Üniversite öğretim görevlisi, yapay zeka ile yazılan ödevleri azaltmak için daktilo kullanıyor
(sentinelcolorado.com)- Manuel daktilo ödevi uygulamaya alınarak öğrencilerin ekran, çevrimiçi sözlük, yazım denetleyici ve silme tuşu olmadan yazı yazması sağlanıyor; böylece bilgisayar olmadan da kendi cümlelerini kurup kuramadıklarıyla doğrudan yüzleşiyorlar
- Buna, üretken yapay zeka ve çevrimiçi çeviri platformları sayesinde dilbilgisi açısından kusursuz ödevlerin artması yol açtı; ayrıca dijital öncesi yazma, düşünme ve sınıf deneyimini hissettirmek için eski manuel daktilolar temin edildi
- Sınıfta German keyboard ve QWERTY klavyeli daktilolar yan yana durdu; kağıt yerleştirme, tuş basıncını ayarlama ve carriage return gibi fiziksel işlemler gerektiği için tüm çalışma temposu yavaşladı
- Öğrenciler dikkat dağıtıcı unsurların azalmasını memnuniyetle karşıladı; ekran ve bildirimler olmadan sınıf arkadaşlarından yardım isteyip daha fazla sohbet ettiler, ayrıca silme tuşunun olmaması yazmadan önce daha bilinçli düşünmelerini sağladı
- Yazım hataları, düzensiz aralıklar ve yavaş giriş gibi fiziksel kısıtlar öğrenme sürecinin bir parçası olarak benimsendi; bu durum sınıfta kalem-kağıt sınavlara ve sözlü sınavlara yönelişle de örtüşüyor
Derste analog ödevin uygulanması
- Cornell University'de Almanca okutmanı Grit Matthias Phelps, her dönem bir kez öğrencilere manuel daktilo ile yazma ödevi yapma fırsatı veriyor
- Ekran, çevrimiçi sözlük, yazım denetleyici ve silme tuşu olmadan yazı yazma hissini deneyimletmeyi amaçlıyor
- Ders planında bu çalışma analog ödev olarak yer alıyor
- Bu ödev 2023 ilkbaharında başladı; buna, öğrencilerin üretken yapay zeka ve çevrimiçi çeviri platformlarıyla dilbilgisi bakımından kusursuz ödevler üretmesi karşısında duyulan hayal kırıklığı neden oldu
- “What’s the point of me reading it if it’s already correct anyway, and you didn’t write it yourself? Could you produce it without your computer?” ifadesi yer alıyor
- Dijital öncesi yazma, düşünme ve sınıf deneyimini kavratmak için ikinci el mağazalardan ve çevrimiçi pazaryerlerinden onlarca eski manuel daktilo toplandı
- Cornell dışında daktilonun yeniden yaygınlaştığını söylemek için erken olduğunu belirtse de, bu yaklaşım dizüstü bilgisayar ödevlerinde AI kullanımını önlemek amacıyla sınıfta yapılan kalem-kağıt sınavlar ve sözlü sınavlar gibi eski tarz değerlendirme yöntemlerine dönüşle örtüşüyor
Analog ders gününde sınıfın görünümü
- Yakın tarihli bir analog ders gününde öğrenciler, sıraların üzerindeki daktiloları görerek sınıfa girdi; bazıları German keyboard, bazıları ise QWERTY keyboard düzenindeydi
- 19 yaşındaki birinci sınıf öğrencisi Catherine Mong, ne olacağını hiç bilmediğini, daktiloyu yalnızca filmlerde gördüğünü ve onu kullanmanın “a whole science” olduğunu söyledi
- Akıllı telefon kuşağı için manuel daktilo, göründüğü kadar sezgisel değildi; Phelps, kağıdın elle nasıl yerleştirileceğini ve harfler dağılmayacak ama yeterince güçlü olacak şekilde tuşlara nasıl basılacağını gösterdi
- Satır sonunda duyulan zil sesinin satırın bittiğini anlattığını ve bir sonraki satıra geçmek için carriage'ın elle geri çekilmesi gerektiğini de açıkladı
- Bir öğrencinin “that’s why it’s called ‘return.’” tepkisi de aktarıldı
- Phelps, “her şey yavaşlıyor” diyerek, geçmişte olduğu gibi aynı anda sadece tek bir işle uğraşma hissinden ve bunun içindeki keyiften söz etti
