Normatywna refleksja o profesorskim statusie w UE

 

W Polsce, podobnie jak w Czechach, na Słowacji i na Węgrzech profesorów nominuje prezydent państwa. Osoby niezwiązane z środowiskiem akademickim, ale i niekompetentni dziennikarze, studenci, a nawet część kadr  akademickich nie odróżniają stanowiska profesora uczelnianego od profesora tytularnego. Jak jest z gradacją profesorów w innych krajach Unii Europejskiej? W Unii Europejskiej takie rozwiązanie jest wyjątkiem dotyczący krajów postsocjalistycznych  a nie regułą. 

W większości państw UE nie istnieje tytuł profesora , który byłby nadawany przez głowę państwa. „Profesor” jest stanowiskiem akademickim, a nie odrębnym stopniem naukowym czy tytułem państwowym. Oczywiście, są jednak różnice prawne i kulturowe w tym zakresie między krajami zachodnioeuropejskimi, dwa różne porządki legitymizacji.

Mamy zatem na kontynencie dwa modele „profesury”.

Model A – (Europa Środkowo-Wschodnia) - profesura jako tytuł państwowy i profesora tzw. niższego rządu jak stanowisko uczelniane.

Cechą tego modelu jest wyraźne rozróżnienie między stanowiskiem profesora (uczelnianym) a tytułem profesora (państwowym, „belwederskim”). Profesor uczelniany jest następstwem aktu  nominacji przez rektora uczelni (w Polsce), natomiast akt nominacji profesora przez głowę państwa w Polsce, Czechach, na Słowacji i Węgrzech ma silny wymiar symboliczny i prestiżowy. 

Polski model profesora jest coraz bardziej anachroniczny w UE, a jego prestiż w społeczeństwie jest z każdym rokiem coraz niższy ze względu na bardzo niski poziom płac. To sprawia, że szkół doktorskich unikają najzdolniejsi absolwenci uczelni. Być może wręczanie uczonym przez Prezydenta RP tytułu profesora ma rekompensować im niski status ekonomiczny.  

Wśród 96 tys. nauczycieli akademickich ok. 10 proc. (9, 4 tys.) stanowią profesorowie tytularni, zaś profesorów uczelnianych (dawniej - nadzwyczajnych) jest ponad 28 tys. Status uczelnianego profesora można uzyskać bez habilitacji, ale uniemożliwia to uczestniczenie profesora doktora w recenzowaniu wniosków o nadanie stopni naukowych, a tym bardziej w ubieganiu się kandydatów o naukowy tytuł profesora.

 

Model B – dominujący w UE  nie ma profesury jako odrębnego tytułu naukowego , ale występuje ona jedynie jako stanowisko akademickie. Stanowisko profesora jest równoznaczne z najwyższym stanowiskiem etatowym na uczelni. Decyzja w tym zakresie podejmowana jest przez organ uczelni, często z udziałem agencji akredytujących. Tym samym stanowisko profesora odpowiada hierarchii stanowisk wewnątrzuczelnianych, a zatem nie jest tytułem naukowym.

W Europie Zachodniej traktuje się naukę funkcjonalnie, a nie ceremonialnie. Profesor uczelniany jest liderem  badań naukowych i dydaktykiem akademickim. Prestiż profesora jest pochodną dorobku naukowego, grantów badawczych, a nie wynika z aktu nominacji.

 

Przykładowo, w Niemczech władze państwowe nie nadają tytułu profesora . To jest stanowisko uczelniane o trzech poziomach: W1 – junior profesor, W2 – profesor, którzy są zatrudniani na czas określony i  W3 – Profesor najwyższej rangi, który ma zatrudnienie stałe.  zależności od kategorii stanowiska profesora zależy wysokość wynagrodzenia i możliwość kierowania katedrę.  Habilitacja nie jest tu konieczna, gdyż wystarczy posiadanie stopnia naukowego doktora, co jest coraz częstszą alternatywną ścieżką ubiegania się o stanowisko profesora. W Niemczech istotne jest zatem to, czy profesor ma kategorię W2 czy W3.

We Francji nie ma nominacji profesorskiej. Professeur des universités to najwyższe stanowisko, które można uzyskać w toku konkursu. We  Włoszech są dwie kategorie stanowisk  uczelnianych:  Professore associato i najwyższe - Professore ordinario. Do ubiegania się o stanowisko profesora konieczne jest uzyskanie habilitacji (ASN). W Hiszpanii jest podobnie,: Profesor contratado (różne szczeble) i Catedrático – najwyższy status profesora uczelnianego.

