Bir öğretmenin sahip olduğu pedagojik sezgi, duygusal zeka, ahlaki yönlendirme ve rehberlik gibi unsurları tam anlamıyla yapay zeka gerçekleştirebilecek mi?

İnsanın biyolojik ve bilişsel sınırlarını teknolojiyle aşmayı hedefleyen Transhumanizm, gündeme sürekli gelen bir akım.

Eğitimde de, yapay zekânın sadece bir araç olmanın ötesine geçerek, öğretmenin yerine geçecek bir sistem oluşturma çabası olup olmadığı tartışılan önemli konulardan birisidir.

İnsanı “geliştirmek” adına öğretmenin rehberliği ve rol modelliği yerine yapay zeka destekli öğrenme ortamları inşa edilirse ve kontrol tamamen yapay zeka ve bu teknolojiyi kullanan elitlerin elinde olursa bu durum bizleri insanın eğitimin merkezinden çekildiği bir senaryoyla baş başa bırakacaktır. Bu süreçte Transhumanizm gerçekliğiyle buluşan insan ileri bir aşamada; insanın mevcut biyolojik ve bilişsel sınırlarını aşarak tamamen farklı bir varoluş biçimine geçişini anlatan Post Humanizm akımı ile karşılaşacaktır.

Yapay zeka, biyoteknoloji, sibernetik ve genetik mühendislik gibi alanlarda yapılan çalışmalar bizlere bu konularda sorgulamalar yaptırmaktadır.

İnsanın fiziksel ve zihinsel yeteneklerinin teknolojik müdahalelerle köklü bir şekilde değiştirildiği, insan merkezli olmayan bir gelecekle, biyolojik sınırlardan kurtulmuş, bilincinin dijitalleşmesiyle fiziksel bedenlerinden bağımsız bir varoluşa geçtiği, teknolojiyle birleşerek insan ve makine karışımı bir varlık (cyborg) ya da tamamen sentetik bir zihin olabildiği yönünde bir gelecek tasavvurunu düşünenlerin varlığını da göz ardı etmeyelim. Bu fikirlere karşı en büyük zenginliğimiz kadim kültürümüzle birlikte kaynaklarından uzaklaşmadığımız İslam Dinimiz ve düşünce yapımız olacaktır.

Mevcut bilgilerimiz ışığında eğitimde yapay zekâ sorgulamalarına giriş yapalım.

Okullarda öğrenme konusundan bahsedilecekse öğrencide aidiyet duygusu, sevgi, kabul görme ve fark edilme gibi temel insani ihtiyaçların karşılanıp karşılanmama durumlarını gözden geçirmek gerekir.

Her öğrencinin DNA izi gibi, öğrenme kapasiteleri, bireysel yaşam koşulları, gelişim potansiyelleri, nöro çeşitlilikleri ve bireysel ihtiyaçlarının da farklı olduğunu bilmek ve bu farklılıklara saygı duymanın ötesinde kabul etmekle yetinmeyip bunların farkında olmak ve uygun eğitim öğretim ortamlarını sağlamak gerekiyor.

Eğitim öğretim uygulamalarında; 1- Neyi öğreteceğiz? 2.Nasıl öğreteceğiz? 3. Niçin öğreteceğiz soruları her zaman sorulmakla birlikte, soruların önem sırası ve verilen cevaplar farklılık göstermiş ve ilerleyen süreçte de devam edecektir.

Eğitimi genel olarak bir insan yetiştirme süreci olarak ele almanın ötesinde potansiyelleri geliştirme ve bir olgunlaştırma yolculuğu olarak ta görmek gerekiyor. Bazen düne bakmayı da ihmal etmemek gerekiyor. Yunus’un geçmişteki ifadesiyle “Bilmeğe değil Olmağa bak olmağa…” sözünü yeniden okumak ve yorumlamak şart.

Düne bakmak bugünü anlamamıza ve geleceğe ait öngörülerde bulunmamızı sağlayacaktır. Geleceğimiz bugünümüzde saklı olduğu gibi, bugünümüzde geçmişimizde gizlidir.

