Akademik Veri Yönetim Sistemi
Sınıfın Geleceği: Öğretmen-Yapay Zeka İş Birliği, Bülent Aydoğdu,Koray Kasapoğlu,Fatih Özdinç, Editör, Nobel Yayın Dağıtım, Ankara, 2024
Yapay zekâ (YZ),
veriye dayalı analizler yoluyla kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sağla- mak
için güçlü araçlar sunmaktadır fakat bu araçların eğitimde etkili kullanımı yine öğretmenin YZ ile kuracağı takımdaşlık
ilişkisine bağlıdır. YZ, öğrencilerin öğrenme
hızlarını, ilgi alanlarını ve öğrenme zorluklarını tespit ederek uyar- lanabilir
öğrenme platformları ve öneri sistemleri gibi uygulamalar sayesinde kişiselleştirilmiş öğrenme yolları
önerebilir. Bu süreçte öğretmenlerin rehberliği, verilerin etik kullanımı ve
şeffaflığı kritik önem taşımaktadır. YZ, kişiselleştirilmiş öğrenme için
öğrencilerin güçlü ve geliştirmeye açık yönlerinin veriye dayalı olarak belirlenmesi, etkili zaman
yönetiminin sağlanması ve öğrenme deneyimlerini
bireyselleştirmesi açısından önemli avantajlar sunmaktadır. An- cak YZ ile
kişiselleştirilmiş öğrenmenin etkili uygulanabilmesi için eğitimcilerin YZ araçlarını anlamaları ve etkin bir şekilde
kullanabilmeleri gerekmektedir. Uyarlanabilir öğrenme, öneri ve otomatik
değerlendirme sistemleri, öğrenme analitikleri
ile etkileşim hâlinde öğrenme materyallerinin ve yöntemlerinin öğ- rencilerin
bireysel ihtiyaçlarına göre uyarlandığı öğrenme ortamları örnekleri sunmaktadır. Örneğin otomatik değerlendirme
sistemleri, eğitimcilere zaman kazandırırlarken öğrencilerin öğrenmekte
zorlandıkları konulara ilişkin hızlı geri
bildirim sağlamaktadır. Ancak YZ ile kişiselleştirilmiş öğrenmenin temelle- rinin
sağlam olması için pedagojik hedefler doğrultusunda hangi YZ aracından nasıl faydalanılacağı geçmişteki birçok
teknolojide olduğu gibi açık bir şekilde
ortaya konulamamaktadır. Bunun altında eğitimcilerin YZ okuryazarlığının
ye- tersiz olması, çoğu kişiselleştirilmiş öğrenme ortamlarının ticari amaçla
gelişti- rilmiş olması gibi nedenler yatabilir. Bunun yanı sıra, bireysel
ihtiyaçları farklı olan öğrencilerden
sadece öz-düzenleme becerisi gelişmiş olan öğrencilerin do- ğal dil işleme
örnekleri olan teknolojileri (ChatGPT, Gemini, Copilot vb.) etkili kullanabilecekleri ifade edilebilir.
Dolayısıyla YZ, kendi başına bir grup öğren- ciye kişiselleştirilmiş öğrenme
deneyimi için katkı sağlayabilir. Öz-düzenlemeli öğrenme, iş birlikli öğrenme, öğretmen
rehberliği ve doğrudan öğretim konu- sunda farklı düzeylerde ihtiyaçları olan
öğrenciler için öğretmenlerin YZ ile iş birliğini
geliştirmeleri gerekmektedir. Öz-düzenlemeli öğrenme ve iş birlikli öğ- renme
süreçlerinde öğretmen, öğrenciyi yönlendiren, motive eden ve eleştirel düşünmeyi teşvik eden bir rehber olarak YZ
ile bir takımdaşlık ilişkisi içinde olabilir.
Aynı zamanda rehberlik ve doğrudan öğretim için içeriğin öğretmen- ler
tarafından yapılandırıldığı fakat yönlendirmelerin YZ destekli kişiselleştiril-
miş öğrenme sistemleri tarafından önerildiği ya da yapıldığı bir takımdaşlık da mümkün olabilir. YZ teknolojilerinin
kişiselleştirilmiş öğrenme için potansiyeli ancak öğretmenlerin bu süreçlere
etkin bir şekilde dahil edilmeleri, pedagojik hedeflerin önceliklendirilmesi ve
etik çerçevede uygulamalar geliştirilmesiyle tam anlamıyla
gerçekleştirilebilir.