INFO ÉRA

Az 1991 óta minden évben megrendezésre kerülő konferencia/továbbképzés alap témája az "Informatika az oktatásban". Kategóriájában hazánk legnagyobb és legrégebbi rendezvénye. Konferencia jellegű továbbképzés kisiskolás (óvodás) kortól a felsőoktatásig terjedő oktatásról, de alapvetően a közoktatásra koncentrálva pedagógusok, tanárok, rendszergazdák, egyetemi hallgatók, iskolai vezetők számára.

INFODIDACT

Az INFODIDACT Informatika Szakmódszertani Konferencia 2008-ban indult útjára, egyre nagyobb népszerűségnek örvendve. A konferencia fő témája az informatika szakmódszertana. Előadói doktorandusz hallgatók, témavezetők, gyakorlóiskolai vezetőtanárok, egyetemi oktatók. A konferencia résztvevői egyetemi- és doktorandusz hallgatók, oktatók, tanárok.

KAPCSOLAT
  • Cím: 1118 Budapest,
    Gazdagréti tér 1.
  • Telefon: +36 20 9260288
  • E-mail: info@infoera.hu


Részletes program

Plenáris- és szekció előadások

Az egyes előadások rövid kivonatához, kérjük, kattintson a lefelé mutató dupla nyílra ()!

Időpont Előadás
2023. november 23.
 
13:00 Megnyitó
 
13:00 Köszöntő
Benczúr András
13:15 Plenáris előadás
 
13:15 Computational Thinking
Peter J. Denning
14:00 Szekcióülések
 
15:30 Szünet
 
16:00 Szekcióülések
 
17:30 Szünet
 
2023. november 24.
 
12:00 Szekcióülések
 
13:30 Szünet
 
14:00 Szekcióülések
 
15:30 Szünet
 
16:00 Szekcióülések
 
17:30 Szünet
 
Időpont Előadás
Időpont Előadás
Időpont Előadás
Időpont Előadás
2023. november 23.
 
14:00 Szekció előadások
Szekcióvezető: Illés Zoltán
 
14:00 Tehetség a filmekben
Sarmasági Pál

A hazai közoktatásban egyre nagyobb figyelem jut a tehetség kérdéskörre, tehetséges diákok keresésére, fejlesztésére, gondozására. Milyenek a tehetséges diákok, milyen ismertető jegyeik vannak? A társadalom a tehetségeket sokszor furcsa, antiszociális embereknek gondolja. A társadalmi felfogásnak egyik kifejezője, és egyben meghatározója, befolyásolója a filmművészet. A jelen cikk célja a filmek által megrajzolt tehetségkép bemutatása. A filmadatbázisok és filmajánlók alapján összegyűjtött 60 filmből a tartalma, ábrázolása alapján válogatott filmek rövid elemzésével vizsgáltuk, milyen az informatikai, matematikai tehetség, illetve milyen pedagógus személyiség tud sikeresen foglalkozni tehetséges diákokkal. Célunk egy olyan gyűjtemény, filmajánló bemutatása, amely a tehetségábrázolás mellett a tanárok és diákok motivációját is segítik, melyek megtekintése pedagógiai, nevelési szempontokból is hasznos.

14:30 Előadás innoválása
Kovácsné Pusztai Kinga
15:30 Szünet
 
16:00 Szekció előadások
Szekcióvezető: Erdősné Németh Ágnes
 
16:00 Önbizalom a vizsgákon: kézzel írott jegyzetek és programozás vizsgák sikertörténetei
Osztián Erika

Az írás és az olvasás a tanulás alapvető és szorosan összefüggő szegmensei. Ez a két készség nem csupán egymást kiegészítik, hanem kölcsönösen erősítik egymást, és megalapozzák a hatékony tanulás alapjait. Az egyetemi környezetben gyakran találkozunk azzal a problémával, hogy a hallgatók számára sikertelen vizsgák miatt a lemorzsolódás kockázata fenyeget.

Ezért két célkitűzéssel indítottuk el kutatásunkat. Először is, azt vizsgáltuk, hogy hozzájárul-e a diákok sikeréhez, ha a saját kézzel írt jegyzeteiket, a tanár engedélyével, segédeszközként használhatják a vizsgán. Másodsorban azt kutattuk, hogy a sikeres vizsga eredményeként elért önbizalomnövekedés milyen hatással van a diákok továbbtanulási motivációjára.


