Personalizované učení s podporou umělé inteligence (AI) představuje jeden z nejpokročilejších trendů současné pedagogiky a vývoje vzdělávacích technologií. Tento přístup staví na schopnosti AI analyzovat velké objemy dat o učení, schopnostech, slabých stránkách a zájmech jednotlivých studentů. Algoritmy strojového učení umožňují systémům detekovat, jakým způsobem se žák učí nejúčinněji, a na základě toho mu doporučovat vhodné výukové materiály, aktivity i tempo studia. Díky tomu může být výuka „šitá na míru“ každému studentovi, což zásadním způsobem zvyšuje nejen míru porozumění a zapamatování probírané látky, ale také motivaci k dlouhodobému učení.
V praxi může například AI ve formě vzdělávacích platforem sledovat průběh studia jednotlivce – jaké chyby opakuje, na jaké typy úloh odpovídá správně, v jakém tempu postupuje a jak dlouho mu trvá zvládnout určité učivo. Na základě těchto dat systém automaticky generuje učební plány, napovídá vhodné doplňkové úlohy či interaktivní simulace, nebo zohledňuje vizuální či zvukové preference studentů. Výsledkem je dynamické, adaptivní prostředí, které umožňuje učitelům poskytnout individualizovanou podporu každému žákovi a zároveň se věnovat komplexnějším pedagogickým úkonům místo rutinní kontroly znalostí.
Přestože personalizované učení s podporou AI přináší řadu výhod, jako jsou efektivnější učení, snížení studijních neúspěchů a větší zapojení studentů, vyvolává i nové výzvy. Mezi ně patří například otázky ochrany osobních údajů, bezpečnosti a transparentnosti algoritmů, ale také riziko ztráty sociálního aspektu učení, pokud by technologie zcela nahradila tradiční výuku. Z dlouhodobého hlediska tedy úspěch personalizovaného učení spočívá v citlivém propojení AI a lidského faktoru – tedy v roli učitele jako průvodce a inspirátora, jenž využívá umělou inteligenci jako nástroj ke zefektivnění, nikoli náhradu osobního kontaktu ve vzdělávání.
PhDr. Pavel Bartoš, LL.M., DBA (Evropská akademie vzdělávání / European Academy of education)