Alınteri Gazetesi 21. Yüzyıla Sosyalizmi Yazacağız!
Ozancan Özdemir
Bu hafta yine bu köşede yazmaktan en keyif aldığım konulardan birini ele almak istiyorum. Yapay zekâ ve öğrenmenin geleceği. Bunu ise Google’ın geçtiğimiz günlerde yayımladığı AI and the Future of Learning başlıklı raporunu inceleyerek yapacağım. Çünkü rapor bir şirketten beklenenin aksine olguyu hem fırsat hem de zorluklar bağlamında bence makul bir objektiflikte ele alıyor.
Günümüzde ilkokul çağına giden çocukların yüzde 90’ı okullara kayıtlı durumda. Bu öğrencilerin yüzde 87’si de ilkokuldan mezun oluyor. Ancak bu sayılar mevcut eğitim sisteminin de sağlıklı olduğunu göstermiyor. Dünya genelinde eğitim sistemleri zaten uzun süredir baskı altında. Kaynak yetersizliği, öğretmen açığı, pandemi sonrası kayıplar ve sosyoekonomik eşitsizlikler derken, birçok ülke henüz mevcut sorunlarını çözememişken bambaşka bir teknolojik eşiğe doğru hızla sürükleniyor. Yapay zekânın bu karmaşık tabloya nasıl entegre edileceği ise yalnızca teknik bir tartışma değil; aynı zamanda kültürel, toplumsal ve politik bir mesele.
Raporda aktarılan çarpıcı bir veriyle başlayalım. Dünyada genç nüfusun büyük bir kısmı, Amerika Birleşik Devletleri’ne kıyasla kişi başına düşen eğitsel kaynakların yüzde 10’undan daha azıyla eğitiliyor. Kısacası, eğitim sistemlerinin çoğu, nüfusun ihtiyaç duyduğu dönüşümü gerçekleştirmek için gereken maddi ve kurumsal altyapıdan yoksun.
Üstelik kalite sorunu yalnızca düşük gelirli ülkelerle sınırlı değil. OECD’nin PISA sonuçlarına göre son yirmi yılda matematik ve okuma puanları dünya genelinde belirgin bir düşüş göstermiş durumda. Bir yanda okullaşma oranı artarken, öte yandan “öğrenme” dediğimiz şeyin niteliği geriliyor. Artan nüfus, ağırlaşan müfredatlar, öğretmen başına düşen öğrenci sayısı ve öğrenmeyi etkileyen psikososyal faktörler derken sistem, uzun süredir sürdürülebilirlik sınırında.
Tam da bu noktada yapay zekâ, pek çok kişi için hem umut hem de soru işareti barındıran bir alan açıyor.
Rapor, yapay zekânın eğitimde dönüştürebileceği birkaç temel alanı öne çıkarıyor. İlk ve en dikkat çekicisi öğrenme biliminin en güçlü ilkelerini sınıf içinde herkes için erişilebilir hâle getirebilmesi. Etkin öğrenme, tekrar aralıklarının doğru ayarlanması, öğrencinin aktif katılımı gibi pedagojik yaklaşım ve teknikler bugün çoğu zaman yalnızca iyi bir öğretmenle mümkünken, yapay zekâ bunu milyonlarca öğrenciye aynı anda sunabilecek bir potansiyel taşıyor.
