Eğitimde Yapay Zekâya Dayalı Yenilikçi Yaklaşımlar

Yapay Zekâ (YZ), küresel eğitim ortamında hızla dikkat çekmekte ve önem kazanmaktadır. Gelişmekte olan YZ teknolojilerinin geleneksel sınıf ortamlarına entegre edilmesi, mevcut eğitim yaklaşımlarında bir paradigma değişikliğine yol açabilir.

YZ’ye özgü müdahaleler, bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimlerini teşvik ederek, çoklu özel ders sistemleri ve oyunlaştırma uygulamaları gibi yöntemlerle geniş bir eğitim gereksinimleri, zorlukları ve fırsatları yelpazesini ele alma potansiyeline sahiptir.

Dijital öğrenme araçlarının özelleştirilmesi, öğrenme stili, öğrenme hızı, önceki bilgiler ve öğrencinin bilişsel durumu gibi çeşitli unsurlara dayanmaktadır. YZ tabanlı müdahaleleri mümkün kılan yeni teknolojiler, etkili eğitimde önemli bir rol oynayabilir ve bu nedenle yaygın olarak test edilmesi ve uygulanabilirliğinin gösterilmesi gereklidir.

Dijital teknolojilerin hızla yaygınlaşmasıyla birlikte toplumda büyük bir dönüşüm yaşanmakta ve bu değişime paralel olarak eğitime yönelik yaklaşımlar da dönüşmelidir. Eğitim süreçleri temel olarak öğretim, öğrenme ve değerlendirme olmak üzere üç ana faaliyetten oluşmaktadır. Bu üç faaliyet, kendi içinde çeşitlilik gösterir ve özgün amaçlara hizmet eder.

YZ çağında bu faaliyetler, eğitimi dönüştürerek daha kişiselleştirilmiş ve etkili öğrenme deneyimlerini mümkün kılabilir. YZ tabanlı öğretim ve öğrenme yöntemleri, ileri düzey bilimsel ve teknik bilgilerin pratik ve verimli yollarla aktarılmasını sağlayan YZ tekniklerini içermektedir.

Günümüzde giderek daha fazla kuruluş, bilgi ve enformasyonun hızlı bir şekilde aktarımını sağlayamayan geleneksel eğitim ve değerlendirme paradigmalarını geliştirmek ve reforme etmek amacıyla YZ teknolojileri üzerine çalışmalar yapmaktadır.

YZ yeniliklerinin tanıtımı, etik boyutları zenginleştirilmiş etkileşim ve zekâ ile entegre edilebilen oldukça aktif ve akıllı sistemler gerektirmektedir. Bu bağlamda, YZ sistemleri, YZ teknolojilerinin çeşitli eğitim süreçlerinde kullanımında etik boyutları göz önünde bulundurmalıdır.

Eğitimciler ayrıca, YZ araçlarının öğretim ve öğrenim süreçlerini pratik ve etkili bir şekilde iyileştirebileceğinden emin olmalıdır. Her ne kadar YZ sistemleri yetkin ve öğrenme kapasitesi yüksek olsa da, uygun şekilde kullanılmadığında kurumsal yapılar üzerinde olumsuz etkiler yaratabilir.

Yapay Zekânın Temelleri

YZ, başlangıçta yoğun insan bilişsel etkileşimi ve eleştirel düşünme süreçlerine tabi olan davranışları yeniden üretmeye odaklanan, bilgisayar bilimlerinde oldukça disiplinlerarası bir çalışma alanıdır. Eğitimde YZ geliştirme bağlamında, teknolojik arka plan açısından üç temel alan büyük önem taşımaktadır:

Şekil-1. Eğitimde Yapay Zeka’nın Temel Bileşenleri.

1. Makine Öğrenimi (ML): Algoritmalar ve istatistiksel modeller, bilgisayar sistemlerinin verilerden etkili bir şekilde öğrenmesini ve açıkça programlanmaksızın belirli bir görevdeki performanslarını artırmasını sağlar. ML, YZ’nin bel kemiğini oluşturmakta ve sistemlerin özerk bir şekilde gelişmesini mümkün kılmaktadır.
2. Doğal Dil İşleme (NLP): Bu alan, makinelere insan dilini yazılı veya sözlü biçimde okuma, anlama ve yorumlama yeteneği kazandırır. NLP, makine-insan iletişimini daha sağlam ve doğal hale getiren bir girdi-çıktı arayüzü sağlar. Konuşma ajanları, metin değerlendirme ve otomatik geri bildirim araçları gibi YZ tabanlı eğitim çözümlerinin geliştirilmesinde kritik bir rol oynar.
3. Bilgisayarlı Görü (CV): Bilgisayarların görsel bilgileri ‘görmesini’, yorumlamasını ve anlamlandırmasını sağlayan bir teknoloji alanıdır. Eğitimde YZ uygulamaları açısından, bu teknoloji, görsel öğrenme materyallerinin analizi ve yorumlanması gibi süreçlerde giderek daha fazla önem kazanmaktadır.

Makine Öğrenimi

Şekil-2. Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Eğitimdeki Rolü.

Makine Öğrenimi (ML), YZ’nin temel bileşenlerinden biri olduğu kadar, bu alanın ana yapı taşlarından birini de temsil etmektedir. YZ araştırmalarının merkezindeki temel sorun, bilgisayarların karmaşık ve büyük miktarda veriyi analiz etmesini, bu süreçte öğrenmesini, tahminlerde bulunmasını, plan yapmasını ve çevresel değişimlere uyum sağlamasını mümkün kılmaktır. ML, bu hedeflerin gerçekleştirilmesi için kritik bir öneme sahiptir.

Reklamcılık, web aramaları, kredi onayı, görüntü ve konuşma tanıma, dolandırıcılık tespiti, teşhis gibi alanlarda başarılı bir şekilde uygulanmış olan ML, eğitim bağlamında da büyük bir potansiyele sahiptir.

Eğitim sürecinde, mevcut büyük miktarda karmaşık eğitim verisi sayesinde, öğrenen ve kendini uyarlayan sistemler geliştirerek her öğrenciye daha etkileşimli ve kişiselleştirilmiş bir öğrenme ortamı sunmak mümkündür.

ML, bilgisayarların belirli algoritmik yönergeler doğrultusunda üç geniş öğrenme paradigması olan denetimli, denetimsiz ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla çalışmasını sağlar. Denetimli öğrenme, sınıflandırma ve regresyon algoritmalarının geliştirilmesinde kullanılırken, denetimsiz öğrenme genellikle kümeleme ve ilişkilendirme görevleri için tercih edilmektedir. Pekiştirmeli öğrenme ise sıralı karar alma süreçlerinde kullanılır.

Bu paradigmalar, ML’nin veri kaynaklarından bilgi öğrenip keşfetmesini ve büyük eğitim veri havuzlarını işleyerek etkili çözümler sunmasını sağlamaktadır. Güçlü YZ ve ML stratejilerinin bir araya gelmesiyle, eğitim süreçlerinde daha etkili veri analizine olanak tanınmaktadır.

YZ ve ML, geleceğin eğitim sistemlerinin temel yapı taşları olarak görülmektedir. Bu sistemler aracılığıyla, öğrenme ortamına adaptasyon ve kişiselleştirme yetenekleri eklenerek, öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına uygun bir sistem geliştirilmesi mümkündür.

YZ ve ML tekniklerinin temel amacı, öğrencilerle etkileşime giren, onların motivasyonunu artıran ve daha iyi öğrenme sonuçları elde edilmesini sağlayan uyarlanabilir öğrenme sistemleri inşa etmektir. Ancak, veri bilimi ve büyük veriye adanmış programların eksikliği, kara kutu algoritmaların geliştirilmesi, güvenilirliğin sağlanması ve göstergelerin kalitesinin artırılmasını zorlaştırmaktadır. Bu nedenle, bu sistemlerin doğru bir şekilde uygulanması için fikir birliği ve tartışmalar önemlidir.

Akıllı ve uyarlanabilir yapıya sahip öğretmenler, eğitmenler, rehberler ve karar vericiler gibi YZ tabanlı sistemler, öğrenmenin öğrencinin anlama düzeyine dayandığı ve bireyselleştirildiği “uyarlanabilir öğrenme” adı verilen geniş kapsamlı bir eğitim sistemine dönüşmüştür.

Uyarlanabilir öğrenme, öğrenenlerin içeriği daha iyi anlamasına rehberlik etmek ve onların performansını değerlendirmek amacıyla geniş bir YZ ve ML teknik yelpazesi ile büyük veri kaynaklarından yararlanır. Bu bağlamda, ML sistemleri, öğrenme stillerinin tespiti, puan tahmini, kümeleme, sınıflandırma, birliktelik kuralları, hibrit filtreleme ve çapraz filtreleme gibi süreçlerde kullanılabilmektedir.

Ayrıca, ML, derin öğrenme yöntemleriyle birleştirilerek görüntü tanıma gibi alanlarda yüksek doğruluk sunmaktadır. Gelişmiş veri analizi ve yerel modelleme yöntemleri ise otomatik soru ve cevap oluşturma süreçlerinde etkin bir şekilde kullanılmaktadır.

Büyük ölçekli verilerden çıkarımlar yapılabilmesi için ileri düzey veri bilimi, istatistik ve yazılım araçlarının derinlemesine anlaşılması kritik önemdedir. Verilerin içe aktarılması ve analiz edilmesi, açık, verimli ve etkili bir eğitim sürecinin sağlanmasına katkı sunmaktadır.

