„A jövő a személyre szabott tanulásé” – interjú a BME Villamosmérnöki és Informatikai Kar dékánjával

A mesterséges intelligencia, az energetika átalakulása és a kvantumtechnológia ígérete egyszerre formálja át az informatikai és villamosmérnöki pályát. A BME Villamosmérnöki és Informatikai Karán ezért nemcsak naprakész tudást kell adni, hanem olyan mérnöki gondolkodást is, amely hosszú távon alkalmazkodni tud az új technológiákhoz – mondta dr. Imre Sándor, a kar dékánja.

A cikk eredetileg a Pályaképek UNI in&out 2026 Innováció kiadványában jelent meg.

A mérnöki és informatikai világ ma gyorsabban változik, mint valaha. Hogyan lehet ehhez igazítani az egyetemi képzést?

A tantervek megújításánál (most például gazdaságinformatikus alap- és mesterségesintelligencia-mesterképzést indítunk útjára) az elmúlt időszakban kifejezett cél volt, hogy több legyen a gyakorlati elem. Ez a szemlélet a laborgyakorlatoktól az önálló laborig végig jelen van: a hallgatók oktatói támogatással dolgozhatnak olyan fejlesztési témákon, amelyeket maguk választanak. Ezeknél a munkáknál keressük az ipari kapcsolódást is, mert egész más úgy tanulni, ha a feladat mögött egy valódi mérnöki probléma áll. A szakmai gyakorlatoknál arra figyelünk, hogy a diák egy valódi műhelybe kerüljön, ahol az egyetemen megszerzett tudás mellé érdemi tapasztalatot kap. Az alapképzés első éveiben még azt szoktuk mondani, hogy a középiskola után az egyetem is komoly váltás, ilyenkor az órákra és az alapokra kell koncentrálni. Később, a felsőbb évfolyamokon vagy mesterképzés mellett már sokan vállalnak munkát. Ilyen kor az a szerencsés, ha ez kapcsolódik a választott pályához és erősíti a szakmai fejlődést.

Hogyan jutnak el a cégek elvárásai a tantervekig és a hallgatói projektekig?

Rendszeresen egyeztetünk az ipari partnereinkkel, de ez ma már jóval többet jelent alkalmi megbeszéléseknél. Minden tanszéknek és laboratóriumnak vannak céges kapcsolatai, amik egyszerre szólnak konkrét mérnöki feladatokról és arról, hogy a vállalatok időben megismerjék a leendő szakembereket. Az ipar évekkel ezelőtt felismerte, hogy az igényeit állandó párbeszéden keresztül tudja becsatornázni az egyetemre, ehhez pedig kevés lenne időnként leülni a kari vezetéssel. Az igazi kapcsolat a közös fejlesztésekben, kutatási feladatokban és napi mű szaki problémákban alakul ki. Tantervreform előtt természetesen kikérjük a partnerek véleményét, de a lényeg a folyamatos információáramlás.

Milyen digitális megoldások változtatják meg leginkább a hallgatók mindennapjait?

A feladatbeadások és a számonkérések jelentős része már digitális vagy online felületen zajlik. Nemrég lezárult egy olyan egyetemi fejlesztés, amelyben a tárgyak jegyzeteit és segédanyagait mesterséges intelligenciára épülő keretrendszerbe lehet betölteni. A rendszertől kérdezni is lehet. Ez jól kiegészítheti a hagyományos konzultációt, sőt tesztsorok is készülhetnek belőle, amelyekkel a tanulóink zárthelyi vagy vizsga előtt ellenőrizhetik a tudásukat.

Mi az a fejlesztési irány, amit különösen fontosnak tart a kari oktatásban?

A következő nagy lépés az, hogy a tanulmányi előrehaladást ne csak a félév végén lássuk. A különböző számonkérések, beadandók és részfeladatok eredményeiből menet közben is sok minden kirajzolódik, ha ezeket az adatokat rendszerben kezeljük. Így korábban láthatóvá válhat, ha valaki lemarad, vagy ha egy tankörben többen ugyanannál a résznél akadnak el. Az így összeálló anonimizált évfolyam- vagy tankörszintű kép abban segíthet, hogy időben lássuk, hol van szükség több segítségre, más magyarázatra vagy célzottabb oktatói támogatásra. Dékánként az a meggyőződésem, hogy a jövő a személyre szabott tanításé és tanulásé. Régen ezt mentorrendszerként képzelték el, ahol egy oktató egy vagy néhány fiatalt támogat. Nagy létszámú képzésben erre korlátozott az emberi kapacitás, de a mesterséges intelligenciára és a virtuális megoldásokra épülő eszközökkel sokat lehet előrelépni.

