Yapay zekadan yararlanan eğitim

 (openai.com)
2 puan yazan GN⁺ 2023-09-01 | 1 yorum | WhatsApp'ta paylaş
  • OpenAI, sınıfta ChatGPT kullanmak isteyen öğretmenler için istem örnekleri, çalışma biçimi ve sınırlamalar, AI dedektörlerinin faydası ve önyargı konularını birlikte ele alan bir rehber yayımladı
  • Gerçek kullanım örnekleri; tartışma partneri, işe alım mülakatçısı, geri bildirim veren yönetici, ders tasarım yardımcısı ve dil öğrenme aracı gibi rollerle öğretmen ve öğrenci etkileşimini genişletmeye odaklanıyor
  • Öğretmenlere yönelik istemler; konu, sınıf düzeyi, mevcut bilgi ve öğrenme hedeflerini adım adım doğruladıktan sonra özelleştirilmiş ders planı ile açıklama, örnek ve benzetmeler üretmek üzere tasarlandı
  • Öğrenci kullanımı, doğru cevabı doğrudan vermek yerine soru ve ipuçlarıyla düşünmeyi teşvik ediyor; ayrıca ChatGPT yanıtları her zaman doğru ya da güvenilir olmadığından birincil kaynak doğrulaması gerekiyor
  • İstemler sadece ders hazırlığının başlangıç noktası; öğretmenlerin çıktıları gözden geçirip bağlama göre uyarlayan uzman rolünü koruması gerekiyor

Sınıfta ChatGPT kullanmanın yolları

  • OpenAI, öğretmenlerin ChatGPT’yi derste kullanabilmesi için rehber materyal sunuyor
    • Önerilen istemler, ChatGPT’nin çalışma biçimi ve sınırlamaları, AI dedektörlerinin faydası ve önyargı konularını içeriyor
    • Eğitimci SSS, başlıca eğitim kurumlarının kaynaklarını, AI tabanlı eğitim aracı örneklerini ve öğretmenlerin sık sorduğu soruları ek olarak içeriyor

Eğitimcilerin kullanım örnekleri

  • Old Dominion University’den Dr. Helen Crompton, eğitim yüksek lisans öğrencilerine ChatGPT’yi belirli bir persona olarak kullanmalarını öneriyor
    • Örnekler arasında bir tartışmadaki zayıf noktaları işaret eden bir tartışma partneri, bir iş görüşmecisi ve belirli bir tarzda geri bildirim veren yeni bir yönetici yer alıyor
    • Bilgiyi konuşmalı bir ortamda keşfetmenin, öğrencilerin materyali daha incelikli ve yeni bakış açılarıyla anlamasına yardımcı olduğunu düşünüyor
  • Universidade da Coruña’dan Fran Bellas, öğretmenlerin ChatGPT’yi quiz, sınav ve ders planı hazırlama yardımcısı olarak kullanmasını öneriyor
    • Önce müfredatı ChatGPT ile paylaşıp ardından modern veya kültürel olarak ilgili örnekler kullanan quiz ve ders planı fikirleri isteniyor
    • Öğretmenlerin kendi yazdığı soruların öğrencilerin öğrenme düzeyine uygun, kapsayıcı ve erişilebilir olup olmadığını da kontrol edebiliyor
    • Elektrik devreleri hakkında 5 soruluk bir sınav istendiğinde yeni fikirler elde edilebileceğini ve öğretmenin bunları kendi yöntemine göre değiştirebileceğini belirtiyor
  • University of Johannesburg’dan Dr. Anthony Kaziboni, sınıf dışında çoğunlukla İngilizce konuşmayan öğrencileri eğitiyor
    • İngilizce yeterliliğinin akademide büyük bir avantaj olduğunu ve İngilizce dilbilgisindeki küçük yanlış anlamaların bile öğrencilerin tanınmasını ve fırsatlarını sınırlayabileceğini düşünüyor
    • Öğrencilere ChatGPT’yi çeviri yardımcısı, İngilizce yazılarını geliştirme aracı ve konuşma pratiği için kullanmalarını öneriyor
  • Chennai’deki American International School’da bilgisayar bilimi öğreten Geetha Venugopal, AI araçları eğitimini internete sorumlu şekilde kullanmayı öğretmeye benzetiyor
    • Öğrencilere ChatGPT yanıtlarının her zaman güvenilir ya da doğru olmayabileceğini hatırlatıyor
    • Yanıtları olduğu gibi kabul etmek yerine eleştirel düşünmelerini ve bilgiyi başka birincil kaynaklarla doğrulamalarını öğretiyor
    • Amaç, öğrencilerin özgün eleştirel düşünme, problem çözme ve yaratıcılık becerilerini geliştirmeyi sürdürmenin önemini anlaması