Doğal Dil İşleme

Şekil-3. Doğal Dil İşleme (NLP) ve Uygulamaları.

Doğal Dil İşleme (NLP), makinelerin insan dilini anlamasını, yorumlamasını ve bu dil aracılığıyla etkileşimde bulunmasını sağlamayı amaçlayan YZ alanında temel bir teknoloji olarak öne çıkmaktadır. NLP, insanlar ile bilgisayarlar arasındaki iletişimde bir köprü işlevi görmekle kalmayıp, aynı zamanda öğrenciler ve kullandıkları teknoloji destekli eğitim ortamları arasındaki etkileşimi geliştiren uygulamaların geliştirilmesi için de gereklidir.

Bu teknoloji, insan dilinden anlam çıkarma sürecine odaklanırken, bilgisayarların bu süreci etkili bir şekilde gerçekleştirebilmesi için bir dizi dilbilimsel alt görevi kullanır. Örneğin, cümle sınırı tespiti, konuşma parçası etiketleme, ayrıştırma ve adlandırılmış varlık tanıma gibi görevler bu kapsamda ele alınır.

Bu tür dil analitik görevlerini gerçekleştirmek için istatistiksel modeller, derin öğrenme modelleri, dönüştürücü modeller ve dilbilgisi modelleri gibi güçlü araçlardan faydalanılır. Özellikle dilbilgisi modelleri, uçtan uca NLP sistemlerinde kullanılan algoritmalara insan müdahalesinin değerini artırmanın bir yolu olarak yeniden önem kazanmaktadır.

NLP, birçok alanda teknolojik temel oluşturan geniş bir uygulama yelpazesi sunmaktadır. Bu uygulamalar arasında sohbet robotları, öğrenci metinlerine otomatik geri bildirim yazma sistemleri, içerik analizi temelli soru-cevap sistemleri, duygu analizi araçları, dil çeviri platformları, dil oluşturma işlevselliği ve tıbbi raporlama gibi spesifik alanlarda semptom özetleme ve otomatik teşhis oluşturma yer almaktadır.

Ayrıca NLP, okullarda dil öğrenimini ve okuryazarlığı geliştirmeye yönelik bir dizi uygulamanın temel teknolojisi olarak önemli bir rol oynamaktadır. Bu uygulamalar, teknolojik ilerlemeler sayesinde büyük ölçüde etkinlik kazanmış olsa da, NLP’nin hala bazı sınırlamaları bulunmaktadır.

NLP sistemlerinin karşılaştığı iki temel zorluk, dildeki belirsizliklerin varlığı ve bu belirsizliklerin ele alınması ile bağlamın dil anlama sürecindeki kritik önemidir. Dilin bağlama dayalı niteliği ve çok anlamlı ifadelerin yorumlanması gibi sorunlar, NLP araçlarının güvenilirliğini artırmaya yönelik araştırma çabalarının odak noktasıdır.

Bu bağlamda, eğitimcilerin, kullandıkları YZ araçlarının arkasındaki teknolojiyi anlaması ve bu araçlardan öğrenmeyi geliştirmek için nasıl en iyi şekilde faydalanılabileceği konusunda bilinçli olması son derece önemlidir. Akıllıca ve stratejik bir şekilde kullanıldığında, dil teknolojisi; dil öğrenimi, okuryazarlık öğretimi ve dil analitiği gibi alanlarda dönüştürücü bir etki yaratabilir.

Bilgisayarlı Görü

Şekil-4. Bilgisayarlı Görü Teknolojisinin Eğitimdeki Uygulamaları.

Bilgisayarlı Görü (CV), görsel bilgileri işleme ve anlama amacıyla geliştirilmiş bir YZ teknolojisi olup, eğitim dahil birçok endüstride geniş uygulamalara sahiptir. Eğitim alanında, CV teknolojileri, öğrencilerin eğitim materyalleriyle etkileşimini artırma, performanslarını analiz etme ve gerçek zamanlı geri bildirim sağlama konusunda önemli bir potansiyel taşır.

Görsel ve interaktif unsurlar içeren derslerin, geleneksel öğretim yöntemlerine kıyasla daha etkili olduğu bilinmektedir. Bu bağlamda, CV’nin sunduğu çözümler, öğrenme süreçlerini zenginleştirerek öğrencilere gerçek dünya örnekleriyle öğrenme fırsatları sunar. Teknolojiyle zenginleştirilmiş bu tür öğrenme ortamları, öğrencilerin eğitim içeriğini daha etkili bir şekilde takip etmesine ve anlamasına olanak tanır.

