A Társadalmi Innovációs Nemzeti Laboratórium (TINLAB) pilot projektjeként indított közös programot az ELTE gyógypedagógiai és informatikai kara. Az első fázisban a kutatócsoport online keretrendszert hozott létre, amely az iskolai alulteljesítésben érintett, eltérő fejlődési utat bejáró gyerekek korszerű mérésére fókuszál. Botzheim Jánossal, Kálózi-Szabó Csillával és Mohai Katalinnal beszélgettünk.
A pedagógia, gyógypedagógia és pszichológia metszéspontjában egyre szükségesebbé válik a hazai diagnosztikai mérések minőségének javítása. Milyen elképzelésekkel indították el a projektet?
Mohai Katalin: Körülbelül fél év alatt építettük fel azt az online diagnosztikai keretrendszert, amellyel a vizsgált személyek – esetünkben kisiskolások – szükségleteihez igazodva végzünk állapotfelmérést. A digitális technológia komoly potenciált rejt magában a tanítási, tanulási és diagnosztikai eljárásokban. Az Informatikai Kar kutatóival közösen kidolgozott keretrendszerünk elsődleges terepe jelenleg az iskolai alulteljesítés vizsgálata, de a rendszert úgy építettük fel, hogy a jövőben további képességmérési feladatokra is alkalmas lesz.
Melyek a tradicionális és a technológiaalapú tesztelés közötti fő különbségek?
Kálózi-Szabó Csilla: Számos előnye van annak, hogy a klasszikus „papír-ceruza” tesztek átkerülnek a digitális térbe. A költség- és időhatékonyság mellett nagyon fontos, hogy a vizsgálatban résztvevők és a vizsgálatot végző szakember számára az online rendszer azonnali értékelést és visszajelzést tesz lehetővé, a gyerekek számára plusz motivációt jelent például egy jól teljesített feladat után érkező mosolygó emoji vagy vidám hangeffekt. A digitális teszteknél nincs adatvesztés, nincs rosszul rögzített adat, a rendszer nagyon érzékeny, így segíti a pontos diagnózis felállítását. Lényeges szempont az is, hogy a digitális teszteket nem kell nyomtatni, fénymásolni, jóval környezetkímélőbbek, mint papíralapú társaik. Tesztjeink bármilyen digitális interfészen (tablet, okostelefon, laptop) működnek. A program eddigi szakaszában
négy digitális online teszt kidolgozását és fejlesztését valósítottuk meg,
amelyek fókuszában a végrehajtó kognitív működés egy-egy aspektusa – például tervezés és stratégiaalkotás, figyelem, téri munkaemlékezet – áll. Az iskolai alulteljesítés, a specifikus tanulási zavarok hátterében ugyanis gyakran megjelenik a végrehajtó kognitív funkciók eltérő működése.
Az online keretrendszer egyik fő eleme, hogy adaptív, egyénre szabható tesztelést tesz lehetővé.
Mohai Katalin: A hazai tesztek közül kutatócsoportunk elsődlegesen az iskolai alulteljesítésben érintett, eltérő fejlődési utat bejáró gyerekek mérésére fókuszált. A korábbi online tesztekhez képest a mi projektünk jelentős újdonsága az, hogy a tesztfelvétel folyamata illeszkedik a gyerekek egyéni képességszintjéhez. A rendszer három részből épül fel: a vizsgált személy először megismerkedik a platformmal, ezt követően egy algoritmus segítségével megtörténik a képességek fejlettségi szintjének becslése, végül következik maga a tesztelés. Csilla előbb említette a motiváció fenntartását segítő multimédiás, játékos elemeket – a gyerekek tesztelése azon a lépcsőfokon kezdődik meg, ahol már kellő kihívást találnak, így nem kell a számukra könnyűnek, unalmasnak érzett feladatokon végigmenniük, hiszen a szintfelmérés során az algoritmus már bemérte, hogy hol tartanak.
