Jak projektować zadania w czasach AI? Skala AIAS jako narzędzie dla wykładowców

Prowadząc zajęcia na uczelni, od pewnego czasu mierzę się z jednym problemem: nadużyciem AI ze strony studentów. Zapewne, sądząc po rozmowach kuluarowych w środowisku akademickim, publikacjach nauczycieli akademickich w prasie (chociażby artykule Megan Fritts, w którym krytykuje ona włączanie AI na kierunkach humanistycznych czy publikacji Anniki Bereny na temat powrotu do papierowych egzaminów, tzw. blue books na niektórych amerykańskich uczelniach) czy liczbie publikacji naukowych traktujących o tym zjawisku, nie jestem w tym odosobniona. Ta świadomość jednak zupełnie mi nie pomaga. Dlatego postanowiłam podejść do problemu najlepiej jak umiem: zgłębić badania naukowe, aby poznać płynące z nich wnioski w obszarze wykorzystania AI przez studentów w szkolnictwie wyższym. I choć mam świadomość, że nie ma chyba jednego rozwiązania, które raz na zawsze zażegna ten problem, to być może znajdę rozwiązanie, które okaże się skuteczne zarówno dla mnie jak i innych nauczycieli, mierzących się z podobny wyzwaniem.

Jednym z najbardziej praktycznych narzędzi pomagających projektować zadania w czasach AI jest AI Assessment Scale (AIAS) – pięciopoziomowa skala określająca, w jakim stopniu studenci mogą korzystać z AI przy wykonywaniu zadań. Zanim jednak przedstawię tę skalę oceniania, opracowaną a następnie wdrożoną i przetestowaną przez Leona Furze i jego współpracowników w British University Vietnam, chcę przypomnieć, jak przez ostatnie lata zmieniało się podejście uczelni do narzędzi AI.

Jak uczelnie zmieniły podejście do AI

Początkowo korzystanie z narzędzi takich jak chatGPT było niedozwolone. Z czasem jednak, kiedy zaczęto dostrzegać potencjał tych narzędzi w edukacji, przepisy stawały się coraz mniej restrykcyjne. Uczelnie zwracały uwagę na potrzebę edukowania studentów w obszarze korzystania ze sztucznej inteligencji, również w aspekcie etycznego jej wykorzystania. Obecnie uczelnie w swoich regulaminach dopuszczają wykorzystanie AI w procesie kształcenia, ale w różnym stopniu w zależności od uczelni. Niemniej jednak, cały czas wszyscy zastanawiają się, jak utrzymać uczciwość akademicką w czasach AI a jednocześnie przygotować studentów na wyzwania, przed którymi staną po opuszczeniu murów uczelni.

Po co wprowadzono AIAS?

Sama zmiana perspektywy (co do której i tak nie ma chyba zgody w gronie akademickim) nie rozwiązała jeszcze problemów z wykorzystaniem AI na uczelniach. Tak naprawdę, mniej restrykcyjna polityka uczelni dopuszczająca wykorzystanie AI w trakcie studiów zrodziła wiele pytań, zarówno wśród wykładowców jak i samych studentów. Studenci chcieliby wiedzieć kiedy i jak mogą korzystać z AI i czy takie same zasady obowiązują na wszystkich kursach. Wykładowcy z kolei często nie wiedzą jak sensownie włączać AI do swoich kursów i co zrobić w momencie, kiedy studenci nie będą korzystać z AI transparentnie i uczciwie. Odpowiadając na te potrzeby, zaproponowano skalę AIAS, aby:

• pomóc wykładowcom w dostosowaniu kursów i zadań do narządzi AI,
• wyjaśnić studentom jak i kiedy mogą stosować narzędzia AI w swoich pracach,
• wesprzeć studentów w realizacji zadań zgodnie z zasadami uczciwości akademickiej, tym samym obniżając liczbę naruszeń uczciwości akademickiej.

