A ChatGPT a tudományos kutatásban és írásban: a „vörös határon” innen – és túl

 

Medhat Zohery A ChatGPT a tudományos kutatásban és publikálásban című, önálló könyvfejezet formájában megjelent tanulmánya átfogó elemzést nyújt arról, hogyan lehet az MI-t a tudományos munka során alkalmazni, beleértve a kutatási kérdések generálását, az irodalmi áttekintést, az adatfeldolgozást és az eredmények közzétételét. A szerző külön figyelmet szentel annak, hogy bemutassa azokat az etikai kihívásokat, amelyek a ChatGPT használatával járnak, és hangsúlyozza, hogy az MI alkalmazása csak akkor lehet sikeres, ha figyelembe vesszük a tudományos normákat és az etikai szabályokat. A tanulmány különösen azért méltó a figyelemre, mert a 2024 őszén uralkodónak mondható szakmai álláspontot követve egy „vörös határvonal” húzásával jelöli meg azt a felhasználási a kört, ahol a mesterséges intelligencia tudományos és publikációs felhasználása etikusnak, így a gyakorlatban megengedettnek, sőt, támogatottnak számít – s azt is érzékelteti, hogy az ebből való kilépés a tudományos és szakmai közegben már semmilyen formában nem igazolható.

Az elmúlt évtizedekben a technológiai fejlődés egyre gyorsuló ütemben alakította át a tudományos kutatás folyamatait. Az egyik legjelentősebb előrelépés ezen a téren a mesterséges intelligencia (MI) megjelenése és elterjedése volt, amely forradalmi változásokat hozott a tudományos közösség számára. Az MI képességei, mint például a nagy mennyiségű adat gyors feldolgozása, a komplex problémák felismerése és a mintázatok azonosítása, lehetővé tették, hogy az emberi kutatók hatékonyabbá és produktívabbá váljanak. Ezek a technológiák azonban nemcsak a kutatási folyamatok hatékonyságát növelik, hanem alapvető változásokat is hoznak abban, ahogyan a tudományos ismereteket létrehozzuk és megosztjuk. Mint egy a közelmúltban megjelent monográfia rámutat, az MI térnyerése nemcsak a kutatók számára hoz változást, hanem a tudományos közösség egészére is hatással van. (Han, ChatGPT in Scientific Research and Writing, Springer, 2024, 7-9). A hagyományos kutatási folyamatok fokozatosan integrálják az MI-t, mivel annak képességei új megoldásokat kínálnak a bonyolult és időigényes feladatok kezelésére.  A mesterséges intelligencia alkalmazása azonban kihívásokat is felvet, különösen etikai és technológiai szempontból, melyek már messze nem elméleti jellegűek: a napi oktatói, kutatói, publikációs munka gyakorlatában merülnek fel. 

Medhat Zohery 2019 és 2022 között szerzett mesterfokozatot nanotechnológiából a Beni-suef Egyetem (Egyiptom) Posztgraduális Tudományok Karán.  Zohery jelenleg Franciaországban él, korábban olyan szerepkörökben szerzett tapasztalatot, mint a Skillsuper, a Drug Development & Innovation kutatóintézet, az Assiut Egyetem Nemzetközi Nanomedicina Központja és a Lille 2 Egyetem. Ez adta a szakmai hátterét annak a kutatómunkának, amely a mesterséges intelligencia és az innováció kapcsolatát vizsgálta. E szakmai háttérrel írta meg - önálló könyvfejezet formájában - tanulmányát, amely alapos elemzést nyújt arról, hogy a mesterséges intelligencia, különösen a ChatGPT, milyen mértékben tudja forradalmasítani a tudományos kutatásokat és publikálási folyamatokat. Bár példái nem a gazdaságtudományok területéről valók, kutatásmódszertani szempontból mindenképpen megfontolásra érdemesek.

A ChatGPT alkalmazásai a tudományos írás és publikálás területén

A ChatGPT alkalmazási lehetőségei a tudományos írásban és publikálásban - áttekintés

A tanulmány bevezetőjében Zohery egy összefoglaló ábra segítségével részletesen bemutatja a ChatGPT akadémiai írásban és publikálásban való felhasználási lehetőségeit. Lényegében egy ciklusról van szó, amely átfogja a kutatási folyamat különböző szakaszait, a szerző pedig minden lépésnél hangsúlyozza a mesterséges intelligencia hozzájárulását.

A kutatási folyamat első lépése a kutatási koncepció kialakítása, amely magában foglalja a hipotézis generálását, az irodalmi áttekintést, valamint az ötlet- és kutatási irányok meghatározását. A ChatGPT ebben a szakaszban – kutatási asszisztensként - jelentős segítséget nyújt azáltal, hogy gyorsan átvizsgálja a releváns szakirodalmat, és javaslatokat tesz új kutatási kérdések megfogalmazására. Ez különösen hasznos a kezdő kutatók számára, akik még nem rendelkeznek mély ismeretekkel a választott területen. A mesterséges intelligencia támogatja a kutatási tervezést is, így a kutatók hatékonyabban alakíthatják ki a kutatási módszertant.

Az akadémiai írás szakaszában a ChatGPT alkalmazható segédíróként, amely nyelvtanilag és stilisztikailag helyes szövegeket hoz létre. Ez különösen előnyös lehet hosszabb tudományos munkák, például disszertációk, tanulmányok vagy esszék írásakor, mivel a mesterséges intelligencia képes világos, tömör mondatokat alkotni, és ezzel időt takarít meg a kutatóknak. A szövegfordítás és parafrazálás terén is jelentős előnyöket nyújt, lehetővé téve az informális szövegek gyors átalakítását tudományos stílusra.

A szerkesztés és lektorálás szakasza során a ChatGPT segít a nyelvtani hibák és a helyesírási problémák felismerésében és javításában. Emellett a konzisztencia ellenőrzésére is alkalmas, így biztosítja, hogy a szöveg stílusa és tónusa végig következetes maradjon. A mesterséges intelligencia alkalmazható hivatkozás-ellenőrzőként is, amely gyorsan felismeri a helytelen hivatkozásokat, és javaslatokat tesz azok kijavítására. Ez különösen hasznos, mivel a pontos hivatkozások elengedhetetlenek a plágium elkerülése érdekében.

A publikálási folyamat során a ChatGPT különféle eszközökkel támogatja a kutatókat. Például a folyóirat-kereső funkció segít megtalálni a legmegfelelőbb tudományos folyóiratokat, ahová a kutatásokat benyújthatják. A mesterséges intelligencia javaslatokat tesz a folyóirat kiválasztására a kutatási téma, kulcsszavak és egyéb paraméterek alapján. Továbbá, a ChatGPT formázási eszközei biztosítják, hogy a kéziratok megfeleljenek az egyes folyóiratok követelményeinek, ezzel csökkentve a visszautasítás kockázatát.

A peer review folyamat során a ChatGPT a recenziókra adott válaszok megírásában is segíthet. Javaslatokat tesz arra, hogyan válaszoljon a kutató az értékelő megjegyzéseire, és szükség esetén forrásokat és bizonyítékokat is javasol a válaszok alátámasztására.

A ChatGPT tehát a tudományos írás és publikálás minden szakaszához jelentős hozzájárulás tud biztosítani: nemcsak időt takarít meg, hanem javítja a szövegek minőségét is, biztosítva, hogy a kutatási eredmények pontosak és helyesek legyenek, miközben támogatja a kutatók etikai és tudományos normáknak való megfelelését.

Kutatási kérdések generálása és új irányok felfedezése

A kutatási kérdések generálása az egyik legfontosabb része a tudományos kutatásnak, mivel meghatározza azokat a kérdéseket és problémákat, amelyekre a kutatás választ keres. A szerző kiemeli, hogy a mesterséges intelligencia, különösen a ChatGPT, képes felgyorsítani és hatékonyabbá tenni ezt a folyamatot, mivel gyorsan elemezheti a rendelkezésre álló szakirodalmat, és új kutatási irányokat javasolhat. „A ChatGPT képes olyan innovatív kutatási kérdéseket generálni, amelyek segítenek a kutatóknak új szempontokat és összefüggéseket felfedezni" – írja (p. 16). Ez különösen fontos lehet azoknak a kutatóknak, akik még nem rendelkeznek széleskörű ismeretekkel egy adott tudományterületen, mivel a mesterséges intelligencia gyorsan és hatékonyan képes feltérképezni a legfontosabb kutatási eredményeket.

A mesterséges intelligencia ezen funkciója lehetővé teszi, hogy a kutatók időt takarítsanak meg, és gyorsabban hozzanak létre átfogó kutatási kérdéseket. Zohery hangsúlyozza, hogy a ChatGPT nem csak egyszerű adatgyűjtésre használható, hanem képes összefüggéseket is feltárni különböző kutatások között. „Az MI által generált kérdések lehetőséget adnak arra, hogy a kutatók olyan összefüggéseket is felfedezzenek, amelyeket a hagyományos kutatási módszerekkel talán nem vettek volna észre” (p. 18). Ez az innovatív megközelítés új távlatokat nyit a kutatási folyamatban, mivel lehetővé teszi, hogy a kutatók gyorsabban és hatékonyabban kezdjenek bele a kutatásba, miközben új perspektívákat és irányokat ismerhetnek meg.

Irodalmi áttekintés: Szintézis és gyorsaság

A tudományos kutatás egyik legfontosabb lépése az irodalmi áttekintés, amely során a kutatóknak alaposan meg kell ismerniük az adott témában korábban elvégzett munkákat. Ez a folyamat rendkívül időigényes lehet, különösen akkor, ha a kutatók nagymennyiségű szakirodalmat kell, hogy áttekintsenek. Zohery Ahmed tanulmányában kiemeli, hogy a ChatGPT hatékonyan képes támogatni az irodalmi áttekintést, mivel képes gyorsan összegyűjteni és rendszerezni a releváns szakirodalmi forrásokat. „A ChatGPT automatikusan összegyűjti a releváns tanulmányokat, és ezek alapján szintetizálja az eredményeket, megkönnyítve ezzel a kutatók munkáját” (p. 20).

Ez a funkció különösen hasznos lehet azok számára, akiknek gyorsan és átfogóan kell áttekinteniük egy adott kutatási terület szakirodalmát. Az MI képes automatizálni az irodalmi áttekintés folyamatát, így jelentős időt takarít meg a kutatók számára. Emellett a ChatGPT nemcsak összegyűjti az információkat, hanem képes azokat szintetizálni is, azaz összefoglalni a legfontosabb megállapításokat és új összefüggéseket keresni a kutatások között. „A mesterséges intelligencia képes olyan kapcsolatokat is felismerni a szakirodalom különböző részei között, amelyek hozzájárulhatnak egy új kutatási irány kialakításához” – jegyzi meg Zohery (p. 22).

