SG.hu·
A ChatGPT nyomán robbanásszerűen nő a jelesek száma az egyetemeken
Egy új kutatás szerint legalább minden tizedik beadott munka MI segítségével készül. Azok a szakok, ahol a hallgatók a legtöbbet csalnak, a közgazdaságtan és az újságírás.
Az egyetemeken a jeles osztályzatok száma már hosszú ideje emelkedik, ám 2022 óta, amikor megjelent a ChatGPT, ez a növekedés 30 százalékkal felgyorsult. Az emelkedés elsősorban azoknál a tantárgyaknál figyelhető meg, ahol sok írásbeli vagy programozási feladat van, és ahol az MI használata egyszerűbb. Ezzel szemben az olyan kurzusokon, amelyek szóbeli előadásokra épülnek, a hatás jóval kisebb. Ezt bizonyítja egy kutatás, amely egy texasi egyetem 319 tantárgyának félmillió hallgatójától származó adatokon alapult. A tanulmány azt is kimutatta, hogy az átlagjegyek általánosságban emelkedtek, és hogy a jegyek összességében egyre magasabbak.
Van azonban egy érdekes részlet: azok az osztályzatok alakulnak leggyakrabban jelessé, amelyek közvetlenül a jeles szint alatt helyezkednek el. „Nem azok javulnak a legtöbbet, akik korábban a bukás szélén álltak, hanem azok a hallgatók, akik már eleve a közepes és a magas teljesítményt nyújtó sávban mozogtak” - mondja Igor Chirikov, a tanulmány szerzője és a kaliforniai Berkeley Egyetem Felsőoktatási Kutatóközpontjának kutatója. Az MI nem elsősorban a bukásra álló diákokat menti meg, hanem inkább még feljebb tolja azokat, akik addig is jól teljesítettek.
A jelesek számának ez az inflációja csupán egyetlen jele annak a mélyreható változásnak, amelyet az MI megjelenése okozott az egyetemeken. A Science folyóirat egy másik tanulmányt is közölt, amely 2024-es adatok alapján azt mutatja, hogy a hallgatók 9 százaléka csal MI segítségével. Ez az arány azonban csak a ChatGPT első teljes használati évét tükrözi - azóta még magasabb lett. „A legfrissebb bizonyítékok arra utalnak, hogy a növekedés tovább folytatódott. Jelenleg fejezzük be a 2026-os adatgyűjtést, és néhány egyetem előzetes eredményei már jelentős emelkedést mutatnak a hallgatók MI-használatában” - mondja Chirikov. A másik kutatás, amely a jelesek számával foglalkozik, 2025 őszéig tartalmaz adatokat, és azt mutatja, hogy az MI által leginkább érintett kurzusokon, különösen azokon, amelyek nagy mértékben támaszkodnak házi feladatokra, jelentősen megnőtt a jeles osztályzatok aránya.
A legtöbb csaló a közgazdasági szakokon tanul, ahol az arány eléri a 17 százalékot, illetve az újságíróképzésben, ahol 16 százalék. A biológushallgatók használják a legritkábban az MI-t csalásra, náluk ez az arány mindössze 5 százalék. A kutatók több mint 95 ezer hallgató megkérdezésével, 20 amerikai felsőoktatási intézményből származó adatok alapján jutottak ezekre az eredményekre. Arra azonban nincs egyértelmű magyarázatuk, hogy egyes szakokon miért több a csaló. „A visszaélések aránya attól is függhet, hogy milyen típusú hallgatók választják az adott szakot, illetve milyen jellegű feladatok alapján értékelik őket” - mondja René Kizilcec, a tanulmány társszerzője, a Cornell Egyetem Ann S. Bowers Számítástechnikai és Információtudományi Karának professzora, valamint a Future of Learning Lab igazgatója.
A jelesek számának inflációja valójában már évtizedek óta megfigyelhető jelenség. Egy másik tudományos tanulmány szerint a Harvard Egyetemen például a jeles osztályzatok aránya a 2005-ös 24 százalékról 2025-re 60,2 százalékra emelkedett. Akkoriban azonban más okok álltak a háttérben: a tanárok saját ösztönzőik alapján döntöttek úgy, hogy feljebb értékelik a hallgatókat. Egyrészt a bőkezűbben osztályozó oktatók jobb értékeléseket kaptak a diákoktól, ami javította saját előmeneteli esélyeiket. Másrészt a jobb jegyek segítették az adott intézmény hallgatóit abban, hogy magasabb szintű posztgraduális képzésekre kerüljenek be, ezért más egyetemeknek is érdekükben állt hasonló gyakorlatot követni.
Most azonban valami egészen más történik. A beadott munkák egyszerűen jobbnak tűnnek, anélkül hogy a hallgató valóban tett volna ezért. Vannak diákok, akik jeles színvonalú dolgozatokat adnak be anélkül, hogy egyetlen sort is ők írtak volna. A szerző ezt „feladatáthelyezésnek” nevezi, vagyis olyan helyzetnek, amikor az MI nem fejleszti a hallgató képességeit, hanem egyszerűen helyettesíti őt.
Mindkét kutatás amerikai egyetemek adataira épül, a jelenség azonban világméretű. „A mechanizmus nem kizárólag az Egyesült Államokra jellemző. Ha a hallgatók hozzáférnek az MI-hez, és a kurzusok írásbeli, programozási vagy hasonló feladatokra épülnek, akkor a jegyek emelkedhetnek anélkül, hogy a valós kompetenciák ténylegesen javulnának” - mondja Chirikov. Hozzáteszi ugyanakkor, hogy a hatás mértéke országonként eltérhet. „Kisebb lehet ott, ahol az értékelés inkább személyes jelenlétet igénylő vizsgákra, szóbeli számonkérésre, külső javításra vagy szigorúbb osztályozási rendszerekre épül, illetve ahol az oktatók már átalakították a feladatokat. Az is számíthat, hogy a hallgatók mennyire férnek hozzá az MI-eszközökhöz, milyen intézményi szabályozások vannak érvényben, és hogy az MI-rendszerek mennyire működnek jól az adott nyelven.”
E lehetséges különbségek ellenére a jelesek számának növekedése és az MI-alapú csalás terjedése nem jelent váratlan újdonságot sem az oktatók, sem a hallgatók számára. Ezek a kutatások inkább számokkal támasztják alá azt, amit sokan már eddig is sejtettek. A megoldások azonban jóval bonyolultabbak. Egyes oktatók például azt kérik a hallgatóktól, hogy minden beadott munkában részletesen számoljanak be arról, hogyan használták az MI-t. Ez azonban nem minden feladatnál és tantárgynál alkalmazható megoldás - mondja Chirikov, aki három lehetséges irányt javasol.
„Felügyelt környezetek alkalmazását, amikor a hallgató egyéni teljesítményét kell ellenőrizni; annak egyértelmű meghatározását, hogy az MI mely használati módjai elfogadhatók és melyek nem az adott esetben; valamint a feladatok olyan újratervezését, hogy az MI használata vagy korlátozott legyen, vagy tudatosan épüljön be a munkafolyamatba” - magyarázza. A szerzők célja annak hangsúlyozása, hogy nem létezik egyetlen, minden körülmények között működő, MI-biztos megoldás. A reformokat minden tantárgy esetében külön kell kialakítani, és azoknak ahhoz kell igazodniuk, hogy az adott értékelés valójában mit kíván mérni.
A legnehezebb feladat annak megértetése a hallgatókkal, hogy hosszú távon megbánhatják, ha már a kezdetektől a könnyebb utat választják. „Ugyanazzal a problémával állunk szemben, amellyel a viselkedési közgazdászok találkoznak, amikor arra próbálják rávenni az embereket, hogy minél korábban kezdjenek el takarékoskodni” - mondja Kizilcec. „Azok a vizsgák, amelyek olyan feladatokat tartalmaznak, amelyeket nem lehet MI segítségével megoldani, segíthetnek abban, hogy a hallgatók motiváltak legyenek az alapvető tudás elsajátításában, mert tudják, hogy előbb-utóbb számon kérik rajtuk. Nincs semmi rossz a kognitív rövidítésekben, hiszen mindannyian folyamatosan használjuk őket. Az azonban kulcsfontosságú, hogy a hallgatók elsajátítsák azokat a metakognitív készségeket és azt az ítélőképességet, amelyek segítségével felismerik, mikor érdemes valódi erőfeszítést fektetni egy feladatba” - teszi hozzá.
