ABD Eğitim Bakanlığı tarafından hazırlanan bu rehber, eğitim teknolojileri geliştirenler için yapay zekanın (YZ) güvenli, adil ve etkili kullanımını teşvik etmeyi amaçlıyor. Bu rehber, geliştiricilere YZ’nin eğitimde nasıl kullanılabileceği, nelere dikkat edilmesi gerektiği ve hangi prensiplerin takip edilmesi gerektiği konusunda kapsamlı bir kılavuz sunuyor.
1.YZ ve Eğitim Teknolojisinin Tanımı:
- Yapay Zeka: Bu sistemler, belirli hedeflere yönelik tahminler yapabiliyor, önerilerde bulunabiliyor ve kararlar alabiliyor.
- Eğitim Teknolojisi: Eğitim amacıyla kullanılan ya da eğitim ortamlarında yaygın olarak kullanılan teknolojilerden bahsediyoruz.
2.Geliştiriciler İçin Temel İlkeler:
- Güven İnşası: YZ sistemlerinin kullanıcılar, yani öğrenciler ve öğretmenler tarafından güvenilir bulunması çok önemli. Bu güveni kazanmak için sistemlerin tutarlı ve doğru çalışması gerekiyor.
- Şeffaflık: YZ sistemlerinin nasıl çalıştığı, hangi verileri kullandığı konusunda açık olmak gerekiyor. Kullanıcılar, bu sistemlerin nasıl kararlar aldığını anlamalı.
- Eşitlik ve Adalet: YZ sistemlerinin tüm kullanıcılar için eşit ve adil çalışması sağlanmalı. Algoritmik yanlılıkların önlenmesi çok önemli.
- Güvenlik ve Gizlilik: Öğrenci verilerinin korunması ve gizliliğin sağlanması gerekiyor. Veri ihlallerine karşı güçlü önlemler alınmalı.
3.YZ’nin Eğitimdeki Uygulama Alanları:
- Kişiselleştirilmiş Öğrenme: YZ, öğrencilerin öğrenme hızlarını ve stillerini analiz ederek kişiselleştirilmiş eğitim deneyimleri sunabiliyor. Örneğin, bir öğrencinin matematikte zorlandığını fark eden bir YZ sistemi, ona uygun zorluk seviyesinde ek alıştırmalar sunabiliyor.
- Otomatik Değerlendirme ve Geri Bildirim: YZ tabanlı sistemler, öğrencilerin performansını hızlı ve etkili bir şekilde değerlendiriyor ve geri bildirim sağlıyor. Bu sayede öğretmenler, öğrencilere anında ve spesifik geri bildirim verebiliyor.
- Akademik Danışmanlık ve Destek: YZ destekli chatbotlar ve sanal asistanlar, öğrencilere akademik konularda rehberlik ve destek sunabiliyor. Öğrenciler, günün her saati sorularına yanıt bulabiliyorlar.
4.Etik ve Sorumluluk:
- Veri Gizliliği ve Güvenliği: Öğrenci verilerinin korunması ve gizliliğin sağlanması temel prensipler arasında. Örneğin, bir YZ uygulaması, öğrenci verilerini toplarken anonimleştirme tekniklerini kullanmalı.
- Yanlılık ve Adalet: YZ sistemlerinin adil çalışmasını sağlamak için algoritmik yanlılıkların önlenmesi gerekiyor. Bu, farklı demografik grupların eşit fırsatlara sahip olmasını sağlıyor.
- Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik: YZ sistemlerinin çalışma prensipleri ve kullanılan veriler hakkında kullanıcıların bilgilendirilmesi önemli. Kullanıcılar, hangi verilerin toplandığını ve nasıl kullanıldığını bilmeli.
5.Geliştiricilere Öneriler ve Kaynaklar:
- YZ Tasarım İlkeleri: YZ uygulamaları geliştirirken dikkate alınması gereken tasarım ilkeleri. Örneğin, kullanıcı dostu arayüzler ve erişilebilirlik özellikleri.
- Etkililik ve Kanıt: YZ ürünlerinin eğitimdeki etkilerini kanıtlamak için stratejiler. Geliştiriciler, ürünlerinin öğrenci başarısı üzerindeki etkisini ölçmeli ve raporlamalı.
- Sürekli İyileştirme: YZ sistemlerinin performansını ve doğruluğunu artırmak için sürekli izleme ve güncellemeler yapılmalı. Örneğin, düzenli olarak algoritma performansının değerlendirilmesi ve iyileştirilmesi.
Eğitimde YZ’nin başarılı olabilmesi için güven, şeffaflık, eşitlik, adalet, güvenlik ve sürekli iyileştirme gibi prensiplere dikkat edilmesi gerektiği vurgulanıyor.
Örneklerle Eğitimde Yapay Zeka
Kişiselleştirilmiş Öğrenme:
Örnek: Carnegie Learning
- Açıklama: Carnegie Learning, öğrencilere matematik öğretmek için YZ kullanıyor. YZ, öğrencilerin performansını sürekli izleyerek onların güçlü ve zayıf yönlerini belirliyor.
- Uygulama: YZ, her öğrencinin ihtiyaçlarına göre kişiselleştirilmiş ders planları ve alıştırmalar oluşturuyor. Öğrencinin bir konuyu anlamakta zorlandığını fark ederse, daha fazla destek ve ek materyal sunuyor.
Örnek: DreamBox
- Açıklama: DreamBox, K-8 öğrencileri için bir matematik eğitim platformudur. YZ, öğrencilerin yanıtlarını ve öğrenme yollarını analiz ederek gerçek zamanlı olarak kişiselleştirilmiş geri bildirim sağlar.
- Uygulama: Öğrenciler, kendi hızlarında ilerleyebilir ve YZ, ihtiyaç duydukları konularda daha fazla alıştırma sunarak öğrenme deneyimini optimize eder.
Otomatik Değerlendirme ve Geri Bildirim:
Örnek: Turnitin
- Açıklama: Turnitin, yazılı çalışmaların orijinalliğini kontrol eden ve intihal tespit eden bir YZ sistemidir. Aynı zamanda öğrencilere yazım, dil bilgisi ve stil hataları konusunda geri bildirim verir.
- Uygulama: Öğrenciler, çalışmalarını Turnitin’e yükleyerek anında geri bildirim alabilirler. Bu sayede, yazım hatalarını düzeltip akademik dürüstlüğü koruyabilirler.
Örnek: Coursera
- Açıklama: Coursera, çevrimiçi kurslar sunan bir platformdur ve YZ destekli otomatik değerlendirme araçları kullanır.
- Uygulama: Öğrencilerin sınav ve ödevlerini otomatik olarak değerlendirir, anında geri bildirim sağlar. Bu, öğrencilerin hatalarını hızlıca görüp öğrenmelerine yardımcı olur.
Akademik Danışmanlık ve Destek:
Örnek: Georgia State University – Chatbot Pounce
- Açıklama: Pounce, öğrencilerin sıkça sorduğu soruları yanıtlamak için tasarlanmış bir YZ destekli chatbot’tur.
- Uygulama: Kayıt işlemleri, mali yardım, ders programları ve kampüsle ilgili diğer bilgiler hakkında öğrencilere rehberlik eder. Öğrenciler, 7/24 destek alabilirler, bu da onların üniversiteye daha iyi uyum sağlamasına yardımcı olur.
Örnek: Replika
- Açıklama: Replika, kişisel gelişim ve psikolojik destek sunan bir YZ chatbot’tur.
- Uygulama: Öğrenciler, akademik stres ve kişisel problemlerle başa çıkmak için Replika ile konuşabilirler. YZ, öğrencilere empati gösterir ve onları motive eder.
Eşitlik ve Adalet:
Örnek: EdTech Öğrenme Yönetim Sistemleri (LMS)
- Açıklama: LMS’ler, öğrencilerin eğitim materyallerine erişimini ve performanslarını izlemeyi sağlar.
- Uygulama: YZ, öğrencilerin farklı geçmişlerden ve sosyoekonomik durumlardan gelmesine rağmen eşit fırsatlar sağlamak için tasarlanmıştır. Örneğin, düşük performans gösteren öğrencilere ek destek ve kaynaklar sunarak başarılarını artırabilir.
Örnek: Textio
- Açıklama: Textio, dildeki önyargıları tespit eden ve düzelten bir YZ aracıdır.
- Uygulama: Eğitim materyallerinin ve öğretim içeriklerinin dilini analiz ederek cinsiyet, ırk veya diğer önyargılar içeren ifadeleri düzeltir. Bu, tüm öğrenciler için daha kapsayıcı ve adil bir öğrenme ortamı sağlar.
Güvenlik ve Gizlilik:
Örnek: Proctorio
- Açıklama: Proctorio, çevrimiçi sınavlarda hileyi önlemek için YZ kullanan bir gözetim aracıdır.
- Uygulama: YZ, öğrenci davranışlarını izler ve şüpheli aktiviteleri tespit eder. Bu, sınavların güvenliğini artırırken öğrencilerin mahremiyetini de korur.
Örnek: Secure Data Disposal
- Açıklama: Secure Data Disposal, öğrenci verilerini güvenli bir şekilde imha eden bir YZ aracıdır.
- Uygulama: YZ, gereksiz öğrenci verilerini otomatik olarak tespit eder ve güvenli bir şekilde imha eder. Bu, veri ihlallerini önler ve öğrenci gizliliğini korur.
Şeffaflık ve Hesap Verebilirlik:
Örnek: IBM Watson Education
- Açıklama: IBM Watson Education, YZ sistemlerinin nasıl çalıştığını ve hangi verileri kullandığını açıkça belirterek şeffaflığı teşvik eder.
- Uygulama: Kullanıcılar, sistemin karar verme süreçlerini anlayabilir ve hangi verilerin toplandığını görebilir. Bu şeffaflık, kullanıcıların YZ sistemlerine olan güvenini artırır.
Örnek: OpenAI GPT
- Açıklama: OpenAI GPT, dil modellerinin nasıl çalıştığını ve hangi verileri kullandığını açıkça paylaşır.
- Uygulama: Eğitimde kullanılan YZ modellerinin eğitim verilerini ve algoritmalarını açık bir şekilde paylaşarak hesap verebilirlik sağlar. Bu, kullanıcıların ve geliştiricilerin YZ sistemlerini daha iyi anlamasını ve güvenmesini sağlar.
Tunç Berkman’ın değerli katkılarıyla zenginleşen blog köşemiz için kendisine içten teşekkürlerimizi sunarız.
Yeni yazımızda buluşmak dileğiyle!
