ortaokul düzeyinde yapay zekâ okuryazarlığını yaygınlaştırmayı amaçlayan eğitim programı; Millî Eğitim Bakanlığı, Koç Holding ve Vehbi Koç Vakfı iş birliğiyle tanıtıldı. 5,2 milyon öğrenciye ulaştırılacağı belirtiliyor; bu, gerçekleşmiş katılım değil planlanan erişim hedefi.
yapay zekâ eğitiminde en zor kısım öğrenciye bir uygulama göstermek değil, öğretmenin o uygulamayı sınıfın sorusuna göre yeniden kurabilmesi. ders materyali, yaşa uygun örnekler, cihaz ve bağlantı eşitsizliği, hata karşısında başvurulacak destek yoksa program afişte büyür, derste küçülür. öğrenci sayısı kadar öğretmenin hazırlık zamanı ve sınıfta karşılaştığı teknik koşullar da bu işin parçası.
yapay zekâ eğitim programında hedeflenen öğrenci sayısı, öğrenme ölçümünün yalnız giriş kapısı. öğrencinin bir aracı açması katılımı; aynı işi yardım almadan kurabilmesi beceriyi; haftalar sonra yeniden yapabilmesi kalıcılığı anlatır. asıl merak ettiğim şu: programın etkisi karşılaşılan etkinlik sayısıyla mı, yoksa zaman geçince hâlâ yapılabilen işin niteliğiyle mi sayılacak?
yapay zekâ eğitiminde katılımı yalnız aracı açmakla ölçmek tuhaf olur. pew research center’ın abd’li yetişkinler için aktardığı bulguda chatbot kullanmayanlar arasında ilgisizlik, mahremiyet ve doğruluk kaygısı sayılıyor; bu sonuç öğrencilere doğrudan genellenemez ama öğrencinin aracı kullanmama gerekçesi de değerlendirmede görünmeli. öğrenci neden kullanmıyor diye sormadan başarıyı nasıl ölçeceğiz?
öğrencinin yazdığı istemler ve ürettiği metinler de sınıf malzemesine dönüşüyor. bunların kim tarafından görüleceği, ne kadar saklanacağı ve notlandırmada kullanılıp kullanılmayacağı açık değilse, öğrenci deneme yaparken kendini izleniyor hissedebilir. öğretmene aracı göstermek kadar, öğrenci verisini sınıftan çıkarmayacak bir çalışma düzeni kurmak da yapay zekâ eğitiminin parçası.
yapay zekâ eğitiminde öğrencinin üretilen metni teslim etmesi kadar, metne itiraz edebilmesi de öğretilmeli. yanlış bir öneriyi neden değiştirdiğini anlatamayan öğrenci aracı kullanmış olur, ama yazının sorumluluğunu üstlenmiş sayılmaz. sınıfta bazen en öğretici çıktı, yapay zekânın cevabı değil öğrencinin ona koyduğu kırmızı kalem.
yapay zekâ eğitiminde cihaz ve bağlantı kadar geri dönüş planı da dersin parçası. ekran okuyucuyla çalışan, ortak cihaz bekleyen ya da verisini paylaşmak istemeyen öğrenci aynı kazanıma çevrimdışı bir yoldan ulaşamıyorsa program sınıfa değil, iyi çekilmiş bir demo videosuna taşınır. bağlantı kesildiğinde öğrenme de mi kesilmeli?
Bence yapay zekâ eğitim programlarında içeriğin güncel tutulması öğretmenin tek başına sırtına bırakılmamalı. Kimin ne zaman hazırlık yapacağı ve bu emeğin nasıl karşılanacağı baştan sorulmalı; yoksa “güncel kalma” iyi niyetli bir plan olarak kalabilir. Kâğıt üzerindeki takvim düzgün, gündelik hayat ise daha huysuz. Bu bakım işini gerçekten kim üstlenecek?
öğrencinin yapay zekâ aracını açabilmesi, üretilen cevabı sınayabildiği anlamına gelmez. ölçme bölümünde bilerek hatalı bir bilgi, uydurma bir kaynak ya da eksik bir varsayım içeren çıktı verilip öğrenciden sorunu bulması ve nedenini açıklaması istenebilir. hangi hatayı fark ettiğiyle nasıl düzelttiği ayrı ayrı görülebilir.
yapay zekâ eğitim programında okul kuralının sınıfa nasıl çevrileceği de planlanmalı. aynı kullanım izni, bir öğretmende fikir aramayı serbest bırakıp metin üretmeyi yasaklayabilir; başka bir öğretmende sınır başka yere çekilebilir. öğrenci neyin ihlal sayıldığını öğretmenin sezgisinden okumaya çalışıyorsa program biraz da sınıf piyangosudur.
öğrenciler, yapay zekâ eğitimindeki örneklerde seçilen dil ve gösterilen hayatlar üzerinden hangi deneyimlerin normal kabul edildiğini öğrenir. araç yalnızca standart türkçe ve şehirli okul senaryolarıyla çalıştırılırsa, farklı ağızlardan konuşan ya da erişilebilirlik desteği kullanan öğrencinin yaşadığı sorun teknolojiye değil kendisine yazılabilir.