Yeni Nesil, Yapay Zekaya Karşı Nasıl Eğitilmeli?

Kendinizi 1989’da World Wide Web’in yaratılmasından hemen önce hayal edin. İnternetin sahip olacağı etkiyi herkesten önce bildiğinizi hayal edin. ‘Yeni nesle’ öğretilmesi gereken en önemli becerilerin neler olduğunu söylersiniz? Bu cevaplaması kolay bir soru değil. Çoğu durumda, 1990’ların ortaları ile 2000’ler arasında gördüğümüz şey, eğitim sistemlerinin, İnternet tarafından yeniden şekillendirilen bir toplumda nasıl başarılı olunacağına değil, öğrencilerin belirli teknoloji araçlarını nasıl kullanacaklarını öğrenmelerine yardımcı olmaya odaklandığıydı.

Şimdi “geleceğe dönelim” ve bugün kendimizi bulduğumuz yere atlayalım. Yapay zekanın (AI) ve veri yoğun dijital hizmetlerin önümüzdeki on yılı nasıl şekillendireceğini herkesten önce bildiğiniz bir görüntü. Şu anda okulda olan öğrenci kuşağına öğretilmesi gereken en önemli becerilerin hangileri olduğunu söylersiniz? Bu da cevaplaması kolay bir soru değil. Çoğu durumda, eğitim sistemleri hala öncelikli olarak öğrencilerin belirli teknoloji araçlarını kullanmayı öğrenmelerine yardımcı olmaya odaklanmaktadır. Belki bu sefer daha iyisini yapabiliriz.

Günümüzde dijital becerilerin nasıl geliştirileceğine dair çok sayıda yaklaşım var. Kabul edilen çerçeveye bağlı olarak, dijital beceriler, ’21. yüzyıl becerileri ‘ olarak adlandırılanlara dahil edilebilir veya edilmeyebilir. Literatürün çoğu, bu kapasitelerin gelmekte olan dünyayla (bazı durumlarda zaten burada olan bir dünya için) uygunluğunu vurgulamaktadır. Kesin bir referans olarak kullanılacak tek bir çerçeve yoktur ( bazıları diğerlerinden daha fazla görünürlüğe sahip olsa da): Farklı ülkeler/bölgeler bu becerileri farklı teknikler ve yaklaşımlar kullanarak değerlendirmeye ve ölçmeye karar vermiştir.

Belki de 1989 ve 2019 arasındaki farklardan biri, günümüz toplumlarının dijital teknolojilerin hayatımızın hemen her alanındaki etkisinin daha fazla farkında olmalarıdır. Mevcut teknoloji kullanımımızın daha karmaşık hale geldiği göz önüne alındığında, gerekli olan ilgili beceri ve bilgilerin daha karmaşık olmasını beklemek mantıklıdır. Göreceğimiz gibi, bu karmaşıklık belirli araçlarla etkileşim kurmanın ne kadar zor olduğuyla (teknolojide basitlik altın kuraldır) değil, eleştirel düşünme ve bağlamları değerlendirme kapasiteleriyle ilişkilidir.

“Akıllı teknolojilerin” (uyarlanabilir, tahmine dayalı, kişiselleştirilmiş) mevcut genişlemesi, bazı durumlarda hayatımızı kolaylaştırabilir (örneğin, yardımcı sohbet robotları veya robot bakıcılar ). Ancak, bu yeni teknolojilerin bazı istenmeyen (bazı durumlarda olumsuz) sonuçlarının yakın geçmişte olduğundan çok daha fazla farkında olduğumuz da doğrudur.

Bazı insanlar, AI veya robotların eğitimdeki konuşmanın bir parçası olabileceğini düşünmekten rahatsız olabilir. Bilinmeyen şey korku ya da reddedilme üretme eğilimindedir. Öte yandan, belki de veri yoğun sistemlerin yardımcı olabileceği veya okullarda halihazırda geliştirilen bir dizi beceri ve kapasitenin yerini alabileceği bağlamlarda gelişmek için gelecek nesli nasıl daha iyi hazırlayabileceğimizi düşünmenin zamanı gelmiştir.

Robotlarla nasıl etkileşime girileceğini (anlayın, kullanın, işbirliği yapın, davranın, güvenin, hissedin) öğrenmek artık bilim kurgu olmayabilir . Robot- Proof’un yazarı Joseph Aoun, okuma, yazma ve matematiğin modern toplum için temel yetenekler oluşturduğunu öne sürüyor. Ama şimdi ek zorluklar var. Ek olarak, en az üç okuryazarlık gereklidir: veri okuryazarlığı (sürekli artan bir bilgi akışını okumak, analiz etmek ve kullanmak için); teknolojik okuryazarlık (makinelerin nasıl çalıştığını kodlama ve anlama dahil); ve insan okuryazarlığı (insan ortamında nasıl işlev göreceğini anlama).

AI’nın eğitimde nasıl bir rol oynayabileceği konusunda güçlü bir pozisyon almadan önce, insanların günümüzde dar AI’nın yapabileceğinin çok ötesine geçen her türlü zekaya ve kapasiteye sahip olduğunu hatırlamak iyi bir fikir olabilir. Rosemary Luckin , insan zekasının son derece zengin ve çeşitli olduğunu vurgular. Sosyal zeka, duygusal zeka ve öz yeterlilik düşünüldüğünde, Profesör Luckin, yapay zekanın eğitimdeki potansiyel rollerinden birinin, insanları otomasyon yoluyla değiştirmek yerine karar verme süreçlerini destekleyen yapay zeka ile insan zekasını artırma fırsatları sağlamak olduğunu iddia ediyor.

Victoria’s Monash Üniversitesi’nde eğitim profesörü ve yeni bir kitabın yazarı olan Neil Selwyn, Robotlar Öğretmenleri Değiştirmeli mi? , ” Endişenin öğretmenlerin değiştirilecekleri değil, onların yerinden edilecekleri veya profesyonellikten uzaklaştırılacakları olduğunu” öne sürüyor . Bu durumda araştırmalar, eğitimcilerin bu yeni bilgi ve dilleri benimsemek ve öğretmek için desteğe ve rehberliğe ihtiyaç duyabileceğini ve öğrencilerin öğrenme deneyimi sırasındaki rollerinin önemini koruduğunu gösteriyor.

Hangisi olmayı tercih edersin: yolcu mu sürücü mü?

Hesaplamalı düşünme kapasitelerinin gelişimini destekleyen politikaların genişletilmesi, görünürlük ve uygunluk kazanmış bir şeydir. Birleşik Krallık gibi ülkeler, hesaplamalı düşünmeyi ulusal müfredatlarının merkezi bir bileşeni olarak benimsemeye karar verdiler. Bugün, yalnızca teknolojilerin nasıl kullanılacağını değil, aynı zamanda yenilerinin nasıl oluşturulacağını da öğrenmeyi teşvik eden artan sayıda ülke (ve sivil toplum girişimi ) bulmak mümkündür . Belki de bu bağlamdaki en ilginç sorulardan biri, bilişimsel düşünmeyi öğretip öğretmemekle ilgilidir. Bununla ilgili olarak ya da farklı disiplinlere dahil ederek “çapraz okuryazarlık” olarak bütünleştirmiştir. Her iki yaklaşımın da artıları ve eksileri vardır; Bunun devam eden bir konuşma olmaya devam etmesi oldukça muhtemeldir.

Bilişimsel düşünceyi destekleyenler, bunun kodlamayla ilgili olmadığını, bunun yolcu koltuğundan değil, bir sürücü olarak teknolojinin nasıl çalıştığını ve günümüz toplumundaki etkilerini anlamakla ilgili olduğunu vurguluyor. OECD tarafından kısa süre önce açıklandığı gibi , 2021 PISA değerlendirmesinde vurgulanan, öğrencilerin giderek teknolojik bir dünyada başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu süreçler ve zihinsel modeller (örn. soyutlama, algoritmik düşünme, otomasyon, ayrıştırma ve genelleme) üzerindeydi.

İlginç bir şekilde, teknolojileri kullanma deneyimi ne kadar sosyal olursa, dijital beceriler ile sözde sosyal-duygusal beceriler arasındaki bağlantı o kadar yakın olur . Kodlamayı öğrenmek ne kadar önemliyse, kod çözmeyi öğrenmek de o kadar önemli olacaktır. Yeni sorunları belirlemek, bugünün becerilerine bakış açımızı değiştirmemize yol açabilir. Burada , dikkate alınması yararlı olabilecek sosyo-teknik kapasiteleri gösteren bazı çapraz yetkinlik örnekleri :

• Algoritmik düşünme : Algoritmaların sunduğu bilgiler fikirleri, duyguları veya kararları ne ölçüde etkileyebilir? Otomatik sistemler insanların hayatlarını nasıl, ne zaman ve hangi amaçla etkileyebilir? Otomatik kararların potansiyel maliyeti nasıl anlaşılır? Potansiyel önyargı ile başa çıkmak için algoritma farkındalığı nasıl geliştirilir?

• Akıllı şüphecilik : Derin sahte haberler veya sahte haberlerle başa çıkmak için seçici bir güven nasıl geliştirilir ? Hangi teknikler, protokoller veya iyi uygulamalar güvenilir bilgileri seçmemize yardımcı olabilir? Veri yoğun ortamlarda güven nasıl yönetilir? Bağımsız düşünme, kanıt talep etme ve hatta belirli dozlarda şüphecilikle bilimsel düşünme nasıl teşvik edilir ?

• Etik akıcılık : Bilgi teknolojilerinin tasarımına, uygulanmasına ve benimsenmesine etik düşünce nasıl aşılanır? Teknoloji benimsemenin her aşamasına gizlilik ve veri koruma nasıl dahil edilir ? “Hızlı hareket et ve bir şeyleri kır” sloganından, topluluğunuzun yararına olan ancak başkalarını olumsuz etkilemeyen işe nasıl geçilir?

• Öz düzenleme : Aşırı uyarılma ve hiper bağlantı bağlamlarında, özellikle başkalarını (veya kendinizi) etkileyebilecekleri durumlarda, farklı dijital ortamlarda kişinin davranışını, duygularını ve düşüncelerini nasıl kendi kendine düzenlemeli? Çevrimiçi dikkat odağını sürdürmek için en iyi stratejiler nelerdir?

Bazı insanlar AI4K12 hakkında bilgi edinmek isteyebilir . Bu Kuzey Amerika bilim adamları topluluğu, K-12 için AI eğitimi için ulusal yönergeleri (müfredatı değil) teşvik ediyor ve neredeyse herkesin makine öğrenimi ve yapay zekayı destekleyen teknolojiler hakkında temel bir anlayışa ihtiyacı olacağını savunuyor. Öğrencilerin yeni AI teknolojilerini anlamaları ve değerlendirmeleri gerektiğini ve onlar tarafından ortaya atılan etik veya toplumsal etki sorularını eleştirel olarak düşünmeleri gerektiğini iddia ediyorlar.

Eğitimin geleceği bir dizi zorlu soruyu gündeme getiriyor: Makineler öğreniyorsa, makine olmayanlara ne öğretmeliyiz? Gelecek nesiller için geleceğe yönelik kapasiteleri nasıl tasarlamalıyız? Öğrencileri bugünün teknolojileri ile başa çıkmak için eğitmek yerine, onları yarının karmaşık veya bilinmeyen problemlerini anlamlandırmaya nasıl daha iyi hazırlayabiliriz? Eskimeyecek temel bilgi ve kapasiteler nelerdir? Ve aynı derecede önemli: Eğitimciler (diğer uzmanların yanı sıra) bu sohbete nasıl dahil olabilir?

Her zaman geleceği tahmin ediyoruz ve bu konuda her zaman yanılıyoruz. Geleceği tahmin edemesek de, 1989 ile 2019 arasındaki zamanı daraltmak, ileriyi düşünmek ve sadece diğer insanların araçlarındaki yolcular değil, daha fazla insanın varış noktalarının sürücüsü olabileceği dönüştürücü çözümler tasarlama fırsatı sunuyor.