A felsőoktatás új korszaka: hallgatói nézőpontok és új szakmai szerepek az MI világában
A New Era in Higher Education: Student Perspectives and Emerging Professional Roles in the Age of AI
Keywords:
generative AI, higher education, student attitudes, AI competencies, industry–university collaboration, /, generatív MI, felsőoktatás, hallgatói attitűd, AI-kompetenciák, ipar–egyetem együttműködésAbstract
This study integrates longitudinal student survey data collected in 2024 and 2025 with a 2026 AI competency framework. The findings reveal increasing student recognition of GenAI’s productivity-enhancing potential, alongside persistent uncertainty regarding its institutional integration. At the same time, industry expectations frame AI competence as an embedded component of junior capabilities. These results support the need for a curriculum renewal that aligns higher education more closely with both professional expectations and students’ actual use of GenAI.
Kivonat
Jelen tanulmány 2024-ben és 2025-ben gyűjtött hallgatói kérdőíves adatokat kapcsol össze egy 2026-os MI-kompetenciakerettel. Az eredmények alapján, a hallgatók mindinkább felismerik a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit, miközben továbbra is bizonytalanok annak intézményi integráció-jával kapcsolatban. Mindeközben az ipari elvárások az MI-kompetenciát már a pályakezdők képességeinek szerves részeként kezelik. Az eredmények alapján szükséges a tantervek megújítására, hogy a felsőoktatás szorosabban igazodjon a szakmai elvárásokhoz, illetve a hallgatók generatív MI-vel kapcsolatos használati gyakorlatához.
References
[1] Borghoff, U. M., Minas, M., Schopp, J. (2025): Generative AI in Student Software Development Projects: A User Study on Experiences and Self-Assessment. Proceedings of the 6th European Conference on Software Engineering Education, 161–170. DOI: 10.1145/3723010.3723012
[2] Chan, C. K. Y. (2023): A comprehensive AI policy education framework for university teaching and learning. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 38. DOI: 10.1186/s41239-023-00408-3
[3] Chan, C. K. Y., Hu, W. (2023): Students’ voices on generative AI: perceptions, benefits, and challenges in higher education. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1), 43. DOI: 10.1186/s41239-023-00411-8
[4] Chiu, T. K. (2024): Future research recommendations for transforming higher education with generative AI. Computers and Education: Artificial Intelligence, 6, 100197. DOI: 10.1016/j.caeai.2023.100197
[5] Daher, W., Hussein, A. (2024): Higher Education Students’ Perceptions of GenAI Tools for Learning. Information, 15(7), 416. DOI: 10.3390/info15070416
[6] Héjja, F., Bartók, T., Dakroub, R., Kocsis, G. (2024): Generative AI for Productivity in Industry and Education. COMPLEXIS 2024, 128–135. DOI: 10.5220/0012736200003708
[7] Cronbach, L. J. (1951): Coefficient alpha and the internal structure of tests. Psychometrika, 16(3), 297–334. DOI: /10.1007/BF02310555
[8] Prather, J. et al. (2025): Beyond the Hype: A Comprehensive Review of Current Trends in Generative AI Research, Teaching Practices, and Tools. ITiCSE 2024 Working Group Reports, 300–338. DOI: /10.1145/3689187.370961
[9] Welch, B. L. (1947): The generalization of "Student’s" problem when several different population variances are involved. Biometrika, 34(1–2), 28–35. DOI: /10.1093/biomet/34.1-2.28
[10] Héjja, F., Bartók, T., Kocsis, G. (2026): Tracking Shifts in Student Attitudes on Generative AI Usage: Survey Results Across Two Years. Proceedings of the 13th International Conference on Applied Informatics Eszterházy Károly Catholic University Eger, Hungary, February 19–21, 2026, https://icai.uni-eszterhazy.hu/2026/abstracts/ICAI_2026_abstract_13.pdf (Utolsó letöltés: 2026.09.17)
[11] EPAM–DEIK (2026): EPAM–DEIK együttműködés. Szakmai összefoglaló, 2026. június 3.
