Dijital Yerliler ve Yapay Zeka

Dr.Umut KÖKSAL

İlköğretimde yapay zekanın bir teknoloji olarak eğitim,öğretimi destekleyici rolü üzerinde durmadan önce, yapay zekayı ilköğretimde kritik hale getiren bir kavram ve aynı zamanda bir boyut üzerinde durmak istiyorum. Bu kavram, digital native yani dijital yerli kavramı.

Mark Prensky tarafından 2001 yılında terimleştirilen bu kavram(1), günümüzde yapay zekanın ilköğretimde öğrencilerinöğrenme becerilerinin geliştirilmesi adına, bana göre bir katalizör görevi üstlenmekte.

Dijital yerli kavramı ile kısaca; doğar doğmaz bilgisayar, sanal ortam ile uyum içerisinde olan, yabancıların tech savy(teknoloji bağımlısı/teknoloji yatkını) olarak tabir ettikleri, teknolojiyi; sosyal,iletişim ve öğrenme amaçlı kullanma eğilimi yüksek, yeni teknolojiye adapte olma konusunda zorluk çekmeyen, yeni teknolojiyi kullanırken o teknolojiyi bozmak, yanlış yapmaktan korku duymayan, bilişsel yapıları, öğrenme stilleri, öğrenme alışkanlıkları farklı olan bir nesil anlatılmaktadır.

Öğrenme stilleri, iletişim kurma alışkanlıkları, doğdukları çağ/yıl dilimleri itibarı ile farklılaşan bu neslin eğitim ve öğretiminde, teknolojinin farklı türlerinin kullanılma eğiliminin artması, sürecin doğal bir uzantısı olarak değerlendirilebilir.

Yapay zeka'nın, özellikle ilköğretim çağındaki çocukların eğitiminde kullanımına ilişkin riskler ve zorlukların da olduğunu belirtmekte fayda olacaktır. Bu riskler ve zorluklar şu şekilde sıralanabilir:

-Öncelikli olarak, yapay zeka tabanlı eğitim ve öğretim araç,yazılım,teknolojileri karşısında öğretmenlerin direnç göstermesi ve adaptasyon sürecinin yönetiminde zorluklar

-Yapay zeka'nın ilköğretimde başarılı sonuçlar vermesi için, veli-öğrenci-öğretmen ve olası tüm diğer paydaşların etkin iletişim,işbirliğini gerektirmesi ve bunun başarılması kolay olmayan bir durum olması.

-Yapay zeka'nın tüm dersler için uygun olamayabileceği noktası. Kişiselleştirilmiş öğrenme, yapay zeka tabanlı ölçme,değerlendirme ve ders programı oluşturma ve en önemlisi ders deneyimini öğrenciye yaşatma; matematik, yabancı dil gibi dersler için nispeten daha kolay uygulamaya alanı bulup daha uygun olabilecekken,drama, beden
eğitimi, resim gibi öznel değerlendirmenin nispeten daha yoğun olduğu dersler için daha zor olabilir, daha sınırlı kalabilir.                   

-Sanal Asistanlar,veri güvenliği ve veri yönetimi meselesi:Siri, Alexa vb. sanalasistanların kullanılması çok derinlikli öğrenme fırsatları sağlayabilir, ama bu asistanların ne datası toplayacağına ve bunların nasıl kullanılacağına ilişkin daha kapsamlı yasalara ihtiyaç olabilecektir.

-Diğer sınırlandırmalar/zorluklar olarak da; doğru projelendirme, doğru ürün seçimi ve siber güvenlik sıralanabilir.

İlköğretimde Yapay Zeka ile ilgili araştırmalara bakıldığında, 4 ana alanda gelecek
dönemde gelişmelerin daha yoğun olacağı tahmin edilmekte:
*Öğrencilerin notlarının değerlendirilmesi
*Öğrencinin derse ilgisinin, bağlığının artırılması
*Öğrenci performansının tahmini
*Öğrencilerin test edilmesi/ölçme-değerlendirme

İköğretimde Yapay Zeka'nın gerek eğitim-öğretim, gerekse öğrencinin dersteki performans ,başarısının değerlendirilmesi açısından birer uygulama olarak hayata geçirilebilmesi için 4 aşamada değerlendirilmesinde fayda olabileceğini düşünmekteyim. Bu aşamalar şunlardır:

1. Otomasyon,
2. Entegrasyon,
3. Adaptasyon ve son olarak
4. Teşhis.

Otomasyon aşaması ile kastedilen, Yapay zekanın eğitimdeki en basit/temel kullanımı, not verme,eğitim programı oluşturma gibi temel fonksiyonların otomatize edilmesidir. Bu fonksiyonların otomatize edilmesi, öğretmenlere; ‘'öğrenci bağlılığı'' dediğimiz süreci daha kaliteli,verimli yönetmeleri için bir fırsat sunar.

Entegrasyon, Yapay zeka çözümleri, smart teknoloji ve IOT Tabanlı diğer uygulamalar ile entegre olarak öğrenciler için kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri oluşturur.

Adaptasyon aşaması ile kastedilen,y apay zeka, artık hem eğitim-öğretimin, aynı zamanda iş ortamının entegre bir parçası. Araştırmalar, okul çağındaki gençlerin % 95'inin smartphone sahibi olduğunu ve yaklaşık %45'i sürekli connected dediğimiz süreçte olduğunu gösteriyor.

Okuldaki yapay zeka uygulamaları, öğrenciyi teknolojik değişmenin hızına,çevikliğine adapte ediyor.

Son olarak, Teşhis ile; yapay zeka çözümleri kullanılarak gerçekleştirilen veri analitiği uygulamaları, öğrenci ve öğretmen performansı için kritik alanların teşhis edilmesine yardımcı olur. Güçlü güvenlik, kontrol mekanizmaları ile, yapay zeka potansiyel bazı problemleri teşhis etme ve tedavi etme konusunda bir destek aracı olarak kullanılabilir.Her ne kadar bazı uzmanlar öğretmenlerin yerine yapay zeka kullanılmasına karşı çıksa da görünen o ki eğitimde daha büyük değişiklikler olacak.

Yapay zeka, öğretmenin yerini alacak mı?

Benim bu soruya cevabım hayır, yapay zekanın; bir öğretmenin öğrenci ile kurduğu sıcak iletişimi ve öğrenci bağlılığını sağlamayı başarması kolay bir durum değil, yapay zeka; öğretmenlerin operasyonel işleri noktasında benim tahminlerime göre birer yardımcı, asistan, destekleyici görevini görecektir.

Bu değişikliklerin başarılı olabilmesi için, tüm paydaşların yapay zeka konusundaki bilinçlerinin artırılması kritik ve önemlidir.

Tüm Yazılar