121 Mojca Stritar Kučuki Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 V prispevku nadgrajujem raziskavo Pirih Svetina in Ferbežar (2005) o sprejemljivosti slovenščine kot neprvega jezika med domačimi govorci. Raziskavo, izvedeno leta 2025, sem prilagodila značilnostim digitalne dobe in izvedla anketo, v kateri je sodelovalo 99 domačih govorcev. Oce- njevali so pet besedil na isto temo – štiri besedila študentov, govorcev slovenščine kot neprvega jezika, od katerih je bilo eno prevedeno v slo- venščino s pomočjo strojnega prevajalnika, in eno besedilo, ki ga je tvorila generativna umetna inteligenca. Rezultati kažejo, da so domači govorci do vseh besedil kritični, a tolerantni. Med jezikovno motečimi elementi so izpostavili neustrezni besedni red, končnice in besedišče. V splošnem so kot bolj razumljiva, zanimiva, osebna in pravilna ocenili besedila z manj napakami, zato sta najvišje ocene v vseh kategorijah dobili besedilo umetne inteligence in strojni prevod. Drugačen odziv na besedilo umetne inteligence je mogoče zaznati le v občutno manjšem številu neobveznih splošnih komentarjev, ki jih je dobilo to besedilo v primerjavi z ostalimi. Poleg tega so komentarji na ostala besedila napisani s precejšnjo stopnjo empatije do tvorcev, medtem ko pri besedilu umetne inteligence anketi- ranci takšne empatije niso pokazali. Ključne besede: slovenščina kot neprvi jezik, sprejemljivost besedil, ume- tna inteligenca, strojno prevajanje, jezikovne napake Slovene Languages of Foreign Speakers 3.0 This article builds on the research by Pirih Svetina and Ferbežar (2005) on the acceptability of Slovene as a non-native language among native spea- kers. The present study, conducted in 2025, adapted the aforementioned study to the characteristics of the digital age. A survey was conducted in which 99 native speakers assessed five texts on the same topic. Four of these were written by students for whom Slovene is a non-native langu- age, one of which was translated into Slovene using machine translation Jezik in slovstvo, 71(1–2), 121–148 DOI: 10.4312/jis.71.1-2.121-148 1.01 Izvirni znanstveni članek i Univerza v Ljubljani, Filozofska fakulteta; Mojca.StritarKucuk@ff.uni-lj.si; https:// orcid.org/0000-0002-9164-6311 JiS 2026-1-2_final.indd 121 22. 07. 2026 08:41:28 122 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 software. The fifth text was generated by artificial intelligence. The findin- gs indicate that native speakers adopt a critical stance while also exhibiting a high degree of tolerance towards all texts. The linguistically disturbing elements that were highlighted by the respondents included inappropriate word order, endings, and vocabulary. Texts with fewer errors were gene- rally perceived as more understandable, interesting, personal, and correct. Consequently, the highest ratings in all categories were attributed to the texts generated by artificial intelligence and the machine translation. The sole discernible discrepancy in the response to the AI text was the conspi- cuously lower number of optional general comments it received in compa- rison to the other texts. The comments on the other texts also demonstrate a significant degree of empathy towards the producers, while the respondents exhibited a notable absence of such empathy towards the AI text. Keywords: Slovene as a non-native language, text acceptability, artificial intelligence, machine translation, language errors 1 Uvod [Domače govorce] v besedilih tujejezičnih govorcev […] marsikaj moti, marsikdaj bi bili pripravljeni tudi kaj, včasih celo neupravičeno, popra- viti. Po drugi strani pa so na splošno do tujejezičnih govorcev dokaj prizanesljivi. Če so sporočila njihovih besedil približno razumeli, so be- sedila zanje postala sprejemljiva in so jih, čeprav z določenimi zadržki, prepoznali kot – slovenska. (Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 14.) S to pomenljivo ugotovitvijo skleneta Nataša Pirih Svetina in Ina Ferbežar odmevni prispevek, ki sta ga objavili v Jeziku in slovstvu (2005). Njuna anali- za o raznolikosti pojavnih oblik slovenščine kot neprvega jezika,1 sprejemlji- vosti besedil tujih govorcev2 in tolerantnosti domačih govorcev slovenščine do vmesnega jezika učečih se je ena od pomembnejših (socio)lingvističnih raziskav tega področja. Rezultati so aktualni še danes, metodologija, ki sta jo uporabili, pa se kar sama ponuja za ponovitev in osvežitev. Dobrih dvajset let kasneje sem torej njuno raziskavo, za katero v tem prispevku uporabljam izraz izhodiščna raziskava, nekoliko nadgradila in jo prilagodila, saj se je 1 Izraz neprvi jezik uporabljam kot skupno poimenovanje za tuji in drugi jezik. 2 Moška slovnična oblika je v tem prispevku uporabljena kot slovnično nevtralna. JiS 2026-1-2_final.indd 122 22. 07. 2026 08:41:28 123 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 v tem času spremenil svet, z njim pa – vsaj tako lahko predvidevam – tudi govorci slovenščine in njene realizacije. Slovenščina kot neprvi jezik je dandanes precej bolj uzaveščena med domačimi govorci. Če je ob začetku tretjega tisočletja veljalo, da se »[s]prejemanja slovenščine kot tujega jezika in tolerantnosti do uporabni- kov slovenščine kot tujega jezika […] domači govorci slovenščine najbrž šele učimo« (Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 5), danes za večino prebi- valcev Slovenije tuji govorci predstavljajo del medijske realnosti, pa tudi dejanskega vsakdana. 31. decembra 2004, torej približno v času izhodiščne raziskave, je bilo v Sloveniji 44.285 tujih prebivalcev,3 dvajset le kasneje, 1. januarja 2025, pa je bilo tujih državljanov 214.931, kar predstavlja 10,1 % celotnega prebivalstva (Razpotnik 2025). S tega vidika lahko predvi- devam, da so govorci slovenščine do neprvih različic jezika danes še bolj odprti in tolerantnejši. O sprejemljivosti slovenščine kot neprvega jezika je bilo v času od objave izhodiščne raziskave napisano precej, a bolj v kontekstu preverjanja in cer- tificiranja jezikovnega znanja (prim. Ferbežar in Likar Stanovnik 2021), ne pa o sprejemanju tujih slovenščin. Podobno velja za razumljivost, ki je s sprejemljivostjo jezika tesno povezana (Ferbežar 2010: 64–65) – znan- stvenih objav je razmeroma veliko, a bolj o razumljivosti slovenščine kot prvega jezika (Ferbežar 2010, 2012b; Ferbežar in Stabej 2009: 137) kot pa slovenščine tujih govorcev. Jezikovne produkcije tujega uporabnika slo- venščine namreč ne moremo vzporejati s tisto domačega govorca, prav tako kot »norm in standardov za tuje govorce ne gre postavljati po modelu domačih govorcev« (Pirih Svetina 2021: 163–164). Vendar se od leta 2005 ni povečalo samo število tujih prebivalcev v Slo- veniji in s tem govorcev slovenščine kot drugega jezika. Situacija se je spremenila tudi zaradi številnih tehnoloških novosti in z njimi povezanih družbenih sprememb. Pri tem mislim predvsem na razmah jezikovnih tehnologij in digitalnih pripomočkov. Strojno prevajanje je spremenilo jezikovno rabo in poučevanje (prim. Stritar Kučuk 2024), v sam proces jezikovnega poučevanja pa poleg učečega se, učitelja in besedila, prek katerega običajno poteka učenje, vpeljalo četrtega akterja, ki ni nujno 3 Prim. https://www.stat.si/StatWeb/yearbooks?year=2005. JiS 2026-1-2_final.indd 123 22. 