Dr. Nagy Róbert, Farkas Judit
Csillagsuli: Mesterséges intelligenciával generált személyre szabott tanulási utak
A XXVI. Országos Közoktatási és Szakképzési Szakértői Konferencián tartott előadásunk a neveléstudomány, a pedagógiai gyakorlat, valamint a digitális taneszközfejlesztők közötti szinergikus együttműködés keretében fejlesztett, a mesterséges intelligencián alapuló adaptív tanulási rendszert alkalmazó Csillagsuli programot mutatta be.
Gyakran éri az a – sok esetben jogos – kritika az oktatási rendszereket, hogy a neveléstudományi kutatások legtöbb esetben csak publikáció formájában manifesztálódnak, azok eredményei késve, esetleg átértelmezve vagy egyáltalán nem jelennek meg annak gyakorlatában. A Csillagsuli-projekt a kezdetektől prioritásként kezelte, hogy a digitális pedagógia legfrissebb kutatási eredményeit tartalmazó, tudományos igénnyel készült vizsgálatok támogassák a fejlesztését. Az akadémiai feladat nem volt könnyű, ugyanis, ha a mesterséges intelligenciára (MI) le is szűkítjük a digitalizáció oktatási hatásainak a vizsgálatát, akkor azt láthatjuk, hogy a Scopus[1] által indexált, a témára vonatkozó publikációknak a száma az elmúlt három évben közel 15 000 volt. Ez praktikusan azt jelenti, hogy naponta újabb 15 publikáció jelenik meg a témában.
Nagyon fontos neveléstudományi feladat, hogy ezeknek a vizsgálatoknak az eredményei kiértékelve, összefoglalva rendelkezésre álljanak a taneszköz- és tananyagfejlesztőknek, elérhetőek legyenek a tanároknak, segítve őket abban, hogy a munkájukban komplementer, a pedagógiai hozzáadott értéket szem előtt tartó módon építhessék be azokat, elkerülve az indokolatlan technológiahasználat veszélyeit.
Scopus: Analyze search results, TITLE-ABS-KEY (artificial AND intelligence AND education),
N = 27 262, (2021–2024: N = 14317)
A mesterséges intelligenciát olyan természetellenes objektumnak vagy entitásnak tekintjük, amely rendelkezik azzal a képességgel és kapacitással, hogy elérje vagy meghaladja a rá bízott feladat követelményeit (Bringsjord, 2011, Dobrev, 2012, McLean, 2021, Omohundro, 2014). Ennek pedagógiai megjelenési formáit több tényező is befolyásolja.
Egyrészt a digitális kultúra és természetesen a pedagógiai kultúra is – mint a vallott és a gyakorlatban követett pedagógiai elgondolások rendszere, ami arcot, szakmai identitást biztosít az egyes pedagógus vagy az intézmény számára (Falus, 2021) – a történelmi hagyományokból építkező kulturális rendszerünknek része, amelyre a külső környezet, így napjainkban különösen a technológiai változások nagy hatást gyakorolnak. A Világgazdasági Fórum becslése szerint 2025-ben a konvencionálisnak gondolt oktatási rendszerben ugyanolyan arányban lesznek jelen a kortárs technikai újítások, mint bármelyik más, innovatívnak gondolt gazdasági ágazatban (WEF, 2020).
Forrás: Gursoy et al., 2019
Másrészt a mindennapi pedagógiai gyakorlatba történő beépülést alapvetően meghatározza a tanárok hozzáállása a technológia elfogadásához. Erre többfajta modell is létezik, amelyek közül a MI-eszközhasználat elfogadási modellt (AIDUA) érdemes kiemelni.
A modell alapvetően három lépcsőt különböztet meg. Az elsődleges elfogadás a társadalmi befolyástól és a hedonikus motivációktól függ. A pedagógiai élmény hatására dönthetnek úgy a tanárok, hogy a hagyományos eszközeiket digitálisakkal egészítik ki vagy cserélik le azokra. Ugyanakkor a mesterséges intelligencia, mint fogalmi konstrukció olyan esetekben is megjelenik, amikor ez a technológia nem, vagy csak nyomokban érhető tetten az adott alkalmazásban. Ez könnyen okozhat információs túltelítődést, így a felhasználók a befogadhatatlan mennyiségű információ miatt nem érzik arányban a befektetni szükséges energiát az elérhető eredménnyel. Ekkor újra felértékelődhet a neveléstudománynak az a szerepe, hogy csak azokat az eredményeket tárja a gyakorló pedagógusok elé, amelyek valóban hozzáadott értékkel rendelkeznek, megalapozva az érzelmi elköteleződés lehetőségét.
