Asymetria pokoleniowa wobec AI w edukacji – stan badań, luki i hipotezy badawcze

 (źródło: Grafika: koncept i generacja – ChatGPT (OpenAI) 

Dotychczasowy stan badań nad postawami wobec sztucznej inteligencji w edukacji – w tym nad różnicami pokoleniowymi – jest wyraźnie zdominowany przez badania sondażowe. Dotyczy to zarówno analiz prowadzonych w szkolnictwie wyższym (studenci vs nauczyciele), jak i badań obejmujących edukację K–12 (uczniowie, nauczyciele, rodzice).

Najczęściej spotykane są trzy typy "dowodów" empirycznych.

Po pierwsze, porównawcze badania ankietowe grup wiekowych lub generacyjnych, w których zmienną niezależną jest wiek (lub przypisana mu kategoria generacyjna), a zmiennymi zależnymi – deklarowane postawy wobec AI: gotowość do użycia, percepcja korzyści, percepcja zagrożeń, oczekiwania regulacyjne. Badania te dość konsekwentnie pokazują, że osoby młodsze (uczniowie, studenci) częściej deklarują użycie i akceptację AI jako narzędzia wspierającego uczenie się, natomiast osoby starsze (nauczyciele, kadra akademicka) częściej akcentują ryzyka etyczne, poznawcze i instytucjonalne.

Po drugie, sondaże ról edukacyjnych (uczniowie–nauczyciele–rodzice), w których różnice postaw korelują z wiekiem, ale także z pozycją w systemie edukacyjnym. Ten typ badań pokazuje istotną ambiwalencję młodszych respondentów: wysoki poziom adopcji AI współwystępuje z wysokim poziomem obaw dotyczących uzależnienia poznawczego, spadku samodzielności czy jakości uczenia się. Wyniki te podważają uproszczony obraz młodego pokolenia jako bezrefleksyjnie entuzjastycznego wobec technologii.

Po trzecie, badania ogólnospołeczne stratyfikowane według wieku, które – choć nie zawsze koncentrują się bezpośrednio na edukacji – wskazują, że młodsi dorośli częściej niż starsi przewidują negatywne skutki AI dla ludzkich kompetencji (kreatywność, relacje społeczne, myślenie krytyczne). To istotny kontekst interpretacyjny dla badań edukacyjnych, sugerujący, że większy niepokój młodszych nie jest anomalią, lecz elementem szerszego wzorca.

Warto dostrzec ograniczenia metodologiczne dominujących w społeczeńtwie  sondaży opinii różnych środowisk.

Choć przywołane badania dostarczają istotnych danych opisowych, ich wartość wyjaśniająca pozostaje ograniczona. Dominacja sondaży ilościowych wiąże się z kilkoma powtarzalnymi problemami metodologicznymi.

Po pierwsze, badania te mierzą deklaracje, a nie procesy motywacyjne. Odpowiedzi respondentów informują, co myślą o AI, ale rzadko pozwalają odpowiedzieć na pytanie, dlaczego myślą w ten sposób. Kategorie takie jak „obawa”, „entuzjazm” czy „niepewność” pozostają deskryptywne i nie są osadzane w kontekście doświadczeń edukacyjnych, relacji władzy czy praktyk instytucjonalnych.

Po drugie, w większości badań wiek pełni funkcję zmiennej zastępczej. Różnice przypisywane „pokoleniu” mogą równie dobrze wynikać z roli systemowej (uczeń vs nauczyciel), poziomu odpowiedzialności instytucjonalnej lub ekspozycji na konsekwencje regulacyjne. Brakuje modeli analitycznych, które pozwalałyby rozdzielić efekt wieku od efektu pozycji w strukturze edukacyjnej.

Po trzecie, badania te mają zazwyczaj charakter przekrojowy, co uniemożliwia wnioskowanie przyczynowe. Nie wiemy, czy obawy młodszych są efektem oddziaływań dorosłych, doświadczeń własnych, narracji medialnych czy dynamiki rówieśniczej – a być może kombinacji wszystkich tych czynników.

Nie bez ukrytej intencji jest hipoteza „straszenia” i jej status empiryczny.

Hipoteza, zgodnie z którą większy niepokój młodszych wobec AI może być efektem permanentnego alarmizowania przez dorosłych (rodziców, nauczycieli, decydentów, media), jest teoretycznie spójna, lecz obecnie słabo przetestowana empirycznie.

W dostępnych badaniach nie pojawiają się bezpośrednie miary:

• ekspozycji uczniów na przekazy alarmistyczne,
• źródeł obaw (rodzina, szkoła, media, rówieśnicy),
• relacji między narracjami dorosłych a internalizacją lęku przez młodych.

Jednocześnie dane empiryczne nie przeczą tej hipotezie. Wysoki poziom obaw młodszych współwystępuje z intensywną obecnością dyskursów ryzyka w debacie publicznej i szkolnej. Jednak na gruncie istniejących sondaży nie da się rozstrzygnąć, czy strach młodych jest przede wszystkim wtórny wobec narracji dorosłych, czy raczej wynika z bezpośredniego doświadczenia intensywnego użytkowania technologii.

Jakie hipotezy są dziś testowalne?

Na podstawie dotychczasowego stanu badań można sformułować kilka hipotez, które są empirycznie testowalne, ale wymagają odejścia od prostych sondaży.

Po pierwsze, hipoteza mediacji narracyjnej: wpływ wieku na postawy wobec AI jest mediowany przez ekspozycję na alarmistyczne narracje dorosłych. Test wymagałby pomiaru zarówno postaw, jak i częstotliwości oraz źródeł komunikatów ostrzegawczych.

Po drugie, hipoteza doświadczenia użytkowego: wyższy poziom obaw młodszych wynika z intensywniejszego i bardziej świadomego kontaktu z AI. Wymagałoby to powiązania danych o faktycznym użyciu (częstotliwość, cele, kontekst) z deklarowanymi obawami.

Po trzecie, hipoteza konfliktu normatywnego: młodsi internalizują sprzeczne komunikaty – z jednej strony zachęty do innowacyjności, z drugiej ostrzeżenia moralne – co prowadzi do ambiwalentnych postaw wobec AI. Testowalne byłoby to w badaniach jakościowych i panelowych.

Czy da się przewidzieć lub wpłynąć na  kierunki dalszych badań w powyższym zakresie?

Jeśli badania nad AI w edukacji mają wyjść poza opis deklaracji, konieczne jest włączenie metod jakościowych (wywiady pogłębione, fokusy), projektów podłużnych oraz analiz instytucjonalnych. Dopiero takie podejścia pozwolą uchwycić mechanizmy socjalizacji technologicznej, relacje władzy międzypokoleniowej i realne źródła niepokoju młodych ludzi.

Na obecnym etapie można stwierdzić jedno: asymetria pokoleniowa wobec AI w edukacji jest empirycznie widoczna, lecz jej interpretacja pozostaje otwarta. Bez pogłębienia metodologicznego ryzykujemy, że różnice te będą nadal opisywane językiem stereotypów, zamiast analizowane jako złożone efekty kulturowe, instytucjonalne i komunikacyjne.