07. 2026 08:41:28 124 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 ozaveščen, a je bolj ali manj stalno prisoten: digitalno tehnologijo (prim. Bordon 2023: 139). Navade uporabnikov jezika so se še bolj spremenile po letu 2022, odkar so na voljo veliki jezikovni modeli, posplošeno ime- novani umetna inteligenca. Ti modeli prevzemajo vedno več produktiv- nih jezikovnih opravil in so med uporabniki spleta vedno bolj razširjeni (Praček in Vehovar 2025). Ker njihova uporaba pogosto ni transparen- tna, se ob tem odpirajo številna etična vprašanja. Kako se na ta besedila odzivamo govorci slovenščine, pa v resnici še ni raziskano (prim. Berber Sardinha 2024). V raziskavo o sprejemljivosti besedil tujejezičnih govorcev, temelječo na izhodiščni raziskavi, sem zato vključila tudi besedili dveh sodobnih govor- cev4 slovenščine – besedilo, ki je nastalo s pomočjo strojnega prevajalnika, in besedilo, ki ga je napisala umetna inteligenca. Namesto da bi se osre- dotočila na značilnosti vmesnega jezika v besedilih, ki so jih tuji govorci tvorili samostojno, me torej predvsem zanimajo teksti, ki so (vsaj delno) ustvarjeni strojno, in odziv domačih govorcev slovenščine na takšna bese- dila, s kakršnimi se, če to vemo ali ne, vse pogosteje srečujemo. Tovrstne raziskave v drugih jezikih kažejo, da tako profesionalni (npr. jezikovni učitelji, prim. Nguyen in Barrot 2024) kot laični presojevalci (prim. Zhu idr. 2025) težko razlikujejo med besedili, ki so jih tvorili ljudje in ume- tna inteligenca. Za slovenščino to doslej potrjujejo le samoocene govorcev (Praček in Vehovar 2025: 20), medtem ko bolj eksperimentalne metode na tem področju še niso bile uporabljene. 2 Raziskava V prispevku, ki je bil pobuda za pričujočo raziskavo, sta Pirih Svetina in Ferbežar izvedli pilotsko raziskavo s šestimi besedili tujejezičnih govor- cev, ki sta jih dali v presojo osmim domačim govorcem slovenščine. Ti so v besedilih označili vse, »kar je narobe, se jim zdi narobe ali jih zgolj moti« (Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 7). Tukaj predstavljena raziskava, izvedena maja in junija 2025, temelji na širšem vzorcu presojevalcev, kar 4 Poimenovanje govorec ali tvorec pravzaprav ni ustrezno, saj pripona -ec najpogoste- je pomeni živost. Ustreznejši izraz bi bil govornik ali tvornik, ki pa v tem pomenu v slovenščini ne obstajata; prim. https://isjfr.zrc-sazu.si/sl/terminologisce/svetovanje/ kazalec-hrupa. JiS 2026-1-2_final.indd 124 22. 07. 2026 08:41:28 125 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 po eni strani povečuje zanesljivost oziroma posplošljivost rezultatov, po drugi strani pa sem morala temu prilagoditi metodologijo in zasnovati bolj strukturiran vprašalnik. 2.1 Vključena besedila Besedila, ki sem jih dala v presojo, so bila večinoma napisana za potrebe širše zasnovane raziskave, izvedene leta 2022 (prim. Stritar Kučuk in Pirih Svetina 2025). Potekala je na besedilih študentov, udeležencev lektorata slovenščine v programu Leto plus, v okviru katerega Univerza v Ljubljani redno vpisanim mednarodnim študentom ponuja brezplačno učenje jezika v prvem letu njihovega študija. Ti študenti so torej napisali besedilo po spodnjem navodilu: Napišite besedilo z naslovom Ko sem bil(a) otrok. Pomagajte si s temi vprašanji: Kje ste živeli? S kom ste živeli? Katere hišne ljub- ljenčke ste imeli? Kaj ste radi delali? Kaj vam je bilo všeč? Česa niste marali? Kaj ste načrtovali ali si želeli za svojo prihodnost? Besedilo naj bo dolgo minimalno 150 besed. Besedilo so napisali in oddali digitalno, ob tem pa navedli, s katerimi sple- tnimi jezikovnimi orodji so si pomagali.5 Vsako besedilo sta anonimno in neodvisno ocenila dva ocenjevalca, učitelja slovenščine kot drugega je- zika, ki sta mu dala največ 10 točk (Stritar Kučuk in Pirih Svetina 2025: 209). Končna ocena besedila je predstavljala povprečje obeh ocen. Da bi ohranila pozornost in motiviranost respondentov, sem v raziskavo vključila pet študentskih besedil. Iz prej omenjenega nabora sem izbrala štiri. Medtem ko so bila v izhodiščno raziskavo vključena predvsem slabše ocenjena besedila, sem se sama odločila za dve besedili z visoko in dve z nizko oceno. Dodatni kriterij za izbor je bila oblika pomoči, s katero so si pomagali tvorci: dve besedili sta bili napisani (pretežno) samostojno, dve pa s pomočjo ali ob izključni uporabi strojnega prevajalnika. Upoštevala sem tudi prvi jezik (J1) tvorca, vendar je bila v skladu z večinsko populaci- jo študentov na lektoratu (Stritar Kučuk in Pirih Svetina 2025: 207) večina tvorcev vendarle južnih Slovanov. Ker je fokus tega prispevka predvsem 5 V času raziskave veliki jezikovni modeli še niso bili širše dostopni. JiS 2026-1-2_final.indd 125 22. 07. 2026 08:41:28 126 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 razlikovanje med besedili, ki sta jih napisala človek in umetna inteligenca, vpliv J1 ne bi smel biti odločilen. Peto, ključno besedilo se od ostalih precej razlikuje. Napisala ga je gene- rativna umetna inteligenca. Uporabila sem veliki jezikovni model, ki je bil v času raziskave brezplačno dostopen.6 Poziv modelu je bil enak navodilu za študente, a z dodanim napotkom: »Napisano naj bo v slovenščini, na stopnji največ B2 ali manj. Piši, kot da si oseba, ki je trenutno na univerzi.« Besedilo sem vključila v raziskavo brez dodatnih popravkov ali pozivov. Ker so besedila kratka, jih zaradi razumljivosti prispevka v nadaljevanju navajam v celoti in ob njih opozarjam na nekatere značilnosti vmesnih je- zikov. Dele, ki jih izpostavljam, sem navedla s krepkim tiskom. Že v anketi sem v besedilih vsa osebna imena in geografske podatke nadomestila z znakom XXX, da bi se izognila pristranskosti anketirancev (prim. Ferbežar in Likar Stanovnik 2021). Osnovne podatke o besedilih prikazuje tabela 1. Razvrščena so v vrstnem redu, v katerem so jih presojali anketiranci, kar omogoča dosledno primerjavo rezultatov. Oznaka besedila J1 tvorca Jezik in način pisanja besedilo 1 srbščina v slovenščini s pomočjo različnih jezikovnih orodij, ne pa strojnega prevajalnika besedilo 2 španščina v slovenščini s pomočjo strojnega prevajalnika besedilo 3 makedonščina v tvorčevem J1 s pomočjo strojnega prevajalnika besedilo 4 / umetna inteligenca besedilo 5 bosanščina v slovenščini brez uporabe jezikovnih orodij Tabela 1: Osnovni podatki o besedilih, vključenih v raziskavo 2.1.1 Besedilo 1 južnoslovanskega govorca z malo napakami Ko sem bila otrok, živela sem v XXX. Z mamo in očetom sem živela do svojega šestega leta, nato sta se ločila. Od takrat živim samo pri mami, kasneje tudi pri očimu in mlajšem bratu. Imela sem 2 hišna 6 Uporabila sem ChatGPT (gpt-4o) kot v tistem trenutku (10. 