AI gramotnost ve škole: lidská výhoda, ne software

Ještě před dvěma lety se o umělé inteligenci na školách mluvilo hlavně jako o „novém systému“, který pořídí IT oddělení. Realita konce roku 2025 je jiná: AI už neleží v rozpočtové kapitole, ale v kapse každého člověka. Učitelé, studenti i administrativní pracovníci si nosí vlastní nástroje – a často jsou o krok napřed před institucionálními pravidly.

Tohle posouvá těžiště z technologií na schopnosti. Nejdůležitější AI strategie pro vzdělávání v roce 2026 není výběr jedné platformy, ale rozvoj AI gramotnosti napříč školou: jak nástroje vybírat, ověřovat, používat bezpečně a férově – a jak na nich stavět lepší výuku i rozhodování.

V této části série Umělá inteligence ve vzdělávání a rozvoji dovedností navazuju na myšlenku „lidské výhody AI“: co má škola udělat, když se AI stává osobní kompetencí, proč je BYOAI (bring-your-own-AI) nevyhnutelné a jak nastavit prostředí, kde se dá experimentovat bez zbytečných rizik.

AI se stává osobní dovedností (a školy to musí dohnat)

Klíčový posun: AI už není primárně institucionální schopnost, ale individuální kompetence. V praxi to znamená, že stejné „AI“ může mít na jedné škole deset různých podob – podle toho, co si kdo nainstaluje, za co si zaplatí, co mu vyhovuje a co mu projde přes pravidla.

Z hlediska řízení školy je to nepohodlné. Z hlediska vzdělávání je to ale příležitost: když je AI běžná pracovní pomůcka, dává smysl učit ji stejně systematicky jako práci s informacemi, citacemi nebo tabulkami.

Proč je BYOAI realita, ne trend

BYOAI není módní slovo. Je to důsledek tří jednoduchých faktů:

1. Nástroje se objevují rychleji, než je instituce stihne schválit.
2. Uživatelé chtějí nástroje „na míru“ (jiný potřebuje pomoc s textem, jiný s kódem, třetí s analýzou dat).
3. AI se dá používat i bez podpory IT – často stačí účet, prohlížeč a chuť zkoušet.

Školy, které se budou tvářit, že BYOAI neexistuje, si koledují o dvě věci: chaos a tichá rizika (úniky dat, nekonzistentní kvalita, plagiátorství, diskriminace). Školy, které to přijmou, mohou z BYOAI udělat motor rozvoje dovedností.

„Lidská výhoda“: co AI neumí vyřešit za vás

AI pomůže s návrhem, strukturou, variantami a rychlostí. Neudělá ale za člověka odpovědnost. Lidská výhoda je v tom, že umíme:

• posoudit kontext (co je ve škole přijatelné a co už ne),
• rozlišit kvalitu a relevanci,
• držet etický rámec,
• nést odpovědnost za dopad.

Zapamatujte si větu, která se dobře hodí i do školních směrnic: AI může zrychlit práci, ale nezaručuje správnost. Správnost je pořád lidský úkol.

Třída je epicentrum: výuka, hodnocení a nové „dohody“

Největší tlak na adopci AI je ve výuce a učení. Učitelé jsou často v první linii: na jedné straně hledají, jak si AI přibrat jako pomocníka, na druhé straně řeší, co s tím dělají studenti.

V praxi se osvědčuje přestat hrát hru „zakážeme vs. povolíme“. Lepší je nastavit jasné mantinely a učit práci s AI jako součást studijní gramotnosti.

Co konkrétně AI ve třídě zlepšuje (když se používá správně)

Dobře vedené využití generativní AI posiluje:

• personalizované učení (student dostane vysvětlení v jiném stylu, krokování postupu, více příkladů),
• metakognici (student se učí přemýšlet o tom, jak se učí – přes reflexi promptů, kontrolu výstupů, porovnání zdrojů),
• rozvoj dovedností (psaní, argumentace, analýza dat, programování, jazyková praxe),
• přípravu na praxi (AI se stává běžnou součástí práce v kancelářích i ve veřejném sektoru).

Naopak „neřízené“ používání často sklouzne k tomu, že AI vyplní prázdné místo místo studenta. Výsledek vypadá hotově, ale znalost uvnitř nevznikne.

Hodnocení: přehodnotit úkoly, ne honit detektory

Detektory AI textu jsou nespolehlivé a vytvářejí zbytečné konflikty. Mnohem pevnější přístup je redesign hodnocení:

• Vícefázové odevzdání: zadání → osnova → pracovní verze → finále + reflexe.
• Obhajoba práce: krátké ústní vysvětlení klíčových rozhodnutí.
• Procesní evidence: co student zkoušel, co mu nefungovalo, jak ověřoval.
• Úkoly navázané na lokální kontext: práce s daty školy/obce, místními dokumenty, konkrétními případy.

Nejde o to „přistihnout“. Jde o to naučit férový postup.

Dobrý úkol v roce 2026 není ten, který jde těžko udělat s AI. Dobrý úkol je ten, který vyžaduje úsudek, zdůvodnění a práci s kontextem.

Bezpečné experimentování: governance, sandbox a jasná pravidla

Nejlepší školní strategie kombinuje dvě věci: pevný rámec a bezpečný prostor pro zkoušení. Když máte jen pravidla bez prostoru pro praxi, lidé obcházejí systém. Když máte jen volnost bez pravidel, dřív nebo později se něco pokazí.

