Az algoritmusok beépültek az oktatás világába is – tanítanak, értékelnek, ajánlanak. De vajon támogatják-e a hallgatók mentális jóllétét vagy láthatatlan nyomást gyakorolnak rájuk? Az algoritmikus jóllét fogalma új pedagógiai kihívásokat hoz felszínre.
A digitalizáció hozta változások minden nappal újabb és újabb fogalmakat hoznak az életünkbe. Az MI (mesterséges intelligencia) nyomán olyan fogalmakkal ismerkedünk, mint a zero-shot tanulás (nulla lövéses tanulás)[1], az MI-orkesztráció[2] vagy éppen a jelen cikkben tárgyalt algoritmikus jóllét.
Az algoritmikus jóllét az a koncepció, amely azt vizsgálja, miként befolyásolják az algoritmusok és mesterségesintelligencia-rendszerek az emberek – a jelen esetben tanulók / hallgatók és pedagógusok / oktatók – pszichés és szociális jóllétét az oktatási környezetben. A jóllét klasszikus meghatározása szerint nem pusztán a betegség hiányát jelenti, hanem a teljes testi, lelki és társadalmi jól-lét állapotát [1].
Szakértők szerint az algoritmusok finoman átalakítják a valóságérzékelésünket, aminek azután mélyreható következményei lehetnek: befolyásolják a választásainkat és elősegítik az összehasonlítást, ami alááshatja az autonómiánkat és széttöredezheti a figyelmünket. Mindez pedig már kihat az általános mentális és érzelmi állapotunkra. Azok a komplex utasításkészletek ugyanis, amelyek az általunk használt alkalmazások hátterében működnek, nem semlegesek. Meghatározott koncepció szerint konstruálják digitális valóságunkat, miközben tanulnak kattintásainkból, görgetéseinkből és elnyújtott figyelmi pillanatainkból és rögzítik preferenciáinkat. A folytonos visszacsatolási hurkok személyre szabott tartalmakban öltenek információs testet, jóslatokba bocsátkozva arról, mire is vágyunk. Céljuk pedig a figyelmi elköteleződés maximalizálása [2].
Való életünket azután a digitális tálcán kínált normákhoz és ideálokhoz kötjük, ami valós és jelentős pszichológia teher. Az ideáktól és ideáloktól való eltéréseket deficitként éljük meg, ami az önbecsülésünk rovására megy, miközben kényszerek űznek, hogy önmagunk legjobb verzióját tárjuk a virtuális közösségek elé. Lájkokat vadászunk és elismerő kommenteket gyűjtünk, hogy digitális úton kapjunk megerősítést offline létezésünk vonatkozásában.
És ugyanezt a dinamikát és ugyanezen terheket hozzuk be az oktatásba az oktatásdigitalizációval, megspékelve még némi offline és online teljesítménykényszerrel. Nem elég vonzónak lenni, okosnak is kell tűnni, beágyazottnak, digitális befolyással és figyelemfelhívó potenciállal rendelkezőnek mutatkozni. Tanári és tanulói oldalon is.
Pszichoszociális szempontból a mesterséges intelligencia megjelenése megváltoztatta az emberi kapcsolatok dinamikáját, mind a társas támogatásról alkotott felfogásunkban, mind a magány megtapasztalásában új távlatokat nyitott. Megteremtődött a világ, amelyben a személyes találkozásokat és érzelmi megerősítéseket felváltották az automatizált rendszerek, amelyek immár nemcsak osztályozzák és értelmezik, de generálják is az érzelmeket. Megnyílt a földrajzi korlátokat nem ismerő út a támogató erőforrások (telemedicina és MI-alapú pszichoterápia, MI-alapú terapeuták!) felé, miközben a deperszonalizáció (elszemélytelenedés) fenyegetésével és az érzelmi hitelesség elvesztésének lehetőségével számolunk [3]. Az eddig lefolytatott kutatások vegyes eredményt hoztak a tekintetben, hogy a jótékony vagy káros hatások kerülnek-e túlsúlyba.
Az oktatásban az MI több szempontból felforgatta a status quo-t: kérdéseket vet fel a lexikális tudás fontossága, a tanári szerep, az eredeti szerzőség, a gondolkodás, döntéshozatal és a kontroll, de mindenfajta médiajártasság és a társakkal való együttműködés kérdéseiben is. Jóllétre gyakorolt összetett hatásairól azonban annak ellenére keveset szólunk, hogy minduntalan előkerül digitális addikcióink kontextusába is. Ma már tudjuk például, hogy a Mesterséges Intelligencia Függőség Szindróma (Genaretaiv Artificial Intelligence Syndrome – GAID) a digitális függőségek merőben más, korábbi modellektől eltérő formáját hozta el. Eredője pedig, hogy túlzottan támaszkodunk az MI-re mint énünk kreatív kiterjesztésére. Gyakorta már nemcsak célorientáltan (információkeresés, kutatómunka, tartalomgyártás stb.) vagy szórakozásból lépünk kapcsolatba vele, hanem társaságkereső szándéktól vezérelve [4].
Mit nyújthat a pozitív számítástechnika?