5. 2025) najbolj razširjeni in najlažje dostopni model, prim. https://chatgpt.com. JiS 2026-1-2_final.indd 126 22. 07. 2026 08:41:28 127 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 ljubljenčka: mačko Pepi in psa Jackyja. To sta bila moja najljubša pri- jatelja, ki sta vedno bila z mano. Rada sem jedla vse vrste hrane, pred- vsem sladkarije. Sladkarije so tudi danes moja naljubša hrana. Od rojstva se bojim in ne maram pavkov. Ko sem bila otrok, sem veliko poslušala glasbo. Vedno sem si želela ukvarjati se z glasbo. Ko sem bila stara 3 leta, me je mama upisala na otroški zbor »XXX«. Takrat sem se naučila peti, potem pa sem želela začeti s igranjem klavirja. Uresničile so se mi sanje o vpisu v glasbeno šolo. Za svojo prihodnost sem želela igrati klavir in vedno biti nasmejana. Moje otroštvo je bilo srečno in izpolnjeno. Besedilo je bilo napisano v slovenščini brez uporabe strojnega prevajal- nika in relativno dobro – neodvisna ocenjevalca, učitelja slovenščine kot neprvega jezika, sta ga ocenila z 9 od 10 točk. Napisala ga je domača go- vorka srbščine na nadaljevalni stopnji učenja, pri pisanju pa si je pomagala z različnimi jezikovnimi orodji, a ne s strojnim prevajalnikom. Skladenjsko je tekst razmeroma preprost, a pravopisno urejen. Jezikov- nih napak je malo, večinoma gre za jezikovni prenos (prim. Balažic Bulc 2004) iz tvorkinega prvega jezika, npr. neustrezni besedni red v prvi po- vedi (živela sem nam. sem živela) ali raba besede pavkov nam. pajkov, ki pa jo je tvorka poskusila posloveniti z zapisom v nam. u (srbska beseda je namreč pauk). Prisotne so tudi napake zapisa (najlubša nam. najljub- ša, upisala nam. vpisala), pri katerih pa je že težko trditi, da gre za jezi- kovni prenos, saj so tovrstne napake pogoste tudi pri domačih govorcih slovenščine (Može 2012). Vsekakor takšni primeri potrjujejo nestabilnost vmesnega jezika oziroma pomen (ne)pozornosti tvorca pri pisanju, saj sta oba leksema oziroma leksem iz iste besedne družine na drugem mestu v istem besedilu zapisana ustrezno (najljubša prijatelja, o vpisu; prim. Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 10). 2.1.2 Besedilo 2 nejužnoslovanskega govorca z veliko napakami Ko sem bila otroka sem živela v XXX, živela sem na velika in stara hisa, živela sem s moja mama, moja babica in moj dedek. Moj oče je živel na drugem mesto ampak sem ga obiskala velikokrat. Sem imela mačke in ptice kot hišne ljubljenčke, ker moja družina je zelo všeč živali in smo imeli velikem vrt, enkrat sem imela majhnega zajca, ki JiS 2026-1-2_final.indd 127 22. 07. 2026 08:41:28 128 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 ni je živel dolgo časa. Mi je zelo bilo všeč risati, moja mama reče da je kot sem bila rodila s svinčnikom na moje roke, tudi mi je bilo všeč igrati s punčke in brati, sem brala veliko knjige o fantazija. Nisem ma- rala domačo nalogo, ali študirati italijanščino s mojega dedka, žal, ker zdaj razumem ampak ne govorim. Tudi nisem marala športne, samo tenis in lokostrelstvo mi so bili všeč. Ko sem bila otroka sem želela velike službe, enkrat sem želela bila risanka, tudi sem želela bila sef, tudi zdravnika, moje želje za prihodnost so bili drugače vsak dan. Besedilo je napisala domača govorka španščine na razmeroma nizki sto- pnji učenja slovenščine. Neodvisna ocenjevalca sta ga ocenila s 5 točkami od 10. Napisano je bilo v slovenščini ob pomoči strojnega prevajalnika. Ker je govorkin J1 bolj oddaljen od slovenščine, je napak, ki bi bile pos- ledica jezikovnega prenosa, razmeroma malo (raba svojilnega namesto povratnosvojilnega zaimka, s moja mama nam. s svojo mamo, prenos v strukturi, s svinčnikom na moje roke nam. s svinčnikom v rokah, morda tudi postavljanje naslonskega niza na začetek stavka, Mi je zelo bilo všeč nam. Zelo mi je bilo všeč). Večina napak je posledica posploševanja pra- vil in napačnih analogij (Pirih Svetina 2005: 40): uporaba prvega names- to odvisnih sklonov (na velika in stara hiša), neuporaba dvojine (tenis in lokostrelstvo mi so bili všeč), neustrezno zanikanje (ni je živel). Povedi so dolge, vendar pogosto strukturno neustrezne (velike službe nam. veliko služb). Pravopisno je besedilo pomanjkljivo (manjkajoče vejice in diakri- tična znamenja, sef nam. šef). Pojavlja se veliko neustreznih besed, ki pa so večinoma sicer iz ustreznega pomenskega polja (športne nam. športa, risanka nam. risarka, slikarka). 2.1.3 Besedilo 3: strojni prevod Pravijo, da človek preživi najlepša obdobja v življenju kot otrok. Ko malo zrastemo, se vedno znova vrnemo k znanemu stavku, da nam je bilo najbolje, ko smo bili otroci. Otroštvo sem preživel v XXX, moji domovini. Kot lahko razberem iz številnih fotografij, ki so jih posneli moji starši, sem bil precej miren otrok in sem znal pogosto jokati. Domači mi pogosto pravijo, da sem pojedel vse, kar mi prip- ravili, ampak ko sem zagledal stročji fižol, sem z majhnimi koraki pobegnil od jedilne mize. Kot otrok sem živel pri babici in dedku in te JiS 2026-1-2_final.indd 128 22. 07. 2026 08:41:28 129 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 trenutke bi rad vrnil, saj me je skoraj vsako popoldne ob sončnem zahodu dedek sprehajal na bregu reke XXX in uživali smo v razgle- du. Ko sem bil malo starejši, smo se s starši preselili na drug konec mesta. Spomnim se, da so nam takrat prijatelji podarili mojega prve- ga hišnega ljubljenčka, Mercija, ki je bil pes. Dolgo smo ga hranili, dokler ni umrl od starosti. Na ulici sem srečal nekaj svojih najboljših prijateljev, XXX in XXX in vesel sem, da sem še vedno v dobrih stikih z njima. Potem, ko sem šel v šolo, sem se začel ukvarjati z enim svojih najljubših hobijev, in to je bilo igranje košarke. Še vedno igram košarko in ta želja je še vedno prisotna in ne bi želel, da ugasne. To besedilo predstavlja jezikovno produkcijo, kakršna je v zadnjih letih tipična za manj motivirane študente (Stritar Kučuk in Pirih Svetina 2025), saj je makedonski govorec slovenščine na nadaljevalni stopnji učenja tekst napisal v svojem prvem jeziku in ga prevedel s pomočjo strojnega preva- jalnika Google Translate.7 Učitelja slovenščine, ki sta besedilo neodvisno ocenjevala, sta ga v skladu s kriteriji enotno ocenila z oceno 10. Sicer pa je to edino od ocenjenih besedil, v katerem je tvorec naredil uvod in se ni omejil zgolj na odgovarjanje na vprašanja iz navodila. Pravopisno je besedilo razmeroma urejeno. Drugih jezikovnih napak je malo. Pojavi se nekaj dobesednih prevodov (sem znal pogosto jokati nam. sem pogosto jokal; te trenutke bi rad vrnil nam. rad bi, da se ti trenutki vrnejo; me je […] dedek sprehajal nam. se je dedek sprehajal z mano; moji domovini nam. svoji domovini), nenavadnih besednih zvez (z majhni- mi koraki) in drobnih lapsusov (izpust pomožnega glagola v zvezi kar mi pripravili). 