Az egyetemi tanulás néhány év alatt úgy változott meg, hogy közben a legtöbb alapvető tanulási feladat ugyanaz maradt.
Továbbra is meg kell érteni egy nehéz fogalmat. Továbbra is el kell olvasni hosszú anyagokat. Továbbra is fel kell készülni egy vizsgára, beadandót kell írni, problémát kell megoldani és el kell dönteni, hogy a sok teendő közül melyikkel érdemes kezdeni.
A különbség az, hogy ma ezeknek szinte minden lépésénél ott lehet melletted egy generatív AI.
Elmagyarázza.
Összefoglalja.
Példát készít.
Kérdést generál.
Átfogalmaz.
Visszajelez.
Segít tervezni.
Néhány másodperc alatt.
Ez nem egyszerűen egy új tanulási eszköz. Lassan megváltoztatja azt is, hogyan viselkedünk tanulás közben.
2026-ra ez már nem egy szűk technológiai réteg problémája. A HEPI 2026-os, brit egyetemisták körében végzett felmérésében a hallgatók 95%-a jelezte, hogy valamilyen módon használ AI-t, 94% pedig tanulmányi értékelésekhez kapcsolódó munkában is használ generatív AI-t. A megkérdezettek közel fele úgy érezte, hogy az AI javította a hallgatói élményét, miközben mások a készségek leépülését, a méltányosságot és a túlzott függést emelték ki problémaként.
HEPI – Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026
Vagyis a kérdés már nem igazán az, hogy az AI bekerül-e az egyetemi tanulásba.
Már bent van.
A sokkal érdekesebb kérdés az, hogy mit változtat meg rajtunk közben.
Eltűnt a várakozás a kérdés és a válasz között
Korábban, ha nem értettél egy fogalmat, több lehetőséged volt.
Visszaolvastad a könyvet.
Rákerestél az interneten.
Megnéztél egy videót.
Megkérdeztél egy csoporttársat.
Felírtad a kérdést a következő gyakorlatra.
Ezek között volt néhány perc, óra vagy akár nap.
Most egy nehéz mondat után azonnal beírhatod:
„Magyarázd el egyszerűbben.”
És néhány másodperccel később kapsz egy új verziót.
Ez óriási előny.
Az egyik legrosszabb tanulási helyzet az, amikor egyetlen félreértett alapfogalom miatt a következő öt oldal sem áll össze. Ilyenkor az azonnali magyarázat képes megszüntetni egy olyan akadályt, amely korábban hosszú ideig blokkolhatta a tanulást.
De ennek van egy kevésbé látványos következménye is.
Sokkal kevésbé kell elviselnünk a bizonytalanságot.
Ha két másodperc után nem jut eszünkbe valami, kérdezünk.
Ha nem értünk egy példát, kérünk másikat.
Ha nem tudjuk, hogyan induljunk el, megkérjük az AI-t, hogy adja meg az első lépést.
Ez kényelmes.
Tanulási szempontból viszont néha pont azt a rövid időszakot tünteti el, amikor még nekünk kellene keresnünk a választ.
A nehézség ugyanis nem mindig hiba a tanulási folyamatban.
Néha maga a tanulási folyamat.
A „nem tudom” és a „még nem kérdeztem meg az AI-t” egyre könnyebben összemosódik
Ez az egyik legérdekesebb változás.
Tegyük fel, hogy vizsgára készülsz, és valaki megkérdezi:
Mi a különbség a nominális és a reálkamat között?
Ha nem tudod, néhány másodperc alatt megkapod a választ.
Elolvasod.
Érthető.
Talán még azt is érzed:
„Ja igen, ezt amúgy tudtam.”
De valóban tudtad?
Vagy csak gyorsan újra felismerted, amikor megláttad?
A generatív AI egyik legnagyobb kényelme az ismerethiány azonnali elfedése.
A probléma akkor jelentkezik, amikor ezt összekeverjük azzal, hogy a hiány megszűnt.
Ezért válik egyre fontosabb készséggé az, hogy néha tudatosan ne kérdezd meg rögtön.
Próbáld meg először.
Írd le, mire emlékszel.
Oldd meg a következő lépést.
Mondd el saját szavaiddal.
És csak utána használd az AI-t ellenőrzésre vagy segítségre.
A generatív AI tanulási hatásairól szóló 2025-ös meta-analízisek összességében pozitív eredményeket találnak, de az eredmények erősen függenek attól, hogyan használják az eszközt. Chen és Cheung 57 tanulmányt összegző elemzésében a GenAI pozitív kapcsolatot mutatott többek között a tanulmányi teljesítménnyel és a magasabb rendű gondolkodással, miközben a metakognícióra nem találtak szignifikáns összhatást.