Hol húzódik a határ az MI hasznos használata és a meg nem engedett segítség között?

A hallgatók használhatnak mesterséges intelligenciát, de jelölniük kell, hogy az adott feladatban mire vették igénybe. A karon külön tájékoztató felület is készült arról, hogyan érdemes és illik ilyen eszközöket alkalmazni az oktatásban, és ezt az épületekben is láthatóvá tettük. Alapvetően bátorítjuk a használatát, de a tudatos és szabályos alkalmazását várjuk el. A konkrét határokat sok esetben a tárgyfelelősök szabják meg. Ha például egy diplomatervben az a feladat, hogy valaki készítsen el egy programot, akkor nem fogadható el, ha ezt egy az egyben MI-vel generáltatja le. Ha viszont a fő cél egy műszaki probléma megoldása, és ehhez szükség van egy segédprogramra, amely számol vagy támogat egy részfeladatot, ott az MI igénybevétele indokolt lehet. A szövegstílus javítása vagy a helyesírás ellenőrzése megint más kategória.

Hogyan alakítja át az MI azt, ahogyan egy mérnöknek tanulnia és gondolkodnia kell?

A kar profiljából következik, hogy egyre több tudást kell adnunk az MI-rendszerek működéséről, fejlesztéséről és alkalmazásáról. Ezt szolgálja az induló mesterségesintelligencia-mesterképzés, de az alapképzésben is fokozatosan megjelenik ez az anyag. Lényeges, hogy az informatikushallgató használóként és fejlesztőként is értse ezt a technológiát. A másik módszertani kérdés az, hogyan segítjük a diákokat – köztük a villamosmérnököket is – az értelmes alkalmazásban. Van szabadon választható tárgyunk, amelyben ebben elmélyülhetnek, és dolgozunk azon, hogy a mesterséges intelligencia az egyes tantárgyakban is természetesen jelenjen meg. Úgy érdemes tanítani, hogy az az adott problémakör megoldását támogassa. Egy villamosmérnöki vagy informatikus kurzusnak évről évre frissülnie kell, ez alól legfeljebb a matematika és a fizika alapjai jelentenek kivételt.

Milyen készségekre lesz szüksége annak, aki már az MI korszakában lép ki a munkaerőpiacra?

A Műegyetemen alapvetően a problémamegoldást tanítjuk. Egy mérnöknek meg kell értenie, elemeznie és le kell írnia a műszaki kihívást, majd ki kell választania hozzá a megfelelő eszközöket. Ezek közül ma az MI az egyik nagyon hasznos lehetőség. A lényeg az, hogy arra használjuk, amire való. Naivitás volna azt gondolni, hogy a mesterséges intelligencia mindent kiszámol és megmond helyettünk, ezért elég lesz jól promptolni. Sok egyszerűbb feladatot valóban meg tud oldani, és ezeket rá is lehet bízni, de a mérnöki gondolkodást nem váltja ki. A fiatalokat arra kell felkészítenünk, hogy amikor ez a technológia már annyira hétköznapi lesz, mint egy közmű, az új megoldásokat akkor is képesek legyenek beépíteni a saját munkájukba. Ehhez állandó tanulási igény kell, hiszen a pillanatnyi tudás mindig csak egy adott időpontra érvényes. Később pedig új információkat kell befogadni és összekapcsolni a meglévő ismeretekkel.

Milyen hallgatói közösségek jöttek létre a karon belül?

Nagyon aktív és sokszínű a közösségi élet, különösen jó látni, hogy sok műhely működik nálunk. A stúdiótechnikától a mesterséges intelligenciáig számos témában vannak önszerveződő csoportok, például szakkollégiumi keretek között. Ezekben a diákok a saját érdeklődésük mentén mélyülnek el egy-egy témában, sokszor a tanórákon túl is. A kikapcsolódásnak is megvan a helye. Az évfolyamok között minden évben megrendezzük a Schönherz Kupát, és igyekszünk olyan keretet adni a közösségi programoknak, amely egyszerre szól a feltöltődésről és az összetartozásról. A kari vezetés régóta jól együttműködik a hallgatói képviselettel.

A tapasztalatok azt mutatják, hogy egyre nehezebb vonzóvá tenni a kutatói pályát. Miért alakult ez így, és mivel lehet ezen változtatni?

A PhD-képzés iránti érdeklődés az utóbbi időben visszaesett, amiben megélhetési és finanszírozási kérdések is szerepet játszanak. A doktoranduszok alapösztöndíja sokáig nagyon alacsony volt, a kar ezért saját erőforrásból kiegészítést adott, ez a program pedig ma már egyetemi szintre emelkedett. Bízunk benne, hogy kari és egyetemi támogatással olyan forrás állhat rendelkezésre, amely tisztességes megélhetést biztosít, és így vonzóbbá teszi a kutatói pályát. A mesterképzéseknél változó a helyzet: hol a mérnökinformatikus, hol a villamosmérnöki szakon látunk kisebb emelkedést vagy csökkenést. Újdonság az ősszel induló mesterségesintelligencia-mesterképzés, amely iránt szép számmal érdeklődnek. Ez nagyon vonzó irány, ezért a pályaválasztásban is érzékelhető némi átrendeződés. Mi közben arra törekszünk, hogy a mesterlétszámot szinten tartsuk, mert az iparnak szüksége van mestervégzettségű, komoly szaktudású mérnökökre.

Milyen jövő vár a villamosmérnökökre és az informatikusokra a következő évtizedekben?

A határ a csillagos ég. Az informatika mellett a klasszikusabbnak tartott villamosmérnöki ágazatok is nagyon dinamikusan fejlődnek. Elég a villamosenergetikára gondolni: harminc évvel ezelőtt sokan már leáldozó szakmának hitték, ma pedig elképesztő tempóban bővül. Az informatikában most a mesterséges intelligencia elterjedésének a korszakát éljük, és arra is számítunk, hogy a kvantumszámítógépek előbb-utóbb komolyabb gyakorlati szerephez jutnak. Aki ma erre a karra jön, olyan szakmát választ, amely hosszú távon is erős karrierlehetőséget ad. Ehhez persze az is hozzátartozik, hogy az egyetem elvégzése után is állandóan képeznie kell magát az embernek.

A kvantumszámítógépek mekkora áttörést hozhatnak?

Sokan a kvantumszámítógépek fő előnyének a gyorsaságot tartják: azt várják, hogy sokkal bonyolultabb problémákat rövidebb idő alatt tudunk majd megoldani. Én legalább ilyen lényegesnek tartom az energiahatékonyságot. Ha eljutunk a megfelelő qubitszámú rendszerekig, akkor ezek fogyasztása a klasszikus szerverparkokhoz képest töredék lehet. Ez a mesterséges intelligencia szempontjából is kulcskérdés. Az MI fejlődésének ugyanis határt szabhat, ha a szükséges számítási kapacitás energiaigénye túl nagyra nő. Takarékosabb megoldások nélkül pedig ez visszafoghatja az előrelépést. A kvantumszámítógépek, ha kellően megerősödnek, alkalmasak lehetnek arra, hogy ilyen rendszereket jó hatásfokkal futtassanak.

Imre Sándor

• 57 éves, 1993-ban szerzett villamosmérnöki diplomát a Budapesti Műszaki Egyetemen, majd az egyetem doktori képzésében folytatta pályáját: 1996-ban egyetemi doktori, 1999-ben PhD-, 2007-ben pedig MTA doktora fokozatot szerzett. 2019-től az MTA levelező, 2025-től rendes tagja.
• 2009–2025 között a BME Híradástechnikai Tanszékének tan székvezető egyetemi tanára, amelynek a neve 2013-tól Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék. 2020-tól a Kvantuminformatikai Nemzeti Laboratórium szakmai vezetője, 2024 novemberétől pedig a BME Villamosmérnöki és Informatikai Karának dékánja.
• Szakterülete a mobil- és kvantuminformatika, a távközlési hálózatok, valamint a kvantum kommunikáció.

Még több értékes tartalom vár!

Az UNI in&out kiadványt megújult címmel, de a megszokott tartalommal, Pályaképek néven érheted el. A 2026-os Innováció lapszámban olyan témákban mélyedhetsz el, amik valóban számítanak – oktatásról, jövőről, karrierről. Digitális és print formátumban is elérhető a shop.uniside.hu oldalon!