When Schools Say No to AI: What Are They Trying to Protect?

Когато училищата казват „Не“ на изкуствения интелект: Какво се опитват да защитят?

Podcast

Подкаст

Plamen MILTENOFF

As American schools introduce restrictions on generative AI, a broader question emerges: how can education systems protect independent thinking while preparing students for a future in which AI will be part of everyday learning and work?
A growing movement to restrict AI in schools
A recent Newsweek article, “Map Shows States That Are Trying to Get AI Out of Schools”, highlights a changing approach to artificial intelligence in American K–12 education. After several years of encouraging technological adoption, some school districts and states are introducing restrictions, demanding greater transparency, and reconsidering whether generative AI benefits children’s learning.
New York City has introduced a one-year moratorium on student-facing generative AI through eighth grade for the 2026–2027 school year, while permitting selected supervised high-school pilots. Los Angeles has also restricted student access on school-issued devices. Other states, including Idaho, Maryland, Oklahoma, and Virginia, are developing policies addressing privacy, parental rights, teacher preparation, procurement, and educational accountability.
These measures represent different approaches rather than a coordinated national ban. Some restrict direct student access, others establish institutional safeguards, while several continue introducing AI literacy into school curricula.
The debate has moved beyond plagiarism and academic dishonesty. Educators and policymakers are increasingly asking whether AI changes the cognitive processes through which children acquire knowledge.
What happens when AI does the thinking?
Children develop reasoning, memory, writing, creativity, and problem-solving abilities through practice. Generative AI can perform many of these tasks, sometimes before students have developed the corresponding skills.
A student who asks ChatGPT to solve a mathematics problem may submit a correct answer without understanding the underlying reasoning. Another student who attempts the problem independently and then uses AI to identify mistakes may strengthen understanding.
The difference concerns whether AI supports cognitive effort or replaces it.
Research provides reasons for caution. As discussed in our earlier article, “Should Schools Ban Generative AI Before Students Learn How to Use It?”, a randomized study by Bastani and colleagues found that students using an unrestricted AI mathematics assistant performed better during practice but worse on subsequent assessments without AI. A more carefully designed AI tutor, which guided students rather than supplying solutions, largely avoided this negative effect.
The implication is significant: the educational consequences depend on the design of AI assistance and its integration into learning.
Concerns also extend beyond academic performance. Schools must consider children’s exposure to inaccurate information, algorithmic bias, inappropriate AI companions, data collection, and automated educational decisions.
Restrictions may protect learning, but bans have costs
Limiting generative AI can preserve opportunities for independent reading, writing, mathematical reasoning, discussion, and creativity. Restrictions may also reduce children’s exposure to poorly evaluated systems while schools develop privacy safeguards and educational standards.
Yet comprehensive prohibitions introduce other risks.
Students already encounter AI outside classrooms. Restricting school access does not eliminate AI use. Instead, students may experiment without teacher guidance, potentially developing habits that schools would otherwise challenge.
Restrictions may also deepen educational inequalities. Families with greater resources can provide subscriptions, private tutoring, and technological support, while disadvantaged students may depend on schools to acquire essential AI competencies.
Another consideration involves accessibility. AI-supported translation, speech-to-text, personalized explanations, and formative feedback can help students with different learning needs. Treating these applications like systems that automatically complete homework overlooks their different educational purposes.
This blog’s earlier article, “AI in Schools: Should We Use It, Restrict It, or Learn When to Turn It Off?”, examined these distinctions through examples from American schools and universities.
The emerging lesson is that schools need policies based on age, learning objectives, the type of AI assistance, and teacher supervision, rather than a single rule covering every application.
AI literacy is different from AI experience
The restriction debate also raises a question: does frequent AI use make students AI-literate?
In “From AI Use to AI Literacy: What Schools Need to Teach”, we examined a study involving 7,432 students from 100 Estonian schools. Researchers found no connection between frequent generative AI use and greater AI literacy. More frequent use was associated with slightly lower scores.
