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.

Ugyan tudjuk jól, hogy az aktuális technológia mindig forradalmasítani fogja az oktatást, aztán jön majd egy következő, ami már tényleg, de ez nem változtat azon a hozzáálláson, ahogyan a technológia és a tanítás kapcsolatát látjuk. Most éppen az AI van soron, hogy teljesen átalakítsa azt, ahogyan az iskola, sőt, ahogyan a tanulás egésze működik. Érdekes módon ezek a technológia által vezérelt forradalmak nagyon ritkán hoznak valódi változást, ezért is van terepe a következőnek és az azután következőnek. A jelenségnek számos oka van, de az egyik talán az, amit az edtech ördögi körének nevezhetünk.

Az oktatás technológia innovációnak elindítói ugyanis jellemzően nem tanárok, hanem informatikusok, akiknek van egy ötlete, miként lehetne az új technológiát tanításban használni. Ezek a kedves, innovatív informatikusok jellemzően az iskolát sikeresen végezték el, ami azt jelenti, hogy beleszoktak, beletanultak abba, számukra teljesen meg is felelt, bármilyen avíttas is volt az ott gyakorolt pedagógia. Ha máshol nem, hát a felsőoktatásban biztosan találkoztak a 19. századból itt ragadt tanítási módszerekkel, előadások, zh-k, vizsga, amit sikerrel teljesítettek. Ráadásul hiába akarnak olyan megoldásokat fejleszteni, amik a tanár munkáját segítik, ha a tanár munkájából csak egy apró részletet látnak. Mintha valaki a vendéglátást akarná segíteni, de csak a pincérek feladatára koncentrálna, nem is értve azt, hogy az ételnek valahogy el is kell készülnie. A jószándékú informatikus fejében például a javítás egy kellemetlen rutinfeladat, amit automatizálva a tanárnak sokkal egyszerűbb lesz az élete, nem tudják, hogy a javítás a tanár számára is visszajelzés, onnan lehet a legjobban megismerni, hogy mit és hogyan gondol a diák, és annak függvényében lehet megtervezni a további munkát. Ha a gép kiköpi a jegyet, akkor a tanár nem fogja tudni, hogy igazából mi ment végbe a diák fejében. Hasonló a gondolkodásuk a kérdésekkel kapcsolatban is. Jó kérdést feltenni a tanári szakma csúcsa, olyat, ami nem tényanyagra, hanem gondolkodásmódra kérdez rá, ami fejleszt, ami valóban azt kérdezi, amit tanítani szeretnénk. Remek példa erre a Kahoot!, ami valójában egy tesztmotor versengéssel, az oldalukon végtelen mennyiségben találhatók meg kvízek, de ezek között nem nagyon van olyan, ami ne csak egyszerű lexikális tudást kérne számon. Olyanok, mint az a történelemtanár, aki az érettségin a fasizmus dimitrovi meghatározását akarta kihúzni a gyerekből és azt kérdezte: A micsoda legmicsodább elemeinek legmilyenebb micsodája? Elég megnézni az OpenAI nagy dérrel-durral beharangozott Study Mode fejlesztését (itt írtunk róla), a demonstrációs videóban az AI tulajdonképpen egy frontális órát tart, de tény, hogy egy személynek. Sajnos nem elég, ha valakinek vannak tapasztalatai arról, hogy diákként milyen az oktatás alanyának lenni, az még nem jelenti azt, hogy tudni fogja, mire van szüksége egy tanárnak. Ha én például úgy állnék neki a doktorok munkáját fejleszteni, hogy csak betegként van tapasztalatom a gyógyításról, azt javasolnám, hogy ne húzzák az időt a kézmosással meg a sterilizálással, így sokkal gyorsabban tudnak végezni, ami mindenkinek jobb lenne. Ráadásul a pedagógiát könyvekből sem lehet teljesen megtanulni. Hiába a vaskos didaktika és metodika könyvek, a tanítás nagy része még mindig praxis és egyéni tapasztalat. A pusztán a neveléstudományra építő megoldásokra igaz lesz, amit állítólag egy cigány muzsikus mondott Yehudi Menuhint hallgatva: Ügyes, de azért asztal mellett meghalna.

Az ördögi kör azzal zárul be, hogy a tanárok látva ezeket az edtech megoldásokat azt hiszik, hogy ezek csak erre és így jók. A technika használata gyakran pusztán csak attól pozitív hatásúnak tűnik, hogy látványosabb, érdekesebb, csillogóbb vagy egész egyszerűen csak más. Sokan számoltak be arról, hogy a Kahoot! milyen fantasztikus motiváló eszköz, ami teljesen igaz, a gyerekek szeretnek versenyezni, szeretnek nyerni. A gond csak az, hogy tök mindegy mik a kérdések. Hét évvel ezelőtt készítettem el és azóta is nagy sikerrel használom azt a kvízt, amiben burgonyafajták neveit kell megtippelni, mindig nagy a lelkesedés. A lelkesedés ahhoz is vezet, hogy mivel a versenyben az idő nagyon számít, gyorsan ráböknek valamire, hátha az jó és ezzel sok pontot kaszálnak, nem pont az az elmélyült tanulás, amit az ember szeretne. Persze nem csak Kahoot!-tal van gond, ugyanilyeneket lehetne mondani a Redmentáról és az összes csili-vili tesztmotorról, az interaktív tábláról, az összes eszközről, ami valójában a tanítás 19. századi paradigmájába rekedve próbálja a technikát bevezetni.

Jó IT-marketingesként a legtöbb edtech eszközt azzal reklámozzák, hogy megkönnyíti, meggyorsítja, átveszi a tanár munkáját, ahogyan ezt várjuk egy okos mosógéptől és robotporszívótól is. Az AI megjelenésével is az volt az első ajánlat, hogy remek óravázlatokat ír majd a tanár helyett, sok munkát megspórolva. A baj csak az, hogy meglehet a tanári munka sebességét javítják ezek az eszközök, a minőségét viszont nem. Sajnos, a pedagógiában nem igaz az engelsi elv, hogy a mennyiség átcsap minőségbe, hiába tanultatjuk meg valakivel az összes főváros nevét, attól nem kerül közelebb a földrajzi gondolkodáshoz. A valódi innováció, főként az olyan komplex és lassan változó rendszerekben, amilyen az oktatás is, kezdetben soha nem kényelmes, hanem nehézkes, akár kontraproduktívnak is tűnő, sok buktatóval terhelt. Ha valami nem ilyen, akkor gyanús, hogy nem is hozott valódi változást. Erre jó példa a ppt-k vagy az interaktív táblák használata, kifejezetten könnyen kezdték el alkalmazni a tanárok és tartottak vele ugyanolyan frontális órákat.

A dolog a felszínen remekül működik, az informatikusok gyártják a valódi segítséget nem adó eszközöket, a tanárok pedig azt gondolják, hogy a technika erre való és ezt várják. Csak az az eszköz marad el, ami majd tényleg forradalmasítja az oktatást. Persze meg lehet törni ezt az ördögi kört, nem is kell hozzá olyan sok. Az egyik oldalról kifejezetten hasznos lehet, ha az edtech fejlesztése kiindulópontja egy tanár, az ilyen helyzet csodákra képes. Nagy szerencse, hogy ezt a cikket én írom és nem Tibor, így nyugodtan tudok példálózni azzal, hogy a Motimore, ami Tibor egy pedagógia problémájának megoldására jött létre, milyen jól működik. A Motimore egy új szemlélet, a játékosítás eszköze, így valós változást tud elérni a tanításban. Az is segíthet, ha tanárként a meglevő és új eszközöket megpróbáljuk valóban innovatívan használni. A Kahoot! például nagyon jó lehet az előzetes tudás felmérésére és arra is, hogy a diákok figyelmét koncentrálja a fontos részek felé az órán. Az AI is használható sok és a változó tudás-definíciót követő módon, erre próbálunk minél több példát adni a könyvünkben is. Talán nem kell folyamatosan ugyanazokban a körökben járnunk.

Megjelent a study mode - magyaruk 'oktatás és tanulás' eszköz a ChatGPT-ben, és ezzel - ahogy több helyen írták - gyakorlatilag be is fellegzett a tanároknak. Ki akarna egy tanórán fárasaztó feladatokat végezni, amikor a ChatGPT MINDIG kedvesen, zavaró tényezők nélkül, tökéletesen képes pótolni minket, szerencsétlen hús-vér tanárokat.

Amikor az erről szóló első cikket megosztottam, a kedvenc kommentem az volt, hogy 'igen, kiváltja a rossz tanárokat'. Most, hogy láthatjuk, hogyan működik (nem tudom, hogy minden felhasználónak megjelent-e, nálam már igen), az is kiderül, mik az erősségei, netán miért nem egészen azt adja, amit ígért. Ehhez az Open AI által készített rövid demo videót fogjuk most használni - ugye ők azok, akik a ChatGPT-t fejlesztették, tehát joggal feltételhetjük, hogy egy általuk jónak, vagy akár ideálisnak tartott működést mutatnak be. A videó ITT TALÁLHATÓ.

A videó valóban nagyon rövid, de pár dolog teljesen világosan látszik belőle:

1 Van egy mutató, amely elég fontos indikárora annak, hogy egy óra jó-e, vagy sem. Ez pedig nem más, mint a tanár és a diák(ok) aktivitásának (megszólalásainak, ha úgy tetszik) az aránya. Amennyiben a tanár az óra 95%-ában beszél, a diák pedig 5%-ban, akkor joggal feltételezhetjük, hogy az órán nem volt lehetőségük a tanulóknak bevonódni, és passzív megfigyelői (vagy elszenvedői) voltak a tanórának - más szóval, nem tanulás, hanem sokkal inkább tanítás történt. Véginézve a rövid chat-et a videóban, azt láthatjuk, hogy itt ez az arány rendkívül rossz. A tanuló egy-egy szóval, tőmondattal reagál, a 'tanár' pedig gyakorlatilag 'végigbeszéli' az órát. Ez egyébként várható, és a diákok errefelé fogják nyomni az alkalmazást, hiszen ők gyorsan, egyszerűen szeretnének válaszokat, megoldásokat kapni, nem igazából tanulni akarnak. Az nagyrészt idegesíti őket. Nem hiszem, hogy lesz sok olyan diák, aki arra utasítja a ChatGPT-t, hogy lépésenként, őt sokat beszéltetve vezesse rá egy jelenség magyarázatára. Sokkal életszerűbb, hogy a házi feladatot betölti, majd a válaszokat le. És kész.

És ezzel érünk el a szerintem súlyosabb problémához, a tanulás illúziójához, valódi, elmélyült, igazi tanulás helyett. Amennyire láttam (még csak egy napja próbálgatom az új funkciót), illetve a fenti videóból indultam ki), itt azonnal komplex válaszokat kapunk - villámgyorsan - bármilyen iskolai felafdatra. Ráadásul gyakran elég alaposat, azaz hosszadalmasat. Ami pedig túl könnyen, túl gyorsan jön, ráadásul egy olyan felületen, ahol egyébként nem annyira a tanulás miatt vagyunk. Online felületesebben olvasunk, átugrunk lépéseket, szavakat, mondatokat is akár. Egy tanulási folyamatban ez hatalmas luxus. Ugyanakkor nincs az, aki segítsen, lépésenként magyarázza el a dolgokat, kiemeljen központi elemeket. Nem igazán lehet így tanulni, vagyis azt igen, de megtanulni akármit sokkal kevésbé.

Összefoglalva, első blikkre azt mondhatjuk, hogy valóban kicsit félelmetes, és majd bizotasn lesznek olyan elemei egy tanár munkájának, vagy olyan folymaatok, helyzetek, ahol ez akár életmentő is lehet (alig várom a szeptembert, hogy ki is próbálhassam tanórákon, diákokkal :) , de most még bátran kimondhatjuk, hogy ez a fejlesztés eddig leginkább arra kiváló, hogy rávilágítson arra, hogy miért van szükség jó tanárokra. Aztán lehet, hogy a jövő héten már egészen mást fogunk gondolni erről is, amilyen ütemben haladnak itt a dolgok

Sok szerepben megmutatkozott már az AI az iskolában, és ezek között több olyan is van, amire nem annyira számítottunk, vagy nem biztos, hogy szeretjük - tanárként. Ilyen kezdeményezés a 2-hour school, azaz a kétórás iskola, ahol 2 óra AI segítette intenzív tanulás során mindazt, amit el kell sajátítani elsajátítanak a diákok, majd foglalkozhatnak ‘értelmes’ dolgokkal - amik gyakran lehetnek valóban sokkal értelmesebbek (pl. Csapatjátékot játszhatnak, vagy éppen építhetnek egy hajót). Most egy újabb szerepben mutatjuk be az AI-t, amivel elég könnyen meggyűlhet a bajunk - ez pedig a tanfelügyelő Képzeljük el azt, hogy minden diák zsebében lapul egy szaktanár, aki mindent azonnal megmond. És ugye kérdés az, hogy mi van akkor, ha másképpen mondja, mint a tanár. Érdekes módon ez a probléma gyakran még diplomás embereknek sem megfejthető, oktatási csoportokban Facebook-on.

Szinte mindenki egyetért abban, hogy a legfontosabb készség a szövegértés, még a másik nagyon jelentősnek tartott matematika sem képzelhető el nélküle. Gyakori eset, hogy egy-egy matematika feladat megoldása valójában nem a matemtaikai készségeken, hanem azon úszik el, hogy a diák nem értette jól a feladatban megfogalmazottakat. nem véletlen, hogy mind a PISA-, mind a kompetenciamérés és eredetileg a szövegértéssel és a matematikával foglalkozott, csak ezek után jöttek be egyéb területek is a mérésbe. Nem kétséges, hogy a szövegértés fejlesztése kiemelt feladat. De vajon ugyanazt jelenti a szövegértés ma is, mint húsz évvel ezelőtt?

A mesterséges intelligencia alkalmazások felhasználások igen széles spektrumát nyitotta meg. Kérdezünk tőle, esszét vagy feladalapot készíttetünk, vicces és/vagy értelmes képeket, videókat, és még ki tudja, mint nem vagyunk képesek AI segítségével létrehozni. Ugyanakkor érdemes egy kicsit az AI használatát az affektív (érzelmi, szociális jóllét) oldaláról is megvizsgálni. Nos, pont ezt tette az OpenAI és az MTI, akik egy közös kutatásban vizsgálták a mesterséges intelligencia hatását ezeken a területeken. Izgalmas eredmények születtek, a lapozás után mi is megosztjuk a legfontosabb tudnivalókat.

És ez egyáltalán nem biztos, hogy olyan jó nekünk, tanároknak.

Senkinek nem lehet kétsége afelől, hogy 2025-től új szelek fújnak a világban, Donald Trump elnökké választásával alapjaiban változott meg a világ vezető hatalmának és technológiai vezetőjének ideológiai iránya. Talán meglepő, de ennek a hatásaival nekünk, tanároknak is szembesülnünk kell, ha akarjuk, ha nem. A jelen írás szempontjából legfontosabb változás, hogy a hatalomra került jobboldali erők hadjáratot hirdettek meg a szerintük a korábbi évekre jellemző, a szólásszabadságot korlátozó gondolkodásmóddal szemben. A jellemzően a cancel culture vagy wokeizmus néven emlegetett bizonyos radikális baloldali körökben valóban jelen levő szómágiát nevezték meg elsődleges célpontnak, de a különféle szexuális orientációk elfogadható megnevezésén túl lényegesen többről is szó van itt, az ideológiai harcnak áldozatai lett a sokszínűségi programok, ami eredetileg arról szólt volna, hogy mindenféle kisebbségek kapjanak akár a valós súlyuknál nagyobb reprezentációt is. A szólásszabadságot zászlajára tűző háború egyik első áldozata a közösségi médiában az utóbbi években elkezdett, a tényellenőrzést, az álhírek elleni fellépést szorgalmazó rendszerek voltak. Ezeket a rendszereket a nagy technikai cégeknek kellett/illett fenntartania, nem véletlen, hogy a profit-orientált vállalatok az első lehetséges alkalommal szabadultak meg ezektől. Úgy látszik, hogy ez a fajta változás elérte a mesterséges intelligenciát is és ezt fontos figyelembe vennünk, ha használni akarjuk a tanításban.

