ИИ в образованието: Създаваме ли по-добре учещи се или по-зависими от технологиите ученици?
Podcast
Подкаст
| Artificial intelligence is entering schools faster than education systems can decide the role it should play. Much of the discussion still focuses on tools: which AI applications teachers should use, whether students should have access to chatbots, and how schools should develop AI literacy. A recent EdTech Hub article, “What Will Children Thank Us For? Wrestling with AI’s Role in Education,” presents an answer to these questions. In June 2026, EdTech Hub, the Atlassian Foundation, and AVPN brought together around 50 leaders from education, technology, philanthropy, research, and civil society. Instead of asking the traditional – what AI can do for education, participants considered a more difficult question: what decisions about AI and education will today’s children eventually thank us for? Cristóbal Cobo subsequently reflected on the discussion through six uncomfortable questions. Read together, the article and Cobo’s questions reveal the central challenge: education is moving from AI adoption toward decisions about agency, evidence, culture, institutional capacity, and responsibility. Teachers Should Be Partners, Not End Users The first issue concerns teachers. EdTech Hub reports teachers are already experimenting with AI, often without waiting for formal policies or institutional programmes. In a survey of more than 800 teachers in low- and middle-income countries, 48% reported using AI voluntarily. But using technology is different from helping design it. Cobo captures the problem with a direct question: are teachers genuinely recognized as R&D partners, or are they consulted after developers have already made the important decisions? Examples from Rwanda and Kenya justifies the question. Teachers identified problems such as inappropriate accents and culturally irrelevant examples. An AI system suggesting pizza to teach fractions may appear pedagogically reasonable to a developer, while making little sense in a particular local context. Teacher involvement therefore needs to begin during design and testing. The same principle extends to teacher education. If AI changes teaching practice, pre-service preparation cannot remain largely structured for a pre-AI classroom. Are Students Learning With AI or Learning to Depend on AI? The second issue shifts attention from teachers to students. AI can explain difficult concepts, provide feedback, generate examples, and support personalized learning. Yet the educational question is not whether AI makes completing a task easier. It is whether students become stronger independent thinkers. Cobo frames the risk as “critical thinking erosion.” When students repeatedly receive fluent, organized answers, they may gradually perform less of the questioning, interpretation, comparison, and reasoning themselves. This creates an important distinction for schools. AI can support thinking, or it can substitute for thinking. AI literacy therefore should move beyond learning to obtain better answers from a chatbot. Students also need to know when not to use AI, how to challenge its responses, how to verify evidence, and when they need to reason independently. What Did We Learn From Social Media? A third concern involves children’s development and mental health. The EdTech Hub discussion draws an uncomfortable parallel with social media. Many digital platforms reached children at scale before societies understood their developmental and psychological consequences. Generative AI introduces another dimension: synthetic intimacy. AI systems can converse, respond emotionally, remember preferences, and simulate personalized relationships. Cobo asks whether education risks repeating earlier mistakes. This question becomes particularly important for younger children, who may have difficulty distinguishing human relationships from convincing technological simulations. Safeguarding therefore needs to become part of AI design and evaluation rather than an intervention introduced after widespread adoption. Why Has EdTech Promised Transformation So Many Times? Cobo’s fourth question places current AI enthusiasm within the longer history of educational technology. Education has experienced repeated technological waves accompanied by promises of transformation. Yet adoption has not consistently translated into improved learning. The EdTech Hub discussion points toward a structural explanation: technology companies and education systems often operate according to different incentives. A company may measure users, engagement, growth, and adoption. Schools need to care about learning, equity, teacher capacity, child development, and sustainability. One million students using an AI platform demonstrates adoption. It does not demonstrate one million students learning better. The lesson for AI is therefore straightforward: schools need evidence about educational outcomes, rather than evidence of technological popularity. Does AI Strengthen Education Systems or Bypass Them? The fifth issue moves from classrooms to governments. Some AI initiatives can operate alongside national education systems rather than strengthening them. Cobo asks whether programmes that bypass governments risk creating dependency instead of capacity. EdTech Hub argues for governments to become co-architects rather than eventual recipients of AI solutions. Sustainable implementation requires infrastructure, procurement, teacher development, regulation, data governance, and institutional knowledge. This argument also suggests that some of AI’s most consequential educational applications may operate behind the classroom. AI might support resource allocation, programme monitoring, administrative processes, data analysis, or system-level decision making. The important question may therefore shift from “How can every child receive an AI tutor?” toward “How can AI strengthen the education system serving every child?” Why Do Successful Pilots Fail at Scale? Cobo’s final question concerns research. AI education projects can produce promising results in controlled studies and still struggle when transferred across schools, languages, regions, teachers, and education systems. Implementation fidelity changes. Incentives differ. Infrastructure varies. Cultural contexts matter. EdTech Hub therefore argues against treating research as something added after a product has already been developed. Evidence generation should accompany design, implementation, adaptation, and scaling. Otherwise, research risks becoming validation rather than learning. From AI Adoption to Human Agency Cobo’s six questions do more than summarize the EdTech Hub discussion. They expose a common issue running through it. Who gets to make the important decisions? Who designs AI for teachers? Who performs the intellectual work when students use AI? Who determines acceptable risks for children? Who defines successful EdTech? Who controls educational infrastructure? Who decides what counts as sufficient evidence? These are questions about power and responsibility as much as technology. Perhaps this is why the original question, “What will children thank us for?”, is so useful. Children may not thank us for giving them the largest number of AI tools or introducing AI into every classroom as quickly as possible. They may value decisions that helped teachers remain professionally capable, protected their capacity for independent thought, respected their cultures and relationships, strengthened their schools, and required evidence before technology became educational infrastructure. The central question for K-12 education may therefore no longer be whether we should use AI. It is where AI should increase human capacity, and where education should deliberately preserve human agency. | Изкуственият интелект навлиза в училищата по-бързо, отколкото образователните системи успяват да определят ролята, която той трябва да играе. Голяма част от дискусията все още се фокусира върху инструментите: кои AI приложения трябва да използват учителите, дали учениците трябва да имат достъп до чатботове и как училищата трябва да развиват AI грамотност. Неотдавнашна статия на EdTech Hub, „За какво ще ни благодарят децата? Размисъл върху ролята на AI в образованието“, предлага отговор на тези въпроси. През юни 2026 г. EdTech Hub, Atlassian Foundation и AVPN събират около 50 представители на образованието, технологичния сектор, филантропски организации, научните среди и гражданското общество. Вместо да зададат традиционния въпрос, какво може да направи AI за образованието, участниците обсъждат един по-труден въпрос: за кои решения относно AI и образованието днешните деца един ден ще ни благодарят? Впоследствие Cristóbal Cobo представя своите разсъждения върху дискусията чрез шест неудобни въпроса. Разгледани заедно, статията и въпросите на Cobo разкриват основното предизвикателство: образованието преминава от внедряването на ИИ към вземането на решения за автономността, доказателствата, културата, институционалния капацитет и отговорността. Учителите трябва да бъдат партньори, а не крайни потребители Първият въпрос засяга учителите. EdTech Hub посочва, че учителите вече експериментират с ИИ, често без да чакат официални политики или институционални програми. В проучване сред повече от 800 учители в страни с ниски и средни доходи 48% съобщават, че използват ИИ по собствена инициатива. Но използването на технологията е различно от участието в нейното разработване. Cobo формулира проблема чрез директен въпрос: наистина ли учителите са признати за партньори в научноизследователската и развойната дейност, или с тях се консултират, след като разработчиците вече са взели важните решения? Примери от Руанда и Кения показват защо този въпрос е основателен. Учителите идентифицират проблеми като неподходящи акценти и примери, които не съответстват на местния културен контекст. ИИ система, която предлага пица като пример при преподаване на дроби, може да изглежда педагогически подходяща за разработчика, но да няма особен смисъл в конкретния местен контекст. Затова участието на учителите трябва да започва още на етапите на проектиране и тестване. Същият принцип важи и за подготовката на бъдещите учители. Ако ИИ променя преподавателската практика, първоначалната педагогическа подготовка не може да остане структурирана основно за класната стая отпреди ИИ. Учат ли учениците с ИИ, или се учат да зависят от AI? Вторият въпрос измества вниманието от учителите към учениците. AI може да обяснява трудни концепции, да предоставя обратна връзка, да генерира примери и да подпомага персонализираното учене. Образователният въпрос обаче не е дали ИИ улеснява изпълнението на дадена задача. Въпросът е дали учениците се превръщат в по-силни и самостоятелни мислещи личности. Cobo определя риска като „ерозия на критичното мислене“. Когато учениците многократно получават добре формулирани и структурирани отговори, те постепенно могат да започнат да задават по-малко въпроси и да извършват по-малко самостоятелно интерпретиране, сравняване и аргументиране. Това създава важно разграничение за училищата. ИИ може да подпомага мисленето или да го замества. Затова ИИ грамотността трябва да надхвърли умението да получаваме по-добри отговори от чатбот. Учениците трябва да знаят и кога да не използват ИИ, как да поставят под съмнение неговите отговори, как да проверяват доказателствата и кога трябва да разсъждават самостоятелно. Какво научихме от социалните медии? Третият проблем засяга развитието и психичното здраве на децата. Дискусията на EdTech Hub прави неудобен паралел със социалните медии. Много дигитални платформи достигнаха масово до децата, преди обществата да разберат последствията им за развитието и психичното здраве. Генеративният ИИ добавя още едно измерение: синтетичната близост. ИИ системите могат да водят разговори, да реагират емоционално, да запомнят предпочитания и да симулират персонализирани взаимоотношения. Cobo пита дали образованието не рискува да повтори предишни грешки. Този въпрос е особено важен за по-малките деца, които могат да изпитват затруднения да разграничават човешките взаимоотношения от убедителни технологични симулации. Затова защитата на децата трябва да стане част от проектирането и оценяването на ИИ, а не мярка, която се въвежда след масовото му разпространение. Защо образователните технологии толкова пъти са обещавали трансформация? Четвъртият въпрос на Cobo поставя настоящия ентусиазъм около ИИ в по-дългата история на образователните технологии. Образованието е преминало през множество технологични вълни, придружени от обещания за трансформация. Внедряването на технологии обаче не винаги води до подобряване на ученето. Дискусията на EdTech Hub насочва към едно структурно обяснение: технологичните компании и образователните системи често работят според различни стимули и критерии за успех. Една компания може да измерва броя потребители, ангажираността, растежа и степента на внедряване. Училищата трябва да се интересуват от ученето, равнопоставеността, капацитета на учителите, развитието на децата и устойчивостта. Един милион ученици, използващи ИИ платформа, показват степента на нейното разпространение. Това не показва, че един милион ученици учат по-добре. Следователно изводът за ИИ е: училищата се нуждаят от доказателства за образователните резултати, а не от доказателства за технологичната популярност. Укрепва ли AI образователните системи, или ги заобикаля? Петият въпрос премества вниманието от класните стаи към правителствата. Някои AI инициативи могат да функционират успоредно с националните образователни системи, вместо да ги укрепват. Cobo пита дали програмите, които заобикалят държавните институции, не рискуват да създадат зависимост вместо капацитет. EdTech Hub настоява правителствата да бъдат съавтори на решенията, а не крайни получатели на готови ИИ продукти. Устойчивото внедряване изисква инфраструктура, обществени поръчки, развитие на учителите, регулации, управление на данните и институционално знание. Този аргумент подсказва също, че някои от най-значимите приложения на ИИ в образованието могат да останат извън полезрението на класната стая. AI може да подпомага разпределението на ресурси, наблюдението на програми, административните процеси, анализа на данни или вземането на решения на системно ниво. Затова важният въпрос може да се измести от „Как всяко дете може да получи ИИ преподавател?“ към „Как AI може да укрепи образователната система, която обслужва всяко дете?“ Защо успешните пилотни проекти се провалят при мащабиране? Последният въпрос на Cobo засяга научните изследвания. Проектите за ИИ в образованието могат да покажат обещаващи резултати в контролирани изследвания и въпреки това да срещнат трудности при пренасянето им между различни училища, езици, региони, учители и образователни системи. Точността на прилагането се променя. Стимулите се различават. Инфраструктурата варира. Културният контекст има значение. Затова EdTech Hub се противопоставя на подхода, при който научното изследване се добавя едва след разработването на даден продукт. Събирането и анализът на доказателства трябва да съпътстват проектирането, внедряването, адаптирането и мащабирането. В противен случай изследването рискува да се превърне във валидиране на вече взети решения, вместо в средство за учене. От внедряването на ИИ към човешката автономност Шестте въпроса на Cobo правят повече от това да обобщят дискусията на EdTech Hub. Те разкриват един общ проблем, който преминава през всички теми. Кой взема важните решения? Кой проектира ИИ за учителите? Кой извършва интелектуалната работа, когато учениците използват ИИ? Кой определя приемливите рискове за децата? Кой определя как изглежда успешната образователна технология? Кой контролира образователната инфраструктура? Кой решава какво представлява достатъчно убедително доказателство? Това са въпроси за властта и отговорността в същата степен, в която са въпроси за технологиите. Може би точно затова първоначалният въпрос „За какво ще ни благодарят децата?“ е толкова полезен. Децата може би няма да ни благодарят за това, че сме им предоставили най-голям брой ИИ инструменти или че сме въвели ИИ във всяка класна стая възможно най-бързо. Те могат да оценят решенията, които са помогнали на учителите да запазят професионалния си капацитет, защитили са способността на учениците да мислят самостоятелно, уважили са техните култури и взаимоотношения, укрепили са училищата им и са изисквали доказателства, преди технологията да се превърне в част от образователната инфраструктура. Следователно основният въпрос пред училищното образование вече може да не е дали трябва да използваме ИИ. Въпросът е къде ИИ трябва да увеличава човешкия капацитет и къде образованието трябва целенасочено да запази човешката автономност. |