2.1.4 Besedilo 4: besedilo umetne inteligence Ko sem bil otrok, sem živel v manjšem mestu blizu narave. Hiša mo- jih staršev je stala na robu gozda, kjer sem preživel veliko časa. Živel sem z mamo, očetom in mlajšo sestro. Imeli smo tudi psa po imenu Runo, ki je bil moj najboljši prijatelj. Skupaj sva se igrala na dvori- šču, hodila na sprehode in včasih sva celo spala skupaj na kavču. 7 Povezava: https://translate.google.com. JiS 2026-1-2_final.indd 129 22. 07. 2026 08:41:28 130 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 Kot otrok sem rad risal in si izmišljeval zgodbe. Ure in ure sem lahko preživel s papirjem in barvicami. Všeč mi je bilo tudi branje pravljic in knjig o vesolju. Nisem pa maral zgodnjega vstajanja za v šolo in zelenjavne juhe, ki jih je kuhala babica. Že kot otrok sem sanjal, da bom nekoč študiral na univerzi in postal znanstvenik. Danes se mi ta želja uresničuje, saj študiram na fakulteti in se ukvarjam s stvarmi, ki me že od malega zanimajo. To besedilo je napisala generativna umetna inteligenca. V anketnem vpra- šalniku je bilo vključeno med ostale tekste brez posebnega pojasnila (prim. Bordon 2023: 144), da bi tako lahko pridobila neobremenjena mnenja an- ketirancev. Učitelji slovenščine tega besedila nismo ocenjevali. Podobno kot v ostalih besedilih se tudi tu nizajo odgovori na vprašanja iz navodila, je pa besedilo za razliko od drugih edino, ki je členjeno na odstavke. Veliki jezikovni model je vključil tudi podrobnosti, kot je ime hišnega ljubljenčka. Skladenjske strukture so preproste, besedišče je ome- jeno, jezikovnih napak pa praktično ni razen neujemanja med referenco in oziralnim zaimkom v povedi Nisem pa maral […] zelenjavne juhe, ki jih je kuhala babica. 2.1.5 Besedilo 5 južnoslovanskega govorca z veliko napakami Prej preselitve v Sloveniji zaradi študija sem živela v XXX. Tam sem živela z svojima staršima in dve starejše sestre, jaz sem tudi pa naj- mlajša hčerka. Nisva imeli ljubljenčke ker smo imeli v vidu da nam v hiši bude čisto in so starši bili proti. Rada sem brala romane ker sem v temu uživala kaj in sada delam, rada črtam ker me to smiruje, bilo je čudno ali sem uživala da delam domače naloge iz tuji jeziki (nemščina in angleščina). Nisem marala buke ker sem bila nervozna in pritom tiha mlada punca in pridna, tudi nisem marala matematiko ker mi mama ni dala da grem van da se igram z ostalim otrocima, grupne radove v osnovni šoli z mojimi sošolcima ker so bili poredni in zelo glasni. Kao otrok sem imela želju da bodem spisateljica ali da delam nekaj z tujim jezikima ker me to preveč zanimalo (like now), da potojem svijetom in spoznam drugačne kulture in ljudje ker bi mi to pomagalo v svojem cilju and when I travel to visit some friends JiS 2026-1-2_final.indd 130 22. 07. 2026 08:41:28 131 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 I made on my journey. Čeprav sem se kao otrok zamišljala da delam kot prevajalec v tujoj ali svojoj državi i da študiram v inostranstvu in sem zamišljala da bi mi to bilo zelo zanimivo. Imela sem v vidu da bi mi to bilo strašno ali novo iskustvo. Zadnje besedilo v anketi je napisala govorka bosanščine. Pisala je sama, brez uporabe jezikovnih orodij, tekst pa sem izbrala zaradi velikega števila jezikovnih napak. Učitelja slovenščine sta ga neodvisno ocenila z 2 točka- ma od 10. Besedilo je tipičen predstavnik vmesnega jezika na zgodnji stopnji učenja, saj se v njem mešajo elementi prvega in ciljnega jezika (prim. Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 5). V njem je veliko napak besedišča zaradi jezikovnega prenosa iz bosanščine (smiruje nam. pomirja, buke nam. hrupa, kao nam. kot, inostranstvu nam. tujini, iskustvo nam. izkušnja), napačnih analogij (in nam. tudi) in končnic iz tvorkinega J1 (svojima staršima), za razliko od ostalih besedil pa uporablja tudi besede in cele strukture iz angleščine (and when I travel to visit some friends I made on my journey). Tudi pravopis je neslovenski, tvorka bolj ali manj ne postavlja vejic, kar je običajno za začetno stopnjo učenja slovenščine (prim. Stritar Kučuk idr. 2024). 2.2 Instrument Ker je raziskava potekala prek spleta, sem uporabila brezplačno spletno platformo za anketiranje 1ka.8 Spletni vprašalnik ima v primerjavi z nači- nom presojanja besedil iz izhodiščne raziskave prednosti (večja dostopnost in doseg), a tudi omejitve. V izhodiščni raziskavi so respondenti označe- vali moteče dele besedila na papir, tako da so lahko podčrtali ali obkrožili poljubne dele besedila (Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 7). Spletni vmesnik tega ne omogoča, zato sem respondentom ponudila tri vprašanja odprtega tipa, v katera so lahko skopirali moteče dele besedila. Omejeno število tovrstnih vprašanj in kopiranje teksta, ki je vendarle zamudnejše od ozna- čevanja na papirju, sta verjetno vplivala na vsebino odgovorov. Pirih Svetina in Ferbežar sta se osredotočili izključno na moteče dele bese- dil in presojo, ali so besedila napisana v slovenščini. V izogib sugeriranju, 8 Povezava: https://1ka.arnes.si. JiS 2026-1-2_final.indd 131 22. 07. 2026 08:41:28 132 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 da vsako besedilo vsebuje moteče ali neustrezne dele (prim. Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 7), so v moji anketi respondenti najprej prebrali besedi- lo, ki mu je sledil niz trditev za ocenjevanje in drugih vprašanj (slika 1). Anketiranci so ocenili svoje strinjanje s trditvami na šeststopenjski opisni lestvici (od sploh se ne strinjam do popolnoma se strinjam). Sledilo je vprašanje, ali jih v jezikovnem smislu v besedilu kaj moti. Le v primeru pritrdilnega odgovora so se odprla dodatna vprašanja, v katerih so lah- ko natančneje opredelili, kaj jih moti: v vprašanju izbirnega tipa so lahko jezikovno moteče vidike izbrali s ponujenega seznama (več o tem prim. poglavje 3.3), sledila pa so še tri prej omenjena vprašanja odprtega tipa. Sicer pa se je presojanje vsakega besedila končalo z možnostjo splošnega komentarja. Slika 1: Primer besedila s prvimi vprašanji za ocenjevanje v spletni platformi za anketiranje 2.3 Vzorec in metode Odzive sem želela dobiti od domačih govorcev slovenščine, ki s slovenšči- no kot neprvim jezikom nimajo rednih profesionalnih stikov, saj naj bi bili tisti, ki se z jezikom ukvarjajo, tolerantnejši do njegovih različic (Požgaj Hadži in Balažic Bulc 2005: 252). Vprašalnik sem poslala na več fakultet JiS 2026-1-2_final.indd 132 22. 07. 