Eğitimde Yapay Zeka – Geleceğin öğretim ortamı, akıllı sistemler ve algoritmalarla şekilleniyor. Bir sınıf düşünün: Öğrencilerin öğrenme hızını, güçlü ve zayıf yönlerini anında analiz eden, geribildirim veren; öğretmenin rolü yalnızca rehberliğe indirgenmiş bir sınıf… Bu vizyon, örtük bir bilimsel rüyayı gün yüzüne çıkarırken, her yeni teknolojide olduğu gibi, bu rüyanın bir de gölgeleri var. Eğitimde yapay zekânın (YZ) sunduğu güç, aynı zamanda etik, gizlilik ve eşitsizlik gibi ciddi sorunlarla da yüzleşmemizi gerektiriyor.
Bu makalede, eğitimde YZ kullanımıyla gelen başlıca fırsat ve tehlikeleri, bilimsel araştırmalara dayalı olarak kısa ve net biçimde özetleyeceğiz.
Fırsatlar
-
Kişiselleştirilmiş öğrenme: YZ destekli öğretim sistemleri, bireysel öğrenci verilerini analiz ederek her birine özel öğrenme yolları öneriyor. Bir meta-analiz, uyarlanabilir öğrenme yazılımlarının öğrenci başarısını anlamlı biçimde artırdığını gösteriyor (van Lehn, 2011).
-
Gerçek zamanlı değerlendirme ve geribildirim: Otomatik değerlendirme sistemleri, yazılı cevaplardan kısa testlere kadar hızlı geri dönüş sağlayarak öğrenme döngüsünü hızlandırıyor (Shute & Ventura, 2013).
-
Erişilebilirlik ve kapsayıcılık: YZ destekli araçlar, engelli öğrenciler için sesli anlatım, metinden sese çeviri veya okul dışı kırsal alanlardaki öğrencilere çevrimiçi destek gibi olanaklar sunuyor (Almalki vd., 2020).
Tehlikeler
-
Veri gizliliği ve güvenlik: Öğrencilerin kişisel ve akademik verileri toplanırken, bu bilgilerin korunamaması hem etik hem yasal sorunlara yol açabilir (Donnelly ve Lamb, 2018).
-
Algoritmik önyargılar ve eşitsizlik: YZ sistemleri, eğitici verilerinde var olan önyargıları pekiştirerek, bazı öğrenci gruplarını dezavantajlı konuma düşürebilir (Baker vd., 2019).
-
Öğretmenin rolünün aşınması: Gereğinden fazla otomasyona dayanan sistemler, öğretmen–öğrenci ilişkisinin kritik boyutlarını ihmal edebilir ve eğitimde insani değeri azaltabilir (Selwyn, 2019).
Sonuç
Eğitimde yapay zeka, öğrenmeyi daha bireysel, esnek ve erişilebilir kılma potansiyeline sahip.
Ancak bu potansiyel, veri güvenliği, etik sorumluluk ve eğitsel eşitsizlik gibi derinlemesine ele alınması gereken konularla birlikte gelir.
YZ’yi eğitimin sağlam ve adil geleceğine dönüştürmek için teknoloji geliştirenlerin, öğretmenlerin ve politika yapıcıların birlikte çalışması; sistemlerin şeffaf, adil ve insan merkezli tasarlanmasını sağlamaları hayati öneme sahiptir.
Bilimsel araştırmalara dayalı, dengeli ve özenli yaklaşım, bu yeni eğitim dünyasına güvenle adım atmamıza olanak tanıyacaktır.
Kaynakça
Almalki, A., Aziz, M. A., & Leem, D.-H. (2020). Intelligent Tutoring Systems: A Systematic Review. Applied Sciences, 10(24), 8948.
Baker, R. S., Smith, L., & Le, J. (2019). Educator perspectives on uses of learning analytics. Journal of Learning Analytics, 6(1), 65–80.
Donnelly, K., & Lamb, D. (2018). The (in)visibility of data privacy: Teachers’ perceptions of student data use in US schools. Learning, Media and Technology, 43(4), 384–397.
Shute, V. J., & Ventura, M. (2013). Stealth assessment: Measuring and supporting learning in video games. MIT Press.
Selwyn, N. (2019). Should Robots Replace Teachers? Technology, Pedagogy and Education, 28(2), 215–231.
Van Lehn, K. (2011). The Relative Effectiveness of Human Tutoring, Intelligent Tutoring Systems, and Other Tutoring Systems. Educational Psychologist, 46(4), 197–221.
