El lehet felejteni a beadandókat – így próbálja kezelni a magyar felsőoktatás a ChatGPT-járványt
A pár hét múlva kezdődő tanévben már minden magyar felsőoktatási intézményben rutinszerűen használják majd a diákok a három éve berobbant generatív mesterséges intelligenciát. A lapunk által megkérdezett oktatók szerint gyakorlatilag 100 százalékos a ChatGPT penetrációja az egyetemeken, de már a jobb középiskolákban is ehhez közelít. Arra viszont még mindig nincs egységes válasz, hogy hogyan kellene ezt kezelni, arra pedig még kevésbé, hogy hosszú távon milyen hatással lesz a fiatalok tudására, a számonkérések formáira és az oktatás jövőjére. Bár egy nyár eleji amerikai kutatás baljós eredményekre jutott a „metakognitív lustaság” terjedéséről, az már biztosnak tűnik, hogy a tiltás zsákutca. Körkép.
Az elmúlt hónapokban két forró téma uralta a generatív mesterséges intelligenciával (AI) kapcsolatos vitákat. Az egyik, hogy az AI-generált képek özöne után a hasonlóképp alkotott debil videók árasztották el a közösségi médiát. Ezek főszereplője jellemzően egy aranyos állat, amelyik megment embereket valamilyen balesettől – nem ritkán egy kövér, narancssárga macska, bár utóbbinak az is szokása, hogy ellenfelei húsát megsüti, szőrméjükből pedig dzsekit varr. Továbbá elterjedtek a párkapcsolati drámákat antropomorfizált macskákon keresztül bemutató abszurd „remekművek”.
A másik forró téma a nagy nyelvi modellekre (large language models, LLM) jellemző pozitív visszacsatolási viselkedés, hogy „szolgalelkűen” próbálják kielégíteni felhasználójuk érdeklődését, hangulatát, érzelmi megerősítés utáni vágyát. Még akkor is, amikor a felhasználó ahhoz kér instrukciót, hogy emberáldozatot mutasson be a Moloch nevű démonnak (nézzünk az áldozat szemébe, kérjünk tőle bocsánatot, majd gyújtsunk meg egy gyertyát az emlékére, javasolta a mesterséges intelligencia). Ennek magatartásnak a veszélyeiről főleg a pszichoterápiás használat kapcsán esett szó, de minden felhasználó találkozik vele, hiszen nem tud olyan bugyuta kérdést feltenni, amire nem az lesz a ChatGPT válasza, hogy „Ez valóban remek kérdés!”, és csak kifejezett kérésre lehet negatív visszajelzést kapni a felhasználó saját munkájára.
A nyár egyik legjelentősebb AI-ügyi fejleménye mégsem ez volt. Arról a függőségi kapcsolatról jelent meg egy korszakos kutatás, amely
sokmilliót felhasználót fűz egyre szorosabban az LLM-ekhez a munkahelyeken vagy az iskolapadban.
A „metakognitív lustaság” fogalma megelőzi a ChatGPT berobbanását: 2016-ben alkotta meg Anuj K. Shah és Daniel M. Oppenheimer arra a hajlamunkra, hogy agyunk preferálja az energiatakarékos megoldásokat, a gondolkodás minimalizálását. Az AI pedig az az eszköz lett, amely minden korábbinál szélesebb utat nyitott ez előtt, és voltaképpen minden olyan feladatnál lehetővé tette a spórolást az energiánkkal, ahol szöveget kell alkotnunk.
A leépülő agy rémképe
Óvakodjunk a metakognitív lustaságtól! címmel már tavaly decemberben megjelent egy kínai-ausztrál kutatás arról, hogy bár az LLM-ek gyorsítják a tanulási folyamatot, közben alattomosan csökkenthetik a tanulók belső motivációját, a mélyebb feldolgozásra való hajlandóságát és a hosszú távú tudásmegtartást, ha a diákok túl korán vonják be a mesterséges intelligenciát – például már a gondolatmenet kialakításának fázisában.
Idén júniusban aztán a neves amerikai műszaki egyetem, az MIT kutatói végeztek el egy nagyobb kísérletet, ami beigazolni látszik a félelmeket. A tudósok 54 résztvevőt toboroztak kísérletükhöz, 19 és 39 év közötti diákokat és oktatókat Boston környéki elit egyetemekről. Három csoportba osztották őket: az első AI-t használt esszéíráshoz; a második régimódi keresőmotorokat vehetett igénybe (pl. Google); míg a harmadik, „brain-only” csoport semmilyen külső segítséghez sem nyúlhatott. Az írás során megfigyelték a résztvevők agyi aktivitását, és kiderült, hogy a „brain-only” csoport tagjainál jóval intenzívebb és összetettebb agyhullám-mintázatok jelentkeztek, főleg azokban a frekvenciasávokban, amelyek a figyelem, memória és komplex gondolkodás működését jelzik.
Vagyis az AI kiváltotta a mentális erőfeszítést, márpedig a tanulás akkor a leghatékonyabb, ha az ún. generatív kognitív terhelés – az új ismeretek értelmezése, rendszerezése – elér egy megfelelőlÉ szintet.
Az LLM-ek ezt a terhelést csökkentik vagy szüntetik meg: az agy nem indítja be azokat a folyamatokat, amelyek a hosszú távú memóriába történő beépítést segítenék.
Az LLM-csoport résztvevői kevésbé érezték sajátjuknak az általuk írt esszéket, és gyakran nem is emlékeztek a konkrét tartalomra. A keresőmotorokat használó csoport aktívabban dolgozta fel az információt, több szempontot hasonlított össze, mélyebb megértésre tett szert. A teljesen önállóan írók pedig nemcsak jobban emlékeztek saját szövegükre, de nagyobb elégedettséget is éreztek az alkotás során. Az LLM-ekkel készült esszék strukturáltabbak voltak, gazdagabb szókinccsel íródtak, és magasabb pontszámot kaptak automatikus értékelés esetén, de a tanárok „lélektelennek” érezték őket, mert hiányzott belőlük az egyedi hang, a személyes állásfoglalás, a valódi gondolatmenet.
Magyarországon is zajlott egy érdekes – bár nem hivatalos, nem publikált – kísérlet: a Budapesti Corvinus Egyetem két oktatója, Benedek Márton és Sziklai R. Balázs két féléven keresztül megengedte, hogy operációkutatás kurzusuk során a hallgatók gyakorlatokon és a vizsgákon is használjanak LLM-eket. Ez a kísérlet is lehangoló eredményt hozott: a rosszabb tanulók örültek, hogy találtak egy könnyebb utat a jobb jegyek eléréséhez, a jobb hallgatók viszont arra jöttek rá, hogy nem érdemes fáradozni a hagyományos tanulás módjaival, ha mások kisebb energiabefektetéssel is elérik azt, amit ők – idézték fel az oktatók tavaly a HVG-nek.
Ott sem tanulunk, ahol csak azt kellene
Hogy az összes említett kísérlet egyetemek bevonásával zajlott, nem a véletlen műve. A szellemi dolgozókkal szemben a munkaerőpiacon egyre inkább elvárás, hogy generatív AI-jal tegyék gyorsabbá, választékosabbá munkájukat, például egy prezentációt vagy üzleti jelentést, és nem nézik jó szemmel, ha valaki napokig vesződik egy dokumentummal, miközben órák alatt is elkészíthetné.
Az oktatás azonban más téma. Ott nem a tudás alkalmazása, hanem elsajátítása lenne a lényeg, vagyis elvileg annak megtanulása, hogy hogyan lehet(ne) elvégezni egy feladatot LLM-ek nélkül is. Ami már csak azért is fontos, hogy meg tudjuk ítélni, egyáltalán helyes eredményt adott-e a gép, vagy pedig hallucinált, tévedett, esetleg sablonos, semmitmondó választ generált.
Az elmúlt években az egyetemek lettek az új AI korszak kihívásainak laboratóriumai és csataterei – az a szféra, ahol kikristályosodik, hogy hat gondolkodásunkra és tudásunkra az emberiség új játékszere.
