Wyobraź sobie taką sytuację. Zadajesz uczniom projekt: zróbcie prezentację o zmianach klimatycznych. Uczniowie otwierają laptopy, wpisują temat do AI, dostają gotowy tekst, wklejają go na slajdy, dobierają zdjęcia i… oddają pracę. Piękna, spójna, dobrze napisana.

Tyle że uczeń zniknął z tego procesu gdzieś na początku. Zabrakło pytania – co właściwie ten projekt miał robić.

Projekt czasem znaczy zupełnie różne rzeczy

W teorii – i w podstawie programowej – projekt to metoda pracy, w której uczeń samodzielnie planuje, podejmuje decyzje, realizuje zadanie i wyciąga wnioski. Nauczyciel jest przewodnikiem, nie daje gotowców, a uczeń ma się czegoś nauczyć przez działanie, a nie tylko coś wyprodukować.

W praktyce szkolnej projekt bardzo często oznacza coś innego. Oznacza:

• prezentację do oddania,
• plakat na tablicę,
• film na koniec semestru,
• lub po prostu „coś” na ocenę.

Czyli: efekt, a nie proces uczenia się.

I to nie jest nowa obserwacja. Nauczyciele wiedzą o tym od dawna. Tylko że wcześniej dało się to jakoś przejść. Uczeń musiał przynajmniej usiąść, zebrać materiały, sklecić całość. To trochę trwało. Trochę myślenia gdzieś tam się przy okazji pojawiało.

Dziś AI robi to w trzy minuty. I nagle bardzo wyraźnie widać problem, który zawsze tam był.

Trzy rzeczy, które najczęściej psują projekty

Kiedy projekt nie wychodzi albo okazuje się, że AI „wykonała go za ucznia”, zwykle dzieje się jedna z trzech rzeczy:

Skupienie na produkcie, nie na procesie. Zadanie brzmi: „Zróbcie prezentację”. Nie: „Zastanówcie się nad problemem i zaproponujcie rozwiązanie”. Uczeń wie, że ma dostarczyć slajdy — i dostarcza. Jak? Zwykle tak, aby jak najmniej się napracować.

Brak kryteriów sukcesu. Uczeń nie wie, po czym pozna, że jego praca nad projektem poszła w dobrą stronę. Nauczyciel też często ocenia intuicyjnie — czy wygląda porządnie, czy widać staranie. Ale ani jedno, ani drugie nie mówi nic o myśleniu ucznia.

Brak refleksji. Projekt się kończy i… koniec. Nikt nie zatrzymuje się i nie pyta: Co było trudne? Co byś zrobił inaczej? Czego się nauczyłeś – nie tylko o temacie projektu, ale o pracy nad samym projektem?

Bez tych trzech elementów projekt staje się zadaniem, tylko takim na większą skalę. I takie zadanie uczeń może zlecić AI i dostanie poprawny efekt końcowy, prawie bez wysiłku.

Od czego naprawdę zaczyna się projekt

Pułapka, w którą łatwo wpadamy to rozpoczynanie pracy od tematu.  „Zróbmy projekt o wodzie.” „Może coś o II wojnie?” „A może uczniowie sami wybiorą?” Tymczasem dobry projekt zaczyna się zupełnie gdzie indziej:

1. Co uczeń ma umieć? — czyli: co wybieramy z podstawy programowej, co jest celem, który chcemy osiągnąć
2. Jaki to ma sens dla ucznia? — czyli: gdzie w jego świecie to co wybraliśmy się pojawia
3. Jak to zmierzyć? — czyli: kryteria sukcesu, zanim jeszcze pojawi się temat, ale takie, które można w prosty sposób zmierzyć
4. Dopiero wtedy: jaki temat to umożliwi?

Temat projektu to efekt decyzji, a nie punkt startu. To zmiana myślenia, która nie jest prosta. Bo przez lata robiliśmy to odwrotnie — i działało. Albo przynajmniej dawało się ocenić.

I co z tą „pasją” (pamiętacie model 4p kreatywnego uczenia się, prawda?)

Często pojawia się rada: daj uczniom wolność, niech robią projekty o tym, co ich interesuje. To brzmi pięknie. Problem w tym, że „co cię interesuje?” to bardzo trudne pytanie — szczególnie dla trzynastolatka, który siedzi w ławce i ma to teraz jakoś zamienić w projekt szkolny. Moim zdaniem pasja w projektach to nie „co lubisz”, ale „co ma dla ciebie sens”. Co możesz połączyć z własnym doświadczeniem. Co nie jest abstrakcją zawieszoną w powietrzu, typowo szkolnym zadaniem do oddania “do szuflady”.

I tu zaczyna się ciekawa praca – przekształcenie tematu szkolnego w pytanie, które ucznia rzeczywiście dotyczy. To nie jest zawsze możliwe w stu procentach. Ale zawsze warto próbować.

Co zmienił się w projektach od kiedy jest AI

Kiedyś projekt, który skupiał się tylko na produkcie, dało się jakoś przeprowadzić. Uczeń mógł skopiować, przetworzyć, sklecić. Wymagało to czasu i pewnego wysiłku. Wyglądało jak praca. Dziś AI obnaża każde zadanie, które nie wymaga myślenia. Jeśli mogę wpisać do narzędzia AI odpowiedni prompt (czyli polecenie dla AI) i dostać gotowy wynik – to znaczy, że zadanie było tylko poleceniem, nie uczeniem się.

