ИИ в училищата: Да го използваме, да го ограничаваме или да се научим кога да го изключваме?
Podcast
Подкаст
| Schools and universities are beginning to make very different decisions about artificial intelligence. Some are actively integrating AI into teaching. Others are restricting it, particularly for younger students. Still others are creating deliberately AI-free spaces while teaching students how to use AI elsewhere. These approaches may look contradictory, but they are increasingly organized around the same question: when does AI support thinking, and when does it start replacing it? Utah: AI as a “Thought Partner” Jordan School District in Utah represents one of the more deliberate examples of AI integration in K–12 education. Rather than encouraging students to use AI primarily to generate content, the district has emphasized using it as a “thought partner.” The aim is to make students explain, compare, reconsider, and develop their ideas rather than simply obtain answers (Finkel, 2026). Evidence from a two-year implementation study of the SchoolAI platform makes this case particularly interesting. Researchers analyzed 13,882 student-AI conversations associated with 82 teachers between October 2023 and October 2025. Average critical-thinking scores increased by 28.3%, from 1.38 to 1.77 on a four-level rubric adapted from Bloom’s taxonomy. The effect size was moderate, d = 0.47. Conversations demonstrating higher-order engagement at Levels 3 and 4 increased from 11.4% to 25.5% (SchoolAI, 2026). Even more interesting was the relationship between instructional design and the results. Teachers who created six or more distinct AI learning spaces showed statistically significant improvement in student critical-thinking scores. Teachers who created only one to five spaces did not (SchoolAI, 2026). This suggests that simply giving students access to AI may not produce better learning. How teachers design AI-supported activities may matter more than access to the technology itself. Promising Evidence, but Not Proof The Utah findings should nevertheless be interpreted carefully. The study followed the same teachers across two years, which strengthens the comparison, but it did not include a control group. It is therefore difficult to assume SchoolAI itself caused the improvement. The sample also included teachers who continued using the platform for two years, potentially introducing selection bias. Mathematics was represented by only one teacher, while English language arts and social sciences were much more prominent. Conversation volume also declined from 9,191 interactions in 2023 to 4,691 in 2025 (SchoolAI, 2026). Finally, the study measured critical thinking visible in AI conversations. It did not directly measure students’ independent work without AI. The study therefore provides promising evidence, not a final answer. It offers an important hypothesis for future research: well-designed AI activities may strengthen reasoning, while simple access to AI may not. New York City: Protect the Development of Independent Thinking New York City has moved in a different direction. For the 2026–2027 school year, New York City Public Schools introduced a moratorium on student-facing generative AI from pre-kindergarten through Grade 8. High school students have more limited access through approved programs, while all high school students are expected to complete AI-literacy instruction (New York City Public Schools [NYCPS], 2026). The rationale is explicitly developmental. NYCPS argues that younger students need human interaction, discussion, hands-on learning, reading, writing, problem solving, and opportunities to work through difficulty themselves. Generative AI may produce inaccurate or biased information, but the concern goes beyond misinformation. It can also allow students to bypass thinking they need to learn to perform independently (NYCPS, 2026). This is e not just an anti-AI policy. The same system to restricts AI for younger learners intends to teach older students AI, including issues of privacy, bias, appropriate use, and career readiness. The policy effectively argues that AI readiness may first require cognitive independence. Los Angeles: A Pause Before Wider Adoption Los Angeles Unified School District has also introduced a districtwide moratorium on student use of generative AI on district-owned devices during the 2026–2027 school year (Blume, 2026). The decision comes amid broader concerns about screen time, dependence on educational technology, student data, and the role of digital platforms in classrooms. LAUSD’s position should not necessarily be interpreted as permanent rejection