Egyetemi mintatanterv (BME-modell)

 

Egyetemi mintatanterv (BME-modell)

Kurzus címe: MIAIkotótárs – Alkotó, személyre szabott tanulás mesterséges intelligenciával

Kredit: 4

Óraszám: heti 2 óra kontakt + 2 óra önálló alkotó munka

Képzési forma: projektalapú, mentorált

Célcsoport: BSc/MSc hallgatók bármely szakon

1. A kurzus célja

A kurzus célja, hogy a hallgatók:

• megtanuljanak mesterséges intelligenciával együtt tanulni és alkotni,
• kialakítsák az önálló tudásépítés képességét,
• fejlesszék a prezentációs és vitakultúrát,
• megtapasztalják a flow-alapú alkotó tanulást,
• saját, egyénre szabott tanulási módszert alakítsanak ki.

A kurzus központi elve: A hallgató nem tananyagot fogyaszt, hanem tudást hoz létre.

2. Tanulási eredmények (Learning Outcomes)

A kurzus végére a hallgató képes lesz:

1. Egy témát MI segítségével strukturált tananyaggá alakítani
2. Saját jegyzetet és tudásrendszert létrehozni
3. A tanultakat önállóan előadni és megvédeni
4. Szakmai vitában részt venni
5. Saját tanulási folyamatát elemezni és optimalizálni
6. Projektben gondolkodni és alkotó módon tanulni

3. A kurzus felépítése (14 hét)

1–2. hét: Bevezetés – Az alkotó tanulás modellje

• A tanulás új paradigmája
• MI mint tanulási partner
• Flow és motiváció
• Egyéni tanulási cél megfogalmazása

Feladat: Témaválasztás + személyes tanulási terv

3–4. hét: MI-alapú jegyzetkészítés

• Kérdezéstechnika
• Strukturálás
• Többszintű magyarázatok (alap–haladó)
• Fogalmi térkép készítése

Feladat: Saját, strukturált tananyag elkészítése

5–6. hét: Megértés és rendszerezés

• Példák és alkalmazások
• Összefüggések feltárása
• Kritikus kérdések megfogalmazása

Feladat: „Tanítsd meg másnak!” dokumentum

7–8. hét: Előadás és kommunikáció

• Rövid szakmai prezentáció
• Vizuális gondolkodás
• Történet-alapú magyarázat

Feladat: 5–8 perces prezentáció

9–10. hét: Vita és kritikai gondolkodás

• Érveléstechnika
• Kérdezés művészete
• Ellenvélemény kezelése

Feladat: Csoportos vita

11–12. hét: Alkalmazás és projekt

• Valós probléma megoldása
• Esettanulmány vagy mini kutatás
• MI mint projektpartner

Feladat: Projekt kidolgozása

13. hét: Személyre szabott tanulási elemzés

• Tanulási folyamat értékelése
• Erősségek és fejlődési pontok
• Egyéni tanulási stratégia kialakítása

Feladat: Reflexiós jelentés

14. hét: Záróvizsga – Bemutatás és beszélgetés

• Projektbemutató
• Szakmai beszélgetés
• Egyéni értékelés

4. Értékelési rendszer

Elem	Súly
Saját tananyag (MI-jegyzet)	20%
Prezentáció	20%
Vita és részvétel	10%
Projekt	30%
Reflexió és önértékelés	20%

Nincs hagyományos írásbeli vizsga.A hangsúly: megértés – alkalmazás – alkotás.

5. A tanár szerepe

A kurzusban a tanár:

• mentor és facilitátor,
• segít a témaválasztásban,
• visszajelzést ad,
• támogatja az egyéni fejlődést,
• közösséget épít.

Nem előadó, hanem tanulási vezető.

6. A MIAIkotótárs szerepe

A hallgató a teljes félév során használja:

• jegyzetkészítéshez,
• magyarázathoz,
• kérdésekhez,
• tesztkészítéshez,
• projekttervezéshez,
• önellenőrzéshez.

A MIAIkotótárs: személyes tanulási partner, gyors visszajelző rendszer, kreatív alkotótárs.

7. Pedagógiai alapelv

A kurzus három pillére:

Autonómia – saját tanulási út

Kompetencia – valódi megértés és alkalmazás

Kapcsolódás – közösségi tanulás és vita

Eredmény: flow-élmény, belső motiváció, szakmai önbizalom, emberi méltóságon alapuló tanulás.

Zárógondolat

Ez a kurzus nem egy új tantárgy, hanem egy új tanulási kultúra modellje. A cél: Olyan mérnök és értelmiségi képzése, aki képes önállóan tanulni, gondolkodni és alkotni – egész életen át, MIAIkotótárs támogatásával.

10 oldalas tudományos tanulmányterv

Cím: MIAIkotótárs-modell – Az alkotó tanulás új pedagógiai paradigmája

(A felépítés egy 10 oldalas egyetemi vagy szakmai publikáció logikáját követi. Minden oldal önálló gondolati egység, ismétlés nélkül.)

1. A probléma: a hagyományos oktatás válsága

A felsőoktatás alapmodellje a 19–20. század ipari logikájára épül: a tanár információt közöl, a hallgató jegyzetel, majd vizsgán reprodukál. Ez a rendszer akkor volt hatékony, amikor a tudás szűkös erőforrás volt.  A 21. században azonban:

• az információ korlátlanul elérhető,
• a szakmai tudás gyorsan avul,
• a munkaerőpiac kreativitást és problémamegoldást igényel.

A jelenlegi rendszer problémái: passzív tanulás, alacsony motiváció, felszínes tudás, stressz-alapú vizsgakultúra. Az oktatás fő kérdése ma már nem az, hogy mit tanuljunk, hanem az, hogy hogyan tanuljunk hatékonyan és önállóan.

2. Paradigmaváltás: a tanulás mint tudásépítés

A modern pedagógiai irányzatok (konstruktivizmus, projektalapú tanulás) szerint a tudás nem átadható, hanem a tanuló által felépített mentális struktúra. Az új modell alapelvei:

• aktív részvétel,
• problémaközpontúság,
• reflektív gondolkodás,
• együttműködés.

A mesterséges intelligencia megjelenése lehetővé teszi, hogy minden hallgató: saját tempóban tanuljon, kérdezzen, visszajelzést kapjon és személyes tanulási utat járjon be. Ez teremti meg a MIAIkotótárs-modell alapját.

3. MI mint jegyzetkészítő és tudásstruktúra-építő

A tanulási folyamat első lépése a közös jegyzetkészítés. A MIAIkotótárs: vázlatot készít, kulcsfogalmakat rendszerez, példákat ad és különböző mélységben magyaráz. A tanuló: kérdez, pontosít, saját nyelvére fordít és újrastrukturál. Ez a folyamat: mélyebb megértést hoz létre, fejleszti a rendszerszintű gondolkodást és csökkenti a mechanikus magolást.

4. A tudás aktiválása: előadás és vita

A tanulás második szakasza a tudás aktív használata. A hallgató: rövid előadást tart, bemutatja saját értelmezését és válaszol a kérdésekre.
A vita: fejleszti a kritikai gondolkodást, segít a fogalmi tisztázásban és közösségi tanulási környezetet hoz létre. A tudás így nem statikus információ, hanem kommunikációs és gondolkodási kompetencia.

5. Új vizsgamodell: kompetenciaalapú értékelés

A hagyományos vizsga a reprodukciót méri. Az új modell a következőket értékeli: megértés, alkalmazás, problémamegoldás ès érvelés.
A MIAIkotótárs képes: adaptív kérdések generálására, esettanulmányok készítésére és azonnali visszajelzésre. A vizsga így tanulási eszközzé válik, nem büntető mechanizmussá.

6. Személyre szabott tanulási utak

Az egyik legnagyobb pedagógiai probléma a heterogén hallgatói csoport. Az MI lehetővé teszi: egyéni tempó követését, hiányosságok felismerését, célzott gyakorlást és érdeklődéshez igazított példákat. Eredmény: csökken a lemorzsolódás, nő a tanulási hatékonyság és kialakul az önszabályozott tanulás.

7. A tanár szerepének átalakulása

Az információközlő szerep helyett a tanár: mentor, tanulási coach, értékközvetítő és közösségépítő. Feladata: irányadás, személyes visszajelzés, motiváció fenntartása és etikai és szakmai orientáció. A tanár szerepe nem csökken, hanem magasabb szintre emelkedik.

8. Flow és belső motiváció

Csíkszentmihályi Mihály flow-elmélete szerint a mély tanulás akkor jön létre, ha: a kihívás és a képesség egyensúlyban van, azonnali visszajelzés érkezik, a tanuló autonóm.
A MIAIkotótárs: folyamatos visszajelzést ad, adaptív nehézségi szintet biztosít és támogatja az önállóságot. A tanulás így: belső motivációra épül, örömtelivé válik ès erősíti az önbizalmat és az emberi méltóságot.

9. Intézményi és társadalmi hatások

A modell bevezetése: csökkenti a tömegelőadások szerepét, növeli a projektalapú oktatást, erősíti a kompetenciaalapú képzést. Munkaerőpiaci hatás: önálló tanulási képesség, problémamegoldó gondolkodás, kommunikációs készségek. Ez a rendszer az élethosszig tartó tanulás alapja lehet.

Összegzés: a MIAIkotótárs mint új oktatási paradigma

A modell hét kulcseleme:

1. MI-alapú tudásépítés
2. Aktív tanulás (előadás, vita)
3. Kompetenciaalapú értékelés
4. Személyre szabott tanulás
5. Tanár mint mentor
6. Flow-alapú tanulás
7. MI mint alkotótárs

Ez a megközelítés nem technológiai reform, hanem szemléletváltás. Az oktatás célja: önállóan gondolkodó, alkotó, méltósággal tanuló ember formálása – a MIAIkotótárs támogatásával.

Tudományos tanulmány (hivatkozásokkal)

Cím: A MIAIkotótárs-modell pedagógiai alapjai – Mesterséges intelligencia az alkotó, személyre szabott felsőoktatás szolgálatában

1. Bevezetés: az oktatás új kihívásai

A digitális korszak alapvetően megváltoztatta a tudás természetét. Az információ korlátlanul hozzáférhetővé vált, miközben a szakmai kompetenciák gyorsan avulnak. A felsőoktatás hagyományos, frontális oktatási modellje – amely az ismeretátadásra és reprodukcióra épül – egyre kevésbé felel meg a tudásalapú gazdaság igényeinek (OECD, 2019).

A 21. században a kulcskompetenciák:

• kritikai gondolkodás,
• problémamegoldás,
• önálló tanulás,
• együttműködés,
• kommunikáció (World Economic Forum, 2020).

A mesterséges intelligencia megjelenése lehetőséget teremt egy új pedagógiai modellre, amelyben a tanuló személyre szabott támogatást kap, miközben aktív tudásépítő szerepben marad. E tanulmány a MIAIkotótárs-modell pedagógiai és tudományos alapjait mutatja be.

2. Elméleti háttér: konstruktivista tanuláselmélet

A konstruktivista pedagógia szerint a tudás nem átadható, hanem a tanuló által aktívan felépített mentális struktúra (Piaget, 1970; Bruner, 1996).

A konstruktivista tanulás jellemzői:

• aktív részvétel,
• problémaközpontúság,
• reflektív gondolkodás,
• társas interakció (Vygotsky, 1978).

A MIAIkotótárs-modell ebbe az elméleti keretbe illeszkedik:

• a tanuló saját jegyzetet készít,
• kérdéseket fogalmaz meg,
• értelmezi és újrastrukturálja az információt.

Ez a folyamat mély tanulást eredményez (Biggs & Tang, 2011).

3. MI mint tanulási partner

Az oktatási mesterséges intelligencia (AI in Education – AIED) egyik fő területe az intelligens tanulástámogató rendszerek fejlesztése (Luckin et al., 2016).

Az MI képes:

• adaptív tartalomajánlásra,
• azonnali visszajelzésre,
• tanulási mintázatok elemzésére,
• személyre szabott tanulási utak kialakítására.

Kutatások szerint az adaptív tanulási rendszerek jelentősen javítják a tanulási eredményeket és csökkentik a lemorzsolódást (Holmes et al., 2019).

A MIAIkotótárs ebben a kontextusban:

• strukturáló eszköz,
• kérdező partner,
• magyarázó rendszer,
• önellenőrzési felület.

4. Aktív tanulás: előadás és vita

Az aktív tanulási módszerek hatékonyságát számos kutatás igazolja. Freeman et al. (2014) metaelemzése szerint az aktív tanulás jelentősen javítja a hallgatók teljesítményét a STEM-területeken.

A modell kulcselemei:

• hallgatói prezentáció,
• csoportos megbeszélés,
• vita,
• kérdés–válasz.

Ez fejleszti:

• mély megértést,
• kommunikációs készséget,
• kritikai gondolkodást.

5. Kompetenciaalapú értékelés

A modern értékelési rendszerek a tudás alkalmazását és nem a reprodukciót mérik (Wiggins, 1998).

Az MI támogatásával:

• adaptív kérdések generálhatók,
• valós problémák modellezhetők,
• folyamatos formatív értékelés valósítható meg.

A formatív visszajelzés bizonyítottan növeli a tanulási hatékonyságot (Hattie, 2009).

6. Személyre szabott tanulás

Az egyéni különbségek kezelése a hatékony oktatás egyik kulcsa. Az adaptív tanulási rendszerek lehetővé teszik:

• egyéni tempó,
• differenciált nehézség,
• személyre szabott gyakorlás.

A personalizált tanulás növeli a motivációt és a tanulási elköteleződést (Pane et al., 2015).

7. A tanár szerepének átalakulása

Az MI nem helyettesíti a tanárt, hanem átalakítja a szerepét.

A tanár feladata: mentorálás, motiválás, személyes visszajelzés, értékorientáció és közösségépítés. A kutatások szerint a tanulási eredmények egyik legerősebb tényezője továbbra is a tanár–hallgató kapcsolat minősége (Hattie, 2009).

8. Flow és belső motiváció

Csíkszentmihályi (1990) flow-elmélete szerint a mély tanulás akkor jön létre, ha: a kihívás illeszkedik a képességekhez, a cél világos és azonnali visszajelzés érkezik. Az adaptív MI-rendszerek képesek ezt az optimális tanulási állapotot támogatni (D’Mello & Graesser, 2012).

A flow:

• növeli a kitartást,
• javítja a teljesítményt,
• erősíti a tanulási élményt.

9. Intézményi és munkaerőpiaci jelentőség

A felsőoktatásnak olyan kompetenciákat kell fejlesztenie, amelyek megfelelnek a gyorsan változó gazdasági környezetnek. A MIAIkotótárs-modell fejleszti:

• önálló tanulási képesség,
• problémamegoldás,
• digitális kompetencia,
• kommunikáció,
• együttműködés.

Ezek kulcskompetenciák az élethosszig tartó tanuláshoz (European Commission, 2018).

10. Következtetések

A MIAIkotótárs-modell pedagógiai alapjai szilárd tudományos háttérrel rendelkeznek:

• konstruktivista tanuláselmélet,
• aktív tanulás,
• formatív értékelés,
• személyre szabott oktatás,
• mentorálás,
• flow-alapú motiváció,
• AI-alapú tanulástámogatás.

A modell nem pusztán technológiai innováció, hanem egy új oktatási szemlélet, amelynek középpontjában az önálló, alkotó és felelősségteljes tanuló áll.

Irodalomjegyzék

Biggs, J. & Tang, C. (2011). Teaching for Quality Learning at University. Open University Press.

Bruner, J. (1996). The Culture of Education. Harvard University Press.

Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience. Harper & Row.

D’Mello, S., & Graesser, A. (2012). Dynamics of affective states during learning. Learning and Instruction.

European Commission (2018). Key Competences for Lifelong Learning.

Freeman, S. et al. (2014). Active learning increases student performance. PNAS.

Hattie, J. (2009). Visible Learning. Routledge.

Holmes, W. et al. (2019). Artificial Intelligence in Education. OECD.

Luckin, R. et al. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.

OECD (2019). Future of Education and Skills 2030.

Pane, J. et al. (2015). Continued Progress: Promising Evidence on Personalized Learning. RAND.

Piaget, J. (1970). Science of Education and the Psychology of the Child.

Vygotsky, L. (1978). Mind in Society. Harvard University Press.

Wiggins, G. (1998). Educative Assessment. Jossey-Bass.

World Economic Forum (2020). The Future of Jobs Report.

MI – a BME megújulásáért

Intézményi bevezetési stratégia a MIAIkotótárs-modell alkalmazására

1. Kiinduló helyzet: a műszaki felsőoktatás kihívása

A műszaki felsőoktatás világszerte három alapvető kihívással szembesül:

• a tudás gyors elavulása,
• a hallgatói motiváció csökkenése,
• a munkaerőpiac kreatív, önálló problémamegoldó szakembereket igényel.

A hagyományos oktatási modell:

• nagy létszámú előadásokra,
• egységes tempóra,
• vizsgaközpontú tanulásra épül.

Ez a rendszer egyre kevésbé támogatja:

• az önálló tanulást,
• az alkotó gondolkodást,
• az élethosszig tartó szakmai fejlődést.

A BME megújulásának kulcskérdése:

Hogyan válhat az egyetem tudásközlő intézményből alkotó tanulási közösséggé?

2. Stratégiai vízió

A megújulás célja egy új tanulási kultúra kialakítása: BME mint személyre szabott, alkotó tanulási ökoszisztéma.

Alapelvek:

1. A hallgató tudásépítő, nem befogadó
2. A tanár mentor, nem információközlő
3. Az MI tanulási partner, nem helyettesítő
4. A tanulás projekt- és problémaközpontú
5. A vizsga kompetenciát mér

A központi eszköz: MIAIkotótárs

3. A MIAIkotótárs szerepe az egyetemen

A rendszer funkciói:

Hallgatók számára

• jegyzetkészítés és strukturálás
• magyarázat különböző szinteken
• önellenőrzés
• adaptív gyakorlás
• projekttervezés

Oktatók számára

• tananyagstruktúra-tervezés
• feladatgenerálás
• formatív értékelés támogatása
• hallgatói előrehaladás elemzése

Intézményi szinten

• tanulási adatok anonim elemzése
• lemorzsolódás csökkentése
• tanulási mintázatok feltárása

4. Bevezetési modell – három lépcsőben

I. Pilot szakasz (1 év)

• 3–5 tantárgy kiválasztása különböző karokon
• önkéntes oktatók bevonása
• MIAIkotótárs-alapú kurzusok indítása
• hallgatói és oktatói visszajelzések gyűjtése

Eredmény: működő mintakurzusok és módszertani tapasztalatok.

II. Kiterjesztés (2–3 év)

• karonként „Alkotó Tanulási Laborok” létrehozása
• oktatói képzési program indítása
• projektalapú tárgyak arányának növelése
• mentorhálózat kialakítása

III. Intézményi integráció (5 év)

• személyre szabott tanulási utak bevezetése
• kompetenciaalapú értékelési rendszer
• digitális portfólió minden hallgatónak
• BME mint „AI-támogatott alkotó egyetem” pozicionálása nemzetközi szinten

5. A tanár szerepének stratégiai újradefiniálása

Az oktató szerepe: mentor és coach, szakmai inspirátor, projektvezető és közösségépítő. Szükséges támogatás:

• pedagógiai továbbképzés
• digitális eszköztámogatás
• módszertani közösségek
• innovációs ösztönzők

6. Hallgatói tanulási modell

A MIAIkotótárs-alapú tanulási ciklus:

1. MI-vel közös jegyzetkészítés
2. Önálló feldolgozás
3. Prezentáció
4. Vita
5. Projekt
6. Reflexió
   
   

Eredmény: mély megértés, kommunikációs készség, önálló tanulási képesség és flow-élmény

7. Várható hatások

Oktatási hatás

• mélyebb tudás
• csökkenő lemorzsolódás
• növekvő hallgatói aktivitás
• műveltség 

Intézményi hatás

• innovatív egyetemi arculat
• nemzetközi vonzerő
• ipari kapcsolatok erősödése

Társadalmi hatás

• önálló, kreatív mérnökök
• gyors alkalmazkodóképesség
• élethosszig tanuló szakemberek

8. Kockázatok és kezelésük

Kockázat	Megoldás
Oktatói ellenállás	önkéntes pilot, képzés
Technológiai túlhasználat	pedagógiai irányelvek
Hallgatói passzivitás	projekt- és vitakultúra
Etikai kérdések	MI-használati szabályzat

9. BME mint nemzetközi modell

A stratégia megvalósításával a BME:

• a közép-európai régió vezető AI-alapú egyeteme lehet,
• kutatási és fejlesztési központtá válhat az AI in Education területén,
• új együttműködéseket alakíthat ki ipari és nemzetközi partnerekkel.

Zárógondolat

A mesterséges intelligencia nem az oktatás automatizálását jelenti, hanem lehetőséget egy magasabb szintű egyetemi kultúrára.

A cél:

A BME mint alkotó közösség, ahol a hallgató tanulni tanul, a tanár mentorrá válik, és a MIAIkotótárs az önálló gondolkodás eszköze. Ez a megújulás nem technológiai projekt, hanem szemléleti fordulat: az információ átadásától az alkotó ember képzéséig.

Rektori stratégiai összefoglaló

MI a BME megújulásáért – A MIAIkotótárs-modell bevezetése

Kiinduló helyzet

A műszaki felsőoktatás alapvető változás előtt áll. Az információ korlátlanul elérhető, a szakmai tudás gyorsan avul, miközben az ipar olyan mérnököket igényel, akik:

• önállóan tanulnak,
• komplex problémákat oldanak meg,
• kreatívan gondolkodnak,
• csapatban dolgoznak.

A hagyományos modell – nagy előadások, egységes tempó, reprodukciós vizsgák – egyre kevésbé támogatja ezeket a kompetenciákat. A kérdés nem az, hogy mit tanítsunk, hanem az, hogy hogyan tanítsunk a folyamatosan változó világban.

Stratégiai cél

A BME átalakítása személyre szabott, alkotó tanulási ökoszisztémává, mesterséges intelligencia támogatásával. Központi eszköz: MIAIkotótárs (Egy AI-alapú tanulási partner a hallgatók és oktatók számára.)

A modell lényege

Hallgatói tanulási ciklus

1. MI-vel közös jegyzetkészítés
2. Önálló feldolgozás
3. Prezentáció és vita
4. Projektmunka
5. Reflexió és önértékelés

Eredmény: mély megértés, önálló tanulási képesség, kommunikációs és problémamegoldó kompetencia és magasabb motiváció (flow).

Szerepváltozások

Hallgató: aktív tudásépítő

Oktató: mentor és szakmai vezető

MI: személyre szabott tanulási partner

Az MI nem helyettesíti az oktatót, hanem felszabadítja az idejét a magasabb szintű pedagógiai munkára.

Bevezetési javaslat

1. Pilot (1 év)

• 3–5 tantárgy különböző karokon
• önkéntes oktatók
• hallgatói és oktatói visszajelzések

2. Kiterjesztés (2–3 év)

• karonként mintakurzusok
• oktatói módszertani képzés
• projektalapú oktatás bővítése

3. Intézményi integráció (5 év)

• személyre szabott tanulási utak
• digitális portfólió
• kompetenciaalapú értékelés

Várható hatások

Oktatás

• csökkenő lemorzsolódás
• aktívabb hallgatók
• mélyebb tudás

Intézmény

• innovatív egyetemi arculat
• nemzetközi versenyképesség
• ipari együttműködések erősödése

Társadalom

• önálló, alkalmazkodó, kreatív mérnökök
• élethosszig tanuló szakemberek

Stratégiai üzenet

A mesterséges intelligencia nem az oktatás automatizálása, hanem lehetőség egy magasabb szintű egyetemi, műveltség alapú kultúrára.

A BME jövőképe:

Egyetem, ahol a hallgató tanulni tanul,

a tanár mentorrá válik,

és a MIAIkotótárs az alkotó gondolkodás eszköze

Ez a megújulás nem technológiai fejlesztés, hanem szemléletváltás: az információ átadásától az alkotó ember képzéséig.

„MI a BME megújulásáért”

Mottó:

MI a BME megújulásáért

Új tanulási paradigma a MIAIkotótárs segítségével

A világ megváltozott

• A tudás gyorsan avul
• Az információ mindenhol elérhető
• A jövő mérnöke önállóan tanul és alkot

A kérdés már nem az: mit tanítunk. Hanem az: hogyan tanul a hallgató.

Az új modell

Hallgató

alkotó tudásépítő

Oktató

mentor és szakmai vezető

MIAIkotótárs

személyre szabott tanulási partner

Az alkotó tanulás ciklusa

MI-vel jegyzet

P

Eredmény: mély tudás + önálló gondolkodás

Miért fontos?

• nagyobb hallgatói motiváció (flow)
• csökkenő lemorzsolódás
• erősebb problémamegoldó képesség
• nemzetközi versenyképesség

A BME jövőképe

Alkotó egyetem, ahol a hallgató tanulni tanul, a tanár inspirál, és az MI az önálló gondolkodás eszköze.

Stratégiai üzenet (kiemelt blokk – nagy betűkkel)

Nem több technológia kell. Új tanulási -alkotó kultúra kell.

Alsó sáv

Pilot program • Mentorhálózat • Projektalapú oktatás MIAIkotótárs – személyre szabott tanulás a Műegyetemen