Vrste alata i sustava umjetne inteligencije i njihove funkcionalnosti

1. Uvod

Tehnološki napredak umjetne inteligencije i povećana dostupnost alata različitih funkcionalnosti, donosi nove profesionalne zahtjeve obrazovnih dionika u odabiru i odgovornoj uporabi tehnologije.

Kako bi se umjetna inteligencija koristila na smislen i održiv način, potrebno je jasno razumjeti njezin tehnički aspekt, budući da upravo tehnološke značajke određuju njihove pedagoške mogućnosti. Različiti alati imaju različite ciljeve: neki su usmjereni na generiranje sadržaja, drugi na personalizaciju učenja, treći na analizu podataka, a dio njih podržava administrativne funkcije koje nastavnicima olakšavaju svakodnevne zadatke.

Razvrstavanje alata i sustava umjetne inteligencije u kategorije stoga omogućuje sustavnije promišljanje:

• Koju tehnološku funkcionalnost alat ili sustav umjetne inteligencije pruža i koje procese može automatizirati ili unaprijediti (tehnička primjena)?
• Na koji način primjena alata ili sustava umjetne inteligencije može unaprijediti poučavanje i učenje, osobito u odnosu na ishode učenja i angažman studenata (pedagoška primjena)?
• U kojim je pedagoškim kontekstima i nastavnim situacijama alat umjetne inteligencije najprimjerenije koristiti kako bi se postigla optimalna obrazovna vrijednost (primjena u obrazovnom okruženju)?

U ovoj temi predstavljene su četiri ključne kategorije alata umjetne inteligencije u kontekstu visokog obrazovanja:

1. generativni alati koji stvaraju nove obrazovne sadržaje,
2. adaptivni alati koji prilagođavaju učenje pojedinom studentu,
3. analitički alati koji podupiru odluke nastavnika pomoću podataka,
4. administrativni alati koji automatiziraju organizacijske zadatke.

Razumijevanje razlika među njima ključno je za kritički odabir tehnologija koje odgovaraju specifičnim obrazovnim potrebama, ishodima učenja, profilu studenata i nastavnom kontekstu. Time se svi obrazovni dionici pozicioniraju kao profesionalci koji donose informirane i odgovorne odluke o primjeni digitalnih tehnologija u obrazovanju. 

Napomena: Kategorije imaju naziv prema funkcijama sustava i alata umjetne inteligencije koje su prethodno bile objašnjene, ali u drugom kontekstu. 

2. Generativni alati umjetne inteligencije

Generativni alati umjetne inteligencije temelje se na naprednim modelima strojnog učenja koji analiziraju velike skupove podataka kako bi prepoznali obrasce u jeziku, slici, zvuku ili videu i na temelju njih stvarali nove, originalne digitalne sadržaje. Njihova se vrijednost u obrazovanju posebno očituje u unaprjeđenju pripreme i izvedbe nastave i u osnaživanju procesa vrednovanja učenja. Takvi alati nastavnicima omogućuju učinkovitiju i kvalitetniju izradu nastavnih materijala, prilagodbu sadržaja različitim razinama predznanja studenata i poticanje kreativnoga, problemski usmjerenog mišljenja u poučavanju.

Unatoč brojnim prednostima odgovorna uporaba generativnih alata zahtijeva kritičko promišljanje o vjerodostojnosti generiranih informacija, kao i dosljedno pridržavanje načela akademske čestitosti. Cilj njihove primjene ne smije biti zamjena rada, nego podrška u razvoju znanja, vještina i samostalnosti u učenju.

Tehničke značajke generativnih alata

• učenje na temelju velikih i raznolikih skupova podataka radi prepoznavanja obrazaca
• generiranje sadržaja u stvarnom vremenu kao odgovora na korisničke upute
• prilagodba tona, stila i razine složenosti prema potrebama korisnika
• kreiranje novih kombinacija elemenata, umjesto pukog kopiranja postojećeg sadržaja
• poboljšavanje rezultata uz iterativnu interakciju korisnika s alatom.

Pri odabiru generativnih alata važno je uzeti u obzir njihovu dostupnost i funkcionalna ograničenja. Iako je izbor alata na tržištu iznimno širok, mnogi od njih nude samo osnovne mogućnosti u besplatnoj verziji, dok se naprednije funkcionalnosti obično naplaćuju. Preporučuje se stoga provjeriti model licenciranja, razinu omogućene primjene u obrazovnom okruženju i mogućnost integracije s postojećom edukacijskom infrastrukturom.

Dodatno, mnogi generativni alati sadržavaju više funkcionalnosti istodobno. To znači da se, primjerice, alat primarno namijenjen generiranju teksta može koristiti i za izradu jednostavnih vizualizacija, odnosno da se alat razvijen za oblikovanje multimedije može primijeniti i u području tekstualnih sadržaja. Stoga svrhovito korištenje generativnih alata podrazumijeva njihovu fleksibilnu primjenu izvan primarne kategorije, uvijek u skladu s obrazovnim ciljevima.

U nastavku su dani primjeri odabranih generativnih alata. Premda su već ranije neki od njih navedeni u ovom e-tečaju u pvoj lekciji se promatraju s aspekta generativne umjetne inteligencije.

