Pilotaż platformy Math Eddie w przygotowaniu do egzaminu ósmoklasisty oraz publikacja wyników badania IBE dla zeszyt.online pokazują ten sam mechanizm: przewaga konkurencyjna w edukacji cyfrowej leży w warstwie pomiarowej, a nie w samej obecności algorytmu. Dla rynku edtech, dla szkół i dla regulatora oznacza to nową kategorię pytań, na które polskie prawo i polska szkoła dopiero szukają odpowiedzi.
Ocena to za mało danych
Polska szkoła przez dekady operowała na jednym formacie informacji o uczniu. Cyfra od 1 do 6 albo wynik procentowy z testu. To wystarczało, dopóki edukacja nie zaczęła się digitalizować na poziomie codziennej praktyki.
Dwa tygodnie temu Ministerstwo Edukacji Narodowej opublikowało wyniki badania Instytutu Badań Edukacyjnych dotyczącego platformy zeszyt.online. Uczniowie klas IV-V korzystający z narzędzia osiągali wyższe wyniki z matematyki niż grupa kontrolna. Ciekawszy od samego rezultatu jest mechanizm, który za nim stoi.
Każda interakcja ucznia z platformą cyfrową generuje dane: wynik, czas, liczba podejść, typ błędu, godzina sesji, dzień tygodnia. To zupełnie inny rodzaj informacji niż ocena w dzienniku. I to ten typ danych, a nie sama obecność AI w nazwie produktu, decyduje o tym, że „edtech" przestaje być pojęciem marketingowym, a zaczyna być pojęciem mierzalnym.
Co widzi platforma, czego nie widzi klasa
Nauczyciel matematyki w trzydziestoosobowej klasie ma fizyczne ograniczenie obserwacji. Wie, kto sobie nie radzi. Nie wie z taką precyzją, w którym typie zadania, przy którym podejściu i w którym dziale konkretny uczeń odbiega od oczekiwanego poziomu opanowania materiału.
W pierwszym kwartale 2026 roku platforma Math Eddie, koncentrująca się na przygotowaniu do egzaminu ósmoklasisty z matematyki, przeprowadziła pilotaż w ponad 30 szkołach podstawowych. Blisko 400 aktywnych uczniów wykonało łącznie ponad 20 tysięcy prób rozwiązania zadań. Czas nauki przekroczył 700 godzin. System rejestrował każdą odpowiedź wraz z metadanymi.
Z tego materiału wyłonił się ranking trudności, którego nie da się zbudować ze średnich klasowych:
-
•
Najsłabszy - Figury geometryczne: 37,1% poprawności przy pierwszym podejściu
-
•
Wyrażenia algebraiczne: 37,7%
-
•
Bryły: 38,5%
-
•
Najlepszy - Proporcjonalność prosta: 51,5%
Różnica między najtrudniejszym a najłatwiejszym działem wyniosła ponad 14 punktów procentowych. To nie jest informacja typu „uczniowie mają problem z geometrią". To pomiar, który pokazuje, gdzie konkretnie i w jakim stopniu konkretna kohorta odbiega od oczekiwanego poziomu.
Co o tych danych mówi metodologia
Najmocniejszy z obserwowanych wzorców dotyczy regularności nauki. Uczniowie pracujący z platformą w co najmniej trzy różne dni w tygodniu uzyskali średni wynik egzaminu próbnego na poziomie 51,5%. Uczniowie o nieregularnym rytmie - 45,1%. Sesja oznaczała 5-10 minut aktywności.
Różnica 6,4 punktu procentowego jest istotna kierunkowo, ale część efektu wynika z self-selection. Uczniowie, którzy wracają do platformy regularnie, mają cechy (motywacja, wsparcie domowe, dyscyplina), które same w sobie podnoszą wynik egzaminu. Tradycyjny system oceniania tej zmiennej w ogóle nie widzi - dziennik szkolny zapisuje oceny w punkcie czasu. Platforma rejestruje wzorzec aktywności w czasie.
Math Eddie deklaruje, że na sezon 2026/2027 planuje dalszą współpracę ze szkołami i metodologiczną analizę wyników.
Warstwa danych a warstwa decyzyjna – co wymusza EU AI Act
EU AI Act klasyfikuje systemy edukacyjne wpływające na ścieżkę edukacyjną ucznia jako wysokiego ryzyka. Dla edtechu działającego w UE oznacza to konkretne obowiązki: dokumentację techniczną, transparentność modelu, oddzielenie warstwy danych od warstwy decyzyjnej.
W Math Eddie algorytm analizuje wzorce odpowiedzi, identyfikuje konsekwentne błędy w konkretnych typach zadań, sugeruje kolejność materiału dopasowaną do rzeczywistych luk ucznia, syntezuje dane w formę przydatną dla nauczyciela. Ocenianie pozostaje po stronie nauczyciela. Decyzja pedagogiczna też. Rozpoznanie przyczyny trudności wykraczających poza dane - sytuacja domowa, zdrowie, emocje - pozostaje po stronie człowieka.
Wiceminister Katarzyna Lubnauer ujęła ten kierunek przy publikacji wyników IBE: „Sztuczna inteligencja nie zastąpi nauczyciela, ale może być dla niego wsparciem". W kategoriach inżynierskich znaczy to tyle: warstwa danych jest osobnym komponentem od warstwy decyzyjnej i tak musi pozostać.
Model dystrybucji – dlaczego nauczyciel nie płaci za narzędzie
Math Eddie operuje w modelu, który w polskim edtechu wciąż jest rzadki: dostęp dla nauczyciela jest bezpłatny z założenia, a finansowanie platformy odbywa się po stronie rodzica w prostej subskrypcji.
To jest model dystrybucji, który celowo omija najwolniejszy element systemu oświaty: cykl zakupowy w szkole publicznej. W praktyce oznacza, że nauczyciel matematyki w dowolnej szkole w Polsce może zacząć korzystać z platformy w tym samym momencie, w którym o niej usłyszał, niezależnie od tego, czy gmina ma budżet na cyfryzację.
Konstrukcja modelu biznesowego ma też konsekwencje regulacyjne. Skoro nauczyciel nie jest stroną kupującą, a szkoła nie jest stroną kontraktową, ciężar zgody na przetwarzanie danych ucznia leży po stronie rodzica - tam, gdzie systemowo powinien w świetle EU AI Act i RODO.
Co to znaczy dla rynku
Egzamin ósmoklasisty jest dla Math Eddie wąskim przypadkiem użycia z policzalnym efektem: konkretny cel, konkretna data, konkretny wynik państwowy do walidacji. Narzędzie diagnostyczne, które dostarcza danych klasie, jest jakościowo różne od narzędzia, które zastępuje nauczyciela. Pierwszy model ma akceptację środowiska. Drugi nie ma i raczej mieć nie będzie.
Pilotaż Math Eddie i badanie IBE dla zeszyt.online to dwa różne projekty z dwoma różnymi metodologiami, ale wskazują na ten sam moment przełomu: w polskiej edukacji pojawia się warstwa danych, której wcześniej nie było. To, jak ta warstwa zostanie wykorzystana - czy stanie się narzędziem nauczyciela, narzędziem regulatora, czy narzędziem marketingu - rozstrzygnie się w najbliższych dwóch-trzech latach. Decyzje, które dziś wyglądają technicznie, okażą się decyzjami systemowymi.
Niezależnie Math Eddie kontynuuje udostępnianie platformy szkołom i nauczycielom. Wyniki kohorty pilotażowej z egzaminu 12 maja będą pierwszym zewnętrznym punktem walidacji.
