AI ve vzdělávání 2026: spojte data, lidi i výuku

Rozpočty škol jsou napjaté, tlak na rychlé změny roste a zároveň přibývá situací, kdy se instituce štěpí na „oddělení, která si jedou po svém“. Přesně v tomhle prostředí má umělá inteligence ve vzdělávání největší šanci pomoct — ale jen tehdy, když ji přestaneme brát jako nákup dalšího nástroje a začneme ji chápat jako disciplínu práce s lidmi, daty a rozhodováním.

EDUCAUSE Top 10 pro rok 2026 staví celé téma technologií na dvou propojených pilířích: kolektivní vůle (společný směr, sdílené standardy, koordinace) a individuální schopnosti (kompetence lidí, bezpečné používání, kreativita, odpovědnost). V rámci naší série „Umělá inteligence ve vzdělávání a rozvoji dovedností“ je tohle pohled, který dává smysl i pro české školy, univerzity a vzdělávací organizace: AI je katalyzátor, ale spojovacím materiálem zůstává kultura a praxe.

Níže najdete praktický, strategický návod: jak z trendů udělat konkrétní kroky, jak využít AI-driven analytics pro lepší rozhodování a jak současně posílit personalizované učení i digitální dovednosti studentů.

Kolektivní vůle: AI funguje, když se instituce dohodne na „rytmu“

Nejrychlejší cesta k chaosu je nasazovat AI po odděleních bez společných pravidel. V roce 2026 bude vyhrávat ten, kdo zvládne propojit data, procesy a odpovědnosti napříč školou — od studijního oddělení přes knihovnu až po katedry.

Kolektivní vůle v praxi znamená, že se instituce dokáže shodnout na třech věcech:

1. Jaká data jsou „pravda“ (a kde vznikají)
2. Kdo rozhoduje o prioritách a investicích
3. Jak bezpečně a eticky používat AI

AI-driven analytics: méně dojmů, víc rozhodnutí

EDUCAUSE zdůrazňuje, že tlak na finance a efektivitu poroste. Data a analytika nejsou „nice to have“, ale základ pro řízení. V českém prostředí to typicky znamená:

• sladit zdroje dat (studijní systém, LMS, knihovní systémy, HR, ekonomika)
• sjednotit definice (co přesně je „aktivní student“, „úspěšnost“, „odchod“)
• udělat z dashboardů nástroj rozhodování, ne dekoraci

Praktický příklad, který vídám často: vedení řeší „málo místností“ nebo „málo učitelů“, ale reálně jde o rozvrhové špičky, špatné sdílení kapacit, nebo neviditelné duplicity. Jediný funkční dashboard využití učeben a rozvrhů často ušetří víc nervů než tři nové komise.

Datová kultura: bez ní AI jen zesílí problémy

AI ve vzdělávání stojí a padá na kvalitě dat. Pokud jsou data roztříštěná, neaktuální nebo si každé oddělení vede „svůj excel“, AI to jen urychlí — bohužel směrem špatně.

Co funguje jako rychlý start (a není to přehnaně drahé):

• zřídit datové governance minimum: vlastník dat, pravidla přístupu, schvalování sdílení
• vybrat 3–5 klíčových metrik pro instituci (např. retence, průchodnost, vytížení kapacit, náklady na studenta)
• udělat mapu datových toků: odkud do čeho data tečou a kde se „kazí“

Knowledge management pro bezpečnější AI

EDUCAUSE trefně pojmenovává problém: enterprise AI má být užitečná, ale nesmí „vědět příliš“. Řešením je správa znalostí — tedy organizované, udržované a ověřené institucionální know-how, které AI může používat.

V praxi:

• aktualizujte interní směrnice, FAQ, procesní postupy (často jsou zastaralé)
• určete „citlivostní vrstvy“ informací (co může do chatbota, co ne)
• nastavte pravidlo: AI odpověď = návrh, ne autorita (zvlášť u studijních a personálních témat)

Dobře postavený interní chatbot pro studenty nebo zaměstnance může ušetřit stovky hodin podpory měsíčně. Špatně postavený chatbot vyrobí incident a ztratí důvěru na rok.

Individuální schopnosti: AI pomáhá lidem růst, ne jen „plnit úkoly“

Druhá půlka úspěchu je kompetence jednotlivců. EDUCAUSE to nazývá „human edge of AI“ — lidská výhoda AI. Tedy schopnost používat AI kriticky, kreativně a bezpečně.

V českých školách se často láme chleba na tom, že:

• studenti používají AI ve velkém, ale bez metodiky (a bez reflexe)
• vyučující jsou pod tlakem hodnotit, ale nemají podporu ani čas
• administrativní týmy mají přetížení a hledají automatizaci, jenže bez mapy procesů

Personalizované vzdělávání: nejdřív pedagogický záměr, pak nástroj

AI personalizace výuky funguje, když máte jasno v cíli. Ne „personalizovat všechno“, ale konkrétně:

• přizpůsobit procvičování (adaptivní kvízy, doporučení zdrojů)
• dát studentům kvalitní zpětnou vazbu rychleji (např. jazyk, argumentace, struktura)
• podpořit různé studijní tempo bez snižování nároků

Jedna zásada, na kterou nedám dopustit: personalizace nesmí znamenat izolaci. AI tutor může pomoct, ale škola musí chránit prostor pro seminář, diskusi a lidský kontakt.