Gyakran beszélnek arról, hogy az AI tanárok majd ‘elveszik a hús-vér tanárok’ munkáját, és természetesen arról is, hogy mennyivel könnyebb lesz majd a tanárnak, ha rendszerszinten tud AI-t használni a tanóráin. MIndkét gondolatban lehet igazság, bár azt gondolom, hogy jelenleg a tanárok munkájának értékajánlata erősebb tud lenne egy AI tutor-nál. Ha pedig nem, és pont ugyanazt tudja egy AI tutor, mint egy rendes tanár, ráadásul egyszerűbben, és hatékonyabban, akkor joggal merül fel a kérdés, hogy ‘miért is ne’? Ezen a ponton az merül fel óhatatlanul, hogy - akármilyen kínos - el kell kezdenünk azt bizonygatni, vagy illusztrálni, hogy mivel tudunk mi többet egy AI botnál. Vannak pl. arra kutatások, hogy egy AI chatbot tanárral eltöltött 45 perc mennyivel jobban lefárasztja az agyat (aki ezzel kísérletezett, jól tudja, miről beszélek), ugyanakkor az nem lehet biztosan a megoldás, hogy a homokba dugjuk a fejünket, és arra várunk, hogy a) majd elmúlik (nem fog), vagy b) az iskolától távol lehet tartani (nem lehet, már most látszik). Azaz, tetszik, avagy nem, dolgunk van vele. Mégpedig az, szerintem, hogy megpróbáljuk a tanulás támogatására, hatékonyan integrálni ezeket az alkalmazásokat. Ez azonban közel sem olyan egyszerű, mint sokan gondolják. AZ alábbiakban a hatékony AI integráció pár szempontját, és gyakorlati tapasztalatait osztom meg, valamint egy olyan ‘mega-promptot’, amely azt mutatja be, hogyan lehet talán félig önjáróan, a tanulást (még csak ne is a tanítást) támogatva használni a mesterséges intelligenciát.

Az egyik nagyon fontos felismerés az volt az iskolában, hogy az 1-től 5-ig érdemjegyekkel történő értékelés nem képes pozitívan motiválni a gyerekeket (ez nem csak itt, hanem általában igaz, nem nagyon nehéz levezetni az érdemjegyek - fekete kalapos gamifikáció között a párhuzamokat. Szóval az iskola közössége egy innovatív gondolatot próbált a gyakorlatba ültetni: mi lenne akkor, ha gamifikált értékelési eszközöket használnánk, és nagyon hangsúlyt fektetnénk a formatív értékelésre? Ebben az írásban egy történeten keresztül próbáljuk bemutatni, ilyen az, amikor egy iskola támogató közegként segíti a pedagógusok innovációját.

A történet ‘hőse’ Antal Márta, második osztályos tanító a Tatárszentgyörgyi II. Rákóczi Ferenc Baptista Általános Iskolában. Az iskolában rengeteg újdonság, innováció indult el, ezek egyik eleme az értékelés újragondolása, a ‘gamifikáció’, (mint értékelési rendszer, nem mint játékok a tanórán) akár rendszerszintű bevezetése. A bevezetéshez a lehetőségek, a képzés, és a szakmai segítség adott volt, de a végső elrugaszkodást a pedagógusoknak kellett elvégezniük. Ami nem is olyan könnyű, hiszen a hagyományos dolgozat, röpdolgozat, felelés paradigmából egy olyan rendszerbe csöppentek, ahol a diákok munkáját, haladását, hozzáadott értékét jelezzük vissza folyamatosan - így téve igazságossá az értékelést.

Amikor a gamifikáció bevezetéséről kérdeztem Mártit, elmondta, hogy először tartott tőle, hiszen 2. osztályban még kicsinek tartotta a gyerekeket hozzá. Most, már a harmadik tanulási időszakot tervezve arra jött rá, hogy adaptálva a gyerekekhez kiválóan működött a gamifikált értékelési rendszer, (ahol egy időszakon belül a tanulók pontokat gyűjtenek az elvégzett feladatokért, kihívásokért. A cél pedig az, hogy az időszak végére elérjék a legmagasabb szintet, amit egy egyre magasabbra épülő ház szimbolizál). A kulcs az, hogy nem adott ezért a gyerekek kezébe digitális eszközt, mivel erre nem is volt szükség, ugyanakkor a pontok vezetése, a fejlődés bemutatása, visszajelzése napi szinten történt az órákon, és a diákok megnézhetik, láthatják, hogyan épül a házuk, de mindez nem jár digitális eszközhasználattal.

Szintén érdekes, és némi meglepetés volt Márti számára, hogy a gamifikáció adta lehetőségek, az értékelés menete nem idegen az addigi pedagógiai gyakorlattól, hiszen rengeteg dolgot már addig is csinált, csináltak. Ami újdonság volt, az a keret, amit a rendszer mindehhez biztosított, sok kis elem hirtelen a helyére került, és azok így sokkal hatékonyabban, egységesebben tudtak működni.

A tapasztalatok azt mutatják, hogy a gyerekek nagyon gyorsan megértették, hogyan működik a rendszer, és azzal, hogy sok-sok választásuk van, szívesebben is dolgoznak. És ami még fontosabb, lényegesen többet. Márti felidézte, hogy az első tanulási időszakban egy viszonylag nehéz, meseírás feladatot adott a gyerekeknek (választhatóan), és még aznap este felhívta az egyik kisgyerek szülője, hogy mi történik az iskolában, mennyi a házi feladat, mert a kisfia, mióta hazajött, egyfolytában ír és rajzol.

Fontos, hogy az iskolában a tanárok többsége használja a gamifikációs értékelési rendszert, így komoly támogatást nyújthatnak egymásnak. A bevezetéshez egy mentort kapott az iskola a fenntartótól (ez én voltam, és már lassan 2 éve járok az iskolába rendszeresen, tanítani, és mentortanárként), aki segített a kezdeti lépések megtételében, ami sokat segített. Azóta már egymást támogatják a kollégák, és egyre többen merik ezt a lépést megtenni, már majdnem minden évfolyamon működik a gamifikált értékelési rendszer.

Nemsokára újabb fejezettel jelentkezik a Tatárszentgyörgyi krónikák, annak a történet, hogy egy iskolában hogyan vetette meg a lábát a pedagógiai innováció. Hogy mi működött, mi nem, mit tettek, milyen sikerek, nehézségek, küzdelmek voltak (vannak) az úton. Ha megtetszett a hely, és szeretnéd magad te is kipróbálni pedagógusként, keress meg minket, lehet, hogy pont te hiányzol a tantestületből - és a gyerekek életéből (a TanárBlog Facebook csoportban, vagy akár a tanarblog (kukac)gmail(pont)com címen is érdeklődhetsz!

A program az a RRF-MMSZA-1.0.0.1-23-2024-00001 Mintaiskola modellprogram megvalósítása Tatárszentgyörgyön keretében valósul meg.

Lassan már történelmünk van az AI-val is, hiszen közel egy éve rendszeresen használom a tanteremben, és a készülés során is, vagyis a pedagógiai feladatok szinte teljes spektrumában. A január eleje mindig egy érzékeny időszak, hiszen ilyenkor számot vetünk (és néha vihart aratunk) az elmúlt év eseményeivel, tapasztalatokat élünk újra, és jó esetben még tanulunk is a hibáinkból, örülünk a sikereinknek. Ennek a kényszernek engedve most öt olyan tanulságot szeretnék röviden bemutatni, amit az AI jelenlegi állapotában a következő időszakban talán hasznos lehet másoknak is.