 |
03.01.2025 |
Eğitimde Yapay Zeka: Devrim mi, Yanılsama mı?
Giriş
Yapay zekânın (YZ) eğitimde yarattığı dönüşüm iddiaları, devrimsel bir değişim vaadiyle sahneye çıkıyor. Hararetli savunucuları, YZ’nin sınıfları adeta birer yüksek teknoloji laboratuvarına çevireceğini, öğrencileri birer Einstein’a dönüştüreceğini iddia ediyor. Öğretmenleri de rutin işlerden kurtarıp “modern çağın ilham perileri”ne dönüştürerek, dünyanın en yenilikçi eğitim modelini hayata geçirme sözü veriyorlar. Dahası, bu teknoloji, öğrenme boşluklarını tıpkı bir sihirli değnek dokunuşu gibi anında kapatıp kusursuz bir eğitim ekosistemi kurmayı vaat ediyor. Hatta çocukları geleceğin liderleri olarak hazırlayacak ve eğitimdeki her sorunu “bir algoritmayla çözülebilir” hale getirecek kadar iddialı. Ancak, bu parlak vizyonun ardında şu kritik sorular yatıyor: YZ gerçekten eğitimde devrim yaratıp eşitlik ve inovasyonu sağlayacak mı? Yoksa bu “devrim”, büyük teknoloji şirketlerinin kâr grafiklerinde mi gerçekleşecek? Sınıflarımız, yaratıcılığın ve insan odaklı öğrenmenin kaleleri mi olacak, yoksa algoritmaların “ideal” öğrenci modelleri yarattığı birer eğitim fabrikasına mı dönüşecek? YZ’nin eğitimdeki etkisi üzerine tartışmalar, tıpkı bir sihir gösterisi gibi: Işıklar etkileyici, ama perde arkasında neler olduğunu gerçekten biliyor muyuz?
Bu sorulara yanıt ararken, teknolojik determinizmin yaygın etkisini göz önünde bulundurmak gerekiyor. Teknolojik determinizm, her yeni teknolojinin toplumu ve kurumları kaçınılmaz bir biçimde dönüştüreceği fikrine dayanır. Ancak eğitim tarihine baktığımızda, bu dönüşümlerin nadiren tek yönlü ve eşitlikçi olduğunu görüyoruz. Örneğin, 15. yüzyılda matbaanın icadı, bilginin herkes için erişilebilir olacağı bir çağın başlangıcı gibi görülmüş, fakat bu devrim, başlangıçta yalnızca ayrıcalıklı grupların faydalanabildiği bir araca dönüşmüştü. Benzer şekilde, 20. yüzyılda radyo ve televizyon, uzaktaki öğrencilere nitelikli eğitim sunma umudunu doğurmuş, ancak altyapı ve erişim eşitsizlikleri bu teknolojilerin sınırlı bir etki yaratmasına yol açmıştı.
Bugün eğitim teknolojileri (EdTech) sektörü, geleceği kodlarla örülü bir ütopya gibi pazarlayarak, “herkes için eşit eğitim” masalını büyük bir iştahla anlatıyor. Ancak bu masal, gerçek dünyada internet erişiminden yoksun çocuklar, eski bir tabletle çaresizce çözüm arayan aileler ve dijital araçlarla kuşatılmış ama destekten yoksun bırakılmış öğretmenler için trajikomik bir hayale dönüşüyor. Oysa bu tablo, sadece bir altyapı eksikliği değil; kapitalizmin yaldızlı vitrinindeki çatlakların en görünür hali. Teknoloji, ekonomik eşitsizliklerin aynasına bakmayı reddeden bir sistemin propaganda aracı haline gelirken, bu sistemde “eşitlik” en çok, internet hızınız kadar mümkün.
Erişim ve Eşitlik Söylemleri
Yapay zekâ (YZ) ile eğitimde fırsat eşitliği sağlanacağına dair söylemler, kulağa tıpkı modern bir ütopyanın reklamı gibi hoş geliyor. Ancak bu hikâyenin içinde, görünmez bir “küçük yazı” var: Bu ütopyanın gerçekleşmesi için önce herkese birer cihaz, kesintisiz internet ve dijital beceri eğitimi gerekiyor. Ve işte burada, ütopya yerini hızlıca “çözülemeyen teknik bir hata”ya bırakıyor.
Türkiye gibi dijital uçurumun derin olduğu ülkelerde, bu vaadin ne kadar gerçekçi olduğu sorgulanmayı hak ediyor. PIAAC verilerine göre, Türkiye’de yetişkinlerin yalnızca % 9’u temel dijital problem çözme becerilerine sahip.(1) Yani, bir dosyayı indirmek ya da bir e-posta göndermek, kimi için “eski bir daktiloyla kod yazmaya çalışmak” kadar karmaşık bir süreç. Daha da çarpıcı olan, TÜİK’in 2021 verilerine göre, kırsal bölgelerdeki hanelerin %36’sının internet erişiminden yoksun olması. Başka bir deyişle, kırsalda yaşayan birçok çocuk için dijital öğrenme, bir teleskopla bakıldığında ancak seçilebilen uzak bir yıldız kadar erişilemez durumda.
Bu tablo, dijital uçurumdan en çok etkilenen kadınlar, yoksullar ve yaşlılar gibi grupları da kapsıyor. Teknolojinin sunduğu “herkese eşit eğitim” vaatleri, bu gruplar için bir peri masalından ibaret kalıyor. Hatta YZ’nin “geleceğin liderlerini yetiştirme” iddiaları, dijital araçlara erişimi olan ayrıcalıklı bir azınlıkla sınırlı kalacak gibi görünüyor. Eğitimde fırsat eşitliği yaratmayı hedefleyen YZ projeleri, eğer internet ve cihaz erişimi bir lüks olmaktan çıkarılmazsa, “deniz olmayan bir yerde gemi yüzdürmeye” çalışmak kadar anlamsız kalacak.
Kişiselleştirilmiş Öğrenme ve Verimlilik
Yapay zekâ (YZ) tabanlı kişiselleştirme modelleri, geleneksel Prusya tipi okul sisteminin katı, standartlaştırılmış yapısını kökten değiştirme iddiasıyla sahneye çıkıyor. Ancak bu büyük vaatlerin ardında şu önemli soru karşımıza çıkıyor: Eğitim sistemlerinin yalnızca bilgi aktarım mekanizması olmadığını, aynı zamanda toplumsal, kültürel ve ulusal değerlerin şekillendiği temel mekânlar olduğunu düşündüğümüzde, bu dönüşüm neyi feda edecek? Okullar, yalnızca akademik bilgi sunmanın çok ötesinde; sosyalleşmenin, değer aktarımının olduğu ve birlikte yaşamayı öğrendiğimiz eşsiz toplumsal alanlardır. Nitekim UNESCO’nun 2020 raporuna göre, çevrimiçi öğrenim gören öğrencilerin % 60’ının sosyal becerilerinde gerileme yaşadığı tespit edilmiştir.(2) Bu, dijital öğrenmenin öğrenciler arasında izolasyonu artırabileceğini ve toplumsal bağları zayıflatabileceğini açıkça göstermektedir.
Türkiye’de ise eğitim sistemi, öğrencilerin öğrenme yoluyla gelişiminden çok, onları sınavlara hazırlama hedefi etrafında şekillenmiştir. Bu bağlamda, yapay zekâ destekli teknolojilerin kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunma vaadi, sınav merkezli eğitim yapısı içinde başka bir yöne evrilebilir. YZ tabanlı sistemlerin, bireylerin potansiyellerini geliştirmek yerine, öğrencileri sınav sonuçlarına göre değerlendiren mevcut yapıyı güçlendirme ihtimali oldukça yüksektir. Örneğin, öğrencinin zayıf olduğu konuları analiz ederek bu alanlarda test çözme becerilerini artırmaya yönelik yöntemler öneren YZ sistemleri, sınav odaklı yaklaşımı pekiştirebilir. Sonuç olarak, bireysel öğrenme deneyimlerini zenginleştirme iddiası, “daha etkili sınav yanıtlayıcıları” yaratmaya indirgenebilir.
Bu durum, YZ destekli kişiselleştirme söylemlerinin daha geniş bir çerçevede ele alınmasını zorunlu kılar. Bu söylemler, sıklıkla “eğitim” yerine “öğrenme” ve “öğretim” süreçlerini öne çıkarmakta ve odaklanmaktadır. Ancak bu vurgu, yüzeyde bireysel potansiyeli ortaya çıkarma amacı taşıyor gibi görünse de, derinlerde neoliberal bir çerçeveyi yansıtır. Bireyleri kendi öğrenme süreçlerinden tamamen sorumlu tutan bu yaklaşım, öğrenciyi tüketiciye dönüştürerek başarısızlığı toplumsal yapılar yerine bireyin çabalarının yetersizliğine bağlayan bir anlayışı beraberinde getirir. Böylece eleştirel psikolog Bruce Levin’in “insan ıstırabının depolitizasyonu” dediği şey gerçekleşir.
Öğretmenlerin Rolü ve Otomasyon
“Rutin işleri yapay zekâ halleder, öğretmenler pedagojik yeniliklere odaklanır!” Bu fikir kulağa oldukça cazip geliyor. Ancak dijital altyapının sınırlı, öğretmenlerin dijital okuryazarlık seviyesinin düşük olduğu ülkelerde ne kadar uygulanabilir? Yapay zekânın, öğretmenlerin iş yükünü hafifletme ve pedagojik yeniliklere daha fazla zaman ayırmalarını sağlama potansiyeli yadsınamaz. Ancak bu potansiyelin hayata geçmesi, yalnızca teknolojik araçların varlığına bağlı değildir. Öğretmenlerin bu araçları etkin bir şekilde kullanmaları için kapsamlı eğitim almaları ve sürekli desteklenmeleri gereklidir.
Çünkü eğitim, yalnızca bilgi aktarımından ibaret değildir. Öğretmen-öğrenci ilişkisi; empati, motivasyon ve sosyal destek gibi insani unsurlarla şekillenir. Yapay zekâ, öğrencilerin öğrenme hızını analiz edebilir ya da kişiselleştirilmiş ders planları oluşturabilir. Ancak bir öğrencinin hayal kırıklığını yüz ifadesinden anlayıp onu cesaretlendiremez. Başarısızlık karşısında moral vermek ya da bir başarıyı içtenlikle kutlamak, yapay zekâdan beklenemeyecek kadar insana özgü yetkinliklerdir. Öğretmenler, yalnızca bilgi rehberleri değil, aynı zamanda öğrencilerin duygusal ve sosyal gelişimlerini destekleyen vazgeçilmez liderlerdir.
Bu nedenle, teknolojinin eğitime entegrasyonu üzerine yapılan tartışmalar, öğretmenlerin rolünün yeniden tanımlanmasını kaçınılmaz kılıyor. Teknoloji, öğretmenlerin yerini almak için değil; onların işlerini kolaylaştırmak, yaratıcılıklarını artırmak ve öğrencilere daha fazla odaklanmalarını sağlamak için bir araç olarak tasarlanmalıdır. Seymour Papert’in 1993’teki uyarısı bugün de geçerli: “Teknolojik yenilikler, pedagojik bir vizyon olmadan yalnızca pahalı oyuncaklardan ibarettir.” (3) Bu vizyon, teknolojiyi anlamlı kılacak temel unsurdur.
Gerçek bir eğitim dönüşümü, öğretmenlerin rehberliği ile yapay zekânın sağladığı destek arasında bir denge kurmakla mümkündür. Eğitim; yalnızca dijital ekranlar aracılığıyla sunulan bilgiler değil, insanın insana aktardığı, empatiyle güçlenen bir bağdır. Yapay zekâ, bu bağın tamamlayıcı bir parçası olmalı, merkeze yerleşmemelidir.
