Umjetna inteligencija ne zamjenjuje nastavnike, ali mijenja način studiranja: razgovarali smo s profesorom Balabanom o novom AI savjetniku

Umjetna inteligencija sve više ulazi u visoko obrazovanje, ali pravo je pitanje kako je koristiti smisleno i u korist studenata i nastavnika. Upravo o tome razgovarali smo s prof. dr. sc. Igorom Balabanom s Katedre za informatičke tehnologije i računarstvo te voditeljem Laboratorija za napredne tehnologije u obrazovanju na Fakultetu organizacije i informatike Sveučilišta u Zagrebu. U intervjuu nam je objasnio što je AIVA, po čemu se razlikuje od klasičnih AI chatbotova, kako studentima pomaže u svakodnevnom studiranju te kakvu bi ulogu umjetna inteligencija mogla imati u visokom obrazovanju u godinama koje dolaze.
 

Kako je nastala ideja za AIVA-u i koji je konkretan problem u studentskom iskustvu pokušala riješiti?

Ideja za AIVA-u nastala je iz vrlo konkretne situacije koju nastavnici često imaju na velikim kolegijima. Mi radimo s brucošima i s vrlo velikim grupama studenata – nekad ih je oko sto, a nekad i više od tristo. U takvom okruženju nije uvijek moguće svakom studentu pružiti individualiziranu podršku kakvu bismo željeli.

Osim toga, dio naših studenata studira u udaljenim studijskim centrima izvan Varaždina i često studiraju uz rad. Takve studente tijekom semestra vidimo relativno rijetko, i upravo oni često trebaju dodatnu podršku kako bi razumjeli pravila kolegija, rokove i vlastiti napredak.

Studenti pritom imaju mnogo pitanja o bodovima, rokovima ili uvjetima za prolazak kolegija. Ta su pitanja potpuno legitimna, ali se često ponavljaju i nastavnici na njih odgovaraju desetke ili stotine puta tijekom semestra. S druge strane, dio studenata se i ustručava postaviti pitanje jer misle da je “prejednostavno” ili da bi ga već trebali znati.
 
AIVA je razvijena kako bi upravo tu situaciju poboljšala. Ideja je bila omogućiti studentima da u svakom trenutku mogu dobiti jasan odgovor o pravilima kolegija i vlastitom napretku, bez čekanja na e-mail ili konzultacije. Time studenti lakše razumiju što trebaju napraviti i kako napreduju, a nastavnici se mogu više posvetiti stvarnom poučavanju umjesto ponavljanju administrativnih informacija.

Drugim riječima, AIVA pokušava spojiti dvije potrebe: studentima pružiti dostupnu i personaliziranu podršku, a nastavnicima smanjiti administrativno opterećenje koje prati velike i geografski disperzirane studijske grupe.

U konačnici, AIVA je nastala iz vrlo jednostavne ideje: studentima omogućiti podršku kakvu bi svaki nastavnik želio pružiti svakome od njih – ali uz pomoć tehnologije koja to čini mogućim i na velikim kolegijima.
 

Danas postoji mnogo AI chatbotova. U čemu je ključna razlika između AIVA-e i “klasičnih” chatbotova?

Ključna razlika je u tome što AIVA nije opći chatbot, nego specijalizirani akademski savjetnik integriran izravno u sustav za e-učenje.

Za razliku od klasičnih chatbotova koji odgovaraju na opća pitanja, AIVA je povezana s konkretnim kolegijem u Moodleu. Ona može pristupiti stvarnim podacima iz sustava, uključujući bodove iz Moodle gradebooka ili prisustva nastavi, pa studentima može dati odgovor temeljen na njihovom stvarnom napretku u kolegiju.

Druga važna razlika je da nastavnici definiraju pravila rada sustava. Oni u sustav unose model praćenja kolegija – način bodovanja, uvjete za prolazak, rokove i druge važne informacije – pa AIVA odgovara u skladu s tim pravilima.

