Sztuczna inteligencja: LMS open source

Autor: Benoît Marchais – Responsable fonctionnel, Enovation

Sztuczna inteligencja nie jest już gadżetem w systemach LMS, lecz motorem głębokiej transformacji: ekspresowe generowanie treści, dynamiczna adaptacja, analiza predykcyjna, asystenci dostępni 24/7… Platformy open source odgrywają kluczową rolę jako laboratoria innowacji, w których spotykają się produktywność, personalizacja i suwerenność cyfrowa. Ta transformacja już trwa, o czym świadczy rosnące wykorzystanie wtyczek oraz narzędzi autorskich opartych na AI. Tak w pełni szczerze, zaczynając pisać ten artykuł, skłamałbym, gdybym powiedział, że proces pisania nie został ułatwiony przez (rozsądną) pomoc od generatywnej sztucznej inteligencji…

Poniżej przedstawiono przegląd głównych przypadków użycia, w których AI zmienia szkolenia online.

1. Automatyczne generowanie treści edukacyjnych

Przypadek użycia: przyspieszenie tworzenia zasobów

Jednym z głównych wyzwań szkoleń online jest tworzenie treści: projektowanie quizów, pisanie studiów przypadków, strukturyzowanie ścieżek edukacyjnych. Te czasochłonne i powtarzalne zadania mogą zajmować inżynierowi ds. edukacji wiele godzin, a nawet dni pracy.

Generatywna sztuczna inteligencja oferuje rozwiązanie, umożliwiając tworzenie ustrukturyzowanych treści w ciągu kilku minut na podstawie prostego opisu tekstowego lub materiałów źródłowych (PDF-y, prezentacje, wideo). Trener opisuje cele dydaktyczne i dostarcza podstawowe zasoby, a AI generuje wstępną wersję niemal gotową do użycia: quizy, interaktywne aktywności, materiały szkoleniowe oraz oceny.

Ta automatyzacja nie eliminuje roli inżyniera ds. edukacji, lecz przesuwa jej akcent w stronę bardziej wartościowych zadań: weryfikacji spójności dydaktycznej, dostosowywania treści do grupy docelowej oraz kreatywnego wzbogacania materiałów.

Dostępne rozwiązania

Te rozwiązania występują w dwóch odrębnych formach: wtyczki natywne, które integrują się bezpośrednio z LMS i umożliwiają tworzenie treści bez opuszczania platformy, oraz zewnętrzne narzędzia autorskie, które wymagają pracy poza platformą, a następnie importowania stworzonych modułów w formacie SCORM lub za pomocą protokołów integracyjnych, takich jak LTI (Learning Tool Interoperability).

Zintegrowane rozwiązania w Moodle

Dodatkowe wtyczki to m.in. AsTuSse (opracowana przez Ingénium), Dixeo (stworzona przez Edunao) oraz Course AI (oferowana przez eLearning Touch’). Rozwiązania te umożliwiają generowanie ustrukturyzowanych kursów bezpośrednio w Moodle na podstawie prostego opisu tekstowego lub plików źródłowych, automatycznie tworząc różnorodne natywne aktywności (quizy, fora, strony, zasoby H5P itp.).

Zewnętrzne narzędzia autorskie

W tym segmencie przedstawiam kilka platform SaaS, oferujących podejście do projektowania szkoleń wspomaganego AI z możliwością eksportu do LMS:

• Autrice pozwala projektować kompletne moduły szkoleniowe z architekturą dydaktyczną i aktywnościami oceniającymi, które można eksportować w formacie SCORM do integracji z Moodle lub innym LMS.
• Nolej, francuski start-up nagrodzony na BETT 2024, przekształca istniejące materiały (PDF-y, wideo, dokumenty) w różnorodne interaktywne aktywności (fiszki, quizy, interaktywne wideo, krzyżówki), które można eksportować w formatach SCORM lub H5P.
• Edtake wyróżnia się naciskiem na suwerenność danych: zgodny z RODO, z hostingiem we Francji. Narzędzie analizuje dokumenty źródłowe (PDF-y, PowerPointy, wideo, URL-e), aby automatycznie generować treści szkoleniowe i aktywności edukacyjne, eksportowalne w różnych formatach (H5P, SCORM, Word, HTML, Moodle).
• Caramel (Moodle i ÉLéa Resource and Activity Creation), opracowany przez Emmanuela Gaunarda (Grenoble Academy) i Gauthiera Remande’a (Nantes Academy), wyróżnia się spośród innych rozwiązań jako narzędzie open source. Całkowicie darmowe i bez konieczności rejestracji, pozwala generować aktywności H5P i kursy dla ÉLÉA lub Magistère na podstawie dostarczonych dokumentów. Narzędzie korzysta z suwerennej AI hostowanej przez uniwersytety zgodne z RODO (Mistral Small, LLaMa lub GPT-OSS, w zależności od potrzeb).

Ograniczenia, które warto wziąć pod uwagę

Chociaż generatywna sztuczna inteligencja rzeczywiście umożliwia stworzenie solidnych ram szkoleniowych bez poświęcania czasu na wstępną konfigurację techniczną – co jest niewątpliwą zaletą przy szybkim uruchamianiu projektu szkoleniowego – pozorna łatwość niesie ze sobą kilka istotnych pułapek.

Niepokojąca zależność techniczna

Pierwsze ryzyko dotyczy kompetencji inżyniera ds. edukacji: przyzwyczajony do polegania na AI przy tworzeniu kursów, stopniowo może tracić techniczną biegłość w procesie projektowania. Taka zależność staje się problematyczna, gdy narzędzie przestaje być dostępne lub wymagana jest precyzyjna korekta. Autonomia zawodowa zostaje więc ograniczona na rzecz automatyzacji, która, choć przyspiesza proces, może także osłabić ekspercką wiedzę profesjonalisty.

Wrażliwe dane przesyłane za granicę

Poza kwestią obszaru obowiązywania prawa, kluczowe jest zagadnienie suwerenności danych. Większość obecnych rozwiązań generatywnej AI korzysta z serwerów poza Europą, zwłaszcza w Stanach Zjednoczonych lub w Azji. Tymczasem treści edukacyjne przesyłane są przez te infrastruktury podczas generowania, co potencjalnie naraża wrażliwe informacje: dane uczestników szkoleń, specyficzną wiedzę organizacyjną, metodyki własne czy strategiczne treści. Ten przepływ danych rodzi pytania dotyczące zgodności z RODO, a także ochrony własności intelektualnej i poufności praktyk edukacyjnych opracowywanych przez instytucję.

Nieunikniony czas weryfikacji

Wreszcie, obietnica tworzenia „w zaledwie kilka kliknięć” zaciera oczywistą prawdę: wygenerowane treści zawsze wymagają dokładnej korekty i walidacji dydaktycznej. Błędy merytoryczne, przybliżenia koncepcyjne, niezgrabne sformułowania czy język nieodpowiedni dla odbiorców. Niedoskonałości są częste, czasem podstępne. Czas teoretycznie zaoszczędzony na generowaniu trzeba więc zainwestować w skrupulatną weryfikację, poprawki i dostosowania – proces ten może być czasochłonny i częściowo niweluje początkowe spodziewane korzyści wydajnościowe. Bez tego krytycznego etapu istnieje ryzyko rozpowszechniania treści o niepewnej jakości, co może podważać wiarygodność szkolenia.

2. Automatyczne dostosowanie poziomu trudności

Przypadek użycia: indywidualizacja ścieżek oceniania

W tradycyjnym szkoleniu wszyscy uczestnicy otrzymują te same pytania testowe, niezależnie od poziomu ich wiedzy. Takie jednolite podejście rodzi dwa problemy: może zniechęcać osoby mające trudności z zbyt trudnymi pytaniami oraz nie wykorzystuje potencjału zaawansowanych uczestników, dla których zadania są zbyt proste.

AI rozwiązuje tę edukacyjną zagadkę, dynamicznie dopasowując poziom trudności pytań. System analizuje odpowiedzi w czasie rzeczywistym: jeśli uczestnik prawidłowo odpowiada na kilka pytań z łatwością, algorytm stopniowo zwiększa trudność, aby utrzymać optymalny poziom wyzwania. Natomiast gdy uczestnik napotyka powtarzające się trudności, system proponuje bardziej przystępne pytania i automatycznie generuje ćwiczenia wzmacniające, ukierunkowane na pojęcia, które sprawiają mu trudność.

