W jednej z moskiewskich szkół nauczyciel informatyki w zaledwie tydzień zbudował z gotowych modułów agenta AI, który analizuje błędy uczniów w zadaniach z algebry i dobiera dla nich spersonalizowane ćwiczenia. Co istotne, w całym procesie nie napisał on ani jednej linijki kodu.
Metoda ta opiera się na teorii czynności opracowanej przez A.N. Leontjewa i Y. Engeströma. Naukowcy w publikacji w serwisie arXiv (abs/2605.12934) wyjaśnili, jak sześć elementów systemu — podmiot, przedmiot, narzędzia, wspólnota, zasady oraz podział pracy — pozwala pedagogom przełożyć abstrakcyjne wyzwanie stworzenia agenta na konkretny plan działania.
Na początku nauczyciel definiuje przedmiot działań, którym może być na przykład chęć odciążenia się przy sprawdzaniu testów. Następnie dobiera odpowiednie narzędzia, korzystając z gotowych platform takich jak Teachable Machine czy LangChain.
W kolejnym kroku ustala zasady: dane uczniów nie opuszczają szkoły, a agent nie podejmuje żadnych decyzji bez akceptacji nauczyciela. Zespół kolegów po fachu omawia możliwe scenariusze użycia, natomiast podział pracy precyzuje role – od osoby odpowiedzialnej za dane, przez weryfikację etyczną, aż po integrację rozwiązania z programem lekcji. Dzięki takiemu podejściu nauczyciel nie ma do czynienia z „czarną skrzynką”, lecz z w pełni kontrolowanym systemem.
Wstępne wyniki badań pilotażowych przeprowadzonych w trzech regionach Rosji wskazują, że po ukończeniu 24-godzinnego kursu 78% uczestników potrafiło samodzielnie wdrożyć agenta wspierającego naukę ich przedmiotu. Należy jednak pamiętać, że grupa badawcza była niewielka i zabrakło grupy kontrolnej, a długofalowy wpływ na wyniki uczniów nie został jeszcze zbadany. Krytycy zwracają również uwagę na ryzyko, że nauczyciele nieposiadający głębokiej wiedzy o algorytmach mogą bezkrytycznie ufać wynikom generowanym przez AI.
To podejście uwypukla napięcie między rosnącą dostępnością narzędzi AI a chronicznym brakiem czasu nauczycieli na ich opanowanie. Gdy tworzenie agenta staje się elementem codziennej rutyny, a nie osobnym projektem, bariera wejścia maleje, lecz jednocześnie rośnie zależność szkół od zewnętrznych platform i ich polityki prywatności.
Kluczowym pytaniem nie jest już to, czy nauczyciele poradzą sobie z tworzeniem agentów AI, lecz to, jakie zasady i struktury społeczne zdołają wokół nich zbudować, aby zachować pełną kontrolę nad procesem dydaktycznym.
