The AI Fluency Challenge: Turning AI Use into Visible Thinking
In the previous two posts , we explored Phillip Alcock’s practical approach to AI fluency through. The first presented six AI fluency projects to help students’ thinking become visible when working with artificial intelligence. The second explained an important distinction between broad AI topics and specific AI fluency skills and the ways to be taught, observed, and assessed.
This week, we invite faculty and students at the University of Economics – Varna to take the next step.
Study the infographic accompanying this post and consider the connection between the activities and the ideas discussed in the previous two articles. Rather than viewing AI fluency as a theoretical concept, think about integration of these practices into your courses, projects, assignments, and daily learning activities.
Institutions focus on broad goals such as “using AI responsibly,” “researching with AI,” or “understanding AI.” These goals are important, but they are difficult to teach and assess directly. Effective AI fluency develops through small, observable actions that reveal how learners think while interacting with AI.
The question shifts from “Did the student use AI?” to “What evidence demonstrates the student’s judgment, reasoning, verification, and decision-making?”
Consider the following examples from the six AI fluency challenges and how they might apply to disciplines taught at UE Varna.
Business Administration: Three Ideas, One Choice
A business administration student could ask AI to generate three possible strategies for improving employee engagement in a medium-sized company.
The task does not end when the AI provides suggestions.
Students must:
• Evaluate the strengths and weaknesses of each strategy
• Select the most appropriate option
• Justify their decision using management theory and organizational context
The assessment focuses on the student’s reasoning process rather than the AI-generated content. The fluency skill being developed is evaluation and justification.
Tourism: One Wrong Thing
Tourism students could use AI to create a destination profile for a Bulgarian cultural tourism site.
The challenge would be to identify one inaccurate or misleading statement in the AI-generated description and verify the information through reliable tourism databases, official websites, or academic sources.
Students would then explain:
- How they identified the error
- Which sources they used
- Why the correction matters for tourism planning and visitor communication
This activity develops verification skills and encourages critical evaluation of AI outputs.
Marketing: Prompt Rescue Mission
Marketing students often use AI to generate campaign ideas or promotional content.
In this challenge, students begin with a vague prompt such as:
“Create a marketing campaign for a hotel.”
The initial output is likely generic and uninspiring.
Students then refine the prompt through several iterations by adding details about the target audience, market positioning, customer needs, seasonality, communication channels, and campaign objectives.
The goal is not merely to obtain a better AI response. The learning occurs when students understand why each prompt modification improved the result.
This activity develops iterative thinking, communication, and prompt design skills.
Why This Matters
The future workplace will not reward people simply because they know how to access AI tools. AI can already generate reports, presentations, marketing plans, itineraries, and business analyses.
Employers increasingly seek professionals capable of evaluating AI outputs, identifying mistakes, making informed decisions, applying disciplinary expertise, and explaining their reasoning.
These are precisely the capabilities AI fluency’s activities develops.
For faculty, the challenge is to redesign learning activities so student thinking becomes visible. For students, the challenge is to demonstrate not only what AI produced, but also what they contributed through judgment, expertise, verification, and reflection.
As you review the infographic, consider how you might adapt one of these challenges to your own discipline. The most valuable outcome may not be learning how to use AI more effectively. It may be learning how to think more effectively while using AI.
Създайте свои собствени предизвикателства за практическа ИИ оперативност (AI Fluency)
Предизвикателството на AI Fluency: Как да превърнем използването на ИИ във видимо мислене
В предишните две публикации разгледахме практическия подход на Филип Алкок към AI fluency. Първата представи шест проекта за AI fluency, които помагат мисленето на студентите да стане видимо при работа с изкуствен интелект. Втората обясни важното разграничение между широките теми, свързани с AI, и конкретните умения за AI fluency, както и начините те да бъдат преподавани, наблюдавани и оценявани.
Тази седмица отправяме покана към преподавателите и студентите от Икономически университет – Варна да направят следващата стъпка.