Żeby projekt miał sens w czasach AI, musi zawierać miejsca, z których AI nie może zastąpić ucznia. Czyli:

• decyzje – uczeń musi wybierać i uzasadniać, dlaczego tak
• proces – musi być ślad myślenia, nie tylko efekt
• refleksję – co zrobiłem, dlaczego, co bym zmienił
• osobisty punkt widzenia – coś, czego model językowy nie ma.

Gdzie AI naprawdę może pomóc

Powiem wprost: użycie AI w projekcie może być problemowe, może być niebezpieczne, ale przy odpowiednim zaprojektowaniu może też przynieść realne korzyści. Może wspierać zarówno nauczyciela, jak i ucznia. W różnych momentach i w różny sposób.

Nauczyciel i AI – przykłady:

• Planowanie projektu — nauczyciel opisuje cel, grupę, ramy czasowe i pyta AI: „Co mogłoby nie zadziałać? Co pominąłem?” AI może też zaproponować strukturę lub podpowiedzieć warianty. Nauczyciel decyduje, co z tego bierze.
• Budowanie kryteriów oceny — nauczyciel pisze wstępne kryteria, a potem pyta AI: „Co jest niejasne? Czy to jest mierzalne?” — i sam decyduje, co poprawić. AI nie tworzy kryteriów za nauczyciela, ale pomaga je sprawdzić przed użyciem z uczniami.

Uczeń i AI – tu wszystko zależy od celów dydaktycznych:

Tu nie ma jednej odpowiedzi. To, co ma sens, zależy od tego, co uczeń ma ćwiczyć, czego ma się nauczyć.

• Informacja zwrotna na etapie pracy – uczeń może zwrócić się do AI z pytaniem o ocenę pomysłu albo konkretnego etapu projektu. Dostaje komentarz, ale sam decyduje, co z nim zrobić – i dlaczego. Ważne, żeby uczeń rozumiał, że AI może się mylić, i żeby potrafił uzasadnić swój wybór. To ćwiczenie myślenia, nie automatyczne przyjmowanie odpowiedzi.
• Analiza pomysłów – uczeń opisuje dwa rozwiązania, prosi AI o wady i zalety każdego, a potem sam uzasadnia swój wybór. AI nie decyduje – konfrontuje. To ma sens, jeśli uczeń zaczął samodzielnie, a AI pojawia się jako rozmówca, nie autor.
• Genarowanie materiałów – na przykład, jeśli ćwiczymy język (np. angielski), uczeń może tworzyć opisy obrazów i podpisy do komiksów. Grafiki generuje AI na podstawie jego opisu – ale dymki, dialogi, narrację tworzy uczeń. Ćwiczy to, co miał ćwiczyć, a AI obsługuje to, co nie jest celem dydaktycznym w tym zadaniu.
• Wyszukiwanie informacji — AI może być punktem wyjścia do poszukiwań. Ale sprawdzenie, czy informacja jest prawdziwa i aktualna, należy do ucznia. To dobry moment na ćwiczenie weryfikacji źródeł.
• Tutoriale krok po kroku — uczeń chce zrobić komiks w jakimś narzędziu, ale nie wie jak zacząć. AI może poprowadzić go przez obsługę aplikacji. Nauczyciel nie musi być ekspertem od każdego narzędzia.

Jest jeszcze jeden wariant, który wydaje mi się interesujący, choć wymaga przemyślenia: AI jako wsparcie po etapie samodzielnego myślenia ucznia. Uczeń robi coś najpierw bez AI, potem wraca z pytaniem lub prośbą o analizę. Nauczyciel widzi obie wersje — tę sprzed i tę po pracy z AI. To może być wartościowe dla oceny procesu, ale czy uczniowie będą z tym pracować uczciwie i jak to technicznie zorganizować — tego jeszcze nie wiem. Warto to sprawdzić w praktyce.

Klucz pozostaje ten sam: AI pojawia się wtedy, gdy uczeń już coś przemyślał. Nie zamiast myślenia.

Gdzie nie używać AI

To jest ważne, więc powiem wyraźnie. AI nie powinna pojawiać się na początku. Nie przy pierwszych pomysłach, nie przy definiowaniu problemu, nie przy kluczowych decyzjach. I absolutnie nie przy refleksji — bo refleksja ma sens tylko wtedy, gdy jest naprawdę czyjaś.

Jeśli AI pojawia się za wcześnie, uczeń znika z procesu. Zostaje tylko odbiorca cudzej pracy.

I co dalej?

To nie koniec rad i wskazówek, które warto rozważyć przygotowując dla uczniów projekt w czasach AI. Tematykę będę rozwijać w kolejnych artykułach, w szkoleniach i webinariach.

Dobrym materiałem, który pozwala lepiej zrozumieć, co oznacza sformułowanie “edukacja w czasach AI” i jak się do tych czasów przygotowywać jako nauczyciel – jest newsletter i dołączony do niego e-book, który proponuję jako wsparcie i początek newslettera, który powstał, by wspirać nauczycieli.