Ponad 26 tysięcy uczniów, 30 miesięcy obserwacji, dziewięć przedmiotów. Tak wygląda skala badania "The Generative AI Learning Penalty: Evidence from Chinese Secondary Education" ("Kara za generatywną AI w nauce: dowody z chińskiej szkoły średniej"), które 2 czerwca 2026 roku opublikowali David Strömberg, Victor Lei i Yanhui Wu jako dokument roboczy Centre for Economic Policy Research (CEPR DP21577). Polskie media zaczęły o nim pisać we wrześniu. To ważne zastrzeżenie na starcie: jest to dokument roboczy, nie recenzowana publikacja naukowa, więc wyniki warto traktować jako mocny sygnał, a nie ostateczny werdykt.
Badacze przeanalizowali dane 26 811 uczniów klas 7-12 z Chin: wyniki comiesięcznych, zamkniętych egzaminów, wyniki egzaminów wstępnych do szkół wyższego szczebla oraz oceny i czas wykonywania prac domowych. Porównywali, jak zmieniały się wyniki, gdy uczniowie zaczynali korzystać z generatywnej AI.
Wynik jest wyraźny i niewygodny. Według streszczenia autorów, po wprowadzeniu AI oceny z prac domowych rosły średnio o 18 proc., a czas potrzebny na ich wykonanie spadał o około 30 proc. (media podają przykład: z 64 do 45 minut na zadanie). Jednocześnie wyniki comiesięcznych egzaminów spadały o około 20 proc. już w ciągu pół roku. Wyniki egzaminów wstępnych, które mają największą stawkę, pogarszały się o 18-24 proc., przy czym pełny efekt pojawiał się dopiero po około dwóch latach. Straty były największe w naukach społecznych, następnie w przedmiotach ścisłych i w językach, a szczególnie dotkliwe dla młodszych uczniów, uczniów o najlepszych wynikach oraz chłopców.
Kluczowe pytanie brzmi: dlaczego? Według autorów straty koncentrują się wśród mniej więcej 80 proc. użytkowników, u których wzorzec zachowań wskazuje na przerzucenie pracy domowej na AI: bardzo krótki czas wykonania połączony z wysoką oceną. Jak relacjonuje serwis KopalniaWiedzy.pl, uczniowie, którzy poświęcali na pracę domową tyle samo czasu z AI i bez niej, nie odnotowali spadku wyników. Wniosek autorów jest więc taki, że osłabia naukę nie samo narzędzie, tylko zastąpienie własnego wysiłku myślowego gotowym rozwiązaniem.
To zgadza się z tym, co od dawna wiadomo o uczeniu się: wiedza utrwala się wtedy, gdy uczeń sam próbuje sobie ją przypomnieć i zastosować bez podpowiedzi. Przeczytanie cudzego rozwiązania daje poczucie zrozumienia, ale nie sprawdza, czy uczeń faktycznie potrafi zrobić to samodzielnie. Ocena z pracy domowej, która przez lata była dobrym wskaźnikiem przygotowania do egzaminu, przy nieumiejętnym użyciu AI przestaje o tym informować.
Jak to wygląda w Polsce? Dane o wynikach uczniów nie są dostępne, ale wiemy, jak powszechne jest korzystanie z AI. Z badania "Wyprawka szkolna 2026", przeprowadzonego przez SW Research na zlecenie Empiku na próbie 1012 rodziców (25 czerwca - 10 lipca 2026), wynika, że odsetek rodziców, którzy obserwują, że ich dzieci używają AI do nauki lub odrabiania lekcji, wzrósł w rok z 39 do 72 proc. Najczęściej uczniowie szukają informacji (24 proc.), proszą o wyjaśnienie trudnego pojęcia (21 proc.) i ćwiczą języki obce (21 proc.), a 17 proc. sprawdza poprawność swoich odpowiedzi (relacja Wirtualnego Wydawcy). Połowa rodziców (51 proc.) popiera AI w szkole, w tym 37 proc. tylko pod nadzorem nauczyciela. To deklaracje rodziców, nie pomiar efektów nauki, ale pokazują, że pytanie "jak używać AI, żeby się uczyć" dotyczy już większości polskich rodzin.
Czego nie wolno z tego badania wyciągać? Po pierwsze, jest z Chin, z systemem egzaminów o wyjątkowo wysokiej stawce i inną kulturą pracy domowej, więc nie należy zakładać, że polskie liczby będą identyczne. Po drugie, dokument nie jest jeszcze zrecenzowany. Po trzecie, nie pokazuje, że AI szkodzi każdemu uczniowi: pokazuje, że wyraźnie szkodzi sposób jej używania, który polega na oddawaniu zadań w całości.
Co z tego wynika w praktyce, jeśli jesteś uczniem albo rodzicem? Kilka zasad, które są zgodne zarówno z wynikami badania, jak i z podstawową wiedzą pedagogiczną. Najpierw próbuj sam, choćby nieudolnie, zanim zapytasz. Prośba o wyjaśnienie konkretnego kroku jest lepsza niż prośba o całe rozwiązanie. Po zobaczeniu rozwiązania zamknij je i rozwiąż podobne zadanie bez pomocy: to ono pokazuje, czy coś się zrozumiało. Nie traktuj skrócenia czasu odrabiania lekcji jako sukcesu samego w sobie i nie oceniaj postępów wyłącznie po ocenach z prac domowych. Jak pisze Dziennik.pl, eksperci postulują też, by szkoły uczyły krytycznego korzystania z AI i oceniały tok rozumowania, a nie samą odpowiedź.
W PolonEDU projektujemy Polonka wokół tej samej idei: pokazuje rozumowanie krok po kroku, wyjaśnia to, co niejasne, i pozwala poprosić o podobne zadanie do samodzielnego rozwiązania. Nie mamy własnych danych o tym, jak to przekłada się na wyniki egzaminów uczniów, i nie twierdzimy, że wnioski z chińskiego badania odnoszą się do nas wprost. Uważamy jednak, że kierunek wskazany przez badaczy jest właściwy: AI ma pomagać zrozumieć, a nie zastępować myślenie. Dobry test dla każdego narzędzia, także naszego, jest prosty: czy po skorzystaniu z niego uczeń rozwiąże następne zadanie sam.