Εξατομικευμένη μάθηση με AI: τι δοκιμάζει η Ευρώπη στα σχολεία

Η τεχνητή νοημοσύνη αποκτά έναν νέο ρόλο στην ευρωπαϊκή εκπαίδευση: από τα εργαλεία που απαντούν σε ερωτήσεις, σε συστήματα που σχεδιάζονται για να προσαρμόζουν τη μαθησιακή πορεία στις ανάγκες κάθε μαθητή.

Μέσα από το Erasmus+ 2026, η Ευρωπαϊκή Ένωση προωθεί τη δοκιμή εξατομικευμένων μαθησιακών διαδρομών με AI, με στόχο να εξετάσει την επίδρασή τους στις βασικές δεξιότητες και τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να υποστηρίξουν τη διδασκαλία.

Το ενδιαφέρον βρίσκεται στο αποτέλεσμα: θα οδηγήσει αυτή η προσέγγιση σε ουσιαστική μαθησιακή πρόοδο ή θα παραμείνει μια ακόμη τεχνολογική υπόσχεση;

Τι είναι η εξατομικευμένη μάθηση με AI;

Η εξατομικευμένη μάθηση προσαρμόζει τη διδασκαλία στις γνώσεις, στις ανάγκες και στον ρυθμό προόδου κάθε μαθητή.

Με την αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης, ψηφιακά συστήματα μπορούν να αναλύουν πληροφορίες από τη μαθησιακή διαδικασία και να προτείνουν κατάλληλες δραστηριότητες, διαφορετικά επίπεδα δυσκολίας και στοχευμένη εξάσκηση.

Στην ευρωπαϊκή δράση χρησιμοποιείται ο όρος Personalised Learning Pathways (PLPs), δηλαδή εξατομικευμένες μαθησιακές διαδρομές. Η βασική ιδέα είναι ότι οι μαθητές προχωρούν προς κοινούς μαθησιακούς στόχους μέσα από διαδρομές προσαρμοσμένες στο επίπεδο και στην πρόοδό τους.

Τι ακριβώς σχεδιάζει να δοκιμάσει η Ευρωπαϊκή Ένωση;

Το Erasmus+ 2026 περιλαμβάνει ειδική δράση με τίτλο AI-powered Personalised Learning Pathways for Basic Skills, που αφορά τη χρήση τεχνητής νοημοσύνης για την ανάπτυξη βασικών δεξιοτήτων μέσω εξατομικευμένων μαθησιακών διαδρομών.

Σύμφωνα με την επίσημη πρόσκληση European Policy Experimentations του Erasmus+ 2026, προβλέπεται προϋπολογισμός 5 εκατομμυρίων ευρώ για τη συγκεκριμένη θεματική.

Τα έργα καλούνται να διερευνήσουν:

• Πώς η AI προσαρμόζει τη μαθησιακή διαδρομή, το περιεχόμενο και τον ρυθμό εξάσκησης.
• Πώς εντοπίζονται οι δυσκολίες και παρακολουθείται η πρόοδος των μαθητών.
• Αν η εξατομικευμένη προσέγγιση οδηγεί σε μετρήσιμη βελτίωση βασικών δεξιοτήτων.
• Πώς αξιοποιούν οι εκπαιδευτικοί τα ψηφιακά εργαλεία στη διδασκαλία τους.
• Πώς διασφαλίζονται η προστασία δεδομένων, η διαφάνεια και η ισότιμη πρόσβαση.

Η πρόσκληση αφορά τη σχολική εκπαίδευση και την αρχική επαγγελματική εκπαίδευση και κατάρτιση. Προβλέπει διακρατικές δοκιμές και αξιολόγηση της αποτελεσματικότητας των εφαρμογών σε διαφορετικά εκπαιδευτικά περιβάλλοντα.

Πρόκειται για δράση χρηματοδότησης και δοκιμής εκπαιδευτικών προσεγγίσεων, όχι για απόφαση γενικευμένης εφαρμογής της AI στα ευρωπαϊκά σχολεία.

