Uniwersyteckie Czasopisma NaukoweMowa eksplanacyjna w rozmowach dzieci z chatbotami GPT: szanse, ryzyka i implikacje pedagogiczne
DOI:
https://doi.org/10.26881/pwe.2025.61.06Słowa kluczowe:
rozmowa dziecko–AI, mowa eksplanacyjna, meta-prompty, alfabetyzacja AIAbstrakt
The article addresses the problem of default “closure” in child–AI conversations produced by large language models (LLMs), which often provide coherence that is fluent yet cognitively shallow. Using opportunistic data (voice-mode transcripts of a six-year-old interacting with a GPT chatbot), it analyzes the conditions that support explanatory talk and propose a short protocol of pre-dispositions/meta-prompts together with a polyphonic response mode (multiple explanatory variants).These solutions increase the number of accurate explanations and meaningful follow-up questions while reducing the adult time required to scaffold dialogue. It discusses the limitations and risks of relying on explanations generated by chatbots. The text offers tools for consciously designing child-AI dialogue that can be replicated in both research and classroom practice.
Downloads
Bibliografia
Beals D.E. (1993), Explanatory talk in low-income families’ mealtime conversations. „Applied Psycholinguistics”, 14(4). https://doi.org/10.1017/S0142716400010717.
Berti L., Giorgi F., Kasneci G. (2025), Emergent abilities in large language models: A survey. arXiv preprint: arXiv:2503.05788.
Bray M., Haworth R.H. (eds.). (2019), Anarchist Education and the Modern School: A Francisco Ferrer Reader. Trans. M. Bray, J. McCabe. Oakland, PM Press.
Chen B., Zhang Z., Langrené N., Zhu S. (2025), Unleashing the potential of prompt engineering for large language models. „Patterns”, 6(6).
Jastrzębowska K. (2018), The power of dialogue and discovery. „Problemy Wczesnej Edukacji”, 14(3).
Kalita L., Popow M. (2025), Czy szkoła może uczyć odwagi? „Przegląd Pedagogiczny”, (1).
Karoń J. (2014), Za zamkniętymi drzwiami klasy szkolnej – przemoc werbalna w komunikacji nauczyciela z dziećmi. „Problemy Wczesnej Edukacji”, 10(4).
Kerslake L., Rimmington S. (2017), Sharing talk, sharing cognition: philosophy with children as the basis for productive classroom interaction. „Problemy Wczesnej Edukacji”, 36(1).
Kowzan P. (2021), Ku inżynierii społecznej. „Ars Educandi”, 18(18).
Kowzan P. (2023a), Radości przewrotnej realizacji czyjegoś sylabusa i smutki realizacji własnego. „Horyzonty Edukacji Akademickiej”, (1).
Kowzan P. (2023b), The humiliated began to sing: How teachers on strike tried to teach society. „European Journal for Research on the Education and Learning of Adults”, 14(1).
Kowzan P. (2024), Sztuczna inteligencja w badaniach edukacyjnych. W: J. Pyżalski, A. Łuczyńska (red.), Sztuczna inteligencja: prawdziwe zmiany w edukacji? Warszawa, Fundacja Szkoła z Klasą.
Kowzan P. (2025), Mechanics of educational influence: The Recursive gDZIK Model. „Studia z Teorii Wychowania”, 16.
Latour B. (2004), On using ANT for studying information systems: a (somewhat) Socratic dialogue. W: Ch. Avgerou, C. Ciborra, F. Land (eds.), The social study of information and communication technology: Innovation, actors, and context. Oxford, Oxford University Press.
Li Z., Thomas T., Yu C.L., Xu Y. (2024), “I Said Knight, Not Night!”: Children’s Communication Breakdowns and Repairs with AI Versus Human Partners. W: Proceedings of the 23rd Annual ACM Interaction Design and Children Conference, June 17–20, 2024, Delft, Netherlands. New York, Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3628516.3659394.
Long D.X., Yen D.N., Luu A.T., Kawaguchi K., Kan M.Y., Chen N.F. (2024), Multi-expert prompting improves reliability, safety, and usefulness of large language models. arXiv preprint: arXiv: 2411.00492.
Mitra S., Dangwal R. (2010), Limits to self-organising systems of learning – the Kalikuppam experiment. „British Journal of Educational Technology”, 41.