CV, yüz ifadeleri ve öğrencilerin dikkat düzeylerini analiz ederek öğrenme süreçlerine değerli katkılar sunar. Örneğin, ders sırasında video çekimi yoluyla öğrencilerin yüz ifadelerindeki değişimler analiz edilebilir ve kafa karışıklığı, ilgi ya da odaklanma dönemleri belirlenebilir. Bu tür veriler, eğitimcilere öğrencilerin materyali nasıl algıladığı hakkında somut geri bildirim sağlayabilir ve ders içeriklerinin gerektiğinde uyarlanmasına olanak tanır.

Ayrıca, bu teknoloji, öğrenme faaliyetlerini, etkileşim düzeylerini ve genel öğrenme davranışlarını analiz ederek hem öğretmenler hem de öğrenciler için daha etkileşimli ve uyarlanabilir bir öğrenme ortamı oluşturabilir.

CV, YZ destekli not verme gibi kritik alanlarda da kullanılabilir. Örneğin, öğrencilerin çalışmaları otomatik olarak değerlendirilip notlandırılabilir ve bu, öğretmenlerin zamanlarını daha verimli kullanmasına yardımcı olabilir.

Ayrıca, öğretmenlerin ve öğrencilerin duygusal tepkilerini analiz eden CV sistemleri, eğitim süreçlerini optimize etmek için önemli bilgiler sunabilir. Bu gelişmeler, eğitimcilere, sınıfta kullanılan materyallerin ve yöntemlerin etkinliğini değerlendirme ve gerektiğinde geliştirme konusunda önemli bir avantaj sağlar.

Artırılmış Gerçeklik (AR) ve Sanal Gerçeklik (VR), CV ile entegre edilerek eğitim alanındaki diğer umut verici uygulamalara kapı aralar. Bu teknolojiler, özellikle karmaşık kavramların görselleştirilmesi ve deneyimsel öğrenmenin teşvik edilmesi açısından değerli katkılar sunar.

AR ve VR ile desteklenen dersler, öğrencilerin görsel algısını güçlendirebilir ve konuları daha somut ve anlaşılır hale getirebilir. Bunun yanı sıra, CV’nin dijital ve görsel veri analizi, öğrencilerin öğrenme yollarını daha iyi anlamak ve eğitim içeriklerini bu yollar doğrultusunda uyarlamak için kullanılabilir.

Bu tür sistemlerin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi, farklı öğrenci grupları, okullar veya bölgeler arasında değişen büyük veri kümelerine erişim sağlanmasına bağlıdır. CV’nin, her eğitim ortamına özgü hale getirilmesi için kullanılan araçların güvenilirliği ve süreçlerin dikkatlice tasarlanması büyük önem taşır.

Bu, her bir eğitim senaryosunun gereksinimlerini karşılayan özel çözümler sunma potansiyeline sahiptir. Dahası, çağımızda görsel verilere olan talep büyük ölçüde artmış, bu da bilgisayarla görmenin eğitim süreçlerindeki rolünü daha önemli hale getirmiştir.

Sonuç olarak, CV, eğitimde uyarlanabilir ve etkileşimli yöntemlerin benimsenmesine olanak sağlayarak topluma önemli faydalar sunma potansiyeline sahiptir. Öğrencilerin görsel algılarına odaklanan bu yenilikçi teknoloji, hem öğrenme hem de öğretme süreçlerini dönüştürme gücüne sahiptir. Bu dönüşüm, teknolojik gelişmelerin, eğitimin her aşamasında verimliliği ve erişilebilirliği artırdığı bir geleceğin kapısını aralamaktadır.

Eğitimde Yapay Zekâ Uygulamaları

Şekil-5. Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları.

YZ’nin eğitim ortamlarındaki uygulamaları çeşitli alanlara ayrılabilir:

1. Birinci olarak, öğrencinin bilgi durumunu analiz eden, görevleri bireysel becerilere göre uyarlayan ve öğrenme yolunu kişiselleştiren bireyselleştirilmiş öğrenme sistemleri öne çıkar.
2. İkinci olarak, kişiselleştirilmiş öğrenme sistemlerinden ayrışan akıllı özel ders sistemleri, basitleştirilmiş eğitim içeriği sunma ve rehberlik sağlama gibi ek özellikler barındırır. Örneğin, öğrencinin bir görevi çözerken ihtiyaç duyabileceği yönlendirmeleri veya ipuçlarını sunabilir.
3. Üçüncü olarak, YZ’nin sınav değerlendirmelerinde kullanıldığı otomatik notlandırma sistemleri bulunmaktadır. Bu sistemler, öğrenci tarafından oluşturulan yanıtları belirli sınav soruları ve yanıt kriterleriyle algoritmik olarak karşılaştırır. Öğrenci çalışmalarını değerlendirme, geri bildirim sağlama ve değerlendirme politikalarını ölçeklenebilir ve tutarlı bir şekilde uygulama gibi işlevleriyle bu sistemler, eğitimcilerin öğretime daha fazla zaman ayırmasını sağlar. Aynı zamanda yöneticilerin müfredat geliştirme, öğretim süreçlerini iyileştirme ve operasyonel verimliliği artırma konularına odaklanmalarına olanak tanır.

Kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri, bir öğrencinin görev performansına göre ihtiyaçlarının belirlenmesine yardımcı olur. Bu tür kişiselleştirilmiş bir sistemin temel avantajı, öğretmenlerin ve eğitimcilerin öğrencilere yetenek seviyelerine uygun görevler sunmalarına olanak sağlamasıdır. Akıllı özel ders sistemleri, gerçek bir insan öğretmenin faaliyetlerini ve sonuçlarını kopyalayan bir model sağlayabilir.

Öğretmen, öğrencilerin öğrenmesine yardımcı olmak için doğru zamanda doğru miktarda yardım sunar. Böylece, akıllı özel ders sistemleri, öğrencilerle etkileşime girebilir, öğrenme için en iyi stratejiye karar verebilir ve neden belirli bir sonuca ulaştıklarını açıklayabilir. Akıllı özel ders sistemleri tarafından bilgi sağlamak için kullanılan iki ana yöntem lastik ördek ve iskeledir.

Bu sistemler, geri bildirim sağladıkları ve bir cevabın neden yanlış olduğunu veya sunulan seçeneklerden birinin neden doğru olduğunu açıkladıkları için eğitim sürecinde faydalıdır. Öğrencinin zayıf ve güçlü yönlerini belirleyerek öğrenmeyi kolaylaştırmak için tasarlanmıştır. Bazı çevrimiçi sistemler, öğrenmeyi her kullanıcının hızına ve öğrenme profiline uyarlamak için YZ’yi de kullanır.

Kişiselleştirilmiş Öğrenme Sistemleri

Şekil-6. Kişiselleştirilmiş Öğrenme ve Uygulamaları.

Kişiselleştirilmiş öğrenme, YZ eğitiminin potansiyel uygulama alanlarından biridir. Kişiselleştirmenin geliştirilmesi, öğrencilerin öğrenme stillerini, tercihlerini ve öğrenme ilerlemelerini analiz etmek için YZ algoritmalarını daha fazla kullanmayı amaçlamaktadır.

Kişiselleştirilmiş öğrenme, bir birey veya öğrenci grubu için içerik, etkinlik ve desteğin sırasını, seçimini veya derinliğini uyarlamak için kullanılabilir. Uyarlanabilir öğrenme, öğrenme içeriğini, değerlendirmeleri ve geri bildirimi bireysel öğrencilerin performansına göre ayarlar. Kişiselleştirilmiş öğrenmenin, öğrencileri motive ederek daha ilgili hale getireceği ve hedef odaklı öğrenenlere dönüşmelerine yardımcı olacağına inanılmaktadır.

Ayrıca, kişiselleştirme kavramı, çeşitli öğrenme zorluklarıyla başa çıkmak için giderek daha fazla kabul gören bir yaklaşım olarak öne çıkmaktadır. Programlama eğitimi alanında, eğitim sistemi ürününde geliştirilen ve uygulanan çeşitli faktörlere dayalı bir kişiselleştirme yaklaşımı bulunmaktadır. Birçok eğitim kurumu, sistemlerinde bu kişiselleştirme tabanlı yaklaşımları kullanmaktadır.

Öğrenmeyi kişiselleştirmenin birçok faydası vardır. Öğrenciler, öğrenmede daha aktif ve özerk olmaya motive olur, öğrenme başarıları artar ve kurs tamamlama oranları yükselir. Kişiselleştirilmiş bir öğrenme sistemi, eğitim kurumlarına çeşitliliğe duyarlı bir ortamda kaliteli öğrenme fırsatları sunmayı amaçlayarak ölçeklenebilir bir çözüm sunar. Bu yaklaşımda kullanılan veri artırma yöntemi, eğitim sistemleri yerine çeşitli öğrenme ortamlarında kullanılabilecek bilgi modellerinin oluşturulmasına katkıda bulunabilir.

Ancak, bu yaklaşımın veri gizliliği gibi zorlukları bulunmaktadır ve kişiselleştirme sistemi kullanıcılarının verilerine yetkisiz erişimi önlemek için gerekli değişikliklerin yapılması önemlidir. Öğrenme stillerini ve davranışlarını analiz etmek ve öğrenme içeriği için önerilerde bulunmak üzere genellikle tek bir merkezi sistemin sağlandığı açık bir eğitim ortamında bu yaklaşım oldukça faydalı olabilir.

Akıllı Özel Ders Sistemleri

Şekil-7. Akıllı Eğitim Sistemlerinin Yapısı ve Zorlukları.

Uygulama alanlarındaki en önemli bölümlerden biri akıllı eğitim sistemleridir (ITS). Bu tür sistemlerin özelliği, herkesin karakteristik özelliği olan bireysel kurallara ve kişiye özel gereksinimlere dayanmalarıdır. ITS’ler, bir insan öğretmenin yeteneklerini taklit ederek öğrencilere anında ve bireyselleştirilmiş eğitim veya geri bildirim sağlamayı amaçlayan bilgisayar sistemleridir.

Bireysel bir öğrencinin bilgisini ve öğrenme hızını değerlendirebilir ve özelliklerine göre uyarlanmış bir eğitim yolu oluşturabilirler. Bu genellikle ilgili sorular sorarak ve öğrencinin cevaplarını analiz ederek yapılır.

Bilişsel, algısal ve motor aktiviteler dahil olmak üzere birden fazla beceri değerlendirilebilir. Öğrencinin bir konu hakkındaki karmaşık anlayışının değerlendirilmesi, eğitsel oyunların ITS’ler olarak modellenmesine yol açmıştır.

Sonuçta ortaya çıkan bireysel öğrenme hızı ve öğrencilerin pedagojik geçmişini karşılayan bireyselleştirilmiş içerik elde etme olasılığı, ITS’nin başlıca niteliklerinden biridir. Anında ve sürekli geri bildirim mümkündür ve bu da kişiselleştirilmiş öğretimde öğrenci katılımına ve başarısına önemli ölçüde katkıda bulunur.

Aslında, anında geri bildirim, kişiselleştirilmiş öğretimden kaynaklanan öğrenme faydalarının merkezinde yer alabilir. ITS’nin etkinliğini destekleyen çok sayıda araştırmaya rağmen, bazı sorunlar bu sistemlerin etkili kullanımını ve geniş ölçekli dağıtımını engellemektedir. Normal özel derslerin aksine, bu sistemlerin sunulması için büyük miktarda kaynak gereklidir, bu nedenle şu anda çok fazla ITS yaygın olarak kullanılmamaktadır.

Bir ITS’nin oluşturulmasındaki temel zorluk, büyük kaynaklar ve veri gereksinimleridir; çünkü bu tür sistemlerin güçlü bir yapısı, kuralları örneklerden öğrenmeyi içerir.

Otomatik Derecelendirme Sistemleri

Şekil-8. Otomatik Notlandırma Sistemleri ve Eğitimdeki Rolü.

Bu alan eğitimde YZ’nin örnek bir pratik uygulamasını sunmanın yanı sıra, değerlendirme alanında yenilikçi bir yaklaşıma odaklanmaktadır. Çok sayıda değerlendirme yöntemi vardır ve bunların büyük çoğunluğu YZ kullanımından faydalanabilir.

Değerlendirme alanında faydalar iki yönlüdür: Değerlendiriciler için daha az iş yükü ve öğrencilere zamanında geri bildirim sağlanması.

Büyük talep gören otomatik notlandırma sistemleri, eğitimcilerin testlere ve sınavlara daha verimli ve etkili bir şekilde not vermesini sağlar. Eğitimcilerin görevi denetleyici rollere kaydırıldığında, zaman ve iş gücü maliyetlerinden tasarruf edilir. Ayrıca, notlandırma sonuçları birkaç dakika içinde sınav katılımcılarına ulaştırılabilir.

Geleneksel not verme yöntemlerinin aksine, otomatik not verme sistemleri kısa sınavlar ve testler gibi “daha az insan dostu” değerlendirmeleri ele alır. Günümüz eğitim ortamlarında, en popüler ve kullanılan otomatik derecelendiriciler, öğrencilerin çoktan seçmeli soruları yanıtlama ve programlama alıştırmalarını çözme performansına dayanmaktadır.

Bu sistemler, deneme yanıtlarını ve her türden gönderiyi otomatik olarak analiz etmek için özel değerlendirme bileşenlerini bir araya getirir. Bu sayede, çeşitli görev ve/veya test türleri, sınıf büyüklüğünden bağımsız olarak tek bir eğitmen tarafından etkili bir şekilde notlandırılabilir. Hatalı kararlar öğrencilerin gelecekteki akademik hayatlarını riske attığı için otomatik not verme sistemlerinin güvenilir ve yüksek kalitede olması gerekir.

Notlandırma bütünlüğünün korunmasının yanı sıra, doğru puanların doğrulanması ve değerlendirmenin potansiyel öğrencilerin eğitim seviyesine özgü dil ve içerik kullanımına yönelik önyargılardan arındırılmış olması büyük önem taşır.

Sonuç olarak, otomatik not verme sistemleri o kadar popüler hale gelmiştir ki, birçok çevrimiçi ve kağıt tabanlı notlandırma platformunun geliştirilmesi, eğitimcilerin hem yerinde hem de çevrimiçi kurslarda çok sayıda değerlendirme türünü otomatik olarak kullanmasına olanak sağlamaktadır.

Önümüzdeki iki veya üç yıl içinde, genel eğitim standartlarına uygun ilk otomatik notlandırma sistemlerinin eğitim kuruluşları, okullar, üniversiteler ve çevrimiçi sertifika programları tarafından yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanacağı öngörülmektedir.

Yapay Zekâ Eğitiminde Etik Hususlar

Şekil-9. Yapay Zekâ Eğitiminde Etik Anlayış.

Eğitimde YZ alanında çok sayıda teknolojik ilerleme kaydedilmiştir. Her ne kadar pazar fırsatları ve veri analitiği artsa da, YZ’yi geniş ölçekte kullanmadan önce potansiyel riskleri göz önünde bulundurmak büyük önem taşımaktadır.

Bu risklerden biri, veri gizliliği ve güvenliğidir. Eğitim verilerinin ne kadar süreyle saklanacağı, bu verilerin bireylerin yaşamlarının ilerleyen dönemlerinde kendilerine karşı kullanılıp kullanılmayacağı, taşındıkları her ülkede etkili olup olmayacağı ve tarihsel olarak marjinalleştirilmiş öğrencilerin verilerinin daha fazla mı yoksa daha az mı güvenli olduğu gibi sorular bu bağlamda dikkat çeker.

Bu tür endişeler doğrultusunda, YZ’nin mahremiyet ve etiği nasıl etkileyebileceğini ele almak kritik bir gereklilik haline gelmiştir. Hem kullanıcıların hem de eğitimcilerin bilgilendirilmiş onayı, gizlilik ve güvenlik ile izleme ve koruma kriterleri gibi hususların açıkça tanımlanması önemlidir. Ayrıca, kamu hizmetlerinde ayrımcılıktan kaçınmak gibi adaletle ilgili konuların da ele alınması gerekmektedir.

YZ’nin dünya çapında eğitim bağlamlarında artan kullanımını çevreleyen sosyo-etik ve pedagojik hususlarla ilgili tartışmalar giderek artmaktadır. Bu tür etik değerlendirmelere olan ihtiyaç, eğitimde YZ için etik çerçevelerin geliştirilmesini ve duyurulmasını teşvik etmiştir.

Araştırmalar, eğitimde YZ etiğini değerlendirirken incelenebilecek dört ana alan önermektedir: İçerik veya süreçle ilgili uygun kaygılar, eylemlerin sonuçları, ilgili aktörlerin erdemli (veya değil) karakteri ve aktörler arasındaki ilişkiler.

Eğitimde YZ kullanımı bağlamında bu etik boyutlar; içerik, sonuç, erdem ve ilişkileri kapsamaktadır. Araştırmacılar, politika yapıcıların bu etik zorlukları dikkate almalarını ve çeşitli küresel bağlamlarda bu engellerle yüzleşmek için eğitimcileri desteklemelerini önermektedir.

Son olarak, bu büyüyen sosyal ve etik kaygıları anlamak ve hafifletmek eğitimcilerin görevlerinden biri olarak görülürken, politika yapıcıların rolü, YZ’ye gömülü bir dünya ile ilişkili daha geniş kamu politikası etkilerini değerlendirmek ve hızlı bir şekilde ilerleyen bu fenomeni düzenlemektir.

Etik ve adil YZ merkezleri ile eğitim kılavuzlarının küresel düzeyde kurulması, bu endişelerin sürekli olarak araştırılmasını ve faydalarının değerlendirilmesini sağlamak için kritik bir adım olmuştur.

Eğitimde Yapay Zekânın Uygulanmasındaki Zorluklar ve Fırsatlar

Şekil-10. Eğitimde Yapay Zekâ: Zorluklar ve Fırsatlar.

Eğitimde YZ uygulanması, birçok fırsat sunmasının yanı sıra öncelikle bazı önemli zorlukların çözülmesini gerektirmektedir. YZ araçlarının geniş çapta benimsenmesinin önündeki en büyük engellerden biri, teknolojik altyapı eksikliği ve sınırlı finansman kaynaklarıdır.

Pek çok eğitim ortamı, eski altyapılarla çalışmakta ve mevcut kaynaklarının sınırlarını zorlamaktadır. Bunun yanı sıra, öğretmenlerin bu yeni teknolojilere uyum sağlaması için gerekli eğitimin sağlanması bir diğer önemli zorluk olarak karşımıza çıkmaktadır.

Eğitim sektöründe öğretmenlerin yeni teknolojileri benimsemesi her zaman tartışmalı bir konu olmuştur, çünkü çoğu öğretmenin bu tür araçlarla daha önce bir deneyimi bulunmamaktadır. YZ’nin yaygın olarak kullanılabilir hale gelmesi, yalnızca teknolojik gelişmelere değil, aynı zamanda finansal kaynaklara ve kurumsal hazırlığa da bağlıdır.