- Öğrencilerin telefonlarını çıkarmadığından emin olmak için 7 ve 9 yaşındaki çocuklarını “tech support” olarak getirdi
Dikkat dağıtıcı unsurların azalması ve etkileşimde değişim
- Öğrenciler dikkat dağıtıcı unsurların azalmasını olumlu karşıladı; ödevin asıl önemi, sadece daktilo kullanmayı öğrenmenin ötesindeydi
- Bilgisayar mühendisliği ikinci sınıf öğrencisi Ratchaphon Lertdamrongwong, daktiloda yazmanın farkının yalnızca makineyle etkileşimde değil, çevredeki dünyayla etkileşim biçiminde de olduğunu fark ettiğini söyledi
- Derste izledikleri Alman filmi üzerine eleştiri yazısı yazma görevi verildi
- Ekran olmayınca yazarken bildirimler bölmüyor; ayrıca tüm cevaplara parmaklarının ucunda anında ulaşamadıkları için sınıf arkadaşlarından yardım istemeye başladılar ve Phelps bunu özellikle teşvik etti
- Lertdamrongwong, makalesini yazarken daha çok konuşmak ve daha çok sosyalleşmek zorunda kaldığını söyledi; bunu, modern sınıflarda herkesin sürekli laptop ya da telefon ekranına bakmasıyla karşılaştırdı
- Silme tuşu olmadığı ve her hata anında düzeltilemediği için, yazmaya başlamadan önce daha bilinçli düşünmek zorunda kaldığını belirtti
- “I was forced to actually think about the problem on my own instead of delegating to AI or Google search” ifadesi yer alıyor
Manuel daktilonun fiziksel kısıtları ve öğrenci tepkileri
- Öğrencilerin çoğunun serçe parmağı yeterince güçlü olmadığı için touch typing yapmak zordu; bu yüzden işaret parmaklarıyla tuşlara basarak daha yavaş yazdılar
- Birinci sınıf öğrencisi Catherine Mong, yakın zamanda bileğini kırdığı için yalnızca tek eliyle yazmak zorunda kalarak ek bir zorluk yaşadı
- Kendini mükemmeliyetçi olarak tanımlayan Mong, bazı harfler arasındaki garip boşluklar ve yazım hataları yüzünden sayfanın dağınık görünmesine başta çok can sıkıcı buldu
- Phelps, öğrencilere hatanın üzerine backspace ile gelip ardından ‘X’ yazarak üstünü kapatmalarını söyledi
- Mong, kurşun kalem izleriyle dolu ve temiz ya da tamamlanmış görünmeyen bir çalışma teslim etti ama hata yapma sürecinin kendisini öğrenmenin bir parçası olarak kabul etti
- Mong, şiir yazma ödevini “fun and challenging” olarak niteledi; garip aralıkları kabullendi ve şair E.E. Cummings tarzında girintiler ile parçalı satır düzeni kurmak için sayfanın görsel sınırlarını kullandı
- Bunun için birkaç sayfa kağıt ve çok sayıda hata gerektiğini, ortaya çıkan tüm sayfaları sakladığını söyledi
- Bunları muhtemelen duvara asacağını, daktilodan etkilendiğini ve arkadaşlarına Almanca sınavını daktiloyla yaptığını anlattığını da belirtti
1 yorum
Hacker News görüşleri
Ben Computer Science diploması yaparken çoğu derste ağırlık final %50, vize %30 idi ve programlama sınavlarını da gözetmen eşliğinde sınıfta ya da spor salonunda elle yazarak oluyorduk
Ödev·lab·proje ağırlığı düşüktü ama bunları yapmadan dönem sonu sınavını geçmek fiilen çok zordu
Bu yüzden aslında zaten AI'ye dayanıklı bir eğitim yapıyorduk diye düşünüyorum
Ama Bologna process'e uyum sağlama bahanesi ve ABD·İngiltere tarzı sistemi taklit etme akımıyla birlikte, sürekli değerlendirme ve ödev temelli değerlendirmeyi merkeze alan üniversite reformları geldi
Sonuç olarak çalışan öğrenciler devam ve oturum katılım puanları yüzünden ciddi dezavantaj yaşadı, LLM'lerden önce de mümkün olan başkasına yaptırılan ödev türü kopya ise daha da kolaylaştı
