Articolul „Educația în era inteligenței artificiale: o privire asupra schimbărilor din învățare, predare și evaluare”, semnat de Olimpius Istrate, conferențiar universitar și doctor în științele educației, își propune să ofere o analiză aplicată asupra transformărilor pe care inteligența artificială le aduce deja în practicile educaționale. Textul valorifică ideile și reflecțiile dezvoltate în cadrul masterclassului online „Inteligența Artificială este aici (în învățare). Ne mai pregătim?”, desfășurat la 28 ianuarie 2026, în cadrul proiectului „Clasa Viitorului – Pedagogie Digitală”.
Masterclassul a constituit un spațiu de analiză și dialog profesional pentru cadrele didactice, concentrat asupra modului în care inteligența artificială se intersectează cu un sistem educațional aflat în tranziție către un curriculum centrat pe competențe. Discuțiile au evidențiat atât provocările proiectării activităților de învățare relevante, cât și oportunitățile utilizării instrumentelor AI în predare, evaluare și personalizare, fără a diminua rolul reflecției pedagogice și al deciziei didactice.
În acest context, articolul oferă repere clare pentru o utilizare responsabilă, critică și informată a inteligenței artificiale în educație, sprijinind cadrele didactice în adaptarea practicilor de predare la cerințele actuale ale învățării.
Educația în era inteligenței artificiale: o privire asupra schimbărilor din învățare, predare și evaluare
Material suport pentru conversații în panel – masterclass cu cadre didactice.
Provocarea din clasă
Elevul Petrică intră în clasă cu telefonul în buzunar. Ieri seara, când nu a înțeles o problemă la matematică, nu i-a întrebat pe părinți și nu a căutat în manual. A deschis ChatGPT și a primit în 30 de secunde o explicație pas cu pas, adaptată la întrebarea lui. Astăzi, la ora de română, când doamna profesoară îi cere să scrie o compunere despre prietenie, Petrică știe că acasă, în câteva minute, poate genera un text impecabil gramatical și coerent stilistic. Întrebarea care se ridică nu mai este „dacă” elevii vor folosi inteligența artificială, ci „cum” o vor folosi și „ce” învață de fapt din această interacțiune. Cine iese câștigat din această ocolire a sarcinilor de lucru prin folosirea unui „algoritm”?
Doamna profesoară Preda se confruntă cu o altă provocare: își poate pregăti lecțiile mai eficient cu ajutorul Inteligența artificială (IA), poate genera materiale diferențiate pentru elevi cu nevoi diferite, poate primi sugestii de evaluare. Dar dacă designul activității de învățare nu este unul bine gândit, riscă să ofere feedback la o temă pe care nu o înțelege cu adevărat – deoarece scopul didactic al acelei teme s-a pierdut undeva între algoritmul elevului și algoritmul profesorului.
Glumă pedagogică: Cu ajutorul tehnologiei, profesorul poate elabora sarcini de lucru variate, creative și personalizate. Însă nu prea mai contează, pentru că oricum elevul își va face temele cu AI-ul lui. De ce nu discută direct AI-ul profesorului cu AI-ul elevului?
Dincolo de umor, situația descrisă mai sus ilustrează o provocare reală. Raportul OECD Digital Education Outlook 2026 subliniază că elevii pot finaliza sarcini mai rapid și cu rezultate imediate mai bune atunci când folosesc instrumente bazate pe Inteligența artificială, însă riscul este ca înțelegerea lor să rămână la un nivel superficial.
Studiile recente arată că 50% dintre copiii de 13 ani care întâmpină dificultăți la școală apelează la chatboți pentru sprijin. Întrebarea fundamentală devine: cum putem transforma acest acces la tehnologie într-o oportunitate autentică de învățare?
1. IA ca oglindă: o reflexie a gândirii noastre
Inteligența artificială generativă funcționează, în esență, ca o oglindă sofisticată. Aceasta returnează, într-o altă formulare, ceea ce noi exprimăm, gândim sau credem – fie la nivel individual, fie la nivelul comunităților și al „bulelor” de informații în care trăim. Când un elev sau un profesor interacționează cu un sistem AI, răspunsurile primite reflectă întrebările formulate, iar calitatea întrebărilor determină calitatea răspunsurilor.
