Sztuczna inteligencja po cichu przekształca dzieciństwo. Od aplikacji edukacyjnych i robotów społecznych po algorytmiczne shortsy, tiktoki i instagramy — AI staje się częścią tego, jak dzieci uczą się, bawią i budują relacje. Badania sugerują, że AI może wspierać naukę i rozwój umiejętności, ale także wpływać na uwagę, emocje i zachowania społeczne w sposób, który dorośli powinni rozumieć i odpowiednio ukierunkowywać.
Jak AI może wspierać uczenie się i rozwój mózgu
Wczesne dzieciństwo i wiek szkolny to okres intensywnego rozwoju mózgu. Doświadczenia z tego okresu silnie kształtują uwagę, pamięć, samokontrolę i kompetencje społeczne (Li & Lee, 2025). Odpowiednio używana AI może wzbogacać te doświadczenia, zamiast je zastępować.
Badania nad aplikacjami i narzędziami edukacyjnymi opartymi na AI pokazują, że mogą one:
- Zwiększać zainteresowanie nauką i pomagać dzieciom szybciej opanowywać podstawowe pojęcia, zwłaszcza gdy dorośli towarzyszą dziecku w korzystaniu z narzędzia (Muttaqin et al., 2025).
- Wspierać rozwiązywanie problemów, kreatywność i umiejętności społeczne, szczególnie gdy AI jest częścią aktywności grupowych (np. roboty społeczne w zabawie lub projektach) (Chen, 2025; Fikri & Rhalma, 2024).
- Poprawiać konkretne umiejętności u dzieci ze specjalnymi potrzebami: narzędzia AI w edukacji specjalnej i autyzmie często zwiększają komunikację, zaangażowanie społeczne i postępy edukacyjne, gdy są dostosowane do dziecka i stosowane długoterminowo (Adako et al., 2025; Kotsi et al., 2025; Hussein et al., 2025; G, 2025; Utepbayeva, 2024; Pavithra et al., 2024).
Duży przegląd badań dotyczących AI w edukacji wczesnoszkolnej (2–8 lat) wskazuje cztery główne korzyści: AI jako interaktywne narzędzia edukacyjne, systemy personalizujące naukę, technologie wykrywające lub przewidujące potrzeby rozwojowe oraz jako temat, którego dzieci mogą się uczyć, budując alfabetyzację AI (Chen, 2024). Gdy dzieci „uczą” lub programują agentów AI, wykazują zrozumienie sprawczości systemu i zaczynają pojmować podstawowe koncepcje AI (Chen, 2024).
Aktywność online a zdrowie psychiczne nastolatków
W dużym badaniu 455 uczniów (11–18 lat) w czasie lockdownu COVID‑19 stwierdzono, że im więcej czasu młodzież spędza aktywnie w środowisku wirtualnym, tym wyższy poziom depresji, lęku i stresu oraz niższe dobrostan psychiczny, emocjonalny i społeczny. Jednocześnie im więcej było aktywności „bez ekranu” (spotkania na żywo, ruch, hobby), tym lepsze samopoczucie (Sikorska et al., 2021). To ważny sygnał w świecie, w którym coraz więcej treści podsuwają nam algorytmy.
Samoregulacja i koncentracja – kluczowa „tarcza ochronna”
Polskie badania podkreślają, że jednym z najważniejszych zasobów dziecka jest samoregulacja – umiejętność kierowania uwagą, emocjami i zachowaniem (Filipiak, 2025; Filipiak, 2023). Wczesnoszkolne środowisko może tę zdolność bardzo wzmacniać, jeśli nauczyciele świadomie uczą planowania, kontroli własnych działań i refleksji nad uczeniem się (Filipiak, 2025; Filipiak, 2023).
W świecie AI oznacza to, że dzieci z lepszą samoregulacją są mniej podatne na „wciąganie” przez aplikacje, scrollowanie bez końca czy impulsywne korzystanie z sieci.
Efekty poznawcze: uwaga, pamięć i myślenie krytyczne
Poza edukacją AI jest obecna w szerszym świecie cyfrowym — systemach rekomendacji, inteligentnych zabawkach, asystentach głosowych. Najnowszy przegląd dotyczący technologii cyfrowych, mediów społecznościowych i AI wskazuje zarówno korzyści poznawcze (szybszy dostęp do informacji, nowe sposoby uczenia się), jak i zagrożenia (rozproszenie, fragmentacja uwagi, uzależniające korzystanie, płytkie przetwarzanie) w różnych grupach wiekowych (Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023). Dzieci i nastolatki są szczególnie wrażliwe, ponieważ ich systemy uwagi i samokontroli wciąż się rozwijają (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023; Li & Lee, 2025).
Badania szkolne pokazują złożony obraz. W niektórych klasach bogatych w AI uczniowie osiągają większą efektywność i lepsze wyniki testów, ale mogą zbyt mocno polegać na systemie, zamiast ćwiczyć długotrwałą koncentrację i wysiłkowe myślenie (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Dong, 2025; Mogaka et al., 2025). Eksperci podkreślają potrzebę równowagi między nauką wspieraną przez AI a aktywnościami „offline”, które rozwijają głęboką koncentrację, pamięć roboczą i myślenie krytyczne (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023; Chen, 2024).
Emocje, umiejętności społeczne i zachowanie
AI wpływa nie tylko na to, co dzieci wiedzą — ale także na to, jak się czują i jak odnoszą się do innych.
W chińskich szkołach średnich korzystających z technologii edukacyjnych opartych na AI jedno z badań wykazało, że percepcja emocjonalna nastolatków była osłabiona: uczniowie w środowiskach intensywnie korzystających z AI wolniej rozpoznawali emocje, co sugeruje, że więcej interakcji z maszynami i mniej bogatych kontaktów twarzą w twarz może osłabiać wrażliwość emocjonalną (Lai et al., 2023).
Inne duże badanie chińskich uczniów szkół podstawowych wykazało, że lęk społeczny przewidywał więcej problemów behawioralnych, częściowo poprzez osłabienie zdolności adaptacji w uczeniu się. Użycie AI wzmacniało ten związek: gdy narzędzia AI były używane często, zależność między słabą adaptacją a problemami behawioralnymi stawała się silniejsza (Guangyuan et al., 2025). Innymi słowy, u niektórych wrażliwych dzieci intensywne korzystanie z AI może pogłębiać istniejące trudności, zamiast je rozwiązywać.
Jednocześnie AI może wspierać rozwój umiejętności społecznych, jeśli jest używana celowo. Personalizowane narzędzia AI, roboty społeczne i interaktywne środowiska mogą zapewniać strukturalne ćwiczenia komunikacji, pracy zespołowej i regulacji emocji, zwłaszcza w zajęciach grupowych z przewodnikiem (Chen, 2025; Adako et al., 2025; Hussein et al., 2025; Utepbayeva, 2024; Yang, 2024). U dzieci z autyzmem i innymi trudnościami rozwojowymi systemy oparte na AI mogą wspierać kontakt wzrokowy, rozumienie emocji i umiejętności życia codziennego (Adako et al., 2025; Kotsi et al., 2025; G, 2025; Utepbayeva, 2024; Pavithra et al., 2024).
Badania z udziałem dorosłych pokazują, że pętle sprzężenia zwrotnego człowiek–AI mogą zmieniać ludzkie postrzeganie i oceny emocjonalne, często wzmacniając uprzedzenia — a ludzie często nie zdają sobie sprawy, że są pod wpływem (Glickman & Sharot, 2024). W miarę jak dzieci dorastają w środowiskach mediowanych przez AI, rodzi to obawy o to, jak algorytmy mogą po cichu kształtować ich poglądy na innych.
Nierówności, kultura i „podział AI”
AI nie wpływa na wszystkie dzieci jednakowo. Dostęp do wysokiej jakości narzędzi jest nierówny, a kontekst kulturowy ma znaczenie.