Πώς θα μπορούσε να λειτουργεί στην πράξη;

Ας υποθέσουμε ότι μια τάξη διδάσκεται εξισώσεις πρώτου βαθμού. Οι μαθητές εργάζονται πάνω στην ίδια ενότητα, αλλά οι δυσκολίες τους διαφέρουν.

Ένα κατάλληλα σχεδιασμένο σύστημα εξατομικευμένης μάθησης με AI θα μπορούσε, αξιοποιώντας τις απαντήσεις τους σε μια αρχική δραστηριότητα, να προτείνει διαφορετική εξάσκηση:

• Για μαθητή με κενά στις βασικές πράξεις: επανάληψη των απαραίτητων γνώσεων.
• Για μαθητή που κατανοεί τη διαδικασία αλλά δυσκολεύεται στην εφαρμογή: στοχευμένες ασκήσεις και ανατροφοδότηση.
• Για μαθητή που έχει κατακτήσει την ενότητα: πιο σύνθετα προβλήματα.

Ο εκπαιδευτικός θα είχε στη διάθεσή του πληροφορίες για την πρόοδο των μαθητών, ώστε να εντοπίζει δυσκολίες και να οργανώνει ανάλογα τη διδασκαλία.

Το παράδειγμα είναι υποθετικό και παρουσιάζει μια πιθανή εφαρμογή της εξατομικευμένης μάθησης με AI, όχι συγκεκριμένο πιλοτικό έργο του Erasmus+ 2026.

Ποιες δεξιότητες αφορά η ευρωπαϊκή δράση;

Η πρωτοβουλία συνδέεται με το ευρωπαϊκό Action Plan on Basic Skills, που παρουσιάστηκε τον Μάρτιο του 2025 και προσδιορίζει πέντε βασικά πεδία δεξιοτήτων:

• Ανάγνωση και κατανόηση κειμένου: ερμηνεία και αξιολόγηση γραπτών πληροφοριών.
• Μαθηματικές δεξιότητες: μαθηματικός συλλογισμός και επίλυση προβλημάτων.
• Φυσικές Επιστήμες: κατανόηση επιστημονικών εννοιών και αξιολόγηση δεδομένων.
• Ψηφιακές δεξιότητες: κριτική, υπεύθυνη και αποτελεσματική χρήση της τεχνολογίας.
• Δεξιότητες του πολίτη: κατανόηση κοινωνικών και δημοκρατικών διαδικασιών και υπεύθυνη συμμετοχή στα κοινά.

Τα έργα εξατομικευμένης μάθησης με AI μπορούν να εστιάζουν σε ένα ή περισσότερα από αυτά τα πεδία, ανάλογα με τους εκπαιδευτικούς στόχους τους.

Πώς θα παρακολουθείται η πρόοδος των μαθητών;

Ένα από τα ζητήματα που εξετάζει η ευρωπαϊκή δράση είναι πώς η AI μπορεί να υποστηρίξει την παρακολούθηση της μαθησιακής προόδου.

Η πρόσκληση αναφέρεται σε εργαλεία όπως οι ψηφιακοί πίνακες προόδου (dashboards) και η ανάλυση μαθησιακών δεδομένων (learning analytics).

Τέτοια εργαλεία θα μπορούσαν να παρουσιάζουν πληροφορίες για:

• Τις έννοιες στις οποίες ένας μαθητής εμφανίζει επαρκή επίδοση.
• Τα σημεία όπου εντοπίζονται επαναλαμβανόμενες δυσκολίες.
• Την εξέλιξη της επίδοσής του με την πάροδο του χρόνου.

Η ουσιαστική πρόκληση βρίσκεται στην ερμηνεία των δεδομένων. Μια σωστή απάντηση δεν αποδεικνύει απαραίτητα ότι ο μαθητής έχει κατανοήσει μια έννοια και είναι σε θέση να την εφαρμόσει σε διαφορετικό πρόβλημα.

Η αξιολόγηση χρειάζεται επομένως να συνδυάζει τις πληροφορίες των ψηφιακών εργαλείων με την παιδαγωγική κρίση και την παρατήρηση του εκπαιδευτικού.

