Anong mga guro ang kinatatakutan
Sa bawat bagong termino, ang mga guro sa unibersidad ay nahaharap sa ilang bersyon ng parehong tanong: natututo ba ang mga estudyante, o basta na lang sumusunod sa mga galaw ng isang degree? Ngayong taon, ang tanong na iyon ay may bagong konteksto. Isang survey noong Nobyembre 2025 sa 1,057 na guro ng American Association of Colleges and Universities at Elon University ang natuklasan na 90% ang naniniwala na ang generative AI ay makakabawas sa mga kasanayan sa kritikal na pag-iisip ng mga estudyante, 83% ang naniniwala na paiikliin nito ang kanilang atensyon, at 95% ang umaasa na mapapalaki nito ang kanilang labis na pag-asa sa mga kagamitan mismo. Halos tatlo sa apat, 73%, ang personal na humarap sa isang isyu sa integridad sa akademiko na kinasasangkutan ng AI. Hindi ito mga pag-aalala lamang mula sa isang minoryang tumututol. Ito ang pananaw ng mayorya ng propesyon, at ang mga ito ay tiyak: hindi "ang AI ay nakakagambala" sa abstrak, kundi isang ibinahaging pakiramdam na may nangyayaring masusukat sa kung paano mag-isip ang mga estudyante.
Ang ginagawa na ng mga estudyante
Hindi rin nagtatago ang mga estudyante rito. Natuklasan sa 2026 Student Generative AI Survey ng HEPI, batay sa 1,054 na undergraduate sa UK, na 95% na ngayon ang gumagamit ng AI sa ilang anyo at 94% ang gumagamit nito para sa mga tinasa na gawain. 12% lamang ang umaamin na direktang nagsusumite ng tekstong binuo ng AI, bagama't ang bilang na iyon ay tumaas nang apat na beses simula noong 2024, noong ito ay nasa 3%, na nagmumungkahi na ang hangganan sa pagitan ng "paggamit ng AI upang makatulong" at "pagpapahintulot sa AI na gawin ito" ay mabilis na umuusad. Ang pag-upo nang magkatabi sa dalawa sa mga sipi ng survey ay nagsasabi ng sarili nitong kwento. Inilarawan ng isang estudyante ang paggamit ng AI upang ibuod ang mga siksik na pagbasa upang sila ay "makapagtuon sa kritikal na pagsusuri at mas malalim na pag-unawa." Ang isa naman ay sumulat, nang simple, "Hindi ko ginagamit ang aking utak." Parehong kagamitan, parehong termino, dalawang ganap na magkaibang karanasan sa pagkatuto, at ang survey ay hindi nagbibigay ng indikasyon na ang alinmang estudyante ay gumagawa ng anumang hindi karaniwan.
Bakit hindi nagbago ang mekanismo
Hindi ang kagamitan ang nagpapaiba sa dalawang estudyanteng iyon. Ito ang hiniling sa kanila ng silid-aralan nang magamit na nila ito. Mas mabilis na masasagot ng AI ang tanong na "ano" kaysa sa anumang lektura, mas mabilis kaysa sa anumang aklat-aralin, mas mabilis kaysa sa oras ng opisina. Ang hindi nito magagawa ay ang pumalit sa isang estudyante sa sandaling hinihiling sa kanila na hulaan ang isang resulta, ipagtanggol ang isang pagpipilian, o ipaliwanag ang isang bagay gamit ang sarili nilang mga salita, dahil ang mga sandaling iyon ay gagana lamang kung ang estudyante ang siyang kumukuha. Ito ang mas lumang ideya sa ilalim ng lahat ng ito: ang pagsasanay sa pagkuha, kung minsan ay tinatawag na testing effect, ang matagal nang natuklasan na ang aktibong pagkuha ng impormasyon mula sa memorya ay bumubuo ng mas matibay at mas pangmatagalang pag-unawa kaysa sa simpleng pagbibigay muli ng impormasyon. Hindi ito bago, at hindi ito tungkol sa AI. Ginagawa lang ito ng AI na hindi pangkaraniwang madaling laktawan.
Isang pag-aaral sa Drexel University noong 2025 ang nagbigay ng numero sa kakulangang iyon. Binigyan ng mga mananaliksik ang mga estudyante ng data science ng mga tanong na pang-praktis sa pagkuha ng impormasyon na binuo ng AI habang nagbabakasyon sa lecture, mga mababang-pusa na prompt na pumipilit sa mga estudyante na alalahanin at ilapat ang mga itinuro sa kanila, at inihambing ang kanilang huling pagsusulit sa isang control group na hindi nakatanggap ng ganitong pagsasanay. Ang retrieval group ay nakakuha ng 89%. Ang control group ay nakakuha ng 73%. Isang 16-puntong pagkakaiba ang tinawag ng mga mananaliksik na parehong makabuluhan sa istatistika at praktikal, mula sa walang pagbabago sa nilalaman, kundi kung ang mga estudyante ay pinilit na kunin ito. Ang natuklasang iyon ay hindi nagbago dahil umiiral ang AI. Kung mayroon man, ipinapaliwanag nito nang eksakto kung ano ang nakataya: ang mekanismo na lumilikha ng tunay na pagkatuto ay tumatakbo pa rin sa pagsisikap na pag-alala, at ang kapakinabangan ng AI para sa isang estudyante ay lubos na nakasalalay sa kung ginagamit ito upang himukin ang pagsisikap na iyon o upang palitan ito.
Kung saan nauubos ang patakaran
Kaya naman ang pamamaraan ng pagtatanong, hindi ang patakaran ng AI, ang maaaring maging pinaka-hindi gaanong nagagamit na paraan sa mas mataas na edukasyon. Sa survey ng AAC&U, 87% ng mga guro ang nagsabing nakasulat na sila ng mga tahasang patakaran sa paggamit ng AI, ngunit 59% pa rin ang nagsabing ang kanilang institusyon ay hindi pa handang tulungan ang mga estudyante na harapin ang mga darating. Kinakailangan ang patakaran, ngunit ito ang namamahala sa kung ano ang isinusumite ng isang estudyante pagkatapos ng pangyayari. Kaunti lang ang nagagawa nito sa loob ng siyamnapung minuto bago nila ito isumite, sa lecture hall o seminar room mismo, kung saan ang aktwal na pag-iisip ay nangyayari o hindi, at kung saan walang dokumento ng patakaran ang nakapagpaisip nang mas malalim sa sinuman.
Wala sa mga ito ang argumento para labanan ang AI sa silid-aralan, at hindi rin sinusuportahan ng datos ang konklusyong iyan; maraming estudyante ang mahusay na gumagamit nito. Ito ay isang argumento para maging mas maingat sa kung aling mga sandali pa rin ang nararapat sa estudyante, at sa pagdidisenyo ng mga lektura, seminar, at pagtatasa upang protektahan ang mga sandaling iyon nang may layunin, tulad ng ipinapakita ng Stories Behind the Slides ng isyung ito na ginagawa na ng isang instruktor, isang tanong sa pagbabalik-tanaw sa bawat pagkakataon.
Mga sanggunian
American Association of Colleges and Universities, at ang Imagining the Digital Future Center ng Elon University. (2026, Enero 21). Pambansang survey: 95% ng mga guro sa kolehiyo ang nangangamba sa labis na pag-asa ng mga estudyante sa AI at pagbaba ng kritikal na pag-iisip sa mga mag-aaral na gumagamit ng mga generative AI tool. 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., & Hashmi, R. (2025). Pagpapahusay ng pagkatuto ng mga mag-aaral gamit ang mga tanong na pangsanay sa pagkuha ng impormasyon na binuo ng LLM: Isang empirikal na pag-aaral sa mga kurso sa agham ng datos. arXiv. https://arxiv.org/abs/2507.05629
Stephenson, R., at Armstrong, C. (Marso 12, 2026). Survey ng mga Mag-aaral tungkol sa Artificial Intelligence na Nakabuo ng Enerhiya 2026 (HEPI Report 199). Higher Education Policy Institute. https://www.hepi.ac.uk/reports/student-generative-ai-survey-2026/