W Holandii są trzy kategorie profesorów uczelnianych: Assistant Professor, Associate Professor i Full Professor. Nie jest konieczne posiadanie habilitacji. W Szwecji jest podobnie jak w Holandii. Bardzo silna jest autonomia uczelni, zaś bycie profesorem jest równoznaczne z funkcją badawczą.

Coraz częściej wybrzmiewa pytanie, czy nadawanie w Polsce tytułu profesora ma jeszcze sens, skoro w relacjach międzynarodowych na Zachodzie nie ma żadnego znaczenia, bowiem zwiększa się luka pokoleniowa oraz liczą się przede wszystkim rzeczywiste osiągnięcia badawcze i sprawność w zarządzaniu międzynarodowymi zespołami badawczymi (uczelnianymi)?     

Perspektywa normatywna może sprowadzać się w Polsce do co najmniej trzech wariantów:

1️. Tytuł profesora jako realny regulator jakości, który – jeśli zostanie w Polsce utrzymany - powinien być silnie powiązany z międzynarodową oceną dorobku i osadzony w odpowiedzialności instytucjonalnej (np. rola mentora, lidera szkoły naukowej, wypromowania doktorów itp.).

2️. Tytuł profesora jako symbol prestiżu wewnętrznego, jeśli nadal będzie nadawany przez prezydenta bez jasnych danych o skutkach pokoleniowych i systemowych.

3️. Tytuł profesora jako relikt, co jest najbardziej prawdopodobne długofalowo jeśli posiadający w uczelniach funkcje naukowe całkowicie przejmą granty, stanowiska i rankingi, a tytuł pozostanie ceremonialnym artefaktem kultury akademickiej. To już się dzieje. 

AI w uniwersyteckim kształceniu studentów

 

Niedawno obiegła media wiadomość, że profesor AGH przeprowadził ze studentami egzamin nie stosując testu, nie zabierając im telefonów komórkowych, a wprost odwrotnie. Poprosił ich, żeby wyciągnęli swoje smartfony czy tablety spod pulpitu, bo istotą sprawdzianu, będzie zadanie bazujące na komunikacji ze sztuczną inteligencją. 

W sali wykładowej, obok mazaków, tablicy interaktywnej i stosu książek, pojawił się nowy uczestnik. Nie zajmuje miejsca przy stolikach czy pulpitach siedzeń, nie zgłasza się do odpowiedzi, nie ma też adresu w portalu uczelnianym. Jest niewidzialny, a jednak coraz bardziej obecny. Sztuczna inteligencja pojawiła się bez zaproszenia, ale i bez wrogości, zagnieździła się w komputerach, smartfonach, czasem w notatkach nauczycieli. Potrafi podać definicję, streścić artykuł, napisać esej szybciej, niż zdążymy otworzyć książkę. 

Sztuczna inteligencja przestała być już tematem wyłącznie futurystycznych rozmów. Wdarła się do naszej codzienności – także tej akademickiej, gdzie tradycja spotyka się z nowoczesnością. Nauczyciele i studenci coraz częściej zadają sobie pytanie: co zrobić z narzędziem, które potrafi pisać, tłumaczyć i podpowiadać szybciej, niż my zdążymy otworzyć książkę?

AI kusi swoją wygodą. Student może w kilka sekund otrzymać streszczenie artykułu, a wykładowca – konspekt zajęć. Daje złudzenie, że trud i mozolna praca mogą zostać zastąpione błyskotliwym skrótem. Ale edukacja to nie tylko wynik – to także droga, wysiłek i błądzenie. Dlatego sztuczna inteligencja nie może być naszym substytutem. Może być natomiast wiernym asystentem, jeśli nauczymy się zadawać jej właściwe pytania i – co ważniejsze – sprawdzać odpowiedzi.

Okazało się, że AI można traktować jako narzędzie, które: 

• odciąża nauczycieli od rutynowych zadań (np. tworzenie quizów, przykładów, konspektów),
• personalizuje nauczanie, dostosowując treści do poziomu i potrzeb studentów,
• wspiera badania – porządkuje literaturę, analizuje dane, tworzy streszczenia,
• rozwija kompetencje studentów w krytycznej pracy z tekstem, danymi i źródłami.

Jednak AI nie zastępuje myślenia, gdyż jest tylko narzędziem wspierającym, toteż warto zwrócić uwagę na warunki odpowiedzialnego korzystania z niego. Potencjał AI nie obróci się w zagrożenie, jeśli:

• nauczyciele i studenci mają kompetencje cyfrowe i są krytyczni, znają możliwości i ograniczenia AI,
• zostały uzgodnione klarowne ramy etyczne i regulacje, np. dotyczące obowiązku oznaczania treści powstałych z pomocą AI,
• jest odpowiednia infrastruktura, tzn. mamy dostęp do bezpiecznych narzędzi, które chronią dane,
• traktujemy AI nie jako zakazany owoc, ale jako środek rozwijający edukację.

