Pajtókné Csathó, Erika (2026) A mesterséges intelligenciával támogatott tanulási analitika alkalmazása a kompetenciaalapú felsőoktatási gazdasági képzési gyakorlatban In: Agria Média 2025 : „Oktatás 5.0: Az ember és a technológia harmóniája”. Eger, Eszterházy Károly Katolikus Egyetem (Digitális Technológia Intézet). pp. 161-169.
![[thumbnail of 161Csathó.pdf]](http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/style/images/fileicons/text.png) |
pdf
161Csathó.pdf Download (1MB) [error in script] |
Absztrakt (kivonat)
A gazdasági felsőoktatás kompetenciaalapú megközelítését a tömegessé válás és a hallgatók heterogenitása új típusú kihívások elé állították. Az egyéni fejlődés nyomon követése és a lemorzsolódás megelőzése a korábbi gyakorlathoz képest jóval nagyobb hangsúlyt kapott. A tanulmány során az alkalmazott módszertanba a Learning Analytics és a mesterséges intelligencia integrálási lehetőségeit vizsgáljuk. A kutatás arra keresi a választ, hogy miként fordíthatóak le a digitális tanulási környezetekben keletkező aktivitási adatok pedagógiailag is értelmezhető információkká és specifikus kompetenciaelemekké. A vizsgálat mixed-method megközelítést követ, azon belül is szekvenciális explanatory designt alkalmaz. A kvantitatív, első szakaszban gépi tanulási algoritmusok segítségével a hallgatói sikertelenséget legpontosabban jelző prediktív indikátorok azonosítása történik. A vizsgálat kvalitatív részében félig strukturált interjúkkal tárjuk fel azt, hogy az oktatók miként értelmezik a vizuális dashboard-jelzéseket. A kutatás kiterjed arra is, hogy az érintettek milyen döntési mechanizmusok alapján választanak az automatizált visszacsatolás vagy a személyes mentorálás eszközei közül. A remélt eredményeként létrejövő konceptuális modell összekapcsolja a nyers logadatokat a transzverzális kompetenciákkal, mint a precizitás vagy a stratégiai gondolkodás. A kutatás kitér arra is, hogy az adatvezérelt megoldások alkalmazása során az etikai megfontolások és az emberi kontroll megkerülhetetlenek. Az alkalmazott megközelítésben a mesterséges intelligencia nem önálló döntéshozóként kap szerepet, hanem egyfajta kontrollált döntéstámogató eszközként működik. A technológia feladata az oktatói munka segítése azáltal, hogy a hallgatói kompetenciák személyre szabott fejlesztéséhez nyújt háttérinformációkat, miközben az intézményi hatékonyság növeléséhez is hozzájárul. A rendszer alapelve, hogy a hallgatókat érintő érdemi kérdésekben a végső felelősség minden esetben az emberi döntéshozó kezében marad. ----- The Application of AI-Supported Learning Analytics in Competency-Based Higher Education Business Training Practice ----- The competence-based approach in higher business education has been faced with new types of challenges due to massification and student heterogeneity. Tracking individual progress and preventing dropout have received significantly more emphasis than in previous practices. This study explores the possibilities of integrating Learning Analytics and Artificial Intelligence into the applied methodology. The research seeks to answer how activity data generated in digital learning environments can be translated into pedagogically interpretable information and specific competence elements. The study follows a mixed-methods approach, specifically employing a sequential explanatory design. In the first, quantitative phase, machine learning algorithms are used to identify the predictive indicators that most accurately signal student failure. The qualitative part of the study employs semi-structured interviews to explore how instructors interpret visual dashboard signals. The research also covers the decision-making mechanisms through which stakeholders choose between automated feedback or personal mentoring tools. The resulting conceptual model aims to link raw log data with transversal competences, such as precision or strategic thinking. The research also addresses the fact that ethical considerations and human control are indispensable when applying data-driven solutions. In the applied approach, artificial intelligence does not function as an autonomous decision-maker but as a controlled decision-support tool. The role of technology is to assist faculty work by providing background information for the personalized development of student competences, while also contributing to institutional efficiency. The fundamental principle of the system is that final responsibility for substantive questions affecting students remains in the hands of the human decision-maker in all cases.
| Mű típusa: | Könyvrészlet - Book section |
|---|---|
| Szerző: | Szerző neve Email MTMT azonosító ORCID azonosító Közreműködés Pajtókné Csathó, Erika NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT NEM RÉSZLETEZETT Szerző |
| Kapcsolódó URL-ek: | |
| Kulcsszavak: | tanulási analitika, mesterséges intelligencia, kompetenciaalapú oktatás, felsőoktatás, gazdasági képzés ----- learning analytics, artificial intelligence, competence-based education, higher education, business education |
| Nyelv: | magyar |
| DOI azonosító: | 10.17048/AM.2025.161 |
| Felhasználó: | Tibor Gál |
| Dátum: | 02 Szep 2026 13:21 |
| Utolsó módosítás: | 02 Szep 2026 13:21 |
| URI: | http://publikacio.uni-eszterhazy.hu/id/eprint/9399 |
 |
Tétel nézet |
