Az egyetemek szerepváltása a mesterséges intelligencia alkalmazásával

 

Az egyetemek szerepváltása a mesterséges intelligencia alkalmazásával

Vezetői összefoglaló

A felsőoktatás küszöbön álló paradigmaváltása az egyetemek oktatási funkcióit alapjaiban formálja át. A mesterséges intelligencia (MI) alkalmazása révén a hagyományos, frontális oktatás háttérbe szorul, míg az oktatási folyamat szerkezete és fókusza átalakul. A jövő egyetemein a tananyag meghatározása és testreszabása MI-alapú rendszerekre épül, amelyek képesek a hallgatók előzetes tudása, tanulási stílusa és fejlődési üteme alapján adaptív módon irányítani a képzést. Az előadások nem valós időben, hanem előre rögzített, magas színvonalú podcastok vagy videós tartalmak formájában készülnek, gyakran virtuális vagy avatár-alapú előadókkal. Ez nemcsak a tanári munka hatékonyságát növeli, hanem lehetőséget teremt a tudás skálázható és újrahasznosítható közvetítésére is. Az MI emellett kulcsszerepet játszik a tanulási folyamat minőségellenőrzésében. A hallgatók teljesítménye valós időben nyomon követhető, és a rendszer képes azonnali visszajelzést adni, sőt – szükség esetén – beavatkozási javaslatokat is tenni. Ez a folyamatos diagnosztika jelentősen javítja a tanulási hatékonyságot. Mindezek mellett az egyetemek jövőbeli küldetése egyre inkább a kreatív, interdiszciplináris alkotómunka szervezésére helyeződik át. A hagyományos tantárgy- és tanszéki struktúrák helyett projektek és problémamegoldó műhelyek köré szerveződő tanulási ökoszisztémák jönnek létre, amelyekben a hallgatók MI-támogatással dolgoznak együtt – gyakran nemzetközi és intézményközi hálózatokban. Ez a változás nem csupán technológiai, hanem oktatáspolitikai és vezetési kihívás is: új kompetenciák, etikai irányelvek, adatkezelési protokollok és finanszírozási modellek kialakítását teszi szükségessé. A mesterséges intelligencia korában az egyetemek felelőssége megnő abban is, hogy az oktatás ne csupán egyéni előnyöket szolgáljon, hanem a közjó erősítését és a demokratikus társadalmak fenntarthatóságát is szolgálja. A tudás megosztása, a kritikai gondolkodás fejlesztése és a közösségi cselekvés támogatása olyan alapértékek, amelyek mentén az egyetemek továbbra is a demokrácia letéteményesei maradhatnak.

 

Elion Musk

Elon Musk valóban tett ehhez hasonló kijelentéseket. Több alkalommal is azt hangsúlyozta, hogy a mesterséges intelligencia – különösen a nagy nyelvi modellek – már hozzáférnek az emberiség teljes kollektív tudásához, vagy legalábbis annak túlnyomó részéhez, amit digitálisan rögzítettek. Ez alatt a könyveket, cikkeket, tudományos publikációkat, internetes tartalmakat, vitákat és sok más online információt ért. Ez a kijelentés azonban inkább látványos filozófiai állítás, mintsem szigorúan technikai igazság:

1. Tény, hogy a nagy nyelvi modellek (pl. ChatGPT, Claude, Gemini stb.) hatalmas mennyiségű szöveges adatból tanulnak, amelyek tartalmazzák az emberi tudás nagy részét – legalábbis azt, ami hozzáférhető volt nyilvánosan.

2. Nem igaz viszont, hogy minden tudás elérhető lenne:

○ Rengeteg tudás nincs digitalizálva, vagy csak zárt rendszerekben (pl. könyvtárak, archívumok, szellemi tulajdon alatt álló tartalmak).

○ Az emberi tapasztalat, érzelmek, kulturális kontextus és gyakorlati bölcsesség nem mind reprezentálható nyelvi adatokként.