Są z tym związane ryzyka i ograniczenia. AI może bowiem, a tego nie ukrywa:

• tworzyć fikcyjne treści, pozornie wiarygodne, ale nieprawdziwe np. wymyślone cytaty, przypisywać komuś autorstwo monografii na podstawie tytułu artykułu itp., 
• prowadzić do nadmiernej zależności, jeśli student bezmyślnie zastępuje własną pracę wygenerowanym tekstem, nie mając pojęcia, że jest nośnikiem artefaktów, błędnych treści itp.,
• budzić wątpliwości prawne i etyczne, stąd pojawić się może zarzut plagiatu, naruszenia prawa autorskiego, ujawnienie danych wrażliwych.

Dlatego niezbędna jest weryfikacja treści i krytyczne do nich podejście. Nawet AI przekazuje checklistę do sprawdzania wiarygodności jej treści: 

1.      „Oceń logikę odpowiedzi – czy nie ma sprzeczności?

2.      Sprawdź fakty w katalogach i bazach danych.

3.      Porównaj dane z kilkoma źródłami.

4.      Skonsultuj wątpliwości z ekspertem.

5.      Oznacz użycie AI w pracy.

6.      Zastosuj test 3K: Krytyka – Kontekst – Kreatywność.

7.      Traktuj AI jak asystenta, a nie jak eksperta.

8.      Zawsze weryfikuj dane i cytaty.

9.      Zachowaj transparentność.

10.  Dodaj własny wkład".

Generatywna AI staje się nowym elementem ekosystemu akademickiego. Nie da się jej marginalizować, toteż lepiej jest nauczyć się z niej korzystać we właściwy sposób. Jej potencjał ujawnia się wtedy, gdy odciąża, ale nie wyręcza, wspiera naukę, ale nie zastępuje myślenia oraz tworzy przestrzeń do kreatywności, a nie do kopiowania. Prowadziłem już zajęcia, w czasie których studenci analizowali tekst wygenerowany przez AI. Sprawdzali dane w raportach OECD, GUS czy Eurostatu, szukali cytatów w katalogach, odkrywali, co jest faktem, a co fikcją. To nie była strata czasu, ale praktyka uczenia się myślenia. W epoce, w której informacja przychodzi łatwo, najcenniejsza jest umiejętność odróżnienia prawdy od pozoru.

Największym ryzykiem nie jest to, że AI się pomyli, ale naiwna wiara, że się nie myli. Wygenerowane cytaty brzmią naukowo, jakby były napisane przez wybitnych naukowców czy pochodziły z baz Biblioteki Narodowej. to jednak często są ich złudzeniem. AI tworzy książki, których nikt nigdy nie napisał. Podaje liczby, których nie znajdziemy w żadnym raporcie. Bywa lustrem w krzywym zwierciadle, w którym rozpoznajemy znajome kształty, ale ich proporcje bywają złudne. Dlatego tak ważne jest krytyczne spojrzenie, nawyk weryfikacji i zdrowy rozsądek stają się w epoce AI kompetencjami równie ważnymi, jak znajomość języków obcych czy obsługa programów komputerowych. 

Niewątpliwie technologia oszczędza nam czas i wysiłek, ale kto próbował bezkrytycznie zaufać AI, ten wie, że to dar podszyty ryzykiem. Student dostaje w kilka sekund to, co dawniej wymagało godzin spędzonych w bibliotece. Profesor może błyskawicznie stworzyć bank pytań albo konspekt zajęć. Warto ją zaprosić do roli asystenta, a nie nauczyciela. Jeśli pomoże wykładowcy uwolnić się od biurokratycznej rutyny, ten będzie miał więcej czasu na rozmowę ze studentami. Jeśli studentowi wskaże drogę w gąszczu informacji, ten szybciej dotrze do tego, co naprawdę ważne.

Niebezpieczeństwo nie tkwi więc w samej sztucznej inteligencji, lecz w naszym stosunku do niej. Największym ryzykiem jest nasza łatwowierność – przekonanie, że skoro zdania brzmią wiarygodnie, muszą być prawdziwe. Edukacja nie może na to pozwolić. Naszym zadaniem jest uczyć nie tylko wiedzy, lecz także postawy: krytycznego sprawdzania, cierpliwego weryfikowania, umiejętności dostrzegania sprzeczności. AI staje się więc nie egzaminatorem, lecz pretekstem do ćwiczenia umysłu.