Eskiden para ya da uzman aile üyeleri olan az sayıda kişinin yapabildiği şeyi artık herkes ChatGPT ile yapabildiği için bir anda öfke patladı ama gerçek yanıt saçma dedektörler ya da sadece ödev zorluğunu artırmak oldu; bunun yükünü de yine dürüst öğrenciler çekiyor
Hocalara verilen eğitimlerde eski sınav merkezli yaklaşım modası geçmiş bir Napoleonic model diye kötüleniyordu ama uzun süre ayakta kaldıysa bunun bir nedeni olabilir
Şimdi kimsenin çıkıp herkesin yanıldığını kabul edememesi bana daha büyük sorun gibi geliyor
Yine de makale ve yazı yazma becerisi gerçekten çok önemli ve pek çok öğrencinin bu kısmı yeterince öğrenmeden mezun olduğunu düşünüyorum
Hollanda'daki Computer Science programları da yazma eğitimi açısından zayıf; İngilizce·Felemenkçe düzeyi neredeyse lise seviyesinde kalmış öğrencileri sık sık görüyordum
Ben de düzgün yazmayı ancak Ph.D. başladıktan sonra danışmanım sıkı şekilde üstüme düşünce öğrenebildim
Uzun vadede AI'nin eğitime kişiselleştirilmiş öğrenme getirmesi açısından olumlu olabileceğini düşünüyorum
Sözlü sınav ya da geleneksel yazılı sınav gibi bilgiyi taklit etmesi zor değerlendirmeler de var ve öğretmen tarafında doğrulama işinin otomasyonu da büyük yardım sağlıyor
Subnet gibi yazılı kısımlar azdı, puanın çoğu gerçek bir fiziksel ağ kurup test ettikten sonra çıkmaya dayanıyordu
Öğretmen biz gelmeden önce ağın üç yerini bilerek bozmuştu ve bizim yaklaşık 20 dakika içinde sorunu bulup düzeltmemiz gerekiyordu
Büyük DIN konektörlerinden birini çok hafif gevşetip ilk bakışta sağlam görünmesini sağlaması özellikle aklımda kalmıştı
Liseden itibaren delikli kart kullanıyordum ve derleme sonucunu almak 24 saat sürüyordu; bu da kodu gerçekten derinlemesine düşünmeyi zorluyordu
Bu yüzden bin satırlık programları bile elle desk check etme alışkanlığı kazandım ve okunabilirliği, sadeliği artırarak yazım ve mantık hatalarını yakalama pratiği doğal olarak gelişti
Bazen derlenmeyeceğini bilsem bile yine de düzeltilmiş sürümü teslim eder, böylece gizli başka hataları ortaya çıkarırdım
Sınavlarda sadece 4~6 deneme hakkımız olurdu ve hem temiz derleme hem de doğru çıktı şarttı
Şimdi 40 yılı aşkın süre sonra benzer gerilimi hissettiğim tek alan embedded code; o eski becerilerin de üretkenlik yanılsaması içinde büyük ölçüde kaybolduğunu düşünüyorum
Üniversitede en keyif aldığım ve en tatmin edici bulduğum şeyler hep ödevler ve projeler oldu
Ama bunların bugün AI ile kopya çekmeye çok daha açık olması üzücü
Eskiden matematik derslerinde çıkan hesap makinesi serbest olsun mu tartışmasını hatırlıyorum
Çoğu okul hesap makinesini yasaklarken bizim okul tam tersine herkes için zorunlu tuttu ve ödevlerle sınavları buna göre yeniden düzenledi
Zihinden yapılabilecek tam sayı cevapları yerine, ancak çözüm yöntemi doğruysa sonuca ulaşılan karmaşık problemler sordular ve sınavda TI-BASIC programları kullanmaya da izin verdiler
Ben de ezberlemek yerine sınavda çıkabilecek türlere göre çözüm programları yazdım; hesap makinesine sınavı geçmeyi öğretirken ben de öğrenmiş oldum
Bu deneyim beni Computer Science bölümüne ve yazılım kariyerine götürdü; en yeni teknolojiyi kopya aracı değil potansiyel çarpanı olarak gören öğretmenlere hâlâ minnettarım
O yüzden okulların AI'yi engelleyip yakalamaya odaklanması yerine, belki de doğrudan AI gerektiren ödevler tasarlaması gerektiğini düşünüyorum
