Kým pred dvoma rokmi sme sa ako školitelia prvýkrát snažili integrovať AI do školení a vyučovacích hodín, dnes je pred nami komplexnejšia výzva: ako dovoliť AI, aby nás v znalostiach a zručnostiach posilnila bez toho, aby sme si na nej vybudovali závislosť. Je totiž veľký rozdiel v tom, či zručnosť už máme a AI potrebujeme na zvýšenie efektivity a produktivity, alebo zručnosť ešte nemáme a tým, že AI urobí prácu za nás, túto zručnosť ani nezískame.
Kde bude mať AI vo vzdelávaní miesto?
Dá nám AI vo vzdelávaní viac sprievodcov ako expertov?
Už pred masívnym nástupom AI bolo zrejmé, že úloha školiteľa či učiteľa sa posúva od odborníka, ktorý sprostredkúva vedomosti k sprievodcovi/facilitátorovi, ktorý umožňuje študentom rásť cez vzťah, osobný príklad a najmä určité sprevádzanie.
V neistom a informačne hustom prostredí sa totiž orientujeme podľa konkrétnych ľudí, ktorí nám pomáhajú poznatky nielen získať, ale aj utriediť a prioritizovať. Ukazujú nám medzi nimi súvislosti, dokážu dať príklady z praxe a pomenovať existujúce dilemy a nejednoznačnosti.
Pri sociálnej stránke vzdelávanie je tiež zásadné, či osobe, od ktorej sa učíme, na nás záleží, alebo k nám pristupuje skôr formálne a neosobne.
Na rozdiel od AI, vnímavý a skúsený školiteľ pozná a zohľadňuje motiváciu svojich študentov aj ich predchádzajúce skúsenosti či znalosti.
Umelá inteligencia má potenciál pomôcť školiteľom a učiteľom s prípravou tak, aby sa mohli viac sústrediť práve na rast študentov cez kvalitnejšiu interakciu.
Spätná väzba od človeka a od AI
Keďže AI nemá vedomie, žiadnu emocionálnu inteligenciu, osobnosť ani vlastný zámer, nedáva nám v spätnej väzbe všetko to, čo potrebujeme – aby niekto skutočne videl naše „aha momenty“, aby nám potvrdil, že napredujeme a aby s nami aj emocionálne zdieľal túto cestu.
Môže nám však venovať (aj opakovane a aj 24 hodín denne) individualizovanú pozornosť, ak o ňu budeme stáť. A podľa vzdelávacieho psychológa Benjamina Blooma je to práve individualizovaný prístup, ktorý umožňuje študentom napredovať oveľa rýchlejšie ako v triede. Známy je napríklad virtuálny AI tútor Khanmigo, ktorý dáva individualizovanú spätnú väzbu pri riešení rovníc bez prezradenia výsledku. Takýto prístup sa osvedčuje opakovane a jeho pozitívnym príkladom sú školy s názvom Alpha School v USA.
Nových technológií sa nevzdáme, naučíme sa s nimi žiť
Na naše intelektuálne výstupy už dlhšie môžeme nahliadať ako na výsledok hybridnej inteligencie – kombinácie vlastných myšlienok, zdrojov, ktoré nás ovplyvnili a možností, ktoré nám dávajú digitálne nástroje. Aj v minulosti boli kvalitné texty výsledkom autorovho spájania podnetov z prečítaných kníh, z rozhovorov s druhými, z vlastných poznámok.
Rozdiel je len v tom, že dnes je takéto prepájanie výrazne silnejšie, rýchlejšie a často automatizované. Tak, ako bolo doteraz v poriadku vo vzdelávaní používať knihy a neskôr Wikipediu (či širšie Internet), tak bude čoskoro v poriadku používať ako zdroj AI (s nutnosťou overovania faktov).
AI generuje mnoho nového obsahu a zároveň nám pomáha ho spracovať na ľahšie učenie
Kým kedysi sme nové poznatky museli aktívne vyhľadávať (prednášky, konferencie, knihy, časopisy), dnes čelíme informačnému pretlaku. Žijeme v dobe „informačnej obezity“, kedy nadbytok nekvalitných, nepravdivých, či úmyselne zavádzajúcich informácií (konšpirácie, propaganda) spôsobuje kognitívnu záťaž. Tá sa prejavuje neschopnosťou sústrediť sa, povrchným čítaním bez skutočného porozumenia a oslabeným kritickým myslením.
