Generativní AI odhalila starý problém vysokých škol: diplomy místo znalostí

Nástup generativní umělé inteligence nezpůsobil krizi vysokého školství – pouze ji zviditelnil. Tento závěr přináší komentář publikovaný v magazínu Fortune, jehož autorem je Jason Benedict, zástupce viceprezidenta pro informační technologie a ředitel informační bezpečnosti Fordhamovy univerzity v USA.

Benedictova analýza rezonuje daleko za hranicemi amerického akademického prostředí: kvalita vzdělání lidí je zásadně odlišná od toho, co dokládají jejich diplomy. V českém prostředí, kde se tlak na zaměstnatelnost absolventů a inflace vysokoškolských titulů staly běžnou realitou, má tato debata konkrétní dopady na firemní praxi. Stále více organizací řeší propast mezi tím, co kandidát deklaruje na základě dosaženého vzdělání, a tím, co skutečně umí.

Diplom jako cíl, ne jako výsledek učení

Rostoucí náklady na vysokoškolské studium a tvrdé požadavky trhu práce postupně proměnily vztah studentů k univerzitám. Vzdělávací proces se stal čím dál více transakčním: studenti přicházejí pro titul, nikoli pro poznání.

Získání akademického titulu přestalo být přirozeným výsledkem intelektuálního rozvoje a stalo se primárním cílem samo o sobě.

Benedict svůj argument opírá o Teorii sebedetermiance psychologů Edwarda Deciho a Richarda Ryana. Výzkumy v tomto rámci opakovaně ukazují, že studenti vedení skutečnou zvídavostí a vnitřní motivací dosahují výrazně hlubšího zapojení do studia. Naopak ti, kdo studují výhradně kvůli dobrým známkám, vyhlídkám na vyšší plat nebo sociálnímu statusu, sklouzávají ke strategiím povrchního učení a jsou náchylnější k podvádění. Studie z roku 2024 potvrzuje, že vnitřní motivace přímo koreluje s vyšší mírou zapojení a sebedůvěrou studentů.

Zastaralé hodnocení v éře automatizace

Právě zde vstupuje do hry generativní AI – a vystavuje systém hodnocení na odiv v celé jeho zastaralosti. Moderní jazykové modely bez problémů zvládají úkoly, které dosud plnily standardní zkoušky a seminární práce: reprodukci informací, sumarizaci, psaní esejí bez hlubšího argumentačního ukotvení. Tam, kde chybí požadavek na kritické myšlení, kreativitu nebo schopnost skutečné argumentace, AI jednoduše přebírá úkol za studenta.

Benedict upozorňuje, že většina hodnotících modelů nadále sleduje výhradně výsledek, ignoruje proces a ignoruje schopnost studenta skutečné znalosti využít. Jde o dědictví industriální éry školství, kdy standardizované testy byly praktickým nástrojem hromadného hodnocení – dnes jsou však zranitelností.

Dopady tohoto selhání přitom nepociťují jen samy univerzity. Výzkumy v oblasti profesní etiky prokazují přímou vazbu mezi akademickým podváděním a neetickým chováním v profesním životě. V oblastech jako kybernetická bezpečnost, medicína, inženýrství, právo nebo finance mohou rozhodnutí, za nimiž nestojí skutečná kompetence, způsobit závažné škody – a to je téma, které se přímo dotýká každého CIO zodpovědného za bezpečnost firemní infrastruktury nebo CTO budujícího inženýrský tým.

Co z toho plyne pro firemní praxi

Benedict dále konstatuje, že samotné univerzity svým způsobem tuto devalvaci vzdělání spolupodporovaly tím, že se řídí metrikami počtu přihlášek a mírou zaměstnatelnosti absolventů – nikoli hloubkou získaných znalostí.

Navrhovaná cesta ven nevede přes sofistikovanější detekci plagiátů nebo AI detektory. Řešením je redesign způsobů hodnocení: důraz na řešení reálných problémů, ústní obhajoby, týmovou spolupráci – tedy aktivity, které nelze jednoduše delegovat na technologický nástroj. Cílem pro příští dekádu by nemělo být lepší hlídání podvodů, ale obnovení kultury, v níž samotný akt učení opět získá hodnotu.

Stoupá nutnost ověřovat skutečné kompetence – technickými testy, praktickými úkoly a strukturovanými rozhovory zaměřenými na schopnost uvažovat, ne jen reprodukovat naučené. Titul se stává stále méně spolehlivým proxy ukazatelem toho, co člověk skutečně umí. Ale ona to vlastně není zase tak nová informace.

Zdroj: fortune.com

Zdroj ilustračního obrázku: Photo by Leon Wu on Unsplash