Panika kolem „Můj domácí úkol napsala AI“ je pryč: Co ji nahradilo

Když byl ChatGPT zpřístupněn veřejnosti, pedagogové si začali představovat nejhorší možný scénář.

Studenti už nebudou psát vlastní eseje. 

Domácí úkoly zadané k vypracování doma už nebude možné považovat za důvěryhodné. 

A někde bude LLM vytvářet naprosto přijatelnou esej o pěti odstavcích na téma The Great Gatsby, zatímco její údajný autor bude v jiné místnosti hrát videohry.

Tato obava byla pochopitelná. Studenti měli poprvé volný přístup k technologii, která dokázala vytvářet přesvědčivé písemné práce téměř na jakékoli téma. Po několika letech éry generativní AI se ale debata začíná komplikovat.

Studenti AI stále používají. Její využívání se dokonce stalo mimořádně rozšířeným. Průzkum Higher Education Policy Institute z roku 2025 mezi více než 1,000 vysokoškolskými studenty ve Spojeném království zjistil, že 92 % z nich používalo AI v nějaké podobě, zatímco 88 % využilo generativní AI při plnění hodnocených úkolů. Výzkum mezi studenty UCLA z ročníku 2025 obdobně zjistil, že 73 % studentů posledního ročníku, kteří odpověděli, používalo generativní AI při studiu.

To ale nutně neznamená, že tito studenti žádají ChatGPT, aby za ně vypracoval úkol od začátku do konce. Vyhledávají informace o tématech, vymýšlejí nápady, připravují se na zkoušky, upravují texty, nechávají si vysvětlovat složité pojmy a někdy pomocí AI vytvářejí části svých úkolů.

To před pedagogy staví důležitou otázku: Rozumějí studenti skutečně tomu, co odevzdávají?

Problém s detektory AI

Odpovědí na domácí úkoly vytvořené pomocí AI byl další druh AI: detekční software.

Jestliže studenti mohli k napsání eseje použít algoritmus, možná mohli pedagogové použít jiný algoritmus, aby je odhalili.

Je tu ale jeden problém. Detekce AI není totéž co důkaz.

Výzkumníci upozorňují na falešně pozitivní i falešně negativní výsledky už od počátků širokého rozšíření generativní AI. Studie z roku 2023 publikovaná v časopise The International Journal of Management Education zjistila, že způsob, jakým detektory klasifikovaly skutečné texty a texty vytvořené pomocí AI, se překrýval, což vedlo k možnosti obou typů chyb.

Novější výzkum naznačuje, že zásadní problém přetrvává. Hodnocení z roku 2026 publikované v časopise Computers & Education testovalo 13 detektorů obsahu vytvořeného pomocí AI na autentických studentských úkolech, závěrečných pracích a kódu. Výzkumníci dospěli k závěru, že výkon detektorů je pro akademická rozhodnutí s vysokými důsledky stále nedostatečný, a zjistili, že upravený obsah vytvořený pomocí AI může detekci často uniknout.

To neznamená, že detekční nástroje jsou k ničemu. Zároveň to ale ztěžuje jejich využití jako hlavního řešení akademické práce podporované AI.

To zároveň nastoluje širší problém.

I kdyby detektor fungoval dokonale, pedagogovi by pouze sdělil, zda text pravděpodobně vytvořila AI. Neřekl by mu, zda při tom došlo k učení.

Představme si dva studenty:

• První požádá chatbota s AI, aby napsal celý úkol, provede několik úprav a odevzdá ho, aniž by rozuměl argumentaci.
• Druhý požádá AI, aby mu vysvětlila pojem, se kterým si neví rady, klade doplňující otázky, vymýšlí možné argumenty, napíše úkol samostatně a pak nástroj znovu použije k odhalení slabých míst prvního návrhu.

Oba použili AI. Z hlediska vzdělávání ale postupovali zcela odlišně.

Otázka „Použili jste AI?“ přestává být správnou otázkou

Generativní AI už není jednoúčelovým strojem na psaní.

