No kā baidās mācībspēki
Katrā jaunajā semestrī universitātes mācībspēki saskaras ar viena un tā paša jautājuma versiju: vai studenti mācās vai tikai virzās uz priekšu, iegūstot grādu? Šogad šim jautājumam ir jauns konteksts. Amerikas Koledžu un universitāšu asociācijas un Elonas Universitātes 2025. gada novembrī veiktā 1,057 mācībspēku aptauja atklāja, ka 90 % uzskata, ka ģeneratīvais mākslīgais intelekts mazinās studentu kritiskās domāšanas prasmes, 83 % uzskata, ka tas saīsinās viņu uzmanības noturību, un 95 % sagaida, ka tas palielinās viņu pārmērīgo paļaušanos uz pašiem rīkiem. Gandrīz trīs no četriem jeb 73 % ir personīgi saskārušies ar akadēmiskās integritātes problēmu, kas saistīta ar mākslīgo intelektu. Tās nav marginālas bažas no pretestības pilnas minoritātes. Tas ir vairākuma viedoklis par šo profesiju, un tas ir konkrēts: nevis abstrakts "mākslīgais intelekts ir graujošs", bet gan kopīga sajūta, ka kaut kas izmērāms notiek ar studentu domāšanu.
Ko studenti jau dara
Arī studenti no tā neslēpjas. HEPI 2026. gada studentu ģeneratīvā mākslīgā intelekta aptauja, kurā piedalījās 1,054 Apvienotās Karalistes bakalaura studenti, atklāja, ka 95 % tagad kaut kādā veidā izmanto mākslīgo intelektu un 94 % to izmanto vērtēšanas darbiem. Tikai 12 % atzīst, ka iesniedz tieši mākslīgā intelekta ģenerētu tekstu, lai gan šis skaitlis ir četrkāršojies kopš 2024. gada, kad tas bija 3 %, kas liecina, ka robeža starp "mākslīgā intelekta izmantošanu palīdzības sniegšanai" un "ļaušanu mākslīgajam intelektam to darīt" strauji mainās. Divu aptaujas citātu novietošana blakus stāsta savu stāstu. Viens students aprakstīja mākslīgā intelekta izmantošanu, lai apkopotu blīvu lasāmvielu, lai viņš varētu "koncentrēties uz kritisku analīzi un dziļāku izpratni". Cits vienkārši rakstīja: "Es nemaz neizmantoju savas smadzenes." Tas pats rīks, tas pats termins, divas pilnīgi atšķirīgas mācību pieredzes, un aptauja neliecina, ka kāds no studentiem darītu kaut ko neparastu.
Kāpēc mehānisms nav mainījies
Šos divus studentus atšķir nevis pats rīks. Tas, ko auditorija no viņiem prasīja pēc tā lietošanas. Mākslīgais intelekts var atbildēt uz jautājumu "ko" ātrāk nekā jebkura lekcija, ātrāk nekā jebkura mācību grāmata, ātrāk nekā darba laiks. Tas nevar aizstāt studentu brīdī, kad viņam tiek lūgts paredzēt rezultātu, aizstāvēt izvēli vai kaut ko paskaidrot saviem vārdiem, jo šie brīži darbojas tikai tad, ja students pats veic atgūšanu. Šī ir vecāka ideja, kas slēpjas aiz visa šī: atgūšanas prakse, ko dažreiz sauc par pārbaudes efektu, un labi zināms atklājums, ka aktīva informācijas izvilkšana no atmiņas veido daudz spēcīgāku un ilgstošāku izpratni nekā vienkārši informācijas atkārtota saņemšana. Tas nav nekas jauns, un tas nav saistīts ar mākslīgo intelektu. Vienkārši mākslīgais intelekts padara to neparasti viegli izlaist.
