AI Ödev Makinesi Çağında Eğitimin Karşılaştığı Zorluklar

• Son dönemde AI ödev makinesi nedeniyle eğitim dünyasında yaşanan zorluklar artıyor
• Öğrenciler, ChatGPT gibi üretken yapay zeka araçlarını kullanarak ödevlerde kopya çekmeye kolayca başvurabiliyor
• Eğitimciler, AI kullanımının gerçek öğrenme ve düşünme sürecinden kopuşa yol açabileceği yönünde kaygılarını dile getiriyor
• Okullarda AI kullanımını sınırlama ya da analog yöntemleri (el yazısı vb.) devreye alma yönünde denemeler görülüyor
• Bu sorunun aşılması için eğitim ortamının genelinde değişim ve temkinli bir yaklaşım gerekiyor

---

Giriş: AI ve Butlerian Cihad benzetmesi

• Yazar, geçen yıldan beri Dune’daki Butlerian Cihad ilkesinin (“İnsan zihnine benzeyen makineler yapma”) uygulanmasını savunuyor
• Bu ilke, AI hakkındaki çeşitli kaygıları tek bir inançta topluyor; tıp gibi alanlardaki yararlı AI kullanımı ile insanı taklit eden AI arasında ayrım yapmak için bir ölçüt sunuyor
• Son dönemde “AI karşıtı” hareket gerçekten yayılıyor
  • ‘Destroy AI’ tişörtlerinin ortaya çıkması, AI scraper’larını engellemek için kurulan tuzaklar, anti-AI mesajlarının yaygınlaşması
  • Edebiyat ve yayıncılık dünyasında anti-AI maddeleri standartlaşıyor
• AI ile panel seçimi tartışması gibi olaylarda, üreticiler, sanatçılar ve yazarlar LLM’lerle her türlü etkileşimi bile yaratıcı dayanışmaya ihanet olarak görüyor

AI’ye yönelik duygusal ve zihinsel tepki

• Bunun, basit bir Luddit hareketinin ötesine geçerek AI’ye yönelik köklü bir reddedişe dönüştüğü gözleniyor
• AI’nin insanı taklit etmesi ve etik dışı kullanımına duyulan rahatsızlık, somut karşı argümanların ötesinde derinlere yerleşmiş durumda
• AI teknolojisine yönelik mantıksal itirazılar etkisiz kalsa bile, ona duyulan içsel tiksinti kolayca ortadan kalkmıyor

Eğitim sahasında AI sorunu: ödev makinesinin yükselişi

• Son dönemde gerçek eğitim ortamlarında hissedilen en büyük AI etkisi ödevlerde kopya çekme
• Çeşitli haberlerde de öğrencilerin AI’ye bağımlılığının artması, öğretmenlerin hayal kırıklığı ve AI kullanımına dair kafa karışıklığı görülüyor
• AI tutor’lar ideal görünebilir, ancak halüsinasyon/yanlış bilgi üretme ve gerçek öğrenme etkisinin eksik kalması gibi sınırlara sahip

AI kullanımının öğrenme ve değerlendirme yapısına etkisi

• AI, ödev çıktısıyla gerçek düşünme ve pratik sürecini birbirinden ayırarak öğrencinin gerçekten anlayıp anlamadığını tespit etmeyi zorlaştırıyor
• “Arzu edilen zorluk”u (Desirable Difficulty) aşmayı engelleyip yalnızca kısa vadeli kolaylık sağlıyor
• Bu çekim, sadece genel kültür derslerinde değil; bölüm dersleri ve yaratıcı yazarlık gibi alanlarda da AI’ye bağımlılık cazibesini güçlendiriyor

Gerçek ders deneyimi ve AI ile kopya tespitindeki sorun

• Yazarın üniversitedeki yazı derslerinde de üretken yapay zeka kullanımı hızla artıyor
• Temel kullanıcı hatalarıyla (ör. yazar bilgisinin eksik bırakılması, olgusal hatalar vb.) yakalanan durumlar olsa da, tespit giderek zorlaşıyor
• AI kullanımını tespit etmenin sınırları nedeniyle öğretmenler değerlendirme sürecinde güvensizlik, yorgunluk ve iş birliğinden çok düşmanlığa kayan bir psikolojiye sürükleniyor
• Öğrenciler de buna giderek daha ustaca karşılık veriyor ve akademik usulsüzlüğü kabul etme oranı zamanla düşüyor

