MI a hallgatói munkákban: nemcsak szabad, de ajánlott is

 

Az ELTE Gazdaságtudományi Karon a tavaszi félévben új fejezet nyílt az oktatásban: szabályozott keretek között a mesterséges intelligencia használata nemcsak engedélyezett, de kifejezetten támogatott is. A hallgatók tanulmányaik során nemcsak az MI lehetőségeivel ismerkedhetnek meg, hanem bevezetést nyernek munkahelyi alkalmazásába is, ami jól jön a projektfeladataik és szakdolgozataik készítése során. Az MI nem válthatja ki az önálló hallgatói munkát, de a kari MI-használati irányelvekben foglaltaknak megfelelően segítő eszközként támogathatja azt. 

Az ELTE Gazdaságtudományi Kar a mesterséges intelligencia fejlődésére és a modern oktatás új kihívásaira reagálva 2024 szeptemberében határozta el egy olyan speciális felkészítő képzés elindítását, amelynek célja, hogy a hallgatók tudatos és felelősségteljes módon használhassák az alkalmazást. Az első lépés a kar oktatóinak szakmai felkészítése volt, ezt követi most az MI lehetőségeinek megismertetése a kar több mint hétezer hallgatójával. A 2025 tavaszán induló Projektfeladat és szakdolgozat tantárgy kereteibe illesztett képzés a generatív mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM) működését, felhasználási lehetőségeit és határait mutatja be, miközben a hallgatókat arra ösztönzi, hogy kritikusan és jogszerűen használják az új technológiát. A digitális tananyaghoz a kar minden hallgatója hozzáférést kapott, az MI használatának lehetőségeivel azok is élhetnek, akik a szakdolgozatkészítés már előre haladottabb szakaszában járnak.

Gyakorlati fókusz és a promptolási technikák szerepe

A közel négyórás képzés egyik legfontosabb eleme a generatív MI használati lehetőségeinek bemutatása a hallgatói munkákban, különösen a projektfeladatok és a szakdolgozatok előkészítésében és fejlesztésében. A mesterséges intelligencia segítséget nyújthat például a szakirodalom áttekintésében, a szövegszerkesztési és nyelvi optimalizálási feladatokban, vagy akár egy-egy szakasz tömörítésében és átfogalmazásában. A hallgatók a képzés során megismerik a legelterjedtebb és a felsőoktatásban legjobban használható szövegalkotó és fordító MI-alkalmazások (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Consensus, DeepL, Google Translate, eTranslate) lehetőségeit, de a korlátait és veszélyeit is.

A képzés másik kulcsfontosságú eleme a promptolás, a szövegszerkesztő generatív MI-vel való kommunikáció technikájának elsajátítása. A hallgatók megtanulják, hogyan adjanak pontos és strukturált utasításokat az MI számára, hogy az a lehető legrelevánsabb és leginformatívabb eredményeket generálja. A kurzus olyan promptolási módszereket mutat be, mint a STAR (Situation, Task, Appearance, Refine) és a CISCO (Context, Intent, Style, Commands, Outcome), amelyek lehetővé teszik, hogy a felhasználók – annak érdekében, hogy a számukra legoptimálisabb eredményt érjék el – szabályozzák a kapott válaszok szerkezetét, mélységét és stílusát.

Külön figyelmet kap az iteratív promptolás, amelynek célja, hogy a hallgatók az MI válaszait folyamatosan finomítsák és ellenőrizzék, így biztosítva az egyre pontosabb és kontextusba illeszkedő eredményeket. Az MI-használat során a hallgatóknak meg kell tanulniuk, hogy a rendszer válaszai nem mindig tökéletesek, ezért azokat kritikus szemmel kell nézni, és szükség esetén további kérdésekkel kell pontosítani.

A használat lehetőségeit a képzés nagyszámú példával mutatja be, és arra bátorítja a hallgatókat, hogy próbálják is ki ezeket e lehetőségeket, szerezzenek az egyes rendszerek működéséről minél több személyes tapasztalatot.

Szabályozott és etikus MI-használat

Az ELTE GTK kiemelten foglalkozik az etikai és jogi vonatkozásokkal is. A kar – az ELTE Hallgatói Követelményrendszerében és az ELTE Etikai Kódexében foglaltakkal összhangban – egyértelmű szabályokat határoz meg annak érdekében, hogy az MI használata ne veszélyeztesse a tudományos munka hitelességét.

