Bemutatnám, hogy hogyan készült el a saját tanulókártya alkalmazásom és hogyan volt erre segítségemre az AI. Készülve a jövő évi órákra elővettem a digitális tananyagunkat és azt gondoltam, nem ártana talán átnézetni az AI-val is egy kicsit. Először azt kértem, hogy azonosítsa a benne szereplő fogalmakat, és keresse meg, hogy van-e olyan, amikor a fogalom anélkül kerül használatra, hogy a diákok megkapnák a meghatározását. Kaptam is egy listát és kedves dicséretet is, hogy csak pár helyen fordul elő ilyesmi. Arra is kaptam ötleteket, hogy miként köszörüljük ki ezt csorbát.

Ekkor jött az az ötlet, hogy milyen jó lenen a diákoknak valami tanulókártya oldalt csinálni, ahol gyakorolhatnák a fogalmakat. Ha már úgyis itt van egy lista, milyen jó lenne, ha kiválogathatnák, hogy melyik leckék fogalmait akarják gyakorolni és már használhatnák is. Adódott, hogy az AI (ebben az esetben a Gemini) képes lesz megcsinálni egy ilyet. Pár finomítás itt is van a használható változat, IDE KATTINTVA. A fogalmakat egy külön fájlból lehet betölteni, ami akár Excellel is szerkeszthető.

Többször írtunk már zenegenerátorokról, és sokan és szívesen is használják őket. Van is mire! Ugyanakkor a zenék, főleg a tanításra (is) jó dalok készítése összetett feladat tud lenni. Mai rövid ajánlókba egy olyan oldal került, amel pont ezen segít - megtanít jó zenerátor promptot írni, lépésről lépésre. Kérdez tőlünk, mindig csak egyet, végig fogja a kezünket a folyamat során, és a végén ekészül a 'tökéletes' (jó eséllyel a mi eredeti promtunknál sokkal jobb és részletesebb) prompt.

Különösen hasznos lehet az oldal, ha nem is arra elsősorban, hogy itt írjunk állandóan a zenei promptjainkat, hanem inkább arra, hogy egyszer végigvigyen minket a folyamaton, hogy legközelebb saját magunk tudjunk már sokkal profibban közelíteni a zenekészítéshez. Az oldal neve Sunoprompt, és IT TTALÁLHATÓ. SZámunkra nem olyan jó hír, hogy magyarul még nem tud, de angolul és a nagyobb világnyelveken már igen.

Bármilyen digitális eszköz iskolai felhasználásának egyik legkomolyabb akadálya a regisztráció. Főleg, hogy szervezni kell azt is, hogy a diákoknál lehessen mobil. Nem látja a visszaigazoló emailt, nem jön meg a levél, spam-be megy stb. Mindezek rövid fennakadásokat okoznak, de egy 18 fős csoportban ez akár 10 percet is elvehet, és lesz 2 gyerek, aki nem tud valamiért mégsem beregisztrálni (arról nem is beszélve, hogy össze-vissza regisztráltatjuk a tanulókat mindenféle oldalakra). No, ezért nagyon megbecsülendő minden olyan alkalmazás, amit azonnal, információk megadása nélkül lehet használni.

Ma egy Képből képet generátort mutatunk be ITT ÉRHETŐ EL, ahol egyszerűen fel kell töltenünk egy képet, megadni, hogy milyen változtatásokat szeretnénk rajta, majd a stílusát is kitalálhatjuk (fotorealisztikus kép, vagy éppen karikatúra), a generál gombra kattintunk, és már tölthetjük is le az elkészült képet. Iskolában a promptolás folyamata lehet ebben hasznos. Azaz - mutatunk egy eredeti képet, majd egy másikat is (pl. az első képen egy ember áll, a másodikon pedig tömegverekedésbe keveredeik egy focimeccsen), és a diákoknak a feladata az, hogy az első képből elkészítsék a második verziót - ehhez pedig meg kell írniuk a promptokat.

