Inteligența artificială în învățământul superior

Utilizarea IA de către studenți, la fel ca în cazul elevilor, este cvasi-universală, la 97,9%. Nu se remarcă variații semnificative după ciclul de studii, gen sau situația financiară; pe domenii, adopția rămâne peste 93% în toate domeniile cu cel puțin 50 de respondenți. Adopția vernaculară, de jos în sus se clădește astfel pe un fond al absenței unei politici coerente la nivel de sistem. Din perspectiva intensității utilizării, aceasta se situează sub nivelul celei regăsite în rândul elevilor. Dintre cei care au declarat că au folosit IA, 21,7% declară o folosire zilnică sau aproape zilnică, 32,2% de câteva ori pe săptămână pentru activități academice și 14,6% aproximativ o dată pe săptămână, ceea ce înseamnă că 68,5% recurg la ea cel puțin săptămânal, față de 84% în cazul elevilor de liceu. La celălalt capăt, 11,9% o folosesc de una până la trei ori pe lună, 9,4% mai rar, 6,4% au încercat doar o dată sau de două ori, iar 3,9% nu au folosit-o niciodată în scop academic.

O posibilă explicație este aceea că studenții performează sarcini academice planificate punctual în calendarul academic, principalele sesiuni de examinare fiind cele de la mijlocul și finalul semestrului, în timp ce în cazul elevilor temele pentru acasă sunt o realitate cotidiană. În același timp, numai 3,9% dintre studenți raportează că, deși au folosit IA, nu au utilizat tehnologia cu scop educațional, o altă indicație a faptului că utilizarea IA se transpune în toate segmentele vieții și activității subiecților, inclusiv (și poate cu precădere) în sfera academică.

Intensitatea nu diferă semnificativ după nivelul de studiu: 68% utilizare cel puțin săptămânală la licență și 69% la masterat; doctoratul are prea puțini respondenți pentru o estimare separată. Variația pe domenii de studiu este, în schimb, substanțială: de la 81,8% la matematică, informatică și tehnologia informației și 74,8% la inginerie, până la 48,7% la litere și științe umaniste și 35,3% la arte și arhitectură (efectiv redus). Explicația potențială este că, în timp ce IA are o aplicabilitate imediată și mult mai logică în științele exacte, rezultatele produse de sistemul IA fiind și mult mai pertinente, utilizarea în științele și disciplinele socio-umane este mai nuanțată și nu produce întotdeauna contribuții benefice9.

Peisajul aplicațiilor este concentrat, dar mai diversificat decât la elevi, întrucât 74,1% folosesc ChatGPT, 64,9% Google Gemini, 30,2% Claude și 29,1% funcțiile de inteligență artificială integrate în căutarea Google. Utilizarea nu se oprește însă la poarta universității. În afara utilizărilor academice, 65,5% dintre studenți caută informații sau învață ceva nou prin IA, 58,4% solicită sfaturi practice ori sprijin în planificare, 28,6% urmăresc să înțeleagă subiecte de actualitate, iar 22,3% au folosit aceste aplicații pentru a discuta despre emoțiile sau problemele lor personale.

La nivel de activități pentru care studenții apelează la IA, acestea pot fi grupate în trei tipologii. O primă tipologie o constituie cea ce vizează accesul la informație și comprehensiunea acesteia: căutarea de informații sau idei ajunge la 70,6% în rândul respondenților, explicarea conceptelor dificile la 67,5% și pregătirea pentru teste sau examene la 58,8%. O a doua se referă la intervenții asupra unor texte deja existente, de la sumarizarea acestora, la 48,4%, la corectarea propriului text, la 46,8%, și la traducere, la 31,5%. O a treia, de altfel și cea mai puțin frecventă în declarațiile respondenților, este substituția sarcinii: rezolvarea temei (23,7%) și prima variantă a unui eseu sau referat (22,7%). De menționat este că, din lista de posibile activități sugerate, respondenții au selectat în medie 4,2 opțiuni, ceea ce indică faptul că aceste tipologii de activități nu se exclud reciproc.

