Hír

A felsőoktatási intézményeknek be kell fektetniük a befogadó, mesterségesintelligencia-mentes tanulási terek létrehozásába.

 

Az emberek már régóta vonulnak el különleges terekbe, hogy ápolják az elméjüket. A könyvtár, a kolostor, a tudományos laboratórium – sőt, maga az egyetem is – kultúráktól és korszakoktól függetlenül mindig is lehetővé tette a gondolkodás bizonyos formáit: az elmélyült tanulmányokat, a transzcendensről való elmélkedést, a tudományos kísérletezést, és a politikai érdekektől mentes igazságkeresést. Ez az elv alapozza meg a bentlakásos egyetemi kollégium modelljét, egy olyan immerzív környezetet, amely azt ígéri, hogy a fiatal felnőtteket a felfedezést, a kutatást és az elmélyülést támogató terekben kibontakozó, gazdag tanulási élmények révén formálja át. 2026-ban fel kell tennünk a kérdést: mi lesz a bentlakásos egyetem által kínált jellegzetes intellektuális élménnyel a generatív mesterséges intelligencia (artificial intelligence, AI) korában? 

 

Az első vonalból származó tapasztalat: az egyetemi oktatók küzdenek az elemekkel. A szerző tizenkét évnyi, véglegesített kinevezéssel rendelkező spanyol professzori munkát követően 2025 őszén egy szabadbölcsészeti magánegyetemen helyezkedett el, ahol oktatási fejlesztőként szorosan együttműködik a különböző tudományágak oktatóival, és coachingot nyújt a kiváló oktatás támogatására. Az őszi szemeszter során az oktatók arról számoltak be, hogy drámai mértékben megnőtt az AI engedély nélküli használata. 2026 januárjára sok oktató arra a következtetésre jutott, hogy az írásbeli feladatokat – amelyek eddig oktatásuk alappilléreit képezték, és értelmes módszert nyújtottak a hallgatók szövegértésének ellenőrzésére és analitikai készségeik fejlesztésére – már nem érdemesek kiadni. A hallgatók AI-val generált szövegeket adtak be. A matematika tanszék oktatói tarthatatlannak tartották, hogy pontokat adjanak a hallgatóknak olyan házi feladatok elvégzéséért, amelyek nyilvánvalóan egy chatbotra bíztak.

 

Sokat beszéltek a hagyományos kék könyves vizsga visszatéréséről az osztálytermekbe. A közelmúltbeli gyakorlathoz képest figyelemre méltó fordulatként az oktatók most arra kérik hallgatóikat, hogy a legfontosabb feladatokat kézzel írják meg az órán. Ez a megoldás azonban új problémát vet fel: az időhiányt. Egy spanyol nyelvtanár segítséget kért egy spanyol nyelvű novellákról szóló kurzus átalakításához. Az elmúlt szemeszterekben haladó spanyol nyelvű hallgatói egyre nagyobb nehézségekkel küzdöttek a novellák megértésében. Otthon elvégezték a feladatokat – látszólag túlzott mértékben támaszkodva az AI-ra –, de az órán nem tudták alkalmazni ezeket a készségeket. „Már nem tudnak spanyolul olvasni” – aggódott az oktató.

 

A szerző azt javasolta neki, hogy a tanórákat használja olvasási workshopok tartására, edzve a diákokat azon a kihívásokkal teli folyamaton, ahogyan egy új nyelven fejlesztik a szövegértésüket. „Csak 75 percem van velük, hetente kétszer” – válaszolta. „Erre nincs időm.” Igaza van. A jelenlegi rendszerben a tanárok a diákokkal töltött idő csupán egyharmadát töltik azzal, amit elvileg egy tantárgy tanulási tevékenységeire kellene fordítaniuk. Ha már nem számíthatnak arra, hogy a diákok az órák után is érdemben foglalkoznak a tanulással, akkor tanulási idejük akár kétharmada is elveszik. A kézenfekvő megoldás az lenne, ha növelnék az óraszámot, de – a cikk keretein túlmutató okok miatt – ez a változás egyelőre nem várható. Puszta gyakorlati szempontból sok intézménynek nincs helye hosszabb órák megtartására.

 

Bár nincs egyetlen olyan védelmi vonal, amely megállítaná az AI térhódítását, az oktatókkal folytatott beszélgetések arra a meggyőződésre vezettek, hogy a megoldás kritikus része egy új típusú tér létrehozása a campusokon – egy olyan, amely mentes az AI-tól.

 

Képzeljünk el egy olyan teret, ahol a hallgatók teljes erővel a tanulás kemény munkájának szentelhetik idejüket, mentesen az AI által kínált gyors megoldások csábításától. Ennek a víziónak a megvalósításához a Humán Intelligencia Laborok (human intelligence labs) létrehozását javasolja a szerző; olyan terekét, amelyeket a kognitív elköteleződés és elmélyülés előmozdítására terveztek, ami mindig is megkülönböztette a felsőfokú tanulmányokat. Akár a kampusz központi helyén, akár az egyes tanszékeken belül helyezkednek el, a humán intelligencia laborok olyan személyzettel ellátott terek lennének, amelyek úgy vannak kialakítva, hogy lehetővé tegyék a hallgatók tanulását támogató technológiák használatát, miközben korlátozzák a tanulást aláásó eszközökhöz való hozzáférést. A legfontosabb, hogy ezek a terek lehetővé tennék az oktatók számára az AI-hoz való hozzáférés blokkolását, arra kényszerítve a hallgatókat, hogy gyakorolják a szakmájukhoz elengedhetetlen olvasási, írási és problémamegoldási készségeket.

 

A fizikai campus újragondolása – azaz annak újraértelmezése, hogy a campus területein hol és hogyan zajlik a tanulás – hatalmas feladat, amely időt és erőforrásokat igényel. Ha azonban a kollégiumok továbbra is be akarják tartani az ígéretüket, hogy átalakító tanulási környezetet biztosítsanak, akkor kreatívan kell gondolkodni, túllépve a jelenlegi rendszereken és struktúrákon.

 

A szerző spanyoltanárként a nyelvi laboratóriumot javasolja kiindulópontként. A nyelvi laboratóriumok eltűntek, ahogy a hallgatók saját eszközeiken közvetlen hozzáférést nyertek a multimédiás forrásokhoz. Korában azonban a nyelvi laboratórium fontos kiegészítő tanulási térként szolgált, ahol a hallgatók produktív küzdelmet folytattak a célnyelven. Az egyetemi campusokon jelenleg számos hasonló tér található, például írási és mentoráló/korrepetálási központok, amelyek támogatják a hallgatók tanulását az órák mellett. A kihívás ezeknek a tereknek a továbbfejlesztése, és sikereikre építve olyan új terek létrehozása, amelyek választ adnak a mai legfőbb kihívásra – az AI térhódítására.

 

A legkülönfélébb diszciplínákat hallgató diákok – a történelemtől a szociológiáig – felkereshetnék a humán intelligencia laborokat, hogy kutatási dolgozataikat kizárólag azoknak a technológiáknak a segítségével írják meg, amelyeket professzoraik a feladat elvégzéséhez megfelelőnek ítélnek. Megfogalmaznák és tisztáznák az ötleteiket, érveléseket építenének fel és átmeneteket alakítanának ki – kognitív szempontból igényes feladatok, amelyeket a hallgatók hajlamosak lennének az AI-ra hárítani. A hallgatók azért látogatnák a humán intelligencia laborokat, hogy elvégezzék a felsőoktatás számos olyan mindennapi feladatát, amelyeket korábban még a kollégiumi szobákban, a könyvtárban vagy a campus kávézójában végeztek el; a jelenlegi technológiai környezet azonban megköveteli, hogy kiépítésre kerüljön egy robusztus infrastruktúra, amely megvédi a tanulási folyamat ezen építőköveit.

 

Döntő fontosságú, hogy ezek a laboratóriumok lehetővé tennék a tanári kar számára, hogy továbbra is kutatási és elemző dolgozatokat adjanak ki – olyan munkatermékeket, amelyeket jelenleg sokan elkerülnek, mert hajlamosak az AI jogosulatlan használatára. A humán intelligencia laboratóriumok az elme egyetemi edzőtermei lennének, amelyeket nemrég Cal Newport írt le.