A külső elvárások szintén jelentős elvárást képviselnek a technológia pedagógiai használatára vonatkozólag. A pedagógia kultúrát alapvetően meghatározó, erős külső ráhatással elrendelt távolléti oktatási időszakokat követően vizsgálatot végeztünk pedagógusok körében arra vonatkozólag, hogy miként élték meg azt az időszakot, amikor nem szabad választásból, nem autonóm döntésből, hanem kényszerítő erő hatására kellett digitális megoldásokat használniuk.
„. És hát ők voltak…akik olyan zászlóvivőként mentek elől, és mutatták meg ezeket a platformokat…”
„A kollégák között a műhelymunka megerősödött. Hospitálunk egymás óráin.”
„Aztán még nem is biztos, hogy szükséges ehhez egy őrült nagy technikai affinitás.”
„A rendszerek meg a felületek folyamatosan változnak, de ha valakiben megvan a készség a használat elsajátítására, akkor az onnan könnyen megy”
„Azt gondolom mindenképpen az első és a legfontosabb a kíváncsiság és a tanulás képessége és akarása. Ez nagyon fontos.”
„Ez a problémamegoldó gondolkodás, meg IQ, meg akarat.”
„…önállóságot adott a gyerekeknek, önállóságot adott a pedagógusoknak is egyébként, egyfajta megújulás volt minden részről…” (Nagy, 2021)
Nagyon sok olyan felismerés született, ami ezen tapasztalatok hiányában nem volt meg a kollégákban. Egyrészt, hogy nem szükségesek mély informatikai ismeretek ahhoz, hogy egy tanulási célú applikációt értékteremtő módon használjunk. Könnyű belátni azt a fejlesztői érdeket, hogy nagy előfizetőbázis komfortos, kényelmes, könnyen elsajátítható és kezelhető rendszerekkel érhető el. Nagyon fontos meglátása volt a kutatásba bevont tanároknak, hogy a digitális oktatási térben növekedhet a szakmai autonómiájuk. A szabad eszköz- és módszerválasztás lehetősége, erős tantervi kötöttségek mellett is része a magyar pedagógiának, ugyanakkor a diákok is sokkal szélesebb tanulási stílusspektrumot tudtak alkalmazni a felkészülésük során.
Fontos végül számba venni, hogy a mesterséges intelligencia alapú megoldások milyen lehetőségeket rejtenek az oktatás számára és melyek azok a dilemmák, amelyeket érdemes végiggondolni.
Az adatokon alapuló, adaptív, személyre szabott, a differenciált fejlesztés peremfeltételeit biztosító lehetőségek, a tanulási analitikák (Learning Analytics) és az intelligens tanulástámogató rendszerek (Intelligent Tutoring Systems) fontos elemei lehetnek az MI oktatási alkalmazásának (Bhutoria, 2022; Lemay et al., 2021, Firuz et al., 2023). Az egyénre szabottság növelheti a gyermekek tanulási élményét, a saját szintjükön elért sikerek hozzájárulhatnak az iskolai elköteleződés megerősítéséhez. A nagy adatbázisokon történő mintázatfelismeréseknek a lehetősége olyan perspektívát nyithat, ami technológia nélkül eddig nem állt a pedagógia rendelkezésére. A jó pedagógus olvas a gyermekek szeméből, de ez alapvetően a szubjektumhoz kötött tulajdonság; ha az adatokból a mintázatokat valamilyen gépi rendszer elfogultságmentesen olvassa ki, akkor ez egy biztosabb előrejelzést adhat a tanuló egyéni teljesítményéről. Ez nagymértékben hozzájárulhat az egyéni tanulási utak kialakításához, a különbségeknek a kezeléséhez, különösen azoknál a gyermekeknél, akik valamilyen szempontból hátrányos helyzetben vannak. Az eltérő szociokulturális háttérből fakadó heterogenitás kezelése szintén adatalapon kezelhetővé válna, ha a tanulók egyéni előrehaladásuknak, motivációjuknak, tanulási kedvüknek, képességeiknek megfelelő kihívást jelentő feladatokat kapva folyamatos sikerélménnyel gazdagodnának.
