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

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. KivonatJelen 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.

Authors

Publication Details

Journal
Energetika-Elektrotechnika – Számítástechnika és Oktatás Multi-konferencia
Published
2026-10-15
Primary Topic
Artificial Intelligence in Education
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.00
Controls
|||
ALL TIME
JAN
FEB
MAR
APR
MAY
JUN
JUL
AUG
SEP
OCT
article

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

Tamás Bartók, Gergely Kocsis, Ferenc Héjja
Energetika-Elektrotechnika – Számítástechnika és Oktatás Multi-konferencia
Artificial Intelligence in Education
article

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

Tamás Bartók, Gergely Kocsis, Ferenc Héjja
article en

Abstract

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. KivonatJelen 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.

Energetika-Elektrotechnika – Számítástechnika és Oktatás Multi-konferencia
Openalex Percentile: Top 5%
Artificial Intelligence in Education
AI Navigator

Ask Laika to Summarize, Analyze, and Connect papers live on the map.

Summarize Papers & Methodologies

Extract key findings, datasets, and comparative methods across publications.

Benchmark Rankings & Visual Analytics

Rank top research institutions, authors, funders, topics, and journals by Field-Weighted Citation Impact (FWCI) and paper volume with instant charts.

Connect Distant Disciplines

Bridge topological clusters on the map to find hidden collaborative intersections.