Öğretmen istemlerinin temel ilkeleri

  • Ethan Mollick ve Lilach Mollick, GPT-4 ile kullanılabilecek istemler geliştirdi
  • İstemleri kullanırken temel varsayımlar açık
    • Model her zaman doğru bilgi üretmeyebilir
    • İstem çıktıları yalnızca bir başlangıç noktasıdır
    • Materyalin uzmanı öğretmendir; model çıktıları gözden geçirildikten sonra derse uygun kararı öğretmen vermelidir
    • Sunulan istemler öneri niteliğindedir ve istenen sonuca göre değiştirilebilir

Ders planına yardımcı olan istem

  • İlk istem, ChatGPT’yi nazik ve yardımcı bir ders koçu olarak konumlandırıyor
  • İşleyiş, öğretmene her seferinde bir soru sorup yanıt bekleyen bir yapıdan oluşuyor
    • Önce öğretilecek konu ve öğrencilerin sınıf düzeyi soruluyor
    • Öğrencilerin bu konu hakkında ön bilgiye sahip olup olmadığı kontrol ediliyor
    • Ders sonunda öğrencilerin anlaması ya da yapabiliyor olması gereken öğrenme hedefleri soruluyor
  • Sonrasında özelleştirilmiş bir ders planı üretiyor
    • Doğrudan öğretim
    • Anlama kontrolü
    • Birden çok öğrenciden anlama kanıtı toplama
    • Tartışma
    • İlgi çekici sınıf etkinliği
    • Ödev
  • Öğretmene değiştirmek istediği bir bölüm olup olmadığı veya öğrencilerin karşılaşabileceği yanlış kavramaları bilip bilmediği soruluyor; gerekirse ders planı buna göre düzenleniyor
  • Öğretmen öğrenme hedeflerine ulaşılıp ulaşılmadığını nasıl kontrol edeceğine dair tavsiye isterse ek destek de sağlanıyor

Açıklama, benzetme ve örnek üreten istem

  • İkinci istem, ChatGPT’yi ders tasarımcısı olarak konumlandırıp açıklama, benzetme ve örnekleri basit ve doğru şekilde üretmesini sağlıyor
  • Öğretmene her seferinde tek bir soru soruyor
    • Öğrencinin öğrenme düzeyi
    • Açıklanmak istenen konu veya kavram
    • Bu kavramın müfredattaki yeri ve öğrencinin mevcut bilgisi
    • Önceki tartışmalar veya ders içeriği gibi açıklamayı özelleştirmek için gereken öğrenci bilgileri
  • Bu bilgilere dayanarak şunları sunuyor
    • Konuyla ilgili açık ve sade bir 2 paragraflık açıklama
    • 2 örnek
    • 1 benzetme
  • İlgili kavramlar, alan bilgisi veya teknik terimler hakkında öğrencinin önceden bilgi sahibi olduğu varsayılmayacak şekilde ayarlanmış
  • Açıklamanın ardından öğretmene değiştirmek ya da eklemek istediği bir bölüm olup olmadığı soruluyor; yaygın yanlış kavramalar yansıtılarak açıklama revize edilebiliyor

Öğretmenin değerlendirmesine yardımcı olan, öğrenci rolündeki istem

  • Üçüncü istem, ChatGPT’yi belirli bir konuyu çalışmış öğrenci rolünde konumlandırıyor
  • Amaç, öğretmenin AI’ın açıklamasını ve uygulama örneklerini değerlendirmesi
    • AI, öğretmene açıklanacak konuyu ve uygulama biçimini soruyor
    • Örnekler arasında bir TV dizisindeki belirli sahne, şiir veya kısa hikâye üzerinden kavram uygulaması yer alıyor
  • AI, konuyla ilgili 1 paragraflık açıklama ve 2 uygulama örneği oluşturduktan sonra öğretmene neyin doğru neyin yanlış olduğunu ve bir dahaki sefere nasıl geliştirilebileceğini soruyor
  • Her şey doğruysa, kavram uygulamasının doğru olduğuna dair geri bildirim verilmesini istemesini sağlayacak şekilde kurgulanmış

Öğrenciler için AI eğitmeni istemi

  • Dördüncü istem, ChatGPT’yi teşvik edici bir AI eğitmeni olarak konumlandırıyor
  • Öğrenciye her seferinde tek bir soru soruyor
    • Ne öğrenmek istediği
    • Lise öğrencisi, üniversite öğrencisi veya uzman düzeyinden hangisinde olduğu
    • Seçilen konu hakkında zaten ne bildiği
  • Öğrencinin düzeyine ve mevcut bilgisine uygun açıklamalar, örnekler ve benzetmeler sunuyor
  • Doğrudan cevap ya da çözüm vermek yerine, öğrencinin cevabı kendi başına oluşturabilmesi için yönlendirici sorular kullanıyor
  • Öğrenci zorlanırsa ya da hata yaparsa, görevin yalnızca bir kısmını denemesini istiyor veya hedefi hatırlatıp ipuçları veriyor
  • Öğrenci gelişme gösterdiğinde onu övüyor ve fikir üretmeyi sürdürmesi için yanıtlarını soruyla bitirmeye çalışıyor
  • Öğrenci uygun düzeyde kavrayış gösterdiğinde, kavramı kendi sözleriyle açıklamasını veya örnek vermesini istiyor; ardından konuşmayı sonlandırıyor

İlgili materyaller

İlgili okumalar

1 yorum

 
GN⁺ 2023-09-01
Hacker News yorumları

  • Öğrencilerin dersi geçmek ve lise diploması almak için puana ihtiyaç duyması gibi temel sorun atlanıyor
    Birçok öğrenci için LLM, zaman darlığı, tembellik, yorgunluk, anlama eksikliği, kaygı, ebeveyn baskısı, statü gibi sıradan nedenlerle puan almanın sihirli bir kestirme yolu olduğu için çok cazip
    ChatGPT’yi azıcık kullanmış herkes, “süreci göster” mantığının da anlamsız olduğunu bilir. Çünkü plan, taslak, ilk metin gibi şeyleri de AI sonradan inandırıcı biçimde üretebilir

    • Şeytanın avukatlığını yaparsak, LLM destekli öğrenci-araç kombinasyonu istenen düzeyde performans gösteriyorsa sorunun ne olduğunu bilmiyorum. Sınavlar LLM’in ne kadar iyi kullanıldığını ölçmeli ve araç içselleştirilmeli
      Bugün de notlar yeteneğin vekil göstergesi, ama özel ders ortalama bir öğrenciyi o aşamada en üst %2 seviyesine çıkarabilir (Bloom’un 2 sigma problemi). Bu, bir sonraki aşamada genel zekânın arttığı anlamına gelmez
      Sonuçta gerçekten değerlendirilen şey, ister zenginlik ister çaba sayesinde olsun, iyi not alma becerisi olabilir. LLM de aynı; kullanma becerisi önemliyse onu sınarsınız. Hesap makinesi ya da açık kitap sınavına benzer bir gelecek
    • Bunun iyi ele alınmamasının nedeni, muhtemelen en başından beri okulun temel açmazlarından biri olması
      Birçok kişi için değerlendirme ve notlar nihai hedef; öğrenme ise daha çok ikincil olarak gerçekleşen bir şey
    • Her cuma sınıfta bilgisayarsız sınav yapmak yeterli olmaz mı? Bunu notun %50’si yaparsınız
    • Sözlü sınavların geri döneceğini düşünüyorum. Bütün bir kuşak ilk günden itibaren el yazısıyla kompozisyonda, beyaz tahtada matematikte ve beyaz tahtada kod yazmada iyi hâle gelecek gibi
    • Hesap makineleri, daha sonra da internet etrafındaki tartışmalara benziyor. ChatGPT de başka bir araç
      Tembelce kullanıp hiçbir şey öğrenmeyenler olacaktır, ama birçok kişi için kesinlikle büyük bir destek olacak. Sonunda uyum sağlanacak

  • LLM’ler konusunda ikircikliyim, ama gerçekten iyi bir kullanım alanı buldum: dil öğrenme desteği
    İkinci dilim C1 seviyesine gelince, daha da cilalamama yardımcı olacak materyal ya da eğitmen bulmak zorlaştı
    Bu yüzden Claude ile konuşup yaptığım hataları düzeltmesini ya da odaklanmam gereken konularda alıştırmalar hazırlamasını istiyorum. Örneğin “geçmiş zamanı kullanıp doğru biçimi seçmeye yönelik alıştırmalar hazırla” diye istiyorum
    Kişisel bir dil öğrenme koşu bandı gibi hissettiriyor

    • LLM heyecanında dilin daha merkezde olmaması şaşırtıcı. Sanki Rosetta Stone reklamı gerçeğe dönüşmüş gibi
      Yalnızca son teknoloji düzeyinde çeviri yapmakla kalmıyor, bağlam alışverişi de yapabiliyor ve ana dili konuşanların materyalleriyle ve kültürle eğitilmiş. Makine çevirisinde bu kadar büyük ve hızlı bir sıçrama olmamıştı
    • Her zaman doğru olacağının garantisi olmadığını unutmamak gerek
      Dış kaynaklarla birleştirip çapraz doğrulama yapmak iyi olur; gerçek insanlarla etkileşime girmeyi planlıyorsanız sözlü üretim de çok önemli
      Gerçek sohbetle birleştirildiğinde kesinlikle yardımcı oluyor. Ek bir araç olarak kurcalamak için gerçekten harika olabilir
    • Bu Show HN ikna ediciydi: https://news.ycombinator.com/item?id=36973400
      Ne yazık ki artık ücretsiz denenemiyor, ama iyi çalışıyordu
    • Düşük kaynaklı dillerde LLM eğitim verisi de az
      Bu yüzden küçük dillerde yalnızca olgular açısından değil, dil, kelime seçimi ve dilbilgisi açısından da tamamen tuhaf ve yanlış sonuçlar üretme sorunu çok daha fazla
    • ChatGPT’den Fransızcada küçük bir hata yaptığım her seferinde beni düzeltmesini istemiştim ama pek işe yaramadı
      Claude’un bu açıdan daha iyi olup olmadığını merak ediyorum. İdeal olarak LLM’in tüm hatalarımı tek tek düzeltmesini ve açıklamasını isterim

  • Bu konu hakkındaki hayal kırıklığımı dile getirmek istiyorum. Bu yerlerin söylemi ve pazarlaması hep insanlığı iyileştirmek ve AI ile herkese fayda sağlamak üzerine, ama gerçek bundan epey farklı
    Şu anda fayda sağlayıp para kazananlar az sayıda kişi; OpenAI ise closed AI’a dönüşmüş durumda

    • OpenAI zaten en başından beri Open değildi
      GPT-3’ten önce de “çok tehlikeli olduğu için yayımlamayacağız” tarzı şeyler söylediklerini hatırlıyorum
      https://techcrunch.com/2019/02/17/openai-text-generator-dang...
      “OpenAI built a text generator so good, it’s considered too dangerous to release”
    • Böyle hayal kırıklığı dile getirmek sorun değil, ama somut içerik olması gerekir
      Bu hâliyle OpenAI’ın neden kötü olduğuna dair neredeyse hiç substantive nokta yok
      ChatGPT’yi denemiş neredeyse herkes için OpenAI’ın yardımcı olduğunu inkâr etmek zor. Bunu kâr ederek yapmaları bu gerçeği pek değiştirmiyor
      GPT-4 de dünyanın verileriyle eğitildiği için açık kaynak olarak yayımlansa iyi olurdu, ama bunu zorlayamazsınız

  • Burada Khanmigo’dan söz edilmemesi şaşırtıcı. Bildiğim kadarıyla epey zamandır GPT-4’ü beta biçiminde eğitmen olarak kullanıyorlar
    Aradan epey zaman geçtiği için etkililik verilerini arıyordum. Khan Academy’nin artık verisi olması gerekir gibi, ama yayımladıklarını görmedim
    Ünlü eğitmenlikte 2 sigma sonucu yalnızca 6 haftalık öğrenmeyle elde edilmişti; Khanmigo’nun şimdiye kadar 6 ayı aşan verisi olması gerekir
    [0]https://www.khanacademy.org/khan-labs

  • Aşina olmadığım bir konunun derinine inerken yapay zeka kişisel olarak bana çok yardımcı oldu. Son zamanlarda mülakat hazırlığında da kullandım; partnerim ise okulda öğrenemediği STEM kavramlarını anlamak için kullanıyor.
    Gerçek Young Lady's Illustrated Primer’a daha ne kadar kaldığını da merak ediyorum. 3 yıl önce 50 yıl sürer derdim, ama şimdi 10 yıl kadar gibi geliyor.

    • Emin değilim. Ben de aşina olmadığım konularda yanıtların harika olduğunu düşünüyorum; ama iyi bildiğim konularda türlü tutarsızlıklar ve yanlış bilgiler görüyorum.
      Bilmediğim konularda da aynı tutarsızlıklar var da, fark edecek kadar bilmiyor olabilir miyim diye endişeleniyorum.
    • Ben de bu kullanım için gerçekten seviyorum. Fikirleri ortaya atınca, soru sormaya devam etsem de yorulmadan sağlam yanıtlar veriyor.
      Neden yanıldığımı da ayrıntılı açıklıyor. Benim öğrenme tarzım için gerçekten faydalı. Bir şeyi parçalara ayırıp sonra nasıl tekrar bir araya geldiğini çözmeyi seviyorum.
    • O ajanlar gerçekten akıl yürütebiliyor olabilirdi.
      LLM’ler akıl yürütmez; yalnızca makul görünen, inandırıcı metin üretir.
    • Bugün ChatGPT’den OAuth 2.0 token akışını bash ile uygulamasını istedim.
      Birkaç parametreyi çalıştırma klasöründeki yapılandırma dosyasından doğrudan okuyacak şekilde değiştirdikten sonra PowerShell’e ihtiyacım olduğunu fark ettim; değiştirdiğim betiği yapıştırıp “bunu PowerShell ile yaz” dedim ve olduğu gibi çalıştı.
      OAuth 2.0 iş akışının kendisi zaten iyi belgelenmişti ve kodumuzda 50 yerde uygulanmıştı, o yüzden onunla ilgilenmiyordum; sadece otomasyon testlerine entegre edeceğim bir betiğe ihtiyacım vardı.
      Bash söz diziminde hata yapıp PowerShell’deki karşılığını aramakla geçireceğim yaklaşık bir saati kurtardı; ekip arkadaşlarım işlem hızından çok memnun kaldı. Sıkıcı bir işi yapmak zorunda kalmadığım için ben de memnundum; bunu tam bir kazanım olarak görüyorum.

  • Yaklaşık 2,5 hafta önce Revision History adlı bir Chrome eklentisi yapıp yayımladım; son dönemde birçok eğitimciyle konuştum.
    Öğretmenlerin büyük çoğunluğu yapay zekadan korkuyor. Çünkü bu, birkaç ay içinde ders işleme biçimlerinin tamamını değiştirmeleri gerektiği anlamına geliyor. Ders planlarını veya ödev yapılarını bu kadar hızlı değiştirmek kolay değil; nereye oturacağını görmek zaman alacak.
    Bazı öğretmenler uyum sağlamamanın yollarını arıyor, bu yüzden ilgi yapay zeka tespitine yoğunlaşıyor; ama yapay zeka tespiti iyi çalışmıyor. Tanıştığım keskin görüşlü eğitimciler geri dönüş olmadığının farkında.
    Bu yüzden yapay zekayı müfredata dahil edip ödevleri daha “AI-proof” hâle getirmeye çalışıyorlar. Yani ters yüz sınıf gibi ders içi çalışmalar artıyor. Diğer öğretmenler, öğrencilerin ödevlerde yapay zeka kullanmasına izin verip yapay zekanın ürettiğini düzeltmelerini ve üzerine not düşmelerini sağlayan yollar arıyor. Benim eklentiyi pazarladığım nokta da burası.
    Önümüzdeki birkaç yıl, eğitimcilerin neredeyse bir gecede gelen bu dev değişime uyum sağlamaya çalışması nedeniyle epey çalkantılı geçecek.
    [1] https://www.revisionhistory.com. Bu eklenti, “yapay zeka dedektörü” olmaya çalışan diğer eklentilerin aksine, öğretmenin öğrencinin yazma sürecini görmesine yardımcı oluyor.
    [2] https://bokcenter.harvard.edu/flipped-classrooms#:~:text=A%2...