Ez az eszköz különösen akkor lehet hasznos, ha a kutatók interdiszciplináris kutatásokkal foglalkoznak, mivel a ChatGPT gyorsan felismeri a különböző tudományterületek közötti kapcsolatokat, és ezek alapján új megközelítéseket javasolhat. Az MI tehát nemcsak az irodalmi áttekintés hatékonyságát növeli, hanem új perspektívákat is nyit a kutatók számára.

A ChatGPT a tudományos publikáció folyamatában

Tudományos írás és publikálás

A tudományos kutatások publikálása a tudományos élet egyik legfontosabb célja, mivel a kutatási eredmények megosztása hozzájárul a tudományos közösség fejlődéséhez. A publikálási folyamat azonban időigényes lehet, különösen akkor, ha a kutatóknak formázniuk és szerkeszteniük kell a kézirataikat a különböző folyóiratok követelményeinek megfelelően. Zohery tanulmánya bemutatja, hogy a ChatGPT hogyan segíthet ezen folyamatok gyorsításában. „A ChatGPT képes segíteni a kéziratok formázásában és nyelvi javításában, ezáltal lehetővé téve, hogy a kutatók több időt fordítshassanak a tényleges kutatási munkára ahelyett, hogy hosszadalmas szerkesztési feladatokkal foglalkoznának” – írja (p. 29). A mesterséges intelligencia képes automatikusan kijavítani a nyelvtani hibákat, javítani a stílust, és igazodni a különböző tudományos folyóiratok formázási követelményeihez, például az APA, MLA vagy Chicago stílushoz, de akár egy konkrét tudományos folyóirat, vagy az ELTE Gazdaságtudományi Kar idézési követelményeihez.  

Az MI képes automatikusan generálni a hivatkozásokat és bibliográfiákat a megfelelő formátumokban, ami jelentős időmegtakarítást eredményez a kutatók számára. „A ChatGPT lehetővé teszi, hogy a kutatók egyszerűen és gyorsan hozzanak létre hivatkozásokat és bibliográfiákat, anélkül, hogy manuálisan kellene szerkeszteniük ezeket” (p. 31). Ez különösen hasznos lehet azok számára, akik több különböző típusú forrást használnak, és ezek pontos hivatkozása kihívást jelentene.

A ChatGPT segíthet abban is, hogy a kéziratokat a különböző tudományos folyóiratok követelményeihez igazítsák. A különböző folyóiratok eltérő formátumokat és követelményeket támasztanak a kéziratokkal szemben, ami gyakran időigényes feladat lehet a kutatók számára. A mesterséges intelligencia képes automatikusan igazítani a kéziratokat ezekhez a követelményekhez, így a kutatóknak nem kell manuálisan szerkeszteniük azokat. Ez nemcsak gyorsabbá teszi a publikálási folyamatot, hanem növeli a kéziratok elfogadási esélyeit is, mivel biztosítja, hogy a kéziratok megfeleljenek a folyóiratok elvárásainak.

Etikai kérdések: Felelősség és átláthatóság

A tanulmány egyik legfontosabb része az etikai kérdésekkel foglalkozik, amelyek elengedhetetlenek a mesterséges intelligencia használata során a tudományos kutatásokban. Zohery szerint a ChatGPT használata számos etikai kihívást vet fel, amelyeket nem lehet figyelmen kívül hagyni.

A legfontosabb kérdés az, hogy a mesterséges intelligencia által generált tartalmak nem mindig felelnek meg a tudományos normáknak, különösen akkor, ha az MI nem képes teljesen megérteni a szöveg kontextusát vagy a tudományos követelményeket. „Mivel a mesterséges intelligencia nem képes teljesen megérteni a tudományos szövegek összetettségét, a ChatGPT által generált tartalmakat mindig alapos emberi felülvizsgálatnak kell alávetni ”- írja (p. 33). Ez azt jelenti, hogy a kutatóknak soha nem szabad teljes mértékben megbízniuk a ChatGPT által generált szövegekben, hanem mindig kritikusan kell vizsgálniuk azokat. A mesterséges intelligencia hasznos eszköz lehet a tudományos munkában, de nem helyettesítheti az emberi döntéshozatalt és a kritikai gondolkodást.

Az etikai kérdések közül az egyik legfontosabb a plágium elkerülése. A ChatGPT használata során előfordulhat, hogy az MI olyan szövegeket generál, amelyek hasonlítanak más tudományos munkákhoz, de nincsenek megfelelően hivatkozva. Ez komoly problémákat okozhat a tudományos közösségben, ahol a plágium elkerülése alapvető követelmény. Zohery kiemeli, hogy „a kutatóknak különös figyelmet kell fordítaniuk arra, hogy a ChatGPT által készített tartalmak megfelelően hivatkozzák az eredeti forrásokat, és ne tartalmazzanak plagizált anyagokat” (p. 34). Ez azt jelenti, hogy a mesterséges intelligencia által generált tartalmak esetében a kutatóknak fokozott figyelmet kell fordítaniuk a hivatkozások pontosságára és hitelességére.

Ezen kívül az MI által generált tartalmak gyakran nem felelnek meg a tudományos eredetiség követelményeinek. Mivel a mesterséges intelligencia az interneten található adatbázisokból dolgozik, előfordulhat, hogy az általa generált szövegek hasonlóak más forrásokhoz. A tudományos világban az eredetiség alapvető követelmény, és a plagizálás vagy az átvett tartalmak komoly etikai kihágásnak számítanak. A tanulmány hangsúlyozza, hogy a kutatóknak különös figyelmet kell fordítaniuk arra, hogy a ChatGPT által generált szövegek eredetiek legyenek, és megfelelő hivatkozásokkal legyenek ellátva.

Az etikai felelősség kérdése tehát központi szerepet játszik a ChatGPT alkalmazásában. Zohery szerint „a kutatóknak felelősséget kell vállalniuk a mesterséges intelligencia által generált tartalmakért, és biztosítaniuk kell, hogy azok megfeleljenek a tudományos normáknak és etikai követelményeknek” (p. 35). Ez azt jelenti, hogy az MI nem használható felelősség nélkül, és a kutatóknak mindig felül kell vizsgálniuk az általa generált tartalmakat, hogy azok megfeleljenek a tudományos közösség elvárásainak.

Az interdiszciplináris kutatások elősegítése

A tanulmány egyik érdekes megállapítása az, hogy a ChatGPT elősegítheti az interdiszciplináris kutatások fejlődését. Az interdiszciplinaritás egyre fontosabbá válik a modern tudományos kutatásokban, mivel sok problémát csak több tudományterület összekapcsolásával lehet hatékonyan megoldani.  Zohery kiemeli, hogy „a ChatGPT képes azonosítani azokat a kapcsolatokat és összefüggéseket, amelyek különböző tudományterületek között léteznek, és ezáltal új megközelítéseket és kutatási irányokat javasolhat a kutatóknak” (p. 36).

Ez különösen fontos lehet az olyan komplex problémák esetében, amelyek megoldása több tudományterület közös erőfeszítéseit igényli. Az MI tehát nemcsak a kutatási folyamatokat gyorsítja fel, hanem új perspektívákat is nyit a kutatók előtt, akik ezáltal új megoldásokat találhatnak olyan problémákra, amelyek korábban nehezen megközelíthetők voltak.

Az interdiszciplináris kutatások előnye, hogy lehetővé teszik a különböző tudományterületek közötti tudásmegosztást, ami hozzájárulhat az új innovációk és felfedezések kialakulásához. A mesterséges intelligencia segítségével a kutatók gyorsabban és hatékonyabban dolgozhatnak együtt, és ezáltal hozzájárulhatnak a tudományos közösség fejlődéséhez. Az MI tehát nemcsak az egyéni kutatásokban, hanem a csoportos, interdiszciplináris projektekben is jelentős előnyöket kínál.

Összegzés és következtetések

Medhat Zohery A ChatGPT a tudományos kutatásban és publikálásban című tanulmánya átfogó képet nyújt arról, hogyan lehet a mesterséges intelligenciát hatékonyan alkalmazni a tudományos munka különböző szakaszaiban. A ChatGPT különösen hasznos eszköz lehet a kutatási kérdések generálásában, az irodalmi áttekintésben, az adatfeldolgozásban és a tudományos publikációk elkészítésében. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia használata számos etikai kérdést is felvet, amelyekre a kutatóknak különös figyelmet kell fordítaniuk. A plágium elkerülése, a hivatkozások pontossága és a tudományos normák betartása elengedhetetlenek a ChatGPT alkalmazása során.

Bár technikailag képes rá, a ChatGPT-t (vagy a világhálón elérhető specifikus „akadémiai értekezés generáló” olyan szolgáltatásokat, mint az Aithor, a Jenni.AI, a Paperpal) semmiképpen nem etikus saját név alatt megjelenésre szánt tudományos publikációk elkészítéséhez használni. Ezek formailag és tartalmilag minden szempontból megfelelhetnek az akadémiai publikációkkal szemben támasztott követelményeknek, így az idézési szabályoknak is, sőt, akár jelentős hozzáadott értéket is hordozhatnak azzal, hogy pl. a releváns források alapján egy-egy terület átfogó, összegző igényű bemutatását tudják elvégezni, akítv emberi közreműködés hiányában azonban szerzői műnek semmiképp nem tekinthetők, legkevésbé pedig saját kutatások eredményének.

Az MI nem helyettesítheti az emberi gondolkodást és döntéshozatalt, de hatékony eszközként használható a tudományos munka támogatására. A tanulmány világosan bemutatja, hogy a mesterséges intelligencia segítségével a kutatók gyorsabban és hatékonyabban végezhetik el a kutatási feladatokat, de az etikai normák betartása mellett. A ChatGPT alkalmazása tehát új távlatokat nyit a tudományos kutatásban és publikálásban, de csak akkor, ha azt felelősséggel és körültekintően használják.

A cikk emberi és mesterséges intelligencia együttműködésével jött létre. 