În cazul în care tiparul se confirmă, percepția publică asupra studentului care apelează la IA pentru a înlocui efortul și munca nu este reprezentativă. De aceea, o politică publică pentru care preocuparea centrală este să identifice și să taxeze substituția demersului academic prin IA ignoră aproape două treimi (64,5%) dintre studenții care folosesc aceste instrumente nu pentru a înlocui munca, ci pentru a o eficientiza sau a o potența. Ratele de uz, de altfel, sunt similare celor din studiul britanic prezentat în capitolul dedicat modelelor internaționale de bună practică; acolo, 95% dintre studenți foloseau IA pentru lucrări evaluate, însă numai 12% preluau texte produse de către IA și le integrau direct în lucrarea academică.

O atenție particulară merită să fie dedicată contrastului dintre populația școlară și populația studențească în materie de utilizare a IA pentru substituția sarcinii academice. În timp ce jumătate dintre elevi apelează la IA în acest sens, rata în rândul studenților coboară sub un sfert, la 23,7% pentru sarcini mai simple și 22,7% pentru sarcini mai complexe, de tipul unei lucrări. O explicație pertinentă ține de faptul că sarcinile, așa cum explicam mai sus, sunt mai rare și mai segmentat planificate în calendarul academic. De asemenea, universitățile dispun în general și de instrumente de detectare a plagiatului și a utilizării IA, ceea ce determină studenții să fie mai precauți în substituția propriilor idei și contribuții. Nu în ultimul rând, multe cadre didactice nu evaluează studenții în baza unor sarcini scrise sau pregătite acasă, ci mai degrabă prin probe practice sau examene susținute în sala de curs.

Aceeași logică a contrastului se regăsește însă și 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 75% dintre studenți, iar rezolvarea unei probleme la o materie de 44,3%. În schimb, redactarea unui eseu predat ca propriu rămâne acceptabilă pentru 16,6%, iar realizarea unui proiect întreg în locul studentului pentru 13,1%. Pragul moral este, prin urmare, semnificativ mai strict decât la elevi, unde aceleași ultime două praguri se situau la 40,3% și 34,9%. O explicație poate să țină de experiența universitară, în care studentul parcurge în general un curs de Etică și integritate academică, iar normele etice le sunt insuflate mult mai riguros.

Modul efectiv de utilizare a IA confirmă acest tipar de orientare. Pe o scală de la 1 la 5, 61,4% dintre studenți declară că folosesc frecvent tehnologia pentru a înțelege materia studiată sau pentru a învăța pe cont propriu și 41,6% pentru a verifica dacă au rezolvat corect, în timp ce doar 15,3% preiau răspunsul aproape ca atare și 20,2% îl folosesc pentru a redacta o primă versiune completată ulterior de ei. În aceeași direcție, 77,3% afirmă că tehnologia le economisește timp și 62,6% că îi ajută să înțeleagă mai bine materia, însă numai 23,8% recunosc că se bazează prea mult pe ea.

Diferențele pe domenii de studiu sunt însă considerabile și subliniază un caz atipic. În rândul studenților din domeniul economic și al afacerilor, ponderea celor care au folosit IA pentru a redacta prima variantă a unui eseu atinge 40,8%, o rată aproape dublă față de restul eșantionului (20,9%), iar neverificarea informației primite ajunge la 51,6%, față de 31% în celelalte domenii, cel mai ridicat nivel dintre toate domeniile. Literele și științele umaniste nu se diferențiază semnificativ de restul eșantionului (19,7% și, respectiv, 24%), în pofida faptului că redactarea de text constituie activitatea academică dominantă în acest domeniu.

Întrebați câți dintre zece colegi au predat cel puțin o dată o temă rezolvată în întregime de inteligența artificială, studenții răspund în medie 7,2, cu mediana 8, iar 33,3% dintre respondenți aleg valoarea maximă a scalei. Pentru un eseu sau un referat asumat ca fiind propriu, media este 6,7, cu mediana 7 și cu 28,4% care indică toți cei zece colegi. Raportate la cele 23,7 procente pe care respondenții le declară despre ei înșiși, aceste valori produc un decalaj de aproximativ 48 de puncte procentuale, substanțial mai mare decât cel de 32 de puncte înregistrat la elevii de liceu.

Prima explicație o constituie subraportarea. Respondenții au tendința de a-și profila propria conduită academică în limitele instituțional acceptabile, însă sunt mai puțin reținuți atunci când sunt rugați să evalueze comportamentul academic al colegilor, această ipoteză fiind susținută de faptul că 39% dintre studenți afirmă că mulți colegi își ascund utilizarea. A doua explicație posibilă este eroarea de percepție a normei, respectiv tendința de a extrapola la întregul grup comportamentele vizibile și memorabile sau tipare de conduită larg răspândite în discursul public asupra studentului.