Takie automatyczne dostosowanie przekształca ocenianie w prawdziwe narzędzie nauki: każdy uczestnik rozwija się w swoim tempie, w obrębie własnej strefy najbliższego rozwoju, maksymalizując w ten sposób efektywność edukacyjną.

Przykład dostępnego rozwiązania

Stellia.ai, francuski start-up założony w 2019 roku, rozwija rozwiązanie z zakresu adaptacyjnego uczenia się, które personalizuje ścieżki edukacyjne w zależności od poziomu wiedzy każdego uczestnika. System ocenia opanowanie umiejętności za pomocą bazy ćwiczeń i pulpitów analitycznych, identyfikując osoby mające trudności i oferując treści dopasowane do ich poziomu. Według danych wydawcy, wyniki quizów są o 20% wyższe, a czas nauki skraca się o 30%.

Przypadek użycia: dostosowanie tempa nauki w czasie rzeczywistym

Jeszcze bardziej innowacyjne jest to, że AI może dynamicznie dostosowywać tempo postępów każdego uczestnika. System wykrywa oznaki braku zaangażowania (spadek czasu logowania, porzucanie aktywności, pogarszające się wyniki quizów, długie okresy bez aktywności) i reaguje proaktywnie.

Zamiast czekać, aż uczestnik całkowicie zrezygnuje, AI może:

• Automatycznie sugerować przerwy edukacyjne, aby uniknąć przeciążenia poznawczego.
• Proponować ukierunkowane powtórki trudnych do zrozumienia zagadnień.
• Oferować alternatywne formy materiałów (krótkie wideo zamiast długich tekstów, infografiki zamiast tabel).
• Tymczasowo odciążyć harmonogram uczestników mających trudności.
• Rekomendować zajęcia grupowe lub indywidualne z nauczycielem.

Takie dostosowanie w czasie rzeczywistym utrzymuje zaangażowanie i znacząco redukuje wskaźniki rezygnacji ze szkoleń.

4. Analityka predykcyjna: przewidywanie w celu usprawnienia szkoleń

Przypadek użycia: identyfikacja uczestników zagrożonych rezygnacją

Porzucanie szkoleń na odległość to podstępne zjawisko: gdy tutor zauważy, że uczestnik przestał być aktywny, często jest już za późno, aby odwrócić trend. Analityka predykcyjna pozwala przewidzieć to ryzyko na kilka tygodni przed ostatecznym wycofaniem się uczestnika.

Analizując dziesiątki wskaźników (częstotliwość logowań, udział w forum, wyniki pośrednie, czas spędzony na materiałach, regularność zaangażowania, wskaźniki realizacji aktywności), algorytmy uczenia maszynowego obliczają dla każdego uczestnika wskaźnik ryzyka. Nauczyciele otrzymują automatyczne alerty, gdy profil wykazuje oznaki ryzyka rezygnacji, co pozwala na celowaną i zapobiegawczą interwencję: spersonalizowaną wiadomość, sesję wyrównawczą, wzmocnione wsparcie.

Takie podejście przekształca strategię pedagogiczną: z reaktywnej interwencji (po problemie) w interwencję proaktywną (przed rezygnacją).

Przypadek użycia: przewidywanie potrzeb kompetencyjnych organizacji

Poza indywidualnym poziomem, AI może być wykorzystana do analizy trendów zbiorowych i przewidywania przyszłych potrzeb kompetencyjnych. Panele analityczne agregują dane szkoleniowe (nabyte umiejętności, ukończone szkolenia, średnie wyniki według obszaru) i krzyżują je z danymi biznesowymi (nadchodzące projekty, rozwój technologiczny w sektorze, transformacje organizacyjne).

System może w ten sposób zidentyfikować kluczowe luki kompetencyjne w nadchodzących miesiącach i automatycznie sugerować:

• Tworzenie nowych modułów szkoleniowych.
• Dostosowanie istniejących treści, które stały się nieaktualne.
• Rekrutację trenerów specjalizujących się w określonych, pojawiających się tematach.
• Wdrożenie programów przekwalifikowania dla zawodów w regresie.

Takie strategiczne podejście do szkoleń pozwala organizacjom wyprzedzać potrzeby kompetencyjne zamiast być przez nie przytłoczonymi.

