Noile programe liceale 2025: risc de fragmentare sau șansă pentru învățare personalizată cu AI?

Educația liceală din România se află într-un moment de cotitură: un elev de mate-info din clasa a XI-a ar putea ajunge să studieze 19–22 de discipline pe an. Asta în timp ce în Marea Britanie liceenii se concentrează pe 3–4 materii, iar în multe țări europene media e de 10–14.

Asta nu e doar o problemă de orar încărcat. E o problemă de calitate a învățării. Iar dacă adăugăm și presiunea tehnologiei și a inteligenței artificiale, devine clar că nu mai putem gândi curriculumul la fel ca acum 20 de ani.

Comunitatea MERITO – peste 130 de profesori premiați din toată țara – a analizat noile programe liceale 2025 și a pus pe masă atât punctele forte, cât și riscurile majore. În acest articol, le trec în revistă și le conectez cu tema seriei „AI în Educația din România: Învățare Personalizată”: cum pot fi folosite datele, platformele adaptive și inteligența artificială ca să nu ne trezim cu un liceu sufocat de conținuturi și golit de învățare reală.

1. Ce aduc nou programele liceale 2025 – și unde se rup de realitatea din clase

Programele noi nu sunt, în sine, „rele”. Din contră, profesorii MERITO recunosc câteva direcții foarte sănătoase:

• accent clar pe gândire critică și pe competențe, nu doar pe „materie de parcurs”;
• structură comună pe trunchi comun (TC) și curriculum de specialitate (CS), cu ideea de parcurs mai personalizat;
• încercări de interdisciplinaritate și de integrare a tehnologiei (de la GIS în Geografie până la programare și resurse digitale la Chimie și Muzică);
• o anumită coerență verticală – ce începe în gimnaziu continuă, măcar pe hârtie, în liceu.

Problema nu e viziunea, ci fundația pe care a fost așezată:

• număr foarte mare de discipline, multe cu 1 oră pe săptămână – rețeta perfectă pentru fragmentare;
• discrepanțe mari între filiere (teoretic vs. tehnologic), dar cu pretenții de rezultate similare;
• resurse umane și materiale insuficiente pentru o implementare reală, nu doar declarativă.

„Nu pot fi menținute simultan volumul de conținut și competențele de nivel înalt”, atrage atenția analiza MERITO, exemplificând clar la Logică, Informatică, Română și Istorie.

În contextul seriei despre AI și învățare personalizată, asta contează enorm: dacă programa pleacă din start de la suprasarcină cognitivă, nici cea mai bună platformă adaptivă nu poate compensa complet un design curricular nerealist.

2. Fragmentarea învățării: multe materii, puține ore, puțină profunzime

Cea mai serioasă critică MERITO: planurile-cadru și programele creează condiții pentru învățare superficială.

Cum arată această fragmentare în practică

• Elev profil real, mate-info, clasa a XI-a: 19–22 discipline pe an.
• Multe discipline cu 1–2 ore/săptămână, adesea cu programe încărcate.
• Profesorii vor competențe de nivel înalt (analiză, evaluare, creare), dar timpul real nu le susține.

Studiile internaționale (OECD, Taatgen, Eurydice) sunt foarte clare: când ai prea multe discipline, cu ore puține, elevii:

• „bifează” conținuturi, nu le înțeleg în profunzime;
• învață pentru test, nu pentru viață sau carieră;
• transferă greu cunoștințele dintr-un context în altul.

Aici AI-ul educațional ar putea ajuta, dar doar dacă îl gândim corect:

• platforme adaptive care prioritizează lacunele reale, nu tot manualul;
• sisteme de alertă timpurie pentru elevii care rămân în urmă la competențele de bază (literație, matematică, logică);
• analitice de învățare (learning analytics) care arată clar: „din 19 materii, la 7 elevul acumulează doar memorare de suprafață”.

În lipsa acestor instrumente și a unei culturi a datelor în școli, riscul e să facem reformă pe hârtie și să continuăm aceleași tipare de învățare superficială.

3. Trei studii de caz: Română, Informatică, Logică

3.1. Limba și literatura română: motivația înaintea dificultății și AI literacy

La Română, MERITO vede atât un potențial, cât și un pericol clar.

