Ulaş Başar Gezgin, ulasbasar@gmail.com
Eğitimde yapay zeka araştırmalarını hızlandıran
faktörlerden biri Kovid 19 olurken, bir diğeri de yapay zekanın sosyal
hayattaki genel yükselişi. Klutka ve ark. (2018) göre yapay zeka, yüksek
öğrenimde sonuçları, erişimi ve elde tutmayı geliştirebilir, maliyeti
düşürebilir ve tamamlama süresini azaltabilir. Klutka ve ark. (2018) göre,
yapay zeka, yanıt verme, kararlılık, uyum sağlama ve bağımsızlık ile
karakterize edilir. Yapay zeka kullanıcılara yanıt verir, kararlar verir,
ortamlara uyum sağlar ve bazen bağımsız eylemler gerçekleştirir (Klutka ve ark.,
2018).
Eğitimde yapay zekaya ilişkin araştırmalar çoğunlukla
eğitimde davranışçı ve nesnelci bir anlayış benimseyen bilgisayar bilimcileri
tarafından yürütülmektedir (Bates ve ark., 2020). Çoğunlukla ölçülebilir
süreçlere odaklanırlar. Crompton ve Burke'e (2023) göre bu durum son yıllarda
değişmiştir. Artık eğitim bölümlerinden araştırmacılar bu alanda birinci sırada
yer alıyor.
Bates ve ark. (2018) göre, yapay zekanın eğitimde
kullanımında aşağıdaki hususlara dikkat etmemiz gerekir:
“- Önyargıyı önleme ve çeşitliliği sağlama kapasitesini
geliştirmek,
- gizliliği korumak,
- şeffaf veri politikaları geliştirmek,
- benimsenen sistemlerin düzenli etik veri etki
değerlendirmelerini bütünlemek ve
- kişisel verilerin temel bir hak olarak
değerlendirilmesi” (s.10-11).
Bates ve ark. (2018) doğru bir şekilde şunu belirtiyor:
“O halde asıl soru, teknolojinin otomasyon yoluyla
öğretmenlerin ve eğitmenlerin yerini almayı mı amaçlaması gerektiği, yoksa
teknolojinin öğretmenleri ve eğitmenleri güçlendirmek için mi kullanılması
gerektiğidir -sadece öğretmenler değil, aynı zamanda öğrencileri de. Her şeyden
önce, eğitimde yapay zekayı kim kontrol etmelidir: eğitimciler mi, öğrenciler
mi, bilgisayar bilimcileri mi, yoksa büyük şirketler mi? Bunlar gerçekten
varoluşsal sorular.
Yapay Zekanın öğretim maliyetlerini azaltmada son derece
başarılı olup olmadığı sorusu da var.Bunun insanlar olarak bize maliyeti nedir?
Neyse ki yapay zeka bir tehdit sağlamak için, henüz uygun konumda değil; ancak
bu her zaman böyle olmayacaktır. Tsunami geliyor." (s.12)
Yükseköğretimde yapay zeka, “otomatik değerlendirme,
testler oluşturma, geri bildirim, çevrimiçi soruları gözden geçirme ve eğitim
kaynaklarını değerlendirme”yi kapsayan ölçme/değerlendirme için kullanılabilir
(Crompton ve Burke, 2023, s.14). Aynı zamanda “akademik performans, proje
konusu, okulu bırakma, risk altında olma, memnuniyet, kariyer kararı, gelişim
yolu, satın alma davranışı, yenilikçi yetenek, yüksek öğrenimin geleceği” vb.
dahil olmak üzere tahminde bulunmak için de kullanılabilir (Crompton ve Burke,
2023, s.15). Diğer bir kullanım ise “sanal aracı, sanal asistan, akıllı aracı,
akıllı yardımcı, öğrenme aracısı, sohbet robotu yardımı ve genel yardım” gibi
alternatif isimlerle anılan yapay zeka asistanıdır (Crompton ve Burke, 2023,
s.16). Sağlanan yardım, “performansı, çaba düzenlemesini, ipuçlarını,
erişilebilirliği, eşitliği, sınıf dışı desteği, öğrenciye ulaşmayı, yapı
iskelesini, soruları yanıtlamayı, öneri sistemini, ikna edici müdahaleyi,
sonraki adımları ve konuşma aracılarını” içerir (Crompton ve Burke, 2023,
s.16). Diğer bir kullanım ise “öğrenme analitiği, öğrenme modellerini
belirleme, müfredat sıralaması, öğretim tasarımı, öğretim etkisini analiz etme,
akademik ayrıntıların çerçevesi, öğrenci yönetimi, yüksek öğretim sistemlerinin
tasarımı, öğrencileri kümeleme ve kişilik profili oluşturma”dan oluşan öğrenci
öğrenmesini yönetmektir (Crompton, ve Burke, 2023, s.17).