Öğrenciler AI'nin var olduğu bir dünyada yaşayacak ve çalışacak; bu yüzden tek bir yanıta yönlendirmeyen prompt yazmayı, halüsinasyonları doğrulamayı ve eskisinden çok daha karmaşık çıktılar üretmeyi öğrenmeleri gerekiyor diye düşünüyorum
Önceki nesille aynı eğitimi tekrar etmek bugünün öğrencileri için aslında daha zararlı olabilir
Senin hesap makinesiyle problem çözen programlar yazarak öğrenebilmen, yöntemi yeterince anlayıp onu kendin uygulayabildiğin içindi
Buna karşılık problemi çözmeyi AI'ye bırakırsan genelde hiçbir şey öğrenmezsin ve sınav soruları zaten iyi yapılandırılmış olduğundan çoğu zaman prompt becerisi bile çok gerekmez
AI ile arka plan bilgisi edinmek mümkün ama sınavda bu yaklaşım eğitimsel fayda sağlamaz
Gerçekten AI kullanımını öğretmek istiyorsan, bunun için ayrı bir AI dersi açmak daha doğru olur bence
Hesap makinesi ya da ikinci el bilgisayar bir kez alınırdı ama AI'nin sürekli maliyet yaratması muhtemel
Böyle olunca da sonuçta sadece varlıklı ailelerle yoksul aileler arasındaki fark büyür diye karşı çıkıyorum
Hesap makinesi yalnızca girilen işlemleri uygular ama LLM kendi yargısıyla çıktı üretir ve kullanıcının o yargının doğru olup olmadığını değerlendirebilmesi gerekir
Bu da ancak önceden edinilmiş eğitim ve deneyimle mümkün olur
O yüzden LLM bana göre bir ikame değil, daha çok uzmanlar için bir çarpan; önce LLM'siz müfredatı iyice tamamlayıp sonra LLM kullanımını öğrenmek gerekir
Bilimsel hesap makinelerinde iç devre ya da mülkiyet yapısı belliydi; parasını verince senin olurdu ve kitaba bakıp programlayabilirdin
Ama AI birkaç big tech şirketine bağımlı ve kullanıcının neredeyse hiç kontrolü yok
İnsanları alıştırdıktan sonra fiyat artıran bir bait-and-switch modeli gelirse bunu reddetmek de zor olabilir
Bu yüzden AI'yi hesap makinesi gibi bir eğitim aracı saymak bana apples and oranges gibi geliyor; öğrencilere AI'yi bedava kullandırmak da sonuçta abonelik tabanlı big tech bağımlılığını büyütmek demek
Öğrenci için anne baba neredeyse her şeyi bilen uzman gibi görünebilir ama bazen uydurabilir de ve öğrencinin bunu ayırt edecek temel bilgisi olmayabilir. LLM de benzer
O yüzden kompozisyonu anne babaya yazdırmıyorsak, resim ödevini anne babaya yaptırmıyorsak ya da sınavda coğrafya sorusunu anne babaya sordurmuyorsak, AI'ye de sınırsız izin vermek zor
Eskiden ders değerlendirmelerini projeler %60~80, çevrimiçi quizler %40~80 şeklinde yapıyordum
Şimdi bunu projeler %50, yüz yüze quizler %50 olarak değiştiriyorum ve tek sayfa not serbest, kurşun kalem-kağıt sınavlara dönüyorum
Derste okunup not düşülecek makaleleri bastırmak gibi şeylerle giderek daha fazla kağıt merkezli iş akışına kayıyorum
İronik biçimde, üniversitenin yavaş idaresi ve mevcut altyapısı bu geçişte aslında yardımcı oluyor
İleride üniversite diploması, sadece AI prompt yazabilme becerisinin değil, gerçek yetkinliğin işareti haline gelebilir diye düşünüyorum
Özellikle sıradan ödevler gözetimsiz olduğunda, bireysel değerlendirmenin kandırılamadığı ortamlarda takım ödevi kalitesinin çok daha yüksek olduğunu sık sık gördüm
Medyada dönen bütün o dramatik haberler bana daha çok tembel kurumlar sorununu gösteriyor gibi geliyor
Benim sınavlarım projeler dahil neredeyse tamamen yüz yüze yapılıyor ve öğrenciler teslim ettikleri şeyleri getirince kodu satır satır açıp bana açıklıyorlar
Okulumuz sınav sistemini henüz büyük ölçüde değiştiremedi ama benim sınıflarım küçük olduğu için bu tür yüz yüze doğrulama yapabiliyorum