Zohery, M. (2024). ChatGPT in Academic Writing and Publishing: A Comprehensive Guide. In Handbook of Goal Achievement: Fast and Practical Ways to Fulfilling Your Ambitions (First Edition). Novabret Publishing. https://doi.org/10.5281/zenodo.12703273

Jelentős tanulmány a mesterséges intelligencia oktatási integrációjáról – az MI alkotói közreműködésével

A ludwigsburgi Pedagógiai Főiskola által kiadott folyóirat, a Ludwigsburger Beiträge zur Medienpädagogik rendszeresen foglalkozik a mesterséges intelligencia és az oktatás kapcsolatával. Különösen az utóbbi néhány évben a mesterséges intelligencia alkalmazásai, például a szöveggeneráló rendszerek, nagy hangsúlyt kaptak a lap írásaiban. Több számban is foglalkoztak az MI a tanárok munkájára, az oktatási folyamatokra és a diákok tanulási környezetére gyakorolt hatásaival. Thomas Knaus 2023. október 10.én a folyóirat 23. számában megjelent írása, a Mesterséges intelligencia és oktatás: Mit kell tudnunk? Mit tehetünk? Mit remélhetünk? És mi is ez a mesterséges intelligencia? – közös kísérlet a tisztázásra is ebbe a tematikába illeszkedik. Knaus interdiszciplináris megközelítésével azt vizsgálja, hogyan formálja át az MI a tudás előállítását és az oktatás menetét, és milyen kihívásokat jelent az MI integrálása az oktatási rendszerbe, de bemutatja az MI-ben rejlő lehetőségeket és az alkalmazás korlátait is az iskolai és egyetemi környezetben​. A tanulmány különös érdekességét az adja, hogy Knaus társszerzőként a mesterséges intelligenciát is feltüntette, és az, ahogy a szerző magába a humán-MI alkotói folyamatba is bepillantást enged.

Thomas Knaus német neveléstudományi szakember, akinek elsődleges szakterülete a médiaoktatás. Jelenleg ludwigsburgi Pedagógiai Főiskola Médiaoktatási Tanszékének vezetője, emellett a Frankfurti Technológiai és Médiaintézet (FTzM) tudományos igazgatója, valamint tiszteletbeli professzor a frankfurti Alkalmazott Tudományok Egyetemén (Frankfurt UAS). Korábban az Erlangen-Nürnbergi Egyetemen dolgozott neveléstudományi professzorként, és vendégprofesszori szerepet töltött be a Bécsi Egyetemen is. Munkája és kutatási területei a digitális átállás oktatási intézményekben, az iskolai médiaoktatás, valamint a mesterséges intelligencia és informatika oktatásban betöltött szerepe köré összpontosulnak. Emellett aktív szerepet vállal különféle szakmai szervezetekben, például a Német Informatikai Társaságban és a Német Neveléstudományi Társaságban.

Terjedelmes tanulmánya nemcsak technológiai, hanem társadalmi, pedagógiai és etikai szempontokból is átfogóan tárgyalja a mesterséges intelligencia (MI) szerepét az oktatásban. Megalapozó, egyben távlatokat nyitó megközelítése gondolkodásra ösztönöz, saját lehetőségeinkkel szembesít. A szerző részletesen kifejti, hogyan változtatja meg az MI a tudás előállítását, a munka világát és a társadalmi együttműködést. Végig kritikai szemlélettel vizsgálja az MI lehetőségeit és korlátait, valamint reflektál azokra a kérdésekre, amelyek az MI integrációját érintik az oktatási rendszerben – méghozzá magának a mesterséges intelligenciának aktív közreműködésével, mely olyan szintet ért el, hogy azt íz írás társszerzőjeként is fontosnak tartotta megjelölni.

Mint a bevezetőben elmondja, a tanulmány elkészítésének folyamata 2022 decemberében kezdődött, amikor a szerző a ChatGPT nyilvános bemutatóját követően elkezdett kísérletezni szöveggeneráló MI eszközzel. Eredetileg a Mesterséges intelligencia az oktatásban és felsőoktatásban (KI in Schule und Hochschule) című előadásához kívánt egy szöveges összefoglalót generálni az MI segítségével, ahol a prezentáció grafikai elemeinek létrehozásához is képgeneráló MI-t (Midjourney) használt, a munka azonban végül egy jóval átfogóbb íráshoz vezetett. Bevallása szerint a szerző szakmai szempontból azért vállalta fel az MI-t társszerzőként, mert felismerte a technológia jelentőségét a tudományos és oktatási kontextusokban.

Az MI szerzői közreműködése a német professzort további kutatásokra és elmélyült elemzésekre ösztönözte. Knaus a technológiát egy olyan eszköznek látja, amely kiegészítheti az emberi alkotó munkát, különösen az ismétlődő, rutinszerű feladatok esetében, de fontosnak tartja, hogy az igazán kreatív és úttörő gondolatokat továbbra is az emberi elme szülje. Az együttműködés során szerzett tapasztalatai pedig azt a törekvését erősítették meg, hogy egyensúlyt találjon a mesterséges intelligencia támogatása és az emberi kritikai gondolkodás között, amely a tudomány és oktatás alapja. A munka, mely egy adott pillanatban (2023 ősze) átfogó elemzését adta a kérdéskörnek nem csak tartalmi szempontból méltó a figyelemre, hanem módszertanát tekintve is, jó példát mutatva a humán-MI együttműködés lehetőségeire és etikus, akadémiai szempontból elfogadható megközelítésére.

Bevezetés: a mesterséges intelligencia alapvető kérdései

Knaus írásának alaphangját a címben feltett kérdések adják: „Mit kell tudnunk az MI-ről? Mit tehetünk vele? Mit remélhetünk tőle? És végül: Mi is valójában az MI?” Ezek a kérdések vezetik a tanulmány egészét, és a szerző egy átfogó diskurzusba ágyazza a mesterséges intelligencia fogalmát, funkcióit, társadalmi hatásait és gyakorlati alkalmazását. Már a bevezetőben egyértelművé teszi, hogy a mesterséges intelligencia nem pusztán egy technológiai újítás, hanem olyan változást hoz, amely alapvetően megváltoztathatja az oktatási és társadalmi rendszereket. Knaus célja nem az, hogy egyszerű választ adjon ezekre a kérdésekre, hanem inkább egy kritikai-konstruktív vitát indítson a mesterséges intelligencia oktatásban betöltött szerepéről.

A bevezető rész egy meghatározó kérdésfelvetéssel indul: „Hogyan érinti az MI a tudás előállítását és feldolgozását?” Knaus szerint a mesterséges intelligencia nem csupán egy technológiai eszköz, amely gyorsabbá és hatékonyabbá teszi a munkát, hanem egy olyan „társ-alkotó”, amely képes részt venni a tudományos, oktatási és művészeti folyamatokban. A szerző már itt világossá teszi, hogy az MI használata nem választható el annak társadalmi, gazdasági és etikai vonatkozásaitól.

A mesterséges intelligencia működése: szöveggenerálás és tanulási rendszerek

A tanulmány második része részletesen tárgyalja a mesterséges intelligencia működését, különös tekintettel a szöveggeneráló rendszerekre és az MI alapvető algoritmusaira. Knaus kiemeli, hogy a modern mesterséges intelligencia rendszerek, mint például a ChatGPT vagy más Large Language Model (LLM) alapú rendszerek, képesek természetes nyelvi párbeszédeket folytatni és szövegeket generálni olyan módon, hogy azok hasonlítanak az ember által írt szövegekre. Ez a technológia hatalmas potenciált kínál a tanulás és az oktatás terén, mivel lehetővé teszi, hogy a diákok és tanárok automatikusan előállítsanak szövegeket, elemzéseket, sőt akár teljes tananyagokat is.

A szerző hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia algoritmusai valójában nagy mennyiségű adatból és mintázatokból épülnek fel. Az MI nem „gondolkodik” a hagyományos értelemben, hanem a meglévő adatokat elemzi, azokból mintákat keres, és ezek alapján hoz létre új tartalmakat. Ez azt is jelenti, hogy az MI rendszereknek vannak korlátai, különösen a kreatív és innovatív gondolkodás terén. Knaus megjegyzi, hogy az MI képes nagyszámú információ újrakombinálására, de nem képes teljesen új ötleteket létrehozni: „Az MI nem gondolkodik önállóan, csak a meglévő adatokból hoz létre új mintázatokat.”

Ez a rész részletesen kitér a szöveggeneráló algoritmusok működésére, amelyek nagy nyelvi modellek (LLM) segítségével képesek létrehozni összetett szövegeket. Az ilyen rendszerek különösen hasznosak lehetnek a tanárok számára, például tananyagok összeállításakor vagy ismétlődő feladatok automatizálásában. Ugyanakkor Knaus figyelmeztet, hogy az MI által generált tartalmak nem mindig megbízhatóak, és szükség van az emberi felügyeletre és kritikai értékelésre.

Az MI szerepe az oktatásban: előnyök és kihívások

Knaus a tanulmányban többször kiemeli, hogy a mesterséges intelligencia nem csupán technikai segédeszköz, hanem potenciálisan átalakítja az oktatás menetét és struktúráját. Az MI különösen nagy előnyökkel járhat az ismétlődő és mechanikus feladatok automatizálásában, például a dolgozatok javításában, a házi feladatok ellenőrzésében vagy a tanulási anyagok előállításában. Ezekben az esetekben az MI képes jelentősen növelni a hatékonyságot, mivel gyorsabban és pontosabban végzi el az ilyen feladatokat, mint az emberi tanárok.

A tanulmány szerint az MI nemcsak a tanárok munkáját könnyíti meg, hanem a diákok számára is új lehetőségeket nyit meg. Knaus véleménye az, hogy az MI segítheti a diákokat az önálló tanulásban, mivel képes személyre szabott oktatási tartalmakat előállítani és a diákok egyéni tanulási szükségleteihez igazítani azokat. Ezzel szemben azonban arra is figyelmeztet, hogy az MI használata során fokozott figyelmet kell fordítani a kritikai gondolkodásra. Az MI által generált tartalmak ugyanis gyakran „hallucinációkat” eredményezhetnek, amelyek olyan hibás információkat tartalmaznak, amelyek félrevezethetik a diákokat és a tanárokat is.

Az írás egyik legfontosabb következtetése, hogy az MI önmagában nem válthatja ki az emberi tanárokat, mivel a tanítási folyamat lényege továbbra is a kritikai gondolkodás, a személyes interakció és a kreativitás. Knaus szerint az MI legnagyobb előnye az, hogy lehetővé teszi a tanárok számára, hogy több időt fordítsanak a kreatív és kritikus feladatokra, miközben az ismétlődő és monoton feladatokat átadják az MI-nek.

 „Az AI megváltoztatja a világunkat - Hogyan fog kinézni ez a világ? És mit jelent ez az oktatás számára?” Knaus professzor nyitóelőadása a „Mindent az AI-ról” előadássorozat első alkalmán a Ludwigsburgi Pedagógiai Főiskola nyári félévében, 2024. május 8-án.

