Author:
László Horváth Eötvös Loránd Tudományegyetem, Neveléstudományi Intézet 1075 Budapest, Kazinczy utca 23–27. Magyarország

Search for other papers by László Horváth in
Current site
Google Scholar
PubMed
Close
Open access

Tanulmányunkban megvizsgáljuk, hogy – a mesterséges intelligencia fogalmából kiindulva –, milyen lehetőségek merülnek fel a pedagógiailag racionálisan cselekvő ágensek létrehozásában az általános pedagógiai tudás részeként értelmezett tervezés folyamatában (az óratervezés szintjén). A pedagógiai tervezés során felmerülő kihívásokon keresztül bemutatjuk az MI által biztosított lehetőségeket és kihívásokat, reflektálunk a paradigmaváltás lehetőségeire és az ebből fakadóan felmerülő új szerepekre és kompetenciákra. Két lehetséges út (generatív út – tartalom létrehozása; prediktív út – algoritmusokkal támogatott konstruktív összehangolás) mentén mutatjuk be az MI felhasználását a tervezésben. Megközelítésünkben elsősorban a tervezési kompetencia fejlesztésének támogatására fókuszálunk.

In this paper – based on the definition of artificial intelligence –, we explore the possibilities of creating pedagogically rational agents in the process of planning (at the level of lesson planning) as part of general pedagogical knowledge. We present the opportunities and challenges of AI in the process of pedagogical planning and reflect on the possibilities of a paradigm shift and the new roles and competencies that arise from it. The use of AI in planning will be presented along two possible paths (generative path – content creation; predictive path – algorithm-supported constructive alignment). In our approach, we focus primarily on supporting the development of planning competence.

  • 1

    Biggs, J. B. & Tang, C. S. (2011) Teaching for quality learning at university: What the student does (4th edition). Maidenhead, McGraw-Hill, Society for Research into Higher Education & Open University Press.

  • 2

    Bryant, J., Heitz, C., Sanghvi, S. & Wagle, D. (2020) How artificial intelligence will impact K–12 teachers. McKinsey. https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Public%20and%20Social%20Sector/Our%20Insights/How%20artificial%20intelligence%20will%20impact%20K%2012%20teachers/How-artificial-intelligence-will-impact-K-12-teachers.pdf [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 3

    Celik, I., Dindar, M., Muukkonen, H. & Järvelä, S. (2022) The Promises and Challenges of Artificial Intelligence for Teachers: A Systematic Review of Research. TechTrends, Vol. 66. No. 4. pp. 616–630. https://doi.org/10.1007/s11528-022-00715-y

  • 4

    Ch’ng, L. K. (2023) How AI Makes its Mark on Instructional Design. Asian Journal of Distance Education, Vol. 18. No. 2. pp. 32–41. https://doi.org/10.5281/zenodo.8188576

  • 5

    Costa, N., Pereira Junior, C., Araujo, R. & Fernandes, M. (2019) Application of AI Planning in the Context of e-Learning. 2019 IEEE 19th International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 2161-377X, pp. 57–59. https://doi.org/10.1109/ICALT.2019.00021

  • 6

    du Boulay, B. (2022) Artificial Intelligence in Education and Ethics. In: O. Zawacki-Richter & I. Jung (eds) Handbook of Open, Distance and Digital Education. Singapore, Springer Nature. pp. 1–16. https://doi.org/10.1007/978-981-19-0351-9_6-2

  • 7

    Eduaide.Ai (2023a) Comparing Eduaide.Ai and ChatGPT.https://www.eduaide.ai/compare/eduaide-vs-chatgpt [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 8

    Eduaide.Ai (2023b) Eduaide.Ai: About Us. https://www.eduaide.ai/about [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 9

    Farid, M. (2014) Teachers’ difficulties in lesson planning. https://www.semanticscholar.org/paper/TEACHERS%E2%80%99-DIFFICULTIES-IN-LESSON-PLANNING-Farid/d28a9fb8a58db2c9dcba3013536512febb11cd43 [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 10

    Fernández, M. L. (2010) Investigating how and what prospective teachers learn through microteaching lesson study. Teaching and Teacher Education, Vol. 26. No. 2. pp. 351–362. https://doi.org/10.1016/j.tate.2009.09.012

  • 11

    Fodor Z. & Kotschy B. (2022) XX. fejezet. Az oktatómunka tervezése. In: Falus I. & Szűcs I. (eds) A didaktika kézikönyve. Elméleti alapok a tanítás tanuláshoz. Budapest, Akadémiai Kiadó. https://doi.org/10.1556/9789634548454.20