Primjeri generativnih alata umjetne inteligencije i mogućnosti njihove primjene u obrazovanju:

• Open AI ChatGPT
  • Funkcionalnost: generativni alat za obradu prirodnoga jezika koji omogućuje stvaranje, sažimanje i preoblikovanje primarno tekstualnih sadržaja na temelju korisničkih uputa.
  • Relevantnost za obrazovanje: široko je dostupan u besplatnoj verziji, jednostavan za korištenje i ne zahtijeva dodatnu instalaciju, što ga čini lako primjenjivim u različitim obrazovnim okruženjima. Međutim, ChatGPT je dostupan u besplatnoj verziji za osnovnu uporabu, dok pristup naprednijim mogućnostima ovisi o plaćenoj pretplati.
  • Pedagoški potencijal: može poduprijeti diferencijaciju nastave, izradu više razina zadataka i materijala, poticanje kritičkog mišljenja generiranjem različitih perspektiva i razvojem metakognitivnih vještina ako se koristi uz refleksiju i kritičku provjeru sadržaja.
  • Primjer iz prakse: nastavnik uz pomoć ChatGPT-a priprema tri verzije istog problemskog zadatka o postavljanju istraživačkih pitanja, jednostavniju za studente koji još nesigurno vladaju pojmovima, srednje zahtjevnu i naprednu verziju s dodatnim ograničenjima. ChatGPT generira početne prijedloge zadataka, a nastavnik zatim sadržaj uređuje, provjerava točnost i usklađuje svaku verziju s ishodima učenja. Na taj način alat skraćuje tehnički dio posla, dok ključne pedagoške odluke i odgovornost za kvalitetu zadataka ostaju na nastavniku.
• Microsoft Copilot
  
  • Funkcionalnost: generativni alat integriran u Microsoftov ekosustav (Word, PowerPoint, Outlook, Teams, Excel) koji omogućuje generiranje, sažimanje i preoblikovanje sadržaja, izradu nacrta prezentacija, pisanje i uređivanje e-pošte te sažimanje razgovora i sastanaka unutar okruženja Microsoft 365; u tehničkim i programerskim kolegijima može se koristiti i u kombinaciji s GitHub Copilotom za podršku pri pisanju programskog koda.
  • Relevantnost za obrazovanje: posebno je prikladan za ustanove koje koriste Microsoft 365, jer ne zahtijeva uvođenje novih platformi, nego nadograđuje postojeće radno okruženje. Time se smanjuje potreba za dodatnim alatima i olakšava prihvaćanje u institucijskom kontekstu. Copilot je dostupan u različitim verzijama, pri čemu se u obrazovnom okruženju najčešće koristi institucionalnim licencama, dok naprednije funkcionalnosti zahtijevaju plaćenu pretplatu.
  • Pedagoški potencijal: alat može poduprijeti planiranje i strukturiranje nastave (nacrti prezentacija, sažeci tekstova), izradu prijedloga povratnih informacija studentima i učinkovitije vođenje evidencije i komunikacije (sažeci sastanaka, poruka u MS Teamsu) te u području programiranja, predlaganje i dovršavanje programskog koda.
  • Primjer iz prakse: na kolegiju koji uključuje rad u timu nastavnik koristi Microsoft Copilot integriran u PowerPointu kako bi iz opsežne nastavne skripte brzo oblikovao nacrt uvodne prezentacije. Copilot najprije generira prijedlog strukture i sadržaja slajdova, a nastavnik potom prilagođava redoslijed, dodaje primjere iz vlastite prakse i usklađuje razinu složenosti s predznanjem studenata. U okruženju MS Teamsa Copilot se koristi za automatsko sažimanje rasprave i izdvajanje ključnih točaka, što nastavniku olakšava pripremu kratkog pisanog ili usmenog osvrta na provedenu aktivnost.
• Google Gemini
  • Funkcionalnost: generativni alat integriran u Google Workspace (Dokumenti, Gmail, Tablice) koji omogućuje generiranje, sažimanje i uređivanje tekstualnih sadržaja i prijedloge struktura, ideja i odgovora unutar poznatog sučelja.
  • Relevantnost za obrazovanje: alat je osobito koristan za programe i kolegije koji se već oslanjaju na Google Dokumente, Gmail i Google Classroom, jer nastavnici i studenti mogu koristiti generativnu umjetnu inteligenciju bez napuštanja postojećih alata i radnih tokova. Gemini (besplatna verzija) – dostupna web sučeljem (chat) i dijelom Google računom; ograničene mogućnosti i manji limiti, ali za osnovne potrebe (razgovor, generiranje i sažimanje teksta) je besplatan. Gemini Advanced / plaćeni planovi – dio Google One AI Premium paketa; daju pristup naprednijim modelima, većim limitima i dubljoj integraciji, ali su uz mjesečnu pretplatu.
  • Pedagoški potencijal: alat može poduprijeti osmišljavanje nastavnih aktivnosti, izradu nacrta zadataka i rubrika, prilagodbu jezika i razine složenosti tekstova različitim skupinama studenata i pripremu prijedloga odgovora na često postavljana pitanja studenata.
  • Primjer iz prakse: nastavnik u Google Dokumentu koristi Gemini kako bi od stručnog članka dobio kraću verziju teksta prilagođenu početnicima, uz naglašene ključne pojmove. Zatim od Geminija zatraži prijedlog tri pitanja za raspravu i nekoliko primjera iz prakse. Nastavnik uređuje dobivene prijedloge, uklanja netočnosti i prilagođava ih ciljevima kolegija i potom ih dijeli sa studentima putem Google Classroooma.
• DALL·E
  • Funkcionalnost: generativni alat za stvaranje slika i ilustracija na temelju tekstualnih uputa, sposoban generirati različite stilove, metafore i vizualne prikaze složenih pojmova.
  • Relevantnost za obrazovanje: omogućuje vizualizaciju apstraktnih pojmova, procesa ili situacija koje se teško pronalaze u postojećim slikovnim zbirkama, čime olakšava razumijevanje sadržaja i potiče raspravu. DALL·E se koristi putem korisničkog računa, pri čemu je generiranje slika vezano uz ograničene besplatne ili plaćene verzije, ovisno o modelu pretplate.
  • Pedagoški potencijal: alat može poduprijeti vizualno učenje, poticanje kreativnosti i analizu načina na koji su složene ideje prikazane slikama (npr. metafore, reprezentacije, moguća pristranost u vizualnim prikazima).
  • Primjer iz prakse: na kolegiju koji se bavi umjetnom inteligencijom nastavnik koristi DALL·E kako bi generirao različite vizualne prikaze pojma, studenti analiziraju generirane slike, raspravljaju o tome što dobro prikazuju, a što prikrivaju i predlažu vlastite ideje kako vizualno prikazati isti pojam. Na taj način alat služi kao poticaj za dublje konceptualno razumijevanje, a ne kao zamjena za stručno objašnjenje.
•  