AI ve yazı yazma: aracın özündeki fark

• AI ile yazılmış çıktılar, özsel olmamaları ve insani diyalogdan yoksunlukları nedeniyle öğretmenlerin yorgunluğunu artırıyor
• AI için “kelimeler için hesap makinesi” benzetmesi yapılıyor; ancak sadece hesap makinesiyle matematik eğitimi verilemeyeceği gibi, AI de yazma becerisinin kendisini ikame edemez
• Gerçek öğrenme ve gelişim için AI’ye dayanmayan yaratıcı düşünme ve ifade önem taşıyor

AI kullanımını sınırlama ve analog yöntem denemeleri

• AI doğrulaması için Google Docs gibi araçlarla teslim biçimini sınırlama denendi, ancak bu pratikte gözetimi ve rahatsızlığı artırdı
• Okullarda AI kullanımına izin verilen alanlar ayrıntılı biçimde tanımlandı, ancak gerçekte bunu alıntılayan ya da açıkça belirten öğrenci neredeyse yok
• Öğrenciler de AI’yi “kopya” olarak gördüğü için bunu gizleme eğiliminde

Öğrencilerin AI’ye dair algısı ve kaygıları

• Öğrenciler, AI’nin kendisinden ve dijital platformlara bağımlı bir yaşamın birikmiş etkisinden yorgunluk duyuyor
• Bazıları gelecekteki projelerde AI’nin kötüye kullanımından endişe ediyor ya da ‘teknolojinin ölçülü kullanımı’nı arzu edilen bir gelecek olarak hayal ediyor
• Bu kaygılar, AI kullanımına yaşa göre sınırlamalar getirilmesi ya da toplumsal düzenleme ihtiyacını daha güçlü kılıyor

AI’nin bilişsel açıdan olumsuz etkileri ve toplum geneline yayılan sorun

• İnsan zihnini taklit eden AI teknolojileri duygusal karmaşa, bağımlılık, sanrı gibi yan etkilere yol açabilir
• Bu sorunlar yalnızca eğitimle sınırlı değil; iş dünyası, hukuk, bilim gibi alanlarda da usulsüzlük biçiminde yayılıyor
• Bu durum, güvenin temelini zayıflatma ve hakikati aşındırma gibi krizlere yol açabilir

Yanıt arayışı: analog merkezli ders deneyi

• Temel bir kaçış yolu olarak, gelecek dönem el yazısı ve kağıt temelli öğrenme yöntemlerini devreye almayı planlıyor
• Öğrencilerden dijital cihazlar olmadan doğrudan not tutmaları ve problem çözmeleri istenecek
• Sonuçtan çok sürece odaklanan bir değerlendirme, yani ürün yerine katılım ve tamamlama daha fazla önem kazanacak

Sonuç: insaniliği yeniden kazanmak için eğitim paradigmasının değişimi

• AI yanlıları “AI her şeyi değiştirecek” diyor, ancak bunun daha iyi bir eğitim ortamı anlamına gelmeyebileceği vurgulanıyor
• AI’ye karşılık verme sürecinde nihayetinde daha insani, karşılıklı saygıya dayalı ve düşünsel bir ortamın gerekli olduğu savunuluyor
• Durmaksızın değişen koşullar içinde eğitimin özünü yeniden kazanma ve yeni bir sıçrama yapma umudu dile getiriliyor

Ek haberler

• Yazar bu dönem ASU lisansüstü öğrenci yönetiminden üstün öğretim ödülü aldı
• 63. Glendon and Kathryn Swarthout Awards’ta lisansüstü kurgu alanında birincilik kazandı
• National Wildlife Federation ile American University’nin düzenlediği Carbon Removal Justice Fellowship programına seçildi; bu kapsamda DC ve Louisiana’da eğitim alacak
• Hayden’s Ferry Review blogunda bir röportaj yazısı yayımlandı