of AI. A moratorium can also function as an institutional pause: restrict implementation while policies, evidence, safeguards, and educational purposes are reconsidered. This raises an important governance question. Should schools deploy AI first and develop rules afterward, or establish educational and ethical conditions before widespread deployment? University of Chicago Law School: Learn With, Without, and About AI A particularly useful middle position comes from higher education. Beginning in 2026–2027, the University of Chicago Law School is piloting device-free instruction in its core first-year curriculum. Laptops, tablets, and phones are generally prohibited during these classes, and examinations are conducted without internet access, electronic files, or applications (University of Chicago Law School, 2026). The objective is to protect activities such as close reading, reflection, Socratic questioning, argumentation, and reasoning without technological assistance. Yet the Law School is not rejecting AI. Its Legal Research and Writing curriculum explicitly prepares students to use AI responsibly because graduates will encounter these tools in professional legal practice. Students must learn to assess, challenge, and improve AI-generated work rather than accept it uncritically. The institution describes its broader objective as teaching students to think “with, without, and about AI” (University of Chicago Law School, 2026). That distinction may be useful far beyond legal education. Perhaps the Debate Is Framed Incorrectly The emerging evidence suggests “AI or no AI?” may be the wrong question. Jordan School District shows intentionally designed AI activities may encourage students to explain and reason. New York City emphasizes developmental readiness and the importance of protecting independent thinking. Los Angeles is prioritizing caution before wider implementation. The University of Chicago Law School is deliberately separating contexts in which students should use AI from those in which they should demonstrate unaided intellectual competence. These positions are not necessarily opposites. Together, they suggest a more useful framework for schools and universities: – Which learning objectives genuinely benefit from AI? – Which abilities should students first develop independently? – When should AI function as tutor, critic, simulator, or thought partner? – When should classrooms deliberately become AI-free? – And how will we know whether AI is helping students think or quietly doing the thinking for them? The future of AI in education may therefore depend less on whether institutions are “for” or “against” AI and more on whether they can define where human thinking must remain central and where machine assistance can genuinely extend it. | Училищата и университетите започват да избират много различни подходи към изкуствения интелект. Някои активно го интегрират в обучението. Други ограничават достъпа на учениците до него. Трети създават пространства без ИИ, като същевременно обучават студентите как да го използват в други контексти. Зад тези на пръв поглед противоположни подходи стои един и същ въпрос: кога ИИ подпомага мисленето и кога започва да го замества? Юта: ИИ като „партньор в мисленето“ Jordan School District в щата Юта е пример за сравнително оптимистичен, но същевременно структуриран подход към ИИ. Вместо да го разглежда основно като инструмент за генериране на съдържание, районът го използва като „партньор в мисленето“, който трябва да насърчава учениците да разсъждават, да обясняват и да развиват идеите си (Finkel, 2026). Този подход е подкрепен от двугодишно проучване на платформата SchoolAI. То анализира 13 882 разговора между ученици и ИИ, проведени при 82 учители в Jordan School District (SchoolAI, 2026). Резултатите са интересни. Средното ниво на критическо мислене в разговорите се увеличава с 28,3%, от 1,38 през 2023 г. до 1,77 през 2025 г., с умерен размер на ефекта (d = .47). Делът на разговорите, показващи по-високи нива на мислене, съответстващи на нива 3 и 4 от използваната адаптирана таксономия на Блум, се увеличава от 11,4% на 25,5%. Още по-интересен е въпросът за интензивността на използване. Учителите, които са създали шест или повече различни AI учебни пространства, показват статистически значими подобрения, докато при тези, които са използвали между едно и пет пространства, подобрението не е статистически значимо. Това предполага, че начинът, по който преподавателите проектират дейностите с ИИ, може да бъде по-важен от самия достъп до технологията. Обещаващи данни, но не и окончателно доказателство Резултатите от Юта обаче трябва да се интерпретират