Tato webová stránka používá cookies

Pro zlepšení služeb používáme cookies. Některé z nich jsou k fungování těchto stránek nezbytné, o některých však můžete rozhodnout sami. Přečtěte si více o tom, jak cookies používáme a jak je můžete případně odmítnout.

AI v e-learningu: kde v roce 2025 už dává smysl a kde ještě ne?

AI v e-learningu: kde v roce 2025 už dává smysl a kde ještě ne?

AI v e-learningu: kde v roce 2025 už dává smysl a kde ještě ne?


Kde AI dává smysl už dnes

Nejrychlejší přínos uvidíte u úloh, které jsou časté, rutinní a přitom zabírají tvůrcům vzdělávacích kurzů i správcům LMSnejvíc času. Typickým příkladem je příprava studijních osnov, shrnutí dlouhých textů do „stravitelné“ podoby nebo tvorba testových otázek. 

AI zvládne navrhnout kostru lekce, nabídne několik formulací a vymyslí distraktory do testů; člověk pak výstup od AI zkontroluje, sjednotí terminologii a doladí styl a formulaci. V praxi to funguje jako rychlý nástřel, nad kterým už se dobře pracuje. Často jde o desítky ušetřených minut na každém modulu či části kurzu.

Velmi praktická je AI i při lokalizacích a překladech. U videí pomůže rozpoznat řeč, vytvořit přepisy a základní titulky s časováním. Ve větších knihovnách kurzů či souborů pak AI výrazně zlepší dohledatelnost: místo aby se uživatel proklikával složitou strukturou, položí přirozenou otázku a najde relevantní obsah, byť je pojmenovaný jinak. 

Smysl dává i tzv. asistované učení přímo v rámci vzdělávacího systému. Představte si kontextového „tutora“ (rádce či pomocníka v rámci vašeho systému), který čerpá jen z Vašich ověřených podkladů – metodik, interní wiki nebo samotných kurzů – a vždy ukáže zdroj, z něhož odpověď vychází. Pokud si není jistý, nabídne odkaz na člověka nebo na přesnější materiál. Tato kombinace rychlé nápovědy a dohledatelnosti snižuje frustraci studentů i zátěž helpdesku.

A konečně, AI umí obohatit doporučování obsahu. Není nutné hned slibovat „plně adaptivní výuku“; bohatě stačí, když systém srozumitelně vysvětlí, proč právě teď nabízí kurz X: vychází z Vaší role, toho, co jste už absolvoval(a), a z dovedností, které na dané pozici uživatelům obvykle chybí. Transparentní logika doporučení zvyšuje důvěru a vede k vyšší ochotě uživatelů systém využívat.


Kde být zatím opatrní (nebo to raději nedělat)

Největší chybou je nechat AI autonomně generovat nebo měnit obsah tam, kde nesete odpovědnost za studijní obsah – typicky compliance, bezpečnost práce či zdravotnictví. AI tu může posloužit jako nápověda a „sparring partner“, ale poslední slovo musí mít odborník a právník.

Opatrnost je na místě i u automatického hodnocení otevřených odpovědí. Bez kalibrace na vzorku, bez jasných rubrik a bez pravidelné kontroly nestrannosti hrozí nefér posuzování. 

Pozor na chatboty, které nevysvětlují, odkud čerpají. Pokud systém neumí citovat zdroje a nedokáže odkázat na fyzického lektora či garanta kurzu, rychle ztrácí důvěru. A nakonec – osobní údaje. Data o studentech nejsou volně k mání; potřebujete právní základ, omezení přístupů, retenční lhůty a smlouvy se zpracovateli. Tohle není místo pro improvizaci.

Další články

Postavit nebo koupit? Kdy se Vám vyplatí vlastní vývoj LMS a kdy hotová platforma image
Postavit nebo koupit? Kdy se Vám vyplatí vlastní vývoj LMS a kdy hotová platforma
Jak napsat zadání pro výběr LMS image
Jak napsat zadání pro výběr LMS
15 kritérií výběru LMS pro malé a střední firmy image
15 kritérií výběru LMS pro malé a střední firmy
Přístupnost ve vzdělávání: jak splnit WCAG 2.2 v e-learningu image
Přístupnost ve vzdělávání: jak splnit WCAG 2.2 v e-learningu
Používáte v e-learningu legální obsah? Na co si dát pozor podle autorského zákona image
Používáte v e-learningu legální obsah? Na co si dát pozor podle autorského zákona

Našli jste v článku chybu? Máte tip na další téma?

Dejte nám o tom vědět.
Napište nám

Potřebujete s výběrem pomoci?

Výběr vhodného vzdělávacího systému bývá nelehký úkol. Rádi vám s výběrem poradíme. Nechte si od nás vypracovat analýzu potřeb na míru. Společně najdeme nejvhodnější řešení.

Kontaktujte nás