Hoci umelá inteligencia k nadprodukcii informácií sama prispieva, vie nám pomôcť aj ich spracovaním.
Od AI nástrojov ako ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Grok a ďalších vieme cez prompty požadovať zorientovanie alebo hlbší vhľad napríklad takto:
Prompt v Perplexity.ai
Objasni mi tému investorských anjelov. Vymenuj max. 15 kľúčových konceptov v tejto téme, objasni mi ako súvisia a použi prístup prvých princípov. Z dostupných dát chcem porozumieť, ako sa tento koncept uplatňuje v strednej Európe.
Prompt v Perplexity.ai
Aké prirodzené a inštitúciami vynútené pnutia definujú priestor start-upov v Európe? Akých chybných predpokladov sa dopúšťajú neskúsení začínajúci podnikatelia, ale nie skúsení lídri firiem? Ktoré faktory špecifické pre Slovensko výraznejšie prispeli buď k úspechu miestneho start-upu alebo jeho zlyhaniu?
Aby sme v prostredí vysokej informačnej hustoty boli schopní ujasniť si vlastný zámer, nestratiť motiváciu a dopracovať sa k výsledkom, potrebujeme novú superschopnosť – schopnosť hlbokého sústredenia. Ochrana pred kognitívnou roztrieštenosťou si niekedy vyžaduje vypnutie notifikácií na zariadeniach, inokedy čas cielene strávený bez používania technológií (digitálny detox, digitálny sabat), či ukotvenie v prítomnosti cez naše zmysly a všímavosť.
To je v súlade s pokusmi so zobrazovaním neurónovej aktivity, ktoré poukazujú na zníženú aktiváciu predného mozgu, ak človek rieši problémy pomocou AI (čo naznačuje nižšiu mieru používania vlastných exekutívnych funkcií).
Stratégie na zmiernenie tohto javu zahŕňajú napríklad dočasné zámerné nepoužívanie AI (pravidelné manuálne vykonávanie úloh s cieľom nestratiť kľúčové schopnosti) či vyzývanie AI, aby obhájila svoje uvažovanie (napríklad otázkami „Aké existujú dôkazy, ktoré odporujú tvojmu záveru?“).
Osvojovanie si nástrojov AI a ich používanie vo vzdelávaní je predvídateľný a manažovateľný proces
Za približne dva a pol roka od uvedenia modelu ChatGPT už dnes vieme, akým spôsobom si ľudia k AI modelom hľadajú svoju cestu. V oblasti vzdelávania ju môžeme modelovo opísať na príklade HR manažéra so zodpovednosťou za vzdelávanie vo firme.
Počiatočná mierne skeptická zvedavosť ho vedie k testovaniu jednoduchých promptov v bezplatných nástrojoch, ideálne bez zložitej registrácie (ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude). Z výstupov týchto veľkých jazykových modelov začne byť zrejmý zvláštny rozpor. Čítajú sa dobre a hladko, avšak obsahujú aj nepravdy či skreslené informácie.
V tejto experimentálnej fáze zažíva HR manažér eufóriu z prvých úspechov, keď sa mu darí delegovať AI niektoré úlohy (príprava podkladov pre workshop, sumarizácia spätnej väzby). No keď AI zlyháva pri zložitejších zadaniach, nastáva frustrácia, keď výraznejšie pochybuje o zásadnom prínose AI pre jeho prácu.
Po strategickej integrácii AI nástrojov už cielene využíva „prompt crafting“ – vytvára štruktúrované konverzácie s AI, kde ju najprv požiada o vytvorenie podkladov pre školenie a následne overuje obsah otázkami na konkrétne situácie z firemnej praxe. Chápe limity AI a buduje si k nej vzťah „dôveruj, ale preveruj“.
Vo fáze expertného používania použije AI na analýzu trendov v oblasti vzdelávania aj repetitívne úlohy. Osobne sa zameria viac na zosúladenie kurikula s dlhodobými prioritami HR a budovaniu medziľudských vzťahov s účastníkmi. AI mu vie pomôcť vyrásť z organizátora kurzov a stať sa strategickým tvorcom príležitostí pre profesijný rast.
Vo fáze intenzívneho denného používania si začne všímať aj prejavy úpadku vlastných kognitívnych funkcií kvôli nadmernému delegovaniu úloh na AI, a preto vedome pre tím organizuje aj stretnutia bez AI, aby podporil prirodzenú kreativitu a kritické myslenie svojich kolegov.
