TTK Matematika BSc képzés ajánlott, szabadon választható tantárgya.

Magyar nyelven:

A kurzus céljai:

• a hallgatók megtanulják a generatív mesterséges intelligencia (LLM-ek) és a digitális dokumentumszerkesztési technológiák (LaTeX) hatékony használatát;
• ezek segítségével matematikai oktatási segédanyagokat (jegyzetek, ábrák, feladat-mintamegoldások) készítenek a BME Matematika BSc képzés tananyagaihoz.

 Módszertan:

• A hallgatók 3 fős projektcsapatokban, egy-egy, az adott félévben hallgatott matematika tárgy anyagát dolgozzák fel, heti rendszerességgel.
• Az órai jegyzetek alapján, modern digitalizációs eszközök és AI-asszisztált kép-szöveg átalakító modellek segítségével LaTex forráskódot generálnak.
• A szükséges szerkesztés és a matematikai tartalom ellenőrzése után a legépelt előadásjegyzet forráskódját megosztják a tárgy előadójával.
• Az előadó visszajelzései alapján tovább bővítik/finomítják a jegyzetet, heti ciklusokban.
• A 3 fős hallgatói csoportok javasolt kialakítása: egy digitalizáló/gépelő, egy lektor (aki egyúttal összeveti a gépelt jegyzetet a saját órai jegyzetével), egy pedig minőségbiztosító/tartalék, heti rotációban.

Kompetenciák:

• A félév során a hallgatók nemcsak technológiai kompetenciákat szereznek, hanem a folyamatos lektorálás és hibakeresés révén elmélyítik matematikai precizitásukat és kritikai gondolkodásukat.

Szorgalmi pontokért a tananyagon túlmutató, azt kiegészítő segédanyagok (pl. kapcsolódó érdekességek, tudománytörténeti háttér, tanulást segítő animációk, stb) készítése is lehetséges, az adott tárgy oktatójával való egyeztetés után.

Értékelés:

A félév végén a részt vevő hallgatók rövid prezentációban foglalják össze a jegyzetgenerálással kapcsolatos tapasztalataikat. A tantárgyra adott jegy kialakításánál

• 80 % súllyal vesszük figyelembe a hallgatók által elkészített oktatási segédanyag színvonalát (matematikai precizitás, olvashatóság, hasznosság) a lejegyzetelt tárgy oktatójával való egyeztetés után, és
• 20 % súllyal vesszük figyelembe a félév végén tartott rövid prezentációkat.

 

In English:

Course objectives:

• Students will learn the effective use of generative artificial intelligence (LLMs) and digital document editing technologies (LaTeX);
• Using these, they will prepare mathematical teaching aids (notes, figures, sample solutions) for the BME Mathematics BSc curriculum.

Methodology:

• Students will work in project teams of 3 people on a weekly basis on the material of a mathematics subject they have studied in the given semester.
• Based on their lecture notes, they will generate LaTeX source code using modern digitization tools and AI-assisted image-to-text conversion models.
• After the necessary editing and proof-checking of the mathematical content, the source code of the typed lecture notes will be shared with the lecturer of the subject.
• Based on the lecturer's feedback, the notes will be further expanded/refined in weekly cycles.
• The recommended formation of the 3-person student groups: one digitizer/typist, one proofreader (who also compares the typed notes with their own notes taken in class), and one quality assurance/backup, in weekly rotation.

Competencies:

• During the semester, students not only acquire technological competencies, but also deepen their mathematical precision and critical thinking through continuous proofreading and error detection.

For extra points, it is also possible to create supplementary materials that go beyond the curriculum (e.g. related curiosities, scientific history background, learning-aiding animations, etc.), after consultation with the instructor of the given subject.

Evaluation:

At the end of the semester, participating students summarize their experiences concerning the AI-assisted mathematical teaching material production with in a short presentation. When determining the grade for the course,

 

•  80% of total points is based on the quality of the teaching materials (mathematical precision, readability, usefulness) prepared by the students after a consultation with the instructor of the course they have taken notes on
• 20% of the total points is based on the short presentations given at the end of the semester.

A TVSZ szerint

A szorgalmi időszakban legalább két heti rendszerességgel

28

8

0

0

0

0

24

0

60

60

Dr. Ráth Balázs

egyetemi docens

Sztochasztika Tanszék

Dr. Ráth Balázs