Esettanulmány címe:
BME edAI – Intézményi tudásbázisra épülő AI-alapú oktatási és tudásmenedzsment rendszer bevezetése
Az esettanulmányban szereplő ügyfél ágazati besorolása:
szakmai, tudományos, műszaki tevékenység
Az esettanulmányban szereplő ügyfél piaci bemutatása - ágazat, cégméret, piaci körülmények, erőforrások:
A Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem (BME) Magyarország egyik vezető műszaki felsőoktatási intézménye, több mint 20 000 hallgatóval és több száz oktatóval. A projekt az edAI kezdeményezés keretében valósult meg, amelynek célja az intézményi tudás digitalizálása és AI-alapú támogatása. A BME erősen szabályozott, nagy volumenű, komplex szakmai tudásanyagot kezel (műszaki, informatikai, gazdasági területek), ahol kiemelt jelentőségű a szakmailag validált, naprakész információ. A szervezet rendelkezik strukturált tananyagokkal, jegyzetekkel, prezentációkkal és belső szabályzatokkal, azonban ezek elérése és egységes használata korábban széttagolt volt.
A megoldandó üzleti probléma bemutatása:
A BME számára kihívást jelentett a nagy mennyiségű intézményi tudás egységes, biztonságos és ellenőrzött elérhetővé tétele. A hallgatók gyakran ismétlődő kérdésekkel fordultak az oktatókhoz, amelyek jelentős adminisztratív és időbeli terhelést okoztak. Emellett a tananyagok különböző formátumokban és platformokon voltak elérhetők, ami nehezítette a gyors információ-visszakeresést.
A generatív AI eszközök spontán használata már megjelent a hallgatók körében, azonban ezek nem intézményi forrásokra támaszkodtak, így fennállt a pontatlan vagy nem validált információk kockázata. Az egyetem célja egy olyan rendszer bevezetése volt, amely:
– kizárólag az intézmény által jóváhagyott dokumentumokra épül,
– csökkenti az oktatók ismétlődő terhelését,
– támogatja a hallgatók önálló tanulását,
– adatbiztonsági és megfelelőségi szempontból kontrollált környezetet biztosít.
Az alkalmazott megoldás bemutatása és a bevezetést követően elért üzleti előnyök:
A GoSchool platformra épülő edAI rendszer RAG-alapú (Retrieval-Augmented Generation) architektúrát alkalmaz, amely kizárólag a BME által feltöltött és validált tananyagokra, jegyzetekre és dokumentumokra támaszkodik. A rendszer intézményi tudásbázist hozott létre, amely interaktív AI-asszisztens formájában érhető el hallgatók és oktatók számára.
A bevezetés során:
– strukturált dokumentumfeldolgozás és indexelés történt,
– jogosultság-alapú hozzáférési rendszer került kialakításra,
– pilot kurzusokban valós hallgatói interakciók alapján finomhangolták a működést.
Eredmények:
– csökkent az oktatók ismétlődő kérdésekre fordított ideje,
– gyorsult a hallgatói információelérés,
– javult a tanulási folyamat átláthatósága,
– kontrollált, auditálható AI-használat valósult meg intézményi keretek között.
A megoldás több egyetemen, három országban is pilot jelleggel bevezetésre került (összesen 15 intézmény), így a rendszer működése nemzetközi környezetben is validált.