Nadmerné používanie AI môže viesť u znalostných pracovníkov k oslabeniu niektorých kognitívnych funkcií, potrebujeme ich používať aj vtedy, keď AI je v nich lepšia
Výrazne citovaná štúdia od spoločnosti Microsoft a univerzity Carnegie Mellon z januára 2025 uvádza, že spoliehanie sa na AI môže znižovať schopnosti kritického myslenia u znalostných pracovníkov. Ľudia s vysokou dôverou v AI často pozerajú na výstupy od umelej inteligencie menej kriticky. Na druhej strane ľudia presvedčení o vlastných schopnostiach si od nej zachovávajú skôr kritický odstup.
Kvôli AI sa tak učíme meniť svoju rolu a presunúť dôraz od samotného riešenia problému k overovaniu výstupov od AI. Napriek pokroku v agentoch AI (schopných samostatne vykonávať celé sekvencie úkonov v online prostredí) však zostáva zapojenie človeka (angl. „human in the loop“) neoddeliteľnou súčasťou väčšiny pracovných či rozhodovacích procesov (aj, hoci nielen, z dôvodu právnej zodpovednosti).
Zachovanie mentálnej kapacity a kognitívnych schopností vieme docieliť tak, že ich budeme používať a využijeme aj AI na ich precvičovanie a prehĺbenie.
Príklad promptu:
Chcem si precvičiť svoje argumentačné schopnosti. Vyber kontroverzný, ale nie príliš polarizujúci, spoločenský alebo etický problém. Najprv mi predstav tému a poskytni prehľad hlavných argumentov pre obe strany. Potom mi náhodne prideľ jednu stranu argumentu, ktorú mám obhajovať.
Po mojej odpovedi:
- Ohodnoť kvalitu mojich argumentov (logika, súdržnosť, použitie dôkazov).
- Identifikuj slabé miesta v mojej argumentácii.
- Ukáž, ako by niekto mohol proti mojim argumentom namietať.
- Navrhni, ako by som mohol svoje argumenty vylepšiť.
- Daj mi druhé kolo na prepracovanie mojich argumentov.
Buď v hodnotení úprimný, ale konštruktívny, aby som sa mohol zlepšiť.
Paradoxne, čím väčší obsahový expert používa AI, tým viac kognitívneho úsilia do používania vkladá (do formulovania samotných promptov, do rešeršovania, do kritického posúdenia výstupov, do finálnej úpravy terminológie v texte od AI pred jeho ďalším použitím).
AI tak, paradoxne, najviac pomáha tým, ktorí voči nej uplatňujú kritické myslenie.
Naša vnútorná motivácia čelí lacným, rýchlym, šikovným AI modelom
V našom vzdelávaní a profesijnom rozvoji zohráva zásadnú úlohu aj naša vlastná vnútorná motivácia (teda nie externé body v gamifikovanom DuoLingu, prísľub štvrťročných odmien za dobré finančné výsledky firmy, či hrozba prepadnutia v ročníku v škole pre zlé známky).
Vnútornú motiváciu výrazne podporuje pocit autonómie (že máme možnosť robiť vlastné rozhodnutia), pocit zmysluplnosti (že to, čo robíme má svoj skutočný význam) a pocit vlastných silných schopností (že svojimi schopnosťami vieme prispieť k reálnej zmene).
Chatovanie s umelou inteligenciou očakávateľne našu vnútornú motiváciu ovplyvňuje tiež. Ak v študentovi prevládne pohodlnosť, až príliš ľahko sa vzdá svojej autonómnosti a nechá ChatGPT pracovať ZA seba a nepracuje S ním.
Pritom v učení je zásadnou myšlienka kognitívnej záťaže – potrebujeme prekonávať prekážky, občas sa pomýliť, a nakoniec úlohu zvládnuť s pocitom, že sme prekonali sami seba (pozn. na podobnom princípe je postavený konštruktivizmus pri učení, kedy si študent buduje porozumenie aplikáciou poznatkov a nie ich pasívnym preberaním).
Keď však študent použije ChatGPT na napísanie práce, vyhýba sa práve cielenej záťaži, ktorá je pre jeho učenie zásadná. Nejde len o podvádzanie – ochudobňuje sa o proces myslenia, organizovania myšlienok a formulovania záverov.
