A strukturált generatív mesterséges intelligencia-integráció a felsőoktatásban: a percepció, használat és tanulási élmény összefüggései egy kötelező kurzus keretében

Belényesi, Emese and Korpics, Márta and Győrfyné Kukoda, Andrea Etelka and Méhes, Tamás (2026) A strukturált generatív mesterséges intelligencia-integráció a felsőoktatásban: a percepció, használat és tanulási élmény összefüggései egy kötelező kurzus keretében. In: Oktatás - Informatika - Pedagógia 2026 Tanulmánykötet. Debreceni Egyetem Bölcsészettudományi Kar, Debrecen, pp. 22-54. ISBN 9789634907978

Preview

Text 1_real_OIP_2026_ktet_final1(1).pdf - Published Version Download (1MB) | Preview

Abstract

A tanulmány a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) felső- oktatásba történő strukturált, kötelező integrációjának hatásait vizsgálja egy kvázi kísérleti kurzuskörnyezetben. A kutatás elméleti keretét a DigComp 2.2 digitális kompetenciamodell, valamint a technológiaelfogadási modellek (TAM, UTAUT) és tanuláselméleti megközelítések integrációja adja. A vizs- gálat egy olyan kurzusra épül, ahol a hallgatók számára kötelező volt a gene- ratív MI-eszközök használata egy komplex, csoportos projektfeladat során. A kérdőíves adatfelvétel (N = 76) az MI-használat gyakoriságát, az észlelt tanu- lási hatékonyságot, az etikai attitűdöket, valamint a tanulási élményt és elége- dettséget mérte. Az eredmények szerint az észlelt hasznosság szoros, pozitív kapcsolatban áll a használati gyakorisággal és a tanulási elégedettséggel, míg az etikai aggályok csak gyenge kapcsolatot mutatnak a tényleges használattal. A hallgatók az MI-eszközöket elsősorban pragmatikus, hatékonyságnövelő tanulástámogató eszközként értelmezik. A kutatás hozzájárul a szakirodalom- hoz azáltal, hogy az önkéntes technológiahasználat helyett egy kötelező, pe- dagógiailag strukturált integrációs modellt vizsgál, és rámutat arra, hogy a ta- nulási környezet kialakítása kulcsszerepet játszik az MI-alapú tanulási folya- matok minőségében.

Actions (login required)

Edit Item