Inteligența artificială în învățământul preuniversitar

Adopția IA este cvasi-universală în rândul elevilor, atingând un procent de 98%. Acest nivel de adopție nu variază în mod deosebit între subgrupuri. Practic, în contextul în care nu există un cadru definit de politică educațională, fenomenul pe care îl regăsim este cel al adopției vernaculare, un proces necoordonat, de jos în sus, de utilizare a inteligenței artificiale. Astfel, atenția se mută nu asupra grupurilor specifice care folosesc tehnologia, ci mai degrabă asupra frecvenței și obiectului utilizării.

La nivel de intensitate, utilizarea este consistentă și regulată. Dintre elevii care au folosit vreodată inteligența artificială, 25,1% o folosesc zilnic sau aproape zilnic pentru școală, 44,5% de câteva ori pe săptămână și 14,6% aproximativ o dată pe săptămână, ceea ce înseamnă că 84,2% recurg la ea cel puțin săptămânal. La celălalt capăt al distribuției, 4,7% o folosesc de una până la trei ori pe lună, 7% mai rar, 2,7% au încercat să interacționeze cu un instrument IA doar o dată sau de două ori, iar 1,4% nu au folosit-o niciodată în scop școlar.

Utilizarea nu se oprește la poarta școlii. Întrebați despre utilizarea IA în decursul ultimelor trei luni, 26,5% dintre elevi declară că au folosit inteligența artificială zilnic în timpul liber și 35,9% de câteva ori pe săptămână. Activitățile dominante pe care IA le facilitează pentru aceștia în timpul liber sunt căutarea de informații sau învățarea a ceva nou, la 62,6%, și sfaturile practice ori planificarea unor demersuri, la 52,6%. Această constatare este relevantă întrucât literatura recentă semnalează riscul ca eroziunea competențelor să se producă și în afara clasei, prin utilizarea instrumentelor IA comerciale, acolo unde nu există bariere de protecție5.

Intensitatea utilizării este, de altfel, remarcabil de uniformă între filiere, de la 85,1% utilizare cel puțin săptămânală la filiera teoretică cu profil real până la 82,6% la filiera vocațională, diferențe care se încadrează în marja de eroare. Peisajul aplicațiilor este însă puternic concentrat: dintre elevii care folosesc IA pentru școală, 87,1% folosesc ChatGPT, 51,9% Google Gemini și 28,4% funcțiile de inteligență artificială integrate în căutarea Google, în timp ce restul aplicațiilor rămân sub 16%. Un elev folosește, în medie, 2,4 aplicații diferite, ceea ce arată și gama largă de opțiuni comerciale pe care aceștia le accesează în lipsa unor alternative structurate, educaționale.

La nivel de activități pentru care elevii apelează la IA, acestea pot fi grupate în trei tipologii. O primă tipologie o constituie cea care vizează accesul la informație și comprehensiunea acesteia: căutarea de informații sau idei la 74%, explicarea conceptelor dificile la 55% și pregătirea pentru teste sau examene la 50%. O a doua se referă la intervenții asupra unor texte deja existente, de la sumarizarea acestora, la 47%, la traducere, la 44%, și la corectarea propriului text, la 39%. O a treia este substituția sarcinii, respectiv rezolvarea temei, la 50%, și prima variantă a unui eseu sau referat, la 22%. De menționat este că, din lista de posibile activități sugerate, respondenții au selectat în medie 4,3 opțiuni, ceea ce indică faptul că aceste tipologii de activități nu se exclud reciproc.

Substituția sarcinii, deci, nu este un comportament marginal; circa 1 din 2 elevi apelează la IA pentru a soluționa sarcinile școlare în locul lor. Este însă esențial de observat ce anume se substituie: rezolvarea unei teme punctuale este raportată de 50% dintre elevi, în timp ce redactarea primei variante a unei lucrări de amploare, precum eseul sau referatul, rămâne la 22%, iar bateria privind modul de utilizare arată că preluarea răspunsului aproape ca atare este frecventă pentru 29,8% dintre elevi, în timp ce utilizarea pentru înțelegerea materiei este frecventă pentru 52%. Prin urmare, tabloul nu este nici cel al unei generații care copiază sistematic, nici cel al uneia care folosește tehnologia exclusiv pentru învățare, ci al unei practici mixte, în care același elev alternează cele două regimuri în funcție de miza sarcinii.