By jednak tak się stało, potrzebujemy nowej umowy akademickiej: AI tak, ale zawsze z krytycznym umysłem u steru. To oznacza jasne zasady – ujawnianie, kiedy korzystamy z pomocy maszyny, i nieustanne sprawdzanie jej pracy w źródłach, które pozostają poza jej zasięgiem: w książkach, bibliotekach, rozmowach z ekspertami. Można więc powiedzieć, że współczesna edukacja stoi na progu nowego partnerstwa. Z jednej strony człowiek ze swoim doświadczeniem, intuicją i zdolnością do zadawania pytań. Z drugiej strony sztuczna inteligencja, szybka, pomocna, ale nieomylna tylko w pozorach. Dopiero razem mogą stworzyć coś wartościowego, pod warunkiem, że to człowiek będzie miał głos decydujący.

Takie podejście jest zbieżne  z realizmem newmanowskim, w świetle którego uczony-wykładowca powinien kierować się przede wszystkim uznaniem "(...) stanu faktycznego — w tym przypadku obecnej sytuacji uniwersytetu. Jest to w gruncie rzeczy akt wiary, który rygorystycznie bierze pod uwagę to, co istnieje: nie po to, by się temu poddać ani by się zadowolić zastanym stanem, lecz by wskazywać i torować nowe możliwości, nowe przestrzenie wolności, kreatywności i odpowiedzialności".

Potrzebujemy więc nowej pedagogicznej umowy: AI tak, ale zawsze pod nadzorem ludzkiego krytycznego umysłu i z poszerzeniem jego ograniczonych źródeł o uniwersalną wiedzę naukową, która jest mu niedostępna. Jasne zasady, jawne przyznawanie się do korzystania z narzędzi komunikacji AI, sprawdzanie wyników jej pracy w niezależnych źródłach, a nade wszystko dodawanie własnego wkładu, którego żadna technologia nie zastąpi.

"W samym akcie przekazywania rozstrzygają się bowiem: kształtowanie inteligencji w jej niepowtarzalności, zdolność myślenia, umiejętność skupienia uwagi, poszukiwanie spójności, dialog wiedzy. W ten sposób podmiot uczący się przekształca przyswajane informacje w wiedzę — czyli w formę uporządkowaną, mniej lub bardziej powiązaną z innymi obszarami poznania i nieuchronnie inspirowaną aktualnymi przekonaniami" (tamże). 

Edukacja jest jednak zawsze spotkaniem człowieka z książką, człowieka z człowiekiem, a dziś dołącza do niego maszyna. Dopóki jednak to my mamy ostatnie słowo, dopóty pozostaniemy gospodarzami tej rozmowy.

(Tekst opracowany na podstawie rozmowy autora z modelem ChatGPT (GPT-5), OpenAI, 2025.) 

 

Pozornie nierozpoznawalna przebiegłość symulujących naukę

 

(Galeria prac dyplomowych w Akademii Pedagogiki Specjalnej im. Marii Grzegorzewskiej w Warszawie)

Pseudonauka nie upada z hukiem, chyba że jest plagiatem. Ona potrzebuje wroga, jakim jest rzetelny recenzent. Wówczas tworzy się platformę postprawdy, by ostrzec uczciwych profesorów, że w każdej chwili będzie można obrzucić ich przysłowiowym "błotem", bo w III Rzeczpospolitej gra toczy się o uzyskanie akademickiego certyfikatu, by można było pod tym szyldem realizować biznesowe interesy. Na szerzeniu kłamstw - jak się okazuje - także można zarabiać, więc mamy wybór. 

Przejdźmy jednak do zasygnalizowania tego zjawiska w skali mikro i mezo (instytucjonalnej, środowiskowej), by zdać sobie sprawę z tego,  że pozorna przebiegłość pseudonaukowców nie polega na tym, że ktoś otwarcie lekceważy standardy wydawnicze. Przeciwnie, on/ona je przywołuje w przypisach i bibliografii wraz z rozdziałem o metodologicznych założeniach własnych badań. Nawiązuje do jakiejś wiedzy, terminów, powołuje się na autorytety, buduje aurę naukowości pozyskując pseudorecenzentów swoich prac.

Jest w takiej publikacji nawiązanie do metody badań, wzmianka o terenie i respondentach, żeby czytelnik nie nabrał niepokoju. Tekst wygląda jak naukowy, lecz nie prowadzi do wiedzy. Teoretyczne akapity i pojęcia krążą wokół siebie bez logicznego układu, zaś analogii jest więcej niż dowodów. 

