10 Kasım 2024

Bir eğitim aracı olarak ChatGPT: Avantajlar ve tehditler

Yapay zekâ sadece avantajlarıyla değil ayrıca tehdit ve/veya dezavantajlarıyla da hayatımızın bir parçası ve olmaya da belli ki bir süre daha devam edecek, belki de çok uzun bir süre

Büyük dil modellerinin, başta ChatGPT olmak üzere, hayatımıza girişiyle beraber pek çok alan da bu teknolojiyi az ya da çok kullanmaya başladı. Özellikle eğitim bağlamında bu teknoloji çok yoğun bir şekilde kullanılmakla beraber hem öğrencilere hem de eğitimcilere bazı avantajlar sağladı desek, pek yalan söylemiş olmayız (Bence özellikle de öğrencilere). Öyle ki başta ChatGPT kullanılmasın diyen okullar ya da eğitimciler bugün bu durumdan bir kaçış olmadığını anladıkları için, bu durumu kabullenmekte ve bu kullanımı regüle etmek için kurallar koymakta ve dokümanlar hazırlamaktalar.

Peki bu araçlar yaygın bir şekilde kullanılmalarına rağmen gerçekten hem öğrenciler hem de eğitimciler için avantajlı mı? Ya da bu avantajlar aslında beraberinde dezavantajları da getiriyor mu? The International Journal of Management Education dergisinde geçtiğimiz aylarda farklı kurum ve ülkelerden araştırmacıların ChatGPT özelinde dil modellerinin eğitime olan etkilerini araştırdıkları bir çalışma bu soruya yanıt arar nitelikte. Bu çalışmayı özel kılan başka bir nokta ise bu etkiye dair gerçekleştirilen ilk en kapsamlı çalışma olması. Çalışmanın amacı sadece bununla sınırlı değil. Araştırmacılar,  çeşitli pedagojik stratejilere dair kapsamlı bir anlamlandırmayı, ChatGPT’nin öğrenme çıktıları ve öğrenci deneyimlerini arttıracak şekilde eğitim ortamına nasıl adapte edilmesi gerektiğine dair çeşitli stratejiler önermeyi amaçlamışlar. 

Kısaca metodolojiden bahsetmem gerekirse, çalışmanın ana kaynağını, ChatGPT ve eğitim ile alakalı, veri kazıma yöntemi kullanılarak elde edilen 2003 makale oluşturuyor. Bu makalelerde yer alan metinler, önce tokenizasyon adı verilen teknik yardımıyla kelime kelime ayrılmış, sonrasında da önceden eğitilmiş ve kullanıma hazır bir derin öğrenme modeli yardımıyla da modellerin işleyebileceği, sayısal değerlere dönüştürülmüş. Son aşamada ise iki farklı yapay öğrenme tekniği, PCA ve t-SNE, ile sayısal hale dönüşen ve işlenebilir olan kelime vektörlerinin sınıflandırılması gerçekleştirilmiş.

Figür 1: İncelenen makalelerde en çok kullanılan kelimeler (Rejeb vd, 2024)

Araştırmada incelenen kelimelerin sıklık analizi yapıldığında, en sık kullanılan kelimenin ChatGPT, ardından "student" (öğrenci), "AI" (yapay zekâ), "education" (eğitim), "use" ve "learning” olduğu görülmüş. Bu analiz, özellikle ChatGPT'nin öğrenci katılımı ve destek açısından sıkça bahsedilen bir araç olduğunu göstermekle birlikte, ChatGPT'nin öğrencilerin ödevlerine yardımcı bir kaynak olarak görüldüğü ve iş dünyası eğitiminde vaka bazlı öğrenme gibi uygulamalarda stratejik düşünme ve analitik becerileri geliştirmede kullanıldığını ifade ediyor.

Öte yandan ChatGPT ile en çok kullanılan kelimeler incelendiğinde ise “ChatGPT” ve “chatbot” terimlerinin güçlü bir ilişki gösterdiği tespit edilmiş ki bu da yapay zekâ sohbet botlarının eğitim deneyimlerini yeniden şekillendirmede bir rol oynayabileceğinin göstergesi olabilir. Bu iki terim arasındaki yüksek benzerlik puanı, bu teknolojilerin eğitimdeki kullanımının sıklığını da vurgularken, “yazı”, “soru”, “cevap” gibi kelimeler de ChatGPT’nin dil işleme ve metin üretimi üzerindeki etkisini gösteriyor. Özellikle işletme eğitiminde vaka analizi ve veri yorumlama gibi pratikler için ChatGPT'nin işlevselliği öne çıkıyor; bu, yönetim eğitimi için değerli bir araç olabileceğini işaret ediyor.

Metin sınıflandırması için kullanılan iki metot, ChatGPT’nin eğitimdeki kullanımının farklı yanlarını ortaya çıkarıyor. Örneğin, PCA analizinde, ChatGPT'nin eğitim teknolojisi ve yapay zekâ kullanımında öğrencilere ve öğretmenlere sağladığı destek üç ana kategori ile vurgulanıyor. İlk kategori, yapay zekâ tabanlı araçların eğitim deneyimlerini nasıl dönüştürdüğüne ve ChatGPT'nin öğretim yöntemleri ve öğrenme sonuçlarına etkisine odaklanıyor. İkinci kategori, ChatGPT'nin yazma becerilerini geliştirme alanında sağladığı katkıyı öne çıkarıyor; özellikle ödev ve makale yazımında öğrencilere dil ve içerik desteği sağlıyor. Üçüncü kategori ise ChatGPT'nin teknik ve veri odaklı yönlerini vurgularken, bilgiye erişimi hızlandırarak insan-yapay zekâ etkileşimini desteklediğini gösteriyor. Bu kategoriler, ChatGPT'nin yönetim eğitimi gibi alanlarda veri odaklı öğrenmeye katkı sağlayan faktörlerden biri olabileceğini gösteriyor.

t-SNE analizinde, ise ChatGPT'nin eğitimdeki çok yönlü rolü beş ana kategori ile tanımlanıyor. İlk kategori, ChatGPT'nin soru-cevap tabanlı bir yapay zekâ aracı olarak bilgiye hızlı erişim sağladığını gösterirken, ikinci kategori eğitimde öğrenci ve öğretmen desteği sağlama rolünü öne çıkarıyor. Üçüncü kategori, ChatGPT'nin dil modelleme ve metin işleme teknolojik altyapısına odaklanıyor ve doğal dil işleme süreçlerindeki katkısını vurguluyor. Dördüncü kategori, ChatGPT'nin eleştirel düşünme ve problem çözme desteği sunduğunu belirtiyor, bu da öğrencilerin daha derinlemesine bir öğrenme süreci yaşamalarına katkıda bulunuyor. Beşinci kategori ise ChatGPT'nin yenilikçi ve kişisel öğrenme yaklaşımlarını teşvik etme potansiyelini öne çıkararak, eğitimde yapay zekanın yaratıcı kullanımını destekliyor.

Tüm bu sonuçlar ChatGPT’nin öğrenci ve eğitimcilere özellikle yazma becerilerinin gelişimine olan katkısının altını çiziyor. Sıkça vurgulanan bu etki, ChatGPT'nin ödev ve makale yazımında bir kaynak olarak kullanıldığını gösteriyor. ChatGPT'nin soru-cevap temelli etkileşimi, öğrenme sürecinde dinamik ve interaktif bir ortam yaratarak öğrencilerin temel seviyede bazı terimleri öğrenme süreçlerine katkı sağlayabilmekle beraber, bu kullanımın öğrenci ve eğitimcileri büyük biri tembelliğe de sürükleyebileceğini de göz ardı etmemek gerekiyor.

ChatGPT'nin eğitimde kullanılmasının getirdiği etik kaygılar da bir diğer ulaşılabilecek sonuç. Özellikle “plagiarism” (intihal) ve “cheating” (hile) gibi terimlerin sıklıkla görülmesi, ChatGPT'nin akademik dürüstlük üzerinde potansiyel bir tehdit oluşturabileceğini göstermektedir. ChatGPT'nin insan benzeri metinler üretme yeteneği, öğrencilerin bu aracı kendi çalışmalarının yerine kullanmalarına yol açabilir. Bu durum, eğitimcilerin değerlendirme yöntemlerini ve öğretim stratejilerini gözden geçirmelerini gerektirmektedir. Ayrıca, eğitim kurumlarının, ChatGPT gibi yapay zekâ araçlarının kullanımına ilişkin net politikalar oluşturması, bu araçların faydalarını desteklerken etik sorunları da ele alacak bir çerçeve oluşturmaları önemlidir.

Yapay zekâ sadece avantajlarıyla değil ayrıca tehdit ve/veya dezavantajlarıyla da hayatımızın bir parçası ve olmaya da belli ki bir süre daha devam edecek, belki de çok uzun bir süre. Bu teknolojiyi eğitim gibi, sağlık gibi pek çok temel alana entegre etmek, hayatımıza uzun ve kısa vadede olumlu sonuçları doğuracak olsa da bu esnada oluşabilecek etik sorunları göz ardı etmemek, bunların önüne geçecek hamle ve aksiyonları yapmak, yapay zekânın etik kullanımını göz önünde bulundurmak bu alanda çalışan ve çalışmayı düşünen tüm bu uzmanların sorumluluğu olmak zorunda.

Bugün 10 Kasım, 20. yüzyılın en büyük devrimcisi, hayattaki en büyük motivasyon kaynağım Mustafa Kemal Atatürk’ü saygıyla ve minnetle anıyorum.


Referanslar

Rejeb, A., Rejeb, K., Appolloni, A., Treiblmaier, H., & Iranmanesh, M. (2024). Exploring the impact of ChatGPT on education: A web mining and machine learning approach. The International Journal of Management Education, 22(1), 100932. https://doi.org/10.1016/j.ijme.2024.100932

Ozancan Özdemir kimdir?

Ozancan Özdemir, lisans ve yüksek lisans derecelerini ODTÜ İstatistik Bölümü'nden aldı. Yüksek lisans döneminde aynı zamanda Anadolu Üniversitesi yerel yönetimler bölümünden mezun oldu.

Bir süre ODTÜ İstatistik Bölümü'nde araştırma görevlisi olarak çalışan Özdemir, şu günlerde Groningen Üniversitesi Bernoulli Enstitüsü'nde finans ve yapay zekâ alanındaki doktora çalışmalarını sürdürüyor.

Pandemi döneminde bir grup öğrenciyle birlikte gönüllü bir oluşum olan VeriPie adlı güncel veri gazetesini kurdu.

Araştırma alanları yapay öğrenme ve derin öğrenme uygulamaları, zaman serisi analizi ve veri görselleştirme olan Ozancan Özdemir, ayrıca yerel yönetimler ve veriye dayalı politika geliştirme konularında da çeşitli platformlarda yazılar yazmaktadır.

Yazarın Diğer Yazıları

2024 yılı Türkiye’nin eğitim karnesi: Her üç çocuktan biri…

Her geçen gün etkisi giderek artan ya da belki de alt ve orta alt gelir grupları için asla azalmadan yoğun bir etkisi olan ekonomik kriz, elbette çocukların eğitim sürecini de olumsuz yönde etkiliyor

Seçim sonuçlarını tahmin etsek mi etmesek mi?

Geleceği tahmin etme çabası, yalnızca kazananı önceden kestirme isteğinden ibaret değildir; aynı zamanda ülkenin siyasi yapısının derinlemesine anlaşılmasını sağlayan önemli bir adımı temsil eder. Bu çabalar, seçmen davranışları, kampanya stratejileri ve siyasi dinamikler arasındaki ilişkiyi daha iyi çözümleyerek siyaset biliminin gelişimine katkı sunar

Geleneksel medyanın gözünden 2023 seçimi ve muhalefet için çıkarılacak dersler

Geleceğe dair, belki de son umut kırıntılarımızı yeşertecek olumlu açıklamalarla, iktidarın sınırlarını belirlediği kısır tartışmalarla boğulmayan, halkın ekmek ve emek derdini ve elbette diğer önceliklerini dikkate alan, bu kutuplaşmanın ördüğü duvarları yıkacak, toplumu ayrıştırmayacak bir söylem, bir iletişim stratejisi yürüten bir muhalefet...

"
"