AI kullanımı ve matematik becerilerindeki düşüş ortamında Berkeley CS derslerinde kalan öğrenci sayısı sert arttı
(dailycal.org)- Berkeley CS derslerinde kalma oranı 2026 baharında CS 10’da %35,3, CS 61A’de %10,6’ya çıkarak önceki dönemlere göre belirgin biçimde yükseldi; bu oranlar alt seviye dersler için D ve F toplamında %7 ve ortalama GPA’da 2,8~3,3 öngören EECS yönergelerinden saptı
- Dan Garcia, Claude, ChatGPT ve Google Gemini gibi LLM’lerin kullanımıyla akademik usulsüzlüklerin büyük ölçüde arttığını ve anormal kalma oranlarının “primary driver”ının bu olduğunu söyledi; CS 10’da take-home exam usulsüzlüğü nedeniyle yakalanan öğrenci sayısı neredeyse 30 oldu
- Her iki derste de notlar çan eğrisi olmadan, herkese açık puan eşiklerine göre verildi; böylece öğrencilerin notları akranlarının performansına bağlı olmadı. Garcia, çan eğrisinin sorunu gizlediğini düşünüyor
- Gireeja Ranade’nin EECS 127 dersi de matematik hazırlığı eksikliği ve personel yetersizliğiyle karşı karşıya kaldı; derste F oranı %16,8 oldu, mevcut final projesi asistan eksikliği nedeniyle çıkarıldı ve office hour katılımı da düştü
- Yapay zeka çağında Berkeley CS ve EECS dersleri, öğrencilerin zor problemler ve kafa karışıklığıyla baş etmeyi öğrenerek eleştirel ve analitik düşünme geliştirmesini sağlayacak şekilde daha fazla öğretim ve ek destek arayışıyla yeniden değerlendiriliyor
Kalma oranlarında sıçrama ve not yönergelerinden sapma
- Berkeleytime verilerine göre 2026 baharında CS 10 öğrencilerinin %35,3’ü, CS 61A öğrencilerinin ise %10,6’sı F aldı
- 2025 baharı ve 2024 baharında her iki derste de F oranı %10’un üzerine çıkmamıştı
- EECS bölümünün not yönergeleri, CS 10 ve CS 61A gibi alt seviye derslerde D ve F alan öğrenci oranını %7 olarak veriyor
- Yönergelere göre alt seviye derslerde tipik GPA aralığı 2,8~3,3 iken, 2026 baharında iki dersin ortalama notu GPA 2,3’e karşılık gelen C+ oldu
LLM bağımlılığı ve usulsüzlük sorunu
- Dan Garcia, 2026 baharında hem CS 10 “The Beauty and Joy of Computing” hem de CS 61A “The Structure and Interpretation of Computer Programs” derslerini verdi
- Garcia, Claude, ChatGPT ve Google Gemini gibi büyük dil modellerinin kullanımının yol açtığı akademik usulsüzlük artışını, olağandışı yüksek kalma oranlarının “primary driver”ı olarak görüyor
- Kalan bazı öğrenciler, usulsüzlüğün tespit edilmesi ve disiplin sürecine sevk edilmeleri nedeniyle bu notları aldı; diğer vakalarda ise öğrencilerin LLM’lere aşırı bağımlı hale geldikten sonra sınavlarda yetersiz hazırlandığı değerlendirildi
- 2026 baharında CS 10’da take-home exam usulsüzlüğü nedeniyle yakalanan öğrenci sayısı neredeyse 30 oldu
Çan eğrisi olmadan notlandırma
- Garcia’nın iki dersinde notlandırma çan eğrisine göre değil, her bir letter grade için belirlenmiş puan eşiklerine göre yapıldı
- Bu yöntemde öğrencinin notu diğer öğrencilerin performansına bağlı olmuyor
- Garcia, her bir letter grade için eşikleri açıkça paylaşmayı ve öğrencilere bu eşiklere ulaşmaları için bol fırsat vermeyi tercih ediyor