Nieadekwatnie sformułowana do problemu badań hipoteza niepostrzeżenie zmienia się w ustalenie. Milczenie źródeł zaczyna do nas przemawiać. To nie jest już błąd, lecz zabieg. Symulowanie nauki zaczyna się tam, gdzie forma zostaje oddzielona od naukowego stnadardu. Można przecież:

• przytoczyć wiele nazwisk, nie podejmując z nimi realnego dialogu,
• zbudować nawet imponującą bibliografię, nie przeprowadzając krytyki źródła,
• używać języka „paradygmatu”, nie poddając własnych tez weryfikacji,
• powoływać się na pluralizm metodologiczny, by uniknąć pytania o sens, 
• streszczać teoretyczną wiedzą bez odwołania się do niej w procesie badawczym itd.

Wtedy tekst przestaje być świadectwem badania naukowego, a staje się konstrukcją retoryczną. Nie trzeba w nim kłamać. Wystarczy przesunąć granicę między tym, co możliwe, a tym, co chce się uzyskać, skoro  i tak nie docieka się prawdy.

Najsubtelniejszą formą pozornej przebiegłości jest nadużycie analogii, by coś mogło wyglądać podobnie, by w innym kontekście zadziałał podobny mechanizm, który będzie można go zastosować w danej pracy. Skoro nie rozpoznano istotnych dla badanego problemu źródeł, to można „ostrożnie przypuszczać” lub nawet twierdzić, że jest to pierwsza tego typu diagnoza.

Słowo „ostrożnie” uspokaja sumienie, zaś sformułowana „hipoteza” daje poczucie bezpieczeństwa, mimo iż powinna być drogą do weryfikacji, a nie jej substytutem. Jeśli zaczyna zastępować fakt, wtedy granica została przekroczona.

Pozorna przebiegłość nie jest wyrafinowaną intrygą. Często jest po prostu wygodą. W systemie, który premiuje szybkość, fałszywą lojalność, wskaźniki, łatwo zapomnieć, że nauka wymaga czegoś niewymiernego a  świadczącego o odmowie tolerowania braku, ignorancji, manipulacji.

Trudno napisać: „nie wie”, rozmija się z prawdą, skoro łatwiej jest zaproponować własną interpretację. Trudno przyznać, że materiał źródłowy nie pozwala na wniosek, gdy łatwiej można go „zrekonstruować”. Trudno powiedzieć studentowi szkoły doktorskiej, że: „w danym miejscu rozprawy kończy się wiedza naukowa”. Łatwiej zbudować za autora/-kę rzekomo właściwą opowieść, by jego/jej praca nie została zaatakowana. 

Najbardziej niepokojące nie jest to, że ktoś symuluje stosowanie standardu danej dziedziny i dyscypliny naukowej. Zawsze znajdą się tacy, którzy pomylą formę z treścią, erudycję z rozumowaniem, narrację z badaniem. Niepokojąca jest czyjaś przebiegłość, która może być rozpoznawalna, ale … zostaje zaakceptowana przez organ akademicki.

Jednak warto zapamiętać, że widać brak dowodu, słychać nadużycie analogii, można wyczuć w pierwszych akapitach dysertacji symulację erudycji, podobnie jak daje się zauważyć przesunięcie granicy między hipotezą a jej weryfikacją. Jeśli mimo to tekst przechodzi przez recenzje, komisje, procedury i stanowi podstawę do awansu, to znaczy, że problem nie dotyczy tylko autora.

Nauka nie jest wspólnotą geniuszy, ale wspólnotą naukową, którą powinna cechować troska o poziom kolejnych generacji. Jej siłą nie jest oryginalność, lecz granica między przypuszczeniem a ustaleniem, między interpretacją a konstrukcją, między wiedzą a narracją. Pozorna przebiegłość polega na udawaniu, że tej granicy nie ma — albo że można ją przesuwać bez konsekwencji.

Jednak każda przesunięta granica zmienia krajobraz, toteż w pewnym momencie przestajemy rozpoznawać, gdzie kończy się wiarygodność naukowa a zaczyna jej kryzys. Może więc nie chodzi o demaskowanie pseudonaukowców, o przywrócenie wrażliwości na to, co widać, skoro nauka nie wymaga spektakularnej odwagi uczonych sensu stricte.

Bycie uczonym wymaga tej odwagi, która pozwala powiedzieć - tu nie ma dowodu. tu kończy się wiedza, tu jest jej pozór, a substytut wiedzy, nawet najbardziej elegancki, nie jest poznaniem. Pseudonauka nie niszczy nauki przez swoją siłę, lecz przez milczenie tych, którzy potrafią ją rozpoznać.