Chen & Cheung (2025) – Effect of generative artificial intelligence on university students’ learning outcomes
Ez azért fontos, mert a metakogníció részben éppen arról szól, hogy mennyire jól látod:
mit tudsz és mit nem tudsz.
Az AI képes rengeteget segíteni.
De ezt a különbséget helyetted nem feltétlenül fogja automatikusan fenntartani.
Az összefoglalás költsége szinte nullára csökkent
Régen egy jó összefoglaló elkészítése munka volt.
El kellett olvasnod az anyagot.
Ki kellett választanod, mi fontos.
Össze kellett kapcsolnod a részeket.
El kellett döntened, mit hagysz ki.
Ez maga is egy feldolgozási folyamat volt.
Ma egy 40 oldalas PDF-ből másodpercek alatt kaphatsz néhány bekezdést.
Ez fantasztikus akkor, ha gyorsan szeretnéd:
- feltérképezni az anyagot;
- megérteni a szerkezetét;
- megtalálni a fő témákat;
- eldönteni, mivel kell részletesebben foglalkoznod.
De közben a „van egy összefoglalóm” érzése könnyen összekeverhető azzal, hogy „feldolgoztam az anyagot”.
Ezért írtunk korábban külön arról is, miért nem elég csak összefoglalni egy tananyagot.
Az AI nem tette értéktelenné az összefoglalót.
Csak annyira olcsóvá tette az elkészítését, hogy már maga az összefoglaló létezése semmit nem árul el arról, mennyi tanulási munka történt.
Ez fontos szemléletváltás.
Egyre kevésbé lesz értékes a „jó első változat”
Ez nemcsak tanulásnál, hanem beadandóknál is látszik.
Egy tisztességes esszévázlat.
Egy korrekt e-mail.
Egy működő programkód első verziója.
Egy összefoglaló.
Egy prezentáció szerkezete.
Ezeket az AI nagyon gyorsan képes előállítani.
Ez azt jelenti, hogy egy egyetemi feladatban egyre kevésbé maga az első output elkészítése lesz a legérdekesebb készség.
Felértékelődik helyette:
- a probléma pontos megfogalmazása;
- a források ellenőrzése;
- a hibák felismerése;
- az érvek értékelése;
- a megfelelő megoldások közötti választás;
- az AI-válasz javítása;
- és annak megítélése, mikor nem szabad elfogadni a modell javaslatát.
Ez már most megjelenik a hallgatói attitűdökben is.
A Digital Education Council 2024-es, több mint 3800 hallgatót érintő nemzetközi felmérésében 86% jelezte, hogy használ AI-t tanulmányai során, miközben 58% azt mondta, hogy nem érzi elégségesnek a saját AI-ismereteit és készségeit.
Digital Education Council – Global AI Student Survey 2024
Vagyis az, hogy valaki használ AI-t, nem jelenti automatikusan azt, hogy jól is tud vele dolgozni.
Ez valószínűleg egyre fontosabb különbség lesz.
A kérdezés önálló tanulási készséggé válik
Korábban is fontos volt jó kérdést feltenni.
Most viszont közvetlenül befolyásolja azt is, milyen tanulási környezetet építesz magad köré.
Hasonlítsd össze:
„Magyarázd el a pénzügyet.”
és:
„Értem a nettó jelenérték képletét, de nem értem, miért diszkontáljuk a jövőbeli cash flow-kat. Magyarázd el ezt hétköznapi intuícióval, majd kapcsoljuk vissza a képlethez.”
Az első kérdésből valószínűleg hosszú, általános válasz lesz.
A másodikból célzott tanulási segítség.
Még érdekesebb, ha nem magyarázatot kérsz:
„Ne mondd meg a választ. Tegyél fel egy kérdést, amiből kiderül, értem-e ezt az összefüggést.”
Itt az AI szerepe teljesen megváltozott.
Nem információforrás.
Hanem gyakorlási partner.
Az AI-val támogatott tanulás egyik fontos jövőbeli készsége ezért nem egyszerűen a „prompt engineering”.
Hanem annak felismerése, hogy:
milyen típusú segítségre van most szükségem?
Magyarázatra?
Hintra?
Visszajelzésre?
Új példára?
Kérdésre?
Vagy éppen semmilyen segítségre?