- Garcia, Harvard’daki gibi yalnızca bazı öğrencilerin A alabilmesini öngören yaklaşıma güçlü biçimde karşı çıkıyor ve çan eğrisinin asıl sorunu gizlediğini düşünüyor
Matematik hazırlığı ve EECS 127’nin zorlukları
- Garcia, yapay zekaya aşırı bağımlılığın yanı sıra birçok öğrencinin matematiksel olarak yeterince hazırlıklı olmadığını düşündüğünü söyledi; Gireeja Ranade de bu kaygıyı paylaşıyor
- Ranade’nin 2026 baharındaki EECS 127 “Optimization Models in Engineering” dersi %16,8 F oranı gördü; bu oran, EECS bölümünün üst seviye dersler için “typical” D ve F oranı olarak verdiği %5’in çok üzerinde
- EECS 127 öğrencilerinin lineer cebir, vektör kalkülüs ve matematiksel ispat derslerini tamamlamış olarak gelmesi bekleniyordu, ancak Ranade office hour’larda birçok öğrencinin lineer cebirde zorlandığını gördüğünü söyledi
- Bir öğrenci, UC Berkeley’de aldığı lineer cebir dersinin ödev ve sınavlarında “open-internet, open-AI policy” uygulandığını Ranade’ye anlattı
- Garcia ve Ranade, UC sistemindeki STEM kabullerinde ACT ve SAT standart test puanlarının yeniden getirilmesini talep eden dilekçeyi imzalayan 1.300’den fazla UC öğretim üyesi arasında yer alıyor
Personel eksikliği ve öğrenci katılımındaki düşüş
- EECS 127’de geçmişte, öğretim üyesi ve asistan ekibinin rehberliğinde yürütülen bir final projesi vardı ve Ranade, öğrencilerin büyük kısmının bu bölümden yüksek not aldığını düşünüyor
- 2026’da personel eksikliği nedeniyle Ranade bu final projesini dersten çıkardı
- EECS bölüm başkanı Jelani Nelson’ın X paylaşımına göre kampüs, EECS asistanlarının yüksek saatlik ücretleri nedeniyle lisans CS kayıtlarını ve lisans asistan sayısını azaltmak zorunda kaldı
- Ranade’nin office hour’ları geçmişte dolup taşarken, bu dönemde öğrencilere sık sık katılım çağrısı yapmasına rağmen katılım çok düşük kaldı
- Garcia da son iki dönemde office hour katılımında benzer bir düşüş yaşadı ve ilk kez hiç kimsenin gelmediği office hour gördü
Derslerin yeniden tasarlanması ve öğrenme yaklaşımı
- Garcia, gelecekte dersin ilk gününde 2026 baharında neler yaşandığını anlatmayı ve ek destek gerektiren öğrencileri belirlemenin yollarını aramayı planlıyor
- Ranade, yapay zeka çağında öğretim üyelerinin öğrencilere “daha az değil, daha fazla” öğretmesi gerektiğini düşünüyor
- Ranade, öğrencilerin rekabetçi bir dünyada lider olabilmek için gerekli eleştirel düşünme ve analitik düşünme becerilerini edinmesini istiyor
- Her iki öğretim üyesi de öğrencilerin zor problemler karşısında daha rahat hale gelmesi gerektiğini düşünüyor
- Garcia, bir meslektaşının “Confusion is the sweat of learning” sözünü alıntılayarak, birçok öğrencinin bu “teri” yeterince dökmediğini söylüyor
1 yorum
Hacker News yorumları
LLM öğrenciyken elimde olsaydı, ödevleri “hızlıca bitirmek” için kullanır ve sınavların hepsinde batırırdım diye düşünüyorum; bu yüzden bugünün öğrencilerine bir ölçüde empati duyuyorum
Şimdi çoğunlukla doktora sahip insanlarla çalışıyorum ama her zaman en üst dilimde olan kişilerde bile düşünme becerisinin hızla gerilediğini görüyorum. LLM %90’ını yapmazsa beyin fırtınası, kod yazma, derin düşünme, yazı yazma yapamayan insan sayısı arttı ve özgün düşünce için gereken 30 dakika sessizce tek başına düşünmek de zorlaştı
Yetişkinlerin sınavı yok ve LLM sayesinde çıktı miktarı korunduğu için bilişsel gerileme kolay ölçülmüyor olabilir, ama bence bu şimdiden etrafımızın her yerinde yaşanıyor. Bunu inkâr etmek istedim ama artık görmezden gelmesi zor olacak kadar açık
Zihinden hızlı yaptığım basit aritmetik ve yüzde hesaplarında hesap makinesi ve e-tablolara bağımlı hale geldim, genel kültür bilgisini de cebimdeki internet RAM’ine bıraktım. “Aa, bunu eskiden biliyordum ama bakmam gerekecek” hissi artık tanıdık. Belki de LLM’den önce bile kişisel aptallaşmamın tabanına çoktan vurmuştum
Ama bugünlerde iletişim durumu muazzam bir zihinsel yük gibi geliyor. E-posta, sesli mesaj, sohbet, çevrimiçi, SMS, kişisel, iş, ev, çocuklar, aile, arkadaşlar, Messages, Messenger, WhatsApp derken aynı anda sayısız konuşma ve başlığı yürütmek gerekiyor. Buna rağmen çevremdeki insanlardan çok daha az bağlantılıyım. Baş edecek kapasitem olmadığı için haberlerin çoğunu ve tüm sporu bıraktım
Beynim internet öncesinde şekillendi ve analogdan dijitale dönüşüm sürecinin sınırına geldiğini hissediyorum. En azından çok kayıplı bir dönüşüm gibi geliyor
Yeni işimde yeni bir kod tabanını öğreniyorum ve AI gerçekten iki ucu keskin bir kılıç. Bir yandan kod tabanı hakkında soru sorarken inanılmaz faydalı ama dikkat etmez ve araştırmadan önce değişiklik önerilerini uygulamasına izin verirseniz kod tabanını hiç gerçekten öğrenemezsiniz. Anlayışı korumak için gereken zihinsel kasları kullanıp gerçekten yeni kodu kendiniz yazmanız gerekiyor
Aynı zamanda bu büyük kod tabanı AI’ın sınırlarını da gösteriyor. Anlamadan işleri sezgiyle itekleyerek özellik eklemeye çalışırsanız çok sayıda sorun yaratmanız kaçınılmaz. Hedefli hata düzeltmelerinde bile LLM’nin göremediği pek çok istenmeyen sonuç oluyor. Kötü bir kod tabanı değil ama en ileri modellerin bile zorlandığı bir ölçekte. Bu yüzden “AI ile ilgili sorun daha fazla AI ile çözülür, dolayısıyla kod tabanını anlamaya gerek yok” iddiasının şimdilik geçerli olmadığını düşünüyorum
Cesur bir tür önlem gerekiyor. Lisede matematik derslerinde hâlâ sık sık “hesap makinesi yasak” kısıtlamaları vardı ve uzun aritmetik işlemlerin öğrenmeyi engellediğini düşündüğüm için bundan hoşlanmazdım. Bu yüzden öğrencilerin sadece kâğıt kullanan eğitim modeline itiraz edebilmesini anlıyorum ama hemen yanlarında yüksek kaliteli bir ödev makinesi varken ne öğrenebileceklerini de gerçekten bilmiyorum
Öğrencilerin istedikleri AI araçlarını kullanmalarına izin verilmeli ama bunları profesyonelce nasıl kullanacakları gösterilmeli; asıl öğrenmeleri gereken beceri ve bilgiler ise erken dönemden itibaren çevrimdışı ve yüz yüze sık sık sınanmalı. Ve kopya çekenlere F vermek yerine okuldan uzaklaştırmak daha doğru olur bence
Birkaç yıl önce bir lise öğretmeninin derslerini YouTube’a yüklediğini, öğrencilerin bunları kendi başlarına izlediğini ve ders saatini etkileşim, soru-cevap ve sınavlara ayırdığını anlatan bir yazı okumuştum
Düzeltme: Claude aramadan daha hızlıydı. Bu, 2007’de iki lise kimya öğretmeninin örneğiydi ve bu da ters yüz sınıf modeliydi https://fltmag.com/the-flipped-classroom/
Buna “bilişsel gerileme” diyecek kadar ileri gitmem ama çok daha tembel hale geldiğim açık. Kodlamaya ilk başladığımda günlük olan şeyler artık ağır geliyor
Makale başlığının ima ettiğinin aksine, asıl neden büyük olasılıkla makaledeki tek bir paragrafta saklı. Şu kısım: “Garcia ve Ranade, UC sisteminin STEM kabullerinde ACT ve SAT standart test puanlarının geri getirilmesini talep eden dilekçeyi 1.300’den fazla UC öğretim üyesiyle birlikte imzaladı. Dilekçe ve açık mektup, öğrencilerin matematik hazırlığına dair benzer kaygıları ayrıntılı biçimde ortaya koyuyor.”
COVID öncesi ve sonrasında birçok üst düzey üniversite eşitlik gerekçesiyle giriş sınavı şartını kaldırmayı denedi ama bu neredeyse her yerde başarısız oldu ve önemli sayıda üniversite şimdiden geri dönüyor. Yale, “Pandemi öncesi ve sonrası çalışmalarda, başvurunun tüm unsurları içinde test puanları gelecekteki Yale notlarını öngören açık ara en güçlü tek göstergedir; bu durum aile geliri ve demografik değişkenler kontrol edildiğinde de aynıdır ve yalnızca ACT/SAT için değil AP ve IB gibi ders temelli sınavlar için de geçerlidir” demişti https://archive.is/8zxfo
Bu bağlantı arşiv çünkü orijinal sayfa silinmiş. Yale bir dönem puan gönderiminin isteğe bağlı olduğu “test flexible” stratejisini denedi ama kısa süre sonra bundan vazgeçip test puanı şartına geri döndü
Bunun, SAT/ACT ortalaması en yüksek olan Asyalı öğrencilerden daha az kabul etmek için bir alternatif olduğunu düşünmemek zor. Çok geçmeden aynı rektörden ırksal çeşitliliğin arttığını söyleyerek bu değişikliği öven bir e-posta aldım; e-postadaki önce-sonra sayılarında Asyalı oranı düşerken geri kalan herkesin arttığı görülüyordu
Bir CS profesörü olarak, daha dün paralel hesaplama dersi için proje tartışması yaptım ve üç gruptan biri açıkça ChatGPT tarzı bir yola gitmişti. LLM’in mimari vb. konularda verdiği kararları bile anlamıyorlardı
Bu tür öğrencileri yakalamanın yolu, eskiden başka bir öğrenciden kopya çektiklerinde olduğu gibi benzer. Bir nevi “kendilerini asacak ipi vermek” gibi; açıklama istemeye devam edince farkında olmadan çıkmaz sokaklara sapıyorlar
Şüpheli olduğumda, “Dürüst olalım, bu kodun ne kadarı senin, ne kadarı ChatGPT’nin?” gibi bir dürüstlük çağrısı yapmanın ve aynı hafta birden fazla teslim tarihi olmuş olabileceği gibi empati göstermenin iyi olduğunu düşünüyorum. Yine de bunu doğru şekilde yapmaları gerektiği dersini verme fırsatını kaçırmamak lazım
Diğer iki grup da LLM kullandı ama bunu yüksek seviye tasarım ve mimari desteği için yaptı. Kodu %100 elle yazmamış olsalar bile, belli ki işin sorumluluğunu kendileri üstleniyorlardı ve problem çözümünde kullandıkları akıl yürütme ile stratejiyi açıklayabiliyorlardı
Meslektaşlarımla birlikte daha çok proje incelememiz gerekiyor, bu yüzden böyle vakaların sayısını not etmemi istediler; şu ana kadar 3’te 1, yani %33
