Wpływ ChatGPT na naukę studentów: co pokazują najnowsze badania?

W ciągu kilkunastu miesięcy od udostępnienia, ChatGPT (skrót od Generative Pre-trained Transformer) stał się narzędziem szeroko dyskutowanym w edukacji. Jedni widzą w nim przełomową pomoc dydaktyczną, inni ostrzegają przed zagrożeniami – od plagiatów po spadek umiejętności krytycznego myślenia.

W tym kontekście pojawiają się pierwsze badania empiryczne, próbujące ocenić wpływ ChatGPT na naukę studentów.

W maju 2025 roku na łamach czasopisma Nature Humanities and Social Sciences Communications opublikowano wyniki obszernego badania autorstwa Jin Wanga i Wenxianga Fana, zatytułowanego “Evaluating the impact of ChatGPT on students’ learning: findings from a large-scale field experiment”.

Celem niniejszego artykułu jest przystępne podsumowanie najważniejszych wniosków płynących z tego raportu oraz refleksja nad ich znaczeniem – również w kontekście szkolnictwa wyższego w Polsce.

Jaki był cel i metodologia badania?

Wang i Fan postanowili zbadać, czy i w jakich warunkach ChatGPT może poprawić wyniki edukacyjne studentów. Zastosowano metodę meta-analizy, obejmującą 51 badań eksperymentalnych i quasi-eksperymentalnych przeprowadzonych od listopada 2022 do lutego 2025 roku.

Innymi słowy, autorzy przeanalizowali dane z dziesiątek mniejszych eksperymentów, w których studenci korzystali z platformy OpenAI w ramach nauki, a następnie porównali ich efekty z grupami uczącymi się tradycyjnie. Do analizy włączono wyłącznie study spełniające określone kryteria (m.in. publikacje recenzowane, z grupą kontrolną i mierzalnymi wynikami).

Próbki obejmowały głównie słuchaczy szkół wyższych, choć kilka z nich dotyczyło też uczniów szkół średnich i tylko jedno uczniów szkoły podstawowej.

Autorzy skupili się na trzech kluczowych aspektach uczenia się:

1. Wyniki w nauce (ang. learning performance) – czyli rzeczywiste osiągnięcia edukacyjne, np. oceny, wyniki testów lub poziom opanowania materiału.
   

2. Percepcja uczenia się (ang. learning perception) – subiektywne odczucia i nastawienie do procesu nauki, motywacja, zaangażowanie i poczucie skuteczności.
   

3. Umiejętności wyższego rzędu (ang. higher-order thinking) – zdolności takie jak krytyczne myślenie, rozwiązywanie problemów, kreatywność i inne zaawansowane kompetencje kognitywne.

Każde z tych 51 badań ankietowych mogło inaczej wykorzystywać chatbota. Np. jako wirtualnego tutora (gdzie AI udzielało wskazówek niczym nauczyciel), jako partnera do dyskusji lub burzy mózgów, bądź po prostu jako narzędzie do szybkiego uzyskiwania informacji.

Analizy uwzględniały również różne modele nauczania (np. tradycyjne wykłady vs. zadania problemowe), typy przedmiotów (np. kursy STEM vs. humanistyczne), a także czas trwania testu. Dzięki temu badacze mogli sprawdzić, w jakich warunkach efekty ChatGPT są najsilniejsze.

Jakie są najważniejsze wyniki i obserwacje?

Rezultaty meta-analizy są optymistyczne dla zwolenników kontrolowanego wykorzystania AI w edukacji. Ogólny wniosek brzmi:

ChatGPT może znacząco wspomagać naukę studentów, choć skala tego wpływu zależy od sposobu i kontekstu użycia.

Poniżej przedstawiamy kluczowe ustalenia.

Wyraźna poprawa wyników nauczania. 

Studenci korzystający z ChatGPT osiągali znacznie lepsze wyniki, niż ich rówieśnicy uczący się tradycyjnymi metodami. Średni wpływ na learning performance oszacowano na g = 0,867, co oznacza różnicę o prawie jedno odchylenie standardowe.

W praktyce oznacza to podniesienie oceny o jeden stopień lub zauważalnie wyższy odsetek poprawnych odpowiedzi na teście. Autorzy podkreślają, że ChatGPT pomógł respondentom szybciej zrozumieć i opanować materiał – zwłaszcza dzięki temu, że potrafi tłumaczyć skomplikowane treści prostym językiem i dostarczać gotowych struktur wiedzy. To wsparcie w przystępnym prezentowaniu trudnych zagadnień pozwalało studentom “rapidly improve [their] learning performance”.

