Rengeteget hallunk arról, hogy milyen komoly kihívások elé állítja a tanárokat az, hogy a diákok gyakran generatív mesterséges intelligencia segítségével készítik el a házi feladatokat, illetve csalnak a teszteken, beadandókban és úgy általában a feladatokat kiszervezik az AI-nak. Ezek a félelmek teljesen jogosak, ugyanakkor arra gondoltunk, hogy érdemes lehet megfordítani ezt a kérdést, és körbejárni, hogy a tanárok munkájában milyen lehetséges következményekkel járhat az AI használata. Külföldön már elkezdődtek ezek a beszélgetések, érdemes felvenni a fonalat.

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.

Az iskola vége, vagy új paradigma? Hatékonyan segíti a tanulást, vagy egyszerűen egy újabb eszköz a csalásra? És ezzel együtt feladat a tanárnak, hogy kiszűrje az AI-val megírt házi feladatokat, és beadandókat - mintha nem lenne elég feladata, dolga manapság! A mesterséges intelligencia iskolai használata a határtalan optimizmus és csodavárástól egészen az apokalipszis vizionálásáig sokfajta reakciót vált ki az oktatás körül élő és dolgozó emberekben. A diákok gyakran azt gondolják, hogy ezentúl nem kell már esszét írni, fogalmazni, sőt olvasni sem. A tanárok rettegnek a sok AI-val megírt beadandótól, vagy lelkesen keresik azokat az alkalmazásokat, ahol egy perc alatt, egyetlen mondatból óravázlatot ír nekünk egy messterséges intelligencia. Az oktatás irányítói remek eszközt láthatnak az AI-ban, hiszen egyszerű tömegtermelésre kiválóan alkalmas, és viszonylag olcsó. Ja, és nem kérdez vissza, nem gondolkodik. Egy magyartanárt nehezen lehet esetleg arról meggyőzni, hogy lelkesedéssel tanítsa Herczeg Ferencet, egy AI alkalmazással nem lesz ilyen problémánk. És aztán itt vannak azok a cégek, akik megérezve, hogy az AI valami egészen új, izgalmas, és sokoldalú, az alap AI modellekre építve, és azok technológiáját használva oktatási alkalmazásokat készítenek - napok alatt, ezrével. Ebben az írásban ezeknek az előnyeit, veszélyeit járjuk körbe, sok gyakorlati tippel, amelyek segítenek eligazodni a sokezer AI alkalmazás dzsungelében.

Ismét kitaláltunk valamit, amiről azt gondoljuk, sok pedagógusnak hasznos lehet. Elkezdtünk írni egy online kiadványt, amelynek a címe: Mesterséges intelligencia az oktatásban. Nem túl kreatív, ám annál beszédesebb cím :)

A könyv több szempontból is különleges: online írjuk, és egy Google Drive-on lesz elérhető minden TanárBlog előfizető számára! Folyamatosan írjuk, újraírjuk, és dinamikusan változtatjuk a könyv tartalmát, igazodva a világ hihetetlen ütemű változásához, így mindig naprakész kiadványt olvashattok.

További izgalmas újdonság, hogy közösségi szerkesztésre hívjuk minden olvasónkat. A könyvben helyben lehet kérdéseket feltenni, kiegészíteni, példákat írni hozzá, és mi ezt beledolgozzuk a kiadványba, vagy ha nem is, ott lesz, és minden olvasó számára elérhető marad!

A TanárBlog olvasói 2024. május 10-től elérhetik a folyamatosan bővülő kézikönyvet, amelyben elméleti alapok, a rendszerszintű bevezetés keretei, óravázlatok, eszközök, és rengeteg egyéb, hasznos információ található még. Hisszük, hogy ez a kiadvány lehet az AI iskolai felhasználásnak egyik alapja, főleg, ha ti is kommenteltek :)

Ha szeretnél hozzáférést a kiadványhoz, nem kell mást tenned, mint előfizetni erre a hónapra a TanárBlogra. A részletekről ITT TÁJÉKOZÓDHATSZ, a havi előfizetés 999 Ft.