Bu, uzun yıllardır konuşulan kişiselleştirilmiş öğrenmenin ilk kez gerçek anlamda mümkün olabileceği anlamına geliyor. Öğrencinin bilgi eksiğini tespit edebilen, seviyesine göre içeriği uyarlayan, sabırla tekrar eden ve yargılamayan bir sistem…
Kulağa öğretmenlerin yerini almaya aday gibi gelse de, asıl amaç iş yükünü azaltmak ve öğretmenlerin zamanlarını daha nitelikli etkileşimlere ayırmalarını sağlamak. Rapor da bu noktada, yapay zekâyı “ikame eden” bir güçten ziyade, öğretmenleri destekleyen bir yardımcı olarak konumlandırmaya çalışıyor ki bu da benim savunduğum bir görüş. İnsani ilişkileri merkeze alan, pedagojik ve etkinlik anlamında iyi eğitilmiş araçlarla güçlendirilen bir eğitim sistemi…
Öte yandan yapay zekânın erişimi genişletici rolü de vurgulanıyor. Bugün pek çok toplumda öğrenme, dille, internet altyapısıyla veya engellilik gibi sebeplerle sınırlandırılabiliyor. Yapay zekâ, içerikleri farklı dillere çevirebilme, işitme ya da görme engellilere uygun hâle getirme ve karmaşık bilgiyi basitleştirme kapasitesiyle öğrenmenin önündeki duvarları bir bir azaltma potansiyeline sahip. Uzun yıllar boyunca yalnızca belirli bir azınlığın erişebildiği kaynakları, çok daha geniş bir kesim için erişilebilir kılabilecek bir araçtan söz ediyoruz.
Ancak tüm bu olumlu tablo, raporun da altını çizdiği gibi, kendi içinde ciddi riskler barındırıyor.
Yapay zekânın eğitimde yaratabileceği riskler, teknoloji eleştirmenlerinin sıkça dile getirdiği klasik sorunların ötesine geçiyor. En temel kaygı, sistemlerin hâlâ hatalı veya uydurma bilgiler üretebilmesi ve daha önce de yazdığım gibi bu sorunun çözümünün neredeyse imkânsız oluşu. Bu, özellikle öğrenme çağındaki çocuklar için ciddi bir tehlike. Yanlış bilgiyi doğru sanmak, eğitimde tamiri daha zor boşluklar yaratabilir; çünkü temel kavramların yanlış yerleşmesi, sonraki tüm öğrenme katmanlarını zayıflatır.
Keza bu araçların kopya amaçlı kullanılması da başka bir sorun. Burada yapay zeka kullanımı ve kopyanın arasındaki o çizgiyi kesin bir şekilde çizmek eğitimciler ve politika yapıcılara düşüyor.
Bir diğer kritik konu ise öğrencilerin düşünmeyi “yapay zekâya devretme” eğilimi. Rapor, bilişsel yükü azaltmanın gerekli olduğunu kabul ediyor, fakat asıl tehlikenin öğrencinin zihinsel çabasını tamamen kaybetmesi olduğunu hatırlatıyor. Öğrenme psikolojisi bize, verimsiz ve gereksiz zorlukların öğrenciyi tükettiğini, fakat anlamlı zorluğun düşünmeyi derinleştirdiğini anlatır. Yapay zekânın görevi, bu anlamlı zorluğu ortadan kaldırmak değil; bunu, öğrencinin asıl odaklanması gereken yere yönlendirmek olmalı. Başka bir deyişle, yapay zekâ süreci kolaylaştırabilir ama öğrenmenin bedelini tamamen ortadan kaldıramaz.
Eşitsizlik ise tüm bu tartışmanın en kırılgan noktası. Geçmiş teknolojik dönüşümlerde olduğu gibi, yapay zekâ da “yüzde 5’lik problem” olarak adlandırılan bir ayrışmaya yol açabilir; teknolojiyi en verimli kullanan grup, zaten motivasyonu yüksek, kaynaklara daha fazla erişimi olan öğrenciler olabilir. Bu durumda, teorik olarak herkese açık olan bir araç, pratikte var olan uçurumu kapatmak yerine daha da genişletebilir ki Türkiye’de olası bir yapay zeka & eğitim işbirliği politikasında bu uçurumun derinleşeceği bir ülke olmaya aday. Rapor, orta gelirli ülkelerde yapay zekâ kullanım oranlarının görece yüksek olduğuna, düşük gelirli ülkelerde ise pilot çalışmaların temkinli bir iyimserlik yarattığına dikkat çekiyor; fakat bunun uzun vadede kalıcı bir iyileşmeye mi, yoksa yeni bir katmanlı eşitsizliğe mi dönüşeceği henüz belirsiz.
Rapor, şirketin dil çeşitliliğini artırmak, farklı kültürleri ve bağlamları modele dâhil etmek gibi çabalar içinde olduğunu söylüyor. Yine de, hangi içeriklerin “dünya bilgisi” olarak modele girdiği ve hangi seslerin bu resmin dışında kaldığı sorusu, eğitimin geleceği açısından önemini koruyor.
Tüm bu tartışmaların ortasında rapor büyük bir soruyu merkeze koyuyor. Yapay zekâ yalnızca öğrenme süreçlerini mi dönüştürecek, yoksa öğrenmenin kendisine dair tanımımızı da mı değiştirecek?
Eğer bazı bilgi türlerine erişim saniyeler içinde, üstelik özetlenmiş, sadeleştirilmiş ve görselleştirilmiş şekilde mümkünse, “iyi eğitimli olmak” ne anlama gelecek? Ezberlenmiş bilgi yerine, bilgiyi sorgulama, bağlama oturtma, eleştirel bir süzgeçten geçirme becerileri daha mı önemli hâle gelecek? Bugünün öğrencileri, yalnızca sınav sorularını çözebilen bireyler olarak değil, belirsizlikle baş edebilen, karmaşık sorunları parçalara ayırabilen ve farklı disiplinler arasında köprü kurabilen bireyler olarak mı yetiştirilmeli?
Rapor bu sorulara hazır cevaplar sunmuyor; daha çok, bu soruların aciliyetini vurguluyor. Çünkü yapay zekâ, yalnızca “nasıl öğrendiğimizi” değil, “neyi öğrenmemiz gerektiğini” de yeniden düşünmeye zorluyor. Bugün hâlâ ölçme-değerlendirme sistemlerimiz büyük oranda doğru cevabı işaretlemeye dayanıyorken, yapay zekânın doğru cevabı saniyeler içinde üretebildiği bir dünyada, asıl değerin sürece, yani bilgiye nasıl yaklaşıldığına kayması kaçınılmaz görünüyor.
Bu da bizi, öğretmenin rolünün, müfredatın yapısının ve sınavların tasarımının yeniden gözden geçirilmesi gereken bir döneme taşıyor. Öğretmen, bilginin tek kaynağı olan otorite figüründen çok, öğrencinin düşünme sürecini rehberlik eden, eleştirel bakış açısını besleyen ve öğrenmeyi bir merak pratiğine dönüştüren bir role doğru evriliyor. Yapay zekâ bu senaryoda rakip değil; iyi tasarlandığı sürece, bu dönüşümün teknik destekçisi.
Öğrenme sistemlerimiz, bugünün dünyası için bile yeterli değil. Yapay zekâ, bu kırılgan yapıya yeni bir soluk getirebilir, altını çizmekte fayda var doğru kullanılırsa.
Tıpkı gençlik üzerine yazılan raporlarda olduğu gibi, mesele yalnızca teknik araçların varlığı değil; toplumsal eşitsizliklerin, psikososyal koşulların ve politik tercihlerin bu araçların etkisini nasıl belirleyeceği. Erişim, güvenlik, eleştirel düşünme ve eşitsizlik boyutları ele alınmadan, yapay zekânın eğitimde “mucizevi çözüm” olduğunu varsaymak, hem teknolojiye hem de öğrencilere haksızlık olur.
Kısacası, yapay zekâ eğitimde büyük fırsatlar sunuyor; fakat bu fırsatları gerçeğe dönüştürmek için elimizde çok kısa bir zaman dilimi var. Doğru soruları şimdi soramazsak, yarın çok daha geniş bir uçurumla karşı karşıya kalacağız. Gerçek değişimin etkilerini görmek için biraz daha zamana, bu süreci şekillendirmek için daha çok işbirliğine, her şeyden önemlisi ise soğukkanlı bir bakışa ihtiyacımız var.
Referanslar
- Gomes, “AI and learning: A new chapter for students and educators,” Google, Nov. 07, 2025. [Online]. Available: https://blog.google/outreach-initiatives/education/ai-and-learning/