Hiçbir şey öğrenmemiş bir öğrencinin sınavda %20~40'ın altında kalmasını sağlayacak kadar sınavı gerçekten zor yapıp yapmadığını merak ediyorum
Eğer dört şıklı testse sadece sallayarak bile %25 beklenen değer gelir
Aldığım derslerden biri bunun tam tersini yapıyor; lisans öğrencisi olmama rağmen Ph.D düzeyinde iş bekliyor ve AI kullanımını da öngörüyor
Başka bir ders, AI kullandığını belirtmen koşuluyla sorun etmiyor; başka dersler ise AI'yi doğrudan kopya sayıyor
Politika farkı demek bile yetmez; ortam tamamen dağınık ve kimse doğru cevabı bilmiyor gibi
Kişisel olarak şu an için, AI ile seviyemi aşan işler yapmaya çalışmak bana en çok şeyi öğretti; bir dönem boyunca deli gibi çalışmaktan bile daha fazla öğrenmiş gibi hissediyorum
Ben Japonya'da iki üniversitede ders veriyorum ve başka okullarda da AI üzerine konuşmalar yapıyorum; hocalar ve öğrenciler sadece ortak bir görüş olmadığı konusunda ortaklaşıyor gibi
Yazı, kod, iş planı, müzik gibi karmaşık çıktılar üretmeye dayalı yaklaşım aslında öğrenme ve hatırlama açısından etkiliydi ve mezuniyet sonrası gerçek hayatla da bağlantılıydı
Ama AI bu çıktıları üretme sürecini kestirmeye çevirip öğrencinin neredeyse hiç öğrenmeden sonuç üretebilmesini sağlıyor
Aynı anda yazma·programlama·planlama gibi becerilerin gelecekte ne kadar doğrudan değer taşıyacağı da belirsizleşti
Böylece mevcut öğretim yöntemlerinin dayandığı varsayımlar çökerken, eğitimciler·öğrenciler·idare hâlâ eski yapıya bağlı kalıyor
AI çok yeni ve çok hızlı geliştiği için yön konusunda güvenle konuşmak zor ama bana göre eğitim temelden değişmek zorunda ve bu süreç hiç kolay olmayacak
Temel aritmetik öğrenirken hesap makinesi öğrenme yolunu kısalttığı için kopyadır ama kalkülüste tam tersine gereklidir
AI de aynı şekilde, bazı derslerde öğrenmeyi bozar, bazılarında ise hızlandırabilir; bu yüzden bağlama göre politika gayet mantıklı
O düzey iş için gereken temel bilgi muhtemelen henüz yoktur ve şu an öğrendiği şeylerin hangisinin doğru olduğunu kendi başına değerlendirmesi de zor olur gibi geliyor
Okuldaki çocuklar ise öğretmenden öğretmene değişen mesajlar aldıkça çok daha fazla kafası karışmış olacaktır
Bana ilginç gelen şeylerden biri, insanlar makale yazarken Google Docs kullanıyorsa belgenin oluşum geçmişini oldukça kolay analiz edebilmek
Neyi nasıl yazdığın, ne kadar hızlı yazdığın, neleri yapıştırıp sildiğin bile dokümandan çok bir olay günlüğü gibi kalıyor diye anlıyorum
O yüzden teoride belgenin nasıl oluştuğunu yeniden oynatıp yazım tarzına bakmak mümkün olabilir
Ama AI çağında daktiloyla yazsan bile, sonuçta önce AI'nin taslak üretip insanın sonra onu yeniden yazarak geçirmesi daha verimli olabilir; bu da amacın kendisini boşa çıkarır
Önce kusursuz taslağı alıp sonra sadece yazmak fazlasıyla doğal bir akış gibi duruyor
Eskiden IBM Selectric'i yazıcı gibi bağlayan tuhaf arayüzler de vardı; o yüzden sonunda Typing as a Service gibi bir şaka bile çok uçuk sayılmaz
Bir öğrencinin LLM'ye ekranı kontrol ettirip belgeyi doğrudan yazdırmanın ve hatta sahte düzeltme izleri üretmenin yolunu bulması bir gün bile sürmeyebilir
O ipucu da hızla yayılır; böyle metriklerle karar vermek giderek zorlaşır
Eskiden bir öğrencinin önceki bir öğrencinin yazısını alıp yapıştırarak biraz değiştirip yeni belge gibi göstermeye çalıştığını ama teslim ettiği .docx içindeki düzenleme geçmişini temizlemeyi unuttuğu için yakalandığını duymuştum
Ama şimdi onları onarıp kullanmak daha mantıklı gelmeye başladı
Kişiye özgü yazım hatası oranını bile taklit eden, USB klavye gibi davranan ve keylogger verisiyle eğitilmiş bir LLM görsem hiç şaşırmam
İnsanların bugün neden artık sınavların yüz yüze ve yazılı yapılmadığını söylediğini pek anlamıyorum
Ben nispeten yakın zamanda mezun oldum; bütün eğitimim boyunca yalnızca bir kez take-home exam gördüm, geri kalanların hepsi gözetimli yüz yüze yazılı sınavdı
O tek take-home da normal sınavlardan çok daha zordu, bu yüzden daha kolay gelmemişti
Sonrasında hocalar ya kopyayı görmezden gelmek zorunda kaldı ya da her seferinde durmadan yeni soru türleri üretmek zorunda kaldı; AI çıkınca da o seçenek fiilen neredeyse öldü diye düşünüyorum
Birçok okul ve üniversite çevrimiçi sistemlere geçti ve kampüse dönüşten sonra bile o dönemde kurulan yapıları bırakmadı
Ben 2020'de mezun olduğum için her şeyi birebir yaşamadım ama öğretmen tanıdıklarım ve birkaç yıl sonra mezun olan kardeşim üzerinden gördüğüm değişim gerçekten çok büyük
Önceden çalışılabiliyordu, sınıf sınavlarına özgü aşırı baskı ve sıkıştırılmış öğrenme yoktu; daha uzun ve zor olsa bile zaman ayırıp kaçırdığım kavramları anlayabildiğim için aslında daha çok öğreniyordum
İnsanların kendilerine iyi gelen şeyi yanlış optimizasyonla bozması üzücü
Daktilo bana fazla uç bir çözüm gibi geliyor
Ben okulda el yazım çok kötü olduğu için AlphaSmart kullanıyordum; internetsiz bir laptop bile yeterli olur diye düşünüyorum
Bu yorumları okuyunca ABD üniversiteleri biraz gülünç görünüyor diye düşünmeye başladım
Ben bütün sınavlarımı yüz yüze oldum ve notlarım da %100 sınavlardan geliyordu
Bu şekilde mezun olmuş milyonlarca insan var ve gayet iyi yaşıyorlar; dolayısıyla öğrencilere özel bir zarar verildiğini de düşünmüyorum
Yanıtlardaki “Lab yok mu?” tepkileri bana daha da tuhaf geliyor
Lablar ve ödevler elbette yapılır ama final nota doğrudan katılmak yerine, sınava girme hakkı veren bir eşik koşulu olarak tutulmaları gayet yeterli
Mesele Amerikan sisteminin üstün olması değil; sadece daha iyi yapılabilecek yöntemler olduğu ve öğrenilecek bir şey bulunduğu
Ekonomiye bu kadar dar bir beceri setiyle insan göndermek üzücü olur gibi
Çevrimiçi diploma fabrikası gibi yerler hariç, bunların hiç olmadığı bir üniversiteyi neredeyse hiç görmedim
Milyonlarca başvuru alıyorlar ve sayısız yabancı öğrenci ABD üniversitelerinde eğitim görüyor
Ben daktiloda kelime işlemci gibi düşünerek yazamıyorum
Muhtemelen önce taslağı elde yazmam gerekir ama sonra daktiloya geçirmek sadece temize çekmek olacağından, AI'nin yazdığı bir belgeyi kopya ederek yazmaktan farkı kalmaz
Madem zaten sınıfta yazılacak ve ekipmanı da okul sağlayacak, o zaman bana göre kilitli bir Chromebook daha ucuz ve yazı yazmak için daha iyi
O kültür kaybolduysa geri gelmesinde sakınca görmem
Ben üniversitedeyken notlar tamamen hocayla yapılan sözlü sınav/tartışma üzerinden verilirdi
Diğer her şey sadece sınava girme hakkı sağlayan bir giriş bileti gibiydi
Böyle bir yapıda kimin kopya çekmeye çalışacağını bile hayal etmek zor; ezberle son dakikada çalışan öğrenciler için çok stresliydi ama tartışmaların kendisi genelde harikaydı
Ama lisansın ilk yıllarındaki dersler genelde yüzlerce kişilik olduğu için pratikte yürütmek zor olur
Yine de üniversitenin ileri yıllarındaki derslerde gerçekten uygulanabilir olurdu; ben de böyle bir şey olmasını isterdim