Przeglądy dotyczące AI w edukacji wczesnoszkolnej wskazują na rosnący „podział AI” między dziećmi z różnych środowisk społeczno‑ekonomicznych i wzywają do badań analizujących te różnice (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023; Chen, 2024). Analiza porównawcza systemów edukacyjnych sugeruje, że AI jest często używana w kontekstach wschodnioazjatyckich do zwiększania wyników testów i wzmacniania wartości konwergentnych, podczas gdy w wielu kontekstach zachodnich częściej personalizuje ścieżki uczenia się, ale może zawężać ekspozycję na różnorodne treści kulturowe (Dong, 2025). Rodzice w Kenii postrzegają AI zarówno jako potężną pomoc poznawczą, jak i źródło obaw etycznych dotyczących plagiatu, nadmiernego polegania i utraty autentycznego myślenia (Mogaka et al., 2025).
AI jako szansa w edukacji i terapii
AI nie musi oznaczać tylko ryzyka. Przeglądy zastosowań sztucznej inteligencji i narzędzi immersyjnych (VR/AR) pokazują ich duży potencjał jako narzędzi edukacyjnych i terapeutycznych, m.in. do tworzenia angażujących doświadczeń kulturowych i uczenia się poprzez działanie (Grabowska, 2025; Belowska-Bień & Bień, 2021). W neurologii systemy oparte na AI wspierają diagnozę i monitorowanie chorób mózgu, co pośrednio wpływa też na terapię dzieci z chorobami neurologicznymi (Belowska-Bień & Bień, 2021).
Kluczem jest tu świadome projektowanie: AI jako asystent człowieka (nauczyciela, terapeuty, rodzica), a nie jego substytut.
Co mogą zrobić rodzice i nauczyciele
Eksperci z obszaru AI i rozwoju dziecka zgadzają się co do kilku praktycznych zasad:
- Równowaga jest kluczowa. Łącz naukę wspieraną przez AI z bogatą zabawą offline, czasem na świeżym powietrzu, czytaniem i swobodnymi interakcjami społecznymi, aby wspierać pełny rozwój mózgu i kompetencji społeczno‑emocjonalnych (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Muttaqin et al., 2025; Chen, 2025; Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023; Li & Lee, 2025; Fikri & Rhalma, 2024; Chen, 2024).
- Wspólne korzystanie i przewodnictwo. Narzędzia AI działają najlepiej, gdy dorośli są w pobliżu — zadają pytania, nadają kontekst i pomagają dzieciom reflektować, zamiast biernie konsumować treści (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Muttaqin et al., 2025; Chen, 2025; Mogaka et al., 2025; Chen, 2024).
- Priorytet dla doświadczeń społecznych i emocjonalnych. Wybieraj narzędzia AI, które zachęcają do współpracy, rozmowy i świadomości emocjonalnej, zamiast samotnej, niekończącej się konsumpcji (Lai et al., 2023; Chen, 2025; Fikri & Rhalma, 2024; Utepbayeva, 2024; Yang, 2024).
- Buduj alfabetyzację AI od najmłodszych lat. Proste, dostosowane do wieku aktywności, w których dzieci uczą się, czym jest AI, jak działa i jakie ma ograniczenia, mogą wspierać zdrowy sceptycyzm i zmniejszać ślepe zaufanie do algorytmów (Fikri & Rhalma, 2024; Chen, 2024).
- Zwracaj uwagę na dzieci wrażliwe. Dzieci z wysokim poziomem lęku, trudnościami w uczeniu się lub wyzwaniami społecznymi mogą wymagać szczególnie uważnego monitorowania korzystania z AI, ponieważ może ono zarówno wspierać, jak i pogłębiać problemy (Adako et al., 2025; Guangyuan et al., 2025; Kotsi et al., 2025; Hussein et al., 2025; G, 2025; Utepbayeva, 2024; Pavithra et al., 2024).
Ogólny przekaz najnowszych badań nie brzmi, że AI jest „dobra” lub „zła” dla mózgów dzieci, lecz że kluczowe jest to, jak, kiedy i dlaczego jest używana. Przy przemyślanym wsparciu dorosłych i solidnych zasadach etycznych AI może stać się jednym z wielu narzędzi wspierających rozwój poznawczy i zdrowe zachowania dzieci — zamiast po cichu przekształcać dzieciństwo na własnych zasadach.
