ODTÜ’den Prof. Dr. Soner Yıldırım: Yapay zeka vasat gençlik yaratıyor

Öğretim teknolojileri alanında birçok ulusal ve uluslararası yayını olan Prof. Dr. Yıldırım’la eğitimde yapay zekânın etkilerini konuştum. “Özel eğitime muhtaç çocuklarda, görme-duyma gibi fiziksel engellilerde yapay zekâ harika destekler sunabilir. Öğretim işi sınıfta başarıldıktan sonra öğrenmenin kalıcılığı ve derinliği desteklenebilir. Ama sadece yapay zekâ ile derin ve uzun süreli öğrenme olmaz” diyen Yıldırım, şu uyarıları yaptı:

TEKNOLOJİNİN ETKİSİ SINIFTA YOK

“Teknolojinin üretimde ve iş dünyasında yaptığı etkiyi eğitimde, sınıfta göremiyoruz. Üretimde en az maliyetle ürün nasıl üretilir sorusuna yanıt aranır. Oysa öğrenme çok daha kompleks ve her zaman iyi tanımlanmış sıralı görevler kümesi değildir. Çevreden ve birçok faktörden etkilenir. Özellikle 70’li yıllardan sonra bireysel bilgisayardan itibaren teknolojiden çok fazla şey bekledik, eğitimdeki temel sorunları çözebileceğine inandık. Üzerinden 50-55 yıl geçti. Hâlâ aynı veya benzeri sorunlarla uğraşıyoruz. Teknolojinin iş dünyası ve üretimde yapabildiklerini eğitimde yapabilecekleri ile karıştırmamalıyız. Eğitim ve öğrenmede zaman ve çabalama süresi kritik faktörler. Bazen de iş dünyasının aksine öğrenme ortamında sürecin uzaması öğrenmeye daha iyi destek olabilir. Yani hazır hesaplara hemen ve kolayca erişmek öğrenmenin gerçekleştiği anlamına gelmiyor.

‘CHATGPT’ BİLE HENÜZ 2 YAŞINDA

Şu anda popüler olan yapay zekâ teknolojisi eğitim camiası için çok heyecan verici bir süreç. Yapay zekâ ile daha yaratıcı, daha üretken ve daha iyi öğrenen bireyler olacağı hipotezi kısa sürede yaygın kabul görmeye başladı. Ancak ChatGPT bile 2 yaşını daha yeni dolduracak. Bu nedenle bu teknolojilerin öğrenme üzerindeki etkisini gösteren empirik veriler yeni yeni literatüre girebiliyor. ChatGPT’nin iyi bir öğretim aracı olup olmadığı, becerileri geliştirip geliştirmediği, yaratıcılığı ve kritik düşünme becerilerini destekleyip desteklemediği son zamanlarda deneysel araştırmalar ile sorgulanıyor.

YÜZEYSEL VE KISA SÜRELİ ÖĞRENME

Bu araştırmalara göre yapay zekâ kısa sürede doğru cevaba ulaşmayı sağlıyor. Peki eğitimdeki hedefimiz kısa sürede doğru cevabı vermek mi? Eğer amacımız buna evrilirse çocuklarımız gerçek hayattaki problemlerle yüzleştiklerinde normal performansın gerisine düşebilirler. Araştırmalar sonucunda bilim insanları yeni teknolojinin ortamdan çekilmesi durumunda geride kocaman vasat bir popülasyon kalabileceğini belirtiyor. Oysa, eğitimin hedefi bireyleri vasatın üzerine çıkarmak. Zihinsel tekrarları desteklemede yapay zekâdan yararlanabiliriz. Öğretim işi ise sınıfta halledilmeli. Sonrasında yapay zekâdan destek alınarak öğrenmenin kalıcılığı desteklenebilir. Öğrenme işini büyük oranda yapay zekânın omuzlarına yıkarsanız derin, uzun süreli öğrenme gerçekleşmez.”

3 DENEYLE YAPAY ZEKA ANALİZLERİ

1- YARATICILIĞA ETKİSİ SINIRLI:

Prof. Anil R. Doshi liderliğinde bir grup akademisyen, yaptığı araştırmanın sonuçlarını temmuzda Science Advances dergisinde paylaştı. Deneye katılan 3 ayrı gruptan kısa hikâye yazması istendi. Bir grubun üretici yapay zekâdan bir kez, diğer grubun ise 6 kez destek almasına izin verildi. Üçüncü gruptaki katılımcıların ise yapay zekâdan yardım almalarına izin verilmedi. Araştırma sonuçları ilginç. Yapay zekâ kullanan gruplarda bireysel yaratıcılıkta artış saptandı. Ancak, çeşitliliğin azaldığı görüldü. Bu arada yaratıcılığı yüksek bireylerde üretken yapay zekânın bir katkısı gözlenmedi. Yani bu tür çocuklar yapay zekâ kullansa da kullanmasa da zaten yaratıcı. Eğer yapay zekâ yaratıcı çocuklara katkı yapamıyorsa ortalama öğrenci nüfusunu mu destekleyecek? Yani o çocuklar hep vasat mı kalacak? Bu araştırmanın da altını çizdiği gibi yapay zekâdan aynı ya da benzer cevaplar alan bireylerin sıra dışı fikirler üretme olasılıkları azalıyor.

2- UÇ NOKTADA ÇILGIN FİKİRLER ÜRETMİYOR:

Pensilvanya Üniversitesi’nden Prof. Hamsa Bastani liderliğindeki bilim insanlarının yaptığı çalışmada üretici yapay zekâ, farklı 2 formatta lise matematik dersinde öğrenmeyi desteklemek amaçlı kullanıldı. Deney sonrası üretici yapay zekâ kullanan öğrencilerin matematik performansları ölçüldü. Bir formatını kullanan grupta performans yüzde 48 artarken, farklı bir formatını kullanan diğer grupta bu artış yüzde 127 oldu. Sonuçlar etkileyici. Ancak araştırma burada bitmiyor. Bu iki gruptaki katılımcıların yapay zekâ kullanmaları engellenerek, tekrar performansları ölçüldü. Bu durumda öğrencilerin performansları hiç yapay zekâ kullanmayan öğrencilerin performansının bile yüzde 17 gerisine düştü. Araştırmacılar buradan şu sonucu çıkardı: “Uzun vadeli üretkenliği sürdürmek için insanların kritik becerileri öğrenmeye devam etmesini sağlamak gerekiyor. Bu yüzden üretken AI’yı devreye alırken dikkatli olmalıyız.” Yapay zekâ kulandığında herkes az ya da çok aynı sonuçlarla gelip, aynı veri tabanı ve aynı kaynaktan faydalanır. Bu durumda da toplumdaki kültür çeşitliliği yok olur. O zaman uç noktadaki fikirleri kim yaracak? Oysa bizim biraz uç noktada fikir yaratacak, bazen çılgınca alışık olmadığımız fikirle gelen çocuklara ihtiyacımız var. Yapay zekâ var olan bilgilerin bir derlemesi olduğu için çılgınca bir şey beklemek hayal olur. İşte yapay zekânın bir tehlikesi budur.

3-ÖĞRENMEYİ SAĞLAMIYOR:

Eric Klopfer, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’ndeki (MIT) lisans bilgisayar bilimi dersinde bir deney yaparak sınıfını üç gruba ayırdı.

Öğrencilerine Fortran dilinde çözmeleri gereken bir programlama görevi verdi. Ancak, öğrencilerin hiçbiri daha önce bu konuyu bilmiyordu. Bir gruba ChatGPT kullanma izni verilirken, ikinci gruba Meta’nın Code Llama büyük dil modelini (LLM) kullanmaları söylendi. Üçüncü grubun yalnızca Google’ı kullanmasına izin verildi. Tahmin edilebileceği gibi, ChatGPT kullanan grup sorunu kısa sürede çözdü, LLM kullanan grubun problemi çözme süresi daha uzun oldu.

Google kullanan grubun problemi çözmesi ise daha da uzun sürdü. Çünkü problemi bileşenlere ayırmaları gerekiyordu. Daha sonra öğrencilerin sorunu ezbere nasıl çözdükleri konusunda kalem kâğıt testi yapıldı ve bulgular şaşırttı.

Klopfer, ChatGPT grubunun “hiçbir şey hatırlamadığını ve hepsinin başarısız olduğunu” raporladı. Bu arada, Code Llama grubunun yarısı, Google kullananların ise tamamı testi geçti. Klopfer bu konuda, “Öğrenme hazır cevaplarla değil, kafa yormakla, belli bir süre odaklanmayla ilgili. Öğrenmek için emek harcanmalı Çünkü öğrenme zaman alan, içsel motivasyon ve zihinsel tekrar gerektiren bir süreç” diyor.