Nash R. (2006), Bernstein and the explanation of social disparities in education: A realist critique of the socio‐linguistic thesis. „British Journal of Sociology of Education”, 27(5).
NIK (2022), Szkoły w czasach pandemii. Informacje o wynikach kontroli. Najwyższa Izba Kontroli. https://www.nik.gov.pl/najnowsze-informacje-o-wynikach-kontroli/szkoly-w-czasach-pandemii.html, 4.09.2025.
Oh S., Zhang C., Girouard-Hallam L., Zhou Z., March H., Jayaramu S., Xu Y. (2025), “Hey Curio, Can You Tell Me More?”: Children’s Information-Seeking and Trust in AI. W: Proceedings of the 24th Interaction Design and Children, June 23–26, 2025, Reykjavik, Iceland. New York, Association for Computing Machinery. https://doi.org/10.1145/3713043.3727059.
PAP (2025), Szkoły walczą z wakatami nauczycielskimi, m.in. zatrudniając emerytów. Polska Agencja Prasowa, 1.09. https://www.pap.pl/aktualnosci/szkoly-walcza-z-wakatami-nauczycielskimimin-zatrudniajac-emerytow, 10.09.2025.
Popow M. (2025), Decolonizing knowledge in the postdigital era: Pedagogical strategies for navigating AI-driven epistemic transformations. „Educational Philosophy and Theory”, 58(1). https://doi.org/10.1080/00131857.2025.2552764.
Przewłocka J. (2015), Klimat szkoły i jego znaczenie dla funkcjonowania uczniów w szkole. Raport o stanie badań. Warszawa, Instytut Badań Edukacyjnych.
Pyżalski J. (red.) (2025), Generatywna Sztuczna Inteligencja w szkole – przecieranie szlaków. Badanie ilościowe i jakościowe nauczycieli i nauczycielek klas 4–8 szkół podstawowych. Warszawa, NASK, Państwowy Instytut Badawczy.
Rutkowiak J. (1992), Pytanie – dialog – wychowanie. Warszawa, PWN.
Skóra M. (2025), Prawne aspekty wykorzystania mediów społecznościowych i sztucznej inteligencji w edukacji wczesnoszkolnej. Wybrane zagadnienia. W: M. Kinal (red.), Algorytm przyszłości nowe media w edukacji. Wrocław, Exante Wydawnictwo Naukowe.
Stunża G. (2025), Zastosowanie modeli generatywnych w edukacji domowej dziecka ze specjalnymi potrzebami edukacyjnymi: autoetnograficzna analiza doświadczeń rodzica. „Niepełnosprawność. Dyskursy Pedagogiki Specjalnej”, 53. https://doi.org/10.26881/ndps.2024.53.05.
Wajszczyk K. (2023), Znaczenie kompetencji komunikacyjnych we własnym kształceniu na podstawie wypowiedzi studentów studiów pedagogicznych przygotowujących się do bycia nauczycielem. Naukowe refleksje praktyka. „Dyskursy Młodych Andragogów”, 24.
Walczak A. (2025), Polish schools face crisis amid exodus of teachers. Notes from Poland, 17.09. https://notesfrompoland.com/2021/09/17/polish-schools-face-crisis-amid-exodus-of-teachers, 20.09.2025.
Xu B., Yang A., Lin J., Wang Q., Zhou C., Zhang Y., Mao Z. (2023), Expertprompting: Instructing large language models to be distinguished experts. arXiv preprint: arXiv:2305.14688.
Xu Y., Thomas T., Yu C.L., Pan E.Z. (2025), What makes children perceive or not perceive minds in generative AI? „Computers in Human Behavior: Artificial Humans”, 4.
Yang W. (2022), Artificial Intelligence education for young children: Why, what, and how in curriculum design and implementation. „Computers and Education: Artificial Intelligence”, 3.
Yang C., Shi, Y., Ma Q., Liu M.X., Kästner C., Wu T. (2025), What Prompts Don’t Say: Understanding and Managing Underspecification in LLM Prompts. arXiv preprint: arXiv:2505.13360.
Zhang M.J., Knox W.B., Choi E. (2024), Modeling Future Conversation Turns to Teach LLMs to Ask Clarifying Questions. arXiv preprint: arXiv:2410.13788.