2026 08:41:28 133 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 Univerze v Ljubljani:9 na Fakulteto za družbene vede, Fakulteto za upravo, Filozofsko fakulteto in Pedagoško fakulteto. Starejšo populacijo, katere pripadniki naj bi sodili med manj napredne uporabnike digitalnih tehnolo- gij (Praček in Vehovar 2025: 30), sem nagovorila prek osebnih poznanstev. Na anketo je kliknilo 567 oseb, odgovarjalo je 131 oseb, od tega so 103 iz- polnili anketo v celoti. Iz analize sem izključila štiri anketirance, ki so kot svoj prvi jezik navedli drug jezik,10 tako da sem upoštevala 99 odgovorov. To je primerljivo z drugimi tovrstnimi raziskavami na Slovenskem (prim. Bordon 2023: 145). Med anketiranci je bilo 82 žensk in 17 moških. Razdelim jih lahko v tri skupine glede na starost in zaposlitveni status: študenti, zaposleni in sta- rejši (tabela 2). Skupina Št. anketi- rancev Starost Izobrazba študenti 41 15–29 let redno vpisani študenti zaposleni 32 • 15–29 let (7 oseb) • 30–44 let (16 oseb) • 45–59 let (10 oseb) • srednja šola (2 osebi) • visokošolska ali univerzi- tetna izobrazba (22 oseb) • znanstveni magisterij ali doktorat (8 oseb) starejši 26 • 60–74 let (24 oseb) • več kot 75 let (2) • srednja šola (3 osebe) • visokošolska ali univerzi- tetna izobrazba (20 oseb) • znanstveni magisterij ali doktorat (3 osebe) Tabela 2: Osnovni podatki o anketirancih Ob zaključku vprašalnika so anketiranci ocenili svojo digitalno pismenost in izkušnje s slovenščino kot neprvim jezikom. Po lastni oceni so vsi precej dobro digitalno pismeni (grafikon 1; nobeden ni izbral ocene, nižje kot 3), stikov s slovenščino kot neprvim jezikom pa imajo razmeroma malo. 9 Izbrala sem fakultete, ki ponujajo študijske smeri, vsaj delno povezane z jeziki in nji- hovim poučevanjem, vendar sem bila pri doseganju študentov odvisna tudi od osebnih kanalov. 10 Med respondenti sem pustila anketiranko, ki je kot prvi jezik navedla slovenščino in italijanščino. JiS 2026-1-2_final.indd 133 22. 07. 2026 08:41:28 134 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 Grafikon 1: Samoocena anketirancev glede digitalne pismenosti in izkušenj s slovenščino kot neprvim jezikom; 1 = najnižja stopnja, 6 = najvišja stopnja Odgovore iz ankete sem kvantitativno analizirala v programu Microsoft Excel. Pri statističnih izračunih sem opisne ocene pretvorila v številčne ocene, pri čemer sem za najvišjo stopnjo strinjanja uporabila oceno 6, za najnižjo pa 1, in za vsako kategorijo izračunala povprečje. Posebno po- zornost sem posvetila odgovorom na vprašanja odprtega tipa, predvsem končnim komentarjem o besedilih. Te sem ročno kodirala glede na splošno stališče (pozitivno, negativno ali nevtralno) in vsebino komentarja (prim. poglavje 3.5). 3 Rezultati Prvi poveden podatek je število anketirancev, ki so sodelovali v raziskavi. Ankete ni bilo mogoče rešiti v nekaj minutah in zahtevala je poglobljeno branje ter razmislek; ne nazadnje je bil povprečni čas reševanja skoraj 12 minut. Dejstvo, da si je ta čas prostovoljno vzelo okrog sto ljudi, kaže na to, da sta ocenjevanje in popravljanje besedil dejavnosti, ki sta – kot sta ugotavljali že Pirih Svetina in Ferbežar (2005) – blizu razmeroma veli- kemu številu domačih govorcev slovenščine, vsaj takšnih z (razmeroma) visoko izobrazbo. 1 2 3 4 5 6 0 5 10 15 20 25 30 35 40 digitalna pismenost izkušnje s slovenščino kot neprvim jezikom JiS 2026-1-2_final.indd 134 22. 07. 2026 08:41:29 135 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 Pri nadaljnji interpretaciji rezultatov je treba upoštevati, da je bilo besedilo 1 v anketi prvo, anketiranci so ob njem še umerjali svoja pričakovanja in strategije odgovarjanja. Besedilo 5 pa je bilo zadnje, zato je možno, da je bila pozornost respondentov ob njem že nekoliko manjša. Odgovore pri obeh je treba obravnavati z zavedanjem teh omejitev. 3.1 Razumljivost besedil Po lastni oceni anketiranci niso imeli večjih težav z razumevanjem bese- dil – čeprav bi dejansko preverjanje razumevanja, kot sta ga izvedli Pirih Svetina in Ferbežar (2005: 7–8), morda pokazalo kaj drugega. Besedila 1, 3 in 4, ki vsebujejo malo jezikovnih napak, so ocenili kot (precej) razum- ljiva (povprečna ocena 4,75, grafikon 2). Po pričakovanjih se jim je daleč najbolj razumljivo zdelo besedilo 4, ki ga je ustvarila umetna inteligenca in ima najmanj napak. Precej nižje ocene sta dobili besedili 2 in 5, obe z veliko gostoto napak, čeprav se tudi tu večji del ocen giblje na pozitivni strani lestvice. Povsem se strinjam. Se strinjam. Delno se strinjam. Delno se ne strinjam. Se ne strinjam. Sploh se ne strinjam. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 Grafikon 2: Strinjanje anketirancev s trditvijo »Besedilo se mi zdi razumljivo« JiS 2026-1-2_final.indd 135 22. 07. 2026 08:41:29 136 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 Med motečimi deli besedil, ki so jih anketiranci posebej izpostavljali, so nekateri povezani prav z razumljivostjo. Največkrat gre na izseke, v kate- rih na razumljivost vpliva veliko število leksikalnih in skladenjskih napak (primer iz besedila 2 je kot motečega izpostavilo 16 respondentov: Ko sem bila otroka sem želela velike službe, enkrat sem želela bila risanka, tudi sem želela bila sef, tudi zdravnika). Lahko pa gre tudi za nerodno izražanje propozicije, ki ni nujno jezikovno pogojeno (npr. v povedi Od takrat živim samo pri mami, kasneje tudi pri očimu in mlajšem bratu v besedilu 1). 3.2 Osebnost in zanimivost besedil Vsa ocenjena besedila so se anketirancem zdela bolj osebna kot ne (pov- prečna ocena 5,04, grafikon 3). Za obe besedili z veliko napakami (2 in 5) je to tudi kategorija, v kateri sta dobili najvišje ocene, kar je razumljivo glede na avtobiografsko temo, ki spodbuja osebno izražanje. Nekoliko nižje so bile ocene v kategoriji zanimivosti (povprečna ocena 4,37, grafikon 4), pri čemer se postavlja vprašanje, kako so anketiranci to kategorijo – ne nazad- nje pa tudi vse ostale – sploh razumeli oziroma na podlagi česa so presojali. Razporeditev ocen po besedilih je v obeh kategorijah enaka kot pri razum- ljivosti: najvišje ocene sta dobili besedilo 4 in 3, najnižje pa 2 in 5. Grafikon 3: Strinjanje anketirancev s trditvijo »Besedilo se mi zdi osebno« Povsem se strinjam. Se strinjam. Delno se strinjam. Delno se ne strinjam. Se ne strinjam. Sploh se ne strinjam. 0 10 20 30 40 50 60 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 JiS 2026-1-2_final.indd 136 22. 07. 