ChatGPT rozwiązuje arkusz maturalny szybciej niż uczeń zdąży przeczytać polecenie. Dyrektor Instytutu Badań Edukacyjnych mówi wprost: to nie oznacza, że matura straciła sens, tylko że system musi zacząć mierzyć coś innego.
Kluczowe fakty:
- W tegorocznej maturze zdawalność wyniosła 81,1 procent absolwentów szkół ponadpodstawowych, przy czym wyniki mocno różniły się w zależności od typu szkoły – w liceach ogólnokształcących zdawalność sięgnęła 85,9 procent, w technikach 71,3 procent, a w branżowych szkołach II stopnia zaledwie 15,4 procent.
- Maturę można zdać, uzyskując zaledwie 30 procent punktów, co według dr. hab. Macieja Jakubowskiego, dyrektora Instytutu Badań Edukacyjnych, nie dostarcza żadnej konkretnej informacji o realnych kompetencjach absolwenta.
- Zdolność sztucznej inteligencji do rozwiązywania arkuszy maturalnych na poziomie wyższym niż większość zdających skłoniła ekspertów do postulowania zmiany systemu egzaminacyjnego tak, aby mierzył inne kompetencje niż dotychczas.
Wyniki tegorocznej matury poznaliśmy w zeszłym tygodniu. Zdało ją 81,1 procent tegorocznych absolwentów szkół ponadpodstawowych, a do poprawki w sierpniu ma prawo 12,3 procent zdających, którzy nie zaliczyli jednego egzaminu obowiązkowego. Rozkład wyników mocno różni się w zależności od typu szkoły: w liceach ogólnokształcących zdawalność wyniosła 85,9 procent, w technikach 71,3 procent, a w branżowych szkołach II stopnia zaledwie 15,4 procent. Pełny obraz, z terminem dodatkowym i poprawkowym, poznamy dopiero 11 września.
Te liczby to jednak tylko połowa historii. Drugą połową jest pytanie, które w tym roku wybrzmiało głośniej niż kiedykolwiek: skoro sztuczna inteligencja radzi sobie z arkuszem maturalnym lepiej niż większość zdających, po co w ogóle ten egzamin jeszcze istnieje?
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
Wynik na poziomie 30 procent nic nie mówi
Dr hab. Maciej Jakubowski, dyrektor Instytutu Badań Edukacyjnych, w rozmowie z portalem Na Temat zwraca uwagę na problem, który z AI nie ma nic wspólnego, choć AI go uwypukliła. Matura da się zdać, zdobywając zaledwie 30 procent punktów, a taki wynik właściwie nic nie mówi o realnych kompetencjach absolwenta.
„System powinien być jednak skonstruowany inaczej. Progi zdawalności na maturze powinny nieść ze sobą konkretną informację. Wynik oznaczający zdanie egzaminu powinien być łatwy do interpretacji, jasno wskazywać, co dany absolwent faktycznie potrafi” [tłum. red.] / „The system should be built differently. Passing thresholds on the exam should carry concrete information. A passing result should be easy to interpret, clearly showing what a given graduate actually knows” [wypowiedź udzielona po polsku, cytat w wersji oryginalnej].
Jakubowski proponuje inne podejście: wynik 30 procent powinien oznaczać opanowanie podstawowych kompetencji, a 60 procent wejście na wyższy poziom umiejętności. Brzmi to jak drobna korekta techniczna, ale w praktyce oznacza przebudowę filozofii egzaminu od zera. Zmiany są planowane, choć perspektywa jest odległa: mają wejść w życie dopiero w 2031 roku, a w pracach nad nimi uczestniczą Instytut Badań Edukacyjnych, Ministerstwo Edukacji Narodowej oraz Centralna Komisja Egzaminacyjna.
Porównywanie roczników to loteria
Jest jeszcze jeden problem, o którym rzadko się mówi przy okazji ogłaszania wyników. Media co roku porównują średnie z kolejnych lat, jakby te liczby były w pełni ze sobą zestawialne. Dyrektor IBE studzi ten entuzjazm.