внимателно. Проучването няма контролна група. Следователно не можем да кажем със сигурност, че именно използването на SchoolAI е причинило наблюдаваното подобрение. Възможно е през същия период да са действали други фактори, включително промени в преподавателските практики, други инициативи на училищния район или натрупания опит на учителите. Има и риск от селекционно пристрастие, тъй като анализът включва само преподаватели, които са използвали платформата и през двете наблюдавани години. Дисциплинарното представителство също е неравномерно. Английският език, социалните науки и други хуманитарни области са силно представени, докато математиката е представена само от един преподавател. Освен това броят на анализираните разговори намалява почти наполовина, от 9 191 през 2023 г. до 4 691 през 2025 г., без напълно ясно обяснение на причината. Накрая, изследването измерва критическото мислене, проявено в разговорите с ИИ. Това не е непременно същото като способността на учениците да мислят критично самостоятелно, без помощта на системата. Следователно изследването е важен и обещаващ източник на данни, но не доказва, че използването на ИИ само по себе си повишава критическото мислене. Ню Йорк: Защита на развитието на самостоятелното мислене Ню Йорк избира значително по-предпазлив подход. За учебната 2026–2027 г. New York City Public Schools въвежда мораториум върху използването на генеративен ИИ от учениците от предучилищна възраст до 8. клас. В гимназиалните класове използването е ограничено до предварително одобрени и проверени програми, докато учениците трябва да преминат и обучение по AI грамотност (New York City Public Schools, 2026). Аргументът не е просто, че ИИ е „лош“. Политиката поставя акцент върху развитието. По-малките ученици се нуждаят от човешко взаимодействие, дискусия, практически дейности и възможност сами да преминават през трудните етапи на решаването на проблеми. Генеративният ИИ може да предоставя неточна или пристрастна информация, но по-същественият педагогически риск е, че може да позволи на учениците да заобикалят именно мисловните процеси, които трябва да развият. От тази гледна точка готовността за използване на ИИ може първо да изисква когнитивна самостоятелност. Важно е обаче нюйоркската политика да не се определя просто като „анти-ИИ“. Градът вече е преминавал от блокиране на ChatGPT към по-отворени политики за отговорно използване. Новият подход е по-скоро възрастово диференциран: ограничено използване при по-малките ученици, контролирано използване и AI грамотност при по-големите. Лос Анджелис: Пауза преди по-широкото внедряване Los Angeles Unified School District предприема подобна, макар и различна стъпка. За учебната 2026–2027 г. районът въвежда мораториум върху използването на генеративен ИИ от учениците на устройства, собственост на училищния район (Blume, 2026). Решението е свързано не само с ИИ. То е част от по-широк дебат за времето пред екран, зависимостта от цифрови инструменти, защитата на данните и ролята на технологиите в класната стая. Тук мораториумът не е непременно окончателна присъда над ИИ. Той може да се разглежда като пауза, в която институцията определя условията, при които технологията трябва да бъде използвана, преди тя да бъде внедрена в по-голям мащаб. University of Chicago Law School: Да се учим с, без и за ИИ Един от най-интересните подходи идва не от училищното образование, а от University of Chicago Law School. През 2026–2027 г. юридическият факултет въвежда пилотен модел, при който студентите от първата година в основните дисциплини учат без лаптопи, таблети и телефони, с ограничени изключения. Изпитите също се провеждат без достъп до интернет, електронни файлове или приложения (University of Chicago Law School, 2026). Причината е педагогическа. Юридическото образование зависи от внимателното четене, аргументацията, рефлексията, Сократическия метод и способността студентът да формулира собствена позиция в реално време. Постоянното използване на цифрови устройства и готови отговори може да отслаби тези процеси. Но това не означава отхвърляне на ИИ. В курса по Legal Research and Writing студентите ще работят с AI инструменти, защото се очаква да ги срещнат в професионалната практика. Те трябва да се научат да оценяват, проверяват и подобряват генерираните от ИИ резултати и да го използват отговорно и етично. Целта е студентите да могат да мислят „с, без и за ИИ“. Това е съществено разграничение. Някои учебни ситуации могат да използват ИИ, докато други умишлено трябва да останат без него. Може би дебатът е поставен неправилно Случаите от Юта, Ню Йорк, Лос Анджелис и Чикаго изглеждат като примери за противоположни позиции. Но те може