 

A humán intelligencia laborok ösztönözhetnék az olvasással való mélyreható foglalkozást is, egy olyan törekvést, amely már régóta gondot okoz az oktatóknak, mivel mind a videókat előnyben részesítő médiakörnyezet, mind az AI-összefoglalók elérhetősége azzal fenyeget, hogy a tartós, elmélyült olvasás elavulttá válik. Az oktatók különböző megközelítésekkel kísérletezhetnének a hallgatók olvasási képességeinek erősítése érdekében. Egy alacsony technológiai szintű megközelítés abból állhatna, hogy a hallgatókat arra kötelezik, hogy órákat töltsenek el egy olyan laborban, amely úgy néz ki, mint egy hagyományos olvasóterem, kényelmes székekkel és asztalokkal felszerelve, miközben az eszközöket a folyosón lévő szekrényekben hagyják. Egy magas technológiai szintű megközelítés keretében létrehozhatnának egy számítógépes labort, ahol a hallgatók a kijelölt szövegeket olyan számítógépeken olvasnák, amelyek Perusall vagy Hypothes.is nevű közösségi jegyzetelési szoftverekkel vannak felszerelve, de amelyek blokkolják a generatív mesterséges intelligencia elérését. (Igen, a tanárok tapasztalatai szerint a hallgatók mesterséges intelligenciát használnak a kurzushoz tartozó olvasmányokhoz szükséges jegyzetek elkészítéséhez.)

 

A matematika szakos hallgatók is profitálhatnának ebből a low-tech környezetből, és a feladatlapokat anélkül oldhatnák meg, hogy küzdeniük kellene a mindentudó chatbotok csábításával. Ha a hallgatóknak konkrét időpontokat jelölnének ki a részvételre – ahogyan a kémiai laborok esetében is szokás –, akkor egymástól is tanulhatnának (peer-to-peer learning), vagy a laborfoglalkozásokon tanársegédek, illetve tutorok is jelen lehetnének.

 

Ahhoz, hogy a humán intelligencia laborok hatékonyak legyenek, képzett személyzetet kellene alkalmazni az elfogadott normák – például az eszközök szekrényben hagyása – betartásának ellenőrzésére. Talán ez lenne a modell legvitatottabb aspektusa, amely újraélesztené a diákok (proktoráló szoftvereken keresztüli) megfigyeléséről szóló vitákat, amelyek a világjárvány alatti vészhelyzeti távoktatásra való átállás során törtek ki. Az oktatók nem akarják a diákokkal való kapcsolatukat a gyanakvás és a bizalmatlanság alapjaira építeni.

 

Vannak azonban bizonyítékok arra, hogy az egyetemisták azt akarják, hogy megvédjék őket az agresszíven behatoló technológiáktól, beleértve az AI-t is. Ha nem teremtjük meg számukra ezeket a tereket, ők maguk teremtik meg azokat. Például az idei tanév elején a Santa Fe-i St. John’s College hallgatói egy csoportja hatnapos „tech-böjtöt” szervezett, amelynek során telefonjaikat és egyéb eszközeiket egy osztálytárs bőröndjébe zárták el. A hallgatók arról számoltak be, hogy szeretnének szorosabb kapcsolatot érezni egymással, és kevésbé függővé válni a játékalkalmazásoktól és a képernyőgörgetés elzsibbasztó hatásától. A humán intelligencia laborok válaszolnának a hallgatók azon vágyára, hogy egy kis szünetet kapjanak a technológia szorításából.

 

Bár felügyeletet is biztosítanának, a humán intelligencia laborok alapvetően különböznének a vizsgaközpontoktól. Akár egyetemi campusok, akár harmadik felek – például a Prometric – működtetik őket, a vizsgaközpontok a szummatív értékelésre összpontosítanak, vagyis arra, hogy milyen mértékben sajátították el a vizsgázók a tudást és a készségeket. Küldetésük egy biztonságos helyszín biztosítása a megbízható vizsgáztatáshoz; tevékenységük középpontjában a felügyelet áll. A humán intelligencia laboratóriumok küldetése egészen más lenne: olyan meleg, barátságos térként szolgálni, amely támogatja a hallgatókat az emberi intelligencia gyakorlásában.

 

Természetesen az AI-t be kell engedni a campus megfelelő tereibe. A Vállalkozásfejlesztési Központ (Center for Entrepreneurship) egyik oktatója a legtöbb feladatnál korlátlan hozzáférést biztosít diákjainak az AI-hoz, mert saját szavaival élve: az AI a vállalkozó legjobb barátja. A vállalkozói szférában a munkáltatók olyan egyetemi végzettségűeket akarnak felvenni, akik a legkorszerűbb AI-eszközök kifinomult felhasználói. Ha valami, akkor ez a professzor leginkább amiatt aggódott, hogy diákjainak AI-használata túl alapszintű a munkaerőpiac jelenlegi követelményeihez képest. Heti „AI-kihívásokat” ad fel a hallgatóinak, hogy arra késztesse őket, új utakon használják az eszközöket. Ennek a professzornak valószínűleg nem sok haszna lenne a humán intelligencia laborokból. Számos más diszciplína oktatói számára azonban egy AI-mentes tér valóságos áldás lenne, amely lehetővé tenné számukra, hogy a saját szakterületük oktatására összpontosítsanak, ahelyett, hogy minden idejüket azzal töltenék, hogy megpróbálják lehagyni az AI-t.

 

A humán intelligencia laboratóriumokat bevezető intézmények kétségkívül számos kihívással fognak szembesülni. A rugalmas, AI-mentes környezetek létrehozása komplex tér-, technológia- és akadálymentességi tervezést igényel. Az intézményeknek át kell alakítaniuk a meglévő tereket, vagy újakat kell építeniük. Az oktatóknak meg kell vitatniuk és meg kell állapodniuk az ilyen terekre vonatkozó normákban, beleértve a felügyelet mértékét is. Személyzetet kell felvenni. A tanszékeknek ki kell dolgozniuk az átállással kapcsolatos részleteket. A legtöbb hallgató e-könyv formájában használja a tankönyveket, ezért megoldásokat kell találni (egy ötlet: a kalkulust tanuló hallgatók által gyakran látogatott laborban tartani a tankönyv nyomtatott példányait). Mindez időt, innovációt és pénzt igényel. Valóban, a felsőoktatás erőforrás-befektetésének – ha nem is a puszta számokban, de a kreativitás és a céltudatosság tekintetében – meg kell felelnie a Big Tech szinte felfoghatatlan mértékű, mesterséges intelligenciába irányuló beruházásainak, amelyek a becslések szerint összesen 700 milliárd dollárt tesznek ki csupán 2026-ban.

 

A legújabb nagy nyelvi modellek (large language model, LLM) megjelenése az egyetemeken sokak számára olyan, mint egy szörnyű kudzuinda, amely minden felületet el akar borítani, körbefonja legértékesebb oktatási eszközeinket (a kutatási dolgozatot, a kreatív projektet, a szerény olvasmányfeladatot), és megfojtja őket, amíg életüket nem veszítik. Az oktatók nem tudnak szembeszállni ezzel a betolakodóval pusztán azzal, hogy másképp tanítanak. Nem várható el a hallgatóktól, hogy tartózkodjanak ezeknek a csábító eszközöknek a használatától. Átgondolt, többirányú intézményi válaszlépésre van szükség a bentlakásos egyetem értékének megőrzése, valamint azoknak az oktatási eszközöknek és stratégiáknak a védelme érdekében, amelyek jól szolgálják hallgatóinkat tanulóként. A humán intelligencia laboratóriumok létrehozása jelentőségteljes lépés lenne ebbe az irányba.

 

A szerkesztő további cikkajánlása:

Kiszálltak az AI-érzékelők, bejöttek az új értékelési módszerek

Riasztást keltenek a nemzetközi tudósok repülőtereken történő visszatartásai

Hogyan segítik a HBCU-k a hallgatókat abban, hogy visszataláljanak az egyetemre

 

 

Forrás: With AI, Colleges Need Human Intelligence Labs (opinion)

Karen Spira – 2026. július 2.

A kép forrása: About | Inside Higher Ed