Kutatásunkat a 2022-2023 tanév végén végeztük, amikor 81 egyetemi hallgató vett részt az Adatszerkezetek és Algoritmusok I. féléves tantárgy vizsgáján. A vizsga során a diákok lehetőséget kaptak saját kézzel írott jegyzeteik használatára. A vizsga befejezése után a résztvevőknek egy kérdőívet kellett kitölteniük. A kérdőív célja az volt, hogy megértsük, mennyiben segítette a jegyzetelés az önbizalmuk növekedését, és hogy jobban emlékeztek-e a tananyagra.

16:30 Élmény- és drámapedagógiai elemek az oktatásban
Osztián Pálma Rozália
Az oktatás világában kiemelten fontos olyan módszerek és eszközök keresése, amelyek segíthetik a diákokat az információk megértésében, a kreativitásuk fejlesztésében, és az algoritmikus gondolkodásuk erősítésében. Ennek fejlesztésében az élmény- és drámapedagógiai elemek egyre inkább teret hódítanak. A módszer az egyik kulcsfontosságú eleme a színészi mozgással szemléltetett algoritmus vizualizáció, amely forradalmian új perspektívát nyit az oktatás területén.

Sokszor gondolnánk, hogy az emberi mozgás nem hozható összefüggésbe az informatikai fogalmakkal. Egyre több bizonyíték utal azonban arra, hogy az emberi mozgás és a drámaiság hatékonyan hozzájárulhat a számítógépes gondolkodás fejlesztéséhez, miközben izgalmas és interaktív tanulási élményt teremt. Az elmúlt év során a színészi játék nyújtotta lehetőségeket vizsgáltuk, melynek segítségével különféle programozási technikák kerültek szemléltetésre egy szabadulószoba játék keretén belül.
17:00 Hogyan mutathatunk példát informatikatanárként
Csernoch Mária, Csernoch Júlia

Jelen tanulmány apropóját a „Digitális oktatáshoz való egyenlő hozzáférés feltételeinek biztosítása a tanulók és a pedagógusok számára” RRF (Recovery and Resilience Facility) projekt keretein belül tanárok ezreihez eljuttatott források adják. Megvizsgáltuk, hogy ezek a szerkeszthető digitális dokumentumok mennyire példaértékűek, mennyire felelnek meg a helyesen szerkesztett dokumentum feltételeinek és hogyan számítható ki ezek fenntarthatósági rátája. Elemzéseink azt mutatják, hogy a dokumentumok fenntarthatósági rátája alacsony, ami maga után vonja, hogy mind a dokumentum elkészítése, mind a módosítása óriási forrás- és energiaveszteséggel jár. Vizsgálataink azt is mutatják, hogy ezek a veszteségek megtakaríthatók lennének helyesen szerkesztett dokumentumok létrehozásával és megosztásával, hosszabb távon pedig jelentősen javítható lenne a pedagógusok, majd a pedagógusokon keresztül a diákok digitális produktumainak minősége.

17:30 Szünet
 
2023. november 24.
 
12:00 Szekció előadások
Szekcióvezető: Horváth Győző
 
12:00 Nyelvtan az informatikaórán
Kocsis Ágnes

Kulcsszavak: tantárgyközi kapcsolatok, anyanyelvoktatás, kutatásalapú tanulás, informatikai gondolkodás

 

Minden tantárgy esetében kiemelkedően fontos, hogy a megszerzett ismereteket a diákok össze tudják kapcsolni korábbi tapasztalataikkal és tudásukkal, valamint más tanórákon tanultakkal. Ezáltal az elsajátított tananyag valódi tudássá és kompetenciává válik. Előadásomban az informatika és a nyelvtan tantárgyak lehetséges kapcsolódási pontjait mutatom be az Informatika a Nyelvtanórai Kutatásban (röviden: INK) módszer segítségével.

Az INK kutatásalapú anyanyelv-pedagógiai módszer, amely tapasztalati úton, az informatika tantárgy eszközeit és módszereit bevonva segíti az anyanyelvi ismeretek elsajátítását és a kompetenciafejlesztést. A kutatásalapú tanulás teret enged a diákok kreativitásának, szabadon vizsgálhatják a nyelvet, anélkül, hogy előre meghatározott szabályszerűségek mentén kellene megtanulniuk a tananyagot. Az INK célja, hogy megmutassa a diákoknak, hogy a nyelvvel is lehet kísérleteket végezni, és ezek során hasznos és használható eredményekhez jutni, hasonlóan, mint a természettudományos órákon. A vizsgálódások során adatok keletkeznek, amelyeket a diákok legegyszerűbben az informatikaórán már tanult eszközökkel (pl. táblázatkezelő, adatbáziskezelő) tudnak feldolgozni és prezentálni. A vizsgálatokhoz akár maguk is készíthetnek eszközöket, weboldalakat, alkalmazásokat, amellyel fejlődik az algoritmikus gondolkodásuk is.

Az előadásban óraterveken és feladatokon keresztül mutatom be, hogy hogyan alkalmazható az INK módszer az informatika és digitális kultúra tantárgyak keretein belül.

 

Irodalom:

Kampylis, Panagiotis – Punie, Yves (eds.) 2016. Developing Computational Thinking in Compulsory Education. Implications for policy and practice. Luxembourg: Publications Office of the European Union.

Kocsis Ágnes 2022. Informatika a nyelvtanórán. In: Jánk István – Tomesz Tímea – Domonkosi Ágnes (szerk.): A digitális oktatás nyelvi dimenziói. Válogatás a PeLiKon2020 konferencia anyagából. Eger: Líceum Kiadó. 85–101. https://doi.org/10.17048/PeLiKon2020.2022.85

Nagy Lászlóné 2010. A kutatásalapú tanulás/tanítás (’inquiry-based learning/teaching’, IBL) és a természettudományok tanítása. Iskolakultúra 20/12: 31–51.

Tolcsvai Nagy Gábor 2015. Mi köze a diáknak a nyelvtanhoz, avagy a tárggyá tett nyelv visszahumanizálása az oktatásban. Iskolakultúra 25/7–8: 18–27. https://doi.org/10.17543/ISKKULT.2015.7-8.18


12:30 Mesterséges intelligencia a szlovák általánosiskolák, középiskolák és egyetemek tanulmányi programjában
Stoffa Veronika
13:00 A túlzott digitális eszközhasználat fontosabb jellemzői és oktatási vonatkozásai
Dr. Holló Csaba
A digitális eszközök nem megfelelő használatának egyik veszélye azok túlzott használata, szélsőséges esetben függőségek kialakulása. Korábban az eszközhasználattal kapcsolatosan inkább a speciális függőségek voltak jellemzők, mint például a videójáték-függőség vagy a pornófüggőség. Az okostelefonok elterjedése előtérbe hozta a párhuzamosan több program együttes használatát magába foglaló generalizált okostelefon-függőséget is. Ugyanakkor, a függőségnek nem minősülő túlzott eszközhasználatnak is vannak negatív következményei, melyek egyre több embert érintenek, kihívások elé állítva nemcsak a felhasználókat, hanem azok szüleit, tanárait, ismerőseit is. Az előadás során tárgyalni fogjuk a függőségek kialakulását és működését, a túlzott használat következményeit, oktatási vonatkozásait, és kezelését.
13:30 Szünet
 
14:00 Szekció előadások
Szekcióvezető: Menyhárt László
 
14:00 AI-boosted Learning Efficiency & Effectiveness (an eXperimental study)
Bán Bernadett
Hack learning ability by well-designed prompt engineering
  • Strategy formulation (goals, approach, measurement) & implementation
  • AI Facilitating Self-Directed Learning (SDL)
  • Intelligent, AI-based learning partner
  • Prompt Engineering Mindset
  • Zero-shot prompting, Few-shot prompting, Chain-of-Thought Prompting
  • Prompt engineering journey 
FUTURE DEVELOPMENTS    Intelligent learning partner
  • Develop a SMART prompt engineering approach
KPIs to measure progress efficiency & effectiveness
14:30 Akadálymentes tananyagok készítésének lehetőségei. MI-ben segíthet az MI?
Abonyi-Tóth Andor
Az e-tananyagokfejlesztése során számos ingyenes és fizetős megoldást használhatunk, azonban ezekalkalmazások csak egy kis hányada támogatja az akadálymentes tananyagokkészítését. Cikkemben példákon keresztül bemutatom, hogy az akadálymentese-tananyagok nem csak a fogyatékkal élő diákok és hallgatók számára rendkívülfontosak, hanem minden tanuló számára.  Továbbááttekintem a jelenleg elérhető, akadálymentes tananyagkészítő alkalmazások funkcióit,előnyeit és hátrányait, valamint kitérek arra, hogy a mesterséges intelligenciávaltámogatott megoldásokat, fejlesztéseket miként használhatjuk ezen a területen.
15:00 Egy játék lefejlesztése több tantárgy keretében is
Menyhárt László Gábor
Az ELTE Informatikai Karán a Programtervező informatikus BsC képzés első félévében a hallgatók több gondolkodásmóddal, programozási nyelvvel és azok szintaxisával is megismerkednek. Visszajelzéseik alapján ez – főleg a kezdők számára – gyakran nehézségekbe ütközik, nem látják át az egyes tárgyak közötti összefüggéseket. Ebben a cikkben bemutatok egy lehetséges feladatot és annak különböző módokon előállított megoldásait, melyek segítségével hallgatóinknak bemutathatjuk az egyes tárgyak közötti hasonlóságokat és különbségeket. A bemutatott feladat a jól ismert Blackjack kártyajáték egyszerűsített változata, hogy a hallgatókat jobban tudjuk motiválni és tanórai keretek között feldolgozható legyen.
15:30 Szünet
 