би не са толкова противоположни. Юта показва как внимателно структурираният ИИ може да подкрепя по-високи нива на разсъждение. Ню Йорк поставя въпроса дали учениците първо трябва да изградят определени когнитивни способности без генеративен ИИ. Лос Анджелис показва как институцията може да забави внедряването, докато изясни педагогическите и управленските условия. University of Chicago Law School съчетава и двете: умишлено създава пространства без ИИ и едновременно обучава студентите как да го използват професионално. Следователно въпросът може би не трябва да бъде: Трябва ли да използваме ИИ в образованието? По-полезните въпроси са: Кои учебни цели могат действително да бъдат подпомогнати от ИИ? Кои способности учениците и студентите трябва първо да развият самостоятелно? Кога ИИ трябва да бъде преподавател, критик, симулатор или партньор в мисленето? Кога учебната среда трябва умишлено да остане без ИИ? И най-важното: Как ще разберем дали ИИ помага на учениците да мислят или просто върши мисленето вместо тях? Бъдещето на ИИ в образованието вероятно ще зависи по-малко от това дали сме „за“ или „против“ технологията и повече от способността ни ясно да определим къде човешкото мислене трябва да остане централно и къде машинната помощ действително може да го разшири. |
References
Blume, H. (2026, September 2). LAUSD adopts moratorium on student AI use, another big move to limit classroom computer time. Los Angeles Times. https://www.latimes.com/california/story/2026-09-02/lausd-student-ai-ban-policy
Finkel, E. (2026, September 9). Utah district reports critical thinking boost amid AI deployment. K-12 Dive. https://www.k12dive.com/news/utah-district-reports-critical-thinking-boost-amid-ai-deployment/829919/
New York City Public Schools. (2026). Guidance on artificial intelligence (AI) and screen time. https://www.schools.nyc.gov/about-us/policies/guidance-on-artificial-intelligence
SchoolAI. (2026). Promoting student critical thinking through AI integration: A two-year implementation study of the SchoolAI platform. https://content.schoolai.com/hubfs/Marketing%20-%20Downloadables/SchoolAI%20Research%20Study%20Promoting%20student%20critical%20thinking%20through%20AI%20integration.pdf
University of Chicago Law School. (2026, July 9). Rethinking legal education in the AI era: AI strategy statement. https://www.law.uchicago.edu/news/ai-strategy-statement
I kept the post within the requested 1,100-word ceiling while retaining the methodological caveats and a complete APA-style reference section.
| Terence Tao: When Producing the Answer Is Not the Same as Learning A recent declaration published by mathematician Terence Tao and initially signed by 25 Fields Medalists adds another dimension to this debate. Their concern is not of AI being incapable or unreliable. Quite the opposite. Its rapidly improving ability, they argue, to solve difficult mathematical problems exposes a deeper problem: the goals of AI systems may become misaligned with the goals of education and intellectual work (Tao, 2026). (What’s new) In mathematics, solving a problem is not valuable only because it produces a correct answer. Difficult problems help mathematicians develop concepts, methods, intuition, new questions, and eventually deeper understanding. Tao and the other signatories therefore warn that if AI can rapidly produce solutions, education and research could preserve the output while losing part of the intellectual process that made the output valuable in the first place. (What’s new) This argument closely resembles the concerns behind the restrictions in New York, Los Angeles, and the University of Chicago. If the purpose of an assignment is to develop reasoning, then obtaining a correct AI-generated answer may actually bypass the purpose of the assignment. However, the discussion surrounding Tao’s declaration also reveals an important counterargument. Some commentators suggest even difficult or initially incomprehensible AI-generated results could create more human mathematical activity: checking results, interpreting them, explaining new methods, identifying errors, and connecting discoveries to existing knowledge. In this view, AI does not necessarily eliminate intellectual work; it may change where that work occurs. (Hacker News) This produces an important tension for education. Should we protect students from AI because struggle is part of learning, or redesign learning so that interpreting, questioning, verifying, and improving AI output become part of that struggle? The answer may again depend less on whether AI is present and more on what intellectual work we want the learner, rather than the machine, to