Amikor a dolgozat már nem a tanuló tudását bizonyítja – a vizsgakultúra újraértelmezése a generatív mesterséges intelligencia korában

 

A generatív mesterséges intelligencia használata az elmúlt másfél évben Magyarországon is gyorsan, többnyire különösebb előkészítés és pedagógusi irányítás nélkül jelent meg az iskolai munkában. Sok tanuló ma már a házi feladatok, beadandók, projektmunkák vagy hosszabb írásbeli feladatok elkészítéséhez is igénybe veszi ezeket az eszközöket, miközben az intézményi szabályok és értékelési gyakorlatok (a felsőoktatás kivételével) alig-alig reagáltak erre a változásra. Ennek egyik legfontosabb következménye, hogy egyre nehezebb megítélni, a beadott munka mennyiben tükrözi a tanuló vagy hallgató saját tudását, gondolkodását és munkáját. A probléma különösen azokat az értékelési formákat érinti, amelyek a kész szöveget, dolgozatot vagy projektet kezelik a teljesítmény fő bizonyítékaként. Ma már rövid idő alatt létrehozható olyan írás, amely rendezett, jól tagolt, tartalmilag elfogadható, sőt akár hivatkozásokat is tartalmaz, miközben nem feltétlenül mutatja meg, hogy a tanuló valóban érti-e a feladatot, hogyan jutott el az eredményig, és milyen önálló döntéseket hozott a munka során. A Vizsgakultúra és tanulói teljesítményértékelés a generatív mesterséges intelligencia korában című, magyar és angol nyelven most közzétett szakmai munkaanyagom ezeket a kérdéseket járja körül.

A megváltozott a helyzet az oktatási értékelés egyik alapfeltevését érinti. Korábban viszonylag magától értetődőnek tűnt, hogy a beadott dolgozat, szakdolgozat vagy projektmunka szoros kapcsolatban áll annak tudásával, akinek a neve alatt megjelenik. Ez az összefüggés ma már nem minden esetben magától értetődő. A kész produktum önmagában kevésbé alkalmas annak igazolására, hogy a tanuló érti a feladatot, önálló döntéseket hozott, megfelelően kezelte a forrásokat, és képes felelősen képviselni az elkészült munkát: az értékelésben nagyobb szerepet kapnia a munkafolyamat követésének, a szóbeli magyarázatnak, a részfeladatok dokumentálásának és a döntések indoklásának.

A hazai helyzet sajátosságai

A magyar köznevelés, felsőoktatás és felnőttképzés ugyanazzal a strukturális kihívással szembesül, mint minden, a generatív MI terjedésének kitett rendszer. A különbség az intézményi felkészültség fokában rejlik — és Magyarországon ez a fok – különö9sen a köznevelési intézmények körében - alacsony marad.

A legtöbb magyar felsőoktatási intézmény 2025 után elfogadott valamilyen MI-szabályozást, ezek azonban szinte kivétel nélkül töredékesek: a plágiumot és a másolt szövegeket kezelik, miközben a mélyebb kérdések megválaszolatlanok — mit jelent az önálló teljesítmény, ha az MI strukturálta az érvelést, milyen dokumentáció szükséges, és milyen értékelési szempontok maradnak érvényesek, ha a végtermék már nem megbízható jel?

A köznevelésben az MI-szabályozás ritka kivételektől eltekintve nem létezik. A pedagógusok intézményi útmutatás nélkül rögtönöznek, miközben egyidejűleg kellene értékelniük a teljesítményt, felderíteniük az etikátlan használatot és fenntartaniuk az értékelésbe vetett bizalmat — olyan körülmények között, amelyek mindhármat strukturálisan nehezebbé tették.

A felnőttképzésben a tanulók sokszor olyan szakmai környezetből érkeznek, ahol az MI-eszközök már a mindennapi munka részei. Ha a vizsga kizárja a napi munkaeszközöket, felmerül a kérdés: a megszerzett tanúsítvány valóban a munkahelyen alkalmazható kompetenciát igazolja-e?

A vizsgakultúra három szintje

Mielőtt az intézmények a praktikus eszközökhöz nyúlnak — új feladatformák, detektálási eljárások bevezetését határozzák el, szabályzatokat és MI-nyilatkozatmintákat adnak ki -, szükségük van egy közös fogalmi keretre, amely megmutatja, mi a vizsgakultúra, és hogyan borítja fel azt az MI. A legtermékenyebb keret három szintet különböztet meg.

