Eğitimde Yapay Zeka: Herkese Ulaşabilir mi?

Eğitimde yapay zeka gerçekten fırsat eşitliğini artırıyor mu, yoksa dijital uçurumu daha da derinleştiriyor mu? Bir zamanlar adaptif öğrenme sistemleri, akıllı içerik önerileri ve otomatik geri bildirim mekanizmaları birçok kişiye hayal gibi geliyordu; bugün ise eğitim teknolojilerinin somut bir parçası oldular. Ne var ki tek başına bu araçların varlığı sosyal kalkınma için yeterli değil. Yapay zeka, doğru politikalar ve güçlü bir erişim altyapısı olmadan uygulandığında mevcut uçurumu daha da derinleştirebilir. Bu yüzden YGA’nın projelerinde aktif olarak benimsediği “AI for good” yaklaşımı bugün daha da ağırlık kazanıyor. Teknolojiyi kimin için ve nasıl tasarladığın, en az teknolojinin gelişmişlik düzeyi kadar belirleyici bir etken.

Eğitimde Yapay Zeka Neden Önemli?

Eğitimde yapay zekanın bu kadar konuşulmasının nedeni sadece teknolojik yenilik değil; öğretmeni öğrencisiyle daha fazla ilgilenebilecek şekilde desteklemesi. Geleneksel sınıf düzeninde öğretmen aynı anda onlarca farklı seviyedeki öğrenciye yetişmeye çalışıyor. Yapay zeka destekli sistemler ise öğrencinin ihtiyaçlarını analiz edip öğretmene doğru ipuçları vererek bu denklemi değiştirebiliyor, özellikle kalabalık sınıflarda.

Bu dönüşüm hem sınıfın önünde hem arkasında işliyor. Örneğin Twin’in geliştirdiği yapay zeka destekli araçlar, ders planından sınava, rubrikten şarkı sözüne kadar her türlü ders materyalini saniyeler içinde hazırlıyor. Gradescope ise hangi soru tiplerinde ve kavramlarda hataların yoğunlaştığını sınıf genelinde görünür kılarak öğretmene veri temelli bir müdahale imkânı sunuyor. Öğretmen idari yükten kurtuldukça öğrenciye ayırdığı dikkat de artıyor. Rol Model Öğretmenler Programı kapsamında binlerce öğretmen yapay zeka araçlarını sınıfına taşıdı, zamandan tasarruf ederek öğrencileriyle daha fazla vakit geçirebildi.

Yapay zekanın önemli bir diğer boyutu erişilebilirlik. Microsoft’un Immersive Reader aracı bir metni sesli okuyabiliyor, kelimeleri hecelere ayırabiliyor ya da dil seviyesine göre sadeleştirebiliyor. Büyük dil modelleri de karmaşık bir akademik paragrafı daha anlaşılır bir dile dönüştürebiliyor. Özellikle dil bariyeriyle karşılaşan ya da akademik metinlerde zorlanan öğrenciler için bu, küçük değil ciddi bir fark. Eğitimde yapay zekanın neden bu kadar konuşulduğu buradan da anlaşılıyor: öğrenmeyi daha esnek, daha hızlı geri bildirimli ve potansiyel olarak daha kapsayıcı hale getirebiliyor. Ama kritik soru hala geçerli: Bu imkânlara herkes eşit şekilde erişebiliyor mu?

Eğitimde Yapay Zekada Erişim Gerçekliği

Eğitimde yapay zekanın etkisini anlamak için önce başlangıç koşullarına bakmak gerekiyor. Herkesin aynı teknolojik araca sahip olduğu varsayımı çoğu zaman gerçeği yansıtmıyor. Öğrenciler arasındaki internet erişimi, cihaz kalitesi ve dijital okuryazarlık düzeyi farklılık gösteriyor. Bu farklılıklar, yapay zeka tabanlı sistemlerden alınan faydayı doğrudan etkiliyor.

Yüksek hızlı internet bağlantısına ve güncel bir cihaza sahip olan bir öğrenci dijital öğrenme platformlarından kesintisiz yararlanabilirken, sınırlı veri paketi kullanan ya da eski bir cihazla bağlanan bir öğrenci aynı deneyimi yaşayamıyor. Ekranın donması, sistemin yavaş çalışması ya da bağlantının kopması sadece teknik aksaklık değil; öğrenme sürecinin ritmini doğrudan bozan şeyler. Bu tür kesintiler zamanla performans farkına dönüşebilir. Bilim Seferberliği’nin çıkış noktası olan “mind the gap” meselesi burada yeni bir boyut kazanıyor: uçurum artık yalnızca coğrafyalar arasında değil, ekranlar arasında da açılıyor.

Eşitsizlik bireysel erişimle de sınırlı değil. Küresel ölçekte de yapay zeka üretim gücü belirli merkezlerde yoğunlaşıyor. 2024 verilerine göre özel sektör yapay zeka yatırımlarının %60’tan fazlası ABD’de gerçekleşti. Çin ikinci sırada, Birleşik Krallık Avrupa’da lider. Peki Afrika kıtası? Küresel veri merkezi kapasitesindeki payı %2’nin altında. Türkiye ve Orta Doğu da bu tabloda benzer bir konumda, bölgenin küresel yapay zeka altyapısındaki payı oldukça sınırlı. Ve bu altyapı farkı yakın gelecekte kapanacak gibi görünmüyor. Teknoloji baş döndürücü bir hızla gelişmeye devam ediyor, eşitsizlikler neredeyse hissedilmeyecek düzeyde yavaş kapanıyor.

Yatırımın yoğunlaştığı yerlerde veri üretimi, model geliştirme ve teknik uzmanlık da yoğunlaşıyor. Bu durum, hangi dillerin, hangi kültürel bağlamların ve hangi eğitim sistemlerinin modele daha fazla yansıdığını belirliyor. Modeller çoğunlukla belirli kullanıcı profilleri üzerinden eğitiliyor; bazı deneyimler “standart”, bazıları “istisna” hale geliyor.

Eğitim alanında bunun etkisi daha görünür. Farklı bağlamlardan gelen öğrenciler sistem için “istisna” konumuna düşebilir. Akademik dile daha az maruz kalmış bir öğrencinin yazısı, içerik olarak güçlü olsa bile otomatik değerlendirme sistemleri tarafından yeterince doğru analiz edilemeyebilir. Daha yavaş internet bağlantısıyla sisteme giren bir öğrencinin etkileşim süresi, motivasyon düşüklüğü gibi okunabilir. Algoritma niyet taşımıyor, veri dağılımındaki dengesizlikler sonuçlara yansıyor.

Eğitimde yapay zeka, eşitsizliği yalnızca erişim düzeyinde değil; veri seçimi, model eğitimi ve tasarım tercihleri düzeyinde de yeniden üretebiliyor.

Türkiye’de Eğitimde Yapay Zeka: Afet Sonrası Bir Perspektif

6 Şubat depremlerinin ardından milyonlarca öğrenci eğitim sürecinde ciddi kesintiler yaşadı. Fiziksel altyapı kaybı, öğretmen eksikliği ve travmalar öğrenme süreçlerini doğrudan etkiledi. Zaten var olan uçurum bu koşullarda daha da açılmaya elverişli bir hale aldı.

Kişiselleştirilmiş öğrenme araçları önemli bir destek sistemi olarak öne çıktı. Öğrencinin eksik konularını tespit eden, bireysel hızda ilerleme imkânı sunan ve öğretmene analiz desteği veren yapay zeka destekli sistemler, gap’i azaltmak için işlevsel bir seçenekti. YGA Gönüllüleri de bu motivasyonla yola çıkarak deprem bölgesinde gerçekleştirdikleri STEM eğitimi atölyelerinde çocuklarla ve öğretmenlerle birebir temas kurdu; kapsamlı bir ihtiyaç analizi yürüttü. Bugüne kadar 1.700.000’den fazla çocuğa ulaşan YGA, öğrencilerin öğrenme biçimlerini, motivasyon düzeylerini ve karşılaştıkları engelleri dinledi, öğretmenlerin hangi araçlara ihtiyaç duyduğunu ortaya koydu.

Sahadan gelen veri, ihtiyacı zaten içinde taşıyordu. Gönüllüler aldıkları yapay zeka eğitimini saha içgörüleriyle birleştirerek 7 proje geliştirdi. Uzman değerlendirmelerinin ardından en etkili üçü seçildi ve YGA’nın sosyal girişimi Twin bünyesinde hayata geçirildi: öğrencinin ihtiyaçlarına ve ilgi alanlarına göre disleksi dostu aktiviteler öneren Disleksi Dostu Aktivite Rehberi; öğrenci profiline özel haftalık gelişim görevleri oluşturan Öğrenci Gelişim Rehberi ve öğrencilerin verdiği cevaplara göre otomatik değerlendirme yapan Ödev Değerlendirme aracı.

Şimdi Değilse Ne Zaman?

O zaman soruyu tekrar soralım: Bu imkânlara herkes eşit şekilde erişebiliyor mu? Biz bu sorunun cevabını Hatay’da, Kahramanmaraş’ta, deprem bölgesinin sınıflarında aradık. Orada dinlediklerimiz hem Twin’deki projeleri hem de Rol Model Öğretmenler Programı’nın içeriğini şekillendirdi. Ama bu süreçte anladığımız bir şey daha var: gap’i kapatmak için en gelişmiş yapay zeka aracına değil, önce o sınıfı gerçekten görmüş birine ihtiyaç var. Aldığı içgörüleri donanımıyla ve vicdanıyla bir ilkeye dönüştürecek kişilere ihtiyaç var. YGA olarak bu uğurda yüreğinden güç alan gönüllülerimizle, aynı derdi taşıyan öğretmenlerimizle ve bu işi birlikte hayal eden ortaklarımızla çalışıyoruz. Eğer sen de bu etkinin parçası olmak istiyorsan, YGA’nın eğitim çalışmalarını buradan destekleyebilirsin: yga.org.tr