A személyre szabott magyarázatból elvárás lesz
Egy tankönyv ugyanazt a magyarázatot adja mindenkinek.
Egy előadás nagyjából ugyanazt a tempót követi minden hallgatónak.
A generatív AI ezzel szemben képes ugyanazt a fogalmat:
- egyszerűbben;
- formálisabban;
- példával;
- analógiával;
- vizuális leírással;
- másik nyelven;
- vagy egy konkrét félreértésedre reagálva
újramagyarázni.
Ha ezt sokat használjuk, megváltozik az elvárásunk is.
Egyre kevésbé lesz természetes az, hogy ha elsőre nem érted a magyarázatot, akkor egyszerűen „te nem vagy jó ebből”.
Inkább azt várjuk:
mutasd meg másképp.
Ez kifejezetten pozitív változás lehet.
A probléma ott kezdődik, amikor a személyre szabás egyenlővé válik azzal, hogy minden nehézséget azonnal eltávolítunk.
Egy jó tutor nemcsak egyszerűbb magyarázatot ad.
Tudja azt is, mikor kell kérdeznie.
Mikor kell várnia.
Mikor érdemes hagyni, hogy a tanuló hibázzon.
És mikor kell visszalépni egy előfeltételhez.
Ezért a jövő AI-tutorainak minősége valószínűleg nem azon fog eldőlni, melyik írja a legszebb magyarázatot.
Hanem azon, melyik tudja jól eldönteni, mikor milyen segítséget adjon.
Az azonnali segítség miatt könnyebb lesz túl korán feladni a gondolkodást
Ez a változás nagyon hétköznapi.
Programozol.
Nem működik valami.
Régen lehet, hogy tíz percig nézted volna a hibát.
Most kijelölöd a kódot és megkérdezed az AI-t.
Matematikát oldasz.
Nem tudod, melyik képlet kell.
Fotó.
Kérdés.
Válasz.
Esszét írsz.
Nem tudod, hogyan induljon a bekezdés.
AI.
Minden alkalommal időt nyersz.
De közben kialakulhat egy új szokás:
az első komolyabb elakadásnál kiszervezem a következő gondolkodási lépést.
Ez nem jelenti azt, hogy nem szabad segítséget kérni.
Épp ellenkezőleg.
A jó segítség rengeteg elvesztegetett időt megspórolhat.
A kérdés inkább az, hogy mikor kérjük.
Ha a válasz minden esetben az, hogy „azonnal”, akkor lehet, hogy hosszú távon kevesebbszer gyakoroljuk azt a képességet, hogy bizonytalan helyzetben önállóan próbáljunk továbbmenni.
A GenAI tanulási hatásairól szóló áttekintések éppen ezért hangsúlyozzák a pedagógiai scaffolding szerepét. Egy 2025-ös szisztematikus review arra jutott, hogy a GenAI tanulási integrációjának eredménye jelentősen függ a pedagógiai keretezéstől, nem pusztán magától az eszköztől.
Liu & Zhong (2025) – Integrating generative Artificial Intelligence into student learning
Vagyis nem mindegy:
AI-val tanulsz, vagy csak AI mellett végzed el a feladatot.
A vizsgáknak is változniuk kell
Ha egy beadandó feladat néhány másodperc alatt jó minőségben megoldható generatív AI-val, az oktatóknak két lehetőségük van.
Megpróbálják teljesen kizárni az AI-t.
Vagy újragondolják, mit szeretnének mérni.
A HEPI 2026-os felmérésében a hallgatók 65%-a azt jelezte, hogy az értékelési módszerek jelentősen változtak az AI hatására.
HEPI – Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026
Ez várhatóan tovább erősödik.
Több lehet:
- szóbeli védés;
- folyamat közbeni értékelés;
- személyes reflexió;
- helyben végzett feladat;
- saját adatokkal vagy kontextussal végzett munka;
- olyan értékelés, ahol nem csak a végső output számít, hanem az érvelés is.
Ennek tanulói oldalról is van következménye.
Ha eddig az működött, hogy a vizsga előtt bemagoltál néhány jól hangzó mondatot, lehet, hogy egyre kevésbé lesz elég.
Ha egy AI is képes másodpercek alatt létrehozni a felszíni választ, az emberi teljesítményből egyre érdekesebb lesz:
megérted-e, ellenőrizni tudod-e, meg tudod-e védeni, és új helyzetben is tudod-e használni?
Az AI nem feltétlenül csökkenti a gondolkodást – de át tudja helyezni
Ez fontos.