Studenti ji mohou využívat jako editora, učitele, partnera při vymýšlení nápadů, překladač, výzkumného asistenta, pomocníka při programování nebo studijní nástroj. Funkce AI se navíc stále častěji začleňují do softwaru, který lidé už používají.

Rozdíl vnímají i sami studenti. V průzkumu společnosti Chegg s názvem Global Student Survey 2025 uvedlo 80 % dotázaných vysokoškolských studentů, že při studiu využili generativní AI. Z těchto uživatelů ji 56 % používalo především k porozumění pojmům nebo předmětům. Zároveň mělo 53 % obavy, že dostanou nesprávné informace.

Poslední číslo může být stejně důležité jako to první, protože součástí učení se práci s AI je naučit se posoudit, zda lze odpovědi důvěřovat.

Chatbot může navrhnout zdroje pro esej. Některé z nich nemusí existovat. Může vylepšit odstavec. Může také nenápadně změnit to, co se student snažil říct.

Čím snazší je díky AI vytvořit odpověď, tím důležitější je dostatečně jí rozumět, abychom ji dokázali posoudit. Právě zde se debata o akademické integritě začíná měnit v debatu o gramotnosti v oblasti AI.

Studenti musí prokázat, že látce rozumějí

Po celá desetiletí často sloužily kvalitně zpracované hotové úkoly jako důkaz toho, že se student něco naučil.

Student odevzdá esej, laboratorní zprávu, prezentaci nebo část kódu a vyučující posoudí hotový výsledek, aby zjistil, jak dobře student látce rozumí.

Generativní AI tento předpoklad narušuje, protože nyní může vzniknout propracovaný hotový výsledek, aniž by student nutně disponoval znalostmi, které tento výsledek zdánlivě dokládá.

Pedagogové se proto musí dívat dál než jen na konečný výsledek:

1. Požádat studenta, aby vysvětlil, proč dospěl k určitému závěru.
2. Zeptat se, jaký důkaz změnil jeho názor.
3. Požádat ho, aby ústně obhájil svůj argument.
4. Zeptat se, která část úkolu pro něj byla nejtěžší.
5. Změnit v zadání jednu proměnnou a požádat ho, aby úlohu vyřešil znovu.
6. Požádat ho, aby ve své práci našel slabé místo.

Pokud bylo používání AI povoleno, zeptat se, jak ji využil, čím přispěla a co odmítl.

Najednou je vytvoření působivé odpovědi jen jednou částí úkolu. Student musí také prokázat, že si přivlastňuje myšlenkový postup, který k ní vedl.

Domácí úkoly by měly více ukazovat postup

Digitální nástroje po léta stále usnadňovaly zaměřit hodnocení na hotový výsledek. Generativní AI některé pedagogy tlačí opačným směrem: k procesu, který k němu vedl.

Může to znamenat kontrolovat osnovy a pracovní verze, nejen konečná odevzdaná díla. Může to znamenat zařadit diskusi ve třídě nebo ústní části. Studenti by mohli zaznamenávat, jak se jejich argument vyvíjel, vysvětlit, proč si vybrali konkrétní zdroje, nebo se zamyslet nad tím, s čím měli potíže.

AI se může stát dokonce součástí samotného hodnocení.

Vyučující by místo zákazu používání chatbota mohl studentům předložit odpověď vytvořenou AI a požádat je, aby ji kriticky zhodnotili.

• Co model vystihl správně?
• Co přehlédl?
• Která tvrzení je třeba ověřit?
• Jaké zdroje by byly potřeba, než bychom odpovědi mohli důvěřovat?
• Dokáže student předložit přesvědčivější argument?

Tyto otázky je mnohem těžší přenechat někomu jinému, protože úkol nyní vyžaduje lidský úsudek. A právě úsudek studenti potřebují, když AI dokáže na požádání vytvářet věrohodně znějící informace.

Gramotnost v oblasti AI se stává synonymem akademické gramotnosti

Dříve se „digitální gramotností“ většinou rozuměla schopnost ovládat počítač, pohybovat se na internetu a používat běžný software.

Definice se postupně rozšířila, protože umět vyhledávat na internetu nestačilo. Lidé se také museli naučit hodnotit webové stránky, rozpoznávat nespolehlivé zdroje, chránit osobní údaje a chápat, že to, co se zobrazí na prvním místě ve výsledcích vyhledávání, nemusí být automaticky pravdivé.

Podobným vývojem nyní prochází gramotnost v oblasti AI: umět napsat prompt je užitečné, ale představuje jen jednu část této dovednosti.

Studenti také musí rozumět tomu, co generativní AI dokáže a co nedokáže spolehlivě. Musí rozpoznávat halucinace, zpochybňovat sebejistě podané odpovědi, ověřovat zdroje, zvažovat otázky ochrany soukromí a chápat, kdy pomoc AI překračuje hranici a nahrazuje jejich vlastní myšlení.

Rozlišit, kde tato hranice leží, bude nejspíš vyžadovat určité zkoušení a omyly s ohledem na celkový výsledek učení.

Využití AI k vysvětlení obtížného pojmu může učení urychlit. Požádat ji, aby vyřešila úlohu ještě předtím, než se ji student pokusí vyřešit sám, může obejít právě tu kognitivní práci, kterou měl úkol rozvíjet.

Svět mimo školní třídu

Vzdělávání se vždy snažilo připravovat na budoucnost. Po absolvování školy si studenti odnášejí do zaměstnání to, co se naučili. A na pracovištích, kam nastoupí, se s největší pravděpodobností bez AI neobejdou.

Asistenti AI se začleňují do kreativních platforem i podnikových systémů. Mnozí dnešní studenti možná nastoupí do profesí, kde se předpokládá efektivní využívání AI. Proto je čím dál obtížnější obhajovat plošný zákaz AI jako přípravu na profesní život.

Ani opačný extrém není zrovna užitečný.

Student, který nedokáže bez pomoci AI formulovat argument, se tím nutně nestal lépe připraveným na práci v prostředí, kde se AI využívá. Stejně tak ani student, který bez ověření přijme analýzu vygenerovanou AI.

Cennou dovedností je vědět, co svěřit AI a co ne.

• AI může během několika sekund vytvořit první verzi shrnutí. Člověk ale stále potřebuje dostatečné znalosti daného oboru, aby rozpoznal, co v něm chybí.
• AI může vygenerovat kód. Někdo ale stále musí vědět, zda kód funguje, zda je bezpečný a zda řeší zamýšlený problém.
• AI může připravit návrh e-mailu klientovi. Někdo ale stále musí klienta dostatečně dobře znát, aby věděl, zda by bylo opravdu špatné nápad mu tento e-mail poslat.

Ovládání AI bez samostatného úsudku není valnou kompetencí.

Nová otázka akademické integrity

Původní problém s podváděním stále přetrvává. Studenti mohou využívat generativní AI, aby se vyhnuli práci, stejně jako si vždycky hledali způsoby, jak se jí vyhnout. Pedagogové stále potřebují stanovit hranice: kde je používání AI povoleno, kde záleží na samostatné práci a co se považuje za akademické pochybení.

Větší debata se však zaměřila na to, že AI výrazně usnadnila vytváření zdání znalostí. To znamená, že vzdělávání musí lépe rozlišovat mezi zdáním znalostí a skutečnými znalostmi.

Stará otázka zněla: „Je to vaše práce?“

Nová otázka zní: „Dokážete předvést, že za touto prací stojí vaše vlastní uvažování?“

Na tuto otázku se odpovídá obtížněji. Pedagogům nestačí nechat esej zkontrolovat detektorem a čekat na procentuální výsledek. Vynaložené úsilí navíc se ale vyplatí. Domácí úkoly totiž nemají být otázkou buď–anebo: byly splněny, nebo ne? Vždy šlo a stále jde o přemýšlení, které je potřeba k jejich vypracování.