Sztuczna inteligencja miała pomagać uczniom w nauce. I pozornie pomaga, przynajmniej na pierwszy rzut oka. Uczniowie dzięki AI wykonują prace domowe zdecydowanie  szybciej, a dodatkowo uzyskują lepsze oceny. Tylko co z tego skoro po odłączeniu od AI uczeń na egzaminie dostaje gorsze wyniki w efekcie jej użycia?

Pokazuje to badanie „The Generative AI Learning Penalty”, oparte na obserwacji aż 26 811 chińskich uczniów klas 7-12 w okresie 30 miesięcy. Analiza naukowców obejmowała wykonywanie prac domowych z dziewięciu przedmiotów, ocenę comiesięcznych egzaminów pisanych bez dostępu do AI oraz egzaminy wstępne do szkół średnich i na studia. Ponieważ uczniowie zaczynali korzystać z AI w różnym czasie, badacze mogli porównać ich nowe wyniki z ocenami z przeszłości, a także zestawić je z osiągnięciami rówieśników, którzy uczyli się bez pomocy algorytmów.

Po rozpoczęciu korzystania z AI oceny uczniów za prace domowe wzrosły średnio o 18 proc., a czas poświęcony przez ucznia na wykonanie pracy uległ skróceniu aż o 30 proc. W biznesie ktoś by powiedział, że nieźle wzrosła produktywność – wynik lepszy o blisko 20 procent, a pracownik na jej wykonanie poświęcił o 30 proc. mniej czasu. Na LinkedIn prezes odtrąbiłby sukces. Tylko, że to fatamorgana.

Czemu? Bo już po sześciu miesiącach oceny na comiesięcznych egzaminach spadły o około 20 proc. Na najważniejszych egzaminach wstępnych do liceum i na studia wyniki uczniów obniżyły się odpowiednio o 18 i 24 proc. Co więcej, końcowy negatywny efekt ujawniał się dopiero po około dwóch latach.

Największe pogorszenie wyników i ocen występowało w naukach społecznych, następnie w przedmiotach ścisłych i językach. Szczególnie silnie odczuwali je młodsi uczniowie i osoby osiągające wcześniej wysokie wyniki oraz chłopcy.

Jednym z ciekawszych wniosków płynącym z badania jest ten dotyczący sposobu korzystania z AI. Największe pogorszenie wyników zaobserwowano wśród około 80 proc. uczniów, których zachowanie wskazywało na outsourcing wykonania pracy domowej czyli po prostu zlecenie AI jej wykonania. Osiągali oni początkowo bardzo wysokie oceny, poświęcając na wykonanie zadań wyjątkowo mało czasu. U uczniów, którzy używali AI, ale nadal pracowali nad zadaniami podobnie długo jak pozostali, strata w procesie nauczania były niewielka.

Ale chyba najwięcej mówi wykres zestawiający oceny z prac domowych z wynikami egzaminów. U uczniów bez AI zależność jest prosta: lepsza praca domowa, lepszy egzamin. U użytkowników AI krzywa najpierw rośnie, a powyżej stu punktów ostro się załamuje. Uczeń z oceną 120 za zadania domowe pisze egzamin poniżej 80 punktów, czyli gorzej niż kolega, któremu praca domowa szła kiepsko. Źródłem tego zjawiska jest czas poświęcony na naukę: przy ocenie 100 odrabianie zajmowało uczniowi średnio 62 minuty, przy 120 już tylko 43 dzięki AI.

Badanie przeprowadzone na tak licznej grupie uczniów i w tak długim czasie pokazuje, że AI nie może zastąpić i skrócić procesu uczenia. Uczeń dzięki AI szybko otrzymał poprawną odpowiedź, ale nie spędził czasu na jej opracowaniu i zrozumieniu problemu. Takie wykorzystanie AI spłyciło proces edukacji. Uczeń przestaje myśleć, promptuje, nie popełnia błędów i nie utrwala wiedzy. Nie spędza po prostu czasu na nauce. Wniosek? Nie ma drogi na skróty, również na siłowni. Nie ćwiczysz – nie masz efektów.

AI może zatem poprawić mierniki produktywności w biznesie czy procesie nauki, ale jednocześnie poprzez outsourcing zadań nie rozwija umiejętności do rozwiązywania problemów bez użycia AI. Praca domowa ucznia wygląda lepiej, lecz w efekcie użycia AI uczeń potrafi mniej, kiedy musi poradzić sobie sam. Zrozumieli to już Norwedzy, którzy zachłysnęli się cyfryzacją dekady temu i każdemu uczniowi rozdali tablet. Dlatego powiedzieli oni stop AI wśród najmłodszych o czym pisałem w czerwcu na swoim blogu.

Na koniec ważna uwaga. Badanie nie sprawdzało, czy AI w roli korepetytora tłumaczącego i naprowadzającego na rozwiązanie zamiast rozwiązującego zadanie zadziała lepiej. Pokazuje raczej za to, gdzie leży granica: uczniowie, którzy używali AI przy odrabianiu zadań i ćwiczeń, ale poświęcali na naukę nadal tyle samo czasu co bez AI, tracili najmniej (do dwóch procent).

Kilka wykresów na koniec:

Źródło: D. Strömberg, V. Lei i Y. Wu, „The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education”, preprint opublikowany w czerwcu 2026 r.