Amióta megjelentek a nagy nyelvi modellekre épülő mesterséges intelligenciák, a ChatGPT és társaik, szinte mindenkiben az a kérdés motoszkál, hogy vajon mennyire okosak ezek a rendszerek. Papagájok csupán, amik értelem nélkül ismételgetnek dolgokat vagy valami olyasmi van mögöttük, ami hasonlít az emberi gondolkodásra. Egyáltalán hol van a különbség a gondolkodás és aközött, ami pontosan úgy néz ki, mint a gondolkodás? Erre egyhamar nem fogunk tudni válaszolni, de egy érdekes kísérlet eredményét megosztjuk.

A 21. századi iskola egyik fontos jellemzője, hogy a tanulást minél jobban közelítsük a valósághoz. Ahelyett, hogy mindenféle kitalált feladatokat adnánk a diákoknak, amik leegyszerűsítve tartalmaznak olyan elemeket, amikről az adott tudomány szól próbáljuk meg valós helyzetekbe helyezni a gyerekeket és ott kapnának lehetőséget a megfelelő képességek elsajátítására. Ezzel párhuzamosan a tudományban is egyre kiemeltebb szerepet kap a laikus kutatás, vagyis citizen science, amikor bárki bekapcsolódhat egy kutatás adatgyűjtésébe vagy akár az adatok feldolgozásába is. Az ilyen projektek kiválóan alkalmasak lehetnek arra, hogy bevigyük őket a tanításba, valós kontextust teremteni a tanulásnak.

Gondolom, sok rajztanár kattintott ijedten a cím láttán - eljöt hát az iső, az ő munkájukat is elveszi a mesterséges intelligencia? Nem, nem fogja (legalábbis a ma bemutatott eszköz nem). Ellenben elég vicces, viszonylag könnyen és izgalmasan működik. Annyit tud, hogy az általunk rajzolt 'béna' vázlatból rengeteg stílusban készít rendes, szép képeket. De ezzel az is történik, hogy ahogy nézzük, hogyan alakul az 'igazi' kép, folyamatosan segít az alkalmazás abban, higyan lehet a megadott stílusban jobban rajzolni. És valóban, csak 15 perc után sok dolgot tanultunk belőle.

Nem is olyan régen azt kezdték el mondani szakértők, hogy a jövő 'írástudása' a prompting lesz, azaz annak a képessége, hogy a mesterséges intelligenciától úgy kérdezzünk, hogy a lehető leghasznosabb választ kapjuk. Ezt egyre kevesebben hiszik ma már, mivel olyan gyorsan fejlődik ez a terület, hogy valószínűbb, hogy egy éven belül akár az AI-k már lesznek annyira intelligensek, hogy képesek lesznek sokkal hatékonyabban olvasni az 'intencióinkat', így a prompt-nak nem lesz akkora szerepe. Mindenesetre most még nagyon fontos, hogy tudjunk jó promptokat írni, így hát most összegyűjtöttünk néhány hasznos 'előregyártott' prompt-ot, amit tanárként érdemes lehet kipróbálni - nekünk működtek (inkább többé, mint kevésbé).

A földrajz tanítás elengedhetetlen része az atlasz nézegetése, lapozgatása, a diákok úgy kapnak valamiféle képet arról, hogy miként is helyezkednek el a dolgok a Földön, ha sokat nézik a térképet, de talán még jobb, ha dolgoznak is vele. Ilyen interaaktív térképes feladatokhoz lehet hasznos, ha az ásványkincsek, ipar klasszikus jelöléseit maguk tudják elhelyezni, nem csak látják, hogy hol van. Ehhez készítettük el a hagyományos jelek grafikáját svg állományban. Ez a fájl remekül szerkeszthető az ingyenes Inkscape programmal, ezután kinyomtathatjuk például öntapadós lapra, vagy felhasználhatjuk digitális feladatokhoz is.