Czym jest skala AIAS?

AIAS, czyli AI assesment scale została stworzona z myślą o transparentnym i etycznym wykorzystaniu narzędzi sztucznej inteligencji w edukacji. Charakteryzuje się tym, że jest:

• elastyczna, ponieważ może być modyfikowana w zależności od kursu, w jakim jest stosowana,
• jasna zarówno dla dydaktyków jak i studentów, również tych z podstawową wiedzą w obszarze AI,
• możliwa do wykorzystania w wielu dyscyplinach i kontekstach akademickich.

Autorzy skali chcieli stworzyć proste narzędzie, które pomoże wykładowcom projektować zadania w czasach AI. Studentom z kolei miała ona jasno pokazać, w jaki sposób mogą oni korzystać z AI podczas wykonywania danego zadania.

Skala AIAS, czyli 5 poziomów wykorzystania AI

Skala AIAS zakłada pięć poziomów wykorzystania AI w wykonywaniu studenckich aktywności – od braku takiej możliwości do pełnego wykorzystania AI. Poniżej znajduje się dokładniejszy opis tych poziomów (na podstawie Furze et al., 2024):

Poziom 1 – Zero AI

Ten poziom zakłada brak możliwości wykorzystania AI na każdym etapie wykonywania zadania. Student wykonuje zadanie w 100% samodzielnie, bazując na swojej wiedzy i umiejętnościach. To rozwiązanie wykorzystywane jest na przykład na egzaminach, w debatach, dyskusjach czy innych zadaniach, przy których użycie AI nie pozwoliłoby osiągnąć celów kursu i/lub realizowanego zadania.

W przypadku kursów pisania, ten poziom można zastosować w przypadku pisania w warunkach egzaminacyjnych i/lub kontrolowanych. Na przykład, w ramach regularnych zajęć podczas tzw. in-class writing session studenci piszą wprowadzenie do eseju akademickiego podczas zajęć w wyznaczonym czasie (np. 20 minut), bez dostępu do internetu i narzędzi AI.

Poziom 2 – AI-assisted idea generation and structuring

Na tym poziomie AI może być wykorzystana do pomocy przy generowaniu pomysłów, tworzeniu struktury pracy, czy porządkowaniu notatek. Można również wykorzystać AI do zaproponowania feedbacku na temat napisanej pracy. Natomiast finalna wersja pracy nie może zawierać ani jednego fragmentu tekstu wygenerowanego przez SI.

W przypadku kursów pisania, studenci mogą wykorzystać AI do wygenerowania:

• możliwych tematów eseju,
• listy argumentów,
• propozycji struktury tekstu.

Na tej podstawie przygotowują outline eseju, który następnie rozwijają samodzielnie.

Poziom 3 – AI-assisted editing

Na tym poziomie student może wykorzystać narzędzia AI do wprowadzenia poprawek w swojej pracy, dotyczących takich obszarów jak: gramatyka, styl, jasność, spójność. Jednak sama praca, która jest następnie edytowana przez AI, musi być napisana przez studenta samodzielnie. Co ważne, przy oddawaniu finalnej wersji pracy, student musi zamieścić w załączniku także oryginalną wersję pracy przed zredagowaniem jej przez AI.

W przypadku kursów pisania, wyglądałoby to następująco: Studenci piszą pierwszą wersję eseju (np. 800 słów). Następnie wykorzystują AI do:

• poprawy gramatyki,
• poprawy spójności tekstu,
• sugestii stylistycznych.

W ramach finalnej pracy studenci oddają nauczycielowi:

• wersję oryginalną,
• wersję po redakcji.

W kontekście zajęć rozwijających kompetencję pisarską, szczególnie użyteczne wydają się poziomy 1–3, które pozwalają na zachowanie autonomii autora tekstu przy jednoczesnym wykorzystaniu AI jako narzędzia wspierającego proces pisania.