Aceeași logică se regăsește în percepția asupra a ceea ce este acceptabil. Pe o scală în patru trepte, utilizarea pentru căutarea de informații despre un subiect nou este considerată acceptabilă de 85,4% dintre elevi, iar rezolvarea unei probleme la o materie de 69,4%. În schimb, redactarea unui eseu predat ca propriu rămâne acceptabilă pentru 40,3%, iar realizarea unui proiect întreg în locul elevului pentru 34,9%. Elevii operează, așadar, cu o distincție morală clară între sprijin și substituție, chiar dacă încalcă eventual această distincție în propria activitate.

În ceea ce privește normele de grup, 73,6% dintre elevi consideră că folosirea inteligenței artificiale pentru școală este ceva normal printre colegi, 57,9% afirmă că vorbesc deschis despre asta, dar 46,2% spun că mulți colegi ascund faptul că au folosit-o, iar 42,6% că cine folosește prea mult este privit drept „trișor”. Coexistența normalizării cu stigmatul explică de ce utilizarea rămâne, în bună măsură, nedeclarată.

Cel mai puternic contrast apare între utilizarea declarată de elevi și cea pe care o atribuie colegilor. Întrebați câți din 10 colegi au predat măcar o dată o temă rezolvată integral de IA, elevii răspund, în medie, 8,2. La întrebarea similară despre eseuri sau referate, media este 7,6. Pentru ambele întrebări, cea mai frecventă opțiune este 10, adică valoarea maximă a scalei, aleasă de 53,1% dintre elevi la prima întrebare și de 44% la a doua. Practic, în timp ce 50% dintre elevi declară că au folosit IA pentru rezolvarea temelor, percepția asupra colegilor atinge 82%, o diferență de aproximativ 32 de puncte procentuale. O primă explicație ține de felul în care elevii își declară propria utilizare: aceștia pot tinde să o subraporteze, pentru a se încadra în tiparele de comportament școlar larg acceptate, însă sunt mai deschiși atunci când vorbesc despre colegi.

A doua explicație posibilă este eroarea de percepție a normei. Respondenții pot avea tendința, sub influența unor percepții larg răspândite și în spațiul public, să supraestimeze norma de utilizare a colegilor pentru substituția muncii școlare prin apel la instrumentele IA. Sondajul arată că elevii care declară că au folosit tehnologia pentru rezolvarea temelor estimează valori mai mari pentru colegi, 8,8 din 10, față de 7,6 la cei care nu au făcut-o, însă diferența dintre cele două categorii rămâne modestă, iar supraestimarea se menține și la elevii care nu au recurs niciodată la substituție, aceștia atribuind comportamentul a trei sferturi dintre colegii lor. Cu alte cuvinte, proiectarea propriului comportament asupra colegilor explică doar o parte redusă din decalaj: supraestimarea normei apare și la cei care nu folosesc IA pentru teme. Discutăm astfel despre o posibilă coexistență a acestor două explicații, și anume subraportarea utilizării proprii, însoțită de o supraestimare a utilizării de către colegi, mecanisme care nu pot fi separate metodologic prin acest instrument, dar care, împreună, dau măsura distanței de 32 de puncte procentuale. Consecința pentru politica publică este că răspunsul instituțional trebuie să fie dublu: reproiectarea sarcinii și a evaluării, pentru componenta de subraportare, și comunicarea normei reale în fiecare unitate de învățământ, pentru cea de supraestimare.