Plusuri:

• modelul diacronic (literatura ca evoluție istorică) poate da coerență și cultură generală solidă;
• competențele de interpretare, gândire critică, reflexivitate sunt bine formulate;
• pentru filologie, programa permite o apropiere serioasă de textele literare și de limbă.

Problema majoră: în clasa a IX-a, elevii intră în liceu direct prin literatura veche, cronici, mituri, iluminism. Exact în anii în care ar trebui să le câștigăm pofta de citit, le punem în față texte care pot deveni barieră culturală, mai ales la filiera tehnologică.

MERITO propune altă logică, cu care sunt complet de acord:

• clasa a IX-a: model tematic, cu texte actuale, accesibile, care să construiască motivația pentru lectură și un minim vocabular cultural;
• clasa a X-a: introducere graduală a diacroniei;
• clasele XI–XII: aprofundare istorică, inclusiv literatura veche.

În plus, vine o propunere strategică pentru contextul seriei noastre:

Introducerea explicită a AI literacy în programa de Limba și literatura română, clasa a IX-a.

Cum ar arăta asta concret?

• competență specifică de tip: „utilizarea responsabilă și reflexivă a instrumentelor de IA generativă pentru receptarea și producerea de mesaje”;
• activități de învățare precum:
  • analiza critică a unui rezumat generat de AI pentru un text studiat;
  • identificarea „halucinațiilor” AI (informații false sau inventate);
  • compararea unor texte generate de AI cu surse autentice.

Asta nu ar încărca programa, ci ar actualiza instrumentele didactice și ar conecta disciplina direct la tema seriei: AI ca instrument pentru gândire critică, nu ca scurtătură de copy–paste.

3.2. Informatică: C++ vs. Python și riscul de modele mentale greșite

La Informatică, discuția aprinsă e legată de înlocuirea C++ cu Python începând din clasa a IX-a.

MERITO nu respinge Python. Din contră, îl vede util pentru:

• aplicații specifice (jocuri, AI, analiză de date);
• proiecte practice în clasele superioare.

Dar atrage atenția asupra a două lucruri:

1. nivelul de dezvoltare cognitivă al elevilor de 14–15 ani – au nevoie întâi de concepte clare, transparente (variabile, tipuri de date, tablouri etc.), înainte de abstracții ridicate;
2. experiența României de peste 30 de ani de predare a algoritmicii cu C++, cu rezultate foarte bune la Bac și în carierele IT.

Riscul unei treceri bruște la Python ca limbaj unic de început:

• supraîncărcare cognitivă – prea multe straturi de abstracție din prima;
• modele mentale incorecte despre cum funcționează programele;
• învățare „de rețete” fără înțelegere reală a execuției.

Propunerea MERITO (și a multor practicieni):

• la profil mate-info: paradigmă C++ → C++ și Python → Python și SQL;
• C++ pentru rigoare și fundamente; Python pentru proiecte aplicate și integrare cu AI, baze de date, web.

Într-o școală care vrea să pregătească elevii pentru economia digitală 2026–2035, asta e o combinație foarte rezonabilă: rigurozitate + aplicabilitate, nu „un singur limbaj pentru toate și gata”.

3.3. Logică: 1 oră pe săptămână, conținut de facultate

La Logică, analiza MERITO e poate cea mai dură – și foarte bine argumentată.

• 1 oră/săptămână;
• conținuturi care merg până la logica predicatelor, cuantori, reducere la absurd;
• se declară că formăm competențe de analiză, evaluare, creare;
• plus proiecte, dezbateri, studii de caz, identificare de sofisme în media și în IA.

Când pui pe hârtie câte ore ar trebui pentru toate activitățile propuse, iese așa:

• aproximativ 54 de ore necesare pe an;
• doar 34 de ore disponibile în realitate;
• un deficit de 20 de ore – fără să mai socotim timpul pentru remediere diferențiată.

Concluzia profesorilor MERITO e tăioasă și corectă:

„Analiza noastră demonstrează că este vorba aici de o incoerență matematică fundamentală.”

Comisia are de ales:

• fie reduce volumul de conținut și păstrează ambiția de gândire critică profundă;
• fie păstrează tot conținutul și renunță onest la pretenția de competențe de nivel înalt.

Din perspectiva AI în educație, Logică este o disciplină-cheie: dacă vrem elevi capabili să înțeleagă manipularea, biasurile algoritmice, discursul public, trebui să protejăm această materie de „umflarea” teoretică. Mai bine mai puțin conținut formal, dar multă practică pe mesaje reale, media și IA, lucrate în clasă, nu lăsate ca teme.