Datele permit însă și testarea unui al treilea mecanism, cel al proiecției. Studenții care declară că au folosit tehnologia pentru rezolvarea sarcinilor estimează valori mai mari pentru colegi, 8,4 din 10, față de 7 la cei care nu au făcut-o, ceea ce este compatibil cu un mecanism de justificare prin raportare la grup. Diferența rămâne însă modestă, iar supraestimarea se menține masiv și la studenții care nu au recurs niciodată la substituție, aceștia atribuind comportamentul a șapte din zece colegi. Mai mult, acordul cu afirmația că mulți colegi își ascund utilizarea este mai ridicat tocmai la cei care nu au substituit, 3,12 față de 2,76 pe o scală în cinci trepte, ceea ce arată că percepția nu este modelată doar de propria conduită și întărește explicația bazată pe eroarea de percepție a normei.

Contextul normativ explică de ce utilizarea rămâne, în bună măsură, nedeclarată. 76,6% dintre studenți consideră că folosirea IA pentru studii este frecventă și de ordinul normalității printre colegi și 62,1% afirmă că vorbesc deschis despre asta, însă 49,6% spun că studenții care folosesc IA excesiv sunt etichetați drept trișori. Coexistența normalizării cu stigmatul produce exact tiparul observat.

73,7% dintre studenți se consideră capabili să explice unui coleg ce este IA: 45,9% consideră că ar putea explica bine, iar 27,8% foarte bine. În același timp, 23,2% sunt de părere că ar putea să răspundă moderat unei astfel de sarcini („așa-și-așa”) și numai 3% afirmă că ar putea explica lacunar sau chiar deloc. În paralel, în cadrul bateriei de întrebări dedicate alfabetizării, studenții răspund corect în medie la 5,3 din 6 întrebări; 59,2% dintre studenți răspund corect la toate, 25,7% la cinci întrebări și numai 5,4% la cel mult jumătate dintre itemi. În contrast, elevii de liceu obțin un scor mediu de 4,2, iar ponderea celor care răspund corect la cel mult jumătate dintre întrebări atinge 27,8%. Un element important merită să fie subliniat: studenții sunt, în bună măsură, cei mai bine pregătiți absolvenți ai ciclului de studii liceale, iar familiarizarea lor cu IA în context academic este un proces mult mai fluid și frecvent decât în învățământul preuniversitar, ceea ce determină o astfel de performanță.

Răspunsurile studenților indică totodată și o bună comprehensiune a limitelor tehnologiei: 96,5% știu că aceste sisteme pot da răspunsuri greșite care par corecte, 94% înțeleg că un chatbot nu poate avea sentimente reale, 93,7% sunt conștienți că tehnologia poate genera imagini sau videoclipuri false cu persoane reale și 87,8% știu că aplicațiile pot inventa surse, citate sau statistici inexistente. De asemenea, 84% dintre studenți știu că răspunsurile IA generative nu sunt verificate de oameni și 78,2% înțeleg că aceeași întrebare nu produce mereu același răspuns.

De notat este și că paralela dintre încrederea declarată a studentului în propria competență și prestația acestuia în cadrul rubricii dedicate nivelului de alfabetizare este relativ monotonă și comprimată: scorul variază de la 4,87 în rândul studenților care se declară puțin sau deloc competenți (efectiv redus) la 5,53 în rândul celor care se consideră foarte competenți. În acest sens, problema nu este similară celei regăsite în cazul elevilor, și anume o supraestimare sistematică a propriei competențe, ci faptul că nivelul ridicat de cunoaștere și conștientizare a noțiunilor elementare de funcționare a tehnologiilor IA nu se traduce în practică.

Testul comportamental confirmă această disociere. Deși 87,8% dintre studenți știu că aceste aplicații pot inventa surse și citate, 32,9% recunosc că folosesc informațiile primite fără să le verifice, iar 13,3% declară că au predat efectiv o lucrare conținând informații sau surse inventate. Mai mult, studenții care știu că aplicațiile pot inventa surse nu verifică mai des decât ceilalți (33,2% față de 30,7% neverificare), iar cei care răspund corect la toate cele șase întrebări nu se deosebesc de restul (33,2% față de 32,4%). Distanța dintre cunoaștere și aplicarea propriu-zisă a acesteia în activitatea academică reflectă definiția operațională a deficitului de judecată evaluativă pe care îl descrie capitolul de diagnostic, iar ea constituie, la acest palier, problema centrală.

Diferențele pe domenii confirmă același tipar. Scorul de alfabetizare variază relativ puțin în termeni absoluți, între 4,96 la științele educației și 5,66 la arte și arhitectură (efectiv redus), deși diferențele sunt semnificative statistic, însă practica de verificare variază mult mai mult, de la 19,3% neverificare la arte și arhitectură până la 51,6% la economie și afaceri. Cunoașterea este, așadar, distribuită relativ omogen; disciplina de lucru, nu.

În acest subcapitol, ipoteza fragmentării normative în spațiul universitar românesc se confirmă. Numai 34,9% dintre studenți afirmă că la nivelul instituției lor există reguli clare privind utilizarea inteligenței artificiale, în timp ce 34,2% descriu reguli parțiale sau neclare, 16,4% spun că nu există nicio regulă, 4,8% că utilizarea este interzisă, iar 9,7% nu știu. Deși situația este mai bună decât în învățământul preuniversitar, unde ponderea regulilor clare se oprea la 29,3%, aproape două treimi dintre studenți funcționează în continuare fără un cadru explicit de reguli. Este esențial să subliniem că, în timp ce majoritatea studenților din România își urmează studiile la universități care au adoptat deja propriile norme, în general prin hotărâri ale senatelor universitare, difuzia acestora în sălile de clasă ale diverselor facultăți și departamente poate fi un proces fragmentat la rândul său.

Deficitul de formare este însă un punct de similitudine între învățământul superior și cel preuniversitar. Interogați în ce contexte au învățat despre IA, 27,6% dintre studenți afirmă că în niciun context, iar sursa cea mai frecventă de învățare pe care aceștia o declară este cercul de familie, prieteni și colegi, la 29%, urmată de cursurile online urmate din proprie inițiativă, la 24%. Cel din urmă răspuns, cel ce vizează formarea individuală, constituie și o bună fundație pentru eventuale intervenții de politică educațională. Formele instituționale rămân minoritare, întrucât 22,1% susțin că au primit îndrumare directă de la un cadru didactic, 19,3% au întâlnit subiectul ca parte dintr-un alt curs, 18,7% într-un curs dedicat și doar 7,3% într-un opțional de specialitate. Practic, 42,8% dintre studenți au parcurs conținuturi și experiențe de formare care vizează IA în decursul traiectoriei lor academice.

Un alt aspect, cel puțin la fel de important pentru teza acestui studiu, vizează cadrul normativ pentru care optează mediul instituțional. Acolo unde studenții indică existența unor reguli clare, 19,7% declară că au folosit tehnologia pentru rezolvarea temelor, față de 25,5% acolo unde regulile sunt parțiale sau neclare și 27,8% acolo unde nu există reguli. Diferența este mai pronunțată în privința verificării: neverificarea informației coboară de la 36,4% (reguli parțiale sau neclare) și 36,1% (fără reguli) la 26% acolo unde regulile sunt clar definite, o diferență de aproximativ zece puncte procentuale, semnificativă statistic și stabilă după controlul pentru ciclul de studii, domeniu, gen, vârstă, situația financiară și frecvența utilizării. Acceptabilitatea percepută a unui eseu predat ca propriu coboară, la rândul său, de la 20,5% la 13% acolo unde regulile sunt clare. Diferența privind redactarea eseurilor (17,2% față de 22,6%) merge în aceeași direcție, dar este mai fragilă statistic. Studenții care nu știu dacă există reguli se comportă asemenea celor fără reguli (27% la teme, 36,1% neverificare): o regulă necomunicată nu produce efectele unei reguli clare.

Cel puțin la fel de importantă este o altă constatare: interdicția totală nu produce rezultate mai bune decât un cadru coerent de reguli. În instituțiile unde studenții declară că utilizarea este interzisă, rezolvarea temelor cu IA rămâne la nivelul regulilor clare (20,4% față de 19,7%), în timp ce redactarea asistată a eseurilor (31%) și neverificarea informației (41,5%) ating cele mai ridicate niveluri dintre toate categoriile. Niciun indicator nu arată o reducere a utilizării deficitare sub interdicție. Efectivul acestui grup este însă redus (4,8% dintre studenți), astfel încât diferențele față de regulile clare nu sunt robuste statistic. Datele nu susțin, prin urmare, o politică întemeiată pe restricție.

Două rezultate trebuie să beneficieze de o atenție particulară. Un prim rezultat ține de intersecția dintre claritatea regulilor și raportul dintre utilizarea ca sprijin și utilizarea ca substitut. Cel de-al doilea vizează ponderea celor acuzați pe nedrept, proporție care, în măsura în care instrumentele automate de detecție se răspândesc fără reglementare, riscă să se intensifice. Studiile de referință din Regatul Unit arată de altfel că anxietatea privind acuzațiile false apare inclusiv la studenți care nu au folosit deloc IA, ceea ce face din acest indicator o măsură a climatului instituțional, nu doar a conduitei10.

Datele confirmă această îngrijorare. Doar 33,5% dintre studenți declară că nu au avut nicio experiență negativă în materie de utilizare a IA în context academic, iar 21,9% afirmă că au fost acuzați că au folosit inteligența artificială deși nu apelaseră la aceasta, procent care depășește cu mult ponderea celor efectiv sancționați, de 9,7%. La acestea se adaugă o proporție de 24,4% dintre respondenți care descriu o dependență excesivă, 17,8% care consideră că au înțeles mai puțin materia, 13,3% care au predat lucrări cu surse inventate și 9,3% care au primit o notă mai mică în urma utilizării IA.

Un al treilea rezultat merită urmărit distinct: gradul de conformare cu declarațiile de utilizare, acolo unde instituția le solicită. Cercetarea internațională arată o rată semnificativă de neconformare, ceea ce sugerează că declarația funcționează ca instrument de formare a unei norme, nu ca mecanism de verificare11. Întrebați ce i-ar ajuta cel mai mult, studenții nu cer în primul rând reguli, ci acces la abonamente pentru instrumente IA cu funcționalități avansate și sprijin practic. Accesul la versiuni plătite este menționat de 31,5% dintre respondenți, utilitatea unui instrument aprobat și oferit de instituție este invocată de 30,3% dintre aceștia, exemplele concrete pentru propriile discipline de 28,9%, cadre didactice mai bine pregătite de 26%, iar regulile clare abia de 22,6%. Doar 11,1% consideră că nu au nevoie de nicio formă de sprijin.

Atât în literatura de specialitate, cât și în cazul normelor pe care le propun organizațiile internaționale și instituțiile europene, echitatea este tratată drept pilon al discuției, fapt confirmat și de concluziile Consiliului UE din mai 2026 care solicită explicit statelor membre să gestioneze chestiunea accesului inegal la resursele digitale și instrumentele tehnologice12. Conform datelor disponibile prin intermediul acestui studiu, trei comparații distincte pot fi materializate, vizând următoarele aspecte: accesul la versiuni plătite, care separă utilizatorii cu acces la capacitățile de vârf de cei care folosesc versiuni gratuite; diferențele pe mediu de rezidență și pe situația financiară declarată; și accesul la îndrumare, care este o formă de capital instituțional distribuită la fel de inegal precum accesul la instrumente.

În cazul accesului la versiuni plătite, rezultatul este mai favorabil decât în învățământul preuniversitar. 66% dintre studenți folosesc exclusiv versiuni gratuite, în timp ce 9,2% apelează la o versiune plătită de ei înșiși, 12,9% folosesc atât versiuni gratuite cât și plătite, iar 11,7% o versiune plătită de instituția de învățământ. În contrast, numai 0,5% dintre respondenți în studiul dedicat învățământului preuniversitar raportau accesul la un instrument plătit de școală, ceea ce demonstrează o mobilizare mai fluidă în rândul universităților.

Cel de-al doilea test indică totuși un peisaj fragmentat al accesului. Accesul la o versiune plătită din surse proprii scade moderat odată cu dificultatea financiară a familiei, de la 26% în gospodăriile care trăiesc confortabil la 18,5% în cele care se descurcă greu, în timp ce accesul oferit de instituție nu variază semnificativ cu situația financiară (între 11,2% și 12,3% în primele trei categorii; valoarea de 17,3% din grupul celor care se descurcă greu se bazează pe numai 74 de respondenți), iar ponderea celor care nu au învățat despre această tehnologie în niciun context rămâne practic constantă, între 25,8% și 30,2%. Spre deosebire de învățământul preuniversitar, acolo unde statutul socio-economic influența mai vizibil nivelul de familiarizare cu IA, în universități acesta nu se asociază cu accesul la formare, însă datele nu arată că mecanismele instituționale ar compensa dezavantajul inițial.

