От подпомагане с ИИ към участие на ИИ: Какво означава агентният ИИ за онлайн висшето образование
Podcast
Подкаст
| In February 2026, Inside Higher Ed reported on a development that pushed concerns about generative AI in education into a new phase. An AI agent called Einstein could log into Canvas, watch lectures, read course materials, write papers, participate in discussions, and submit assignments with little student involvement. The central question was no longer whether AI could help students complete coursework. It was whether an autonomous system could complete much of the course itself (Palmer, 2026). The article also exposed a weakness in many online courses. Jonathan Becker described highly transactional courses built around content delivery, quizzes, asynchronous discussions, and term papers as particularly susceptible to delegation to AI agents. Anna Mills raised an additional concern: if institutions cannot establish whether assessed work comes from students, confidence in courses, credits, and degrees may decline. Inside Higher Ed therefore framed agentic AI as a pedagogical, assessment, and credentialing problem, rather than simply another form of AI-assisted cheating (Palmer, 2026). Only months later, reporting by Varun Mirchandani and by Dana Goldstein and Alan Blinder showed the fast evolution of the issue. From a Warning to a Working Capability Mirchandani’s August 13th article presents a clear progression in AI-enabled cheating. Students moved from asking chatbots to generate essays, to disguising AI-generated work, and now to delegating course participation itself. An agent can receive a simple instruction such as “log in and complete my quiz,” then navigate an online learning environment, consume course materials, take assessments, produce written work, and communicate with classmates (Mirchandani, 2026). The scale of online participation in U.S. higher education makes this development especially consequential. Phil Hill’s analysis of the 2024–2025 IPEDS 12-month enrollment data reveals 31% of U.S. students took only distance education courses, another 35% combined online and face-to-face courses, and only about 34% to 35% studied entirely in person. In other words, 66% of students took at least some online courses during the academic year (Hill, 2026). (On EdTech Newsletter) This distribution matters for agentic AI because digital learning environments provide the operating space agents need. When lectures, readings, quizzes, discussions, submissions, and feedback all pass through an LMS, an AI agent can potentially access and act within the same sequence. The issue therefore affects more than a small group of fully online students. It potentially touches a large majority of U.S. students whose courses include at least some online component. Goldstein and Blinder provide a deeper investigation of the same development. They describe students being able to outsource what amounts to a semester of coursework and emphasize the vulnerability of asynchronous online education, where students may complete an entire course without directly meeting their instructor or peers (Goldstein & Blinder, 2026). The six main differences between the two accounts help explain why this development matters. First, Mirchandani primarily interprets Goldstein and Blinder’s findings for a technology-oriented audience, while Goldstein and Blinder provide the underlying investigative evidence. Second, Goldstein and Blinder give considerably more attention to instructors’ experiences. Their examples show faculty comparing weak demonstrated ability with polished submitted work and questioning whether they are interacting with students or AI systems. Third, Goldstein and Blinder place greater emphasis on equity. Online education has expanded access for working adults, parents, geographically dispersed students, and others who need flexible study. Stronger authentication or compulsory in-person assessment may protect assessment validity while reducing some of those benefits (Goldstein & Blinder, 2026). Fourth, their investigation examines institutional incentives. Faculty may suspect AI misuse but lack defensible evidence, while administrators face difficult decisions about disciplinary action, enrollment, and institutional policy. Fifth, Goldstein and Blinder examine technical responses more closely. Learning management systems can analyze behavioral signals, and Blackboard has explored authentication through typing patterns, but no fail-safe method currently distinguishes a student from an agent operating on the student’s behalf (Goldstein & Blinder, 2026). Sixth, Mirchandani sharpens the broader educational question: what does an online degree mean if an AI agent can attend much of the course instead of the enrolled learner? (Mirchandani, 2026). Cheating Looks Different When AI Becomes an Agent Traditional academic-integrity approaches assume that the student remains the actor. The student may plagiarize, consult prohibited resources, or ask AI to produce an answer, but the student still manages the workflow. Agentic AI changes this relationship. With generative AI, the question has often been: “Did AI write this?” With agentic AI, the more important questions become: “Who completed this activity?”, “Who made the decisions?”, and “What evidence demonstrates that the enrolled student achieved the learning outcomes?” This distinction helps explain the