Személyesebbé és hatékonyabbá tehető a távoktatás a BME Oktatásinnovációs és Felnőttképzési Központ robotokat is alkalmazó I-Tutor szoftverével.

„Távoktatásban nagyon ritkán van lehetőség olyan jellegű megfigyelésekre és személyes kapcsolatok kiépítésére, amelyeket az I-Tutor tesz lehetővé” – mondta a bme.hu kérdésére Zarka Dénes, aki a BME Oktatásinnovációs és Felnőttképzési Központ (OIFK) részéről koordinálta az intelligens tutoráló szoftver fejlesztését. „Olyan eszközt hoztunk létre, amely fizikai jelenlét nélkül segíti az oktatót abban, hogy nyomon kövesse a hallgatók tevékenységét, érdeklődését és eredményeit, míg a hallgatókat abban támogatja, hogy a könnyebben és mélyebben be tudják fogadni a tananyagot.”

„A távoktatás résztvevői számára nagyon fontos a tutorálás, azaz az oktatás támogatása. A tanulók ebben az oktatási formában személyesen nem érintkeznek az oktatóval, nincsenek vele egy légtérben, a tananyagot szinte kizárólag önállóan dolgozzák fel. Ebből adódóan egy online oktatónak számos időigényes feladatot kell elvégeznie ahhoz, hogy az oktatás hatékonnyá váljon” – tette hozzá a képzési rendszerek és tanulócsomagok kidolgozásában több éves tapasztalatot szerzett Zarka Dénes. „Ilyen időigényes feladat például a tanulási szokások nyomon követése: ki, mikor és milyen tananyagot sajátított már el, és hogyan halad a tanulásban. Emellett az oktató elemzi és ellenőrzi a beadott írásos feladatokat, megválaszolja a feltett kérdéseket, és visszajelzést ad a diákoknak. Az oktató figyelemmel kíséri a tanulócsoportján belüli formális és nem formális kapcsolatok alakulását is, és rávezető kérdésekkel, érdekesebb feladatokkal vagy akár figyelmeztetéssel motiválja azt, aki visszahúzódó, a háttérben marad, vagy nem dolgozik össze a társaival, és emiatt akár le is marad a tananyagban.”

I-tutor profil készítő robot: Fórumhasználati klaszter idővonal

A BME OIFK munkatársa kifejtette: „az I-Tutor az oktatót segíti azzal, hogy „multi-agent intelligens tutoráló rendszerként” leveszi az ilyen feladatok elvégzésével járó terhet a válláról. Az eszköz az adatbázisában összegyűjtött információk alapján felállít egy tanulói profilt. Elemzi a beérkezett adatokat (bejelentkezések száma, ideje, hossza, érintett anyagok stb.), amelyek alapján statisztikát készít például a csoport dinamikájáról, a kedvelt és nem kedvelt témákról, vagy arról, hogy a résztvevők mennyi időt töltenek egy-egy tananyag-részlet elsajátításával. Az így megszerzett adatokkal személyre szabottabbá tehető egy távoktatási rendszer, a tananyag könnyebben elsajátítható lesz, a fizikai távolság ellenére pedig kialakulhatnak a személyes kapcsolatok: a diákok „közelebb érzik” magukhoz az oktatót, és összességében hatékonyabb lesz a képzés. Fontos kiemelni, hogy a szoftver nem a tananyagot egyszerűsíti le, hanem közvetítő közegként biztosít olyan felületet, amelyen keresztül az információ könnyebben befogadható” – foglalta össze az előnyöket a fejlesztés műegyetemi koordinátora. „A szoftver továbbra is a Moodle által kínált teljes multimédiás tárházzal rendelkezik, amely megkönnyíti a tanulást a befogadói oldal számára. Például a program alkalmas arra, hogy az oktató ellenőrző kérdéseket építsen be egy-egy anyagrész után, valamint képes képek és videó megjelenítésére is” – részletezte az adottságokat Zarka Dénes.

A fejlesztéshez modern technológiát használtak fel: „mesterséges intelligenciát alkalmaztunk a tanulóval való interakció kialakítására a szoftver kifejlesztésekor. Ehhez elsőként a tananyagot kellett „megtanítanunk” a szoftvernek: ez lexikális anyagot jelent, azaz témánként minimálisan 60-80 oldalnyi tematikus szómagyarázatot, definíciókat és összefüggéseket kellett manuálisan bevinnünk a programba, ami oktatói oldalról időigényes feladat. Ennek eredményeként kaptuk meg az adott téma tudástérképét” – fűzte hozzá. „Öt különböző robotot integráltunk a programba, ám ezek közül csak a csevegő szoftver kötött az angol nyelvhez. A csevegő robot felteszi a kérdőívhez kapcsolódó kérdést, majd a tanuló által beírt válaszokat, akár többszöri visszakérdezéssel megfelelteti egy Likert-skála értékeinek, azaz az állítások mennyire voltak igazak” – avatott be a szoftverbe épített mesterséges intelligencia titkaiba a BME munkatársa. (Likert-skála: a válaszadó általában 5-7, előre meghatározott válaszfokozatú skálán jelzi, hogy egy adott kérdéssel, állítással kapcsolatban mennyi ért egyet.)

I-tutor profil készítő robot: hallgatói pókháló diagramm

Az oktatók munkáját segíti egy másik beépített robot, az ún. „alerting agent” is, amely figyelmeztető üzenetet küld mind a hallgatónak, mind az oktatónak előre megadott esetekben. „Ilyen lehet például, ha a hallgató adott ideje nem jelentkezik be a programba, vagy ha közeleg egy írásbeli munka leadási határideje” – számolt be Zarka Dénes a máris igen népszerű szoftver egyik moduljáról. Az oktatókat és a hallgatókat egyaránt segíti a szoftver ún. „szemantikus térkép funkciója”, magyarul fogalmi hálója is. „Kétdimenziós grafikus ábrák mutatják az egyes fogalmak kapcsolódását, fontosságát, jelöve, hogy az egyes területekkel mennyire foglalkoztak a résztvevők, melyek voltak a körükben népszerű és kevésbé kedvelt résztémák. Ez egyben egy támpont is az oktatónak, hogy jobban összpontosítson az elhanyagoltabb területekre, és útmutató a tananyag jövőbeni továbbfejlesztéséhez” – emelte ki az I-Tutor egy szintén lényeges jellemzőjét a Műegyetem munkatársa.

I-tutor riasztó robot

Zarka Dénes kifejtette, hogy „a mesterséges intelligencia oktatási alkalmazása sokkal népszerűbb az Egyesült Államokban és Japánban, mint Európában. A szigetországban számos, a témával foglalkozó kutatói csoportot hoztak létre, az Egyesült Államokban pedig már a hadiipari kutatásokban is jelen van a téma. A Műegyetem egyelőre kevés ilyen távoktatási programmal rendelkezik, a kutatásnak köszönhetően azonban már most olyan tudás birtokába került a BME, amellyel az intézmény nemzetközi hírneve, sőt, akár a nálunk tanuló külföldi hallgatók száma is növelhető.”

- TZS -

Fotó: Philip János