İyi tasarlanmış yapay zekâ desteği, özel derse ulaşamayan öğrenciye bir imkân sunabilir. Aynı araç, güçlü temeli olan öğrencinin bilgisini derinleştirirken temel eksikleri olan öğrencinin o eksiklerle yüzleşmeden ödev teslim etmesini kolaylaştırabilir. Öğrenmede aralarındaki mesafe açılmış olabilir.

Yapay zekâ yardımıyla bir görevi daha iyi tamamlamak, daha iyi öğrenmek anlamına gelmeyebiliyor. Düzgün yazılmış cevabı okumak, cevabı değerlendirecek bilgiye sahip olmakla aynı şey değil. Alan bilgisi yapay zekânın cevabını tartacak ölçüyü sağlıyor.

           Ödevi öğrenci adına yapay zekâ yapacak, işi yapay zekâ bulacak ve mezunun işini de yapay zekâ yapacaksa diplomayı kime vereceğiz?

Biraz keskin bir soru, kabul. Ama üniversitelerle iş dünyasının yapay zekâ heyecanını yan yana koyunca insanın aklına doğal olarak bu tür sorular geliyor. Bir tarafta öğrenciyi yeni teknolojiyle donatmak istiyoruz. Öte tarafta aynı teknolojinin yapabildiği işlerden tasarruf etmeyi düşünüyoruz. Genç insana da bu iki hedef arasında kendine bir gelecek kurmasını söylüyoruz. Bu yazıda önce üniversitede duralım. Mezunu kapıdan çıkarmadan, içeride ne öğrendiğine bir bakalım.

Kendisinden beklentimiz hayli yüksek: Eleştirel düşünsün, karmaşık sorunları çözsün, değişime uyum sağlasın. Güzel. Peki bunları öğrenirken biraz yavaşlamasına, yanlış yapmasına, bir sorunun başında debelenmesine tahammülümüz var mı? Yoksa öğrencisiyle hocasıyla hepimiz, sonuç bir an önce önümüze gelsin mi istiyoruz?

Öğrenci açısından hesabı anlamak zor değil. Önünde bir ödev, yetişmesi gereken başka işler ve birkaç saniyede cevap veren bir araç var. Notunu da sadece sonuca göre alıyorsa hız kazanmanın cazibesi ortada. Biz kürsüdekiler, çıktıyı ödüllendirip sonra öğrencinin öğrenme sürecini neden atladığına şaşırıyoruz. Anlamsız bir şaşırma hâli. Teşvikleri böyle kurmuşuz; öğrenciden teşviklere rağmen ilkeli davranmasını bekliyoruz.

 Tasarruf ettiğimiz şeyin bir bölümü öğrenmenin kendisi olabilir

Gelgelelim öğrenmenin hesabı biraz farklı. Üretimde ortadan kaldırmak istediğimiz bazı zahmetler, öğrenirken işin kendisini oluşturuyor. Bir problemi kurmak, yanlış varsayım yaptığını görmek, başa dönmek, bir paragrafı yazamayınca aslında ne söylemek istediğini bilmediğini fark etmek… Bunların hepsi vakit alıyor. Fakat o vakit yalnızca harcanmıyor. İnsan o zihinsel mücadele sırasında bağlantılar kuruyor, yanlışını düzeltiyor, bir sonraki soruya taşıyabileceği bir kavrayış geliştiriyor. Ödevi bitirme süresini kısaltırken bunları da aradan çıkarırsak, tasarruf ettiğimiz şeyin bir bölümü öğrenmenin kendisi olabilir.

Bir iktisat öğrencisini düşünelim. Yapay zekâya işsizliğin nedenlerini sorup gayet düzgün bir metin elde edebilir. Ama metin korelasyondan nedenselliğe usulca atlamışsa bunu fark eder mi? Hangi varsayımın hangi sonucu taşıdığını görebilir mi? Bütün cümleler yerli yerinde dururken akıl yürütmenin bir halkasında açık olduğunu anlar mı? Düzgün yazılmış cevabı okumak, o cevabı değerlendirecek bilgiye sahip olmakla aynı şey değil. Üstelik metnin akıcılığı, anlamadığımız yeri fark etmemizi de zorlaştırabilir. Her şey pek anlaşılır görünür; ta ki biri........

© Ekonomim