Könnyű két szélsőséges történetet mesélni.
Az egyik:
„Az AI mindenkit butábbá tesz.”
A másik:
„Az AI felszabadít minket a rutinfeladatok alól, ezért mindenki mélyebben fog gondolkodni.”
Egyik sem automatikusan igaz.
Ha az AI elkészít helyetted egy összefoglalót, felszabadulhat húsz perced.
Ezt a húsz percet használhatod arra, hogy:
- gyakorlófeladatokat oldj;
- vitasd az érveket;
- összehasonlíts forrásokat;
- saját példát készíts.
De használhatod arra is, hogy bezárd az anyagot, mert „kész van”.
Az AI tehát nem egyszerűen elvesz vagy hozzáad gondolkodást.
Megváltoztatja, hol történik a gondolkodás.
A jó használatnál az alacsonyabb értékű mechanikus munka csökken, és több energia marad az értelmezésre, alkalmazásra és ellenőrzésre.
A rossz használatnál viszont pont a gondolkodási mag kerül kiszervezésre.
Ezért olyan fontos a tanulási design.
A megbízhatóság önálló tanulási problémává vált
Az internet használatánál már megtanultuk, hogy nem minden weboldal egyformán megbízható.
A generatív AI ezt egy új szintre emeli.
Egy hibás weboldal gyakran rosszul néz ki, régi, vagy gyanús.
Egy AI-válasz lehet teljesen hibás úgy, hogy közben:
- nyelvtanilag tökéletes;
- magabiztos;
- logikusan strukturált;
- és pontosan olyan hangnemben ír, mint egy tankönyv.
Ezért az ellenőrzés egyre kevésbé külön „kutatási technika”, és egyre inkább alap tanulási készség.
Mi az eredeti forrás?
Mit mond az oktatói anyag?
Van-e hivatkozás?
A válasz valóban következik abból, amit olvasok?
Kever-e a modell olyan tudást a témába, amely az adott kurzusban nincs benne?
Az UNESCO generatív AI oktatási útmutatója ezért is hangsúlyoz emberközpontú megközelítést, az adatvédelem, az etikai validáció és a pedagógiai alkalmasság kérdéseit.
UNESCO – Guidance for generative AI in education and research
A „tudok AI-t használni” készséghez ezért egyre inkább hozzátartozik:
tudom, mikor ne higgyek neki automatikusan.
A tanulók egyre inkább saját mini tutor-rendszereket építenek
Ez talán az egyik legnagyobb hosszú távú változás.
Korábban a tanulási környezeted nagy részét az intézmény adta:
előadás → gyakorlat → könyv → feladat → vizsga.
Most egy hallgató saját maga köré tud építeni egy második réteget.
PDF-ből összefoglaló.
Saját kérdésekből kvíz.
AI-tutor.
Tanulókártyák.
Automatikus feedback.
Személyre szabott magyarázat.
Tanulási terv.
Ez egyrészt demokratizálhat olyan segítséget, amely korábban csak annak volt elérhető, akinek volt magántanára, jól felkészült tanulócsoportja vagy sok szabadideje.
Másrészt a minőség nagyon egyenetlen.
Két hallgató ugyanazt a ChatGPT-t használhatja teljesen más módon.
Az egyik:
„Írd meg helyettem.”
A másik:
„Ne írd meg. Nézd meg a saját megoldásomat, és kérdezz vissza ott, ahol hibás az érvelésem.”
Technikailag ugyanaz az eszköz.
Pedagógiailag teljesen más rendszer.
Ez az oka annak, hogy az AI literacy egyre kevésbé technikai trükkök ismeretét jelenti.
Inkább tanulási döntések minőségét.
A gyorsaság önmagában nem lesz jó mérce
Az AI egyik legkézzelfoghatóbb előnye az időnyereség.
A HEPI 2025-ös felmérésében a hallgatók egyik leggyakoribb indoka az AI használatára éppen az időmegtakarítás volt.
HEPI – Student Generative AI Survey 2025
Ez teljesen érthető.
Egyetemistaként sokszor nem az a probléma, hogy „nincs kedved” tanulni.
Hanem az, hogy egy napon belül van óra, munka, utazás, adminisztráció, beadandó és magánélet.
Ha egy eszköz képes egy félórás mechanikus feladatot öt percre csökkenteni, annak valódi értéke van.
De a tanulási produktivitásnál egyre fontosabb lesz különválasztani:
gyorsabban elkészült
és
gyorsabban megtanultam.
