Critical AI Literacy în formarea VET: cum am evaluat rezultatele AI și cum am justificat deciziile de proiectare

Workshop RenAIssance · T3.3 AI Rapid Training · ADR Nord-Est, 22 octombrie 2026

Pe 22 octombrie 2026, ADR Nord-Est a organizat la sediul său central workshopul „Critical AI Literacy: Evaluating Outputs and Justifying Design Decisions”. Evenimentul a avut loc prin Centrul Regional de Studii Nord-Est (CRS) și a reunit peste 30 de profesori și formatori din județul Neamț. Workshopul face parte din pilotarea sesiunilor de formare rapidă în domeniul AI (Task 3.3, Work Package 3) din proiectul european RenAIssance, cofinanțat prin programul Erasmus+.

Contextul: de la utilizarea AI la evaluarea critică a AI

Analiza decalajelor de competențe realizată în proiect (D3.1) a identificat drept una dintre cele mai frecvente probleme lipsa evaluării critice a rezultatelor generate de AI. Utilizatorii din industriile culturale și creative aleg adesea un rezultat după impactul vizual imediat, fără criterii legate de calitate, coerență sau fiabilitate. Workshopul a răspuns acestei nevoi folosind două module din pachetul D3.2 „AI Rapid Training Plan”:

• REN-WP3-M03: Evaluating AI Outputs and Design Decision-Making;
• REN-WP3-M09: Critical Perspectives on AI.

Modulele au fost adaptate pentru formatori și lucrători VET. Ambele se aliniază cu DigComp 3.0 (Aria 1.2, evaluarea datelor, informațiilor și conținutului digital) și cu Regulamentul (UE) 2024/1689 privind inteligența artificială: articolul 4 (alfabetizarea în domeniul AI) și articolul 14 (supravegherea umană).

1. Alfabetizare epistemică, nu doar tehnică

Primul bloc a făcut distincția între alfabetizarea tehnică (știu cum obțin un rezultat) și alfabetizarea epistemică (știu cum verific, pun la îndoială și justific acel rezultat). Am făcut și un test practic: participanții au cerut unui chatbot să interpreteze un enunț cu referințe culturale românești și o expresie idiomatică din engleză. Testul a arătat cum un sistem generativ fluent poate produce lecturi literale, decontextualizate. Contextul cultural rămâne responsabilitatea utilizatorului.

2. Cum citim afirmațiile despre AI (M09)

Pe baza Activității A din M09, participanții au analizat afirmații frecvente din spațiul public, cum ar fi „AI va înlocui designerii”. Au folosit două seturi de instrumente.

Patru concepte critice:

• hype;
• agenție;
• antropomorfism (efectul ELIZA);
• inevitabilitate.

Patru criterii epistemologice:

• precizia terminologică;
• dovezile (corelație sau cauzalitate);
• soliditatea argumentului;
• conflictele de interese.

Exercițiul a arătat cum limbajul folosit pentru a descrie AI („învață”, „raționează”, „agent”) influențează gradul de încredere acordat sistemelor.

3. Prompting-ul ca strategie de comunicare

Componenta operațională a tratat promptul ca act de comunicare structurat, construit din șase elemente: sarcină, context, format, ton, perspectivă și exemple. Am comparat mai multe cadre de structurare a promptului și am exersat câteva tehnici: metaprompting, argumentarea înaintea răspunsului, repetarea sarcinii după un conținut lung și colaborarea între modele. În exercițiul practic, participanții au reformulat cereri reale din activitatea lor didactică după cadrul GCAO (Goal, Context, Action, Output).

4. Evaluarea rezultatelor AI după criterii explicite (M03)

Nucleul workshopului a fost cadrul de evaluare din M03. Acesta folosește patru criterii, ordonate de la cel mai obiectiv la cel mai interpretativ:

• alinierea cu brief-ul;
• utilizabilitatea;
• coerența de design;
• bias și reprezentare.

Fiecare criteriu se notează pe o scală în trei trepte (îndeplinește / parțial / nu îndeplinește), iar fiecare notă se justifică printr-o observație concretă, nu printr-o impresie generală. Participanții au învățat să identifice și fenomene neașteptate: halucinații, derivă semantică și distorsiuni de reprezentare.

Activitatea practică a urmat secvența modulului, condensată pentru formatul workshopului:

• Generează: un rezultat AI pornind de la un brief.
• Adnotează: evaluarea pe cele patru criterii.
• Schimbă: evaluare independentă, „oarbă”, între colegi, urmată de compararea divergențelor.

Valoarea pedagogică a exercițiului vine din divergență. Doi evaluatori care aplică aceleași criterii pot ajunge la concluzii diferite, iar discuția despre aceste diferențe dezvoltă judecata profesională. Pentru nivelurile EQF 3–4, modulul propune o variantă simplificată, cu două criterii și rezultate pregătite de formator.

5. Justificarea deciziei: go / no-go (M09)

Ultimul bloc a mutat discuția de la cum folosim AI la dacă și în ce condiții îl folosim. Participanții au evaluat impactul utilizării AI pe șase dimensiuni:

• socio-culturală;
• etică;
• politică;
• cognitivă;
• de mediu;
• instituțională.

Pentru fiecare dimensiune au stabilit dacă utilizarea AI este justificată, condiționată sau nejustificată. Exercițiul s-a încheiat cu trei întrebări pentru formularea unei poziții profesionale: ce proiecte accept și în ce condiții, ce proiecte refuz sau modific și ce principii stau la baza acestor alegeri. Ca lentile de sprijin am folosit dimensiunile Critical AI Literacies (Guest, Suarez & van Rooij, 2025) și cele cinci principii pentru protejarea cunoașterii umane: onestitate, scrupulozitate, transparență, independență, responsabilitate.

Principiul transversal: human in the loop

De-a lungul întregii sesiuni, rolurile au fost delimitate clar. AI-ul sprijină brainstormingul, redactarea rapidă a variantelor, rafinarea și simularea. Scopul, înțelegerea publicului, autenticitatea, responsabilitatea și judecata strategică rămân ale profesionistului. Am sintetizat totul în regula ACT (Ask yourself, Check outputs, Tell when you use AI), ușor de transferat către cursanți.

Contribuția la RenAIssance

Pilotarea modulelor D3.2 în contexte reale de formare face parte din abordarea de „boosting” din Work Package 3: cursurile existente sunt îmbogățite cu competențe AI țintite. Rezultatele pilotului vor alimenta evaluarea din T3.4 și dezvoltarea curriculumului structurat din Work Package 4. Obiectivul este un cadru european de formare care să dezvolte competențe AI și să protejeze, în același timp, autenticitatea creativă.

Mulțumim profesorilor și formatorilor care au participat pentru implicare, rigoare și deschiderea cu care au abordat discuțiile critice.

Funded by the European Union. Views and opinions expressed are however those of the author(s) only and do not necessarily reflect those of the European Union or the European Education and Culture Executive Agency (EACEA). Neither the European Union nor EACEA can be held responsible for them.