5. Chatboty edukacyjne: ulepszone wsparcie dydaktyczne

Przypadek użycia: oferowanie wsparcia 24/7

Dostępność trenerów i nauczycieli jest z natury ograniczona: godziny dyżurów, święta, liczba zapytań. To ograniczenie powoduje frustrację wśród osób uczących się, szczególnie w asynchronicznym kształceniu na odległość, gdzie pytania pojawiają się o każdej porze.

Chatboty edukacyjne zintegrowane z LMS oferują pierwszy poziom natychmiastowego i stałego wsparcia. Ci wirtualni asystenci mogą:

• Odpowiadać na najczęściej zadawane pytania (jak uzyskać dostęp do modułu, gdzie znaleźć dodatkowe materiały, kiedy odbędą się kolejne zajęcia online)
• Pomagać w poruszaniu się po LMS (gdzie znaleźć wyniki, jak zapisać się na szkolenie)
• Sugerować dodatkowe zasoby na podstawie zgłaszanych trudności
• Zbierać powtarzające się pytania w celu ulepszania treści szkoleniowych
• Kierować uczących się do ludzkiego nauczyciela, gdy pytanie wykracza poza ich możliwości

Ta stała dostępność uspokaja uczących się i odciąża trenerów od pytań pierwszego poziomu, pozwalając im skupić się na bardziej złożonym wsparciu i pogłębionych relacjach edukacyjnych.

Przypadek użycia: inteligentny i kontekstowy nauczyciel

Najbardziej zaawansowane chatboty wykraczają poza proste automatyczne FAQ. Połączone z danymi LMS stają się prawdziwymi inteligentnymi nauczycielami, zdolnymi do:

• Rozumienia kontekstu postępów uczącego się (na jakim etapie kursu się znajduje)
• Dostosowywania odpowiedzi do poziomu opanowania materiału
• Oferowania dodatkowych, spersonalizowanych wyjaśnień
• Sugerowania ukierunkowanych ćwiczeń powtórkowych
• Zachęcania i ponownej motywacji w obliczu trudności

Chatbot staje się w ten sposób spersonalizowanym towarzyszem nauki, dostępnym na żądanie, cierpliwym i wspierającym.

Przykłady dostępnych rozwiązań

• Raison (dawniej Corolair) oferuje platformę agentową umożliwiającą tworzenie i udostępnianie asystentów dydaktycznych AI dostosowanych do celów, metod nauczania i potrzeb uczących się. Wtyczka Raison do Moodle przekształca treści kursów w interaktywnych asystentów AI natywnie zintegrowanych z Moodle. Uczący się mogą zadawać pytania związane z kursem i otrzymywać natychmiastowe odpowiedzi, a także dokonywać samooceny za pomocą banku pytań generowanych przez AI i zatwierdzanych przez trenera. Asystenci są głęboko zintegrowani z codziennymi narzędziami, w tym LMS (Moodle, Blackboard, Canvas) oraz aplikacjami komunikacyjnymi (Teams, Slack, WhatsApp). Rozwiązanie jest zgodne z RODO, z serwerami hostowanymi we Francji oraz możliwością samodzielnego hostowania.

• Stella ai oferuje również całodobowego asystenta wiedzy, który odpowiada na pytania uczących się, umożliwia ćwiczenia oraz dostęp do dopasowanych treści multimedialnych (wideo, podcasty). Asystent integruje się z istniejącymi systemami LMS i pozwala trenerom śledzić interakcje, trendy pytań oraz wyniki uczących się za pomocą paneli analitycznych.

Z poziomu Worda nauczyciele mogą:

• Przeglądać strukturę swoich kursów
• Tworzyć zadania i fora dyskusyjne
• Śledzić postępy studentów
• Publikować ogłoszenia

Z dowolnej aplikacji Microsoft 365 uczniowie mogą:

• Przeglądać kursy, na które są zapisani
• Samodzielnie zapisywać się na nowe kursy
• Sprawdzać zaległe zadania
• Kontrolować swoje postępy i oceny

Podejście to różni się od automatycznego generowania treści: jego celem jest usprawnienie dostępu do funkcji Moodle poprzez integrację z dobrze znanym użytkownikom środowiskiem. LMS staje się w ten sposób niewidoczny, ale wszechobecny, dostępny z każdego punktu wejścia w cyfrowym ekosystemie pracy.

