11. Eszterházy Károly Katolikus Egyetem
2025 - Prof. Dr. Szűts Zoltán, Dr. Beták Norbert – Nem csodaszer, de nem is mankó. A mesterséges intelligencia műveltség oktatása a tanárképzésben
A mesterséges intelligencia műveltség oktatása új és igencsak időszerű kérdés, melynek kutatása gondos előkészítést jelent és egyúttal hatalmas kihívást is.
Nem csodaszer, de nem is mankó, a mesterséges intelligencia műveltség oktatása a tanárképzésben. Ezt a címet viseli az az elkészített bemutató, mely alapvetően a mesterséges intelligenciához köthető képességekről és az oktatásáról szól. A bemutató alapjául szolgált az ez évben megjelent AI in a globalised word: The educational context of cultural and linguistic biases címet viselő tanulmány, mely fókuszál a nyelvi és a kulturális torzításra, az elfogultságra, ami ugyebár a mesterséges intelligencia kontextusában igencsak jelentős és gyakran elő is fordul. Ilyen értelemben a modell összeomlás. Ez a jelenség akkor lép elő, amikor maga a mesterséges intelligencia, tehát a nyelvi modell egy olyan eredményt produkál, ami tulajdonképpen már a saját maga által létrehozott vagy generált eredményekből jön létre. Nem biztos, hogy rossz az eredmény, de elfogult lehet. Ez az elfogultság viszont igencsak fontos szempont lehet, és probléma is egyúttal. A kulturális és nyelvi elfogultságok is szóba kerülnek, illetve a mesterséges intelligencia és az oktatás kapcsolata.
Nagyon sok nyelvi modell – generatív modell – angol nyelvű, nyugati adatkészleten tanul. Ez talán még nem is lenne olyan túl nagy probléma, hogyha nem jutnánk el a torzításig, az elfogultságig, és ilyen esetben előfordulhat, hogy más kultúrák, nemzetiségek, akár a nemzeti identitás, vagy a kisebbségi identitás is a háttérbe kerülhet. Még ha nem is valótlanok, de elfogultak, és egy bizonyos irányba próbálják terelni azt a kimenetet. Ha például egy magyar diák egy promptot, egy kérdést tesz fel, akár a ChatGPT-nek azzal kapcsolatban, hogy a novemberi szokások hogyan alakulnak, vagy mik azok a novemberhez köthető szokások, amelyek most időszerűek lehetnek és megjelennek. Ugye nem biztos, hogy azokat a szokásokat fogja kigenerálni, létrehozni akár a ChatGPT, amelyek az adott kultúrához alkalmazkodnak és megfelelőek. Tehát mindenképpen figyelni kell az előítéletre, a méltánytalanságra és a diszkriminációra, mert ezek igencsak megjelenhetnek. És megjelenhet tulajdonképpen a torzulás is, a torzítás is. Az AI által generált eredmények kapcsán egy olyan jelenségről beszélünk a torzulás kapcsán, ami akkor jön létre, hogyha az eredmények egy bizonyos irányba kezdenek eltolódni. Tehát nem biztos, hogy az egy fals eredmény, nem biztos, hogy rossz, de torzult.
Az AI műveltség vagy az MI műveltség korántsem egyenlő a technikai ismeretekkel, a technikai kérdésekkel vagy készségekkel, tehát különböző szegmensei lehetnek, akár említhetnénk a digitális kompetenciát is, ugye ott is különböző területekről beszélhetünk, nem kizárólag a technikai ismeretekről, bár azok igencsak fontosak. A torzítás révén előléphetnek olyan jelenségek, amelyek ahhoz vezetnek, hogy téves információkat fognak a diákok, a tanulók hitelesnek vélni, úgy fogják elfogadni, ahogy azt a gép úgymond kiadja vagy kidobja nekik. A mesterséges intelligencia nem ember, hanem gép, tehát ő nem próbál meg minket félrevezetni, hogy így fogalmazzak. Nem feltétlenül képes arra, amire mi emberek képesek vagyunk, de akaratlanul is adhat olyan eredményeket, amelyeket nyilván meg kell vitatni, értékelni kell és a helyére kell tenni.