Macskák szappaoperája, bombardino crocodilo és társai. Új világ köszönt ránk - ezt egyébként nem volt nehéz megjósolni, mi is ezt tippeltók kb. 1.5 éve: az online tartalmak egyre nagyobb százaléka online szemét (angol nevén slop), illetve brainrot - azaz agyrohasztás - amelynek talán pár hónappal ezelőtt a "legszebb" példája az ún. Italian brainrot - amit most nem magyarázunk el részletesen, rá lehet keresni. A lényeg azonban mindkét esetben ugyanaz (angol 'szakszóval' enshittification' - azaz elsz@rosítás* : elönti az AI által generált szemét az internetet. Az alábbiakban egy Guardian cikk összefoglalása olvasható, amely szerintünk elég tanulságos:

Ha mostanában rákattintottál a YouTube „trending” fülére, lehet, hogy nem egy menő új zenekar vagy szórakoztató vlog ugrott eléd, hanem valami egészen más: emberi tulajdonságokkal felruházott macskák szerelmi drámái, egy baba, aki véletlenül bemászik egy rakétába, vagy éppen Cristiano Ronaldo zombiváltozata. Igen, ez nem vicc – ez az AI-szemét, ami egyre inkább elárasztja az internetet.

A Guardian elemzése szerint a világ 100 leggyorsabban növekvő YouTube-csatornája közül júliusban kilenc kizárólag AI által generált videókat tolt. És ezek nem kicsi csatornák: a macskás sorozat például közel 4 millió feliratkozóval fut, a „űrbe ragadt csecsemő” pedig 1,6 millió követőt szedett össze. A videók között akad, ahol a cicák szétlőnek egy sast, vagy ahol egy „élőhalott” Ronaldo rúgja a labdát.

Ez a jelenség kapta a „slop” (szemét) becenevet: tömeggyártott, fura, groteszk, gyakran értelmetlen tartalom. Az új AI-videók mögött olyan eszközök állnak, mint a Google Veo 3 vagy Elon Musk Grok Imagine rendszere. És bár van, amelyikben már felbukkan valami halvány történetszál, a legtöbb még mindig inkább ijesztően üres és lélektelen.

A YouTube próbál védekezni: például nem fizet reklámbevételt az „ismétlődő és nem hiteles” tartalmakért. Pár csatornát le is tiltottak, de láthatóan nem tudják elfojtani az áradatot. Más platformok sem jobbak: az Instagram Reels tele van olyan videókkal, ahol hírességek fejét állatok testére montírozták, a TikTokon pedig Abraham Lincoln vlogol a színházba indulásáról, vagy macskák ugranak toronyugrást az olimpián.

A kritikusok szerint ez a folyamat az internet „enshittification”-ja: amikor a platformok a minőség helyett a profitot hajszolják, és a felhasználói élmény látványosan romlik. Vagy ahogy egy szakértő fogalmazott: „Az AI-szemét elárasztja az internetet, és lényegében tönkreteszi az online közösségeket.”

A kérdés adott: tényleg erre vágyunk? Hogy a YouTube-ot, TikTokot és Instát olyan végtelen AI-videók uralják, ahol macskák szappanoperáznak és zombik fociznak? Vagy inkább visszaköveteljük az internetünket a kreativitásnak és a valódi emberi ötleteknek?

(A cikk ember és AI összefogásával készült)

Nem voltam soha 'kutyás', és amikor kb. 4 hónapja, két darab mentett, szocializálatlan keverék kamaszkutyát örökbe fogadtunk, csak sejteni lehetett, hogy ez mit is hoz magával az életünkben. De ez igazából mindegy is, kezdő kutyatartóként valószínűleg sok hibát követünk el, ugyanakkor három érdekes tanulsága volt az elmúlt időszaknak. Amikor arra gondolok, hogyan lehet 'alkalmassági' vizsgálatnak alávetni a tanárszakra jelentkezőket, azt gondolom, hasznos kérdés lehet, hogy próbált-e már kutyát nevelni, tanítani?

