Yapay zekanın okullarda uygulanması: Deney, uyarlama ve eşitlik

GD&TĐ - Milli Eğitim Bakanlığı, 2025-2026 eğitim öğretim yılında, her eğitim kademesi, yerellik ve hedef kitleye uygun bir yol haritası ile yapay zekâ uygulamalarının, öğrencileri merkeze alarak, öğretmenleri ve eğitim yöneticilerini öncü güç olarak ele alan bir anlayışla, Eğitim ve Öğretim Daire Başkanlıklarından sorumlu bir şekilde devreye alınmasını talep etti.

Esnek güzergah

" Eğitimde yapay zekanın yaygınlaştırılması eş zamanlı olarak gerçekleştirilemez; 2018 Genel Eğitim Programı ve gerçeklere dayalı olarak her eğitim seviyesi, bölge ve hedef grup için uygun bir yol haritası gerektirir." Bunu açıklayan Pedagojik Ortaokul ve Lise Müdür Yardımcısı (Hanoi Pedagoji Üniversitesi 2) Dr. Pham Van Gieng, her eğitim seviyesinde karşılanması gereken gerekliliklerin farklı olduğunu söyledi.

İlkokul, niteliklerin, öğrenme alışkanlıklarının ve temel yeteneklerin oluşturulmasına odaklanır. Ortaokul, analitik düşünme ve problem çözme becerilerinin geliştirilmesine odaklanır. Lise ise özerkliği ve kariyer yönelimini geliştirir. Aynı yapay zekâ modeli her üç seviyeye de uygulanırsa, hedeften kolayca sapmaya yol açabilir; genç öğrenciler aşırı yüklenirken, daha büyük öğrenciler potansiyellerini tam olarak kullanamaz.

Ayrıca, okullarda bilgi teknolojisinin uygulanması, yaş gereksinimlerine bağlı olarak belirli seviyelerde yapılandırılmıştır. Bu nedenle, yapay zekâ uygulamalarının uygun bir sürece entegre edilmesi gerekmektedir. Eş zamanlı olarak uygulanırsa, öğretmenler tam olarak hazır olmayacak, altyapı ve içerik senkronize olmayacak ve bu da formaliteye veya kaynak israfına yol açacaktır.

Ayrıca, öğrenme araçlarını kullanmadaki bilişsel yetenekler ve özerklik düzeyleri yaş grupları arasında büyük farklılıklar gösterir. İlkokul öğrencileri doğruyu yanlıştan ayırt etme ve davranışlarını kontrol etme becerilerini henüz tam olarak geliştirmedikleri için, yanıltıcı bilgilere kolayca bağımlı hale gelirler veya yanıltıcı bilgiler alırlar; ancak ileri seviye öğrenciler yapay zekâyı yaratıcı bir araç olarak geliştirebilirler. Bu nedenle, "herkese uygun tek tip" yaklaşım yerine, uygulama açısından farklılaştırma yapmak gerekir.

Ayrıca, bölgeler arasındaki sosyo -ekonomik gelişmişlik koşulları ve bilgi teknolojisi altyapısındaki farklılıklar da esnek bir yol haritası gerektiriyor. Çünkü tek tip uygulama dijital bir uçurum yaratacaktır. Nitelikli yerler fayda sağlarken, hazırlıksız yerler geride kalacaktır.

Dr. Pham Van Gieng, “Bu nedenle, yapay zekanın eğitimde uygulanmasına yönelik yol haritası, bölgesel koşullara ve öğrenci özelliklerine uygun olarak 2018 Genel Eğitim Programı'ndaki her eğitim kademesinin hedefleriyle ilişkilendirilmeli, böylece teknoloji pratik, etkili ve adil bir destek aracı haline gelmelidir” dedi.

Benzer şekilde, Eğitim Üniversitesi (Vietnam Ulusal Üniversitesi, Hanoi ) Eğitim Teknolojileri Fakültesi Başkanı Dr. Ton Quang Cuong da, eğitimde yapay zeka konusunda gerçekten sistematik bir yol haritasıyla ulusal bir strateji oluşturulması gerektiğini vurguladı. Bu stratejinin bir numaralı önceliği, dijital altyapı oluşturmak ve verileri standartlaştırmak.

Öncelik 2; mevcut durumun kapsamlı ve etraflı bir değerlendirmesine dayalı olarak, öğretmen ve yöneticilerin sistematik ve güncel bir şekilde yeniden eğitilmesidir.

Öncelik 3'ümüz yapay zeka etiği ve güvenliği konusunda yasal bir çerçeve oluşturmak.

Uygulamaya ancak yeterli koşulların olduğu yerlerde yakından izlenen küçük ölçekli pilot projelerle başlanmalı; daha sonraki genişlemeler için dersler çıkarmak amacıyla nihai bir değerlendirme yapılmalıdır.

Bien Hoa Lisesi (Dong Nai) öğretmeni Bay Vu Ngoc Hoa, lise düzeyindeki yapay zeka uygulamalarının bireysel öğrenmeyi, öz çalışmayı ve dijital becerileri geliştirmeyi, eleştirel düşünmeyi ve değerlendirme ve test etmeyi desteklemeye odaklanması gerektiğini söyledi.

