De la inspecții la învățare personalizată cu AI

În Giurgiu, inspectorii școlari au trecut oficial „atitudinea elevilor față de educația primită” pe lista lucrurilor verificate în inspecțiile generale. Nu doar cataloage, nu doar condici, ci modul în care elevii se raportează la școală.

Asta spune multe despre presiunea tot mai mare pe școli: să fie nu doar corecte administrativ, ci și relevante pentru copii. Problema e alta: poți să măsori atitudinea, prezența, performanțele… dar dacă nu ai și instrumente moderne ca să schimbi ceva rapid, totul rămâne la nivel de raport.

Seria „AI în Educația din România: Învățare Personalizată” pornește exact de aici. Avem inspecții, proceduri și documente. Ce lipsește este un mod inteligent de a folosi datele din școli pentru a personaliza învățarea, a crește motivația elevilor și a ajuta profesorii fără să-i îngroape în birocrație.

1. Ce urmăresc inspecțiile școlare în Giurgiu – și de ce contează

Inspecțiile școlare generale din județul Giurgiu, pentru modulul 2 al anului școlar 2025-2026, au câteva axe mari:

• managementul școlii și al calității
• aplicarea curriculumului național și a CDS/CDL
• activitatea profesorilor (predare-învățare-evaluare, diferențiere, remediere)
• performanțele elevilor raportate la standardele naționale
• consiliere, orientare școlară, sprijin pentru dezvoltare personală
• relația cu părinții și comunitatea locală
• atitudinea elevilor față de educația oferită de școală

În paralel, inspectoratul monitorizează și:

• prezența la ore și la practică
• modul în care se fac pregătirile pentru Evaluarea Națională și BAC 2026
• modul în care profesorii de clasa a VIII-a și cei implicați în examene sunt sprijiniți și verificați

Acest cadru e, în teorie, corect. România are nevoie de școli care respectă legea, urmăresc standardele curriculare și sunt conectate la comunitate.

Realitatea din teren arată însă altceva: echipe mici de inspectori, sute de școli, mii de elevi, tone de hârtie. Datele se adună greu, se analizează puțin și se folosesc rar pentru intervenții rapide. Aici AI-ul poate schimba radical ritmul.

2. „Atitudinea elevilor” nu se schimbă cu formulare, ci cu experiențe personalizate

Faptul că inspectoratele au început să urmărească atitudinea elevilor este un pas bun. Dar modul în care se face asta, de obicei, rămâne clasic:

• câteva chestionare pe hârtie sau online
• discuții cu câțiva elevi „reprezentativi”
• impresii ale profesorilor
• o frază sau două în raportul de inspecție

Rezultatul? Un diagnostic vag: „motivație scăzută”, „interes mediu”, „implicare bună la activități extracurriculare”. Toată lumea dă din cap, dar intervențiile sunt generale: „mai multe activități”, „implicarea părinților”, „proiecte educative”.

Dacă vrei cu adevărat să schimbi atitudinea elevilor față de școală, ai nevoie de învățare personalizată:

• elevii să vadă progresul lor real, nu doar o notă în catalog
• sarcinile să fie adaptate ritmului și nivelului fiecăruia
• feedback-ul să vină rapid și clar
• profesorii să știe pe cine să ajute, când și cu ce

Aici intră în scenă inteligența artificială. Nu ca o modă, ci ca un mecanism concret care transformă datele din note, teme, prezență, răspunsuri la exerciții – în trasee de învățare diferite pentru fiecare elev.

3. Cum poate AI să transforme inspecțiile într-un mecanism real de îmbunătățire

AI nu înlocuiește inspectorii și profesorii, dar poate schimba complet calitatea informațiilor pe care le au.

