A mesterséges intelligencia megjelenésével biztosan átrendeződik, hogy mit is kell tanítania az iskolának. Még gyorsabb lesz a képességek és ismeretek változása, alig szoktunk bele, hogy sajtósok és marketingesek helyett, már SEO specialisták és közösségi média menedzserek kellenek, mire kiderült, hogy a jövő a prompt fejlesztőké. Aztán pár hónap alatt az is kiderült, hogy a mesterséges intelligencia már most van olyan okos, hogy ez a még csak újszülött szakma már idejétmúlttá is váljon. Egy dolog azonban biztos, a tanulási képességek fejlesztése egyre fontosabb lesz. Viszont nem olyan könnyű ezeket fejleszteni, különösen nem a mesterséges intelligencia korában. Érdemes lehet a mesterséges intelligenciát is munkába állítani ebben, mutatunk rá egy ötletet.

Sokan gondolták egy éve, hogy a prompt-ok írása lesz az új írástudás. Aztán egyre fejlettebbek lettek a nagy nyelvi modellek, és most már inkább azt gondolják a szakértők, hogy nem nekünk kell a mesterséges intelligenciákhoz alkalmazkodni, hanem fordítva fog megtörténni - azok alkalmazkodnak majd hozzánk, és megtanulják sokkal jobban, gyorsabban és hatékonyabban olvasni a felhasználók intencióit, szándékait. Mindazonáltal, jelenleg elvitathatatlan, hogy a hatékony, jól megírt promptok szükséges feltételei a generatív AI sikeres használatának. Bár már írtunk róla, most további gyors tippeket osztunk meg, amelyek segítségével könnyebben válhat minden pedagógus a promptok királyává/királynőjévé.

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.

A kezdetektől vagyok használója a Microsoft Teamsnek, ami a karantén idején tulajdonképpen megmentette a tanítást. Maga a rendszer továbbra is ingyenes az iskolák számára, és folyamatosan bővül újabb és újabb eszközökkel. Már eddig is rajongója voltam a feladatok kiadásának a Teamsben, mert hihetetlenül megkönnyíti az adminisztrációt és ellenőrzést és fantasztikus lehetőséget ad a visszajelzésre is. Most viszont azt fedeztem fel, hogy AI eszközök is könnyítik a feladatok kiadását. Készítettünk egy videót arról, hogy miként!

Itt van az osztálykirándulások idénye, amikor a szerencsésebbek akár egy-két napra is elutazhatnak együtt az ország valamelyik távolabbi sarkába. Az ilyen kirándulások a közösség építésén túl arra is jó lehetőséget adnak, hogy az adott tájegység, környék természeti és kulturális értékeivel megismerkedjen az ember. Ilyenkor persze nem baj, ha a tanár is előre felkészül, mi érdekes található a kirándulás, erdei iskola környékén.

Komoly kérdés, hogy ki, hogyan és mire használja fel az adatainkat. Egy remek felmérésben azt próbálták felmérni, ohgy egyes weboldalak felhasználási feltételei mennyire bonyolultak, és ehhez különböző könyveket hoztak példaként, illetve azt vizsgálták, hogy menniyre hosszúak ezek. Mint kiderült, az AirBNB-ről téjékozódni annyi, mintha Kant A tiszta ész kritikája című méltán híres művét próbálnánk értelmezni. A kérdés a gombamód szaporodó AI alkalmazások iskolai terjedésével még élesebbé vált hiszen hogyan is várhatnánk el egy tanártól, hogy órákat töltsön érthetetlen jogi szövegekkel, és azokból kiszálazza a diákjaira esetleg veszélyes részeket. Természetesen van másik megoldás is, egy egyszerű, elég üzembiztos, és 2 perc alatt kivitelezhető módszert mutatunk a lapozás után!

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 mesterséges 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.

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.

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.

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.