ორშაბათი, იანვარი 12, 2026
12 იანვარი, ორშაბათი, 2026

ვინ დაწერა დავალება?

ხელოვნური ინტელექტის (AI) სწრაფმა გავრცელებამ საგანმანათლებლო სივრცეში განსაკუთრებით მწვავედ დააყენა საშინაო დავალებების დაგეგმვისა და შეფასების საკითხი. გენერაციული AI ინსტრუმენტები (მაგ., ChatGPT, Gemini, Claude) მოსწავლეებს აძლევს შესაძლებლობას, მოკლე დროში შეასრულონ დავალებები:  ტექსტები, ამოხსნან ამოცანები და წარმოადგინონ სტრუქტურირებული პასუხები, რაც ერთგვარი  გამოწვევაა შეფასების მხრივ. შედეგად, მასწავლებლისთვის ცენტრალური კითხვა აღარ არის მხოლოდ ის, გამოიყენეს თუ არა მოსწავლეებმა AI, არამედ – რას ვაფასებთ რეალურად.

საერთაშორისო კვლევები ადასტურებს, რომ AI-ის პირობებში შეფასების ტრადიციული მიდგომები, რომლებიც ეფუძნება მხოლოდ საბოლოო პროდუქტს, აღარ იძლევა მოსწავლის რეალური ცოდნისა და უნარების სანდო სურათს (Kasneci et al., 2023). მკვლევრები ხაზგასმით აღნიშნავენ, რომ გენერაციული AI განსაკუთრებით ეფექტურია რეპროდუქციულ, სტანდარტიზებულ და დე-კონტექსტუალიზებულ დავალებებზე, ხოლო ნაკლებად ეფექტური – ისეთ აქტივობებზე, რომლებიც მოითხოვს პირად გამოცდილებას, არგუმენტირებულ არჩევანსა და რეფლექსიას (Zhai, 2022).

ამავე დროს, განათლების კვლევებში სულ უფრო მკაფიოდ იკვეთება პოზიცია, რომ AI-ის აკრძალვაზე ორიენტირებული პოლიტიკა არაეფექტურია და შესაძლოა სწავლების ხარისხიც დააზიანოს. ნაცვლად ამისა, რეკომენდებულია შეფასების ფოკუსის გადატანა პროცესზე, აზროვნებაზე და მეტაკოგნიტურ კომპონენტებზე, რაც საშუალებას იძლევა, AI გამოყენებულ იქნას როგორც სასწავლო ინსტრუმენტი და არა როგორც აკადემიური არაკეთილსინდისიერების წყარო (UNESCO, 2023).

ამრიგად, თანამედროვე სკოლაში საშინაო დავალებების გადახედვა აღარ არის არჩევანი, არამედ აუცილებლობა. ეს სტატია მიზნად ისახავს აჩვენოს, რომელი ტიპის დავალებები სრულდება მარტივად  AI-ის მიერ და რა ალტერნატიული მიდგომები აძლიერებს მოსწავლის აზროვნების შეფასებას, განსაკუთრებით საბაზო და საშუალო საფეხურებზე.

როგორ ვგეგმავთ დავალებას ისე, რომ შეფასება ასახავდეს მოსწავლის აზროვნებას, პროგრესს და პასუხისმგებლობას.

1. კითხვა „ვინ დაწერა დავალება?“ – შეცვლილი ლოგიკით

AI-ის პირობებში ეს კითხვა ვეღარ იძლევა ერთმნიშვნელოვან პასუხს და არც უნდა იყოს შეფასების ცენტრალური ღერძი. უფრო პროდუქტიულია კითხვების გადატანა შემდეგ სიბრტყეში:

  • რას ფიქრობს მოსწავლე ტექსტზე?
  • შეუძლია თუ არა მისი მოსაზრების ახსნა, დაცვა და რეფლექსია?
  • ხედავს თუ არა კავშირს საკუთარ გამოცდილებასა და შესრულებულ ნამუშევარს შორის?

რეკომენდაცია:
დავალება არ დასრულდეს მხოლოდ პროდუქტით (ტექსტი, პრეზენტაცია, ამოხსნა), არამედ მოიცავდეს მეტაკოგნიტურ კომპონენტს:

  • „რა ეტაპები გაიარე?“
  • „სად გაგიჭირდა?“
  • „რას შეცვლიდი?“
  • „რა ვერ დაწერა AI შენ ნაცვლად?“
2. დავალების დიზაინი  ანუ რას ვერ აკეთებს  AI

AI უკეთ მუშაობს ზოგად, სტანდარტულ და რეპროდუქციულ დავალებებზე. ამიტომ რეკომენდებულია საშინაო დავალებების გადააზრება შემდეგი მიმართულებით:

  • კონტექსტზე დაფუძნებული დავალებები
    (კლასი, სკოლა, ადგილობრივი მაგალითი, პირადი გამოცდილება)
  • პროცესზე ორიენტირებული დავალებები
    (შავი ვარიანტი, ჩანაწერები, ცვლილებების აღწერა)
  • შედარებითი და არგუმენტირებული პასუხები
    („რატომ აირჩიე ეს და არა სხვა?“)

მაგალითად

  არაეფექტური დავალებაა ეფექტიანი დავალებაა
აღწერე პერსონაჟი რომელი გადაწყვეტილება იქნებოდა ყველაზე რთული შენთვის ამ პერსონაჟის ადგილას რომ იყო და რატომ?

 

3. შეფასების ფოკუსის ცვლილება

AI-ის ეპოქაში შეფასება ნაკლებად უნდა ეყრდნობოდეს მხოლოდ საბოლოო ტექსტს და მეტად — აზროვნების მტკიცებულებებს.

რეკომენდებულია შეფასდეს:

  • აზრის ლოგიკა და თანმიმდევრობა
  • არგუმენტაციის სიღრმე
  • მაგალითების შერჩევა
  • პირადი ინტერპრეტაცია
  • რეფლექსია და თვითშეფასება

პრაქტიკული ნაბიჯი:
რუბრიკებში ცალკე კრიტერიუმად ჩაიწეროს:

  • „მოსაზრების ახსნა- განმარტების უნარი“
  • „პროცესის ახსნა“
  • „პირადი პოზიციის დასაბუთება“
4. AI-ის გამოყენება -  გამჭვირვალე ინსტრუმენტი

AI-ის გამოყენება არ უნდა იყოს ტაბუირებული, არამედ გამჭვირვალედ ინტეგრირებული.

რეკომენდაცია:

  • მოსწავლემ მიუთითოს, თუ რა მიზნით გამოიყენა AI
    (იდეების გენერაცია, ტექსტის გამარტივება, ენობრივი დახმარება)
  • შეფასება არ უნდა ეფუძნებოდეს გამოყენების ფაქტს, არამედ მასწავლებლისთვის თვალსაჩინო იყოს მოსწავლის წვლილი

ფორმულირება დავალებაში:
„შეგიძლია გამოიყენო AI, მაგრამ აღწერე, რაში დაგეხმარა და რა გააკეთე თავად.“

 

5. დიალოგი, როგორც შეფასება

AI-ის ეპოქაში მასწავლებლის როლი ნაკლებად არის „ კონტროლი“ და მეტად — აზროვნების ფასილიტატორი.

მოკლე ზეპირი შეკითხვები, განხილვა კლასში, ან რეფლექსიური ჩანაწერები ხშირად უფრო სანდო სურათს ქმნის, ვიდრე პლაგიატის შემოწმების ნებისმიერი ინსტრუმენტი.

საშინაო დავალება AI-ის ეპოქაში: შედარებითი ანალიზი

ქვემოთ წარმოდგენილი ცხრილი აჩვენებს განსხვავებას AI-ით მარტივად შესასრულებელ დავალებებსა და ალტერნატიულ, აზროვნებაზე ორიენტირებულ დავალებებს შორის. ეს შედარება ეხმარება მასწავლებელს არა აკრძალვაზე, არამედ გაკვეთილის დიზაინის შეცვლაზე იფიქროს.

AI-ით მარტივად შესასრულებელი დავალება ალტერნატიული დავალება (AI- გარეშე) ალტერნეტიული დავალება რას ითხოვს მოსწავლისგან
ტექსტის შინაარსის გადმოცემა ტექსტის ერთი ეპიზოდის შეფასება პირადი პოზიციით ინტერპრეტაცია
რეფერატის დაწერა თემაზე „რა იყო შენთვის ყველაზე გაუგებარი და როგორ სცადე გააზრება?“ მეტაკოგნიცია
პერსონაჟის დახასიათება „რომელ გადაწყვეტილებას შეცვლიდი პერსონაჟის ადგილას და რატომ?“ კრიტიკული აზროვნება
ფაქტების ჩამოთვლა ფაქტის გამოყენება კონკრეტულ,  რალურ კონტექსტურ მაგალითზე ცოდნის ტრანსფერი
თემის შეჯამება შედარება: ტექსტი და დღევანდელი რეალობა ანალიტიკური აზროვნება
სტანდარტული ესე ესე + რეფლექსიური აბზაცი („როგორ ვიმუშავე?“) თვითშეფასება
ამოცანის საბოლოო პასუხი ამოხსნის გზის ახსნა და შეცდომის ანალიზი პროცესის გააზრება
პრეზენტაციის მომზადება პრეზენტაცია + ზეპირი კითხვა-პასუხი ავტორობის დადასტურება
თეორიის განმარტება თეორიის გამოყენება პირად გამოცდილებაში ფუნქციური ცოდნა
ერთსწორიანი კითხვა ღია კითხვა -მრავალსაფეხურიანი პასუხით აზრის განვითარება

რატომ უნდა შეიცვალოს საშინაო დავალების არსი?რადგან მნიშვნელოვანი აღარ არის მხოლოდ შედეგი – მნიშველოვანია  პროცესი ანუ  მსწავლელის  გზა, ფიქრი და პასუხისმგებლობა. თუ დავალება ითხოვს აზროვნებას, ახსნას და თვითრეფლექსიას, კითხვა „ვინ დაწერა?“ ბუნებრივად იცვლება კითხვით: „რა ისწავლა მოსწავლემ ამ პროცესში?“

ლიტერატურა

Kasneci, E., Sessler, K., Küchemann, S., Bannert, M., Dementieva, D., Fischer, F., … Kasneci, G. (2023). ChatGPT for good? On opportunities and challenges of large language models for education. Learning and Individual Differences, 103, 102274. https://doi.org/10.1016/j.lindif.2023.102274

UNESCO. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO Publishing.

Zhai, X. (2022). ChatGPT and AI-assisted academic writing: Opportunities, challenges, and implications for teaching and learning. Education and Information Technologies, 27, 1–17. https://doi.org/10.1007/s10639-022-11450-9

 

კომენტარები

მსგავსი სიახლეები

ბოლო სიახლეები

გილოცავთ შობა-ახალ წელს!

ვიდეობლოგი

ბიბლიოთეკა

ჟურნალი „მასწავლებელი“