„AI učitelům práci neulehčí. Naopak jim ji přidá, ale myslím, že se to vyplatí,“ říká Martin Bílek, vedoucí katedry chemie a didaktiky chemie PedF UK, který se dlouhodobě zabývá využitím technologií ve výuce přírodních věd. Spolu s kolegyní Monikou Pelikánovou je také autorem kapitoly v mezinárodní monografii věnované STEM vzdělávání v éře umělé inteligence. AI podle něj může proměnit i výuku chemie – vytvořit větší prostor pro otázky, experimentování a hledání souvislostí namísto důrazu na memorování.
Jak se s nástupem AI, která během chvíle odpoví na cokoli, mění význam znalostí?
Myslím si, že jejich hodnota ještě vzroste. Pokud totiž člověk o tématu nic neví, těžko se může rozumně zeptat a posoudit, jestli je odpověď AI správná, a skutečně si stát za výsledkem své práce.
Rozhodně přitom nejsem odpůrcem AI. Studujícím ji nezakazuji, naopak je vybízím, aby ji používali. Je to velmi vhodný a šikovný nástroj, možná už dokonce prostředí, ve kterém pracujeme. Vždycky jim ale připomínám, že použití AI nic nemění na tom, že za výslednou práci odpovídají oni sami.
A má ještě smysl zadávat studujícím třeba seminární práce a eseje?
Jsem přesvědčen, že ano. Když dostanu práci vytvořenou převážně pomocí AI, často je to patrné třeba z toho, jak studentka či student pracuje se zdroji. Téma i obsah mohou být výborně vybrané a zpracované, ale přitom není jasné, co jsou vlastní myšlenky a co bylo převzato. Nechám je proto dohledat, odkud jednotlivé informace pocházejí a o jaké zdroje se opírají. Už při tom se toho hodně naučí.
A kdykoli je to možné, požaduji, aby studující své práce také ústně obhájili. Musejí ukázat, že vědí, o čem píší. Klidně ať AI používají, ale za výsledkem si musejí stát sami.
To ale mluvíme o vysokoškolských studentech. Jak může odpovědi AI ověřovat dítě, které se danou látku teprve učí a samo ještě neví, co je správně?
Právě proto musí škola děti učit, jak s AI pracovat, nejen zda ji smějí, nebo nesmějí použít. Neměli bychom zadávat úkoly, u kterých stačí napsat jeden prompt a převzít hotovou odpověď. Žáci se potřebují naučit doptávat, odpovědi korigovat a porovnávat s dalšími zdroji. Takový způsob práce s AI je potřeba opakovaně trénovat, až se pro ně stane přirozenou součástí uvažování. Podobně vedu i budoucí učitele k tomu, že nemusejí všechno znát, ale měli by si umět poradit – vědět, kde informace hledat, na koho se obrátit a které zdroje jsou relevantní.
Znamená to, že se děti mají stále učit zpaměti, nebo se s AI mění i způsob, jakým se učíme?
Bez určitého základu se neobejdeme, ale může se změnit cesta, jak k němu dojít. Rozhodně bych nebyl zastáncem přílišného důrazu na memorování. S některými kolegy například často diskutujeme o badatelské výuce. Někdy zaznívá, že se žák musí nejdříve všechno naučit a teprve potom může bádat. Jenže tak nefunguje ani skutečný vědec. Také si nejprve nenastuduje všechno, aby pak začal zkoumat svůj problém. Položí si otázku, začne hledat odpověď a během toho si průběžně dostudovává a dohledává, co potřebuje.
Bádat se proto podle mě dá už od mateřské školy, samozřejmě nad přiměřenými otázkami. Pro budoucí učitelky prvního stupně a mateřských škol například vedu předmět založený na pokusech. Pracujeme s konceptem čtyř antických živlů – vody, vzduchu, země a ohně. A ano, propaguji i práci s ohněm, samozřejmě při dodržení všech bezpečnostních pravidel.
Právě možnostem, jak v době AI vyučovat jinak, se s kolegyní Monikou Pelikánovou věnujete v kapitole mezinárodní monografie o STEM vzdělávání (zkratka pro přírodní vědy, technologie, inženýrství a matematiku – pozn. red.). Jak taková výuka vypadá v praxi?
STEM nemusí znamenat, že všechny předměty propojíme do jednoho. Chemie může zůstat chemií, ale můžeme do ní přinášet technologie, inženýrské myšlení nebo větší propojení s reálným životem. Právě touto cestou jdeme i v naší kapitole. Ukazujeme, jak lze tradiční chemická témata učit jinak – například neprovádět chemický experiment založený na určité chemické reakci samoúčelně, ale zasadit ho do konkrétní situace a ukázat, kde a proč se s ním můžeme setkat v reálu.
Jak tedy tradiční témata vyučovat, aby žáky přírodní vědy zaujaly?
Motivace je určitě důležitá. Snažíme se zatraktivnit i témata, která mohou působit fádně – třeba názvosloví, chemické rovnice nebo výpočty. Naším cílem ale není vychovat z každého žáka základní školy nebo gymnázia chemika. Řekl bych to možná provokativně: cílem takové výuky vlastně není samotná chemie. Chemie má být v tomto případě prostředkem k tomu, aby se člověk naučil rozumně přemýšlet o sobě i o prostředí, ve kterém žije.
Může tedy AI paradoxně pomoci vrátit přírodní vědy více k samotné přírodě a experimentování?
Myslím, že ano. V přírodních vědách je zásadní umět se přírody ptát: Proč na podzim žloutne listí? Proč se něco chová právě takhle? Pokud nám AI pomůže s částí práce s fakty a informacemi, může vzniknout větší prostor právě pro podobné otázky.
Přírodu přitom můžeme poznávat ve třech prostředích: in vivo, tedy přímo v přírodě, in vitro v laboratoři a stále více také in silico, prostřednictvím počítačových modelů, simulací nebo i smíšené či virtuální reality. A právě jejich kombinace je důležitá.
S budoucími učitelkami prvního stupně například používáme simulace, na kterých si děti mohou vyzkoušet princip hustoty, a potom ho ověřit skutečným pokusem: Dokážeme naučit čerstvé vajíčko plavat? Děti přemýšlejí, proč ve vodě klesá a co je potřeba změnit, až se dostanou k tomu, že přidáním kuchyňské soli zvýší hustotu kapaliny a vajíčko v ní vyplave k povrchu. Propojí tak model, přemýšlení a skutečný experiment.
Může obrazovka úplně nahradit „živé“ pokusy?
Nemyslím si. Právě nedokonalost skutečného prostředí je důležitá. Při pokusu se něco posune, zahřeje jinak, než jsme čekali, najednou nám nesedí data – a musíme přijít na to proč.
V simulaci tohle většinou nezažijete. Sofistikované programy sice dokážou nasimulovat i chybu, ale pořád je to odtažité. Nemůžete si na to jednoduše „sáhnout“. Skutečný experiment má proto ve výuce nezastupitelné místo.
Jaká je tedy v době AI role vyučujících? Mění se to, co by měli umět?
Učitel se ze „studnice vědomostí“ stále více stává průvodcem při učení. Už není tím, kdo do žáků „nalévá“ fakta, ale ukazuje jim různé cesty, jak se učit, hledat odpovědi a přemýšlet. Dobře to podle mě vystihuje staré krédo připisované římskému rétorovi Quintilianovi: učitel ochotně odpovídá těm, kteří se ptají, a sám se ptá těch, kteří mlčí.
Tohle všechno ale klade na vyučující velké nároky
Právě proto považuji za důležité, aby měla v přípravě budoucích vyučujících větší prostor oborová didaktika. Otázka, jak vyučovat efektivně, je klíčová. Řeknu možná trochu kacířskou věc, se kterou kolegové vyučující odbornou chemii nemusejí souhlasit: myslím si, že naši budoucí učitelé se chemii nejvíc naučí právě ve chvíli, kdy se ji učí vyučovat. Z odborných předmětů samozřejmě získají hluboké znalosti chemie, ale v didaktice chemie si řadu věcí poskládají a pochopí je v dalších souvislostech.
S čím se budoucí vyučující potýkají, když přijdou do školy, kde už AI žáci používají – ať už řízeně při hodině, nebo tajně na mobilu pod lavicí?
Na praxích se někdy setkávám i u zkušených učitelů s přístupem: teď máte AI zakázanou, teď ji naopak použít můžete. Připomíná mi to dobu, kdy jsme ve škole jednou směli používat kalkulačku a podruhé ne, aniž bylo úplně jasné proč. Podle mě musí mít použití podobného nástroje vždycky smysl. U složitého výpočtu například použijete kalkulačku, protože podstatné je, co s výsledkem dokážete udělat dál. Stejně bychom měli přemýšlet i o AI.
Právě tady je prostor pro dialog mezi vyučujícím a žáky. Samozřejmě je to pro učitele náročnější.
A co mobily ve škole? Měly by se podle vás zakazovat?
Plošný zákaz zásadně nepodporuji. Jsem ale pro jasná pravidla. Současné nastavení, kdy si škola může určit pravidla používání mobilních zařízení, považuji za rozumnou cestu.
Budoucí učitele navíc vedu k tomu, aby do vytváření těchto pravidel zapojili samotné žáky. S trochou nadsázky říkám, že by ta společně domluvená pravidla žáci i učitelé měli „vlastní krví podepsat“ – tedy skutečně se podílet na dohodě, kterou pak budou všichni dodržovat.
Vy sám jste tedy spíš optimista, pokud jde o nástup AI do vzdělávání?
Nejsem přehnaný optimista a žádnému učiteli netvrdím, že mu AI nebo jiné technologie ulehčí práci. Neulehčí. Naopak mu zpočátku práci přidají. Myslím si ale, že tahle práce navíc se nakonec vyplatí.
Technologie mě provázejí celý profesní život a věřím, že AI nám může přinést více dobrého než zlého. Budeme ji používat a postupně se s ní naučíme pracovat. Možná kvůli ní budeme i svůj mozek používat trochu jinak.
| prof. PhDr. Martin Bílek, Ph.D. |
|
Vedoucí katedry chemie a didaktiky chemie na Pedagogické fakultě UK. Vystudoval učitelství chemie a fyziky na Pedagogické fakultě v Hradci Králové, doktorát získal v oboru pedagogika na PedF UK. Profesorem se stal v roce 2006 v oboru teorie vyučování chemie. Odborně se věnuje především didaktice chemie, didaktikám přírodovědných a technických předmětů, badatelské výuce a využívání digitálních technologií ve vzdělávání. Na PedF UK v minulosti působil také jako proděkan pro vědu a výzkum a později také pro celoživotní a distanční vzdělávání. Podílel se na přípravě učitelů přírodních věd i v zahraničí, a to v Norsku, ve Slovinsku a na Slovensku. Absolvoval také řadu zahraničních odborných a výzkumných pobytů (např. v Německu, Polsku, Litvě, Španělsku, Lotyšsku, Brazílii či Tchaj-wanu). |