Students generate answers without understanding model limitations, hallucinations, bias, privacy, or evidence verification.
Consequently, schools should teach AI literacy even when direct access to generative systems is restricted.
International frameworks support this distinction. UNESCO’s guidance emphasizes age-appropriate access and human-centred safeguards. The OECD and European Commission’s AI Literacy Framework emphasizes knowledge, practical competencies, ethical judgment, and critical evaluation.
Students need to understand AI before routinely delegating intellectual tasks to AI.
From AI restrictions to evidence of learning
The debate also concerns assessment.
In “From AI Use to Evidence of Learning: What Schools Must Change Now”, our blog post discussed the insufficient evidence if completed assignments provide students’ independent competence. An AI-generated essay may be well written, yet have its author learned?
Schools should combine AI-free activities to establish foundational competence with supervised AI-assisted assignments requiring verification, explanation, and reflection.
This concern connects with our more recent discussions, “Are Students Learning to Think Critically, or Learning to Produce Answers?” and “AI Tutors in 2026: The Promise Is Still There, but the Evidence Is Changing the Question”.
Across these discussions, the central principle remains consistent: educational effectiveness should be measured through demonstrated learning, not the sophistication of AI-generated outputs.
What should schools do next?
An age-differentiated approach offers a more coherent alternative to unrestricted access or permanent prohibition.
Primary schools should prioritize foundational cognitive and social development, introducing basic AI concepts through teacher-led activities without requiring independent chatbot use.
Lower-secondary schools can introduce selected, supervised applications while teaching verification, bias recognition, privacy, and appropriate AI delegation.
Upper-secondary students can gradually undertake more advanced AI-assisted research, writing, coding, and problem solving, while continuing to demonstrate independent competence.
Schools also need transparent procurement standards, parental involvement, teacher development, accessibility safeguards, and human accountability for consequential decisions.
Most importantly, policymakers should evaluate restrictions and AI-supported instruction using evidence of knowledge retention, critical thinking, student independence, equity, and learning outcomes.
The American debate highlights a fundamental institutional responsibility: schools should neither adopt AI simply because the technology is available nor prohibit it without considering the educational opportunities lost.
A more consequential question now deserves attention.
Who should bear the burden of proof? Should schools demonstrate AI harms learning before restricting access, or should technology providers demonstrate developmental safety and educational effectiveness before widespread adoption?
The answer will influence the way future generations learn to think, judge evidence, and decide which intellectual responsibilities should remain human.		Докато американските училища въвеждат ограничения върху генеративния изкуствен интелект, възниква един по-широк въпрос: как образователните системи могат да защитят самостоятелното мислене, като същевременно подготвят учениците за бъдеще, в което ИИ ще бъде част от ежедневното учене и професионалната дейност?
Нарастваща тенденция към ограничаване на ИИ в училищата
Неотдавнашна статия в Newsweek, „Карта показва кои щати се опитват да премахнат ИИ от училищата“, откроява промяната в отношението към изкуствения интелект в американското училищно образование (K–12). След няколко години на насърчаване на технологичните иновации някои училищни райони и щати започват да въвеждат ограничения, да изискват по-голяма прозрачност и да преосмислят дали генеративният ИИ действително допринася за ученето на децата.
Ню Йорк въвежда едногодишен мораториум върху използването на генеративен ИИ от ученици до осми клас включително през учебната 2026–2027 година, като допуска избрани пилотни проекти под наблюдение в гимназиалния етап. Лос Анджелис също ограничава достъпа на учениците до ИИ чрез предоставените от училищата устройства. Други щати, сред които Айдахо, Мериленд, Оклахома и Вирджиния, разработват политики, свързани със защитата на личните данни, родителските права, подготовката на учителите, придобиването на технологични решения и отчетността в образованието.
Тези мерки отразяват различни подходи, а не координирана национална забрана. Някои ограничават директния достъп на учениците, други въвеждат институционални механизми за защита, а трети продължават да интегрират грамотността в областта на ИИ в учебните програми.
Дебатът вече надхвърля въпросите за плагиатството и академичната почтеност. Преподавателите и политиците все по-често се питат дали ИИ променя когнитивните процеси, чрез които децата усвояват знания.
Какво се случва, когато ИИ мисли вместо учениците?
Децата развиват уменията си за разсъждение, запаметяване, писане, творчество и решаване на проблеми чрез практика. Генеративният ИИ може да изпълнява много от тези задачи, понякога преди учениците да са изградили съответните способности.
Ученик, който поиска от ChatGPT да реши математическа задача, може да представи верен отговор, без да разбира логиката на решението. Друг ученик, който първо се опита да реши задачата самостоятелно, а след това използва ИИ, за да открие грешките си, може да задълбочи разбирането си.
Разликата е в това дали ИИ подпомага познавателните усилия, или ги замества.
Научните изследвания дават основания за предпазливост. Както обсъдихме в предишния ни блог пост „Трябва ли училищата да забранят генеративния ИИ, преди учениците да се научат да го използват?“, рандомизирано изследване на Бастани и съавтори установява, че учениците, използвали ИИ асистент по математика без ограничения, постигат по-добри резултати по време на упражненията, но се представят по-слабо при последващи оценявания без ИИ. По-внимателно проектиран ИИ преподавател, който насочва учениците, вместо да предоставя готови решения, до голяма степен предотвратява този отрицателен ефект.
Изводът е съществен: образователните последствия зависят от начина, по който ИИ подпомагането е проектирано и интегрирано в учебния процес.
Притесненията надхвърлят академичните резултати. Училищата трябва да отчитат и рисковете, свързани с неточна информация, алгоритмични пристрастия, неподходящи ИИ компаньони, събиране на лични данни и автоматизирани решения в образованието.
Ограниченията могат да защитят ученето, но забраните имат своята цена
Ограничаването на генеративния ИИ може да съхрани възможностите за самостоятелно четене, писане, математическо мислене, дискусии и творчество. Ограниченията могат също да намалят излагането на децата на недостатъчно оценени технологии, докато училищата разработват стандарти за защита на личните данни и образователното им приложение.
Пълните забрани обаче създават други рискове.
Учениците вече използват ИИ извън класната стая. Ограничаването на достъпа в училище няма да премахне употребата му. Вместо това децата могат да експериментират без педагогическо ръководство и да изграждат навици, които училището иначе би могло да коригира.
Ограниченията могат също да задълбочат образователните неравенства. Семействата с повече ресурси могат да осигурят платени абонаменти, частни уроци и технологична подкрепа, докато учениците в неравностойно положение може да разчитат на училището, за да придобият необходимите компетентности в областта на ИИ.
Друг важен аспект е достъпността. Преводът, преобразуването на реч в текст, персонализираните обяснения и обратната връзка чрез ИИ могат да подпомогнат ученици с различни образователни потребности. Приравняването на тези приложения към системи, които автоматично изпълняват домашните работи, пренебрегва различните им педагогически функции.
В предишната ни статия „ИИ в училищата: Да го използваме, да го ограничим или да се научим кога да го изключваме?“ разгледахме тези различия чрез примери от американски училища и университети.
Основният извод е, че училищата се нуждаят от политики, съобразени с възрастта, учебните цели, вида на подпомагането чрез ИИ и педагогическия контрол, а не от едно универсално правило за всички приложения.
Грамотността в областта на ИИ не е равнозначна на опит с ИИ
Дебатът за ограниченията поставя и друг въпрос: означава ли честото използване на ИИ, че учениците са грамотни в тази област?
В блог поста ни „От използване на ИИ към грамотност в областта на ИИ: Какво трябва да преподават училищата“ разгледахме изследване с участието на 7432 ученици от 100 училища в Естония. Изследователите установяват, че честото използване на генеративен ИИ не е свързано с по-висока грамотност в областта на ИИ. Напротив, по-честата употреба е свързана с малко по-ниски резултати.