Poziom 4 – AI task completion, human evaluation

Na tym poziomie AI jest wykorzystywana do przygotowania głównego zadania. Zadaniem studenta jest refleksja nad jakością wygenerowanego przez AI produktu (tekstu). Zatem celem wykorzystania AI nie jest wyprodukowanie tekstu za studenta, ale zmuszenie studenta do refleksji nad tekstem, który wygenerował AI. Student musi zaznaczyć która część zadania została wykonana przez AI.

W przypadku kursów pisania, studenci proszą AI o wygenerowanie eseju na zadany temat, a następnie analizują:

• strukturę argumentacji,
• jakość przykładów,
• poprawność językową

i wskazują:

• mocne strony,
• błędy,
• możliwe poprawki.

Poziom 5 – Full AI

Na tym poziomie student tworzy zadanie razem z AI. Wykorzystanie AI ma charakter twórczy. AI może być wykorzystana w trakcie całego procesu pracy nad zadaniem. Student nie musi zaznaczać która część zadania została wykonana przez AI. Ten poziom wykorzystywany jest wtedy, kiedy jeden z celów edukacyjnych jest związany z użyciem AI i/lub gdy studenci będą musieli w swojej przyszłej pracy zawodowej wykorzystywać AI jako narzędzie pracy.

W przypadku kursów pisania, studenci mogliby stworzyć esej akademicki we współpracy z AI, eksperymentując z różnymi promptami. Następnie opisują, w jaki sposób interakcja z AI wpłynęła na rozwój struktury eseju, wykorzystanych argumentów, stylu akademickiego.

UWAGA: W przypadku zajęć rozwijających indywidualną kompetencję pisarską, poziom 5 skali AIAS może mieć ograniczone zastosowanie. W takich kontekstach celem dydaktycznym jest bowiem samodzielne rozwijanie umiejętności pisania, a nie współtworzenie tekstu z narzędziami AI.

Kluczowe pytanie nie brzmi już zatem „czy AI jest dozwolone”, ale „na jakim etapie zadania AI może być używana”.

Ograniczenia AIAS w nauczaniu pisania w języku obcym

Sytuacja wygląda jednak nieco inaczej w obszarze pisania w języku obcym. W kursach pisania w języku obcym poziom 3 skali AIAS wymaga szczególnej ostrożności, ponieważ automatyczna redakcja językowa może ograniczać rozwój kompetencji językowej studentów. Dlatego wykładowca powinien na samym początku trwania kursu ustalić:

• z jakim studentem ma do czynienia (poziom językowy oraz poziom umiejętności tworzenia tekstu w języku obcym),
• co jest celem kursu (rozwijanie umiejętności językowych czy umiejętności pisania),
• jak konkretne aktywności na kursie mają umożliwiać osiągnięcie celu nadrzędnego (np. część aktywności ma pomóc budować umiejętność pisania a część ma rozwijać język obcy).

Dopiero wtedy można świadomie zaprojektować aktywności, dopasowując do nich najbardziej odpowiednią skalę AIAS.

Co pokazało wdrożenie AIAS w uczelni?

Wprowadzenie skali AIAS w British University Vietnam (BUV) w październiku 2023 pozwoliło zauważyć następujące zmiany w kolejnych miesiącach:

• obniżyła się liczba przypadków nieuczciwości akademickiej odnotowanych na uczelni; trzeba jednak pamiętać, że wprowadzenie skali a tym samym odpowiedzialność za rozliczanie niewłaściwego wykorzystania AI przeszła na nauczycieli, którzy mogli obniżyć ocenę zamiast raportować o niewłaściwych praktykach stosowanych przez studentów.
• poprawiły się wyniki studentów (co zaobserwowano na podstawie ocen); trzeba pamiętać, że dla dużej części studentów BUV język angielski jest językiem obcym; a zatem możliwość wykorzystania AI (chociażby do redakcji językowej prac lub tłumaczenia tekstów źródłowych) pozwoliła studentom skutecznie pokonać barierę językową.
• zmieniły się praktyki nauczycielskie. Wielu nauczycieli zdecydowało się włączyć narzędzia AI do swoich kursów. To poskutkowało modyfikacją zadań w kursach, które od teraz zakładały większą integrację narzędzi AI (również na poziomie 4 i 5).
• studenci byli bardziej zaangażowani. Dla studentów, szczególnie tych, dla których angielski nie był ich L1, wykorzystanie AI było znacznym wsparciem w przekazaniu swojej wiedzy i kreatywności. Studenci mogli prezentować swoją wiedzę w sposób inny niż tylko pisząc esej, co pozwoliło im jeszcze bardziej angażować się w wykonywane aktywności.

Wyniki pokazują, że być może problem niewłaściwego wykorzystania AI nie znika ale jest w dużej mierze ograniczony pod warunkiem, że uczelnia postawi na transparentność w użyciu AI, czyli podejście, w którym korzystanie z AI nie jest zakazane, ale musi być jawne i kontrolowane przez jasną politykę AIową uczelni i/lub poszczególnych kursów. W konsekwencji, studenci mogą używać AI (użycie AI jest ograniczone do określonych etapów pracy), ale muszą ujawnić jak jej używali. Zazwyczaj student jest proszony o zaznaczenie w pracy, do czego użył AI, dołączenie promptów oraz krótkiego opisu, jak AI wpłynęła na jego finalny tekst.

Podsumowując, czyli co z tego wynika dla wykładowców?

Autorzy skali uważają, że myślenie o AI w uczelniach musi wyjść poza narrację opartą na oszukiwaniu i poszerzyć się o możliwości, które dają nam, wykładowcom, i naszym studentom narzędzia AI. To w dużej mierze od sposobu zaprojektowania kursu i aktywności kursowych zależy podejście naszych studentów. Najwięcej okazji do oszukiwania i nieetycznego korzystania z AI stwarzają zadania, które realizowane są online i bez nadzoru. Dlatego kluczowe jest przemyślane zaprojektowanie kursu, bo to właśnie od jego celów, dobranych do nich zadań oraz przyporządkowaniu do nich odpowiedniego poziomu wykorzystania AI na skali AIAS zależy sukces naszego kursu.

Jak zacząć stosować skalę AIAS na własnym kursie:

1. Zastanów się, jaki jest cel kursu i poszczególnych aktywności.
2. Zdecyduj, czy AI w ramach każdego zadania powinna być: zabroniona (poziom 1), pomocą (poziom 2 lub 3) czy częścią zadania (poziom 4 lub 5).
3. Powiedz studentom jasno, na jakim poziomie AIAS pracują.

---

Pisząc ten artykuł, korzystałam z następujących źródeł:

• Bereny, A. (2025, November 6). Blue books are back: The revival of pen and paper exams. The Daily Cardinal.
• Fritts, M. (2025, May 23). What I Learned Serving on My University’s AI Committee: We need to embrace a more radical response. Chronicle of Higher Education.
• Furze, L., Perkins, M., Roe, J., & MacVaugh. J. (2024). The AI Assessment Scale (AIAS) in
  action: A pilot implementation of GenAI-supported assessment. Australasian Journal of Educational
  Technology, 40(4), 38–55.

---

AI disclosure

W trakcie przygotowywania tego artykułu korzystałam z narzędzia AI jako wsparcia redakcyjnego. AI pomogła mi dopracować przykłady ilustrujące poszczególne poziomy skali AIAS oraz zasugerowała drobne zmiany w tytule i nagłówkach sekcji, aby zwiększyć czytelność tekstu. Treść artykułu, jego struktura oraz interpretacja badań pozostają moim autorskim opracowaniem.

W odniesieniu do skali AIAS wykorzystanie AI w procesie redakcyjnym można zakwalifikować jako poziom 2–3 (AI-assisted idea generation and editing).