A mai ajánlatunk angoltanároknak szól, főleg azoknak, akik szeretnek vita feladatokat használni, vagy éppen emelt szintű érettségire készítenek fel diákokat. Természetesen ezt is meg lehet scinálni egy sima GPT-vel, de itt talán késnyelmesebb, egyetlen lépésben elvégezhető a feladat, és ha nem tetszik az eredmény, akár utólag lehet csiszolni rajta egy fejlettebb LLM modellel. Az ötlet viszonylag egyszerű: beírunk egy bármilyen témát, megadunk hozzá (ha szeretnénk) kiegészítő információkat, majd stílust választunk (pl. legyen analitikus, részletes, vagy éppen kiegyensúlyozott az érvelés), végül kiválasztjuk, hogy hány érvet szeretnék pro és kontra. Kattintunk, és kész. Kimásoljuk, és elkészültünk a vita feladattal az órára. Természetesen a lépéseket le lehet írni, és nagyjából jól összerakható egy klassz prompt is belőle, de ha ezt ők megscinálták nekünk, miért is ne használnánk. Az alkalmazás IDE KATTINTVA látogatható meg.

Amikor egy nyelvet tanulunk, egy kultúrát is kapunk hozzá. Ezért tűnik különösen veszélyesnak az akcentus hiánya: ha valaki teljesen úgy beszél magyarul, ahogy én, automatikusan ugyanazokat a kulturális elvárásokat támasztom vele szemben, mint amit én is képviselek - csak azzal, hogy magyarul beszélek.

Nem meglepő módon, így van ez az AI modellekkel is. Egy friss kutatás 107 ország kulturális értékeit vetette össze a legnagyobb AI-modellek működésével – és kiderült: mind ugyanazokat a mintákat követik, amelyek az angol nyelvű, nyugat-európai társadalmakra jellemzőek (ld. illusztrációnk)

Ez elsőre ártalmatlannak tűnhet, de komoly következményei vannak. Például egy globális ügyfélszolgálati AI Németországban a rövid bocsánatkérés + gyors megoldás receptje tökéletesen működhet, Japánban viszont tiszteletlenségnek számít, ha nem ismerjük el kellő mélységben az okozott kellemetlenséget, az Egyesült Arab Emírségekben pedig a kedvezmény felajánlása sértő lehet. Egy technikailag azonos rendszer tehát teljesen eltérő kulturális hatásokat vált ki.

A probléma gyökere, hogy az AI tanításához felhasznált adatok túlnyomó része angol nyelvű forrásokból származik. Így a modellek kommunikációs mintái is ezen kultúrkör értékeit tükrözik – és ha nem figyelünk, ez vakfoltokhoz vezethet. Erre jó példa a Klarna esete: az AI-vezérelt ügyfélszolgálat technikai bravúr volt, de 14 hónap után az emberi munkatársak visszahozása vált szükségessé, miután a vevői elégedettség több mint 20%-kal csökkent.

A tanulság egyértelmű: a technikai teljesítmény mellett a „kulturális intelligenciát” is mérni kell. A sikeres AI-stratégiák nem törekednek lehetetlen semlegességre, hanem tudatosítják, hogy minden kimenet egy adott kulturális lencsén keresztül születik. A kérdés az, hogy felismerjük-e ezeket a beépített feltételezéseket, és képesek vagyunk-e hozzájuk igazítani a rendszereinket, hogy valóban a világ sokszínűségét szolgálják.

Angoltanárként már a pályám kezdete óta erősen foglalkoztatott az, hogyan lehet megtanítani a beszélt angol nyelvi szövetét a diákojaimnak. Itt ugyanis olyan kifejezésekről, szerkezetekről van leginkább szó, amelyek 'nem állnak ki' a szövegből, azaz nehezebb őket felismerni. Ilyen például az, hogy 'Actually', ami magyarul kb. annyit tesz, hogy 'öööööö', vagy az, hogy mellékenevek elé gyakran teszik, hogy 'quite' (vagyis nem 'nice', hanem 'quite nice'). Vagy akár a 'comment clause'-ok nyelvtani jelensége (I saw the game, which was nice - itt a 'which was nice' a lényeg).

MIndezek olyan elemek, amelyeket úgy tudtam összegereblyézni, hogy sok órányi beszélt angolt hallgattam végig, kiemeltem a szerkezeteket, megpróbáltam megtanítani a diákjaimnak, majd folymatosan szerkesztettem a szövegeket. A vége nem lett rossz, sokkal gyorsabban tudok így valódi, autentikus beszélt angolt tanítani - nem kellett hozzá több, mint 10 év.