Wyższa lub niższa średnia może oznaczać zarówno zmianę poziomu uczniów, jak i po prostu łatwiejszy albo trudniejszy arkusz. „Niestety, polskie egzaminy nie są obecnie tak standaryzowane, aby mogły udzielić nam jednoznacznej odpowiedzi na to najważniejsze pytanie” [tłum. red.] / „Unfortunately, Polish exams are not currently standardized enough to give us an unambiguous answer to this key question” [wypowiedź oryginalnie po polsku].
Więcej mówią, zdaniem Jakubowskiego, badania międzynarodowe. PISA, PIRLS czy TIMSS pokazują, jaki odsetek uczniów znajduje się na konkretnym poziomie umiejętności, a Polska wypada w nich dobrze na tle wielu krajów europejskich. To jednak nie znaczy, że można spać spokojnie. Część uczniów nadal znajduje się poniżej poziomu uznawanego za minimum potrzebne do dalszej nauki i funkcjonowania we współczesnym społeczeństwie.
Jako redaktor naczelny obserwuję ten spór od dłuższego czasu i widzę w nim dwie prawdy naraz. Z jednej strony racjonalne jest pytanie, po co uczyć się na pamięć czegoś, co telefon w kieszeni potrafi odtworzyć w kilka sekund. Z drugiej, ktoś, kto nigdy nie przeszedł przez trud samodzielnego rozwiązywania zadań, nie ma narzędzi, żeby ocenić, czy AI w ogóle ma rację. To nie jest spór o technologię. To spór o to, czy chcemy wychować pokolenie, które potrafi myśleć bez podpowiedzi, czy pokolenie, które nawet nie zauważy, kiedy podpowiedź zaczyna je oszukiwać. Otwartym pytaniem pozostaje, czy polska szkoła zdąży się przestawić, zanim problem stanie się nieodwracalny.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
AI zdaje maturę, bo matura sprawdza wiedzę ogólnodostępną
Jakubowski nie jest zaskoczony tym, że ChatGPT radzi sobie z arkuszami maturalnymi. Wyjaśnia to zresztą wprost, odnosząc się do natury egzaminu.
Matura sprawdza wiedzę ogólną, taką, którą dobrze wykształcony człowiek powinien posiadać, i to nie tylko na poziomie podstawowym. Trudno oczekiwać, żeby sztuczna inteligencja, bazująca na ogromnych zasobach informacji stworzonych przez ludzi, nie potrafiła sobie z takim egzaminem poradzić, skoro rozwiązania tych zadań są dostępne w sieci.
Ale z tego faktu nie da się, według niego, wyciągnąć wniosku, że egzamin stracił rację bytu. „Nieporozumieniem byłoby jednak wyciąganie z tego wniosku, że skoro sztuczna inteligencja zdaje maturę, to sam egzamin przestał mieć sens. To prowadziłoby do przekonania, że tej wiedzy i tych umiejętności w ogóle nie trzeba już zdobywać” [tłum. red.] / „It would be a misunderstanding, however, to conclude from this that since artificial intelligence can pass the exam, the exam itself has lost its meaning. That would lead to the belief that this knowledge and these skills no longer need to be acquired at all” [wypowiedź oryginalnie po polsku].
Dyrektor IBE ostrzega przed konkretnym scenariuszem: uczniowie bez solidnych podstaw stają się bezbronni wobec technologii. Nie potrafią ocenić, czy odpowiedź algorytmu jest w ogóle poprawna, ani twórczo jej wykorzystać. AI zwiększa produktywność, ale tylko u tych, którzy już umieją czytać ze zrozumieniem, rozumować matematycznie i zadawać dobre pytania.
Nauka na skróty ma cenę, którą widać dopiero po miesiącach
Tu warto sięgnąć po dane spoza polskiego kontekstu, bo dobrze pokazują mechanizm, przed którym przestrzega Jakubowski. Analiza objęła ponad 26 tysięcy uczniów szkół średnich w Chinach i trwała 30 miesięcy. Wyniki na pierwszy rzut oka wyglądały obiecująco: uczniowie korzystający z AI poprawili oceny z prac domowych średnio o 18 procent, a czas potrzebny na ich wykonanie skrócił się o około 30 procent.
