2050’ye ilişkin bir senaryoda, öğrencinin kişisel yapay zekâ sistemi ders kaynaklarını taramakta, çalışma planını düzenlemekte ve zorlandığı konular için açıklamalar önermektedir. Öğrenci, farklı yaklaşımları karşılaştırmakta ve kararlarının olası sonuçlarını dijital ortamlarda incelemektedir. Bu gelecek kurgusu, eğitim kurumlarının bugün verdiği kararları değerlendirmek için düşünsel bir çalışma alanı sunmaktadır. Teknolojinin üstleneceği görevlerle birlikte, insanın hangi amaçlarla öğreneceği ve bu amaçları nasıl belirleyeceği üzerinde durmak gerekmektedir.

Eğitim, farklı yüzyıllarda gelişen kurumların, düşüncelerin ve uygulamaların izlerini taşımaktadır. On yedinci, on sekizinci ve on dokuzuncu yüzyıllardan devralınan bilgi ve otorite anlayışlarının bugünkü uygulamalardaki etkisini incelemek, toplumların farklı eğitim tarihlerini gözetmeyi gerektirmektedir. Dersin hızını kimin belirlediği, hangi bilginin değerli sayıldığı ve başarının hangi ölçütlerle tanımlandığı bu incelemenin temel konularını oluşturmaktadır. Geçmişten gelen alışkanlıkların günümüzün öğrenme koşulları açısından değerlendirilmesi önem taşımaktadır.

Yirminci yüzyılda eğitim alan bizler, hayatları yirmi ikinci yüzyıla uzanabilecek bireylerin öğrenmesine katkı sunmaktayız. Bu zaman farkı, kendi öğrenmemizi sürdürme sorumluluğunu gündeme getirmektedir. Güncel araçları kullanırken bu araçların eğitim amaçlarıyla ilişkisini kavramamız ve mesleki kararlarımızı gözden geçirmemiz gerekmektedir. Öğrencilerden beklediğimiz sorgulama, uyum sağlama ve gerekçelendirme kapasitelerinin kendi çalışmalarımıza da yansıması önem taşımaktadır.  

SİSTEMİN HEDEFİ, ÖĞRENCİNİN AMACI VE KARAR YETKİSİNİN BİLGİYLE DESTEKLENMESİ

Bir eğitim sisteminin tasarımı, hangi öğrenme amacına hizmet edeceğinin belirlenmesini gerektirmektedir. Ders tamamlama süresini azaltmaya, sınav puanını yükseltmeye veya kavramların anlaşılmasını desteklemeye verilen öncelik, farklı görevler ve geri bildirim biçimleri doğurmaktadır. Teknik bir tercih olarak görünen başarı ölçütü, eğitime ilişkin değer yargıları taşımaktadır. Bu nedenle süre ve puan gibi göstergelerin, öğrencinin bilgisini başka bir sorunda kullanma kapasitesiyle ilişkisinin ayrıca incelenmesi gerekmektedir.

Öğrenci, zor bir konuyu anlamak için daha yavaş ilerlemeyi seçebilmektedir. Başlangıçta sınava hazırlanırken yeni bir araştırma ilgisi geliştirebilmektedir. Kişiselleştirmenin niteliği, sistemin bu değişen amaçlara nasıl karşılık verdiğinde ortaya çıkmaktadır. Eğitim kurumunun, öğrencinin gerekçesini tartışabileceği ve planını güncelleyebileceği yollar sunması gerekmektedir.

Yapay zekâ önerisini değerlendirmek, alan bilgisiyle birlikte kaynakların ve varsayımların incelenmesini gerektirmektedir. Öğrencinin kendi açıklamasını sistemin yanıtıyla karşılaştırması, eksik düşünceleri ve gerekçe farklılıklarını görünür kılabilmektedir. Böylece yapay zekâ okuryazarlığı, yanıt üretmenin ötesinde, hangi bilginin hangi koşullarda kullanılacağını değerlendirmeyi kapsamaktadır.

Görev sınırlarını belirleme, insan onayı isteme ve işlemi durdurma olanakları bu yetkinin teknik karşılığını oluşturmaktadır. Bu seçeneklerin anlamlı kullanımı ise kişinin ne zaman ve hangi gerekçeyle müdahale edeceğini öğrenmesini gerektirmektedir. Sorumluluk, yapılan seçimi açıklama ve sonuçlarını izleme kapasitesiyle somutlaşmaktadır. Öğrencinin tercihleri, dersin ortak amaçları ve konuya ilişkin ön koşullarla birlikte tartışılmaktadır. Böylece kişisel yönelim ile akademik gereklilikler arasında gerekçeli bir ilişki kurulmaktadır.  

EĞİTİMCİNİN DÖNÜŞÜMÜ VE KURUM KÜLTÜRÜ

Eğitimcinin mesleki gelişimi, yapay zekâ önerilerini değerlendirecek bir çalışma disiplini kazanmasını da kapsamaktadır. Kaynakların iddiaları destekleyip desteklemediğini incelemek, verilerin hangi koşullarda toplandığını anlamak ve eksik bilgiyi fark etmek bu disiplinin parçalarını oluşturmaktadır. Mesleki öğrenmenin, araçları tanıtan eğitimlerle birlikte, gerçek öğretim sorunları üzerinde ortak çalışmayı kapsaması gerekmektedir.

Örneğin bir yapay zekâ yanıtının öğrencilerle birlikte incelenmesi, kaynaklarla iddialar arasındaki ilişkinin tartışılmasına olanak sağlamaktadır. Farklı açıklamaların dayanakları karşılaştırılırken öğretim elemanının kendi ilk değerlendirmesini yeni kanıtla değiştirmesi, bilimsel çalışma biçimini görünür kılmaktadır. Bu yaklaşımda uzmanlık, bilginin nasıl değerlendirildiğini açıklama ve sorgulama sürecini yönlendirme kapasitesiyle ortaya çıkmaktadır.

Bu dönüşümün kurumsal koşulları da bulunmaktadır. Yeni yöntemleri denemek, sonuçlarını incelemek ve çalışma arkadaşlarıyla tartışmak zaman gerektirmektedir. Kurumların iş yükünü ve mesleki gelişim olanaklarını bu ihtiyaca göre düzenlemesi önem taşımaktadır. Ortak görev tasarımı, ders gözlemleri ve öğrenci çalışmalarının birlikte incelenmesi, mesleki öğrenmenin gündelik işleyişe katılmasını desteklemektedir. Beklenen sonucu vermeyen uygulamaların paylaşılabildiği bir çalışma kültürü de bu sürecin parçasını oluşturmaktadır.  

KAVRAYIŞI GÖSTEREN DEĞERLENDİRME

İnsan ve yapay zekânın birlikte hazırladığı bir ürün değerlendirilirken öğrencinin düşünsel katkısına ilişkin ayrıca kanıt gerekmektedir. İşlem kayıtları çalışma adımlarının izlenmesine yardımcı olmakta; kavrayış ise açıklamalar ve yeni koşullardaki kararlar üzerinden incelenmektedir.

Örneğin kampüste su tüketimini azaltma planında kullanılan öğrenci sayısı hatalı çıktığında, öğrencinin hesabı düzeltmesi ve değişikliğin önerileri nasıl etkilediğini açıklaması beklenmektedir. Bu görevde konu bilgisi, araç kullanımı ve müdahale kapasitesinin ayrı ölçütlerle incelenmesi önerilmektedir. Ölçütlerin baştan açıklanması, öğrencinin hangi katkısının değerlendirileceğini anlamasına yardımcı olmaktadır. Dil ve araçlara erişim farklarının sonuçları nasıl etkilediğinin de araştırılması gerekmektedir.

Akademik dürüstlük, kullanılan desteğin, insanlar tarafından kontrol edilen iddiaların ve hataları düzeltme sorumluluğunun açıklanmasını gerektirmektedir. Katkıların izlenebilirliği ile kişinin çalışmasını gerekçelendirebilmesi birlikte ele alınmaktadır. Öğretim elemanlarının kendi yapay zekâ kullanımlarında da aynı açıklığı göstermesi, kuralların tutarlılığını desteklemektedir.  

EĞİTİM KALİTESİ VE AÇIK BİLİM

2030-2050 dönemine yönelik öğrenme ajanları, öğrenci modelleri ve dijital eğitim ortamları, araştırılabilir gelecek senaryoları olarak ele alınmaktadır. Bu senaryoların değeri, hangi eğitim tercihlerini tartışmaya açtıkları üzerinden değerlendirilmektedir. Bir aracın teknik başarısıyla öğrenmeye katkısının ayrı ayrı incelenmesi gerekmektedir. Bu yazıda eğitim kalitesi, kişinin yeni koşullarda bilgisini kullanabilmesi ve öğrenmesini sürdürebilmesi üzerinden tartışılmaktadır.

Açık bilim yaklaşımı, bu önerilerin sınanmasını ve sonuçların başka kurumlarda incelenmesini desteklemektedir. Kullanılan görevlerin, yöntemlerin ve değerlendirme ölçütlerinin paylaşılması bu amaca hizmet etmektedir. Araştırma materyallerinin erişime açılmasında kişisel bilgilerin korunması, ilgili izinlerin ve hakların gözetilmesi gerekmektedir. Bulguların elde edildiği koşulların ve geçerlilik sınırlarının açıklanması, sonuçların yorumlanmasına dayanak sağlamaktadır. Beklentileri destekleyen bulgularla birlikte, önerilen yaklaşımın yetersiz kaldığı durumların da bilimsel tartışmaya sunulması önem taşımaktadır.

Yapay zekâ daha fazla görevi üstlendikçe, eğitimin insanlara kendi amaçlarını belirleme ve bu amaçların sorumluluğunu taşıma kapasitesi kazandırması önem taşımaktadır. Bu yönelim, eğitimcilerin mesleki öğrenmesini sürdürmesini ve kurumların kararlarını kanıta dayanarak yenilemesini gerektirmektedir. 2050’ye hazırlık, bugünkü öğretim uygulamalarını bu sorumlulukla gözden geçirmekle başlamaktadır.

Prof. Dr. Gülsün KURUBACAK ÇAKIR

“Her pazartesi zihne bir yolculuk…”

Ankara HBV Üniversitesi Öğretim Üyesi

Gazete Ankara DHP- Köşe Yazarı

gkcakir@gazeteankara.com.tr