Raport MIT o AI na uczelni: mniej konsultacji, słabsze zaufanie

Co ustaliła komisja MIT

Komisję powołali w styczniu 2026 roku kanclerz MIT Melissa Nobles, rektor ds. akademickich (provost) Anantha Chandrakasan i przewodniczący senatu wykładowców Roger Levy. W składzie znaleźli się studenci studiów licencjackich i magisterskich, wykładowcy ze wszystkich pięciu wydziałów (schools) oraz pracownicy bibliotek i centrum wsparcia dydaktyki. Raport końcowy opublikowano 13 sierpnia 2026 roku. Szersze grono odbiorców dotarło do niego na początku października, po omówieniu w serwisie THE DECODER.

Najważniejszy wniosek dotyczy nie oszukiwania na zaliczeniach, lecz nauki jako procesu społecznego. Studenci rzadziej przychodzą na konsultacje (office hours) i rzadziej uczą się razem. Według komisji AI podważa też opanowanie materiału i pewność siebie studentów, a także niepisaną umowę między prowadzącymi a studentami. Autorzy podkreślają, że nauka działa najlepiej, gdy jest wymagająca i odbywa się wśród ludzi, a wiedza powstaje w wysiłku rozwiązywania problemów.

Raport opisuje też niepewność samych studentów. Ich stosunek do AI waha się od ciekawości po niepokój, a niejasne i różne w każdym przedmiocie zasady utrudniają im ocenę, co jest dozwolone. Część obawia się niesłusznych oskarżeń o nieuczciwość.

Dlaczego MIT odradza detektory AI

Komisja uznała programy wykrywające tekst napisany przez AI za mało wiarygodne. Fałszywe trafienia szczególnie często dotykają osób piszących w języku obcym i studentów neuroatypowych. Detektory słabo radzą sobie też z najczęstszą sytuacją, czyli pracą, w której AI pomogła tylko w części. Autorzy krytykują również blokujące przeglądarki egzaminacyjne jako narzędzia bliskie inwigilacji.

Zamiast wykrywania raport proponuje taki sposób oceniania, który utrudnia oddanie całej pracy AI:

• egzaminy pisane na miejscu, pod nadzorem,
• sprawdzanie historii wersji oddawanych dokumentów,
• regularne terminy cząstkowe i spotkania omawiające postęp projektu,
• pisanie pierwszych szkiców na zajęciach,
• ocenianie etapami, z informacją zwrotną po każdym kroku, a także egzaminy ustne i portfolio.

Zalecenia dla uczelni

Rekomendacje komisji układają się w trzy grupy. Pierwsza dotyczy dydaktyki: przeglądu celów kursów, zmiany form zaliczeń, większego udziału projektów i doświadczeń praktycznych oraz zaplanowanej wspólnej nauki na miejscu. Każdy przedmiot ma mieć jasne zasady korzystania z AI wraz z uzasadnieniem. MIT chce też chronić program badawczy dla studentów UROP, w którym według uczelni uczestniczyło 93 proc. absolwentów z rocznika 2025.

Druga grupa dotyczy ludzi i społeczności. Wykładowcy mają otwarcie mówić, jak sami używają AI, a uczelnia ma uczyć skutecznego i etycznego korzystania z tych narzędzi. Każda praca dyplomowa ma zawierać oświadczenie, jak AI została użyta przy jej powstaniu.

Trzecia grupa to stałe procesy: komisja ds. AI działająca na bieżąco, osoby odpowiedzialne za AI (AI Leads) w każdej szkole lub wydziale, fundusz pilotażowy, szkolenia dla prowadzących, mierniki efektów, równy dostęp do narzędzi, zasady prywatności i monitorowanie wpływu na środowisko. Raport nie podaje kwot ani terminów wdrożenia tych propozycji.

Jak to wygląda na polskich uczelniach

Polskie uczelnie przyjmują zasady zbliżone do zaleceń MIT, choć częściej opierają je na deklarowaniu użycia AI i odpowiedzialności dyscyplinarnej. Rektor Uniwersytetu Łódzkiego wydał 16 lutego 2026 roku zarządzenie nr 73 o zasadach korzystania z systemów AI w kształceniu i dyplomowaniu. Na jego podstawie Wydział Zarządzania UŁ wprowadził zajęcia o etycznym korzystaniu z generatywnej AI: 5 godzin na studiach I stopnia i 12 godzin na II stopniu. Tam, gdzie program przewiduje użycie AI, ocena ma obejmować także sposób dojścia do wyniku, a nie tylko sam wynik.

Instytut Antropologii i Etnologii UAM wymaga zgody prowadzącego na korzystanie z AI i zgłaszania każdego jej użycia. Prowadzący może poprosić o polecenia (prompty) lub historię pracy. Nieoznaczone użycie AI jest naruszeniem zasad uczciwości akademickiej, a przedstawienie wygenerowanej treści jako własnej traktowane jest jak plagiat.

W naszej ocenie raport MIT dodaje do tej dyskusji element rzadko obecny w polskich regulaminach. Zasady skupiają się zwykle na pracach pisemnych i plagiacie, a MIT wskazuje mniej widoczny koszt: studenci rzadziej pytają prowadzących i rzadziej uczą się razem. Podobny sygnał dało badanie PISA 2025. Uczniowie, którzy oddają AI konkretne zadania, osiągali w nim niższe wyniki.

Ograniczenia raportu

Raport opiera się na obserwacjach członków komisji, spotkaniach z wykładowcami i ankiecie studenckiej gazety, a nie na badaniu z grupą kontrolną. Nie podaje skali spadku frekwencji na konsultacjach ani liczby uczestników ankiety The Tech. Opisuje elitarną uczelnię techniczną z kampusem i akademikami, więc wnioski nie przenoszą się wprost na polskie studia niestacjonarne czy duże wykłady.

Zalecenia mają charakter propozycji dla władz MIT. Dokument nie zmienia jeszcze regulaminu studiów, a część rekomendacji, na przykład fundusz pilotażowy, wymaga decyzji budżetowych.

Co mogą zrobić prowadzący i studenci

Z raportu MIT i zasad polskich uczelni wynika kilka praktycznych wskazówek, które nie wymagają zmian w regulaminie:

• Prowadzący mogą wpisać do sylabusa, kiedy i do czego AI jest dozwolona, i krótko uzasadnić te zasady.
• Część oceny warto oprzeć na pracy na zajęciach, rozmowie o projekcie i kolejnych wersjach tekstu, zamiast na wyniku detektora.
• Studenci powinni zapisywać, do czego używali AI, i zachować historię pracy na wypadek pytań prowadzącego.
• Każde źródło i każdy cytat wskazany przez czatbota trzeba sprawdzić samodzielnie, bo modele podają też nieistniejące publikacje.