Această caracteristică transformă IA într-un test al maturității cognitive: cu cât utilizatorul este mai capabil să formuleze întrebări clare, să evalueze critic răspunsurile și să distingă între informație validă și halucinație algoritmică, cu atât va beneficia mai mult de interacțiune. Asta înseamnă că trebuie să învățăm să gândim înainte de a învăța să scriem prompturi (OECD, 2026).
Spre exemplu, înainte de a permite elevilor să folosească un chatbot pentru o temă, doamna profesoară Preda poate începe cu exerciții de formulare a întrebărilor – folosind „metoda socratică”, în care IA ajută la rafinarea întrebărilor, nu la oferirea răspunsurilor finale. În sprijinul acestei abordări, deprinderile de învățare („Thinking Routines”), dezvoltate în cadrul inițiativei Harvard Project Zero, oferă zeci de astfel de exerciții pentru gândire și metacognitive care îi ajută pe elevi să observe atent, să își organizeze ideile și să reflecteze asupra modului în care dau sens lucrurilor.
2. Schimbarea modului în care gândim și învățăm
Inteligența artificială restructurează așteptările privind accesul la informații: ne așteptăm la răspunsuri rapide, sintetice, explicite și multimodale. De asemenea, IA modifică modul în care scriem (se vorbește deja de un „stil ChatGPT”), modul în care căutăm informații și, inevitabil, modul în care învățăm.
Cercetările recente semnalează un risc serios: adoptarea necondiționată a IA poate submina dezvoltarea unor abilități umane esențiale precum gândirea critică, metacogniția și judecata evaluativă – toate acestea fiind fundamente ale expertizei autentice (OECD Digital Education Outlook 2026). Acest fenomen a fost denumit „mirajul falsei măiestrii”: rezultatele impresionante generate de IA maschează subdezvoltarea unor competențe esențiale.
Angajamentul metacognitiv – procesele mentale și efortul care transformă răspunsurile în înțelegere – scade când elevii se bazează excesiv pe Inteligența artificială. Aceasta înseamnă că performanța la sarcină poate crește, dar învățarea autentică poate fi compromisă. Într-un studiu recent, Tang și colaboratorii (2024) au demonstrat că feedback-ul structurat oferit de GenAI poate îmbunătăți semnificativ acuratețea autoevaluării elevilor, însă acest potențial depinde de pregătirea celui care învață de a interpreta și aplica feedback-ul.
În clasă, putem folosi IA pentru a genera întrebări de reflecție, nu pentru a oferi răspunsuri directe. De exemplu: „Sugerează-mi întrebări care m-ar ajuta să înțeleg mai bine tema X” sau „Pune-mi întrebări ca să-mi clarific ideile”. Prompturile orientate către gândire, nu către generare automată de răspunsuri de-a gata, sunt cele care stimulează procesarea profundă a informației.
Project Zero, dezvoltat la Harvard începând cu anii 60, oferă o serie întreagă de sugestii și exerciții pe care profesorii le pot utiliza pentru a forma deprinderi (thinking routines) și a dezvolta capacități cognitive. Exemple:
- „Văd, gândesc, mă întreb” (See, Think, Wonder)
Scop: Încurajează observația atentă, interpretarea și curiozitatea.
Exemplu de aplicare: La începutul unei lecții de biologie despre ecosisteme, profesorul afișează o fotografie a unei păduri tropicale. Elevii parcurg trei pași:
- Văd: „Văd copaci înalți, ceață, animale mici pe crengi…”
- Gândesc: „Cred că în această pădure este multă umiditate și diversitate.”
- Mă întreb: „De ce unele plante cresc în vârful copacilor? Ce animale trăiesc aici?”
Această rutină activează cunoștințele anterioare și stimulează investigația ulterioară, fiind utilă la orice disciplină (arte, istorie, științe).
- „Gândiți, faceți perechi, prezentați” (Think, Pair, Share)
Scop: Oferă elevilor timp pentru reflecție individuală înainte de discuția în grup.
Exemplu de aplicare: Într-o oră de matematică, profesorul prezintă o problemă cu mai multe soluții posibile:
- Think (Gândiți): Fiecare elev are 2-3 minute să se gândească singur la o strategie de rezolvare.
- Pair (Faceți perechi): Elevii lucrează în perechi, comparând abordările și argumentând.
- Share (Prezentați): Perechile prezintă clasei soluțiile, iar profesorul facilitează o discuție despre diversele metode.
