2024 tavaszán, amikor a GoSchool még csak kísérlet volt, workshopot szerveztünk egyetemi oktatók számára. Többek közt arra is megkértük őket, gondolják végig: mely oktatási gyakorlatok erősödhetnek meg a mesterséges intelligencia mellett, és melyek veszíthetik el az értelmüket. A legtöbb piros cetlire a „feleletválasztós kérdések” felirat került, amit szorosan követett az „esszéírás”.
Az esetet egy bostoni kutatócsoport terepkísérlete juttatta eszembe, amit 2025 decemberében publikáltak. A kutatás arra kereste a választ, hogyan hat az MI használata az esszéírásra – a résztvevők kognitív folyamataira, agyi aktivitására, valamint a létrehozott szövegek minőségére.
A kutatás kimutatta, hogy az MI-t használó hallgatók kevesebb kognitív erőfeszítést fejtettek ki, csökkent agyi aktivitást mutattak a mély feldolgozásért felelős területeken, és az általuk írt esszék kevésbé bizonyultak tartalmasnak, személyesnek vagy emlékezetesnek.
Érdekesség, hogy míg a tanárok ezeket az esszéket gyengébbnek ítélték, egy automatikus szövegértékelő AI jobbnak értékelte őket – pusztán a formai jellemzők alapján.
Mi következik ebből? Az esszéírás a közeljövőben alkalmatlanná válik az iskolai teljesítmény mérésére. A diák letudja az esszét tanulás nélkül, a tanár géppel értékeli. Mindenki jól jár, a rendszer működni látszik. A mért eredmények sem romlanak, sőt – egy apróság kivételével: a nyelvi modellek teljesítményét mérjük, nem a diákokét.
Ez az állapot csak addig tartható fenn, amíg a diák az iskola falain belül marad. Amint kilép a munkaerőpiacra – és valóban alkalmaznia kellene a tudását –, a befektetett munka hiánya gyorsan nyilvánvalóvá válik.
Az esszéírás – néhány speciális képzésen túl – korábban sem cél volt, hanem egy eszköz: helyettesítő módszer arra, hogy megbecsüljük, mire képes a diák a tanultak birtokában. Mivel azonban a nyelvi modellek képesek a tudást „megszerezni” és megfogalmazni, ez a funkció elveszik, és az ellenőrzés egy alapvető eszköze kihullik a kezünkből.
Mindezzel párhuzamosan az MI minden résztvevőt hatékonyabbá tesz. A diákok és a tanárok is kiszervezik a megterhelő kognitív munkát – ahogyan az emelő is csökkenti az izommunkát. Ez nem lustaság, hanem emberi működés: ahol lehet, energiát takarítunk meg.
A kulcs az MI alkalmazásának módja
A bostoni kutatás egyik legfontosabb tanulsága a „brain-to-LLM” csoport eredménye volt. Ebben a kísérleti feltételben a hallgatók először önállóan fogalmazták meg a gondolataikat, és csak ezután vonták be a nyelvi modellt az esszéírásba. Az eredmény: magasabb kognitív aktivitás, tartalmasabb és személyesebb szövegek – nemcsak az LLM-mel kezdő („LLM-to-brain”) csoporthoz képest, hanem a teljesen MI nélkül író diákokéhoz viszonyítva is.
Ez számunkra nemcsak módszertani, hanem pedagógiai iránymutatás is: nem az MI a probléma, hanem a gondolkodás kiszervezésének időpontja. A GoSchool egyik alapelve, hogy a diák ne a géptől induljon, hanem saját kérdésből, hipotézisből, álláspontból – és ehhez kaphasson visszacsatolást – valós időben, a tanár további terhelése nélkül.
A GoSchool alapításakor abból indultunk ki, hogy elfogadjuk az MI térnyerését. Nem vagyunk naiv technooptmisták, de személyesen tapasztaljuk, hogy a generatív MI milyen mértékben skálázza az információfogyasztási képességeinket, és tesz minket hatékonyabbá a munkánkban.
Ezért döntöttünk úgy, hogy kipróbáljuk, mi történik, ha behozzuk az MI-t az iskolába – nem mint megoldást, hanem mint eszközt – és figyelünk, visszacsatolunk, adaptálódunk. Mindig szem előtt tartva: a cél nem a technológia, hanem az oktatás megerősítése. Ha a gazdaságban az MI teljesítményt növel, akkor az iskolában is növelnie kell – de ehhez a kihívás szintjét is emelnünk kell.
Ha a diák hatékonyabb, akkor máshogy kell mérnünk a tudását. Olyan feladatokra van szükség, amelyek az MI használata mellett is kikényszerítik azt az agyi aktivitást, ami korábban az esszéíráshoz kellett. Ha a sportoló emelőt használ, nagyobb súlyt kell vele emeltetni.
A GoSchool azért jött létre, mert abban hiszünk, hogy az oktatás nem fejlődhet anélkül, hogy a kezébe vegye a mesterséges intelligenciát. Tanárok és diákok közösen, mert az oktatás szerintünk az ő együttműködésük.
A fent említett workshop után nem sokkal egy öregdiák-találkozón összefutottam a gimnáziumi osztályfőnökömmel. A piarista szerzetesek a tanulásra, oktatásra és nevelésre teszik fel az életüket. Az osztályfőnököm akkoriban hét (vagy kilenc?) nyelven beszélt, tanított angolt, biológiát, kémiát, de bármikor beugrott matekra is. Emellett vitorlázni, síelni, gyalogolni, evezni, biciklizni vitt minket.
Amikor meséltem neki a projektről, megjegyeztem: nem merem a tanároknak elmondani, hogy a diákok a könyv elolvasása helyett használják a rendszert – és azt mondják, így gyorsabban megértik az anyagot. Felnevetett: „A mai tanárok nem a skolasztikában szocializálódtak. Akkor a tudás megvitatása volt az érték, a könyv csak egy eszköz.”
A megvitatás ma is jó eszköze lehet az aktív tanulásnak. Ha a diáknak meg kell tudnia védeni, amit tanult, akkor az MI segíthet abban, hogy mélyebben, sokrétűbben áshassa bele magát egy-egy témába, mint ha az elérhető irodalom töredékét átfutná. Kérdéseket tud feltenni, alternatív nézőpontokat kereshet, fogalmakat tisztázhat, kapcsolódó témákba nézhet bele – és aki ebben jobb, az jobban fog teljesíteni a vitában. A többiek pedig tanulni fognak tőle is.
A mesterséges intelligencia világában újra kell gondolnunk, hogyan mérjük hogyan mérjük a tanuló megszerzett tudását. Melyek azok a korábbi módszerek, amelyeket el kell engednünk – és milyen új formák jelennek meg helyettük?
Valószínű, hogy nemcsak a mérés, hanem az oktatás egész módszertana átalakul. Lesznek eszközök, amelyek értelmüket vesztik, és lesznek, amelyek új értelmet nyernek. A megvitatás, a komplexebb feladatok, vagy épp a tudatosan beépített LLM (ahogy a „brain-to-LLM” modell mutatja) mind-mind ígéretes irányok.
Ez egy gyorsan változó, még alakuló terület – és rengeteg kérdés vár válaszra. Mi a GoSchoolnál azért dolgozunk, hogy ezekre a kérdésekre együtt keressük a választ.
Ha érdekel a közös gondolkodás, csatlakozz hozzánk.