Art Tour: Turbulent Mountain Waterfall

• Yazar, yakın zamanda Phoenix Art Museum ziyaretinde Pat Steir’in “Turbulent Mountain Waterfall” (1991) eserini gördü
• Bu görsel, yaklaşan Arizona sıcaklarında zihni ferahlatacak bir anı olarak kalacak

[GN⁺]

Hacker News görüşleri

• Belki yöntemi değiştirmek de etkili olabilir. Eğer yapay zekayı evde öğrenmek için kullanıp, okulda gözetim altında "ödev" yapılmasını sağlasak nasıl olur diye düşünüyorum

  • Flipped classroom diye bir kavram var, yüksek lisans tezim bunun üzerindeydi. Aslında oldukça eski bir fikir

• 30 bin öğrencili bir üniversitede matematik öğretiyorum ve son zamanlarda yeniden gözetim altında, 'kağıt ve kalemle' yapılan geleneksel sınavlara dönüyoruz. Öğrenciler bu değişimden özellikle şikayetçi görünmüyor ama okulun idari ekibi bu eğilimden hoşlanmıyor. Tüm değerlendirmelerin uzaktan eğitime uygun olması yönünde büyük bir baskı var. Yüz yüze ders alanlarla çevrimiçi kayıtlı öğrenciler için aynı değerlendirme yönteminin kullanılması istenen bir politika bu. Çevrimiçi kayıt büyük bir gelir kaynağı olduğu için bunu büyütmek çok önemli görülüyor. Eğer Calculus I dersinin 7 şubesinden 1'i çevrimiçi açılırsa, kalan 6 yüz yüze şubede de yüz yüze değerlendirme yasaklanıyor. Gerekçe olarak "adalet" gösteriliyor. Durumun gerçekten böyle olması çok sinir bozucu

  • Ben de o baskıyı hissediyorum. Aslında yaşadığımız yapay zeka sorunlarının önemli bir kısmının, yapay zekanın toplumumuzdaki başka sorunları görünür hale getirmesinden kaynaklandığını düşünüyorum. Örneğin dersi en iyi bilen ve gerçekten veren taraf öğretim üyeleri ama gerçek karar yetkisi idari birimlerde. Ayrıca üniversitelerin para kazanmayı amaç haline getirmesi de sorun. Yapay zeka bunları kötüleştiriyor ama bunlar aslında yapay zekadan önce de var olan yapısal problemlerdi. Ancak durum çok daha kötüleştikten sonra temel meselelerin düzeleceğini umuyorum. Şanslıysak uzun zamandır görmezden geldiğimiz sorunları bu vesileyle düzeltebiliriz. Yoksa işler, iyileşme fırsatı bile olmadan sadece daha kötüye gidecek
  • Harvard Extension'dan Software Engineering derecem var ve gerçekten de birkaç kez fiziksel gözetim altında sınava girmem gerekti. Madrid ve Londra'da sınava girmek de zor olmadı. Üniversite ya da öğrenci açısından çok zor bir şey değil. Şu anda Georgia Tech'te çevrimiçi yüksek lisans yapıyorum ve çevrimiçi değerlendirme ile gözetim de fena işlemiyor. Matematik ağırlıklı dersler bile (ör. Simulation) çevrimiçi yeterince mümkün oldu. Yalnız bazı dersler (Graduate Algorithms gibi) çevrimiçi değerlendirmede zorlanıyor gibi görünüyor. Hocaların doğrudan yüz yüze değerlendirmeyi tercih etmesini anlayabiliyorum ama benim açımdan yeterli gözetim seçeneği sunulursa ya da farklı ders seçenekleri varsa büyük bir şikayetim olmaz
  • Avustralya'da uzaktan eğitim üniversiteleri bile büyük şehirlerde birden fazla gözetimli sınav merkezi hizmeti sunuyor. Dersler uzaktan alınabiliyor ama final sınavına mutlaka resmi bir gözetimli sınav merkezinde girilmesi gerekiyor. Sınav bazen toplam notun %50'sinden fazlasını oluşturabiliyor. Acaba ABD'de de böyle bir sistem uygulanabilir mi diye merak ediyorum
  • Benim karşılaştığım öğrenciler, bu tür 'eski usul' uygulamalarla karşılaşınca tutarlı biçimde şok ve hayal kırıklığı yaşıyor. Emek vererek almaya çalıştıkları diplomanın giderek değersizleşmesinden dolayı yıkılıyorlar ama yine de sınavların geri gelmesini de istemiyorlar. Özellikle nöroçeşitlilik gösteren öğrenciler sınav ortamında daha kırılgan oluyor ve açık uçlu ödevlerde çok daha başarılı görünüyorlar (örneklemimin yanlı olduğunu kabul ediyorum). Bu öğrenciler bir çözüm bulamadıklarını söylüyor. En büyük zararı gören öğrencilerin gözünden bakınca, hem durumun kendisi hem de somut yardım sunmayan "çözümler" sadece daha da bunaltıcı
  • Gittiğim üniversitede teknoloji derslerinde hocalar neredeyse her zaman yalnızca kurşun kalem ve kağıt kullanılmasında ısrar ederdi. Essay yazarken sadece bazı derslerde laptop serbestti, onda bile hoca sınav boyunca sınıfta dolaşıp bizzat gözetim yapardı. Eskiden neden yeni teknolojiyi kullanmadıklarına şüpheyle bakardım ama şimdi hocalara minnettarım. Matematiği elle yazarak öğrenince teoriye dair anlayış çok sağlam oturuyor. Şimdiki öğrencileri görünce içten içe üzülüyorum. Hocalar, bazen "NO" demelisiniz. Öğrenciler sonra size teşekkür edecek

