo preprostega prepovedovanja ali nekritičnega sprejemanja, temveč naloge, pri katerih mora dijak razložiti postopek, preveriti odgovor, primerjati vire in utemeljiti lastne odločitve (Mai et al., 2024; Zhang in Tur, 2024).

Skoraj popolna prevlada ChatGPT kaže, da sodelujoči dijaki umetno inteligenco povezujejo predvsem z enim prepoznavnim splošnim orodjem. Tak rezultat je pričakovan zaradi njegove razširjenosti, vendar opozarja na ozko orodijsko razumevanje. Pismenost na področju umetne inteligence ne pomeni samo spretnosti uporabe klepetalnika, temveč tudi razumevanje razlik med splošnimi in specializiranimi sistemi, kakovosti podatkov, omejitev modela, načina nastajanja odgovora ter posledic za zasebnost in avtorske pravice (Ng et al., 2021).

Primerjava z raziskavo med slovenskimi srednješolskimi učitelji pokaže zanimivo razliko. Sodelujoči dijaki v tej raziskavi umetno inteligenco uporabljajo zelo pogosto, medtem ko so učitelji v raziskavi Bezjak (2024) poročali predvsem o občasni uporabi. Razlika je lahko povezana s tem, da dijaki orodja uporabljajo neformalno in individualno, učitelji pa morajo njihovo vključevanje načrtovati, preveriti pedagoško vrednost, upoštevati varstvo podatkov in prevzeti odgovornost za izvedbo pouka. Primerjava potrjuje potrebo po skupnem učenju dijakov in učiteljev ter po šolskih pravilih, ki zmanjšujejo razkorak med dejansko uporabo in formalno pedagoško prakso.

Delež dijakov, ki si želi več umetne inteligence pri pouku, je visok, vendar 35 % sodelujočih ne ocenjuje njenega vpliva na prihodnost pozitivno. Rezultat kaže, da odnos ni enoznačno navdušen. Dijaki lahko prepoznajo praktično pomoč pri konkretnem šolskem delu, hkrati pa izražajo zadržke glede odvisnosti od tehnologije, napačnih informacij, nadomeščanja človekovega dela ali drugih družbenih posledic. Ker je vprašalnik uporabljal samo odgovora da in ne, razlogov ni mogoče zanesljivo določiti. V prihodnjih raziskavah bi bilo zato pomembno vključiti lestvice stališč in odprta vprašanja.

Za šolsko prakso ugotovitve pomenijo, da samo povečevanje uporabe ni ustrezen cilj. Ključno je vodeno vključevanje, pri katerem učitelj določi namen, dijak pa mora ohraniti dejavno vlogo. Primerna uporaba vključuje pripravo vprašanj za ponavljanje, primerjavo več razlag, odkrivanje napak v odgovoru umetne inteligence, izboljševanje lastnega osnutka in razpravo o etičnih dilemah. Manj primerna je uporaba, pri kateri dijak odda nepreverjen ustvarjeni odgovor kot lastno delo. Smernice UNESCO in Evropske komisije zato poudarjajo človekov nadzor, preglednost, varovanje podatkov in uporabo, ki ima jasno izobraževalno vrednost (Miao in Holmes, 2023; Evropska komisija, 2026).

ZAKLJUČEK

Raziskava je pokazala, da je umetna inteligenca med sodelujočimi dijaki že redno uporabljena tehnologija. Vsi jo uporabljajo najmanj večkrat tedensko, najpogosteje za iskanje informacij in pomoč pri domačih nalogah. Skoraj vsi uporabljajo ChatGPT, večina pa si želi tudi več vključevanja umetne inteligence v pouk. Hkrati več kot tretjina sodelujočih ne meni, da bo njen vpliv na prihodnost pozitiven, zato rezultatov ni mogoče razlagati kot nekritično sprejemanje tehnologije.

Osrednje sporočilo za vzgojno-izobraževalno stroko je, da umetne inteligence ni smiselno obravnavati samo kot dovoljeno ali prepovedano orodje. Vključiti jo je treba v razvoj pismenosti na področju umetne inteligence, informacijske pismenosti in akademske integritete. Dijaki morajo znati prepoznati omejitve modelov, preveriti podatke v verodostojnih virih, razkriti uporabo orodja in zaščititi osebne podatke. Učitelj pri tem ostaja ključen, ker določa učni namen, presoja kakovost vsebine, spodbuja razumevanje in zagotavlja, da tehnologija ne nadomesti samostojnega mišljenja.

V praksi je smiselno pripraviti enotna šolska pravila uporabe, določiti načine navajanja pomoči umetne inteligence in oblikovati naloge, pri katerih je viden proces nastajanja rešitve. Koristna so tudi usposabljanja učiteljev, vaje preverjanja ustvarjenih odgovorov, obravnava izmišljenih virov in pristranskosti ter jasna navodila, katerih podatkov se v javna orodja ne vnaša. Umetna inteligenca naj se uporablja predvsem za dodatno razlago, povratno informacijo, diferenciacijo in razpravo, ne pa kot avtomatski nadomestek dijakovega dela.