Napriek tomu sú spôsoby, ako nám vie AI vo vzdelávaní pomôcť. Dokáže nás otázkami naviesť k tomu, ako premeniť konkrétnu skúsenosť cez reflexiu a pozorovanie na abstraktné pochopenie a vytvorenie mentálneho modelu. Ten potom vieme uplatniť v budúcnosti. AI nás vie ako tútor previesť niektorými fázami tzv. Kolbovho cyklu zážitkového učenia.
Príklad:
Zachovanie autonómie pre vnútornú motiváciu pracovať na sebe pomocou AI
Prompt na rozvoj lídrovských zručností
Pracujem na svojich lídrovských zručnostiach a ocením tvoju pomoc. Pri našej komunikácii dodržuj tieto zásady:
Čo potrebujem:
- Sokratovský prístup: Namiesto priameho poskytovania odpovedí mi pomáhaj objavovať riešenia pomocou otázok, ktoré ma privedú k vlastným záverom. Oceňujem, keď mi pomôžeš vytvoriť priestor na reflexiu a kritické myslenie.
- Rozvoj vlastnej intuície: Ponúkni mi rámce a princípy, nie návod krok za krokom. Pomôž mi rozvinúť vlastný úsudok a intuíciu v lídrovskej pozícii.
- Výzvy namiesto jednoduchých riešení Keď ti predložím problém, nenabádaj ma k hľadaniu ľahkých skratiek. Namiesto toho ma povzbudzuj k hlbšiemu skúmaniu, čo mi dá možnosť zlepšiť sa ako líder.
- Posilňuj moju autonómiu: Konečné rozhodnutia sú moje. Tvoja úloha je pomôcť mi jasnejšie premýšľať, nie navrhovať rozhodnutia.
- Autentické líderstvo: Pomôž mi budovať štýl vedenia, ktorý je v súlade s mojimi hodnotami a osobnosťou. Nie je vhodné slepo kopírovať populárne modely.
Ako môžeš pomôcť:
– Ponúkni mi prípadové štúdie a príklady z reálneho sveta, ktoré ilustrujú dôležité princípy riadenia.
– Navrhni reflektívne otázky, ktoré mi pomôžu preskúmať moje vlastné predpoklady a prístupy.
– Pomenuj relevantné mentálne rámce a teórie riadenia, ktoré rozšíria moje uvažovanie.
– Identifikuj možné slepé miesta v mojom prístupe k riadeniu bez predsudkov.
– Ponúkni mi spôsoby, ako si môžem testovať nové prístupy v bezpečnom prostredí.
Oblasti líderstva, ktoré ma zaujímajú:
– Efektívna komunikácia
– Budovanie tímov a tímovej kultúry
– Riešenie konfliktov
– Strategické myslenie
– Koučing a mentoring
– [Doplniť ďalšie oblasti podľa potreby]
Pedagógovia čelia novým výzvam a prichádzajú s novými riešeniami
Ľahkosť, s akou získavajú žiaci, ale aj dospelí študenti či účastníci kurzov v nástrojoch AI odpovede na otázky a celé vypracované zadania, spôsobuje, že používanie ChatGPT a podobných nástrojov sa stáva normou medzi študentmi a čoraz viac vzrastá obava, že dištančné vzdelávanie je možné „hacknúť“ a certifikát získať bez nadobudnutia vedomostí či zručností a teda bez reálneho naplnenia cieľov vzdelávacieho kurzu.
Je prirodzené, že rýchle tempo zmien prináša vo vzdelávaní zmes obáv, zvedavosti a až neopodstatnenej nádeje, že AI za nás všetko vyrieši. Reakcie na použitie AI sa rôznia od zákazu, cez jej integrovania do vzdelávania, kontrolu pomocou AI detekčných nástrojov až po ignorovanie a nádej, že AI sa ukáže ako prechodný trend.
Zatiaľ inovatívni učitelia:
- menia spôsob zadávania úloh – stavajú viac na reálnych problémoch s nejasnou štruktúrou než na štandardizovaných úlohách, ktoré AI zvláda bez problémov;
- uprednostňujú hodnotiť proces viac než výsledok – nechávajú študentov dokumentovať vlastné myšlienkové postupy a jednotlivé kroky pri riešení problémov;
- vedú študentov k učeniu sa formou spolupráce – s dynamikou, ktorú samotná AI sama nedokáže priniesť;
- rozvíjajú kritické myslenie – učia overovať fakty a hodnotiť kvalitu výstupov z AI až do bodu prebratia zodpovednosti za finálny výsledok;
- využívajú AI ako partnera pri učení – napríklad pri simuláciách precvičovania mäkkých zručností, vytváraní personalizovaného obsahu alebo formulovaní spätnej väzby
Najčastejšie využívané veľké jazykové modely
Nástroj AI | Príklad promptu na využitie vo vzdelávaní: |
Claude.ai | Môžeš mi pripraviť test na hodinu dejepisu na tému Hodvábnej cesty? Zahrň otázky rôzneho typu (s viacerými možnými odpoveďami, doplňovacie, otvorené otázky atď.) a uisti sa, že pokryješ štyri najnižšie úrovne Bloomovej taxonómie. |
Perplexity.ai | Spracuj mi podrobnú rešerš švédskeho Karolinska Institute o tom, ako vplýva na učenie dieťaťa čas, ktorý trávi sledovaním obrazovky elektronického zariadenia. |
ChatGPT, model „Kurikulárna reforma“ | Aké výhody prinesie členenie na tri cykly v porovnaní so súčasnými dvoma stupňami? |
Gemini.google.com | Na základe Kolbovho cyklu zážitkového vzdelávania mi priprav súbor promptov pre modely AI. Prompty majú pomôcť študentovi spracovať výsledky z jeho projektu modelovej firmy. |
Copilot.microsoft.com | Zohľadni aspoň tri rôzne klasifikácie moci a navrhni repliky na tréning negociačných zručností. Repliky hovorí osobu a v rozhovore s osobou A, ktorá je hnaná túžbou zvíťaziť v rokovaní a presadiť svoju pozíciu a záujmy aj silou. Osoba B nechce vyvolať hnev u osoby A, ale chce, aby si uvedomila a zvážila prirodzené dôsledky silového vyjednávania.
|
Grok.com | Na základe tohto článku navrhni sériu promptov, ktoré môžem použiť v modeli AI, aby som si lepšie osvojil techniky predaja online: https://medium.com/better-humans/10-mental-models-for-learning-anything-318446320c1e |
AI pomáha osvojovaniu poznatkov a zručností v kombinácii s existujúcimi teóriami učenia
Stratégie učenia overené výskumom – a aplikované pomocou AI
Autori Yana Weinstein, Christopher R. Madan, Megan A. Sumeracki vo svojom odbornom článku z roku 2018 opísali šesť účinných stratégií učenia podporených desaťročiami výskumu: opakovanie v časových intervaloch, striedanie tém, aktívne vybavovanie si učiva, dôsledné preskúmavanie, konkrétne príklady, a dvojité kódovanie.
Dnes nám AI umožňuje tieto vedecky overené princípy učenia začleniť do vzdelávania v personalizovanej podobe. Tu uvedieme tri príklady:
Pomoc s učením formou dôsledného preskúmavania
Takýto prístup podporuje hlbšie porozumenie učiva:
Príklad promptu:
„Si tútor projektového manažmentu. Chcem sa učiť pomocou stratégie striedania tém (interleaving). V každej konverzácii mi daj kombináciu krátkych otázok, scenárov alebo vysvetlení z rôznych oblastí projektového manažmentu (napr. rozsah, čas, náklady, kvalita, riziká, komunikácia, zapojené subjekty a pod.). Zahrň aj niekoľko otázok, ktoré prepájajú viacero oblastí súčasne. Udržiavaj aktívny štýl učenia – klaď mi otázky, ktoré sa najprv pokúsim zodpovedať, a až potom mi daj vysvetlenie. V každej konverzácii striedaj témy, aby som musel prepínať medzi rôznymi kontextami. Začnime prvú konverzáciu.“
Pomoc s učením formou dôsledného preskúmavania
Takýto prístup podporuje hlbšie porozumenie učiva:
Príklad promptu:
“ Si môj tútor projektového manažmentu. Chcem sa učiť pomocou stratégie dôsledného preskúmavania (elaborative interrogation). Vysvetľuj mi jednotlivé pojmy, procesy a princípy projektového manažmentu a zároveň mi klaď otázky typu „prečo je to tak?“ alebo „prečo to funguje týmto spôsobom?“. Pomáhaj mi premýšľať nad tým, ako nové informácie súvisia s tým, čo už viem. Podnecuj ma, aby som si nachádzal logické prepojenia a formuloval zdôvodnenia, nie len si pamätal fakty. Začni tým, že mi položíš niekoľko otázok k základným oblastiam projektového riadenia, a potom ich so mnou rozoberieš.“
Takéto využitie AI možno označiť za transformačné, pretože vedie používateľa k nadobudnutiu nových znalostí či zručností. Vyžaduje si väčšiu námahu než pasívne konzumovanie obsahu vygenerovaného AI, ale práve táto kognitívna záťaž je kľúčom k efektívnemu učeniu. Študent zostáva aktívne zapojený a AI slúži ako nástroj na podporu jeho rozvoja. AI má funkciu tútora.
Dobré výsledky použitia AI tútorov, potvrdené výskumom
Štúdia Harvardovej univerzity z roku 2024 zistila, že AI tútori môžu výrazne zlepšiť výsledky vzdelávania. Výskum sa realizoval na jeseň 2023 so 194 vysokoškolskými študentmi fyziky a jeho cieľom bolo porovnať AI tútorov s tradičným aktívnym spôsobom učenia. Štúdia odhalila tri kľúčové zistenia:
- Väčší posun v učení: študenti, ktorý používali AI tútora („PS2 Pal“ založeného na modeli GPT-4) dosiahli viac ako dvojnásobné zlepšenie v učení v porovnaní s ostatnými študentmi.
- Zvýšená miera zapojenia: Skupina s AI vykazovala vyššiu mieru zapojenia a motivácie než ostatní študenti.
- Vyššia účinnosť učenia: 70 % študentov s AI tútorom dokončilo svoje zadanie do 60 minút v porovnaní so 75-minútovým trvaním vzdelávania v tradičnom formáte.
AI tútor bol navrhnutý podľa overených pedagogických princípov, dával krátke odpovede, viedol študenta krok za krokom k tomu, aby najskôr odpovedal a až potom mu dal odpovede.
Aká je teda budúcnosť vzdelávania s AI?
„Predpovede sa robia ťažko, najmä o budúcnosti“, môžeme citovať dánskeho politika Karla Kristiana Steinckeho. Budúcnosť bude, aká bude, avšak už dnes vidíme výhony, z ktorých vzíde.
V minulosti bolo úlohou špecialistov dostupné poznatky roztriediť, vyhodnotiť ich dôležitosť a vytvoriť z nich zmysluplné osnovy, obsahové a výkonnostné ukazovatele vo vzdelávacích programoch. Úlohou študentov bolo ciele naplniť a učivo z učebníc si osvojiť.
Dnes AI takéto usporiadanie transformuje. Rastie hodnota ľudskej autentickosti, kreativity, empatie, zvedavosti, schopnosti spolupracovať a najmä schopnosti adaptovať sa na novú realitu – naučiť sa, ako sa učiť neustále nové veci.
Nová dohoda s technológiou?
AI tu je a zostane a aj s ňou budeme usilovať o to, aby vzdelávanie bolo predovšetkým o rozvíjaní plného ľudského potenciálu na všetkých úrovniach Bloomovej taxonómie – pamätanie si, porozumenie, aplikácia, analýza, hodnotenie, tvorba.
Ak k tomu AI dokáže napomôcť ako nástroj, privítajme ju. Ak však pod rúškom technologického pokroku a zvyšovania efektivity budeme mať tendenciu kvôli schopnostiam ChatGPT vzdávať sa vlastnej zodpovednosti riešiť problémy, čítať s porozumením, argumentovať, či dbať o pravdu, budeme musieť nastaviť AI jasné hranice.
Možno práve teraz potrebujeme dosiahnuť novú dohodu s technológiou, ktorá je v mnohom mocnejšia než sme očakávali. Dohodu, ktorá nám pomôže vzdelávať sa naďalej bez toho, aby sme stratili to, čo nás robí ľuďmi.
Peter Guštaflík
pôsobí ako freelance lektor mäkkých zručností. Ako nadšenec technológií vedie workshopy pre mentorov, učiteľov, lektorov o tom, ako integrovať AI do profesného a osobného rozvoja. Spolupracuje s viacerými neziskovými organizáciami ako facilitátor organizačného rozvoja. Vychádza z humanistickej tradície a princípov zážitkovej pedagogiky a facilitatívneho učenia.
