Трябва ли училищата да забранят генеративния ИИ, преди учениците да се научат да го използват?

Plamen MILTENOFF

Podcast

Подкаст

Full analysis can be found here

New York City introduces a one-year generative AI moratorium New York City has made one of the most consequential school policy decisions yet concerning generative artificial intelligence. For the 2026-2027 school year, New York City Public Schools introduced a one-year moratorium on student-facing generative AI from 2-K through eighth grade. Nearly 600,000 students fall within its scope. The policy also addresses screen use. Children in 2-K through grade 2 should have no individual 1:1 screen time, while NYC recommends maximum daily individual screen time of 30 minutes for grades 3-5 and 45 minutes for grades 6-8 (NYCPS, 2026). The policy is broader than a ban on ChatGPT. AI companion chatbots are prohibited across all grades. The district is reviewing educational software containing embedded generative AI features. At the same time, approved AI can still support some teacher planning and administrative activities, while AI cannot make high-stakes decisions involving grading, placement, behavior, special education, or student counseling. High-school students face a different model. Selected teacher-supervised AI pilots are permitted, and students receive AI literacy instruction. The policy therefore raises a more useful question than whether schools should “ban AI”: At what age, for what educational purposes, and under what conditions should students begin using systems capable of performing parts of their intellectual work? A second change of direction for New York New York City’s position has changed several times since generative AI entered public debate. In January 2023, NYC schools blocked ChatGPT on district devices and networks because of concerns about accuracy, safety, and student learning. Months later, the district moved toward managed educational use. By 2026, NYC had developed a broader risk-based approach to AI. The new moratorium represents another reassessment. The focus has moved from plagiarism and cheating toward deeper questions about learning, child development, human interaction, privacy, screen exposure, and cognitive dependence. This distinction matters. Generative AI creates a problem different from earlier educational technologies because students can delegate part of the learning task itself. An AI system can write the paragraph, solve the mathematics problem, summarize the text, generate the argument, or provide the answer before the learner has developed the underlying competence. The central issue is no longer simply whether students use AI, but whether AI supports learning or substitutes for the cognitive work through which learning occurs. NYC is part of a wider international shift The decision also belongs to a broader international movement toward restricting digital technologies in schools. UNESCO reported in 2026 that 114 education systems, representing 58 percent of countries, had introduced national school mobile-phone bans or restrictions. France restricts smartphones in primary and lower-secondary schools. The Netherlands introduced classroom restrictions on phones, tablets, and smartwatches. Finland restricts mobile-device use during lessons. Brazil limits personal electronic devices during lessons, breaks, and recess. Sweden introduced mobile-free compulsory schools for the full school day in August 2026. China has restricted classroom mobile-phone use in primary and middle schools since 2021 (UNESCO, 2026). France provides an especially interesting comparison because its policy extends beyond smartphones to generative AI. Primary pupils can learn about AI without directly operating generative systems. From approximately age 13 or 14, supervised GenAI use becomes possible. Older students can use it more broadly within teacher-defined learning activities (French Ministry of National Education, 2025). NYC adopts a stricter threshold. Generative AI remains unavailable to students through eighth grade, while controlled access begins in high school. Yet the analogy between smartphones and generative AI is useful only up to a point. A smartphone mainly creates problems related to distraction, attention, social media, communication, and access to online content. Generative AI can create those problems, but it can also perform cognitive tasks on behalf of the student. The strongest argument for restriction: students still need to learn without AI Research provides reasons for caution. Bastani and colleagues conducted a randomized study involving nearly 1,000 high-school mathematics students. Students using an unrestricted GPT-4 system performed much better while AI assistance was available. Once researchers removed AI, those students performed 17 percent worse than students who had learned without AI assistance. The apparent short-term improvement therefore concealed weaker independent performance. This result supports concerns about cognitive offloading. Students can complete more work with AI while learning less of what allows them to perform the task independently. For younger students, the concern becomes especially important. Reading, writing, mathematical reasoning, memory, explanation, argument construction, and problem solving require repeated practice. If AI regularly performs these operations before students develop them, schools risk confusing successful task completion with learning. There are other arguments for restriction. Schools need to protect student privacy. Generative AI systems can process student writing, personal information, behavioral data, and interaction histories. Children may also struggle to recognize hallucinations, bias, commercial persuasion, or inappropriate responses. AI companion systems raise additional concerns when children