Minimum, které by měla mít každá škola (prakticky)

Doporučuju začít „malým balíčkem“, který se dá zavést během jednoho pololetí:

1. Pravidla pro práci s daty
   • Co se nesmí vkládat do externích AI nástrojů (osobní údaje, citlivé informace, interní dokumenty).
   • Jak anonymizovat texty a příklady.
2. Pravidla pro výuku a hodnocení
   • Co je povolené použití AI (např. brainstorming, jazykové korektury, vysvětlení pojmů).
   • Co je nepovolené (např. odevzdat cizí výstup bez přiznání).
   • Jak se AI použití přiznává (krátká poznámka „AI asistovala v…“ + co bylo ověřeno).
3. Doporučený set nástrojů
   • Ne jako jediná volba, ale jako „bezpečný základ“.
4. AI sandbox
   • Kontrolované prostředí pro experimenty, kde se minimalizuje riziko úniku dat a kde jsou k dispozici vzorové scénáře.

Co znamená „AI sandbox“ ve školním světě

Nemusí to být drahá laboratoř. Sandbox je hlavně dohoda o režimu:

• testovací účty a neprodukční data,
• předpřipravené úlohy (učební scénáře, datové sady, typické administrativní procesy),
• stručná pravidla „co se tady zkouší a co už ne“,
• možnost sdílet výsledky (co fungovalo, co selhalo, co bylo rizikové).

Takový sandbox chrání školu a zároveň dává lidem pocit, že mohou zkoušet bez strachu, že „něco rozbijí“.

Školení a komunity praxe: učit se od sebe je nejrychlejší

Technologické týmy jsou často přetížené. A pokud má AI gramotnost vyrůst napříč školou, nelze ji odškolit jen shora jedním seminářem.

Funguje model, který kombinuje krátká školení a komunitní učení:

„AI šampioni“ a komunita praxe

Vyberte napříč fakultami/katedrami/odděleními lidi, kteří:

• už AI používají rozumně,
• umí vysvětlovat bez moralizování,
• chtějí sdílet konkrétní postupy.

Dejte jim jednoduchý rámec (čas, prostor, podporu) a nechte je dělat to, co dává smysl: ukazovat reálné příklady, vyměňovat prompty, diskutovat rizika.

Praktická rutina, která se osvědčuje:

• měsíční 60min setkání (online nebo hybrid),
• téma vždy jedno: např. „zpětná vazba na texty“, „příprava semináře“, „analýza studijních výsledků“,
• 10 minut „co jsem zkusil“, 20 minut ukázka, 20 minut společné ladění, 10 minut pravidla a bezpečnost.

Inspirace z praxe: peer learning jako akcelerátor

V zahraničí se osvědčilo otevřené podporování experimentů napříč rolemi: od studentů přes psací centra až po umělecké obory. Tenhle mix je důležitý, protože AI má různé „tváře“ – a škola rychle zjistí, že jeden univerzální kurz nestačí.

Z mojí zkušenosti je největší přínos v tom, že se sdílí:

• konkrétní scénáře použití,
• chyby a slepé uličky,
• jednoduché šablony zadání a rubrik,
• bezpečnostní návyky.

A hlavně: začátečníci dostanou startovní bod. V prosinci bývá energie na změny omezená. O to víc pomáhá, když někdo ukáže „tady jsou tři věci, které ti ušetří hodinu týdně“.

Praktický plán na 30 dní: jak začít bez velkého rozpočtu

Pokud chcete rozjet AI gramotnost na škole tak, aby z toho byly reálné dovednosti (a ne jen prezentace), držel bych se tohoto postupu:

1. Týden 1: Zmapujte realitu BYOAI
   • Krátký interní dotazník: kdo co používá, na co, s jakými daty.
   • Identifikujte 5 nejčastějších scénářů (výuka, psaní, analýza dat, administrativa, podpora studentů).
2. Týden 2: Napište „jednostránková“ pravidla
   • Data: co nikdy nedávat do externích nástrojů.
   • Výuka: jak přiznávat použití AI a jak ověřovat výstupy.
3. Týden 3: Spusťte sandbox a první sadu scénářů
   • Připravte 3 modelové úlohy pro učitele a 3 pro studenty.
4. Týden 4: Založte komunitu praxe a vyberte šampiony
   • Uspořádejte první setkání s ukázkami a otevřenou debatou.

Tenhle plán je schválně „pozemní“. Školy často ztrácí měsíce hledáním perfektní platformy. Jenže největší návratnost je v návycích a kompetencích.

Co si z toho odnést pro rok 2026

AI ve vzdělávání se posouvá od „co koupíme“ k „co umíme“. A to je dobrá zpráva. Znamená to, že investice do AI gramotnosti se promítne do výuky, do rozvoje dovedností studentů i do efektivnější administrativy.

Pokud máte udělat jednu věc ještě před začátkem zkouškového a plánováním letního semestru, udělejte tuto: nastavte pravidla pro BYOAI a vytvořte bezpečný prostor pro experimenty. Přidejte komunitu praxe a najednou se z AI nestane strašák ani zkratka, ale normální nástroj.

Otázka, která stojí za to si na poradě vedení položit nahlas: Chceme, aby se AI na naší škole používala potichu a každý jinak, nebo chceme mít společný standard a učit se to jako dovednost?