İçindekiler
Bilinmeyeni çözmeye nasıl çalışırsınız?
Kendinizi 1989’da World Wide Web’in yaratılmasından önce hayal edin. İnternetin etkisini herkesten önce bildiğinizi hayal edin. Sizce “yeni nesle” öğretilmesi gereken en önemli beceriler nelerdir? Bu cevaplaması kolay bir soru değil. Çoğu durumda, 1990’ların ortaları ile 2000’ler arasında gördüğümüz şey, eğitim sistemlerinin öğrencilerin İnternet tarafından yeniden şekillendirilen bir toplumda nasıl başarılı olunacağına değil, öğrencilerin belirli teknik araçları nasıl kullanacaklarını öğrenmelerine yardımcı olmaya odaklandığıydı.
Şimdi “geleceğe dönelim” ve bugün kendimizi bulduğumuz yere geçelim. Yapay zekanın (AI) ve yoğun veri kullanan dijital hizmetlerin önümüzdeki on yılı nasıl şekillendireceğine dair herkesten önce bildiğiniz bir resim. Sizce şu anda okulda olan öğrenci kuşağına öğretilmesi gereken en önemli beceriler nelerdir? Bu da cevaplaması kolay bir soru değil. Birçok durumda, eğitim sistemleri hala öncelikli olarak öğrencilerin belirli teknolojik araçları kullanmayı öğrenmelerine yardımcı olmaya odaklanmaktadır. Belki bu sefer daha iyisini yapabiliriz.
Günümüzde dijital becerilerin nasıl geliştirilebileceğine dair birçok yaklaşım var. Kabul edilen çerçeveye bağlı olarak, dijital beceriler, ’21. Sözde “yüzyılın becerileri”ne dahil edilebilirler veya edilmeyebilirler. Literatürün çoğu, gelecek dünya için bu yeteneklerin önemini vurgular (bazı durumlarda, zaten burada olan bir dünya). Nihai referans olarak kullanılacak tek bir çerçeve yoktur (ancak bazıları diğerlerinden daha vizyonerdir): farklı ülkeler/bölgeler, farklı teknikler ve yaklaşımlar kullanarak bu becerileri değerlendirmeye ve ölçmeye karar verir.
Belki de 1989 ile 2019 arasındaki farklardan biri, günümüz toplumlarının dijital teknolojilerin hayatımızın hemen her alanına etkisinin daha fazla farkında olmasıdır. Mevcut teknoloji kullanımımızın daha karmaşık hale geldiği göz önüne alındığında, gerekli beceri ve bilgilerin daha karmaşık hale gelmesini beklemek mantıklıdır. Göreceğimiz gibi, bu karmaşıklık belirli araçlarla etkileşim kurmanın ne kadar zor olduğuyla ilgili değildir (basitlik teknolojideki altın kuraldır), daha çok eleştirel düşünme ve bağlamları değerlendirme yetenekleriyle ilgilidir.
“Akıllı teknolojilerin” (uyarlanabilir, tahmine dayalı ve kişiselleştirilmiş) mevcut genişlemesi bazı durumlarda (örneğin, yardımcı sohbet robotları veya bot bakıcıları) hayatımızı kolaylaştırabilir. Ancak, bu yeni teknolojilerin yakın geçmişe göre daha istenmeyen (bazı durumlarda olumsuz) sonuçlarının farkında olduğumuz da bir gerçektir.
Bazı insanlar, yapay zeka veya robotiklerin eğitimde sohbetin bir parçası olabileceğini düşünmekten rahatsız olabilir. Bilinmeyen, korku veya reddedilme uyandırma eğilimindedir. Öte yandan, veri yoğun sistemlerin okullarda hâlihazırda geliştirilmiş olan bir dizi beceri ve yeteneğe yardımcı olabileceği veya bunların yerini alabileceği durumlarda gelecek nesli başarıya nasıl daha iyi hazırlayabileceğimizi düşünmenin belki de zamanı gelmiştir.
