Управление на ИИ в образованието: стратегически уроци от насоките на ЕС

The EU Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning signal a shift in the educational institutions approach to AI. The central issue goes beyond whether AI should be used, and the focus becomes its governance in alignment with pedagogical goals, legal requirements, and institutional values.

The guidelines position AI as already embedded in educational environments. This framing changes the strategic starting point. Institutions are not introducing AI from a clean slate, they are managing an existing and often informal ecosystem of tools used by educators and students. As a result, the focus moves from selecting technologies to building institutional capability.

A core message runs throughout the document. Responsible AI use depends on the institution’s ability to evaluate, monitor, and regulate its application. This shifts responsibility toward schools and universities. As general-purpose AI systems expand, reliance on providers to determine educational suitability becomes insufficient. Institutions must establish internal processes for review, risk assessment, and ongoing oversight.

Responsible AI use depends on the institution’s ability to evaluate, monitor, and regulate its application

Several key ideas emerge as priorities for action.

AI literacy functions as foundational infrastructure. Both educators and learners require the ability to interpret outputs, assess limitations, and apply AI within disciplinary contexts. Without this competence, implementation remains superficial and potentially misleading.

A clear distinction must be made between low-risk and high-risk use. Applications such as lesson planning, content generation, and administrative support present manageable entry points. In contrast, uses involving grading, admissions, or behavioural monitoring introduce significantly higher ethical and legal exposure and require stricter scrutiny.

Compliance and pedagogy are closely connected. Issues such as privacy, fairness, transparency, and academic integrity influence instructional design, assessment practices, and classroom norms. They cannot be treated as external regulatory concerns alone.

These ideas lead to direct strategic implications. Governance must precede scale. Rapid deployment of generative AI without policy, training, and monitoring increases institutional risk. A phased and structured approach allows for controlled implementation. The primary lever for effective adoption lies not in the technology itself, but in the surrounding framework of policies, processes, and accountability mechanisms.

The guidelines also draw attention to the operational burden introduced by AI. Educators are expected to verify outputs, redesign assessment practices, and uphold academic integrity in contexts where AI assistance is widely accessible. At the institutional level, responsibilities include procurement oversight, data protection, and addressing inequalities in access and use.

A coordinated institutional response is therefore required.

An initial step involves auditing current AI use across teaching, assessment, and administrative activities. This includes identifying tools in use, understanding data flows, and assessing associated risks.

The development of a formal institutional AI policy is essential. Such a policy should define expectations for disclosure, acceptable use, human oversight, and data protection, and should apply to both staff and students.

A pilot-based implementation model provides a controlled path forward. Institutions can begin with one low-risk use case, such as support for lesson preparation, alongside one instructional use case involving students. Both should be evaluated against criteria related to learning outcomes, workload, and equity before any broader adoption.

Provider evaluation processes must also be strengthened. Institutions need structured criteria for assessing documentation, bias mitigation strategies, privacy safeguards, and levels of transparency.

Professional development plays a critical role. Training should focus on practical application and critical use, enabling educators to integrate AI into their teaching while maintaining informed judgement.

The policy direction reflected in the guidelines is consistent. The aim is to support safe, inclusive, and transparent AI use aligned with European regulatory and ethical standards. The proposed approach emphasizes phased adoption, scenario-based evaluation, stakeholder engagement, and continuous monitoring.

At the same time, institutional capacity remains a key challenge. Schools and universities are expected to assess tools, manage risks, and ensure ethical use despite constraints in time, expertise, and resources. This leads to uneven levels of readiness across the education system.

For the University of Economics Varna, these guidelines can inform the development of a structured institutional framework for AI governance. By establishing a clear policy, adopting a pilot-based implementation strategy, and investing in targeted professional development, the university can align with European expectations while building internal capacity in a systematic and measurable way.

This topic continues directly in the upcoming workshop “Data Stewardship and Open Science,” organized by the Science and Research Institute at the University of Economics – Varna. The training is self-paced, designed for instructors and students, and addresses issues at the core of responsible data and AI use, including data governance, transparency, and academic integrity. On Monday, March 23, at 14:00 Eastern European Time, a discussion will take place to connect the workshop content with the EU guidelines and their application in a university context.

Self-study materials are available here: https://e-learn.ue-varna.bg/course/view.php?id=10005

European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators, Publications Office of the European Union, 2026, https://data.europa.eu/doi/10.2766/7967834

---

Подходът на институциите към изкуствения интелект се променя. Основният въпрос вече не е дали ИИ трябва да се използва, а как неговото използване да се управлява в съответствие с педагогическите цели, правните изисквания и институционалните ценности.

Насоките представят ИИ като вече интегриран в образователната среда. Това променя стратегическата отправна точка. Институциите не въвеждат ИИ от нулата, а управляват съществуваща и често неформална екосистема от инструменти, използвани от преподаватели и студенти. В резултат фокусът се измества от избора на технологии към изграждането на институционален капацитет.

Едно основно послание преминава през целия документ. Отговорното използване на ИИ зависи от способността на институцията да оценява, наблюдава и регулира неговото приложение. Това прехвърля отговорността към училищата и университетите. С разширяването на универсалните ИИ системи разчитането на доставчиците за определяне на образователната приложимост става недостатъчно. Институциите трябва да изградят вътрешни процеси за преглед, оценка на риска и постоянен контрол.