Moodle i AI: perspektywy na 2026 rok

Rosnąca dojrzałość technologiczna

Najnowsze wersje Moodle natywnie integrują interfejsy API, które ułatwiają łączenie z zewnętrznymi usługami AI (OpenAI, Azure, Ollama). Ta otwartość przyspiesza innowacje i pozwala firmom tworzyć rozwiązania szyte na miarę bez konieczności ponownego opracowywania podstawowej infrastruktury.

Ekosystem wtyczek szybko się rozwija, napędzany przez aktywną społeczność deweloperów oraz wyspecjalizowanych wydawców. Ta różnorodność umożliwia każdej organizacji zbudowanie własnego zestawu narzędzi AI, dostosowanego do jej specyficznych potrzeb, poziomu dojrzałości technologicznej oraz wymogów regulacyjnych.

Kwestie etyczne i regulacyjne

Wdrażanie AI w edukacji rodzi kluczowe pytania, których nie można ignorować:

• Ochrona danych osobowych: dane edukacyjne są wrażliwe i muszą być przetwarzane zgodnie z RODO. Kluczowe znaczenie mają kwestie hostingu (w Europie lub poza nią) oraz celów przetwarzania danych.
• Przejrzystość algorytmów: uczący się i trenerzy muszą rozumieć, w jaki sposób generowane są rekomendacje, na jakich kryteriach opiera się personalizacja kursów oraz jak obliczane jest ryzyko rezygnacji. Brak przejrzystości algorytmicznej może budzić nieufność i utrudniać adopcję.
• Sprawiedliwość rekomendacji: stronniczość algorytmów może odtwarzać lub wzmacniać istniejące nierówności. Algorytm trenowany na danych historycznych może faworyzować określone profile kosztem innych. Niezbędna jest czujność oraz regularne audyty systemów.
• Suwerenność cyfrowa: zależność od zagranicznych dostawców technologii rodzi pytania strategiczne, zwłaszcza w sektorze publicznym i branżach wrażliwych. Rozwiązania suwerenne (hosting europejski, lokalnie trenowana AI) stają się kluczowym kryterium wyboru.

Moodle, dzięki zarządzaniu w modelu open source oraz zgodności z RODO, oferuje bezpieczne ramy do eksperymentowania z tymi technologiami przy jednoczesnej kontroli ryzyka. Przejrzystość kodu, możliwość audytowania algorytmów oraz swoboda wyboru dostawcy hostingu stanowią istotne atuty w coraz bardziej restrykcyjnym środowisku regulacyjnym.

Podsumowanie: AI jako katalizator bardziej ludzkiego kształcenia

Paradoksalnie sztuczna inteligencja w Moodle nie odczłowiecza edukacji — uwalnia czas trenerów, którzy mogą skupić się na spersonalizowanym wsparciu, mentoringu oraz dynamice pracy grupowej. Automatycznie generowane treści, spersonalizowane ścieżki nauki i analityka predykcyjna nie zastępują kompetencji pedagogicznych, lecz je wzmacniają.

AI przejmuje powtarzalne, czasochłonne zadania o niskiej wartości dodanej z perspektywy człowieka: tworzenie standardowych treści, automatyczne sprawdzanie quizów, wykrywanie słabych sygnałów ryzyka rezygnacji z nauki, rekomendacje oparte na regułach algorytmicznych. Dzięki temu nauczyciele mogą ponownie skoncentrować się na tym, co czyni ich pracę wyjątkową: relacji edukacyjnej, precyzyjnym dostosowaniu do indywidualnych potrzeb, motywowaniu, inspirowaniu oraz przekazywaniu pasji do danej dziedziny.

Dla organizacji przygotowujących się na rok 2026 przekaz jest jasny: AI w edukacji nie jest już opcją, lecz strategiczną koniecznością. Moodle, dzięki swojej elastyczności i bogatemu ekosystemowi, oferuje idealne środowisko do eksperymentowania, wdrażania i mierzenia wpływu tych technologii. Organizacje, które potrafią połączyć sztuczną inteligencję z inteligencją pedagogiczną, zyskają przewagę w wyścigu o kompetencje przyszłości.

Wyzwanie nie polega na wyborze między człowiekiem a maszyną, lecz na znalezieniu właściwej równowagi: AI jako akcelerator efektywności, ludzie jako gwaranci sensu i jakości. To właśnie w tej komplementarności będzie budowana edukacja jutra.

Aby uzyskać więcej informacji, prosimy o kontakt: [email protected]