    • Yapay zeka ve eğitim konusunda ormana bakmayıp ağaçlara takılıyoruz gibi geliyor.
      Eğitimin başlıca amacının toplumda etkili ekonomik katkı sağlayan bireyler yetiştirmek olduğu bağlantısını çoğu kişinin hiç kurmamış olduğunu düşününce şaşırtıcı değil.
      Güçlü yapay zekayı kullanıp, 10–20 yıl içinde yapay zekanın neredeyse kesinlikle daha iyi yapacağı işleri çocuklara öğretmeye mi çalışıyoruz?
      “Peki ne yapmalıyız?” düşüncesini anlıyorum, ama sadece akışa kapılmak çok gülünç ve boşuna geliyor. “Yapay zekayla çocuklara programlama öğretelim” deniyor; sonu şimdiden belli.
    • Sitede .git dizini açıkta görünüyor: https://www.revisionhistory.com/.git/config
      Filtre kuralları ayarlamanız iyi olur.
    • Ev ödevlerinin bir saatten fazla sürecek kadar yaygınlaşmış olması başlı başına çocukluğa karşı işlenmiş bir suç.
      Zaten tam zamanlı iş düzeyinde derslere ekleniyor; ortadan kalksa iyi olur.
    • Öğrencileri eğitirken en güncel ve en iyi araçları kullanmıyorsanız, ayrıca o araçları öğretmiyorsanız kötü bir öğretmensiniz.
      Dil modelleri artık toplumun bir parçası ve kalıcı olacak; bu yüzden sınıfa girmeliler. Çocuklar, klavye kullanmayı veya e-posta göndermeyi öğrendikleri gibi, dil modellerinin nasıl çalıştığını, nereden geldiğini ve nasıl kullanılacağını öğrenmeli.
      2002’de ortaokuldayken kütüphane gezisinde bir kütüphanecinin “arama motorlarını doğru kullanmayı” öğrettiği zamanı hatırlıyorum. O dönemde toplumsal endişe, arama motorlarının kütüphanecilerin yerini alacağıydı; o kütüphanecinin kendi “ikamesini” kullanmayı alçakgönüllülükle öğretmesi bu yüzden etkileyiciydi.
      Aynı mantık öğretmenler ve ChatGPT için de geçerli. İyi bir öğretmen, ChatGPT’nin kendisi üzerindeki kişisel etkisinden endişe etmekle yetinmek yerine, bu teknolojinin açtığı yeni ufukları öğrencilere öğretmek için bir fırsat olarak görür.
      İlginç olan, o kütüphane dersinde arama motorlarına doğal dille sormak yerine verimli anahtar kelime sorguları oluşturmanın vurgulanmasıydı. 20 yıl sonra yeniden dönüp dil modellerine doğrudan soru sorabilir hâle geldik.
    • Uzantının Draftback’ten nasıl farklı olduğunu merak ediyorum: https://chrome.google.com/webstore/detail/draftback/nnajoiem...

  • Ortaokul öğretmeni olan kız kardeşimle birlikte öğretmenler için gerçek bir eğitim programı geliştirdik; OpenAI’ın bu “rehberi” ise epey hayal kırıklığı yaratıyor
    Öğretmenlerin yapay zekâ konusunda gerçekte yaşadığı sorunların %90’ını ele almıyor; çoğunlukla ChatGPT ile nasıl bilgi edinileceğini anlatan bir broşüre daha yakın
    Bu öğretim yılında uyum sağlamakta zorlanan bir öğretmenseniz ya da böyle bir öğretmen tanıyorsanız, konuşup yardımcı olup olamayacağımızı görmek isterim

    • Ücretli AI Training satmaya çalışan tanıtım amaçlı bir yorum gibi görünüyor ve bağlantı verilen yazının içeriğini ele almıyor
      [1] https://max.io/teacher-training.html
    • Bu küresel bir sorun
      İkinizin yaptığı iş harika görünüyor; kısa bir yazı ya da video hâline getirirseniz daha etkili olabilir
      Bu içgörüden faydalanmak isteyecek çok kişi var. Almanya’da da öğretmenlerin bu teknolojiyi benimsemeye açık kalmaya çalışırken zorlandığını görüyorum
    • OpenAI rehberinin iyi yönlendirmeler sunduğunu düşünüyorum
      Önerdiğiniz 4 saatlik yüz yüze atölye değil, ama şimdiden olumlu bir değer katıyor. Muhtemelen o süreçte ele aldığınız konuların önemli bir kısmını da içeriyordur. Giriş düzeyinde olabilir, ama bu bir başlangıç noktası
      Açıkçası bunun neden OpenAI’a karşı olumsuz bir tonda okunduğunu pek anlayamıyorum. OpenAI’ın bu alana katkıda bulunma isteğini takdir etmek de mümkün
    • “CoderMindz Game for AI Learners! NBC Featured: First Ever Board Game for Boys and Girls Age 6+. Teaches Artificial Intelligence and Computer Programming Through Fun Robot and Neural Adventure!” ile karşılaştım
      https://www.codermindz.com/ https://www.amazon.com/gp/aw/d/B07FTG78C3/
      Codermindz AI Curriculum: https://www.codermindz.com/stem-school/
      https://K12CS.org K12 CS Curriculum, code.org, Khanmigo AI güvenliği ve etik müfredatını içermeli
      Önce AI SAFETY; ML, AutoML ve AGI için otomatik notlandırılabilir notebook’lardan oluşan bir Jupyter-book iyi bir kaynak olur
      jupyter-edx-grader-xblock https://github.com/ibleducation/jupyter-edx-grader-xblock, Otter-Grader https://otter-grader.readthedocs.io/en/latest/; Chromebook’lar nedeniyle JupyterLite da gerekli
      K12 CS/AI ve QIS müfredat kaynakları olarak başka neler var?
    • Rehberin hangi sorunu çözdüğünü ya da genel çerçevenin bir kısmını paylaşabilir misiniz, merak ediyorum

  • Bir şeyin nasıl çalıştığını gerçekten anlamak isteyen biri yapay zekânın cazibesine kapılmayacaktır
    İnsanlar ikiye ayrılır: bilmek ve gerçekten anlamak isteyenler ve istemeyenler
    Belli bir noktadan sonra ilgisi olmadığı ve bunu zoraki yaptığı açık olan birine ilgiyi dayatmaya gerek var mı? İnsanların gerçekten önemsedikleri şeylere daha fazla zaman ayırması gerektiğini düşünüyorum
    Bir şeye ilgi duyuyor, ondan keyif ve tatmin alıyorsanız ayrıntılarına kadar anlamak ister, bilgiye ve gerçek içgörüye açlık duyarsınız. İlginiz yoksa, size gerçekten tatmin veren şeylere zaman ayırabilmek için en kısa yolu seçersiniz. Ben de hiç umursamadığım işler için hep böyle yapıyorum; bence bunda sorun yok
    Yazılım mühendisi olmak isteyen biri temelleri öğrenip anlamak için çaba gösteremiyorsa, yazılım mühendisliği o kişi için uygun bir alan değildir. Ne kadar çok anlarsanız, keşfedebileceğiniz problemlerin yüzey alanı o kadar genişler

  • ChatGPT ve diğer LLM'ler fizikte tutarlı biçimde iyi performans göstermiyor; muhtemelen gelecekte de böyle olacak
    Fizik bölümlerinin yapay zeka konusunda çok endişeleneceğini sanmıyorum. Öğrencilere nispeten güvenilir şekilde yardımcı olan şey, olsa olsa bazı kodlama projeleri
    Hesaplamalı fizik derslerinde zaten birlikte çalışmak, yardım istemek ve internette soru sormak teşvik edildiği için sorun değil. Asıl mesele her zaman düşünme sürecini nasıl açıklayıp ifade ettiğinizdi
    Yapay zeka mevcut haliyle problem çözme ve kavramsal anlama açısından çok zayıf
    Öte yandan, ana dili İngilizce olmayan biri olarak ham düşünceleri ve yazıları daha resmî bir dile dönüştürmek için harcanacak zamanı ciddi biçimde azaltıyor. Kodlama işlerinin bir kısmında yol göstermek ve API'leri tanıtmak için de kullanılabilir. İyi bir öğrenci ya da araştırmacı için bilgi edinmek ve zaman kazanmak amacıyla akıllıca kullanılabilecek bir araç
    Sürtünmeli eğik düzlem üzerindeki bir arabayı ve arabaya asılı sarkacı çözmede pek işe yaramaz. Normal modları da bulamayacaktır
    Bunlar yalnızca kişisel deneyim ve düşüncelerim; diğer alanlarda tamamen farklı olabilir

    • “Yapay zeka muhtemelen X'te iyi olmayacak” gibi sözlerde temkinli olmak gerekir
      Birçok biçimsel dilbilimci, edimbilimsel çıkarım gibi işlevleri yapay zekanın öğrenemeyeceğini güçlü biçimde söylemişti; ancak şimdi bunun yanlış olduğu ortaya çıkıyor
      Örneğin Miles Cranmer'ın graf sinir ağlarını kullanarak sembolik regresyon çalışması, fizikte yararlı yeni keşiflere giden bir başlangıç noktası. Transformer da belirli mesaj iletme fonksiyonları ve konum gömmeleri olan bir graf sinir ağından ibaret
      Farklı yapılar, güçlendirmeler ya da aynı türden ölçekleme ile yapay zekanın fizikte yeni keşiflere ulaşabileceğini görmek zor değil. Graf sinir ağı tabanlı sembolik regresyon çalışmaları bunun şimdiden gerçekleştiğine dair kanıt
      Şu anki LLM'lerde bilgiyi temellendirme sorununa bakıldığında bile çok ilgi ve araştırma var; bunun çeşitli yollarla çözüleceğini bekliyorum. Temellendirilmiş fizik bilgisi yeteneği kusursuz değil, ancak sokaktaki sıradan insan bilgisiyle karşılaştırıldığında çok iyi. Sadece dış kaynaklar eklemek bile bunu çok daha iyi hale getiriyor; bu da yalnızca bugüne bakan son derece kısa vadeli bir analiz
    • ChatGPT'nin kodlama problemlerinde daha becerikli olmasının nedeni eğitim verisinin çok daha fazla olması
      Kodlama problemi çözmek ile fizik problemi çözmek arasında temelde farklı bir şey yok. Önceki birçok kesin hüküm gibi, bu yorumun da zaman geçtikçe iyi görünmeyeceğini düşünüyorum
    • LLM'ler fizikte diğer alanlara göre biraz daha zayıf olabilir, ama gerçekten öyle mi emin değilim
      Birisi LLM'lere Mathematica API'sini kullandırıp daha fazla eğitirse hızlı ilerleme mümkün olabilir

  • Burada kaçınılmaz sorun, LLM'lerde hâlâ halüsinasyon olması
    %1 de olsa %0,1 de olsa eğitimde büyük sorun. Birileri, yapay zekanın kendinden emin biçimde öğrettiği tamamen yanlış bir şeye ömür boyu inanarak yaşayabilir
    Öğretmenler, ek güvenlik önlemleri veya doğrulama olmadan saf LLM'leri eğitimde kullanırken çok dikkatli olmalı

    • Öğretmenin kendi bulduğu kaynaklara güvenip öğretmesi durumunda da aynı sorun var
      İnternet, ders kitapları, hatta bilimsel makaleler bile olgusal olarak yanlış olabilir
      LLM'lerin bir alt sınıfı olan graf sinir ağları, iç bilgiyi mümkün olduğunca özlü tutacak şekilde optimize edilme potansiyeline sahip. Bu, alana dair yeterli bağlam oluşturmamış bir insanın internette yazı okumasından farklı
      4. sınıf öğretmeninin öğrettiği tuhaf bir fikri ömrü boyunca hiç düzelttirmeden güçlü biçimde inanan çok insan var
      Şu çok küçük zaman kesiti için doğru bir söz; ancak bu ay var olan sorunlar yüzünden dil modellemesinden kaçınmak gerektiğini kesin söylemek ve yakında gelecek iyileştirmeleri görmezden gelmek aşırı kısa görüşlülük
    • Keşke öğretmenlerim yalnızca %1 oranında halüsinasyon görmüş olsaydı
      Gerçekte Southern Baptist futbol koçları bilimi berbat şekilde öğretmeye çalışıyordu
    • Gerçek öğretmenlerin ders içinde ve dışında söylediği saçmalıkları duyunca, %1 halüsinasyon oranı nimet gibi gelir
      Elbette harika öğretmenler de var; özellikle bilmediklerinde bilmediklerini söyleyen ya da bakmaları gerektiğini belirten öğretmenlerin halüsinasyon oranı %0'a yakın olabiliyor. Ama bu kişiler istisna
      Eğitim sektörü genel olarak oldukça sıradan entelektüel seviyedeki insanların toplandığı bir yer olma eğiliminde; bunların bir kısmı da sık sık tanrı kompleksi geliştiriyor
    • Ortaokul tarih öğretmeni %1'den çok daha fazla halüsinasyon görüyordu. Hatta %10'dan da çok fazlaydı
      O kadar kötüydü ki lisede tarihi yeniden öğrenmem gerekti
    • Benim deneyimime göre bazen %100 yanlış da olabiliyor
      Daha spesifik istemlerle defalarca düzeltmeye çalıştığımda bile böyleydi. 1'den 10'a kadar sayıların bölünebilirliği veya katlarına bir işlem eklenmiş basit problemlerde bile böyleydi