Az AI használata az egyetemi tanulmányokban

Az AI egyik legnagyobb előnye a személyre szabott támogatás. Gondoljunk csak egy bonyolult mérnöki feladatra vagy egy matematikai problémára. Az AI-alapú eszközök, mint például a ChatGPT vagy más generatív AI modellek, képesek rövid időn belül hasznos magyarázatokat adni, többféle megközelítést javasolni és olyan részletekre is rávilágítani, amelyekre esetleg magunktól nem gondolnánk. Egy műszaki hallgató számára ez különösen értékes, mivel gyorsan át tudja látni a komplex problémákat, és nem kell órákat töltenie egy-egy részfeladattal. 

Az AI használatának azonban vannak árnyoldalai is. Az egyik legnagyobb kihívás a túlzott függőség kialakulása. Ha a hallgatók minden problémával az AI-hoz fordulnak, előfordulhat, hogy elhanyagolják az önálló, komplex problémamegoldást, ami a mérnöki gondolkodás alappillére. Az AI nem mindig nyújt hibátlan vagy kreatív megoldásokat; ha mechanikusan követjük az általa adott javaslatokat, akkor a saját problémamegoldó készségeink csorbulhatnak, megrekedhetnek.

Egy másik kihívás az AI által adott válaszok megbízhatósága. Bár az algoritmusok rengeteg adatot használnak fel, nem mindig tudják pontosan azonosítani az adott kérdéskört, és előfordulhat, hogy téves vagy félrevezető információt adnak. Ez különösen veszélyes lehet, ha egy mérnöki tervezés során pontosságra van szükség, például építészeti számítások vagy gépészeti tervezés esetén.

Ahhoz, hogy a lehető legtöbbet hozzuk ki az AI-ból, a megfelelő kérdezési technika (prompting) kulcsfontosságú. A hatékony kérdésfeltevés nemcsak pontosabb válaszokat eredményez, de segít abban is, hogy az AI jobban megértse a problémát, és a releváns információkat adjon. Tippek a hatékony promptok megfogalmazásához:

1. Légy pontos és konkrét: Az AI akkor tud a legjobban segíteni, ha pontosan megfogalmazzuk a kérdést. Például, a „Mi a megoldás erre a problémára?”, helyett inkább részletezzük: „Milyen lépéseken keresztül oldható meg ez a differenciálegyenlet a Laplace transzformáció segítségével?”. A specifikus kérdések pontosabb és használhatóbb válaszokat eredményeznek.
2. Kontextus megadása: Ha a kérdés egy összetett feladatra vonatkozik, érdemes kifejteni a körülményeket, hogy az AI jobban megértse a helyzetet. Például: „Egy híd tervezésén dolgozom, és számításokat kell végeznem a híd teherbírásával kapcsolatban. Milyen tervezési módszereket javasolsz?”
3. Konkrét cél megfogalmazása: Ha pontos elképzelésünk van arról, hogy milyen formában szeretnénk megkapni a választ, azt is megadhatjuk. Például: „Szeretnék egy rövid, de részletes magyarázatot arra, hogyan alkalmazható a Fourier-transzformáció az elektromágneses hullámok vizsgálatára.”
4. Iteratív kérdezés: Az AI-al való interakció során hasznos lehet iteratív módon kérdezni. Először egy általános kérdést feltenni, majd finomítani a promptokat a kapott válasz alapján. Így fokozatosan juthatunk el a részletekhez és a releváns információkhoz.
5. Visszajelzés: Amennyiben a modell jó választ ad, vagy helyesen megoldja a rábízott feladatot, adjunk neki pozitív visszajelzést. Bármilyen furcsán is hangzik, de az ilyen jellegű visszacsatolásokkal fejlesztjük a modell tanulási képességét, hogy a jövőben még jobb válaszokat adjon.

A mesterséges intelligencia az oktatásban és különösen a műszaki egyetemeken forradalmi lehetőségeket kínál. A hallgatók számára könnyen elérhetővé válik a tudás, a gyors problémamegoldás és a személyre szabott tanulási támogatás. Ugyanakkor fontos, hogy tudatosan használjuk az AI -t, ne váljunk függővé tőle, és mindig ellenőrizzük az általa adott információkat. A hatékony promptokkal az AI valódi segítőtárs lehet, de a siker kulcsa az emberi kreativitás és kritikai gondolkodás megőrzése.