Problem pojawił się, gdy trzeba było sprawdzić wiedzę bez wsparcia narzędzia. Już po sześciu miesiącach wyniki egzaminów pisanych bez dostępu do AI spadły średnio o 20 procent, a przy egzaminach wstępnych różnice sięgały od 18 do 24 procent, przy czym największy spadek pojawiał się po około dwóch latach regularnego korzystania z AI. Co ciekawe, najwięcej traciły nie osoby najsłabsze, ale uczniowie osiągający najlepsze wyniki. Psychologowie nazywają to zjawisko odciążeniem poznawczym: częścią wysiłku umysłowego oddawaną zewnętrznemu narzędziu.
Jakubowski widzi dokładnie ten sam wzorzec w polskich szkołach, choć bez twardych liczb z badania podłużnego. „Większość uczniów korzysta dziś ze sztucznej inteligencji na skróty. Mają do zrobienia zadanie, proszą algorytm o odpowiedź i na tym kończą. Nie próbują zrozumieć problemu, nie pogłębiają tematu, nie zadają dodatkowych pytań” [tłum. red.] / „Most students today use artificial intelligence as a shortcut. They have a task to do, they ask the algorithm for the answer, and that’s where it ends. They don’t try to understand the problem, they don’t go deeper into the topic, they don’t ask follow-up questions” [wypowiedź oryginalnie po polsku].
Konsekwencją, przed którą przestrzega, jest wzrost ryzyka analfabetyzmu funkcjonalnego, czyli sytuacji, w której ktoś formalnie kończy szkołę, ale nie potrafi samodzielnie analizować i rozwiązywać złożonych problemów.
Co odróżnia najlepszych maturzystów
Ciekawy wątek pojawia się, gdy Jakubowski mówi o tym, co faktycznie odróżnia uczniów osiągających najwyższe wyniki. To nie jest tylko kwestia przerobienia większej liczby arkuszy.
Najlepsi maturzyści nie kończą pracy w momencie sprawdzenia, czy odpowiedź była prawidłowa. Zastanawiają się, czego uczyło dane zadanie, jaką umiejętność sprawdzało i co jeszcze wymaga poprawy. To dokładnie odwrotność mechanizmu opisanego wyżej: zamiast oddać myślenie AI, wykorzystują błąd jako informację do dalszej pracy.
Praktyczne wnioski dla uczniów i rodziców, którzy zastanawiają się, jak korzystać z AI bez szkody dla nauki:
- Traktuj odpowiedź AI jako punkt startowy do analizy, nie jako gotowy produkt do przepisania
- Sprawdzaj zrozumienie bez narzędzia, regularnie rozwiązuj zadania offline, żeby zobaczyć realny poziom wiedzy
- Pytaj AI o wyjaśnienie mechanizmu, a nie tylko o wynik końcowy
- Analizuj własne błędy z poprzednich arkuszy zamiast polegać wyłącznie na nowych zadaniach generowanych przez algorytm
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co to oznacza dla polskiej szkoły
Dla systemu edukacji w Polsce to sygnał, że dyskusja o AI w szkole nie powinna kończyć się na zakazach albo entuzjastycznym wdrażaniu nowych narzędzi bez refleksji. Reforma progów zdawalności zaplanowana na 2031 rok to jeden kierunek, ale zanim wejdzie w życie, minie jeszcze kilka roczników maturzystów.
W praktyce oznacza to, że nauczyciele już teraz muszą uczyć czegoś więcej niż materiału z podstawy programowej. Krytyczna ocena odpowiedzi generowanych przez AI staje się kompetencją równie ważną jak znajomość lektur czy wzorów matematycznych. Szkoły, które zaczną to robić świadomie, dają swoim uczniom przewagę, której żaden algorytm nie odrobi za nich w kilkanaście sekund.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz materiału Wprost z dnia 14.07.2026, opartego na wywiadzie z dr. hab. Maciejem Jakubowskim, dyrektorem Instytutu Badań Edukacyjnych, opublikowanym pierwotnie w portalu Na Temat, oraz materiału Zwierciadło.pl opisującego badanie nad wpływem AI na naukę u ponad 26 tysięcy uczniów. Cytaty Macieja Jakubowskiego zostały wypowiedziane w języku polskim i przytoczone bez tłumaczenia, z zachowaniem oryginalnej wersji językowej obok formy angielskiej dla czytelności międzynarodowej. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o reformie progów zdawalności matury i wpływie AI na system edukacji w Polsce.