• Eğitim sisteminin uzun zamandır bozuk ve neredeyse işe yaramaz olduğunu hep düşündüm. Öğretmenler bana neredeyse hiç gerçekten bir şey “öğretiyor” gibi gelmedi. Hatta düşünmeye çalıştığında, müfredatla uyuşmadığı gerekçesiyle bastırılıyorsun. Yapay zekanın ödevleri kolayca yapabiliyor olması, bence ödevlerin o kadar da değerli olmadığını gösteriyor. Gerçek ders ve öğrenme işbirliği gerektirir

  • Sırf yapay zeka ödev yapabiliyor diye ödevlerin anlamsız olduğunu düşünmek yüzeysel bir bakış. Birçok ödev zaten hesap makinesi, Wikipedia ya da ders kitabı yardımıyla da kolayca yapılabiliyor. Bu, o ödevlerin gereksiz olduğu anlamına gelmiyordu. Gerçekte ödevler, beynin düşünme yapısını kurmaya ve birden çok beceriyi birlikte geliştirmeye yardımcı oluyor. Tabii zaman değiştikçe geçmişteki değerlendirme anlayışının anlamı da değişti
  • Ödevin amacı gerçekten pratik yapmak, eksik kalan yerleri bulmak ve ilerlemeyi takip etmektir. Yapay zekanın ödevi yapabilmesi, ödevi işe yaramaz hale getirmez. Kötü deneyimler yaşamış olman ya da iyi öğretmenlerle karşılaşmamış olman elbette üzücü ama çoğunluk için iyi işleyen bir sistemi toptan göz ardı etmek makul değil. Bağımsız eleştirel düşünme beklemeden önce okuma ve temel matematik becerisi olmayan çok öğrenci var. Okulda matematik problemleri üzerinden ‘sonuç hakkında makul akıl yürütme’ öğrenmek de önemli bir noktaydı. Örneğin 43 bin km uzunluğunda bir köprünün makul olup olmadığını değerlendirebilmek önemli bir beceri
  • Bugünkü yapay zeka Harvard düzeyindeki üniversitelerin matematik ve programlama ödevlerini bile yapabiliyor ama GPT öncesi dönemde ben ödevlerden gerçekten çok şey öğrendim ve ödevin kendisinden de keyif aldım. Yapay zeka var diye bütün anlamın ortadan kalktığını söylemek mantıksal bir sıçrama
  • Ödevin gerçek amacı ödevin kendisini yapmak değil, öğrenme kapasitesini ve öğrenilmiş olmayı göstermektir. İster başkasına yaptır, ister yapay zekaya yaptır, sonunda beceri gelişmiyorsa diplomanın da anlamı kalmaz. Üniversiteler değerlendirme yöntemlerini geliştirip derecenin güvenilirliğini korumalı. Eğer yapay zeka kullanma becerisi de gerekiyorsa, bunun ayrıca değerlendirilip ayrıca diploma verilmesi gerekir diye düşünüyorum. Yani sıradan bir Computer Science diploması ile AI Assisted Computer Science diploması net biçimde ayrılmalı

• Bilgisayar mühendisliği/programlama öğretiyorum ve yapay zeka için en iyi politikayı bulmak kolay değil. Bir yandan ben de yapay zekayı çok kullanıyorum ve öğrenmeme çok yardımcı oluyor. Ama yapay zeka işleri hızlı bitirse de ortaya çıkan işin kalitesi düşüyor. Öğrenciler zorunlu ödevleri 'geçilmesi gereken engeller' gibi görüyor ve olabildiğince kolay atlatmaya odaklanıyor. Bu durumda yapay zeka bir öğrenme yardımcısından çok dümdüz bir ödev makinesi gibi kullanılıyor. Bilgisayar kullanımını ya da tuhaf dilleri (mesela kendi yazdığım bir derleyicinin kullanımı gibi) devreye sokamam. Şimdilik yöntemim proje ödevleri ve sözlü sınavlar etrafında dönüyor. Projelerde işbirliği zorunlu olduğu için LLM ile doğrudan doğru yanıtı çıkarmak zor, sözlü sınavlarda da yetkinlik ve derinlik hemen belli oluyor. Ama her yıl bazı öğrenciler 3 dönem ya da koca bir zamanı harcayıp hâlâ en temel kavramları bile birleştiremiyor; böyle olunca onlara hoca olarak 'boşa geçen bir zamandı' demek zorunda kalıyorum. Linux temelleri basit terminal alıştırmaları olduğu için LLM'ler henüz terminal API erişimine sahip olmadığından daha az etkileniyor. IDE'yi çevrimiçi sunup kopyala-yapıştır sürecini izlemeyi de düşünüyorum ama öğrencilerin kendi bilgisayarlarında doğrudan yazılım çalıştıramaması fikri içime sinmiyor

  • Ben de o kadar yaşlı sayılmam ama üniversitede CS değerlendirmeleri grup projeleri ve yüz yüze yazılı sınavlara dayanıyordu. Sınav salonuna programlama özelliği veya büyük belleği olan hesap makineleri, hatta laptop bile sokulamazdı. Büyük bir sorun değildi. Şu anki tartışma büyük görünse de bunun kuşak çatışması ya da öğrenci hakları söyleminden öte bir mesele olmadığını düşünüyorum. Asıl daha büyük tehlike, uzun yazılı anlatım gerektiren derslerde olabilir. Sözlü sınavlar ya da essay sınavları (Blue book) eskiden gayet iyi işliyordu
  • Öğrencilerin zorunlu ödevleri 'makul şekilde aşılması gereken bir duvar' gibi görmesi, çevrimiçi topluluklarda (Hacker News vb.) çok yaygınlaşmış gibi. LLM'lerden önce de 'üniversite anlamsız', 'diploma bir kağıt parçası', 'ders içeriği değersiz', dolayısıyla 'kopya çekmek mantıklı' gibi bir söylem yaygındı. Ama gerçekte işe alımda ya da pratik beceriler değerlendirilirken gerçekten öğrenmiş öğrenciyle bunu sadece bir oyun gibi geçmeye çalışan öğrenciyi ayırt etmek çok kolay
  • Sözlü sınavda öğrencinin becerisinin çok net ortaya çıkmasına katılıyorum. Eğer bilgisayar laboratuvarı varsa, her derste düzenli biçimde canlı programlama alıştırmaları yaptırmak da iyi olabilir. IDE'yi çevrimiçi sunmak ya da kopyala-yapıştırı izlemek, yetenekli öğrencilerin kendi editörlerini kullanamaması gibi bir dezavantaj yaratabilir. Ben de web sayfasında kod yazmaktan hoşlanmıyorum
  • Her yıl bazı öğrencilerin en temel şeyleri hiç anlamadan sınav salonuna kadar gelmesi biraz sarsıcı
  • Eğer öğrencilerin doğrudan programlama dili tasarlayıp uyguladığı bir ders varsa, bir önceki yılın en iyi öğrenci dilini kullanmak da bir yöntem olabilir. Böylece LLM kolayca doğru cevap üretemez. Ben tamamen başka bir matematik/bilgisayar alanındayım ama yine de ilginç bir fikir gibi geliyor