Lynch (2019) erken dönem bir makalesinde yapay zekanın
eğitimde 26 kullanımını listelemektedir: "sınıf davranışı/yönetim,
yardımcı teknoloji, kodlama, oyunlaştırma, erken çocukluk eğitimi,
uyarlanabilir öğrenme, ders planlama, sınıfta görsel-işitsel, veli-öğretmen
iletişimi, dil öğrenimi, yazma, sınava hazırlık, planlama, değerlendirme,
teşhis, veri ve öğrenme analitiği, öğrenme yönetim sistemleri, personel
planlama ve yedek yönetimi, mesleki gelişim, ulaşım, bakım, tesis yönetimi,
finans, siber güvenlik, emniyet ve güvenlik ve okul yönetimi ”.
Klutka ve ark. (2018), ders sırasında öğrenci katılımını
belirlemek için yüz tanıma teknolojilerinin kullanıldığını bildirmektedir. Bu,
öğretim üyelerinin genel ilginin ne zaman kaybolduğunu belirlemesine olanak
tanır. Bir yandan da insan hakları tartışmalarını beraberinde getirir. Bu
tartışmaların bağlamı, gözetim kapitalizmidir (Gezgin, 2019; baskıda a; baskıda
b; Zuboff, 2022)
Crompton ve Burke (2023) eğitim amaçlı yapay zeka
araştırmalarında 6 boşluk tespit etti: Birincisi, eğitim amaçlı yapay zeka
araştırmalarının çoğu yüksek gelirli ülkelerden geliyor. Başka seslere
ihtiyacımız var. İkincisi, daha fazla disiplinler arası araştırmaya ihtiyaç
vardır. Üçüncüsü, mühendislik bölümleri yerine eğitim bölümleri tarafından daha
fazla araştırma yapılmalıdır. Dördüncüsü, lisansüstü düzeyde daha fazla
araştırmaya ihtiyaç vardır. Eğitime yönelik yapay zeka araştırmalarının çoğu
lisans düzeyini içerir. Beşincisi, yapay zekanın öğrencilere nasıl yardımcı
olabileceği, üzerinde fazla çalışılmış bir konudur; eğitim kadrosuna ve
yöneticilere nasıl yardımcı olabileceği ise yeterince çalışılmamış bir konudur.
Son olarak, yapay zekanın keşfedilmemiş alanlarında eğitime yönelik daha fazla
araştırmaya ihtiyaç vardır (Crompton ve Burke, 2023).
Önümüzdeki yıllarda yapay zekanın eğitimde daha çok
kullanılacağını göreceğiz. Bu konu daha çok konuşulacak.
Kaynakça
Bates, T., Cobo, C., Mariño, O.,
& Wheeler, S. (2020). Can artificial intelligence transform higher
education?. International Journal of Educational Technology in Higher
Education, 17(1), 1-12.
Crompton, H., & Burke, D.
(2023). Artificial intelligence in higher education: the state of the field.
International Journal of Educational Technology in Higher Education, 20(1),
1-22.
Gezgin, U.B. (baskıda a). Kuşbakışı: Kısa Kısa Yazışmalar
(basılmayı bekleyen kitap).
Gezgin, U.B. (baskıda b). Yapay Zeka Sosyolojisi ve
Psikolojisi: Bir Giriş. (basılmayı bekleyen kitap)
Gezgin, U.B. (2019). Zeka Feşizmine
Karşı: Yapay Zeka, Büyük Veri, Bilişsel Bilim ve Gelecekbilim Üzerine. İstanbul: Yar.
Klutka, J., Ackerly, N., Magda,
A.J. (2018). Artificial Intelligence in Higher Education: Current Uses and
Future Applications. Louisville: Learning house.
Lynch,
M. (2019). 26 Ways that Artificial Intelligence (AI) is Transforming Education for
the Better. https://www.theedadvocate.org/26-ways-that-artificial-intelligence-ai-is-transforming-education-for-the-better/
Zuboff, S. (2022). Surveillance capitalism or democracy?
The death match of institutional orders and the politics of knowledge in our
information civilization. Organization Theory, 3(3), 26317877221129290.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder