A:
Lénárt Krisztina-Dr. Dorner Helga: Értékelés újratöltve – Az oktatói digitális kompetencia alakulása a mesterséges intelligencia korában;
Hogyan alakítja át a mesterséges intelligencia az oktatók értékeléssel kapcsolatos kompetenciáit és szerepeit? A DigCompEdu 4. kompetenciaterülete – az értékelés – új fénytörésbe került az MI-eszközök megjelenésével. Milyen hatással van ez az értékelési stratégiákra, a bizonyítékok elemzésére, vagy épp a visszajelzésre és tervezésre?
Rövid, gondolatébresztő bevezetőnkben olyan dilemmákat vetünk fel, mint:
Hogyan változik az értékelés evidenciabázisa – milyen módon mérhető a megszerzett tudás – az MI-eszközök térnyerésével?
Mennyiben válik újratervezendővé az oktatói visszajelzés funkciója?
Mi történik az oktatói felelősséggel, ha az MI írja az értékelést, visszajelzést?
A rövid input után a résztvevők 2–3 csoportban dolgoznak tovább a témán a kompetencia 3 alterületére fókuszálva.
Dr. Balogh Anikó: MI a felsőoktatásban: Mit tanulunk a hallgatóktól és mit tanítunk az oktatóknak?
Az Edutus Egyetem a DOKK (Digitális Oktatásfejlesztési Kompetenciaközpont) projekt keretében az ELTE Mesterséges Intelligencia az Oktatásban Laborral közösen készített egy oktatói és hallgatói szükséglet- és igényfelmérést a mesterséges intelligencia (MI) oktatásban való használatáról. Ugyanakkor saját belső oktatásfejlesztési kezdeményezésünkként egy oktatói képzés is lezajlott az MI oktatásban való gyakorlati alkalmazásának megismerésére és integrálására. Az előadásban a két projekt tapasztalatait és eredményeit mutatjuk be: milyen különbségek látszanak az MI-hez való viszonyulásban a hallgatók és oktatók között, és milyen gyakorlati lépések – fókuszálva a feladatkiadásra, értékelésre, és tantárgyi integrációra – segítik az MI tudatos és pedagógiailag indokolt használatát.
B:
Bencéné dr. Fekete Anikó Andrea: Betiltható-e az AI alkalmazása a pedagógusképzésben?;
A mesterséges intelligencia (AI) megjelenése radikálisan átalakítja a pedagógusképzés kereteit. Vajon etikus vagy szakmailag indokolt-e korlátozni az AI használatát ott, ahol a jövő jelen iskolájában már a diákok AI-t alkalmaznak? Ha az algoritmus gyorsabban tanít, mint az oktató, ki a valódi tanár? Az előadás arra keresi a választ, milyen dilemmákat és lehetőségeket vet fel az AI beemelése a tanítóképzésbe, és hogy a tiltás valójában nem a minőség megőrzését, hanem az elavulás konzerválását szolgálja-e. AI nélkül a 20. század pedagógusait képezzük a 21. század diákjainak.
Dr. habil. Horváth László: Pedagógiai tükör egy gépi partnerrel: döntési szimulációk az értékelési gyakorlat újratervezéséhez
Hogyan támogathatja egy testreszabott generatív mesterséges intelligenciára épülő szimulátor a felsőoktatási oktatókat abban, hogy reflektíven újragondolják értékelési döntéseiket a pedagógiai, szabályozási és etikai dilemmák erőterében? Az előadás egy kísérleti fejlesztésű CustomGPT-t mutat be, amely háromlépcsős döntési szimuláció révén teremt párbeszédteret a pedagógiai elvek és a mesterséges intelligencia keresztmetszetében, támogatva az oktatók önreflektív tanulását. A bemutatót interaktív diszkusszió követi, ahol a résztvevők saját dilemmáikat helyezhetik el az értékelés újraszabályozásának elméleti keretei mentén.
C:
Gyöngy Kinga: Mennyire hihetünk saját értékeléseinknek?;
Egy hat féléven átívelő, reflektív gondolkodást fejlesztő felsőoktatási program (lásd Gyöngy, 2021) értékelési gyakorlatát vizsgáljuk. A hallgatók részletes segédlet alapján készítenek reflektív esszéket, amelyeket értékelőtáblával és szöveges visszajelzéssel pontozunk. Bár úgy gondoltuk, hogy az értékelésünk megbízható, 6 tanév értékeléseit visszanézve kiderült: a kép ennél sokkal zajosabb (v.ö. Kahneman, Sibony, Sunstein, 2021). Számíthat, ki értékel, milyen a segédlet, mennyire vagyunk fáradtak, időszűkében vagyunk-e stb. Kísérletezünk új módszerekkel, és közben újra és újra felmerül: lehetséges-e, hogy a hallgatónak van igaza, amikor a pontatlanságot szóvá teszi? Mennyire vagyunk képesek arra, hogy megbízhatóan értékeljük a hallgatók írásos munkáit? Az értékelés megbízhatóságához az mesterséges intelligencia bevonása hozzájárulhat?