3. Adaptivni alati umjetne inteligencije

Adaptivni alati umjetne inteligencije prilagođavaju sadržaj potrebama, predznanju, tempu i načinu učenja svakoga studenta. Sustav kontinuirano analizira ponašanje i napredak učenja i, koristeći algoritme strojnog učenja, automatski mijenja vrstu, težinu ili način prikaza materijala u stvarnom vremenu.

Cilj adaptivnih alata jest stvaranje personaliziranog puta učenja koji smanjuje kognitivno opterećenje studenata, uz povećanje motivacije i uspješnosti.

Ovakav pristup osobito je koristan u visokoobrazovnom okruženju s velikim i heterogenim skupinama studenata, gdje je individualizirana podrška izazovna. Adaptivni alati mogu pravovremeno uočiti poteškoće i automatizirano predložiti sadržaje koji najbolje odgovaraju trenutačnim potrebama studenta.

Ključne tehničke karakteristike adaptivnih alata:

• praćenje korisničkog ponašanja i napretka u učenju,
• algoritamska personalizacija sadržaja i zadataka,
• prilagodba u stvarnom vremenu prema izvedbi studenta,
• analitika i preporuke studentu i nastavniku,
• različiti modaliteti prezentacije koji se prilagođavaju strategijama učenja.

Primjeri adaptivnih alata i sustava umjetne inteligencije u obrazovanju:

• Adaptemy
  • Funkcionalnost: Adaptemy je adaptivni sustav za učenje podržan umjetnom inteligencijom koji analizira odgovore i ponašanje studenata i na temelju toga izgrađuje detaljan profil znanja, poteškoća i tipičnih pogrešaka. Sustav u stvarnom vremenu prilagođava redoslijed sadržaja, razinu težine zadataka, broj ponavljanja i vrstu povratne informacije, stvarajući personalizirani put učenja za svakoga studenta.
  • Relevantnost za obrazovanje: Namijenjen je prvenstveno obrazovnim institucijama koje žele svoje digitalne udžbenike i kolegije nadograditi adaptivnim slojem, bez razvoja vlastitog sustava umjetne inteligencije. Adaptemy se integrira s postojećim LMS-ovima i platformama i dostupan je komercijalnim licencama, što znači da se najčešće uvodi na razini institucije, a ne pojedinog nastavnika.
  • Pedagoški potencijal: Adaptemy podržava diferencijaciju nastave i oblikovno vrednovanje jer nastavnicima daje uvid u konkretne koncepte s kojima studenti imaju najviše problema i u uobičajene obrasce pogrešaka. Istovremeno studentima nudi prilagođene zadatke i objašnjenja, čime se smanjuje kognitivno opterećenje.
  • Primjer iz prakse: fakultet integrira Adaptemy za postojeće e-kolegije. Studenti rješavaju zadatke, a sustav uočava da dio studenata sustavno griješi pri razumijevanju određenog sadržaja. Tim studentima Adaptemy nudi dodatne vizualne primjere, jednostavnije zadatke i vođene korake rješavanja, dok oni koji pokazuju visoku uspješnost dobivaju složenije problemske zadatke koji uključuju kombiniranje više koncepata. Nastavnik u izvještaju vidi distribuciju pogrešaka i planira ciljano objašnjenje na satu.
• Realizeit
  • Funkcionalnost: Realizeit je adaptivna platforma za učenje koja koristi modele temelje­ne na umjetnoj inteligenciji za izgradnju personaliziranih putova učenja. Sustav prati interakcije studenata sa sadržajem i zadacima, procjenjuje vjerojatnost da su pojedini koncepti savladani i prema tome prilagođava sljedeće aktivnosti: koje će gradivo student vidjeti, koje zadatke rješavati i kakvu povratnu informaciju dobiti.
  • Relevantnost za obrazovanje: Realizeit se koristi i u visokom obrazovanju i u korporativnom učenju. Riječ je o institucionalnom rješenju koje se uvodi ugovorima s ustanovama i integrira s LMS-om, što zahtijeva stratešku odluku i podršku uprave, ali omogućava dubinsku analitiku na razini kolegija, studija ili programa.
  • Pedagoški potencijal: Realizeit omogućuje prelazak na individualizirane putove učenja. U skladu s pristupima zasnovanim na podacima, nastavnici dobivaju pregledne nadzorne ploče (dashboarde) koje prikazuju razinu svladavanja ishoda učenja i rizične točke učenja i mogu pravovremeno intervenirati (dodatna pojašnjenja, radionice, diferencirane aktivnosti). Za studente ovo može predstavljati izazove, što može povećati motivaciju i smanjiti odustajanje na kolegijima.
  • Primjer iz prakse: visokoškolska institucija uvodi Realizeit za izvođenje online ili hibridne nastave. Realizeit prepoznaje da dio studenata ima dovoljnu razinu predznanja i njima nudi brži prolazak osnovnim temama i više problemskih zadataka, dok studentima sa slabijim predznanjem nudi detaljnija objašnjenja, više ponavljanja i jednostavnije vježbe. Nastavnicima pomaže da na temelju analitike planiraju dodatne radionice za skupinu studenata koji zaostaju u svladavanju gradiva.
• SC Training (bivši EdApp)
  • Funkcionalnost: SC Training (bivši EdApp) je mobilno LMS rješenje za mikroučenje (microlearning) koje koristi algoritme i funkcije umjetne inteligencije za generiranje, organizaciju i prilagodbu kratkih lekcija. Sustav nudi ponavljanje u razmacima (spaced repetition), prilagodbu zadataka prema uspješnosti polaznika i ugrađene elemente gamifikacije, a putem funkcija utemeljenih na umjetnoj inteligenciji može automatski predlagati sadržaj i pitanja na temelju zadane teme.
  • Relevantnost za obrazovanje: SC Training je primarno usmjeren na korporativno učenje i osposobljavanje zaposlenika, ali konceptualno je relevantan i za visoko obrazovanje, osobito za kratke online module, uvodne sadržaje, ponavljanje i samostalno učenje. Osnovne funkcionalnosti su besplatne, dok su naprednije mogućnosti i podrška dostupne plaćenim planovima. Zbog toga je pogodan kao ilustrativan primjer adaptivnog mikroučenja potpomognutog umjetnom inteligencijom.
  • Pedagoški potencijal: SC Training omogućuje dizajn kratkih, fokusiranih lekcija koje se mogu prilagođavati prema uspješnosti polaznika i učestalosti korištenja. Preporuke sadržaja i ponavljanja temeljene na umjetnoj inteligenciji mogu pomoći u usvajanju znanja, proceduralnih vještina (korak-po-korak izvođenje postupka) i vještina primjene znanja u pravom trenutku („just-in-time“ vještine). Gamifikacija (značke, bodovi, ljestvice) i mobilni pristup dodatno podupiru motivaciju i sudjelovanje, dok pedagoška kvaliteta i usklađenost s ishodima učenja i dalje ovise o nastavniku, odnosno instruktivnom dizajneru.
  • Primjer iz prakse: na visokoškolskoj instituciji koja uvodi obvezni online modul o digitalnoj sigurnosti za sve nove studente, nastavnici koriste SC Training za izradu niza kratkih lekcija (5–10 minuta) o temama kao što su upravljanje lozinkama, prepoznavanje phishing poruka i zaštita osobnih podataka. Studenti rješavaju kratke, adaptivne kvizove na mobitelu; oni koji griješe u određenim područjima dobivaju dodatne mini-lekcije i ponovna pitanja. Analitika pokazuje koja su područja najproblematičnija, pa nastavnici organiziraju kratko zajedničko predavanje usmjereno upravo na te teme, čime kombiniraju adaptivno online mikroučenje s nastavom uživo.

4. Analitički alati umjetne inteligencije

Analitički alati umjetne inteligencije u obrazovanju prikupljaju i analiziraju podatke o aktivnostima i postignućima polaznika u digitalnom okruženju i obrazovnim dionicima pružaju pouzdanu osnovu za unapređenje poučavanja i učenja. Takvi alati omogućuju detaljan uvid u napredak polaznika, dinamiku sudjelovanja u nastavi i moguće rizike neuspjeha na kolegiju, što podržava pravovremene i ciljanog poboljšanja obrazovnog procesa.

U kontekstu visokoškolskog obrazovanja, gdje broj studenata u skupinama često onemogućava stalno individualno praćenje, analitički alati olakšavaju donošenje odluka temeljenih na dokazima, razvoj kvalitetnih povratnih informacija i optimizaciju kurikuluma.

Tehničke značajke analitički alata umjetne inteligencije u obrazovanju:

• automatsko prikupljanje podataka o sudjelovanju i uspješnosti studenata na kolegiju,
• analiza obrazaca ponašanja i učenja pomoću algoritama strojnog učenja,
• vizualni prikaz pokazatelja učenja preglednim izvještajima za nastavnike i studente,
• prediktivna analitika s ciljem ranog prepoznavanja studenata u riziku,
• identifikacija dijelova kurikuluma ili aktivnosti koje je potrebno prilagoditi.

