Analiza critică a unui profesor dâmbovițean: Utilizarea AI în pregătire duce la scăderea performanței în examene

Impactul Inteligenței Artificiale (AI) asupra procesului de învățare a fost tema centrală a unei analize critice prezentate recent de profesorul Zoe Rădulescu, de la Colegiul Economic „Ion Ghica” Târgoviște, în cadrul întâlnirii semestriale a profesorilor de științe socio-umane din județ. Sub titlul „AIED: promisiunea învățării asistate și riscurile epistemice”, intervenția a tras un semnal de alarmă asupra modului în care AI transformă fundamental raportarea elevilor la cunoaștere.

Conform observațiilor profesorului Zoe Rădulescu, AI nu mai este doar un instrument utilizat punctual, ci a devenit mediul în care elevii își desfășoară întreaga activitate intelectuală: de la lectură și documentare, până la formularea răspunsurilor. Această utilizare extensivă aduce cu sine riscuri care nu mai pot fi ignorate, precum dependența cognitivă și supraîncrederea în răspunsuri care, deși formulate fluent, pot conține erori sistematice .

Paradoxul performanței AI – rezultate mai slabe în examene

Analiza prezentată la Târgoviște este susținută de date internaționale recente. Raportul OECD Digital Education Outlook 2026 subliniază un paradox îngrijorător: deși AI generativă (GenAI) poate sprijini învățarea dacă este utilizată cu un scop pedagogic clar, performanța elevilor în examene nu reflectă această îmbunătățire, ba chiar s-a observat o deteriorare a rezultatelor .

Această constatare este împărtășită și de experți internaționali precum profesorul Wayne Holmes (University College London), care a exprimat rezerve similare la întâlnirea ASEFClassNet19 privind promisiunile nerealizate ale AI în educație.

În fața acestor provocări, profesorul Zoe Rădulescu propune o schimbare de paradigmă în educație, bazată pe discernământ pedagogic și supraveghere umană sporită. Soluția nu este interzicerea AI, ci regândirea sarcinilor școlare astfel încât acestea să pună accent pe:

• Justificare și argumentare: Elevul trebuie să poată explica drumul către un răspuns.
• Verificare critică: Antrenarea capacității de a identifica erorile AI.
• Responsabilitate epistemică: Stabilirea unor limite clare și criterii de utilizare a tehnologiei.

„Întrebarea pe care trebuie să o punem astăzi nu este dacă folosim AI, ci în ce condiții, cu ce limite și cu ce criterii de responsabilitate epistemică”, a concluzionat profesorul Zoe Rădulescu .