Eğitimde Yapay Zekaya Dayalı Yenilikçi Yaklaşımlar
Bir Literatür Araştırması
ŞIK, Zafer (2025)
Yapay zekânın (YZ) eğitime entegrasyonu, uygulamaları, karşılaşılan zorluklar ve etik sonuçları, son yıllarda giderek artan bir ilgiyle incelenmekte ve bu konu üzerine geniş bir literatür oluşmaktadır. Bu bağlamda, yolculuğun başlangıcı, tıp eğitiminde YZ kullanımını bütüncül bir bakış açısıyla ele alan (Siang Chan & Zary, 2019) çalışmasıyla ilişkilendirilebilir. Söz konusu çalışmada, YZ’nin doktorların mesleki gelişimini destekleme potansiyeli vurgulanırken, uygulamada karşılaşılan zorluklara da dikkat çekilmiştir. Bu araştırma, YZ’nin özel eğitim bağlamlarındaki rolüne dair temel bir anlayış sağlayarak, daha geniş eğitim ortamlarında gerçekleştirilecek çalışmalar için önemli bir başlangıç noktası oluşturmuştur.
Schiff’in 2021 yılında gerçekleştirdiği çalışma (Schiff, 2021), YZ'nin tıp eğitiminin ötesindeki potansiyelini ele alarak bu alandaki söylemi genişletmiştir. Araştırmada, akıllı eğitim sistemlerinin ve antropomorfize edilmiş eğitim ajanlarının dönüştürücü etkileri vurgulanmış ve YZ ile proaktif bir etkileşim kurarak sorumlu araştırma ve uygulamayı teşvik etmenin önemi savunulmuştur. Ayrıca, YZ’nin eğitim politikaları ve uygulamalarındaki etkilerine yönelik kamu bilincinin gerekliliğine dikkat çekilmiş ve YZ’nin eğitimin demokratikleştirilmesindeki rolüne ilişkin tartışmalarda önemli bir adım atılmıştır.
Dong ve arkadaşlarının 2022 yılındaki çalışması (Dong ve ark., 2022), YZ’nin İngilizce çok modlu çevrimiçi okuma üzerindeki uygulamalarına odaklanarak, YZ’nin eğitim teknolojisindeki hızlı ilerlemelerini gözler önüne sermiştir. Söz konusu çalışma, özellikle COVID-19 pandemisi sırasında çevrimiçi eğitime geçiş sürecinde YZ’nin öğretme ve öğrenme deneyimlerini nasıl geliştirebileceğini ortaya koymuştur. Ayrıca, farklı öğrenme ortamlarına uyum sağlayabilen akıllı eğitim sistemlerinin geliştirilmesinin önemini vurgulamıştır.
R. Kshirsagar ve diğerlerinin 2022 yılındaki çalışması (R. Kshirsagar ve diğerleri, 2022), YZ'nin öğretmen-öğrenci etkileşimleri ve müfredat geliştirme üzerindeki etkisini analiz ederek, YZ’nin eğitim alanındaki potansiyelini daha da derinlemesine araştırmıştır. Araştırmada, YZ’nin rutin görevleri otomatikleştirerek eğitimcilerin öğrencilerle daha anlamlı etkileşimlere odaklanmasına olanak sağlayabileceği ifade edilmiştir. Bu perspektif, YZ’nin eğitim sürecinde güçlü bir müttefik olarak hizmet edebileceği ve daha kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimini teşvik edebileceği fikrini desteklemiştir.
Nguyen ve diğerlerinin 2023 yılındaki çalışması (Nguyen vd., 2023), eğitimde YZ'yi çevreleyen etik hususlara dikkat çekmiştir. Araştırmada, YZ’nin bir güçlendirme aracı ve aynı zamanda etik ikilemlerin kaynağı olarak sahip olduğu ikili doğa tartışılmış ve eğitim ortamlarında sorumlu YZ kullanımını sağlamak amacıyla küresel kılavuzların oluşturulması savunulmuştur. Çalışma, YZ’nin hem dönüştürücü potansiyelini hem de ortaya çıkardığı etik karmaşıklıkları ele alarak, YZ uygulamalarına dengeli bir yaklaşım benimsenmesine duyulan acil ihtiyacı vurgulamıştır.
Shaik ve diğerlerinin 2023 yılındaki çalışması (Shaik vd., 2023), eğitim geri bildirim analizinde doğal dil işleme yöntemlerinin benimsenmesindeki zorlukları incelemiştir. Araştırmada, YZ'nin eğitim altyapılarını tahmine dayalı içgörüler ve kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri aracılığıyla geliştirme kapasitesi vurgulanmıştır. Çalışma, YZ metodolojilerinin pratik uygulamalarına odaklanarak, YZ’nin eğitim uygulamalarını iyileştirmedeki dönüştürücü potansiyelini ortaya koymuştur.
Mallik ve Gangopadhyay’ın 2023 yılındaki çalışması (Mallik & Gangopadhyay, 2023), son yirmi yılda eğitimde YZ'nin ilerlemesine ilişkin bir inceleme sunmuştur. Araştırmada, geleneksel yöntemlerden gelişmiş makine öğrenimi tekniklerine doğru bir geçiş olduğu belirtilmiş ve eğitim sistemlerinin bu teknolojik gelişmelere uyum sağlaması gerektiği vurgulanmıştır. Ayrıca, YZ sistemleri tarafından kullanılan verilerin gelişen doğasına dair sağlanan içgörüler, eğitim uygulamalarında sürekli yeniliğin önemini ortaya koymuştur.
Yu ve Yu’nun 2023 yılındaki çalışması (Yu & Yu, 2023), etik araştırmalar ile YZ teknolojilerinin pratikte benimsenmesi arasındaki boşluğu tespit ederek, eğitimde YZ’nin etik ortamını incelemiştir. Araştırmaları, YZ’nin sunduğu fırsatları ve karşılaşılan zorlukları vurgulayarak, YZ’nin insan eylemliliğini koruyan ve toplumsal uyumu destekleyen eğitim çerçevelerine entegre edilmesi için düşünceli bir yaklaşımı savunmaktadır.
Latif ve diğerleri (2023), eğitimde Yapay Genel Zekâ’nın (YGZ) ortaya çıkışını tartışarak, eğitim sistemlerinin YGZ’nin yeteneklerine yanıt olarak gelişmesi gerektiğini vurgulamışlardır. Araştırmada, YGZ’nin pedagoji ve değerlendirme yöntemleri üzerindeki etkileriyle ilgili kritik sorular gündeme getirilmiş ve bu gelişmelerin eğitim ortamını nasıl yeniden şekillendirebileceğinin kapsamlı bir şekilde incelenmesi çağrısında bulunulmuştur.
Katsamakas ve diğerleri (2024), hızlı mühendislik ve üretken YZ araçlarına odaklanarak, YZ’nin yükseköğretim kurumlarındaki dönüştürücü rolünü incelemiştir. Araştırma bulguları, YZ’nin öğretme, öğrenme ve idari süreçleri nasıl geliştirebileceğini ve daha yenilikçi bir eğitim ortamını nasıl teşvik edebileceğini ortaya koymuştur.
Li ve diğerleri (2024), bilgisayar destekli metin analizinin öğretim kalitesini artırma potansiyelini araştırmıştır. Araştırmada, YZ ve makine öğrenimi yöntemlerinin entegrasyonu ile öğretmen koçluğunu ve öğrenci desteğini geliştirmek için kilit alanlar belirlenmiş ve YZ teknolojileri ile pedagojik hedefler arasındaki uyum savunulmuştur.
AlTwijri ve Musaed Alghizzi (2024), YZ'nin yabancı dil olarak İngilizce derslerine entegrasyonuna ilişkin sistematik bir inceleme sunmuş ve öğrenme deneyimlerini kişiselleştirme ile öğrenci katılımını artırma becerisinin altını çizmiştir. Bulguları, YZ’nin eğitimi daha erişilebilir ve etkili hâle getirmedeki dönüştürücü potansiyelini yinelemiştir.
Bu çalışmalar, YZ'nin eğitim üzerindeki çok yönlü etkisini, teknolojideki gelişmeleri, etik hususları ve YZ'nin tüm potansiyelinden yararlanmak amacıyla eğitim uygulamalarının sürekli olarak uyarlanması gerekliliğini ortaya koymaktadır.
Detaylı Literatür İncelemesi
Mallik ve Gangopadhyay’ın “Integrative Review” başlıklı makalesi (Mallik & Gangopadhyay, 2023), tıp eğitimi bağlamında YZ'nin entegrasyonuna ilişkin kapsamlı bir inceleme sunmaktadır. Yazarlar, hakemli literatürün bütünleştirici bir incelemesi aracılığıyla, özellikle lisans eğitiminden sürekli tıp eğitimine kadar farklı aşamalarda tıp pratisyenlerinin mesleki gelişimi üzerindeki etkisine odaklanarak, YZ’nin çeşitli uygulamalarını titizlikle araştırmışlardır.
Yazarlar, Medline, EBSCOhost ve Web of Science gibi çeşitli veri tabanlarında, YZ ve tıp eğitimiyle ilgili iyi tanımlanmış bir dizi arama terimi kullanarak sistematik bir arama gerçekleştirmiştir. Bu titiz metodoloji, incelemenin geniş bir literatür yelpazesini kapsamasını sağlamış ve YZ’nin tıp alanındaki eğitim çıktılarını geliştirmedeki çok yönlü rolünü anlamak için kritik bir zemin oluşturmuştur. Makalede, YZ, makinelerin akıllı insan davranışını simüle etmesine olanak tanıyan bir teknik olarak tanımlanmış ve bu tanım, YZ’nin uygulamaları ve karşılaşılan zorluklar hakkındaki sonraki tartışmalar için sağlam bir temel sunmuştur (Mallik & Gangopadhyay, 2023).
İncelemeden elde edilen temel bilgilerden biri, tıp eğitiminde kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri, uyarlanabilir öğrenme teknolojileri ve simülasyon tabanlı eğitimi içeren çeşitli YZ uygulamalarının tanımlanmasıdır. Bu uygulamalar, YZ’nin eğitim içeriğini öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına göre uyarlama potansiyelini vurgulamakta ve böylece öğrenci katılımını ve bilgi tutma oranlarını artırmaktadır. Yazarlar, makine öğrenimi ve derin öğrenme teknolojilerinin daha etkili eğitim araçları ve kaynakları yaratma konusunda önemli bir potansiyele sahip olduğunu ve bunun tıp uzmanları arasında yetkinlik artışına katkıda bulunabileceğini belirtmektedir.
Bununla birlikte, makale, tıp eğitiminde YZ'nin uygulanmasıyla ilgili zorlukları tartışmaktan kaçınmamaktadır. Yazarlar, eğitimciler arasında değişime karşı direnç, teknolojik altyapı için önemli yatırımların gerekliliği ve veri gizliliği ile etik sonuçlara ilişkin endişeler gibi önemli engellere dikkat çekmektedir. Bu zorluklar, YZ’nin eğitim ortamlarında yaygın olarak benimsenmesini engelleyebileceğinden, üzerinde durulması kritik bir öneme sahiptir. Yazarlar, tıp eğitimini geliştirmede YZ’nin tüm potansiyelini gerçekleştirebilmek için bu zorlukların ele alınmasının gerekli olduğunu güçlü bir şekilde savunmaktadır.
“Laboratuvardan Çıkıp Sınıfa: Eğitimde Yapay Zekânın Geleceği” başlıklı makale (Schiff, 2021), YZ'nin eğitim bağlamlarındaki dönüştürücü potansiyelinin, genellikle AIEd olarak adlandırılan alanının, kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Makale, AIEd’in mevcut durumunu eleştirel bir şekilde değerlendirerek, hem bu teknolojinin sunduğu yetenekleri hem de eğitim sistemlerine entegrasyonuyla ilişkili doğal riskleri vurgulamaktadır.
Dong ve arkadaşları (Dong vd., 2022) tarafından kaleme alınan “Çok Kriterli Karar Destek Sistemi Kullanarak Yapay Zeka Tabanlı İngilizce Çok Modlu Çevrimiçi Okuma Üretimi ve Uygulaması” başlıklı makale, YZ'nin eğitim ortamındaki dönüştürücü rolünün kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Yazarlar, YZ’nin eğitimde hızla önemli bir teknoloji olarak ortaya çıktığını ve yenilikçi eğitim metodolojilerinin gelişimini önemli ölçüde etkilediğini savunmaktadır.
Makaledeki temel görüşlerden biri, YZ'nin akıllı eğitim sistemlerinin oluşturulması yoluyla öğrenme deneyimlerini geliştirme yeteneğine yapılan vurgudur. Yazarlar, YZ’nin, modern eğitimin giderek ayrılmaz bir parçası hâline gelen yapay öğrenme yardımcılarının ve akıllı öğretim sistemlerinin tasarımını nasıl kolaylaştırdığını vurgulamaktadır. Bu, özellikle COVID-19 salgını bağlamında, çevrimiçi öğrenme ortamlarına hızlı geçişin gerekliliği açısından önem taşımaktadır. Yazarlar, bu dönüşümün, araştırmacıları eğitimle ilgili zorlukların üstesinden gelmek için YZ’den yararlanan yeni çözümler keşfetmeye ve geliştirmeye teşvik ettiğini ifade etmektedir.
Makale, çok modlu çevrimiçi okuma kaynaklarının üretiminde çok kriterli bir karar destek sisteminin uygulanmasını eleştirel bir şekilde değerlendirmektedir. Bu yaklaşım, YZ'nin yalnızca içerik sunumu için değil, aynı zamanda eğitim deneyimlerini farklı öğrenci ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde uyarlamak için kullanılmasının önemini vurgulamaktadır. Eğitimciler, karar verme süreçlerine birden fazla kriteri dahil ederek daha kişiselleştirilmiş ve etkili öğrenme yolları oluşturabilir; bu da öğrenci katılımını ve kavrayışını artırabilir.
Ayrıca, yazarlar YZ'nin teşvik edebileceği akıllı eğitim sistemlerini somutlaştıran öğretim asistanı robotların ve akıllı sınıfların potansiyelini tartışmaktadır. Bu teknolojiler, hem öğrencilere hem de öğretmenlere gerçek zamanlı geri bildirim ve destek sağlayarak geleneksel eğitim paradigmalarında devrim yaratmaya hazırlanmaktadır. Yazarlar, YZ’nin eğitim ortamlarına entegrasyonunun, özellikle geleneksel öğrenme ortamlarında engellerle karşılaşabilecek öğrenciler için daha iyi öğrenme çıktılarına ve daha fazla erişilebilirliğe yol açabileceğini savunmaktadır.
Kshirsagar ve arkadaşları (R. Kshirsagar vd., 2022) tarafından kaleme alınan “Öğretme ve Öğrenmede Yapay Zeka Algısı Üzerinden İnsan Zekası Analizi” başlıklı makale, YZ'nin eğitim ortamlarındaki rolüne ilişkin kapsamlı bir inceleme sunmakta ve öğretme ile öğrenme süreçlerini dönüştürme potansiyelini vurgulamaktadır. Yazarlar, YZ’nin, öğretmenlerin değerlendirme ve programlama gibi rutin görevleri otomatikleştirirken öğrencilerle kişilerarası bağlantılara odaklanmalarına olanak tanıyarak eğitim deneyimini önemli ölçüde geliştirebileceğini savunmaktadır. Bu bakış açısı, etkili öğrenme ortamlarını teşvik etmede öğretmen-öğrenci ilişkilerinin öneminin giderek daha fazla kabul görmesiyle uyumludur.
Makalede ayrıca, eğitim eğilimlerinin belirlenmesinde ve müfredat geliştirmede yapay zeka odaklı analitiğin rolü tartışılmaktadır. Yazarlar, veri analizinin öğrenci öğrenme modellerinin daha incelikli bir şekilde anlaşılmasını sağlayarak, müdahale gerektiren kritik alanların belirlenmesine olanak tanıdığını vurgulamaktadır. YZ’nin eğitimdeki uygulamasının bu yönü, bireysel öğrenci ihtiyaçlarına göre uyarlanmış kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerine geçişin altını çizdiği için özellikle önemlidir.
Ayrıca, Kshirsagar ve diğerleri (R. Kshirsagar vd., 2022), YZ'nin eğitime entegrasyonu için tarihsel bir bağlam sunarak, eğitim uygulamaları üzerine araştırmaların otuz yılı aşkın süredir devam ettiğini belirtmektedir. Bu uzun süreli ilgi, YZ’nin eğitim uygulamalarına anlamlı bir şekilde katkıda bulunma potansiyelinin altını çizmektedir. Bununla birlikte, yazarlar, ortaöğretim sonrası öğrenimde YZ sistemlerinin uygulanmasına eşlik eden etik ve yasal hususları da kabul etmektedir. YZ teknolojilerinin uygulanmasındaki karmaşıklıkların bu şekilde kabul edilmesi, teknolojik ilerlemenin yanı sıra öğrenci refahına öncelik veren dengeli bir yaklaşım gerektirdiği için çok önemlidir.
Nguyen ve arkadaşlarının “Eğitimde Yapay Zeka İçin Etik İlkeler” başlıklı makalesi (Nguyen vd., 2023), YZ'nin eğitim bağlamındaki dönüştürücü potansiyelinin kapsamlı bir incelemesini sunarken, aynı zamanda entegrasyonuna eşlik eden etik sonuçları da ele almaktadır. Yazarlar, YZ’nin eğitim uygulamalarına nüfuz etmesinin hem öğretmenler hem de öğrenciler için önemli fırsatlar sunduğunu ve yenilikçi uygulamalar yoluyla kişisel ve mesleki gelişimi geliştirdiğini ifade etmektedir.
Makalenin önemli bir katkısı, YZ'nin eğitimdeki çok yönlü rollerini keşfetmesidir (Nguyen vd., 2023). Yazarlar bu rolleri dört farklı alanda kategorize etmektedir: akıllı bir öğretmen, öğrenen, öğrenme aracı/ortağı ve politika belirleme danışmanı olarak YZ. Bu sınıflandırma, daha geniş eğitim politikası ve idari işlevleri kapsayacak şekilde yalnızca öğretim desteğinin ötesine uzanan YZ’nin çeşitli uygulamalarının altını çizdiği için özellikle anlamlıdır. YZ’nin bilgisayar destekli işbirlikçi öğrenmeyi ve uygun maliyetli kişiselleştirilmiş öğrenmeyi kolaylaştırma potansiyeli de vurgulanmakta ve algoritma güdümlü navigasyon sistemlerinin eğitim deneyimlerini bireysel ihtiyaçlara göre nasıl uyarlayabileceği gösterilmektedir.
Makale ayrıca, eğitim çıktılarının iyileştirilmesinde otomatik değerlendirme ve tahmine dayalı analitiğin önemini vurgulamaktadır. Yazarlar, bu teknolojilerin eğitim ortamlarında bilginin yayılmasında, bilişsel süreçlerde ve kültürel anlayışlarda bir dönüşümü teşvik edebileceğini savunmaktadır. Bu bakış açısı, yapay zeka araçlarının öğretim stratejilerini bilgilendirmek ve öğrenci katılımını artırmak için giderek daha fazla kullanıldığı eğitimde veriye dayalı karar verme yönündeki mevcut eğilimle uyumludur.
Bununla birlikte, makale, YZ’nin eğitim ortamlarında kullanılmasına eşlik eden etik zorlukları tartışmaktan çekinmemektedir. Nguyen ve arkadaşları (Nguyen vd., 2023), eğitimde YZ kullanımı için etik kılavuzlar oluşturma çabaları olsa da, küresel bir fikir birliği ve standartlaştırılmış protokollerin eksikliğinin kritik bir sorun olmaya devam ettiğini belirtmektedir. Etik kaygıların bu şekilde kabul edilmesi, özellikle eşitlik, mahremiyet ve algoritmik karar vermede önyargı potansiyeli açısından YZ dağıtımının sonuçlarının dikkatli bir şekilde değerlendirilmesi ihtiyacını vurguladığı için önemlidir.
Shaik ve arkadaşları (Shaik vd., 2023) tarafından kaleme alınan “Eğitim Geri Bildirim Analizi için Doğal Dil İşleme Yöntemlerinin Benimsenmesindeki Eğilimlerin ve Zorlukların Gözden Geçirilmesi” başlıklı makale, YZ’nin, özellikle de Doğal Dil İşleme (DDİ) yoluyla, eğitim ortamını nasıl yeniden şekillendirdiğine dair kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır. Yazarlar, YZ’nin büyük miktarda veriyi işleme yeteneğinin, öğrenci öğrenme deneyimini önemli ölçüde geliştirebilecek tahmin ve sınıflandırma yeteneklerini kolaylaştırdığını savunmaktadır.
Makaleden elde edilen temel bilgilerden biri, eğitim kurumlarının öğrencilerin eğitim ortamları hakkındaki görüşleri hakkında değerli bilgiler edinmesine olanak tanıyan öğrenci geri bildirimlerinin analizinde NLP’nin rolüdür. Yazarlar, NLP’nin minimum insan müdahalesiyle birden fazla dilde geri bildirimi yorumlama kapasitesinin, eğitim geri bildirim analizi için oyunun kurallarını değiştiren bir unsur olduğunu vurgulamaktadır. Bu kapasite yalnızca öğrenci geri bildirimlerini toplama ve yorumlama sürecini kolaylaştırmakla kalmıyor, aynı zamanda bu verilerden elde edilen içgörülerin kalitesini de artırıyor. NLP içinde konu modelleme tekniklerinin kullanılması, metinsel verilerin özetlenmesini ve kategorize edilmesini sağlayarak eğitimcilere öğrenci duygularının daha yapılandırılmış bir şekilde anlaşılmasını sağladığı için özellikle dikkate değerdir.
Ayrıca, makalede yapay zekanın eğitimdeki daha geniş etkileri tartışılmakta ve çevrimiçi özel ders, öğrenme yönetim sistemleri ve müfredat geliştirme dahil olmak üzere çeşitli eğitim altyapılarında dönüştürücü potansiyeli vurgulanmaktadır. Yazarlar, eğitim deneyimlerini kişiselleştirmek için öğrencilerin önceki bilgilerine ilişkin verilerden yararlanan Uyarlanabilir Öğrenme Platformları (ALP’ler) ve Akıllı Özel Ders Sistemleri (ITS) kavramına atıfta bulunmaktadır. Bu kişiselleştirme, öğrencilerin farklı ihtiyaçlarının karşılanması ve etkili öğrenmeye elverişli bir ortamın teşvik edilmesi açısından çok önemlidir.
Yazarlar ayrıca, öğrencilerin teknoloji merkezli bir iş piyasasına hazırlanmak için yapay zeka odaklı araçlarla etkileşim kurmalarının gerekliliğine de değiniyor. Eğitim kurumları, Kitlesel Açık Çevrimiçi Kurslara (MOOCs) daha iyi erişim yoluyla yaşam boyu öğrenmeyi teşvik ederek, öğrencilerin gelecekteki istihdam için gerekli becerileri edinmelerine yardımcı olabilir. Bu bakış açısı, YZ’yi eğitim uygulamalarına entegre etmenin yalnızca öğrenme çıktılarını iyileştirmek için değil, aynı zamanda öğrencileri gelişen işgücünde gerekli olan yetkinliklerle donatmanın önemini vurgulamaktadır.
Bununla birlikte, makale, eğitimde YZ’nin benimsenmesi için ikna edici bir durum sunarken, bu teknolojilerin uygulanmasıyla ilgili zorlukların daha eleştirel bir incelemesinden faydalanabilir. Veri gizliliği, YZ algoritmalarındaki önyargı potansiyeli ve eğitimcilerin bu araçları etkili bir şekilde kullanmaları için yeterli eğitim ihtiyacı gibi konular, daha fazla araştırılması gereken önemli hususlardır.
Mallik ve Gangopadhyay (2023) tarafından kaleme alınan “Eğitimde Yapay Zeka Yöntemlerinin Proaktif ve Reaktif Katılımı: Bir İnceleme” başlıklı makale, YZ’nin eğitim ortamına entegrasyonuna ilişkin kapsamlı bir inceleme sunmaktadır. Yazarlar, bilginin planlanması ve sunulmasındaki belirli zorlukları ele alarak, son yirmi yılda eğitimde YZ’nin gelişimini etkili bir şekilde vurgulamaktadır. Bu inceleme, özellikle COVID-19 salgınının neden olduğu aksaklıklar ışığında, eğitim ortamlarında teknolojiye artan bağımlılık göz önüne alındığında, özellikle zamanındadır.
Makalenin önemli katkılarından biri, geleneksel kural tabanlı ve istatistiksel yöntemlerden daha sofistike derin öğrenme yaklaşımlarına geçişi analiz etmesidir. Bu geçiş, odağın elle hazırlanmış özelliklerden ziyade otomatik olarak çıkarılan özelliklere doğru kaydığı YZ uygulamalarında daha geniş bir eğilimi ifade etmektedir. Bu tür gelişmeler, YZ sistemlerinin çeşitli eğitim bağlamlarında uyarlanabilirliğini ve etkinliğini artırdığı için çok önemlidir (Mallik & Gangopadhyay, 2023).
Yu ve Yu’nun “VOSviewer ve CitNetExplorer kullanarak eğitimde yapay zeka etiğinin nitel ve nicel analizleri” başlıklı makalesi (Yu & Yu, 2023), özellikle yapay zeka teknolojilerinin eğitim ortamlarına entegrasyonundan kaynaklanan etik sonuçlara odaklanarak, YZ ve eğitim arasındaki kesişimin kapsamlı bir incelemesini sunmaktadır. Yazarlar, eğitimde YZ ile ilgili hem potansiyel faydaları hem de zorlukları vurgulayan iyi yapılandırılmış bir analiz sunmakta ve böylece hızla gelişen bu alanın incelikli bir şekilde anlaşılmasına katkıda bulunmaktadır.
Makale, YZ’yi insan davranışını taklit eden bir teknoloji olarak tanımlayarak başlıyor ve bu da eğitimdeki uygulamalarını anlamak için kritik bir temel oluşturuyor. Yazarlar, YZ’nin öğretmenlere kolaylık sağlayarak ve öğrenciler için verimliliği artırarak öğrenme çıktılarını önemli ölçüde geliştirme ve eğitim süreçlerini kolaylaştırma potansiyeline sahip olduğunu ileri sürmektedir. Bu iddia, YZ’nin uyarlanabilir öğrenme sistemleri ve kişiselleştirilmiş öğretim gibi eğitim uygulamaları üzerindeki dönüştürücü etkisini vurgulayan ve giderek artan bir literatür tarafından desteklenmektedir.
Bununla birlikte yazarlar, eğitimde YZ’nin benimsenmesine eşlik eden etik kaygıları da vurgulamaktadır. YZ teknolojileri yaygınlaştıkça, insan becerilerinin potansiyel olarak değersizleşmesi, kişisel sorumluluğun erozyona uğraması ve eğitim süreçleri üzerindeki insan kontrolünün azalması da dahil olmak üzere ortaya çıkan etik ikilemleri ele almanın gerekli olduğunu savunuyorlar. Bu sorunlar, eğitim bağlamlarında YZ’nin yeteneklerinden yararlanma ile insan gözetimi ve özerkliğini sürdürme arasında bir denge kurmanın önemini vurgulamaktadır.
Latif ve arkadaşlarının (2023) kaleme aldığı “Eğitim için Yapay Genel Zeka” başlıklı makale, Yapay Genel Zekanın (YGZ) eğitim alanındaki dönüştürücü potansiyeline ilişkin kapsamlı bir araştırma sunmaktadır. Yazarlar, YGZ’nin eğitimin çeşitli yönlerini temelden değiştirebileceğini ve bu teknolojiye uyum sağlamak için geleneksel eğitim modellerinin yeniden değerlendirilmesi gerektiğini savunmaktadır. Bu eleştirel inceleme, eğitim sistemlerinin YGZ’yi etkili bir şekilde entegre edebilmesi ve öğrencilerin yapay zeka odaklı bir dünyada başarılı olabilmesi için gereken becerilerle donatılmasını sağlamayı amaçlamaktadır.
Makale, YGZ’nin eğitim ortamlarına entegrasyonunun ortaya çıkardığı etik sonuçlar ve zorluklara da değinmektedir. Veri gizliliği, mevcut eğitim eşitsizliklerinin kötüleşmesi riski ve sistemik önyargıların güçlenmesi gibi konulara dikkat çeken yazarlar, bu hususların YGZ’nin dağıtımında titizlikle ele alınması gerektiğini vurgulamaktadır. Özellikle kişiselleştirilmiş öğrenme ve değerlendirme bağlamında YGZ’nin potansiyel faydalarıyla ilgili iddiaların daha fazla araştırılması gerektiği belirtilmektedir.
Katsamakas, Pavlov ve Saklad’ın (2024) “Yapay Zeka ve Yükseköğretim Kurumlarının Dönüşümü” başlıklı makalesi, YZ’nin yükseköğretimdeki etkilerini ele alan kapsamlı bir analiz sunmaktadır. Yazarlar, üretken YZ araçlarını etkili bir şekilde kullanmada hızlı mühendisliğin önemine işaret ederek, bu teknolojilerin yenilikçi öğretim metodolojileri ve verimli idari süreçler açısından sunduğu fırsatları vurgulamaktadır.
Makalenin önemli içgörülerinden biri, YZ’nin bilgi işinde maliyet azaltma potansiyelidir. Yazarlar, yükseköğretim kurumlarının (HEI’ler) bilgi yönetimiyle ilgili süreçlerde YZ’nin maliyetleri düşürme kapasitesine dikkat çekmektedir. Bu iddia, YZ teknolojilerinin (akıllı özel ders sistemleri, doğal dil işleme ve eğitim veri madenciliği) çeşitli uygulamalarını inceleyen geniş bir literatür taramasıyla desteklenmektedir. Bu teknolojiler, öğrenme deneyimini geliştirmeyi ve eğitmenlere öğrenci ihtiyaçlarına göre uyarlanmış müfredatlar tasarlamada yardımcı olmayı amaçlamaktadır.
Makale ayrıca, YZ’nin eğitimciler ve öğrenciler üzerindeki dönüştürücü etkisini ele almaktadır. YZ’nin, eğitmenlere ders materyalleri ve ödevler geliştirmede destek olabileceği ve bu sayede pedagojik faaliyetlere daha fazla zaman ayırmalarını sağlayabileceği belirtilmektedir. Yazarlar, YZ’nin idari görevleri otomatikleştirerek eğitmenlerin öğrenciyle daha fazla etkileşim kurmasına olanak tanıdığını ve bu durumun eğitim çıktılarında iyileşmeye yol açabileceğini savunmaktadır.
Li ve arkadaşlarının (2024) çalışmasında ise, YZ’nin eğitimcilerin öğrenci performansını anlamalarına, öğretim yöntemlerini iyileştirmelerine ve öğrenci eğilimlerini tespit etmelerine olanak sağladığı ifade edilmektedir. Verilerin YZ tarafından analiz edilmesi, öğretim yaklaşımlarının öğrencilerin bireysel tercih ve öğrenme stillerine uyumlu hale getirilmesini kolaylaştırmaktadır. Tıp eğitimi gibi alanlarda YZ’nin tüm potansiyelinin gerçekleştirilebilmesi için bu zorlukların ele alınması gerektiği vurgulanmaktadır.
Sonuç Olarak
YZ’nin eğitim bağlamlarına entegrasyonu, öğretim, öğrenim ve yönetimin çeşitli yönlerini etkileyen dönüştürücü bir güç olarak ortaya çıkmıştır. İncelenen literatür, YZ’nin eğitim çerçeveleri içindeki uygulamaları, zorlukları ve etik hususları hakkında kapsamlı bir anlayış sunmaktadır.
Mallik ve Gangopadhyay (2023) tarafından yapılan temel çalışma, tıp eğitiminde YZ’nin kullanımını vurgulamış, uygulamanın zorluklarını kabul ederken mesleki gelişimi geliştirme potansiyelini göstermiştir. Bu inceleme, YZ’nin eğitimdeki daha geniş uygulamaları hakkındaki söylemi, özellikle akıllı özel ders sistemleri ve eğitim aracıları bağlamında genişleten sonraki çalışmalar için zemin hazırlamıştır (Dong ve ark., 2022). Bu akıllı sistemlerin, COVID-19 salgınının şiddetlendirdiği çeşitli öğrenme ortamlarında özellikle hayati önem taşıyan kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimlerini teşvik ettiği gösterilmiştir (R. Kshirsagar vd., 2022).
Daha ileri analizler, yapay zekanın rutin görevleri otomatikleştirerek öğretmen-öğrenci etkileşimlerini önemli ölçüde iyileştirebileceğini ve eğitimcilerin anlamlı etkileşime daha fazla odaklanmasına olanak tanıdığını ortaya koymaktadır (R. Kshirsagar vd., 2022). Bu otomasyon yalnızca öğrenme deneyimini iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda veriye dayalı içgörüler yoluyla müfredat geliştirmeyi de destekler (Nguyen vd., 2023). Bununla birlikte, YZ’nin entegrasyonu, teknolojik gelişmelerden yararlanma ve insan gözetimini sürdürme arasında bir denge gerektiren etik zorlukları da beraberinde getirmektedir. YZ’nin yeni ikilemler yaratmak yerine bir güçlendirme aracı olarak hizmet etmesini sağlamak için küresel kılavuzlara ve etik çerçevelere duyulan ihtiyaç çok önemlidir (Nguyen ve ark., 2023).
Dahası, Yapay Genel Zekanın (YGZ) ortaya çıkışı eğitim sistemleri için hem fırsatlar hem de zorluklar sunmaktadır (Latif vd., 2023). AGI’nin yetenekleri, pedagojik yaklaşımların ve değerlendirme yöntemlerinin yeniden değerlendirilmesini gerektirebilir ve veri gizliliği ve eğitim eşitliği hakkında önemli soruları gündeme getirebilir (Latif ve ark., 2023). Literatür, bu etik kaygıları ele alırken YZ’nin tüm potansiyelinden yararlanmak için eğitim uygulamalarının sürekli uyarlanması gerekliliğini vurgulamaktadır.
Sonuç olarak, incelenen literatür toplu olarak YZ’nin eğitim üzerindeki çok yönlü etkisinin altını çizmekte ve ortaya çıkardığı etik karmaşıklıkların yanı sıra dönüştürücü potansiyelini vurgulamaktadır. Çalışmalar, sorumlu araştırma ve uygulamayı teşvik etmek için YZ teknolojileriyle proaktif etkileşimin önemini vurgulamakta ve eğitim uygulamalarının YZ’deki ilerlemelerle birlikte gelişmesini sağlamaktadır.
Adı Geçen Makaleler
Siang Chan, K. & Zary, N. (2019). Tıp Eğitiminde Yapay Zekanın Uygulanması ve Karşılaşılan Zorluklar: Bütünleştirici İnceleme. ncbi.nlm.nih.gov
Schiff, D. (2021). Laboratuvardan Çıkıp Sınıfa: Eğitimde Yapay Zekanın Geleceği. ncbi.nlm.nih.gov
Dong, Y., Yu, X., Alharbi, A., & Ahmad, S. (2022). Çok Kriterli Karar Destek Sistemi Kullanılarak Yapay Zeka Tabanlı İngilizce Çok Modlu Çevrimiçi Okuma Üretimi ve Uygulaması. ncbi.nlm.nih.gov
R. Kshirsagar, P., B. V. Jagannadham, D., Alqahtani, H., Noorulhasan Naveed, Q., Islam, S., Thangamani, M., & Dejene, M. (2022). Öğretme ve Öğrenmede Yapay Zeka Algısı Yoluyla İnsan Zekası Analizi. ncbi.nlm.nih.gov
Nguyen, A., Ngan Ngo, H., Hong, Y., Dang, B., & Thi Nguyen, B. P. (2023). Eğitimde Yapay Zeka İçin Etik İlkeler. ncbi.nlm.nih.gov
Shaik, T., Tao, X., Li, Y., Dann, C., Mcdonald, J., Redmond, P., & Galligan, L. (2023). Eğitim Geribildirim Analizi için Doğal Dil İşleme Yöntemlerinin Benimsenmesindeki Eğilimler ve Zorluklar Üzerine Bir İnceleme. [PDF]
Mallik, S. & Gangopadhyay, A. (2023). Eğitim İçin Yapay Zeka Yöntemlerinin Proaktif ve Reaktif Katılımı: Bir İnceleme. [PDF]
Yu, L. & Yu, Z. (2023). VOSviewer ve CitNetExplorer Kullanılarak Eğitimde Yapay Zeka Etiğinin Nitel ve Nicel Analizleri. ncbi.nlm.nih.gov
Latif, E., Mai, G., Nyaaba, M., Wu, X., Liu, N., Lu, G., Li, S., Liu, T., & Zhai, X. (2023). AGI: Eğitim İçin Yapay Genel Zeka. [PDF]
Katsamakas, E., V. Pavlov, O., & Saklad, R. (2024). Yapay Zeka ve Yükseköğretim Kurumlarının Dönüşümü. [PDF]
Li, G., Amin Zarei, M., Alibakhshi, G., & Labbafi, A. (2024). Öğretmenlerin ve Eğitimcilerin Otizm Gruplarına Yönelik Yapay Destekli Müdahalelere İlişkin Deneyimleri ve Algıları. ncbi.nlm.nih.gov
AlTwijri, L. & Musaed Alghizzi, T. (2024). Öğrencilerin Duyuşsal Faktörlerini Geliştirmek İçin Yabancı Dil Olarak İngilizce Derslerine Yapay Zeka Entegrasyonunun Araştırılması: Sistematik Bir İnceleme. ncbi.nlm.nih.gov
