Cambridge Üniversitesinde büyük veri ve yapay zekada etik üzerine araştırmalar yapan Melike Tanberk, yapay zekanın çocukların öğrenme biçimini dönüştürme potansiyelini ve bu dönüşümün eğitim açısından doğurduğu riskleri AA Analiz için kaleme aldı.
New York Belediye Başkanı Zohran Mamdani, 2 Eylül Çarşamba günü yaptığı açıklamada, devlet okullarındaki ilk ve ortaokul öğrencilerinin önümüzdeki eğitim yılında yapay zeka araçlarını kullanmasının geçici olarak yasaklandığını duyurdu.
Benzer yasaklar Norveç ve Çin'de de uygulamaya konuldu. Ülkelerin farklı yaklaşımları ama benzer endişeleri var. Norveç, akıllı telefonları yasaklayan ilk ülkelerden biri olarak, şimdi de ilkokullarda yapay zeka kullanımına yönelik bir yasak getiriyor. Bu uygulamayla beraber, Ağustos sonundan itibaren Norveç'te 6-13 yaş arasındaki çocukların okullarda yapay zeka kullanması yasaklanacak. 14-16 yaş arasındaki gençler ise yapay zekayı yalnızca öğretmen denetimi altında kullanabilecekler.
Çin, üretken yapay zeka sistemlerinin ilkokul öğrencileri tarafından bağımsız olarak kullanılmasını yasaklarken, daha büyük öğrenciler için ayrı bir müfredat kapsamında yapay zeka kullanımı eğitimi veriyor. Bu yıl içerisinde Çin'de 25 binden fazla 7-12. sınıf öğrencisi üzerinde yapılan bir araştırmaya göre, üretken yapay zekanın ödev performansını artırdığı ancak uzun vadede öğrenmeyi zayıflattığı tespit edildi.
Öğrenmenin en temel kaynaklarından biri meraktır. Muhakkak her öğrenme merakla başlamaz; zorunluluk ya da ihtiyaç gibi nedenlerden dolayı da öğrenme olabilir. Ancak merak, kişinin yeni bilgiye yönelmesini sağlar, nispeten zihnin belli bir bilgiye açlığı gibi de düşünülebilir. Ancak bilginin gerçek anlamda öğrenilmesi zaman ister; yeni bilgi, yavaş işlenir, önceki deneyimlerle ilişki kurar, uygulama yoluyla sınanır ve sonunda davranışlarda veya düşünme biçiminde bir değişiklik meydana gelir. Bu süreç bir bakıma sindirime benzer. Nasıl ki beden, aldığı besini bir anda değil, belli bir hızda sindirirse, zihin de bilgiyi hemen öğrenilmiş hale getiremez. Bu nedenle öğrenme, sadece bilgiye ulaşmak değil; o bilgiyi anlamlandırmak, içselleştirmek ve kullanılabilir hale getirmektir.
Üretken yapay zekalar şüphesiz bilgiye hızlı erişim sağlıyor, ancak bu avantaj, bilginin gerçekten öğrenilmesinden ziyade merakın anlık olarak doyurulmasından öteye geçemiyor. Çocuğun öğrenme sürecinin bileşenlerinden biri olan merakla başlayan yolculuğu, ChatGPT'den dönen tokenlerin algılanması ve veri/bilgi edinimiyle son bulmaktadır. Tekrar sindirimle alakalı analojiye dönersek, tıpkı fast food kültürünün yemeği yalnızca bir besin olmaktan çıkarıp hız, kolaylık ve haz üzerine tasarlanmış bir tüketim deneyimine dönüştürmesi gibi yapay zeka da eğitimde benzer bir dönüşüme sebep olur. Kasadan ya da uygulamadan anında yemek sipariş edebilmek yerine, doğrama, pişirme, sofra kurma-toplama gibi zahmet ve zaman isteyen işleri fast food sektörü ortadan kaldırır. Bamya yemeği mi ultra işlenmiş yapısıyla kolay çiğnenen, hızlı tüketilen ve damak tadına göre optimize edilmiş hamburger mi? Tabii ki ikinci seçenek çocuklar ve maalesef ebeveynler tarafından daha çok tercih ediliyor. Ama içeriğinin gıda denemeyecek ve ne ihtiva ettiği meçhul fast food kimyasal bileşenlerinin kolay erişilebilir olmasının obezite oranlarının artışıyla yakından ilişkili olduğu artık bilinen bir gerçektir.
Benzer şekilde yapay zeka artık 'fast-info' modeliyle eğitim hayatının içine giriyor. Gerekli önlemlerin alınmadığı durumlarda 'veri obezi' tıkabasa dolu zihinlerin artması kaçınılmaz oluyor. Veri obezlerinin yanılgısı, çok bildiklerini ve her konuda bilgi sahibi olduklarını sanmaları, ancak en başta 'kendini bilmek'ten uzak olmalarıdır. Yorum yapmadaki özgüvenleri, insanlığın ortak düşünce dünyasında hacimsel olarak gereksiz yer işgal etmesine sebep oluyor; şişmiş balonlar gibi. Bu noktada "kendini bilmek" meselesi eğitimde daha çok önem kazanıyor. Kişinin neyi bildiğini, neyi bilmediğini ve hangi konuda yardıma ihtiyaç duyduğunu fark etmesi esasen ilmin temelidir.
Oysa veri obezitesi içinde büyüyen bir çocuk, çok bilgiye temas ettiği için kendisini yeterli sanabilir. Fakat internet veya yapay zeka desteği olmadığında, en temel bilgilerde dahi zorlanabilir: Yaşadığı ülkenin başkentini, tarihini, coğrafi konumunu ya da dünya-güneş-ay arasındaki temel ilişkiyi bilemeyebilir. Ya da pratik becerilerden yoksun kalabilir, kaybolduğunda yön bulmak, kaldığı ortamı insan yaşamına uygun hale dönüştürebilmek gibi. Bu nedenle mesele, çocuğun bilgiye erişimi değil, bu bilgiyi hayatta kullanabilecek anlayış, davranış ve sorumluluğa dönüştürüp dönüştüremediğidir. Yapay zeka bu süreci destekleyebilir, ancak tek başına eğitimin bütün insani ve pedagojik boyutlarını taşıyamaz. Eğitimcilerin, öğretmenlerin, belli eğitim modelleri vardır; başlangıçta öğrencinin seviyesi bilinmelidir ve konu gelişim düzeyine uygun halde sunulmalıdır, öğreten ve soran karşılıklı etkileşimde olmalıdır. Bunlar yapay zekayla da sağlanabilir. Dahası, yapay zeka, öğrenciye özel kişiselleştirilmiş eğitim modelleri de geliştirebilir.
Ne var ki, zaman zaman hata yapabilen, sınırlı ve taraflı olabilen, yanlış anlayan, bazen bilemeyen ve üretken yapay zekayla karşılaştırıldığında çok yavaş kalan insan öğretmenler eğitimin vazgeçilmezleridir. Çünkü öğretmen, çocuğun neyi anlayıp anlamadığını fark eder, duygusal durumunu gözlemler, yanlış anlamalarını düzeltir, merakını canlandırır, dikkatini toplamasına yardım eder ve en önemlisi bunları sosyal bir öğrenme ortamında yapar, ta ki çocuk öğrenmesi gerektiği alanda bağımsızlaşana kadar.
Öğretmen, gerçek hayattan örneklerle ilişki kurmalı, öğrenciyi aktif katılıma teşvik etmeli, tartışma, proje, deney ve uygulama yaptırmalı, öğrenmeyi öğrencinin yaşantısıyla ilişkilendirmelidir. Üretken yapay zekanın eğitimde yer alıp almaması meselesi sadece "kullanılsın mı kullanılmasın mı?" sorusuyla sınırlı değildir. Asıl soru, çocukların bilgiyle nasıl ilişki kuracağını kimin ve hangi pedagojik anlayışla yönlendireceğidir. Bu sebeple, veri kirliliğinin giderek arttığı dijital ortamda büyüyen yeni nesiller için eğitim kurumları, yalnızca bilgi aktaran yerler değil, bilgiyi seçmeyi, sorgulamayı, anlamlandırmayı ve öğrenmeyi öğreten temel alanlar olarak varlığını korumalıdır. Bu kurumların, çocuğun yaşına ve gelişim sürecine uygun olarak yapay zeka kullanımını öğretmeyi de eğitimlerine dahil etmeleri şart.
Ve içerisinde bulunduğumuz dijital dönüşümde çocuklar için kurulması gereken iskeleler öğretmenler tarafından sağlanmalıdır. Çünkü çocuklardan elde ettikleri bilgilerle beslenen yapay zekaların, bugün topladıkları ve sundukları veriler üzerinden ileride onları nasıl köleleştirecekleri henüz bilinmiyor. İlme ve öğretmene verilen değeri ifade eden 'bir harf öğretene kırk yıl köle olmak' anlayışını, insanın makineye değil, insana duyduğu minnet ve sorumluluk üzerinden yaşatabilmek umuduyla.
Kapsam Notu: Bu yazıda, çocukların üretken yapay zeka sistemleriyle ilişkisi yalnızca öğrenme süreci açısından ve sınırlı bir çerçevede incelenmiştir. İnsanlaştırma, duygusal bağlanma, mahremiyet ihlalleri, veri güvenliği, uygunsuz içerik, yanlış yönlendirme ve manipülasyon gibi diğer riskler kapsam dışında bırakılmıştır.
https://www.reuters.com/technology/norway-imposes-near-ban-ai-elementary-school-2026-06-19/
https://cepr.org/publications/dp21577
https://carleton-wpproduction.s3.amazonaws.com/uploads/sites/313/2022/12/Experiential_Learning_Experience_As_The_Source_Of_-1.pdf
Kolb, D.A. (1984) Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development. Englewood Cliffs, NJ: Prentice Hall.
https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12630386/
OECD ülkelerinde yetişkinlerin yaklaşık %54’ü fazla kilolu veya obez, yaklaşık %18’i obez olarak raporlanmıştır. https://www.oecd.org/en/topics/obesity-diet-and-physical-activity.html https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/obesity-and-overweight
Yazıdaki "fast-info" terimi, fast-food benzetmesinden hareketle, yapay zeka araçlarıyla hızlı, kolay ve yüzeysel bilgi tüketimini ifade etmek için kullanılmaktadır.
Dewey, J. (1986). Experience and Education. The Educational Forum, 50(3), 241-252. https://doi.org/10.1080/00131728609335764
Davydov, V. V., & Kerr, S. T. (1995). The Influence of L. S. Vygotsky on Education Theory, Research, and Practice. Educational Researcher, 24(3), 12-21. https://doi.org/10.3102/0013189X024003012
Hausfather, S. J. (1996) 'Vygotsky and Schooling: Creating a Social Context for Learning', Action in Teacher Education, 18(2), pp. 1–10. doi: 10.1080/01626620.1996.10462828.
[Melike Tanberk, Oxford Üniversitesinden mezun oldu ve şu anda Cambridge Üniversitesinde Büyük Veri ve Yapay Zeka'da etik üzerine araştırmalar yapıyor.]
*Makalelerdeki fikirler yazarına aittir ve Anadolu Ajansının editöryal politikasını yansıtmayabilir.