Учениците може да знаят как да генерират отговори, без да разбират ограниченията на моделите, халюцинациите, пристрастията, рисковете за личните данни или необходимостта от проверка на информацията.
Следователно училищата трябва да преподават грамотност в областта на ИИ дори когато директният достъп до генеративни системи е ограничен.
Международните рамки подкрепят този подход. Насоките на ЮНЕСКО подчертават съобразения с възрастта достъп и защитните механизми, поставящи човека в центъра. Рамката за грамотност в областта на ИИ на ОИСР и Европейската комисия акцентира върху знанията, практическите компетентности, етичната преценка и критичното оценяване.
Учениците трябва да разбират ИИ, преди да започнат системно да му делегират интелектуални задачи.
От ограниченията върху ИИ към доказателствата за реално учене
Дебатът засяга и оценяването.
В блог поста ни „От използването на ИИ към доказателствата за учене: Какво трябва да променят училищата още сега“ аргументирахме, че завършените учебни задачи все по-трудно могат да служат като достатъчно доказателство за самостоятелните компетентности на учениците.
Едно есе, генерирано с ИИ, може да бъде добре написано, но какво е научил неговият автор?
Училищата трябва да съчетават дейности без ИИ, които удостоверяват основополагащи знания и умения, с контролирани задачи, подпомагани от ИИ, които изискват проверка, аргументация и рефлексия.
Тази проблематика се свързва с по-новите ни постове „Учат ли се учениците да мислят критично, или да произвеждат отговори?“ и „ИИ преподавателите през 2026 г.: Потенциалът остава, но доказателствата променят въпроса“.
Във всички тези дискусии основният принцип остава непроменен: образователната ефективност трябва да се измерва чрез доказани резултати от ученето, а не чрез качеството на генерираните от ИИ продукти.
Какво трябва да направят училищата?
Подходът, съобразен с възрастта на учениците, предлага по-последователна алтернатива на неограничения достъп или постоянната забрана.
В началното училище приоритет трябва да бъде развитието на основните когнитивни и социални способности, като базовите понятия за ИИ се въвеждат чрез дейности, ръководени от учителя, без да се изисква самостоятелно използване на чатботове.
В прогимназиалния етап могат да се въвеждат подбрани приложения под наблюдение, като паралелно се развиват умения за проверка на информацията, разпознаване на пристрастия, защита на личните данни и отговорно делегиране на задачи на ИИ.
В гимназиалния етап учениците могат постепенно да използват ИИ за по-сложни изследователски задачи, писане, програмиране и решаване на проблеми, като продължават да доказват способността си за самостоятелна работа.
Училищата се нуждаят и от прозрачни стандарти за придобиване на технологични решения, участие на родителите, подготовка на учителите, гаранции за достъпност и човешка отговорност при вземането на решения със значими последствия.
Най-важното е политиците и образователните институции да оценяват ограниченията и обучението с помощта на ИИ въз основа на доказателства за трайно усвояване на знания, критично мислене, самостоятелност, равнопоставеност и учебни резултати.
Американският дебат подчертава една основна институционална отговорност: училищата не трябва нито да въвеждат ИИ единствено защото технологията е налична, нито да го забраняват, без да отчитат пропуснатите образователни възможности.
Днес един още по-съществен въпрос заслужава внимание.
Кой трябва да носи тежестта на доказването? Трябва ли училищата да доказват, че ИИ вреди на ученето, преди да ограничат достъпа до него, или технологичните компании трябва да докажат, че техните продукти са безопасни за развитието на децата и имат образователна ефективност, преди да бъдат въведени масово?
Отговорът ще повлияе на начина, по който бъдещите поколения ще се учат да мислят, да оценяват доказателства и да решават кои интелектуални отговорности трябва да останат в ръцете на човека.
Изясни географския и институционалния обхват