Kütüphane kodunu kopyalayıp yapıştırarak proje yapmak da kabul edilir miydi? Değilse, LLM’in ürettiği kodu kullanmak neden farklı olsun, merak ediyorum
İnsan, her krizin içine uyurgezer gibi yürüyen, hiçbir konuda uzlaşamayan ve iş işten geçince de sebep konusunda bile anlaşamayan tuhaf bir varlık
Artık düzgün biçimde “mühendislik” ya da “bilim” yapamaz hâle geldiğimiz noktaya gelirsek, önümüzdeki 10 yılı sorunun gerçekten AI olup olmadığını, AI ise bile bunun kaçınılmaz olup olmadığını, kimsenin mi yoksa herkesin mi sorumlu olduğunu tartışarak geçireceğiz. Tekrar edip duruyor. Ama bugün burada da, kasvetli geleceği görmemize rağmen yine bir adım daha ileri gidiyoruz
Acaba toplumun kendi kendini düzenlediğini mi varsayıyoruz. Bir ölçüde öyle olduğunu düşünüyorum ama öz düzenlemenin maliyeti gerçekten çok yüksek ve acısı da büyük. Bedeli ilk ödeyen biz olmayacaksak bu maliyeti kabullenebileceğimizi mi düşünüyoruz
Bu bir kültürel evrim ve piyasalar da böyle çalışır. Yoksa merkezi planlama mı bekliyordunuz
Not verisi https://berkeleytime.com/grades sitesinden geliyor
Seçilen anlatıyı destekleyen derslerin özellikle seçilmiş olmasından endişe ettiğim için, hâlâ açılan tüm CS dersleri için F oranını kırmızı çizgiyle, dersin en son açıldığı dönemde verilen not sayısını ise açık mavi çubuklarla gösterip azalan sırada dizdim
Endişe haklı gibi göründü. İlk birkaç grafiğe bakınca son birkaç dönemde F oranında büyük bir artış görünmüyor
https://x.com/rahimnathwani/status/2062431813143019525?s=61
Bir profesöre çok sayıda düşük not vermemesi yönünde teşvik vardır. Düşük notlar genelde ders değerlendirmelerini düşürür, bu da maaş artışını ve terfiyi etkileyebilir; ayrıca düşük notlar idarenin ekstra ilgisini çeker ve hiçbir profesör bunu istemez
Ocak ayında kızım matematik dersinde zorlanıyordu, ben de Claude ile çok odaklı bir çalışma kâğıdı üretim aracı yaptım. Zorlandığı kavramları tekrar tekrar çalıştıracak sorular üretiyordu
İşe yaradı ve bunu geleneksel yöntemlerle yapmak çok daha zor olurdu
Araç, cevap anahtarı ve çözüm setiyle birlikte PDF üretiyordu; ayrıca soruları farklı tekniklerle çözüyor, böylece kızımın çözümlerini daha kolay kontrol edebiliyor ve hızlı yineleme yapabiliyordum
Güçlü bir araç. Sonuçta mesele yine aracı nasıl kullandığına dönüyor. Kendini geliştirmek için mi kullanıyorsun, yoksa kestirme yol için mi
Herkes bunu “doğru” şekilde yapsa sorun olmazdı ama toplumsal teşvikler karmaşık ve çelişkili; bu yüzden pek çok kişiye kısa vadeli kestirme yol daha cazip görünüyor
Bu, teknik bir sorun olduğu kadar toplumsal bir sorun da
Ayrı bir haber gibi görünüyor ama, “UC Berkeley matematikçilerinin öncülük ettiği 600’den fazla University of California öğretim üyesi, fen, teknoloji, mühendislik ve matematik başvuru sahipleri için standart sınav şartının geri getirilmesini talep ediyor. Gerekçeleri, 6 yıllık sınavsız kabul uygulamasının hazırlık düzeyini güvenilir biçimde ölçememesi ve öğretim üyelerinin yeni gelen öğrencilere sık sık ortaokul matematiği öğretmek zorunda kalması.”
