Next
Afyon Kocatepe Üniversitesi Sosyal Tesislerinde gerçekleştirilen “Yapay Zekâ Çağında Eğitim-Öğretim: Tehditler ve Fırsatlar” konulu çalıştaya; AKÜ Rektör Yardımcıları Prof. Dr. Şuayıp Özdemir ile Prof. Dr. Murat Peker’in yanı sıra çok sayıda akademisyen katıldı. Etkinlikte üretken yapay zekâ araçlarının insan denetiminde kullanılması, öğrencilerin bireysel katkılarının tespiti, kurumsal ilke ve politikaların oluşturulması konuları ön plana çıktı.
"Yapay zekâ insan denetiminde iyi bir öğrenme ortağı olabilir"
Çalıştayda “Yapay Zekâ ile Öğrenme ve Öğretme Sürecinin Dönüşümü” başlıklı sunumu gerçekleştiren Prof. Dr. Koray Kasapoğlu, eğitimdeki yapay zekâ kullanımını geleneksel uygulamalar ve üretken yapay zekâ araçları olmak üzere iki ayrı boyutta değerlendirmek gerektiğini söyledi. Öğrenme analitiği ve uyarlanabilir öğrenme sistemlerinin uzun süredir kullanıldığını aktaran Kasapoğlu, asıl hızlı dönüşümün büyük dil modelleriyle başladığını ifade etti.
Geleneksel modelde öğretim elemanının bilgiyi aktaran, öğrencinin ise alan konumunda bulunduğunu hatırlatan Kasapoğlu, üretken yapay zekâ ile öğrencilerin ders notlarından soru hazırlatabildiğini ve sınav alıştırmaları yapabildiğini belirtti. Bu durumun öğretim elemanlarının rolünü değişime uğrattığını kaydeden Kasapoğlu, öğretim üyelerinin artık bilgiyi aktarmaktan ziyade bilginin doğruluğunu sorgulatma ve eleştirel düşünmeyi teşvik etme sorumluluğunu üstlendiğini vurguladı. Kasapoğlu, yapay zekanın öğretim elemanlarının yerini alacağı iddialarına temkinli yaklaşılması gerektiğini ifade ederek, teknolojinin insan denetiminde kullanıldığında etkili bir öğrenme ortağına dönüşeceğini söyledi.
Kalabalık sınıflarda kişiselleştirilmiş geri bildirim imkânı
Kasapoğlu, kalabalık sınıflarda öğrencilere zamanında ve ayrıntılı geri bildirim vermenin zorluklarına değinerek, yapay zekânın her öğrencinin ihtiyacına özel içerik ve yönlendirme sunma potansiyeline sahip olduğunu aktardı.
Bununla birlikte, üretilen bilgilerin akıcı ve kendinden emin bir dille sunulmasının doğru olduğu anlamına gelmediğini hatırlatan Kasapoğlu, öğrencilere bilgiyi doğrulama becerisinin kazandırılması gerektiğini söyledi. Yapay zekânın öğrenci adına ödev hazırlayan bir araca dönüşmesinin öğrenme amacını zedeleyeceğine dikkat çeken Kasapoğlu; insan merkezli, etik ve eşitlikçi bir kullanım ilkesinin benimsenmesi gerektiğini belirtti.
Ödevin niteliği tek başına öğrenmeyi göstermiyor
“Yapay Zekâ Çağında Ölçme, Değerlendirme ve Akademik Dürüstlük” konusunu ele alan Doç. Dr. Fatih Özdinç, yapay zekâ çağında temel sorunun öğrencinin neyi ve nasıl öğrendiğini belirlemek olduğunu söyledi. Öğrencilerin eksiksiz metinler veya çalışan yazılımlar sunabilmesinin doğrudan öğrenme düzeyini göstermeyebileceğini belirten Özdinç, aracın kapasitesi ile öğrencinin bireysel katkısını ayırmanın güçleştiğini ifade etti.
Öcretli yapay zekâ araçlarına erişim imkânları nedeniyle öğrenciler arasında adalet sorunu doğabileceğine işaret eden Özdinç, yalnızca son ürüne not vermenin öğrenciyi en hızlı yoldan sonuç almaya yönelteceğini söyledi. Sürecin görünür kılınması için problemin öğrenci tarafından kendi cümleleriyle tanımlanması, ara teslimlerin izlenmesi ve bireysel katkının gerekçelendirilmesi gerektiğini vurguladı.
Akademik dürüstlük için kullanım sınırları önceden açıklanmalı
Yapay zekâ kullanım sınırlarının dersin başında açıklanmasının şart olduğunu belirten Özdinç, öğrencinin hangi aşamada ne tür destek aldığını beyan etmesi gerektiğini dile getirdi. Kendi dersindeki uygulamadan da örnek veren Özdinç, grup projelerinde yapay zekâyı ek bir grup üyesi olarak tanımladığını, süreç boyunca haftalık takipler yaptığını ve dönem sonunda akran değerlendirmesi ile bireysel raporları karşılaştırdığını aktardı.
Özdinç ayrıca, akademisyenlerin notlandırma süreçlerinde yapay zekâdan yararlanmaları halinde bunu öğrencilere açıklamaları, içerikleri kontrol etmeleri ve öğrenci mahremiyetini korumaları gerektiğinin altını çizdi.
"Kesin doğru çalışan bir yapay zekâ dedektörü yok"
“Yapay Zekânın Teknik Boyutu ve Geleceği” başlıklı sunumunda Dr. Öğretim Üyesi Kerem Gencer, büyük dil modellerinin metin üretme mantığına değindi. Bu modellerin insan gibi muhakeme yapmadığını, veri kümelerindeki ilişkiler üzerinden tahminlerde bulunduğunu belirten Gencer, sistemlerin bulunmayan kaynak ve bilgileri uydurması olarak tanımlanan "halüsinasyon" riskine dikkat çekti. Kendi incelediği bir ödevde, yazmadığı bir makalenin kendi adıyla kaynak gösterildiğini tespit ettiğini aktaran Gencer, kaynakça kontrolünün hayati önem taşıdığını söyledi.
Yapay zekâ ile üretilen metinleri tespit etmeye yarayan dedektörlerin sınırlarına da değinen Gencer, “Kesin, doğru çalışan bir dedektör yok” ifadelerini kullanarak, bu araçların her zaman güvenilir sonuçlar vermediğini ve tespit çalışmalarının geliştirilmeye devam ettiğini belirtti.
Yerel sistemler ve veri güvenliği vurgusu
Üniversitelerde yapay zekâ kullanımının maliyet ve veri güvenliği boyutunu değerlendiren Gencer, kurum dışı sistemlere yüklenen belgelerin güvenlik riski barındırabileceğini ve kullanım ücretlerindeki değişikliklerin sürdürülebilirliği olumsuz etkileyebileceğini belirtti. Dış hizmetlere olan bağımlılığın azaltılması gerektiğini savunan Gencer, açık kaynaklı modeller kullanılarak kurum bünyesinde yerel sistemlerin kurulmasını ve yerli yapay zekâ çalışmalarının desteklenmesini önerdi.
Sunumların ardından gerçekleştirilen yuvarlak masa oturumlarında akademisyenler; mevcut durum, riskler, fırsatlar, temel politika ilkeleri ve somut uygulama önerilerini tartıştı. Etkinlik, toplu fotoğraf çekimi ile sona erdi.