A valós problémák használata a tanításban a 21. századi pedagógia egyik sarokköve. Ahogyan az információforrások száma egyre nő, az iskolának tudatosítania kell a diákban, hogy mindaz, amit megtanul, azok a képességek, amiket elsajátít valóban használhatóak, ha ezt nem teszi, biztosan elveszti a diákok figyelméért folytatott versenyt. A modern technika ráadásul segít abban, hogy a bonyolultabb kérdések is megközelíthetőek legyenek a gyerekeknek, ma már nem kihívás egy egyszerű robotot megépíteni és programozni, valós idejű adatokat szerezni a világóceán hőmérsékletéről vagy akár rakétakilövéshez ideális légköri körülményekről. A Microsoft által publikált óravázlatban (IDE KATTINTVA) egy olyan foglalkozást kapunk (angolul), amiben adaelemzéssel dönthetik el a diákok, alkalmas-e az időjárás a rakéta indítására. Ehhez maguk készítenek el egy gépi tanulásos algoritmust is.

A Google térképre fejlesztett elég vicces, és pl. angolórán jól használható alkalmazást ajánlunk ma! Egyszerűen megtanulható, hiszen egyetlen kattintás, és már indul is a vicces nyelvóra. A lapozás után mutatunk órai felhasználásra is elvihető példákat.

Hogyan változik világunk az AI hatására, elveszi-e a munkánkat, mit tesz a tartalomfogyasztással? Az egyik előrejelzés (és ez már most kezd valóság lenni), hogy erősen növeli majd a zajt az olyan platformokon, mint a Facebook. Ha eddig elegünk volt az influenszerekből, gondoljunk bele, mi lesz velünk ha ‘Influenszernek látszó’, AI-val előállított ál-tartalmakat nézhetünk naphosszat. A különbség az, hogy egy szimpatikus (vagy éppen idegesítő) influenszer évek alatt építi fel magát, amíg az AI-val generált ál-influenszer-ből naponta ezret is készíthetünk, és onthatják magukból a szintén AI által generált ál-tartalmat.

Ember legyen a talpán, aki elsőre megmondja majd a különbséget! Nézzük meg egy egyszerű, és még nem AI-val automatizált példán egy olyan témában, amivel mi is sokat foglalkozunk. Tegyük fel, hogy szeretnénk egy ‘blognak’ tűnő oldalt készíteni, ahol ‘tartalmakat’ osztunk meg. Legyen a téma a mesterséges intelligencia, vagy általában a tudománykommunikáció. Mit kell tennünk? Egyszerű: a) keressünk ilyen tartalmakat, b) ezeket másoljuk be a ChatGPT-be, ott adjuk utasításba, hogy egy ‘összefoglalót’ készítsen belőle, majd pl. egy blogspot oldalon tegyük közzé. Kipróbáltam, egy ilyen oldalt semmiből létrehozni, majd 3 cikkel feltölteni (képekkel), nekem pontosan 10 percbe telt, és semmilyen szaktudást nem igényelt (mondjuk ahhoz, hogy saját tartalmat írjak, már kellett volna, de erre ugye nem volt igény). Az ál-blogomat Fake AI az Iskolában néven el is indítottam (ITT TALÁLHATÓ.

A nagy probléma ezekkel az egyre könnyebben előállítható, vagy összelopott ál-tartalmakkal az, hogy elsőre nehéz megkülönböztetni őket a valódi szakmai írásoktól. Íme néhány intő jel: a) nincs feltüntetve, hogy ki üzemelteti, írja az oldalt, vagy nem valódi emberhez vezet a link,

b) túl sok a poszt (napi 8 cikket nem lehet megírni, hacsak nincs komoly szerkesztőség - akkor viszont rendes tartalomkezelő lenne az oldal mögött, nem egy ingyenes blogmotor),

c) lopott tartalmak, pontatlan hivatkozás (pl. a Medium.com remek oldalról előfizetős tartalmak utóközlése (engedély nélkül),

d) egyes AI alkalmazások marketing szövegének teljes átemelése mindenféle kritikai elemzés nélkül, ami azért veszélyes, mert nem annyira egyértelmű szakmailag, hogy például az esszék javítását érdemes-e kiszervezni egy AI-nak (mi kipróbáltuk, és már írtunk is róla),

e) pongyola szerkesztés, kiemelések hiánya, gyorsan összedobott, beemelt szövegek. Természetesen ez még a ‘kézműves’ ál-portál, jönnek nemsokára a valódi, profi módon megszerkesztett, és már más szakemberek írásain tréningezett nagy nyelvi modellek), akik gondolkodás nélkül, és 10 mp alatt köpnek ki egy ‘szakmai’ cikket. Mi pedig kapkodhatjuk a fejünket, és egyre elkeseredettebben keressük majd az igazi, primer, emberi szakmai tartalmakat, amelyek sokkal nehezebben lesznek megtalálhatóak, elérhetőek, ugyanakkor rendkívül felértékelődnek majd.