16:00 Szekció előadások
Szekcióvezető: Szalayné Tahy Zsuzsanna
 
16:00 Kezdő programozásoktatás támogatása mesterséges intelligenciával
Bende Imre
A mesterséges intelligencia térnyerésével és gyors, folyamatos fejlődésével elkerülhetetlen, hogy az az oktatás és azon belül is a programozásoktatás részévé váljon. Jelen kutatás során annak lehetőségeit mutatom be, hogy ezek miként alkalmazhatóak a kezdő, programozási tételt igénylő feladatok megoldásának támogatására. Kutatásomban azt vizsgálom, hogy a jelenleg könnyen elérhető eszközök képesek-e felismerni a megoldáshoz szükséges programozási tételeket, meg tudják-e állapítani egy megoldásról, hogy az helyes-e, valamint képesek-e ezen feladatok megoldására adott programozási nyelven.
16:30 A specifikáció hatékonyabb tanítása a kezdő programozásoktatásban
Horváth Győző
A felsőktatás kezdő programozáskurzusain a módszeres feladatmegoldás három nagy részből áll: 1) a feladat specifikálásából, 2) a megoldó program algoritmusából, és 3) az algoritmus implementációjából. A specifikálás során számos olyan döntést rögzítünk, amely segít a későbbi lépések leírásához, így a specifikáció a tervezés egy kiemelten fontos szakasza. A leíráshoz használt nyelv azonban elég nagy absztrakciót igényel, így a gyakorlatban a feladatmegoldásnak ezen része sokszor hiányos vagy hibás. Ebben a cikkben azt szeretnénk körüljárni, hogy milyen problémák merülnek fel a felsőoktatás kezdő programozáskurzusain használt specifikációs lépéssel kapcsolatban, és szeretnénk bemutatni egy olyan eszközt, amely segíthet az előbbi problémák enyhítésében, és a specifikációt egy szintre emelheti a feladatmegoldás során az algoritmizálási és kódolási lépésekkel.
17:00 A matematika tanulásának támogatása a lépésenkénti megoldást segítő intelligens tutoráló rendszerekkel
Horváthné Hadobás Olga Erzsébet

A mesterséges intelligencia, a gépi tanulás és a szakértői rendszerek olyan informatikai eszközök, amelyek a hatásos egyéni tudásszerzés irányításában jelentős szerepet kapnak. Napjainkban számos intelligens tanulástámogató rendszer működik mind a hazai, mind a nemzetközi gyakorlatban. Ezek nagyrésze kurzusorientált, vagyis az elsajátítandó tananyagot logikus struktúrába szervezve egy tudásteret építenek föl. Folyamatos tanulási és értékelési ciklusok során egyénre szabottan irányítják és segítik a tanulót az adott témában a saját tudásrendszerének felépítésében.

A cikkben megvizsgálom a legnépszerűbb intelligens tanulástámogató rendszerek (ITS) jellemzőit. Ezek a rendszerek a kiválasztott feladatok végeredménye szerint értékelik a tanuló teljesítményét, és nincsenek tekintettel a részlegesen jó vagy az elvileg helyes, de elszámolt megoldásokra. Nem vizsgálják a megoldás során az egyes lépések helyességét és nem nyújtanak segítséget az adott ponton a tanulónak. A cikkben arra keresem a választ, hogy ez a lépésenkénti támogatás hogyan adható meg a tanulónak ahhoz hasonlóan, mintha egy igazi tanár segítené és irányítaná a tanulását.

A mesterséges intelligencia alapú nyelvi modellek ugrásszerű fejlődése megnyithatja az utat a lépésenkénti támogatás eléréséhez. A cikkben bemutatom, hogy a ChatGPT különböző verziói hogyan alkalmazhatóak erre a célra.

Kulcsszavak: mesterséges intelligencia, gépi tanulás, szakértői rendszerek, tudásrendszer, ITS, tudástér, nyelvi modellek

17:30 Szünet
 

Menü