Profesor Steven Mintz: AI nije srušila fakultete — otkrila je koliko su već dehumanizovani

Kada je profesor istorije Steven Mintz sa Univerziteta Teksas u Ostinu otvorio 400 studentskih eseja, primetio je uznemirujući obrazac: rečenice, struktura i zaključci su se ponavljali do najsitnijih detalja. Taj momenat ga je naveo da preispita ne ponašanje studenata, već samu pedagogiju koja ih oblikuje.

Mintz tvrdi da problem nije u AI kao alatu za varanje, već u dugogodišnjem modelu visokog obrazovanja koji podstiče mehaničko ponavljanje — masovna predavanja, standardizovani zadaci i ocenjivanje prema šablonima koje često obavljaju preopterećeni asistenti. Taj pristup on naziva industrijalizovanim obrazovanjem koje je već dugo dehumanizovalo proces učenja.

„Mašine već danas mogu da urade većinu onoga što tražimo od studenata — i često to rade bolje. Kada 400 studenata može da generiše identične eseje za 30 sekundi, problem nije u studentima. Problem je u zadatku.“ — Steven Mintz

Prema Mintzu, tradicionalni domaći esej je postao zastareo jer meri sposobnosti u kojima je AI već izuzetno dobar: prikupljanje informacija, smeštanje u kontekst i konstrukcija argumenta. Zbog toga je počeo da menja način ocenjivanja — umesto zadataka urađenih kod kuće, fokusira se na aktivnosti čiju autentičnost i nivo znanja profesor može da posmatra uživo.

Međutim, njegova vizija nije potpuno odbacivanje tehnologije. Mintz predlaže da AI preuzme komponente „mastery learninga“ — ponovljive, osnovne činjenice, hronologiju i konceptualne okvire — kako bi se ljudsko vreme oslobodilo za ono što mašine ne mogu lako da zamene: mentorstvo, podsticanje kritičkog mišljenja i vođenje istraživanja.

Kako bi to moglo da izgleda u praksi

Mintz predlaže niz praktičnih promena koje bi institucije mogle da uvedu odmah:

• Ukinuti ocenjivane zadatke van nastave i prebaciti procenu na aktivnosti izvedene u učionici — kratke eseje na času, usmene prezentacije bez opširnih beleški i moderisane studentske diskusije.
• Primena AI alata za vežbanje osnovnih znanja i veština, dok nastavnici ocenjuju složeno razmišljanje, originalnost i etičko rezonovanje.
• Ulaganje u manje, seminar-kurseve, mentorske programe, istraživačke projekte i iskustveno učenje koji podstiču duboko razumevanje i kreativnost.

Po njegovom mišljenju, ako univerziteti nastave sa starim pristupom — pojačanim nadzorom i standardizacijom — rizikuju dalje urušavanje poverenja javnosti u vrednost diplome. Umesto toga, predlaže da naredne četiri-pet godina služe kao period reinvencije visokog obrazovanja: kursi fokusirani na sporo čitanje, etičke dileme, istorijsko rezonovanje, podatkovnu pismenost i rešavanje kreativnih problema.

Za Mintza, AI predstavlja ogledalo: pokazuje koliko je sistem već bio zasnovan na mehaničkom učenju i pruža poslednju šansu da se vrati ljudskoj srži obrazovanja — dijalogu, mentorstvu i zajedničkom istraživanju.

Zaključak: Umesto da se bori protiv alata, univerziteti bi trebalo da preoblikuju šta i kako ocenjuju. Fokus na vidljive, izvođene aktivnosti i na razvoj kreativnih i kritičkih veština može sačuvati relevantnost visokog obrazovanja u eri AI.