Interogați cât de bine ar putea explica unui coleg ce este inteligența artificială, 44% dintre elevi răspund „bine” și 16,7% „foarte bine”, deci 60,7% se declară capabili. Totodată, 34% aleg varianta „așa-și-așa” și doar 5,3% recunosc că ar explica puțin sau deloc. Încrederea în propria competență se manifestă destul de consistent. Chestionarul permite însă confruntarea directă a acestei autoevaluări cu o formulă de măsurare mai obiectivă. Practic, elevilor li s-au prezentat șase afirmații despre funcționarea acestor aplicații, cu variantele „Adevărat”, „Fals” sau „Nu știu”. Scorul mediu este de 4,2 răspunsuri corecte din 6, iar distribuția arată că 23,6% răspund corect la toate, 27,1% la cinci, iar 27,8% la cel mult trei, adică la jumătate sau mai puțin.

Erorile pe care elevii le bifează în materie de cunoaștere a tehnologiei IA sunt nuanțate. De pildă, respondenții înțeleg bine premisele IA: 84,9% recunosc că aceste sisteme pot da răspunsuri greșite care par corecte, 81,6% că un chatbot nu poate avea sentimente reale față de ei, iar 80,2% că tehnologia poate genera imagini sau videoclipuri false cu persoane reale. Lacunele apar exact acolo unde este nevoie de o înțelegere a modului în care funcționează sistemul: doar 62,8% știu că aplicațiile pot inventa surse, citate sau statistici inexistente, 60,5% că aceeași întrebare nu produce mereu același răspuns, iar 54,5% că răspunsurile nu sunt verificate de oameni înainte să ajungă la utilizator. La acest ultim item, 36,2% dintre elevi aleg varianta „nu știu”. De aici pornește și problema structurală care face imperativă alfabetizarea în domeniul IA.

Relația dintre încrederea declarată și competența măsurată este monotonă, însă slab calibrată. Elevii care se declară foarte capabili obțin în medie 4,75 puncte, cei care se declară capabili 4,30, iar cei care răspund „așa-și-așa” 3,99. Autoevaluarea are deci o valoare informativă reală. Problema este însă că nici încrederea maximă nu garantează competența: 15,3% dintre elevii care se consideră foarte capabili să explice ce este inteligența artificială răspund corect la cel mult jumătate dintre itemi.

Simultan, elevilor le lipsesc, în practica școlară, câteva elemente esențiale de „igienă” în utilizarea inteligenței artificiale. Pilonul discuției este verificarea informației generate de IA. 45,5% dintre elevii care folosesc IA pentru școală afirmă că utilizează informații primite de la aceste aplicații fără să le verifice, iar 20,7% declară că au predat efectiv o lucrare conținând informații sau surse inventate. Reflexul verificării lipsește, astfel, din profilul școlar al elevului. Diferențele între filiere sunt semnificative, deși intensitatea utilizării este aproape aceeași: scorul mediu de alfabetizare este de 4,70 la filiera teoretică cu profil real, 4,41 la profilul umanist, 4,26 la filiera vocațională și 3,84 la filiera tehnologică. De aici apar și eventuale discrepanțe pe care este important ca soluțiile de politică publică să le abordeze.

Vidul normativ și absența unor standarde coerente contribuie la decalajul dintre utilizarea IA de către elevi și obiectivul unei abordări responsabile și sustenabile. De exemplu, numai 29,3% dintre elevi susțin că școala lor are reguli clare privind utilizarea inteligenței artificiale, în timp ce 29,9% afirmă că regulile sunt neclare sau doar parțiale. Totodată, 20,9% dintre elevi susțin că nu există reglementări, 5,3% afirmă că utilizarea este complet interzisă, iar 14,6% nu sunt la curent cu situația (răspunsul aferent fiind opțiunea „nu știu”). Cu alte cuvinte, aproape două treimi dintre elevi utilizează IA în lipsa unui cadru școlar coerent, iar unul din șapte elevi nu știe nici măcar dacă există vreun cadru.