Această strategie de învățare cooperativă încurajează participarea tuturor elevilor și creează un mediu sigur pentru exprimare.
- „Obișnuiam să cred… Acum cred…” (I Used to Think… Now I Think…)
Scop: Ajută elevii să reflecteze asupra modului în care și-au schimbat înțelegerea și perspectivele.
Exemplu de aplicare: După o unitate de învățare despre Revoluția Industrială la istorie:
- La începutul unității, elevii notează ce cred despre impactul industrializării.
- La final, completează: „Obișnuiam să cred că fabricile au adus doar progres… Acum cred că au creat și probleme sociale majore.”
Această rutină este excelentă pentru evaluarea metacognitivă și conștientizarea propriei învățări.
- „Cercul perspectivelor” (Circle of Viewpoints)
Scop: Dezvoltă capacitatea elevilor de a lua în considerare perspective multiple asupra unei probleme.
Exemplu de aplicare: La educație civică, la tema defrișărilor, elevii primesc roluri diferite:
- Un fermier local
- Un activist de mediu
- Un politician
- Un copil din comunitate
Fiecare „personaj” completează: „Eu gândesc din perspectiva unui… Cred că… O întrebare pe care o am este…”
Rutina stimulează empatia, gândirea critică și capacitatea de a înțelege complexitatea problemelor sociale.
- „Conectează, extinde, provoacă” (Connect, Extend, Challenge)
Scop: Ajută elevii să conecteze ideile noi cu cunoștințele anterioare.
Exemplu de aplicare: După lectura unui text literar sau vizionarea unui documentar științific, elevii răspund:
- Conectează: „Cum se leagă această informație de ceea ce știam deja?”
- Extinde: „Ce idei noi am învățat și cum mă ajută să gândesc mai bine în situații similare sau în alte domenii?”
- Provoacă: „Ce întrebări sau nelămuriri am acum? Ce rămâne provocator sau greu de înțeles?”
Această rutină consolidează transferul cunoștințelor și identifică lacunele în înțelegere.
3. Competențele care contează
Care este cea mai mare diferență între abilitățile IA și cele umane? Se pare că exact competențele favorizate de educația „clasică” – cele matematice și cele de exprimare orală și în scris – sunt cele în care IA performează deja mai bine decât oamenii. Problemele de la olimpiadele de matematică sunt rezolvate aproape perfect de modele Inteligența artificială avansate, în timp ce aceleași modele se luptă încă cu sarcini de lucru de matematică elementară („Spune-mi câți de e sunt în cuvântul «educație».”).
Un instrument interesant dezvoltat de OECD, AI Capability Indicators, monitorizează nouă domenii în care capacitățile AI sunt comparate cu cele umane: limbaj, interacțiune socială, rezolvare de probleme, creativitate, metacogniție și gândire critică, cunoștințe și memorie, viziune, manipulare și inteligență robotică. Instrumentul ne ajută să identificăm zonele în care mașinile se apropie sau depășesc capacitățile oamenilor.
Similar, inițiativa FAB AI Benchmarks (2025) dezvoltă prima scală utilă pentru a testa dacă modelele lingvistice mari „știu” pedagogie – adică dacă pot ajuta elevii să învețe, nu doar să treacă examene. Rezultatele arată un decalaj semnificativ: IA poate reproduce cunoștințe, dar nu poate înlocui expertiza pedagogică a profesorului.
Astfel, rolul profesorului devine și mai important.
Cu atât mai mult cu cât elevii nu au cum să preia abilități specific umane de la sisteme artificiale, oricât de mimetice ar fi și de oricâtă inteligență ar da dovadă acestea. În ziua de azi, portofoliul de achiziții de pe parcursul formării în sistemul de educație trebuie să includă nu doar competențe academice, ci și competențe transversale (colaborare, comunicare, gândire critică), dispoziții sau procese psihice și abilități metacognitive (reziliență, curiozitate, motivație, perseverență). Unele dintre aceste abilități non-cognitive devin esențiale tocmai pentru că nu pot fi automatizate.
4.Curriculum umanizat și reconsiderarea evaluării
Proiectarea unui curriculum „centrat pe om” implică recunoașterea importanței crescânde a competențelor transversale și non-cognitive. Competențele socio-emoționale sunt recunoscute drept critice pentru rezultatele educaționale și pentru bunăstarea pe termen lung.
