'Yapay zekanın kötüye kullanımı iyi ve mükemmel derecelerin sayısını yapay olarak artırabilir'

Profesör Dr. Bang Tien Long'a göre, yapay zekânın (YZ) kötüye kullanımı, sunduğu fırsatların yanı sıra, mükemmel derece oranının yapay olarak artması durumunda, üniversite diplomalarının gerçek değerinin düşmesine ve puan enflasyonuna yol açma riskine de yol açabilir.

Prof. Dr. Bang Tien Long konferansta konuşuyor - Fotoğraf: NGUYEN BAO

16 Ekim'de, Vietnam Üniversiteleri ve Kolejleri Birliği Eğitim Kalitesi Değerlendirme Merkezi, 10. yıl dönümünü kutlamak amacıyla bir tören ve "Yapay zeka yardımıyla 2026-2030 dönemi eğitim kalitesi değerlendirmesindeki eğilimler" konulu bir çalıştay düzenledi.

Makineler öğrencilerden daha iyi cevap verdiğinde

Konferansta paylaşımda bulunan Profesör Dang Ung Van, Orta Vietnam'daki bir sınıfta "makinelerin öğrencilerden daha iyi cevap verdiği" hikayeyi anlattı.

Bir felsefe öğretim görevlisi, öğrencilere dijital çağda özgünlük üzerine bir deneme yazma görevi verdiğinde, öğrencilerden biri "alışılmadık" bir akıcılıkla, zengin bir kelime dağarcığı, tutarlı bir yapı ve çok az Vietnamlı öğrencinin bildiği birçok referans içeren bir deneme gönderdi. Öğretim görevlisi tarafından istendiğinde, öğrenci bunu yapay zekadan istediğini ve sadece yazım tarzıyla ilgili birkaç cümleyi düzenlediğini söyledi.

Yukarıdaki örnekten, Bay Van sorunun oldukça zor olduğunu düşünüyor, eğer öğretim görevlisi öğrenciyi Chat GPT kullandığı için sınıfta bırakırsa, eğitimin amacı özgünlüğü, düşünme yeteneğini veya fikirlere, hatta makine tarafından önerilen fikirlere anlamlı katılımı göstermek midir?

Van'a göre, liberal eğitim insanların kapsamlı gelişimine (akıl, duygu, ahlak, düşünce özgürlüğü) vurgu yapar; ancak yapay zekâ, yazma, analiz etme, problem çözme gibi karmaşık görevleri yerine getirebilir. Öğrenciler, yapay zekâdan kendileri için yapmasını isteyerek entelektüel çalışmalardan daha fazlasını yapmaya teşvik edilebilirler.

Bay Van, "Yapay zekanın ortaya çıkışı yalnızca teknolojik bir ilerleme değil, aynı zamanda yükseköğretim için felsefi bir meydan okumadır. Yapay zeka eğitimin yerini almayacak, ancak eğitimin gerekçelerini ve yöntemlerini yeniden şekillendirecektir. Bu, yeni bir felsefe gerektirir; eskiyi değiştirmek değil, onları yeni bağlamlarda birleştirmek, yorumlamak ve genişletmek," dedi.

Benzer şekilde, Eğitim ve Öğretim Bakanlığı'nın eski daimi bakan yardımcısı Profesör Dr. Bang Tien Long da yapay zekanın akademik dürüstlük konusunda da zorluklar getirdiğini söyledi.

Long, "Yapay zekanın kötüye kullanımı yönetilmediği takdirde not enflasyonuna yol açabilir ve mükemmel derece oranı yapay olarak arttığında üniversite derecelerinin gerçek değeri düşebilir" dedi.

Yapay zekayı üniversite akreditasyonuna uygularken birçok fırsat var

Bang Tien Long, eğitim programlarının/üniversite eğitim kurumlarının akreditasyonuna ilişkin olarak, geleneksel akreditasyon modelinin zaman ve insan kaynağı israfı gibi birçok sınırlamaya sahip olduğunu belirtti.