Un al treilea decalaj apare însă între domeniile de studiu. Studenții din domeniul economic și al afacerilor și cei din domenii precum matematica și informatica utilizează aproape la fel de intens IA, 73,8% față de 81,8% săptămânal (diferență nesemnificativă), dar recurg la redactarea asistată a eseurilor în proporție de 40,8% față de 20,1% și nu verifică informația primită în proporție de 51,6% față de 37,7%, în condițiile unui scor de alfabetizare mai scăzut, 5,20 față de 5,58. Desigur, în cazul specializărilor din domeniul matematicii și informaticii, redactarea de eseuri este o sarcină mai rară; totuși, culturile disciplinare par să creeze un factor important de discrepanță în această ecuație.

Studenții sunt moderați în a evalua impactul IA asupra propriei traiectorii. Pe o scală de la 1 la 5, convingerea că va fi nevoie de aceste competențe în viitoarea profesie atinge media cea mai ridicată, 3,56, urmată îndeaproape de îngrijorarea că IA va reduce oportunitățile de angajare în domeniul de interes, 3,55, și de teama că o parte din ceea ce se învață acum va deveni inutil, 3,44. Îngrijorarea privind dependența se situează la 3,24, sentimentul de a fi pregătit la 2,89, iar optimismul general la 2,78. Studenții nu resping tehnologia, nu o subestimează și o consideră inevitabilă, însă se declară modest pregătiți pentru a gestiona un viitor în care avansul acesteia se amplifică. Interogați dacă sunt de acord sau nu cu diverse informații, 59,4% admit că formarea competențelor IA le este necesară în viitoarea profesie, iar 57% manifestă anxietate față de oportunitățile de angajare. Numai 37,1% se consideră pregătiți pentru noile transformări și numai 32,2% privesc cu optimism rolul acestei tehnologii în educație și în propriul viitor.

Încrederea modestă în propria formare este dublată și de o neîncredere mai degrabă în actul de formare pe care studenții îl parcurg în ecosistemul universitar. Îngrijorarea studenților are, de altfel, un corespondent în datele privind piața muncii.

Raportul World Economic Forum privind viitorul locurilor de muncă plasează competențele legate de inteligența artificială și de prelucrarea volumelor mari de date pe primul loc între abilitățile cu cea mai rapidă creștere a cererii, iar 63% dintre angajatori identifică deficitul de competențe drept principalul obstacol în transformarea propriei activități; estimările derivate din datele de recrutare indică o creștere de aproximativ 70% a cererii de alfabetizare în domeniu între 2024 și 2025, în timp ce doar doi din zece lideri de companie consideră că sistemele de educație au ținut pasul13. Analiza OCDE privind competențele în era IA nuanțează însă această imagine: în ocupațiile cu expunere ridicată la automatizare, majoritatea anunțurilor de angajare cer competențe complementare, de management, de proces și cognitive, nu competențe tehnice de programare14.

Anxietatea produce deja consecințe comportamentale măsurabile. 51,1% dintre studenți declară că iau în calcul să pună accent pe abilități greu de înlocuit de tehnologie, precum creativitatea, comunicarea și gândirea critică, 30,4% că se orientează spre un domeniu considerat mai rezistent la automatizare, iar 28,9% că intenționează să învețe explicit să folosească aceste instrumente. Îngrijorător este că 9,8% reconsideră oportunitatea de a mai urma studii superioare, 11,5% iau în considerare să schimbe domeniul de studiu și 11,1% să amâne deciziile importante. Doar 7,9% au discutat aceste decizii cu familia, cu un cadru didactic sau cu un consilier.

În fine, chestionarul a măsurat și dimensiunea personală și emoțională a utilizării. 22,3% dintre studenți au folosit aceste aplicații pentru a discuta despre emoțiile sau problemele lor personale, iar pe scala de atitudini 15,3% se simt înțeleși atunci când discută cu un chatbot, 16,9% consideră că le este mai ușor să vorbească astfel decât cu o persoană, iar 15,7% că acest lucru îi ajută atunci când sunt neliniștiți. Majoritatea rămâne însă clar ancorată în relațiile umane, de vreme ce 74,8% preferă să vorbească cu o persoană apropiată și doar 6,6% consideră că aplicația îi cunoaște la fel de bine ca prietenii sau familia. Studenții folosesc IA pentru probleme personale la fel de des ca elevii (22,3% față de 23%), dar atașamentul față de chatbot este mai redus. Cu toate acestea, apelul la IA pentru chestiuni care vizează sănătatea mintală este în sine un demers sinuos, cu potențiale efecte problematice.