Az MI társadalmi hatásai: munkaerőpiac és szellemi munka

A tanulmány egyik legérdekesebb része az MI társadalmi hatásainak vizsgálata, különösen a munkaerőpiacra és a szellemi munkára gyakorolt hatásai. Knaus párhuzamot von a mesterséges intelligencia és az ipari forradalom technológiái között, amelyek jelentősen megkönnyítették a fizikai munkát. A szerző úgy véli, hogy az MI most hasonlóan alakítja át a szellemi munkát, mint ahogyan a gépek tették a testi munkával. Ez azt jelenti, hogy a jövőben az ismétlődő és rutinszerű szellemi munkák egyre inkább automatizálhatók lesznek, míg az emberek kreatívabb és összetettebb feladatokra koncentrálhatnak.

A szerző külön kitér arra, hogy az MI alkalmazása új kihívásokat jelent a munkaerőpiacon. Bár az MI képes növelni a hatékonyságot és csökkenteni a monoton munkavégzést, ugyanakkor felveti a kérdést, hogy mi történik azokkal a szakmákkal, amelyekben az MI átveheti az emberi munkaerő helyét. Példaként említi a fordítók és szövegírók helyzetét, akiknek munkáját az MI nagyban megkönnyítheti, de egyúttal felveti a lehetőséget, hogy ezek a szakmák hosszú távon átalakulhatnak vagy megszűnhetnek.

A tanulmány hangsúlyozza, hogy az MI által végzett munka nem mentes a hibáktól, és fontos, hogy az emberek megőrizzék a kontrollt az automatizált rendszerek felett. Knaus megjegyzi, hogy az MI által végzett munka gyakran konzervatívabb és kevésbé kreatív, mint az emberi munka, mivel az MI rendszerei csak a meglévő minták alapján képesek új tartalmakat előállítani.

Etikai kérdések és társadalmi felelősség

A szerző külön fejezetet szentel az MI használatával kapcsolatos etikai kérdéseknek. Hangsúlyozza, hogy az MI rendszerek gyakran olyan adatbázisokra és mintákra támaszkodnak, amelyek társadalmi előítéleteket és sztereotípiákat tartalmazhatnak. Ez azt jelenti, hogy az MI által generált tartalmak nemcsak technikailag lehetnek hibásak, hanem társadalmilag károsnak is bizonyulhatnak, mivel tovább erősíthetik a meglévő társadalmi előítéleteket. Knaus külön figyelmeztet arra, hogy az MI rendszerek transzparenciájára és elszámoltathatóságára fokozott figyelmet kell fordítani, mivel az embereknek joguk van tudni, hogyan működnek ezek a rendszerek, és hogyan használják fel az adatokat.

A szerző kifejti, hogy az MI rendszerek etikai vonatkozásai nem korlátozódnak csupán a technológiai kérdésekre, hanem társadalmi szintű problémákat is felvetnek. Az MI ugyanis alapvetően megváltoztatja a társadalmi együttműködés formáit, és új típusú társadalmi viselkedési normákat teremt. A mesterséges intelligencia használatának felelőssége nemcsak a technológiai fejlesztőket terheli, hanem mindenkit, aki használja ezeket az eszközöket, különösen az oktatásban és a kutatásban.

Tanulságok az MI a hazai felsőoktatásba való bevezetése szempontjából

Knaus szerint a mesterséges intelligencia alkalmazása az oktatásban hatalmas lehetőségeket kínál, de egyúttal számos kihívást is tartogat. A magyar egyetemi oktatók és kutatók számára különösen fontos lehet, hogy az MI lehetővé teszi a repetitív és monoton feladatok automatizálását, így a tanárok több időt fordíthatnak a diákokkal való személyes interakciókra és a kreatív feladatokra, a tudományos kutatásra és publikációs tevékenységre, a tudományos közösségben való jelenlétük erősítésére. Az MI által generált tartalmak és elemzések pedig – nagy távlatokat nyitva - segíthetnek a diákoknak abban, hogy gyorsabban és hatékonyabban tanuljanak, különösen az egyéni tanulás során, de jelentős támogatást adhatnak szöveges feladataik, beadandóik elkészítéséhez is. A szerző arra is figyelmeztet, hogy az MI nem válthatja ki teljesen az emberi oktatót, mivel a tanítás alapvető eleme továbbra is a személyes kapcsolat, a kritikai gondolkodás és a kreatív problémamegoldás marad. Az MI használata során különös figyelmet kell fordítani arra, hogy a diákok ne váljanak túlságosan függővé az automatizált rendszerektől, és képesek legyenek önállóan is gondolkodni és értékelni a kapott információkat. Az MI használata számos etikai és társadalmi kérdést vet fel. Az MI által kínált lehetőségek széles körűek, de a technológia használata során mindig szem előtt kell tartani annak korlátait és társadalmi következményeit. Ennek egyik fontos eszköze lehet az MI-re kiterjesztett (média)oktatás, a hallgatók (és az oktatók) kompetencia alapú felkészítése arra, hogy ne csak szemlélői, de felelős és alkotó résztvevői is lehessenek a napjainkban zajló nagy átalakulási folyamatoknak.

A cikk emberi és mesterséges intelligencia együttműködésével jött létre. 

A ChatGPT hatása a felsőoktatásra – az MI forradalom felfedezése

 

A technológiai alapú oktatás és innováció terén kiemelkedő két szakember Caroline Fell Kurban és Muhammed Şahin könyve, a 2024-ben az Emerald gondozásában megjelent The Impact of ChatGPT on Higher Education - Exploring the AI Revolution rendkívül időszerű és alapvető kérdéseket feszeget a mesterséges intelligencia felsőoktatásban betöltött szerepéről. Kurban professzor a flipped learning, a fordított oktatás módszerének szakértője, a digitális oktatás élharcosa, aki elsősorban a technológia és az oktatás integrációja terén fejt ki kiemelkedő tevékenységet. Şahin professzor a MEF Egyetem alapító rektora, akinek vezetésével a MEF a világ első, teljesen flipped learning-re épülő intézményévé vált. Şahin kutatásai a mesterséges intelligencia és a technológiai innovációk hatását vizsgálják a felsőoktatásban.

A könyv szerzői olyan területeket járnak körül, mint az MI chatbotok elméleti és gyakorlati hatása az egyetemi oktatásra, kiemelve a technológia lehetséges előnyeit és buktatóit. A MEF Egyetem példáján keresztül, amely a világ egyik első teljesen flipped (fordított osztályterem) modellre épülő intézménye, a könyv betekintést nyújt abba, hogy milyen mértékben képes az MI, különösen a ChatGPT, átalakítani a hagyományos tanulási módszereket. A magas szakmai színvonalon megírt könyv az olvasót lépésről lépésre vezeti végig a ChatGPT oktatási alkalmazásának kulcsterületein, kezdve az esettanulmányoktól a chatbotok elméleti kereteinek elemzéséig, de kitér az MI felsőoktatási alkalmazásának legalapvetőbb, filozófiai kérdéseire is.

Az esettanulmány ereje: a MEF Egyetem példája

Az isztambuli MEF Egyetem nemzetközi hírnevét és innovációs törekvéseit a flipped learning módszer alkalmazása alapozta meg, amely a világ első teljesen erre a modellre épülő egyetemévé tette. E módszer alapvetően megfordítja a hagyományos oktatási modellt: a hallgatók otthon tanulják meg az alapokat, és az órán a megszerzett tudást aktív módon, gyakorlatokkal, projektmunkákkal mélyítik el. Ez a módszer nemcsak a hallgatók aktívabb részvételét követeli meg, hanem az oktatók szerepét is átalakítja, akik így facilitátorként támogatják a diákok egyéni tanulási folyamatát.

Az egyetem kiemelkedő szerepet játszik a nemzetközi oktatásban is. Számos nemzetközi együttműködésben vesz részt, és programjai révén a hallgatók globális perspektívát kapnak, amelyben a legújabb technológiai trendek és innovációk meghatározóak. Az egyetem folyamatosan fejleszti infrastruktúráját, és újabb technológiai megoldásokat vezet be, hogy lépést tartson a nemzetközi felsőoktatás gyorsan változó világával. Az egyetem szoros kapcsolatot ápol iparági partnerekkel is, így hallgatói gyakorlati tudást szerezhetnek, amelyet az iparban azonnal alkalmazni tudnak.

Ezzel a megközelítéssel a MEF Egyetem nemcsak az oktatásban, hanem az innováció és a technológiai fejlődés terén is úttörő szerepet játszik. Nemzetközi viszonylatban is élen jár a mesterséges intelligencia felsőoktatási alkalmazásának kutatásában és alkalmazásában. A szerzőpáros könyvében ebbe a munkába és az elért eredményekbe ad figyelemre méltó betekintést – a filozófiai kérdésektől a gyakorlatig minden fontos kérdést érintve.

A könyv egyik legfőbb értéke az, hogy a szerzők egy konkrét egyetemi gyakorlatra, a MEF Egyetemen végzett esettanulmányra építik érvelésüket. Az egyetem az oktatás terén mindig is élen járt az innovációban, és 2014-es megalapítása óta a flipped tanulási módszerrel kísérletezett, amely lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy önállóan készüljenek fel a tananyagból, majd az oktatókkal együtt az órákon ezt a tudást alkalmazzák. Az első fejezet részletesen bemutatja, hogyan illeszkedett be a ChatGPT ebbe az innovatív oktatási környezetbe.

A MEF Egyetem esettanulmánya kiemelkedő példa arra, hogy egy oktatási intézmény hogyan alkalmazkodhat a technológiai újításokhoz. Az egyetem különféle kurzusokban próbálta ki a ChatGPT-t, lehetőséget biztosítva arra, hogy a hallgatók azonnali visszajelzéseket kapjanak, és gyorsan hozzáférjenek a tananyaghoz kapcsolódó kérdések megoldásához. Az eredmények azonban nemcsak pozitívak voltak. A ChatGPT használata felvetett olyan problémákat is, mint a plágium kérdése és az akadémiai integritás fenntartása. A MEF Egyetem gyorsan reagált ezekre a kihívásokra, és olyan értékelési rendszereket vezetett be, amelyek képesek voltak felismerni és kezelni a technológia által előidézett új problémákat.

A chatbotok oktatási szerepe

A The Impact of ChatGPT on Higher Education második fejezete átfogó képet nyújt a chatbotok, különösen a ChatGPT szerepéről és fejlődéséről az oktatásban. A szerzők részletesen bemutatják, hogyan vált a mesterséges intelligencia az oktatás egyik legfontosabb technológiai újításává, és hogyan használják a chatbotokat az egyetemi környezetben a tanulási folyamat támogatására és fejlesztésére. A chatbotok, mint a ChatGPT, képesek természetes nyelvi feldolgozásra, ami lehetővé teszi, hogy valós idejű válaszokat adjanak a hallgatóknak, kérdéseikre gyorsan és hatékonyan reagálva. Ez a technológia hatalmas potenciállal bír az oktatás hatékonyságának növelésében, ugyanakkor etikai kérdéseket is felvet.