Elméleti hátterét tekintve az algoritmikus jóllét több diszciplína metszéspontján helyezkedik el. Támaszkodik a pozitív pszichológia és a motivációelméletek (pl. önmeghatározás elmélet) eredményeire, melyek rámutatnak az alapvető pszichológiai szükségletekre (autonómia, kompetencia, kapcsolat) – ezeket a technológiáknak erősíteniük, nem pedig gyengíteniük kellene. A technológiai tervezés közvetlenül befolyásolja az egyének mentális egészségét és általános jóllétét. A digitális transzformáció során a felhasználói jóllét (wellbeing) gyakran másodlagos szemponttá válik az ipari hatékonyság és a figyelemgazdaság céljaihoz képest. Ennek a helyzetnek a kezelésére született meg a Pozitív Számítástechnika (Positive Computing, PC), egy olyan tudományos keretrendszer, amely igyekszik az informatikai tervezést és a technológiahasználatot etikai és pszichológiai alapokra helyezni, megteremtve ezzel az Algoritmikus Jóllét (Algorithmic Wellbeing, AW) fogalmának elméleti alapját [5].
A pozitív számítástechnika az öndeterminációs elmélet három alapszükségletét veszi alapul: az autonómia, a kompetencia és a kapcsolódás szükségességét. Az algoritmikus jóllét volna a válasz arra, hogyan lehet az ember-(számító)gép interakciókat úgy megtervezni, hogy az automatizált döntéshozatali rendszerek használata aktívan támogass a felhasználók pszichológiai szükségleteinek kielégítését. Algoritmikus jóllét megközelítés hangsúlyozza, hogy az oktatási környezetben alkalmazott AI-alapú rendszerek is hordozzák az Algoritmikus Menedzsment (AM) dehumanizáló vonásait.
Saját oktatási gyakorlatunk szempontjából kiemelendő, hogy az egyetemi élet kritikus időszak, amely egybeesik a mentális egészségügyi zavarok kialakulásának csúcsidőszakával.[6] Ebben a kontextusban az MI oktatási és személyes életbe való gyors integrációja komoly kockázatokat hordoz. Az MI bevezetése aggályokat vet fel a digitális kimerültség (digital fatigue), a magány, a technostressz és a csökkentett személyes interakciók tekintetében[7]. Az MI-re való túlzott támaszkodás csökkentheti az interperszonális készségeket és az emocionális intelligenciát, ami szociális elszigeteltséghez és szorongáshoz vezethet.
Miért vannak veszélyben a fiatalok és mi a mi felelősségünk?
Korlátozott algoritmikus tudatosságuk miatt a sebezhető fiatalok ki vannak téve a nem szándékolt expozíciónak káros vagy triggerelő tartalmakra, például önsértéssel vagy öngyilkossággal kapcsolatos képekre [8]. Mivel az algoritmikus károk (mint például a függőséget okozó mechanizmusok a közösségi médiában) csekély, de kumulatív hatásuk révén hozzájárulnak a nagyszabású mentális egészségügyi válsághoz, az egyetlen hatékony védelmi vonal a hallgatók digitális-, digitális média- és mindinkább MI írástudásának megerősítése. Az egyetemi oktatók kulcsszereplők az algoritmikus rendszerekhez való viszony formálásában. Fontos, hogy ne csak használói, hanem értelmezői és kritikus közvetítői is legyünk a technológiának. Az algoritmikus jóllét nemcsak technológiai, hanem pedagógiai kérdés is.
A TKP2021-NKTA-51 számú projekt a Kulturális és Innovációs Minisztérium Nemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Alapból nyújtott támogatásával, a TKP2021-NKTA pályázati program finanszírozásában valósult meg.
Jegyzetek
1 A nulla lövéses tanulás (ZSL) gépi tanulási forgatókönyv, amelyben egy MI-modellt betanítanak objektumok vagy fogalmak felismerésére és kategorizálására anélkül, hogy korábban látott volna példákat ezekre a kategóriákra vagy fogalmakra.
2 A mesterségesintelligencia-alapú összehangolás (MI-vezérelt munkafolyamat) több MI-modell, -eszköz és -rendszer kezelésének és koordinálásának folyamata, hogy zökkenőmentesen működjenek együtt egy egységes munkafolyamatban. Úgy működik, mint egy karmester egy zenekar számára.
[1] WHO
[2] lifestyle.sustainability-directory.com
[3] Sood, Shviti, Gupta, Anviti: The Impact of Artificial Intelligence on Emotional, Spiritual and Mental Wellbeing: Enhancing or Diminishing Quality of Life, American Journal of Psychiatric Rehabilitation, Vol. 28No. 1 (2025) April, Doi: 10.69980/ajpr.v28i1.931548-7776
[4] Chokri Kooli, Youssef Kooli, Eya Kooli: Generative artificial intelligence addiction syndrome: A new behavioral disorder? Asian Journal of Psychiatry, Volume 107, May 2025, 104476
[5] Calvo, Rafael, A., Peters, Dorian (2014): Positive Computing: Technology for Wellbeing and Human Potential, The MIT Press
[6] Ferrari M, Allan S, Arnold C, Eleftheriadis D, Alvarez-Jimenez M, Gumley A, Gleeson JF: Digital Interventions for Psychological Well-being in University Students: Systematic Review and Meta-analysis, Journal of Medical Internet Research, 2022;24 (9): e39686, doi: 10.2196/39686
[7] Klimova, Blanka, Pikhart, Marcel: Exploring the effects of artificial intelligence on student and academic well-being in higher education: a mini-review Front. Psychol., 03 February 2025, Sec. Educational Psychology, Volume 16 – 2025
[8] Bristol
[9] Lu, Sylvia: Regulating Algorithmic Harms, FLORIDA LAW REVIEW (Forthcoming 2025), Law & Economics Working Papers,
Nyitókép forrása: Bianco Blue / depositphotos.com