Primjeri analitičkih alata umjetne inteligencije:

• Quizizz
  • Funkcionalnost: Quizizz je online platforma za kvizove koja nudi detaljne izvještaje o uspješnosti studenata na razini pojedinog pitanja, zadatka, kviza i grupe. Nakon svakog pokušaja nastavnici mogu vidjeti koji su zadaci bili najteži, koje su tipične pogreške i koliko je vremena studentima trebalo za rješavanje, a ugrađene funkcionalnosti utemeljene na umjetnoj inteligenciji (npr. generiranje pitanja i prijedloga zadataka) dodatno olakšavaju dizajn procjene znanja.
  • Relevantnost za obrazovanje: Platforma se široko koristi u obrazovanju kao alat za formativno vrednovanje i motiviranje studenata. Osnovne funkcionalnosti dostupne su u besplatnoj verziji, dok naprednije mogućnosti (detaljnija analitika, dodatne vrste zadataka, integracije) postoje u plaćenim verzijama.
  • Pedagoški potencijal: Quizizz omogućuje brzo prikupljanje podataka o razumijevanju gradiva i pruža nastavnicima uvide u individualne i grupne obrasce učenja. Na temelju dobivene analitike nastavnici mogu planirati ciljane ponovljene lekcije, dodatne vježbe ili diferencirane zadatke za studente kojima je potrebna veća podrška, dok studenti dobivaju trenutnu povratnu informaciju o vlastitoj uspješnosti uz elemente igre koji povećavaju angažman.
  • Primjer iz prakse: u nastavi koja se djelomično odvija online, nastavnik na početku i na kraju tematske cjeline provodi kratke dijagnostičke kvizove u alatu Quizizz. Nakon kviza analizira izvještaje i uočava koja su pitanja bila najteža i na kojim se pojmovima studenti najčešće zbunjuju. Na temelju tih podataka planira dodatna pojašnjenja, kratke aktivnosti ponavljanja i diferencirane zadatke za studente kojima je potrebna veća podrška, dok studentima koji pokazuju visoku uspješnost može ponuditi zahtjevnije zadatke.
• Eduaide.AI Feedback Bot
  • Funkcionalnost: Eduaide.AI je višefunkcionalni alat za nastavnike koji, među ostalim, uključuje modul Feedback Bot za automatiziranu generaciju povratnih informacija za studentske pisane radove. Nastavnik u alat unosi tekst rada i može odabrati model vrednovanja ili postaviti kriterije, a Feedback Bot analizira tekst i generira strukturiranu, opisnu povratnu informaciju usmjerenu na područja za poboljšanje.
  • Relevantnost za obrazovanje: alat je dizajniran upravo za potrebe nastavnika (planiranje nastave, izrada zadataka, vrednovanje) i dostupan je putem preglednika, uz besplatan plan s ograničenim brojem zahtjeva i dodatne funkcionalnosti u plaćenim verzijama. Feedback Bot se može koristiti u obrazovanju za različite vrste pisanih radova (eseje, refleksije, kraće seminarske radove) i olakšava izradu početne, nacrtne povratne informacije.
  • Pedagoški potencijal: Feedback Bot može ubrzati proces davanja formativne povratne informacije i osloboditi vrijeme nastavnika za dublju interpretaciju i razgovor sa studentima. Ako se koristi promišljeno, u kombinaciji s jasno definiranim kriterijima i metakognitivnim aktivnostima (npr. da student usporedi povratnu informaciju podržanu umjetnom inteligencijom s kriterijima i iz nje izvede vlastiti plan poboljšanja), alat može poticati razvoj samoregulacije i pisane komunikacije. Ključno je naglasiti da nastavnik zadržava odgovornost za konačnu procjenu i provjeru točnosti i pravednosti povratnih informacija.
  • Primjer iz prakse: studenti predaju nacrt pisanog rada u digitalnom obliku. Nastavnik dio radova, uz vlastite komentare, provodi i kroz Eduaide.AI Feedback Bot kako bi dobio nacrt strukturirane povratne informacije o područjima za poboljšanje. Studenti zatim uspoređuju povratnu informaciju s kriterijima vrednovanja generiranu umjetnom inteligencijom i iz nje izvode kratki plan poboljšanja sljedeće verzije rada (što će promijeniti i zašto). Na taj se način analitička funkcija alata koristi kao polazište za razvoj samoprocjene i metakognitivnih vještina, dok nastavnik zadržava kontrolu nad konačnom procjenom.
• Century Tech
  • Funkcionalnost: Century Tech je platforma koja povezuje adaptivno učenje i analitiku učenja. Koristi umjetnu inteligenciju za izgradnju personaliziranih putova učenja, pri čemu kontinuirano prikuplja podatke o aktivnosti, uspješnosti i pogreškama polaznika. Nastavnicima nudi nadzorne ploče (dashboarde) s pregledom napretka, identificira područja u kojima studenti imaju poteškoće i može generirati preporuke za pedagoške intervencije.
  • Relevantnost za obrazovanje: Century Tech se implementira na razini škola i visokoškolskih institucija kao sustav koji objedinjuje sadržaj, adaptivno učenje i analitiku. Riječ je o komercijalnom rješenju koje se integrira s postojećom infrastrukturom (npr. LMS-om i školskim informacijskim sustavima) i namijenjeno je dugoročnom praćenju napretka učenika i studenata na razini kolegija, studijskog programa ili institucije.
  • Pedagoški potencijal: platforma omogućuje nastavnicima da umjesto ručnog pregledavanja velikog broja zadataka i ocjena koriste vizualne izvještaje o napretku i rizicima. Analitički uvidi (npr. koji su koncepti najproblematičniji, koji studenti zaostaju, gdje se javljaju tipične zablude) mogu poslužiti kao osnova za planiranje dodatnih objašnjenja, radionica, diferenciranih aktivnosti ili individualnih konzultacija. Za studente, personalizirani put učenja i jasna vizualizacija napretka mogu povećati osjećaj kontrole i motiviranosti za učenje.
  • Primjer iz prakse: u nastavnom programu u kojem se Century Tech koristi za podršku učenju temeljnog gradiva, nastavnici na tjednoj razini pregledavaju izvještaje o napretku i rizicima. Analitika pokazuje da je određeni dio studenata u riziku od neuspjeha, jer zaostaje u savladavanju ključnih koncepata. Na temelju tih podataka nastavnici organiziraju dodatne online aktivnosti ponavljanja, ciljane konzultacije i podršku u manjim grupama. U sljedećem razdoblju izvještaji pokazuju smanjenje broja studenata u riziku i bolju prolaznost na završnim provjerama znanja.

5. Administrativni alati umjetne inteligencije

Naziv „administrativni” odnosi se na zadatke upravljanja i organizacije koji su dio svakodnevnog rada obrazovnih dionika. Ovi alati pomažu u automatizaciji i upravljanju administrativnim poslovima kao što su zakazivanje, vođenje evidencije, pisanje i slanje poruka i organizacija dokumenata. Dakle, njihova uloga je podrška i olakšavanje administrativnih aktivnosti.

Tehničke karakteristike administrativnih alata umjetne inteligencije:

• automatizacija rutinskih zadataka – moduli za automatsko izvršavanje administrativnih procesa poput raspoređivanja, slanja obavijesti ili obrade dokumenata,
• upravljanje podacima – organiziranje, pohrana i pretraživanje velikih količina podataka u strukturiranim bazama,
• integracija s drugim sustavima – povezivanje s LMS-ovima, CRM-ovima i drugim IT sustavima za sinkronizirano upravljanje informacijama,
• generiranje izvještaja i obavijesti – automatsko kreiranje izvještaja, upozorenja i statistika temeljenih na podacima.

Primjeri alata i sustava umjetne inteligencije:

• ChatGPT (OpenAI)
  
  • Funkcionalnost: ChatGPT je generativni alat za obradu prirodnoga jezika koji može pisati, preuređivati i sažimati tekst, odgovarati na pitanja, predlagati strukturu dokumenata i generirati nacrte poruka, priopćenja ili izvještaja na temelju uputa korisnika.
  • Relevantnost u obrazovanju: u administrativnom kontekstu može služiti kao „pomoćnik za pisanje“: izrada nacrta e-poruka studentima, obavijesti o rokovima i ispitima, sažetaka sastanaka, nacrta zapisnika, opisa kolegija ili kratkih uputa za korištenje digitalnih resursa. Dostupan je u besplatnoj verziji za osnovnu uporabu, dok naprednije mogućnosti ovise o pretplati (kao što je već ranije opisano u ovom tečaju).
  • Primjer iz prakse: instruktor priprema informativnu e-poruku studentima o promjeni termina konzultacija, pravilima za predaju radova i datumu kolokvija. Umjesto da tekst piše od početka, u ChatGPT unosi ključne informacije u obliku natuknica i zatraži nacrt jasne, pristojne poruke. Dobiveni nacrt potom prilagodi tonu komunikacije na odjelu i nadopuni specifičnim detaljima (link na LMS, kontakt za pitanja), čime štedi vrijeme, ali zadržava uredničku i sadržajnu kontrolu.
• Tactiq
  
  • Funkcionalnost: Tactiq je AI-alat koji se povezuje s alatima za videokonferencije (npr. Google Meet, Zoom, Microsoft Teams) i automatski bilježi, pretvara govor u tekst i sažima online sastanke. Omogućuje generiranje sažetaka, popisa ključnih točaka i akcijskih zadataka, kao i izvođenje zapisnika u različite formate.
  • Relevantnost za obrazovanje: Može se koristiti za sastanke katedri, sjednice povjerenstava, projektne sastanke ili online konzultacije. Umjesto ručnog vođenja zapisnika, nastavnici dobivaju automatski transkript i sažetak, što olakšava dijeljenje informacija s kolegama i studentima koji nisu mogli prisustvovati.
  • Primjer iz prakse: tijekom online sastanka povjerenstva za kvalitetu nastave aktiviran je Tactiq koji u pozadini vodi transkript. Nakon sastanka alat generira sažetak dogovorenih aktivnosti i popis nositelja zadataka s rokovima. Predsjednica povjerenstva koristi taj sažetak kao osnovu za službeni zapisnik koji naknadno uređuje, čime znatno smanjuje vrijeme potrebno za administrativnu obradu sastanka.
• AudioPen
  • Funkcionalnost: AudioPen je alat umjetne inteligencije koji pretvara glasovne bilješke u strukturiran, uređeni tekst. Korisnik govori „u mikrofon“, a alat automatski transkribira (pretvara govor u tekst) i sažima sadržaj i pretvara ga u koherentan tekst (npr. sažetak, popis zadataka, nacrt poruke ili bilješke sa sastanka). 
  • Relevantnost za obrazovanje: alat može biti osobito koristan nastavnicima nakon konzultacija, sastanaka ili pregleda studentskih radova, jer mogu brzo snimiti kratke glasovne bilješke, a AudioPen ih pretvara u tekstualni oblik koji se lako arhivira, dijeli ili pretvara u službenu dokumentaciju (npr. upute studentu, podsjetnik za izmjene silabusa).
  • Primjer iz prakse: Nakon niza individualnih konzultacija, nastavnik snima nekoliko minuta glasovnih bilježaka u kojima navodi što treba provjeriti u LMS-u, koje rokove produžiti i koje materijale dodati studentima. AudioPen generira strukturirani popis zadataka i kratke tekstualne podsjetnike, koje potom nastavnik kopira u vlastiti sustav za upravljanje zadacima i kalendar.
• Reclaim.ai
  
  • Funkcionalnost: Reclaim.ai je virtualni pomoćnik podržan umjetnom inteligencijom za kalendar koji automatski planira i optimizira raspored zadataka, sastanaka i vremena za fokusirani rad. Povezuje se s Google Calendarom ili Outlookom, analizira obveze i prema zadanim prioritetima i preferencijama korisnika predlaže odnosno automatski postavlja termine za zadatke, navike (npr. priprema nastave) i sastanke.
  • Relevantnost za obrazovanje: za nastavnike i istraživače koji obavljaju više zadataka (nastavu, ispite, konzultacije, istraživački rad i administrativne obveze), Reclaim.ai može pomoći u planiranju rada. Time doprinosi boljem upravljanju vremenom i smanjenju preopterećenosti.
  • Primjer iz prakse: nastavnik definira u Reclaim.ai tjedne zadatke: priprema nastave, ocjenjivanje, izrada projektne dokumentacije i istraživački rad. Alat automatski pronalazi slobodne termine u kalendaru, raspoređuje zadatke i prilagođava raspored kad se pojave novi sastanci ili izvanredne obveze. Nastavnik tako ima vizualni prikaz realno raspoređenih obveza i manje vremena troši na ručno „preslagivanje“ kalendara.
• Otter.ai
  
  • Funkcionalnost: Otter.ai je alat umjetne inteligencije za automatsko snimanje, transkripciju i sažimanje razgovora, predavanja i sastanaka. Može se koristiti s alatima za videokonferencije ili kao samostalan snimač zvuka, a potom generira tekst, ključne točke i istaknute dijelove razgovora.
  • Relevantnost za obrazovanje: alat može olakšati vođenje zapisnika sa sastanaka, radnih grupa, studentskih projekata ili intervjua u istraživanjima. Studenti i nastavnici poslije mogu pretraživati transkript po ključnim riječima, izdvajati relevantne dijelove i koristiti ih za izradu službenih bilješki.
  • Primjer iz prakse: tijekom online susreta projektnog tima, Otter.ai snima i transkribira cijeli razgovor. Nakon sastanka članovi tima brzo pretražuju transkript po ključnim pojmovima (npr. „rok“, „budžet“, „anketa“) i izdvajaju relevantne dijelove kako bi pripremili pisani izvještaj i ažurirali plan projekta.
• Trello + Butler AI
  
  • Funkcionalnost: Trello je vizualni alat za upravljanje zadacima i projektima temeljen na pločama, listama i karticama, dok Butler predstavlja ugrađeni modul za automatizaciju unutar Trella. Butler omogućuje definiranje pravila (rule-based automation), tipki i naredbi koje automatski obavljaju radnje poput premještanja kartica, dodavanja članova, postavljanja rokova ili slanja obavijesti na temelju zadane logike.
  • Relevantnost za obrazovanje: Kombinacija Trello + Butler AI može služiti kao jednostavan sustav za upravljanje administrativnim zadacima povezanim s nastupnim obvezama (organizacija ispita, praćenje predanih radova, aktivnosti na projektima, priprema akreditacijske dokumentacije). Automatska pravila smanjuju ručni rad i rizik da se pojedini zadaci ne izvrše na vrijeme.
  • Primjer iz prakse: nastavnički tim koristi Trello ploču za koordinaciju svih faza kolegija (planiranje nastave, materijali, ispitne obveze, evaluacija). Uz pomoć Butlera definiraju pravilo da se svaka kartica označena etiketom „Za objavu studentima“ automatski premješta na listu „Objaviti u LMS-u“ i dodjeljuje odgovornoj osobi. Dodatno, tri dana prije roka za predaju seminara Butler automatski dodaje podsjetnik na relevantne kartice i generira popis zadataka za slanje obavijesti studentima.
• Descript
  
  • Funkcionalnost: Descript je alat za obradu audio i videozapisa koji koristi umjetnu inteligenciju za automatsko pretvaranje govora u tekst, uređivanje i generiranje sadržaja. Uređivanje se odvija „kao uređivanje teksta“ – promjene koje napravite u tekstualnom zapisu automatski se odražavaju na audio ili video. Alat omogućuje i izradu sažetaka uz pomoć umjetne inteligencije, dodavanje titlova i jednostavno kreiranje obrazovnih videa.
  • Relevantnost za obrazovanje: iako je primarno alat za multimediju, u administrativnom kontekstu može olakšati izradu obrazovnih i informativnih videozapisa (upute za studente, video-objašnjenja procedura, kratke snimke za obuku osoblja), i generiranje transkripata i sažetaka koji se potom arhiviraju ili dijele kao službeni materijali.
  • Primjer iz prakse: nastavnici snimaju kratki video s objašnjenjem procedure prijave na ispit i učitavanja radova u LMS. U Descriptu automatski se dobiva transkript, ispravlja nekoliko formulacija izravno u tekstu i time istovremeno uređuje video. Potom jednim klikom dodaju se titlove i izvozí se konačna verzija, a transkript koristi kao tekstualna uputa koja se može objaviti u LMS-u (npr. Moodle).
• Wisio 
  • Funkcionalnost: Wisio je alat umjetne inteligencije za znanstveno i akademsko pisanje. Omogućuje predlaganje formulacija, provjeru jasnoće i stila, pronalaženje relevantnih znanstvenih radova, generiranje prijedloga citata i prevođenje teksta na znanstveni engleski. Nudi i mogućnosti strukturiranog komentiranja nacrta i suradničkog rada više autora.
  • Relevantnost za obrazovanje: alat može olakšati administrativne i akademske zadatke povezane s pisanjem (priprema opisa kolegija, izvještaja, projektne dokumentacije, znanstvenih i stručnih radova). Posebno je relevantan za istraživače i studente viših razina studija koji pišu završne, diplomske ili doktorske radove.
  • Primjer iz prakse: nastavnik priprema izvještaj o izvedbi kolegija i rezultatima studentske evaluacije. U Wisio unosi nacrt teksta i traži prijedloge za jasnije formuliranje ciljeva i zaključaka. Alat predlaže nekoliko alternativnih formulacija u znanstvenom stilu i ističe dijelove koji su preopćeniti, dok nastavnik vrši izbor i prilagođava prijedloge tako da ostanu u skladu s institucionalnim standardima izvještavanja.
• Eightify 
  
  • Funkcionalnost: Eightify je alat umjetne inteligencije za sažimanje YouTube videa. Kreira kratke, strukturirane sažetke ključnih ideja iz videa, često s vremenski označenim točkama (timestamps), kako bi korisnik mogao brzo doći do najvažnijih dijelova sadržaja.
  • Relevantnost za obrazovanje: alat može pomoći nastavnicima i studentima u bržoj procijeni relevantnosti obrazovnih videozapisa (predavanje, webinar, tutorijal) prije nego što ulože vrijeme u gledanje cijelog sadržaja. U administrativnom smislu može olakšati pripremu kratkih sažetaka video-uputa ili izvještaja o snimljenim webinarima i edukacijama.
  • Primjer iz prakse: nastavnik dobiva poveznicu na dvosatni webinar o novim mogućnostima LMS-a. Umjesto da odmah gleda cijeli video, koristi Eightify kako bi dobio sažetak ključnih točaka i vremenske oznake. Na temelju sažetka odlučuje koje dijelove vrijedi detaljnije pogledati i uključiti u obrazovni sadržaj.
• Fireflies.ai 
  • Funkcionalnost: Fireflies.ai je virtualni alata za sastanke temeljen na umjetnoj inteligenciji koji automatski snima, transkribira, sažima i analizira online i hibridne sastanke. Može se povezati s različitim platformama za videokonferencije i po završetku sastanka generira zapisnik, popis zadataka i pregled ključnih tema.
  • Relevantnost za obrazovanje: alat se može koristiti na sastancima katedri, radnih skupina, projekata, studentskih timova ili upravnih tijela institucije. Time se smanjuje potreba za ručnim vođenjem zapisnika, a dobiveni transkripti i sažeci mogu se arhivirati ili podijeliti s dionicima koji nisu mogli prisustvovati sastanku.
  • Tijekom redovitog online sastanka odsjeka alat Fireflies.ai povezan je s platformom za videokonferencije i automatski snima razgovor i pretvara ga u tekst. Nakon završetka sastanka sustav generira sažetak rasprave i popis dogovorenih zadataka, uključujući rokove ako su jasno navedeni tijekom sastanka. Tako nastali zapis služi kao nacrt službenog zapisnika, koji obrazovni dionik odsjeka provjerava, po potrebi dopunjuje i potom distribuira članovima odsjeka.

6. Zaključak

U ovoj temi objašnjene su vrste alata i sustava umjetne inteligencije (UI) s obzirom na tehnički aspekt. Na tržištu postoji veliki broj alata i sustava umjetne inteligencije, a za ovaj e-tečaj odabrani su alati prema trenutnoj dostupnosti. 

Razumijevanje tehničkih karakteristika alata ključno je za promatranje njihovog pedagoškog potencijala.

Možemo se zapitati:

Kako tehničke značajke ovih alata mogu unaprijediti učenje i podržati različite pedagoške pristupe?