Πώς αλλάζει ο ρόλος του εκπαιδευτικού;

Η εξατομικευμένη μάθηση με AI δημιουργεί νέες δυνατότητες για τη διδασκαλία, διατηρώντας τον εκπαιδευτικό στο επίκεντρο των παιδαγωγικών αποφάσεων.

Η ευρωπαϊκή πρόσκληση δίνει έμφαση σε εφαρμογές που ενισχύουν και δεν αντικαθιστούν τον ρόλο του καθηγητή.

Τα ψηφιακά εργαλεία μπορούν να υποστηρίζουν την προετοιμασία δραστηριοτήτων και την αναγνώριση μαθησιακών δυσκολιών. Ο εκπαιδευτικός εξακολουθεί να καθορίζει τους στόχους, να επιλέγει τον κατάλληλο τρόπο εξήγησης και να αξιολογεί την ουσιαστική κατανόηση.

Η τεχνολογία προσφέρει πρόσθετες πληροφορίες και δυνατότητες. Η παιδαγωγική καθοδήγηση παραμένει ανθρώπινη ευθύνη.

Τι χρειάζεται να αποδειχθεί πριν εφαρμοστεί ευρύτερα;

Η ανάπτυξη ενός συστήματος που προσαρμόζει ασκήσεις και μαθησιακό περιεχόμενο είναι διαφορετικό ζήτημα από την απόδειξη ότι βελτιώνει τη μάθηση.

Η ευρωπαϊκή δράση προβλέπει οργανωμένες δοκιμές, ώστε να εξεταστεί:

• Αν βελτιώνονται η κατανόηση και οι επιδόσεις των μαθητών.
• Αν περιορίζονται τα μαθησιακά κενά.
• Αν υποστηρίζονται μαθητές με διαφορετικά επίπεδα γνώσεων.
• Αν τα εργαλεία είναι χρήσιμα και εφαρμόσιμα για τους εκπαιδευτικούς.
• Αν τα αποτελέσματα είναι αξιόπιστα σε διαφορετικά εκπαιδευτικά περιβάλλοντα.

Αυτός είναι ο σκοπός των European Policy Experimentations: η οργανωμένη δοκιμή και αξιολόγηση προσεγγίσεων που θα μπορούσαν να αξιοποιηθούν στον σχεδιασμό εκπαιδευτικών πολιτικών.

Τα συμπεράσματα θα πρέπει να βασίζονται στα αποτελέσματα των έργων που θα υλοποιηθούν και όχι στις δυνατότητες που περιγράφονται στην πρόσκληση χρηματοδότησης.

Τι γίνεται με τα προσωπικά δεδομένα των μαθητών;

Η εξατομικευμένη μάθηση με AI μπορεί να βασίζεται σε πληροφορίες από τη μαθησιακή διαδικασία, όπως οι απαντήσεις σε ασκήσεις, η πρόοδος και οι δυσκολίες που εμφανίζει ένας μαθητής.

Η επεξεργασία αυτών των δεδομένων απαιτεί ιδιαίτερη προσοχή, ειδικά όταν αφορά ανηλίκους.

Η Ευρωπαϊκή Επιτροπή δημοσίευσε το 2026 επικαιροποιημένες κατευθυντήριες γραμμές για τη δεοντολογική χρήση της AI και των δεδομένων στην εκπαίδευση, με πρακτική καθοδήγηση για τους εκπαιδευτικούς.

Στον σχεδιασμό και στη χρήση των εφαρμογών αποκτούν ιδιαίτερη σημασία:

• Η προστασία προσωπικών δεδομένων και η συμμόρφωση με τον GDPR.
• Η διαφάνεια σχετικά με τον τρόπο λειτουργίας και τους περιορισμούς των συστημάτων AI.
• Η ανθρώπινη εποπτεία κατά τη χρήση και ερμηνεία των αποτελεσμάτων.
• Η ισότιμη πρόσβαση των μαθητών στα εκπαιδευτικά εργαλεία.

Οι κατευθυντήριες γραμμές προσφέρουν πρακτική υποστήριξη, ενώ ο GDPR και οι εφαρμοστέες διατάξεις του ευρωπαϊκού κανονισμού για την AI αποτελούν μέρος του νομικού πλαισίου που πρέπει να λαμβάνεται υπόψη.