Prispevek je uporaben za srednješolske učitelje, vodstva šol, svetovalne delavce, dijake in starše, saj prikazuje razširjenost uporabe med sodelujočimi dijaki ene tehniške gimnazije ter jo povezuje s konkretnimi pedagoškimi in etičnimi ukrepi. Posebej pomemben je za pripravo šolskih usmeritev, ker opozarja, da formalna pravila pogosto nastajajo počasneje kot vsakdanja uporaba tehnologije.

Raziskava ima več omejitev. Vzorec je bil omejen in oblikovan po načelu neverjetnostnega priložnostnega vzorčenja ter je vključeval udeležence ene tehniške gimnazije. Vprašalnik ni vseboval demografskih podatkov, vprašanja pa so večinoma ponujala omejeno število možnosti odgovorov. Rezultati temeljijo na samooceni. Raziskava ni merila kakovosti uporabe, dejanske pravilnosti odgovorov umetne inteligence, samostojnosti pri reševanju nalog ali vpliva na učni uspeh. Zato ugotovitev ni mogoče posplošiti na širšo populacijo dijakov.

Nadaljnje raziskovanje naj vključuje večje in raznolike vzorce različnih srednješolskih programov, primerjavo med letniki ter kombinacijo anket, intervjujev in opazovanja konkretnih učnih nalog. Smiselno bi bilo preveriti tudi, kako usposabljanje za kritično uporabo vpliva na kakovost pozivov, preverjanje virov, razumevanje snovi in akademsko integriteto. Prihodnost izobraževanja ne bo odvisna samo od zmogljivosti umetne inteligence, temveč predvsem od tega, ali jo bodo šole znale vključiti pregledno, kritično in pedagoško smiselno.

LITERATURA

Bezjak, S. (2024). The future of artificial intelligence in classrooms: Perspectives of upper-secondary school teachers in Slovenia. Sodobna pedagogika, 75(4), 72–87. https://www.sodobna-pedagogika.net/en/articles/04-2024_the-future-of-artificial-intelligence-in-classrooms-perspectives-of-upper-secondary-school-teachers-in-slovenia/ [12. 10. 2025].

Evropska komisija. (2026). Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning. https://education.ec.europa.eu/focus-topics/digital-education/actions/plan/ethical-guidelines-for-educators-on-using-artificial-intelligence [30. 7. 2026].

Evropski parlament in Svet Evropske unije. (2024). Regulation (EU) 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act). Official Journal of the European Union. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj/eng [15. 10. 2025].

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., Gasser, U., Groh, G., Günnemann, S., Hüllermeier, E., Krusche, S., Kutyniok, G., Michaeli, T., Nerdel, C., Pfeffer, J., Poquet, O., Sailer, M., Schmidt, A., Seidel, T., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274 [8. 10. 2025].

Lee, V. R., Pope, D., Miles, S., in Zárate, R. C. (2024). Cheating in the age of generative AI: A high school survey study of cheating behaviors before and after the release of ChatGPT. Computers and Education: Artificial Intelligence, 7, 100253. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2024.100253 [18. 10. 2025].

Lo, C. K. (2023). What is the impact of ChatGPT on education? A rapid review of the literature. Education Sciences, 13(4), 410. https://doi.org/10.3390/educsci13040410 [6. 10. 2025].

Mai, D. T. T., Da, C. V., in Hanh, N. V. (2024). The use of ChatGPT in teaching and learning: A systematic review through SWOT analysis approach. Frontiers in Education, 9, 1328769. https://doi.org/10.3389/feduc.2024.1328769 [20. 10. 2025].

Meyer, J., Jansen, T., Schiller, R., Liebenow, L. W., Steinbach, M., Horbach, A., in Fleckenstein, J. (2024). Using LLMs to bring evidence-based feedback into the classroom: AI-generated feedback increases secondary students’ text revision, motivation, and positive emotions. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100199. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2023.100199 [14. 10. 2025].

Miao, F., in Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO. https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693 [3. 10. 2025].

Ng, D. T. K., Leung, J. K. L., Chu, S. K. W., in Qiao, M. S. (2021). Conceptualizing AI literacy: An exploratory review. Computers and Education: Artificial Intelligence, 2, 100041. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2021.100041 [28. 9. 2025].

OECD. (2026). OECD Digital Education Outlook 2026: Exploring effective uses of generative AI in education. OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/062a7394-en [30. 7. 2026].

Zhang, P., in Tur, G. (2024). A systematic review of ChatGPT use in K–12 education. European Journal of Education, 59, e12599. https://doi.org/10.1111/ejed.12599 [22. 10. 2025].