Az adaptív tesztelésnek köszönhetően sokkal komfortosabb vizsgálati szituáció alakul ki:
például, ha egy olvasási zavarral küzdő gyermeknek papíron kellene sok szót elolvasnia, akkor valószínű, hogy hamar kilépne a feladatból. Ha azonban ugyanez az olvasásvizsgálat az ő olvasási képességszintjéhez adaptálva, játékos formában történik, akkor sokkal inkább benne marad a feladatban, és plusz motivációs többlettel, sikerélménnyel zárhatja a vizsgálatot. A tesztet használó szakemberek is profitálnak mindebből, pontosabb adatokhoz jutnak, így hatékonyabb fejlesztést javasolhatnak az érintett gyermekeknek. Célkitűzései között szerepel egy olyan mérési rendszer kidolgozása is, amely alkalmas arra, hogy például felmérje az olvasási zavar hátterében meghúzódó folyamatokat, mindez pedig személyre szabott támogatást tesz lehetővé a fejlesztés tervezésekor.
Kálózi-Szabó Csilla egyetemi adjunktus, Mohai Katalin egyetemi adjunktus, témavezető, Jakab Zoltán habilitált egyetemi docens (ELTE BGGYK Gyógypedagógiai Pszichológiai Intézet)
Fecht Szilárd PhD-hallgató, Domonkos Márk PhD-hallgató, Botzheim János egyetemi docens (ELTE IK Mesterséges Intelligencia Tanszék)
Az adaptív tesztelés informatikai módszertanának kidolgozását az Informatikai Kar és a Bárczi Gusztáv Gyógypedagógiai Kar kutatói közösen végezték.
Botzheim János: A projekt jelenlegi szakaszában még klasszikus informatikai fejlesztésnek látszik, a keretrendszert azonban úgy alakítottuk ki, hogy a jövőben az oktatási modul mellett más területeken is használható lesz, valamint intervenciós-fejlesztési módszertan is integrálható. A rendszerbe számos információbiztonsági, adatvédelmi, kiértékelési és etikai szabályt is beépítettünk. A Mesterséges Intelligencia Tanszék számára nagyon fontosak az interdiszciplináris, alkalmazott kutatási együttműködések, ebben a projektben azzal foglalkozunk, hogy az emberi tanulási folyamatokból, a kognitív működés minél pontosabb megismeréséből mi emelhető át a gépi tanulás fejlesztésébe. Az eredmények hozzájárulnak a Tanszék más kutatási témáinak megvalósításához, például az ember-robot interakció területén.
Kálózi-Szabó Csilla: A mesterséges intelligencia előrejelzései mindemellett hosszú távon hozzájárulhatnak az eltérő fejlődést mutató személyek megsegítéséhez is, fontos gyógypedagógiai-pszichológiai fejlesztéseket tehetnek lehetővé. Az eddigi eredményeinkről már megjelent egy nemzetközi publikációnk a Sensors hasábjain.
A projekt folytatódik, milyen további fejlesztésekben gondolkodnak?
Mohai Katalin: A következő időszakban az eddigi teszteket szeretnénk egy átfogó tesztsorozattal kibővíteni. Ahogy említettük, a problémamegoldás és tanulás mintázatait meghatározza a végrehajtó kognitív működés: ez azonban nem csak az iskola világára igaz. A kialakított keretrendszerünk alkalmas lehet arra, hogy humánerőforrást érintő kiválasztási folyamatokban vagy az egészségügyi ellátásban, a klinikumban is használják állapotméréshez. Nagyon fontos számunkra, hogy különböző szektorokat tudunk összekapcsolni, az eredményeink visszakerülnek az oktatásba, a tudományos eredményeinket pedig a gyakorlatban tudják alkalmazni. A projekt fő erőssége a multidiszciplinaritás: az informatikus kollégákkal együtt dolgozhattunk, közös nyelvet és szellemi tudásbázist alakíthattunk ki. Nagyon hálásak vagyunk a TINLAB projektnek ezekért az értékes kapcsolatokért.
Jelen publikáció/kutatás a Miniszterelnökség – Nemzeti Hatóság – képviseletében a Nemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs Hivatal által támogatott RRF-2.3.1-21-2022-00013 azonosító számú „Társadalmi Innovációs Nemzeti Laboratórium” című projekt keretében jött létre.