1. |
2. Uporaba generativne umetne inteligence pri oblikovanju matematičnih besedilnih nalogNežka Kuzmin Delgiusto, Nuša Cafuta, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Prispevek raziskuje vlogo generativne umetne inteligence (ChatGPT) pri ustvarjanju matematičnih besedilnih nalog na razredni stopnji. Izpostavlja koristi in izzive pri uporabi tovrstne tehnologije z namenom prilagajanja učnega procesa ter izboljšanja kakovosti izobraževanja. Namen prispevka je preizkusiti in kritično ovrednotiti zmožnost generativne umetne inteligence pri oblikovanju smiselnih, kakovostnih in pedagoško ustreznih matematičnih besedilnih nalog v različnih matematičnih tematskih sklopih. Pri tem izhajamo iz predhodno določenih kriterijev (jasnost in razumljivost, povezava z realnim življenjem, uporaba ustrezne matematične terminologije, ustrezna zahtevnost glede na razvojno stopnjo, pravilno uporabljeni matematični koncepti), ki opredeljujejo kakovostno matematično besedilno nalogo. Študija primera je pokazala, da generativna umetna inteligenca lahko ustvari kakovostne matematične besedilne naloge. Kljub temu njena uporaba zahteva premišljeno integracijo v izobraževalni proces ter ustrezno pedagoško načrtovanje. Ključna predpogoja za učinkovito implementacijo tovrstne tehnologije sta kritično mišljenje učiteljev – ena izmed temeljnih kompetenc vseživljenjskega učenja – ter njihova sposobnost vrednotenja ustvarjenih nalog. Poleg tega je nujno redno strokovno usposabljanje o možnostih, omejitvah in etičnih vidikih uporabe sodobnih tehnologij v vzgojno-izobraževalnem sistemu.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, ChatGPT, matematične besedilne naloge, kritično mišljenje, vseživljenjsko učenje
Objavljeno v RUP: 07.01.2026; Ogledov: 98; Prenosov: 1
 Celotno besedilo (128,84 KB) |
3. Izbrani temeljni pojmi, vezani na etično rabo generativne umetne inteligence v izobraževanjuMarta Licardo, Mojca Puncer, Tadej Todorović, 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: generativna umetna inteligenca v izobraževanju, kritično mišljenje, intelektualna lastnina, antropomorfizacija, plagiatorstvo
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 282; Prenosov: 1
Celotno besedilo (187,95 KB) |
4. 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: 165; Prenosov: 5
Celotno besedilo (241,55 KB) |
5. Tehnična, tehnološka in druga merila vrednotenja orodij GUI za integracijo v izobraževanjeAlenka Žerovnik, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Integracija generativne umetne inteligence (GUI) v izobraževalne sisteme ponuja pomembne priložnosti za izboljšanje poučevanja in učenja, vendar zahteva sistematičen pristop k implementaciji. Ključnega pomena je razvoj jasnih meril, ki vključujejo tehnične, tehnološke in etične vidike, kot so točnost, prilagodljivost, razširljivost, razložljivost, varnost, zasebnost podatkov, računalniška učinkovitost in prilagojeno oblikovanje uporabniškega vmesnika. GUI lahko omogoči personalizirane učne izkušnje, poveča angažiranost učečih se in izboljša izobraževalne izide. Pri vpeljevanju GUI pa je ključno nasloviti tudi izzive, kot so digitalna pismenost, akademska integriteta in usposabljanje. Brez ustrezne obravnave tvegamo neustrezno uporabo, širjenje napačnih informacij in zmanjšanje vrednosti učnih dosežkov ter kritičnega razmišljanja. Raziskovalci imamo ključno vlogo pri preučevanju vplivov GUI, oblikovanju smernic in podpiranju strokovnega razvoja učiteljev. Sodelovanje med izobraževalnimi institucijami, tehnološkimi razvijalci in oblikovalci politik je bistveno za oblikovanje strategij, ki povečujejo koristi GUI in zmanjšujejo potencialna tveganja, s čimer se ustvarja vključujoče in učinkovito učno okolje.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, merila ocenjevanja, tehnično-tehnološka merila, etika, vloga deležnikov
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 162; Prenosov: 1
Celotno besedilo (1,74 MB) |
6. Inovativna uporaba GUI-tutorja pri projektih iz robotike in elektronike v pedagoškem kontekstuDavid Rihtaršič, Rok Gabrovšek, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Prispevek obravnava inovativno uporabo generativne umetne inteligence (GUI) pri predmetih Robotika in Elektronika na Pedagoški fakulteti Univerze v Ljubljani. V okviru obeh predmetov, ki ju obiskujejo študenti dvopredmetnega študija s smerjo vezave s tehniko, smo v zimskem semestru 2024/2025 uvedli nov pristop k samostojnemu delu študentov pri izdelavi končnih projektov. Uporabljen je bil prilagojen GUI-agent – tutor, nadgrajen z didaktičnimi priporočili (aktivno učenje, Kolbov učni cikel) in opremljen z literaturo, ki je bila obravnavana pri predavanjih. Za razliko od splošnih generativnih modelov je agent upošteval razpoložljivo opremo študentov ter tehnične specifike projektov. Tako je zagotavljal specifične in relevantne odgovore, prilagojene konkretni situaciji. Namen sistema je bil usmeriti študente skozi individualizirano učno pot, pri čemer je agent s svojimi odgovori nadomeščal učiteljevo prisotnost, kadar je bil ta zaseden. Zbrana vprašanja in odgovori, ki so nastali med interakcijami GUI-agenta – tutorja s študenti, bodo služili za nadaljnji razvoj agenta in izboljšanje njegove pedagoške učinkovitosti.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca, GUI-tutor, personalizirano učenje, projekti iz elektronike in robotike, Kolbov učni cike
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 151; Prenosov: 1
Celotno besedilo (166,94 KB) |
7. Socialno in čustveno učenje ter generativna umetna inteligenca v visokošolskem izobraževanjuAlenka Lipovec, Katja Košir, Tina Vršnik Perše, Andreja Kozmus, Marta Licardo, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Namen poglavja je opisati povezave med socialnim in čustvenim učenjem ter generativno umetno inteligenco v visokem šolstvu, s poudarkom na možno stih, ki se ob tem ponujajo za izboljšanje pedagoških praks. Socialno in ču stveno učenje vključuje samozaznavanje, samoregulacijo, socialno zavedanje, odnosne spretnosti in odgovorno sprejemanje odločitev v izobraževalnih kon tekstih. Generativna umetna inteligenca ponuja priložnosti za personalizirano poučevanje, vendar so pri uporabi zaradi etičnih izzivov in tveganj, povezanih z zasebnostjo in s pristranskostjo, potrebni posebna znanja in previdnost. V pri spevku predstavljamo pregled spoznanj o uporabi umetne inteligence za iz boljšanje socialnih in čustvenih kompetenc. V okviru razvijajoče se socialne ge nerativne umetne inteligence predstavimo možnosti uporabe klepetalnikov, inteligentnih sistemov za poučevanje pa tudi socialnih robotov, ki omogočajo personalizacijo, socialno podporo ter simulacijo socialnih veščin. Poudarimo potrebo po celoviti strategiji in sodelovanju učiteljev, razvijalcev tehnologij ter oblikovalcev politik za ustvarjanje varnega in učinkovitega učnega okolja, ki spodbuja kritično razmišljanje in odgovorno uporabo UI v izobraževanju.
Ključne besede: socialno in čustveno učenje, socialna generativna umetna inteligenca, visoko šolstvo, personalizirano učenje
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 203; Prenosov: 1
Celotno besedilo (168,63 KB) |
8. Možnosti uporabe generativne umetne inteligence pri otrocih s posebnimi potrebamiDarja Plavčak, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Članek po posameznih skupinah otrok s posebnimi potrebami (PP) predstavlja primere področij, kjer je generativna umetna inteligenca (GUI) lahko zanje koristna v smislu napredka in razvoja. Ker je tematika v Sloveniji še relativno neraziskana, smo se oprli na primere tujih avtorjev, ki opisujejo potencial uporabe GUI za premagovanje primanjkljajev ali ovir pri osebah s PP različnih starosti in v raznovrstnih socialnih kontekstih. GUI jim lahko pomaga predvsem na področjih, ki so zanje še posebej zahtevna; npr. ustvarja urnike, predlaga aktivnosti za boljše počutje, podaja modne nasvete, pretvarja besedilo ali govor v znakovni jezik in obratno, izboljšuje možnosti sodelovanja na digitalnih platformah, ustvarja učne kartice za urjenje fonološkega zavedanja, simulira komunikacijo. Osebe s PP lahko s pomočjo GUI izboljšajo svojo samostojnost, socialno vključenost, avtonomijo, enakopravnost in bolje izkoristijo svoja močna področja. Pri tem obstajajo določena tveganja uporabe, saj so lahko orodja GUI pristranska, nezadostno natančna ali nezanesljiva; vprašljiva je tudi zasebnost in varnost vnesenih podatkov. Prispevek z obravnavo koristi in tveganj uporabe GUI pri osebah s PP daje razmisleke o tem, kam usmeriti tehnološke in vzgojno-izobraževalne rešitve, da bi jim lahko bila v prihodnosti GUI v čim učinkovitejšo podporo.
Ključne besede: socialno in čustveno učenje, socialna generativna umetna inteligenca, visoko šolstvo, personalizirano učenje
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 234; Prenosov: 21
Celotno besedilo (169,64 KB) |
9. Učinkovitost generativne umetne inteligence za personalizirano učenje matematikeAlenka Lipovec, Barbara Arcet, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: Generativna umetna inteligenca (GUI) postaja nepogrešljivo orodje v izobraževanju tudi pri pouku matematike, saj omogoča prilagoditev nalog znanju posameznih učencev, s čimer spodbuja personalizirano učenje in izboljšuje učne dosežke. Med dodatnimi zaznanimi prednostmi so izboljšanje besedišča, povečanje radovednosti, okrepljene sposobnosti povezovanja, izboljšana sposobnost reformulacije vprašanj ter poglobljeno kritično vrednotenje odgovorov. Kljub temu naloge, ki jih ustvarja umetna inteligenca, pogosto ne odražajo kulturnih ali osebnih značilnosti učencev, kar lahko omejuje njihovo avtentičnost. Raziskave kažejo, da je GUI še posebej koristna za učence z nižjim predznanjem, saj jim omogoča hitrejše napredovanje, pri čemer je njena največja vrednost dosežena ob aktivni podpori učiteljev, ki usmerjajo delo in vrednotijo rezultate – pristop, znan kot hibridno tutorstvo. V šolskem okolju lahko GUI deluje v različnih vlogah – kot učenec, učitelj, mentor ali sošolec. Ključno za njeno uspešno uporabo je skrbno oblikovanje pozivov, ki naj bodo jasni, specifični, kontekstualizirani in prilagodljivi. Med učinkovitimi strategijami so »veriga misli«, ki spodbuja postopno in poglobljeno reševanje problemov, »negativni pozivi« za preprečevanje napak ter »metapozivi«, ki učence usmerjajo k refleksiji in h kritičnemu razmišljanju. Čeprav se članek osredotoča na uporabo pri pouku matematike, so njegove ugotovitve prenosljive na druge predmete ter širši izobraževalni proces.
Ključne besede: generativna umetna inteligenca (GUI), poučevanje matematike, oblikovanje pozivov, personalizirano učenje, učenje matematike
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 200; Prenosov: 0
Celotno besedilo (160,03 KB) |
10. Od tradicionalnega pouka do GUI : pregled sprememb v matematiki in matematičnem izobraževanjuMarina Volk, Sanela Hudovernik, 2025, samostojni znanstveni sestavek ali poglavje v monografski publikaciji Opis: V prispevku obravnavamo razvoj matematike in matematičnega izobraževanja v zadnjem stoletju, s poudarkom na spremembah pedagoških metod, vključevanju digitalnih tehnologij ter vplivu generativne umetne inteligence (GUI). Raziskujemo prehod od tradicionalnega poučevanja, osredotočenega na memorizacijo, k sodobnim pristopom, ki spodbujajo razumevanje, reševanje problemov in interdisciplinarno uporabo matematike. V zadnjih desetih letih so digitalna orodja, interaktivne komunikacijske tehnologije in GUI korenito preoblikovali učni proces matematike. Premik od tradicionalnega k sodobnemu poučevanju je preusmeril učenje z osnovnih računskih veščin na globlje razumevanje matematičnih konceptov in njihove uporabe v različnih znanstvenih kontekstih. GUI, kot je ChatGPT in druga prilagodljiva orodja, omogoča nove načine personaliziranega učenja s takojšnjo povratno informacijo in z interaktivnimi rešitvami problemov, s čimer učenci postajajo samostojnejši, razvijajo digitalne kompetence in prevzemajo proaktivnejšo vlogo pri učenju. Kljub številnim priložnostim vključevanja tehnologije avtorji opozarjajo na etične izzive, potrebo po ustreznem usposabljanju učiteljev in oblikovanju smernic za odgovorno uporabo tehnologij. Poleg tega orodja GUI včasih ponudijo nepravilne ali površne odgovore, kar lahko vodi v napačno razumevanje matematičnih konceptov, če učenci postopke in rezultate brez kritične presoje sprejmejo kot pravilne. Prispevek zaključujemo z ugotovitvijo, da je uspešna integracija GUI ključna za pripravo učencev na kompleksne izzive 21. stoletja, pri čemer vloga učitelja kot mentorja in čustvene opore ostaja nepogrešljiva.
Ključne besede: matematika, učenje in poučevanje, generativna umetna inteligenca, vloga učitelja
Objavljeno v RUP: 23.12.2025; Ogledov: 157; Prenosov: 0
Celotno besedilo (198,87 KB) |
