Mesterséges intelligenciát bevonó módszerek

Problémaalapú tanulás esetén középpontban a probléma áll, amelynek megfogalmazásakor érdemes szem előtt tartanunk, hogy egy jól megtervezett probléma összefügg a kijelölt tanulási célokkal; a hallgatók korábbi tapasztalatára, tudasára épít; csoportos együttműködést igényel;érdeklődést kelt a hallgatókban, és interdiszciplináris.A problémaalapú tanulást általában hosszabb tanulási időszakokra tervezzük, egyetlen tanóra alatt nem kivitelezhető, viszont akár a teljes kurzus tananyaga is ráépíthető.
A problémaalapú feladat meghatározott fázisokból épül fel.Előkészületek (csoportalakítás, követelmények, időtartam, produktumok stb.)A probléma elemzése (brainstorming)Célok meghatározása (tevékenységek tervezése, hipotézisek, megválaszolandó kérdések)A megoldási lehetőségek kereséseSzintézis (megoldás összefoglalása)
Példa problémára:Egy kisváros kevésbé ismert zarándokhelye nagyon rossz állapotban van, erősen felújításra szorul. A helyi közösség képviselőjeként tervezzetek kampányt az épület és környezetének felújítására! Készítsetek szórólapot, és írjatok segélykérő levelet a megfelelő szervezeteknek. Vizsgáljátok meg az épület stílusjegyeit az autentikus felújítás érdekében! Készítsétek el a felújítás költségvetését valós adatok alapján! (Készítsetek üzleti és marketingtervet a hely turisztikai hasznosításának érdekében!)
A digitalis eszközök használata (így a digitális kompetencia fejlesztése) többek között az alábbiak szerint valósulhat meg:csoportmunka szervezése (pl. Trello alkalmazásban)
brainstorming közös szerkesztesű online gondolattérképek alkalmazásával
célokról, megválaszolandó kérdésekről közös szerkesztésű szövegekMI integráció: Használjanak MI-t a gyors kezdeti kutatás elvégzéséhez, például az alábbi promptok felhasználásával:Milyen gyakori kihívások vannak a történelmi épületek felújítása során?Milyen sikeres példái vannak a közösség által vezetett örökségvédelmi felújítási kampányoknak?Milyen tipikus fázisai vannak egy nagyszabású épületfelújítási projektnek?
szórólap készítése erre alkalmas grafikus szoftverekkel MI integráció: Szórólap tervezése MI-vel pédául az alábbi prompt felhasználásával: Készítsen meggyőző címet és felsoroláspontokat egy adománygyűjtő szórólaphoz a 'Mentsük meg a [Helyszín neve, pl. Szent Mihály-kápolna]' kampányhoz. A szórólapnak ismertetnie kell a problémát, a jövőképet és a cselekvésre való felhívást.
képek keresése az adott építészeti stílusjegyekrőlMI integráció képgenerálással: Készítsen egy képet egy romos, régi kőtemplom épületéről, amely láthatóan javításra szorul, de történelmi szépséggel bír. (Ez szemléltető anyagként vagy inspirációként használható a szórólaphoz.)
költségvetés készítése közös szerkesztésű online táblázatban MI integráció: Tipikus felújítási költségek kutatása MI segítségével az alábbi lehetséges promptok felhasználásával: Mennyi az átlagos költsége egy régi kőépület tetőcseréjének [ország/régió] városában?Becsülje meg a történelmi falazat javításának négyzetméterenkénti költségét [ország/régió] városában.Melyek a tipikus költségvetési tételek egy történelmi épület felújítási projektjénél?

A problémaalapú tanulás során a hallgatók nem egy tantárgyi témával, hanem többféle témakörrel és azok interdiszciplináris kapcsolódásaival foglalkoznak. A módszer kompetenciafejlesztő hatása abban rejlik, hogy a meglévő vagy a probléma megoldása során megszerzett ismereteket a hallgatóknak alkalmazniuk kell a feladatmegoldás során, tényleges, valódi, életszerű szituációban. A mesterséges intelligenciát ötletadó, inspiráló, kutatói funkcióban használhatják a projekt során. 

(Forrás: https://ikt.kre.hu/omf/) 

Ez az anyag egy kezdő/alapozó szintű oktatói képzés részletes képzési terve, amely bevezetést nyújt a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) működésébe és a hatékony promptolás alapjaiba. A képzés célja, hogy az oktatók saját tapasztalaton keresztül ismerjék meg a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit, korlátait és oktatási alkalmazásait.
A képzési terv interaktív feladatokra, csoportmunkára és közös reflektálásra épül, miközben bemutatja a leggyakrabban használt LLM-eket, valamint a promptolást támogató keretrendszereket (pl. SPARKLE, PREP and EDIT). A mellékelt dokumentum lépésről lépésre tartalmazza az egyes tevékenységeket, időkereteket és eszközjavaslatokat, így önállóan is jól adaptálható más képzési környezetben.