Decalajul se resimte și mai pronunțat în spectrul alfabetizării și formării competențelor IA. 27,4% dintre elevi declară că nu au învățat despre inteligența artificială în niciun context, iar sursa cea mai frecventă de învățare este cercul de familie, prieteni și colegi, la 32%. În contexte educaționale, numai 20,8% au întâlnit informații și exerciții despre inteligența artificială ca parte dintr-o altă disciplină (prin infuzie curriculară), semn că această practică este mai degrabă redusă. Numai 15,7% au avut experiențe de formare IA într-o activitate de educație media sau gândire critică, 15,6% într-o oră dedicată, iar 15,5% au beneficiat de îndrumare directă de la un profesor despre utilizarea responsabilă. Un curs opțional dedicat a fost parcurs de 7,9% dintre respondenți. De menționat este că majoritatea respondenților dispun de profesori care au parcurs programele de educație media ale Centrului pentru Jurnalism Independent și sunt mai înclinați să discute la clasă cu elevii despre IA. Chiar și în sondajul nostru procentul celor care nu au întâmpinat la clasă conținuturi care vizează IA este mare; în realitate, însă, acesta ar putea fi chiar mai pronunțat.

Încă un contrast subliniază complexitatea problematicii. Acolo unde elevii raportează existența unor reguli clare, 43,8% declară că au folosit IA pentru rezolvarea temelor, față de 53,3% acolo unde nu există reguli și 54,7% acolo unde regulile sunt parțiale sau neclare. Aceeași tendință apare la verificarea informației, unde ratele de neverificare coboară de la 50,4% în absența regulilor la 42,2% acolo unde ele sunt clare, și la acceptabilitatea percepută a substituției (eseul predat ca propriu), care scade de la 45,1% la 37,4%. Deși diferențele nu sunt spectaculoase, ele sunt consecvente și indică un teren fertil pentru eventuale progrese.

Chiar și în aceste condiții, un alt set de date indică premisa pe care orice efort de politică educațională trebuie să o îmbrățișeze pentru a produce rezultate concrete și pertinente: interdicția totală a utilizării nu produce efecte mai bune decât reguli clare, însoțite de ghidare adaptată elevilor. În unitățile de învățământ unde elevii declară că utilizarea este interzisă, 47,5% recurg totuși la substituția temei, cu aproape patru puncte peste nivelul din școlile în care sunt stabilite reguli clare, iar cota de neverificare a informației produse de IA rămâne la 46,2%. Datele nu susțin, prin urmare, o politică întemeiată pe restricție, ci mai degrabă o politică ce încurajează utilizarea responsabilă, competentă și bine țintită.

Utilizarea IA vine însă și cu experiențe negative frecvente. Numai 28,7% dintre elevi raportează că nu au întâmpinat experiențe negative legate de inteligența artificială în mediul școlar. Cel mai frecvent incident raportat este acuzația nefondată de utilizare a IA pentru sarcini educaționale, la 27,2%, în timp ce 16,3% au fost sancționați sau avertizați de un profesor pentru că au folosit IA. Totodată, 22,5% dintre elevi afirmă că au ajuns să depindă prea mult de inteligența artificială, adică mai mult de unul din cinci respondenți. 20,7% spun că au predat lucrări cu surse inventate, 18,8% indică o înțelegere mai slabă a materiei în urma utilizării IA, iar 18,4% spun că au primit o notă mai mică decât se așteptau după ce au folosit IA.

În felul acesta se creează un fond de anxietate considerabil în utilizarea tehnologiei IA. Pentru a răspunde acestei anxietăți și pentru a asigura o experiență educațională cât mai benefică pentru elevi, multiple soluții se impun. Întrebați ce posibile soluții i-ar ajuta, elevii cer într-o bună măsură ghidare și îndrumare sau alte forme de sprijin practic, aplicat, nu reguli stricte. De pildă, 30,1% afirmă că i-ar ajuta exemple concrete de folosire a IA la diversele discipline studiate, 27,9% indică nevoia accesului la versiuni plătite, cu funcționalități suplimentare și mai performante, 23,2% sugerează că un instrument aprobat și oferit de școală le-ar fi de real ajutor, iar 21,9% subliniază dorința unei pregătiri mai articulate a cadrelor didactice. Numai 19,2% afirmă că reguli clare despre ce este permis le-ar rezolva problemele și dilemele. În schimb, 16,5% consideră că nu au nevoie de niciun sprijin suplimentar, iar 9,9% manifestă dezinteres pentru acest subiect. Concluzia de politică publică devine evidentă: elevii nu cer în primul rând reguli, deși acestea sunt necesare, ci identifică foarte corect nevoia de forme de sprijin specializat și o manifestă în proporții considerabile.

