Před rokem jsem viděl umělou inteligenci jako zkratku, abych se vyhnul hlubokému myšlení. Nyní to používám k výuce myšlení.
Stejně jako mnoho pedagogů jsem zpočátku považoval umělou inteligenci za hrozbu – snadný únik z přísné analýzy. Ale zákaz AI přímo se stal ztráta bitvy. V tomto semestru jsem zaujal jiný přístup: přinesl jsem to do své třídy, ne jako berle, ale jako předmět studia. Výsledky mě překvapily.
Poprvé letos na jaře, moji studenti nejsou jen používají AI – přemýšlejí o tom. AI není jen nástroj; Je to zrcadlo, odhaluje zkreslení, odhaluje mezery ve znalostech a přetváření interpretačních instinktů studentů. Stejně tak řeka vyřezává svůj průběh kamenem – ne násilím, ale vytrvalostí – toto úmyslné zapojení do AI začalo měnit, jak studenti přistupují k analýze, nuanci a složitosti.
Spíše než vykreslit studenty pasivních spotřebitelů informací, AI – když se kriticky zapojila – se týká nástroje pro ostření analytických dovedností. Místo toho, aby jednoduše vytvořil odpovědi, vyvolává nové otázky. Vystavuje zkreslení, nutí studenty znovu zvážit předpoklady a nakonec posiluje jejich schopnost hluboce myslet.
Přesto jsou univerzity příliš často zaměřeny spíše na kontrolu AI než na pochopení. Politiky kolem AI ve vysokoškolském vzdělávání často prosazují detekci a vymáhání a zacházejí s technologií jako s problémem, který má být obsažen. Ale toto rámování chybí. Otázka v roce 2025 není to, zda použít AI, ale jak Používat jej způsobem, který se prohlubuje, spíše než zředit, učení.
AI jako nástroj pro hluboké zapojení
Tento semestr jsem požádal studenty, aby používali AI na svém semináři o svědectví o přeživších holocaustu. Na první pohled se používání AI k analýze těchto hluboce lidských vyprávění zdá být protichůdné – téměř neuctivé. Svědectví pozůstalých odolává soudržnosti. To je formováno ticho, rozpory a emocionální pravdy, které vzdorují kategorizaci. Jak se může AI vyškolená s pravděpodobnostmi a vzory zapojit do příběhů tvarovaných traumatem, ztrátou a křehkostí paměti?
A přesto to je přesně důvod, proč jsem udělal AI ústřední součástí kurzu – ne jako zkratka k porozumění, ale jako výzva k tomu. Každý týden moji studenti používají AI k přepisu, shrnutí a identifikaci vzorů ve svědectvích. Ale spíše než zacházet s reakcemi AI jako s autoritativním, vyslýchají je. Vidí, jak AI zakopne nad nekonzistentností, jak to nesprávné váhání jako opomenutí, jak odolává fragmentaci, která definuje účty Survivor. A při pozorování tohoto odporu se stane něco neočekávaného: studenti si rozvíjejí hlubší povědomí o tom, co to znamená naslouchat, interpretovat, svědčit.
Elegantní výstupy AI skrývají hlubší problém: není to neutrální. Jeho reakce jsou formovány zkreslení zabudovanými do jeho tréninkových údajů a jeho neúnavným snahou o soudržnost – dokonce i na úkor přesnosti. Algoritmus vyžehne nekonzistence ve svědectví, ne proto, že jsou nedůležité, ale proto, že je navržen tak, aby upřednostňoval plynulost před rozporem, jasností před nejednoznačností. Svědectví je však nejednoznačnost. Paměť se daří na rozpor. Pokud zůstane nekontrolovatelná, tendence AI vyhladit riskování drsných okrajů vymazání přesně toho, co dělá vyprávění o přeživších tak mocných: jejich syrovost, jejich váhání, jejich odmítnutí přizpůsobit se čisté a stravitelné verzi historie.
Pro pedagogy není otázkou, jak používat AI, ale jak odolat jeho svádění. Jak zajistíme, aby studenti kontrolovali spíše AI, než aby přijali její výstupy v nominální hodnotě? Jak je naučíme používat AI spíše jako objektiv než jako berlu? Odpověď spočívá v tom, že se AI stane předmětem dotazování – znepokojuje studenty, aby prozkoumali jeho selhání, zpochybnili jeho sebevědomé nesprávné čtení. AI nenahrazuje kritické myšlení; vyžaduje to.
AI jako produktivní tření
Pokud AI narušuje, nesprávně interpretuje a přesahuje, proč ji vůbec používat? Snadnou odpovědí by bylo odmítnout – zabránit ji z učebny, zacházet s ním spíše jako o kontaminující látku než s nástrojem. Ale to by byla chyba. AI je tu, aby zůstala a vysokoškolské vzdělání má na výběr: buď nechte studenty navigovat své omezení samy o sobě, nebo učinit tato omezení součástí jejich vzdělání.
Spíše než zacházet s nedostatky AI jako s důvodem vyloučení, považuji je za příležitosti. V mé třídě nejsou odpovědi generované AI definitivními odpovědimi, ale předměty kritiky-imperfektní, prozatímní a otevřené výzvě. Tím, že se studenti kriticky zapojí do AI, se z toho učí nejen, ale o to. Vidí, jak AI bojuje s nejednoznačností, jak mohou být její shrnutí reduktivní, jak jeho důvěra často překračuje jeho přesnost. Přitom zaostřují samotné dovednosti AI se nemohou replikovat: skepticismus, interpretace a schopnost zpochybnit přijaté znalosti.
Tento přístup je v souladu s pozorováním Marca Watkinsa, že “Učení vyžaduje tření“ AI může být silou produktivního tření ve třídě.
Historie výuky – a zejména historie genocidy a hromadného násilí – často se cítí jako stát na prahu: jedna noha zasazená v minulosti, druhá vstoupila do nejisté budoucnosti. V tomto prostoru AI nenahrazuje interpretační akt; To nás nutí zeptat se, co to znamená přenést paměť vpřed.
AI, která byla používána zamyšleně, nenarušuje intelektuální šetření – prohlubuje to. Pokud je moudře zasnoubená, naostří – spíše než nahrazuje – samotné dovednosti, díky nimž nás lidé dělají.