Rapoartele OECD confirmă că adulții cu niveluri mai ridicate de deschidere la experiențe noi și stabilitate emoțională au șanse mai mari să atingă niveluri superioare de educație și să mențină competențe solide de citire, calcul și rezolvare de probleme. Extraversia, stabilitatea emoțională și dedicarea (sau „conștiinciozitatea”) sunt legate de ocuparea forței de muncă, de satisfacția la locul de muncă și de nivelul salarial.
De aceea, în școală, în noua realitate educațională, evaluarea trebuie reconsiderată pentru a sprijini învățarea autentică și pentru a surprinde și nivelul de dezvoltare a acestor abilități non-cognitive care se dovedesc și „abilități de sprijin” pentru performanță academică, profesională, personală și socială.
Tot în aria evaluării – atât formative cât și sumative – feedback-ul în timp real generat de IA poate juca multiple roluri: suscitarea și menținerea interesului elevilor, o mai bună înțelegere a cerințelor sarcinii, focalizarea pe scop, indicarea punctelor sensibile și a caracteristicilor critice, modelarea soluțiilor posibile. Totuși, profesorii trebuie să rămână factori de decizie: algoritmii pot sugera, dar profesorii decid. Nu ar trebui să externalizăm evaluarea către IA (OECD, 2026).
Colaborarea hibridă om-IA în educație poate lua trei forme: IA care sprijină profesorul, IA care sprijină elevul și IA care mediază colaborarea dintre elevi (facilitator virtual). În fiecare caz, principiul fundamental rămâne același: IA nu produce învățare activă (sau cel puțin nu în mod conștient, cu scop) – doar profesorul este cel care poate gestiona și orienta semnificativ parcursul de învățare.
După cum explicam la început, Inteligența artificială este o reflexie a ceea ce știm, a ceea ce putem și a ceea ce vrem; Inteligența artificială poate doar să amplifice: întrebările, reflecția, colaborarea și creativitatea elevilor.
Încheiere: Pe ce punem accent?
Inteligența artificială nu este doar o nouă tehnologie digitală – este o forță transformatoare care restructurează modul în care accesăm informații, modul în care gândim și modul în care ne raportăm la cunoaștere. În educație, IA aduce simultan oportunități extraordinare și riscuri semnificative. Oportunitatea constă în personalizarea învățării la scară largă, în feedback imediat și adaptat, în eliberarea profesorilor de sarcini administrative pentru a se concentra pe relația pedagogică. Riscul major constă în iluzoria stăpânire a competențelor, în diminuarea efortului cognitiv necesar înțelegerii profunde și în dependența de răspunsuri externalizate.
Ce îi trebuie astăzi elevului Petrică? Are nevoie să învețe să gândească înainte de a învăța să ceară răspunsuri. Are nevoie de competențe metacognitive pentru a-și monitoriza propria învățare, de competențe socio-emoționale pentru a colabora și a persevera, de abilități care țin de judecată și de gândire critică pentru a evalua informația primită. Are nevoie de un profesor care îl ghidează în formularea întrebărilor bune, nu doar în găsirea răspunsurilor rapide.
Pe ce trebuie să pun mai mult accent în clasă, ca profesor? Pe proces, nu doar pe produs. Pe întrebări, nu doar pe răspunsuri. Mai degrabă pe reflecție și pe construirea solidă a unui filtru personal de a cântări lucrurile, nu doar pe reproducere. Pe colaborare autentică, nu doar pe sarcini individuale. Pe competențe transferabile, nu doar pe abilitatea de a rezolva sarcini sau de a da răspunsuri care pot fi generate în câteva secunde de o mașină.
De obicei, lumea așteaptă o soluție miraculoasă: un ghid rapid „Cum se utilizează IA în educație” sau „Cum se face verificarea antiplagiat pentru lucrările generate de IA”. Adevărul este că nu există panaceu. Fiecare profesor trebuie să își contureze propria abordare printr-un efort continuu: lecturi despre IA, experimentare și testare a capacităților sale, reflecție asupra propriei practici pedagogice. Profesorii care folosesc Inteligența artificială nu vor fi înlocuiți de IA – dar vor transforma profesia didactică.