Atât literatura de specialitate, cât și perspectivele europene și internaționale de politică publică tratează echitatea drept pilon fundamental în sprijinirea unei integrări sănătoase a inteligenței artificiale în realitatea învățământului preuniversitar. Spre exemplu, Consiliul Uniunii Europene din mai 2026 a concluzionat că statele membre trebuie să abordeze în mod structural problematica accesului inegal la resurse digitale în contexte educaționale6. În studiul nostru, trei dimensiuni privesc chestiunea inegalităților în utilizarea instrumentelor digitale/IA, și anume: accesul la versiuni plătite, care creează o distincție între utilizatorii cu acces la capacitățile de vârf și cei care folosesc exclusiv versiuni gratuite; diferențele în funcție de situația financiară declarată a familiei; și accesul la îndrumare, care este o formă de capital instituțional distribuită la fel de inegal precum accesul la instrumente.

Chestiunea accesului la abonamente și, implicit, la funcționalități avansate de utilizare a inteligenței artificiale este un prim palier al discuției. Dintre elevii care folosesc IA pentru școală, 90,2% folosesc exclusiv versiuni gratuite ale LLM-urilor, în timp ce numai 4% dețin acces la o versiune plătită de ei sau de familie, iar 4,6% folosesc atât versiuni gratuite, cât și plătite. O altă statistică impresionează, însă, prin proporția sa deosebit de diminuată: numai 0,5% dintre elevi folosesc o versiune plătită de școală. Practic, școlile, cvasi-universal, nu asigură accesul elevilor la instrumente IA dedicate actului educațional, iar explicațiile pe acest front sunt multiple: chestiunea administrativă, problema bugetară și considerațiile juridice. Cu toate acestea, ideea pe care și raportul Băncii Mondiale o confirmă7, și anume că rolul școlii în asigurarea accesului este practic inexistent, creează o fereastră importantă de intervenție de politică publică.

O altă problematică ține de distribuția accesului la diversele instrumente de inteligența artificială. Printre elevii din familii care își permit un trai confortabil, 11,8% au acces la o versiune plătită, față de 5,7% în familiile care se descurcă bine și 4,3% în familiile elevilor care afirmă că trebuie să fie atente la cheltuieli. Deși modestă ca amplitudine, discrepanța există, iar aceasta poate afecta performanțele școlare, cu precădere în contextul în care LLM-urile comerciale tind să limiteze funcționalitățile versiunilor gratuite.

În cele din urmă, cele mai izbitoare contraste le relevă problematica alfabetizării în raport cu statutul socio-economic al familiei elevului. Ponderea elevilor care nu au învățat despre inteligența artificială în niciun context crește odată cu gradul de dificultate financiară a familiei, de la 23,3% în gospodăriile confortabile la 28,8% în cele care se descurcă bine și 33,3% în cele care trebuie să fie atente la cheltuieli sau se descurcă greu (categoriile „ne descurcăm greu” și „foarte greu” au fost grupate cu aceasta, fiind prea mici pentru o estimare separată). Cu alte cuvinte, un elev dintr-o familie cu resurse limitate are cu peste 40% mai multe șanse să rămână complet neinstruit în raport cu o tehnologie pe care o folosește oricum.