Azon gondolkodtam, hogy tudnék olyan órát tartani angolból, ahol a diákok gyakorolhatnak a különböző szóbeli egyetemi felvételikre, ám ezúttal kifejezetten ‘motivációs felvételi beszélgetést’ szerettem volna valahogy szimulálni. Rengeteg ilyen anyag van, persze, de az én igényeim ennél specifikusabb voltak - azt szerettem volna, hogy minden diák számára teljesen személyre szabott felvételi kérdéssort tudjunk összeálltani, ami konkrétan arra az egyetemre, és arra a karra vonatkozik, ahová ő jelentkezni szeretne, mégis nem egymás mellett futó 16 párhuzamos tanórát szerettem volna megtartani, hanem egy teljesen koherens, mégis tökéletesen differenciáló megoldásra vágytam. Naná, hogy az AI segített, mutatom is, hogyan. Összegzés: egy jó ötlet, gépek a gyerekek előtt, ingyenes ChatGPT vagy Copilot account, és tökéletesen tervezett egyéni tanulási útvonalak úgy, hogy a differenciált tananyag folyamatosan, mégis egy csoportban tartott órán alakul. Készülés egyébként 0 perc, hatékonyság 100%. Emellett tettem néhány érdekes megfigyelést arra nézve, hogy milyen hatással van az órára az, ha AI-val dolgozunk - van pár meglepetés benne.

Ahány szakértő, ahány ‘futurista’, annyi szcenárió arról, hogy vajon hogyan írja át az iskola működését. Vannak, akik örömmel, és naponta osztanak meg 4-5, vagy akár 10 újabb AI eszközt, amit (bár nem használnak), ajánlanak. Itt ugye mindig kérdés az, hogy addig rendben van, hogy létezik egy klassz AI megoldás, de arra nem igazán kapunk választ, hogy ez az iskolai mindennapokban hogyan is nézhet ki. Mi itt a TanárBlogon nagyon sokat gondolkodunk azon, hogyan lehet értelmesen, a tanulás szolgálatába állítani az AI-t, ami egy fantasztikus eszköz IS lehet. Amiben talán az, amit mi mondunk, más kicsit, az nem más, mint a tantermi tapasztalat. Bevisszük az órára, kitaláljuk a módszertanát, és ez alapján ajánlunk olyan AI alkalmazásokat, amelyek valóban segíthetik a tanárok mindennapjait, és így sokkal hatékonyabbá tehetik a pedagógiai munkát. Ebben a rövid összefoglalóban a mesterséges intelligencia helyét próbáljuk kijelölni, az alkalmazás (vagy csak simán az AI-hoz viszonyulás) különböző szintjeit meghatározva. Bónuszként pedig megosztunk egy olyan gyűjtő oldalt, ahol mindenki kedvére szemezgethet a most elérhető, több mint 15 000 AI alkalmazás között!

Elvitathatatlan mára, hogy az AI-val nem lesz olyan már az életünk, mint azelőtt. De az, hogy miben, hogyan hoz változást most még igencsak képlékeny. Szerencsére nagyon sok olyan okos ember van (többek között azok, akik ezeket technológiákat kitalálják és fejlesztik), hogy bőven van hová fordulni bölcs jóslatokért. Amit mi ehhez hozzá tudunk tenne, az az iskolai kontextus, és a felvázolt változások (fejlődés?) közvetett és közvetlen hatása tanárokra és diákokra. Ebben több részes cikksorozatban pár fontos alapvetést, gondolatot igyekszünk megosztani, amelyek nekünk legalábbis sokat segítettek abban, hogy merrefelé keressük az AI helyét a tanóráinkon (és azon túl). Érdemes belelapozni!

Minden bizonnyal még csak nagyon az elején vagyunk a mestersége intelligencia történetének, ilyenkor jellemzően egyszerre vannak jelen az irracionális félelmek és az irreális elvárások. Arthur Koestler ír arról, hogy apja az 1910-es évek végén rádioaktív szappan eladásából gazdagodott meg, mivel akkoriban a radioaktivitás akkora csodának számított, hogy a nevével bármit el lehetett adni. Hirosima után radikálisan változott a közvélekedés a radioaktivitásról, de mára már többé-kevésbé megtalálta a helyét az életünkben a nukleáris technológia, az orvostudománytól a energiaellátásig sokmindenben lett nélkülözhetetlen, de csodának már nem nagyon tartja senki. Meglehet, hasonló lesz a helyzet a mesterséges intelligenciával is, de addig is fontos lenne, hogy a diákjaink minél jobban értsék, hogy mi is ez és mire is való.

