Hogyan tehetjük a tanulást valóban értékesebbé – és nem csupán könnyebbé – a mesterséges intelligencia térnyerése mellett? Ez a kérdés állt az ELTE PPK Neveléstudományi Intézet és a San José State University (SJSU) Center for Innovation in Applied Education Policy közös „AI Futures in Education 2026” szimpóziumának középpontjában.
Az esemény az „Agency in the Age of Artificial Intelligence” témájára fókuszálva hozott össze oktatókat és kutatókat, hogy megvitassák az MI pedagógiai és etikai kérdéseit. A résztvevőket videóüzenetben Adrienne Redmond-Sanogo, az SJSU Connie L. Lurie Oktatási Kollégiumának dékánja és Dúll Andrea, az ELTE PPK dékánja köszöntötte. Az előadások egyik központi kérdése az volt, hogyan őrizhető meg az emberi ítélőképesség, a hallgatói önállóság és az oktatói szakértelem egy olyan környezetben, ahol az MI-eszközök egyre inkább jelen vannak.
A tanulás illúziója és az oktatási gyakorlat öt pillére
A nyitóelőadásban Brent Duckor és Carrie Holmberg (SJSU) arra hívták fel a figyelmet, hogy az MI könnyen egyfajta leegyszerűsített inger–válasz folyamatra redukálhatja a tanulást. Ennek ellensúlyozására Holmberg egy diagnosztikai keretrendszert mutatott be, amely az oktatóknak nyújt segítséget abban, hogy támogassák a hallgatók kognitív fejlődéséhez szükséges szellemi erőfeszítés fenntartását:
Pontosság: nem csupán az állítások helyességének ellenőrzése, hanem azok kontextusának és forrásának megértése.
Önállóság (Cselekvőképesség): annak biztosítása, hogy a tanulók ne kerüljék meg a tanulási folyamatot, és megőrizzék intellektuális felelősségüket.
Hozzáférhetőség: a valódi tanulási hozzáférés megkülönböztetése a puszta „látszathozzáféréstől”.
Értékelés: a végtermék helyett a tanulási folyamat hangsúlyozása.
Hitelesség: a hallgatói munka mögötti tényleges gondolkodás és egyéni hang azonosítása.
Rausch Attila (ELTE PPK) előadásában a gyors technológiai fejlődés és az oktatási rendszerek felkészültsége közötti szakadékra hívta fel a figyelmet. Kiemelte, hogy az MI-műveltséget össze kell hangolni olyan kompetenciakeretekkel, mint az EU DigComp 3.0 és az OECD irányelvei. Strukturált digitális kompetenciák hiányában ugyanis fennáll a veszély, hogy az AI az aktív információkeresést passzív tartalomfogyasztássá alakítja, ami csökkentheti a tanulói önállóságot.
Horváth László (ELTE PPK) azt mutatta be, hogyan lépnek interakcióba az emberek az MI-vel három különböző szinten: az első szinten a kognitív tehermentesítés jelenik meg, amikor az emberek egyszerű feladatokat bíznak az MI-re. Ezt követi a kognitív delegálás, ahol az MI már irányított segítőként jelenik meg a gondolkodási folyamatban. A harmadik szint a kognitív kiszervezés, amikor maga a gondolkodás is részben vagy egészben az MI-re kerül át, ami könnyen a „tanulás illúziójához” vezethet. Az előadás fő üzenete szerint
az oktatásban tudatosan fenn kell tartani a szellemi kihívásokat, hiszen ezek nélkül nem alakul ki valódi megértés.
Új értékelési formák a vizsgáztatásban
Mivel a jelenlegi MI-detektáló programok megbízhatatlanok, külön panel foglalkozott a hallgatói teljesítmény értékelésével. A beszélgetést Rónay Zoltán moderálta, a résztvevők között több kar képviselője – Baditzné Pálvölgyi Kata (BTK), Horváth Endre (BGGYK), Pozsár-Szentmiklósy Zoltán (ÁJK) és Rausch Attila (PPK) – szerepelt.
A szakértők egyetértettek abban, hogy a hagyományos értékelési formák, például a szakdolgozat, átalakításra szorulhatnak. Megoldásként a folyamatos portfóliók, a szóbeli védések és a tanórai problémamegoldó feladatok kerültek szóba.
A mesterséges intelligencia ugyanakkor lehetőségeket is jelent: használható tutorként, segítheti a statisztikai programozást, vagy áthidalhatja a nyelvi akadályokat a jogi kutatásokban. A kulcs a tudatos és kiegyensúlyozott használat.
A szimpóziumot Brent Duckor zárta, hangsúlyozva, hogy
az MI oktatási integrációja alapvetően nem technológiai, hanem pedagógiai kérdés.
Bár az új eszközök alapjaiban forgatják fel a tudáshoz való hozzáférést, a személyes jelenlét, az együttműködés és az emberi kapcsolatok szerepe továbbra is kulcsfontosságú az oktatásban.
(Az eredeti, angol nyelvű beszámoló elkészítéséhez a szervezők generatív mesterséges intelligenciát használtak: a szöveg a közvetített esemény automatikus átirata alapján, a NotebookLM és a Google Gemini 3.1 Pro segítségével készült, majd szakmai ellenőrzésen esett át. A magyar nyelvű fordítás szintén generatív mesterséges intelligencia segítségével készült, és szerkesztői ellenőrzésen esett át.)