limited response of AI detectors. Even a perfect detector of AI-generated prose would not establish who watched the lecture, navigated the LMS, completed the quiz, engaged with course materials, or coordinated the learning process. Recent responses therefore increasingly emphasize visible reasoning, oral explanation, staged assessment, process evidence, authentic interaction, and secure assessment checkpoints rather than reliance on final outputs alone (Austin, 2026; Palmer, 2026). The speed of change matters. In February, Einstein demonstrated the abilities of a purpose-built student agent. By August, Goldstein and Blinder were reporting on general AI agents interacting with Canvas, Brightspace, and Blackboard. Within six months, the discussion had moved from one provocative application to a wider capability of agentic systems. The problem is moving from academic integrity toward assessment validity, learner authentication, credential validity and institutional governance. This final distinction provides the strongest analytical angle. It connects directly with previous discussion in this blog of Tina Austin and agentic AI in assessment: once an agent can complete the workflow, redesigning individual assignments is insufficient. Universities need to reconsider how the course generates credible evidence of learning. References Austin, T. (2026, May 29). Five tips for assignment design in the agentic AI age. Inside Higher Ed. https://www.insidehighered.com/opinion/career-advice/teaching/2026/05/29/5-tips-assignment-design-agentic-ai-age-opinion Goldstein, D., & Blinder, A. (2026, August 10). A.I. agents are taking entire online courses for cheating students. The New York Times. Hill, P. (2026, August 24). 2024–25 IPEDS 12-month data: Online enrollment has settled into a new post-pandemic pattern, while the largest institutions keep getting larger. On EdTech. https://onedtech.philhillaa.com/p/2024-25-ipeds-12-month-data Mirchandani, V. (2026, August 13). AI agents are sitting through students’ online courses, and colleges are struggling to stop them. Digital Trends. https://www.digitaltrends.com/cool-tech/ai-agents-taking-online-courses-student-cheating/ Palmer, K. (2026, February 26). Agentic AI can complete whole courses for students. Now what? Inside Higher Ed. https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/02/26/agentic-ai-can-complete-whole-courses-now | През февруари 2026 г. Inside Higher Ed съобщи за развитие, което изведе опасенията около генеративния ИИ в образованието на нов етап. ИИ агент, наречен Einstein, можеше да влиза в Canvas, да гледа лекции, да чете учебни материали, да пише разработки, да участва в дискусии и да предава задания с минимално участие на студента. Централният въпрос вече не беше дали ИИ може да помага на студентите да изпълняват учебни задачи. Въпросът беше дали автономна система може да изпълни значителна част от самия курс (Palmer, 2026). Статията разкри и слабост в много онлайн курсове. Jonathan Becker описва силно транзакционни курсове, изградени около предоставяне на съдържание, тестове, асинхронни дискусии и курсови работи, като особено податливи на делегиране към ИИ агенти. Anna Mills поставя и допълнителен въпрос: ако институциите не могат да установят дали оценяваната работа идва от самите студенти, доверието в курсовете, кредитите и дипломите може да намалее. Inside Higher Ed затова представя агентния ИИ като педагогически проблем, проблем на оценяването и на валидността на образователните квалификации, а не просто като още една форма на измама с помощта на ИИ (Palmer, 2026). Само няколко месеца по-късно публикациите на Varun Mirchandani и на Dana Goldstein и Alan Blinder показаха колко бързо се развива този проблем. От предупреждение към реално работеща възможност Статията на Mirchandani от 13 август представя ясна еволюция на измамите, подпомагани от ИИ. Студентите преминават от това да искат от чатботове да генерират есета, към прикриване на създадена от ИИ работа и вече към делегиране на самото участие в курса. Един агент може да получи проста инструкция като „влез и попълни теста ми“, след което да навигира в онлайн учебната среда, да обработва учебни материали, да полага оценявания, да създава писмени работи и да комуникира със състуденти (Mirchandani, 2026). Мащабът на онлайн участието във висшето образование в САЩ прави това развитие особено значимо. Анализът на Phil Hill на 12-месечните данни за записванията в IPEDS за 2024–2025 г. показва, че 31% от студентите в САЩ са се обучавали единствено чрез дистанционни курсове, други 35% са комбинирали онлайн и присъствени курсове, а едва около 34% до 35% са се обучавали изцяло присъствено. С други думи, 66% от студентите са посещавали поне някои онлайн курсове през академичната година (Hill, 2026). (On EdTech Newsletter) Това разпределение има значение за агентния ИИ, защото дигиталните учебни среди предоставят именно оперативното пространство, от което агентите се нуждаят. Когато лекциите, материалите за четене, тестовете, дискусиите, предаването на задания и обратната връзка преминават през LMS, ИИ агентът потенциално може да получи достъп и да действа в рамките на същата последователност. Следователно проблемът засяга много повече от малка група студенти, които се обучават изцяло онлайн. Потенциално той засяга голямо мнозинство от студентите в САЩ, чиито курсове включват поне някакъв онлайн компонент. Goldstein и Blinder предлагат по-задълбочено