Eğitimde sadece yapay zekaya bağlı bir çalışma doğru sonuca götürmüyor

İstanbul Medipol Üniversitesi İletişim Fakültesi Öğretim Üyesi Doç. Dr. Gezmen, eğitimde yapay zeka kullanımıyla ilgili AA muhabirine açıklamalarda bulundu.

Yapay zekanın eğitimde destekleyici bir araç olarak kullanılması gerektiğini belirten Gezmen, "Destekleyici bir araç olarak kullanırken de özellikle teknoloji ve insan etkileşimini dengeleyici bir model belirlenmesi, bir hibrit model belirlenmesi gerekiyor. Öyle bir model esas alınması gerekiyor ki insan etkileşimi, o insani dokunuş geri planda kalmasın. Çünkü artık hepimiz yapay zekayı özellikle eğitim formatında kullanıyoruz, kullanmamız da gerekiyor. Zaten ben kendi derslerimde de özellikle yapay zekayı kullanmaları gerektiğini söylüyorum ama yapay zekayı kullanmanın bir birtakım yöntemleri var." ifadelerini kullandı.

"Sadece yapay zekaya bağlı bir çalışma yapmamız bizi doğru bir sonuca götürmez"

Gezmen, yapay zekaya sadece birtakım promptlar verip ödevleri ve projeleri bütünüyle ona yaptırmamak gerektiği uyarısında bulunarak, "Yapay zekadan tabii ki de yardım alınmalı. Literatür taramalarında çok daha hız kazandıran verimli bir araç olarak, destekleyici bir araç olarak... Big data dediğimiz çok geniş bir veri kümesinin içerisindeyiz. Buradaki verilerin arasında kendimizle ilintili olan, birebir alanımızla ilgili olan verileri bulup çıkarmak tabii ki de biraz zorlaştı. O yüzden bu anlamda algoritmalar ve yapay zekâ destekleyici bir araç olarak kullanılabiliyor. Kendinize özgü bir özel alan yaratıp bununla ilgili çalışmalarda çok daha hızlı bir şekilde veri temin edebiliyoruz." değerlendirmesinde bulundu.

Bu işlemleri yaparken birtakım risklerle karşı karşıya olunduğunun da altını çizen Gezmen, "Bu temin ettiğimiz verinin ne kadarı doğru ne kadarı yanlış onu iyi tespit etmemiz gerekiyor. Bu yüzden de sadece yapay zekaya bağlı bir çalışma yapmamız bizi doğru bir sonuca götürmez. Bu yüzden mutlaka teyit etmemiz gerekiyor." diye konuştu.

"Yapay zekâ belli bir süre sonra insanı çok fazla bireyselliğe yönlendirebiliyor"

Gezmen, eğitim müfredatlarında algoritma okur yazarlığı, yapay zekâ okur yazarlığı gibi alanlar ve derslerin çoğaltılması gerektiğine vurgu yaparak, yapay zekânın belli bir süre sonra insanları çok fazla bireyselliğe yönlendirme tehlikesi taşıdığını anlattı.

Gezmen, sözlerini şöyle sürdürdü:

"Oysa ki biz iletişim fakültesi olarak grup çalışmalarına, ekip çalışmalarına çok ağırlık veriyoruz ve etkileşimli modeller üretmeye çalışıyoruz. Özellikle sahaya çıkan öğrencilerimiz de sektörde çalışmaya başladıkları zaman, gerek ekip lideri olarak gerekse ekip içerisinde yer alan birisi olarak bu çalışmalara katılacaklar. O yüzden onları bu çalışmalara hazırlamaya, mümkün olduğu kadar etkileşimli grup çalışmalarını grup projelerine yönlendirmeye çalışıyoruz. Bu anlamda yapay zekâyı destekleyici bir araç, hibrit bir model olarak sunmak ve öğrencileri yapay zekaya bağımlı hale getirmemek gerekiyor. Çünkü yapay zekaya bağımlı hale gelen bir öğrenci birtakım sosyokültürel yetilerini ve kreatif özelliklerini de kaybetmeye başlıyor."

Yapay zeka konusunda dikkat edilmesi gereken çok önemli bir sorunsalın daha olduğunun altını çizen Gezmen, "Günümüzde en çok tartışılan konulardan bir tanesi yapay zekaya yönelik etkili önlemler alınması gerekliliğidir. Çünkü dijital dünyada bir sürü yalan haberin, kirli bilginin ve manipülatif içeriğin yer aldığını sürekli konuşuyoruz. Burada da önemli bir soru ortaya çıkıyor. Bu kadar bilginin içerisinden yapay zekâ acaba bize ne kadarını doğru getirebiliyor? Yapay zekâyı kim denetliyor? O yüzden özellikle etik sorunsallar üzerinde durulmalı, riskler göz önünde bulundurulmalıdır. Öğrencilerin veri güvenliği açısından ise veriler sızdırılabilir, kötüye kullanılabilir ya da ticari amaçlarla kullanılabilir. Bu anlamda önlemlerin alınması gerekiyor. Yine öğrenci verileri üzerinden yanlış veri kullanımı söz konusu olabilir." ifadelerini kullandı.

"Yapay zekanın belirli sürelerle sınırlandırılması gerekiyor ki bir bağımlılık ortamı doğmasın"

Önemli olan diğer konunun ise yapay zekanın veri toplama şekli olduğunu vurgulayan Gezmen, yapay zekânın veriyi birtakım yöntemlerle topladığını ve bu anlamda şeffaf olma noktasının değerlendirilmesi gerektiğini anlattı.

Bu anlamda Kişisel Verileri Koruma Kanunu (KVKK) gibi diğer benzeri kanunlar ve veri gizliliği yasalarına da uyulması gerektiğini belirten Gezmen, sözlerini şöyle tamamladı:

"Veri güvenliği eğitimlerinin, şifreleme eğitimlerinin gerek üniversite eğitim formatlarında olsun gerekse daha önceki eğitim formatlarında olsun artırılması gerekiyor. Yani yapay zekâ bir bağımlılık aracı olarak değil de etkin kullanıldığı takdirde eğitimde çok faydalı olabilecek bir araca dönüştürülebilir, etkili bir model olarak kullanılabilir. Yapay zekâ kullanımı öğretmenler yani eğitici ile olan etkileşimi de sınırlayabilir diye konuşuluyor ve tartışılıyor. Bu anlamda da eğitici ve öğrenci ilişkisinin artırılması, öğrencilerle etkileşimli modellerin geliştirilmesi ve ekip çalışmalarının arttırılması gerekiyor. Yapay zekâ kullanımının belirli sürelerle sınırlandırılması gerekiyor ki bir bağımlılık ortamı doğmasın."