Treća razlika je pedagoška kontrola. AIVA nije zamišljena kao sustav koji slobodno generira sadržaj, nego kao alat čije je djelovanje namjerno ograničeno na područje kolegija i studentskog napretka. Time se osigurava da odgovori ostanu točni, relevantni i usklađeni s nastavnim procesom.

Ukratko, dok su klasični chatbotovi opći AI alati, AIVA je AI savjetnik koji razumije konkretni kolegij, stvarne studentske bodove i pravila koja je definirao nastavnik. AIVA se ponaša isključivo kao savjetnik za pravila rada na predmetu odnosno pomoć u donošenju studentskih odluka, te ne može čitati i interpretirati nastavne sadržaje predmeta.
 

Koliku su ulogu u razvoju imali nastavnici i pedagozi?

Vrlo veliku. AIVA nije razvijena samo kao tehnološko rješenje, nego kao pedagoški utemeljen sustav. Ideja za razvoj AIVA-e zapravo je potekla upravo od nastavnika koji rade s velikim grupama studenata i svakodnevno se susreću s izazovima pružanja individualizirane podrške. Nastavnici su potaknuli inicijalni razvoj sustava, a danas ga i pilotiramo na kolegijima kako bi što veći broj nastavnika mogao dati povratne informacije i prijedloge za daljnje unapređenje funkcionalnosti.

Razvoj AIVA-e odvija se unutar Laboratorija za napredne tehnologije u obrazovanju na Fakultetu organizacije i informatike. U laboratoriju rade istraživači koji se bave obrazovnim tehnologijama, ali i stručnjaci iz područja pedagogije koji sudjeluju u oblikovanju načina na koji sustav komunicira sa studentima i kakvu vrstu podrške pruža.

U pedagoškom smislu posebno smo se oslonili na teoriju samoreguliranog učenja (Self-Regulated Learning), koja naglašava da studenti trebaju razumjeti svoje ciljeve, pratiti vlastiti napredak i donositi informirane odluke o učenju.

Osim toga, u razvoju blisko surađujemo i s istraživačima sa Sveučilišta Oberta de Catalunya (UOC) u Barceloni, koji su međunarodno priznati stručnjaci u području online pedagogije i učenja na daljinu, te se upravo uključuju u daljnji razvoj pedagoškog okvira AIVA-e.

U tom smislu AIVA nije zamišljena samo kao alat za informacije, nego kao sustav koji studentima pomaže da bolje razumiju vlastiti napredak i donose informirane odluke o učenju.
 

Kako osiguravate da AIVA studentima daje kvalitetne i pouzdane informacije?

Jedno od temeljnih načela sustava je da AIVA ne izmišlja pravila, nego odgovore temelji na jasno definiranom sadržaju koji nastavnik unosi u sustav. To uključuje, primjerice:
•    pravila kolegija
•    strukturu bodovanja
•    rokove i uvjete za prolazak
•    podatke iz sustava za učenje, poput osvojenih bodova ili aktivnosti studenta.

Drugim riječima, AIVA odgovara isključivo na temelju službenih informacija iz kolegija, a ne na temelju pretpostavki ili općih odgovora.
 
Važno je naglasiti da je kvaliteta odgovora sustava u velikoj mjeri povezana i s preciznošću i jasnoćom uputa koje nastavnik definira prilikom postavljanja sustava. Što su pravila kolegija i model praćenja studenata jasnije strukturirani u sustavu, to AIVA može davati točnije i korisnije odgovore studentima.

U tom smislu AIVA zapravo potiče i veću transparentnost kolegija, jer nastavnik mora jasno definirati pravila i način bodovanja kako bi sustav mogao studentima pružiti pouzdane informacije.

Kako AIVA konkretno pomaže studentima u svakodnevnom studiranju?

Studenti mogu u bilo kojem trenutku postaviti pitanja poput:
•    Koliko bodova trenutno imam?
•    Što još moram napraviti da bih položio kolegij?
•    Koji su sljedeći rokovi?
•    Kako se boduju pojedine aktivnosti?