разследване на същото развитие. Те описват как студентите могат да прехвърлят към ИИ обем работа, равностоен на цял семестър, и подчертават уязвимостта на асинхронното онлайн образование, при което студентите могат да завършат цял курс, без да се срещат пряко със своя преподавател или със състудентите си (Goldstein & Blinder, 2026). Шестте основни различия между двата текста помагат да се разбере защо това развитие има значение. Първо, Mirchandani основно интерпретира констатациите на Goldstein и Blinder за аудитория, ориентирана към технологиите, докато Goldstein и Blinder предоставят основните разследващи доказателства. Второ, Goldstein и Blinder отделят значително повече внимание на опита на преподавателите. Техните примери показват как преподаватели сравняват слабо демонстрирани способности с висококачествени предадени работи и започват да се питат дали взаимодействат със студенти или с ИИ системи. Трето, Goldstein и Blinder поставят по-силен акцент върху равнопоставеността. Онлайн образованието разширява достъпа за работещи възрастни, родители, географски отдалечени студенти и други, които се нуждаят от по-гъвкаво обучение. По-строгото удостоверяване на самоличността или задължителното присъствено оценяване може да защити валидността на оценяването, но едновременно с това да намали част от тези ползи (Goldstein & Blinder, 2026). Четвърто, тяхното разследване разглежда и институционалните стимули. Преподавателите може да подозират неправомерна употреба на ИИ, но да не разполагат с доказателства, които могат да защитят, докато администраторите са изправени пред трудни решения относно дисциплинарни действия, записването на студенти и институционалната политика. Пето, Goldstein и Blinder разглеждат по-подробно техническите реакции. Системите за управление на обучението могат да анализират поведенчески сигнали, а Blackboard е проучвал удостоверяване чрез модели на писане на клавиатура, но понастоящем няма безотказен метод, който надеждно да различава студент от агент, действащ от негово име (Goldstein & Blinder, 2026). Шесто, Mirchandani формулира по-остро по-широкия образователен въпрос: какво означава една онлайн диплома, ако ИИ агент може да посещава голяма част от курса вместо записания студент? (Mirchandani, 2026). Измамата изглежда различно, когато ИИ се превърне в агент Традиционните подходи към академичната почтеност приемат, че студентът остава основният действащ участник. Студентът може да плагиатства, да използва забранени ресурси или да поиска от ИИ да създаде отговор, но самият студент все още управлява работния процес. Агентният ИИ променя тази връзка. При генеративния ИИ въпросът често е: „ИИ ли написа това?“ При агентния ИИ по-важните въпроси стават: „Кой изпълни тази дейност?“, „Кой взе решенията?“ и „Какви доказателства показват, че записаният студент е постигнал резултатите от обучението?“ Това разграничение помага да се обясни ограниченият ефект на детекторите за ИИ. Дори съвършен детектор на генериран от ИИ текст не би могъл да установи кой е гледал лекцията, навигирал в LMS, попълнил теста, работил с учебните материали или координирал учебния процес. Затова съвременните подходи все по-често поставят акцент върху видимото разсъждение, устното обяснение, поетапното оценяване, доказателствата за процеса, автентичното взаимодействие и защитените контролни точки за оценяване, вместо върху крайния продукт сам по себе си (Austin, 2026; Palmer, 2026). Скоростта на промяната има значение. През февруари Einstein демонстрира възможностите на специално създаден студентски агент. До август Goldstein и Blinder вече съобщаваха за общи ИИ агенти, които взаимодействат с Canvas, Brightspace и Blackboard. Само за шест месеца дискусията премина от едно провокативно приложение към по-широка възможност на агентните системи. Проблемът се измества от академичната почтеност към валидността на оценяването, удостоверяването на обучаемия, валидността на квалификациите и институционалното управление. Това последно разграничение предоставя най-силната аналитична перспектива. То се свързва пряко с предходната дискусия в този блог върху Tina Austin и агентния ИИ в оценяването: когато един агент може да изпълни целия работен процес, преработването на отделни задания вече не е достатъчно. Университетите трябва да преосмислят как курсът генерира надеждни доказателства за учене. Източници Austin, T. (2026, May 29). Five tips for assignment design in the agentic AI age. Inside Higher Ed. https://www.insidehighered.com/opinion/career-advice/teaching/2026/05/29/5-tips-assignment-design-agentic-ai-age-opinion Goldstein, D., & Blinder, A. (2026, August 10). A.I. agents are taking entire online courses for cheating students. The New York Times. Hill, P. (2026, August 24). 2024–25 IPEDS 12-month data: Online enrollment has settled into a new post-pandemic pattern, while the largest institutions keep getting larger. On EdTech. https://onedtech.philhillaa.com/p/2024-25-ipeds-12-month-data Mirchandani, V. (2026, August 13). AI agents are sitting through students’ online courses, and colleges are struggling to stop them. Digital Trends. https://www.digitaltrends.com/cool-tech/ai-agents-taking-online-courses-student-cheating/ Palmer, K. (2026, February 26). Agentic AI can complete whole courses for students. Now what? Inside Higher Ed. https://www.insidehighered.com/news/tech-innovation/artificial-intelligence/2026/02/26/agentic-ai-can-complete-whole-courses-now |