Azt vizionálják szakértők, hogy kettéválik majd a világ, és ebben a fő szempont az alkalmazkodás képessége lesz. Hajlandóak vagyunk-e végighallgatni egy Bruce Springsteen számot akkor is, ha a szövege éppen nem tetszik, vagy a Spotify AI szolgáltatásával generáltatunk magunknak a hangulatunknak megfelelő, Springsteen stílusában AI-val megírt számokat? 2023-ban, meglepő módon, ismét több bakelit lemez fogyott, mint CD. Az emberek egy része ragaszkodik majd a (máshogyan) minőségi, emberi tartalmakhoz, ám ezek lassabban, sok munkával, és szakértelemmel állíthatóak elő.

A többséget pedig (a jóslatok szerint) elsodorja tömeggyártott, ellenállhatatlan mennyiségben ránk zúdított ál-tartalom. Ebben a hatalmas zajban pedig tartalomfogyasztói oldalon rendkívül felértékelődik a kritikai gondolkodás - ne kezdjünk el kommentelni egy bármilyen megosztott poszt alá, először nézzük meg a forrást, és döntsük el, hogy megfelel-e azoknak a szakmai alapkövetelményeknek, amely vitaképessé teszi egyáltalán a tartalmat. Ha nem, akkor lépjünk tovább, különben gyorsan belecsúszhatunk a tomboló középszer vortexébe.

Az elmúlt négy hétben sem kellett unatkoznia annak, aki előfizetett a TanárBlogra (akár havi 960 forintért!), még akkor sem, ha a korábban már megírt közel tízezer cikket már fejből tudja, mert bőségesen jelentek meg új írások is. Nekünk is a mesterséges intelligencia hatása a legizgalmasabb a tanításra, így a cikkek zöme is ezzel foglalkozik. Az előfizetés menetéről IDE KATTINTVA találtok segítséget.

Megírtuk, hogy gyakran azért csalódás a mesterséges intelligencia használata, mert mások az elvárásaink, mint amit az valóban tud, fontos, hogy az ELVÁRÁSAINKAT IGAZÍTSUK A VALÓSÁGHOZ. Elemeztük, hogy lépéseken keresztül jelenik meg az AI az ISKOLA MINDENNAPJAIBAN. Ha valaki körülnéz az AI eszközök között, meg fog döbbeni azon, hogy mennyi és milyen létezik, de nem minden arany, ami fénylik, erről szó a NAGY AI SVINDLI című írásunk. Valószínűleg nincs olyan aggodalom a mesterséges intelligencia megjelenésével kapcsolatban, ami teljesen alaptalan lenne, ezért is érdemes az AI AI BIZTONSÁGÁNAK SZINJEIRŐL beszélni. Saját tapasztalataink alapján kezdtük el megírni, hogy MIRE JÓ, ÉS MIRE NEM a mesterséges intelligencia a tanításban, hogyan változtatja meg az életünket és mi az, ami csak ábránd. Amikor jól működik, akkor hihetetlen mértékben képes segíteni a mesterséges intelligencia a tanár munkáját, mutattunk egy OLYAN RENDSZERT, ami egy felturbózott tanulásmenedzsment rendszer. Meglehet, hogy egy nap majd mesterséges intelligencia tanárok váltják ki a munkákat, de jelenlegi tapasztalataink szerint MÉG NEM EGYHAMAR, de az is lehet, hogy ezekből jelenleg pont a TANULÁS LEGFONTOSABB KOMPONENSE hiányzik, így egy jó darabig nem kell még féltenünk az állásunkat. Mivel a mesterséges intelligenciát teljesen amúgy sem fogjuk kitiltani a diákok életéből, fontos lenne mihamarabb, hogy kitaláljuk a helyes használatának SZABÁLYAIT a diákok számára, erre mutattunk egy példát.