Umiarkowany wzrost zaangażowania i motywacji. 

Wpływ na subiektywne odczucia uczestników również okazał się pozytywny, choć już nie tak spektakularny. Wpływ na learning perception wyniósł g = 0,456. Oznacza to, że ChatGPT w sposób umiarkowany poprawiał motywację i zaangażowanie w naukę.

Wyjaśnieniem jest prawdopodobnie to, że narzędzie czyni naukę wygodniejszą i ciekawszą: daje natychmiastową informację zwrotną, ułatwia zdobywanie wiedzy i może uczynić kurs bardziej interaktywnym. Jak zauważają badacze, ChatGPT potrafi zwiększyć zainteresowanie tematem i zachęcić ludzi do aktywnego poszukiwania informacji, co “przyczynia się ostatecznie do wzrostu pozytywnego nastawienia do nauki”.

Jednak brak komponentu ludzkiego sprawia, że efekt ten nie dorównuje wpływowi żywego nauczyciela. ChatGPT nie ma inteligencji emocjonalnej, nie zastąpi empatii ani inspirującej osobowości wykładowcy. Stąd poprawa w zakresie motywacji jest ograniczona i narzędzie to należy traktować raczej jako uzupełnienie tradycyjnego kontaktu z nauczycielem, a nie jego substytut.

Rozwój umiejętności wyższego rzędu. 

Również w obszarze takich kompetencji jak krytyczne myślenie czy rozwiązywanie złożonych problemów odnotowano łagodną poprawę (efekt g = 0,457).

Część badań włączonych do meta-analizy wskazywała, że AI może wspierać rozwój tych umiejętności – na przykład poprzez stawianie studentom wyzwań, generowanie różnych rozwiązań problemu, czy zachęcanie do refleksji nad swoim tokiem rozumowania. Gdy ChatGPT pełnił rolę “inteligentnego tutora”, dostarczając spersonalizowanych wskazówek i pytań, studenci bardziej angażowali się w myślenie metapoznawcze i kreatywne.

Jednak ogólny rozwój umiejętności wyższego rzędu był tylko średni. Dlaczego nie wyższy?

Autorzy sugerują, że narzędziu “brakuje zdolności do krytycznej analizy i tworzenia naprawdę kreatywnych rozwiązań problemów”. Generatywny model bazuje na istniejących danych i wzorcach, więc nie zastąpi w pełni ludzkiej pomysłowości.

Co więcej, zdarza mu się wygenerować treści nieprecyzyjne lub błędne, co może wręcz utrudniać pogłębianie własnej wiedzy u niedoświadczonych użytkowników. Innymi słowy, ChatGPT świetnie przyspiesza przyswajanie wiedzy (stąd duży wpływ na wyniki), ale już uczenie myślenia wspiera tylko częściowo.

Zależność efektywności od kontekstu użycia.  

Meta-analiza ujawniła również, że pozytywny wpływ ChatGPT nie rozkłada się równomiernie we wszystkich sytuacjach. Pewne scenariusze dydaktyczne szczególnie sprzyjają wykorzystaniu go jako narzędzie edukacyjne, inne zaś przynoszą mniejsze korzyści.

Oto podsumowanie tych wniosków.

• Najsilniejsze efekty zaobserwowano tam, gdzie zastosowano nauczanie problemowe (ang. problem-based learning) – czyli tam, gdzie studenci uczyli się poprzez rozwiązywanie praktycznych problemów. W takich warunkach wsparcie AI przełożyło się na największe przyrosty wiedzy. Podobnie wysokie wyniki zaobserwowano w kursach nastawionych na praktyczne umiejętności i kompetencje (np. zajęcia językowe, pisarskie czy szkolenia zawodowe).

• Czas trwania interwencji okazał się krytyczny. Najwięcej korzyści przyniosło ciągłe korzystanie z ChatGPT przez 4 do 8 tygodni. To wystarczająco długo, by ludzie oswoili się z narzędziem i w pełni wykorzystali jego zalety, ale nie na tyle długo, by popaść w zgubną rutynę. Krótsze eksperymenty (np. użycie jednorazowe lub tylko kilkudniowe) dawały słabsze rezultaty, być może dlatego, że studenci dopiero uczyli się formułować pytania i nie zdążyli rozwinąć efektywnych strategii korzystania. Z kolei przy zastosowaniu dłuższym niż 8 tygodni zauważono niekiedy malejące korzyści, co tłumaczy się zjawiskiem nadmiernego polegania na podpowiedziach bota. Innymi słowy, po początkowym skoku postępów może nastąpić stagnacja, jeśli użytkownicy przestają samodzielnie utrwalać wiedzę i zanadto polegają na narzędziu.

• Przedmiot nauki ma znaczenie. W kursach ścisłych i technicznych (ang. STEM) efekty działania ChatGPT były najbardziej imponujące, zwłaszcza w zakresie osiąganych wyników (performance). AI świetnie sprawdza się przy udzielaniu wskazówek do zadań z matematyki, programowania czy nauk przyrodniczych, czyli tam gdzie jest jasno zdefiniowana poprawna odpowiedź. Natomiast w zadaniach bardziej otwartych i wymagających kreatywnych pytań, korzyści bywały mniejsze. Przykładowo, projekty zespołowe czy zadania typu "project-based learning" (praca projektowa) nie zyskały tak wiele. Takie formy pracy wymagają interakcji między ludźmi i twórczego podejścia, co może wykraczać poza obecne możliwości modelu językowego.

• Rola, jaką pełni ChatGPT. Gdy OpenAI działało jako wspomniany „inteligentny tutor” – zadając pytania naprowadzające, dając informacje zwrotne i tworząc mini-wykłady – efekty w niektórych obszarach (np. myślenie krytyczne) były lepsze. W roli asystenta do rozwiązywania problemów również spisywało się dobrze. Natomiast użycie ChatGPT tylko jako wyszukiwarki do szybkiego znalezienia odpowiedzi dawało relatywnie mniejsze przyrosty umiejętności. Tu przeszkodą jest to, że studenci mogli pozostawać bardziej pasywni i nie pogłębiać zrozumienia tematu.

Jakie są ograniczenia badania i związane z nim wątpliwości?

Choć wyniki wyglądają obiecująco, warto podkreślić ograniczenia badania i ostrożnie interpretować wnioski. Sama inicjatywa Wanga i Fana spotkała się z pewną krytyką ze strony innych ekspertów. Oto główne punkty.

Heterogeniczność i jakość źródeł. 

Meta-analiza łączyła dane z bardzo różnych kontekstów – od małych ankiet prowadzonych na kilkunastu uczestnikach po większe badania w różnych krajach. Część włączonych prac miała niewielką skalę (nawet ~12 osób w grupie) lub niejasno opisane warunki. Krytycy zwracają uwagę, że sumowanie tak rozbieżnych podejść może zaburzać wiarygodność wyniku zbiorczego. Innymi słowy, “żadne obliczenia nie zapewnią wiarygodnych rezultatów, jeśli populacje i warunki badań się różnią”. Autorzy meta-analizy nie zastosowali też formalnej oceny jakości (np. odrzucania najsłabszych metodologicznie prac). To sprawia, że uogólnianie wniosków na wszystkie sytuacje edukacyjne wymaga ostrożności.

Możliwe efekty publikacyjne. 

Jak w każdym takim przeglądzie, istnieje ryzyko tzw. "biasu publikacyjnego". Polega on na tym, że w literaturze naukowej pojawią się artykuły z pozytywnymi wynikami (bo te negatywne częściej pozostają niepublikowane). Choć autorzy twierdzą, że sprawdzili dane pod tym kątem i ich wyniki są odporne na ten efekt, zawsze warto mieć na uwadze, że entuzjastyczne doniesienia o skuteczności nowinek mogą być nad-reprezentowane.

Interpretacja wielkości efektu. 

Wspomniany wskaźnik g = 0,867 sugeruje duży wpływ, ale nie oznacza, że każdy student automatycznie poprawi ocenę z 3 na 4 tylko dzięki ChatGPT. Efekt ten to uśredniony wynik wielu eksperymentów, często realizowanych w warunkach sprzyjających (krótki okres, zainteresowanie nowością, duże zaangażowanie badaczy). W typowej klasie, bez dodatkowego wsparcia dydaktycznego, realny przyrost może być mniejszy. Ponadto efekt dotyczy porównania z grupą kontrolną. Jeśli ta grupa radziła sobie słabo, to różnica może wyglądać imponująco procentowo, choć w bezwzględnych kategoriach poziom opanowania materiału nadal może nie być perfekcyjny.

Długofalowe konsekwencje są nieznane. 

Większość badań analizowanych przez Wanga i Fana obejmowała krótkoterminowe interwencje. Wciąż nie wiemy, jak ciągłe używanie AI wpływa na studiujących w perspektywie kilku semestrów czy całych studiów. Czy np. po początkowej fascynacji przyjdzie znużenie? Czy dzięki ChatGPT studenci uczelni wyższych nauczą się uczyć efektywniej, czy wręcz przeciwnie: odzwyczają się od samodzielnego myślenia? Te znaki zapytania wymagają dalszych obserwacji. Autorzy meta-analizy sami wskazują, że potrzebne są kolejne badania, zwłaszcza dotyczące wpływu na młodszych uczniów oraz jakościowego zrozumienia, jak dokładnie AI zmienia proces uczenia się.

Krótko mówiąc, omawiane studium dostarcza ważnych pierwszych danych, ale nie jest ostatecznym “werdyktem”. A na pewno nie wskazuje na rewolucję. Wyniki należy traktować jako argument za ostrożnym eksperymentowaniem z AI w edukacji, a nie bezkrytycznym wprowadzaniem jej wszędzie lub – z drugiej strony – pochopnym odrzuceniem.

Wpływ ChatGPT na proces uczenia – podsumowanie głównych aspektów.

Poniżej zebraliśmy najważniejsze obserwacje dotyczące tego, jak ChatGPT wpływa na różne elementy procesu uczenia się.

Efektywność uczenia się. 

Wielu studentów odczuwa, że z pomocą ChatGPT uczą się szybciej i sprawniej. Natychmiastowe wyjaśnienia trudnych pojęć czy gotowe przykłady rozwiązań sprawiają, że czas potrzebny na zrozumienie materiału się skraca. W analizowanych danych widać wyraźnie, że grupy wspomagane przez AI osiągały cele kursu w krótszym czasie lub z mniejszym wysiłkiem niż grupy tradycyjne. Można powiedzieć, że ChatGPT pełni rolę całodobowego korepetytora, który zawsze odpowie na pytanie i naprowadzi na rozwiązanie problemu. To wsparcie zwiększa efektywność pracy własnej – szczególnie w zadaniach, w których wcześniej utknąłby on na dłużej bez pomocy. Z drugiej strony, pojawia się ryzyko, że zbytnie poleganie na podpowiedziach osłabi samodzielność. Dlatego ważne jest zachowanie równowagi.

Zaangażowanie i motywacja. 

Interaktywna natura ChatGPT (czyli możliwość zadawania pytań i otrzymywania natychmiastowych odpowiedzi) potrafi zwiększyć zaangażowanie studentów. Niektóre osoby uczące się samodzielnie z AI deklarowały większą motywację, bo nauka przypominała dialog z “ekspertem na żądanie". Badania odnotowały poprawę w takich wskaźnikach jak zainteresowanie tematem czy satysfakcja z nauki, choć były to zmiany umiarkowane. ChatGPT uatrakcyjnia proces zdobywania wiedzy (np. może podsuwać ciekawostki lub dostosować styl tłumaczenia do preferencji ucznia), co sprzyja utrzymaniu skupienia. Jednak brak autentycznej ludzkiej interakcji oznacza, że AI nie zastąpi np. charyzmy dobrego wykładowcy ani motywującej atmosfery pracy w grupie. Dlatego najlepiej sprawdza się jako dodatkowy element angażujący, ale nie powinien całkowicie wypierać tradycyjnych form aktywizacji studentów.

Wyniki w nauce (osiągnięcia). 

Finalnym sprawdzianem efektywności nauczania są oczywiście oceny i wyniki egzaminów. Tutaj wpływ okazał się najbardziej widoczny. Studenci korzystający z AI częściej uzyskiwali wysokie oceny, zaliczali testy z lepszym rezultatem lub tworzyli prace o wyższej jakości merytorycznej. Należy podkreślić, że ChatGPT nie gwarantuje “gotowych punktów”. Raczej pomaga lepiej przygotować się do zaliczeń poprzez wyjaśnianie zagadnień i korygowanie błędnego zrozumienia. W efekcie, gdy przychodzi czas egzaminu, ci studenci dysponują bogatszą wiedzą i lepszym zrozumieniem materiału. Warto jednak zaznaczyć, że w modelowych eksperymentach studenci mieli legalny dostęp do AI jako pomocy naukowej. W realnych warunkach akademickich korzystanie z ChatGPT podczas oceniania bywa zabronione (traktowane jest jak ściąganie). Dlatego wyzwaniem jest takie włączenie tego narzędzia w proces kształcenia, by poprawa wyników była efektem rzeczywistego zrozumienia, a nie np. podpowiedzi AI w trakcie egzaminu.

Różnice w zależności od poziomu wyjściowego wiedzy. 

Ciekawym zagadnieniem jest to, czy na ChatGPT bardziej skorzystają studenci słabsi, czy raczej ci już bardzo dobrzy? Wyniki badań nie dają jednoznacznej odpowiedzi. Wpływ AI obserwowano w różnych grupach, natomiast logika podpowiada kilka możliwych mechanizmów. Z jednej strony, słabsi (lub mniej przygotowani) mogą dzięki ChatGPT nadrobić braki. Model potrafi tłumaczyć pojęcia prostym językiem, dostosowując się do poziomu ucznia. Taki student może nawet zadawać “naiwne” pytania i otrzymywać indywidualną odpowiedź. A to jest coś, na co często brakuje czasu na wykładzie.

Z drugiej strony, osoby o niższym poziomie wiedzy są bardziej narażone na pewną pułapkę: mogą bezkrytycznie przyjmować wszystko, co wymyśli AI, łącznie z informacjami błędnymi. Jeśli brakuje im podstaw, trudniej odróżnić prawdę od halucynacji modelu. Bardziej zaawansowani studenci potrafią lepiej ocenić jakość odpowiedzi i zadać bardziej precyzyjne pytania, co przekłada się na większą wartość dodaną z użycia narzędzia. Z drugiej strony, ci najlepsi i tak często radzą sobie świetnie bez dodatkowej pomocy, więc AI może nie poprawić ich i tak już wysokich osiągnięć. W sumie, ChatGPT wydaje się najbardziej użyteczny dla tych, którzy chcą się uczyć, ale potrzebują dodatkowego wsparcia lub wskazówek. Przy odpowiednim prowadzeniu może to pomóc słabszym pójść do przodu, a najlepszym uczyć się jeszcze efektywniej.

Co te wyniki znaczą dla szkolnictwa wyższego w Polsce?

W polskich uczelniach temat sztucznej inteligencji w edukacji budzi coraz większe zainteresowanie – ale i obawy. Wielu wykładowców i decydentów postrzega narzędzia pokroju ChatGPT głównie przez pryzmat zagrożeń dla uczciwości akademickiej.

W lutym 2024 r. Ministerstwo Edukacji i Nauki wdrożyło nawet system anty-plagiatowy JSA, który ma umożliwić promotorom wykrywanie prac dyplomowych pisanych z użyciem modeli językowych.

To pokazuje podejście nastawione na kontrolę i ograniczanie użycia SI przez studentów. Jednocześnie faktem jest, że studenci już teraz masowo korzystają z nowoczesnych technologii przy pisaniu esejów, rozwiązywaniu zadań czy przygotowaniu się do zajęć. Czynią tak młodzi ludzie na całym świecie, w Polsce również. Zamiatanie problemu pod dywan może się okazać nieskuteczne.

Jak zatem interpretować wyniki badań Wanga i Fana w kontekście naszych szkół wyższych?

Przede wszystkim jako sygnał, że warto szukać sposobów na dydaktyczną integrację SI zamiast jedynie jej zakazywać. Jeśli sensownie włączymy ją w proces nauczania, może to podnieść efektywność kształcenia – również na polskich studiach.

Oczywiście, należy to robić z zachowaniem zasad etyki i transparentności. Być może rozwiązaniem jest otwarte deklarowanie, kiedy i jak student podpierał się AI przy pracy, połączone z oceną umiejętności, których nie da się “podrobić” przez model LLM (np. obrona pracy ustnej, projekt zespołowy itp.).

Polskie uniwersytety mogą rozważyć pilotowanie zajęć, w których korzysta się z ChatGPT jako z oficjalnej pomocy naukowej – podobnie jak kalkulatory są akceptowalne na zajęciach z matematyki. Dzięki temu można by wypracować dobre praktyki i podzielić się doświadczeniami.

Istotną implikacją jest też konieczność aktualizacji programów nauczania oraz rozwijania kompetencji cyfrowych kadry dydaktycznej. Skoro AI może pełnić rolę asystenta, wykładowcy powinni nauczyć się wykorzystywać ją np. do tworzenia materiałów dodatkowych, testowania wiedzy studentów czy udzielania szybszej informacji zwrotnej.

Z kolei studenci powinni zdobyć kompetencje krytycznego korzystania z AI: np. umiejętność formułowania dobrych pytań, weryfikacji uzyskanych odpowiedzi czy świadomego korzystania ze źródeł. Wymaga to przemyślanego wprowadzenia tych elementów do procesu kształcenia (np. warsztaty z “prompt engineering” dla studentów czy szkolenia dla nauczycieli akademickich). Pierwsze kroki w tym kierunku już się pojawiają, choćby w formie seminariów i dyskusji o wykorzystaniu ChatGPT w szkolnictwie wyższym.

Podsumowując, polskie uczelnie stoją przed wyzwaniem: jak mądrze zaadaptować globalny trend AI na rodzimym gruncie. Wyniki omawianego badania pozwalają na ostrożny optymizm. Pokazują, że przy odpowiednim podejściu zyski mogą przeważyć nad stratami. Jednak sukces wdrożenia ChatGPT zależy od tego, czy podejdziemy do niego proaktywnie (tworząc ramy i narzędzia jego wykorzystania), a nie reaktywnie (tylko „gasząc pożary” w postaci wykrywania niedozwolonego użycia).

Jakie są potencjalne zastosowania ChatGPT w edukacji?

Skoro wiadomo już, że ChatGPT może wspomóc nauczanie, warto zastanowić się, jak konkretnie można go wykorzystać w dydaktyce. Oto kilka potencjalnych zastosowań tego narzędzia.

Wirtualny korepetytor i tutor. 

ChatGPT może służyć jako prywatny nauczyciel dostępny 24/7. Uczeń, który utknął nad zadaniem, może poprosić AI o wskazówkę, dodatkowe wyjaśnienie pojęcia lub inny przykład. Model potrafi dostosować styl odpowiedzi do poziomu pytającego, tłumacząc krok po kroku np. złożone zagadnienie matematyczne. Taka spersonalizowana pomoc w miejscu i czasie, gdy jest potrzebna, to ogromna wartość – szczególnie dla dużych grup studentów, gdzie wykładowca nie zawsze ma czas indywidualnie podejść do każdego.

Tworzenie materiałów i planów nauki. 

ChatGPT może odciążyć nauczycieli i studentów w generowaniu różnych treści edukacyjnych. Przykładowo, wykładowca może poprosić go o przygotowanie zestawu dodatkowych pytań quizowych z danego tematu, a student – o przygotowanie planu powtórki przed egzaminem czy streszczenie najważniejszych punktów z wykładu.

AI bywa używane do układania konspektów prac pisemnych lub nawet proponowania literatury do danego tematu (choć tu trzeba uważać na jakość tych propozycji). Zaletą jest oszczędność czasu i inspiracja – narzędzie może podsunąć pomysły, na które samodzielnie trudno by wpaść.

Symulacje egzaminów i ćwiczenia. 

Studenci mogą wykorzystać ChatGPT do symulowania rozmowy egzaminacyjnej lub testu. Wystarczy poprosić go: “Zadaj mi 10 pytań z fizyki kwantowej na poziomie podstawowym” – a otrzymamy zestaw, na którym można przećwiczyć wiedzę. Co więcej, AI może od razu sprawdzić nasze odpowiedzi i wyjaśnić, dlaczego dana odpowiedź jest dobra lub nie.

Takie automatyczne quizy i interaktywne sprawdziany mogą zwiększyć częstość ćwiczeń (bo student nie jest ograniczany dostępnością nauczyciela) i pomóc lepiej przygotować się do prawdziwego egzaminu.

Wsparcie w pisaniu i nauce języków. 

ChatGPT świetnie sprawdza się jako asystent przy redagowaniu tekstów. Może pomóc sformułować argument w eseju, poprawić stylistykę pracy pisemnej czy wyłapać błędy językowe. Oczywiście, praca powinna być nadal wynikiem myśli człowieka – AI może służyć tu jako narzędzie do doskonalenia warsztatu pisarskiego, podobnie jak słownik czy korektor.

Ponadto, dla uczących się języków obcych ChatGPT może pełnić rolę konwersacyjnego partnera: możemy prowadzić z nim dialog w języku, którego się uczymy, prosząc o poprawianie naszych błędów i proponowanie lepszych sformułowań. To niemal nieograniczona możliwość praktyki językowej.

Personalizacja nauki. 

Być może najważniejszym długofalowo zastosowaniem AI w edukacji jest tworzenie spersonalizowanych ścieżek nauczania. Maszynowy asystent, znając nasze pytania i odpowiedzi, może adaptować poziom trudności materiału. Jeśli widzi, że pewien typ zadań sprawia trudność, zaproponuje dodatkowe wyjaśnienia czy ćwiczenia.

Już teraz istnieją prototypy systemów tutoringowych opartych o modele językowe, które dynamicznie reagują na postępy ucznia. Taka indywidualizacja jest marzeniem pedagogiki od lat. Sztuczna inteligencja daje realną szansę, by każdego ucznia potraktować indywidualnie. Oczywiście wymaga to jeszcze dopracowania i nadzoru człowieka (nauczyciela), ale potencjał jest ogromny.

Jakie są ryzyka i wyzwania związane z korzystaniem z ChatGPT w edukacji?

Żadne nowe narzędzie nie jest pozbawione wad. W przypadku wprowadzania ChatGPT do szkolnictwa należy brać pod uwagę następujące wyzwania.

Kwestie etyczne i uczciwość akademicka.  

Najgłośniej dyskutowanym problemem jest możliwość plagiatu i nadużyć. Jeżeli student oddaje pracę napisaną w całości przez AI i firmuje ją jako własną, jest to oczywiście oszustwo. Pojawienie się detektorów tekstu (jak wspomniany moduł w JSA) to odpowiedź na to zagrożenie. Jednak poleganie wyłącznie na „wyłapywaniu” nie rozwiązuje problemu u podstaw.

Uczelnie muszą wypracować jasne zasady: co wolno, a czego nie wolno (np. dozwolone może być korzystanie z ChatGPT przy researchu i planowaniu pracy, ale pisanie całych zdań do pracy zaliczeniowej już nie). Ważna jest też edukacja studentów w dziedzinie etyki. Np. uzmysłowienie im, że korzystanie z AI bez ujawnienia tego faktu jest formą nieoznaczonego cytowania cudzego tekstu.

Zagrożenia poznawcze.  

Choć ChatGPT wspomaga naukę, istnieje ryzyko, że rozleniwi ludzkie umysły. Jeżeli każdą odpowiedź dostaje się na tacy, to kiedy trenuje się samodzielne rozwiązywanie problemów? W literaturze wskazuje się, że nadmierne poleganie na AI może osłabić zdolność do myślenia krytycznego i samodzielnego rozwiązywania zadań. Studenci mogą mieć pokusę skrócenia sobie drogi; zamiast samodzielnie przeanalizować tekst, poproszą ChatGPT o streszczenie; zamiast mozolnie rozwiązywać równanie, każą to zrobić modelowi.

Krótkoterminowo daje to wynik, ale długoterminowo może hamować rozwój kompetencji. Dlatego kluczowe jest, by uczyć jak korzystać z AI mądrze: np. traktować jego odpowiedzi jako wskazówkę, a nie gotowe rozwiązanie; zawsze próbować zrozumieć mechanizm, a nie tylko kopiować odpowiedź.

Innym wyzwaniem poznawczym jest wspomniana już skłonność modelu do halucynacji, czyli podawania przekonująco brzmiących, lecz fałszywych informacji. Uczeń musi być tego świadomy i nauczyć się weryfikować fakty – co samo w sobie jest cenną umiejętnością, ale wymaga dodatkowego wysiłku.

Brak interakcji społecznej.  

Edukacja to nie tylko przekaz wiedzy, ale też rozwój społeczny – umiejętności pracy w grupie, komunikacji i dyskusji. Wprowadzenie AI nie może być alternatywą dla tych elementów. Jeżeli studenci będą spędzać zbyt dużo czasu na rozmowach z chatbotem, kosztem dyskusji z kolegami czy nauczycielem, może na tym ucierpieć ich rozwój społeczny i emocjonalny.

Szczególnie w młodszych grupach wiekowych zwraca się uwagę, że człowiek uczy się poprzez kontakt z drugim człowiekiem. Dlatego w szkolnictwie wyższym ChatGPT powinien być wkomponowany w zajęcia w sposób, który wspiera także współpracę między ludźmi (np. można razem analizować odpowiedzi udzielane przez inteligencję maszynową i wspólnie je oceniać, zamiast każdy osobno polegać na nim w izolacji).

Wykluczenie cyfrowe i dostęp.  

Choć modele LLM są coraz szerzej dostępne, wciąż istnieje ryzyko, że nie wszyscy studenci będą mieli równy dostęp do ich możliwości. Wymaga to dostępu do Internetu, często nowoczesnego sprzętu, a czasem płatnych wersji narzędzia (np. lepszy model GPT-4 jest dostępny odpłatnie). Studenci pochodzący z rodzin o niższych dochodach, słabiej wyposażonych szkół czy regionów mogą być poszkodowani, jeśli ich koledzy mają pełen dostęp do takich modeli, a oni nie.

Uczelnie muszą więc myśleć o zapewnieniu infrastruktury (np. laboratoria komputerowe z dostępem do takich narzędzi) oraz o wsparciu tych, którzy mogą mieć trudności techniczne. Nierówności mogą się także pogłębić między tymi, którzy potrafią sprawnie używać nowych technologii, a tymi, którzy czują przed nimi opór – stąd znów kłania się edukacja i szkolenia z zakresu kompetencji cyfrowych.

Aspekty organizacyjne i prawne.  

Wprowadzenie ChatGPT na szerszą skalę rodzi pytania natury organizacyjnej. Np. jak zmienić programy studiów? Jak oceniać prace studentów – czy wymagać deklaracji co powstało z pomocą AI, a co samodzielnie? Jak przygotować kadrę – może trzeba stworzyć nowe stanowiska (np. specjalista ds. AI w dydaktyce) lub zachęcić nauczycieli do podnoszenia kwalifikacji w tym obszarze?

Dochodzi do tego kwestia prawna: teksty generowane przez inteligencję maszynową nie są objęte prawem autorskim, ale mogą naruszać cudze prawa (jeśli model “odtworzy” fragmenty istniejących utworów).

Uczelnie muszą opracować polityki korzystania z AI, które będą respektować prawo i zasady etyki akademickiej. To wszystko wymaga czasu, konsultacji i elastyczności systemu szkolnictwa wyższego, który – jak wiemy – czasem z trudem nadąża za dynamicznymi zmianami technologicznymi.

📌 Wpływ ChatGPT na naukę studentów: Podsumowanie.

• Na naszych oczach sztuczna inteligencja przechodzi z futurystycznych wizji do codzienności edukacyjnej. Badanie Jin Wanga i Wenxianga Fana z 2025 roku jest jednym z pierwszych tak kompleksowych spojrzeń na ten fenomen i pokazuje, że korzyści są realne.

  
  

• ChatGPT może wspomóc naukę studentów na wiele sposobów. Jednocześnie uwypukla, że to jak go użyjemy, jest równie ważne jak to, czy użyjemy go w ogóle. Wiele zależy od mądrego wkomponowania AI w dydaktykę: przygotowania odpowiednich ram (metodycznych, etycznych i organizacyjnych) oraz nastawienia na ciągłe uczenie się zarówno po stronie studentów, jak i nauczycieli.

  
  

• Dla polskich uczelni wnioski płynące z tego i podobnych badań mogą stanowić cenną wskazówkę. Zamiast traktować ChatGPT wyłącznie jako zagrożenie, warto dostrzec w nim szansę na ulepszenie kształcenia – pod warunkiem, że podejdziemy do niego krytycznie i odpowiedzialnie.

  
  

• Być może za kilka lat zajęcia wspomagane przez modele LLM staną się normą, a studenci wchodzący na rynek pracy będą lepiej przygotowani, bo nauczą się współpracować nie tylko z ludźmi, ale i z inteligentnymi maszynami.

  
  

• Zanim to jednak nastąpi, czeka nas okres poszukiwania najlepszych praktyk, dyskusji o granicach dopuszczalnej pomocy AI i – co najważniejsze – pilnowania, by w centrum pozostał prawdziwy cel edukacji: wszechstronny rozwój człowieka.

Źródła: 

• Wang, J., & Fan, W. (2025). The effect of ChatGPT on students’ learning performance, learning perception, and higher-order thinking: insights from a meta-analysis. Humanities and Social Sciences Communications, 12 (1),

• edtechinnovationhub.com,

• krytyczne uwagi na stronie WINS Solutions (winssolutions.org),

• wsb-nlu.edu.pl,

• gov.pl,

• grafiki umieszczone w tym artykule zostały wygenerowane przez ChatGPT.

Zobacz powiązane artykuły:

Sztuczna Inteligencja: Ciekawostki.

Krótka Historia Sztucznej Inteligencji

Moja rozmowa z AI

Sztuczna Inteligencja w Coachingu: Najnowsze Zastosowania

Pokolenia: nazwy, lata, charakterystyka

Pokolenie X w życiu i pracy

Rynek pracy w Polsce 2025

Czego młode generacje szukają w pracy wg Deloitte

Pokolenie Z na rynku pracy: zaskakujące podejście do kariery i AI

Zawody przyszłości i nowe profesje do 2030 

PwC Global AI Jobs Barometer 

Kobiety w miejscu pracy - raport 10-lecia McKinsey 

Raport Gallupa: State of the Global Workplace 

To również może Cię zainteresować:

Jak działa coaching?

Oferta Life Coaching 

Oferta Coachingu Kariery 

Coaching biznesowy