3.1. Date în timp real, nu o dată la câțiva ani

În loc ca inspectorul să vadă situația unei școli doar în săptămâna de inspecție, o platformă educațională cu AI poate genera:

• rapoarte zilnice/săptămânale despre prezență, progres, lacune
• evoluția motivației (prin interacțiuni, timp petrecut în platformă, activitate la sarcini voluntare)
• hărți de risc: clase sau grupuri de elevi care se îndepărtează de obiectivele de învățare

Inspectorul nu mai intră „pe orb”, ci știe dinainte:

• unde sunt problemele în învățare
• ce discipline au cel mai mare decalaj între standarde și realitate
• ce clase au risc mare de abandon sau absenteism

3.2. Profil de învățare pentru fiecare elev

Într-o școală obișnuită, profesorii știu bine 5–10 elevi din clasă. Pe ceilalți îi știu „în mare”. AI poate completa imaginea cu profiluri de învățare bazate pe date:

• ce tip de itemi greșește constant un elev (aplicații, probleme, interpretări)
• în ce interval orar învață mai eficient (în online)
• cât de repede uită materia dacă nu e reluată
• cum reacționează la feedback: corectează, abandonează, repetă greșelile

În loc de „e slab la mate”, sistemul poate spune: „are dificultăți specifice la probleme cu mai mulți pași, are nevoie de itemi ghidați și recapitulări scurte la 3 zile”.

Asta ceea ce ARACIP și inspectiile își propun generic – „remediere, diferențiere, asigurarea calității” – devine măsurabil și aplicat.

3.3. De la control la sprijin: inspecții bazate pe recomandări AI

O inspecție modernă, susținută de AI, nu înseamnă doar verificat condici, ci și:

• recomandări de resurse adaptate pentru clasele cu rezultate slabe
• scenarii de ore remediale personalizate pentru elevii cu risc
• propuneri de formare pentru profesori pe baza dificultăților observate în mod repetat (de exemplu, dificultăți la evaluarea competențelor, nu doar a cunoștințelor)

Inspectorul poate veni în școală cu un set de analize generate de AI și să lucreze împreună cu directorul și profesorii pe ele. Accentul se mută de la „ați respectat procedura?” la „ce facem ca să învețe copiii mai bine în următoarele 6 săptămâni?”.

4. Exemple concrete: cum ar arăta AI aplicat în școlile din Giurgiu

Ca să nu rămânem la nivel teoretic, imaginează-ți câteva scenarii realiste pentru un județ ca Giurgiu.

4.1. Monitorizarea săptămânală a prezenței, dar inteligent

Inspectoratul deja monitorizează prezența elevilor și profesorilor. Cu AI, monitorizarea nu înseamnă doar „procent pe județ”. Poate deveni:

• prognoză de risc de abandon pe baza absențelor, notelor, activității din platforme digitale
• identificarea săptămânilor critice (de exemplu, când scade puternic prezența) și corelarea cu orarul, modulul de cursuri, condițiile de transport
• alerte timpurii pentru diriginți și consilieri școlari

Un sistem AI poate să spună foarte clar: „în această clasă, 6 elevi au intrat în zona de risc în ultimele 3 săptămâni, interveniți acum, nu la sfârșit de modul”.

4.2. Pregătirea pentru EN și BAC 2026 cu teste adaptive

Giurgiu are în documente accent pe monitorizarea orelor de pregătire suplimentară pentru examene. AI poate duce asta mult mai departe:

• teste adaptive care se ajustează automat în funcție de răspunsuri
• raport pe competențe (nu doar pe note): „interpretează greu cerințele”, „are probleme la fracții”, „nu stăpânește analiza de text argumentativ”
• recomandări de exerciții specifice pentru fiecare elev înainte de examen

Profesorul nu mai pierde ore întregi cu teste corectate manual și fișe pentru toți la fel. Își mută energia pe explicații, clarificări, discuții individuale – exact lucrurile pe care AI nu le poate face în locul lui.

4.3. Măsurarea reală a atitudinii elevilor față de școală

„Atitudinea elevilor” devine brusc mult mai clară când o privești prin prisma datelor:

• cât timp petrec voluntar în resurse educaționale (dincolo de temele obligatorii)
• câte sarcini suplimentare aleg singuri
• ce tip de activități îi atrag: probleme provocatoare, proiecte, simulări, jocuri educaționale
• ce feedback textual lasă în chestionare scurte, integrate direct în platformă

AI poate analiza răspunsuri deschise ale elevilor (în mod anonimizat, la nivel de clasă/școală) și poate evidenția teme recurente:

„Elevii din această școală simt că orele sunt prea teoretice, lipsesc conexiunile cu viața reală.”
„În clasele a IX-a, elevii cer mai mult feedback individual și exemple concrete.”

Pentru un inspector sau un director, asta e aur curat.

5. Ce au de câștigat directorii, profesorii și părinții din această schimbare

Multă lume se teme că „AI în educație” înseamnă mai mult control sau și mai multă birocrație. Realist, dacă proiectele sunt bine gândite, e invers.

Pentru directori

• acces rapid la date clare pentru discuțiile cu inspectoratul
• argumente solide când cer resurse, posturi sau sprijin
• posibilitatea de a demonstra cu cifre că intervențiile funcționează (de exemplu, după un program remedial)

Pentru profesori

• mai puțin timp pierdut la corectat mecanic
• vizibilitate mai bună asupra progresului fiecărui elev
• instrumente concrete pentru diferențiere: nu „în general”, ci pe grupele real formate de sistem

Pentru părinți

• rapoarte ușor de înțeles despre progresul copilului
• discuții cu dirigintele bazate pe fapte, nu doar impresii
• sentimentul că școala chiar îl vede pe copil ca individ, nu ca „elevul nr. 27 din clasă”

6. Ce pași reali poate face o școală din România în 2026

Nu ai nevoie să aștepți o strategie națională ca să începi să folosești AI pentru învățare personalizată.

Câțiva pași concreți:

1. Audit intern simplu
   Ce date colectați acum (note, absențe, rezultate la teste, observații)? Unde se pierd? Cine le vede și ce face cu ele?

2. Pilot cu o clasă sau o disciplină
   Alege o platformă educațională cu funcții AI (teste adaptive, rapoarte detaliate) și lucrează cu o singură clasă timp de un modul.

3. Definiți 2–3 indicatori clari
   De exemplu: reducerea absențelor la o clasă, creșterea cu 10% a procentului de itemi rezolvați corect, creșterea timpului petrecut pe sarcini voluntare.

4. Implicați consilierul școlar
   Datele despre atitudine și motivație au sens doar dacă există cineva pregătit să intervină uman: discuții, consiliere, colaborare cu familia.

5. Discutați deschis cu elevii
   Spune-le ce date se colectează, de ce și cum îi ajută pe ei concret. Transparența e cheia ca să nu perceapă AI-ul ca pe încă un „ochi al sistemului”.

Acesta este genul de abordare care transformă și inspecțiile școlare: dintr-un control punctual într-un proces continuu de îmbunătățire, susținut de date și tehnologie.

7. România are deja regulamente. Următorul pas: inteligență în date

Regulamentul de inspecție, procedurile inspectoratelor, planurile ARACIP – toate acestea există și sunt detaliate. Problema nu mai este lipsa de reguli, ci faptul că funcționăm încă pe modele de secol XX, cu instrumente de secol XXI puse doar la margine.

Ai inspecții care măsoară:

• performanța elevilor
• motivația și atitudinea
• activitatea profesorilor

Dar fără un strat de AI care să integreze aceste date și să ofere recomandări clare, riscăm să rămânem blocați în rapoarte PDF, nefolosite.

Realitatea? E mai simplu decât pare:

• nu trebuie să digitalizăm totul deodată
• putem începe cu o singură zonă: monitorizarea progresului elevilor și personalizarea învățării
• inspectoratele pot deveni parteneri în pilotare, nu doar „organe de control”

Dacă ești director, profesor sau lucrezi într-un inspectorat și vrei ca următoarea inspecție să însemne mai mult decât o bifă pe hârtie, începe să pui întrebarea esențială:

„Ce putem face ca datele despre elevii noștri – prezență, rezultate, atitudine – să se transforme în trasee de învățare personalizată, nu doar în statistici?”

Răspunsul trece inevitabil prin AI. Nu ca scop, ci ca instrument. Iar școlile care încep să-l folosească din 2026 vor avea un avantaj real: vor ști nu doar cum arată elevii lor în rapoarte, ci și cum pot învăța mai bine, fiecare în ritmul lui.