Proč pilot AI selhává bez kontroly učitele

Khan Academy ukazuje, že AI do škol nepatří jako demo, ale jako řízený nástroj. Khanmigo s Gemini reaguje na studenty v reálném čase a učitelé mají kontrolu nad obsahem i jeho schvalováním.

---

Když vám AI v pilotu šlape, ještě nemáte vyhráno. V ostrém provozu se snadno rozpadne workflow, učitel ztratí kontrolu a rozpočet mizí bez výsledku. Google, Google.org a Khan Academy u Khanmiga ukazují, že rozhoduje editovatelnost, schvalování a feedback.

AI nástroje Khan Academy v třídách před školním rokem 2026

V lednu jsme zachytili oznámení o nových AI nástrojích pro učení na Khan Academy, které stojí na modelech Google Gemini. Z popsaného nasazení vyplývá, že nejde o laboratorní ukázku, ale o přesun z raných pilotů do skutečných tříd.

Do začátku školního roku 2026 přibyly další nástroje a aktualizace rozšířily možnosti Khanmigo, AI-poháněného studijního tutora a asistenta učitele Khan Academy. V praxi to znamená, že základ řešení neurčuje samotný model, ale způsob, jakým se dostává do běžné výuky.

Mezi nové funkce patří interaktivní diagramy a přepracovaný nástroj pro cvičení. Právě tady se ukazuje rozdíl mezi technologií v prezentaci a technologií v provozu: model vytváří podklady, ale do třídy vstupuje až hotový výstup určený k použití.

Interaktivní diagramy, vizuální pomůcky a reakce Khanmiga na pohyb prvků

Khanmigo už nefunguje jen jako textový tutor. Využívá pokročilé uvažování Gemini k tomu, aby podle potřeby vytvářel interaktivní vizuální pomůcky a diagramy pro matematické i vědecké úlohy.

Když vyhodnotí, že vizuál studentovi pomůže, sáhne po grafech, geometrických tvarech, paralelních souřadnicových grafech a dalších prvcích. Důležité je načasování: diagram se zobrazí ve chvíli, kdy z něj student opravdu těží, ne jen jako dekorace k odpovědi.

Interaktivita jde dál než běžné klikání. Když student táhne vrchol nebo úsečku, Khanmigo změnu rozpozná a upraví lekci podle nového stavu prvků. Právě tady se z textového výkladu stává vedení, které reaguje na práci studenta v reálném čase.

Na takové chování navázala hluboká spolupráce inženýrů Googlu a týmu Khan Academy. Ti nejdřív nastavili metriky kvality diagramu podle relevance, užitečnosti a jasnosti. Současně ladili i detaily, například označování, a do Khanmiga přidali feedback widget, aby uživatelský vstup průběžně zlepšoval zážitek.

V popsaném nasazení zatím vidíme první známky vyššího zapojení studentů i lepších odpovědí poté, co se diagram zobrazí. Právě tenhle mechanismus pak přirozeně otevírá cestu k dalšímu učitelskému řízení úloh a jejich schvalování před tím, než je studenti uvidí.

Učitelem řízené generování, úpravy a schvalování cvičných úloh

Druhou výraznou funkcí partnerství je přepracovaný nástroj Procvičování mých znalostí od Khan Academy. Změna není v samotné výrobě úloh, ale v tom, kdo ji řídí. Učitelé drží kontrolu nad cvičnými materiály a Gemini jim slouží jako pracovní nástroj, ne jako samostatný vydavatel obsahu.

Původní záměr mířil na tvorbu kvalitních otázek s výběrem odpovědí. Spolupráce s Google fellows ale posunula ambice dál. Nástroj přepracovali tak, aby byl plně editovatelný, hodnotitelný a přezkoumatelný učiteli. Tím se z běžné generace obsahu stává řízený proces, kde model připravuje podklady a člověk posuzuje jejich použitelnost.

V nejnovější verzi učitelé s Geminim plánují, navrhují a ověřují cvičné otázky ještě předtím, než je studenti uvidí. Mohou nahrát vlastní materiály a Gemini z nich čerpá při tvorbě zadání. Před odesláním úkolu učitel celý soubor zkontroluje, otázky upraví nebo je odmítne. Gemini vytváří materiály, ale učitelé mají poslední slovo o tom, co studenti uvidí.

Po dokončení práce dostávají učitelé podrobné zprávy o výkonu, aby mohli výsledky snadno vyhodnotit. Učitelé a administrátoři podle popsaného nasazení uvádějí, že úpravy mají význam, protože jim dávají přesně to, co potřebují k nastavení správné obtížnosti otázek pro jejich studenty. Právě tahle vrstva kontroly připravuje půdu pro širší rámec partnerství, který navazuje za hranicí samotného generování úloh.

Grant Google.org, přístup k Gemini a šestice inženýrů v projektu

Spolupráce navazuje na širší závazek Googlu a Khan Academy společně vytvářet AI nástroje pro výuku. Do rámce patřil grant od Google.org i přímý přístup odborníků Khan Academy k modelům Gemini včas na školní rok 2026.

Od března na projektu pracoval také tým šesti inženýrů z Googlu. V rámci šestiměsíčního stipendia Google.org se spojili s produktovou a inženýrskou organizací Khan Academy. Právě tahle kombinace peněz, přístupu k modelům a lidí z praxe ukazuje, jak podobné partnerství funguje, když má mít dopad do školy a ne jen do prezentace.

Kde AI přestává být demo a začíná řízený nástroj pro výuku

Khan Academy v třídách nezavádí jen „další AI“. Zavádí konkrétní dvojici nástrojů: Khanmigo jako interaktivního tutora a asistenta učitele a přepracované Procvičování mých znalostí pro tvorbu cvičných úloh. V obou případech se mění způsob výuky hlavně tím, že AI už není jen generátor textu, ale nástroj, který umí reagovat na práci studenta, nabídnout vizuální oporu, přizpůsobit úlohu a dodat učiteli podklady pro rychlejší rozhodnutí.

Rozhodující ale není samotná schopnost modelu Gemini. Rozhodující je, že Khan Academy nechává kontrolu na učiteli: ten materiály upravuje, schvaluje, odmítá a vidí i výstupy, podle kterých může vyhodnotit, co ve třídě skutečně funguje. To je přesně rozdíl mezi smysluplným workflow a efektní ukázkou. Pokud AI nasazujeme bez kontrolního bodu, bez průběžného feedbacku a bez jasně nastavených metrik kvality, nepouštíme do praxe robustní proces. Jen demo s hezčím rozhraním.

Pro zkušené týmy je v tomhle příběhu důležitá jedna věc: AI nepřináší hodnotu tím, že něco sama vyrobí. Hodnotu přináší až tehdy, když se její výstup dá upravit, zkontrolovat a zodpovědně pustit dál. A právě to je otázka, kterou si stojí za to položit i mimo školství: máme ve workflow skutečnou kontrolu nad kvalitou, nebo jen obdivujeme rychlost generování?

Zdroj: Partnering with Khan Academy on building AI tools for classrooms (Google Blog)

---