AI în educație: gândire critică, nu copy‑paste

Generaţia Z va reprezenta aproape 30% din forţa de muncă globală până în 2030. În acelaşi timp, România este pe ultimul loc în UE la adopţia inteligenţei artificiale în companii, cu doar 3,1% firme care folosesc IA în activitate. Contrastul e uriaş – şi exact aici se joacă viitorul educaţiei şi al businessului românesc.

În 28.11.2025, la Cluj-Napoca, Yossi Matias, vicepreşedinte Google, le-a spus direct studenţilor de la FSEGA ceva ce prea puţini profesori formulează clar:

„Speranţa mea este ca fiecare student să aplice gândirea critică peste ceea ce produce inteligenţa artificială.”

Afirmaţia asta loveşte fix în dilema pe care o vedem acum în şcoli, universităţi şi companii: cum folosim AI învăţarea personalizată fără să „atrofiem” creierul? Postarea de faţă face parte din seria „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” şi merge un pas mai departe decât relatarea evenimentului de la Cluj: o să legăm mesajul lui Yossi Matias de realitatea din şcolile şi businessurile româneşti şi de deciziile concrete pe care le poţi lua dacă eşti student, profesor sau manager.

1. AI ca Wikipedia + Google, dar pe steroizi – ce înseamnă asta pentru educaţie

Ideea centrală transmisă de Yossi Matias e simplă: nu suntem la prima „sperietură” tehnologică.

Acum 15–20 de ani, când Wikipedia şi Google au făcut informaţia accesibilă instant, mulţi profesori şi elevi erau intimidaţi. Suna cunoscut? „Nu mai învaţă nimeni, toţi copiază de pe net.” Astăzi, aceleaşi discuţii se reaprind din cauza inteligenţei artificiale generative.

Diferenţa majoră este că:

• Google şi Wikipedia au democratizat accesul la informaţie;
• AI generativă democratizează producţia de conţinut şi de cod.

Pentru educaţie, asta are două consecinţe directe:

1. Învăţarea devine mult mai personalizată – un student de la Timişoara şi unul de la Vaslui pot avea, în teorie, acelaşi „tutor AI” disponibil 24/7, care explică pe nivelul lor.
2. Plagiatul devine mai uşor ca niciodată – eseuri gata scrise, proiecte „generate” în 30 de secunde, cod livrat fără să înţelegi o linie.

Realitatea? AI-ul nu e nici înger, nici demon. E un amplificator. Dacă studentul are gândire critică, AI-ul îl face de 5 ori mai productiv. Dacă nu are, îl prinde nepregătit la primul examen serios sau la primul job.

2. „Gândirea critică peste ceea ce produce AI” – ce înseamnă, concret

Când Yossi Matias vorbeşte despre „mentorat personal” oferit de AI, dar filtrat prin gândire critică, nu se referă la o metaforă vagă. Vorbeşte despre un proces care poate fi învăţat şi predat.

Cum arată folosirea sănătoasă a AI de către un student

Un student care foloseşte AI în mod matur face, de obicei, patru lucruri:

1. Cere structură, nu rezultate finale
   În loc de „scrie-mi un eseu de 1500 de cuvinte”, cere:

   • „Dă-mi o structură cu 4–5 idei principale”;
   • „Sugerează contraargumente la teza X”;
   • „Explică pe înţelesul unui licean conceptul Y, cu un exemplu economic din România”.

2. Verifică faptele şi sursele
   AI poate inventa (hallucinate) date sau citate. Studentul serios:

   • verifică cifrele în surse oficiale;
   • marchează pasajele suspecte şi le rescrie în cuvintele lui;
   • nu preia automat referinţe „generate”.

3. Rescrie cu vocea lui
   AI poate fi un bun „prieten de brainstorming”, dar:

   • argumentele trebuie reconstruite;
   • exemplele trebuie adaptate la context local (România, UE, propriul oraş);
   • concluziile trebuie gândite, nu copiate.

4. Foloseşte AI ca simulator, nu ca scurtătură
   De exemplu:

   • cere întrebări tip examen din materie;
   • cere feedback pe propriile răspunsuri;
   • antrenează prezentări sau interviuri („joacă rolul unui profesor exigent / recruiter la o firmă de consultanţă”).

Această combinaţie – AI ca instrument + gândire critică – e fix ceea ce lipseşte acum în multe universităţi româneşti, unde discuţia se blochează între două extreme: „interzis total” şi „folosiţi ce vreţi, doar să nu ne prindem”.

