Az MI helyzete a felsőoktatásban - német egyetemisták szerint

 

A mesterséges intelligencia (MI) felsőoktatásban való integrációja alapjaiban formálja át az oktatási és tanulási folyamatokat. Különösen igaz ez az egyetemi alap- és mesterszakos hallgatókra, akik többsége a 18 és 25 év közötti korosztályhoz tartozik, és akik a legintenzívebben használhatják ezeket a technológiákat tanulmányaik során. Az olyan generatív mesterséges intelligencia rendszerek, mint a ChatGPT, hatékony és a lehető legszélesebb körben elérhető eszközként szolgálhatnak a tanulás támogatásában és az oktatási anyagok személyre szabásában, de valódi hatásuk megértéséhez szükséges van a hallgatók MI-használati szokásainak és attitűdjeinek megismerésére, feltérképezésére is.  

Magyarországon egyelőre hiányoznak az ilyen jellegű kutatások, ezért lehetnek különösen tanulságosak számunkra a nemzetközi vizsgálatok és az egyes országok a mesterséges intelligencia általános helyzetét és az MI az oktatási rendszerbe való integrációjának kérdéseit empirikus adatok alapján bemutató felmérések. Az MI társadalmi és gazdasági integrációja téren Németország európai viszonylatban is élenjáró szerepet tölt be és az eredmények is jól dokumentáltak: úgy a nemzetközi szervezetek (OECD), mint a német szövetségi és tartományi kormányzati szervek, mint a közcélú alapítványok és maguk a felsőoktatási intézmények is nagy számú és átfogó kutatást folytattak a területen. A német tapasztalatok jelentősen hozzájárulhatnak ahhoz, hogy Magyarország is megfelelő utakat tudjunk kijelölni az MI-rendszerek az oktatásban, felsőoktatásban való egyre gyorsabb térnyerésének támogatására.

Az OECD 2024-es német mesterséges intelligencia helyzetképe

Az OECD 2024-es jelentése [OECD (2024), OECD-Bericht zu Künstlicher Intelligenz in Deutschland, OECD Publishing, Paris, https://doi.org/10.1787/8fd1bd9d-de] alapján Németország mesterséges intelligencia (MI) használata jelentős előrelépéseket mutatott az elmúlt években, különösen a kutatás, alkalmazás és társadalmi elfogadottság terén. Az ország 2018-ban bevezetett nemzeti MI-stratégiája az egyik első ilyen szakpolitikai dokumentum volt a világon, célja a versenyképesség biztosítása, valamint a felelősségteljes és emberközpontú MI-fejlesztés támogatása volt. E stratégia keretében Németország prioritásként kezelte a kutatás-fejlesztést, és olyan neves intézmények révén, mint a Max-Planck-Gesellschaft és a Fraunhofer-Gesellschaft, globális szinten kiemelkedő teljesítményt nyújtott. A kutatási publikációk mennyisége alapján Németország az egyik vezető ország ezen a területen​.

A német vállalatok MI-alkalmazása az európai átlag fölött van, de még mindig elmarad a kontinens vezető országai mögött. A legnagyobb kihívások között említik a korlátozott számú MI-kompetenciával rendelkező szakember elérhetőségét, valamint a tőkebefektetések viszonylag alacsony szintjét. A startupok számának növekedése és az MI megoldások iránti fokozott érdeklődés pozitív trendek, de az ország tőkepiaci struktúrája miatt ezek a cégek gyakran külföldön keresnek finanszírozási lehetőségeket.

Az MI társadalmi elfogadottsága Németországban viszonylag magas, a lakosság többsége semleges vagy pozitív véleménnyel van a technológiáról. A német politika kiemelten támogatja az etikus és fenntartható MI-fejlesztést, amely hozzájárul a társadalmi bizalom erősítéséhez. Az ökológiai fenntarthatóság területén az MI kiemelt szerepet kapott, különösen a dekarbonizációs célok elérésében​.

Ezek az előrelépések azonban nem mentesek kockázatoktól. A társadalmi egyenlőtlenségek növekedésének veszélye, az adatok hozzáférhetőségével és biztonságával kapcsolatos aggályok, valamint a technológiai infrastruktúra hiányosságai akadályozhatják a további fejlődést. A jövőben Németország prioritásként kezeli a nemzeti MI-stratégia továbbfejlesztését, hogy megőrizze versenyképességét és erősítse pozícióját a globális MI-piacon.

Németország a mesterséges intelligenciáról szóló publikációk számát tekintve világviszonylatban az ötödik helyen áll (a Scopus 600 000-es publikációs bázisán vizsgálva)

Az MI a német oktatásban

Az OECD-jelentés alapján Németország jelentős lépéseket tett a mesterséges intelligencia (MI) oktatásának fejlesztése terén, azonban több kihívással is szembe kell néznie, amelyek akadályozhatják a haladást és a nemzetközi versenyképességet. A 2018-ban bevezetett nemzeti MI-stratégia az oktatást és a kutatást kiemelt területként kezeli, és fontos eredményeket ért el, de több szempontból további intézkedések szükségesek.