A fejezet külön hangsúlyozza, hogy a ChatGPT alkalmazása az oktatásban forradalmi lehetőségeket kínál. A hallgatók azonnali visszajelzést kapnak a chatbotoktól, ami lehetővé teszi számukra, hogy gyorsabban és önállóbban haladjanak a tanulásban. A mesterséges intelligencia nemcsak a tananyag megértésében segíthet, hanem abban is, hogy a hallgatók személyre szabott útmutatást kapjanak a tanulási folyamathoz. Ez különösen hasznos lehet azokban az esetekben, amikor a hallgatók eltérő szinten állnak a tudásban, hiszen a chatbot képes alkalmazkodni az egyéni igényekhez és ütemekhez.

A szerzők rámutatnak, hogy a chatbotok, például a ChatGPT, megkönnyítik a tudás elsajátítását és az ismétlődő feladatok kezelését, amelyek eddig az oktatók vállát nyomták. Például a gyakran ismételt kérdések megválaszolása, az alapvető nyelvtani javítások vagy egyszerűbb feladatok kijavítása mind automatizálhatóak a chatbotok segítségével. Ezáltal az oktatók több időt tudnak fordítani az összetettebb feladatokra, mint például a hallgatói teljesítmény elemzésére, személyes mentorálásra és a kreatív, kritikai gondolkodást igénylő tevékenységekre.

Ugyanakkor a szerzők nem hagyják figyelmen kívül a chatbotok használatával kapcsolatos kihívásokat sem. Az egyik legnagyobb aggodalom a chatbotok megbízhatóságával kapcsolatos. A mesterséges intelligencia által generált válaszok nem mindig pontosak, és időnként félrevezető információkat is tartalmazhatnak. Emellett etikai kérdéseket is felvet, különösen azzal kapcsolatban, hogy a chatbotok hogyan kezelik a felhasználók adatait, és hogyan befolyásolják a tanulási folyamatot. A szerzők kiemelik, hogy a technológia átláthatósága és megbízhatósága kulcsfontosságú annak érdekében, hogy a chatbotok hosszú távon is sikeresen beépülhessenek az oktatási rendszerekbe.

A másik fontos kihívás az, hogy a chatbotok használata hogyan befolyásolja a hallgatói autonómiát és a kritikai gondolkodást. A szerzők felvetik a kérdést, hogy vajon a chatbotok segítségével való tanulás elősegíti-e a mélyebb megértést, vagy inkább a felületes tudás elsajátítására ösztönöz. Ezt a dilemmát különösen fontos megérteni az oktatók számára, mivel a mesterséges intelligencia eszközei nem helyettesíthetik a kritikai gondolkodást és az aktív tanulási folyamatot.

Elméleti keretek: a kritikai elmélet, a marxizmus és a fenomenológia szerepe

A szerzők nem csak gyakorlati oldalról közelítik meg a ChatGPT oktatási alkalmazását, hanem mélyreható elméleti keretet is biztosítanak annak megértéséhez. A szerzők több társadalomtudományi elméletet vonnak be elemzésükbe, hogy feltárják a mesterséges intelligencia hatását az oktatási struktúrákra, különösen a hatalmi viszonyokra és a társadalmi egyenlőtlenségekre.

Pierre Bourdieu elméleteinek segítségével a szerzők azt vizsgálják, hogyan alakítja át a technológia, különösen a ChatGPT, az oktatásban megjelenő tőkeformákat. Bourdieu szerint az oktatásban gazdasági, kulturális és szimbolikus tőke halmozódik fel, amely meghatározza az egyének pozícióját a társadalomban. A szerzők rávilágítanak arra, hogy a mesterséges intelligencia, mint új technológia, újfajta tőkét hoz létre, amely segítheti vagy hátráltathatja a társadalmi mobilitást. A ChatGPT által nyújtott hozzáférés a tudáshoz és az információkhoz növelheti a hallgatók esélyeit, ugyanakkor fennáll a veszélye, hogy a technológiához való hozzáférés egyenlőtlenségei növelik a meglévő társadalmi különbségeket.

Karl Marx elméletei szintén fontos szerepet játszanak a szerzők elemzésében. Marx szerint az oktatás a termelési viszonyok újratermelésének egyik eszköze, amely a tőkés rendszer fenntartásához járul hozzá. A szerzők Marx nézeteit alkalmazva elemzik, hogy a ChatGPT hogyan befolyásolja az oktatási rendszerek működését, és milyen mértékben járulhat hozzá a fennálló hatalmi struktúrák megerősítéséhez. Marx elméletei alapján felvetik a kérdést, hogy vajon a mesterséges intelligencia valóban egyenlő esélyeket teremt-e, vagy inkább a gazdagabb, technológiailag fejlettebb rétegek előnyét növeli.

Heidegger fenomenológiai megközelítése révén a szerzők arra törekednek, hogy megértsék, hogyan élik meg a hallgatók és az oktatók a technológia által átalakított tanulási környezetet. A fenomenológia az egyéni tapasztalatok és a szubjektív élmények vizsgálatára helyezi a hangsúlyt, ami különösen fontos az oktatásban, ahol a tanulók személyes tapasztalatai alakítják a tanulási folyamatot. A szerzők arra hívják fel a figyelmet, hogy a mesterséges intelligencia interakciói új tanulási élményeket hoznak létre, amelyek mélyen befolyásolják a hallgatók és oktatók szerepét.

Ezen elméleti keretek segítségével a könyv nem csupán technológiai eszközként vizsgálja a ChatGPT-t, hanem annak társadalmi, politikai és filozófiai következményeit is feltárja, amelyek mélyreható hatással lehetnek a felsőoktatás jövőjére.

A mesterséges intelligencia rendszerek felsőoktatási irodalmának áttekintése

A könyv negyedik része részletes irodalmi áttekintést nyújt a mesterséges intelligencia rendszerek, különösen a ChatGPT felsőoktatásban betöltött szerepéről. Ez a rész nem csupán a ChatGPT alkalmazásának eddigi tapasztalatait összegzi, hanem részletes elemzést is ad arról, hogy az MI rendszerek hogyan illeszkednek be a hagyományos oktatási módszerek közé, valamint milyen új lehetőségek rejlenek a technológiai fejlődés további alkalmazásában.

Az irodalmi áttekintés több olyan kulcsterületet emel ki, amelyek meghatározzák a mesterséges intelligencia rendszerek jelenlegi és jövőbeli szerepét az oktatásban. Az egyik legjelentősebb megállapítás, hogy az MI, különösen a ChatGPT, alapvetően megváltoztathatja a tanulási folyamatot. Az MI rendszerek gyorsabb, hatékonyabb hozzáférést biztosítanak a tudáshoz, mivel azonnali válaszokat adnak a hallgatóknak, ezáltal gyorsítva és megkönnyítve a tanulást. A hallgatók számára különösen előnyös, hogy bármikor kérdéseket tehetnek fel, és az MI rendszerek azonnal visszajelzést nyújtanak, ezzel lehetővé téve, hogy a saját ütemükben haladjanak, és ne legyenek időbeli korlátokhoz kötve, mint a hagyományos oktatási módszerek esetében.

Az áttekintett irodalom arra is rámutat, hogy a mesterséges intelligencia nemcsak az információ elérését gyorsítja fel, hanem nagyobb rugalmasságot is biztosít a tanulási módszerekben. Az MI képes alkalmazkodni a hallgatók különböző tanulási stílusaihoz és igényeihez, személyre szabott visszajelzéseket nyújtva. A ChatGPT esetében például a hallgatók különféle típusú kérdéseket tehetnek fel, amelyekre a rendszer a hallgatók szintjéhez igazodva ad válaszokat. Ez különösen akkor hasznos, amikor a hallgatók eltérő tudásszinttel érkeznek egy kurzusra, hiszen az MI képes figyelembe venni ezeket a különbségeket, és így minden diák számára megfelelő nehézségű tananyagokat biztosít.

A szerzők hangsúlyozzák, hogy a mesterséges intelligencia egyik legfontosabb előnye az oktatásban a személyre szabott tanulás lehetősége. Az MI rendszerek, mint például a ChatGPT, lehetővé teszik az oktatók számára, hogy egyéni igényekhez igazítsák a feladatokat és az értékeléseket, ami különösen hasznos azokban az esetekben, amikor nagy hallgatói létszámmal kell dolgozni. Az MI segítségével az oktatók jobban figyelembe vehetik a hallgatók eltérő igényeit és képességeit, és hatékonyabb támogatást nyújthatnak az egyéni fejlődéshez. Az MI rendszerek képesek folyamatos visszajelzést adni, ami lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy önállóan is haladjanak a tanulásban, miközben az oktatók figyelemmel kísérhetik fejlődésüket.

Az irodalom ugyanakkor kiemeli az MI rendszerek használatával kapcsolatos kihívásokat is. Az egyik legfontosabb kérdés az adatvédelem és a hallgatók személyes adatainak biztonsága. A mesterséges intelligencia rendszerek rengeteg adatot gyűjtenek a felhasználóikról, hogy személyre szabott szolgáltatásokat nyújtsanak, ám ezeknek az adatoknak a védelme kulcsfontosságú az oktatási környezetben. Az irodalom hangsúlyozza, hogy az adatkezelés átláthatósága, a felhasználók adatainak védelme és az etikai szabályok betartása elengedhetetlen a mesterséges intelligencia rendszerek széleskörű oktatási alkalmazásához.

Ezen túlmenően, a szerzők rámutatnak arra, hogy bár az MI rendszerek kiváló eszközök lehetnek az ismétlődő feladatok automatizálására és a tanulás támogatására, nem helyettesíthetik az oktatói szerepet. Az irodalom szerint a hallgatók számára továbbra is elengedhetetlen az emberi oktatókkal való interakció, amely mélyebb megértést és személyes visszajelzést biztosít. Az MI rendszerek hasznosak lehetnek a rutin feladatok elvégzésében, de nem képesek ugyanazt a szintű empátiát és pedagógiai szakértelmet nyújtani, amelyet az oktatók nyújtanak. Ezért az MI-t inkább kiegészítő eszközként kell használni az oktatási folyamatban.

Az irodalmi áttekintés végül arra a következtetésre jut, hogy bár a mesterséges intelligencia rendszerek, mint a ChatGPT, hatalmas lehetőségeket kínálnak a felsőoktatásban, gondos bevezetést és integrációt igényelnek. Az MI rendszerek megfelelő használata lehetőséget biztosít az oktatóknak, hogy személyre szabottabb és hatékonyabb oktatást nyújtsanak, de csak akkor, ha figyelembe veszik az etikai, adatvédelmi és pedagógiai kérdéseket is. Az MI alkalmazása így jelentős mértékben hozzájárulhat az oktatás jövőjének formálásához, de a technológiát átgondoltan és felelősségteljesen kell használni annak érdekében, hogy a lehető legtöbb előnyt nyújtsa a hallgatók és az oktatók számára egyaránt.

A fordított oktatás tapasztalatai és a jövő kihívásai

A könyv egyik legizgalmasabb és leggyakorlatorientáltabb része a fordított osztályterem (flipped classroom), vagy fordított, tükrözött oktatás módszertanával kapcsolatos tapasztalatokat mutatja be, különös tekintettel a ChatGPT és más mesterséges intelligencia eszközök alkalmazására. A fordított oktatás alapvetően megfordítja a hagyományos tanítási modellt: a diákok otthon, önállóan sajátítják el a tananyag elméleti részét, míg az órán az oktatóval való interakció során gyakorlatiasabb, mélyebb megértést igénylő feladatokat végeznek. Ez a módszer a MEF Egyetem egyik alapvető innovációja, amely a könyv szerint remekül kiegészíthető a ChatGPT-hez hasonló MI technológiákkal.

A MEF Egyetem példája rámutat, hogy a mesterséges intelligencia és a flipped learning kombinációja hogyan képes a tanulási folyamat hatékonyságát növelni. A hallgatók számára a ChatGPT lehetővé teszi, hogy otthon, önállóan dolgozzanak a tananyaggal, és azonnali visszajelzéseket kapjanak a megértésükről. Ez a módszer különösen hasznos, mivel lehetővé teszi a hallgatók számára, hogy saját tempójukban haladjanak, visszatérjenek a nehezebb részekhez, és gyakorolják a tanultakat anélkül, hogy azonnali oktatói segítségre szorulnának. Ezáltal az órán több idő marad a mélyebb, gyakorlati feladatok megoldására, amelyek segítik a hallgatók kritikai gondolkodását és problémamegoldó készségeik fejlesztését.

A fordított oktatás ezen kísérletei azonban nem mentesek a kihívásoktól sem. A könyv rávilágít arra, hogy bár a hallgatók általánosan pozitív visszajelzéseket adtak a ChatGPT használatával kapcsolatban, az MI technológia nem minden esetben tudott megfelelően alkalmazkodni a komplexebb kérdésekhez és feladatokhoz. Az oktatók számára kihívást jelentett, hogy miként biztosítsák, hogy a hallgatók valóban elmélyült tudást szerezzenek, és ne csak felületesen használják a ChatGPT által adott válaszokat. Emellett felmerültek kérdések azzal kapcsolatban, hogy a hallgatók mennyire tudják megítélni az MI által adott információk pontosságát, és hogy ez mennyire befolyásolja a kritikai gondolkodásukat.

A jövő kihívásai között szerepel az is, hogy a technológia fejlődésével az oktatók hogyan integrálhatják a mesterséges intelligenciát a flipped classroom módszertanába anélkül, hogy csökkentenék a tanulók aktív részvételét és kreativitását. A szerzők hangsúlyozzák, hogy az oktatóknak kiemelt figyelmet kell fordítaniuk arra, hogy a ChatGPT-t és hasonló eszközöket ne használják automatikus válaszadóként, hanem olyan eszközként, amely támogatja a hallgatók mélyebb megértését és önálló gondolkodását. Ehhez szükséges, hogy az oktatók megfelelően képzettek legyenek a technológia használatában, és képesek legyenek hatékonyan irányítani a hallgatók MI-val való interakcióit.

A könyv kiemeli, hogy a flipped learning és a mesterséges intelligencia integrációja hosszú távon alapvetően átalakíthatja az oktatás szerkezetét, de ehhez fontos, hogy mind az oktatók, mind a hallgatók megfelelő módon alkalmazzák a technológiát. A MEF Egyetemen végzett kísérletek rávilágítanak arra, hogy az MI technológiák hogyan segíthetik elő a hatékony tanulási folyamatokat, de ehhez szükség van az oktatók folyamatos támogatására és a megfelelő pedagógiai stratégiák kialakítására is.

Összegzés: az MI jövője az oktatásban

The Impact of ChatGPT on Higher Education egy átfogó és jól megírt könyv, amely mélyreható elemzést nyújt a mesterséges intelligencia felsőoktatásban betöltött szerepéről. A szerzők részletesen bemutatják a ChatGPT használatának előnyeit és kihívásait, valamint az oktatási rendszerekre gyakorolt hosszú távú hatásait. A MEF Egyetem esettanulmánya különösen hasznos példája annak, hogyan alkalmazható a technológia az oktatásban. Hasznos betekintést nyújt egy ma még forradalminak számító felsőoktatási módszer, a flipped learning működésébe, bemutatja annak előnyeit, lehetőségeit. Ez azért is fontos, mert a nemzetközi szakirodalomban többen is a generatív mesterséges intelligencia a felsőoktatásba való beépülés egyik legfontosabb következményének éppen az ebbe az irányba való elmozdulást látják, azzal, hogy a hallgatói teljesítmény értékelése a nagy szummatív, vizsga- és dolgozatalapú értékelésekről az órákon nyújtott teljesítményre tevődjön át. A könyv fontos hozzájárulást jelent az MI alapú oktatási eszközök jövőbeni alkalmazásához, és iránymutatást nyújt más intézmények számára is, amelyek hasonló innovációkat kívánnak bevezetni, de azok számára is hasznos vezérfonalul szolgál, akik a kérdéskör a filozófiai, pedagógiai, didaktikai vonzataiba szeretnének egy tudományos igénnyel megírt mű segítségével betekintést nyerni.

A cikk emberi és mesterséges intelligencia együttműködésével jött létre.

 

Caroline Fell Kurban Muhammed Şahin
The Impact of ChatGPT on Higher Education: Exploring the AI Revolution
Emerald Publishing Ltd., Leeds
2024
Az Amazonon itt érhető el

A mesterséges intelligencia egyetemi bevezetése: Hagen példája

 

A Hageni Távegyetem (FernUniversität in Hagen) Németország legnagyobb távegyeteme, amely több mint 70.000 hallgatót szolgál ki világszerte. Ez az intézmény a német felsőoktatási rendszer egyedülálló szereplője, amely teljesen távoktatási modellre épít. Az egyetem tantervei és módszerei rugalmas tanulási lehetőségeket biztosítanak a hallgatók számára, akik így saját tempójukban haladhatnak a tanulmányaikkal. A Hageni Távegyetem már régóta úttörő szerepet játszik a digitális oktatási eszközök bevezetésében, és napjainkra a mesterséges intelligencia (KI) alkalmazása is szerves része lett az oktatási rendszerüknek.

A Hageni Távegyetem a német oktatási rendszerben

A Hageni Távegyetem a német oktatási rendszer egyik kiemelkedő intézménye, amely különleges helyet foglal el mint az ország legnagyobb távegyeteme. Az 1974-ben alapított egyetem innovatív szereplője a digitális oktatásnak, és az egyik első olyan felsőoktatási intézmény, amely teljes egészében távoktatási módszereken alapul. A diákok helytől és időtől függetlenül végezhetik el tanulmányaikat, mivel az egyetem képzési modellje teljes mértékben az online eszközök és platformok használatára épít. A FernUni Hagen ezen sajátossága révén Németország vezető oktatási intézménye a távoktatás terén, és szoros kapcsolatot ápol a digitális eszközök fejlesztésével és alkalmazásával.

Az elmúlt évek során az egyetem egyre inkább a mesterséges intelligencia (MI) technológiáinak integrálására összpontosított, amely kulcsfontosságúvá vált az oktatási folyamataikban. Az MI bevezetésének első lépéseit az oktatási anyagok előállítása és a tanulók támogatása terén tették meg. Az egyetem célja, hogy a mesterséges intelligencia eszközök, mint a generatív MI, segítsenek a tanulás hatékonyabbá tételében, miközben biztosítják az emberi kontrollt és felügyeletet az oktatási folyamatokban. Az intézmény a generatív MI rendszereket elsősorban az oktatási anyagok előállítására és a hallgatók egyéni támogatására használja, személyre szabott tanulási élményt nyújtva.

A Hageni Távegyetem az MI alkalmazásának etikai és jogi kérdéseit először a KI-Leitfaden der FernUniversität in Hagen című, 2023-ban készült dokumentumban foglalta össze, amely 2024 januárjában került publikálásra. Ez az útmutató azt tűzte ki célul, hogy átfogó keretet nyújtson a mesterséges intelligencia eszközeinek felelős és jogszerű használatához az egyetemen belül (KI-Leitfaden, 3. oldal). A KI-Leitfaden részletesen tárgyalja a generatív mesterséges intelligencia alkalmazásának alapelveit, különös figyelmet fordítva az adatvédelemre, az oktatási integritásra és a szerzői jogok védelmére. A dokumentum fontos kiindulópontot jelent az MI használatára vonatkozó szabályok kidolgozásában, amelyek célja, hogy a technológiát az oktatás minden szintjén integrálják, miközben biztosítják, hogy a hallgatók és oktatók tudatában legyenek az MI alkalmazásával járó jogi és etikai felelősségeknek (KI-Leitfaden, 6-8. oldal).

Egy közel egy éve, 2023. októberében rögzített beszélgetés az MI bevezetésének lehetőségéről és akkori állásról. Vendégek: Dr. Annabell Bils, A hageni FernUniversität Tanulási és Innovációs Központja (ZLI) tanítási és tanulási innovációért felelős ügyvezető igazgatója és vezetője, valamint Dr. André Biederbeck, a ZLI tanítási és tanulási kompetenciafejlesztésért felelős vezetője.

Az MI használatával kapcsolatos szabályozási törekvések az elmúlt években további dokumentumokkal bővültek. A Hageni Távegyetem 2024 márciusában adta ki a generatív MI alkalmazására vonatkozó cselekvési ajánlásait a Handlungsempfehlungen für den didaktischen Einsatz von generativer KI in der Hochschullehre című dokumentumában. Aktualizált változata 2024 augusztusában került közzétételre. Az ajánlások kifejezetten a didaktikai alkalmazásokra összpontosítanak, és részletes útmutatást nyújtanak az MI-eszközök tantervi integrációjáról, különös tekintettel a tanulási folyamatokra, a vizsgák előkészítésére és az oktatási anyagok testreszabására (Handlungsempfehlungen, 4-5. oldal). A dokumentum aktualitását az adja, hogy a generatív MI, például a ChatGPT és más nagy nyelvi modellek egyre nagyobb szerepet játszanak az oktatásban, és az egyetem arra törekszik, hogy az oktatók és hallgatók számára egyértelmű szabályokat és irányelveket biztosítson ezek használatához.

A mesterséges intelligencia bevezetése a Hageni Távegyetemen

A Hageni Távegyetemen a mesterséges intelligencia (KI) alkalmazása szigorú szabályozási keretek között zajlik, amelyek célja az etikus és jogszerű felhasználás biztosítása. A KI-Leitfaden der FernUniversität in Hagen részletesen tárgyalja ezeket a kereteket, különös figyelmet fordítva az adatvédelemre, a szerzői jogokra és az oktatási integritás megőrzésére. A KI eszközök, különösen a generatív KI alkalmazása során, számos jogi és etikai kérdés merül fel, amelyek megoldása kulcsfontosságú a felsőoktatásban történő felelős és fenntartható használat érdekében (KI-Leitfaden, 9-10. oldal).

Az egyik központi szabályozási kérdés az adatvédelem, amelyet a General Data Protection Regulation (GDPR) határoz meg az Európai Unióban. A Hageni Távegyetem kiemelten figyel arra, hogy minden adatkezelési folyamat megfeleljen a GDPR előírásainak. Ez különösen fontos a generatív KI eszközök esetében, amelyek gyakran nagy mennyiségű adatot dolgoznak fel, beleértve a hallgatói személyes adatokat is. A KI-Leitfaden hangsúlyozza, hogy a diákok adatait csak a megfelelő jogi feltételek mellett lehet felhasználni, és biztosítani kell, hogy az oktatási rendszerekhez használt KI-eszközök ne sértsék a hallgatók adatvédelmi jogait (KI-Leitfaden, 10-11. oldal). A dokumentum kimondja, hogy minden KI-eszköz használata során be kell tartani a minimális adatkezelési elvet, azaz csak olyan adatokat szabad kezelni, amelyek feltétlenül szükségesek a tanulási folyamat szempontjából.

A 2024. márciusában készült beszélgetésben Sven Tegethoff és Robin Schmitt, a Mimir Mentor alapítói a mesterséges intelligenciáról a tanulmányok során történő használatának lehetőségeit tekintették át, különös figyelmet szentelve a mesterséges intelligenciával támogatott írásnak.

Az egyetem egy másik fontos szempontja a szerzői jogok védelme, különösen a generált tartalom esetében. A generatív KI képes új szövegeket, összefoglalókat és egyéb tartalmakat létrehozni, ami jogi kérdéseket vet fel a szerzői jogi védelem tekintetében. A KI-Leitfaden egyértelműen kimondja, hogy a mesterséges intelligencia által generált tartalom nem tekinthető önálló szerzői műnek, mivel a német jogszabályok szerint csak természetes személyek rendelkezhetnek szerzői joggal (KI-Leitfaden, 12-13. oldal). Ez azt jelenti, hogy a KI által létrehozott anyagokat nem lehet a hallgatók vagy oktatók saját alkotásának tekinteni, és azokat megfelelően dokumentálni kell. A hallgatóknak minden esetben jelezniük kell, ha mesterséges intelligenciát használtak egy feladat elkészítéséhez, és fel kell tüntetniük, milyen mértékben járult hozzá a technológia az adott munka létrehozásához.

Az etikai irányelvek szintén fontos szerepet játszanak a Hageni Egyetem szabályozási keretrendszerében. Az intézmény hangsúlyozza, hogy a mesterséges intelligencia eszközök használatakor meg kell őrizni az oktatási folyamatok hitelességét és integritását. A generatív KI alkalmazásával kapcsolatos egyik fő etikai kihívás az, hogy a hallgatók ne váljanak túlságosan függővé ezektől az eszközöktől. Az irányelvek szerint a KI-t segítő eszközként kell kezelni, nem pedig az alkotási folyamat helyettesítőjeként. Az oktatóknak ösztönözniük kell a diákokat arra, hogy kritikus gondolkodással viszonyuljanak a generált tartalmakhoz, és saját maguk végezzék el az érdemi munkát (KI-Leitfaden, 14. oldal).

Az oktatási folyamat átláthatósága ugyancsak központi elem. A Hageni Egyetem kiemeli, hogy a mesterséges intelligencia eszközök használatát mindig átlátható módon kell végrehajtani. Ez azt jelenti, hogy a diákoknak és oktatóknak tisztában kell lenniük azzal, hogy mely eszközöket használják, hogyan használják azokat, és milyen adatokat dolgoznak fel a rendszerek. A KI-Leitfaden arra ösztönzi az oktatókat, hogy hozzák nyilvánosságra a tanulási folyamatok során alkalmazott KI eszközöket, és biztosítsanak megfelelő tájékoztatást a diákok számára ezek használatáról (KI-Leitfaden, 16. oldal).

Az irányelvek kiterjednek a KI alkalmazások használatának korlátozásaira is. Bizonyos helyzetekben, például vizsgák vagy egyéb summatív értékelések során, a mesterséges intelligencia használata tilos lehet, hogy biztosítsák a diákok önálló munkájának hitelességét. Az egyetem fontosnak tartja, hogy a vizsgákon való teljesítményt ne torzíthassa a technológia túlzott alkalmazása, és kiemeli, hogy a vizsgák során mindig emberi értékelést kell alkalmazni a generált tartalmak felett (KI-Leitfaden, 18. oldal).

A Hageni Egyetem az egyik első intézmény Németországban, amely kifejlesztette saját KI-irányelveit, hogy biztosítsa az etikus és jogszerű alkalmazást. A KI-Leitfadenben az adatvédelem és a jogi megfelelés központi szerepet kapott. A dokumentum hangsúlyozza, hogy a diákoknak és oktatóknak ismerniük kell a technológia korlátait, például a generált tartalmak pontosságának és jogi státuszának kérdéseit. A KI alkalmazása során mindig figyelembe kell venni a szerzői jogokat és az adatvédelmi szabályokat, különösen az Európai Unió adatvédelmi rendeletét (GDPR) és az AI Act-et, amely az Európai Unió mesterséges intelligenciára vonatkozó szabályozási keretrendszere (KI-Leitfaden, 9-10. oldal).

Az egyetem arra ösztönzi a hallgatókat és oktatókat, hogy a mesterséges intelligencia eszközöket ne automatikusan fogadják el, hanem minden esetben ellenőrizzék a generált információk pontosságát és hitelességét. A KI alkalmazásának egyik alapelve az átláthatóság: a hallgatóknak minden esetben jelezniük kell, ha mesterséges intelligencia eszközöket használnak a vizsgafeladataik vagy egyéb tanulmányaik során, és a KI által generált tartalmakat megfelelően dokumentálniuk kell (KI-Leitfaden, 12. oldal).

A Hagen által kidolgozott keretrendszer egyrészt biztosítja, hogy a KI eszközök használata megfeleljen a jogi és etikai követelményeknek, ugyanakkor támogatni tudja a diákok tanulási folyamatait és megőrzi az oktatás hitelességét is. Az adatvédelem, a szerzői jogok védelme, az oktatási integritás megőrzése és az átláthatóság mind olyan kulcselemek, amelyek hozzájárulnak a KI sikeres és felelős alkalmazásához az egyetemi oktatásban.

A generatív KI didaktikai alkalmazása

A generatív mesterséges intelligencia (KI) didaktikai alkalmazása a felsőoktatásban számos innovatív lehetőséget kínál mind az oktatók, mind a hallgatók számára. A Hageni Távegyetem Handlungsempfehlungen für den didaktischen Einsatz von generativer KI in der Hochschullehre című dokumentuma részletesen tárgyalja, hogyan lehet a generatív KI-eszközöket, például a ChatGPT-t, hatékonyan integrálni az oktatási folyamatba, miközben figyelembe veszik a jogi, etikai és pedagógiai szempontokat (Handlungsempfehlungen, 4-5. oldal). A tananyagok fejlesztésében a generatív KI különösen hasznos eszköz, mivel lehetőséget biztosít arra, hogy az oktatók személyre szabott anyagokat készítsenek, amelyek igazodnak a különböző tanulási stílusokhoz és szintekhez. A ChatGPT segítségével egyszerűbbé válik a bonyolult témák megértetése, valamint összefoglalók készítése, amelyek segítik a diákokat a tananyag hatékonyabb elsajátításában. Az oktatók akár különböző szcenáriók alapján is létrehozhatnak tananyag-változatokat, hogy jobban alkalmazkodjanak a hallgatók egyéni szükségleteihez.

A generatív KI alkalmazása a vizsgák előkészítésében is jelentős előnyöket nyújt. A cselekvési ajánlások szerint a KI képes különböző szintű kérdéseket generálni, az egyszerű megértéstől a magasabb rendű gondolkodást igénylő feladatokig (Handlungsempfehlungen, 20. oldal). A ChatGPT segítségével az oktatók különféle kérdéstípusokat hozhatnak létre, így személyre szabott vizsgákat készíthetnek, amelyeket nehezebb plagizálni vagy mechanikusan megválaszolni. Emellett az írásbeli dolgozatok nyelvi minőségét is javíthatják a KI alkalmazásával, mivel a generatív rendszerek képesek a szövegek nyelvi finomítására, javítására, ezáltal könnyítve az oktatók munkáját.

A generatív KI az egyéni tanulási folyamatok támogatásában is kiemelkedő szerepet játszhat. A diákok folyamatos, személyre szabott visszajelzéseket kaphatnak, amelyek különösen fontosak a távoktatásban, ahol kevesebb a közvetlen interakció az oktatóval. A KI alapú rendszerek automatikusan elemezhetik a hallgatók válaszait, és azonnali, releváns javaslatokat tehetnek a hibák kijavítására, segítve a tanulási nehézségek gyors azonosítását és megoldását. Ezzel a módszerrel a diákok saját tempójukban dolgozhatnak, miközben állandó támogatást kapnak a KI-rendszertől.

A generatív KI alkalmazása különösen hasznos lehet a csoportmunka és a kollaboratív tanulás során is. A csoportos feladatok elvégzése közben a ChatGPT segíthet a feladatok részekre bontásában és a csoportmunka koordinálásában. A hallgatók a generatív KI segítségével megoszthatják a feladatokat, amelyeket azután közösen dolgozhatnak fel, miközben az oktató követheti a munka folyamatát, és közvetlen visszajelzést adhat a csoport teljesítményéről.

A tudományos írás és szövegelemzés szintén kiemelt területe a generatív KI alkalmazásának. A diákok számára a mesterséges intelligencia segíthet a források összegyűjtésében, szövegelemzésben, valamint a megfelelő hivatkozások kezelésében. Egy hallgató például beadhat egy kutatási kérdést a ChatGPT-be, amely gyorsan generálhat releváns irodalmi forrásokat, vagy felvázolhatja a kutatási témához kapcsolódó ötleteket. Az eszközök segítségével a diákok tudományos cikkeket, esszéket és kutatási beszámolókat is strukturálhatnak és javíthatnak (Handlungsempfehlungen, 21-22. oldal).