Robotlarla nasıl etkileşim kurulacağını (anlamak, kullanmak, işbirliği yapmak, hareket etmek, güvenmek, hissetmek) öğrenmek bilim kurgu olmayabilir. Robot-Proof’un yazarı Joseph Aoun, okuma, yazma ve matematiğin modern toplum için temel yetenekler olduğunu savunuyor. Ama şimdi ek zorluklar var. Ek olarak, en az üç okuryazarlık seviyesi gereklidir: veri okuryazarlığı (sürekli artan bilgi akışını okumak, analiz etmek ve kullanmak); Teknoloji bilgisi (kodlama ve makinelerin nasıl çalıştığını anlama dahil); ve insan okuryazarlığı (bir insan ortamında nasıl çalışılacağını anlamak).
Yapay zekanın eğitimde nasıl bir rol oynayabileceği konusunda güçlü bir duruş sergilemeden önce, günümüz insanlarının dar yapay zekanın yapabileceklerinin çok ötesine geçen her tür zekaya ve yeteneğe sahip olduğunu hatırlamak iyi bir fikir olabilir. Rosemary Lukin, insan zekasının çok zengin ve çeşitli olduğunu iddia ediyor. Profesör Loken, sosyal zeka, duygusal zeka ve öz yeterlilik göz önüne alındığında, eğitimde yapay zekanın potansiyel rollerinden birinin, otomasyon yoluyla insanların yerini almak yerine, karar verme süreçlerini destekleyen yapay zekayı kullanarak insan zekasını artırma fırsatları sağlamak olduğunu savunuyor.
Victoria’daki Monash Üniversitesi’nde eğitim profesörü ve yeni bir kitabın yazarı olan Neil Selwyn, Robotlar Öğretmenlerin Yerini Almalı mı? “Endişenin öğretmenlerin değiştirileceği değil, yerlerinden edilecekleri veya haklarından mahrum bırakılacakları” olduğunu belirtiyor. Bu durumda araştırma, öğretmenlerin bu yeni bilgi ve dilleri benimsemek ve öğretmek için desteğe ve rehberliğe ihtiyaç duyabileceğini ve öğrencilerin öğrenme deneyimleri sırasındaki rollerinin önemini koruduğunu göstermektedir.
Hangisini tercih edersin: bir yolcu mu yoksa bir sürücü mü?
Hesaplamalı düşünme yeteneklerinin gelişimini destekleyen politikaların genişletilmesi görünürlük ve önem kazanıyor. Birleşik Krallık gibi ülkeler sayısal düşünmeyi ulusal müfredatlarının merkezi bir bileşeni olarak benimsemeye karar vermişlerdir. Bugün, yalnızca teknolojilerin nasıl kullanılacağını değil, aynı zamanda yeni teknolojilerin nasıl yaratılacağını da öğrenmeyi teşvik eden artan sayıda ülke (ve sivil toplum girişimi) bulmak mümkündür. Belki de bu bağlamdaki en ilginç sorulardan biri bilişimsel düşünmenin öğretilip öğretilmemesiyle ilgilidir. Bununla ilgili olarak veya farklı disiplinlerde konsolidasyonu ile “birleşik okuryazarlık” olarak dahil edilmiştir. Her iki yaklaşımın da artıları ve eksileri vardır; Bunun devam eden bir konuşma olarak kalması çok muhtemeldir.
Hesaplamalı düşünmenin savunucuları, bunun programlamayla ilgili olmadığını, daha çok teknolojinin yolcu koltuğundan ziyade nasıl bir sürücü olarak hareket ettiğini ve günümüz toplumunu nasıl etkilediğini anlamakla ilgili olduğunu iddia ediyor. OECD’nin yakın zamanda açıkladığı gibi, 2021 PISA değerlendirmesinin odak noktası, öğrencilerin giderek artan teknolojik bir dünyada başarılı olmak için ihtiyaç duyduğu zihinsel süreçler ve modeller (soyutlama, hesaplamalı düşünme, otomasyon, ayrıştırma ve genelleme gibi) üzerinedir.