https://archive.ph/18spS
Ve bunun olası faydaları tam olarak neler
LLM’lerden gerçekten çok endişe duyuyorum
15 yaşında bir oğlum var ve telefon kullanımını Google Family Link ile yönetiyorum. Çoğu konuda oldukça açığım; esasen sadece yükleme bildirimleri alıyorum ama Gemini’yi kesin şekilde yasakladım
Riskleri hakkında uzun uzun konuştuk
Oğlum arkadaşlarının LLM’leri sık kullandığını söylüyor ve bunun sınav notlarının nedeni olduğundan şüpheleniyor. Arkadaşlarından bazılarının sınavları %20-%40 bandındayken, oğlum çıkmış sorular çalışıp tekrar sırasında soruları yanıtlayarak %80’in üzerinde alıyor
Yapay zeka sağlayıcılarının öğrencilerin ödev sorularını LLM ile çözüp çözmediğini umursamayacağı açık olduğu için gelecek konusunda endişeliyim
Yapay zekayı sadece bir tehdit olarak görmek yerine, oğlunuzun öğrenmesini hızlandırıp güçlendirmek için ondan nasıl yararlanabileceğinize bakmalısınız. Asıl tehlike ise, geleneksel olarak başarısız olan gruplara ilişkin verileri gizlemek için standartlaştırılmış sınavları ortadan kaldırmaya çalışan siyasi ortam
“Kılavuza göre alt derslerde genel GPA’nin tipik olarak 2.8-3.3 aralığında olması gerekiyor. Berkeleytime’a göre 2026 baharında iki dersin ortalama notu C+ idi; bu da 2.3 GPA’ye karşılık geliyor”
Bir Cal mezunu olarak not enflasyonuna karşı çizgi çekildiğini görmek gerçekten sevindirici. Benim aldığım GPA’yi almak için gerçekten çok çalıştım; Cal, Yale gibi A ve A- notlarını %79 oranında dağıtan bir yere dönüşürse emeğimin değersizleşmesinden hiç hoşlanmam: https://yaledailynews.com/articles/professors-face-grading-dilemma-too-many-a-s-little-taste-for-limits
Yine de yüksek not + uzun zaman önce mezuniyet hâlâ bir sinyal olarak kalır
Derslerin niteliğini bilerek düşürmeye ve sınavlarda öğrencileri tuzağa düşürmeye çalışmak kimsenin eğitim çıktısını artırmaz. Not enflasyonundan şikayet edenler, kamusal eğitimin neden var olduğunu tamamen unutmuş durumda
Üzücü. Kısa süre önce matematiği yeniden parlatmaya yönelik eğlenceli bir şey yapmaya başladım; problem çözerken Gemini Live modundan doğrulama ve öneriler istiyor, bazen de adım adım ilerliyorum
Sanki hemen yanımda çok sabırlı bir profesör duruyormuş gibi; oldukça keyifliydi. Şimdiye kadar yaşadığım en iyi matematik öğrenme deneyimlerinden birine çok yakındı ve Gemini’nin benden hoşlanmaya devam etmesi için ona rüşvet ya da hediye göndermem de gerekmiyor
Buna karşılık, hiç kendi başına düşünmeden işi tamamen LLM’ye yaptırırsan, bu kulağa insanın kendisine karşı yaptığı bir kopya çekme gibi geliyor