A meggyőződések szintje a szakmai nézeteket jelenti: mit tartunk jó vizsgának, mit jelent az önállóság, milyen szerepet adunk az érdemjegynek. Ezek ritkán válnak explicitté — a tanári rutinban és az intézményi hagyományokban élnek —, és ez az a réteg, amelyet az MI a legmélyebben rendít meg.

Az eljárások szintje a formális struktúrákat jelenti: szabályzatokat, értékelési rendeket, dokumentációs kötelezettségeket, minőségbiztosítást. Ezek a meggyőződések kifejeződései, és a rendszer legnehezebben mozdítható részei — egy portfólióban hívő oktató rendre azt találja, hogy az intézményi rend és az osztályozási kötelezettség lehetetlenné teszi a portfólió bevezetését.

A mindennapi gyakorlatok szintje azokat a döntéseket foglalja magában, amelyekben a vizsgakultúra ténylegesen megvalósul: hogyan fogalmazza meg a tanár a feladatot, mi számít elfogadható segítségnek, meg kell-e védeni a beadott munkát. A nyilvános vita szinte kizárólag itt zajlik — új feladatformákról és detektálóeszközökről —, miközben a mélyebb rétegek érintetlenek maradnak. Enélkül az eredmény változatlan rendszerre rétegzett új sablonok lesznek: papírmunka átalakulás nélkül.

Az önálló teljesítmény új értelmezése

A hagyományos modell egyszerű: egyedül dolgozni, valamit létrehozni, beadni — a produktum bizonyítja a tudást. A generatív MI ezt a modellt azáltal teszi tarthatatlanná, hogy megbízhatatlanná teszi a produktum és a teljesítmény közötti kapcsolatot: egy kifinomult MI-segítséggel készült szöveg megkülönböztethetetlen az önálló emberi munkától – különösen akkor, ha a pedagógusok nem kapnak megfelelő felkészítést az MI-használat felismerésére, a tanulók pedig a helyes használat követelményeire.  

Az automatizált detektálórendszerek hamis pozitív és hamis negatív eredményeket egyaránt produkálnak. Az általános tiltás a leggyakoribb intézményi válasz és egyben a legkevésbé hatékony, mert nem alkalmazható következetesen, és semmiféle útmutatást nem ad azokra az esetekre, ahol bizonyos mértékű eszközhasználat elkerülhetetlen, sőt: akár kívánatos is.

Produktívabb a termékközpontú értékelésről folyamatközpontú értékelésre váltani: a vizsgának nem csupán azt kell feltárnia, mi készült el, hanem azt is, hogyan — milyen döntések, értékelési lépések, felismert hibák és vállalt felelősség áll mögötte.

Ebből nő ki a MI-kompetens saját teljesítmény fogalma: az önállóság az MI korában nem az eszköztelenséget jelenti, hanem azt, hogy a vizsgázó érti, mire használta az eszközt, képes ellenőrizni az eredményt, önálló döntést hoz, és átláthatóvá teszi az eszköz szerepét.

Ezeket a kérdéseket járja körül a Vizsgakultúra és tanulói teljesítményértékelés a generatív mesterséges intelligencia korában című, közel nyolcvan oldalas munkaanyag, amely a kiterjedt nemzetközi szakirodalomra és – főként német területről összegyűjtött - jó gyakorlatok elemzésére támaszkodik, és azt a magyar kontextusban értelmezi. Két részből áll: egy elemző háttértanulmányból és a mellékletét képező hat, közvetlenül alkalmazható intézményi munkadokumentumból.

Hat melléklet: gyakorlati eszköztár intézményeknek

Az 1. melléklet adja a szabályozási keretet. Központi eleme az MI-használat négyszintű osztályozása: tiltott használat; korlátozott támogatás (MI csak előkészítésre); dokumentált eszközhasználat (MI megengedett, de deklarálandó); és MI-integratív vizsgafeladat (az MI-kimenetek kritikai feldolgozása maga a feladat). Egy alkalmazási mátrix rendeli hozzá az egyes szinteket a konkrét vizsgatípusokhoz — szóbeli feleletektől és házi esszéktől a szakdolgozatokon át a felnőttképzési gyakorlati vizsgákig —, megadva az indokot és a szükséges dokumentációt.

A 2. melléklet egy MI-használati nyilatkozat mintáját tartalmazza — átláthatósági eszközként, nem büntető dokumentumként: melyik eszközt, milyen célra, a folyamat mely szakaszában, és hogyan ellenőrizve. Három változatban érhető el: teljes forma felsőoktatási beadandókhoz, rövidített forma kisebb feladatokhoz, és egyszerűsített forma köznevelési használatra.

A 3. melléklet a tanulói reflexiós lapot kínálja a köznevelés számára — strukturált promptként, amelyen a tanuló leírja, hogyan készítette el a munkáját, milyen segítséget kapott, és mit tart saját teljesítményének. Teljes, rövidített és alsó tagozatos változatban, pedagógusi útmutatóval, a hangsúlyt a metakognitív tudatosságra helyezve.

A 4. melléklet az értékelési szempontrendszert mutatja be: hogyan minősítsük az MI-vel támogatott munkát? A keret a szakmai tartalmat, a megértést, az önálló döntéshozatalt, a forráskezelést, az átláthatóságot, az ellenőrzést és a reflexiót vizsgálja — minden szempont négy teljesítményszinten, 0–3 pontos értékeléssel.

Az 5. melléklet egy pilotprogram-tervet kínál, elismerve, hogy a megújítás nem történhet egyszerre. A sablon végigvezet a célcsoport kiválasztásán, a tájékoztatáson, a pedagógustámogatáson és az adatvédelmi szempontokon, majd a pilot értékelésén — azzal az explicit logikával, hogy valódi tapasztalatot kell gyűjteni a kiterjesztés előtt.

A 6. melléklet egy intézményi önellenőrző kérdéssort tartalmaz tíz területen — az MI-szabályozás egyértelműségétől a folyamatdokumentáción és pedagógustámogatáson át az adatvédelemig és visszajelzés-gyűjtésig. Éves rendszeres használatra tervezve: a vizsgakultúra megújítása nem egyszeri döntés, hanem folyamatos intézményi tanulási folyamat.

Mi következik?

A háttértanulmány nem fogadja el azt a szemléletet, mely szerint az MI lehetetlenné tette a vizsgáztatást, vagy hogy a problémára a keményebb tiltás lenne a megoldás — alaptétele szerint az átalakulás a vizsgák céljának újragondolását kívánja.

A megújult vizsgakultúra egyszerre szigorúbb, átláthatóbb és tanulásközpontúbb. Szigorúbb, mert olyan döntéshozatalt és felelősségvállalást követel, amelyet nehezebb MI-vel meghamisítani; átláthatóbb, mert a szabályokat előre egyértelművé teszi; tanulásközpontúbb, mert a vizsgát a kompetenciafejlesztés igazolható állomásaként kezeli.

Ehhez négy egymást feltételező feltétel szükséges: vizsgatípusonként differenciált szabályozás; kompetenciaorientált feladattervezés; intézményi felelősség az útmutatókért és az infrastruktúráért; valamint a méltányosság iránti elkötelezettség, hogy az átállás ne teremtsen új egyenlőtlenségeket. Ezeket pedagógusok egyénileg, csak a saját tárgyukra koncentrálva nem tudják megteremteni — intézményi keretekre, megosztott erőforrásokra és szakmai közösségekre van szükség.

A tanulmány és mellékletei ehhez az intézményi munkához kínálnak kiindulópontot: nem kész választ, hanem strukturált alapot azokhoz a párbeszédekhez, pilotprogramokhoz és reformokhoz, amelyekre a magyar oktatásnak most sürgősen szüksége van.

A Vizsgakultúra és tanulói teljesítményértékelés a generatív mesterséges intelligencia korában c. munkaanyag magyar és angol nyelven egyaránt elérhető.

 

A múzeumok és a mesterséges intelligencia intézményi szabályozása: jogi és etikai kérdések

 

A mesterséges intelligencia múzeumi alkalmazása a napi valóságunk részévé vált, a kérdés pedig, hogy szakmailag, jogilag és etikailag miként viszonyuljunk hozzá, a kulturális örökség intézményei körében is egyre sürgetőbb igénnyel jelentkezik.   A Szabadtéri Néprajzi Múzeum – Múzeumi Oktatási és Módszertani Központ (MOKK) erre a kihívásra válaszolt, mikor 2025 őszén elindította A mesterséges intelligencia múzeumi alkalmazási lehetősége című, 30 órás blended képzését. A digitális tananyaggal segített, on-line formában megrendezésre került tanfolyam átfogó képet kívánt adni az MI alapfogalmairól, múzeumi alkalmazási területeiről, jogi és etikai kérdéseiről – a gyűjteménykezeléstől a látogatói élményen át a kommunikáció automatizálásáig. 2025 végén újabb tanfolyami kör megrendezésére került sor, a nagy érdeklődésre tekintettel azonban 2026. május 25-től pedig ismét indul egy kurzus.

Jómagam a tudományetikai, jogi és szabályozási kérdések bemutatását kaptam feladatul – ehhez készült Mesterséges intelligencia a múzeumokban: a gyakorlati alkalmazás szabályozása a kulturális örökség intézményeiben – című átfogó, szabályozási mintákat is tartalmazó háttéranyag, amely a magyar nyelvű változat után most angolul is elérhetővé vált.

Miért különleges terület a múzeum?

A múzeumok nem kereskedelmi vállalkozások, hanem közbizalmi intézmények, a kulturális örökségvédelem letéteményesei. Legitimitásukat nem a piaci sikerük, hanem az adja, hogy a közönség megbízik az általuk közölt információkban, a bemutatott tárgyak hitelességében, a képviselt értékek érintetlenségében. Ez az alaphelyzet döntően meghatározza, hogyan lehet és hogyan szabad a mesterséges intelligenciát alkalmazni kulturális örökség intézményeiben.

Egy nagy országos múzeumban más kihívásokkal találkozunk, mint egy kisebb vidéki intézményben. Az előbbinél a képfelismerés, a szövegfeldolgozó algoritmusok és a digitális keresőfelületek kapnak hangsúlyos szerepet – ezek segíthetnek a gyűjtemény katalogizálásában, a hiányos metaadatok kiegészítésében, a kutatók gyorsabb kiszolgálásában. Az utóbbiaknál inkább fordítási és tájékoztatási célokra használnak MI-eszközöket, vagy épp adminisztratív folyamatok – pályázatírás, katalógustervezés – automatizálására. Köztes területen helyezkednek el a chatbotok és a virtuális tárlatvezetők, amelyek azonnali válaszokat adnak a látogatóknak, de egyszersmind rejtik magukban a megtévesztés veszélyét is: a látogatónak tudnia kell, hogy géppel, nem emberi szakértővel kommunikál.

Mindezek mellé sorakozik a biztonság és látogatóáramlás-kezelés területe: a kamerás megfigyelés és szenzoros rendszerek révén MI-algoritmusok elemzik a mozgásmintákat, feltérképezik a torlódásokat. S ott van a múzeumpedagógia világa, ahol személyre szabott tanulási tartalmak, kvízek, játékos feladatok kínálkoznak diákcsoportoknak – ám felvetik a gyermekek adataiból történő profilalkotás etikai és jogi kérdéseit is.

Középpontban az etika

A múzeumi mesterséges intelligencia-alkalmazás etikai kereteit elsősorban a UNESCO Ajánlása az MI etikájáról, az OECD és az Európa Tanács vonatkozó dokumentumai, valamint az ICOM szakmai irányelvei jelölik ki. Ezek ugyan nem kötelező erejű jogszabályok, de a múzeumi szektor sajátosságai miatt nem egyszerű kiegészítő elemek: strukturáló alapelvek, amelyek meghatározzák a technológiai döntések határait és értelmezési kereteit.

Az emberi méltóság tisztelete, az átláthatóság, az elszámoltathatóság és a kulturális sokszínűség védelme az MI rendszerben elvont értékeknek tűnhetnek – de a múzeumi környezetben nagyon is konkrét döntési szempontokká válnak. Miként kell jelölni az MI által generált tartalmakat? Mikor és milyen formában kell jelezni az algoritmikus közreműködést? Hol húzódik a határ a kurátori felelősség és az automatizált ajánlás között? Ezekre a kérdésekre az etikai keretek adnak elsődleges választ – megelőzve, és részben meg is haladva a jogi szabályozást.

A múzeum ráadásul nemcsak technológiai felhasználó: közbizalmi intézmény, amely a kulturális örökség megőrzéséért és értelmezéséért felel. Az MI alkalmazása nem válhat a kurátori felelősség helyettesítőjévé, legfeljebb támogató eszközzé. Ezt az elvet nem lehet kizárólag jogi kötelezettségként kezelni – ez intézményi identitás kérdése.

Az EU MI-rendelete: kockázatok, kötelezettségek, szankciók

Az Európai Parlament és a Tanács 2024. június 13-i (EU) 2024/1689 rendelete – az MI rendelet – az első olyan átfogó uniós jogszabály, amely közvetlenül érinti a közgyűjtemények mesterséges intelligencia-használatát. 2025 augusztusától számos új rendelkezése hatályos, 2026 augusztusától pedig újabbak lépnek életbe. A rendelet kockázatalapú logikán nyugszik: minden MI-rendszert négy kategóriába sorol.

A tiltott rendszerek – szubliminális manipuláció, szociális pontozás, biometrikus azonosítás nyilvános terekben – a múzeumi környezetben nemcsak jogsértők, hanem az intézményi küldetéssel is összeegyeztethetetlenek. A nagy kockázatú rendszerek – például oktatási célú algoritmusok vagy látogatói profilalkotást végző szoftverek – kötelező hatásvizsgálatot, részletes dokumentációt és emberi felügyeletet igényelnek. A korlátozott kockázatú rendszereknél – chatbotok, virtuális tárlatvezetők, MI-generált képek és szövegek – az átláthatóság a legfontosabb követelmény: a látogatónak tudnia kell, hogy MI-rendszerrel kerül kapcsolatba. A minimális kockázatú rendszerek – egyszerű keresők, tájékoztató eszközök – alig igényelnek külön szabályozást, bár a belső irányelvek itt is hasznosak.

A rendelet különösen hangsúlyos az átláthatóság terén. Az 50. cikk szerint, ha a látogató MI-rendszerrel lép kapcsolatba – chatbottal, interaktív installációval, virtuális tárlatvezetővel –, ezt egyértelműen és közérthetően jelezni kell. Az MI által generált szintetikus hang, kép, videó vagy szöveg szintén kötelező megjelölést igényel. Ez nem adminisztratív teher: a múzeumi hitelesség záloga. Aki elhanyagolja, komoly szankciókra számíthat: az átláthatósági kötelezettségek megszegése akár 15 millió eurós közigazgatási bírsággal is járhat.

A rendelet kulcsfogalma a szolgáltató és az alkalmazó közötti különbségtétel. A múzeumok általában alkalmazók: külső szolgáltatók által fejlesztett rendszereket működtetnek. Ez azonban nem jelenti a felelősség teljes átháríthatóságát. A rendelet előírja, hogy a nagy kockázatú MI-rendszerek alkalmazói is kötelesek gondoskodni a jogszerű alkalmazásról, a látogatók tájékoztatásáról és a kockázatok kezeléséről. Ha viszont a múzeum maga fejleszt MI-rendszert – például digitalizálási projekt keretében –, akkor szolgáltatóként a teljes megfelelőségi eljárást le kell folytatnia.

GDPR és MI-rendelet: kettős megfelelési kötelezettség

Az MI-rendelet nem létezik légüres térben: az általános adatvédelmi rendelettel (GDPR) szoros egységet alkot. Míg a GDPR a személyes adatok jogszerű kezelésére fókuszál, az MI-rendelet az adatokat feldolgozó és döntéseket, ajánlásokat, tartalmakat előállító rendszerekre vonatkozik. A kettő együtt határozza meg azt az alapszintet, amelyhez minden múzeumi gyakorlatnak igazodnia kell.

A kettős megfelelés a gyakorlatban azt jelenti, hogy például egy arcfelismerő beléptetőrendszer bevezetésekor egyszerre kell adatvédelmi hatásvizsgálatot (DPIA) és MI-hatásvizsgálatot (AI Impact Assessment) készíteni. A két eljárás összehangolása nem puszta adminisztráció: a látogatói bizalom fenntartásának eszköze. Csak így érhető el, hogy a személyes adatvédelem és az algoritmikus átláthatóság együttesen erősítse a közbizalmat – ne gyengítsék azt.

A szerzői jog területe szintén összetett kérdéseket vet fel. A digitalizált műtárgyak, az MI által generált képi és szöveges tartalmak, valamint a gyűjtemények tanítóadatként való felhasználása mind olyan jogi problémákat hordoz, amelyek túlmutatnak a hagyományos múzeumi gyakorlaton. A generatív MI által létrehozott tartalmaknak az uniós jogban jelenleg nincs egyértelmű szerzői jogi státusza; a múzeumok a legbiztonságosabb utat választják, ha ezeket intézményi névvel és egyértelmű megjelöléssel teszik közzé.

Szabályzat és irányelvek: a kétszintű intézményi keret

A jogi keretek ismerete önmagában nem elegendő: az intézményi szabályozás kialakítása teszi lehetővé, hogy az elvek a napi gyakorlatba is beépüljenek. A múzeumi MI-szabályozás két, egymást kiegészítő szinten valósítható meg.

Az MI-irányelvek elsősorban értékalapú, szemléleti dokumentumok. Nem operatív jellegűek, nem írnak elő konkrét eljárásokat, hanem normatív keretet adnak: rögzítik, hogy az intézmény milyen elvek mentén, milyen önkorlátozással és milyen társadalmi felelősséggel alkalmazza a mesterséges intelligenciát. Egy jó múzeumi MI-irányelv hangsúlyozza a tartalmak egyértelmű jelölésének szükségességét, az adatminimalizálás elvét, az átláthatóságot, az etikai önkorlátozást (például a tiltott vagy diszkriminatív alkalmazások kizárását), a fenntarthatóságot és a társadalmi párbeszéd fontosságát. Élő dokumentum, amelyet rendszeresen felülvizsgálnak.

Az MI-szabályzat ezzel szemben az intézményi megfelelés konkrét eszköze. Meghatározza, milyen MI-alkalmazásokat, milyen feltételekkel és milyen felelősségi rend mellett használhat az intézmény. Rögzíti a tájékoztatási és jelölési kötelezettségeket, a belső kontrollmechanizmusokat, az adatkezelési és szerzői jogi megfelelési pontokat, a képzési kötelezettségeket és az ellenőrzési folyamatokat. A kétszintű megközelítés lényege: az irányelvek a „miért" és „meddig", a szabályzat a „hogyan" és „kinek a felelőssége" kérdéseire válaszol.

A bevezetőben hivatkozott tanulmány nemcsak elemzi a jogi és etikai kereteket, hanem konkrét mintaszabályzatokat és irányelveket is közread, amelyek a múzeumi gyakorlatban közvetlenül alkalmazhatók. Ez a megközelítés illeszkedik a nemzetközi jó gyakorlatokhoz: a Württembergi Tartományi Múzeum, a Smithsonian Institution, az Osztrák Nemzeti Könyvtár és a dublini Chester Beatty Library mind rendelkeznek már nyilvánosan elérhető MI-politikával. Ezek közös jellemzője, hogy az UNESCO etikai elveiből indulnak ki, de az EU MI-rendelet kockázati besorolásait is átveszi – s mindegyik hangsúlyozza a közbizalom, az emberi felügyelet és az átláthatóság primátusát.

Összegzés

Akár most fontolgatják a mesterséges intelligencia bevezetését kulturális örökség intézményében, akár már a tervezés konkrét szakaszába léptek – a MOKK által szervezett tanfolyam és a cikkünkben bemutatott háttéranyag hasznos kiindulópontot kínál. Az elemzés nem csak a jogi és etikai keretek rendszerezett áttekintését adja, hanem két, azonnal adaptálható iratmintát is közread: egy értékalapú MI-irányelvet és egy operatív MI-szabályzatot, amelyek az intézmény méretéhez és sajátosságaihoz szabva alkalmazhatók. Ezzel a vezetői felkészülés során hasznos támogatást tud adni a bevezetési folyamat előzetes megtervezéséhez, és az intézmény szempontjából leginkább célravezető megoldás kidolgozásához.

Az egyes rendelkezésekhez fűzött részletes magyarázatok megkönnyítik az eligazodást az EU MI-rendelet és a GDPR összetett követelményrendszerében, a gazdag szakirodalmi háttér pedig további elmélyülésre ad lehetőséget – legyen szó a bevezetés megtervezéséről, az intézményre szabott szabályok kialakításáról vagy a napi operatív működés során felmerülő konkrét kérdések megválaszolásáról. A tanulmány magyar és angol nyelven egyaránt elérhető.