3. De ce România e pe ultimul loc la AI în companii, dar studenţii o folosesc masiv

Datele recente conturează o imagine paradoxală:

• peste 60% dintre tinerii români 16–30 de ani folosesc deja AI (sondaj Flash Eurobarometru 2024);
• doar 3,1% dintre companiile din România cu peste 10 angajaţi au adoptat tehnologii de inteligenţă artificială (Eurostat 2024);
• peste 98% dintre utilizatorii de internet din România folosesc Google pentru căutare.

Ce ne spune acest contrast?

1. Tinerii experimentează mai repede decât companiile şi sistemul de educaţie.
   Pentru Gen Z, AI-ul e „normal”, nu „science fiction”. Chatboturile, traducerile automate, generarea de texte sau imagini sunt deja rutină.

2. Companiile româneşti se tem de AI din trei motive principale:

   • lipsă de competenţe interne;
   • frică de costuri şi de greşeli „care i-ar arde” în faţa clienţilor;
   • confuzie juridică şi etică (date, GDPR, bias, responsabilitate).

3. Universităţile rămân în urmă la politici clare de AI în educaţie.
   Mulţi profesori nu ştiu dacă să penalizeze, să ignore sau să încurajeze utilizarea AI. Asta împinge totul „la negru”, în loc să creeze reguli clare.

Dacă eşti student sau tânăr profesionist, asta nu e doar o statistică. E o oportunitate de carieră: cei care învaţă acum să folosească AI critic şi responsabil vor fi cei care, în 3–5 ani, vor conduce proiectele de transformare digitală în companiile româneşti.

4. Cum arată o „educaţie augmentată cu AI” într-o facultate din România

Yossi Matias vorbeşte explicit despre folosirea AI ca instrument de cercetare şi producţie. Transpus în universităţi şi licee din România, asta poate însemna:

a) Platforme adaptive de învăţare

Un curs de statistică, marketing sau programare poate fi completat cu o platformă de învăţare adaptivă care:

• oferă explicaţii personalizate în funcţie de nivelul fiecărui student;
• detectează blocajele (de ex. un concept pe care 40% din grup nu îl înţelege) şi semnalează profesorului;
• propune exerciţii suplimentare sau simulări pentru studenţii mai avansaţi.

Asta nu înlocuieşte profesorul. Îl ajută să vadă unde trebuie să insiste şi pe cine să tragă de mânecă înainte să fie prea târziu.

b) Evaluare mai inteligentă, nu doar mai rapidă

AI poate corecta teste grilă sau răspunsuri scurte aproape instant, dar valoarea reală e alta:

• poate analiza tiparele de greşeli ale unei grupe;
• poate genera variante personalizate de teste (pentru recuperare, aprofundare, examene parţiale);
• poate oferi feedback formativ („uite unde ai argumentat superficial”, „acest pas lipseşte din raţionament”).

Important: regula de aur ar trebui să fie: AI-ul propune, profesorul decide. Omul rămâne ultimul filtru în evaluare.

c) Orientare vocaţională cu ajutorul AI

În seria „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” tot revine aceeaşi idee: mulţi tineri nu ştiu încotro să meargă, chiar dacă au acces la mii de opţiuni. Un sistem de orientare vocaţională bazat pe AI poate:

• analiza răspunsuri la chestionare, interese, rezultate la materii;
• sugera trasee educaţionale şi joburi concrete din economia românească;
• simula interviuri sau zile de lucru pentru diferite roluri (analist financiar, product manager, data analyst etc.).

Profesorii şi consilierii şcolari pot folosi aceste recomandări ca bază de discuţie, nu ca verdict. AI-ul devine oglindă, nu judecător.

5. De ce „toată lumea ar trebui să ştie puţină informatică” – şi cum se leagă asta de business

Yossi Matias spune clar:

„Astăzi, cred că toată lumea trebuie să înveţe puţină informatică de bază, unele principii de bază ale codării sau principii ale algoritmilor... Şi, apropo, astăzi oricine poate învăţa să programeze.”

De ce contează asta pentru educaţie şi pentru companiile româneşti?

1. AI-ul devine „limbaj de lucru” între business şi IT.
   Un economist, un jurist sau un medic care ştie să scrie un prompt bun şi să înţeleagă un pseudo-algoritm nu devine programator, dar:

   • vorbeşte mai eficient cu echipele tehnice;
   • poate evalua dacă un proiect AI are sens sau e doar „praf de marketing”;
   • poate automatiza bucăţi de muncă repetitivă fără să aştepte 6 luni după IT.