A ChatGPT - gondolhatjátok, hogy most ez jön - mint kiderült, azonnal tudja ezt hozni. Elkészítettem egy promptot, és ő megírta a beszélt nyelvi angol szöveget. És nem is roszul, ráadásul. Nem mondom, hogy jobb lett, mint amit én gyűjtögettem (és vettem fel órák hosszányi hanganyagot különböző anyanyelvi beszélőkkel), de alapként egészen megdöbbentően kiváló. Ja, és vicces, hogy itt az AI alapvető jellegzetessége pont jól jött. Az egyik fontos kritika az ilyen szövegekkel szemben azok idioszinkratikussága - azaz EGY beszélőt ír le, amit nem biztos, hogy lehet általánosítani. És miért is akarnánk, hogy a diákjaink úgy beszéljenek, ahogy egy bizonyos angol ember. Nos, az AI garantáltan NEM egy ember, hanem egy nagyon jól belőtt 'átlagos angol' nyelvi jellemzőit fogja hozni.

Ha ti is készítetek fel nyelvvizsgára, szóbeli érettségire, kiválól eszköz lehet a ChatGPT szóbeli tételek kidolgozásához - az alapanyag elkészítését is beleértve. Lehet, hogy nektek nem pont ez jön majd be, de idemásolom a promptot, amit én használtam:

I'm preparing students for an intermediate level exam in English. Our topic for the next lesson is: technology, its uses, dilemmas, issues etc. in our lives. I would like you to imagine you are a native speaker of British English (you are in your mid-20s and you are a woman living in an urban area) and your task is to talk casually about how technology plays a role in our lives. You should be chatty, informal, usoing a lot of everyday expressions (not many idioms, though) and create a one-page script of what this person would say.

AZ ALÁBBI CIKKET 10 ÉVE ÍRTAM, EGY TED TALK KAPCSÁN - MA IS ELÉG AKTUÁLIS (ELTEKINTVE A SZEMÉLYES VONALTÓL, AZ IGAZÁBÓL MINDEGY)

Futótűzként terjedt Joós Andrea tanár TEDxDanubia előadása az internetes sajtóban. Mivel láthatóan hullámokat vert Andrea, mi is elgondolkodtunk, hogy mi is lehetett az, ami annyira vagy tetszett az embereknek, vagy nem (IDE KATTINTVA tekinthető meg az előadás). Azért is fontosnak tartom ezt, mert több pontban magam is érintett vagyok, hiszen azt a rendszert, amiről Andrea beszél, én vezettem be először és használom 2011 óta. És rögtön az első kérdés: mi az, amit ez az előadás elmond? Mi lehet vajon az üzenete? Én ebben kettősséget éreztem; volt egy tartalmi (szakmai) és egy motivációs, elsősorban az érzelmekre ható szintje. A lapozás után mindkét jelentésréteget elemzem, illetve megpróbálom az előadás előnyeit, illetve hátrányait a kommentek fényében értelmezni.

Kezdjük a tartalmi résszel, mert az az egyszerűbb. Itt könnyű dolgom van, hiszen azt a rendszert mondja el nagy vonalakban Andrea, amit én mutattam neki (osztályzás helyett pontalapú értékelés, saját dolgozatok megírása, a diákok egyéb érdeklődésének az értékelési redszerbe történő beemelése, az értékelés és az osztályzás elválasztása). Amikor engem kérdeznek erről, mindig nagyon vigyázok, hogy soha ne csak 5-10 percem legyen, mert ennyi idő csak arra elég, hogy kérdések fogalmazódjanak meg a hallgatóságban, illetve felépítse mindenki azt a ’nálam ez úgysem működne’ érvrendszert, ami gyakran a zsigeri reakció. A kommentekben többször érezhető ez: „jönne csak el keletre, fél évig nem bírná” vagy „Talán fel kellene tennie egy videót legalább egy megtartott órájáról. Kíváncsi lennék rá, hogy folyamatosan, heti 22-24 órában meddig bírná az általa hirdetett módszert, mert hirdetni és lelkesedve előadást tartani 60000 Ft./órás előadói díjjal egész más, mint napi 5 órát lenyomni mondjuk egy VIII kerületi suliban. Szerintem hamis, úgy ahogy van.” És lássuk be, ezekben a kommentekben van valami (általában jellemző, hogy a negatív kommentek specifikusak, míg a pozitívak – amelyből szintén szép számmal akad – általánosak, de erről később).

Szóval itt az első probléma: az, aki tanít (heti 22 órában, főállásban, kevés pénzért stb. – ismerjük ezeket), az ettől a lelkesedéstől ideges lesz/lehet, mégpedig több okból: először is azért, mert tudja, hogy a tanári szakma nem varázslás. Vannak varázslatos pillanatok, emberek, néha hetek is akár, de ha őszinték szeretnénk lenni, akkor ez 99% munka és 1% varázslat. Meg lehet élni persze minden óra minden percét így, de nem hiszem, hogy ez reális lenne bármelyikünk életében.

Mert ugye hiába szeretnék én varázsolni, ha nem varázslóra van szükségük a diákoknak. És gyakran nem arra, hanem arra, hogy valaki odafigyelve, alaposan, kiszámíthatóan segítsen nekik tanulni, segítse őket céljaik elérésében, röviden: végezze a munkáját. Nem mindig és nem mindenki vevő a Holt költők társasága jellegű tanári attitűdre, főleg, hogy annak nincs is általában alapja vagy létjogosultsága. Alapot a tisztelet és a közös hatékony munka adhat, létjogosultságot pedig azok a ritka varázslatos pillanatok, amelyek néha mindannyiunk napjait boldoggá teszik. Érdekes történet volt, amit egy diák mesélt egy tanáráról, aki az első órát úgy kezdte, hogy mindenki álljon fel a a padra és tépje szét a könyvét – nyilván ezt látta Robin Williams-től, és ezt gondolta megfelelő nyitásnak. A gyerekek nem értették, és azt szerették volna az egyre kényelmetlenebb helyzetben, hogy elkezdődjön végre az óra. Aztán valaki belátta, hogy addig úgysem történik ez meg, amíg nem álltak az asztalon, úgyhogy beszólt, hogy: „álljunk már föl b*** meg, mert addig nem nyugszik”. Cinikusan és értetlenül állt az unott osztály a padokon, azt várva, hogy lesz-e még valami. Ja, a könyv széttépését megtagadták, mert részben könyvtári volt, részben most fizettek érte több ezer forintot. A tanulság ebből, hogy téved az, aki azért megy tanárnak, hogy menő legyen. Ez egyszerűen nem így működik.

Ehhez kapcsolódik az előadás stílusa, ami rendkívül lendületes, jól felépített, ’tedes’, és szuggesztív. Azt sugallja, hogy tanárnak lenni ’menő’. Ezt látom egyébként a legnagyobb hátrányának is, több okból: a szakirodalomból tudott, hogy a tanárok pályaválasztását szinte soha nem reális várakozások, hanem előre elképzelt szerepelvárások, saját tapasztalatok, illetve a saját egyéniségük határozzák meg. Ez azt jelenti, hogy egy tanárjelölt azért szeretne tanár lenni, mert egy kép él benne, aminek szeretne megfelelni. Ez táplálkozhat a HKT-ból, Andrea előadásából, vagy egyéb – a tanári pályát erősen idealizáló – impulzus nyomán. Ez pedig több módon is visszaüthet, hiszen a valóság nem ez lesz. A valóság az, hogy NEM azt csinálok 33 gyerekkel 45 percen át, amit csak akarok, hanem azt, amit KELL, amit ők is akarnak, és azt, amit tudok. Ezek pedig gyakran ellentmondásban álllnak egymással. Hiába készülöm magam halálra, ha fizika dolgozat után nem lesz kedvük, akkor nem dolgoznak.

Az sem mellékes, hogy a tanár az egyéniségével, a személyiségével dolgozik, és ez óhatatlanul korrodálódik az idők során. A tanárok 30%-át éri el a burnout, a szakmai kiégés, illetve 60-70%-uk veszélyeztetett. Nem csoda, ha valaki ezt jól csinálja, akkor sokat kell adnia magából. A burnout érdekessége, hogy a pálya elején kezdődik, a naiv hitekkel – az olyan gondolatokkal, amelyeket Andera az előadásában megfogalmazott. Aztán kap az ember egy osztályt, nem képes sem adaptívan gondolkodni, sem differenciáltan órát szervezni – nem is beszélve a tanterv, a szülők, az új iskolai közeg és a gyerekek felől érkező nyomásokról. Akármilyen varázsló, szinte biztos, hogy egy idő után rádöbben, hogy nem mindig lesznek jók az órái, nem mindig sikerülhet minden, lesznek sikeresebb és kudarcosabb csoportok, és lesznek olyan gyerekek, akik igen konkrétan és magasról tesznek a tanár-varázsló mágiájára, mert csak a matekot tanulnák meg, ha lehetne. Miután gyakran éri kudarc a kezdő tanárt, és nem rendelkezik olyan adaptív készségekkel, amelyek segítségével ezt fel tudná dolgozni, gyakran egy ördögi körbe lép bele, amelyben egyre többet készülve, egyre makacsabban szeretné a célját elérni. Természetesen egyre görcsösebben, bizonytalanabbul és sértődékenyebben azokra, akik nem vevők a stílusára. Ennek a folyamatnak a vége pedig a burnout. Én azt gondolom, hogy sokkal jobbat teszünk a leendő tanároknak, ha reális pályaképet festünk, nem motivációs beszédekben sulykoljuk, hogy ez egy menő foglalkozás, ahol te döntehtsz arról, hogy varázsló leszel (vagy katona, ugye, nem is beszélve a vadakat terelő juhászról).