Un strat suplimentar care completează acest peisaj al inegalităților îl constituie decalajele de alfabetizare dintre filiere. Elevii din filiera tehnologică folosesc IA la fel de intens ca cei din filiera teoretică cu profil real, 83,6% față de 85,1% săptămânal, recurg mai des la substituția temei, 53,6% față de 46%, și obțin un scor de alfabetizare semnificativ mai mic, 3,84 față de 4,70. Filiera tehnologică concentrează totodată elevi din familii cu resurse mai modeste: în eșantionul nostru, doar 35,4% dintre elevii de la filiera tehnologică spun că familia lor trăiește confortabil, față de 55,3% la filiera teoretică cu profil real. Acest decalaj amplifică, astfel, inegalitățile deja existente. Reiterăm ipoteza de lucru a acestui studiu: decalajul relevant nu se manifestă la nivelul adopției, unde saturația este aproape completă, ci la nivelul calității utilizării și, mai ales, al accesului la îndrumare.

Datele arată că elevii manifestă o anxietate reală în materie de proiecții de viitor. Pe o scală de la 1 la 5, teama că o parte din ceea ce se învață acum va deveni inutil din cauza IA atinge media cea mai ridicată, în valoare de 3,54, urmată de îngrijorarea că tehnologia va reduce oportunitățile de angajare în domeniul de interes, la 3,41, și de convingerea că va fi nevoie de aceste competențe în viitoarea meserie, la 3,31. Îngrijorarea privind dependența și pierderea unor abilități se situează la 3,08, sentimentul de a fi pregătit la 3,02, iar optimismul general la 3,01.

Respondenții nu resping tehnologia în sine și nu îi subevaluează potențialul sau relevanța, însă percep progresul ei drept inevitabil și sunt modești în a-și evalua gradul de pregătire pentru aceste transformări. Distanța dintre teama privind utilitatea a ceea ce învață, la 3,54, și sentimentul de pregătire, la 3,02, poate reflecta formarea deficitară, nu o atitudine anume. Formulat altfel, 54,5% dintre elevi se tem că o parte din ce învață acum va deveni inutil, în timp ce doar 36,6% se simt pregătiți pentru un viitor în care tehnologia este folosită intens la locul de muncă.

Această anxietate are consecințe simțitoare. 36,7% dintre elevi declară că iau în calcul să pună accent pe abilități greu de înlocuit de tehnologie, precum creativitatea, comunicarea și gândirea critică, iar 32,7% că se orientează spre un domeniu pe care îl consideră mai rezistent la automatizare. Un sfert, 25%, intenționează să învețe explicit să folosească aceste instrumente. Îngrijorător este, de pildă, că 14,4% reconsideră dacă mai merită să urmeze studii superioare, 12,5% se gândesc să schimbe domeniul de studiu, iar 13% să amâne deciziile importante până se clarifică „apele”. Doar 8,6% au discutat aceste decizii cu familia, cu un profesor sau cu un consilier psihopedagogic specializat.

În fine, chestionarul a măsurat și o dimensiune care trece pe sub radarul discuției clasice, aceea a utilizării cu caracter personal. 23% dintre elevii care folosesc IA în afara școlii declară că au folosit aceste aplicații pentru a vorbi despre emoțiile sau problemele lor personale și 12,1% pentru conversații libere cu un personaj sau un „prieten” artificial. Pe scala de atitudini, 21,3% se simt înțeleși atunci când discută cu un chatbot, 20,8% consideră că le este mai ușor să vorbească astfel decât cu o persoană, iar 18,7% că acest lucru îi ajută atunci când sunt neliniștiți. Majoritatea rămâne însă clar ancorată în relațiile umane: 73,4% preferă să vorbească cu o persoană apropiată atunci când îi frământă ceva, iar doar 11,7% consideră că aplicația îi cunoaște la fel de bine ca prietenii sau familia. Rezultatul nu indică o substituire a relațiilor sociale, dar descrie un segment de aproximativ unul din cinci elevi pentru care avertismentele raportului Brookings privind antropomorfismul8 devin direct relevante.