A lemorzsolódásnak, a korai iskolaelhagyásnak az egyik legerősebb prediktora a tartós unalom és az unalomból fakadó fáradtság; ezeknek a rendszereknek a használatával talán ez is kezelhetővé válna.
A technológiai fejlődés dinamikája meghaladja a humán befogadási képességet, ezért könnyen érezheti azt a pedagógus, hogy telítődik a sok információval és nem tudja kiszűrni belőle a számára fontosakat, ugyanakkor olyan érzése is lehet, hogy nem maradhat ki belőle. Ezzel a problémával mindenképpen foglalkozni szükséges. Ezért lehet nagy szerepe azoknak a fejlesztéseknek, amelyek valóban MI-alapra építve, validáltan, jogilag és etikailag is tisztázott módon, fenntartható üzleti modellel, tudományosan is igazolt eredményekkel működnek.
A Csillagsuli megalkotói igyekeztek a digitális pedagógia és a mesterséges intelligencia által nyújtotta lehetőségeket kiaknázni és az ezekkel kapcsolatos dilemmákat feloldani. A rendszert fejlesztési folyamatba épített tesztelés során közel 2000 gyerek és 100 pedagógus próbálta ki a 2023/24-es tanév végén. A továbbfejlesztés és a helyzetelemzés, valamint a beválásvizsgálat során a fejlesztő csapat közösen dolgozik az Eszterházy Károly Katolikus Egyetemmel. Ezek is segítenek abban, hogy szakmailag megalapozott rendszer álljon a felhasználók rendelkezésére.
A működés az adaptivitásra épül. Az óvodás gyermekek vagy alsó tagozatos tanulók a rendszerbe belépve a szövegértés és a matematika területén összeállított szintfelmérő játékkombináción tesztelhetik tudásukat, majd ennek eredménye alapján folyamatosan frissülő, fejlesztő útvonalakat ajánl számukra a rendszer mögött működő algoritmus. Útvonalat azonban nemcsak az MI állíthat össze, hanem a pedagógus vagy a szülő is könnyedén kereshet a játékok között és azt akár csoportoknak is kiküldheti.
A gyerekek maguk is válogathatnak a játékok közül, ekkor „tét nélkül” játszhatnak, vagyis nem menti a rendszer az eredményeket, felszabadulnak az elvárások és a megfelelés kényszere alól, ezzel motiváltabban gyakorolhatnak.
Számos gamifikációs elem is bekerült a rendszerbe: a felhasználók avatárokat választhatnak, ereklyéket gyűjthetnek; egy keretmese található a rendszerben, ajándékmeséket kapnak, összemérhetik tudásukat. A kicsik különböző célokat tudnak kitűzni maguk elé és a pedagógus, illetve a szülő is tűzhet ki célokat számukra, amelyeket ők küldetésekben meg tudnak valósítani.
Komplex tananyagok is készülnek a fejlesztés keretében, fizikai taneszközökkel is kiegészítve az online tér lehetőségeit. Egyrészt a pedagógusok módszertani segédanyagokat érhetnek el, másrészt felhasználást segítő továbbképzéseken vehetnek részt; a gyerekek számára pedig mesekönyvek, foglalkoztató füzetek, gyakorlók állnak rendelkezésre.
A Csillagsuli a Nemzeti alaptanterv összes, alsó tagozatos tananyagelemére kínál gyakorló játékokat, kiegészítve tantárgyfüggetlen képességfejlesztési lehetőségekkel is: kiemelten a szövegértés fejlesztésére, magyar nyelv és irodalomra és a matematikára helyezi a hangsúlyt, de több más tantárgyat is érintenek a feladatok.
A rendszer virtuális pedagógiai asszisztensként is szerepet kaphat. A lejátszott játékok eredményeit nyomon lehet követni, nemcsak feladatonként, hanem fejlesztési területenként vagy tantárgyanként is. A gyerekek képességeinek fejlődését és tudásának gyarapodását grafikonok segítségével mutatja be a rendszer. Ezeket le lehet menteni, a felhasználók ki is nyomtathatják és a gyerek előrehaladására vagy a pedagógus munkájának bemutatására szolgáló, alátámasztó dokumentumként is használhatják. A tanítóknak, az óvodapedagógusoknak, valamint a fejlesztőpedagógusoknak és a gyógypedagógusoknak továbbra is elengedhetetlen szerepük van az oktatásban, nevelésben.
A mesterséges intelligencia csak egy eszköz, amit azonban érdemes megismerni és beépíteni a pedagógiai munkába is, hiszen az adatok értő használata a pedagógusok és az intézmények számára versenyelőnyt jelent, a gyerekeknek pedig megfelelőbb fejlesztést, fejlődést tesz lehetővé. A Csillagsuliban az MI nem egy szöveggeneráló vagy képgeneráló alkalmazás, hanem egy klasszifikációs algoritmus, amely a játékosokat különböző csoportokba sorolja. A matematikai modell a felcímkézett, vagyis különböző jellemzőkkel ellátott játékok segítségével az eredményeket a játékmenetekhez kapcsolódó címkék szerint osztályozza. Az algoritmus online tanulási formát követ, ami azt jelenti, hogy az új információk hatása azonnal látható, minden játék után újraértékeli a gyereket. Az így kapott adatok egy döntési fába kerülnek, amely segít újabb, optimális útvonalat találni az előre meghatározott szabályok alapján.
Összefoglalva: a Csillagsuli egy moduláris, adaptív pedagógiai keretrendszer óvodásoknak és alsó tagozatos gyerekeknek, valamint tanáraiknak és szüleiknek egyaránt. Több mint 150 fejlesztő játék található benne, de a kínálat folyamatosan bővül. A játékokat a rendszerben a beállítási szintjeik alapján részekre, játékelemekre bontva is el lehet érni, amelyek jellemzőiknek megfelelően címkéket kaptak (tantárgy, évfolyam, fejlesztendő részképesség, játéktípus stb.). Ezekre a kategóriákra egyrészt rá lehet keresni és ezek alapján lehet összeállítani a különböző játékmodulokból az útvonalakat, másrészt a mesterséges intelligencia is ezeket a címkéket használja. Így több mint 12 játékmodul-kombináció áll rendelkezésre, így a differenciálás céljait is jól szolgálja a rendszer. Az egyéni vagy csoportoknak szóló játékútvonalak összeállítása izgalmas feladat lehet az innovatív és kreatív pedagógusoknak, de ha valakinek erre éppen nincs elég ideje vagy energiája, akkor a mesterséges intelligencia által ajánlott útvonalakat készen is megkaphatja.
Felhasznált irodalom
Bringsjord, S., 2011. Psychometric artificial intelligence. J. Exp. Theor. Artif. Intell. 23 (3), 271–277. https://doi.org/10.1080/0952813X.2010.502314.
Bhutoria, A. Personalized education and artificial intelligence in United States, China, and India: A systematic Review using a Human-In-The-Loop model. Comput. Educ. Artif. Intell. 2022, 3, 100068. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100068
Dobrev, D., 2012. A definition of artificial intelligence. arXiv preprint arXiv:1210.1568
Falus I. (főszerk.), Szűcs I. (szerk.), 2021. Didaktika. Akadémiai Kiadó.
Firuz Kamalov & David Santandreu Calonge & Ikhlaas Gurrib, 2023. New Era of Artificial Intelligence in Education: Towards a Sustainable Multifaceted Revolution[2], Sustainability, MDPI, vol. 15(16), pages 1-27, August.
Future of Jobs Survey 2020, World Economic Forum
Gursoy, Dogan & Chi, Oscar Hengxuan & Lu, Lu & Nunkoo, Robin., 2019. Consumers Acceptance of Artificially Intelligent Device Use in Service Delivery[3]. International Journal of Information Management. 49. 157–169.
Lemay, David & Baek, Clare & Doleck, Tenzin., 2021. Comparison of Learning Analytics and Educational Data Mining: A Topic Modeling Approach[4]. Computers and Education: Artificial Intelligence. 2.
McLean, S., Read, G.J., Thompson, J., Baber, C., Stanton, N.A., Salmon, P.M., 2021. The risks associated with artificial general intelligence: A systematic review. J. Exp. Theor. Artif. Intell. 1–17
Nagy, R., 2021. Intézményvezetői percepciók a távolléti oktatást követő időszakról. Megjelenés alatt.
Omohundro, S., 2014. Autonomous technology and the greater human good[5]. J. Exp. Theor. Artif. Intell. 26 (3), 303–315.
[1] A Scopus a lektorált tudományos folyóiratok, könyvek és konferencia-kiadványok gyűjteménye.
[2] Online: https://ideas.repec.org/a/gam/jsusta/v15y2023i16p12451-d1218419.html
[3] https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2019.03.008.
