1. |
2. |
3. |
4. |
5. PredgovorSanela Hudovernik, Jurka Lepičnik-Vodopivec, Karmen Drljić, Eda Birsa, Maja Mezgec, Nastja Cotič, Petra Dolenc, Nika Ferbežar, Dejan Hozjan, Tina Štemberger, 2025, predgovor, uvodnik, spremna beseda Ključne besede: praksa, vseživljenjsko učenje, trajnostna vzgoja in izobraževanje, predgovori
Objavljeno v RUP: 07.01.2026; Ogledov: 94; Prenosov: 1
 Celotno besedilo (88,42 KB) |
6. |
7. V znamenju trikotnika : izobraževanje, etika in umetna inteligencaErnest Ženko, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Poglavje definira izbrane temeljne pojme, ki se nanašajo na etične izzive, po- vezane z uporabo generativne umetne inteligence v izobraževanju. Opisuje plagiatorstvo kot ključni etični izziv, kjer lahko orodja umetne inteligence, ki omogočajo ustvarjanje vsebin, predstavljajo tveganje za akademsko integrite- to. Nakazani so nekateri etični izzivi, vezani na intelektualno lastnino, avtorske pravice in deljenje podatkov z umetno inteligenco (UI). V prispevku opozorimo tudi na pristranskost in diskriminacijo v generiranih vsebinah, ki lahko izhaja iz pristranskih podatkov, na katerih temelji umetna inteligenca, ter problem ge- neriranja neresničnih podatkov in informacij. Opredeljeni so tudi problematika antropomorfizacije UI, prekomerno zanašanje na UI ter pomen kritične presoje pri rabi UI. Na koncu poglavje obravnavamo tudi okoljske in družbene posle- dice uporabe UI, kot so visoka energetska potrošnja in tveganja glede pove- čevanja socialnih ter ekonomskih neenakosti. Analiza kaže, da je za uporabo prednosti UI ob hkratnem zmanjšanju njenih etičnih tveganj v izobraževanju potreben celovit pristop, ki bo zajemal (vsaj) obravnavne vidike.
Ključne besede: etika, izobraževanje, umetna inteligenca, generativna umetna inteligenca, uravnavanje umetne inteligence
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 186; Prenosov: 5
Celotno besedilo (241,55 KB) |
8. Raba umetne inteligence pri učenju in poučevanju v obveznem izobraževanju : integrativni pregled literatureAndreja Klančar, Tina Lekan Kraševec, Tina Štemberger, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Umetna inteligenca (UI) je postala del našega vsakdana, pri čemer se, ko gre za področje vzgoje in izobraževanja, tako v javnosti kot tudi v stroki pojavljajo različni argumenti za in proti njeni rabi v vzgojno-izobraževalni praksi. Prav zato smo želeli preveriti, kaj kažejo doslej opravljene raziskave, in sicer smo iskali odgovora na dve vprašanji: (i) kakšne vrste raziskav o rabi UI v obveznem izobraževanju so bile opravljene doslej ter (ii) kaj kažejo izsledki raziskav o rabi UI v obveznem izobraževanju. V ta namen smo opravili integrativni pregled literature, ki je temeljil na protokolu PRISMA. Iskanje literature je bilo izvedeno v podatkovnih bazah Scopus, Web of Science in ACM Digital Library z uporabo vnaprej določenih vključitvenih ter izključitvenih kriterijev. V končno vsebinsko analizo je bilo vključenih skupno šest prispevkov. Zbrani podatki so bili analizirani z metodo vsebinske analize. Ugotovili smo, da je področje rabe umetne inteligence v obveznem izobraževanju izjemno slabo raziskano. Rezultati obstoječih raziskav nakazujejo, da je treba učencem omogočiti, da aktivno participirajo pri odločitvah o rabi UI pri učenju in poučevanju ter da je učiteljevo razumevanje vloge UI v izobraževanju pomemben dejavnik vključevanja UI. Slednje mora seveda podpirati tudi vodstvo šole, pri čemer se kot trenutno zelo smiselna usmeritev zdi sodelovanje šole z zunanjimi strokovnjaki, ki bi učitelje opolnomočili na tem področju. Analiza pokaže tudi, da so bile raziskave večinoma izpeljane na osnovi kvantitativnega raziskovalnega pristopa, s čimer je smiselno tudi intenzivneje nadaljevati, saj so rezultati teh raziskav ključni tako za (i) oblikovanje izobraževalne politike, ki temelji na empiričnih dokazih, kot tudi (ii) za smiselno implementacijo uporabe UI v neposredni vzgojno-izobraževalni praksi