A generatív KI különösen hasznos lehet a kritikus gondolkodás fejlesztésében is. Az oktatók olyan feladatokat adhatnak a diákoknak, amelyek során a KI által generált tartalmakat kell értékelniük és kritikusan elemezniük. Ez lehetőséget biztosít arra, hogy a hallgatók ne csupán elfogadják a KI által előállított tartalmakat, hanem megtanulják felismerni a technológia korlátait, hibáit, és fejlesszék kritikai készségeiket.

A generatív KI-t az oktatási anyagok optimalizálására is fel lehet használni. Az eszközök folyamatosan elemzik a diákok teljesítményét, és visszajelzéseket adnak az oktatóknak arról, hogy mely tananyagok igényelnek átdolgozást vagy finomítást. Például, ha egy adott tananyagrész különösen nehéznek bizonyul, a KI javaslatokat tehet arra, hogyan lehetne azt átalakítani vagy egyszerűsíteni, hogy jobban illeszkedjen a hallgatók igényeihez (Handlungsempfehlungen, 23-24. oldal).

Hasznosítható tapasztalatok a magyar egyetemek számára

A mesterséges intelligencia (MI) bevezetése a magyar egyetemeken jelenleg még a tervezés korai szakaszában jár, vagy sok esetben még nem is indult el. Azonban az MI eszközök oktatásba való integrálásának szükségessége már Magyarországon is egyre szélesebb körben merül fel, és a nemzetközi tapasztalatok, mint a Hageni Távegyetem gyakorlata, mintaértékű lehet a hazai egyetemek számára.

A hageni példa világosan megmutatja, hogy a mesterséges intelligencia oktatásba való bevezetése fokozatos folyamat, amely komoly előkészítést és szabályozási keretek kidolgozását igényli. Az MI technológiák alkalmazása egy olyan terület, amely gyorsan fejlődik, és az intézményeknek rugalmasnak kell lenniük ahhoz, hogy lépést tartsanak ezzel a fejlődéssel. A magyar egyetemek számára a legfontosabb tanulság az, hogy az MI bevezetéséhez nem elegendő csak technológiai eszközöket biztosítani; szükség van világos irányelvekre és szabályzatokra, amelyek garantálják a technológia etikus és jogszerű használatát.

A Hageni Távegyetem a KI-Leitfaden kidolgozásával konkrét keretrendszert biztosít arra, hogyan lehet az MI-t bevezetni az oktatás különböző szintjein. A magyar egyetemek számára ez a dokumentum útmutatóként szolgálhat abban, hogy miként lehet kialakítani az adatvédelmi és etikai szabályozásokat, amelyek biztosítják a hallgatók jogainak védelmét, miközben maximalizálják az MI előnyeit az oktatási folyamatban. A GDPR és egyéb európai adatvédelmi előírások betartása kulcsfontosságú, és a Hageni Távegyetem gyakorlata jól mutatja, hogyan lehet ezeket integrálni az oktatási rendszerbe úgy, hogy a hallgatók adatainak biztonsága ne sérüljön.

Az MI bevezetése során az oktatási anyagok generálása és testreszabása is fontos szerepet játszik. A Hageni Távegyetem Handlungsempfehlungen dokumentuma részletesen tárgyalja, hogyan lehet a generatív MI-t a tananyagfejlesztésben és a diákok támogatásában alkalmazni. Ez a tapasztalat különösen értékes lehet a magyar egyetemek számára, hiszen a generatív MI alkalmazásával az oktatók könnyebben hozhatnak létre személyre szabott tananyagokat, amelyek jobban illeszkednek a hallgatók igényeihez. Emellett a diákok közvetlen visszajelzést kaphatnak a tanulási folyamat során, amely jelentősen növelheti a tanulás hatékonyságát, különösen a távoktatás vagy hibrid oktatás keretein belül.

A hageni szabályozási törekvései azt is megmutatják, hogy a generatív MI eszközök használatának etikai vonatkozásai kiemelten fontosak. A magyar egyetemek számára az egyik legfontosabb kihívás az lesz, hogy a hallgatók ne váljanak túlságosan függővé ezektől az eszközöktől, és megtanuljanak kritikusan viszonyulni a technológia által generált tartalmakhoz. A Hageni Egyetem szabályozása segíthet abban, hogy a magyar intézmények is olyan irányelveket dolgozzanak ki, amelyek biztosítják, hogy a diákok önálló munkája ne váljon másodlagossá a technológia alkalmazása mellett.

Mindezek a tapasztalatok mintaértékűek lehetnek a magyar egyetemek számára az MI bevezetése és integrálása terén. A generatív MI az oktatásba való bevezetése komoly előkészítést igényel, de a megfelelő szabályozási keretek és irányelvek kialakítása révén ez a technológia jelentős előnyöket hozhat a magyar felsőoktatásba számára is. Hagen példája ehhez adhat nekünk hasznos támogatást.

A cikk emberi és mesterséges intelligencia együttműködésével jött létre. 

Blogindító gondolatok

 

Több, mint egy éve használom napi szinten a generatív mesterséges intelligencia alkalmazási lehetőségeit, úgy egyetemi oktatóként, tantárgyaim kezelésében és fejlesztésében, mint kommunikációs vezetőként, a kari marketingben, on-line sajtóban és tájékoztatásban. Tudományos szempontból is felkeltette érdeklődésemet, szerves folytatásaként annak, amin már több, mint negyedszázada dolgozom. Az új technológiák, az Internet, az információs társadalom kérdéseinek kutatását 1998-ban kezdtem meg, 2002-től Sárközy Tamás tanszékén, a BME Gazdaságtudományi Karán, majd 2017-től az ELTE GTK-n folytattam. 2003-2010 között a Miniszterelnöki Hivatal főtanácsadójaként dolgoztam az elektronikus kormányzat bevezetésén, az Informatikai Minisztérium és az Igazságügyi Minisztérium szakértőjeként pedig más IKT-érintettségű területeken. Részt vettem akadémai kutatásokban, szakmai pályám során több könyvet, nagy számú tanulmányt publikáltam.

Meggyőződésem, hogy a mostani változások csak az Internet a kilencvenes évek végén való megjelenésének hatásaihoz mérhetők, csak sokkal gyorsabban zajlanak. Hogy mennyire nem lesz semmi már ugyanúgy, ahogy eddig, az is bizonyítja, hogy ebben az egy évben az MI által kínált lehetőségek hatalmas mértékben változtak meg, teljesedtek ki, váltak okosabbá és funkciókban gazdagabbá. Új szolgáltatások, beépülő MI alkalmazások napi szinten jelennek meg, s ezzel nagy távlatokat nyitnak különböző specializációs és funkcionális területeken, a régiek pedig újabb, teljesebb verziókkal lépnek elő. Az MI az élet minden területén alkalmazható, így a felsőoktatásban is - bevezetése megkerülhetetlen feladat, ugyanakkor azonban sajátos kérdéseket is felvet, és egy új szemlélet, új munkakultúra elfogadását teszi szükségessé. Ennek része a hibrid, humán-MI együttműködés, melynek keretében a blog elemzései és más írásai is készülnek.

A felsőoktatás intézményei, az egyetemek és karok önmagában is rengeteget tudnak profitálni az MI lehetőségeiből, ahogy az egyetemi oktatók, kutatók, munkatársak is. Minden olyan munkafolyamatot segíteni tud, ahol adatokkal, szövegekkel, vizuális elemekkel dolgozunk, mert az emberi erőfeszítéseket – ellenőrzött körülmények között – részben kiválthatóvá teszik, de szinte minden esetben támogatni tudják, új alkotói közösséget, élő munkakapcsolatot teremtve a humán és az emberi tényező között. Ha az egyetemek a hallgatók jövőre való felkészítését, mint legalapvetőbb feladatukat komolyan veszik, nem kerülhetik el az MI lehetőségeinek az oktatásba és a tantervekbe való bevezetését, ahogy azt sem, hogy ezek a lehetőségek az egyes tárgyakba is szervesen beépüljenek.

Ez viszont nem képzelhető el az oktatók tudatosan megtervezett felkészítése és az MI eszköztárának használatba vétele nélkül. Ennek jegyében készítettem el az első hazai felsőoktatási kézikönyvet a ChatGPT egyetemi felhasználásának lehetőségeiről, és kezdtem meg kísérleti jelleggel tárgyaim (elsőként az újságírással és a műfajismerettel foglalkozó Sajtóismeret) MI-szempontú modernizációját, illetőleg egy új tárgy, A mesterséges intelligencia üzleti alkalmazásai kidolgozását. Ezzel párhuzamosan vizsgálom a bevezetés rendszerszintű kérdéseit, és ennek részeként a szabályozás lehetőségeit is. Ebben nem csak az MI-re vonatkozó, mára már egyre örvendetesebben gyarapodó nemzetközi szakirodalom van segítségemre, de a külföldi egyetemek gyakorlatának feltérképezése, elemzése is.

Elsősorban a német, osztrák és svájci eredményekre fordítottam figyelmet, ahol a fejlesztések már 2020 körül elkezdődtek, és 2022 novembere után drasztikus gyorsasággal teljesedtek ki. Ez a hozzánk közeli oktatási kultúra jó fogódzókat adhat hazai problémáink azonosításához, és jó példákat azok megoldásához. Minden, amit itt leírok, személyes véleményemet tükrözi, amit legjobb tudásom és a szakmailag elvárható legalaposabb tudományos kutatások alapján alakítottam ki, sokszor az itt idézett forrásokra támaszkodva.

Az ezzel kapcsolatos kutatások során merült fel egy olyan tudásbázis létrehozásának szükségessége, amely a kutatás során figyelembe vett és kiemelkedően hasznosnak bizonyult dokumentumokra, szakmai anyagokra, legjobb gyakorlatokra hívná fel a téma iránt érdeklődők figyelmét. Ezek olyan, külső forrásból származó, nyilvánosan hozzáférhető anyagok, melyek vagy átfogóan kezelik az MI egyetemi, főiskolai bevezetésének és alkalmazásának kérdésköreit, vagy annak egy-egy területére (pl. az MI a tudományos/publikációs tevékenységben, a didaktikában vagy az egyetemi oktatásban) koncentrálnak. A blog ezt azzal szeretné támogatni, hogy alkalmanként egy-egy jó gyakorlatra, tanulmányra vagy könyvre felhívja a figyelmet, abban bízva, hogy ez esetleg a szélesebb szakmai közönség számára is haszonnal járhat.

dr. Verebics János, PhD