Когато генеративният изкуствен интелект навлезе в класните стаи, повечето преподаватели посегнаха към едно от двете решения по отношение на него: или пълна забрана или пълно разрешение. В крайна сметка и двата се провалят, при това по една и съща причина, но съществува и трети подход, който вече се прилага в редица европейски университети.
Да разгледаме защо пълната забрана и пълното позволение не работят и как изглежда работещата алтернатива.
Същинският проблем с ИИ в образованието не е технологичен, а разговорен. И докато училищата търсят правилния софтуер за откриване, най-важната работа остава несвършена: ясният, конкретен разговор с учениците за това кое е приемливо, кога и защо.
Защо „забранено“ не работи
Първият инстинкт на много институции беше забраната. Логиката е разбираема: ако ИИ застрашава честността на оценяването, най-простото решение е да го изключим. Проблемът е, че забраната почива на предпоставка, която вече не е вярна. Тя предполага, че можем надеждно да открием кога е използван ИИ, но всъщност не можем.
Оксфордският университет е изричен по този въпрос. В политиката си за използване на ИИ при същинско оценяване институцията посочва, че подозренията за неразрешена употреба трябва да се идентифицират чрез процеса на оценяване или чрез инструменти за откриване, които имат одобрението на университета, и добавя, че към момента на последната редакция на страницата нито един такъв инструмент не е получил одобрение. С други думи, водещ световен университет официално признава, че няма надежден технически начин да докаже, че текстът е писан от машина.
Д-р Мишел Медоус от Департамента по образование в Оксфорд, специалист по регулиране на национални системи за квалификация, формулира принципа ясно: летвата за доказване на нарушение е висока, и с право, което означава, че ресурсите ни се изразходват по-добре за възпиране, отколкото за откриване, поне докато няма сигурно технологично решение.
Има и втори, по-фин проблем със забраната – тя тласка употребата в сивата зона. Когато нещо е забранено, но широко достъпно и трудно за разкриване, то не изчезва, а просто се скрива. А скритата употреба е най-лошата от всички възможни, защото изключва точно това, от което учениците имат най-голяма нужда: насоки как да ползват инструмента, без да саботират собственото си учене.
Защо „позволено“ също не работи
Обратната крайност, пълното разрешение, изглежда по-модерна и по-малко конфликтна, но тя също се проваля, само че по-тихо.
Когато на ученика се каже „ползвай каквото искаш“, без рамка, без обяснение какво се оценява и защо, се случват две неща. Първо, по-слабите ученици започват да предават работа, която не отразява тяхното разбиране, и пропускат точно онова затруднение, в което се случва ученето. Второ, изчезва основата на оценяването. Ако преподавателят не знае какъв е приносът на ученика, оценката престава да означава каквото и да било.
Забраната всъщност казва на ученика: не питай как да ползваш ИИ, защото отговорът е никак. Пълното разрешение казва: няма смисъл да питаш, защото можеш да правиш каквото искаш с него. И двете затварят разговора с преподавателя още преди да е започнал. Резултатът е един и същ: ученикът остава сам с мощен инструмент, който не разбира, в задача, чийто смисъл никой не му е обяснил.
Университетът в Хелзинки заема позиция, която на пръв поглед прилича на разрешение, но всъщност е нещо доста по-внимателно. Институцията насърчава преподавателите да използват ИИ в обучението, за да подготвят студентите за общество, в което тези методи почти сигурно ще бъдат широко използвани в професионалната работа. Но в същия документ се казва, че преподавателят има последната дума и може да забрани употребата в ситуации, в които тя не би подпомогнала ученето. Това не е „всичко е позволено всичко“, това е „позволено е по правило, но е ограничено там, където има педагогическа причина“.
Решението не е политика, а разговор по задачи
Изходът от капана на двете крайности минава през една проста, но трудна за прилагане идея: приемливата употреба на ИИ зависи от конкретната задача и от това какво тя би трябвало да измери.
Оксфорд изгражда цялата си политика върху три принципа, одобрени от Комисията по образование. Първият е, че практиката в преподаването и оценяването трябва да стъпва на ценности като честност, почтеност и прозрачност, и че тези ценности трябва да се обсъждат често. Вторият е, че всяка отделна единица за оценяване трябва да бъде проектирана така, че да служи на конкретната си цел, а тази цел трябва да бъде ясно обяснена на студентите. Третият е, че всеки елемент от оценяването трябва да бъде придружен от ясно обяснение какво съдействие е разрешено и какво е забранено, а където е разрешено, заданието трябва да укаже точно как студентът да докладва получената помощ.
От тези принципи следва конкретен механизъм. Оксфорд изисква от преподавателите да декларират дали и как студентите могат да ползват ИИ при всяко оценяване, например чрез система от категории за различните задания. Това е същината – не една политика за целия университет, а ясна категория за всяка задача.
Защо това работи там, където общите забрани и общите разрешения се провалят? Ами защото различните задачи измерват различни неща.