2. Companiile care formează acum „generalistul digital” vor avea un avantaj uriaş.
   Acel angajat care ştie şi domeniul lui (finanţe, HR, logistică), şi cum să folosească AI pentru analiză de date, generare de rapoarte sau testare de scenarii va face diferenţa într-o firmă unde 96,9% dintre competitori încă lucrează „ca în 2010”.

3. Educaţia nu mai poate separa „realul” de „uman”.
   Discuţia „eu sunt de la Litere, nu mă pricep la tehnologie” nu mai ţine. AI deja scrie texte, traduce, rezumă cărţi, analizează sentimente. Asta nu ucide umanioarele; ridică doar nivelul de competenţă cerut.

6. Ce pot face ACUM studenţii, profesorii şi companiile din România

Ca să nu rămânem doar la nivel de idei, iată nişte paşi direcţi, adaptaţi la contextul românesc.

Pentru studenţi şi elevi

• Stabileşte-ţi propriul „cod de etică AI”.
  Decide clar: ce e acceptabil (brainstorming, structură, feedback) şi ce e „nu trece testul oglinzii” (îţi e ruşine să recunoşti că ai făcut aşa ceva în faţa unui profesor sau coleg?).

• Antrenează-ţi gândirea critică pe output-ul AI:

  • întreabă „de ce?”, „ce nu e spus aici?”, „ce contraexemple există?”;
  • compară răspunsurile AI cu ce zice manualul, profesorul, alte surse.

• Învaţă măcar bazele codării.
  Nu pentru a deveni developer, ci pentru a înţelege cum gândeşte o maşină şi unde se pot rupe lucrurile.

Pentru profesori şi universităţi

• Defineşte o politică clară de utilizare a AI în cursuri.
  Spune explicit:

  • când şi cum e permis să foloseşti AI;
  • ce trebuie declarat (secţiune de tip „am folosit AI pentru X, Y, Z” în proiecte);
  • ce se consideră plagiat.

• Integrează AI în sarcinile de lucru, nu îl vâna „la colţ”.
  De exemplu:

  • „Folosiţi un model AI pentru a genera 3 idei de campanie de marketing, apoi argumentaţi care e slabă şi de ce.”
  • „Generaţi un cod simplu cu ajutorul AI, apoi explicaţi linie cu linie ce face.”

• Foloseşte datele şi rapoartele AI pentru a personaliza predarea.
  Dacă vezi, cu ajutorul unei platforme, că jumătate din clasă se blochează la acelaşi concept, schimbi modul în care îl explici.

Pentru manageri şi companii

• Începe cu micro-proiecte de AI, nu cu strategii de 200 de pagini.
  Alege un proces concret: raportare lunară, clasificare emailuri, analiză feedback clienţi, pregătire oferte standard. Testează cum poate fi augmentat cu AI.

• Investeşte în training de bază pentru toţi angajaţii.
  Un workshop practic de 4–8 ore despre folosirea AI în activitatea de zi cu zi valorează mult mai mult decât un slide-deck pompos.

• Recrutează şi promovează oameni care combină gândirea critică cu alfabetizarea digitală.
  Nu-ţi trebuie armate de „prompt engineer-i”, ci oameni care ştiu să pună întrebări bune şi să verifice răspunsurile.

7. Unde se duce de fapt povestea: de la „frica de AI” la „alfabetizare AI”

Mesajul lui Yossi Matias, spus în faţa a 500 de studenţi la Cluj, e mai actual ca oricând pentru România lui decembrie 2025: nu are sens să ne temem de AI, are sens să ne educăm în jurul lui.

Seria noastră „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” porneşte de la aceeaşi premisă: nu vom avea companii puternice fără şcoli şi universităţi care formează oameni capabili să gândească critic peste ceea ce produce inteligenţa artificială.

Dacă eşti student, profesor sau lucrezi într-o companie românească, întrebarea nu mai este „dacă” vei lucra cu AI, ci „cât de pregătit vrei să fii atunci când îl vei avea pe birou, în telefon sau în sala de curs?”

Următorul pas e la tine: poţi trata AI-ul ca un generator de teme de noapte, sau îl poţi transforma în cel mai exigent mentor personal pe care l-ai avut vreodată. Diferenţa o face un singur lucru – gândirea critică pe care alegi sau nu să o pui peste tot ce îţi oferă tehnologia.