Interaktivní neznamená automaticky didakticky kvalitní
Sobota 31. října 2026, Blog, Učení
Vytvořit jednoduchou výukovou aplikaci dnes zvládne s pomocí umělé inteligence i učitel bez znalosti programování. Na internetu přibývá interaktivních kvízů, her a procvičovacích aktivit. Jenže přinášejí skutečně něco navíc? A mohou některé herní prvky žákům učení dokonce komplikovat?
Když už k tvorbě aplikace nepotřebujeme umět programovat
Ještě nedávno byla tvorba vlastní interaktivní výukové aplikace pro většinu učitelů poměrně obtížná. Vyžadovala alespoň základní znalosti programování nebo práci se specializovanými nástroji.
Dnes se situace výrazně změnila. S pomocí umělé inteligence můžeme vytvořit jednoduchý matematický kvíz, procvičovací hru nebo interaktivní pracovní list, aniž bychom sami napsali jediný řádek kódu. To otevírá obrovské možnosti. Učitelé mohou vytvářet aplikace přesně podle svých potřeb, měnit zadání, přizpůsobovat obsah a připravovat aktivity, které odpovídají konkrétnímu učivu.
Jenže stejně jako u klasických pracovních listů se nabízí otázka: Znamená snadná dostupnost interaktivních aplikací také jejich didaktickou kvalitu?
Je to skutečně něco nového, nebo jen papír převedený na obrazovku?
Představme si jednoduchou aplikaci. Žákovi se zobrazí matematický příklad, pod ním čtyři možné výsledky. Po kliknutí na správnou odpověď získá bod a pokračuje na další příklad.
Podobných aplikací najdeme na internetu spoustu. Jsou špatné? Vůbec ne. Mohou dobře posloužit například při procvičování a upevňování učiva. Ale přesto bychom si měli položit jednu zásadní otázku.
Co nám tato aplikace přináší oproti stejnému příkladu na papíře? Právě nad tím nás může přimět přemýšlet model SAMR, který popisuje různé způsoby využívání technologií ve vzdělávání. Na jeho nejnižší úrovni technologie pouze nahrazuje původní nástroj, aniž by zásadně měnila samotnou aktivitu. Na dalších úrovních může přinášet funkční zlepšení, proměňovat podobu úkolů nebo umožňovat aktivity, které by bez technologie byly obtížně realizovatelné.
Důležité ovšem je, že vyšší úroveň SAMR automaticky neznamená lepší výuku. Někdy nám opravdu stačí jednoduchá digitální náhrada pracovního listu. Jindy ale můžeme od technologie očekávat mnohem více. Dokáže žákovi poskytnout užitečnou okamžitou zpětnou vazbu? Umožní mu experimentovat, ověřovat hypotézy nebo pracovat s chybou? Přinese něco, co bychom s klasickým pracovním listem realizovali obtížně? Nejde o to, aby byla každá aplikace co nejsložitější. Jde o to, abychom věděli, proč ji vlastně používáme.
Když je na obrazovce všeho příliš
Další důležitou otázkou je samotné zpracování interaktivních materiálů. Moderní aplikace mohou obsahovat animace, pohyblivé objekty, zvuky, časové odpočty, barevné efekty nebo různé odměny. Tyto prvky mohou zvyšovat atraktivitu aplikace. Některé mohou také smysluplně podporovat učení. Problém ale může nastat ve chvíli, kdy je jich příliš nebo nejsou vhodně zkombinované.
Podle teorie kognitivní zátěže má naše pracovní paměť omezenou kapacitu. Při učení proto záleží také na tom, kolik pozornosti musíme věnovat informacím a činnostem, které přímo nesouvisejí s osvojovaným učivem. Představme si žáka, který má vypočítat matematický příklad, ale současně musí sledovat pohybující se objekty, hledat správnou odpověď a reagovat na další vizuální podněty.