В есето например целта обикновено е самото мислене: формулиране на теза, подбор и претегляне на доказателства, изграждане на аргумент. Ако ИИ напише есето, значи той не е помогнал на ученика, а е заменил точно това, което се оценява. Но същият инструмент може да е напълно приемлив за по-ранен етап: проверка на граматиката, предложения за структура, обяснение на труден текст преди ученикът да започне да пише сам.
Докато при лабораторната работа или практическото задание целта често е друга: правилно проведена процедура, коректно обработени данни, точно тълкуване на резултат. Тук ИИ може “законно” да помогне с част от анализа или с подреждането на таблица, стига приносът да е обозначен. Льовенският католически университет подхожда точно така, като разграничава употреби, които не изискват деклариране, употреби, които изискват допълнителна прозрачност, например генериране на код, и употреби, които са забранени, защото не позволяват да се провери собственото умение на студента.
Когато дойде време за самия изпит при контролирани условия логиката отново е различна. Тук целта е да се види какво ученикът може без помощни средства. Хелзинки е недвусмислен: употребата на езикови модели не е разрешена при изпитите за зрелост. Това не противоречи на общата отворена позиция на университета, а я допълва, защото изпитът измерва нещо, което по дефиниция трябва да е самостоятелно.
Както виждаме тук при същата задача и същия инструмент имаме три различни отговора. Не защото правилата са непоследователни, а защото целите на оценяването са различни. Именно това е разговорът, който иначе нито пълната забрана, нито свободното разрешение допускат.
Как изглежда добрата политика на практика
Европейските университети, които се справят добре, споделят няколко общи черти. Заслужава си да се погледнат конкретно, защото те показват, че алтернативата на двете крайности не е работеща.
Прозрачността замества откриването. Льовенският католически университет изрично избира да насърчава отговорната употреба вместо пълната забрана и стъпва на едно просто изискване: студентите трябва да са прозрачни за употребата на генеративен ИИ, така че техните знания и умения да могат да бъдат оценени честно. Ако студент използва ИИ и не е прозрачен за това, според университета това може да се счита за нарушение. Обърнете тук внимание на разместването на тежестта: проблемът не е употребата сама по себе си, а скриването ѝ.
Отговорността остава у човека. Хелзинкския университет формулира това ясно: езиковите модели не могат да поемат отговорност за точността на езика или съдържанието, а студентът отговаря лично за съдържанието на това, което предава. ИИ може да сгреши, да измисли несъществуващи източници, да възпроизведе пристрастия. Крайната отговорност за всяка дума остава у автора. Това е принцип, който важи и далеч извън класната стая.
Йерархия на правилата, не един закон за всичко. И в Хелзинки, и в Льовен работят с многослойна структура: има общи университетски насоки, но факултетът, програмата или конкретният преподавател могат да ги уточнят или да отстъпят от тях според целите на курса. Общите насоки важат само там, където няма по-конкретно указание. Това дава гъвкавост, без да оставя ученика в неведение.
Декларацията е част от предаването. Където употребата е разрешена, добрите политики искат тя да бъде описана. Оксфорд изисква от студентите да признаят използването на ИИ чрез формална декларация във формата, определен от съставителя на заданието. Льовен отива и по-нататък в практическите детайли: ако се цитира дословно изход от ИИ, той се поставя в кавички и се реферира; където е необходимо, се прилагат промптовете и пълният изход. Важна тънкост от насоките на Льовен: ако ученикът сам обработи и преосмисли информацията и напише собствен текст, не е длъжен да декларира употребата, докато проверката на правописа и граматиката не се смята за съществена употреба, изискваща деклариране. Тоест прозрачността е насочена към същественото, не към тривиалното.
За практическа ориентация мнозина използват и прости визуални схеми. Идеята за скала на употребата, от „без ИИ“ през „ИИ за идеи и обратна връзка“ до „ИИ, използван свободно с деклариране“, помага на ученика да види на пръв поглед какво се очаква от конкретното задание. Подобни рамки циркулират в библиотечните ръководства на американски университети заедно с готови формати за цитиране на ИИ по стандартите APA, MLA и Chicago.
AI literacy: не отделен предмет, а част от всичко останало
Дотук говорихме за оценяване. Но дори най-добрата политика по задачи решава само половината проблем. Другата половина е, че учениците трябва да разбират инструмента, който ползват, и тук идва най-съществената промяна в начина на мислене.
Проектът AI-HED, финансиран по програма на Европейския съюз и обединяващ университети от Амстердам, Виена, Загреб и Лисабон, формулира основния избор директно: вместо да третират ИИ като заплаха за академичната честност, университетите трябва да гледат на грамотността за ИИ като на ключова компетентност за бъдещата работна сила. Според авторите много институции остават в реактивна позиция, фокусирани върху откриването на употреба, вместо да подготвят студентите да я осмислят критично.