AIVA im pomaže da brzo dođu do tih informacija i da bolje razumiju vlastiti napredak u kolegiju. Takva transparentnost i dostupnost informacija posebno je važna na velikim kolegijima ili u online nastavi.
 

Koje su funkcionalnosti studentima zasad najkorisnije?

Prema prvim iskustvima, studentima su posebno korisne tri stvari:
1.    Brzo pronalaženje informacija o pravilima kolegija
2.    Izračun bodova i razumijevanje uvjeta za prolazak
3.    Jasni odgovori o rokovima i obvezama

U pilotima su studenti često isticali da im je sustav pomogao, primjerice, izračunati koliko bodova imaju i što još trebaju napraviti za prolazak kolegija.
 

Kakve su prve reakcije studenata – koriste li AIVA-u više kao informacijski alat, savjetnika ili nešto treće?

Prema prvim iskustvima i analizi logova sustava, studenti AIVA-u zasad najviše koriste kao brzi informacijski alat, nešto poput pametne i interaktivne verzije FAQ-a za kolegij.

Najčešća pitanja odnose se na pravila rada na kolegiju, način bodovanja i trenutno stanje bodova. Studenti često žele brzo provjeriti koliko bodova imaju ili kako se pojedine aktivnosti boduju.

Zanimljivo je da se u kasnijim fazama semestra pojavljuje i druga vrsta pitanja – studenti počinju pitati što još trebaju napraviti kako bi ostvarili određeni broj bodova ili ispunili uvjete za prolazak kolegija. U tom trenutku AIVA zapravo počinje djelovati i kao svojevrsni savjetnik koji studentima pomaže razumjeti vlastiti napredak i planirati sljedeće korake. Takav pristup je i razumljiv s obzirom da kroz semestar skupljaju sve više bodova kroz aktivnosti, pa je AIVA u stanju i puno preciznije procijeniti njihovu trenutnu situaciju s obzirom na pravila rada na kolegiju.

Drugim riječima, studenti je najprije koriste za brze informacije, ali kako semestar odmiče, sve više je koriste i kao alat za donošenje odluka o vlastitim studijskim obvezama.
 

Vidite li AIVA-u kao alat koji bi se mogao primijeniti i na drugim fakultetima ili sveučilištima?

Naravno. AIVA je od samog početka razvijena s idejom da bude primjenjiva i izvan našeg fakulteta. Sustav je razvijen kao Moodle dodatak, što znači da ga mogu koristiti sve institucije koje koriste Moodle kao sustav za e-učenje, a takvih je u svijetu jako mnogo.

Važno je naglasiti da je AIVA plugin verificiran i objavljen u službenom Moodle plugin repozitoriju, što znači da ga institucije mogu preuzeti i instalirati na isti način kao i druge službene Moodle dodatke.

AIVA sama po sebi nije model umjetne inteligencije, nego sustav koji koristi velike jezične modele (LLM). Trenutno eksperimentiramo s modelima tvrtke OpenAI, ali sustav je tehnički fleksibilan i može raditi i s drugim modelima, a moguće ga je povezati i s lokalnim modelima poput LLaMA, što je posebno zanimljivo za institucije koje žele zadržati potpunu kontrolu nad podacima.

Jedna od važnih karakteristika sustava je i vrlo brza implementacija. Ako nastavnik već ima jasno definirana pravila rada na kolegiju i model bodovanja, AIVA se može konfigurirati za osnovni rad u otprilike 45 minuta, a zatim se kroz korištenje dodatno podešava i unaprjeđuje.

Kako bismo nastavnicima olakšali implementaciju, pripremili smo i priručnik za nastavnike koji korak po korak objašnjava kako postaviti sustav i kako strukturirati pravila kolegija.