Kolik pozornosti mu zbývá na samotný výpočet? To neznamená, že by pohyb, animace nebo časový limit byly automaticky špatně. Například časově omezené procvičování může mít jasný didaktický účel. Rozhodující je, zda jednotlivé prvky podporují vzdělávací cíl, nebo žáka zatěžují dalšími požadavky, které s učením nesouvisejí. Aplikace může být graficky atraktivní a zábavná, ale zároveň zbytečně komplikovat samotné učení.
Když výuková hra využívá mechanismy počítačových her
Zvláštní pozornost si zaslouží také herní mechanismy, které v interaktivních aplikacích používáme. Časový tlak, odměny, rychlá zpětná vazba, sbírání bodů nebo možnost okamžitě zahájit další pokus mohou být účinnými motivačními prvky. Ne všechny jejich kombinace jsou ale automaticky vhodné.
Z výzkumů herního chování víme, že například nepředvídatelné odměny a opakované krátké herní cykly mohou podporovat opakování určitého chování. V některých herních prostředích se tyto mechanismy využívají k udržování pozornosti hráče a prodlužování jeho zapojení.
Podobné principy se mohou objevit také ve výukových aplikacích. Je přitom důležité zdůraznit, že samotné použití herních prvků neznamená vznik závislosti. Problematické herní chování je mnohem složitější jev a nelze ho vyvozovat pouze z přítomnosti časovače, bodování nebo odměn.
Přesto stojí za to přemýšlet, jakou motivaci vlastně naše aplikace vytváří. Pokračuje žák proto, že ho zajímá řešení úkolů, nebo proto, že očekává další odměnu? Dokáže se soustředit na svůj postup a vlastní chyby? A dává mu aplikace příležitost skutečně přemýšlet, nebo ho především nutí co nejrychleji reagovat? Ne každá hra, která děti zaujme, musí být automaticky dobrým nástrojem pro učení.
Zábava není totéž co učení
Jedním z častých argumentů pro používání interaktivních aplikací je, že děti baví. To je samozřejmě důležité. Motivace a ochota zapojit se do činnosti mohou učení výrazně pomáhat. Jenže zaujetí samotné ještě není důkazem, že se žáci něco naučili. Dítě může být nadšené z rychlé hry, sbírání bodů nebo překonávání vlastního rekordu. To ale samo o sobě neříká nic o tom, zda lépe porozumělo matematickému postupu nebo si osvojilo novou dovednost.
Při hodnocení aplikací bychom proto neměli sledovat jen jejich atraktivitu, ale také to, jakým způsobem žáky vedou k přemýšlení. Dostávají smysluplnou zpětnou vazbu? Mají prostor opravit svůj postup? Podporuje aplikace porozumění, nebo především rychlost odpovědí? A především, odpovídá její zpracování tomu, čeho chceme ve výuce dosáhnout?
Budoucnost interaktivních materiálů bude o didaktice
Umělá inteligence postupně odstraňuje technické překážky, které dříve učitelům bránily ve vytváření vlastních výukových aplikací. To považuji za obrovskou příležitost. Můžeme tvořit materiály podle skutečných potřeb našich žáků, experimentovat s různými podobami aktivit a využívat technologie způsobem, který nám dříve nebyl dostupný. Zároveň ale roste význam schopnosti kriticky posoudit, co jsme vlastně vytvořili.
Umět zadat umělé inteligenci, aby naprogramovala matematickou hru, ještě neznamená umět navrhnout didakticky kvalitní matematickou hru. A právě v tom vidím jeden z nejdůležitějších posunů, které nás při tvorbě digitálních výukových materiálů čekají.
Nebude stačit vědět, jak aplikaci vytvořit. Budeme muset stále více přemýšlet nad tím, jakým způsobem se s ní žáci učí. Protože cílem výukové aplikace není jen to, aby děti bavila. Cílem je, aby jim pomáhala učit se.