• Yapay zekanın gelecekteki öğrenciler için öğrenmeyi patlayıcı biçimde hızlandırma ihtimalini yüksek görüyorum. Montessori eğitiminde olduğu gibi, LLM'ler kendi yönünü farklı şekillerde arayan öğrencilere yardımcı olabilir. Benim durumumda, lisede öğretmenler soruları geçiştirir ve tartışmayı derinleştirmezdi; bu yüzden hep merakım yarım kalırdı (özellikle biyoloji ve kimyada). Elbette bugünkü eğitim ortamı ödev odaklı olduğu için LLM'den esas faydayı ancak gerçekten meraklı öğrenciler görüyor. Yeni öğretim biçimleri gelirse, umarım tüm öğrencilerdeki merakı daha iyi ortaya çıkarabilir. Eğer trigonometrik fonksiyonlar gibi temel kavramların büyük resmini koruyup, konu bazında keşfe izin veren bir AI aracı bilen varsa paylaşmasını isterim

  • Bence bugünkü sorunun özü 'ödev merkezli' yapı. Gerçekten meraklı bir öğrencinin ihtiyacı olan şey daha çok 'boş zaman'. Yoğun ödevler ve sürekli LLM kullanımından ziyade, eskiden olduğu gibi ders yükü daha dengeli olup kişinin kendi başına keşfe vakti kalması daha iyi olurdu. Ben müzik ve elektronik konularını kendi kendime öğrenirken, sınav yerine ilerlememi başka ölçütlerle değerlendirdim (örneğin devrenin gerçekten çalışıp çalışmadığı gibi). Dışsal ölçütler olmadan sadece LLM kullanarak derin bir anlayış geliştirmenin mümkün olup olmadığından emin değilim
  • Serbestçe konu dallandırılabilen Socratic tarzda diyaloglar için tasarlanmış bir AI tutor ürünü geliştiriyorum. İlgileniyorsan bekleme listesine ekleyebilirim. Hedefimiz birkaç hafta içinde MVP yayımlamak
  • Karmaşık problemleri araştırırken, yalan söyleyebilen ya da sahte alıntılar üretebilen bir yapay zekayla konuşmak tersine engel oluşturuyor
  • Yapay zekanın gerçekten öğrenmeye patlayıcı bir katkı sağladığını gösteren bir örneği henüz bizzat görmedim. İnternetteki yorumlara ya da öznel beyanlara güvenemiyorum
  • Eskiden belli bir kavramı anlamakta zorlandığımda öğretmen ya baştan savar yanıt verir ya da derine inmezdi; bu da içimde tamamlanmamışlık hissi bırakırdı. Son dönemde yapay zeka sayesinde daha akışkan ve keşif odaklı öğrenmenin mümkün olduğunu fark ettim. ChatGPT'nin kusursuz olmadığını ben de biliyorum ama kavramları karşılaştırmak ve mantıksal itirazlar üretmek yoluyla düşüncemi genişletmekte oldukça yararlı oldu. Pratikte AI'ın cevabını mutlak doğru diye kabul etmiyorum; daha çok kendi fikirlerimi sağa sola çarptırıp yeni keşif yönleri bulmak için kullanıyorum

• Küçük bir üniversitede ders veriyorum. Kullandığımız yöntemler şunlar

  • tüm ara sınavlar ve finaller el yazısıyla yapılıyor
  • öğrencilerden programlama ödevlerini nasıl tasarlayıp kodladıklarını açıklamaları isteniyor (15-20 kişilik sınıflarda mümkün, sayı artarsa zor)
  • karmaşık konularda öğrenci sunumları ve soru-cevap
  • tek sayfalık el yazısı özetler, diyagramlar, mind map'ler
  • programlama laboratuvarlarında da günün gereksinimlerini yaratıcı biçimde değiştirip anında çözmelerini istiyoruz (ör. 'müşteri' gereksinimi değiştirdi senaryosu) Asıl sorun, bu yöntemin öğretmenlerden çok daha fazla emek istemesi ve kalıpların dışında düşünmek isteyen insanın pek olmaması
  • 'El yazısı' derken gerçekten kalem ve kağıdı mı kastediyorsun diye soruyorum

• Bu gidişat sürerse yakında çoğu üniversite diploması tamamen değersiz hale gelecek gibi geliyor. Eğer ödevleri yapay zekayla usulsüz biçimde çözen öğrenciler diploma alırsa, o diploma öğrenme başarısının kanıtı olarak hiçbir değer taşımaz. Böyle diploma veren kurumlar geçmişteki etik dışı diploma fabrikalarından farklı sayılmaz. Benim diplomamın 2011 tarihli olmasına neredeyse seviniyorum

  • Karşılaştığım en iyi hocalar ödev notuna neredeyse hiç ağırlık vermez, bazen sadece teslim edilip edilmediğine bakardı. Devam durumu da hiç hesaba katılmazdı. Hocalar dersi ve ödevi sadece öğrenme aracı olarak sunar, gerçek değerlendirmeyi ise derste ya da üniversitenin resmi sınav merkezinde gözetim altında yapılan sınavlarla yapardı. Yetişkin üniversite öğrencilerini ödev notu ya da yoklamayla yönetmek bana biraz çocukça ve aşırı korumacı geliyor. İnsanları kendi öğrenmelerinden sorumlu bırakıp, kopyanın mümkün olmadığı bir ortamda gerçekten ne öğrendiklerini ölçmek daha mantıklı. Ödevde kopyayı engellemeye çalışmak bana gerçek bir eğitim yeniliğinden çok, sınırına dayanmış eski sistemi geçici olarak yama yapmak gibi geliyor
  • Okulların ya da üniversitelerin ödevi artık 'becerinin kanıtı' olarak görmeyi bırakması gerekiyor. Ödev notlarının kendi başına ne kadar anlamlı olduğu bile tartışmalı. Yapay zeka çağı artık geri döndürülemez, üniversiteler de bunu kabul edip değişime hazırlanmalı
  • Ben tam tersini düşünüyorum. Güvenilirliği kanıtlanmış üniversite diplomaları daha da değerli hale gelecek. En iyi üniversiteler uzaktan ödevler yerine yüz yüze sınavları vurgulayarak gerçek öğrenmeyi doğrulama yönünde değişecek. Aslında kopya zaten eskiden beri yaygındı ve iyi üniversitelerin mezun olana kadar kopyayı sürdürülebilir kılmayan mekanizmaları var. Çevremdeki devlet üniversitesinde hangi hocayı, hangi şubeyi seçersen daha rahat kopya çekip mezun olabileceğin öğrenciler arasında iyi bilinen bir şeydi. Kopyaya karşı sert olan hocalar bazen öğrencilerin puan saldırısına uğruyor
  • Yapay zekadan bağımsız ama çevrimiçi sınavlarda kopyayla ilgili bir anım var. Yeğenim pandemi yüzünden çevrimiçi eğitime geçti ve o andan itibaren sınıf ortalaması birden yükseldi. Başta kopyaya direndi ama sonunda herkes gibi o da başladı. Monitörün etrafındaki duvarı sayısız post-it ile doldurup sınava giriyordu; babası içeri girip duvar kağıdı mahvoluyor diye kızmıştı
  • Bunun yeni bir sorun olduğunu düşünmüyorum. Benim de eski hocalarım, Java IDE otomatik tamamlamasının öğrenmeye zarar verdiğini söyleyip laboratuvarları doğrudan Vim ve C ile SSH üzerinden yaptırırdı

