Evaluace AI akcelerátoru

Autorka textu Hana Stelzer ze společnosti Impactso je hlavní evaluátorkou projektu.

AI Akcelerátor pracuje se školou jako se systémem. Změna se zde neodehrává v jedné izolované aktivitě, ale vzniká propojením více vrstev: vedení školy, lídra změny, pedagogického sboru, školních procesů, komunikace i konkrétní výuky. Proto evaluaci chápeme jako nástroj, který pomáhá sledovat nejen realizaci projektu, ale i mechanismus změny uvnitř školy.

Vycházíme z teorie změny, podle které externí mentor*ka podporuje lídra nebo lídryni změny ve škole, ten/ta pomáhá přenášet nové postupy do pedagogického sboru a postupně vytvářet podmínky pro změnu pedagogické praxe i dopad na žáky.

Evaluace proto nezkoumá pouze to, zda se aktivity uskutečnily, ale ověřuje, zda a za jakých podmínek se tato logika změny potvrzuje — například jakou roli hraje podpora vedení, důvěra ve sboru, kapacita lídra/lídryně a připravenost školy pracovat s AI strategicky.

Co je předmětem evaluace: řetězec dopadu

Evaluace sleduje celý řetězec dopadu — od toho, jakou změnu si školy naplánují, přes realizované aktivity a jejich výstupy až po skutečné změny v praxi školy, pedagogů a žáků. Nezůstáváme tedy pouze u toho, zda projekt proběhl, ale ověřujeme, co se díky němu změnilo a za jakých podmínek změna funguje. Tento přístup odpovídá logice teorie změny, která rozlišuje cíle, aktivity, výstupy, výsledky a dlouhodobý dopad.

V další vrstvě sledujeme také zkušenost žáků — tedy zda se změny ve škole promítají do jejich učení, smysluplnějšího využívání technologií a každodenní zkušenosti ve třídě.

Ověření mechanismu změny

Součástí evaluace je také ověřování toho, jak změna ve škole skutečně vzniká. Neptáme se pouze, zda proběhla školení, mentoring nebo konzultace, ale zda se díky nim daří aktivovat klíčový mechanismus změny: spolupráci mezi mentor*kou, lídrem/lídryní změny a vedením školy.

Právě tento trojúhelník považujeme za zásadní předpoklad pro to, aby se nové přístupy nepřenesly jen k jednotlivcům, ale postupně do celého pedagogického sboru, do každodenní praxe školy a později i do zkušenosti žáků. Evaluace proto ověřuje nejen výsledky projektu, ale také platnost jeho hlavních hypotéz — tedy za jakých podmínek tento mechanismus funguje, kde naráží na bariéry a co je potřeba posílit pro jeho další šíření.

Mechanismus změny ve škole

Evaluace ověřuje, zda právě spolupráce mentor*ky, lídra a lídryně změny a vedení školy vytváří podmínky pro zapojení pedagogického sboru, proměnu pedagogické praxe a dlouhodobější dopad na žáky.

Zajímá-li vás naše Teorie změny více v detailu, můžete nahlédnout zde.

Jaké otázky si klademe

Evaluace AI Akcelerátoru nehledá jen odpověď na to, zda aktivity proběhly. Zajímá nás především, jak ve škole vzniká změna a co ji umožňuje. Ptáme se například:

Tyto otázky nám pomáhají sledovat mechanismus změny krok za krokem — nejen počet aktivit, ale i to, zda vedou k reálnému posunu ve škole.

Jaká data využíváme

Pracujeme s kombinací více zdrojů, protože systémovou změnu ve škole nelze zachytit jedním dotazníkem. Sledujeme průběžná data o realizaci aktivit, zpětnou vazbu účastníků, rozhovory s vedením a lídry/lídryněmi škol, skupinové diskuse, případové studie i porovnání výchozího a následného stavu.

Díky tomu propojujeme měřitelná data s hlubším porozuměním tomu, co se děje v konkrétní škole.

Jak nám pomáhá software Impactso

Pro sběr a vyhodnocování dat využíváme software Impactso. Pomáhá nám převést plánovanou změnu školy do přehledné struktury: propojit cíle, aktivity, výstupy, indikátory, zpětnou vazbu a výsledky změny.

U každé školy tak můžeme sledovat, jaké aktivity proběhly, koho zapojily, jaké výstupy vznikly a jaké změny se postupně objevují u vedení školy, lídrů/lídryň změny, pedagogů i žáků.

Impactso umožňuje sledovat změnu v čase — nejen na konci projektu, ale průběžně. Evaluace se tak stává nástrojem učení a řízení projektu, nikoli pouze závěrečného vykazování.

Software Impactso propojuje data z aktivit, zpětné vazby a evaluace do jednoho systému. Díky tomu lze průběžně sledovat, zda se školy posouvají směrem k plánované změně a kde potřebují další podporu.

Jak s výsledky pracujeme

Data využíváme průběžně — pro učení, řízení projektu i závěrečné vyhodnocení. Pomáhají nám rozpoznat, které typy podpory fungují, kde školy potřebují další doprovázení a za jakých podmínek se daří přenášet změnu do pedagogického sboru i výuky.

Evaluace tak není jen nástrojem reportingu. Pomáhá zvyšovat kvalitu programu, ověřovat jeho hlavní hypotézy a ukazovat, co je možné přenést i do dalších škol.

Co si mohou odnést další školy

Zkušenost AI Akcelerátoru ukazuje, že při zavádění AI nestačí sledovat jen počet proškolených lidí nebo zavedených nástrojů. Skutečná změna vzniká tehdy, když se propojí strategie, vedení školy, role lídra/lídryně změny, podpora pedagogů, kultura spolupráce a průběžné vyhodnocování toho, co funguje.

Evaluace pomáhá tuto změnu nejen popsat, ale také řídit.