Digitális készségek fejlesztése szakembereknek Magyarországon

A DigComp keretrendszer és az AI-kompetencia

Az Európai Bizottság által kidolgozott DigComp (Digital Competence Framework for Citizens) keretrendszer 2022-ben kiadott 2.2-es verziója már kifejezetten tartalmaz AI-vonatkozású kompetenciaterületeket. A keretrendszer öt fő területen határozza meg a digitális készségek szükséges szintjét.

Magyarország az EU-s stratégia részeként a DigComp-ot alapul veszi a Digitális Jólét Program képzési tananyagainak összeállításakor. A köz- és felsőoktatásban egyaránt egyre inkább megjelenik ez a megközelítés.

Az öt kompetenciaterület AI-szempontból

1. Információ és adat

Az AI-eszközök adatigényes rendszerek. Az ebben a területen szükséges kompetencia magában foglalja annak megértését, hogy az AI-modellek milyen adatokból tanulnak, hogyan értékelhetők az AI által kínált információk megbízhatósága, és milyen forrásokat érdemes figyelembe venni az AI-eredmények ellenőrzéséhez.

2. Kommunikáció és együttműködés

Az AI-eszközök egy részét kifejezetten kommunikációs feladatokra — levelek szerkesztésére, összefoglalók készítésére, fordításra — használják. Ennek a területnek a fejlesztése azt jelenti, hogy a felhasználó képes megfelelő instrukciókat (promptokat) megfogalmazni, és képes felismerni, mikor szükséges emberi szerkesztés a kimeneten.

3. Digitális tartalom létrehozása

A generatív AI-eszközök (szöveg, kép, hang) egyre szélesebb körben elérhetők. A kompetencia itt azt jelenti, hogy a felhasználó tudja, mikor jogszerű és etikus AI-generált tartalmat használni, és hogyan kell jelezni, ha a tartalom AI-vel készült.

4. Biztonság

Az AI-eszközök biztonsági vonatkozásai közé tartozik az adatvédelem (pl. mit szabad megosztani egy chatbottal), a személyes adatok kezelése, és a social engineering (pl. AI által generált adathalász üzenetek) felismerése.

5. Problémamegoldás

Ez a terület az AI-eszközök tényleges alkalmazását foglalja magában konkrét szakmai problémák megoldásában: az eszközök kiválasztását, a kimenet értékelését és a döntés felelősségének tudatos vállalását.

Honnan érdemes elindulni?

A legtöbb magyarországi szakember számára az alábbi sorrendben célszerű az AI-készségek fejlesztésébe kezdeni:

1. AI-tudatosság: Megérteni, mi az AI és mi nem az — mik a lehetőségei és korlátai
2. Biztonság és adatvédelem: Tudni, mit szabad és mit nem szabad AI-eszközbe beírni
3. Prompt-írás alapjai: Megtanulni, hogyan kell jó kérdéseket és utasításokat megfogalmazni
4. Területspecifikus eszközök: Megismerni a saját szakmában elterjedt AI-eszközöket
5. Kritikai értékelés: Az AI-kimenet ellenőrzése és finomítása

Képzési erőforrások

Az alábbi forrásokban ingyenes vagy nyilvánosan elérhető tananyagokat találnak az érdeklődők:

• DigComp 2.2 keretrendszer (EU JRC)
• Digitális Jólét Program (Magyarország)
• AI For Everyone — Andrew Ng (Coursera, ingyenes audit)
• Elements of AI — magyar nyelven
• Google Digitális Műhely (Nőj a webben)

Mire figyeljünk képzés során?

Az AI-terület gyorsan változik. Néhány ajánlás a képzési forrás kiválasztásához:

• A tartalom dátumát mindig ellenőrizni kell — a két évnél régebbi anyagok elavultak lehetnek
• A képzés legyen konkrét, ne csak általános fogalmakkal foglalkozzon
• Érdemes több forrást kombinálni az egyoldalú nézőpont elkerülésére
• A tanúsítványok értéke változó — a tényleges tudás fontosabb, mint az igazolás

Utoljára frissítve: 2025. június 5.