Ayrıca, 5-10 yıllık değerlendirme döngüsü izleme boşluğu yaratıyor; esneklikten yoksun, sürekli kaliteyi yansıtmıyor ve toplumsal değişimlere hızlı yanıt vermeyi zorlaştırıyor.

Bu nedenle Long, kalite güvencesinde statik bir modelden dinamik bir modele geçilmesinin ve eğitim kalitesi değerlendirmesine yapay zekanın dahil edilmesinin gerekli olduğuna inanmaktadır.

Long, "Yapay zeka, büyük hacimli raporları işleyebilir, eğitim sırasında anormallikleri tespit edebilir, sürekli olarak izleme yapabilir, göstergeleri gerçek zamanlı olarak takip edebilir ve mevcut 5-10 yıllık döngüye güvenmek yerine erken uyarılar verebilir" dedi.

Long'a göre, yapay zekanın yükseköğretimde uygulanması her grup için bir strateji gerektiriyor; devlet yönetim kurumları için, yapay zekanın kullanımına ilişkin yasal çerçevenin, özel düzenlemelerin ve yapay zekanın eğitimde uygulanmasına ilişkin etik yönergelerin tamamlanması gerekiyor.

Üniversiteler için, iç politikalar geliştirmek, öğrencilere ve öğretim görevlilerine teknolojiyi sorumlu bir şekilde nasıl kullanacakları konusunda rehberlik etmek ve aynı zamanda, yapay zekâ kullanımında etik kuralları okulun akademik yönetmeliklerine entegre etmek gerekmektedir.

Ayrıca üniversitelerin süreçleri kapsamlı bir şekilde dijitalleştirmek için veri altyapısına ve teknolojiye yatırım yapması, öğretim görevlileri için düzenli yapay zeka eğitimleri düzenlemesi gerekiyor.

Öğretim görevlileri ve öğrenciler için, öğretim ve öğrenmede yapay zeka kapasitesini değerlendirme ve geliştirme yöntemlerinde yenilik yapılması gerekmektedir. Yapay zekayı, iş ve öğrenmeyi destekleyen bir araç olarak değerlendirin, ancak ona bağımlı kalmayın.

Eğitim kalitesi değerlendirmesinde birçok yenilik

Çalıştayda konuşan Eğitim ve Öğretim Bakanlığı Kalite Yönetimi Dairesi Başkanı Prof. Dr. Huynh Van Chuong, 2026 yılından itibaren eğitim programları ve yükseköğretim kurumlarının değerlendirilmesinde birçok önemli düzenleme yapılmasının beklendiğini söyledi.

Her değerlendirme kriterinin yalnızca iki "geçti" veya "kaldı" seviyesi vardır. Daha önce, 7 seviyenin uygulanması tartışmalıydı ve standartlaştırılması zordu.

Seviyeyi geçme veya kalma olarak ikiye çıkarmak, rehberliği kolaylaştıracak, sonuçları şeffaf hale getirecek ve uluslararası uygulamalarla (ABD ve Avrupa) uyumlu hale getirecektir.

Ayrıca, "koşullu ölçütler" belirlemek, çıktı standartları gibi temel faktörlere odaklanmaya yardımcı olacaktır. Koşullu ölçütler karşılanmazsa, standart da karşılanmayacaktır.

Akreditasyon sonrası eğitim programlarının/eğitim kurumlarının sınıflandırılmasında, başarılı, koşullu başarılı ve başarısız olmak üzere üç sonuç seviyesi bulunacaktır. Okulların "koşullu başarılı" olarak derecelendirilmeleri halinde, iyileştirme için 24 ay süreleri vardır.

Konuya geri dön

NGUYEN BAO

Source: https://tuoitre.vn/lam-dung-ai-co-the-khien-bang-gioi-xuat-sac-tang-len-mot-cach-gia-tao-20251016171120736.htm