Важното е как се преподава тази грамотност. AI-HED не предлага нов отделен предмет „Изкуствен интелект“, а интегриране на модули за грамотност за ИИ в съществуващите курсове. Причината е педагогическа. Уменията, които ИИ прави спешни, не са нови; те са същите умения, върху които доброто образование винаги е стояло.
Кои са те?
Авторите изброяват три основни, които си струва да се запомнят.
- Проверка на фактите и оценка на източниците. Генеративният ИИ може да произведе измислени цитати и подвеждаща информация, затова учениците трябва да се научат да сверяват изхода му с рецензирани източници и надеждни бази данни. Това е точно същото умение, което учим в работата с източници от десетилетия насам, само че сега залогът е по-висок.
- Разпознаване на пристрастия. Моделите отразяват пристрастията, заложени в данните, върху които са обучени, и без критичен поглед тези пристрастия се възпроизвеждат в области като подбор на персонал, правоприлагане и здравеопазване. Да научим учениците да ги забелязват е форма на критично мислене, не на техническо обучение.
- Разбиране на вероятностната природа на ИИ. Тези инструменти не дават абсолютни истини, а предсказват вероятни отговори въз основа на модели. Ученик, който разбира това, чете отговора на ИИ съвсем различно от ученик, който го приема за оракул.
Виждаме накъде води това – проверка на източници, разпознаване на пристрастия, разбиране на несигурността, изграждане на собствен аргумент. Това е учебната програма по критично мислене и работа с източници, която добрите преподаватели вече водят. ИИ не изисква да я заменим, а да я приложим към нов вид текст. Затова грамотността за ИИ принадлежи на часа по история, по биология, по литература, и навсякъде, където учениците вече се учат да преценяват доказателствата, а не в отделен само за това час веднъж в седмицата.
Практическите подходи следват естествено. AI-HED описва структурирани задания, в които студентите създават чернова с помощта на ИИ, а после я критикуват и преработват според академичните стандарти. Това превръща инструмента от пряк път в обект на анализ. Ученикът, който трябва да намери грешките в текст, генериран от ИИ, упражнява точно онова мислене, което една забрана за използването му, би оставила неупражнено.
Какво да направи преподавателят още утре
Разговорът с учениците за ИИ не изисква да се чака институционална политика. Някои неща спокойно могат да започнат веднага.
Обсъдете правилата на глас, а не само в програмата. Изследването, цитирано от Оксфорд, показва, че учениците често не разбират напълно кое се смята за нарушение и са склонни да мислят, че ще бъдат съдени по намерението, а не по поведението си. Затова Медоус препоръчва честен разговор какво е и какво не е измама, особено сега, когато ИИ може легално да се ползва за едни цели, но не и за други. Кодексите за честност работят, но само ако са отношенчески, а не бюрократични, тоест част от културата на класа, обсъдени и приети заедно.
Проектирайте всяка задача с ясна категория за ИИ и я обяснете. Не общо правило за срока, а за конкретното есе, лабораторно упражнение или изпит: разрешено ли е, за кой етап, и как да се декларира.
Преместете тежестта от наказание към прозрачност. Когато нарушението е в скриването, а честното деклариране е нормата, учениците имат причина да говорят открито за това как работят, а вие си връщате представата какво всъщност са научили.
Има и една по-фина препоръка от изследването, която лесно се пропуска. В стремежа си да говорим за честността рискуваме неволно да нормализираме измамата, защото хората са по-склонни към поведение, което смятат за разпространено. Доказателствата сочат, че мнозинството ученици не мамят. Струва си това да личи в начина, по който говорим с тях, тоест като се обръщаме към едно почтено мнозинство, а не като подозираме всекиго.
Двете лесни крайности, пълната забрана и пълното разрешение, са привлекателни именно защото спестяват разговора. Но разговорът е цялата работа. Технологията няма да си отиде, а инструментите за откриване няма скоро да станат надеждни. Остава онова, което образованието винаги е правило най-добре: да обяснява защо нещо има значение, да показва как да се мисли внимателно, и да изисква от ученика да поеме отговорност за думите си. ИИ не променя този договор, просто го прави по-важен от всякога.
Източници:
- Oxford University, AI use in summative assessment (Education Committee policy, обновена окт. 2025)
- Dr Michelle Meadows, How to encourage academic integrity in the age of generative AI (Department of Education, Oxford, 2024)
- University of Helsinki, Using AI to support learning (обновена 2025)
- KU Leuven, Responsible use of Generative AI (Learning Lab) и Guidelines for students on the authorised use of GenAI
- KU Leuven Institute of Philosophy, Use of Generative Artificial Intelligence
- AI-HED project, The Need for Improved AI Literacy in Higher Education (J. Strijbosch, 2025)
- Washburn University Library, Artificial Intelligence: Academic Integrity & AI Ethics (вкл. 10-те принципа на UNESCO за етика на ИИ)
- The American University of Paris, Code of Academic Integrity
Автор: Радослав Тодоров
Изображения: canva.com, wikipedia.org
Още подобни материали четете в новия специални брой на списание „Българска Наука“