Podsumowanie kluczowych efektów z ostatnich badań
| Obszar / wynik | Główny wpływ AI na dzieci | Cytowania |
| Nauka i poznanie | Większe zainteresowanie, szybsze opanowanie podstaw; personalizacja wspiera pojęcia i myślenie komputacyjne | (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Muttaqin et al., 2025; Chen, 2025; Fikri & Rhalma, 2024; Yang, 2024; Chen, 2024) |
| Uwaga i pamięć | Mieszane: bogatsza nauka vs. ryzyko rozproszenia i płytkiego przetwarzania | (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Muttaqin et al., 2025; Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023; Chen, 2024) |
| Percepcja emocjonalna | Wolniejsze rozpoznawanie emocji w klasach intensywnie korzystających z AI | (Lai et al., 2023) |
| Problemy behawioralne | AI może wzmacniać wpływ słabej adaptacji na zachowanie | (Guangyuan et al., 2025) |
| Umiejętności społeczne | Poprawa, gdy AI jest używana w grupie, terapii lub z robotami | (Chen, 2025; Adako et al., 2025; Kotsi et al., 2025; Hussein et al., 2025; Utepbayeva, 2024; Yang, 2024; Pavithra et al., 2024) |
| Nierówności i kultura | Różne zastosowania i efekty w zależności od kultury i statusu społecznego; rosnący „podział AI” | (Neugnot-Cerioli & Laurenty, 2024; Shanmugasundaram & Tamilarasu, 2023; Dong, 2025; Mogaka et al., 2025; Chen, 2024) |
Literatura dla ciekawskich
Neugnot-Cerioli, M., & Laurenty, O. (2024). The Future of Child Development in the AI Era. Cross-Disciplinary Perspectives Between AI and Child Development Experts. ArXiv, abs/2405.19275. https://doi.org/10.48550/arxiv.2405.19275
Muttaqin, M., Putro, R., & Ramadhan, A. (2025). The impact of using AI-based applications on early childhood cognitive development. BIS Education. https://doi.org/10.31603/bised.177
Lai, T., Zeng, X., Xu, B., Xie, C., Liu, Y., Wang, Z., Lu, H., & Fu, S. (2023). The application of artificial intelligence technology in education influences Chinese adolescent’s emotional perception. Current Psychology (New Brunswick, N.j.), 1 – 9. https://doi.org/10.1007/s12144-023-04727-6
Chen, J. (2025). Exploring the Role of Artificial Intelligence in Personalized Learning Experiences in Early Childhood Education to Improve Children’s Social Skills. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media. https://doi.org/10.54254/2753-7048/2025.bo24154
Shanmugasundaram, M., & Tamilarasu, A. (2023). The impact of digital technology, social media, and artificial intelligence on cognitive functions: a review. Frontiers in Cognition. https://doi.org/10.3389/fcogn.2023.1203077
Adako, O., Adeusi, O., & Alaba, P. (2025). Enhancing education for children with ASD: a review of evaluation and measurement in AI tool implementation. Disability and Rehabilitation: Assistive Technology, 20, 1578 – 1595. https://doi.org/10.1080/17483107.2025.2477678
Dong, W. (2025). A Comparative Analysis of the Impact of Artificial Intelligence on Children in Different Cultural Educational Settings. Lecture Notes in Education Psychology and Public Media. https://doi.org/10.54254/2753-7048/2025.bo24006
, G., Tian, S., Song, Y., Chen, Y., Shi, H., & Li, J. (2025). When Technology Meets Anxiety:The Moderating Role of AI Usage in the Relationship Between Social Anxiety, Learning Adaptability, and Behavioral Problems Among Chinese Primary School Students. Psychology Research and Behavior Management, 18, 151 – 167. https://doi.org/10.2147/prbm.s502337
Li, P., & Lee, J. (2025). AI, Brain, and Child: navigating the intersection of artificial intelligence, neuroscience, and child development. AI, Brain and Child, 1. https://doi.org/10.1007/s44436-025-00004-4
Kotsi, S., Handrinou, S., Iatraki, G., & Soulis, S. (2025). A Review of Artificial Intelligence Interventions for Students with Autism Spectrum Disorder. Disabilities. https://doi.org/10.3390/disabilities5010007
Mogaka, S., Anika, A., Moracha, E., Omwenga, M., & K, M. (2025). Parents’ perception on the impact of artificial intelligence on cognitive development among primary school children in Kisii County, Kenya. Magna Scientia Advanced Research and Reviews. https://doi.org/10.30574/msarr.2025.14.1.0073
Hussein, E., Hussein, M., & Al-Hendawi, M. (2025). Investigation into the Applications of Artificial Intelligence (AI) in Special Education: A Literature Review. Social Sciences. https://doi.org/10.3390/socsci14050288
G, J. (2025). Artificial Intelligence in Rehabilitation Targeting the Participation of Children and Youth with Disabilities. INTERNATIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT. https://doi.org/10.55041/ijsrem49433
Glickman, M., & Sharot, T. (2024). How human–AI feedback loops alter human perceptual, emotional and social judgements. Nature Human Behaviour, 9, 345 – 359. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02077-2
Fikri, Y., & Rhalma, M. (2024). Artificial Intelligence (AI) in Early Childhood Education (ECE): Do Effects and Interactions Matter?. International Journal of Religion. https://doi.org/10.61707/y74fv875
Utepbayeva, A. (2024). Artificial Intelligence Applications (Fluency SIS, Articulation Station Pro, and Apraxia Farm) in the Psycholinguistic Development of Preschool Children with Speech Disorders. International Journal of Information and Education Technology. https://doi.org/10.18178/ijiet.2024.14.7.2119
Yang, W. (2024). Coding With Robots or Tablets? Effects of Technology-Enhanced Embodied Learning on Preschoolers’ Computational Thinking and Social-Emotional Competence. Journal of Educational Computing Research, 62, 938 – 960. https://doi.org/10.1177/07356331241226459
Chen, J. (2024). A Scoping Study on AI Affordances in Early Childhood Education: Mapping the Global Landscape, Identifying Research Gaps, and Charting Future Research Directions. J. Artif. Intell. Res., 81, 701-740. https://doi.org/10.1613/jair.1.16882
Pavithra, D., Yadav, A., Selvi, C., Kumar, S., Mani, V., & Srithar, S. (2024). Enhancing cognitive abilities in autistic children through AI-enabled iot intervention and cognicare framework. International Journal of System Assurance Engineering and Management. https://doi.org/10.1007/s13198-024-02578-3
Filipiak, E. (2025). Samoregulacja w uczeniu się. (Nie)możliwa w kulturze współczesnej szkoły na etapie klas początkowych?. Problemy Wczesnej Edukacji. https://doi.org/10.26881/pwe.2025.60.01
Baryła-Matejczuk, M., Kata, G., & Poleszak, W. (2021). Wrażliwość środowiskowa a inteligencje wielorakie uczniów szkół podstawowych. Badania z wykorzystaniem polskiej wersji skali Highly Sensitive Child (HSC). **, 34, 43-64. https://doi.org/10.17951/j.2021.34.2.43-64
Sikorska, I., Lipp, N., Wrobel, P., & Wyra, M. (2021). Adolescent mental health and activities in the period of social isolation caused by the COVID-19 pandemic. Advances in Psychiatry and Neurology, 30, 79 – 95. https://doi.org/10.5114/ppn.2021.108472
Grabowska, A. (2025). Immersyjne doświadczenie kultury. Wykorzystanie AI, VR i AR w promocji dziedzictwa i edukacji. Zarządzanie w Kulturze. https://doi.org/10.4467/20843976zk.25.010.21911
Filipiak, E. (2023). Rozwijanie zdolności samoregulacyjnych u dzieci w wieku wczesnoszkolnym – perspektywa kulturowo-historyczna. Etnograficzne studium przypadku. Problemy Wczesnej Edukacji. https://doi.org/10.26881/pwe.2023.57.02
Belowska-Bień, K., & Bień, B. (2021). Application of artificial intelligence and machine learning techniques in supporting the diagnosis and treatment of neurological diseases. Aktualności Neurologiczne. https://doi.org/10.15557/an.2021.0021
Dodaj komentarz