BYOAI realita: lidé si nosí vlastní nástroje

EDUCAUSE upozorňuje na trend „bring-your-own-AI“. To je přesně to, co se děje i u nás: studenti i zaměstnanci používají vlastní nástroje mimo institucionální ekosystém.

Co s tím udělat bez zbytečných zákazů:

• vytvořte jednoduché zásady používání AI (co se nesmí vkládat, jak citovat, jak ověřovat)
• nabídněte bezpečné sandbox prostředí pro experimenty (ideálně s anonymizovanými daty)
• rozjeďte komunitu praxe: sdílení scénářů, šablon promptů, příkladů hodnocení

Vánoční období je mimochodem skvělý moment pro plánování pilotů na letní semestr 2026: rozvrhy jsou známé, týmy mají okno na přípravu a studenti jsou po zkouškovém často otevření novým formátům.

Kyberbezpečnost jako společná odpovědnost

„Kolaborativní kyberbezpečnost“ je v EDUCAUSE Top 10 na prvním místě z dobrého důvodu. Čím více AI a digitalizace, tím více rizik — a IT oddělení samo to neutáhne.

Praktické kroky, které zvyšují bezpečnost bez zbytečného odporu:

• mikroškolení 5–7 minut několikrát do roka (ne jednou ročně „povinný kurz“)
• MFA nastavené tak, aby co nejméně otravovalo (ale opravdu chránilo)
• „bezpečnostní ambasadoři“ na fakultách/katedrách, kteří pomáhají v praxi

Bezpečnostní kultura se buduje důvěrou: když lidé vědí, na koho se obrátit, incidenty se hlásí včas.

Od trendů k akci: plán na 90 dní pro školu nebo univerzitu

Nejlepší způsob, jak začít, je omezit rozsah a zvednout kvalitu provedení. Tady je 90denní plán, který propojuje kolektivní vůli (řízení, data) a individuální schopnosti (kompetence, výuka).

1) Vyberte 2 piloty s jasnou metrikou (týden 1–2)

Doporučení:

• pilot A (výuka): AI podpora zpětné vazby v jednom předmětu (měřte čas vyučujícího a spokojenost studentů)
• pilot B (provoz): AI/chatbot pro jednu konkrétní agendu (např. stipendia, IT helpdesk, studijní dotazy)

2) Udělejte datové minimum (týden 2–6)

• definujte, jaká data pilot používá
• určete vlastníka dat a schvalovací proces
• nastavte anonymizaci a pravidla práce s citlivými údaji

3) Zaveďte „AI gramotnost v praxi“ (týden 4–10)

Místo velkých školení fungují krátké formáty:

• 45 minut „AI bezpečně“ pro zaměstnance
• 60 minut „AI a akademická integrita“ pro studenty
• sdílený dokument: doporučené postupy, příklady, co se osvědčilo

4) Vyhodnoťte ROI i ROV (týden 10–13)

EDUCAUSE zdůrazňuje vedle ROI i „return on value“. U škol je to klíčové.

• ROI: ušetřený čas, snížení chybovosti, rychlost vyřízení
• ROV: zlepšení kvality zpětné vazby, menší stres, vyšší retence, lepší zkušenost studenta

Jedna věta, kterou se vyplatí používat při prezentaci vedení: „AI projekt schvalujeme tehdy, když zlepší rozhodování, výuku nebo kapacitu lidí — ne jen proto, že je to novinka.“

Nejčastější otázky, které teď řeší vedení škol

„Máme AI zakázat, aby se nepodvádělo?“

Zákazy bez alternativy obvykle vedou jen k tomu, že se AI používá skrytě. Lepší je mít jasná pravidla, transparentní hodnocení a úlohy, kde je vidět proces (např. průběžné verze, obhajoba, reflexe).

„Kde AI ušetří nejvíc času hned?“

Nejrychlejší přínos bývá v administrativě a podpoře: třídění požadavků, odpovědi na opakované dotazy, sumarizace, generování návrhů textů. Ve výuce přínos roste, když je metodicky vedený.

„Jak zabráníme únikům dat?“

Trojkombinace: klasifikace dat, bezpečné nástroje/sandbox a průběžné školení. A hlavně: lidé musí vědět, co do AI nikdy nevkládat.

Co si odnést do roku 2026

AI ve vzdělávání nebude v roce 2026 soutěž o to, kdo má víc nástrojů. Bude to soutěž o to, kdo dokáže propojit data, procesy a schopnosti lidí tak, aby výuka i provoz dávaly větší smysl.

Kolektivní vůle nastaví rytmus: data, governance, bezpečnost, rozumné investice. Individuální schopnosti přidají „swing“: učitelé, studenti a zaměstnanci, kteří umí AI používat kriticky a tvořivě. Když máte obojí, personalizované vzdělávání a AI-driven analytics nejsou módní slova, ale každodenní praxe.

Pokud chcete v roce 2026 posílit digitální dovednosti studentů a zároveň nezahltit tým, vyberte dva piloty, nastavte datové minimum a investujte do krátkých, pravidelných formátů AI gramotnosti. Za 90 dní budete mít víc než strategii: budete mít důkaz.