• MBA ödevlerinde benim yöntemim şuydu

  • önce zaten sahip olduğum görüşü belirlemek
  • o görüşü destekleyecek makaleleri bolca aramak ama içeriğini dikkatle okumak yerine yalnızca özetlerine bakmak
  • essay'yi yazarken kaynak makalelerden yalnızca iddiama en uygun parçaları çekip kullanmak Bu yaklaşımda öğrenme hiç yok. Sadece dergi/veritabanı tarama becerin artıyor. İstediğin görüşü destekleyen makale her zaman bulunur; numarasını bilirsen çıkar. Bu süreci tamamen LLM'ye devretmenin gerçek eğitime hiçbir etkisi olmayacağını düşünüyorum
  • Bu gerçekten üzücü. Makalelerin kendisine dalıp öğrenememiş olmanın nedenini merak ediyorum
  • Aslında sorun insanın kendisi. Bilimsel yönteme dayanarak makale yazarsan, gerçekten hemen her konuda iyi bir metin çıkarabilirsin. Ama MBA gibi dereceler pratikte işte terfi almak ya da kariyer değiştirmek için bir basamak olarak görülüyor. Gerçekten 'bilim yapmak' daha iyi ödüllendirilen bir şey değil. Ben de aynı yöntemi farklı derslerde defalarca kullanıp sadece not topladım. Dışarıdan makul görünmesi yetiyordu. İş hayatına çıkınca şirketlerin de çok farklı olmadığını gördüm. Kendi görüşümü destekleyen verileri seçip sunuyorsun; yoksa benzer bir dayanak bulup tezini destekliyormuş gibi yapıyorsun. Görüşüm ya da varsayımlarım yanlış olsa bile bunu yöneticiye ya da müşteriye söylemenin bir ödülü yok
  • Bir arkadaşın psikoloji ödevini hiçbir altyapım olmadan ben yazdım ve en yüksek notu aldı. Az önce anlatılan yöntemle tamamen aynı şeyi yaptım. Annem de yabancı öğrenciler için ders kayıtlarından yola çıkarak makale hayalet yazarlığı hizmeti vermişti
  • Sonuçta insanlar sadece makale özetliyor olsa bile, birilerinin o makaleleri gerçekten yazdığı ve bağımsız düşünceyle bilgi ürettiği gerçeğini unutmamak gerekir

• Eğitimin amacının ne olduğu ve bundan sonra ne olması gerektiği konusunda insanlık olarak düşünmemiz gerekiyor. Gerçekçi olursak, kimse üniversite harcı ödeyip kendi beceri ve anlayışını bilerek baltalamak istemez. Öğrencilerin %90'ı için amaç net: diploma iş bulma biletidir. Kalan %10'un ise kendileriyle ilgili rahatsız edici gerçekleri bile kabul etmemesi düşünüldüğünde, işverenlerin güven duymaması da şaşırtıcı değil. Aslında sınav puanlarının ya da akademik başarının nesnel ölçütler olmadığını herkes biliyor. Eğitim standartları ve müfredatlar okuldan okula büyük farklılık gösteriyor. Ben lisede ancak 3.2 GPA ile idare ediyordum ama üniversiteye gidince 'matematik seviye belirleme sınavı' ortaokul düzeyindeydi ve rahatça çözdüm; 4.0 GPA'li öğrencilerin bile temel dersleri yeniden aldığı çok oluyordu. Buna rağmen standart sınavlara karşı direnç hep çok yüksek. SAT gibi tekrar tekrar girilebilen sınavlarda bile böyle

  • Gerçekten öğrenmek isteyen o %10'luk öğrencilerin de sonuçta diploma fabrikası oyununa boyun eğmesi gerektiğini mi söylüyorsun? Ben de biraz alaycıyım ama bu bana fazla geliyor

• Ben ters bir deneyim yaşadım. Yapay zeka olmasaydı muhtemelen okul dışında Rust'ı geçen yıl sonuna kadar öğrenmeye sabrım yetmezdi. Her an ulaşılabilen kişisel bir öğretmenin olması sayesinde, duş alırken aklıma gelen bir soruyu bile anında sorabilmek çok büyük bir avantaj. Aynı anda şunu da düşünüyorum: Eğer yeniden okula dönsem, sınavlarda ve ödevlerde geri kalmamak için yapay zekayı kesinlikle kullanırdım. Değerlendirmenin çan eğrisi temelli olduğu bir ortamda yapay zeka, herkesi kullanmaya zorlayan bir oyun teorisi durumuna dönüşüyor

  • Ben de benzer hissediyorum. Yapay zeka öğrenme aracı olarak gerçekten güçlü ama eğitim sistemi için ciddi bir meydan okuma