2026 08:41:29 137 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 Grafikon 4: Strinjanje anketirancev s trditvijo »Besedilo se mi zdi zanimivo« 3.3 Napake v besedilih in njihova motečnost Največ vprašanj v anketi je bilo namenjenih jezikovni pravilnosti. Pri stri- njanju s trditvijo, da je besedilo napisano v pravilnem jeziku, je visoke ocene dobilo le besedilo 4. Že besedilo 3 je bilo ocenjeno precej nižje, pri besedilu 1 se večina ocen giblje na sredini, za besedili 2 in 5 pa izrazito na negativni strani lestvice (povprečna ocena 3,35, grafikon 5). Vendar še ni nujno, da nepravilnosti v jeziku anketirance motijo, zato je sledilo specifično vprašanje o tem. Po pričakovanjih so jih najbolj enotno zmotili deli besedil 5 in 2 (grafikon 6). Samo slaba polovica vprašanih je ocenila, da ima moteče dele strojno prevedeno besedilo 3. Razmeroma veliko načelno kritičnost anketirancev – torej da lahko v vsakem besedilu najdejo nekaj, kar jih moti – pa potrjuje dejstvo, da je skoraj 20 % vpraša- nih našlo jezikovno moteče elemente tudi v besedilu 4, v katerem je samo ena dejanska jezikovna napaka. Povsem se strinjam. Se strinjam. Delno se strinjam. Delno se ne strinjam. Se ne strinjam. Sploh se ne strinjam. 0 10 20 30 40 50 60 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 JiS 2026-1-2_final.indd 137 22. 07. 2026 08:41:29 138 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 Grafikon 5: Strinjanje anketirancev s trditvijo »Besedilo se mi zdi napisano v pravilnem jeziku« Grafikon 6: Primerjava odgovorov anketirancev o tem, ali jih v besedilu kaj moti ali ne Med tremi skupinami anketirancev, torej med študenti, zaposlenimi in sta- rejšimi, so le majhne razlike glede tolerantnosti do napak. Delež tistih, ki jih v besedilih nič ne zmoti, je po pričakovanjih najvišji med študenti, torej najmlajšimi, najnižji pa je med zaposlenimi. Vendar zaradi majhnosti Povsem se strinjam. Se strinjam. Delno se strinjam. Delno se ne strinjam. Se ne strinjam. Sploh se ne strinjam. 0 10 20 30 40 50 60 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 moti ne moti JiS 2026-1-2_final.indd 138 22. 07. 2026 08:41:29 139 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 vzorca teh rezultatov ni mogoče posploševati. Dodatna analiza je pokazala, da tisti z nižjo samooceno digitalne pismenosti (ocena 3) poročajo o naj- večjem številu motečih elementov (75 % vseh ocen), medtem ko anketi- rance z najvišjo oceno (6) moti najmanj elementov (68 %). Podobno velja za vpliv izkušenj s slovenščino kot neprvim jezikom. Najvišji odstotek (74 %) tistih, ki jih v besedilih nekaj moti, je v skupini, ki svoje izkušnje oce- njuje z 2, vendar je ta skupina dejansko največja. Pri ostalih se delež giblje od 62 do 67 %. Rezultati odgovorov o tem, kaj anketirance najbolj moti, so zanimivi, saj so drugačni od tistih v izhodiščni raziskavi. Tedaj so respondenti najpogo- steje izpostavili neslovenske strukture, nato napačen besedni red, napake besedišča in končnic (Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 12). V moji raziskavi izrazito prednjači besedni red (grafikon 7). Respondente je zmotil v vseh besedilih, celo v besedilu 4, kjer zares neustreznega besednega reda niti ni. Sledijo mu zapis besed in neslovenske končnice, ki so najbolj problema- tične v besedilih 2 in 5. Neslovenske strukture so šele na četrtem mestu, za njimi so napake besedišča, posebej v besedilu 5, v katerem je veliko mešanja jezikov. Te dele besedila so anketiranci večkrat izpostavljali, kar kaže na to, da jih angleščina v slovenskih besedilih moti, pa čeprav na 0 50 100 150 200 neustrezen zapis besed neustrezno, neslovensko besedišče neustrezne končnice neustrezen besedni red nerazumljive, neslovenske strukture nepovezani deli besedila nerazumljivi deli besedila nerazumljivo, kaj je avtor hotel povedati drugo besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 Grafikon 7: Odgovori anketirancev o tem, kaj jih pri posameznem besedilu najbolj zmoti JiS 2026-1-2_final.indd 139 22. 07. 2026 08:41:29 140 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 Slovenskem prevzema vlogo dodatnega drugega jezika (Kavalir in Poteko 2022: 59). Podobno kot v izhodiščni raziskavi se tudi v moji analizi širši besedilni vidiki, kot sta kohezija in koherenca, respondentom zdijo manj problematični.11 Med odgovori »drugo« pa je več anketirancev navedlo neustrezno postavljanje ločil. Opozoriti pa moram na neskladje med abstraktnimi odgovori responden- tov na vprašanje izbirnega tipa o tem, kaj jih pri vsakem besedilu najbolj moti, in dejanskimi konkretnimi odlomki besedil, ki so jih navajali kot moteče. Ponekod se sicer ujemajo; za besedilo 1 jih je denimo 12 izbralo neslovensko besedišče in med motečimi deli besedila jih je največ, kar 15, v skladu s tem izpostavilo leksikalno napako pavkov nam. pajkov. Toda devet jih je kot moteče izbralo neustrezne končnice, čeprav jih v besedilu ni. Vprašamo se torej, ali so respondenti odgovarjali o konkretnem bese- dilu ali o besedilih in slovenščini na splošno. Ob obeh besedilih z veliko napakami (2 in 5) pa je precej anketirancev napisalo, da jih je zmotilo »ce- lotno besedilo« oziroma so težko izbrali najbolj moteče dele (prim. Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 11). 3.4 Ali je to sploh slovenščina? V izhodiščni raziskavi se presojevalci »v nobenem primeru niso odločili za brezpogojno potrditev, da je besedilo napisano v slovenskem jeziku« (Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 13), vseeno pa so bili razmeroma ve- likodušni pri ocenjevanju, ali so besedila napisana v slovenščini ali ne. Podobno je dve desetletji kasneje (povprečna ocena 4,49, grafikon 8): kot slovensko brez dvoma ocenjujejo obe digitalno napisani besedili, torej 4 in 3. Kar se tiče besedil, ki so jih tvorci napisali pretežno samostojno, so ocene pri besedilu 1 bolj pozitivne kot negativne, nobeden pa ga ne označi kot popolnoma neslovenskega. Tudi pri besedilu 2 so mnenja bolj pozitivna kot negativna, tako da je kot pretežno neslovensko označeno samo besedilo 5. 11 Nekoliko drugačen pogled na koherenco je izpostavljen v Eniko (2024). JiS 2026-1-2_final.indd 140 22. 07. 2026 08:41:29 141 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 Grafikon 8: Strinjanje anketirancev s trditvijo »Besedilo se mi zdi napisano v slovenščini« Grafikon 9: Primerjava strinjanja s tem, ali je besedilo napisano v slovenščini ali ne, po skupinah anketirancev Primerjava med odzivi treh skupin respondentov pa je manj predvidljiva kot pri drugih vprašanjih. Najvišje ocene glede slovenskosti sicer dajejo študenti, najnižje pa starejši (grafikon 9), kar je do neke mere pričakovano. Izjema pa je besedilo 4, kjer se s slovenskostjo še bolj kot študenti strinjajo Povsem se strinjam. Se strinjam. Delno se strinjam. Delno se ne strinjam. Se ne strinjam. Sploh se ne strinjam. 0 10 20 30 40 50 60 70 80 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 0 1 2 3 4 5 6 7 študenti zaposleni starejši JiS 2026-1-2_final.indd 141 22. 07. 2026 08:41:29 142 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 zaposleni in starejši. Žal je vzorec vprašanih premajhen, da bi razlike lahko interpretirali kot statistično značilne. 