Mutattunk egy óravázlatot, ami hátrányos helyzetű gyerekeknek is segített a NYELVTANULÁSBAN, egy másikat, amiben a SZÓBELI FELVÉTELIT szimuláltuk. Egy másik órán a diákok FOGALMAZÁST ÍRTAK, de csak AI-t használhattak hozzá, mégis nagyon sokat tanultak. Egy eredetileg tanáraknak szánt AI alkalmazást egy kis csavarral izgalmas TÖRTÉNELEM órákhoz tudtuk felhasználni.

Egészen megdöbbentő tud lenni, hogy pár trükkel még a csak szövegesen kommunikáló AI-k is mi mindenre képesek, bemutattuk például, hogy miként tudnak bármilyen anyagból GONDOLATTÉRKÉPET KÉSZÍTENI. Bemutattunk egy kifejezetten igényes KÉPSZERKESZTŐT, amit a mesterséges intelligencia segít. MEMORITERT tanulni senki nem szeret, ezért jön kapóra hozzá egy AI eszköz. Időkitöltőnek is remek lehet egy RAJZOLÓS JÁTÉK neurális hálókkal. A KUTATÁSHOZ, tudományosabb munkákhoz is használható már AI, mutattunk erre is egy eszközt. Megkaptuk a hírt és gyorsan meg is osztottuk, hogy újabb AI VÁLT ELÉRHETŐVÉ már Európában is.

Az érettségi hónapjában mutattunk egy TEMATIKUS KERESŐT a feladatokhoz. Egyszerű dolognak tűnik, de mégis megdöbbentő, hogy a világ bármely pontján láthatjuk, MERRE FÚJ A SZÉL egy térképen. Az internetbiztonság egyre fontosabb téma, a bemutatott kisfilm a SZÜLŐKET PRÓBÁLJA FELVILÁGOSÍTANI.

A legnagyobb hírünk, hogy előfizetőinkkel együtt belefogtunk egy, a mesterséges intelligencia oktatási használatáról szóló KÖNYV ÍRÁSÁBA.

Aki előfizet a TanárBlog, az mindezen felül még a havonta rendezett webináriumainkra is ingyenes jöhet.

Megannyiszor szó esik arról, hogy mire és miként lehet használni a mesterséges intelligenciát a tanításban, a legerősebb ígéret a személyre szabott tanulás. A mesterséges intelligencia majd személyes tutor lehet, teljesen az egyéni kívánalmaknak megfelelően tudja alkítani a tanulást és így hoz el egy sokkal boldogabb jövőt (amiben azért a tanárokra egyre kevesebb szükség van). maga az ötlet nem újdonság, Az 1970-es években jelentek meg például az első számítógépes adaptív tesztek, amik az újabb kérdéseket az előzőek függvényében adták mindig a diáknak, így próbálva meghatározni minél laposabban a tudás szintjét. Ha erről a Peter-elv jut eszünkbe, miszerint egy hierarchikus rendszerben mindenki addig jut el, amíg már képtelen jól teljesíteni, az nem véletlen.

De még korábban találunk példákat hasonló elképzelésekre a tanulási folyamatról. A kísérletes pszichológia egy nagy kutatója, B. F. Skinner, aki a behaviorizmus egyik kidolgozója volt gondolta azt, hogy a galamboknál és patkányoknál már bizonyított módszereket az iskolában is lehetne alkalmazni. Megalkotta a tanítógépet, egy olyan szerkezetet, amiben a tananyagot apró részletekre bontotta fel, amit a diáknak meg kellett oldania. A diák a választ (ami lehet rövid szöveg, szám, de a leggyakrabban egy ABCD-teszt) beírja, majd látja, hogy helyes-e. Ha helyes, tovább léphet a következőre, ha nem, egy újabb hasonló problémát kap. Skinner, aki a tanulást a pozitív és negatív megerősítéssel (jutalmazással és büntetéssel) elért viselkedésváltozásnak tartotta úgy vélte, ezek a gépek egyfelől azonnali visszajelzést adnak, másfelől lehetővé teszik, hogy mindenki az egyéni ütemében tanuljon tovább.