begin treating artificial agents as social, emotional, or authoritative interlocutors. The argument against blanket bans Yet the same research that supports caution also complicates the case for prohibition. In the Bastani study, researchers tested a second AI tutor designed around teacher-informed safeguards. Instead of readily supplying solutions, it guided students through problems. The negative effect on later independent performance largely disappeared. The important variable was therefore not simply AI use. Tool design and instructional design mattered. This points toward a major limitation of blanket AI policies. A system that writes an entire essay, a tutor that gives hints, a translation tool, a speech-to-text accessibility system, and an AI application that asks Socratic questions do not create the same pedagogical risks. There is also an equity problem. Students will not stop encountering AI because schools restrict it. Families with greater financial and technological resources can provide paid AI subscriptions, devices, tutoring, and supervised experimentation at home. Students who depend more heavily on public schools for technological access may receive less opportunity to develop AI competence. A restriction intended to protect students could therefore produce an AI literacy gap if schools prohibit use without teaching students how these systems work. The international smartphone evidence also advises caution. Some studies associate phone bans with improved academic outcomes, particularly for lower-performing students (Beland & Murphy, 2016). OECD data also show substantial classroom distraction from digital devices. Yet restricting devices does not automatically improve every educational or well-being outcome. A recent English study involving 1,227 adolescents found that restrictive school-phone policies reduced phone use during school but did not produce better overall mental well-being (Goodyear et al., 2025). Restriction changes the school environment. It does not eliminate the technology from students’ lives. From banning AI to deciding what AI should be allowed to do This may be the most important lesson from the NYC experiment. The long-term policy question should not remain “ban or allow AI.” Schools need a more precise framework: Which AI function? For which students? At what developmental stage? For which learning objective? Under whose supervision? And what evidence shows that students learn more rather than merely complete more? For elementary education, schools have strong reasons to protect substantial periods of reading, writing, calculation, discussion, play, experimentation, and problem solving without generative assistance. AI literacy does not require giving young children unrestricted chatbot accounts. Students can learn that AI generates probabilistic outputs, can fabricate information, reflects biases, uses data, and requires verification before they regularly interact with public generative systems. This approach is consistent with UNESCO’s guidance on generative AI in education. Middle school presents a more difficult case. Carefully designed, teacher-mediated systems may become appropriate for specific learning purposes, particularly when they provide hints, feedback, accessibility support, or structured questioning instead of completing tasks. What should policy makers do next? Schools also need stronger procurement rules. Vendors should disclose where generative AI operates inside educational products, what student data it processes, how long data are retained, whether they train models on student interactions, and whether administrators can switch individual AI features off. High-stakes educational decisions should remain under accountable human control. The one-year NYC moratorium has value if the city treats it as an experiment rather than a permanent answer. During this period, policymakers should measure independent learning, student writing and reasoning, teacher workload, privacy incidents, unauthorized AI use, accessibility, and differences across student groups. The strongest policy direction may therefore involve several principles: Protect foundational learning before students routinely delegate cognitive work to AI. Teach AI literacy before providing broad access to generative systems. Distinguish between AI that produces answers and AI that scaffolds learning. Use age-tiered and teacher-mediated access instead of treating all students and all AI functions in the same way. Require strong privacy, procurement, transparency, and accessibility standards. Keep consequential educational decisions under human responsibility. Evaluate policy outcomes with evidence rather than assuming that either restriction or adoption will improve learning. The most defensible destination may be neither unrestricted AI adoption nor permanent exclusion. It may be graduated access: strong protection of foundational learning in early education, AI literacy before extensive AI use, carefully supervised systems during later schooling, broader but accountable use in high school, and continuing human responsibility for consequential educational decisions. The question now moves beyond New York NYC now gives us a large-scale case through which to examine these choices. What should schools protect first: independent cognitive development, early AI literacy, equitable access, or a carefully designed combination of these priorities? Share your position, but also substantiate it. Bring research, classroom experience, student evidence, developmental principles, or results from existing policies into the discussion. The debate will become more useful when we move from whether we like or dislike AI toward evidence about what students need to learn, when they need to learn it, and which forms of AI support or interfere with that process.