Obligații juridice: Regulamentul UE privind inteligența artificială

Cadre de competențe și orientări în plan european și internațional

Dovezi empirice privind efectul asupra învățării

Perspective de referință din literatura critică

Testele PISA și alfabetizarea IA

Deficitul de formare a cadrelor didactice

Diagnosticul instituțional

Vidul normativ

Unde duce absența politicilor?

Cadrul juridic național aplicabil

Cadrul național de Competențe digitale pentru elevi a fost publicat în anul 2024 de către Ministerul Educației și Cercetării, pornind de la modelul DigComp 2.2, însă completându-l cu o a șasea arie de competențe - cele fundamentale. România are, deci, experiență în adaptarea reglementărilor și materialelor de politică educațională europene, dar și în completarea acestora. De aceea, România poate parcurge următorii pași pentru a adapta cadrul de competențe la nivel național, dar și pentru a ridica această chestiune pe agenda Uniunii Europene:

Totodată, România poate să contribuie activ, la nivel european, la dezvoltarea componentei de inteligență artificială din DigComp 3.0, astfel încât aceasta să fie însoțită de descriptori și instrumente aplicabile direct în învățământul preuniversitar. În felul acesta, România se poate poziționa și pe scena europeană drept pionier în avansarea unui cadru educațional adaptat actualelor evoluții tehnologice. Corelând un astfel de demers și cu negocierile în marja viitorului Cadru Financiar Multianual 2028-2034, România poate milita și pentru implementarea unui program relevant dedicat educației în domeniul noilor tehnologii la nivel european. De asemenea, prin reprezentanta țării în Colegiul Comisarilor UE, în persoana Roxanei Mînzatu, vicepreședinta executivă responsabilă de drepturi sociale și competențe, locuri de muncă de calitate și pregătire, România poate asigura o bună portretizare a acestei cauze la nivelul Uniunii Europene. Mandatul vicepreședintei cuprinde, de altfel, exact instrumentele în care o asemenea revizuire s-ar încadra firesc, instrumente care vizează accelerarea alfabetizării de bază pe toate dimensiunile relevante, crearea unei viziuni strategice pentru educația STEM, dar și alte eforturi menite să ducă spre consolidarea unei „Uniuni europene a competențelor”.

În paralel, în plan curricular, în acest an școlar (2026-2027) sunt planificate reforme suplimentare. Completând cu recenta actualizare a planurilor-cadru, noi demersuri de adaptare dedicate ciclului liceal vor avea loc. De asemenea, pentru școlile care caută mai multă autonomie educațională se vor desfășura programe-pilot dedicate reformei curriculare. În acest context, o nouă oportunitate care prinde contur este aceea de lansare a unui Plan de infuzie curriculară a cunoștințelor, abilităților și atitudinilor în domeniul inteligenței artificiale și noilor tehnologii (PlanIA). Două piste de acțiune pot fi urmărite aici:

Niște ținte clare cu privire la infuzia competențelor IA în actuala arhitectură de predare-învățare pot fi stabilite pentru a susține acest efort; de pildă, integrarea instrumentelor sau informațiilor privind inteligența artificială în cel puțin 2 ore de curs în cazul disciplinelor socio-umane și a celor din învățământul vocațional și pedagogic, respectiv 5 ore de curs în cazul disciplinelor științifice/reale și celor din învățământul tehnologic. Se poate experimenta, de asemenea, și prin dezvoltarea unei noi specializări în cadrul Filierei teoretice - Profil real, și anume specializarea Matematică-informatică și noile tehnologii, specializare menită întocmai să creeze generații de noi specialiști capabili să gestioneze și din perspectivă tehnică evoluțiile din sector.

