Nevím a bojím se to říct: AI jako útočiště?

Photo by Taylor Flowe on Unsplash

Učitel se zeptá. Třídou projede ticho.

Ty odpověď znáš. Nebo si myslíš, že ji znáš. Nebo si myslíš, že si myslíš, že ji znáš.. ale co když ne? Co když ji řekneš špatně a všichni to uvidí? Co když se učitel ušklíbne nebo spolužák vedle tebe potlačí smích, nebo co když odpověď bude tak špatná, že si ji bude pamatovat celá třída a stane se z toho meme?

Tak ruka zůstane radši dole?

Tohle není ojedinělá situace. Podobné myšlenky mívají studenti v různých vzdělávacích prostředích poměrně běžně. Jde o nenápadný okamžik, kdy si člověk ještě před promluvením vyhodnocuje možné důsledky. Právě tento moment často rozhoduje, zda se zapojí do otevřené komunikace, sdílí své myšlenky a přemýšlí nahlas s ostatními, nebo se stáhne do mlčení a nebo případně hledá bezpečnější prostor jinde, třeba v interakci s umělou inteligencí.

Co všechno ovlivňuje, jestli studenti promluví, nebo raději mlčí? Jakou roli v tom hraje vyučující, jakou spolužáci? A proč se právě umělá inteligence může stát v tomto ohledu dvousečnou zbraní? Těmto otázkám se budu věnovat v tomhle příspěvku.

Pocit bezpečí

Amy Edmondson (1999) popsala koncept psychologického bezpečí jako přesvědčení, že člověk může podstoupit interpersonální riziko jako říct něco, co nemusí být správně, přiznat neznalost nebo nesouhlasit s autoritou aniž se obával negativních důsledků pro svůj sebeobraz či postavení. Nejde o pocit pohodlí, ale o konkrétní jistotu, že samotný pokus nebude „potrestán“. Ve výuce to znamená, že se student může ptát, přiznat nejistotu, žádat o pomoc nebo sdílet vlastní názory, aniž by očekával zesměšnění nebo znehodnocení. Pokud tato možnost chybí, studenti se postupně přestanou ptát a ne proto, že by jim na učení nezáleželo, ale právě proto, že jim na něm záleží natolik, že nechtějí riskovat negativní zkušenost.

Je však důležité rozlišit, co psychologické bezpečí znamená a co už ne. Callan (2016) rozlišuje bezpečí důstojnosti, tedy možnost účastnit se výuky bez obavy z ponížení, a tzv. intelektuální bezpečí, které by naopak mohlo vést k ochraně před náročnými otázkami nebo výzvami. První z nich je základní podmínkou kvalitního učení, druhé by naopak učení oslabovalo. Student se tedy může a má cítit intelektuálně nejistý či „nesvůj“, ale neměl by se cítit ponížený. Udržet tuto hranici v reálné výuce však není vždy jednoduché.

Důsledky narušení tohoto pocitu bezpečí nejsou jen krátkodobé. Prostředí, které opakovaně dává najevo, že chyba je selhání, zanechává stopy hlubší než pouhou neochotu zvednout ruku..

Jak působí prostředí, které studenta opakovaně snižuje

Prostředí, které studentům dává najevo, že jejich odpovědi nejsou dost dobré, že jejich otázky jsou hloupé nebo že nesouhlas představuje útok, nevede pouze ke strachu z chyby. Může vytvářet něco mnohem trvalejšího a méně nápadného: pochybnosti o vlastní hodnotě a schopnostech.

Fenomén impostor syndromu popsaly psycholožky Clance a Imes (1978), které ve svém výzkumu sledovaly ženy s prokazatelnými akademickými úspěchy, přesto však přesvědčené, že si své výsledky ve skutečnosti nezaslouží. Úspěchy připisovaly štěstí, náhodě nebo schopnosti oklamat své okolí a žily v obavě, že budou dříve či později odhaleny jako „podvodnice“.

Podstatou tohoto fenoménu je způsob, jakým lidé vysvětlují vlastní úspěchy a neúspěchy. Úspěch nebývá připisován vlastním schopnostem, ale vnějším okolnostem, například štěstí nebo příznivým podmínkám. Naopak neúspěch je chápán jako důkaz osobního selhání nebo nedostatečnosti. Taková asymetrie neumožňuje, aby úspěchy posilovaly sebedůvěru, protože jsou připisovány okolnostem, nikoli vlastním schopnostem.

Li (2024) ukazuje, že opakované negativní zkušenosti ve výuce, jako je pohrdání, zesměšňování nebo ignorování studentů, posilují právě ty myšlenkové vzorce, na nichž impostor syndrom stojí. Studenti si postupně osvojují přesvědčení, že jejich kompetence jsou křehké a mohou být kdykoli odhaleny jako nedostatečné. Podobně Choi (2020) identifikuje strach ze selhání jako faktor, který vede studenty k vyhýbavému chování. Raději se vyhýbají situacím, ve kterých by mohli chybovat, protože v prostředí, kde chyba není vnímána jako přirozená součást učení, ale jako důkaz neschopnosti, pociťují obavy z negativních důsledků.

Impostor syndrom má navíc tendenci sám sebe posilovat. Pokud student pochybuje o svých schopnostech, vyhýbá se situacím, ve kterých by je mohl ověřovat a rozvíjet. Tím si zároveň odpírá zkušenosti, které by mu mohly pomoci budovat zdravé sebevědomí. Ve chvíli, kdy do tohoto procesu vstupuje umělá inteligence jako nástroj schopný rychle nabídnout správné řešení bez nutnosti projít celým procesem učení, se tento cyklus nemusí přerušit. Naopak se může dále prohlubovat, protože k pochybnostem o vlastních schopnostech se přidává i nejistota ohledně autenticity vlastního výkonu.

Kam to teda vede, když studenti začnou upřednostňovat odpovědi nástroje před vlastním přemýšlením?

AI jako zdánlivé řešení

Velké jazykové modely neposkytují pohrdavé pohledy ani negativní reakce okolí. Neodsuzují uživatele za špatně formulovanou otázku nebo chybnou odpověď a reagují rychle a konzistentně. Pro studenty, jejichž zkušenosti s výukou byly spojeny se zesměšňováním nebo obavami z hodnocení, tak mohou představovat prostor, ve kterém je možné přiznat nejistotu nebo nedostatek znalostí bez okamžitého rizika.

Jejich přitažlivost ale nespočívá jen v absenci negativních reakcí. Důležitou roli hraje také míra kontroly, kterou student nad interakcí má. Může si zvolit tempo, formulovat otázku znovu, kdykoli „začít znovu“ a především zůstat anonymní. To výrazně snižuje psychologickou náročnost situace ve srovnání s veřejným vystoupením ve třídě.

Pro pochopení toho, proč může být AI v tomto ohledu přitažlivá a zároveň jaké jsou její limity, je užitečné představit koncept důvěry. Mayer et al.(1995) definují důvěru jako ochotu přijmout zranitelnost na základě pozitivního očekávání vůči druhé straně.

Důvěra přitom může stát na dvou různých základech. Buď na tom, že druhý je spolehlivý a předvídatelný, dělá, co slíbí, víme, co od něj čekat. Nebo na tom, že mu na nás opravdu záleží. První typ funguje hlavně rozumem, druhý srdcem (Chua et al., 2008). AI je silná v tom prvním, protože nemá špatný den, nemění pravidla podle nálady, nereaguje vztahovačně na nesouhlas a zachovává konzistentní způsob komunikace. Ale ten druhý typ nabídnout nemůže. Lidská empatie vyžaduje čas, pozornost a emocionální investici a právě tato investice je signálem, že druhému na nás opravdu záleží. AI sice může používat empatický jazyk, ale skutečnou emocionální angažovanost za ním není.

Limity AI se však netýkají pouze vztahové roviny, ale také samotného procesu učení. Fan et al. (2024) popisují fenomén označovaný jako metakognitivní lenost, kdy snadná dostupnost AI oslabuje procesy sebeřízení důležité pro efektivní učení. Zahrnuje to například plánování, průběžné sledování vlastního porozumění a schopnost kriticky reflektovat vlastní myšlenky. Část těchto kognitivních aktivit přebírá samotná umělá inteligence a to může vést k menšímu zapojení studenta do procesu učení. Podobné obavy se objevují i v praxi. 87 % ředitelů středních škol zapojených do průzkumu College Board ve Spojených státech se obává rozvoje kritického myšlení studentů. Samotní studenti však tyto obavy sdílejí výrazně méně často a pouze 52 % z nich považuje potenciální závislost na AI za problém.

V souvislosti s impostor syndromem pak vzniká další zajímavý paradox. AI může studentům pomáhat překonávat nejistotu spojenou s učením, zároveň však vytváří nové zdroje pochybností. Studie Dominga (2025) zjistila, že téměř polovina studentů využívajících AI při psaní vykazují určitou míru pocitů spojených s impostor syndromem. Studenti si nejsou jisti, zda výsledný text skutečně odráží jejich vlastní schopnosti. Častější využívání AI souvisí s nižší sebedůvěrou ve chvílích, kdy mají studenti pracovat bez její podpory. Je však důležité zdůraznit, že tato zjištění mají korelační povahu a neumožňují určit směr příčinnosti. Nelze proto vyloučit, že po AI častěji sahají právě studenti, kteří si svými schopnostmi nejsou dostatečně jisti.

Z pohledu učení je však důležité dodat, že generativní AI nepředstavuje pouze riziko. V určitých situacích může výrazně podporovat porozumění, zejména pokud ji student využívá jako nástroj pro vysvětlování, ověřování vlastních myšlenek nebo hledání alternativních způsobů řešení. Může zkrátit čas potřebný k pochopení konceptu, nabídnout více příkladů nebo pomoci formulovat myšlenky, které by jinak bylo obtížné přesně vyjádřit.

Z výše popsaných mechanismů se nabízí otázka, zda lze generativní umělou inteligenci chápat jako útočiště. Odpověď však není jednoznačná. AI se nestává útočištěm sama o sobě, ale vzniká jako taková až v konkrétním vztahu mezi studentem, jeho zkušeností a prostředím výuky.

Pro studenta, který opakovaně zažívá zesměšnění, nejistotu nebo strach z chyb, může AI skutečně fungovat jako prostor, kde je možné bezpečně formulovat myšlenky. V tomto smyslu plní kompenzační funkci vůči prostředí, které neposkytuje dostatek psychologického bezpečí. Nejde tedy o vlastnost technologie samotné, ale o reakci na absenci důvěry v mezilidské interakci.

Zatímco ve výuce se psychologické bezpečí buduje prostřednictvím vztahů, zpětné vazby a dlouhodobé interakce, AI pouze snižuje riziko negativní reakce, aniž by vytvářela skutečný vztah či důvěru.

Z tohoto pohledu lze AI chápat spíše jako dočasnou kognitivní oporu než jako stabilní sociální prostředí. Umožňuje studentovi obejít okamžité obavy z hodnocení, nenahrazuje však zkušenost, při níž se učí tyto obavy zvládat v interakci s ostatními.

Úloha učitele

Pokud studenti sahají po AI především proto, že se ve třídě necítí bezpečně je důležité zaměřit se na to, co může ovlivnit učitel. Avšak učitele nemůžeme vnímat jako osamocený ostrov, ale jako součást provázaného ekosystému školy a společnosti. Učitelé sami fungují v prostředí, které psychologické bezpečí ne vždy podporuje. Je těžké upřímně přiznat vlastní nejistotu před studenty, pokud se sami vyučující pohybují v prostředí, kde nejistota znamená zranitelnost. Edmondson (1999) sama upozorňuje, že psychologické bezpečí je vlastnost prostředí, nikoli individuální dovednost, a jako taková vyžaduje podporu na organizační úrovni.

S vědomím těchto limitů lze přesto pojmenovat tři oblasti, které má učitel ve svých rukou.

Bezpečí. Úkolem učitele není chránit studenty před tím, že něco nevědí. Právě setkávání s nejistotou a vlastními mezerami ve znalostech je přirozenou součástí učení. Důležité je, ale jak na tyto situace učitel reaguje. Chybná odpověď může být vnímána jako příležitost k dalšímu přemýšlení, nebo jako důkaz neschopnosti. Otázka „To je zajímavý závěr, jak ses k němu dopracoval?” otevírá prostor pro dialog mnohem více než jeho smetení ze stolu nebo chladná, znevažující reakce. Právě způsob, jakým učitel na podobné situace reaguje, může ovlivnit, zda budou studenti své názory chtít vyjadřovat i v budoucnu. Bezpečí nevzniká tím, že ho učitel prohlásí za důležité. Vzniká z každodenních zkušeností studentů s tím, jak jsou jejich otázky, chyby a pochybnosti přijímány.

Důvěra. Projevující se jasnými a předvídatelnými pravidly, férovost vůči všem studentům bez ohledu na jejich zázemí a benevolence, tedy přesvědčení, že druhé straně skutečně záleží na našem rozvoji.

AI gramotnost. Bezpečí a důvěra vytvářejí podmínky, ve kterých se studenti nebojí přemýšlet nahlas. Pro smysluplné využívání AI je klíčový rozvoj metakognitivních dovedností, které vedou studenty k aktivnímu zkoumání vlastního postupu práce. Místo toho, aby odpovědi AI jen pasivně přijímali, jsou vedeni k tomu, aby přemýšleli o tom, jak vznikají, jaké mají limity a jak by je bylo možné dále rozvíjet.

Tyto tři oblasti spolu úzce souvisejí. Bezpečné prostředí umožňuje studentům riskovat, ptát se a dělat chyby. Důvěra jim dává jistotu, že za tyto chyby nebudou zesměšňováni. Teprve na tomto základě lze rozvíjet kritické myšlení a smysluplnou práci s AI.

Role spolužáků

Přestože učitel hraje v tomto procesu klíčovou roli, není jediným aktérem, který ovlivňuje to, zda se studenti rozhodnou promluvit. Prostředí třídy se formuje i prostřednictvím vztahů mezi samotnými studenty.

Cooper et al. (2025) ve studii téměř 500 vysokoškoláků systematicky rozlišili strach z negativního hodnocení ze strany spolužáků a ze strany vyučujícího. Zjistili, že studenti obecně uvádějí vyšší obavu z hodnocení učitelem než spolužáky, autorita má tedy stále silnější emoční váhu, než by se dalo čekat. U studentů ze znevýhodněných skupin však byla obava ze spolužáků výrazně vyšší, což naznačuje, že roli hraje i to, nakolik se student již předem vnímá jako outsider nebo impostor ve skupině.

Tahle vrstevnická rovina navíc získává v digitálním prostředí novou intenzitu. Jaynes (2020) ve výzkumu komunikace mezi teenagery popisuje, jak screenshoty mění povahu viditelnosti uvnitř vrstevnické skupiny, protože co dřív zůstalo v paměti jedné hodiny, dnes může cirkulovat mimo kontext a čas třídy. Riziko ponížení se tak neváže jen na okamžik odpovědi, ale prodlužuje se na dobu neurčitou. Hodnocení učitelem je sice intenzivní, ale zpravidla více méně časově ohraničené. Naproti tomu vrstevnická reakce může přetrvávat a šířit se mimo původní kontext.

Závěrem

Učitel se zeptá. Třídou projede ticho. Tenhle okamžik nepůsobí jako test znalostí, ale jako zkouška prostředí. Nejde jen o to, co student ví, ale o to, jaké důsledky může mít vyslovení nejisté myšlenky.

Rozhodnutí zůstat potichu tak často nevypovídá o schopnostech, ale o zkušenosti s chybou, hodnocením a reakcemi druhých. Právě v takovém prostředí mohou velmi rychle vznikat pochybnosti typické pro impostor syndrom. Student postupně přestává mít jistotu nejen v tom, zda zná správnou odpověď, ale i v tom, zda jsou jeho úspěchy skutečně výsledkem vlastních schopností.

Myslím si, že debata o umělé inteligenci ve vzdělávání je proto do značné míry také debatou o vztazích ve vzdělávání. Technologie sama o sobě neurčuje, zda bude podporovat učení, nebo nahrazovat některé jeho části. O tom rozhoduje prostředí, ve kterém ji studenti používají. Stejný nástroj může jednomu studentovi pomoci rozvinout vlastní myšlenku a jinému umožnit vyhnout se nejistotě, která je s učením nevyhnutelně spojena.

Možná tedy není nejdůležitější otázkou, co všechno AI dokáže ani zda ji zakazovat. Stejně důležité je ptát se, proč po ní studenti sahají a jaké potřeby tím naplňují. Pokud je AI využívána především proto, že představuje bezpečnější prostor než samotná třída, nevypovídá to jen o technologii, ale také o podobě vzdělávacího prostředí. A právě zde se může skrývat jedna z největších výzev současného vzdělávání.

Zdroje

Callan, E. (2016). Education in safe and unsafe spaces. Philosophical Inquiry in Education, 24(1), 64–78. https://pie.journals.publicknowledgeproject.org/index.php/pie/article/view/945

Choi, B. (2020). I’m afraid of not succeeding in learning: Introducing an instrument to measure higher education students’ fear of failure in learning. Studies in Higher Education, 46, 1–15. https://www.researchgate.net/publication/338826668_I'm_Afraid_of_not_succeeding_in_learning_introducing_an_instrument_to_measure_higher_education_students'_fear_of_failure_in_learning

Chua, R. Y. J., Ingram, P., & Morris, M. W. (2008). From the head and the heart: Locating cognition- and affect-based trust in managers’ professional networks. Academy of Management Journal, 51(3), 436–452. https://doi.org/10.5465/amj.2008.32625956

Clance, P. R., & Imes, S. A. (1978). The imposter phenomenon in high achieving women. Psychotherapy: Theory, Research & Practice, 15(3), 241–247. https://paulineroseclance.com/pdf/ip_high_achieving_women.pdf

College Board. (2025). U.S. high school students’ use of generative artificial intelligence (Research brief). https://research.collegeboard.org/media/pdf/ai-research-brief-1_vf.pdf

Cooper, K. M., Busch, C. A., & Brownell, S. E. (2025). Student identities predict classmate and instructor fear of negative evaluation among undergraduates in large-enrollment introductory biology courses. Journal of Microbiology & Biology Education, 26(2), e00191–24. https://doi.org/10.1128/jmbe.00191-24

Domingo, A. (2025). Investigating the influence of AI-driven tools in ESL students’ experience of AI-induced impostor syndrome and academic confidence. Asian Journal of English Language Studies, 13(1), 98–125. https://www.researchgate.net/publication/393410032_Investigating_the_influence_of_AI-driven_tools_in_ESL_students'_experience_of_AI-induced_impostor_syndrome_and_academic_confidence

Edmondson, A. (1999). Psychological safety and learning behavior in work teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383. https://www.researchgate.net/publication/313250589_Psychological_safety_and_learning_behavior_in_teams

Fan, Y., Tang, L., Le, H., Shen, K., Tan, S., Zhao, Y., Shen, Y., Li, X., & Gasevic, D. (2024). Beware of metacognitive laziness: Effects of generative artificial intelligence on learning motivation, processes, and performance. British Journal of Educational Technology, 56(2), 489–530. https://www.researchgate.net/publication/386649880_Beware_of_metacognitive_laziness_Effects_of_generative_artificial_intelligence_on_learning_motivation_processes_and_performance

Jaynes, V. (2020). The social life of screenshots: The power of visibility in teen friendship groups. New Media & Society, 22(8), 1378–1393. https://www.researchgate.net/publication/336532077_The_social_life_of_screenshots_the_power_of_visibility_in_teen_friendship_groups

Li, Y. (2024). The impact of teacher-student relationships on students’ mental health. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media, 33, 30–35. https://www.researchgate.net/publication/382404248_The_Impact_of_Teacher-student_Relationships_on_Students'_Mental_Health

Mayer, R. C., Davis, J. H., & Schoorman, F. D. (1995). An integrative model of organizational trust. Academy of Management Review, 20(3), 709–734. https://doi.org/10.2307/258792