4. Cum poate ajuta inteligența artificială să facem programele viabile, nu doar frumoase pe hârtie

AI-ul nu rezolvă singur probleme de curriculum, dar poate face trei lucruri extrem de valoroase în contextul actual:

4.1. Diagnostic clar: unde se rupe filmul învățării

• Platforme adaptive de matematică, literație, logică pot arăta în timp real unde se blochează elevii.
• La un elev cu 20 de discipline, e vital să știm rapid dacă fundația (citit, scris, calcul, argumentare) e solidă sau nu.
• Directorii și inspectoratele pot vedea modele agregate: la ce capitole din Matematică sau Informatică abandonează majoritatea elevilor.

4.2. Învățare personalizată în interiorul aceleiași programe încărcate

Chiar dacă programele rămân dense, IA poate ajuta profesorul să facă loc pentru profunzime:

• generare de seturi de exerciții diferențiate (ușor/mediu/avansat) pe același conținut;
• feedback automat pe sarcini de scriere, cod, teste grilă, astfel încât timpul din clasă să fie folosit pentru discuții și clarificări, nu doar corectură;
• propuneri de trasee de recuperare pentru elevii care vin cu lacune mari din gimnaziu.

4.3. Formare pentru profesori, nu doar pentru elevi

Programele noi cer:

• alt mod de a preda Româna (mai multă comunicare funcțională, media literacy);
• alt mod de a preda Matematica (mai intuitiv, mai aplicat);
• alt mod de a preda Informatica (echilibru între fundamente și aplicații);
• alt mod de a lucra la Logică și Istorie (proiecte, dezbateri, analize de surse).

AI poate susține profesorii prin:

• micro-cursuri adaptive de didactică, în ritmul lor, cu exemple pe disciplina proprie;
• asistenți inteligenți care sugerează activități de clasă, întrebări de gândire critică, proiecte interdisciplinare;
• simulări de lecții și scenarii de clasă, inclusiv pentru situații dificile (clase eterogene, elevi demotivați etc.).

Important e ca AI-ul să fie asumat ca partener de design didactic, nu ca „magie” care rezolvă totul peste noapte.

5. Ce ar trebui să se întâmple mai departe – dincolo de consultare publică

MERITO formulează patru direcții de bun simț, cu care sunt complet de acord:

1. Cadru real de sprijin pentru profesori – formare, resurse, timp. Nu poți cere proiecte interdisciplinare fără laboratoare, platforme și orar rezonabil.
2. Coerență între principii și realitate – dacă spunem „gândire critică”, trebuie să ajustăm conținutul și numărul de discipline la timpul real.
3. Reconsiderarea numărului de discipline și a volumului de conținut – mai puține materii, mai multe ore pe ce contează cu adevărat.
4. Evaluare realistă a resurselor și a capacității de implementare – bani, experți externi, platforme de opționale online, cercetare serioasă pe CDȘ/CDEOȘ.

În seria „AI în Educația din România: Învățare Personalizată”, această discuție despre programe nu e un detaliu tehnic. E fundația pe care vom așeza:

• platforme adaptive naționale sau locale;
• sisteme de orientare vocațională bazate pe date reale din școli;
• asistenți inteligenți pentru profesorii din sate și orașe deopotrivă.

Dacă fundația rămâne bazată pe supraîncărcare și fragmentare, IA va deveni doar un alt strat peste un sistem obosit. Dacă ajustăm acum numărul de discipline, calibrăm conținuturile și introducem inteligent AI literacy acolo unde are sens (Română, Logică, Informatică, Istorie), putem avea în câțiva ani licee în care elevii învață mai puțin „pe bucăți” și mai mult pentru viață și carieră.

Dacă ești profesor, director sau părinte și simți că programele noi sunt o combinație de progres și risc, nu ești singur. Următorul pas e să transformăm consultarea publică într-un dialog real și să cerem explicit două lucruri: curriculum fezabil și AI folosit inteligent, nu haotic.

Pentru că elevul de clasa a IX-a din 2025 are deja în buzunar un telefon cu modele AI la un click distanță. întrebarea e dacă școala îl ajută să le folosească pentru a gândi mai bine sau doar pentru a copia mai repede.