De curând, în cadrul proiectului RECRED, Centrul Național pentru Curriculum și Evaluare (CNCE) din cadrul Ministerului Educației și Cercetării a dezvoltat „Standardele naționale de evaluare pentru învățământul primar și gimnazial”. Printr-un ordin de ministru adoptat în august 2026 (OMEC nr. 4615/2026)54, acestea au intrat în vigoare începând cu anul școlar curent. Anul acesta urmează ca normele aferente ciclului liceal să fie dezvoltate la rândul lor. Pentru fiecare disciplină în parte, standardele de evaluare au fost elaborate în logica a trei niveluri de competență, fiecare dispunând de anumiți descriptori - nivelul de bază, nivelul consolidat și nivelul avansat. Aceste standarde vor fi aplicabile atât evaluării la clasă, cât și examenelor naționale standardizate precum evaluările intermediare pentru clasele a II-a, a IV-a, a VI-a, Evaluarea Națională, respectiv examenul de Bacalaureat.

Nevoia unui cadru centralizat de reglementare a parametrilor de evaluare era consistentă; de aceea, această inițiativă este notabilă. Cu toate acestea, standardele, în formula lor actuală, nu integrează diversele dimensiuni ale provocării pe care IA o reprezintă pentru evaluarea competențelor elevilor. De aceea, o revizuire a standardelor, prin anexarea unei dimensiuni privind evaluarea în contextul inteligenței artificiale, este dezirabilă și chiar imperativă. Deoarece IA a devenit un factor inevitabil în peisajul educațional, aceste direcții de acțiune pot ghida procesul de actualizare a standardelor:

Totodată, treptat, și evaluările standardizate, cu precădere examenul de Bacalaureat, trebuie să țină cont de evoluțiile IA pentru a se adapta la contextul actual. De aceea, o măsură benefică ar putea fi lărgirea componentei de evaluare a competențelor digitale din cadrul examenului prin integrarea competențelor privind inteligența artificială în acest cadru. Nu în ultimul rând, pentru a putea dezvolta aceste actualizări ale standardelor de evaluare la nivel național, recomandăm dezvoltarea, pe lângă CNCE, a unei Comisii speciale pentru evaluarea și infuzia curriculară a inteligenței artificiale, comisie formată din specialiști în domeniul pedagogiei, lideri ai organizațiilor reprezentative ale actorilor educaționali și reprezentanți ai mediului academic de specialitate.

Măsurile prezentate deja suplimentează responsabilitatea cadrelor didactice. O suplimentare a responsabilității nu poate să survină, însă, fără sprijin specializat. Așa cum prezentam anterior, profesorii deja folosesc IA în bună măsură, aproape 1 din 2 apelând, în 2024, la această tehnologie. Inițiativele de sporire a sprijinului pentru cadrele didactice prin programul de „Pedagogie digitală”, de pildă, au pornit de la premise sănătoase; impactul raportat, însă, este mai degrabă limitat. Explicația este pe cât de simplă, pe atât de complexă: profesorii nu au nevoie exclusiv de formare pentru a înțelege noile tehnologii, în condițiile în care ele suferă permanent mutații. Nevoia majoră este una mai largă, și anume un sprijin permanent, prin instrumente care să îi ajute să gestioneze aceste procese. De aceea, următoarele măsuri pot crea un cadru benefic de acțiune:

Deși definite drept măsuri de sprijin adiacente, demersurile prezentate mai jos constituie piloni la fel de importanți în gestiunea impactului IA asupra actului educațional. O primă măsură pe care o propunem este aceea ca Ministerul Educației și Cercetării să dezvolte un LLM unic la nivel național, accesibil tuturor unităților de învățământ preuniversitar, special croit pentru a îndeplini exigențele actului educațional și inspirat din modelul estonian. Acest LLM ar avea vocația de a fi utilizat de către elevi și cadrele didactice în actul de predare-învățare, dar și de evaluare. În completare, următoarele măsuri pot reprezenta pași importanți în accelerarea alfabetizării IA:

De asemenea, componenta de incluziune este imperativă. Toate măsurile de mai sus, cumulate, ar asigura o sporire a incluziunii. Totuși, pe măsură ce IA evoluează, cresc și riscurile ca această tehnologie să adâncească inegalitățile deja masive din actul educațional. Multiple măsuri pot fi adoptate:

În cele din urmă, pentru a aborda problematica orientării în carieră a elevilor și anxietatea acestora în acest sens, se pot adopta următoarele măsuri: