Prof. Dr. Charaf Hassan

A mesterséges intelligencia hatása
az oktatás digitalizációjára

Szeretettel üdvözlöm a konferencia minden résztvevőjét! Nem virtuális térre számítottam, amikor vállalkoztam arra, hogy ebben az évben is tartok előadást az oktatási konferencián.

A prezentációm címe egy kicsit eltér a tavalyitól, de ismét az oktatás és a mesterséges intelligencia (MI) kapcsolatáról szól.

A konferencia több blokkjában is megjelenik az MI. Azért, hogy ne legyen elegük ebből a témából, én egy másik vetületét szeretném bemutatni, azaz milyen alkalmazásokat használhatnak, és ezek az alkalmazások hogyan tudják a tanár munkáját segíteni akár a közoktatásban, akár a felsőoktatásban.

A bevezetőben egy-két slide-ot a tavalyi előadásból mutatok, majd rátérünk az oktatásspecifikus megközelítésre.

Az elmúlt évi előadásban kiemeltem, hogy szinte minden percben hallhatjuk a mesterséges intelligencia kifejezést – kezdenek gyűlni az adatok, már vannak adataink, generálunk adatokat, az adatok mennyisége nagyságrendekkel nőtt és tovább is fog nőni.

Mivel az MI „vak” az adatok nélkül, ezért az adat mint alapfeltétel, rendelkezésre áll. A másik ilyen jellegű igény – ez is tavalyi dia – az a számítási kapacitás, amely szintén erősen nőtt, meggyorsítva és megkönnyítve az elemzések készítését. A gépi tanulás tehát azt jelenti, hogy az adatokból, amiket gyűjtünk, szeretnénk információt „kivenni”.

Ez analitika, jóslás a jövővel kapcsolatban. A gépi tanulás adat és konkrét problémamegfogalmazás nélkül, tehát emberi gondolkodás nélkül, még mindig nem tud működni.

Milyen alkalmazásokat tudunk megnevezni? A természetes nyelvek feldolgozása, képfelismerés, karakterfelismerés, gépi fordítás, ezek mind-mind olyan alkalmazási területek, amelyek az oktatásban is használhatóak. Az MI alkalmazásához feltételek, illetve pillérek kellenek.

Az MI pillérei:

  • Adat;
  • Algoritmus;
  • Modell;
  • Szakterület;
  • Emberi szakértelem;
  • Infrastruktúra.

Az első az adat, amely akkor jó, ha csinálunk vele valamit, azaz felépítünk egy modellt. Ez a modell emberi találmány, erre a modellre építik az egész gépi tanulást. Az oktatásnak mint szakterületnek vannak sajátosságai. Ennek a területnek a szakemberei a tanárok, ők tudják pontosan, milyen problémára kell megoldást adni, hol kell segíteni az ő munkájukat.

Itt szeretném kiemelni, ha a mesterséges intelligencia helyettesíteni fogja az embert, akkor megette a fene az egészet. De megnyugtatok mindenkit, nem erről van szó. A MI nem tudja helyettesíteni az emberi kreativitást. A rutinfeladatokat tudja könnyebbé tenni, automatizálni, de a mesterséges kreativitástól még messze vagyunk. És természetesen az emberi szakértelem nélkül nem tud hatékony lenni.

További fontos elem az infrastruktúra, mert infrastruktúra nélkül nem lehet mesterséges intelligenciát építeni. Az első járványhullámból mit tanultunk? Én több fórumon azt mondtam, tíz nap alatt tíz évet fejlődtünk. Azt mondtuk, sikeresen teljesítettük a tavaszi félévet, az átállás megtörtént. Kisebb-nagyobb problémákkal, de megoldottuk. Teszteltük az országos hálózatot, és azt tapasztaltuk, hogy nem voltak nagy, országos összeomlások az Internettel kapcsolatban. Az online képzésre a diákok, hallgatók azt mondják, hogy jó, mert ők hozzá vannak szokva ahhoz, hogy ezek a kis eszközök ott vannak a kezükben és használják őket. Persze a szülők sokszor nem így élik meg ezt!

De: a digitalizáció nem csak eszközhasználat. Attól, hogy én egy tabletet vagy egy telefont jól tudok használni, attól még nem tudok digitálisan oktatni vagy digitális oktatást vezényelni. Ez kultúra kérdése, ezt az oktatási kultúrát be kell vezetni. Természetesen nem felejtjük el azt, hogy bizonyos helyeken, sok iskolában az infrastruktúra nem biztos, hogy megfelelő, és fejlesztésre szorul. Ezt több fórumon már kiemeltük.

Nézzük meg, milyen működő alkalmazások, milyen intelligens rendszerek vannak most a világunkban. Az első, a legfontosabb, hogy vannak adataink – a diákokról, a tananyagról. Ezekben az adatokban tudunk bányászni, az algoritmusunk tud különböző mintázatokat keresni, és ha ez a mintázat valahol máshol felmerül vagy előkerül, akkor felismeri. A diák előrehaladását, annak mintázatát tudjuk végigkövetni, akár szövegben, akár képben, akár hangban van, ezt az MI alkalmazások már képesek megcsinálni. Azt is látjuk nap mint nap, hogy a beszédfelismerés már magyarul is elég jól működik. Ez nagyon fontos az esélyegyenlőség betartása miatt, amikor szöveget akarunk felolvastatni egy látássérültnek, vagy a hallássérülteknek szeretnénk feliratozni valamit. Nem is beszélve arról, hogy az idegennyelv-tanításban és gépírástanításban vannak már kész alkalmazások, amik tanulóalgoritmusok használatával tudják a tanulók tudását hatékonyan fejleszteni. Nagyon sok platformot, nagyon sok szoftvert, nagyon sok alkalmazást használhattunk tavasszal és most is, és gyűlnek az adatok. Pontos adataink vannak akár a Google Classroomból, akár a Moodle-ból, Canvas-ből, attól függ, hogy ki, milyen platformot használ. Tudjuk például azt, hogy a diák pontosan mennyi időt töltött egy adott tananyaggal.

Ami az alkalmazásokat illeti, öt alkalmazási területet emeltem ki.

 

Hassan1.png

A személyre szabott tanítástól kezdve a tanulás közvetlen segítéséig terjed ez a spektrum. Amit szeretnék külön is hangsúlyozni: ezek az alkalmazások akkor érnek valamit, ha segítik a tanár munkáját, ha hatékonyabb lesz a tanítás, ha hatékonyabb lesz a tanulás. Ha a diákok jobban érzik magukat, ha jobban fejlődnek, akkor érnek valamit, egyébként csak pénzköltés. Tehát ilyen szemmel nézzünk ezekre az alkalmazásokra!

Balról jobbra haladva: a személyre szabott tanítás. Ha harmincöt diák ül egy tanteremben, a képességek eltérnek. Mindig komoly kihívás a tanárnak, hogy hol húzza meg az átlagot, mi az átlag. Lehet, hogy az átlag valakinek nem megfelelő: aki gyengébb képességű vagy nem ilyen érdeklődésű, nem tud teljesíteni, és akkor jönnek az eltérések, az elkeseredett helyzetek. A személyre szabott tanítás tulajdonképpen ebben tud segíteni. Ha megvannak az adataink, a tanulóalgoritmus ajánlásokat, jóslatokat ad a diák előrehaladásával kapcsolatban. Jelzi, ha valamiből probléma lesz, ha nem töltött vele elég időt, nem gyakorolt eleget. Mindez alkalmazkodás a diák képességeihez, azaz egy digitális tanteremben mindenkinek a neki megfelelő szintű példát adhatjuk. Ez lehet rövid távú, amikor például a diák zaklatott állapotban van és ehhez alkalmazkodunk, de lehet tartós, személyre szabott tanítás is. A tanításnál az egyéni tanulási preferenciákat is fontos figyelembe venni. Nem vagyunk egyformák. Van, aki jobban szeret egyedül dolgozni, van olyan, aki szeret csapatban dolgozni. Van, akinek az egyéni tanulási tempója gyorsabb, másiknak lassabb, más a hobbija, és a hobbit is be lehet vonni ebbe. Vannak ajánlórendszerek, amik kifejezetten tanulnak a háttérben az adatokból, és bizonyos ajánlatokat tesznek. Ezek az ajánlatok arról szólnak, hogy ennek a diáknak mik az erősségei, miben lehet jobban terhelni. Ezek mindig komoly kihívások a tanárnak, hogyan tudja egységesen kezelni az osztályt.

Még egyszer hangsúlyozom, adat nélkül vak a mesterséges intelligencia, tehát ilyen alkalmazás csak akkor tud születni egy adott iskolai környezetben, ha megvannak az adatok arról, hogyan fejlődnek a diákok.

A második lehetséges feladatkör az adminisztratív feladatok támogatása. Különböző szervezési feladatokra tud javaslatokat, megoldásokat adni. Akár olyan extrém példát is említhetek, hogy egy kamera alapján megállapítja, ki hiányzik az osztályból, hogy ezzel ne kelljen tölteni az időt. Tehát vannak olyan adminisztratív alkalmazások, amikben a MI egy kép alapján meg tudja állapítani és nem kell mindent kézzel elvégezni.

Az esélyegyenlőség garantálásához a természetes nyelvek feldolgozásában nagyot léptünk előre. Akár magyarul, akár angolul, de működik a beszédfelismerés, a feliratozás – sok tévében ezt már használják, nem is beszélve arról, hogy valós időben működik a fordítás is. Ezek azért fontosak, mert ha valakinek van valami nehézsége, hallássérült vagy látássérült, akkor ezek az alkalmazások sok segítséget tudnak nyújtani a kommunikációban.

A következő terület a tanítás. Mindig azt mondjuk, hogy túl vannak terhelve a tanárok mind a felsőoktatásban, mind a közoktatásban.

Ha még plusz feladatokkal is ellátjuk őket és nem adunk hozzá eszközparkot, nem biztos, hogy jó irányba viszi a tanítást, tanulást. Ezért nagyon fontos a tanítás támogatása a mesterséges intelligencia eszközeivel. A számonkéréseknél, ha létrehozunk egy kérdésbankot és a rendszer minden diáknak másképp „rakja össze” a feladatokat egy adott tananyaghoz, más-más nehézségi szinten állítja össze a dolgozatokat a gyerekeknek, ez talán előre vivő lehet. Tehát egy olyan alkalmazási terület, ami segítségünkre van az oktatásban. Nem, helyettünk senki sem fog dolgozni. Annak érdekében, hogy hatékonyabb legyen a működésünk, ilyen eszközöket, alkalmazásokat fejlesztünk a mesterséges intelligencia eszközeivel.

Az értékelések terén már ott tartunk, hogy egy digitálisan beküldött esszét a tanulóalgoritmus már előzetesen képes értékelni. Tehát előfeldolgozást, lényegkiemelést meg tudunk automatikusan oldani. Amikor harmincöt dolgozatot kell megnézni, azért az komoly kihívás a tanárnak, de egy ilyen alkalmazás az megkönnyíti a tanár dolgát.

Ami fontos: itt az egyén a kritikus, az egyén fejlődését tudjuk követni. Mi a cél? Hogy a tanulásnak a kihozatalát maximalizáljuk, tehát minél hatékonyabban tanuljon a diák, de úgy, hogy újabb terhet ne pakoljunk a tanárokra, mert így is túl vannak terhelve. Ha van harminc-harmincöt diákunk, közöttük találunk olyanokat, akik gyorsabban tudnak haladni. Ezeket például az egyetemen egy külön csoportba, külön tankörbe helyeztük, és azt mondtuk, ezek terhelhetők jobban. Nem érdemes fékezni a gyorsan haladó diákokat, és nem szabad, hogy elkeseredjen, aki nem tud ilyen tempót fölvenni. Tehát érdemes a testre szabott feladatokban gondolkodni.

Fontos viszont a csalások kiszűrése: ha valaki ebben a világban rákeresett valamire a Google-ban és másolt valamit, vagy nem járt el helyesen egy adott forrás felhasználásával, akkor egy plágiumkereső ellenőrzéssel ezt ki tudjuk szűrni. Ezt jelenti tehát a tanítás támogatása, a tanár tehermentesítése.

A következő pont a korrepetálás. Az idegen nyelv és a kézírás gyakorlására például lehet készíteni játékokat, hogy játszva tanuljunk valamit. Nem is beszélve arról, ha már végképp nincs időnk válaszolni üzenőablakban vagy chatablakban minden diáknak, akkor erre segítségül lehet hívni egy chatbotot is. Elég jól föl vannak már szerelve ezek a chatbotok, amik a tanár gépén tudnak válaszolni a tipikus kérdésekre, amihez nem kell kreativitás. Sablon kérdésekre könnyen tudnak válaszolni, és a tanárt tudják tehermentesíteni. Természetesen virtuális mentort is föl lehet állítani. A mi vezérletünkkel, tehát a mi elképzelésünk szerint van felépítve, és teljesítmény alapján tudja az otthoni tanulási feladatokat segíteni, motiválni. Figyelmeztetni is tud, hogy jön egy dolgozat, ha nem készülsz fel időben, akkor baj lesz.

Természetesen nincs ingyen ebéd ebben a szakmában sem. A veszélyekről is illő szólni. A MI figyel minket, mindent tud rólunk. Erről már nagyon sok cikk jelent meg, igen, ezzel együtt kell élnünk. Tanítanunk kell a gyerekeinket, hogy milyen adatot tesznek közzé magukról. Mostanában eléggé gyakoriak az adathalász e-mailek, amik jönnek, kattints ide, kattints oda, kapjál jutalmat stb. Ilyen jellegű veszélyek most is vannak, de ez a biztonságtechnika kategóriába tartozik. Gyűjtenek rólunk adatokat, de magán jellegű adatot nem biztos, hogy adnunk kell magunkról.

Láttuk már többen, hogy a Google keresőt lehet tanítani. A mesterséges intelligencia tanul folyamatosan, minél több az adat, annál pontosabb. De nincs száz százalék pontosság, tévedhet is ez az algoritmus. Ha a feladatok differenciálásánál túl nehéz a feladat, folyamatosan csak azt látja a diák, hogy nehezek a feladatok, frusztrált lesz. Ha meg mindig túl könnyű, akkor unatkozni fog. Erről hallottunk, a tanárok tudnak ilyen eseteket mondani. Eltérőek a képességek, ezt tudjuk, és ezt kezelni is tudni kell. A tanár nem tud harmincötfelé figyelni egyszerre, főleg a mai maszkvilágban. De lehet akár érzékelőt is rakni a maszkba, és figyelni, hogy unatkozik vagy frusztrált az illető. Ezt általában egy sapkával oldják meg: EEG vagy szemmozgás alapján meg lehet állapítani, hogy ki unatkozik, ki frusztrált. Ilyen jellegű szenzorokat már lehet használni. A mesterséges intelligencia egy kamerakép alapján is meg tudja ezt állapítani, egy ilyen alkalmazást szívesen látnék a magyar tantermekben: ez segíti a tanárt, és megmondja, hogy kinek nehéz, kinek könnyű ez a feladat. Most nem azt mondom, hogy piros és zöld lámpák villogjanak, de azért mégis egy visszajelzés a tanárnak.

A pszichológusok azt mondják, hogy a pozitív sávban kell hagyni a diákot: úgy beállítani a nehézségi szintet, hogy ne unatkozzon és ne legyen frusztrált, a kettő között kell tartani. Ami a differenciálást illeti, vagy adatok alapján végezzük, vagy mentális állapot alapján. Tehát vannak a háttérben az adatok, ezekből következtetési logikát használva megmondom, hogy egy diák hogyan halad, vagy szenzorokkal mérem a pillanatnyi állapotot akár sapka, akár maszk, akár szemüveg formájában. Ami fontos, az a cél, hogy rendszerszinten tudjon a diák gondolkodni, és ez a differenciálás segítse őt ennek érdekében, legyen sikerélménye. A tanár se örül annak, ha többen buknak meg.

Hogyan tovább? Elindultunk az úton, már nem az a kérdés, hogy kell-e a digitalizáció vagy sem, hanem az, hogy hogyan tudjuk a maximumot kihozni ebből. A vírushelyzetben tíz nap alatt tíz évet fejlődtünk, a vírushelyzet kikényszerített belőlünk bizonyos átállásokat. A nehézségei ellenére azt mondom, ez jót tesz hosszabb távon az oktatásnak. Szülőként én is látom, hogy milyen nehézségek vannak, tisztában vagyok vele, de ha nem lett volna ilyen helyzet, akkor egyikünk se gondolkodott volna azon, sem az egyetemen, sem a közoktatásban, hogyan gyorsítsuk ezt a folyamatot.

Összefoglalásul: igen, a tanárok szerepe átalakul, nagyobb szerephez jut a kreativitás.

Komoly feladat vár rájuk ezzel. A mesterséges intelligencia egy eszköz, nem cél. Hasznos eszköz ahhoz, hogy tehermentesítsük a tanárokat, és eszköz arra, hogy a tanár tudjon még újabb és újabb tartalmakat készíteni.

Mindenkinek jó egészséget kívánok, köszönöm szépen a figyelmet!