Ovdje bismo htjeli spomenuti i činjenicu da je AIVA u početku razvijena kao proof-of-concept projekt kojim smo htjeli istražiti mogućnosti primjene umjetne inteligencije u podršci studentima. Međutim, sustav se pokazao vrlo korisnim i izazvao je velik interes nastavnika, iako je razvijen praktički bez posebnog budžeta. Upravo zbog tog interesa sada planiramo daljnji razvoj i širu međunarodnu primjenu sustava.
 

U najavama projekta spominje se i daljnji razvoj kroz Erasmus+ programe. Što bi to konkretno moglo donijeti AIVA-i?

Kroz Erasmus+ planiramo razviti nekoliko novih stvari:
•    širu međunarodnu primjenu sustava na različitim sveučilištima i u različitim kontekstima, unutar Europe, ali i izvan
•    naprednije funkcionalnosti za podršku učenju temeljenu na velikom broju pilota na drugim institucijama unutar Hrvatske, ali i šire
•    sustavnu znanstvenu evaluaciju učinaka na studente
•    kroz rad s institucijama specijaliziranim na području pedagogije i razvoja potpore učenju u tehnološkom smislu, planiramo razvoj pedagoških smjernica za korištenje AI savjetnika u visokom obrazovanju.

Drugim riječima, cilj je AIVA-u razviti iz lokalnog rješenja u međunarodno validiran model AI podrške studentima.
 

Kako vidite ulogu umjetne inteligencije u visokom obrazovanju u sljedećih pet do deset godina?

Na ovo pitanje je gotovo nemoguće odgovoriti jer se umjetna inteligencija trenutno razvija iznimno brzo. Iz perspektive sustava poput AIVA-e, koji ima savjetodavnu funkciju, već sada vidimo da umjetna inteligencija može biti vrlo koristan alat u podršci studentima.

U ovom trenutku umjetna inteligencija ne može zamijeniti nastavnika u cjelini, ali može značajno pomoći u nekim segmentima studiranja. Posebno u područjima kao što su informiranje studenata, objašnjavanje pravila kolegija, praćenje napretka ili davanje osnovnih smjernica studentima.

Istodobno, umjetna inteligencija može biti vrlo korisna i nastavnicima. Već danas vidimo da se koristi kao alat za generiranje ideja za nastavu, pripremu nastavnih materijala, osmišljavanje zadataka i aktivnosti za studente, pa čak i za objašnjavanje određenih dijelova nastavnog sadržaja. Moguće je da će u budućnosti umjetna inteligencija preuzeti dio rutinskih zadataka u nastavi, primjerice osnovna objašnjenja sadržaja, provjeru znanja ili administrativne aktivnosti.

Europska unija u svojim strateškim dokumentima, poput Digital Education Action Plan 2021–2027, upravo naglašava takav pristup – umjetna inteligencija ne bi trebala zamijeniti nastavnike, nego osnažiti njihovu ulogu kroz digitalne alate koji omogućuju kvalitetnije poučavanje i personaliziranije učenje. Paralelno se razvija i regulatorni okvir, poput EU AI Acta, koji nastoji osigurati da se umjetna inteligencija u obrazovanju koristi odgovorno, transparentno i u korist studenata.

U širem smislu, umjetna inteligencija će vjerojatno postati dio šireg ekosustava tehnologija u obrazovanju, zajedno s adaptivnim sustavima za učenje, analitikom učenja (learning analytics), personaliziranim digitalnim tutorima, virtualnim laboratorijima i simulacijama, pa čak i tehnologijama poput proširene i virtualne stvarnosti.

Ako bih to morao sažeti u jednoj rečenici, rekao bih da umjetna inteligencija vjerojatno neće zamijeniti nastavnika, ali će sigurno promijeniti način na koji nastavnici rade, i mnoge rutinske dijelove nastavnog procesa učiniti automatiziranima.
 

Ako biste AIVA-u morali opisati u jednoj rečenici studentima koji je još nisu koristili – što biste im rekli?

AIVA je vaš digitalni savjetnik u kolegiju koji vam u svakom trenutku može objasniti pravila, pokazati gdje ste trenutno i pomoći vam da shvatite što trebate napraviti dalje.