Ezzel a témával kapcsolatban megjelenik a promptolás kérdése. A promptolás tulajdonképpen azt jelenti, hogy kérdéseket, utasításokat adunk a nyelvi modellnek. Tulajdonképpen ez is egy készség. Amennyiben az a célunk, hogy a jövő pedagógusai elsajátítsák az AI használatot, az ahhoz szükséges készségeket, akkor minden bizonnyal el kell sajátítaniuk azt is, hogy hogyan kell, hogyan érdemes jó promptokat írni, jó kérdéseket, jó utasításokat felvetni a mesterséges intelligencia számára. Ez egy nagyon-nagyon fontos terület szerintem. Később még egy picit bővebben is kitérek rá.
Nem csak a pedagógusképzésben fontos ez, hanem máshol is. Nagyon röviden pontokba szedve összefoglaltam, hogy mi lehet a fontos az utasítások megfogalmazásánál, a kérdésfelvetésnél. Bár gondolom, hogy – ha már kérdeztek valamilyen AI eszközt, feltettek valamilyen kérdést, akkor – már tapasztalták, hogy nagyon fontos, hogy hogyan teszik fel a kérdést, hogy az világos legyen, érthető legyen, hogy nem egy embernek, egy humán entitásnak tesszük fel a kérdést, hanem egy gépnek, hogy megfelelő kontextusba próbáljuk helyezni, hogy mi a kimenet, milyen kimenetet szeretnék, ugye nem mindegy az sem, hogy milyen hangnemet kívánunk megejteni. Ez alatt azt értem, hogy különböző lehet az output, a kimenet, hogyha például a pedagógusok számára készül, vagy egy tananyagra vagyok kíváncsi, vagy pedig egy oktatási konferencián szeretnék előadni, ugye különböző stílusokról beszélhetünk. Érdemes ugyanakkor az összetett feladatokat részekre bontani, és igencsak érdekes az iteráció kérdése, mert az első utasítás során nem biztos, hogy azt az eredményt kapom, amit szeretnék, lehet, hogy újra kell próbálkoznom, bővítenem kell, új kérdést kell feltennem. Ez egy nagyon érdekes folyamat. Egy ciklus alakul ki tulajdonképpen. Folyamatosan jutok el ahhoz az eredményhez, amit szeretnék megkapni.
A Prompt Engineering fogalmával röviden foglalkoztam, de hadd hozzak ide egy új területet is, ami talán a pedagógusképzéshez nem áll annyira közel, viszont vannak más tudományterületek, tudományágak, szektorok – akár lehet az a turizmus, a szolgáltatóipar –, ahol olyan készségekre is szükség van, amely kötődik a promptolás jártasságához. Mai nap is fellelhető különböző internetes álláskereső portálokon néhány olyan állásajánlat, amelynél a promptolás követelmény.
A promptolás készségét lehet mérni, és állásinterjúkon érdekes, ha nyilván a megadott pozíció megköveteli, akkor meg is tudják mérni ugyanúgy, mint más kompetenciát is. Az Adaface portálon[1] például található egy online teszt, ami néhány olyan kérdést tartalmaz, ahol például készen van az output, a kimenet, és ki kell találni, hogy milyen prompt vezethetett el az outputhoz, a kimenethez. Ez nagyon érdekes dolog például, hogyha perszonalizáljuk, megszemélyesítjük a szolgáltatásokat akár a szállodaiparban vagy egyéb más területen is. Igencsak hasznos lehet az online marketing területén, vagy akár a klasszikus, tradicionális marketingben.
Igencsak új területről beszélünk, egy olyan területről – mármint a mesterséges intelligencia készségei kapcsán –, amely talán még nincs annyira felkutatva, feltárva, felmérve, ezért érdemes egy picit kitekinteni és megnézni akár közép-európai viszonylatban vagy egy picit tágabb kontextusban, hogy ki hogyan foglalkozik a területtel, ki milyen eredményt ért el.