Dr. Aczél-Partos Adrienn: Mi lesz veled, szakdolgozat? Az MI és az akadémiai integritás jövője
A nagy nyelvi modellek megjelenése alapjaiban kérdőjelezi meg a szakdolgozatírás hagyományos szerepét a felsőoktatásban. Az input-előadás az akadémiai integritás jövőjét vizsgálja abból a szempontból, hogy hogyan őrizhető meg a hallgatók önálló munkájának értelme és értéke egy olyan környezetben, ahol a technológiai támogatás természetessé válik. Különös hangsúlyt kap(hat) a kutatásmódszertan oktatása mint az olyan készségek fejlesztésének terepe, amely segíti a hallgatókat abban, hogy kritikusan, etikusan és felelősségteljesen végezzék tudományos jellegű munkájukat.
D:
Chogyelkáné Babócsy Ildikó: Hajlik vagy törik?;
Vajon ezt az absztraktot ember vagy gép írta? Vajon érdekel ez még bárkit? Befolyásolná a döntését, ha tudná a választ?
Mindannyian napi szinten használjuk a generatív mesterséges intelligenciát – észrevétlenül lett része az életünknek, könnyít meg számos feladatot, vesz le terhet a vállunkról. Mindaddig, míg bele nem ütközünk az MI-használat üvegfalaiba: hallgatóink helyett a ChatGPT ír esszét, reflexiót, szakdolgozatot, levelet – vagy éppen fordítva, rajtunk kérik számon, hogy nem a gép véleményére, szövegére, visszajelzésére voltak kíváncsiak. Ragaszkodunk korábban tanult, tapasztalt, épített és eddig működő gyakorlatunkhoz az MI korában, akkor is, ha törik – vagy inkább hajlunk az új keretek kialakítására? Keressünk együtt válaszokat.
Tóth Éva: MI-re hangolva: mesterséges intelligencia tudatos használata a projektoktatásban
Hogyan használjuk a mesterséges intelligenciát pedagógiailag tudatosan – és ne csak divatból?
Előadásomban bemutatom, hogyan válhat a mesterséges intelligencia értelmesen beépíthető eszközzé a projektalapú oktatásban. Konkrét példákon – nemzetközi eTwinning és IKT projektmunka órán már megvalósított projektek – keresztül vizsgáljuk, mikor szolgálja valóban a tanulást az MI. Az előadás alatt közösen gondolkozunk arról, hogyan alakítható egy projektötlet úgy, hogy az MI használata valódi hozzáadott pedagógiai értéket jelentsen.
E:
Dr. Dringó-Horváth Ida-Dr. Drjenovszky Zsófia-Kovácsné Hegedűs Dóra-Dr. T.Nagy Judit: MI–attitűd: félelem és felelősség az egyetemi oktatásban;
2024 második felében 40 egyetemi oktatóval készített interjúk a mesterséges intelligenciával kapcsolatos attitűdöket vizsgálták. Az eredmények szerint az oktatók tapasztalatai vegyesek, az MI-integráció komplex, sokrétű támogatást igényel. A félelmek az állásvesztéstől és szerepátalakulástól a kompetenciahiányig terjednek, kiemelt nehézség a technológiai lépéstartás és az ebből fakadó egyéni felelősség. Az etikai aggályok főként a hallgatói MI-használat ellenőrizhetőségének problémáira és a szabályozás hiányára vezethetők vissza. Az oktatók többsége fontosnak tartja a hallgatók etikus MI-használatra nevelését, amit saját felelősségének tekint. Az attitűdöket a technológiai infrastruktúra, az egyéni motiváció és az intézményi támogatás egyaránt befolyásolja.
Ollé János: Módszertan és értékelés jó gyakorlat az e-learning fejlesztő szakirányú továbbképzésen
Egy kérdésre kérek majd online azonnali válaszokat, amit kivetítve megjelenítek.
F:
Dr. Nagy Róbert: Műveltségeszmény a dehumanizált gondolkodás korában;
A mesterséges itelligencia alapú megoldások a klasszikus műveltség feleslegességével csábítanak, miközben az általa generált tartalmak megítélése csak annak birtokában lehetséges. Vajon felfalja-e a forradalom a saját gyermekeit?
A beszélgetés arra keresi a választ ötletek és jó gyakorlatok formájában, hogy miként manifesztálódhat a fenti gondolat egy, a curriculumot, a képességfejlesztést és az attitűdalakítást egyaránt fontosnak tartó egyetemi feladat keretében?
Körmendy Zsolt PhD.: Zenetanárra mindig szükség lesz(?) – Mérni a mérhetetlent
A mesterséges intelligencia új távlatokat nyit a zeneoktatásban: precízen elemez, hibát jelez, személyre szabott feladatokat ad. De vajon mérhető-e a muzikalitás? És milyen műszerünk van erre? Leibniz szerint „a zene a szellem rejtett számoló tevékenysége, amely nem veszi észre, hogy számol” – de mit számol a szellem, amit a gép nem érzékel? Az előadás az értékelés új dilemmáit tárja fel a hangszeres tanításban, különös figyelemmel a mesterséges intelligencia lehetőségeire és korlátaira. A kérdés nem csupán technológiai, hiszen a muzikalitás ott kezdődik, ahol a zene nemcsak megszólal, hanem jelent, megérint és összeköt.