T., Nagy László and Fülöp, Roland (2026) A nagy nyelvi modellek alkalmazhatósága az oktatásban és a tanulástámogatásban = The applicability of large language models in education and learning support. In: Agria Média 2025 : „Oktatás 5.0: Az ember és a technológia harmóniája”. Eszterházy Károly Katolikus Egyetem Digitális Technológia Intézet, Eger, pp. 202-208. ISBN 9789634963400
|
Text
202Nagy.pdf - Published Version Download (1MB) | Preview |
Abstract
A mesterséges intelligencia (MI) és ezen belül a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) robbanásszerű fejlődése mélyreható változásokat ígér az oktatás és a tanulástámogatás területén. Jelen tanulmány egy kutatást mutat be, amelynek célja a három nagy nyelvi modell – a ChatGPT, a Gemini és a DeepSeek – teljesítményének összehasonlító elemzése a formális és informális oktatás, valamint a tanulástámogatás kontextusában. Az ötlet egy korábbi, a MI teológiai kompetenciáit vizsgáló kutatás tapasztalataira épült, ami arra kereste a választ, hogy a MI milyen mértékben képes támogatni a teológiaoktatást és a hallgatók felkészülését. Jelen esetben a módszertan alapját egy specifikusan pedagógiai jellegű kérdéssor képezte, amelyet az egyes modellekbe regisztrált felhasználók teszteltek. A válaszokat négy fő szempont alapján vizsgáltuk. A vizsgálat eredményei azt mutatják, hogy bár mindhárom modell összességében jól teljesített, a részletekben jelentős különbségek mutatkoztak. A kutatás rávilágít az LLM-ekben rejlő pedagógiai potenciálra, de egyértelműsíti az egyes modellek eltérő profilját és korlátait. ----- The applicability of large language models in education and learning support ------ The explosive development of artificial intelligence (AI) and, within that, large language models (LLMs) promises radical changes in the field of education and learning support. This study presents research aimed at comparing the performance of three large language models – ChatGPT, Gemini, and DeepSeek – in the context of formal and informal education and learning support. The idea was based on the findings of an earlier study examining the theological competencies of AI, which sought to determine the extent to the AI can support theology education and student preparation. In this case, the methodology was based on a specifically pedagogical set of questions, which were tested by registered users of each model. The responses were examined on the basis of four main criteria. The results of the study show that although all three models performed well overall, there were significant differences in the details. The research highlights the pedagogical potential of LLMs, but also clarifies the different profiles and limitations of each model. | The explosive development of artificial intelligence (AI) and, within that, large language models (LLMs) promises radical changes in the field of education and learning support. This study presents research aimed at comparing the performance of three large language models – ChatGPT, Gemini, and DeepSeek – in the context of formal and informal education and learning support. The idea was based on the findings of an earlier study examining the theological competencies of AI, which sought to determine the extent to the AI can support theology education and student preparation. In this case, the methodology was based on a specifically pedagogical set of questions, which were tested by registered users of each model. The responses were examined on the basis of four main criteria. The results of the study show that although all three models performed well overall, there were significant differences in the details. The research highlights the pedagogical potential of LLMs, but also clarifies the different profiles and limitations of each model.
| Item Type: | Book Section |
|---|---|
| Uncontrolled Keywords: | Mesterséges intelligencia, tanulástámogatás, digitális oktatás, LLM, Artificial intelligence, learning support, digital education, LLM |
| Subjects: | L Education / oktatás > L1 Education (General) / oktatás általában Q Science / természettudomány > QA Mathematics / matematika > QA75 Electronic computers. Computer science / számítástechnika, számítógéptudomány |
| SWORD Depositor: | MTMT SWORD |
| Depositing User: | MTMT SWORD |
| Date Deposited: | 16 Sep 2026 13:49 |
| Last Modified: | 16 Sep 2026 13:49 |
| URI: | https://real.mtak.hu/id/eprint/246427 |
Actions (login required)
![]() |
View Item |




