ENGLISH (scroll down for Bulgarian text)

Resume

Faculty report widespread genAI use, high perceived student adoption, and major concern about cheating, overreliance, critical thinking, inequities, and degree value. Most do not think their institution is prepared to support students, faculty teaching, faculty scholarship, staff work, or operations. Faculty are split on classroom adoption, with most saying “it depends,” and many choosing not to use genAI for teaching, even while expecting teaching models to change.
The report frames genAI as an urgent institutional challenge: faculty see widespread student use, expect major shifts in teaching, and worry about integrity, learning quality, equity, and degree value. It points toward a response anchored in clear guidelines, faculty development, and targeted curriculum changes that teach AI literacy, ethics, and verification. It also suggests governance structures, such as task forces and leadership offices, plus selective partnerships with external organizations. The main challenges include faculty resistance, unfamiliarity, low trust in safety and security, and limited confidence in AI detection.
Summary

The report presents a faculty community that stands at a turning point. Most respondents already use generative AI in some form, and many believe that students use it extensively for coursework. Yet this widespread exposure does not translate into confidence or optimism. Instead, the dominant mood blends inevitability with concern. Faculty expect AI to reshape teaching in the next five years, but they doubt that the change will improve learning, student life, or the long term value of degrees.

A central tension runs through the findings. On one hand, adoption is real. A large majority of faculty report at least occasional use of generative AI, and many have created course level policies to manage student behavior. On the other hand, deep integration into teaching practice remains limited. High impact uses such as grading, personalized feedback, and customized learning experiences remain rare. Many faculty members either choose not to use AI for teaching or feel uncomfortable doing so. The result is a landscape where AI is present but not fully embedded in pedagogical design.

Faculty perceptions of student behavior intensify this tension. Most respondents believe that a majority of undergraduates use generative AI for coursework. At the same time, most faculty report that cheating has increased since AI tools became widely available, and many have handled AI related academic integrity cases. Confidence in detection tools remains low. This combination of high perceived student use, rising integrity concerns, and weak detection capacity fuels a defensive posture. Faculty invest effort in writing guidelines and monitoring misuse, yet they lack confidence in the available enforcement mechanisms.

Concerns extend beyond integrity. Large majorities expect generative AI to foster overreliance, diminish critical thinking, reduce attention spans, and widen digital inequities. Many predict that AI will harm learning outcomes and reduce the integrity and value of academic degrees. These views reveal a deep anxiety about what counts as authentic learning and independent competence in an AI mediated environment. Faculty do not reject AI outright, but they question whether current educational models can preserve core academic values under conditions of pervasive tool use.

Institutional readiness appears weak across multiple dimensions. Many faculty rate their institutions as not well prepared to support students, train faculty, enable scholarship, or improve operations through AI. Departments and universities have taken some governance steps, such as forming task forces or issuing guidelines, yet fewer have embedded AI literacy into formal learning outcomes. Faculty recognize the importance of AI literacy, but implementation at scale lags behind rhetoric. This gap between aspiration and structure creates uncertainty about expectations and standards.

At the same time, the findings hint at openings for constructive change. Faculty who use AI often report time savings and modest improvements in course preparation and assignment design. These practical benefits offer a starting point for broader engagement. Many respondents believe that AI will significantly affect teaching models, which signals an awareness that change is coming whether institutions plan for it or not. Ethical issues such as bias, hallucinations, privacy, transparency, misinformation, copyright, and environmental impact rank as highly necessary topics for classroom discussion. This consensus creates a foundation for curriculum development around responsible use rather than simple prohibition.

Overall, the report portrays a faculty body that does not deny the transformative potential of generative AI but struggles to align that potential with existing academic norms and assessment practices. The dominant narrative centers on risk management, integrity protection, and concern about erosion of core skills. Yet beneath this caution lies recognition that AI literacy matters, that teaching models will shift, and that institutional strategy must evolve. The challenge for leaders is to move from reactive control to intentional redesign. If institutions clarify standards, redesign assessment around process and judgment, invest in faculty capability, and define AI literacy in measurable terms, they can convert widespread anxiety into structured adaptation.