Ню Йорк въвежда едногодишен мораториум върху генеративния ИИ Ню Йорк предприе едно от най-значимите до момента решения в училищната политика, свързана с генеративния изкуствен интелект. За учебната 2026-2027 година New York City Public Schools въведе едногодишен мораториум върху използването на генеративен ИИ от ученици от 2-K до осми клас. Политиката обхваща близо 600 000 ученици. Тя засяга и времето пред екрана. За децата от 2-K до втори клас не се предвижда индивидуално 1:1 време пред екран, а за учениците от 3-5 клас Ню Йорк препоръчва максимум 30 минути дневно, а за 6-8 клас максимум 45 минути дневно (NYCPS, 2026). Политиката е по-широка от забрана на ChatGPT. AI companion chatbots, тоест чатботове, предназначени да имитират социална, емоционална или психологическа подкрепа, са забранени за всички класове. Дистриктът преглежда и образователен софтуер с вградени функции на генеративен ИИ. В същото време одобрени AI инструменти могат да се използват за част от планирането и административната работа на учителите, но ИИ не може да взема решения с висок залог, свързани с оценяване, разпределение, поведение, специално образование или консултиране на ученици. За учениците в гимназиален етап се прилага различен модел. Разрешават се избрани пилотни AI инициативи под надзора на учители, а учениците получават обучение по AI грамотност. Следователно политиката поставя по-смислен въпрос от това дали училищата трябва да „забранят ИИ“: На каква възраст, за какви образователни цели и при какви условия учениците трябва да започнат да използват системи, които могат да изпълняват част от интелектуалната работа вместо тях? Втора промяна в посоката за Ню Йорк Позицията на Ню Йорк се промени няколко пъти, откакто генеративният ИИ влезе в публичния дебат. През януари 2023 г. училищата в Ню Йорк блокираха ChatGPT в устройствата и мрежите на дистрикта поради опасения, свързани с точността, безопасността и ученето. Няколко месеца по-късно системата премина към подход на контролирано образователно използване. До 2026 г. NYC беше разработил по-широк рисково ориентиран подход към ИИ. Новият мораториум представлява още една преоценка. Фокусът вече се измества от плагиатството и преписването към по-дълбоки въпроси, свързани с ученето, детското развитие, човешкото взаимодействие, поверителността, екранното време и когнитивната зависимост. Това разграничение е важно. Генеративният ИИ създава проблем, различен от този при по-ранните образователни технологии, защото учениците могат да делегират част от самата учебна задача. AI система може да напише абзаца, да реши математическата задача, да обобщи текста, да генерира аргумента или да предостави отговора, преди ученикът да е развил съответната компетентност. Основният въпрос вече не е просто дали учениците използват ИИ, а дали ИИ подпомага ученето или замества когнитивната работа, чрез която се осъществява самото учене. Ню Йорк е част от по-широка международна промяна Решението се вписва и в по-широка международна тенденция към ограничаване на цифровите технологии в училище. UNESCO съобщава през 2026 г., че 114 образователни системи, представляващи 58% от държавите, са въвели национални забрани или ограничения за мобилни телефони в училище. Франция ограничава смартфоните в началните училища и прогимназиалния етап. Нидерландия въведе ограничения върху телефони, таблети и смарт часовници в класните стаи. Финландия ограничава използването на мобилни устройства по време на учебни часове. Бразилия ограничава личните електронни устройства по време на занятия, междучасия и почивки. Швеция въведе училища без мобилни телефони през целия учебен ден от август 2026 г. Китай ограничава използването на мобилни телефони в началните и прогимназиалните училища от 2021 г. (UNESCO, 2026). Франция предлага особено интересен пример, защото политиката ѝ вече обхваща не само смартфоните, но и генеративния ИИ. Учениците в началния етап могат да учат за ИИ, без пряко да работят с генеративни системи. От приблизително 13-14-годишна възраст става възможно контролираното използване на GenAI. По-големите ученици могат да използват ИИ по-широко в рамките на учебни дейности, определени от учителя (French Ministry of National Education, 2025). Ню Йорк избира по-строг праг. Генеративният ИИ остава недостъпен за учениците до осми клас, а контролиран достъп започва в гимназиалния етап. Въпреки това аналогията между смартфоните и генеративния ИИ е полезна само до определена степен. Смартфонът създава предимно проблеми, свързани с разсейване, внимание, социални мрежи, комуникация и достъп до онлайн съдържание. Генеративният ИИ може да създава същите проблеми, но може и да изпълнява когнитивни задачи вместо ученика. Най-силният аргумент в подкрепа на ограниченията: учениците все още трябва да се научат да работят без