Az első tanulság a kutyanevelésben az volt számunkra, hogy szinte azonnali eredményte lehet elérni. Ülni, forogni, vagy akár pórázon sétálni (ha nem esik útba egy macska) gyorsan megtanítható szinte bármelyik kutya. Alapvető szabályok vannak, ha azokat betartjuk, gyorsan látható az eredmény (pl. elkezd hallgatni a nevére a kutyánk).

Ennél is fontosabb talán, hogy türelemre tanít a kutya. Várni kell. Mindig. Ha gyorsan szeretnénk dolgokat csinálni, izgatottak vagyunk, a kutya átveszi a vibrálásunkat, és tízszeresen adja vissza. És ebben (is) tökéletesen működnek, hiba nélkül észlelik akár a hangolatváltozásainkat is. Ez hatalmas újdonság volt számomra - nem a gyorsaság, a pattogás, a dinamizmus vezet sikerre, hanem a lassúság, a nyugodtság, és a magabiztosság. Aki ezt képes elsajátítani, bizton állíthatjuk; jobb tanár lesz.

Végül meg kell említenünk a folyamatos nyomást a reflexióra. Alaptézisként érdemes elfogadni, hogy a kutya köszöni szépen jól van. Ha valami nem működik a kutyával, azt biztosan mi rontjuk el. Ez egyrészt frusztráló, mert a saját hibáim folyamatosan az arcomba vannak téve, másrészt felszabadító, mert tudom, hogy (szinte) minden helyzetből van kiút, mindenre van megoldás, és ez a kulcsa az én kezemben van. Ez pedig arra sarkall, hogy gondolkodjam, olvassak, kitaláljam, hogy mit és miért csinálhattam rosszul, hogyan lehetne jobban. És amikor működik a reflexió, vissza kell csatolnunk az első pontra, ugyanis a 'gyógyulás' gyors és látványos. A kutya, aki meg akarta enni a szomszéd puli kollégát, ma már szenvtelenül sétál el mellette.

Persze mindez ennél sokkal összetettebb, nem is a kuytákról, mintsem a tanárokról szerettem volna írni, mert ahhoz talán egy picit értek. Az ugyanakkor szerintem elvitathatatlan, hogy ha egy iskolai helyzetben nem mondunk le soha egy gyerekről, akármilyen 'nehéz' is vele, hanem elfogadjuk alapértelmezésként, hogy (szinte) mindig van mit tenni, és lassú, következetes, odaforduló türelemmel lehet eredményet elérni, talán közelebb leszünk az 'alkalmas' tanár definíciójához, mint egy bizottság előtt megoldott 'módszertani porbléma kártya' valaha is elvihet.

Esküszöm az volt a szándékom, hogy most valami olyanról írok, ami nem AI, de egyszerűen csak mesterséges intelligenciával turbózott dolgok kerülnek a szemem elé. Nagy rajongója vagyok a maker mozgalomnak, főként azért, mert egészen hihetetlen mértékben tágítja ki a diákok lehetőségeit. Ha valamit szeretnének, azt meg tudják csinálni, hiszen a mikrokontrollerek, a 3D nyomtatók és társaik már nekik is elérhetőek. A mesterséges intelligencia erre csak rá tesz még egy lapáttal. Remekül látható ez a Bambu Lab nevű, egyre népszerűbb 3D nyomtatókat készítő cég által működtetett oldalon. Ha megnézzük, mi mindent kínál a Makerlab opció (IDE KATTINTVA), elakadhat a lélegzetünk. A saját rajzainkból készíthetünk, mozgatható kütyüt, puzzle-t, vagy szobrocskát, esetleg a fényképünkből saját mellszobrot. Érdemes megmutatni a diákoknak!

Érdekes, és első ránézésre jól működő oldalba akadtunk bele, a neve Unrav.oi, és ITT TALÁLHATÓ. Röviden: annyit ígér, hogy bármilyen tartalmat másmilyen formátumba pakol át - azaz ha feltöltünk egy cikket, abból készít interaktív vizuális reprezentációt, vagy éppen rövid podcast-ot, vagy pntokba szedett összefoglalást, netán egy gondolattérképet. Tudom, hogy elvileg mindezt pl. a ChatGPT-nek is tudnia kellene, de azt tapasztaltam (az 5-ös modell korai szakaszában járunk, amikor elismerten nem működik még jól), hogy a ChatGPT akármilyen kedvesen ajánlgatta, hogy gondolattérképet készít nekem egy cikkből, azt magyarul elég bénán sikerült csak megoldania sokadik próbálkozásra is. Az Unrav.io ebből a szempontból kicsit jobb, bár mondjuk a 'gondolattérkép' és a 'vizuális folyamatábra' majdnem ugyanaz volt, gondolattértékpre elég kevéssé hasonlított. Ugyanakkor interaktív a végeredmény, azaz saját magunk is pakolgathajuk, rendezgethetjük az elemeket. Ez viszony izgalmas. Érdemes próbálgatni egy kicsit, jelenleg 5 átalakítást ad naponta és ingyenesen - ráadásul ezekhez be sem kell jelentkezni - ami iskolai felahsználásra is alkalmassá teszi az oldalt. MIndenesetre a 'legyen minden egyszerűbb ismét' szlogennel nem biztos, hogy ebben a formában egyetértünk :)

A mai ajánlatunk angoltanároknak szól, főleg azoknak, akik szeretnek vita feladatokat használni, vagy éppen emelt szintű érettségire készítenek fel diákokat. Természetesen ezt is meg lehet scinálni egy sima GPT-vel, de itt talán késnyelmesebb, egyetlen lépésben elvégezhető a feladat, és ha nem tetszik az eredmény, akár utólag lehet csiszolni rajta egy fejlettebb LLM modellel. Az ötlet viszonylag egyszerű: beírunk egy bármilyen témát, megadunk hozzá (ha szeretnénk) kiegészítő információkat, majd stílust választunk (pl. legyen analitikus, részletes, vagy éppen kiegyensúlyozott az érvelés), végül kiválasztjuk, hogy hány érvet szeretnék pro és kontra. Kattintunk, és kész. Kimásoljuk, és elkészültünk a vita feladattal az órára. Természetesen a lépéseket le lehet írni, és nagyjából jól összerakható egy klassz prompt is belőle, de ha ezt ők megscinálták nekünk, miért is ne használnánk. Az alkalmazás IDE KATTINTVA látogatható meg.

Amikor egy nyelvet tanulunk, egy kultúrát is kapunk hozzá. Ezért tűnik különösen veszélyesnak az akcentus hiánya: ha valaki teljesen úgy beszél magyarul, ahogy én, automatikusan ugyanazokat a kulturális elvárásokat támasztom vele szemben, mint amit én is képviselek - csak azzal, hogy magyarul beszélek.

Nem meglepő módon, így van ez az AI modellekkel is. Egy friss kutatás 107 ország kulturális értékeit vetette össze a legnagyobb AI-modellek működésével – és kiderült: mind ugyanazokat a mintákat követik, amelyek az angol nyelvű, nyugat-európai társadalmakra jellemzőek (ld. illusztrációnk)

Ez elsőre ártalmatlannak tűnhet, de komoly következményei vannak. Például egy globális ügyfélszolgálati AI Németországban a rövid bocsánatkérés + gyors megoldás receptje tökéletesen működhet, Japánban viszont tiszteletlenségnek számít, ha nem ismerjük el kellő mélységben az okozott kellemetlenséget, az Egyesült Arab Emírségekben pedig a kedvezmény felajánlása sértő lehet. Egy technikailag azonos rendszer tehát teljesen eltérő kulturális hatásokat vált ki.

