Napjainkban az ember szerepe gyorsan változik mind az ipari termelési tevékenységekben, mind a szolgáltatásokban. A középszerű, könnyen megtanulható tevékenységeket a gépek hatékonyabban tudják elvégezni, így a középszerű tudás leértékelődik, miközben a magas szintű készségek jelentősége növekszik. Ennek következtében a gazdaság minden ágazatában, de különösen a mérnöki területen új megközelítésekre van szükség a szakmai képzésben; az embereknek meg kell tanulniuk, hogy átadjanak bizonyos döntéshozatali szerepeket, és inkább irányítsák a mesterséges intelligencia által támogatott folyamatokat, mintsem versenyezzenek velük. A STEM-oktatásnak felelőssége van e célok elérésében, és ehhez megfelelő eszközöket kell kidolgoznia a mérnökképzéshez. Egy komplex didaktikai módszertant mutatok be a mérnöki alapképzésben a kompetenciaalapú oktatáshoz. Fontos eleme a matematikai kompetenciatérkép, amely megmutatja a matematikai és algoritmikus (kódolási) ismeretek fontosságát és helyét a mérnöki témákban. Egy másik elem a matematikai ismeretek szisztematikus tesztelése nem matematikai kontextusban a mérnöki kurzusokban. Áttekintést nyújtok a kifejlesztett eszközkészlet alkalmazása és a mérnöki alapképzésekben a matematikaoktatás hatékonyságának javítása terén elért eredményeimről.

Today, the role of humans is changing rapidly in both industrial production activities and services. Mediocre, easy-to-learn activities can be performed more efficiently by machines; mediocre knowledge is being devalued while the importance of high-level skills is increasing. As a result, in all sectors of the economy, and especially in engineering, new approaches to expert training are needed; people must learn to hand over certain decision-making roles and to control the processes supported by AI rather than compete with it. STEM education has a responsibility to achieve these goals and must develop appropriate tools for engineering education. I present a complex didactic methodology for competency-based education in engineering bachelor programs. An important element is the mathematical competency map, which shows the importance and place of mathematical and algorithmic (coding) knowledge in engineering topics. Another element is the systematic testing of mathematical knowledge in non-mathematical contexts in engineering courses. I provide an overview of our achievements in applying the developed toolset and improving the efficiency of mathematics teaching in engineering bachelor programs.