ИИ Изследванията дават основания за предпазливост. Bastani и колеги провеждат рандомизирано изследване с близо 1000 гимназисти по математика. Учениците, които използват неограничена GPT-4 система, се представят значително по-добре, докато имат достъп до AI помощ. След като ИИ е премахнат, тези ученици се представят със 17% по-слабо от учениците, които са учили без AI подкрепа. Следователно видимото краткосрочно подобрение прикрива по-слабо самостоятелно представяне. Този резултат подкрепя опасенията относно когнитивното разтоварване. Учениците могат да изпълнят повече задачи с ИИ, но да научат по-малко от онова, което им позволява по-късно да се справят самостоятелно. При по-малките ученици този риск става още по-важен. Четенето, писането, математическото мислене, паметта, обясняването, изграждането на аргументи и решаването на проблеми изискват многократна практика. Ако ИИ редовно изпълнява тези операции, преди учениците да са ги усвоили, училищата рискуват да объркат успешното приключване на задачата с реалното учене. Има и други аргументи в подкрепа на ограниченията. Училищата трябва да защитават поверителността на ученическите данни. Генеративните AI системи могат да обработват писмени работи, лична информация, поведенчески данни и история на взаимодействията. Децата могат да имат затруднения и при разпознаването на халюцинации, пристрастия, търговско влияние или неподходящи отговори. AI companion системите създават допълнителни рискове, когато децата започнат да възприемат изкуствени агенти като социални, емоционални или авторитетни събеседници. Аргументът срещу общите забрани Същото изследване, което подкрепя предпазливостта, усложнява и аргумента в полза на пълната забрана. В изследването на Bastani учените тестват и втори AI tutor, създаден с предпазни механизми, базирани на преподавателски дизайн. Вместо директно да дава решения, системата насочва учениците през задачите. Негативният ефект върху последващото самостоятелно представяне до голяма степен изчезва. Следователно важният фактор не е просто използването на ИИ. Значение имат дизайнът на инструмента и дизайнът на обучението. Това показва един от основните недостатъци на общите AI ограничения. Система, която пише цялото есе, tutor, който дава подсказки, преводачески инструмент, speech-to-text технология за достъпност и AI приложение, което задава сократически въпроси, не създават еднакви педагогически рискове. Съществува и проблем, свързан с равнопоставеността. Учениците няма да спрат да срещат ИИ само защото училищата го ограничават. Семействата с повече финансови и технологични ресурси могат да осигурят платени AI абонаменти, устройства, частни уроци и контролирано експериментиране у дома. Учениците, които в по-голяма степен зависят от държавното училище за достъп до технологии, могат да получат по-малко възможности да развият AI компетентност. Следователно ограничение, създадено с цел защита на учениците, може да доведе до неравенство в AI грамотността, ако училищата забраняват употребата, без да преподават как работят тези системи. Международните данни за смартфоните също предполагат предпазливост. Някои изследвания свързват забраните на телефони с подобряване на академичните резултати, особено при по-слабо представящи се ученици (Beland & Murphy, 2016). Данните на OECD също показват значително разсейване от цифрови устройства в класните стаи. Ограничаването на устройствата обаче не подобрява автоматично всички образователни резултати или показателите за благополучие. Скорошно английско изследване с 1227 юноши установява, че по-рестриктивните училищни политики намаляват употребата на телефони в училище, но не водят до по-добро общо психично благополучие (Goodyear et al., 2025). Ограничението променя училищната среда. То не премахва технологията от живота на учениците. От забрана на ИИ към решение какво трябва да бъде позволено на ИИ да прави Това може да се окаже най-важният урок от експеримента на Ню Йорк. Дългосрочният политически въпрос не трябва да остава „забрана или разрешаване на ИИ“. Училищата се нуждаят от по-прецизна рамка: Коя функция на ИИ? За кои ученици? На какъв етап от развитието? За каква учебна цел? Под чий надзор? И какви доказателства показват, че учениците учат повече, а не просто изпълняват повече задачи? За началното образование има сериозни основания да се защитят значителни периоди на четене, писане, смятане, обсъждане, игра, експериментиране и решаване на проблеми без генеративна помощ. AI грамотността не изисква на малките деца да се предоставят неограничени акаунти за чатботове. Учениците могат да научат, че ИИ генерира вероятностни отговори, може да измисля информация, отразява пристрастия, използва данни и изисква проверка, още преди да започнат редовно да работят с публични генеративни системи. Този подход