Ključne besede: umetna inteligenca, obvezno izobraževanje, izobraževalna politika, epistemologija
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 199; Prenosov: 2
Celotno besedilo (236,51 KB) |
9. Raziskovalni trendi na področju generativne umetne inteligence v izobraževanju v obdobju med 2014 in 2024Karmen Drljić, Sonja Čotar Konrad, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: V zadnjem desetletju se izobraževanje vse bolj prepleta z digitalnimi tehnologijami, zlasti umetno inteligenco, kar prinaša nove priložnosti in izzive. Generativna umetna inteligenca (GUI), kot je ChatGPT, omogoča personalizacijo učenja in avtomatizacijo raziskovalnih nalog. Kljub njenim prednostim se v povezavi z njeno rabo v izobraževanju pojavljajo tudi pomembna etična in varnostna tveganja, kot so dezinformacije in vprašanja avtorskih pravic. Različne raziskave v mednarodnem prostoru se osredotočajo na vključevanje GUI v pedagoške in didaktične prakse, kar kaže na rastoč interes za to področje v akademskem svetu. Pričujoča raziskava se osredotoča na bibliometrično analizo znanstvenih objav o GUI v izobraževanju med letoma 2014 in 2024. Z zbiranjem podatkov iz baze Scopus je bilo identificiranih 704 relevantnih člankov. Anali za, izvedena s programsko opremo VOSviewer, raziskuje raziskovalne trende, geografsko razporeditev in vplivne avtorje na tem področju ter obravnava pedagoške vidike uporabe GUI v izobraževanju. Analiza geografske prisotnosti raziskav o GUI v izobraževanju je pokazala, da so vodilne države ZDA, Avstralija in Kitajska. Ugotovljeni so bili štirje grozdi držav glede na njihovo povezanost. Med vodilnimi avtorji sta najbolj citirana N. Pervin in A. Yusuf. Analiza ključnih pojmov je razkrila 231 relevantnih pojmov, pri čemer so se najpogosteje pojavljali izrazi, kot so »učitelj«, »gpt« in »slika«. Glavna raziskovalna področja vključujejo pedagoške, tehnične, pravno-etične in organizacijske vidike GUI v povezavi s STEM, z jezikovnim učenjem in s spodbujanjem ustvarjalnosti. Prispevek poudarja širino raziskav, vizualizira raziskovalna omrežja ter izpostavlja potrebe po dopolnitvi analize z drugimi bazami, kot je Web of Science.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, izobraževanje, bibliometrija, raziskovanje
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 265; Prenosov: 0
Celotno besedilo (1,41 MB) |
10. Strateški okvirji uporabe generativne umetne inteligence v visokošolskem izobraževanjuEma Meden, Danijela Makovec Radovan, Marko Radovan, Tadej Košmerl, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Prispevek analizira strateške okvire za integracijo generativne umetne inteligence (GUI) v visokošolsko izobraževanje, pri čemer izhaja iz evropskega Akta o umetni inteligenci (2024) in drugih relevantnih dokumentov. Obravnava tri najpomembnejše ravni implementacije: sistemsko raven, raven visokošolskih učiteljev in raven študentov. Na sistemski ravni raziskujemo mehanizme za vzpostavitev uravnoteženega regulativnega okvira, ki spodbuja inovativno rabo GUI ob hkratnem zagotavljanju visokih etičnih standardov in varstva podatkov. Na ravni visokošolskih učiteljev preučujemo strategije za odgovorno integracijo GUI v pedagoške procese, s poudarkom na spodbujanju kritičnega mišljenja in ohranjanju akademske integritete. Pri študentih se osredotočamo na razvoj kompetenc za učinkovito in etično rabo GUI pri učenju ter raziskovanju. Prispevek ponuja celovit strateški okvir za implementacijo GUI v visokošolskem prostoru, ki temelji na aktualnih uredbah in dobrih praksah ter vzpostavlja ravnotežje med izkoriščanjem tehnoloških priložnosti in zagotavljanjem kakovosti izobraževalnega procesa
Ključne besede: generativna umetna inteligenca (GUI), visokošolsko izobraževanje, strateški okviri, integracija GUI
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 256; Prenosov: 0
Celotno besedilo (177,77 KB) |