A probléma gyökere, hogy az AI tanításához felhasznált adatok túlnyomó része angol nyelvű forrásokból származik. Így a modellek kommunikációs mintái is ezen kultúrkör értékeit tükrözik – és ha nem figyelünk, ez vakfoltokhoz vezethet. Erre jó példa a Klarna esete: az AI-vezérelt ügyfélszolgálat technikai bravúr volt, de 14 hónap után az emberi munkatársak visszahozása vált szükségessé, miután a vevői elégedettség több mint 20%-kal csökkent.

A tanulság egyértelmű: a technikai teljesítmény mellett a „kulturális intelligenciát” is mérni kell. A sikeres AI-stratégiák nem törekednek lehetetlen semlegességre, hanem tudatosítják, hogy minden kimenet egy adott kulturális lencsén keresztül születik. A kérdés az, hogy felismerjük-e ezeket a beépített feltételezéseket, és képesek vagyunk-e hozzájuk igazítani a rendszereinket, hogy valóban a világ sokszínűségét szolgálják.

Angoltanárként már a pályám kezdete óta erősen foglalkoztatott az, hogyan lehet megtanítani a beszélt angol nyelvi szövetét a diákojaimnak. Itt ugyanis olyan kifejezésekről, szerkezetekről van leginkább szó, amelyek 'nem állnak ki' a szövegből, azaz nehezebb őket felismerni. Ilyen például az, hogy 'Actually', ami magyarul kb. annyit tesz, hogy 'öööööö', vagy az, hogy mellékenevek elé gyakran teszik, hogy 'quite' (vagyis nem 'nice', hanem 'quite nice'). Vagy akár a 'comment clause'-ok nyelvtani jelensége (I saw the game, which was nice - itt a 'which was nice' a lényeg).

MIndezek olyan elemek, amelyeket úgy tudtam összegereblyézni, hogy sok órányi beszélt angolt hallgattam végig, kiemeltem a szerkezeteket, megpróbáltam megtanítani a diákjaimnak, majd folymatosan szerkesztettem a szövegeket. A vége nem lett rossz, sokkal gyorsabban tudok így valódi, autentikus beszélt angolt tanítani - nem kellett hozzá több, mint 10 év.

A ChatGPT - gondolhatjátok, hogy most ez jön - mint kiderült, azonnal tudja ezt hozni. Elkészítettem egy promptot, és ő megírta a beszélt nyelvi angol szöveget. És nem is roszul, ráadásul. Nem mondom, hogy jobb lett, mint amit én gyűjtögettem (és vettem fel órák hosszányi hanganyagot különböző anyanyelvi beszélőkkel), de alapként egészen megdöbbentően kiváló. Ja, és vicces, hogy itt az AI alapvető jellegzetessége pont jól jött. Az egyik fontos kritika az ilyen szövegekkel szemben azok idioszinkratikussága - azaz EGY beszélőt ír le, amit nem biztos, hogy lehet általánosítani. És miért is akarnánk, hogy a diákjaink úgy beszéljenek, ahogy egy bizonyos angol ember. Nos, az AI garantáltan NEM egy ember, hanem egy nagyon jól belőtt 'átlagos angol' nyelvi jellemzőit fogja hozni.

Ha ti is készítetek fel nyelvvizsgára, szóbeli érettségire, kiválól eszköz lehet a ChatGPT szóbeli tételek kidolgozásához - az alapanyag elkészítését is beleértve. Lehet, hogy nektek nem pont ez jön majd be, de idemásolom a promptot, amit én használtam:

I'm preparing students for an intermediate level exam in English. Our topic for the next lesson is: technology, its uses, dilemmas, issues etc. in our lives. I would like you to imagine you are a native speaker of British English (you are in your mid-20s and you are a woman living in an urban area) and your task is to talk casually about how technology plays a role in our lives. You should be chatty, informal, usoing a lot of everyday expressions (not many idioms, though) and create a one-page script of what this person would say.