Yapay zekâ, özellikle öğrencilerin öğrenme verilerinin analiz edilmesine yardımcı olarak her öğrencinin yetenek ve ilgi alanlarına uygun bir öğrenme yolu sunabilir. Bu, özellikle özel beceriler geliştirme ve kariyer yönelimi açısından faydalıdır. Sanal asistanlar, soruları yanıtlayabilir, referans materyalleri sağlayabilir, öğrencileri alıştırmaları çözmeleri konusunda yönlendirebilir ve öğrencilerin kendi başlarına etkili bir şekilde öğrenmelerine yardımcı olabilir. Etkileşimli sınıf modelleri ve sanal asistanlarla kendi kendine çalışma yöntemleri araştırılmalı ve uygulanmalıdır.

Yapay zekâ araçlarının nasıl kullanılacağını öğretmenin yanı sıra, öğrencilere eleştirel düşünme, soru sorma ve verileri doğrulama becerisi kazandırmak da önemlidir. Bu, onların sadece teknoloji çalışanları değil, aynı zamanda birer usta olmalarına da yardımcı olur. Son olarak, yapay zekâ, çevrimiçi formlar aracılığıyla düzenli ve periyodik değerlendirmeler için kullanılabilir ve öğretmenlerin öğrenci gelişimini nesnel ve etkili bir şekilde izlemelerine yardımcı olur.

Le Van Hoa, "Yapay zeka uygulamalarının dağıtımının, öğretmenler ve eğitim yöneticileri için dijital ve yapay zeka kapasitesi konusunda eğitimle birlikte yürütülmesi gerekiyor; aynı zamanda, paylaşılan dijital öğrenme materyalleri oluşturulmalı ve okullarda güvenli bir dijital eğitim ortamı sağlanmalıdır" diye ekledi.

Fotoğraf illüstrasyonu INT.

Adalet ve verimliliği sağlamaya yönelik çözümler

Dr. Ton Quang Cuong, bölgeler arasındaki sosyoekonomik koşullar ve dijital altyapı farklılıkları göz önüne alındığında, yapay zekanın okullara getirilmesinde adalet ve etkinliğin sağlanması için çözümlere ihtiyaç duyulduğunu söyledi.

Teorik olarak, her bölgedeki eğitimde yapay zeka uygulamalarının "İhtiyaçlar ve Teknik Katmanlaşma Kulesi"nin analitik bir modelini oluşturmak mümkündür. Bu modelde, düşük yapılandırmalı cihazlarda ve dengesiz internet bağlantılarında çalışabilen çevrimdışı yapay zeka uygulamaları (okuma ve yazmayı destekleyen yapay zeka yazılımları, basit öğretim asistanları gibi); dengesiz internet bağlantıları için uygun, yerel ve bulut işlemeyi birleştiren hibrit yapay zeka uygulamaları; gelişmiş dijital altyapıya sahip bölgeler için gelişmiş ve kapsamlı yapay zeka çözümleri gibi ana katmanlaşma düzeyleri bulunur.

Başka bir deyişle, yapay zeka altyapısının (başlangıç ​​veritabanıyla birlikte) tasarımı ve uygulanması iki faktörü karşılamalıdır: Sınırlı İnternet bağlantı ortamında çalışmayı sağlamak (periyodik senkronizasyon mekanizması) ve az veri tüketen düşük yapılandırmalı cihazlar için performansı optimize etmek.

Dr. Ton Quang Cuong'a göre, yukarıda belirtilen teknik yaklaşımlara göre yapılan tabakalaşma, bölgesel uçurumları daraltma ve erişimde eşitliği teşvik etme koşullarını karşılamak üzere yapay zeka uygulama çözümleri geliştirmek için bir dizi yön sağlamaya yardımcı olacaktır; aynı zamanda, gerçek koşullara bağlı olarak, dezavantajlı ve ulaşılması zor bölgelerdeki eğitim için bir topluluk dijital merkez modeli, bir "Mobil Yapay Zeka Laboratuvarı" geliştirmek; veya dezavantajlı okullar için iyi koşullara sahip okullarla bağlantı kurmak, sunucu kaynaklarını paylaşmak ve yapay zekayı işlemek için özel bir Bulut platformu geliştirmek mümkündür...

Ayrıca dezavantajlı bölgeler, teknoloji işletmelerinin "sponsorluk" alabilmesi, yapay zekayı asgari maliyetle kullanma konusunda çözümler ve eğitimler sunabilmesi; telekomünikasyon operatörlerinin eğitimsel yapay zeka uygulamaları için ücretsiz veri sağlayabilmesi için bir mekanizma oluşturulmasını önerebilirler...

Dijital uçurum, okullarda yapay zekanın "kabulünü" ve uygulamasını doğrudan ve öncelikli olarak etkileyen kaçınılmaz bir gerçekliktir. Bu uçurumun bir gecede veya idari emirlerle aşılması mümkün değildir; ortak bir şablon veya model uygulamak ise daha da imkansızdır. Dijital kapasite, teknoloji kullanım kapasitesi ve "teknolojiyle bütünleşik pedagoji" hakkında gerçekçi bir tablo elde etmek için öncü ekibin kapasitesinin gözden geçirilmesi ve yeniden değerlendirilmesi gerekmektedir. - Dr. Ton Quang Cuong

Source: https://giaoducthoidai.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-vao-truong-hoc-thu-nghiem-thich-nghi-va-cong-bang-post750906.html