Londonban 2024. január 24-26. között rendezték a Bett Show című világszintű oktatástechnológiai (EdTech) expót és konferenciát. E sorok írója jelen volt az eseményen, 30.000 további oktatóval és oktatási szakemberrel, valamint több mint 600 vállalat képviselőivel együtt.
Hagyományos összefoglaló helyett az alábbi sorokban kísérletet teszünk arra, hogy bemutassuk, a konferencia tükrében mit várhatunk a mesterséges intelligenciától a köz- és felsőoktatás világában a nagyon közeli jövőben. Igyekszünk túllépni a chatGPT-vel kapcsolatos „általános és divatos” vitákat, és bemutatni, hogy ez a kérdéskör ezen messze túlmutat.
A generatív mesterséges intelligencia (genAI, azaz a „valamit” – például szöveget vagy képet – létrehozni képes AI, magyar rövidítéssel MI) intenzíven felívelő szakaszban van az oktatás világában is. Ennek oka sokrétű:
- egyrészt felismerve a generatív AI munkaerőpiacra gyakorolt hatásait, egyre inkább megjelennek az intézményi-, sőt, nemzeti szintű genAI stratégiák – ezek gyorsan gyarapodó száma a közeljövőben kínálkozó versenyelőny miatt garantált,
- másrészt az oktatási szoftverek jelentős része kezdi kiaknázni az AI-ban lévő lehetőségeket oly módon, hogy ez az oktatók számára idő- és energiaspóroló megoldást jelent – garantálva az új technológiák és szoftverek organikus terjedését,
- harmadrészt folyamatos vitatémát szolgáltat, hogy a genAI milyen mértékben segíti vagy épp gátolja a tanítási-tanulási folyamatot, és ehhez kötődően milyen engedélyezési vagy épp ajánlási irányelvek szülessenek.
A két előbbi folyamat bár különböző szereplők által vezérelt, mégis egymást erősítve teszik a generatív mesterséges intelligenciát az oktatás megkerülhetetlen tényezőjévé. Habár a harmadik tényező ellenirányú hatást is kiválthat, összességében a tiltás várhatóan csak bizonyos részterületekre (például számonkérés) korlátozódik.
A nagyobb ívű, oktatási relevanciával bíró genAI stratégiák kidolgozásának egy meglepő, de annál szebb példája Kazahsztán esete. Sayasat Nurbek, a kazah tudományos- és felsőoktatási miniszter a Bett konferencián ismertette a kazah felsőoktatási AI-stratégiát, melynek lényegi elemei az úgynevezett „AI-literacy” és a „prompt engineering” készségek közvetítése minden kazahsztáni egyetemi hallgató felé, szaktól függetlenül. A stratégia hátterében az a megfontolás áll, hogy a munkaerőpiacon a közeljövőben hatalmas előnyre tesznek majd szert azok a munkavállalók, akik képesek AI-t használni („Nem az AI fogja elvenni a munkát, hanem az AI-t kiaknázni képes emberek.”). A szükséges ismeretek átadása egy minden hallgató számára kötelező, új egyetemi kurzuson történik, melyet a következő tanévben vezetnek be. A tananyagfejlesztés és oktatói képzés jelenleg is tart.
Ami az oktatási piacon mozgó vállalatokat illeti, itt már változatosabb a kép (például az intézményi stratégiák esetén ugyanazok a munkaerőpiaci folyamatok és okok állnak a háttérben) attól függően, hogy egy vállalat által kínált megoldás az oktatás mely részfolyamatában kíván segíteni. Amelyik vállalat igazi „fájdalomcsillapítót” (azaz a tanári munka hatékonyságát egyértelmen növelő megoldást) tud felmutatni az oktatók felé, az valódi „gamechangerként” tündökölhet ezen a piacon.
Az alábbiakban néhány példát mutatunk a fentiekre, melyek nagyban megkönnyítik a tanár munkáját:
- Feladatmegoldás gyakoroltatása: a szoftver a diákok kézírását felismerve és analizálva képes elemezni és értékelni egy matematikai egyenlet vagy szöveges feladat diákok általi megoldási levezetéseit, miközben a tanár a saját képernyőjén az összes diákja munkáját (a javasolt javításokkal együtt) egyidejűleg látja (például: Cherrypot startup).
- Kérdéssor készítése egy (vagy több) forrásdokumentumból: a szoftver képes egy bemeneti dokumentumból egy számonkérő feladatsort vagy adott esetben egy kvízfeladatsort is generálni (például: Microsoft Teams, Kahoot!).
- Nyelvtanulási szituációs gyakorlatok: tanári interakciók nélkül a diákok virtuális szituációs gyakorlatokban szerepelhetnek, ahol virtuális partnerekkel beszélgethetnek (egyelőre korlátozott témákban), majd a saját teljesítményük (nyelvhelyesség, kiejtés stb.) automatikusan kiértékelésre és a tanár számára továbbításra kerül (például: 2BFluent).
Mit várhatunk tehát a következő időszakban, már rövidtávon? A fentiekből világosan következik, hogy a genAI stratégiák, tervek, szabályozások több szinten is meg fognak jelenni, és azok a szereplők, akik egy fenntartható, átgondolt stratégiával állnak elő, komoly előnyre tesznek szert versenytársaikkal szemben.
Az is világos, hogy az oktatás minden szintjén az oktatói oldalon is nyitottságra és (tovább)képzésekre van szükség, talán jobban, mint bármikor korábban. Az önfejlesztést támogató környezetet az oktatók számára biztosítani szükséges, hiszen az oktatók azok, akik a genAI stratégiák végrehajtásánál kulcsszerepet játszanak, és ők azok is, akik a saját és a diákok malmára tudják hajtani a vizet a genAI adta új lehetőségek kiaknázásával.
Balogh Tamás László
MNB Intézet
Balogh Tamás László a Budapesti Corvinus Egyetemen végzett gazdaságmatematikai elemző szakon, majd közgazdasági PhD fokozatát a Debreceni Egyetemen szerezte. Jelenleg a Neumann János Egyetem – MNB Intézet munkatársa, valamint a Medve Matek tudománynépszerűsítő oktatási programsorozat egyik vezetője.
Borítókép: pixabay.com
The post Mesterséges intelligencia az oktatásban – MI lesz a valódi gamechanger? appeared first on Economania blog.