Yapay zeka destekli ama insan odaklı yeni bir yaklaşım ile Türkiye Yüzyılını inşa edecek gençleri yetiştirmek adına önümüzde uzun soluklu bir süreç var.

Bilgi olmadan otorite kurulamayacağını tekrar tekrar tecrübe etmeye gerek olmadığına, yapay zekânın ve gelişen teknolojilerin insanlara daha yaşanabilir, huzurlu bir hayat sunacağı sevdasına kapılmayalım yönünde düşüncelerimize bu köşede daha önce yer vermiştik.

https://bbnhaber.com.tr/yazarlar/yilmaz-tasci/yapay-zeka-karsisinda-insan-kalabilmek-5085

Eğitimde teknolojik alanlardaki gelişmeler ve yapay zeka alanındaki ilerlemeler doğal olarak öğretmen, öğrenci profillerinde, eğitim öğretim programlarının felsefesinde ve uygulama süreçlerinde de farklı bakış açıları geliştirmeyi zorunlu kılıyor.

Değişim, zihinlerde olduğu kadar okullar gibi fiziksel mekanlarda da gereklidir. Yapay zekâ teknolojisinin kullanıldığı sınıflar, bir taraftan düşünme mekanları olarak dizayn edilirken, diğer taraftan öğrencilerin yeteneklerini keşfetmelerini destekleyecek alanlar olarak ta yenilenmek zorundadır.

Öğrenmekten üretmeye giden yolda; beceri bilginin kalıcı hali, deneyim ise becerinin değer yaratmış halidir. İnsanlar bir arada bulundukları, etkileşim içinde oldukları ortamlarda çok daha hızlı beceri ve deneyim kazanırlar.

Dijital ortamlarda, yapay zekâ destekli iyi tasarlanmış bir öğrenme deneyimiyle bilgiyi çok daha verimli aktarma şansına sahip olabiliriz. Yapay zeka destekli programlarla kişiye özel bir yaklaşımla her öğrencinin kendine en uygun hızda, en uygun içerik ve yöntemle, zamandan ve mekandan bağımsız olarak öğrenmesinin de yolu açılmış olacaktır.

Öğretmenlerin yerini alacağı söylenen yapay zeka mevcut haliyle sadece bilgiyi aktarmak görevini yerine getirecektir. Oysa bu iş eğitimin sadece ilk aşamasıdır. Aktarılan bilginin kalıcı değerlere dönüşmesi için öğretmenlere yine ihtiyaç duyulacaktır. Yunusça bir ifadeyle “bilmek tek başına yeterli değil.’’

Yapay zeka sayesinde öğrencilerin farklı ihtiyaçlarını daha hızlı tespit ederek, onlar için daha etkili bir öğrenme deneyimi sunabilir. Kişiye özgü yapılan öğretim düzenlemeleri, onların eğitim süreçlerine daha aktif katılımını sağlayarak başarı grafiklerini de yükseltecektir. Yapay zeka tarafından güçlü ve zayıf yönleri bilinen ve ihtiyaca yönelik uygun eğitimsel destekleri sunulan öğrencilerin gelecekte her alanda başarılı olup olmayacağı, yapay zekanın sunabileceği imkanları ve sınırlılıkları da tartışma konusu olmaya devam ediyor. Yakın zamanda yapılan üç araştırma örneğiyle konuya birlikte bakalım.

Anil R. Doshi ve Oliver Hauser’e ait 1.araştırma:

Bu araştırmanın sonuçları Temmuz 2024’de Science Advances dergisinde paylaşılmıştır. Deneye katılan 3 ayrı gruptan kısa hikâye yazması istenmiştir. Bir grubun üretici yapay zekâdan bir kez, diğer grubun ise 6 kez destek almasına izin verilmiştir. Üçüncü gruptaki katılımcıların ise yapay zekâdan yardım almalarına izin verilmemiştir. Araştırma sonuçları ilginç. Yapay zekâ kullanan gruplarda bireysel yaratıcılıkta artış saptanırken, çeşitliliğin azaldığı görülmüştür. Bu arada yaratıcılığı yüksek bireylerde üretken yapay zekânın bir katkısı gözlenmediği sonucuna da varılmıştır. Yani bu tür çocuklar yapay zekâ kullansa da kullanmasa da zaten yaratıcı. Bu araştırmanın da altını çizdiği gibi yapay zekâdan aynı ya da benzer cevaplar alan bireylerin sıra dışı fikirler üretme durumları azalıyor.

Araştırmanın tamamına https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adn5290 erişebilirsiniz.

Diğer bir araştırma Pensilvanya Üniversitesi’nden Prof. Hamsa Bastani liderliğindeki bilim insanlarının yaptığı bir çalışma. Bu çalışmada üretici yapay zekâ, farklı 2 formatta lise matematik dersinde öğrenmeyi desteklemek amaçlı kullanılmıştır. Deney sonrası üretici yapay zekâ kullanan öğrencilerin matematik performansları ölçülmüştür. Bir formatını kullanan grupta performans yüzde 48 artarken, farklı bir formatını kullanan diğer grupta bu artış yüzde 127 olduğu saptanmıştır. Sonuçlar etkileyici. Ancak araştırma burada bitmiyor. Bu iki gruptaki katılımcıların yapay zekâ kullanmaları engellenerek, tekrar performansları ölçülmüştür. Bu durumda öğrencilerin performansları hiç yapay zekâ kullanmayan öğrencilerin performansının bile yüzde 17 gerisine düşmüştür. Araştırmacılar buradan şu sonucu çıkarmışlar: “Uzun vadeli üretkenliği sürdürmek için insanların kritik becerileri öğrenmeye devam etmesini sağlamak gerekiyor. Bu yüzden üretken Yapay Zeka’yı devreye alırken dikkatli olmalıyız.”

Araştırmanın tamamına https://hamsabastani.github.io/education_llm.pdf erişebilirsiniz.

3. araştırma MIT’den Eric Klopfer’ın bir deneyi. Klofer, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’ndeki (MIT) lisans bilgisayar bilimi dersinde bir deney yaparak sınıfını üç gruba ayırmış ve öğrencilerine Fortran dilinde çözmeleri gereken bir programlama görevi vermiştir. Ancak, öğrencilerin hiçbiri daha önce bu konuyu bilmeyenler arasından seçilmiştir. Bir gruba ChatGPT kullanma izni verilirken, ikinci gruba Meta’nın Code Llama büyük dil modelini (LLM) kullanmaları söylenmiştir. Üçüncü grubun yalnızca Google’ı kullanmasına izin verilmiştir. Tahmin edilebileceği gibi, ChatGPT kullanan grup sorunu kısa sürede çözdüğü, LLM kullanan grubun problemi çözme süresi daha uzun olduğu, problemi bileşenlere ayırmaları gereken Google kullanan grubun problemi çözmesinin ise daha da uzun sürdüğü tespit edilmiştir. Daha sonra öğrencilerin sorunu ezbere nasıl çözdükleri konusunda kalem kâğıt testi yapıldığında ve şaşırtıcı sonuçlar ortaya çıkmıştır. Klopfer, ChatGPT grubunun

“hiçbir şey hatırlamadığını ve hepsinin başarısız olduğunu” raporlamıştır. Bu arada, Code Llama grubunun yarısı, Google kullananların ise tamamı testi geçmiştir.

Çalışmanın tamamına https://hamsabastani.github.io/education_llm.pdf erişebilirsiniz.

Bu çalışmalar her ne kadar Yapay Zekânın öğrenme ortamında kullanılmasına bağlı bazı olumsuz sonuçları paylaşsa da Yapay Zekânın öğrenme ortamındaki potansiyelini henüz keşfedilmiş de değildir. Ama öğrenme konusunda bildiğimiz şu gerçekleri de göz ardı etmeyelim. Öğrenme odaklanma ve ilgi ile başlayan, zaman alan ve duygular ile şekillenen bilişsel bir süreci takip etmektedir. Bu gerçeklerin önemsiz görüldüğü her türlü uygulamada başarısız olmak kaçınılmazdır. Geçmişte de benzer durumlar ortaya çıkmıştır.

Yapay Zekâ uygulamalarının akıbeti de diğer teknolojilere benzeyecek mi, yönetim makinelerde mi yoksa insanlarda mı olacak bunu zaman gösterecek.