Artificial intelligence in the work of teachers: opportunities, limitations and possibilities for use in assessment

Authors

DOI:

https://doi.org/10.24917/20833296.221.1

Keywords:

artificial intelligence, assessment, automation, education, educational technologies, , personalized learning, teacher

Abstract

The article examines the use of artificial intelligence in education from the perspective of teachers’ work, combining a literature review with a practical attempt to verify the potential of AI in assessing written assignments. The first part discusses the main areas in which AI – based technologies can support teachers, particularly in personalizing instruction, preparing teaching materials, analyzing students` progress, and automating selected administrative and organizational tasks. Attention is also given to the structure of teachers` working time, which shows that a substantial part of their duties consists of repetitive and time-consuming activities that may be optimized. The empirical part presents an experiment involving the use of a large language model to reconstruct the grading logic applied by an academic teacher to students’ written work. The results indicate that AI can reproduce the grading process with relatively high accuracy, especially in tasks with a more structured format. At the same time, the study reveals limitations in assessing texts that require deeper reflection, interpretation, and sensitivity to subtle qualitative differences. The findings lead to the conclusion that artificial intelligence may serve as a valuable tool supporting teachers, but it should not replace their pedagogical judgment, professional experience, or relational competences.

Author Biography

Julia Mucha, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Julia Mucha is a fourth-year student of a long-cycle Master’s program in Preschool and Early School Education. Her main academic and research interests focus on the use of new technologies in educa-tion, educational innovations and artificial intelligence. She also applies her acquired experience and skills in her professional life, combining the study of theoretical aspects of pedagogy with practical work with students.

References

Berkowicz, A. (2025). Sztuczna inteligencja w organizacjach edukacyjnych: narzędzia, obszary wdrażania oraz korzyści i ryzyka stosowania AI. AI w organizacjach publicznych: rozwój, zastosowanie, trendy i wyzwania: perspektywa interdyscyplinarna, 54-66.

Fazlagić, J. (2022). The development of artificial intelligence as a challenge for the education system. Artificial Intelligence (AI) as a Megatrend Shaping Education. How to Prepare for the Socio-Economic Opportunities and Challenges Presented by Artificial Intelligence, 24-37.

Forbes. (2024, 1 lutego). Zbyt duże koszty w firmie? Postaw na automatyzację. Pozyskano z: https://www.forbes.pl/biznes/chmura-obliczeniowa-przyspiesza-procesy-i-zmniejsza-koszty/87mwj4t

Grand View Research. (2024). AI in education market size, share & trends analysis report by component, by development, by technology (NLP, ML), by application (intelligent tutoring system, learning platform & virtual facilitators), by end use, by region, and segment forecasts, 2025-2030. Pozyskano z: https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-education-market-report

KPMG. (2026, 26 kwietnia). Sztuczna inteligencja w Polsce - krajobraz pełen paradoksów. Pozyskano z: https://assets.kpmg.com/content/dam/kpmgsites/pl/pdf/2025/07/pl-Raport-KPMG-w-Polsce-KPMG-AI-Trust-2025-web.pdf.coredownload.inline.pdf

Ministerstwo Edukacji Narodowej. (2025, 16 grudnia). Barbara Nowacka: „Cyfrowa rewolucja w polskich szkołach już się dzieje”. Gov.pl. Pozyskano z: https://www.gov.pl/web/edukacja/barbara-nowacka-cyfrowa-rewolucja-w-polskich-szkolach-juz-sie-dzieje

Modrzewska, J. W. (2024). Sztuczna inteligencja w edukacji - szanse i zagrożenia. Szkoła Specjalna, 85(2), 128-136.

Merta, T., Pacewicz, A. (2010). Jak oceniać uczniów? Wskazówki dla nauczycieli. Kształcenie obywatelskie w szkołach samorządowych. Warszawa: Centrum Edukacji Obywatelskiej.

Owan, V. J., Kinsgley A., Idika D.O., Etta, E.O, Bassey B.A., (2023). Exploring the potential of artificial intelligence tools in educational measurement and assessment. EURASIA Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 19(8), 1-15.

UNESCO. (2021). AI and education. Guidance for policy-makers. Paris: UNESCO.

Walusiak, Ł., Ryłko, N., Nurtazina, K. (2023). Przemiany cyfrowe w edukacji. EBiŚ, 2(80), 172-181.

Wieteska, M. (2026, 30 marca). Era sztucznej inteligencji. Kompetencje i umiejętności przyszłości - jak zmieni się rynek i edukacja w obliczu rewolucji AI? Infor. Pozyskano z: https://sklep.infor.pl/artykul-era-sztucznej-inteligencji-kompetencje-i-umiejetnosci-przyszlosci-jak-zmieni-sie-rynek-i-edukacja-w-obliczu-rewolucji-ai

WSIP. (2025, 16 maja). Narzędzia AI w codziennej pracy nauczyciela. Edukacja szkolna. Pozyskano z: https://wsip.pl/blog/narzedzia-ai-w-codziennej-pracy-nauczyciela/

Zacher, L. (2011). Konteksty rozwoju edukacji. Horyzonty rozwoju edukacji w dialogu i perspektywie. Warszawa: Difin.

Zalewska-Bochenko, A. (2024). Sztuczna inteligencja w procesie edukacji. Optimum. Economic Studies, 2(116), 194-210.

Zalewski, T. (2020). Definicja sztucznej inteligencji. Prawo sztucznej inteligencji, 1-14.

Zarzecki, L. (2012). Teoretyczne podstawy wychowania. Teoria i praktyka w zarysie. Jelenia Góra: Karkonoska Państwowa Szkoła Wyższa.

Zespół Badań Nauczycieli IBE. (2023). Nauczyciele - menedżerowie czasu na etacie. Warszawa: Instytut Badań Edukacyjnych. Pozyskano z: https://www.ibe.edu.pl/images/prasa/informacja-prasowa-czas-pracy-nauczycieli.pdf

Żabka. (2026, 23 kwietnia). Żabka podpisała strategiczne partnerstwo z Microsoft w obszarze AI. Komunikaty prasowe Żabka Polska. Pozyskano z: https://cdn.zabka.pl/wp-content/uploads/2024/07/11155453/Komunikat_Zabka-podpisala-strategiczne-partnerstwo-z-Microsoft-w-obszarze-AI_11-07-2024.pdf

Published

2026-06-30

How to Cite

Mucha, J. (2026). Artificial intelligence in the work of teachers: opportunities, limitations and possibilities for use in assessment. Entrepreneurship – Education, 22(1), 11–24. https://doi.org/10.24917/20833296.221.1