Yapay zeka destekli öğrenim uygulamaları öğrencilerin bireysel ihtiyaçlarına uygun, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri sunarak geleneksel eğitim yöntemlerinden ayrılmaktadır ancak her yenilik gibi yapay zeka destekli öğrenim uygulamalarının da hem artıları hem de eksileri bulunmaktadır.
Artıları
- Kişiselleştirilmiş Öğrenme Deneyimi: Yapay zeka destekli öğrenim uygulamaları öğrencilerin bireysel öğrenme hızlarına, ilgi alanlarına ve beceri düzeylerine göre uyarlanabilen canlı bir öğrenme deneyimi sunar. Örneğin DreamBox Learning gibi ağ sayfaları öğrencinin başarı düzeyine göre anında geri bildirim sağlar ve zorluk seviyesini ayarlayarak her öğrencinin kendi gelişim hızına göre ilerlemesine olanak tanır.
- Veriye Dayalı Geri Bildirim ve İlerleme Takibi: Öğretmenler, öğrencilerin gelişimini izlemek için veriye dayalı çözümlemeler kullanabilirler. Bu sayede öğrencilerin güçlü ve zayıf yönlerini belirlenebilir ve eğitim izlemleri buna göre ayarlanabilmesine olanak tanır. Knewton gibi mecralar öğrencilerin başarısını inceleyerek öğretmenlere ayrıntılı yazanaklar sunarlar.
- Zaman ve Kaynak Verimliliği: Yapay zeka araçları öğretmenlerin ders tasarlaması ve değerlendirme süreçlerini otomatikleştirerek zamandan tasarruf etmelerine yardımcı olabilir. Bu da öğretmenlerin daha fazla öğrenciyle bire bir ilgilenmesine olanak tanır. Örneğin Gradescope sınavları ve ödevleri hızlı ve doğru bir şekilde değerlendiren bir mecradır.
Eksileri
- Erişim ve Eşitlik Sorunları: Yapay zeka destekli öğrenim türlerinde erişim teknolojik altyapının yetersiz olduğu bölgelerde sınırlı olabilir. Bu da eğitimde eşitsizlikleri artırabilir. Özellikle kırsal bölgelerde veya düşük gelirli ailelerde bu tür teknolojilere erişim sınırlıdır.
- Veri Gizliliği ve Güvenliği: Yapay zeka uygulamaları öğrenci verilerini toplar ve işler. Bu verilerin güvenli bir şekilde saklanması ve kullanılması büyük önem taşır. Veri ihlalleri veya kötüye kullanım durumunda öğrencilerin mahremiyeti tehlikeye girebilir.
- İnsan Faktörünün Azalması: Yapay zeka destekli yöntemlere aşırı bağımlılık, öğretmen-öğrenci etkileşimini azaltabilir. Öğrencilerin duygusal ve toplumsal gelişimi için insan etkeni vazgeçilmezdir.
Örnekler
- Carnegie Learning: Matematik eğitiminde yapay zeka kullanarak öğrencilerin bireysel öğrenme ihtiyaçlarına göre özelleştirilmiş dersler sunar. Bu uygulama öğrenci başarımlarını inceler ve zorluk seviyesini anlık olarak ayarlar.
- Coursera: Çevrim içi eğitim sayfası Coursera, yapay zeka kullanarak öğrencilerin öğrenme tarz ve ilerlemelerine göre ders önerilerinde bulunur. Bu sayede öğrenciler kendi öğrenme gelişme hızlarına uygun bir eğitim alırlar.
- ↘️Ayrıca Anadolu Üniversitesi’nin 2023 yılında Coursera ile yaptığı iş birliği sayesinde Anadolu Üniversitesi öğrencileri ve çalışanları Coursera’nın eğitiminden 2 ay boyunca ücretsiz erişim sağlayabildi
- Duolingo: Yabancı dil öğrenme uygulaması Duolingo, yapay zeka tabanlı uyarlayıcı [adaptif] öğrenme algoritmalarıyla kullanıcıların dil becerilerini geliştirir. Her ders, kullanıcının önceki durumuna göre şekillendirilir.
Sonuç
Yapay zeka destekli öğrenim uygulamaları eğitimde kişiselleştirme konusunda büyük fırsatlar sunarken, bazı zorlukları ve olağan tehditleri de beraberinde getirmektedir. Bu teknolojilerin etkili bir şekilde kullanılması, eğitimde daha verimli ve bireyselleştirilmiş deneyimler yaratabilir, ancak dikkatli bir şekilde yönetilmesi gereken önemli hususlar da bulunmaktadır.