Buna karşılık, YZ’nin eğitime uygulanmasının öğrenme deneyimini daha kişiselleştirilmiş ve ilgi çekici hale getirme potansiyeli bulunmaktadır. YZ tabanlı araçlar, milyonlarca insan için bire bir eğitimi mümkün kılabilir ve eğitimde fırsat eşitliğini artırabilir.

Ayrıca, YZ araçları, eğitimdeki engellerin temel nedenlerini analiz edebilir, değerli verileri paydaşların kullanımına sunabilir ve öğrencilerin öğrenim sürecinde yolunda gitmesine yardımcı olabilir. YZ’nin diğer bir katkısı da, öğretmenleri zaman alıcı ve idari görevlerden kurtararak, onlara öğretme süreçlerine daha fazla odaklanma imkânı sunmasıdır.

Eğitim liderleri ve araştırmacılar, teknolojinin sunduğu potansiyelin farkında olsalar da, YZ’nin geliştirilmesinde ve uygulanmasında gerçek endişelere dayalı bir esneklik sağlamak büyük önem taşımaktadır.

Bu zorlukların çözümü, eğitim teknolojisi şirketleri, araştırmacılar, politika yapıcılar ve öğretmenler gibi farklı paydaşların ortak çabalarını gerektirir. Eğitimde YZ’nin potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için yaratıcı yaklaşımlar ve disiplinler arası işbirliği, bu süreçte kritik rol oynayacaktır.

Yapay Zekâ Eğitiminde Gelecek Eğilimler ve Yönelimler

Şekil-11.  Eğitimde Yapay Zekânın Evrimi.

YZ teknolojileri, daha güçlü araçlar ve yenilikçi öğretim yöntemleri sağlayarak eğitim bağlamında kullanımının önümüzdeki yıllarda daha da ilerlemesine olanak tanıyacaktır. YZ’nin eğitimindeki gelecekteki eğilimler ve yönler, öğrenci öğrenmesiyle ilgili veri setlerini analiz etmek için uyarlanabilir öğrenme yeteneklerini geliştiren mekanizmaları içerecektir.

Ayrıca, dağıtılmış kendi kendine organize öğrenme için YZ desteği sağlanacak ve sanal/ artırılmış gerçeklik kavramlarını kullanarak YZ destekli sanal sınıflar ile akıllı özel ders sistemleri geliştirilecektir. Eğitim içeriğinin yedeklenmesi ve ek öğrenme oluşturulması amacıyla, akıllı dijital eğitim depolarına ilişkin yenilikçi kavramlar sunulacaktır.

Eğitimde YZ’nin geleceği, trend tanıma teknikleri ve semantik analizi kullanan yenilikçi, insan dostu Büyük Veri Analitiği için yeni bir standart veri analizi eyleminin yaygınlaşmasını da içerecektir.

Eğitim sistemlerine ilişkin verilerin YZ destekli olarak yeniden canlandırılması, son kullanıcı odaklı istatistiklerin geliştirilmesiyle desteklenecektir. Ayrıca, eğitim kurumları ve mesleki sektörler için, özel YZ güdümlü iş analitiği araçları aracılığıyla gelişmiş analitik sağlanacaktır.

Ancak, beklenen zorluklar arasında etik standartların ve uygulamaların oluşturulması, bu yeni araçlarla uygun içeriğin nasıl geliştirileceğine dair rehberlik sağlanması, eğitimcilerin bu teknolojilerle eğitilmesi ve yeniden eğitilmesi yer almaktadır.

YZ’nin, örgün ve yaygın öğrenmenin yeri ve rolüyle başa çıkmaya vurgu yaparak yaşam boyu öğrenme paradigmasına önemli bir katkıda bulunacağı öngörülmektedir. Büyük veri ve öğrenme analitiği gibi teknolojilerin de bu süreçte önemli bir rol oynayacağı düşünülmektedir.

YZ’nin öğrenmeyi çeşitlendirme kapasitesi, insan-makine etkileşimlerine öncelik veren yaklaşımlarla geleneksel müfredat ve eğitim sistemlerine meydan okuyabilir. Bu gelişmeler, eğitimde eşitlik ve YZ tarafından kullanılan yüksek kaliteli eğitime erişim konularını merkezi bir öncelik haline getirmektedir.

Eğitimde YZ’nin neden olabileceği potansiyel aksaklıklar, bu yenilikleri olumlu bir şekilde yönlendirmek için eğitimciler, planlamacılar, teknik şirketler ve politika yapıcıları içeren sektörel koalisyonların oluşturulmasını gerektirecektir.