Obligații juridice: Regulamentul european privind inteligența artificială

Dovezi empirice privind efectul asupra învățării în învățământul superior

Literatura critică din studiile despre învățământul superior

Cadrul specific învățământului superior

Punctul de plecare: ce aduce cu sine cohorta care intră în universitate

Învățământul superior: fragmentarea normativă

Datele internaționale privind studenții

Cadrul juridic național aplicabil

Analiză comparativă: din ciclul liceal spre învățământul superior, o tranziție sinuoasă

Registrul Național al Calificărilor din Învățământul Superior (RNCIS) definește în prezent mai multe competențe profesionale dedicate fiecărei specializări, dar și competențe transversale aplicabile unei game mai largi de profesii. În cazul celor din urmă apare și un posibil teritoriu de acțiune, prin:

De asemenea, în contextul în care se desfășoară un plin proces de revizuire a standardelor europene ESG, România trebuie să formuleze o contribuție pertinentă în domeniu și are oportunitatea de a poziționa problematica IA în epicentrul procesului. O astfel de pistă de acțiune ar eleva și postura României în dezbaterea europeană dedicată învățământului superior.

Deoarece arhitectura de guvernanță la nivel național în domeniul învățământului superior este atomizată din pricina criteriului esențial al autonomiei universitare, două mecanisme pot, cu prioritate, să sprijine dezvoltarea unor standarde comune dedicate integrității și eticii în era IA, bunei evaluări, formării competențelor specifice și consolidării parteneriatelor. O primă pistă de acțiune este apelul la Consiliul Național al Rectorilor, alături de federațiile studențești reprezentative la nivel național, structuri reprezentative ale cadrelor didactice și de cercetare și reprezentanții Ministerului Educației și Cercetării, structuri care, împreună, pot desemna un taskforce mandatat, timp de 6 luni, să definească un standard național în domeniu.

O a doua pistă este cea care vizează stimularea rolului consorțiilor universitare naționale. Un exemplu este Consorțiul Universitaria, consorțiu care reunește universitățile din țară care performează cel mai solid în clasamentele internaționale. În logica modelului britanic, o decizie a acestor universități de a urma standarde comune ar sprijini considerabil adopția lor și de către universitățile care nu fac parte din acest consorțiu. În completare, universitățile pot decide, la rândul lor, să formeze consorții pentru a livra programe de dublă diplomă ori pentru a crea incubatoare sau alte platforme de inovare în domeniul inteligenței artificiale și noilor tehnologii.

Modelul irlandez oferă formatul concret al acestui demers: un cadru național elaborat de autoritatea de finanțare împreună cu sectorul, construit pe un set restrâns de principii și însoțit de instrumente de aplicare, care promovează coerența fără a impune o politică unică. Transpus în România, acest lucru înseamnă un cadru elaborat împreună de Ministerul Educației și Cercetării, ARACIS și Consiliul Național al Rectorilor, cu participarea federațiilor studențești69.

Lista de mai jos vizează măsurile pe care reglementarea nu le poate viza în mod direct, pentru că ele vizează ofertele de specializare, parcursul individual al studentului și ecosistemul din jurul instituției de învățământ superior. Acestea, însă, se pot clădi pe instrumente de finanțare existente ori potențiale noi mecanisme de sprijin, dar și pe infrastructuri instituționale deja existente, fără a fi necesare noi acte normative:

O ultimă precizare de calibrare, formulată de OCDE, specifică ideea că universitățile nu ar trebui să formeze doar utilizatori ai acestor tehnologii, ci și constructori ai lor, iar pregătirea viitorilor cercetători și profesioniști din diverse sectoare pentru a gestiona instrumentele specializate de cercetare asistată este o componentă distinctă de alfabetizarea generală. Pentru România, aceasta înseamnă că măsurile de mai sus trebuie dublate de o componentă dedicată studiilor doctorale și școlilor doctorale72.