○ A tudás egy része tacit (hallgatólagos), azaz csak a gyakorlatban sajátítható el (pl. hogyan csinálj jó kenyeret, vagy hogyan olvass egy emberi arcot árnyaltan).

3. Etikai és politikai kérdés is felmerül: Ki fér hozzá ehhez a „teljes tudáshoz”? Ki ellenőrzi az AI-t? Milyen elfogultságokat (bias) örökít meg?

„Minden benne van” – Elon Musk és a mesterséges intelligencia tudásfogalma

Elon Musk az utóbbi években több alkalommal is azt állította, hogy a mesterséges intelligencia rendszerek – különösen a nagy nyelvi modellek – már tartalmazzák az emberiség teljes kollektív tudását. Ez a kijelentés filozófiailag provokatív, technológiailag vitatható, és etikailag is komoly kérdéseket vet fel.

Musk szerint az interneten elérhető szövegek, könyvek, tanulmányok és beszélgetések már olyan mennyiségben állnak rendelkezésre, hogy ezek alapján egy jól felépített mesterséges intelligencia lényegében „mindent tud”, amit az emberiség valaha felhalmozott. Ez a nézet visszacsatol egy régi álomhoz: a tudás teljes digitalizálásához, amely révén az emberi gondolkodás – vagy annak imitációja – mesterséges rendszerekben folytatódhat. Kritikai értékelés: mi hiányzik?

1. A tudás digitalizáltságának korlátai: Való igaz, hogy az AI-rendszerek hatalmas mennyiségű nyilvános adatot képesek feldolgozni, ám az emberi tudás nagy része nem digitalizált, nem strukturált, vagy egyáltalán nem is rögzített. A zárt archívumok, könyvtárak, magántulajdonban lévő tudásbázisok és főként a hallgatólagos (tacit) tudás – amely a gyakorlatban szerzett tapasztalatokra épül – jórészt kívül esik az algoritmusok világán.

2. A kontextus és jelentés hiánya: A nyelvi modellek nem rendelkeznek saját tapasztalattal, érzékeléssel, szándékkal vagy értékítélettel. Amit tudnak, az nem maga a tudás, hanem statisztikai minták felismerése és reprodukálása a nyelvhasználatban. Egy AI „megérti” a gravitáció szót, de nem tudja, milyen érzés elesni.

3. Etikai és társadalmi vonatkozások: Ha a „teljes emberi tudás” mesterséges rendszerekbe kerül, az felveti a hozzáférés, az ellenőrzés és a manipuláció kérdését is. Kinek a tudása kerül be? Kinek a nézőpontjai dominálnak? Ki férhet hozzá ezekhez az eszközökhöz, és milyen célból?

Musk kijelentése egyfajta modern Prométheusz-álmot tükröz: a tudás isteneitől elorzott tűz ma az adat és algoritmus formájában világítja be az emberiség jövőjét. Ám ez a fény nem biztos, hogy melegít is – ha nem kérdezzük meg újra: mit nevezünk tudásnak, és kinek a szolgálatában áll?

„Minden benne van” – Elon Musk és az emberiség tudásának digitalizálása

Elon Musk számos interjúban és nyilvános megszólalásban hangoztatta azt a nézetet, miszerint a mesterséges intelligencia, különösen a nagy nyelvi modellek (LLM-ek), mint például a ChatGPT vagy a Grok, már magukban hordozzák „az emberiség összes tudását”. E kijelentés első pillantásra lenyűgözőnek és provokatívnak tűnhet – de vajon mennyire megalapozott technológiailag, és mit jelent filozófiailag?

1. A digitális tudástár illúziója

A 21. század elejére az emberi tudás példátlan mértékben digitalizálódott. Az internet, a tudományos adatbázisok, az e-könyvtárak és a közösségi média révén szinte minden témában található szöveges tartalom. Az OpenAI, Anthropic, Google DeepMind vagy Meta AI modelljei ezekből az adatokból tanulnak – hatalmas szövegkorpuszaik a Wikipedia, könyvtári adatbázisok, programkód-adattárak, nyilvános fórumok és internetes cikkek millióiból állnak. Ennek következtében az LLM-ek valóban képesek rendkívül széles körű „tudást” visszaadni – legalábbis úgy, ahogy azt a számítógépes nyelvfeldolgozás értelmezi. Ugyanakkor e tudás nem mindig strukturált, nem mindig hiteles, és főként nem a megértés révén jelenik meg bennük, hanem statisztikai predikciók formájában. Hivatkozás: Bender, E. M., & Koller, A. (2020). Climbing towards NLU: On meaning, form, and understanding in the age of data. ACL.

2. A tudás formái: propozicionális, procedurális, hallgatólagos

Musk kijelentését leginkább a propozicionális tudásra lehet értelmezni – azaz azokra az ismeretekre, amelyek „X igaz Y-ról” formában megfogalmazhatók. Ez a fajta tudás valóban jól kódolható és hozzáférhető gépek számára. Ugyanakkor az emberi tudásnak más formái is vannak:

● Procedurális tudás: „tudni, hogyan” – pl. biciklizni, főzni, hegeszteni.

● Tacit (hallgatólagos) tudás: amely nem feltétlenül verbalizálható, hanem tapasztalati úton sajátítható el (Polányi Mihály szerint: „Több tudást birtoklunk, mint amennyit ki tudunk mondani”).

Ezeket a formákat az AI jelenleg nem tudja hitelesen reprezentálni. Hiányzik belőle az interaktív tanulás, az érzékelés, az intencionalitás és az önreflexió képessége, amelyek az emberi tudás mélyebb szintjeit adják. Hivatkozás: Polanyi, M. (1966). The Tacit Dimension. University of Chicago Press.

3. A kontextus elvesztése: jelentés és megértés

A nyelvi modellek nem „értik” a világot, hanem szövegmintázatok alapján működnek. Nincs bennük szemantikus tudás a szó hagyományos értelmében. A híres kritika szerint ezek a rendszerek stochastic parrots, azaz „valószínűségi papagájok”, amelyek képesek nyelvet utánzó módon válaszolni, de nem értik, amit mondanak. Ez különösen fontos, ha az emberi tudást nemcsak információként, hanem értelmezési folyamatként fogjuk fel. Egy irodalmi mű, egy jogi szöveg vagy akár egy történelmi esemény megértése mindig kontextuális, sokszor etikai vagy identitásbeli dimenziókkal is terhelt. Hivatkozás: Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. FAccT.

4. Tudás, hatalom és kontroll

Elon Musk látomása a mesterséges intelligenciáról – miszerint az már minden emberi tudást birtokol – egyfajta techno-utópikus kép, amely jól illeszkedik a 21. századi digitalizációs mítoszokhoz. Ám ha mélyebben megvizsgáljuk, ez a tudás nem azonos az emberi tapasztalat, megértés és bölcsesség komplex rendszereivel. A jövő kulcskérdése ezért nem csupán az, hogy mit tud az AI, hanem az, hogy mit tartunk mi – emberek – tudásnak, és hogyan osztjuk meg azt felelősen. A mesterséges intelligencia nem ért, csak szimulál. Nincs saját tapasztalata, nincsenek érzései, nem értelmez, csak predikál – szó szerint és statisztikailag is. Amit ad, az nem bölcsesség, hanem nyelvi illúzió. A valódi kérdés nem az, hogy mit tud az AI, hanem az, hogy mi mit tartunk tudásnak. A digitális tudásgépek világában ugyanis nemcsak az a tét, hogy milyen válaszokat kapunk – hanem az is, hogy ki fér hozzá, ki programozza, és milyen értékek alapján. Elon Musk kijelentése tehát inkább korszakunk tükre, mint valóságleírás. A világ nem csak adat, hanem tapasztalat, kapcsolódás és felelősség is – olyan dolgok, amiket egy algoritmus nem birtokolhat.

AI-alapú tanulási és vizsgáztatási modell – Pilot Program javaslat

1. A rendszer neve (javaslatok):

● PromptLearn

● MentorAI

● AvatarAkadémia

2. Alapmodell – A tanulási folyamat lépései

1. Előadás /A tananyag bemutatása

● Formátum: Podcast + Avatar

● Narratív tanulás: érthető, történetszerű magyarázat

● Interaktív kérdések közbeiktatva („Gondoltál már arra, hogy…?”)

2. Online tanulás

● Videó, audio, szöveg és képi tartalom integrálva

● Saját ütemű haladás, bármikor újranézhető

3. Prompt-alapú tanulási gyakorlat

● AI-chatbot kérdések (alap, haladó, szintetizáló)

● Felhasználó is ír saját kérdéseket vagy promptokat

● AI visszajelzést ad a kérdések színvonaláról

4. Jegyzetelés és emlékezet építés

● AI támogatja a jegyzetkészítést (pl. „Csináljunk belőle vázlatot?”)

● Fogalmi térképek, vizuális emlékeztetők generálása

5. Vizsga / Ellenőrzés – chatbot által

● Személyre szabott vizsga (korábbi válaszok alapján alakítva)

● Különböző típusú kérdések: definíció, kapcsolat, értelmezés, kritika

● Szóbeli és írásbeli mód (AI elemzi és reagál)

● AI visszajelzés: „Ezt megértetted.” / „Ezt érdemes újragondolni.”

6. Sikertelen vizsga esetén:

● Ajánlott újrapróbálkozás más kérdéskészlettel

● Gyakorló modulok automatikus aktiválása

7. Sikeres vizsga után:

● Belépés az Alkotó TeamTérbe – közös projektek, mentorok

● Lehetőség: közösségi értékű probléma megoldása

● Teammunka platform: AI mint segítő, nem vezető

3. Szakmai keretek / garanciák

● Pedagógiai modell: konstruktív és reflektív tanulás (Piaget, Vygotsky, Kolb)

● Etikai garanciák: adatvédelem, AI-transzparencia, emberi felügyelet

● Minőségbiztosítás: AI válaszainak ellenőrzése mentorok által

● Akkreditáció lehetősége: együttműködés egyetemekkel (pl. BME, CEU)

4. Vizualizációs ötletek

● Grafikus folyamatábra (avatar–tanulás–prompt–vizsga–team)

● Demo videó: hogyan néz ki egy ilyen tanulási nap?

● Plakát / prezentációs dia: „Tanulj, mint egy jövőkutató – Vizsgázz, mint egy csapatjátékos!

Az új, AI-alapú tanulási és vizsgáztatási modell  több szempontból is vitára érdemes

Erősségek / Innovációk:

1. Személyre szabott tanulás: Az avataros podcast + AI-kérdések révén mindenki a saját tempójában tanulhat, és interaktívan kérdezhet. Ez leküzdi a hagyományos frontális oktatás korlátait.

2. Jegyzet és prompt-kultúra: A tananyagból saját jegyzet és AI-prompt készítése kreatív tanulási forma – nem csak passzív befogadás, hanem aktív feldolgozás.

3. Chatbotos vizsga: Ez az ötlet forradalmi. Egy jól kialakított chatbot vizsgáztatóként nemcsak kérdez, hanem visszajelzést is adhat. A gép nem elfogult, nem fáradt, türelmes, és mindig készen áll az ismétlésre.

4. Teammunka mint cél: A sikeres vizsga nem öncélú, hanem egy alkotó közösségi folyamatba vezet át. Ez túllép a “megtanulni–kipipálni” logikán, és összekapcsolja a tanulást a kreatív cselekvéssel.

Kihívások / Kérdések:

1. Tudás mélysége: Az AI-vizsga értékelheti a felszíni tudást, de vajon hogyan méri a megértést, összefüggések látását, erkölcsi vagy gyakorlati döntési képességet?

2. Géptől való függés: Nem válik-e a tanulás és gondolkodás túlzottan algoritmikus logikájúvá? A tanuló nem csak „jó promptokat” akar majd megtanulni?

3. Kreatív csapatmunka feltételei: A sikeres vizsga után belépni egy alkotó közösségbe remek gondolat – de kik a mentorok? Mi a közös cél? Ki biztosítja az emberi dimenziót?

4. Hitelesség / Akkreditáció: Elfogadható-e ez hivatalos értékelési formának? Kinek a nevében „vizsgáztat” az AI? Ki garantálja az eredmények minőségét?

Szakmai javaslat:

Ez a modell egy új tanulási ökoszisztéma alapja lehet, ha:

● Etikailag és pedagógiailag is megalapozott,

● AI–ember hibrid rendszeren alapul (nem csak gépi),

● és közösségi célhoz kapcsolódik (nem önmagáért való vizsgázás).

Ha gondolod, segíthetek a modell elméleti kidolgozásában, egy pilot program tervében vagy akár vizuális bemutatóanyag készítésében is.

Kezdjük egy alapstruktúrával az AI-alapú tanulási és vizsgarendszerhez. Íme egy vázlat a modell szakmai kidolgozásához:

Tanulj máshogy. Vizsgázz jobban. Alkoss együtt.

Előadás – Kérdés – Jegyzet – Vizsga – Team.

Egy új tanulási világ kezdődik: 

 

● Ahol nem csak tananyagot kapsz, hanem párbeszédet. Egy podcast avatárral, amely beszél hozzád – és egy mesterséges intelligencia, amely válaszol a kérdéseidre.

● Nem bemagolod. Megérted.

● Nem csak vizsgázol. Visszajelzést kapsz.

● Nem egyedül tanulsz. Egy alkotó csapat tagja leszel.,A tanulás mostantól:

 

● online, személyre szabott

● interaktív, mesterséges intelligenciával támogatott

● cselekvésorientált, közösségi céllal

Készen állsz a jövő iskolájára? Kezdd el most. Kérdezz. Értsd meg. Vizsgázz. És alkoss velünk.

TeamTér – A tanulás közösségi célba fordul

1. Fogalom: Mi az a TeamTér?

A TeamTér egy mesterséges intelligencia által támogatott, alkotó tanulói közösségi tér, ahol a tanulás végső célja nem a vizsga, hanem egy közös, valós problémán való munka. A TeamTér a tanulásból cselekvést, az egyénből közösséget formál.

2. Ki léphet be a TeamTérbe?

● Az, aki sikeresen teljesítette az AI-alapú vizsgát.

● Nemcsak tudással, hanem értéssel, együttműködési készséggel és kreatív gondolkodással rendelkezik.

3. A TeamTér alapelvei

● Közös cél: minden csapat egy konkrét társadalmi, művészeti, technológiai vagy környezeti problémára keres választ.

● Diverzitás: különböző hátterű, korú, gondolkodású emberek dolgoznak együtt.

● AI mint segéd, nem vezető: az AI segíthet az ötletelésben, kutatásban, szervezésben – de a döntés az emberé.

● Mentor támogatás: minden team rendelkezik egy humán mentorral (pl. kutató, tanár, művész, vállalkozó), aki segíti az együttműködést.

4. TeamTér formátumok

● Projektek (pl. fenntarthatóság, demokrácia, művészet, tech)

● Kihívások (időkorlátos problémafelvetések)

● Műhelyek (interdiszciplináris alkotótér)

● Public prezentációk (online pitch, videó, kiállítás)

5. Tanulás, amit nem lehet tankönyvből

A TeamTér lényege az, hogy a tanulók nem csak „használják” a tudást, hanem alkotnak vele. A hangsúly nem a megfelelésen, hanem a valódi hozzájáruláson van.

6. Értékelés a TeamTérben

● Nincs hagyományos jegy.

● A csapat önértékelést és közös reflektív naplót vezet.

● A mentor és az AI közösen visszajelzést ad a folyamatról – nem csak az eredményről.

A TeamTér a jövő tanulásának közösségi tere:

 

● nem verseny, hanem együttműködés

● nem feleltetés, hanem felelősség

● nem passzív tudás, hanem aktív teremtés