A nemzeti MI-stratégia célja 2025-ig 100 új MI-professzúra létrehozása volt, amit 2022-re már túlteljesítettek, és 2023-ra összesen 150 új professzúra jött létre a német kormány támogatásával. Ez a jelentős előrelépés az MI területén belüli tudományos kiválóságot erősíti, és hozzájárul a kutatási kapacitások növeléséhez. Az MI területén végzett tudományos munka nemzetközi szinten is meghatározó, különösen az alapkutatásokban és az alkalmazott kutatásokban​.

A német egyetemek szakterületenként legnépszerűbb mesterséges intelligencia kurzusai (az informatikán kívül)

Az egyetemek és felsőoktatási intézmények fontos szereplők az MI oktatásában, de a képzési struktúra még nem teljesen igazodik a globális munkaerőpiac elvárásaihoz. Bár Németországban számos MI-képzés elérhető, ezek túlnyomó többsége német nyelvű, ami jelentős akadályt jelent a nemzetközi hallgatók számára. Az OECD-jelentés szerint Németországban a lakossághoz viszonyítva kevesebb MI-témájú képzés érhető el, mint például az Egyesült Királyságban vagy Franciaországban. Emellett az MI-kurzusok többnyire teljes képzési programok formájában érhetők el, míg más országokban számos rövidebb tanfolyamot és intenzív kurzust kínálnak, amelyek lehetővé teszik, hogy hallgatók egy-két év alatt megszerezzenek egy szakirányú végzettséget​.

Az MI-oktatásban Németország különösen az interdiszciplinaritásra helyez hangsúlyt. Az MI kurzusokat egyre több területen, például a társadalomtudományokban és a gazdaságtudományokban is elérhetővé tették, nem csupán az informatika és a műszaki tudományok területén. Ez az interdiszciplináris megközelítés lehetőséget teremt arra, hogy az MI alkalmazásai szélesebb körben hasznosuljanak, és a szakemberek átfogóbb ismeretekkel rendelkezzenek a technológia társadalmi és gazdasági hatásairól​.

A német vállalatok az uniós átlag felett vannak a mesterséges intelligencia vállalati bevezetése terén, de elmaradnak az uniós élmezőnytől (tíz, vagy annál több foglalkoztatott bázisán, vállalattípus szerinti megoszlásban)

Egy másik fontos kihívás a munkaerőpiaci igények kielégítése. Az MI-szakértők iránti kereslet Németországban messze meghaladja a kínálatot, és számos nyitott pozíció betöltetlen marad hosszabb ideig. A probléma részben abból fakad, hogy nincsenek pontos elemzések az MI-specifikus készséghiány mértékéről, ami megnehezíti a munkaerő-képzési programok tervezését. Az OECD kiemeli, hogy a német szakképzési rendszer rugalmasságát kihasználva gyorsabban és hatékonyabban lehetne integrálni az MI-kompetenciák oktatását a képzési programokba​.

Az MI a német egyetemi oktatásban – a HFD 2024-es felmérése

A Hochschulforum Digitalisierung (HFD), mint szakmai szervezet a felsőoktatás digitalizációjának elősegítésére jött létre. Célja, hogy támogassa a német egyetemeket és főiskolákat a digitális technológiák, például a mesterséges intelligencia (MI) integrálásában, miközben elősegíti a digitális tanítás és tanulás fejlesztését. A szervezet széles körben működik együtt felsőoktatási intézményekkel, szakértőkkel és döntéshozókkal annak érdekében, hogy meghatározza a digitalizáció kihívásait és lehetőségeit. A HFD 2024-ben jelentős hangsúlyt fektetett a mesterséges intelligencia (MI) és a digitalizáció kapcsolatára: számos programot indított és irányelveket dolgozott ki a generatív MI felelős egyetemi használatára. A HFD Monitor Digitalisierung 360° programja keretében készült, és 2024 júniusában közzé tett kutatás [Budde, Jannica; Tobor, Jens; Friedrich, Julius: Blickpunkt – Künstliche Intelligenz: Wo stehen die deutschen Hochschulen? Berlin: Hochschulforum Digitalisierung, 2024] célja a mesterséges intelligencia (MI) alkalmazásának jelenlegi állapotának feltérképezése volt a német egyetemeken, különös tekintettel az oktatásra, a vizsgákra és az intézményi stratégiákra. A felmérés 2023 novembere és 2024 márciusa között zajlott, és több mint 2000 főt vontak be, köztük egyetemi vezetőket, oktatókat, hallgatókat és támogató személyzetet. A kutatás a felsőoktatás digitalizációs érettségét és az MI-fejlesztések kihívásait vizsgálta.

HFD 2024-es jelentése alapján a mesterséges intelligencia (MI) egyre mélyebben integrálódik a német felsőoktatási rendszerbe, bár az implementáció továbbra is jelentős kihívásokkal jár. A német egyetemek az elmúlt években fokozott figyelmet fordítottak az MI alkalmazási lehetőségeire, különösen az oktatás, a kutatás és az adminisztráció területén. A jelentés szerint a felsőoktatási intézmények vezetőségének 87%-a foglalkozik az MI stratégiai bevezetésével. Az intézmények többsége már létrehozott belső együttműködési platformokat, irányelveket dolgozott ki a technológia felelős használatára, és megkezdte az oktatók továbbképzését az MI integrálásával kapcsolatban.

Az egyetemek számos területen vizsgálják az MI alkalmazását. Az oktatásban például az MI-t egyre inkább használják a tananyagok személyre szabására, az adaptív tanulási rendszerek fejlesztésére és a tanulási folyamatok hatékonyságának növelésére. A hallgatók körében különösen népszerűek az MI-alapú eszközök, amelyeket vizsgafelkészüléshez, prezentációkhoz és írásbeli munkákhoz használnak. A jelentés adatai szerint a hallgatók 50%-a rendszeresen alkalmaz MI-eszközöket tanulmányaiban, és az MI-t leggyakrabban az összetett tanulmányi anyagok megértésére, szakirodalom feldolgozására és fordítási feladatokra használják.

Az egyetemek vezetőségének 87%-a nyilatkozott úgy, hogy egyetemükön foglalkoznak a generatív mesterséges intelligencia (genAI) témájával

Az MI használata azonban az egyetemeken belül is megosztottságot eredményezett, különösen az etikai és gyakorlati kérdések terén. Az oktatók körében nagy figyelmet kapott a technológia alkalmazása a tanítási gyakorlatokban. Az oktatók 37%-a használ MI-t az oktatási anyagok előkészítéséhez, és bár csupán 20%-uk alkalmazza a technológiát közvetlenül az órák során, a többségük (54%) úgy érzi, hogy képes lenne az MI-t hatékonyan beépíteni a tanítási folyamatokba. A továbbképzés szintén kulcsfontosságú tényező: 2023-ban az oktatók 29%-a vett részt MI-hez kapcsolódó tréningeken, ami azt mutatja, hogy a technológia oktatási alkalmazása magas prioritást élvez.

A generatív MI, mint például a szövegalkotó algoritmusok használata, különösen az egyetemi értékelési gyakorlatokban, továbbra is vitatott téma. Az MI-alapú eszközök bevezetése komoly kihívásokat jelent a vizsgák tisztességességének és az akadémiai integritás megőrzésének szempontjából. Az egyetemek egy része az MI-eszközök használatának korlátozására törekszik bizonyos vizsgaformátumokban, például online vizsgákon vagy open-book típusú vizsgákon, míg más esetekben, például esszék és házi dolgozatok esetében, engedélyezik azok használatát.

A német diákok több, mint fele használ mesterséges intelligencia eszközöket

Az MI alkalmazásának előnyei ellenére az egyetemek még nem biztosítottak egyenlő hozzáférést ezekhez az eszközökhöz minden hallgató számára. Bár az egyetemek 30%-a vásárolt licencet MI-eszközökre, ezek elérhetősége továbbra is korlátozott, és a hallgatók jelentős része saját forrásból próbál hozzáférni a szükséges eszközökhöz. Ez a helyzet hangsúlyozza a méltányos hozzáférés biztosításának fontosságát, amely alapvető lenne a tanulók közötti esélyegyenlőség megteremtéséhez.

A tanárok a mesterséges intelligencia eszközeit elsősorban a tanórák előkészítésére használják

A jelentés rámutat arra, hogy az MI széleskörű oktatási alkalmazása csak akkor lehet sikeres, ha az intézmények egyértelmű iránymutatásokat dolgoznak ki, erősítik a hozzáférést, és biztosítják a hallgatók és oktatók számára a szükséges kompetenciák elsajátításának lehetőségét. A technológia oktatásban betöltött szerepének növeléséhez továbbra is szükség van az oktatási kultúra és a vizsgáztatási gyakorlatok átalakítására.

Az MI integráció kérdése a felsőoktatásban – egy egyedülálló kutatás, hallgatói nézőpontból

Laura Marie Hahn 2024-ben mesterszakos egyetemi hallgatóként, oktatói szakmai irányítás mellett vizsgálta az MI használatának szokásait és attitűdjeit a német felsőoktatási intézmények hallgatói körében. A kutatásban részt vett 4000 egyetemi, főiskolai hallgató a természettudományoktól kezdve a humán tudományokig számos tanulmányi területet képviselt.

Az alapját képező mester szakdolgozatot a Technische Universität Darmstadt-on, a Humán Tudományok Tanszékén, az Általános és Alkalmazott Pedagógia Intézet keretében. A Künstliche Intelligenz in der Hochschullehre – Ergebnisse und Erkenntnisse aus einer Umfrage unter deutschen Studierenden im Jahr 2024 (Mesterséges intelligencia a felsőoktatásban – német hallgatók körében végzett felmérés eredményei és megállapításai) című dolgozat A dolgozat hivatalos beadási dátuma 2024. október 30. volt​.

Az alkotó szakmai motivációja és érdeklődése a mesterséges intelligencia oktatási alkalmazása iránt egy hat hónapos szakmai gyakorlat során bontakozott ki, amelyet Prof. Dr. Christian Spannagel vezetése alatt végzett. A kutatás koncepciója a mesterséges intelligencia aktuális témájára épült, amely 2022-ben, a ChatGPT bevezetésével került előtérbe. A kutatás célja az volt, hogy széleskörű felmérést készítsen a német hallgatók mesterséges intelligenciához kapcsolódó tapasztalatairól, attitűdjeiről és elvárásairól​​.

A kutatási időszak során az adatgyűjtésre 2024 elején került sor, ami egy online kérdőív segítségével történt. Az adatfeldolgozást és az elemzéseket Hahn 2024 tavaszán és nyarán végezte el, Excel és SPSS programok használatával. Az így kapott eredmények képezték a dolgozat gerincét, amelyet a hivatalos beadás előtt részletes elemzésnek és szakmai értékelésnek vetette alá. A szerző az adatgyűjtés és elemzés során a kutatási etikára kiemelt figyelmet fordított, beleértve az anonimitást és az adatbiztonságot​​. A kutatás kifejezetten a német egyetemisták nézőpontjára fókuszált, akik már aktívan használják vagy éppen tartózkodnak az ilyen rendszerek használatától.

A kutatás célja az volt, hogy megértse, milyen szerepet játszanak az MI-rendszerek a hallgatók mindennapi életében és tanulmányi tevékenységeiben. Az MI rendszerek oktatási alkalmazása egyaránt kínál lehetőségeket és hordoz magában kockázatokat, ezért kulcsfontosságú, hogy az egyetemek és oktatók tisztában legyenek a hallgatók tapasztalataival és elvárásaival. A kutatás alapját egy széleskörű online kérdőíves felmérés képezte, amely több mint négyezer egyetemistát ért el. Az eredmények segítenek az MI-rendszerek oktatási célú integrációjában, miközben felhívják a figyelmet a technológiával kapcsolatos problémákra, például az adatvédelemre, a tudományos integritásra és a felhasználók kompetenciájára.

Hahn adati szerint 2024-ben a német egyetemisták legalább 70 %-a használta a mesterséges intelligenciát – az alábbi gyakorisággal

A kutatás központi kérdése az volt: „Milyen szerepet játszanak az MI-rendszerek a felsőoktatásban a hallgatók nézőpontjából?” Ez a kérdés arra irányult, hogy feltárja, hogyan érzékelik a hallgatók az MI-t, milyen gyakran és milyen célokra használják azt, és milyen elvárásaik vannak vele kapcsolatban. A kutatás több részterületre terjedt ki, beleértve a hallgatók általános ismereteit az MI-rendszerekről, azok gyakorlati alkalmazását a tanulás során, valamint azokat az aggodalmakat, amelyek az új technológia használatával kapcsolatban merülnek fel. Az MI-rendszerek különösen érdekes szerepet játszanak az egyetemi vizsgák területén, ahol új kihívások és etikai kérdések jelennek meg, amelyek hatással lehetnek az értékelési rendszerekre és az oktatási normákra.

A kutatás egyedi módon helyezi előtérbe a hallgatók nézőpontját. Az eredmények nemcsak arra világítanak rá, hogyan használják a hallgatók az MI-rendszereket, hanem arra is, hogy milyen elvárásaik vannak a jövőbeni fejlesztésekkel és az oktatási rendszer változásaival kapcsolatban. Az egyetemek számára ezek az eredmények értékes alapot nyújtanak az MI-rendszerek felelős és hatékony bevezetéséhez. Az MI oktatási célú alkalmazásában rejlő lehetőségek mellett kiemelten fontos a technológia etikai és társadalmi vonatkozásainak megértése is, amelyek hosszú távon befolyásolják a felsőoktatás működését.

A kutatás módszertana

Ez a kutatás rávilágít arra, hogy az MI-rendszerek bevezetése nem pusztán technológiai kérdés, hanem egyben az oktatás és a társadalom jövőjéről szóló párbeszéd alapját is képezi. Az eredmények bemutatása a következő fejezetekben betekintést nyújt abba, hogyan vélekednek a hallgatók az MI-rendszerekről, és milyen jövőbeni irányokat tartanak kívánatosnak a technológia alkalmazásában.

 A mesterséges intelligencia használatának gyakorisága a vizsgák összefüggésében

A kutatás módszertani megközelítése alapvetően a hallgatói nézőpontok széleskörű és részletes feltárására irányult, különös tekintettel a mesterséges intelligencia rendszerek felsőoktatási alkalmazására. A módszertan alapját egy kvantitatív online kérdőíves felmérés képezte, amelyet úgy terveztek, hogy a lehető legnagyobb számú és legváltozatosabb hallgatói mintát érje el. Az online kérdőív segítségével a résztvevők névtelenül és rugalmasan vehettek részt a kutatásban, amely különösen fontos az olyan érzékeny kérdések esetében, mint például az MI-rendszerek használata a tanulmányi vagy vizsgakörnyezetben.

A kutatás célja az volt, hogy egy átfogó képet nyújtson a németországi egyetemisták MI-rendszerekhez való viszonyáról, tapasztalataikról és attitűdjeikről. Ennek érdekében egy strukturált, többrétegű kérdőív került kialakításra, amely különböző tematikus egységekre épült. A kérdőív kérdései Likert-skálán történő válaszadási lehetőségeket alkalmaztak, amelyek a résztvevők véleményét és attitűdjeit öt fokozatban (1-től 5-ig) mérték, a teljes elutasítástól a teljes egyetértésig. Ez a módszer lehetővé tette a különböző dimenziók kvantifikálását és az adatok összehasonlíthatóságát.

Az adatgyűjtés során a kérdőívet egy népszerű online platformon, a SoSciSurvey felületén keresztül tették közzé. A választás azért esett erre a platformra, mert könnyen kezelhető és biztosította a szükséges adatvédelmi követelményeket. A kérdőív több csatornán keresztül került terjesztésre, beleértve a közösségi médiát, egyetemi levelezőlistákat és a kutatásban részt vevő intézmények saját kommunikációs eszközeit. A terjesztés során a szerző figyelmet fordított arra, hogy különböző típusú egyetemeket, különböző földrajzi régiókat és sokféle hallgatói csoportot érje el.

A kutatás lefolytatásának gyakorlati kérdései

A kutatás során a szerző a minta összetételére különös figyelmet fordított, hogy az tükrözze a német egyetemisták sokszínűségét. A kérdőív közzététele során véletlenszerűen választotta ki egyetemeket az ország különböző régióiból, de a kutatásban részt vevő intézmények, például a TU Darmstadt és a PH Heidelberg, kiemelt figyelmet kaptak. Ez lehetővé tette számára, hogy a különböző típusú egyetemek hallgatói tapasztalatait is összehasonlítsa.

A mesterséges intelligencia alapvető megközelítése

A mintát több mint négyezer válaszadó alkotta, akik közül a legtöbben 18 és 29 év közötti fiatalok voltak. Az egyetemisták különböző szakterületeket képviseltek, a természettudományoktól és technológiától kezdve a társadalomtudományokig. Bár a résztvevők földrajzilag széles körből érkeztek, a dél-németországi intézmények hallgatói felülreprezentáltak voltak, ami a kutatás terjesztési stratégiájának közvetlen következménye.

A kérdőív gondosan megtervezett szerkezete lehetővé tette, hogy a hallgatók véleménye és tapasztalatai a lehető legnagyobb részletességgel kerüljenek feltárásra. Az első szakasz a résztvevők demográfiai adataira vonatkozott, például életkorukra, nemükre, tanulmányi szakterületükre, valamint az általuk látogatott egyetem típusára és földrajzi elhelyezkedésére. Ezek az adatok alapvető fontosságúak voltak a kutatás reprezentativitásának ellenőrzése és az eredmények szegmentált elemzése szempontjából.

A diákok használati szándékai és a mesterséges intelligencia rendszerek támogatása

A következő blokk a hallgatók MI-rendszerekhez való viszonyát vizsgálta. Ebben a szakaszban a kérdések az MI-rendszerek általános megítélésére, azok hasznosságára, valamint a hallgatók által tapasztalt előnyökre és kihívásokra irányultak. Ezen belül kiemelt figyelmet kaptak a hallgatók által érzékelt potenciális kockázatok, például az adatvédelemmel, a megbízhatósággal és az MI-rendszerek pontosságával kapcsolatos aggályok.

A harmadik rész a MI-rendszerek használati gyakoriságára és kontextusára fókuszált. A hallgatók megosztották, milyen gyakran használják ezeket az eszközöket tanulmányi célokra, például házi feladatok elkészítésére, tananyagok értelmezésére vagy vizsgákra való felkészülésre. Ezen túlmenően a kérdések kitértek arra is, hogy a hallgatók milyen konkrét MI-eszközöket részesítenek előnyben, és milyen tényezők befolyásolják használatukat.

Az utolsó blokk a vizsgák és értékelések kontextusában történő MI-használatot vizsgálta. Ez különösen érzékeny téma, hiszen az MI-rendszerek egyre nagyobb szerepet játszhatnak a dolgozatok megírásában vagy más, értékeléshez kapcsolódó tevékenységekben. A hallgatók válaszai betekintést nyújtottak abba, hogy milyen mértékben tekintik elfogadhatónak az ilyen típusú használatot, és milyen elvárásokat fogalmaznak meg az egyetemekkel szemben.

Az adatokat a szerző modern statisztikai elemző eszközökkel dolgozta fel, beleértve az Excel és SPSS programokat. Az elemzés során deskriptív statisztikai módszereket alkalmazott, például átlagok, mediánok és szórások számítását, valamint grafikus ábrázolásokat készített a főbb tendenciák szemléltetésére. A Likert-skálán alapuló válaszok segítségével lehetőség nyílt a résztvevők véleményének számszerűsítésére és az összefüggések elemzésére. Az egyes kérdéscsoportok adatait összehasonlító elemzések és keresztmetszeti vizsgálatok egészítették ki, hogy feltárják a demográfiai tényezők, például a nem, az életkor vagy a tanulmányi terület hatását az MI-rendszerek használatára és megítélésére.

A mesterséges intelligencia rendszerek korlátai és kockázatai

Bár a kutatás erős reprezentatív mintát tudott bevonni, bizonyos korlátokat nem tudott elkerülni. A földrajzi eloszlás és a résztvevők szakterületek szerinti aránya nem teljesen egyenletes, ami hatással lehet az általánosíthatóságra. Ezenkívül az online kérdőíves módszer természeténél fogva kizárta azokat a hallgatókat, akik nem rendelkeztek megfelelő technológiai eszközökkel vagy internet-hozzáféréssel. A kutatás ezen korlátai ellenére az eredmények értékes betekintést nyújtanak a mesterséges intelligencia felsőoktatási alkalmazásának jelenlegi állapotába.

Az eredmények részletes ismertetése

A kutatás eredményei gazdag és részletes képet nyújtanak a német egyetemisták mesterséges intelligenciával kapcsolatos tapasztalatairól, attitűdjeiről, használati szokásairól és elvárásairól. A több mint 4000 válaszadó adatai alapján készült elemzés mélyebb betekintést kínál abba, hogyan használják és értékelik a hallgatók a mesterséges intelligencia rendszereket, mint például a ChatGPT-t, a tanulási és vizsgakörnyezetben.

A vizsgálatban résztvevők szakterületi megoszlása

A kutatásban részt vevő 4018 válaszadó 58%-a férfi, 40%-a nő, és mindössze 2% jelölte meg nemét „divers” vagy „egyéb” kategóriában. Az életkori eloszlás azt mutatta, hogy a válaszadók túlnyomó többsége (78%) a 18–29 éves korosztályba tartozott, ami összhangban áll a felsőoktatásban tanuló népesség átlagéletkorával. A résztvevők közül a legnagyobb csoport (46%) a természettudományok, technológia, mérnöki tudományok és matematika (MINT) területén tanult, ezt követte a társadalomtudományok (25%), a humán tudományok (18%), valamint az egészségügy és orvostudomány (11%).

A földrajzi megoszlás alapján a válaszadók nagy része Baden-Württemberg tartomány egyetemeiről érkezett, ami a kutatás során alkalmazott célzott mintavételi stratégiának tudható be. Ezzel szemben az észak-német régiók, például Schleswig-Holstein és Mecklenburg-Elő-Pomeránia alulreprezentáltak voltak. A kutatók törekedtek a földrajzi és intézményi sokszínűség biztosítására, így a válaszadók 68 különböző német egyetemről és főiskoláról érkeztek.

A mesterséges intelligencia rendszerek használatának gyakoriságát illetően a válaszadók jelentős része már aktívan alkalmazta ezeket az eszközöket tanulmányai során. A kérdésre adott válaszok eloszlása a következőképpen alakult:

• „Soha” választ jelölte meg a résztvevők 29,1%-a (1170 válaszadó),
• „Havonta egyszer vagy ritkábban” 21,4% (860 válaszadó),
• „Havonta többször” 16,1% (646 válaszadó),
• „Hetente egyszer” 6,2% (248 válaszadó),
• „Hetente többször” 17,7% (713 válaszadó),
• „Naponta egyszer” 2,1% (85 válaszadó),
• „Naponta többször” 7,4% (296 válaszadó).

Az adatok azt mutatják, hogy a válaszadók 70,9%-a legalább egyszer használt MI-rendszert tanulmányai során, ami a technológia széleskörű elfogadására utal a hallgatók körében. Ugyanakkor a „soha” választók száma sem elhanyagolható, különösen a fiatalabb korcsoportok között.

Milyen aggályai vannak a diákoknak a mesterséges intelligencia rendszerekkel kapcsolatban? – tudományos integritás

A vizsgákhoz és tanulmányi feladatokhoz kapcsolódó MI-használat érzékeny téma volt a kutatásban, mivel jelentős etikai és integritási kérdéseket vet fel. A válaszadók 63,17%-a (2538 fő) állította, hogy soha nem használt MI-rendszert vizsgával kapcsolatos feladatokhoz, míg a maradék 36,83% (1478 fő) különböző mértékben jelezte, hogy már alkalmazott ilyen technológiát. A válaszadók között a „nagyon gyakran” kategóriát mindössze 1,84% választotta (74 fő), míg a „néha” vagy „alkalmanként” használatot jelölők aránya összesen 19% volt.

A tanulmányok során történő használat főbb területei közé tartozott:

• Esszék vagy beadandók megírása,
• Tanulmányi anyagok értelmezése,
• Programozási problémák megoldása,
• Vizsgákra való felkészülés.

A hallgatók által adott válaszok alapján az MI-rendszerek legnépszerűbb alkalmazási területe a tanulás támogatása volt, különösen összefoglalók és magyarázatok készítése során.

 Az információ minőségével, a munkaerőpiaccal és az adatvédelemmel kapcsolatos aggodalmak

A hallgatók mesterséges intelligenciával kapcsolatos attitűdjeit számos dimenzió mentén vizsgálták, beleértve a technológia megbízhatóságát, hasznosságát és általános élvezeti értékét. A válaszok azt mutatták, hogy a hallgatók 69,8%-a (2805 fő) úgy érzi, hogy az MI-rendszerek használata élvezetes. Ezzel szemben csak 6,36% (255 fő) utasította el egyértelműen ezt az állítást.

Az MI-rendszerek keresőmotorokkal való összehasonlítása során a hallgatók véleménye megoszlott. A válaszadók mindössze 21,15%-a (849 fő) értett egyet azzal, hogy az MI-rendszerek megbízhatóbbak, mint a hagyományos keresők, például a Google. A válaszadók közel fele (42,61%) semleges választ adott, ami az ambivalens megítélésre utal.

Az MI-rendszerek által nyújtott válaszok minőségét illetően a hallgatók 65,66%-a (2638 fő) egyetértett abban, hogy a válaszok jól strukturáltak és érthetőek, míg csupán 4,81% (193 fő) nyilatkozott negatívan ezzel kapcsolatban.

A hallgatók körében gyakran megfogalmazott aggodalom volt az adatbiztonság és a magánélet védelme. A válaszadók 37%-a (1487 fő) tartott attól, hogy az MI-rendszerek által kezelt adatok esetleg illetéktelen kezekbe kerülhetnek. Ez az aggodalom különösen erős volt a vizsgákhoz kapcsolódó alkalmazásoknál, ahol az egyéni munka hitelessége is kérdésessé válhatott.

Egy másik jelentős kihívás az MI-rendszerek pontosságával kapcsolatos kétségekhez kötődött. A válaszadók közül sokan jelezték, hogy az MI-rendszerek időnként pontatlan információkat szolgáltatnak, ami különösen problémás lehet komplex tanulmányi feladatok esetén.

A hallgatók jelentős része konkrét elvárásokat fogalmazott meg az MI-rendszerek felsőoktatási alkalmazásával kapcsolatban. Az egyik legfontosabb elvárás az volt, hogy az egyetemek világos irányelveket dolgozzanak ki az MI-rendszerek használatára, különösen a vizsgák és értékelések terén. Emellett a hallgatók azt remélik, hogy az egyetemek integrálják az MI-t a tananyagokba, és képzéseket nyújtanak a technológia etikus és hatékony használatának elsajátítására.

A tanulmányi teljesítmény javítása mesterséges intelligencia rendszerekkel

A kutatás eredményei egyértelműen rámutatnak arra, hogy az MI-rendszerek már most is jelentős hatással vannak a hallgatók tanulmányaira és mindennapi életére, ugyanakkor számos kihívás és etikai kérdés kezelésére van szükség a technológia felelős integrációja érdekében. Az eredmények részletes bemutatása hozzájárulhat az MI-rendszerek oktatási célú felhasználásának optimalizálásához és az egyetemi irányelvek fejlesztéséhez.

Következtetések és értékelés

A kutatás eredményei egyértelműen alátámasztják, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek jelentős hatást gyakorolnak a német felsőoktatásra, különösen a tanulási folyamatok és a vizsgafelkészülés terén. Az MI-rendszerek alkalmazása számos előnnyel jár, hiszen megkönnyítik a tanulók számára a komplex információk feldolgozását, támogatják az önálló tanulást, és olyan új eszközöket kínálnak, amelyek növelhetik a tanulmányi sikerességet. Ugyanakkor a technológia elterjedése komoly aggályokat is felvet, különösen az adatvédelem, az akadémiai integritás és az egyetemi értékelési rendszerek vonatkozásában.

Az MI-rendszerek pozitív hatásai széles körben megfigyelhetők a felsőoktatási hallgatók körében. A válaszadók többsége kiemelte, hogy az MI-eszközök segítik a tanulási folyamatokat, különösen a tanulási anyagok strukturálásában és a nehezebb feladatok megoldásában. A kutatásban részt vevő hallgatók 65,66%-a úgy ítélte meg, hogy az MI-rendszerek által nyújtott válaszok jól strukturáltak és könnyen érthetőek, míg 69,8%-uk nyilatkozott úgy, hogy az eszközök használata élvezetes. Az MI-rendszerek folyamatos hozzáférhetősége és gyors válaszképessége különösen előnyös a rugalmas tanulási környezetben, ahol a hallgatók saját időbeosztásuk szerint dolgozhatnak.

A tanulás támogatása mesterséges intelligencia rendszerekkel

Az MI-rendszerek támogatják a vizsgafelkészülést is, amely a hallgatók számára kiemelkedően fontos. A kutatásból kiderült, hogy a válaszadók több mint egyharmada (36,83%) már használta az MI-rendszereket vizsgákkal kapcsolatos feladatok elvégzésére, például esszék megírására vagy nehéz tananyagok értelmezésére. Ezek az eszközök képesek csökkenteni a vizsgákhoz kapcsolódó stresszt és növelni a hatékonyságot, ugyanakkor kérdések merülnek fel az ilyen jellegű alkalmazások etikus voltával kapcsolatban.

Az MI-rendszerek használatával kapcsolatos aggályok szintén hangsúlyosan megjelentek a kutatás eredményeiben. Az adatvédelem kérdése kiemelkedő fontosságú a hallgatók számára: a válaszadók 37%-a kifejezetten aggasztónak találta, hogy az MI-rendszerek által gyűjtött adatok illetéktelen kezekbe kerülhetnek. Ez a bizonytalanság csökkenti a felhasználói bizalmat, különösen azokban az esetekben, amikor a hallgatók érzékeny információkat osztanak meg a rendszerekkel.

Az akadémiai integritás kérdése az egyik legnagyobb kihívás az MI-rendszerek felsőoktatási alkalmazásában. Bár az eszközök jelentős segítséget nyújtanak a tanulásban, az egyetemi vizsgák és értékelések terén való alkalmazásuk számos etikai problémát vet fel. Az MI-rendszerek használata például könnyen megkérdőjelezheti a tanulók önálló munkájának hitelességét, és új típusú plágium-gyanús helyzeteket teremthet. Ezek az aggályok rávilágítanak arra, hogy az egyetemeknek világos és részletes irányelvekre van szükségük az MI-rendszerek vizsgakörnyezetben történő alkalmazásával kapcsolatban.

Az eredmények relevanciája az oktatáspolitikai döntéshozatal számára is kiemelkedő. Az MI-rendszerek széles körű elterjedése és hatása egyértelműen jelzi, hogy az oktatáspolitikai döntéshozóknak proaktívan kell foglalkozniuk a technológia felsőoktatási integrációjával. Világos szabályozási keretek megalkotása elengedhetetlen az MI-rendszerek használatának etikus és hatékony kezeléséhez. Az egyetemek számára kulcsfontosságú, hogy irányelveket dolgozzanak ki az MI-eszközök alkalmazásával kapcsolatban, különös tekintettel a vizsgák és értékelési folyamatok területére.

A hallgatók körében felmerült elvárások arra mutatnak, hogy az egyetemeknek nemcsak szabályozniuk kell az MI-rendszerek használatát, hanem aktívan támogatniuk is kell a hallgatók technológiai készségeinek fejlesztését. Az MI-rendszerek etikus és hatékony használatához szükséges képzések és oktatási programok bevezetése fontos lépés lehet a technológia integrációjában. Ezek a programok segítenének a hallgatóknak abban, hogy kihasználják az MI által nyújtott előnyöket, miközben minimalizálják a technológiával kapcsolatos kockázatokat.

Az eredmények alapján az MI-rendszerek fejlesztésének is kulcsszerepe van a technológia elfogadottságában és hatékony alkalmazásában. A hallgatók által megfogalmazott kritikák, például az MI-rendszerek pontosságával és adatbiztonságával kapcsolatos problémák, fontos iránytűként szolgálhatnak a fejlesztők számára. Az MI-rendszerek megbízhatóságának és átláthatóságának növelése hozzájárulhat a technológia szélesebb körű elterjedéséhez, miközben erősíti a felhasználói bizalmat.

Összességében a német kutatások eredményei rávilágítanak arra, hogy az MI-rendszerek felsőoktatásban való alkalmazása már ma is alapvetően formálja az oktatási folyamatokat. A technológia előnyei, különösen a tanulási és vizsgafelkészülési folyamatok támogatásában, jelentősek, ugyanakkor az adatvédelem, az akadémiai integritás és az etikai szempontok kérdései sürgős megoldást igényelnek. Az egyetemek és az oktatáspolitikai döntéshozók felelőssége, hogy biztosítsák a mesterséges intelligencia rendszerek felelős és etikus integrációját, amely egyszerre szolgálja a hallgatók érdekeit és az akadémiai normák fenntartását. Ma Magyarországon az MI felsőoktatási integrációjának tekintetében lényegében „vakon repülünk”: átfogó hazai felmérések hiányában azonban a német kutatások értékes alapot, kutatásmódszertani segítséget nyújthatnak az MI-rendszerek jövőbeni hazai alkalmazásához és fejlesztéséhez is, miközben elősegítik a technológia által kínált lehetőségek és kihívások mélyebb megértését is.

A cikk emberi és mesterséges intelligencia együttműködésével jött létre.