Bu soruya yanıt vermeden önce, teknolojik altyapının önemine vurgu yapmak gerekir. Eğer teknolojik altyapı yeterli değilse, yani sınava giren öğrenci sayısı kadar bilgisayar yoksa, yapay zekânın sınavlara içerik açısından bir katkı sağlaması mümkün olmayacaktır. Bu durumda yapay zekâ yalnızca soru yazımı, puanlama ve geri bildirim gibi alanlarda sınırlı bir destek sağlayabilir. Ancak teknolojik altyapının yeterli hale getirilmesi (ki bu, en az 30-40 milyar dolarlık bir yatırım gerektirmektedir) durumunda, yapay zekânın doğal dil işleme ve içerik oluşturma becerileri sayesinde öğrencilerin yaşam becerilerinin ölçülmesi mümkün hale gelebilir. Ancak bu noktada, geleneksel sınav hazırlama süreçlerini bile benimsemekte zorlanan ÖSYM gibi kurumların bu dönüşümü gerçekleştirmesi kısa vadede imkansız görünmektedir.
Yapay zekâ, teorik olarak birçok fırsat sunsa da milyonlarca insanın katıldığı ve hâlâ teknolojik altyapıdan yoksun olan LGS, TYT ve KPSS gibi sınavlarda kullanımı mevcut koşullarda mümkün değildir. Ancak daha az katılımcılı bankalar, devlet kurumları ve özel şirketler tarafından düzenlenen sınavlarda yapay zekâ rahatlıkla uygulanabilir. Örneğin, bir bankanın görevde yükselme sınavında yapay zekâ, takım çalışması, kriz yönetimi veya bankacılık senaryoları üzerine sorular oluşturabilir ve değerlendirme yapabilir. Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi ile gerçeğe en yakın senaryolar üzerinden ölçme ve değerlendirme yapılması mümkün hale gelebilir.
Ayrıca yapay zekâ, geçiş sınavlarına hazırlık sürecinde ciddi fırsatlar sunmaktadır. Yapay zekâ modellerinin eğitilmesiyle konu tekrarları, soru çözme, eksik tamamlama ve geri bildirim sağlama gibi süreçler kişiselleştirilebilir. Okullar, düşük maliyetlerle yapay zekâ sistemlerini entegre ederek, bireyselleştirilmiş ölçme yöntemleriyle daha kaliteli sonuçlar alabilir. Böylelikle öğretmenlerin ölçme yükü azalır ve öğretmenler eğitime daha fazla zaman ayırabilir. Bu durum, genel anlamda okuldaki verimliliği artıracaktır.
Yapay zekâ ve önyargılar
Yapay zekâ teknolojilerinin mevcut haliyle insan önyargılarını taşıdığını unutmamak gerekir. Örneğin, bir çalışmada yapay zekâ, kompozisyonunda ders çalışırken rap müzik dinlediğini belirten bir öğrenciye, klasik müzik dinlediğini yazan bir öğrenciden daha düşük puan vermiştir. Bunun yanı sıra, yapay zekâ cevabı bilmediği durumlarda “halüsinasyon” olarak adlandırılan bir moda geçip uydurma cevaplar üretebilmektedir.
Gelecek perspektifi
PISA, 2025 yılında yapacağı sınavlarda senaryo temelli bir yaklaşım benimsemeyi planlıyor. Bu sınavlarda öğrenciler, senaryo temelli soruları çözerken yapay zekâ destekli bir chatbot’tan yardım alarak cevap verebilecekler. Böylece bilgi ezberlemek yerine bilgiyi kullanma becerisi ön plana çıkacaktır.
Sonuç olarak, Türkiye’de sınavların kendisinde değil, sınavlara hazırlık süreçlerinde yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması beklenmektedir. Ancak teknolojik altyapının yetersizliği, sınav sistemimizi kısa vadede daha iyi bir hale getirmeyi imkansız kılmaktadır.
Not: Bu yazının imla kurallarına uygun hale getirilmesinde yapay zekâ desteği alınmıştır.
Not 2: Yapay zekâya kibar davrandığınızda (lütfen derseniz), tehdit ettiğinizde (fişini çekerim) ya da ödül teklif ettiğinizde (sana 1.000 tl vereceğim) daha iyi sonuçlar üretmektedir.
Instagram
Twitter
Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar tamamıyla yazarlarının özgün düşünceleridir ve Onedio'nun editöryal politikasını yansıtmayabilir. ©Onedio