A magyar felsőoktatásban is sok fejleményt tartogatott az elmúlt pár év. Az Óbudai Egyetem átfogó AI-stratégiát dolgozott ki. A Gábor Dénes Egyetem AI-tudásközpontot hozott létre. Az ELTE a Bosch-sal közösen AI-tanszéket működtet, a Corvinuson pedig AI-ügyi dékánt is kineveztek. Vannak már AI-képzések – a Neumann János Egyetem például a Promptmaster céggel közösen ChatGPT-kurzust kínál a hatékony promptolásról, vagyis AI-kérdésfeltevésről.
Hányan használják – és főképp mire?
De vajon hány diák használ ma AI-t? Egyszerűbb lenne arra a kérdésre válaszolni, hogy hány nem. „Az egyik kurzusom résztvevői közül egy önbevallásos felmérésen 88 százalék ismerte el, hogy használja, de tapasztalataim szerint a valós arány inkább a 100 százalékhoz közelít” – mondja Szabó Miklós, az ELTE Kisebbségszociológia Tanszékének tanszékvezető egyetemi docense, emellett a GoSchool AI nevű felsőoktatási projekt egyik társalapítója.
Bár a különböző tudományterületek között nagy szórás van – például egy orvosi képzésben nem lehet sok mindent AI-jal kiváltani –, szinte biztosan vannak olyan szegmensek, ahol a 100 százalék egyáltalán nem túlzás. „A 2022-es őszi félévben azt figyeltük meg, hogy a társadalomtudományi és bölcsészettudományi karokon, ahol fontos szerepe van az esszéírásnak,
a beadott dolgozatok elkezdtek nagyon hasonlítani egymásra.
Mind gördülékeny stílusban íródtak, de tele voltak tárgyi tévedésekkel és logikai hibákkal. Az idegen nyelvű képzésekben pedig hibátlan lett az angol nyelvhasználat” – idézi fel Guld Ádám, a Pécsi Tudományegyetem Kommunikáció- és Médiatudományi Tanszékének docense, a fiatal generációk médiahasználati szokásainak kutatója.
Nem is kell a felsőoktatásig menni a magas használati arányhoz. „Egy jó középiskolában a diákok legalább 80–90 százaléka használ valamilyen szinten mesterséges intelligenciát” – mutat rá Réti Mónika, a váci Boronkay Görgy Műszaki Technikum és Gimnázium biológia–kémia szakos tanára, pedagógiai szakértő, az egykori Oktatáskutató és Fejlesztő Intézet (OFI) kutatója. Igaz, ő azzal árnyalja a képet, hogy a leszakadó térségekben, hátrányos helyzetű diákok között az arány már 40–50 százalékra csökken. Ez persze nem feltétlenül jó jel.
Ugyanilyen fontos kérdés, hogy mire használják. Guld Ádám szerint három rétege van a diákságnak: egy szűk felső szegmens, amely tudatosan alkalmazza, vagyis konzultál az AI-jal, ötleteket kér tőle, annak segítségével tekinti át a szakirodalmat, de ellenőrzi az információkat, és végül maga alkotja meg gondolatmenetét. A középréteg – ők vannak a legtöbben – nagy mértékben támaszkodik a ChatGPT-re, de valamennyire módosítja a kapott szöveget. És végül vannak a teljesen függők, akik
mindenféle formázás és tartalmi ellenőrzés nélkül, egy az egyben bemásolják az első promptra adott első választ, annak összes típushibájával együtt.
A középiskolai szinten kicsit más a felállás: az utóbbi, kritikátlan csoport alkotja a többséget, miközben van egy szűk „elit”, amely kutatásra használja az AI-t, de önállóan ír és gyakran jobb minőségű munkát végez, mint ami a ChatGPT előtti korban lehetséges volt. Csakhogy a középfokú oktatásban van egy olyan réteg is, amely a legegyszerűbb digitális megoldásokat sem tudja használni, és teljesen kimarad mindebből.
A beadandó halála – és ami helyette jön
Az egyetemek válasza a jelenségre változó. Az SZTE és az ELTE bölcsészkara például plágiummal azonos súlyúnak minősíti a teljes vagy részben AI-val készült munkákat, bár forráskutatásra, ötletgenerálásra bizonyos keretek között engedik a használatát. Pécsett a nagyobb beadandókat – szakdolgozatokat vagy szigorlati dolgozatokat – kötelező AI-detektorral ellenőrizni, és ha bebizonyosodik a mesterséges intelligencia használata, ennek akár fegyelemi eljárás is lehet a következménye. Csakhogy – mutat rá Guld Ádám –, a hallgatók igyekeznek kikerülhetik a kontrollt: az AI-generált szövegeket ma már úgy is le lehet generálni, hogy azok a megtévesztésig hasonlóak legyenek egy adott szerző stílusához.
A diákok azt is gyorsan megtanulták, teszi hozzá Szabó Miklós, hogyan lehet gondosan eltüntetni azokat a stílus- vagy formázási elemeket, amelyek a leginkább elárulják a szöveg gépi eredetét. Ma már nagyon kevesen vétenek olyan amatőr hibát, hogy benne hagyják a prompt szövegét az írásban, vagy a tipikus ChatGPT-kérdést, hogy készíthet-e valamilyen más verziót a szövegből. Igaz, Szabó még PhD képzésben is találkozott olyan esettel, amikor
egy doktorandusz elismert szaktekintélyek munkáiból „idézett” – de sajnos olyan cikkekből, amelyek megírására a hivatkozott szerzők nem emlékeztek, mert nem léteztek.
Visszatérő vélemény, hogy a ChatGPT miatt megszűnt a beadandó szövegek mint tudásellenőrzési forma létjogosultsága. Az egyik „menekülőút” a szóbeli vizsgák és zárthelyi dolgozatok arányának növelése – vagyis a digitalizáció előtti módszerekhez való visszanyúlás. „Sokszor visszatérünk a papírhoz és a ceruzához – ahol még jobban lecsapódik, hogy a mai diákoknak az önálló szövegalkotás egyre nagyobb kihívást jelent” – mutat rá Guld Ádám.
A másik út a technopozitív opció, amikor az oktató elfogadja a valóságot, hogy a diák használni fogja az AI-t, és a célja az, hogy helyesen tegye. „Az oktatók többsége még a tagadás fázisában van, de egyre többen tesszük fel a kérdést: el kell-e várnunk egyáltalán, hogy a hallgatók képesek legyenek AI nélkül is megoldani a feladatokat, vagy inkább arra kellene őket megtanítani, hogyan dolgozzanak együtt a technológiával – mondja Szabó Miklós. – Az az ideális, hogy egy diplomás értelmiségi digitális segítség nélkül, papíron is tud önálló alkotó munkát végezni, de ezt részben el kell engednünk, már csak azért is, mert a munkaerőpiac igényeihez is alkalmazkodunk kell.”
Mások szigorúbbak. „Nem látok kivetnivalót a generatív AI tájékozódási célú használatát illetően. Látom, hogy a hallgatók előszeretettel fordulnak a ChatGPT-hez tanácsokért, tömöríttetnek információkat áttekinthető méretűre. Azt azonban elfogadhatatlannak tartom, hogy a hallgató az AI-jal váltsa ki a saját számonkérését. Képesnek kell maradnia arra, hogy maga oldjon meg komplex feladatokat. Memorizálni ma már nem tűnik érdekesnek, de számos területen elengedhetetlen a jó szakemberré váláshoz. Ha pedig egy programozó nem képes maga korrigálni egy AI által generált hibás kódsort, nem tekinthetjük felkészült szakembernek” – szögezi le Mezei Péter, az SZTE Állam- és Jogtudományi Karának tanára, akinek kutatási területe az összehasonlító és digitális szerzői jog.
Van olyan eset is, amikor épp a digitális technológia jelent megoldást, hogy a valós tudást kérje számon a tanár – például a természettudományokban. „Különösen értékesek a virtuális laborok és szimulációk, amelyek feladatait a jelenlegi AI-eszközök nem tudják megbízhatóan megoldani. Ilyenkor a diáknak egyedi paraméterekkel le kell futtatnia egy virtuális kísérletet, majd az eredményekből saját megfigyeléseket írni. Ilyen esetekben a nagy nyelvi modellek nagyon általános és nem is mindig igaz állításokat tesznek” – magyarázza Réti Mónika.
A „helyes” AI-használat Szent Grálja
Úgy tűnik tehát, hogy a kérdés nem az, hogy használják-e a mesterséges intelligenciát a diákok, hanem hogy hogy lehet-e őket a helyes használatra tanítani. Az MIT-kutatás következtetése az, hogy a diák jobban jár, ha csak akkor vonja be az írási folyamatba, amikor már önállóan megalkotta saját gondolatmenetét. Így az AI hasznos segédeszköz lehet a szöveg stilizálásában vagy az érvelés finomításában – de nem helyettesítheti a gondolkodást. Guld Ádám minden félév elején megbeszéli a hallgatókkal az AI-használat szabályait, és aláírat velük egy protokollt, amely rögzíti, mire lehet és mire nem lehet alkalmazni, sőt vannak feladatok, ahol kéri is az AI bevetését, mert fontosnak tartja a technológia ismeretét.
Az említett GoSchool AI nevű magyar kezdeményezés egy kifejezetten a felsőoktatás igényeire szabott céleszközt kíván az oktatók kezébe adni. A platform lehetővé teszi, hogy a nyelvi modell ne a nyílt internetről tanultak alapján válaszoljon, hanem a tanár által feltöltött anyagból, és az oktató betekinthet a hallgató és a chatbot beszélgetésébe, hogy felmérje, mennyire vonódott be diákja a közös alkotásba, van-e valós tudása. „Ezzel megszűnik a feketedoboz-probléma, vagyis a tanár láthatja, hogyan jutott el a diák megoldásig” – magyarázza Tamási Árpád, a Progos Kft. gépitanulás-szakértője, aki Szabó Miklóssal közösen indította el a platformot.
A rendszer ma már több mint 2000 hallgatót ér el 134 kurzus keretében 25 egyetemről – köztük van az ELTE mellett az Óbudai és a Debreceni, vagy külföldről az OsloMet és a Babeș–Bolyai. Az oktatók nyitottsága vegyes: „Vannak, akiket érdekel, de sokan ellenállnak. Ennek oka gyakran a tudáshiány, máskor az egzisztenciális félelem. Csakhogy az AI nem választási lehetőség, hanem fátum, mert az emberiség hasonló válaszutakon mindig a skálázás mellett dönt, azaz használni fogja az újítást, ami megkönnyíti a dolgát, minden hátránya ellenére” – véli Tamási Árpád, aki szerint a tanári szerep nem fog eltűnni, csak átalakul.
Az oktató szerepe nem az ismeretanyag átadása és számonkérése lesz, hanem az inspiráció, a motiváció, a világ közös felfedezésének élménye párbeszéd és vita által – ahogy az egyetemek történetének hajnalán.
Ha efelé mozdulunk a sztenderdizált tömegoktatás felől, az AI hatása még üdvös is lehet.
Ezzel egyetért Szabó Miklós is. „A nagy nyelvi modellek megjelenése bizonyos szempontból a legjobb dolog, ami történhetett a felsőoktatással, mert kontrasztanyagként mutatta meg a rendszer gyenge pontjait. Évek óta érezhető a hallgatói motiváció gyengülése. Az egyetem sokaknak nem más, mint akadály, amin túl kell jutni, hogy kikerüljenek a valódi életbe. Az AI ezt megkönnyíti nekik. Aki viszont motivált és tanulni akar, az most is tanul” – véli a docens, aki a diákok és chatbotok beszélgetéseit olvasva döbbent rá, mennyire nem érdekli a hallgatókat az Óceánia antropológiája című, egykor népszerű kurzusa. Nem az AI változtatta meg a hallgatói hozzáállást – csak láthatóvá tette azt.
Kognitív leépülés és társadalmi polarizáció
Ha meg is engedjük, hogy a felsőoktatásra pozitív hatással lehet az AI, a kognitív lustaság réme azért ott lebeg. „Az első másfél évben az oktatói körökben még volt hurráoptimizmus: sokan hitték, hogy az AI forradalmasítja a felsőoktatást, hogy azonnal integrálni kell az oktatásba. Az utóbbi időben csökkent a lelkesedés. Egyre több tapasztalat és kutatás mutatja, hogy ha valaki folyamatosan AI-ra támaszkodik, akkor a tudása felszínes marad, kevéssé strukturált és hálózatos lesz, és a kreativitása is csökkenhet” – mondja Guld Ádám.
„Akár szövegalkotásról, akár képgenerálásról, akár brainstormingról van szó, sok hallgató első mozdulata, hogy AI-hoz nyúl. Bár a technológia fejlődése lenyűgöző, és a kimenetek egyre jobbak, az innováció és kreativitás nem az erőssége. Ha egy 20–30 fős csoport AI-t használ ugyanarra a feladatra, nagyon hasonló válaszok születnek. Az egyetem feladata azonban nem pusztán lexikai tudás átadása lenne, hanem kritikus, gondolkodó értelmiségiek nevelése, akik képesek felismerni, elemezni és strukturálni a tudást – érvel a generációkutató. – Korábban egy kurzuson alapvetés volt, hogy egy félévben két esszét kell leadni a teljesítéséhez. Ehhez könyvtárazni, jegyzetelni, gondolkodni kellett, ami egy-másfél hetes munkát igényelt. Az AI ezt rossz esetben kiváltja, jó esetben felszínessé teszi.”
Csakhogy ez sem új fejlemény, pontosan ugyanez a morális pánik játszódott le az internet és a Wikipédia megjelenésekor is
– veti ellen Szabó Miklós. „A kultúrák és technológiai környezetek folyamatosan változnak, és így változik az emberi agy finomműködése is. Mi még nem használtunk AI-t, de régi, az internet előtt szocializálódott professzoraimhoz képest sok tekintetben én is félműveltnek érzem magam – ugyanakkor azt is látom, hogy szakirodalmi kitekintésem szélesebb az övéknél. Olyan ez, mint a GPS: lehet lamentálni, hogy a mai fiatalok a sarki boltig is csak navigációval találnak el, de a felszabaduló mentális kapacitás másra fordítható” – véli a kisebbségszociológus, aki sokkal nagyobb veszélynek tartja a közösségi média és a TikTok hatását mentális képességeinkre, mint a nagy nyelvi modellekét.
Mindennek jelentősége túlmutat a felsőoktatáson: magának a tudásnak a fogalma alakul át. „A széles enciklopédikus tudás mint értékmérő háttérbe szorul, mert az AI mindig olvasottabb lesz az embernél. A fókuszált, célzott, a helyzethez illeszkedő tudás viszont felértékelődik. A könyvnyomtatás megjelenésekor sokan attól féltek, hogy »mindenki olvasni fog, és ebből baj lesz«. Igazuk lett, mégis ebből jött ki a felvilágosodás. A technológiai váltások mindig új képességeket emelnek ki, miközben régiek eltűnnek” – véli Tamási Árpád.
Keveset vizsgált kérdés, hogy az egyes társadalmi rétegek hogyan vesznek majd részt ebben a folyamatban. Általános tapasztalat, hogy a jobb háttérből érkező diákok, akik magasabb szintű írástudással bírnak (és mivel természetes nyelven kommunikáló gépekről van szó, ez nem feltétlenül digitális, hanem hagyományos írástudást jelent), továbbá az addiktív kütyühasználat helyett egészségesebb digitális szokásokat látnak otthon, előnyben vannak – már középiskolai szinten is. Jobban bánnak a chatbotokkal, ügyesebben, kritikusabban használják, arról nem is beszélve, hogy előfizethetnek a drágább, nagyobb tudású modellekre a korlátozott ingyenes verziók helyett.
Réti Mónika szerint középiskolai szinten nemcsak a diákok, hanem a tanárok között is egyre élesebb digitális szakadék húzódik – van, aki már AI-t használ az órán, másnak a szkennelés is probléma, és ez nem is annyira generációs, mint szociokulturális kérdés. Mindez együtt pedig oda vezethet, hogy a generatív AI hozzájárulhat az egyenlőtlenségek erősödéséhez – miközben az oktatásnak éppen kiegyenlítő szerepe volna.
Nyitókép: ChatGPT-illusztráció (forrás: AFP)
Ezt a cikket nem közölhettük volna olvasóink nélkül. Legyen támogatónk a Donably-n, a biztonságos, magyar fejlesztésű platformon. Paypal, utalás és más lehetőségek itt >>>