Ez nem ugyanaz.
Néha együtt jár.
Néha pont ellentétes.
Mit jelent ez egyetemistaként?
Nem azt, hogy mindenhez AI-t kell használni.
És nem azt, hogy vissza kell menni egy AI nélküli világba.
Inkább azt, hogy érdemes tudatosan három kategóriába rendezni a feladatokat.
Amit nyugodtan gyorsíthatsz
Például:
- hosszú anyag első feltérképezése;
- fogalmak rendszerezése;
- formai ellenőrzés;
- gyakorlókérdés-generálás;
- egy nehéz magyarázat másik megfogalmazása.
Amit érdemes AI-val együtt csinálni
Például:
- saját válasz javítása;
- érvelés ellenőrzése;
- célzott hint;
- új példa;
- szerepjáték vagy szóbeli gyakorlás.
Amit néha teljesen egyedül kell csinálnod
Például:
- próbavizsga;
- önálló felidézés;
- komplex feladat első megoldása;
- tétel kifejtése;
- annak ellenőrzése, mit tudsz valójában segítség nélkül.
Ez utóbbi rész különösen fontos.
Ha mindig AI-val tanulsz, időnként tudatosan kell létrehoznod azt a környezetet, ahol nincs ott.
Különben nehéz megmondani, meddig tart a te tudásod, és honnan kezdődik az eszközé.
És mit jelent ez a Studoid számára?
Nekünk ez a változás nem azt jelenti, hogy minél több helyre AI-gombot kell tenni.
Pont ellenkezőleg.
Ha minden kérdésre azonnal egy kész válasz a reakció, akkor egy olyan rendszert építünk, amely gyorsan segít, de nem biztos, hogy jól tanít.
A Studoidnál ezért abból indulunk ki, hogy az AI-nak szerepe van a tanulási folyamatban, nem pedig uralma fölötte.
A feltöltött tananyag segít meghatározni, mit kell megtanulni.
Az AI segíthet elmagyarázni.
Kérdezhet.
Gyakorlást készíthet.
Visszajelezhet.
Más példát adhat.
De időnként vissza is kell lépnie, hogy a választ a tanuló adja.
Ezért dolgozunk azon is, hogy a tanulási rendszer ne egyszerűen különálló AI-funkciók sorozata legyen, hanem egy folyamat:
tanítás → próbálkozás → visszajelzés → javítás → önálló ellenőrzés → későbbi ismétlés.
Nem azért, mert az AI nem tudná gyorsabban megmondani a választ.
Hanem azért, mert a végén nem az AI megy be a vizsgára.
Valószínűleg nem kevesebbet fogunk tanulni – hanem máshol lesz a nehézség
Néhány éve az AI-val kapcsolatos oktatási vita nagy része arról szólt, hogy:
„Csalás-e?”
Ez továbbra is fontos kérdés az értékelésnél.
De egyre kevésbé ez az egyetlen érdekes probléma.
Az AI hétköznapi tanulási eszközzé válik.
A valódi kérdések ezért inkább ezek lesznek:
Tudsz-e jó kérdést feltenni?
Észreveszed-e, ha rossz választ kapsz?
Tudod-e, mikor kell segítséget kérni?
Tudsz-e AI nélkül is teljesíteni?
Képes vagy-e a gyorsan előállított információból valódi tudást építeni?
A generatív AI rengeteg tanulási súrlódást eltüntethet.
Ez jó.
De ha minden súrlódást eltüntetünk, könnyen azt a munkát is eltávolítjuk, amelyből a tanulás létrejön.
A következő évek legjobb tanulási rendszerei szerintünk ezért nem azok lesznek, amelyek mindent megoldanak helyetted.
Hanem azok, amelyek egyre pontosabban tudják:
mikor segítsenek – és mikor hagyjanak gondolkodni.
Felhasznált források
- HEPI (2026): Student Generative Artificial Intelligence Survey 2026
- HEPI (2025): Student Generative AI Survey 2025
- Digital Education Council (2024): Global AI Student Survey 2024
- Chen, S. & Cheung, A. C. K. (2025): Effect of generative artificial intelligence on university students learning outcomes: A systematic review and meta-analysis
- Deng, R. et al. (2025): Does ChatGPT enhance student learning? A systematic review and meta-analysis of experimental studies
- Liu, X. & Zhong, B. (2025): Integrating generative Artificial Intelligence into student learning: A systematic review from a TPACK perspective
- UNESCO (2023): Guidance for generative AI in education and research