Az egyik legfontosabb alapelv, hogy az MI által generált szövegek változatlan átvétele tilos, mivel az így előállított tartalom nem tekinthető a hallgató saját szellemi termékének. Ennek megfelelően az MI nem szolgálhat teljes dolgozatok automatikus létrehozására, hanem kiegészítő eszközként támogathatja az egyéni munkát, például az ötletelés, a kutatás előkészítése, a szövegek nyelvi finomítása vagy az érvelés strukturálása során. Az MI jelöletlen felhasználása, teljes, az MI által generált szöveg vagy az idézés szabályait meghaladó szövegrész átvétele az ELTE HKR szerinti plágiumnak minősül, ami következményeket vonhat maga után: a legsúlyosabb esetekben a dolgozatot értékelhetetlennek kell minősíteni, és a munka érdemjeggyel való minősítését meg kell tagadni [HKR 74/C. § (1) bek.].

A szabályozás ezért külön kitér arra, hogy a hallgatóknak egyértelműen jelezniük kell, ha MI-t használtak munkájuk egyes szakaszaiban. Az egyetem előírja, hogy ezt milyen módon és formában kell dokumentálni. Amennyiben a hallgató az MI-t munkájában igénybe vette, a használat tényét és a használati szabályok tudomásul vételét a projektfeladat és szakdolgozat sablonok kötelező részét képező nyilatkozatban fel kell tüntetnie, a használat célját és mértékét pedig a dolgozat elkészítésének folyamatában egy-egy munkafázishoz rendelve összegzőn is táblázatba kell foglalnia.

Az MI használata nem helyettesítheti a tudományos munka egyik alapvető követelményét, a források kritikus elemzését és ellenőrzését, ezért az általa generált tartalmakat mindig megbízható forrásokkal kell összevetni. A validálás elengedhetetlen, hisz a generatív MI egyik legnagyobb kihívása, hogy a modell néha meggyőzően hangzó, de valótlan vagy pontatlan információkat állít elő – ezt a jelenséget nevezzük „hallucinációnak”. Az MI nem hagyományos keresőmotor, hanem statisztikai alapú nyelvi modell, amely valószínűségi alapon állítja össze válaszait, ezért különösen fontos, hogy a hallgatók mindig ellenőrizzék a kapott információkat megbízható források segítségével.

Az MI alkalmazásának etikája nem csupán a hallgatók egyéni felelőssége, hanem az egyetem számára is kulcsfontosságú szempont. Az oktatók és mentorok szerepe ebben a folyamatban meghatározó, hiszen ők segítenek a hallgatóknak megérteni, hogy az MI hogyan használható felelősen, miként lehet az általa generált tartalmakat ellenőrizni, és milyen módszerekkel biztosítható, hogy az így készült munka tudományos szempontból elfogadható maradjon. Az ELTE GTK törekvése, hogy az MI beépítése az oktatásba ne csupán technológiai újítás legyen, hanem tudatos és szabályozott folyamat, amely elősegíti a hallgatók fejlődését anélkül, hogy az egyetemi követelményeket és akadémiai normákat feladná.

EGY ÚJ GONDOLKODÁSMÓD KIALAKÍTÁSA – ÉS A FOLYTATÁS

Az üzleti élet és a munka világában az MI-alapú eszközök egyre elterjedtebbé válnak, a munkáltatóknál egyre inkább elvárás az MI használatának ismerete, és azok, akik rendelkeznek ezzel a tudással, és képesek azt felelősen és hatékonyan alkalmazni, már első munkahelyükön jelentős előnyben lesznek.

Az MI alkalmazása azonban nemcsak technológiai ismereteket kíván, hanem újfajta, kritikus és interaktív gondolkodásmódot is. Az ELTE GTK célja, hogy a hallgatók ne passzív befogadóként, hanem aktív és felelősségteljes felhasználóként tekintsenek az MI-re, s annak ne csak tanulmányi munkájukhoz való felhasználási lehetőségeit ismerjék meg, hanem a digitális írástudás új szintjére lépve azokat a készségeket is megszerezzék, amelyek a magabiztos munkahelyi használatot is megalapozzák.

Eredeti megjelenése: https://www.elte.hu/mi-a-hallgatoi-munkakban-nemcsak-szabad-de-ajanlott-is

Mélykutatás: hogyan találhatunk megbízható szakmai forrásokat a ChatGPT ügynökének segítségével?

Ahogy a globális gazdaság egyre inkább az MI-alapú döntéshozatal felé mozdul el, úgy válik egyre fontosabbá az, hogy a releváns és hiteles információkhoz való hozzáférés ne legyen akadály, a megbízható szakirodalom megtalálása és ellenőrzése továbbra is komoly kihívást jelent. Sokan használják a ChatGPT-t információkeresésre, azonban gyakran találkoznak olyan problémákkal, amelyek akadályozhatják a pontos és hiteles forrásokhoz való hozzáférést. A ChatGPT fizetős változatának Mélykutatás (Deep Research) nevű, ügynökként működő funkciója éppen azt a problémát kívánja megoldani azzal, hogy egy olyan intelligens kutatási asszisztenst biztosít, amely új lehetőségeket nyit az információgyűjtésben. Az OpenAI ezt az eszközt elsősorban olyan területeken ajánlja, ahol a gyors és pontos információ kulcsfontosságú. Az egyik legnagyobb előnye, hogy nemcsak tényeket közöl, hanem képes a különböző gazdasági és piaci trendek összefüggéseit is feltárni.

Az egyik leggyakoribb nehézség, hogy a hagyományos ChatGPT-modell nem mindig tud naprakész információkat biztosítani, mivel a tudása egy adott időpontban lezárult adatbázison alapul. Bár egyes alkalmazások, például böngészőbővítmények vagy webes keresőmotor-integrációk segítenek a friss információk megszerzésében, ezek nem mindig tudnak ellenőrzött tudományos vagy szakmai forrásokat felhasználni.

Egy másik komoly akadály a forrásmegjelölés hiánya vagy pontatlansága, amely megnehezíti az információk hitelességének ellenőrzését. Gyakran előfordul, hogy az MI által generált válaszok pontosnak tűnnek, de valójában nem köthetők ellenőrizhető tudományos vagy gazdasági publikációkhoz. Ez különösen problémás lehet, ha üzleti döntések vagy tudományos kutatások alapjául szolgáló információkat keresünk. A pontosabb találatok érdekében egyre többen használják a GPT Scholar nevű eszközt, amelyet kifejezetten tudományos cikkek keresésére optimalizáltak. Ez az alkalmazás a Google Scholar és más publikációs adatbázisokhoz kapcsolódva segít a kutatóknak megtalálni a releváns tanulmányokat egy adott témában.

Hasonló elven működik az Elicit és a Perplexity AI is – ennek alkalmazását, ahogy a GPT Scholar használatát is a kari módszertani előadásokon kifejezetten ajánlottuk a hallgatók és oktató kollegák figyelmébe - amelyek szintén hasznosak lehetnek a legfrissebb tanulmányok rendszerezésében és az idézések nyomon követésében. Bár ezek az eszközök sokat segítenek az információkeresésben, nem minden esetben alkalmasak komplex üzleti vagy nemzetközi gazdasági kutatásokra. Ezeknél ugyanis gyakran előfordul, hogy a releváns szakmai jelentéseket vagy iparági elemzéseket manuálisan kell felkutatni.

Bár ezek az eszközök sokat segíthetnek az információkeresésben, nem mindig alkalmasak komplex üzleti vagy nemzetközi gazdasági kutatásokra. Itt lép színre az OpenAI Mélykutatás funkciója, amely egy magasabb szintű, célzott kutatási folyamatot biztosít a felhasználók számára.

Ez a ChatGPT ügynök 2025 február végétől érhető el, és kifejezetten arra tervezték, hogy a felhasználók számára mélyebb, részletesebb és naprakész információkat biztosítson. A hagyományos ChatGPT-modelltől eltérően ez a funkció strukturált kutatási folyamatot hajt végre, amely figyelembe veszi a legújabb forrásokat, valamint a legmegbízhatóbb nemzetközi szervezetek és tanácsadó cégek dokumentumait.

A Mélykutatás egyik legfontosabb előnye, hogy nem csupán általános webes keresést végez, hanem kifejezetten azokra az információkra koncentrál, amelyek akadémiai, üzleti és gazdasági elemzésekben relevánsak lehetnek. Ennek köszönhetően képes átfogó elemzéseket, trendeket és előrejelzéseket kínálni, amelyeket például az iparági szakértők, tanácsadók és döntéshozók is használhatnak stratégiáik kialakításához.

A funkció különlegessége abban rejlik, hogy elsőbbséget élveznek a vezető nemzetközi szervezetek és tanácsadó cégek dokumentumai, így az összegyűjtött adatok nemcsak frissek, hanem hivatalos és hiteles forrásokból származnak. Az OpenAI elsősorban a szakmailag legnagyobb jelentőséggel bíró nemzetközi szervezetek és tanácsadó cégek tanulmányait és jelentéseit integrálja a keresési eredményekbe. Magyar nyelvű irodalomkutatásra, vagy a magyar üzleti tendenciák beható vizsgálatára nagyon korlátozottan alkalmas, nemzetközi viszonylatban azonban csakugyan jól használható.

Az OECD, WTO, IMF, Világbank, UNCTAD és a World Economic Forum publikációi elsőbbséget élveznek, mivel ezek a szervezetek gyakran készítenek elemzéseket a globális gazdasági trendekről és az MI által okozott változásokról. Emellett az olyan vezető tanácsadó cégek, mint a McKinsey & Company, Boston Consulting Group, Deloitte, PwC, KPMG és EY, szintén kiemelt figyelmet kapnak a keresési folyamatok során.

Az egyik lényeges sajátossága, hogy a kutatás folyamatát külön munkaablakban „dokumentálja”, azaz tájékoztatja a felhasználót a vizsgált forrásokról, az elemzés állapotáról. Az eredmények a megszokott módon finomíthatók, kérhetők pontosítások, részletesebb kifejtés vagy átstrukturálás. Ha kifejezetten kérjük, hogy a találatok esetében na csak a címet, a megjelenés idejét és helyét adja meg, hanem a teljes internetes eléri útvonalat is tüntesse fel, akkor az URL-t kiírva adja meg, egyébként linket ad a találatokhoz. Bár most is előfordulnak hallucinációk, nem létező forrásokra való utalás, vagy az, hogy nem a hivatkozott anyagok pontos elérési helyét adja meg, hanem csak egy weboldal fejezet- vagy gyűjtőlinkjét, azért a kutatásnak ez a sajátossága nagyobb átláthatóságot, pontosabb ellenőrzést tesz a felhasználók számára lehetővé.

Ez a megközelítés lehetővé teszi, hogy a felhasználók gyorsan és hatékonyan juthassanak hozzá részletes elemzésekhez és iparági előrejelzésekhez, amelyeket egyébként csak hosszadalmas kereséssel és több különálló forrás felkutatásával lehetne megszerezni.

A Mélykutatás kiemelten hasznos számos területen, különösen az üzleti stratégia és piaci elemzések, a nemzetközi kereskedelem, valamint a szabályozási és jogi környezet változásainak nyomon követése során. Az üzleti döntéshozatalban a funkció lehetőséget biztosít a legfrissebb iparági jelentések feltárására, versenytárs-elemzések készítésére, valamint a globális piaci trendek előrejelzésére, így elősegítve a vállalatok stratégiai tervezését.

A nemzetközi kereskedelem és ellátási láncok területén a logisztikai folyamatok és az ellátási lánc-optimalizálás mesterséges intelligencia által vezérelt trendjeit tárja fel, miközben figyelemmel kíséri a globális piacokra gyakorolt hatásokat. Ezáltal segít a vállalatoknak alkalmazkodni az egyre gyorsabban változó nemzetközi üzleti környezethez.

A szabályozási és jogi környezet változásainak vizsgálata során a Mélykutatás rávilágít az MI által generált jogi és etikai kihívásokra, valamint lehetővé teszi a nemzetközi kereskedelmi szabályozások fejlődésének folyamatos követését. Ez különösen fontos a vállalatok számára, hiszen az egyre szigorodó jogi és etikai normákhoz való alkalmazkodás elengedhetetlen a fenntartható és hosszú távon is sikeres működéshez.

A Mélykutatás nemcsak gyors és megbízható információszerzést tesz lehetővé, hanem átfogóbb betekintést is nyújt az adott téma globális kontextusába. Ez rendkívül hasznos lehet azok számára, akik hosszabb távú döntéseket hoznak, vagy a piaci tendenciák elemzésével foglalkoznak, de azok számára is, akik projekt- vagy szakdolgozat készítéshez, tudományos munkához nem csak szakirodalmi, hanem friss, aktuális és jelentős értékkel bíró gyakorlati szakmai anyagok felhasználását is tervezik. Az ellenőrzés azonban – itt is – elengedhetetlen: minden esetben a legnagyobb alapossággal vizsgáljuk meg a kapott forrásokat.

A cikk emberi és mesterséges intelligencia együttműködésével jött létre.