BULGARIAN

Докладът представя академична общност на прага на повратен момент. Повечето преподаватели вече използват генеративен изкуствен интелект в някаква форма, а мнозина смятат, че студентите го използват широко при подготовката на задания. Тази широка експозиция обаче не води до увереност или оптимизъм. Доминиращото настроение съчетава усещане за неизбежност с притеснение. Преподавателите очакват ИИ да промени преподаването през следващите пет години, но се съмняват, че тази промяна ще подобри ученето, студентския живот или дългосрочната стойност на дипломите.

В изследването ясно се откроява напрежение. От една страна, внедряването е факт. Голяма част от преподавателите използват ИИ поне от време на време, а мнозина са създали политики за работа със студенти на ниво курс. От друга страна, дълбоката интеграция в педагогическата практика остава ограничена. Високовъздействащи приложения като оценяване, персонализирана обратна връзка и индивидуализирано обучение са рядкост. Много преподаватели или съзнателно не използват ИИ в преподаването, или се чувстват некомфортно да го правят. Така се оформя среда, в която ИИ присъства, но не е структурно вграден в дизайна на обучението.

Възприятията за студентското поведение засилват това напрежение. Повечето респонденти смятат, че мнозинството студенти използват генеративен ИИ за курсови задачи. Същевременно мнозина твърдят, че академичната нечестност се е увеличила след масовото разпространение на тези инструменти и че вече са се сблъсквали с подобни случаи. Доверието в инструментите за разпознаване на ИИ съдържание е ниско. Съчетанието от високо предполагаемо студентско използване, ръст на нарушенията и слаба ефективност на средствата за контрол води до защитна реакция. Преподавателите въвеждат правила, но не вярват, че разполагат с надеждни механизми за прилагането им.

Притесненията надхвърлят темата за измамите. Мнозинства очакват прекомерна зависимост от ИИ, отслабване на критическото мислене, намалена концентрация и задълбочаване на дигиталните неравенства. Много от тях прогнозират влошаване на учебните резултати и спад в обществената стойност на дипломите. Тези нагласи разкриват дълбока тревога относно това какво означава автентично учене и самостоятелна компетентност в среда, където инструментите участват активно в процеса на работа. Преподавателите не отхвърлят напълно ИИ, но поставят под въпрос способността на настоящите образователни модели да съхранят основните академични ценности.

Институционалната готовност изглежда ограничена. Много преподаватели оценяват университетите си като недостатъчно подготвени да подкрепят студентите, да обучават преподаватели, да подпомагат научната работа или да подобрят административните процеси чрез ИИ. Въведени са отделни управленски мерки като работни групи и насоки, но малко институции са интегрирали ИИ грамотността като официален учебен резултат. Налице е разминаване между признатата важност на ИИ грамотността и реалната ѝ структурна интеграция.

В същото време се очертават и възможности. Преподавателите, които използват ИИ, отчитат спестено време и известни подобрения в подготовката на курсове и задания. Тези практически ползи могат да служат като входна точка за по-широка трансформация. Съществува и силен консенсус, че е необходимо в обучението да се разглеждат етични теми като пристрастия, халюцинации, поверителност, прозрачност, дезинформация, авторско право и екологично въздействие. Това създава основа за развитие на учебно съдържание, насочено към отговорна употреба, а не към забрана.

В обобщение, докладът представя академична общност, която признава трансформационния потенциал на генеративния ИИ, но се затруднява да го съгласува със съществуващите академични норми и практики за оценяване. Преобладава фокус върху рисковете и защитата на академичната почтеност. Същевременно се вижда осъзнаване, че преподаването ще се промени и че стратегическа адаптация е неизбежна. Предизвикателството пред университетските лидери е да преминат от реактивен контрол към целенасочен редизайн на обучението и управлението.