Az egyetemeken a jeles osztályzatok száma már hosszú ideje emelkedik, ám 2022 óta, amikor megjelent a ChatGPT, ez a növekedés 30 százalékkal felgyorsult. Az emelkedés elsősorban azoknál a tantárgyaknál figyelhető meg, ahol sok írásbeli vagy programozási feladat van, és ahol az MI használata egyszerűbb. Ezzel szemben az olyan kurzusokon, amelyek szóbeli előadásokra épülnek, a hatás jóval kisebb. Ezt bizonyítja egy kutatás, amely egy texasi egyetem 319 tantárgyának félmillió hallgatójától származó adatokon alapult. A tanulmány azt is kimutatta, hogy az átlagjegyek általánosságban emelkedtek, és hogy a jegyek összességében egyre magasabbak.
Van azonban egy érdekes részlet: azok az osztályzatok alakulnak leggyakrabban jelessé, amelyek közvetlenül a jeles szint alatt helyezkednek el. „Nem azok javulnak a legtöbbet, akik korábban a bukás szélén álltak, hanem azok a hallgatók, akik már eleve a közepes és a magas teljesítményt nyújtó sávban mozogtak” - mondja Igor Chirikov, a tanulmány szerzője és a kaliforniai Berkeley Egyetem Felsőoktatási Kutatóközpontjának kutatója. Az MI nem elsősorban a bukásra álló diákokat menti meg, hanem inkább még feljebb tolja azokat, akik addig is jól teljesítettek.
A jelesek számának ez az inflációja csupán egyetlen jele annak a mélyreható változásnak, amelyet az MI megjelenése okozott az egyetemeken. A Science folyóirat egy másik tanulmányt is közölt, amely 2024-es adatok alapján azt mutatja, hogy a hallgatók 9 százaléka csal MI segítségével. Ez az arány azonban csak a ChatGPT első teljes használati évét tükrözi - azóta még magasabb lett. „A legfrissebb bizonyítékok arra utalnak, hogy a növekedés tovább folytatódott. Jelenleg fejezzük be a 2026-os adatgyűjtést, és néhány egyetem előzetes eredményei már jelentős emelkedést mutatnak a hallgatók MI-használatában” - mondja Chirikov. A másik kutatás, amely a jelesek számával foglalkozik, 2025 őszéig tartalmaz adatokat, és azt mutatja, hogy az MI által leginkább érintett kurzusokon, különösen azokon, amelyek nagy mértékben támaszkodnak házi feladatokra, jelentősen megnőtt a jeles osztályzatok aránya.
A legtöbb csaló a közgazdasági szakokon tanul, ahol az arány eléri a 17 százalékot, illetve az újságíróképzésben, ahol 16 százalék. A biológushallgatók használják a legritkábban az MI-t csalásra, náluk ez az arány mindössze 5 százalék. A kutatók több mint 95 ezer hallgató megkérdezésével, 20 amerikai felsőoktatási intézményből származó adatok alapján jutottak ezekre az eredményekre. Arra azonban nincs egyértelmű magyarázatuk, hogy egyes szakokon miért több a csaló. „A visszaélések aránya attól is függhet, hogy milyen típusú hallgatók választják az adott szakot, illetve milyen jellegű feladatok alapján értékelik őket” - mondja René Kizilcec, a tanulmány társszerzője, a Cornell Egyetem Ann S. Bowers Számítástechnikai és Információtudományi Karának professzora, valamint a Future of Learning Lab igazgatója.
A jelesek számának inflációja valójában már évtizedek óta megfigyelhető jelenség. Egy másik tudományos tanulmány szerint a Harvard Egyetemen például a jeles osztályzatok aránya a 2005-ös 24 százalékról 2025-re 60,2 százalékra emelkedett. Akkoriban azonban más okok álltak a háttérben: a tanárok saját ösztönzőik alapján döntöttek úgy, hogy feljebb értékelik a hallgatókat. Egyrészt a bőkezűbben osztályozó oktatók jobb értékeléseket kaptak a diákoktól, ami javította saját előmeneteli esélyeiket. Másrészt a jobb jegyek segítették az adott intézmény hallgatóit abban, hogy magasabb szintű posztgraduális képzésekre kerüljenek be, ezért más egyetemeknek is érdekükben állt hasonló gyakorlatot követni.
Most azonban valami egészen más történik. A beadott munkák egyszerűen jobbnak tűnnek, anélkül hogy a hallgató valóban tett volna ezért. Vannak diákok, akik jeles színvonalú dolgozatokat adnak be anélkül, hogy egyetlen sort is ők írtak volna. A szerző ezt „feladatáthelyezésnek” nevezi, vagyis olyan helyzetnek, amikor az MI nem fejleszti a hallgató képességeit, hanem egyszerűen helyettesíti őt.
Mindkét kutatás amerikai egyetemek adataira épül, a jelenség azonban világméretű. „A mechanizmus nem kizárólag az Egyesült Államokra jellemző. Ha a hallgatók hozzáférnek az MI-hez, és a kurzusok írásbeli, programozási vagy hasonló feladatokra épülnek, akkor a jegyek emelkedhetnek anélkül, hogy a valós kompetenciák ténylegesen javulnának” - mondja Chirikov. Hozzáteszi ugyanakkor, hogy a hatás mértéke országonként eltérhet. „Kisebb lehet ott, ahol az értékelés inkább személyes jelenlétet igénylő vizsgákra, szóbeli számonkérésre, külső javításra vagy szigorúbb osztályozási rendszerekre épül, illetve ahol az oktatók már átalakították a feladatokat. Az is számíthat, hogy a hallgatók mennyire férnek hozzá az MI-eszközökhöz, milyen intézményi szabályozások vannak érvényben, és hogy az MI-rendszerek mennyire működnek jól az adott nyelven.”
E lehetséges különbségek ellenére a jelesek számának növekedése és az MI-alapú csalás terjedése nem jelent váratlan újdonságot sem az oktatók, sem a hallgatók számára. Ezek a kutatások inkább számokkal támasztják alá azt, amit sokan már eddig is sejtettek. A megoldások azonban jóval bonyolultabbak. Egyes oktatók például azt kérik a hallgatóktól, hogy minden beadott munkában részletesen számoljanak be arról, hogyan használták az MI-t. Ez azonban nem minden feladatnál és tantárgynál alkalmazható megoldás - mondja Chirikov, aki három lehetséges irányt javasol.
„Felügyelt környezetek alkalmazását, amikor a hallgató egyéni teljesítményét kell ellenőrizni; annak egyértelmű meghatározását, hogy az MI mely használati módjai elfogadhatók és melyek nem az adott esetben; valamint a feladatok olyan újratervezését, hogy az MI használata vagy korlátozott legyen, vagy tudatosan épüljön be a munkafolyamatba” - magyarázza. A szerzők célja annak hangsúlyozása, hogy nem létezik egyetlen, minden körülmények között működő, MI-biztos megoldás. A reformokat minden tantárgy esetében külön kell kialakítani, és azoknak ahhoz kell igazodniuk, hogy az adott értékelés valójában mit kíván mérni.
A legnehezebb feladat annak megértetése a hallgatókkal, hogy hosszú távon megbánhatják, ha már a kezdetektől a könnyebb utat választják. „Ugyanazzal a problémával állunk szemben, amellyel a viselkedési közgazdászok találkoznak, amikor arra próbálják rávenni az embereket, hogy minél korábban kezdjenek el takarékoskodni” - mondja Kizilcec. „Azok a vizsgák, amelyek olyan feladatokat tartalmaznak, amelyeket nem lehet MI segítségével megoldani, segíthetnek abban, hogy a hallgatók motiváltak legyenek az alapvető tudás elsajátításában, mert tudják, hogy előbb-utóbb számon kérik rajtuk. Nincs semmi rossz a kognitív rövidítésekben, hiszen mindannyian folyamatosan használjuk őket. Az azonban kulcsfontosságú, hogy a hallgatók elsajátítsák azokat a metakognitív készségeket és azt az ítélőképességet, amelyek segítségével felismerik, mikor érdemes valódi erőfeszítést fektetni egy feladatba” - teszi hozzá.