е в съответствие с насоките на UNESCO за генеративния ИИ в образованието. Прогимназиалният етап поставя по-труден въпрос. Внимателно проектирани системи, използвани под ръководството на учител, могат да бъдат подходящи за конкретни учебни цели, особено когато предоставят подсказки, обратна връзка, подкрепа за достъпност или структурирани въпроси, вместо да изпълняват задачата вместо ученика. Какво трябва да направят политиците оттук нататък? Училищата се нуждаят и от по-строги правила за избор и закупуване на образователни технологии. Доставчиците трябва да разкриват къде в продуктите им се използва генеративен ИИ, какви ученически данни се обработват, колко дълго се съхраняват, дали взаимодействията на учениците се използват за обучение на модели и дали отделни AI функции могат да бъдат изключвани от администраторите. Решенията с висок залог в образованието трябва да останат под отговорността на хора. Едногодишният мораториум на Ню Йорк има стойност, ако градът го третира като експеримент, а не като постоянен отговор. През този период политиците трябва да измерват самостоятелното учене, качеството на ученическото писане и разсъждение, натоварването на учителите, инцидентите, свързани с поверителността, нерегламентираната употреба на ИИ, достъпността и различията между групите ученици. Най-силната посока за развитие на политиката може да включва следните принципи: Защитете фундаменталното учене, преди учениците рутинно да започнат да делегират когнитивна работа на ИИ. Преподавайте AI грамотност, преди да осигурите широк достъп до генеративни системи. Правете разграничение между ИИ, който генерира готови отговори, и ИИ, който подпомага процеса на учене. Използвайте диференциран според възрастта и управляван от учителя достъп, вместо да третирате всички ученици и всички AI функции по един и същи начин. Изисквайте високи стандарти за поверителност, закупуване, прозрачност и достъпност. Оставете решенията с високи последствия под човешка отговорност. Оценявайте резултатите от политиката чрез доказателства, вместо да приемате предварително, че ограничаването или внедряването на ИИ ще подобри ученето. Най-обоснованият дългосрочен подход може да не бъде нито неограничено внедряване на ИИ, нито постоянно изключване. По-подходящ може да бъде постепенен достъп: силна защита на фундаменталното учене в ранните образователни етапи, AI грамотност преди интензивна употреба, внимателно контролирани системи в по-късните етапи, по-широко, но отговорно използване в гимназията и постоянна човешка отговорност при значими образователни решения. Въпросът вече излиза извън рамките на Ню Йорк Ню Йорк ни предоставя мащабен пример, чрез който можем да изследваме тези избори. Какво трябва да защитават училищата на първо място: самостоятелното когнитивно развитие, ранната AI грамотност, равнопоставения достъп или внимателно проектирана комбинация от тези приоритети? Споделете позицията си, но я аргументирайте. Посочете изследвания, опит от класната стая, данни за ученици, принципи на детското развитие или резултати от вече приложени политики. Дебатът ще стане по-полезен, когато преминем от въпроса дали харесваме или не харесваме ИИ към доказателства за това какво трябва да учат учениците, кога трябва да го учат и кои форми на ИИ подпомагат или възпрепятстват този процес.

References
Bastani, H., Bastani, O., Sungu, A., Ge, H., Kabakcı, Ö., & Mariman, R. (2025). Generative AI without guardrails can harm learning: Evidence from high school mathematics. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(26), e2422633122.
https://doi.org/10.1073/pnas.2422633122
Beland, L. P., & Murphy, R. (2016). Ill communication: Technology, distraction & student performance. Labour Economics, 41, 61-76.
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0927537116300136
French Ministry of National Education. (2025). Cadre d’usage de l’IA en éducation.
https://www.education.gouv.fr/cadre-d-usage-de-l-ia-en-education-450647
Goodyear, V. A., et al. (2025). School phone policies and their association with mental wellbeing, phone use, and social media use: SMART Schools. The Lancet Regional Health Europe.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40213498/
New York City Public Schools. (2026). Guidance on Artificial Intelligence and Screen Time.
https://www.schools.nyc.gov/about-us/policies/guidance-on-artificial-intelligence
UNESCO. (2023). Guidance for Generative AI in Education and Research.
https://www.iicba.unesco.org/en/africa-education-knowledge-platform/guidance-generative-ai-education-and-research
UNESCO Global Education Monitoring Report. (2026). Phone bans in schools are spreading worldwide as the policy debate rages on.
https://www.unesco.org/gem-report/en/articles/phone-bans-schools-are-spreading-worldwide-policy-debate-rages