İleriye Doğru Yolumuzu Bulmak: Yapay Zeka Okuryazarlığının Mücadelesi ve Vaadi

Öğrencileri yapay zeka odaklı bir geleceğe hazırlamak, yol boyunca kaybetmeyi göze alamayacağımız insani niteliklere ve değerlere öncelik vermeyi gerektirir.

Dürüst olmak gerekirse, bu makaleyi yazmak konusunda isteksizdim. Bu, özellikle çalışmaları öğrenciler için yapay zeka okuryazarlığı müfredatı geliştirmeyi içeren biri için, eğitimde yapay zeka hakkında bir sohbete başlamak adına garip bir yer gibi ses veriyor. Ancak işin aslı, tükenmiş durumdayım.

Okul teknoloji liderleri olarak, tüm cevaplara sahip olmak konusunda muazzam, söylenmemiş bir baskı hissediyoruz. Teknoloji haftalık olarak ayaklarımızın altında değişirken, ebeveynleri güvence altına almalı, öğretmenlere rehberlik etmeli ve öğrencilerimizi korumamaluyız. Genellikle, politika onaylanana kadar güncellenecek veya değiştirilecek araçların kullanımını düzenleyen politikalar yazıyoruz.

Okullarda yapay zekanın etik, ahlaki ve yasal etkilerini yönetmeye çalışmak, heyecan verici bir sınırdan ziyade, nereden geleceğini bilmeden bir vuruş bekleyerek bir yakan top çemberinin ortasında durmak gibi geliyor.

Ancak yorgunluğumun daha da derin kökleri var. Bu durum, okuluma hizmet eden topluluk ve yapay zekanın çılgın hızının öğrencilerimizin gelişimi için çok önemli olan Yerli değerlerin üzerine yazılmamasını sağlama misyonumuzla ayrılmaz bir şekilde bağlantılıdır. Bu ezici bir bilmecedir.

Güneydoğu Wisconsin'deki özel, inanca dayalı, kabileler arası bir okul olan Indian Community School'da (ICS) yaptığımız her şey hem doğal dünyaya hem de gelecek nesillere yönelik derin bir sorumluluğa dayanmaktadır. Bu sorumluluğu yerine getirmek, yapay zeka teknolojisini diğer birçok okuldan temelde farklı bir yaklaşım uygulayarak tanıtmamızı gerektiriyor.

Ulusal sohbet, öğrencilerin yapay zeka kullanmasına izin verilip verilmemesi gerektiğine çok sık odaklanıyor, ancak yapay zekanın her yerde olduğu bir dünyada sorumlu bir şekilde yaşamak için ne bilmeleri gerektiğine odaklanmıyor. Teknolojinin nasıl çalıştığını anlamak, onu kullanmaktan önce gelmelidir.

ICS'de öğrenciler, kendilerine yapay zeka araçlarına erişim verilmeden önce yapay zeka hakkında bilgi edinmeye başlar. İkinci sınıftan itibaren öğrencilerimiz, makine öğrenimi sistemlerinin kalıpları nasıl tanıdığını, eğitim verilerinin bir programın ürettiği şeyi nasıl etkilediğini ve önyargı ile halüsinasyonların çıktılarını nasıl şekillendirebileceğini keşfeder. Düğmeleri kategorilere ayırmak kadar basit olabilen bu çevrimdışı araştırmalar sayesinde, küçük çocuklar yapay zeka sistemlerinin yalnızca onları eğitmek için kullanılan veriler kadar güvenilir olduğunu fark etmeye başlarlar.

Düğme sıralama, öğrencilerin düğmeleri için kategoriler belirlerken ve yerleştirme kararlarını savunurken işbirliği yapmalarını ve iletişim kurmalarını sağlayan basit, dokunsal bir etkinliktir. Öğrencileri farklı özelliklere (boyut, renk veya şekil gibi) dayalı olarak düğmeleri gruplandırmak için çeşitli yollar bulmaya zorlayarak, egzersiz insan geliştiricilerin yapay zekayı eğitmek için verileri nasıl etiketlediğini simüle eder.

Öğrenciler ayrıca eğitim sırasında bir makinenin "kafasını karıştırabilecek" belirsiz düğmeleri de tanımlamak zorundadır, bu da onlara yüksek kaliteli, net tanımlanmış verilerin önemini gösterir. Sonuçta, bu çevrimdışı etkinlik, öğrenciler kendi makine öğrenimi modellerini oluşturmak için gerçek verileri toplamak ve kategorize etmek amacıyla çevrimiçi ortama geçmeden önce mükemmel bir temel oluşturur.