Отговорното използване на ИИ зависи от способността на институцията да оценява, наблюдава и регулира неговото приложение.

Отговорното използване на ИИ зависи от способността на институцията да оценява, наблюдава и регулира неговото приложение.

Няколко ключови идеи се очертават като приоритети за действие.

ИИ грамотността функционира като базова инфраструктура. Както преподавателите, така и обучаемите трябва да могат да интерпретират резултатите, да оценяват ограниченията и да прилагат ИИ в рамките на конкретни дисциплини. Без тази компетентност внедряването остава повърхностно и може да доведе до подвеждащи резултати.

Необходимо е ясно разграничение между нискорискова и високорискова употреба. Приложения като планиране на уроци, създаване на учебно съдържание и административна подкрепа представляват управляеми входни точки. За разлика от тях, използването на ИИ при оценяване, прием или наблюдение на поведението носи значително по-висок етичен и правен риск и изисква по-строг контрол.

Съответствието с нормативните изисквания и педагогиката са тясно свързани. Въпроси като защита на личните данни, справедливост, прозрачност и академична почтеност влияят пряко върху дизайна на обучението, формите на оценяване и нормите в учебната среда. Те не могат да се разглеждат само като външни регулаторни изисквания.

Тези идеи водят до ясни стратегически изводи. Управлението трябва да предхожда мащабирането. Бързото внедряване на генеративен ИИ без политики, обучение и механизми за наблюдение увеличава институционалния риск. Поетапният и структуриран подход позволява контролиран процес на въвеждане. Основният фактор за успешно прилагане не е самата технология, а рамката от политики, процеси и механизми за отчетност около нея.

Насоките обръщат внимание и на оперативното натоварване, което ИИ въвежда. От преподавателите се очаква да проверяват резултатите, да преработват практиките за оценяване и да поддържат академичната почтеност в среда, в която използването на ИИ е лесно достъпно. На институционално ниво това включва контрол върху избора на доставчици, защита на данните и справяне с неравенствата в достъпа и използването.

Необходим е координиран институционален отговор.

Първата стъпка включва одит на текущото използване на ИИ в обучението, оценяването и административните дейности. Това означава идентифициране на използваните инструменти, разбиране на потоците от данни и оценка на свързаните рискове.

Разработването на формална институционална политика за ИИ е задължително. Тя трябва да дефинира очакванията за разкриване на използването, допустимите практики, човешкия контрол и защитата на данните, както за преподаватели, така и за студенти.

Моделът на внедряване чрез пилотни проекти предлага контролиран подход. Институциите могат да започнат с един нискорисков случай, като подпомагане на подготовката на учебни материали, и един обучителен сценарий с участие на студенти. И двата трябва да бъдат оценени спрямо резултатите от обучението, натоварването и равнопоставеността, преди разширяване.

Процесите за оценка на доставчиците също трябва да се засилят. Институциите се нуждаят от ясни критерии за оценка на документацията, механизмите за ограничаване на пристрастията, защитата на личните данни и нивото на прозрачност.

Професионалното развитие има ключова роля. Обучението трябва да бъде насочено към практическо приложение и критично използване, така че преподавателите да интегрират ИИ в обучението си, като запазват информирана преценка.

Политическата насока, заложена в тези насоки, е последователна. Целта е да се подкрепи безопасно, приобщаващо и прозрачно използване на ИИ в съответствие с европейските регулаторни и етични стандарти. Предложеният подход акцентира върху поетапно внедряване, оценка чрез сценарии, ангажиране на заинтересованите страни и непрекъснат мониторинг.

В същото време институционалният капацитет остава основно предизвикателство. От училищата и университетите се очаква да оценяват инструменти, да управляват рискове и да гарантират етично използване при ограничени време, експертиза и ресурси. Това води до неравномерна готовност в образователната система.

За Икономически университет – Варна тези насоки могат да служат като основа за изграждане на структурирана рамка за управление на ИИ. Чрез въвеждане на ясна политика, прилагане на пилотен модел и инвестиране в целенасочено обучение на преподавателите, университетът може да се съобрази с европейските изисквания и едновременно с това да развие вътрешен капацитет по систематичен и измерим начин.

Тази тема намира пряко продължение в предстоящия уъркшоп „Data Stewardship and Open Science“, организиран от Научноизследователския институт към Икономически университет – Варна. Обучението е самостоятелно, насочено към преподаватели и студенти, и разглежда въпроси, които стоят в основата на отговорното използване на данни и ИИ, включително управление на данни, прозрачност и академична почтеност. На 23 март, понеделник, от 14:00 ч. източноевропейско време ще се проведе дискусия, която ще свърже съдържанието на уъркшопа с насоките на ЕС и тяхното приложение в университетска среда.
Материалите за самостоятелна работа тук: https://e-learn.ue-varna.bg/course/view.php?id=10005

Документ:
European Commission: Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture, Guidelines on the ethical use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators, Publications Office of the European Union, 2026, https://data.europa.eu/doi/10.2766/7967834