İlginç bir şekilde, teknolojileri kullanma deneyimi ne kadar sosyalse, dijital beceriler ile sözde sosyal-duygusal beceriler arasındaki bağlantı o kadar yakındır. Kodlamayı öğrenmek, kodlamayı öğrenmek kadar önemli olacaktır. Yeni sorunları belirlemek, bugün becerilere bakış açımızı değiştirmemize yol açabilir. Aşağıda, dikkate alınması yararlı olabilecek sosyal ve teknik yetenekleri gösteren bazı ortak yeterlilik örnekleri verilmiştir:
• Hesaplamalı düşünme: Algoritmalar tarafından sağlanan bilgiler düşünceleri, duyguları veya kararları ne ölçüde etkileyebilir? Otomatik sistemler insanların hayatlarını nasıl, ne zaman ve hangi amaçla etkileyebilir? Otomatik kararların potansiyel maliyetini nasıl anlarız? Potansiyel önyargıyla başa çıkmak için algoritma farkındalığını nasıl geliştiririz?
Akıllı Şüphecilik: Derin sahte haberler veya sahte haberlerle başa çıkmak için seçici bir güveni nasıl geliştirirsiniz? Hangi teknikler, protokoller veya iyi uygulamalar güvenilir bilgileri seçmemize yardımcı olabilir? Veri yoğun ortamlarda güveni nasıl yönetirsiniz? Bağımsız düşünme, gerekli kanıtlar ve hatta belirli dozlarda şüphecilikle bilimsel düşünceyi nasıl teşvik edebiliriz?
• Etik Akıcılık: Bilişim teknolojilerinin tasarımında, uygulanmasında ve onaylanmasında etik düşünce nasıl aşılanır? Gizlilik ve veri koruma, teknolojinin benimsenmesinin her aşamasına nasıl entegre edilebilir? “Hızlı hareket et ve bir şeyleri kır”dan, topluluğunuza fayda sağlayan ancak başkalarını olumsuz etkilemeyen işe nasıl geçersiniz?
• Öz düzenleme: Kişi, farklı dijital ortamlarda, özellikle aşırı uyarılma ve hiper iletişim bağlamında başkalarını (veya kendinizi) etkileyebileceğiniz durumlarda, davranışını, duygularını ve düşüncelerini nasıl düzenler? Çevrimiçi ortamda odaklanmayı sürdürmek için en iyi stratejiler nelerdir?
Bazı insanlar AI4K12 hakkında bilgi edinmek isteyebilir. Bu Kuzey Amerika bilim insanı topluluğu, K-12 AI eğitimi için ulusal yönergeleri (müfredatı değil) teşvik ediyor ve neredeyse herkesin makine öğrenimi ve AI’yı destekleyen teknolojiler hakkında temel bir anlayışa ihtiyacı olacağını savunuyor. Öğrencilerin yeni AI teknolojilerini anlamaları ve değerlendirmeleri ve ortaya attıkları etik veya toplumsal etki sorularını eleştirel bir şekilde düşünmeleri gerektiğini savunuyorlar.
Eğitimin geleceği bir dizi zor soruyu gündeme getiriyor: Makineler öğreniyorsa, makinelerden başka ne öğretmeliyiz? Gelecek nesillerin gelecekteki yeteneklerini nasıl tasarlarız? Öğrencileri bugünün teknolojilerini kullanmaları için eğitmek yerine, onları yarının karmaşık veya bilinmeyen sorunlarını anlamaya nasıl daha iyi hazırlayabiliriz? Asla eskimeyecek temel bilgi ve yetenekler nelerdir? Ve bir o kadar da önemli: Eğitimciler (ve diğer uzmanlar) bu sohbete nasıl katılabilir?
Her zaman geleceği tahmin ediyoruz ve bu konuda her zaman yanılıyoruz. Geleceği tahmin edemesek de, 1989 ile 2019 arasındaki süreyi daraltmak, ileriyi düşünme ve sadece diğer insanların araba yolcuları değil, daha fazla insanın destinasyonları için sürücü olabileceği dönüştürücü çözümler tasarlama fırsatı sunuyor.
kaynak:
keşif
yazar: Tuncay Bayraktar
Diğer gönderilerimize göz at
[wpcin-random-posts]