3.5 Dodatni odzivi na besedila Glede na do sedaj predstavljene rezultate domači govorci slovenščine ne delajo razlik med besedili, ki so jih tuji govorci slovenščine napisali sami ali pri nastanku katerih je bila vključena digitalna tehnologija. Njihove ocene temeljijo na številu jezikovnih napak: besedila z malo napakami so ocenjena dobro, besedila z veliko napakami pa slabo. Nekoliko presenet- ljivo pa se razlike vendarle pokažejo pri odgovorih na vprašanje, ki je v tovrstnih anketah običajno prisotno, a obrobno – na zaključno vprašanje odprtega tipa, v katerem lahko respondenti dodatno komentirajo prebrana in ocenjena besedila. Ti komentarji so popolnoma izbirni, anketiranci jih torej napišejo, kadar so za to res notranje motivirani. Grafikon 10: Število komentarjev na besedila glede na skupine anketirancev Skupno so anketiranci napisali 65 komentarjev, od tega skoraj polovico re- spondenti iz skupine starejših (grafikon 10). Največ komentarjev je dobilo besedilo 2, kar je razumljivo: besedilo je bilo v prvem delu ankete, veliko število napak pa je spodbudilo veliko odzivov. Besedilo 5 je dobilo relativ- no veliko odzivov, če upoštevamo, da je bilo zadnje v anketi, ko sta pozor- nost in motivacija anketirancev za reševanje že popustili. V oči pa zbode nizko število komentarjev na besedilo 4. Dobilo je pol manj komentarjev besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 študenti zaposleni starejši JiS 2026-1-2_final.indd 142 22. 07. 2026 08:41:29 143 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 kot katero koli drugo besedilo, ob čemer enega komentarja ne upoštevam, ker se nanaša na slog pisanja vseh besedil. Še zanimivejše so razlike, če se osredotočim na vsebino komentarjev. Glede na splošno stališče lahko ugotovim, da sta največ negativnih komentarjev dobili besedili 1 in 5 (grafikon 11); besedilo 1 verjetno zaradi umerjanja anketirancev na začetku vprašalnika, besedilo 5 pa zaradi velikega števila napak in mešanja jezikov. Pri besedilu 2 je zanimivo neskladje med razme- roma velikim številom motečih jezikovnih elementov in relativno naklonje- nostjo anketirancev besedilu, saj so raje kot negativne dajali bolj nevtralne komentarje. Morda so do bolj oddaljenih različic jezika bolj popustljivi kot do bližjih, bolj sorodnih (prim. Požgaj Hadži in Balažic Bulc 2005). Grafikon 11: Število komentarjev na besedila glede na splošno stališče komentarja Če še podrobneje analiziram vsebino komentarjev, jih je največ vezanih na ugotavljanje dejstva, da tvorec besedil ni domači govorec slovenščine. Pri tem so anketiranci spodbudni (»Lepo napisano, sploh ker slovenščina ni njen materni jezik.«) ali celo metaforični (»Ni zatnati [sic!], da avtor ni slovenskega maternega jezika sin.«). Negativno kritiko podajajo nedi- rektno (»Avtor tega besedila se bo moral do lepe slovenščine še veliko truditi.«) ali pa jo povezujejo z lastno bralno izkušnjo (»Da sem ga do konca prebrala zato, ker vem, da ga je napisala oseba iz tujine. Če bi to besedilo nekje naključno našla na spletu, bi ga prenehala brati že takoj, ko bi zaznala nenavadne strukture v njem.«). Anketiranci veliko komentirajo besedilo 1 besedilo 2 besedilo 3 besedilo 4 besedilo 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 pozitivno nevtralno negativno JiS 2026-1-2_final.indd 143 22. 07. 2026 08:41:29 144 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 slog pisanja, in sicer tako pozitivno (»Napisano je lepo, zanimivo, dožive- to in v lepi, pravilni slovenščini.«) kot negativno (»Občutek daje, da gre za besedilo napisano s strani otroka.«). Precej je splošnih komentarjev o jeziku in razumljivosti (»Besedilo je še vedno razumljivo in skoraj simpa- tično napisano, ker si predstavljam, da je njegov avtor nekdo, ki se še uči slovenščine.«). Od bolj specifičnih vsebin anketiranci največ komentirajo besedišče (»Premalo znanja besed. Slabo besedišče.«) in skladnjo, ki jo največkrat izpostavljajo pri besedilu 3. Nemara sta tu dva anketiranca prek neslovenske skladnje zaznala dejstvo, da je besedilo strojno prevedeno: Na trenutke zveni, kot da bi bilo besedilo (malo preveč neposredno) prevedeno iz kakšnega drugega jezika. Prav tako to besedilo spominja na besedilo nekoga, ki sicer živi v Slo- veniji že nekaj časa, a ima še podlago drugega jezika, ki se je prenesla na slovenščino. Pri besedilu 2 anketiranci izpostavljajo neustrezne sklonske končnice (»Go- vorec je tujec, ki ne zna dobro govoriti slovensko. Sklepam po nepravilnem sklanjanju.«), pri besedilu 5 pa mešanje jezikov (»Razumem sicer položaj pi- sca, da si pomaga z maternim jezikom, ker ni suveren pri uporabi slovenščine, vendar je predvsem uporaba angleščine tu povsem odveč in neustrezna.«). Edino besedilo, ki ni dobilo nobenega negativnega komentarja, je besedilo umetne inteligence. Zanimivo pa je, da se za razliko od ostalih besedil vsi komentarji pri besedilu 4 nanašajo na sam tekst in ne na tvorca (»Napisa- no je lepo, zanimivo, doživeto in v lepi, pravilni slovenščini.«). Očitno se anketiranci ob besedilu brez napak ne poistovetijo s tvorcem in ne čutijo potrebe po bolj empatični kritiki. Morebitnega tvorca omeni samo en ko- mentar, ki pa izrazi pomislek o pristnosti besedila (»Če je pisal res tujec -odlično in več kot odlično:)«). 4 Zaključek Kaj lahko torej ugotovim o slovenščinah tujejezičnih govorcev (več kot) dvajset let kasneje, v novi, digitalni dobi? Slovenščine ostajajo podob- no raznolike, kot so bile ob prelomu tisočletja, za še pestrejšo podobo pa JiS 2026-1-2_final.indd 144 22. 07. 2026 08:41:29 145 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 skrbijo besedila, ki so (delno) tvorjena digitalno. Domači govorci sloven- ščine se nis(m)o bistveno spremenili: še vedno s(m)o pripravljeni izraziti mnenje o besedilih drugih in pri tem s(m)o še vedno razmeroma kritični, a velikodušni in nemara še tolerantnejši kot nekoč. Ob tem pa se vendarle zdi, da so tudi zaradi družbenih in zgodovinskih vzrokov (prim. Stabej 2024: 328) naša pričakovanja (še vedno) nižja pri govorcih bolj oddaljenih jezikov kot pri govorcih sorodnih južnoslovanskih jezikov (prim. Ferbežar 2012a: 32; Ferbežar in Likar Stanovnik 2021). Če pogledam splošneje, lahko še vedno ugotovim tudi, da neprofesionalni presojevalci slovenščin(e) v grobem ocenjujejo podobno kot profesionalni (prim. Pirih Svetina in Ferbežar 2005: 13). Ocene besedil anketirancev se večinoma skladajo z neodvisnimi, bolj argumentiranimi ocenami učiteljev slovenščine. Pri tem je sicer treba upoštevati, da so bili anketiranci v moji raziskavi vendarle relativno visoko izobraženi. Analiza mojih podatkov pa je dala nekoliko drugačne podatke o tem, kaj domače govorce slovenščine najbolj moti pri neprvih govorcih. A morda velja, da kolikor raziskav, toli- ko najbolj motečih elementov – rezultati takih vprašanj so gotovo odvisni od vzorca