Algoritmik Önyargı ve Eşitsizlik
Yapay zekâ sistemlerinin karar alma süreçlerini yönlendiren algoritmalar, beslendikleri verilere bağlı olarak şekillenir. Ancak bu veriler, toplumsal önyargılarla dolu bir geçmişin izlerini taşıdığında, algoritmalar da bu önyargıları öğrenir ve sistematik bir şekilde yeniden üretir. Düşünün ki bir işe alım algoritması, geçmiş verilere dayanarak adayları değerlendiriyor. Eğer bu geçmiş veriler, kadınlara karşı ayrımcılık yapılmış bir geçmişin ürünü ise, yapay zekâ da bu ayrımcılığı sessizce sürdürebilir. Nitekim Amazon’un geliştirdiği bir işe alım algoritmasının kadın adayları sistematik olarak dışladığını biliyoruz.(4)
Ayrıca yapay zekâ sistemlerinin beslendiği veriler, genellikle toplumun yalnızca belirli kesimlerini yansıtır. Bu seçici temsil, YZ’nin karar alma süreçlerinde daha az temsil edilen grupları fark etmemesi ya da onların ihtiyaçlarını göz ardı etmesiyle sonuçlanır. Sağlık alanını ele alalım: YZ’nin sağlık verileri genellikle gelişmiş ülkelerdeki belirli demografik gruplardan alınır. Bu nedenle, az temsil edilen grupların hastalık semptomları ya da tedaviye verdikleri yanıtlar, sistem tarafından doğru şekilde öngörülemez. Eğitimde ise; YZ tabanlı eğitim platformları, düşük gelirli veya kırsal bölgelerdeki öğrencilerin ihtiyaçlarına uygun çözümler sunmakta yetersiz kalmaktadır. Eğitimde fırsat eşitsizliği zaten yeterince kökleşmişken, yapay zekâ bu eşitsizliği daha da derinleştirir ve sistematik hale getirir.
Yapay zekânın bir diğer önemli etkisi ise bilginin standartlaştırılmasıdır. YZ sistemleri, veri ve bilgi işleme süreçlerinde genellikle mevcut ve standart olanı öne çıkarır. Bu durum, alternatif ya da eleştirel yaklaşımların alanını daraltır. Örneğin, sosyal medyada kullanılan algoritmalar, daha önce ilgi gösterdiğimiz içerikleri önceliklendirerek, farklı ya da alışılmışın dışında olan bilgilere erişimimizi sınırlayabilir. Bu yalnızca bireysel tercihleri değil, aynı zamanda toplumsal bilgi akışını da homojenleştirir. Eleştirel ve yenilikçi bakış açıları, bu süreçte görünmez hale gelirken, yapay zekâ tarafından yeniden üretilen içerikler mevcut düzeni güçlendiren bir döngü yaratır.
Bu bağlamda, yapay zekâ her ne kadar nötr bir teknoloji gibi görünse de, beslendiği verilere gömülü olan geçmişin önyargılarını ve adaletsizliklerini taşır. Üstelik, fark edilmeden, sessiz bir şekilde bu eşitsizlikleri yeniden ve yeniden üretir. Standart olanı önceliklendiren yapısı ise toplumsal eleştiriyi ve alternatif çözümleri gölgede bırakır. Bu, yapay zekânın basit bir hesaplama gücü olmadığını; aynı zamanda toplumsal gerçekliklerimizi yansıtan, onları yeniden şekillendiren ve bazen de sınırlandıran bir araç olduğunu gösterir.
Sonuç
Şüphesiz, YZ’nin eğitimde büyük bir potansiyeli var. Bireyselleştirilmiş öğrenme deneyimleri başarıyı artırabilir, öğretmenlere yaratıcı yaklaşımlar için alan açabilir, hatta öğrencilerin öğrenme boşluklarını kapatabilir. Ama burada kilit bir detay var: Tüm bunların gerçekleşebilmesi için YZ’nin yalnızca teknolojik olarak değil, aynı zamanda toplumsal olarak erişilebilir olması gerekiyor. Aksi takdirde, bu “devrim,” yalnızca ayrıcalıklı grupların faydalandığı bir gösteriden öteye geçemez. Daha kötüsü, YZ eşitsizlikleri ortadan kaldırmak yerine, onları daha karmaşık ve görünmez hale getirerek “yeni nesil” eşitsizliklere yol açabilir.
Daha önce matbaanın, radyonun ve televizyonun eğitimdeki etkilerini gördük. Her yeni teknoloji, devrim yaratma iddiasıyla geldi, ama beraberinde yeni sorular ve problemler getirdi. Bugün YZ ile eğitimde bir dönemin eşiğinde duruyoruz. Ancak asıl sormamız gereken şu: Bu teknoloji, gerçekten kime hizmet ediyor? Kimler bu “devrim” sayesinde ilerleyecek, kimler geride kalacak? Özetle: Teknoloji, yeni bir eşitlik mi yaratıyor yoksa eski eşitsizlikleri daha şık bir pakette mi sunuyor?
Unutmayalım, yeni teknolojinin yalnızca varlığı eğitimdeki sorunları çözmeyi garanti etmez. Demokrasi, eşitlik ve özgürlük için gereken dönüşüm, teknolojiyle değil, toplumsal mücadeleyle şekillenir. YZ’nin potansiyeli büyük, ama bu potansiyelin neye hizmet edeceği politik bir tercihten ibarettir. Teknoloji, ya eğitimi daha adil ve kapsayıcı bir hale getirmenin aracı olacak ya da küresel eşitsizliklerin bir başka yüzü. Ve bu tercihi yapacak olan yalnızca algoritmalar değil; toplumsal mücadelenin kendisidir.
(1) Yıldız, A., Dindar, H., Ünlü, D., Gökçe, N., vd. (2018). Yetişkin Yeterliklerinin Uluslararası Değerlendirilmesi Programı (PIAAC)” Sonuçları Bağlamında Türkiye’de Temel Eğitim Sorunlarını Yeniden Düşünmek. Ankara University Journal of Faculty of Educational Sciences (JFES), 51(2), 209-237. https://doi.org/10.30964/auebfd.438222
(2) UNESCO. (2020). Küresel Eğitim İzleme Raporu 2020: Kapsayıcılık ve eğitim: İstisnasız herkes için eğitim (Özet). UNESCO Yayınları. Erişim adresi: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373721_tur
(3)Papert, S. (1993). The Children’s Machine: Rethinking School in the Age of the Computer. Basic Books.
(4) Amazon’un işe alım algoritmasıyla ilgili örnek, 2018 yılında Reuters tarafından yayınlanan bir haberden alınmıştır. Haberde, Amazon’un 2014-2017 yılları arasında geliştirdiği ve işe alım süreçlerini otomatikleştirmeyi amaçlayan bir yapay zekâ sisteminin, kadın adaylara karşı önyargılı davrandığı belirtilmiştir. Algoritma, geçmişte erkek ağırlıklı bir teknoloji sektörü verisiyle eğitildiği için, kadın adayları sistematik olarak dezavantajlı bir konuma itmiştir. Örneğin, sistem, özgeçmişlerde “kadın” ya da kadınlara özgü faaliyetlerle ilişkilendirilen terimler geçtiğinde bu özgeçmişleri olumsuz değerlendirmiştir. Bu durum, algoritmaların eğitildikleri verilerdeki toplumsal önyargıları öğrenebileceğini ve bu önyargıları yeniden üretebileceğini gösteren somut bir örnek olarak sıkça tartışılmaktadır. Daha fazla bilgi için şu kaynak kullanılabilir:Reuters, “Amazon scraps secret AI recruiting tool that showed bias against women,” October 2018.
Ahmet Yıldız
1997 yılında Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi’nde Eğitim Yönetimi ve Planlaması alanında lisans derecesini; 2002 yılında aynı fakültede yüksek lisans derecesini ve 2006 yılında da doktora derecesini Halk Eğitimi/Yetişkin Eğitimi alanında aldı. Doktora sonrası araştırmalar yapmak üzere 2009-2010 öğretim yılında Lancaster Üniversitesi’nde (İngiltere) bulundu. 2017-2018 yıllarında Applied Sciences Upper Austria Üniversitesi’nde misafir öğretim üyesi olarak görev yaptı. 2010 yılında yardımcı doçent, 2012 yılında doçent, 2023 yılında profesör unvanı aldı. Halen Ankara Üniversitesi Eğitim Bilimleri Fakültesi, Hayat Boyu Öğrenme ve Yetişkin Eğitimi bölümünde çalışmaktadır. Yetişkinlerin temel eğitimi, halk eğitimi tarihi, yetişkin okuryazarlığı, yerel yönetimler ve eğitim, öğretmenlik mesleğinin dönüşümü, kırsal alanlarda eğitim, eleştirel eğitim düşünce ve uygulamaları ile laik eğitim konularında çalışmaları bulunmaktadır.