Τι σημαίνει αυτή η εξέλιξη για μαθητές και γονείς;

Για τους μαθητές, η εξατομικευμένη μάθηση με AI δημιουργεί την προοπτική μιας διδασκαλίας που ανταποκρίνεται καλύτερα στις διαφορετικές ανάγκες και στον ρυθμό προόδου τους.

Για τους γονείς, το ουσιαστικό ερώτημα είναι αν τα νέα εργαλεία θα βοηθήσουν τα παιδιά να κατανοούν καλύτερα την ύλη, να αντιμετωπίζουν μαθησιακές δυσκολίες και να αποκτούν μεγαλύτερη αυτονομία.

Η πραγματική εκπαιδευτική τους αξία θα εξαρτηθεί από τα αποτελέσματα των δοκιμών και από τον τρόπο με τον οποίο θα ενταχθούν στη διδασκαλία.

Σε ποιο στάδιο βρίσκεται η ευρωπαϊκή δράση;

Η πρόσκληση AI-powered Personalised Learning Pathways for Basic Skills, στο πλαίσιο του Erasmus+ 2026, ολοκληρώθηκε τον Απρίλιο του 2026.

Σύμφωνα με τα επίσημα στοιχεία της Ευρωπαϊκής Επιτροπής, υποβλήθηκαν 68 προτάσεις στη συγκεκριμένη θεματική, με προβλεπόμενο προϋπολογισμό 5 εκατομμυρίων ευρώ.

Το επίσημο χρονοδιάγραμμα προέβλεπε ανακοίνωση των αποτελεσμάτων αξιολόγησης τον Οκτώβριο του 2026 και υπογραφή των συμφωνιών χρηματοδότησης έως τον Ιανουάριο του 2027.

Η επιλογή των έργων αποτελεί το πρώτο βήμα. Η εκπαιδευτική τους αποτελεσματικότητα θα κριθεί από τα αποτελέσματα των δοκιμών που θα ακολουθήσουν.

Τι αξίζει να κρατήσετε

Η ευρωπαϊκή πρωτοβουλία για την εξατομικευμένη μάθηση με AI αναδεικνύει μια νέα κατεύθυνση στην εκπαίδευση: τη διερεύνηση τρόπων με τους οποίους η τεχνολογία θα μπορούσε να ανταποκρίνεται στις διαφορετικές ανάγκες των μαθητών. Το ουσιαστικό ζητούμενο παραμένει η βελτίωση της μάθησης και η δημιουργία περισσότερων ευκαιριών για κάθε παιδί.

Στο idietera.gr μπορείτε να αναζητήσετε καθηγητές για ιδιαίτερα μαθήματα προσαρμοσμένα στο επίπεδο και στους μαθησιακούς στόχους κάθε μαθητή.

Δείτε ακόμη

• AI στις σχολικές εργασίες: βοήθεια ή εύκολη λύση;
• Τεχνητή νοημοσύνη στην εκπαίδευση: πώς αλλάζει η διδασκαλία και η μάθηση
• Δεξιότητες τεχνητής νοημοσύνης: τι χρειάζεται να γνωρίζουν μαθητές και εκπαιδευτικοί
• Πώς αλλάζει το online ιδιαίτερο μάθημα: AI agents, simulations και νέα εργαλεία μάθησης

Πηγές

• European Education and Culture Executive Agency (EACEA), 2025. Erasmus+ 2026 – European Policy Experimentations: Call for Proposals. Topic 3: AI-powered Personalised Learning Pathways for Basic Skills, σ. 13–16. Προϋπολογισμός και χρονοδιάγραμμα, σ. 33–34.
• European Commission, 2025. Action Plan on Basic Skills. European Education Area.
• European Commission, 2026. Guidelines on the Ethical Use of Artificial Intelligence and Data in Teaching and Learning for Educators. Updated edition.
• European Commission / Funding & Tenders Portal (14 Απριλίου 2026). European Policy Experimentations 2026 – Proposal Numbers. Επίσημη ανακοίνωση αποτελεσμάτων υποβολής: 68 προτάσεις για τη θεματική ERASMUS-EDU-2026-POL-EXP-T03-DIGITAL-BS.