2025. gadā veikts Drekslas universitātes pētījums sniedz skaitļus par šo atšķirību. Pētnieki lekciju pārtraukumos datu zinātnes studentiem sniedza mākslīgā intelekta ģenerētus atgūšanas vingrinājumu jautājumus, kas bija viegli uzdodami, lai piespiestu studentus atcerēties un pielietot tikko apgūto, un salīdzināja viņu vēlāko sniegumu kontroldarbā ar kontroles grupu, kurai šāda prakse netika sniegta. Atgūšanas grupa ieguva 89 % rezultātu. Kontroles grupa ieguva 73 %. Pētnieki nosauca 16 punktu atšķirību par gan statistiski, gan praktiski nozīmīgu, jo netika mainīts nekas saturā, bet gan tikai tas, vai studenti tika spiesti to atcerēties. Šis atklājums nav mainījies, jo mākslīgais intelekts pastāv. Ja kas, tas precīzi izskaidro, kas ir uz spēles: mehānisms, kas rada reālu mācīšanos, joprojām darbojas, pamatojoties uz piepūles pilnu atcerēšanos, un mākslīgā intelekta lietderība studentam ir pilnībā atkarīga no tā, vai tas tiek izmantots, lai veicinātu šīs pūles vai aizstātu tās.
Kur beidzas politikas termiņš
Tāpēc jautājumu uzdošanas tehnika, nevis mākslīgā intelekta politika, var izrādīties augstākās izglītības vismazāk izmantotais instruments. AAC&U aptaujā 87% mācībspēku norādīja, ka ir izstrādājuši skaidras mākslīgā intelekta izmantošanas politikas, tomēr 59% joprojām norādīja, ka viņu iestāde nav labi sagatavota, lai palīdzētu studentiem tikt galā ar gaidāmo. Politika ir nepieciešama, taču tā nosaka to, ko students iesniedz pēc iesniegšanas. Tā dara ļoti maz deviņdesmit minūtes pirms iesniegšanas, lekciju zālē vai semināra telpā, kur faktiskā domāšana vai nu notiek, vai nenotiek, un kur neviens politikas dokuments nekad nav licis nevienam rūpīgāk padomāt.
Nekas no tā nav arguments, lai pretotos mākslīgā intelekta izmantošanai klasē, un arī dati šo secinājumu neatbalsta; daudzi studenti to jau veiksmīgi izmanto. Tas ir arguments, lai daudz apzinīgāk izvērtētu, kuri brīži joprojām pieder tikai studentam, un veidotu lekcijas, seminārus un vērtējumus tā, lai aizsargātu šos brīžus apzināti, tāpat kā šī numura sadaļā “Stāsti aiz slaidiem” redzams, kā viens pasniedzējs jau to dara, vienu izgūšanas jautājumu vienlaikus.
Atsauces
Amerikas Koledžu un Universitāšu asociācija un Elonas Universitātes Digitālās nākotnes iztēlošanās centrs. (2026. gada 21. janvāris). Valsts mēroga aptauja: 95% koledžu mācībspēku baidās no studentu pārmērīgas paļaušanās uz mākslīgo intelektu un kritiskās domāšanas samazināšanās to studentu vidū, kuri izmanto ģeneratīvos mākslīgā intelekta rīkus. AAC&U. https://www.aacu.org/newsroom/national-survey-95-of-college-faculty-fear-student-overreliance-on-ai-and-diminished-critical-thinking-among-learners-who-use-generative-ai-tools
An, Y., Liu, J., Acharya, N. un Hashmi, R. (2025). Studentu mācīšanās uzlabošana ar tiesību zinātņu maģistra (LLM) ģenerētiem izguves prakses jautājumiem: empīrisks pētījums datu zinātnes kursos. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.05629
Stephenson, R., & Armstrong, C. (2026. gada 12. marts). Studentu ģeneratīvā mākslīgā intelekta aptauja 2026. gadā (HEPI ziņojums 199). Augstākās izglītības politikas institūts. https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/
