Eğitimde Yapay Zeka

Eğitimde yapay zeka, genellikle robot öğretmenlerin sınıflarda kullanılması olarak düşünülen bir konu olmakla birlikte, gerçekte daha karmaşık bir yapıya sahiptir. Yapay zeka, veri tabanlı, mantık tabanlı ve bilgi tabanlı olmak üzere üç ana yaklaşıma ayrılabilmektedir. 1980'lerden 2000'li yıllara kadar, yapay zekanın eğitimsel uygulamaları çoğunlukla bilgi tabanlı bir yaklaşıma dayanmaktaydı. Bu dönemdeki araştırmalar genellikle "akıllı öğretim sistemleri" adı altında, domain (alan), öğrenci ve pedagojik olmak üzere üç modülden oluşan yapılar üzerine odaklanmaktaydı.

Günümüzde eğitimde yapay zeka çalışmaları incelendiğinde, sadece bilgi tabanlı değil, aynı zamanda veri ve mantık tabanlı yapay zeka yaklaşımlarının da yaygın olduğu görülmektedir. Bu kapsamda kişiselleştirilmiş eğitim sistemleri, diyalog eğitim sistemleri, keşfedici eğitim, öğrenci makale analizleri, akıllı ajanlar, özel ihtiyaçlı çocuklar için eğitim, çocuk-robot etkileşimi, yapay zekaya dayalı değerlendirme sistemleri ve otomatik test oluşturma sistemleri gibi çeşitli uygulamalar dikkat çekmektedir. Bu uygulamalar genellikle öğrenmeyi destekleme amacı gütmektedir.

Eğitimde yapay zeka, sadece öğrencileri değil, aynı zamanda okulların ve üniversitelerin yönetimini de desteklemektedir. Örneğin, ders programları, personel programları, sınav yönetimi, siber güvenlik, tesis yönetimi ve güvenliği gibi alanlarda yapay zeka doğrudan veya dolaylı olarak eğitime katkı sağlamaktadır. Özetle, eğitimde yapay zeka, öğrenmeyi desteklemenin yanı sıra okul yönetimine de önemli katkılarda bulunan geniş bir uygulama yelpazesine sahiptir. Bu alanlardaki gelişmeler, eğitimde daha etkili ve verimli bir yapı oluşturma potansiyelini ortaya koymaktadır.

Eğitimde Yapay Zekanın Tarihi

Eğitimde yapay zekanın kısa tarihine bakıldığında, Sidney L. Pressey'in 1920'de Ohio Üniversitesi'nde gerçekleştirdiği çalışmanın önemli bir başlangıç olduğu görülmektedir. Pressey, çoktan seçmeli testlerin sadece öğrenci başarılarını değerlendirmekle kalmayıp aynı zamanda öğrenmeyi pekiştirmek için de kullanılabileceğini savunmuştur. Pressey, öğrencilere test sonuçlarını anında gösteren ve doğru cevap konusunda rehberlik eden makinelerden bahsetmiş, ancak o dönemde karmaşık yazıcılar oluşturma imkanı bulamamıştır. Bu çaba, yapay zekanın erken uygulama örnekleri arasında kabul edilmektedir. Ardından, davranışçı kuramın öncülerinden B. F. Skinner, Güvercin Projesi'nde elde ettiği deneyimleri insanlar için kullanabileceğini öne sürmüş ve 1958'de öğretme makinelerini geliştirmiştir. Basit bir algoritmaya sahip olan bu makineler, öğrencilere soruları gösterme ve cevapları yazma imkanı tanımıştır. Skinner'a göre, bu "öğretme makineleri" kişisel bir öğretmene benzemekteydi. Bu çalışma, günümüzde "kişiselleştirilmiş öğrenme" veya "akıllı öğretim sistemleri" olarak adlandırılan eğitimde yapay zeka uygulamalarına temel oluşturmuştur.

Eğitimde Yapay Zeka Uygulamaları Nelerdir?

Yapay zeka uygulamaları ve örnekleri, eğitim bağlamında farklı hedef kitleler, öğrenme alanları, öğrenme yaklaşımları, öğrenmeyi destekleme ve öğretimi destekleme gibi çeşitli boyutlarda ve örneklerle sürekli olarak gelişmektedir. Yapay zeka, sadece öğrenmeyi desteklemekle kalmayıp, aynı zamanda öğretim, değerlendirme, sınıf yönetimi, idari işler, öğretmen görevleri ve okul yönetimi gibi farklı alanlarda etkin bir şekilde kullanılmaktadır. Yapay zeka, eğitimde, teorileri teknolojilerle birleştirerek büyük bir değişime öncülük etmiştir ve bu değişim öğretim sürecinin her aşamasında devam etmektedir. Bu dönüşüm, neredeyse bütün eğitimsel yaklaşımların vurguladığı "birebir öğrenme" ilkesi etrafında şekillenmektedir. Yapay zekanın potansiyeli ve ulaşabileceği noktanın, hayal edilenin çok ötesinde olduğu söylenebilmektedir. Baş döndürücü bir hızla ilerleyen bu teknoloji eğitime farklı açılardan güç katacak ve öğretim sürecinde karşılaşılan sorunların aşımında daha büyük bir ivme yaratacaktır.

Uzman Sistemler

Uzman sistemler, yapay zeka uygulamalarının önemli bir alanını oluşturmaktadır ve geçmişi oldukça eskiye dayanmaktadır. Bu sistemler, belirli bir uzmanlık alanındaki görevleri yerine getiren bilgisayar programlarıdır. Genellikle bilgi ve çıkarıma dayalı olarak çalışmakta ve dört temel modüle ihtiyaç duymaktadır: Bilgi yenileme, bilgi tabanı, çıkarım/karar mekanizması ve arayüz. Uzman sistemler, genellikle bir konuda uzmanlaşmış kişilerin çözebileceği sorunlara odaklanmakta ve bu alandaki bilgileri içeren bir veri tabanını kullanmaktadır.

Uzman sistemler, çoğunlukla insan tecrübesine dayanmaktadır ve bu sistemlerin oluşturulmasındaki temel motivasyonlardan biri, bu tecrübelerin ölümsüzleştirilerek her durumda kullanılabilir hale getirilmesidir. Bu sistemlerin eğitimdeki uygulama alanlarından biri uzaktan eğitimdir. Uzman sistemler, öğrencilere bireyselleştirilmiş geri bildirimler ve problemler aracılığıyla cevaplar sunarak bilgi tabanlarını genişletmekte ve karar mekanizmalarını geliştirmektedir.

Akıllı Öğretici Sistemler

Akıllı öğretici sistemler, eğitimde yapay zekanın önemli bir uygulama alanını oluşturmaktadır. Genellikle tıp, matematik veya fizik gibi iyi yapılandırılmış konularda her öğrenciye uygun ve adım adım yürütülen kişiselleştirilmiş öğrenme ortamları sunmaktadır. Bu sistemler, öğretim içeriği ve öğretme stratejileri için ayrı veri tabanlarına sahiptir ve öğrencinin konulara hakimiyetine göre çıkarımlarda bulunarak dinamik bir öğrenme deneyimi sağlamaktadır.

Akıllı öğretici sistemler, temelde üç modül kullanmaktadır: domain modülü(konu hakkında bilgi sağlayan), pedagoji modülü(etkili öğretim yaklaşımlarını belirleyen) ve öğrenen modül(öğrenciler hakkında bilgi tutan). Bu modüller, uyarlanabilir öğrenme aktivitelerini yönlendirmekte, öğrencinin ihtiyaçlarına göre içeriği ve pedagojik yaklaşımı ayarlamaktadır. Öğrenen modülü, öğrencinin öğrenme deneyimlerini tutmakta ve bu verilere dayanarak en uygun öğretim içeriğini sunmaktadır.

Akıllı öğretici sistemler, öğrencinin sistem ara yüzünü kullanma deneyimlerini de saklamaktadır. Örneğin, öğrencinin tıklamaları, yazdıkları ve gezdikleri yerler gibi bilgileri kullanarak öğrencinin olası kavram yanılgılarını belirleyebilmekte ve öğrenme aktivitelerini geliştirebilmektedir.

Diyalog Tabanlı Öğretici Sistemler

Diyalog tabanlı öğretici sistemler, akıllı öğretici sistemlerin bir alt dalını oluşturmaktadır ve öğrencilere sadece kişiselleştirilmiş öğrenme materyalleri ve aktivitelerini sunmakla kalmamakta, aynı zamanda öğrenmeyi diyalog tabanlı bir yöntemle sağlamaktadır.

Diyalog tabanlı öğretici sistemler, genellikle kural tabanlı uzman sistemler yaklaşımını benimsemektedir. Bu kurallar, öğrenci cevaplarına göre belirlenmektedir. Örneğin, doğru cevap verildiyse devam edilmekte, kısmen doğru cevap verildiyse bilgi verilmekte ve devam edilmektedir. "Bilmiyorum" cevabı alındığında ise cevap verilip devam edilmektedir.

Diyalog tabanlı öğretici sistemler, öğrencinin detaylı cevaplar üretmesini ve konuyla ilgili derinlemesine bilgi sahibi olmasını amaçlamaktadır. Bu sistemler öğrenciyle etkileşime dayalı olarak öğrenme materyali sunarak ve öğrencinin cevaplarına göre dönüt vererek öğrenme deneyimini zenginleştirmektedir.