Ortaokulda öğrencilerimiz, öğrenimlerini veri egemenliğini, gizliliği ve yapay zekayı mümkün kılan dijital altyapının çevresel maliyetlerini incelemek üzere genişletirler. Bu gelişim, öğrencilerin belirli bir yapay zeka aracını kullanıp kullanmamaya, ne zaman ve neden uygun olduğuna karar vermeleri için gereken eleştirel düşünme becerilerini oluşturur.

Altıncı sınıfta, bu temel dersleri tamamladıktan sonra, öğrencilere öğretmen rehberliğinde bir çerçeve içinde yapay zeka araçlarına erişim verilir. Öğrenmelerini destekleyebileceğine inandıklarında belirli bir araca erişim istemek için öğretmenlerine yaklaşma özerkliğine sahiptirler.

Öğretmenler görevin amacını göz önünde bulundurur ve bu ister araştırma, yazı geri bildirimi, fikir üretimi, görüntü üretimi veya başka bir belirli öğrenme etkinliği olsun erişimin uygun olup olmadığını belirler. Erişim otomatik veya sınırsız değildir; öğrencilerin öğrendiklerini öğretmen rehberliğinde ve uygun sınırlar içinde anlamlı bir şekilde uygulamaları için bir fırsattır.

Yapay zekaya erişimle başlayıp öğrencilerin teknolojiyi sorumlu bir şekilde kullanmayı öğrenmesini ummak yerine, önce sağlam bir temel oluşturuyoruz. Hedefimiz, bilinçli kararlar alabilen öğrenciler geliştirmektir; buna bir yapay zeka aracının ne zaman değer katacağını, sınırlamalarının ne zaman önemli olduğunu ve en iyi kararın ne zaman uzaklaşmak olduğunu tanımak dahildir.

Yapay zekayı anlamak aynı zamanda teknolojinin yapabileceklerinin ötesine bakarak çevremizden ne talep ettiğini ve insanları nasıl etkilediğini değerlendirmek anlamına gelir. Yeni bir teknolojiyi değerlendirirken anlık, ölçülebilir faydalara odaklanmak kolaydır: maliyet, gizlilik, verimlilik ve öğretim ile öğrenmeyi geliştirme potansiyeli.

Bir yapay zeka platformu öğretmenlere zaman kazandırırsa veya öğrencilerin bir şeyi daha hızlı öğrenmesine yardımcı olursa, bu faydaları fark etmek kolaydır. Ancak teknolojiye güç sağlamak için gereken sunucuların çevresel maliyeti çok daha az görünür durumdadır.

Ancak yerli bir okulda bir teknoloji lideri olarak çevresel maliyetleri görmezden gelme seçeneğim yok. Rolüm, yapay zekanın benimsenmesini ve kullanımını topluluğumuzun doğal dünyayı gelecek nesiller için sürdürme taahhüdüyle uyumlu bir şekilde düşünceli bir şekilde yönlendirme konusunda derinden hissedilen bir sorumlulukla yönlendirilmektedir.

Bu bizim için soyut bir endişe değildir. Wisconsin hızla hiper ölçekli veri merkezleri için bir odak noktası haline gelmektedir. Mount Pleasant ve Port Washington gibi yerlerdeki devasa tesisler binlerce dönüm arazi, 1.3 gigavata kadar güç ve milyonlarca galon tatlı su gerektiriyor. ABD'de şu anda faaliyette olan ve önerilen veri merkezleri muazzam miktarda enerji ve su gerektirecektir.

Son tahminler, 2028 yılına kadar ABD'deki yapay zeka ile ilgili veri merkezlerinin yıllık olarak 32 milyar galona kadar su gerektirebileceğini öngörüyor. Öğrencilerin yalnızca kullandıkları teknolojinin faydalarını değil, aynı zamanda teknolojinin gerektirdiği doğal kaynakları sağlama konusundaki bugünkü seçimlerin topluluklarını şimdi nasıl etkilediğini ve gelecek nesilleri nasıl etkileyeceğini düşünmelerini istiyoruz.

Öğrenciler Wisconsin ve çevre bölgedeki veri merkezi gelişimini araştırdıklarında, önerilen veya mevcut tesislerin haritasının ötesine bakmalarını ve şu gibi önemli sorular sormalarını istiyoruz:

Öğrenciler bu gibi sorular üzerinde çalışarak teknolojinin onu sürdürmek için gereken insanlardan, yerlerden ve kaynaklardan asla tamamen ayrı olmadığını fark etmeye başlarlar.

Yapay zeka okuryazarlığında güçlü bir temele sahip olsak bile, anlamlı öğrenmenin ne gerektirdiğini gözden kaçıramayız. Öğrencilerin tanıdık olmayan fikirlerle mücadele etme, düşüncelerini test etme, hata yapma ve onları büyümeye zorlayan geri bildirimler yoluyla öğrenme fırsatlarına ihtiyacı vardır. Cevabı hemen bilmemenin ve yeni bir yaklaşım düşünmek zorunda kalmanın bir değeri vardır.

Öğrenciler bir sohbet robotunu bir cevap vermek veya zor bir görevi tamamlamak için çok hızlı kullandıklarında, geliştirmelerini istediğimiz düşünme sürecini kaçırabilirler. Soru sadece yapay zekanın öğrenmeyi daha kolay hale getirip getiremeyeceği değil, bunu daha kolay hale getirmenin değer verdiğimiz öğrenmeye hizmet edip etmediğidir.

Bu, yapay zekanın öğrenme sürecinde yeri olmadığı anlamına gelmez. Örneğin ortaokul okuryazarlık öğretmenimiz, akranlardan, öğretmenlerden ve daha geniş okul topluluğundan gelen geri bildirimleri içeren daha geniş bir yaklaşımın parçası olarak yazıları hakkında belirli geri bildirimler toplamak için incelenmiş bir yapay zeka aracını öğrencilere kullandırmaktadır.

Öğrenciler yapı, dilbilgisi, mesajın netliği, ton ve organizasyon gibi unsurlar hakkında geri bildirim isteyen komut istemlerinin nasıl yazılacağını öğrenirler. Aynı derecede önemli olarak, bu geri bildirim için sınırlar koymaları öğretilir. Öğrenciler yapay zekadan çalışmalarını yeniden yazmasını veya geliştirmesini istemek yerine, araçtan olası düzeltme alanlarını belirlemesini ve değerlendirebilecekleri madde işaretli öneriler sunmasını isterler.

Bu, öğrencilere geri bildirimi basitçe kabul etmek yerine değerlendirme alıştırması yapma fırsatları yaratır. Örneğin bir paragrafı gözden geçirmek için bir sohbet robotunun önerisini inceleyen bir öğrenci duraksayabilir ve tavsiyeyi orijinal niyetiyle tartabilir.

Önerinin bir kısmını dahil etmeye karar verebilir, tamamen reddedebilir veya argümanını korumak ve özgünlüğü korumak için cümleyi kendi sesleriyle yeniden yazabilirler. Neyi değiştirecekleri, neyi saklayacakları ve nasıl revize edecekleri hakkındaki kararlar öğrenicide kalır.

Bu örnekte yapay zeka, süreç içinde belirli, sınırlı bir amaca hizmet eder ancak öğrencilerin daha güçlü yazarlar olmasına yardımcı olan bakış açılarını, ilişkileri ve konuşmaları değiştirmez. Öğrencilerin hala geri bildirimi değerlendirmesi, nasıl kullanılacağına karar vermesi ve revizyonlarının sorumluluğunu üstlenmesi gerekir. Amaç her engeli kaldırmak veya öğrencilere anında bir cevap vermek değildir. Amaç, öğrencilere aldıkları geri bildirim hakkında eleştirel düşünme fırsatları vermek ve bunu büyümek için kullanmaktır.

Ayrıca öğrencilerin çevrelerindeki insanlardan neye ihtiyaç duyduğuna da dikkat etmeliyiz. Aşırı gerilmiş eğitim sistemlerimizin bıraktığı boşlukları doldurmak için yapay zekayı kullanmak cazip olsa da, sınırlarını kabul etmeliyiz. Görünüşe göre sabır ve onayla yanıt veren bir sohbet robotu bir öğretmen veya sınıf arkadaşından daha ulaşılabilir gelebilir, birinin büyümesine yardımcı olmakla aynı şey değildir.

Öğrenme, doğru ses veren bir cevaptan veya düşüncemiz hakkında bizi iyi hissettiren bir yanıttan daha fazlasını gerektirir. Bizi tanıyan, varsayımlarımıza meydan okuyan ve yeni bir şey öğrenirken bazen gelen rahatsızlıkla başa çıkmamıza yardımcı olan insanlarla ilişkiler gerektirir. Yapay zekanın rahatlığının bu ilişkilerin veya öğrencilerin bağımsız muhakeme geliştirmek için ihtiyaç duydukları fırsatların pahasına olmasına izin vermemeye dikkat etmeliyiz.