Разгледайте внимателно инфографиката към тази публикация и помислете за връзката между представените дейности и идеите, обсъдени в предишните две статии. Вместо да възприемате AI fluency като теоретична концепция, обмислете как тези практики могат да бъдат интегрирани във вашите курсове, проекти, задания и ежедневни учебни дейности.
Много образователни институции поставят акцент върху широки цели като „отговорно използване на AI“, „изследване с помощта на AI“ или „разбиране на начина, по който работи AI“. Тези цели са важни, но са трудни за пряко преподаване и оценяване. Ефективното развитие на AI fluency се изгражда чрез малки, наблюдаеми действия, които показват как учащите мислят, докато взаимодействат с AI.
Така въпросът се променя от „Използвал ли е студентът AI?“ към „Какви доказателства показват преценка, разсъждение, проверка и вземане на решения от страна на студента?“
Разгледайте следните примери от шестте предизвикателства за AI fluency и помислете как те могат да бъдат приложени в дисциплините, преподавани в Икономически университет – Варна.
Бизнес администрация: Три идеи, един избор
Студент по бизнес администрация може да използва AI, за да генерира три възможни стратегии за повишаване на ангажираността на служителите в средно голяма компания.
Задачата не приключва с предоставянето на предложенията от AI.
Студентите трябва да:
- Оценят силните и слабите страни на всяка стратегия
- Изберат най-подходящото решение
- Аргументират избора си чрез управленски теории и организационен контекст
Оценяването е насочено към процеса на разсъждение, а не към съдържанието, генерирано от AI. Развиваното умение за AI fluency е оценяване и аргументация.
Туризъм: Едно грешно нещо
Студентите по туризъм могат да използват AI за създаване на профил на българска културно-туристическа дестинация.
Предизвикателството е да открият едно неточно или подвеждащо твърдение в генерираното описание и да проверят информацията чрез надеждни туристически бази данни, официални уебсайтове или академични източници.
След това студентите трябва да обяснят:
- Как са открили грешката
- Кои източници са използвали
- Защо корекцията е важна за туристическото планиране и комуникацията с посетителите
Тази дейност развива умения за проверка на информацията и насърчава критичното оценяване на AI резултатите.
Маркетинг: Мисия „Спасяване на промпта“
Студентите по маркетинг често използват AI за генериране на идеи за кампании или рекламно съдържание.
В това предизвикателство те започват с неясен промпт, например:
„Създай маркетингова кампания за хотел.“
Първоначалният резултат най-вероятно ще бъде общ и недостатъчно полезен.
След това студентите постепенно подобряват промпта (запитването) чрез няколко итерации, като добавят информация за целевата аудитория, позиционирането на марката, потребностите на клиентите, сезонността, комуникационните канали и целите на кампанията.
Целта не е просто да се получи по-добър AI отговор. Ученето се случва тогава, когато студентите разберат защо всяка промяна в промпта е довела до по-качествен резултат.
Тази дейност развива умения за итеративно мислене, комуникация и проектиране на ефективни промптове.
Защо това е важно
Работното място на бъдещето няма да възнаграждава хората само защото умеят да използват AI инструменти. Изкуственият интелект вече може да създава доклади, презентации, маркетингови планове, туристически маршрути и бизнес анализи.
Работодателите все по-често търсят професионалисти, които могат да оценяват AI резултати, да откриват грешки, да вземат информирани решения, да прилагат експертни знания от своята област и да обясняват логиката зад своите решения.
Точно тези способности развиват дейностите, свързани с AI fluency.
За преподавателите предизвикателството е да преосмислят учебните дейности така, че мисленето на студентите да стане видимо. За студентите предизвикателството е да покажат не само какво е създал AI, но и какъв е бил техният принос чрез преценка, експертност, проверка и рефлексия.
Докато разглеждате инфографиката, помислете как бихте могли да адаптирате някое от тези предизвикателства към собствената си дисциплина. Най-ценният резултат може да не бъде усвояването на по-ефективно използване на AI. Може да бъде усвояването на по-ефективно мислене при работа с AI.