  • 12

    Frost, S. & McCalla, G. (2020) A Planning Algorithm to Support Learning in Open-ended, Unstructured Environments. International Journal of Artificial Intelligence in Education, Vol. 31. No. 4. pp. 847–877. https://doi.org/10.1007/s40593-020-00221-3

  • 13

    Guan, C., Mou, J. & Jiang, Z. (2020) Artificial intelligence innovation in education: A twenty-year data-driven historical analysis. International Journal of Innovation Studies, Vol. 4. No. 4. pp. 134–147. https://doi.org/10.1016/j.ijis.2020.09.001

  • 14

    HLEGAI (2019) A definition of AI: Main capabilities and scientific disciplines. Brussels, European Commission. https://ec.europa.eu/newsroom/dae/document.cfm?doc_id=56341 [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 15

    Huang, J., Shen, G. & Ren, X. (2021) Connotation Analysis and Paradigm Shift of Teaching Design under Artificial Intelligence Technology. International Journal of Emerging Technologies in Learning (iJET), Vol. 16. No. 05. Article 05. https://doi.org/10.3991/ijet.v16i05.20287

  • 16

    Hunyadi Gy. & M. Nádasi M. (2008) Pedagógiai tervezés. In: Lénárd S. & Rapos N. (eds) Adaptív oktatás. Szöveggyűjtemény 2. kötet. Az adaptív iskola. Budapest, Educatio. pp. 93–117.

  • 17

    Kotschy B. (2001) Az iskolai munka tervezése és a pedagógusok nézeteinek összefüggései. In: Golnhofer E. & Nahalka I. (eds) A pedagógusok pedagógiája. Budapest, Nemzeti Tankönyvkiadó. pp. 308–327.

  • 18

    Lampou, R. (2023) The Integration of Artificial Intelligence in Education: Opportunities and Challenges. Review of Artificial Intelligence in Education, Vol. 4. No. 00. Article 00. https://doi.org/10.37497/rev.artif.intell.educ.v4i00.15

  • 19

    Leijen, Ä., Malva, L., Pedaste, M. & Mikser, R. (2022) What constitutes teachers’ general pedagogical knowledge and how it can be assessed: A literature review. Teachers and Teaching, Vol. 28. No. 2. pp. 206–225. https://doi.org/10.1080/13540602.2022.2062710

  • 20

    Li-jing, Z. (2008) Design and Implementation of an Intelligence Algorithm For Teacher’s Teaching-plan. Journal of Jiamusi University. https://www.semanticscholar.org/paper/Design-and-Implementation-of-an-Intelligence-For-Li-jing/fb5e62cbfcff286e857c0fe929fcef5383ccde3f [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 21

    Molnár E. K. (2015) A tanári tervezés tanulásának és tanításának vizsgálata. Új Pedagógiai Szemle, Vol. 65. Nos 11–12. pp. 92–106.

  • 22

    Ornstein, A. C. (1997) How Teachers Plan Lessons. The High School Journal, Vol. 80. No. 4. pp. 227–237. https://www.jstor.org/stable/40364454 [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 23

    Pender, H.-L., Bohl, L., Schönberger, M. & Knopf, J. (2022) An AI-based lesson planning software to support competence-based learning. In: J. Domenech (ed.) 8th International Conference on Higher Education Advances (HEAd’22). pp. 1033–1042. https://doi.org/10.4995/HEAd22.2022.14599

  • 24

    Peng, T., Luo, Y. & Liu, Y. (2022) AI-Based Equipment Optimization of the Design on Intelligent Education Curriculum System. Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 2022. Article 3614883, pp. 1–13. https://doi.org/10.1155/2022/3614883

  • 25

    R-Moreno, M. D. & Camacho, D. (2007) AI techniques for Automatic Learning Design. In: T. Simos & G. Psihoyios (eds) International e-Conference of Computer Science 2006. Boca Raton, CRC Press. pp. 1–5. https://repositorio.uam.es/bitstream/10486/665812/3/AI_r-moreno_IeCCS_2006_ps.pdf [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 26

    Rogers, E., Scheftic, C., Passi, E. & Lanaghan, S. (2000) Instructional Design Agents – An Integration of Artificial Intelligence and Educational Technology. In: J. Bourdeau & R. Heller (eds) ED-MEDIA 2000 – World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications. Waynesville, Association for the Advancement of Computing in Education. pp. 977–980. https://www.learntechlib.org/primary/p/16193/ [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 27

    Russell, S. & Norvig, P. (2020) Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th edition). London, Pearson.

  • 28

    Samoili, S., López Cobo, M., Delipetrev, B., Martínez-Plumed, F., Gómez, E. & De Prato, G. (2021) AI watch, defining artificial intelligence 2.0: Towards an operational definition and taxonomy for the AI landscape. Brussels, Publications Office of the European Union. https://data.europa.eu/doi/10.2760/019901 [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 29

    Shulman, L. S. (1986) Those who understand: Knowledge growth in teaching. Educational Researcher, Vol. 15. No. 2. pp. 4–14.

  • 30

    Sonmark, K., Révai N., Gottschalk, F., Deligiannidi, K. & Burns, T. (2017) Understanding teachers’ pedagogical knowledge. Report on an international pilot study. OECD Education Working Paper No. 159. https://www.oecd-ilibrary.org/docserver/43332ebd-en.pdf?expires=1696939518&id=id&accname=guest&checksum=C587C5DA74877A7659A4B96EB57A740A [Letöltve: 2023. 10. 17.]

  • 31

    Terrell, W. R. (1983) Algorithmic processes for increasing design efficiency. Journal of Instructional Development, Vol. 6. No. 2. pp. 33–40. https://doi.org/10.1007/BF02906292

  • 32

    van den Berg, G. & du Plessis, E. (2023) ChatGPT and Generative AI: Possibilities for Its Contribution to Lesson Planning, Critical Thinking and Openness in Teacher Education. Education Sciences, Vol. 13. No. 10. Article 10. https://doi.org/10.3390/educsci13100998

  • 33

    Wasson, B. (1992) PEPE: A computational framework for a content planner. In: S. Dijkstra, H. P. M. Krammer & J. J. G. van Merrienboer (eds) Instructional Models in Computer-Based Learning Environments. New York, Springer. pp. 153–170.

  • 34

    Wasson, B. (1998) Facilitating dynamic pedagogical decision making: PEPE and GTE. Instructional Science, Vol. 26. No. 3. pp. 299–316. https://doi.org/10.1023/A:1003071617564

  • 35

    Wilson, H. J. & Daugherty, P. R. (2018) Human + Machine: Reimagining Work in the Age of AI. Boston, Harvard Business Review Press.

  • Collapse
  • Expand

Senior editors

Editor(s)-in-Chief: Anikó FEHÉRVÁRI

Kutatás közben: Roland HEGEDŰS

Szemle: Gábor TOMASZ

Editorial Board

  • Iván BAJOMI (Eötvös Loránd Tudományegyetem)
  • Zsuzsanna Hanna BIRÓ (Wesley János Lelkészképző Főiskola)
  • Anikó FEHÉRVÁRI (Eötvös Loránd Tudományegyetem)
  • Katalin FORRAY R. (Pécsi Tudományegyetem)
  • Roland HEGEDŰS (Eszterházy Károly Katolikus Egyetem, Eger)
  • Ildikó HRUBOS (Budapesti Corvinus Egyetem)
  • Zoltán GYÖRGYI (Debreceni Egyetem)
  • Tamás KOZMA (Debreceni Egyetem)
  • Gergely KOVÁTS (Budapesti Corvinus Egyetem)
  • Péter LUKÁCS (Wesley János Lelkészképző Főiskola)
  • Péter Tibor NAGY (Wesley János Lelkészképző Főiskola)
  • István POLÓNYI (Debreceni Egyetem)
  • Géza SÁSKA (Eötvös Loránd Tudományegyetem)
  • Marianna SZEMERSZKI (Oktatási Hivatal)
  • Krisztián SZÉLL (Eötvös Loránd Tudományegyetem)
  • Gábor TOMASZ (Oktatási Hivatal)
  • Zsuzsanna VEROSZTA (KSH Népességtudományi Kutatóintézet)

Institute: ELTE Neveléstudományi Intézet
Address: Kazinczy u. 23-27. H-1075 Budapest, Hungary
Phone: (06-1) 461-4500
Fax: (06-1) 461-4528

Educatio
Publication Model Gold Open Access
Submission Fee none
Article Processing Charge none
Subscription Information Gold Open Access

Educatio
Language Hungarian
Size B5
Year of
Foundation
1991
Publication
Programme
2020 Volume 29
Volumes
per Year
1
Issues
per Year
4
Founder Eötvös Loránd Tudományegyetem
Founder's
Address
H-1053 Budapest, Hungary Egyetem tér 1-3.
Publisher Akadémiai Kiadó
Publisher's
Address
H-1117 Budapest, Hungary 1516 Budapest, PO Box 245.
Responsible
Publisher
Chief Executive Officer, Akadémiai Kiadó
ISSN 1216-3384 (Print)
ISSN 1419-8827 (Online)