ocenjevalcev in samih besedil, ki jih ocenjujejo. Digitalna doba je prinesla tudi nove izzive: v splošnem so anketiranci naj- bolje ocenili jezikovno najbolj pravilni besedili, to pa sta besedilo umetne inteligence in strojno prevedeno besedilo. Pri tem sta le eden ali dva re- spondenta podvomila o avtorstvu besedil, a nobeden ni eksplicitno omenil morebitne uporabe tehnologije. Pozitiven zaključek iz tega je, da digitalna tehnologija za slovenščino očitno deluje dobro – negativen pa, da deluje tako dobro, da njene uporabe domači govorci ne prepoznajo (Praček in Vehovar 2025: 20). Kot kaže moja raziskava, to še ne pomeni, da je vsaj intuitivno ne zaznajo. Velik del anketirancev je do besedil pristopal tako empatično, kot da bi njihove ocene pisci besedil dejansko videli, kar je bilo razvidno iz velikega števila komentarjev na besedila in njihove spodbudne narave, na primer: Napake v besedilih me motijo manj, ker je iz njih (po mojem mne- nju) razvidno, da so jih spisali avtorji, ki se še učijo slovenskega je- zika. Napake bi bile bolj moteče, če bi jih naredili naravni govorci slovenščine. JiS 2026-1-2_final.indd 145 22. 07. 2026 08:41:29 146 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 Besedilo umetne inteligence pa je sprožilo le malo odzivov in še ti, ki so se pojavili, so bili zgolj o besedilu, ne pa o njegovem tvorcu. Seveda pa se po zaslugi bliskovitega razvoja digitalnih tehnologij družbena in s tem tudi je- zikovna situacija spreminjata tako rekoč na dnevni ravni. Moja raziskava, opravljena danes, lahko že čez nekaj tednov ne bo več aktualna. Vira Google. (b. d.). Google Translate. https://translate.google.com/ OpenAI. (2024). ChatGPT (GPT-4o, različica 4.0). https://chat.openai.com/ Literatura Balažic Bulc, T. (2004). Jezikovni prenos pri učenju sorodnih jezikov: Na primeru slovenščine in srbohrvaščine. Jezik in slovstvo, 49(3–4), 77–89. Berber Sardinha, T. (2024). AI-generated vs human-authored texts: A multidi- mensional comparison. Applied Corpus Linguistics, 4(1), 100083. https://doi. org/10.1016/j.acorp.2023.100083 Bordon, D. (2023). Govoriš nevronsko? Kako ljudje razumemo jezik sodobnih strojnih prevajalnikov. Slovenščina 2.0, 11(1), 138–159. https://doi.org/10.4312/ slo2.0.2023.1.138-159 Eniko, M. (2024). Vezniki v argumentativnih besedilih govorcev slovenščine kot drugega jezika na ravni B2 SEJO in govorcev slovenščine kot prvega jezika. Slo- venščina 2.0, 12(2), 233–268. https://doi.org/10.4312/slo2.0.2024.2.233-268 Ferbežar, I. (2010). Neznosna samoumevnost razumljivosti. V I. Novak Popov (ur.), Vloge središče: konvergenca regij in kultur (Zbornik Slavističnega društva Slovenije, str. 57–70). Zveza društev Slavistično društvo Slovenije. Ferbežar, I. (2012a). »Izrekam zvestobo moji novi domovini Republiki Sloveniji …«: Testiranje znanja slovenščine kot drugega in tujega jezika v Sloveniji. Jezik in slovstvo, 57(3–4), 29–45. https://doi.org/10.4312/jis.57.3-4.29-45 Ferbežar, I. (2012b). Razumevanje in razumljivost besedil. Znanstvena založba Filozofske fakultete. Ferbežar, I. in Likar Stanovnik, P. (2021). How to Challenge Prejudice in As- sessing the Productive Skills of Speakers of Closely Related Languages (the Case of Slovenia). V B. Lanteigne, C. Coombe in J. D. Brown (ur.), Challen- ges in Language Testing Around the World (str. 201–219). Springer. https://doi. org/10.1007/978-981-33-4232-3_15 JiS 2026-1-2_final.indd 146 22. 07. 2026 08:41:29 147 Slovenščine tujejezičnih govorcev 3.0 Ferbežar, I. in Stabej, M. (2009). Razumljivost v slovenski pravni normi. V M. Stabej (ur.), Infrastruktura slovenščine in slovenistike (Obdobja 28, str. 137–143). Znanstvena založba Filozofske fakultete. https://centerslo.si/wp-content/upload- s/2015/10/28-Ferbezar_Stabej.pdf Kavalir, M. in Poteko, I. (2022). “The First Language in My Head”: Student Atti- tudes to L2 English and L1 Slovene. ELOPE: English Language Overseas Per- spectives and Enquiries, 19(2), 35–61. https://doi.org/10.4312/elope.19.2.35-61 Može, S. (2012). Napake zapisa. V I. Kosem, M. Stritar, S. Može, A. Zwitter Vi- tez, Š. Arhar Holdt, T. Rozman (ur.), Analiza jezikovnih težav učencev: Korpusni pristop (str. 45–56). Trojina, zavod za uporabno slovenistiko. Nguyen, L. in Barrot, J. S. (2024). Detecting and assessing AI-generated and hu- man-produced texts: The case of second language writing teachers. Assessing Wri- ting, 62, 100899. https://doi.org/10.1016/j.asw.2024.100899 Pirih Svetina, N. (2005). Slovenščina kot tuji jezik. Izolit. Pirih Svetina, N. (2021). Od kod do kod slovenščina?: Pravorečna in pravopisna vprašanja pri poučevanju slovenščine kot tujega jezika. Jezik in slovstvo, 66(2–3), 157–165. https://doi.org/10.4312/jis.66.2-3.157-166 Pirih Svetina, N. in Ferbežar, I. (2005). Slovenščine tujejezičnih govorcev. Jezik in slovstvo, 50(6), 3–15. https://doi.org/10.4312/jis.50.6.3-15 Požgaj Hadži, V. in Balažic Bulc, T. (2005). Meje (ne)tolerantnosti do govorcev slovenščine kot tujega jezika. V V. Mikolič in K. Marc Bratina (ur), Slovenščina in njeni uporabniki v luči evropske integracije (str. 245–252). Univerza na Primor- skem, Založba Annales. Praček, A. in Vehovar, V. (2025). Umetna inteligenca v Sloveniji 2025/I: Uporab- niki GenUI. Univerza v Ljubljani, Fakulteta za družbene vede. https://www.1ka.si/ uploadi/editor/doc/1752039286Umetnainteligenca-analiza1KA-finalV.pdf Razpotnik, B. (2025). Število prebivalcev letu 2024 zraslo za 0,3 %. Statistični urad Republike Slovenije. https://www.stat.si/StatWeb/sl/news/Index/13582 Stabej, M. (2024). Priselitveni servis v novi Babilon: Kako vzdrževati javni prostor slovenščine. Slovenščina 2.0, 12(2), 324–332. https://doi.org/10.4312/ slo2.0.2024.2.324-332 Stritar Kučuk, M. (2024). Investigating the Usage of Machine Translation in L2 Learning and Its Impact on Writing Proficiency. Lidil, 70. http://dx.doi. org/10.4000/12lmd Stritar Kučuk, M. in Pirih Svetina, N. (2025). Študenti priseljenci in njihove slo- venščine: Pisna zmožnost udeležencev Leta plus. Slovenščina 2.0, 12(2), 200– 232. https://doi.org/10.4312/slo2.0.2024.2.200-232 Stritar Kučuk, M., Pisek, S. in Šter, H. (2024). »Po občutku«: Korpusni pogled na vejico in neprve govorce slovenščine. V S. Štumberger (ur.), Predpis in norma v JiS 2026-1-2_final.indd 147 22. 07. 2026 08:41:29 148 Mojca Stritar Kučuk | Jezik in slovstvo, 71(1–2) | 2026 | 121–148 jeziku (Obdobja 43, str. 339–347). Založba Univerze v Ljubljani. https://ebooks. uni-lj.si/ZalozbaUL/catalog/book/664/chapter/3938 Zhu, T., Weissburg, I., Zhang, K. in Yang Wang, W. (2025). Human Bias in the Face of AI: Examining Human Judgment Against Text Labeled as AI Generated. Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2025, 25907– 25914. https://doi.org/10.18653/v1/2025.findings-acl.1329 JiS 2026-1-2_final.indd 148 22. 07. 2026 08:41:29