Elvitathatatlan, hogy a mesterséges intelligencia folyamatosan alakítja az iskolák mindennapjait. Volt először a hurrá-optimizmus VS rettegés (mindent megcsinál helyettünk VS elveszi a munkánkat, és a diákok ezzel csalnak). Aztán jött a finom puhatolózás… mit is lehetne ezzel kezdeni? Itt jelenleg még nagyon sokan csak addig jutnak el, hogy megpróbálják a diákokat lebuktatni, ha AI-val megírt házi feladatot adnak be, illetve saját magunk kreativitását fejlesztjük - óravázlat íráshoz, szemléltető anyagok készítéséhez, képek generálására. Mára a diákok és a tanárok külön-külön viszonylag sok feladatra tudják/tudnák használni a mesterséges intelligenciát. Megpróbáltam ezt egy lépéssel tovább is gondolni - mi történik akkor, ha az AI része lesz az iskolai mindennapoknak, és eszközként próbáljuk meg minél hatékonyabban használni. Ebben az írásban azokat a tapasztalataimat írom le, ami a diákok reakcióit foglalja össze. Valóban más lett a tanóra dinamikája, de nem egészen úgy, ahogy gondoltam. Szóval, mire számíthat egy tanár, ha az órára is beengedi az AI-t?

Érdekes utánagondolni, hogy miként is képzelték el a jövőt fél vagy egy évszázaddal ezelőtt, robotok mindenhol, amik átveszik az emberek munkáját. Asimov egész univerzumot épített fel a robotok történetére, de még három éve is a Boston Dynamics táncoló robotjai ragadták meg a képzeletünket. Ki is alakult egyfajta luddita hangulat, a félelem, hogy ezek a robotok pont a legalacsonyabban fizetett ezért legkiszolgáltatottabb munkások helyét fogják elvenni. Az elképzelések szerint az így kialakuló új proletariátus pedig nem az Újkor, hanem az Ókor proletárjaira hasonlítanak majd, azokra a városi tömegekre, akiknek valóban csak a gyermekeik az egyetlen vagyonuk. Többen javasolták, hogy korlátozni kell a robotizáció terjedését az elesettek védelmében.

A mesterséges intelligenciával felturbózott chatbotok aztán radikálisan változtattak ezen a jóslaton. Úgy tűnik, mégsem a fizikai munkások lesznek azok, akiket elsőként vált fel az új technika. Mindez persze nem teljesen újdonság, Hans Moravec már 1985-ben észrevette azt a paradoxont, ami róla is kapta nevét: viszonylag könnyű elérni, hogy a számítógép a felnőttek szintjén teljesítsen egy intelligenciateszten, vagy úgy játsszon dámát, de nehéz, vagy lehetetelen, hogy elérje egy egyéves képességeit, ha az érzékelésről vagy mozgásról van szó. És nem csak a feladat nehézségéről van szó (bár az is tanulságos, amit Steven Pinker írt 1994-ben: Az MI-kutatás harminc évének legfontosabb tanulsága az, hogy a nehéz feladatok könnyűek, a könnyű feladatok pedig nehezek.), hanem a költségéről is. Bár a Chat-GPT kifejlesztése, betanítása közel négymillió dollárba kerülhetett és a működtetése sem olcsó, az egy-egy felhasználóra eső költség nem sok. Ezzel szemben egy intelligens robot minden egyes példányához motorokra, érzékelőkre, elektronikára van szükség, távol van a pillanat, amikor ez olcsóbb lesz az emberi munkaerőnél. Vannak persze olyan munkakörök, amik olcsón, hatékonyan válthatók ki a mesterséges intelligenciával, ilyen az ügyfélszolgálatos, a kárrendező, a könyvelő, a marketinges és a jogi asszisztens. A vártnál is hamarabb bekövetkező munkaerőpiaci átalakulásban nem a társadalmi státuszában legalul levő, a legkevesebb tanulást igénylő munkák szűnnek meg, hanem azok, amik ugyan szellemi tevékenységek, de egy érettségivel, bachelor végzettséggel is elláthatók. Kőművesekre, villanyszerelőkre, de akár még bolti árufeltöltőkre is szükség lesz még sokáig, de a szakmák rangsorának közepe tűnik majd el. Ez a társadalmi megosztottság minden korábbinál nagyobb lehet, hiszen skála nem folyamatos, az egyik végéből a másikra kerülni hatalmas ugrást igényel. Mit kell tennie az iskolának ahhoz, hogy a diákjai ezeknek a változásoknak a nyertesei legyenek?