perform. Perhaps the Debate Is Framed Incorrectly The cases from Utah, New York, Los Angeles and Chicago appear to represent opposing positions. Tao’s warning makes the division even sharper. But they may not actually be opposites. Utah shows how carefully structured AI can support higher levels of reasoning. New York asks whether students should first develop certain cognitive capabilities without generative AI. Los Angeles demonstrates how an institution can slow adoption while it determines appropriate pedagogical and governance conditions. The University of Chicago Law School deliberately combines both approaches: creating AI-free spaces while simultaneously teaching students how to use AI professionally. Tao’s argument adds another criterion. We should not evaluate educational AI only by asking whether it helps students produce better answers. We should also ask whether it preserves the processes through which learners develop understanding, judgment, curiosity and the ability to formulate new questions. | Теренс Тао: Когато даването на отговор не е същото като ученето Неотдавнашна декларация, публикувана от математика Теренс Тао и първоначално подписана от 25 носители на медала „Фийлдс“, добавя още едно измерение към този дебат. Притеснението им не е, че ИИ е неспособен или ненадежден. Точно обратното. Според тях бързо нарастващата му способност да решава трудни математически задачи разкрива по-дълбок проблем: целите на системите с ИИ могат да се окажат несъответстващи на целите на образованието и интелектуалната работа (Tao, 2026). (What’s new) В математиката решаването на задача не е ценно единствено защото води до правилен отговор. Трудните задачи помагат на математиците да развиват понятия, методи, интуиция, нови въпроси и в крайна сметка по-дълбоко разбиране. Затова Тао и останалите подписали предупреждават, че ако ИИ може бързо да генерира решения, образованието и научните изследвания могат да запазят резултата, но да загубят част от интелектуалния процес, който изобщо е направил този резултат ценен. (What’s new) Този аргумент силно напомня опасенията, които стоят зад ограниченията в Ню Йорк, Лос Анджелис и University of Chicago. Ако целта на дадена задача е да развива способността за разсъждение, тогава получаването на правилен отговор, генериран от ИИ, всъщност може да заобиколи самата цел на задачата. Дискусията около декларацията на Тао обаче разкрива и важен контрааргумент. Някои коментатори предполагат, че дори трудни или първоначално неразбираеми резултати, генерирани от ИИ, могат да създадат повече човешка математическа работа: проверка на резултатите, тяхното интерпретиране, обясняване на нови методи, откриване на грешки и свързване на новите открития със съществуващото знание. От тази гледна точка ИИ не премахва непременно интелектуалната работа, а може да промени мястото, на което тя се извършва. (Hacker News) Това поражда важно напрежение за образованието. Трябва ли да предпазваме учениците от ИИ, защото усилието и трудността са част от ученето, или трябва да преструктурираме ученето така, че интерпретирането, поставянето под въпрос, проверката и подобряването на резултатите, генерирани от ИИ, да се превърнат в част от това усилие? Отговорът отново може да зависи по-малко от това дали ИИ присъства и повече от каква интелектуална работа искаме да извършва обучаемият, а не машината. Може би дебатът е поставен неправилно Случаите от Юта, Ню Йорк, Лос Анджелис и Чикаго изглеждат като примери за противоположни позиции. Предупреждението на Тао прави разделението още по-осезаемо. Но всъщност тези позиции може и да не са толкова противоположни. Юта показва как внимателно структурираното използване на ИИ може да подпомогне по-високи нива на разсъждение. Ню Йорк поставя въпроса дали учениците първо трябва да развият определени когнитивни способности без генеративен ИИ. Лос Анджелис показва как една институция може да забави внедряването, докато определя подходящите педагогически и управленски условия. University of Chicago Law School умишлено съчетава двата подхода: създава пространства без ИИ и едновременно с това обучава студентите как да използват ИИ професионално. Аргументът на Тао добавя още един критерий. Не трябва да оценяваме използването на ИИ в образованието единствено чрез въпроса дали той помага на учениците и студентите да създават по-добри отговори. Трябва да се питаме и дали той съхранява процесите, чрез които обучаемите развиват разбиране, преценка, любопитство и способност да формулират нови въпроси. |
Tao, T. (2026, September 11). A severe misalignment of AI in mathematics. What’s New. https://terrytao.wordpress.com/2026/09/11/a-severe-misalignment-of-ai-in-mathematics/