Egy cseh-szlovák felmérés, amely ebben az iskolaévben valósult meg több mint 6700 résztvevővel a közoktatás terén. Tanulók, szülők, iskolavezetők, iskolaigazgatók töltöttek ki kérdőíveket, és a cél az konkrétan az MI iskolai jelenlétének, használatának és jövőképének a felmérése volt. Nagyon érdekes megállapítások születtek. Például a diákok 70–80%-a rendszeresen használja az MI-t. Ez egy elég magas szám. Azt is felmérték, hogy mire használják az MI-t. Nagyon érdekes, hogy a tanórai felkészülésre is használták, ami nyilván a házi feladat megoldását jelenti elsődlegesen. A tanórai használat már annál kevesebb volt. Ha összehasonlítjuk a tanároknak az MI használatával, akkor azért ez egy picit alacsonyabb százalékot jelent. Nagyjából 25% a szlovák pedagógusoké, és 33% volt a cseh pedagógusoké, ami a tanórái, az aktív tanórai felhasználást illeti, a magáncélra történő felhasználás nyilván ott is több mint 60% volt nagyjából.
Számomra egy érdekes eredmény volt, hogy a diákok nagyjából 10%-a jelezte, hogy az MI-t használja többek közt arra is, hogy saját érzéseit kommunikálja, kapcsolatot építsen, kapcsolatot tartson egy olyan entitással, ami igazából nem ember. Ez elővetíthet bizonyos problémákat is, amelyekre nyilván azért oda lehetne, oda kellene majd figyelni. Azért is említettem ezt a AI Compass nevezetű felmérést, mert jelenleg dolgozunk egy olyan felmérésen, amelyben Komárom város összes általános iskolájának pedagógusai körében szeretnénk felmérni – ennek a kérdőívnek a felhasználásával – a pedagógusok jártasságát, illetve véleményét. Ez nagyjából 340 pedagógust, pszichológust, asszisztenst jelent.
Egy másik, szorosan ehhez a témához kapcsolódó projekt – Szlovákia területén zajlik – a közoktatásnak a digitális transzformációját vagy átalakítását tűzte ki fő célnak. Ebben a pályázatban részt veszek én is. Néhány feladatot ki is emelek. A projekt során megvalósításra kerül például az MI szisztematikus használata az oktatásban. Ez alatt azt kell érteni, hogy nem egy tantárgyon belül, nem az informatika – Magyarországon a digitális kultúra – tantárgyon belül, hanem az összes tantárgyon belül használni kellene az MI lehetőségeit. Ehhez nyilván képzéseket, továbbképzéseket biztosít, akár az Oktatási Minisztérium vagy a hozzá köthető különböző intézetek. Módszertani és tananyagfejlesztés zajlik, digitális koordinátorok jöttek létre, tehát az iskolában olyan pedagógusok segítik a tanítók, a tanárok munkáját, akik egy picit fejlettebbek digitális készségekben, ők próbálják koordinálni az iskolán belül a digitális pedagógiához köthető problémák megoldását vagy egyéb más dolgokat. Az AI-kompetenciák fejlesztése beépül a rendszerbe, azaz a tanárképzésbe és a továbbképzési programokba. Különböző lehetőségeket kínálva ezen a területen is a pedagógusoknak, illetve a jövő pedagógusainak.
Összegzésként annyit mondanék, hogy hogyan tanítsunk, milyen eszközt használjunk, és hogyan fog megváltozni az oktatás pár éven belül, vagy akár pár hónapon belül is ezt nagyon nehéz előrevetíteni. Annak ellenére, hogy nagyon-nagyon fontos, hogy foglalkozunk és foglalkozzunk is ezzel a témával, talán egyre inkább válik hangsúlyosabbá a kulcskompetenciák szerepe. Még akkor is, amikor azt mondtuk, talán pár évvel ezelőtt, hogy igencsak fontos például a kritikus gondolkodás, hiszen az ismereteket a diákok a Google segítségével vagy más keresőeszköz segítségével el tudják érni. Mostanra eljutottunk odáig, hogy nem azt mondjuk, hogy a Google és a keresőmotorok vagy keresőrendszerek segítségével érik el az információt, hanem generálják, létrehozzák őket az AI segítségével.
[1] https://www.adaface.com/assessment-test/prompt-engineering-test