Calea înainte nu este respingerea tehnologiei în școală, ci angajamentul pentru intenționalitate pedagogică și rigoare metodologică. În loc să întrebăm doar „Inteligența artificială crește (sau scade) performanța elevilor la sarcini?”, trebuie să ne concentrăm pe cum poate fi folosită pentru a cultiva învățare profundă, semnificativă și durabilă – pentru devenirea ființei umane și pentru umanitate. Asta înseamnă reorientarea atenției de la produsele generate de Inteligența artificială către procesele centrate pe om.
Bibliografie selectivă
Chatfield, T (2025). AI and the future of pedagogy (White Paper). London: Sage. https://doi.org/10.4135/wp520172
Fartușnic, R., Istrate, O., & Fartușnic, C. (2025). Beyond Automation: A Conceptual Framework for AI in Educational Assessment. Journal of Digital Pedagogy, 4(1) 83-102. Bucharest: Institute for Education. https://doi.org/10.61071/JDP.2555
Harvard Graduate School of Education (2026). Project Zero. https://pz.harvard.edu/
Istrate, O. (2025). Artificial Intelligence for Educators – Practical Guidelines: Tool Selection, Attribution, and Assessment of StudentWork. Revista de Pedagogie Digitala, 4(1) 57-62. Bucharest: Institute for Education. https://doi.org/10.61071/RPD.2552
Istrate, O. (2026). Inteligența artificială: Perspective asupra învățării, predării și evaluării. iTeach: Experiențe didactice, ianuarie 2026. https://iteach.ro/experientedidactice/inteligenta-artificiala-perspective-asupra-invatarii-predarii-si-evaluarii
Kim, J., Yu, S., Detrick, R., & al. (2025). Designing AI-powered learning: adult learners’ expectations for curriculum and human-AI interaction. Education Tech Research Dev 73, 3397–3421. https://doi.org/10.1007/s11423-025-10549-z
Lelièvre, M., Waldock, A., Liu, M., Valdés Aspillaga, N., Mackintosh, A., José Ogando Portela, M., Lee, J., Atherton, P., Ince, R. A. A., & Garrod, O. G. B. (2025). Benchmarking the Pedagogical Knowledge of Large Language Models. arXiv:2506.18710. https://benchmarks.ai-for-education.org/ . https://doi.org/10.48550/arXiv.2506.18710
Kurian, N. (2025). Developmentally aligned AI: a framework for translating the science of child development into AI design. AI Brain Child 1, 9. https://doi.org/10.1007/s44436-025-00009-z
Michalak, R., & Ellixson, D. (2026). Reimagining libraries in the AI era: ethical AI literacy and human-centered strategies. AI & Soc. https://doi.org/10.1007/s00146-025-02827-4
Molenaar, I. (2024). Human-AI collaboration in education: The hybrid future. Inaugural Speech RU. Radboud University, Nijmegen. https://hdl.handle.net/2066/316067
Molenaar, I. (2022). Towards hybrid human‐AI learning technologies. European Journal of Education, 57/4, pp. 632-645. https://doi.org/10.1111/ejed.12527
Molenaar, I., Baten, D., Bárd, I., & Stevens, M. (2025). Artificial Intelligence and Education: Different Perceptions and Ethical Directions. In: Smuha, N.A. (Ed.). The Cambridge Handbook of the Law, Ethics and Policy of Artificial Intelligence. Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781009367783.017
Nanda, S.B., Satapathy, D., Panda, G. & al. (2025). Socio-emotional learning and competencies in 21st-century education: a systematic review of teacher and student perspectives. Discov Educ 4, 338. https://doi.org/10.1007/s44217-025-00796-w
OECD (2025), Introducing the OECD AI Capability Indicators, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/be745f04-en
Okada, A., Sherborne, T., Panselinas, G., & al. (2025). Fostering Transversal Skills Through Open Schooling Supported by the CARE-KNOW-DO Pedagogical Model and the UNESCO AI Competencies Framework. Int J Artif Intell Educ 35, 1953–1998. https://doi.org/10.1007/s40593-025-00458-w
Palmquist, A., Sigurdardottir, H.D.I. & Myhre, H. (2025). Exploring interfaces and implications for integrating social-emotional competencies into AI literacy for education: a narrative review. J. Comput. Educ.. https://doi.org/10.1007/s40692-025-00354-1
Rethink, A. (2024). The Metacognition Revolution. AI is Playing a Central Role in Reshaping How We Learn. https://www.theatlantic.com/sponsored/google/metacognition-revolution/3924/
Instrumente:
https://aicapabilityindicators.oecd.org/ai-capability-indicator-tool.html