További gondom az előadással, hogy amikor szakmai megjegyzéseket tesz, akkor helyenként nem világos és pontatlan, amit mond. Például: "kimondtam, hogy a visszajelzés azonos az értékeléssel. Ha én ezt a kettőt szétválasztom, sokkal jobban motiválhatom őket" (4:10-nél a videóban). Ez – lássuk be – remekül hangzik, hatalmas taps. Egészen addig, emíg bele nem gondolunk, hogy mit is jelent. Mert ugye az értékelés (egyik) definíciója a szervezett visszacsatolás, értékmegállapítás. Azaz az értékelés maga a visszacsatolása egy pedagógiai folyamat sikerességének (vagy sikertelenségének). Az is értékelés, ha jegyet adok, ha pontot adok, az is, ha smiley-t rakok a fogalmazásra, és az is, ha elfintorodom egy választ hallva. Az, ahogyan és amikor ezt elmondom (pl. jegyek, gesztusok formájában), a visszacsatolás. Ha megpróbáljuk ezt a mondatot Andrea előadásában értelmezni és lefordítani osztálytermi gyakorlatra, valami olyasmit jelentene, hogy „adok jegyet, vagy pontot a munkájukra, de nem mondom meg, vagy nem mondom meg, hogy a visszajelzés mire és milyen értékelést ad”. Ami pedig nonszensz. Éredetileg ez úgy hangzott (tőlem), hogy az értékelést és az osztályzást választom le. Azaz, bár adok jegyeket – mert ez kötelező – nem ez lesz az értékelés (visszajelzés) mértékadója. Ez pedig nem mindegy. Persze ez szakmai szőrszálhasogatásnak tűnik, de szerintem fontos, hogy akkor is legyen szakmailag értelme annak, amit mondunk, ha az előadás laikusoknak szól. Mert ők tapsolnak mindennek, mert számukra kevés a tétje. Ellenben egy tanárral, aki esetleg használni akarja a rendszer elemeit, és itt elakad.

Végül a számomra legvisszásabb és legzavaróbb elemére szeretnék kitérni az előadásnak, ez pedig az utolsó perc, ahol a szülőket és döntéshozókat szólítja fel az előadó arra, hogy „támogassanak minket, jó tanárokat”. Na ez az, amire szerintem a világon semmi szükség nincs, és rengeteg kárt okoz(hat). Rögtön élesen sarkítva látjuk a két választási lehetőséget, a szemét, nem figyelő diákot azonnal feleltető kollégát, aki börtönnek tekinti az osztályterem ajtaját, alig várja az óra végét, utál mindent és mindenkit, megfáradt, emberségnek a nyoma sincs benne. A másik oldalon a varázsló, lelkes tanár, ahol minden remekül működik. Sajnos nem csak sugallja, de ki is mondja Andrea, hogy ’mi’ – mármint ők – a varázslók a jó tanárok. Én ezt a képet sokkal árnyaltabban látom, mert ugye mi a helyzet azzal a magánéleti válsággal küzdő tanárral, aki nem ér rá, nem tud, és nincs is ereje a gyerekek lelkével foglalkozni, varázsolni, mert emberfeletti erőket mozgósít, hogy az órákon összeszedetten tudjon működni és leérettségizzen az osztálya? Vagy mi a helyzet azzal, aki nem igazából tanít semmit és magántanárhoz jár a fél osztály, de minden órán olyan izgalmas dolgokról mesél, amiből építkeznek a gyerekek és imádják? Vagy azzal, akinek a szaktárgyi tudása erősen megkérdőjelezhető, de kirándulásra, programokra viszi a gyerekeket és olyan szeletét mutatja be a világnak, amit addig nem is sejtettek, hogy lézetik? Vagy azzal, aki nem demokratikus – sőt! –, a modern eszközöket utálja, és még a villanyt is lekapcsolja, ha lehet, projektort nem használ, számítógépet nem tud bekapcsolni, mindenki fél az óráján és kuss van, ugyanakkor olyan magával ragadó előadásokat tart a tantárgyában, hogy minden szavát isszák a gyerekek? És még sorolhatnám … vajon ezek a kollégák nem jó tanárok? Vajon az ő kirostálásukra, megbélyegzésükre szólít-e e fel az előadás nézőként, szülőként, döntéshozóként? És ha nem, akkor kik is a jó tanárok, akiket támogatni kell? És valóban csak ez a két véglet létezik?

Kíváncsi voltam a diákok véleményére, és egy osztálynak levetítettem a videót órán (18 évesek). Ezek a fiatal felnőttek hangosan végignevették – mert ők pontosan tudják, hogy milyenek azok a tanárok, akik tanítják őket. Hibáznak, nem lengetnek varázspálcát, idegesek, néha feszültek, néha nem, jófejek vagy parasztok, néha egyszerre mindkettő. De alapvetően – nem úgy, ahogy az előadó állítja – mégis összességében elfogadhatóak, sőt akár szerethetőek, hiszen az látszik, hogy legtöbbjük az esetlensége és bénázása mellett jószándékú és jót akar. Csak nem mindig sikerül. Ez pedig sajnos velejárója a szakmának – és nem csupán a tanári hivatásnak, hanem minden emberi kapcsolatnak. Amikor a diákokat megkérdeztem, hogy mi volt ebben vicces, azt mondták, hogy „túltolta a fílinget” kicsit, illetve az vicces, ha valaki magáról állítja, hogy milyen jó tanár. És ebben van valami talán – ami persze nem jelenti azt, hogy nem az, sőt, személyes meggyőződésem, hogy Andrea szeret és tud is tanítani.

Szóval sok kérdést vetett fel bennem ez a videó, ha valaki ez alapján választja a tanári hivatást, valószínűleg keservesen csalódni fog. Érdemesebb lenne részletesebb, alaposabb, szakmailag megalapozottabb, átgondoltabb, kevésbé az amerikai motivációs előadások sarkított, túljátszott stílusát utánozva megpróbálni ’imidzset’ gyártani a tanárságnak. Mert ez nem menő – ez menőzés.

Bár már hónapok óta lehetett tudni, hogy érkezik, mégis meglepetésként csapott le a ChatGPT-5 érkezése mindenkire. Leginkább talán azért, mert az új modell megjelenésével el is tűntek a régebbiek (az ö3, a 4.5 és még több). Ez utóbbi sokakban váltott ki megütközést, mivel a 4o modell kifejezetten bensőgéges kapcsolatot is tudott ápolni a felhasználóval, sokan használták terapeuta helyett vagy egyszeren gondoltak rá barátként, az új változat megérkezésével viszont minden ilyen korábbi törlődött. Ugyan még csak egy nap telt el az érkezése óta, úgy gondoltuk érdemes az első benyomásainkat leírni róla, kifejezetten abból a szempontból, hogy miként használható a tanításban.

Az OpenAI vezetője Sam Altman nem fukarkodott a nagy szavakkal, kijelentette, hogy ez már PhD szintű tudást mutat fel, hogy egy most megszülető gyerek élete során sosem lesz okosabb, mint a mesterséges intelligencia és meglehet, újra kell gondolnunk a társadalmi szerződést. Hosszú interjút is adott az 5 megjelenése kapcsán Cleo Abramnak, ennek leiratában kifejezetten sok logikai buktatót talált a chatGPT, az alaptalan következtetéstől a tekintélyre hivatkozáson át a hamis dilemmáig (akit érdekel, angolul itt olvasható néhány ezek közül).

Az első benyomás mindenesetre nem támasztja alá feltétlenül a hangzatos bejelentések tüzelte várakozásokat. Olyannyira, hogy sokak szerint azzal, hogy eltüntették a többi modellt, korlátozták az ingyenes hozzáférést tulajdonképpen a költségeit csökkentette a cég és valójában a zsugorinfláció (shrinkflation) jelenségével állunk szemben. Viszonylag gyorsan nagyot ment a mesterséges intelligenciával foglalkozó fórumokban, hogy egy viszonylag egyszerű matek példán elhasalt. (80 darab 75 kilós kőtömböt akarok szállítani olyan teherautóval, amire 2000 kg fér, hány teherautóra lesz szükségem. A GPT szerint elég 3, de akkor fel kellene darabolnom a kőtömböket, tehát a jó válasz a 4.) Meg is született a kaján megjegyzés, hogy a ChatGPT-5 bölcsész PhD szinten gondolkodik.

Ami elsőre látszik, hogy ennek a változatnak kicsit kimértebbek a válaszai (legalábbis egy nap után), mint a korábbinak voltak, nem akar a kedvünkben járni és nem is jópofizik velünk. Sok dolgot, ami idáig külön modellekben volt beleépítettek, automatikusan érvelve gondolkodik, automatikusan jelzi a forrásokat, keres az interneten. Az ígéretek szerint kevesebbet hallucinál, de nekem már az interjú elemzésekor sikerült belefutnom abba, hogy azt mondta, dolgozik a feladaton, miközben nem csinált semmit (ezt be is vallotta később), szóval továbbra sem árt résen lenni. Minden eddigi modellel kipróbáltam, hogy tervezzen űrhajót OpenSCAD kódolással, ez az én saját tesztem az AI modellekre, a 5 remekül leírta, hogy milyen legyen az űrhajó, csodás elemzést kaptam az idegen faj szokásairól, majd ugyanúgy képtelen volt ezt kódra fordítani. Kicsit talán jobb lett, amit csinált mint a korábbiaké, de továbbra sem kapcsolódott egymáshoz minden részlet, érdekes módon a Claude.ai ebben még mindig jobb.

Ami jó hír, hogy úgy tűnik, amit idáig megtanultunk a promptolásról, azt nem kell kidobni az ablakon. Ha csak gyors választ akarunk, elég csak egyszerűen feltenni a kérdést, megfogalmazni a feladatot. Ha komolyabb a feladat, jól jön a megszemélyesítés (neveléstudományi szakember vagy...), a közönség és a hangvétel megjelölése, fontos 1-2 jól megfogalmazott példa, ami alapján látja, hogy mit szeretnénk, érdemes megadni, hogy ellenőrizze a választ és természetesen a kimenet pontos kereteinek megszabása is. Lényeges, hogy a negatív megfogalmazások (mit ne csinálj) többnyire rontanak az eredményen és jobban járunk a tömörebb, célratörőbb promptokkal, mint több bekezdéses kisregényekkel.

Első benyomás alapján úgy tűnik, hogy abban, amire mi használjuk nem jelent radikális változást az 5, de a háttér színes lett.

A mesterséges intelligencia forradalma nemcsak a mindennapi életünket alakítja át, hanem az energiafogyasztás világát is – sokkal drámaibb mértékben, mint azt elsőre gondolnánk. Miközben egy AI-válasz vagy kép elkészítése apróságnak tűnhet, a háttérben működő adatközpontok óriási áramot emésztenek fel, gyakran fosszilis forrásokból. A technológiai óriások százmilliárdokat költenek új adatközpontokra és speciális hardverekre, amelyek folyamatosan pörögnek, hogy kiszolgálják az egyre növekvő igényeket – és ezzel együtt egyre nagyobb terhet rónak az energiahálózatokra és a környezetre. Az alábbi 15 tény jól mutatja, milyen mértékben nő az AI energiaéhsége, és miért kell erről mindannyiunknak tudnia.

Nézzünk néhány konkrét számot, adatot:

Az OpenAI és Donald Trump által bejelentett Stargate-projekt 500 milliárd dollárba kerül, és 10 olyan adatközpontot építene, amelyek egyenként több áramot fogyasztanak, mint egész New Hampshire állam.

2028-ra az adatközpontok energiafelhasználásának több mint fele mesterséges intelligenciára mehet, ami az amerikai háztartások éves fogyasztásának 22%-ának felel meg.

Az amerikai adatközpontok energiaigénye 2024-ben 200 terawattóra volt, ami egy egész ország, Thaiföld éves fogyasztásával egyenlő.

A GPT-4 betanítása 100 millió dollárba került, és 50 gigawattóra energiát használt fel – ez San Francisco három napi teljes áramellátása.

Az AI energiaigényének 80–90%-a nem a betanításra, hanem a folyamatos futtatásra (inference) megy el.

Egy átlagos ChatGPT-lekérdezés 1 080 joule energiát igényel – de a bonyolultabb kérések akár kilencszer ennyit is fogyaszthatnak.

Egy 5 másodperces, jó minőségű AI-videó legyártása 3,4 millió joule energiát igényel, ami több mint 700-szorosa egy AI-kép létrehozásának.

Egyetlen felhasználó napi intenzív AI-használata (15 kérdés, 10 kép, 3 rövid videó) 2,9 kilowattórát fogyaszt, ami 100 km e-bike-ozásnak felel meg.

Az USA adatközpontjai által használt áram karbonintenzitása 48%-kal magasabb az országos átlagnál, mivel gyakran fosszilis energiaforrásokra támaszkodnak.

1 milliárd napi ChatGPT-üzenet éves szinten 109 gigawattórát fogyaszt, ami 10 400 amerikai háztartás éves igényének felel meg.

A ChatGPT képgenerálása további 35 gigawattórát igényel évente, ami újabb 3 300 háztartás éves fogyasztásának felel meg.

2024 és 2028 között az adatközpontok részesedése az USA teljes áramfogyasztásából 4,4%-ról 12%-ra nőhet az AI terjedése miatt.

A 2028-ra becsült AI-energiaigény CO₂-kibocsátása 300 milliárd mérföld autóútnak felelne meg.

A Virginiai törvényhozás becslése szerint az adatközpontok miatt a lakosság átlagosan havi 37,50 dollárral magasabb villanyszámlát fizethet.

Az AI-modellgyártó cégek szinte semmilyen nyilvános adatot nem közölnek a lekérdezések tényleges energiafelhasználásáról, így a jövőbeli hatások pontosan nem becsülhetők meg.

A cikk az MIT Technology Review elemzése alapján készítettük (AI segítséggel). Az eredeti cikk ITT ÉRHETŐ EL, és hihetetlen sok részletet kapunk, alapos kutatással, de sok becsléssel - jelenleg ezeket az adatokat pontosan nem tudjuk megmondani, mert nincsenek róluk publikus információk sok esetben.

Az Edutopia nevű oldalon jelent meg egy izgalmas cikk arról, hogy milyen tapasztalatokat szerzett egy tanár az AI betiltásával az óráin. Megpróbáljuk összegezni, és kicsit megvizsgálni a kétségkívül izgalmas kísérletet.

A kolléga írást tanított, és úgy érezte, hogy a diákok egyéni hangja elveszik az AI által generált zajban. És ebben igaza lehet. A megoldás: betiltotta az AI használatát. Ebben meg lehet, hogy nem. Először is azzal kezdte, hogy megpróbálta elmondani a diákoknak, hogy miért fogja betiltani a mesterséges intelligenciát, és adott mindenkinek egy kis vonalas füzetet, amiben vezetniük kellett az írásaikat. És ez csodára volt képes. Minden tinédszer megtalálta a saját hangját, bár hosszasan magyarázta a tanár a diákoknak, hogy miért van tiltva az AI, illetve aki AI-t használt, azzal hosszan elbeszélgetett, kérdezgette az írásáról, és meggyőzte arról, hogy ez tulajdonképpen miért rossz neki.

Összefoglalva ennyi történt, és cikk tanúsága szerint tökéletesen működött a rendszer. Nos, amikor az iskolában (főleg csalás, külső segítség stb. témában) valami tökéletesen működik, az nekem mindig gyanús. Gyanús, hogy a diákok azt mondják, amit hallani akarnak tőlük, valójában pedig mást csinálnak - láss csodát úgy is lehet AI-t használni, hogy egy füzetbe írunk (lásd az alábbi kép :)

A cikk kapcsán az a fura érzésem lett, hogy ebben is mintha vagy mindenre elszánt tech úttörők és a tiltást támogató ludditák lennének. Azért az vitathatatan, hogy az AI használatának elsajátítása elengedhetetéennek tűnik most a jövőbeni munkaerőpiacon. Azt is látjuk, hogy rengeteg mindenre jó, sőt, jobb, mint az ember. A kérdés az, hogy tanárként miért nem arra koncentrálunk, hogy az eredeti (szerintem is teljesen helyes és kívánatos) célt olyan eszközökkel érjük el, amelyek az új technológiák értelmes integrációjával valósulnak meg,

A cikket író tanár munkája egyébként nem volt kevés, hiszen ez a fajta folyamatos ellenőrzés, értékelés, közös munka valószínűleg hihetetlenül megterhelő lehetett számára (ha csak arra gondolunk, hogy minden héten egy fogalmazást kapunk 100+ diáktól, és mindegyikkel, aki szerintünk AI-t használt, leülünk, átbeszéljük, 'lejátszuk' a meccset, hiszen először természetesen tagadni fog, aztán magyarázkodni, és csak a végén - esetleg - beismerni azt, hogy segítséggel írta meg a fogalmazást. Ez egy legalább 30 perces, nem feltétlenül jóízű, beszélgetés. És a végén nem garantált a siker- Ha nincs büntetés, legközelebb ugyanúgy megpróbálja. És teszi ezt már csak azért is, mert nem biztos, hogy érdekli a tantárgy, amit tanítok, és egyébként is azt gondolja, hogy majd az életben is a ChatGPT-t használja majd, ha ilyen feladatra kerül a sor.

Azoknak pedig, akik azt gondolják, hogy kontrollálni tudják, hogy mi történik egy osztályteremben, ajánlom azt a kísérletet, ami immáron 9 éve végeztem, és akkor bejárta szinte e teljes magyar sajtót, például ITT ÍRTAK róla. Spoiler: NEM, nem tudod, hogy mi történik, ha a diákok azt akarják, hogy ne tudd.

Újra szakmai napot rendezünk mindazoknak, akik szeretnének mélyebben megismerkedni azzal, hogyan használhatják a mesterséges intelligenciát a tanításban. Az egész napos (9-től 16 óráig tartó) napon gyakorlat orientáltan, a praxisból kiindulva segítünk mindenkinek, hogy az AI használata beépüljön a pedagógiai mindennapokba. A szakmai napon sok egyéb mellett arról lesz szó, hogy:

• mi is az az AI, és hogyan működik?
• hogyan lehet jó promptokat írni?
• hogyan lehet képeket és zenét készíteni vele?
• hogyan építhető be a használata egy órába?
• hogyan használható a készülésben?
• hogyan beszéljünk róla a diákjainknak?
• hogyan használhatják a diákok a tanulásuk során? -milyen egy iskolai AI-házirend?

Természetesen az ötletparádé sem maradhat el, sok olyan gondolattal, ötlettel, ami rögtön lehet használni a tanításban.

A szakmai napra jelentkezni IDE KATTINTVA lehet. Éves előfizetőknek a szakmai nap ingyenes, havi előfizetőknek az 9900 forint, azoknak, akiknek nincs TanárBlog előfizetésük 12 900 forint.

Mindenkit nagy szeretettel várunk!

Korábban említettük, hogy a digitális technika egész különleges lehetőségeket nyit meg a zeneoktatásban is. Nem muszáj csak a műismeretről és esetlegesen az éneklésről, kórusról szólnia a zenei műveltség elsajátításának. Ebben a cikkben említettük, hogy ingyenes eszközökkel is belekóstolhatnak a diákok abba, milyen a producer munkája, hogyan készül egy több sávos hangfelvétel. Most egy olyan eszközt találtunk, ami kifejezetten erre a célra készült, profiknak, de az ingyenes változat is épp eleget ad ahhoz, hogy jó játék legyen vele foglalkozni.

A Moises (IDE KATTINTVA) egy AI-val turbózott zeneszerkesztő, ami kifejezetten izgalmas dolgokat tud. Lehetővé teszi például, hogy több sávból az AI keverje ki a végső változatot, azt is megadhatjuk, hogy egy másik szám alapján tegye ezt. Izgalmasabb, hogy arra is képes, hogy egy felvételt sávokra bontson, leválasztva az éneket, a basszus és ütős sávot a többire. Még arra is használható, hogy megadja egy felvétel esetében az akkordokat, amit játszani kell hozzá. Ezen túl is még nagyon sok eszköz van benne, érdemes játszani vele.

Az első cikk, ami a nagy nyelvi modelleken alapuló mesterséges intelligenciával volt kapcsolatos csaknem három éve jelent meg a TanárBlogon. Azt írja a szerző (én): A jóslatok ugyan gyakran túlzónak tűnnek és arról is lehet vitatkozni, hogy mennyiben nevezhető egyáltalán intelligenciának ez a dolog, amit használunk, de az biztos, hogy valami izgalmas áttörésnek lehetünk a tanúi éppen. Nagy kérdés persze, hogy van-e és lesz-e bármi hatása az oktatásra? Azt hiszem, most már megnyugtathatom, lesz hatása rá. Ez hamar kiderült számunkra, nem véletlen, hogy azóta több mint kétszáz olyan cikk jelent itt meg, ami mesterséges intelligencia iskolai felhasználásával foglalkozik. Folyamatosan kísérleteztünk, néztük, hogy miként lehet a tanítás mindennapjaiban használni ezt az új eszközt és azt is, hogy miként lehet a diákjainkat felkészíteni egy olyan világra, amiben a mesterséges intelligencia megkerülhetetlen. Most úgy döntöttünk, rendszerezzük, összegezzük és közreadjuk a tapasztalatainkat. Így született meg az AI az oktatásban – A mesterséges intelligencia bevezetése a mindennapokba című 350 oldalas elektronikus kiadvány, amit minden előfizetőnknek ingyenesen elküldünk. A könyvben hét nagy fejezetben vesszük sorra, mindazt, amit ebben a témában mi megtanultunk, amit tapasztaltunk.

Hogyan változtatja meg az AI az iskolát?
Ebben a fejezetben arról írunk, hogy milyen alapvető hatásokkal van a tanításra, az iskolára az AI megjelenése. Felsorolunk és részletezünk 13 olyan szerepet is, amit betölt vagy betölthet, nem mindegyik pozitív.

Első lépések az AI felhasználásában
Ebben a fejezetben adunk egy kis hátteret ahhoz, hogy mi is a mesterséges intelligencia, és hogyan érdemes a diákjainknak beszélnünk róla. Mutatunk konkrét promptolási technikákat, amik segíthetnek abban, hogy hatékonyan használjuk, és azt is megnézzük a világ különböző részein hogyan kezelik az iskolák az AI megjelenését.

A mesterséges intelligencia bevezetése az iskolában
Ebben a fejezetben elsőként azonosítjuk, hogy milyen képességekre lehet majd szüksége a diákjainknak egy AI-val teli világban és azt is, miként fejleszthetjük ezeket. Adunk egy házirend mintát, ami túl lép a tiltáson és megpróbálja a használat különféle szcenárióit definiálni. Végig vezetjük az olvasót azon, miként lehet tananyagot készíteni AI-val és részletezzük azt is, hogy az értékelésben miként lehet használni (nagyon sokféleképpen). A fejezet végén arról is írunk, hogy a programozásban, kódolásban hogyan veheti hasznát egy tanár.

Prompt könyvtár
Személyes élményünk, hogy az olyan képzések szinte semmit sem érnek, ahol csak az elméletről, a fennkölt elvekről van szó, ahol nem kap semmi olyat az ember, amit akár már másnap használhatna a tanteremben. Hogy mi ne legyünk ilyenek, ebben a fejezetben 47 olyan prompt sorakozik, amit be lehet vinni a tanításba. Persze az a jó bennük, hogy leírás is van hozzájuk, mire és hogyan használtuk őket és természetesen mindenki úgy alakítgathatja bármelyiket a saját igényei szerint, ahogy csak szeretné.

Óravázlatok
Az ötödik rész folytatja azt, amit az előző megkezdett, de itt mr a promptokon túl teljes óravázlatokat mutatunk be, olyan foglalkozásokról, ahol előkerült a mesterséges intelligencia (mint eszköz, nem mint cél). A vázlat között van mindenféle tantárgyhoz és mindenféle szinthez alkalmazható.

AI tanulásmódszertan
Bár gyakran tűnne kényelmesebbnek, azért mégsem lehet kihagyni a diákokat az oktatásból. Ez a rész olyan felhasználási módokat mutat be, ahogyan a diákok a tanulás szolgálatába tudják állítani a mesterséges intelligenciát.

Iskolai AI projekt
Az utolsó fejezet egy olyan projektet mutat be, ahol a diákok ismerkedtek az AI használatával és egy AI-tusában mérhették össze az ügyességüket. A különféle feladatoknál leírtuk a tapasztalatokat is, hogy miként működtek.

A könyvet minden régi és új előfizetőnknek elküldjük. Az előfizetés módja itt olvasható.