Eğitimde Yapay Zeka ve Uygulamaları

Öz İlk olarak 1956 yılında Dortmund konferansında John McCarthy tarafından dile getirilen yapay zeka kavramı, günümüzde bilgisayar mühendisliği alanında önemli araştırma alanlarından biri olarak tartışmasız bu yüzyılın ilk yarısından itibaren teknolojinin itici gücü olarak kabul edilmektedir. Dünya çapında birçok ülke ve sayısız şirket yapay zeka konusunda farklı uygulama alanlarına çok miktarda yatırım ve bu yatırımın karşılığı olarak sürekli yeni girişimler başlatmaktadır. Eğitim ve öğretim, yapay zeka konusunda dikkat çeken yatırım alanlarından biridir. Yapay zekanın tanımı arasında sayılabilecek, öğrenme, akıllı tahminlerde bulunma, karmaşık problemleri çözme, değişken koşullara uyum sağlama, farklı insan dili ve deneyimlerine adapte olma gibi özellikleriyle yapay zeka, başta eğitimde bilginin yönetimi olmak üzere doğrudan eğitim ve öğretim sürecine katkı basamağında da yer almaktadır. Aslında bugün yapay zeka çoktan sınıf içine girmiş, öğrencilerin, öğretmenlerin ya da ailelerin “hoş geldin” demesine fırsat vermeden, “akıllı, uyarlanabilir veya kişiselleştirilmiş öğrenme sistemleri” adı altında dünya çapında liselerde ve üniversitelerde eğitimi farklı bir boyuta taşımıştır. Bu boyut, artık yönetilmesi ve ulaşılabilmesi imkansız olan her bir öğrenci ile oluşan ‘büyük veri’ yi toplama ve analiz etme işlemi ile devam etmektedir. Özetle yapay zekanın eğitime iki şekilde katkı sunduğu söylenebilir; birincisi, eğitimin yönetimi aşamasında öğrencilere ve eğiticilere bilginin yönetimi ve sunumunda; ikincisi ise öğrenme ve öğretme süreçlerine doğrudan dahil olarak öğretici rol aşamasında. Bu çalışmada, eğitimde yapay zeka konusu üç başlık altında ve üç soru ile incelenmektedir. Birinci bölümde yapay zeka ve ilgili kavramlar “yapay zeka aslında nedir?” sorusuyla tartışılmıştır. İkinci bölümde ise yapay zekanın eğitime ne şekilde katkı sağlayacağı ve sonuç olarak eğer böyle bir potansiyeli varsa eğitimi ne şekilde dönüştüreceği, “yapay zeka eğitimi nasıl geliştirir?” sorusuyla cevap aranmıştır. Son bölümde ise “eğitimde yapay zeka uygulamaları nelerdir?” sorusu altında eğitim ve öğretimde kullanılan/kullanılabilecek yapay zeka uygulamaları tanıtılacaktır. Bu çalışmanın yapay zeka konusunu eğitim başlığı altında genel bir çerçeve oluşturarak sunması ve ayrıca öğretmene ve öğrenciye ne şekilde kullanabileceğini ortaya koymasıyla alana katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

___

  • Alkhatlan, A. and Kalita, J. (2018). “Intelligent tutoring systems: A comprehensive historical survey with recent developments.” ArXiv:1812.09628. http://arxiv.org/abs/1812.09628
  • Alpaydın, E. (2013). Yapay öğrenme. Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
  • Anyoha, R. (2017). The History of Artificial Intelligence. [Web Blog] Erişim adresi: http://sitn.hms.harvard.edu/flash/2017/history-artificial-intelligence/
  • Breazeal, C. L. (2004). Designing sociable robots. MIT press.
  • Bumen, N. T. (2004). Okullarda Çoklu Zeka Kuramı. Ankara: Pegem A Yayıncılık, 1-172.
  • Carbonell, J. R. (1970). “AI in CAI: An Artificial-Intelligence Approach to Computer-Assisted Instruction.” IEEE Transactions on Man-Machine Systems 11 (4): 190–202. https://doi.org/10.1109/TMMS.1970.299942
  • Doğaç, A. MYCIN, I. UZMAN SİSTEMLER.
  • Doğan, A. (2002). Yapay zekâ. Kariyer.
  • EDUCAUSE. (2018). Horizon report: 2018 higher education edition. Retrieved from EDUCAUSE Learning Initiative and The New Media Consortium website: https://library.educause.edu/~/media/files/library/2018/8/2018horizonreport.pdf
  • Elmas, Ç. (2007). Yapay zeka uygulamaları:(yapay sinir ağı, bulanık mantık, genetik algoritma). Seçkin Yayıncılık.
  • Erbay, M. (2019). The Importance of Using New Technology in Museums. In Caring and Sharing: The Cultural Heritage Environment as an Agent for Change (pp. 325-335). Springer, Cham.
  • GARDNER, H. (1999). Howard Gardner’la Bir Görüşme. Çoklu Zeka, Görüşmeler ve Makaleler, Çev: Meral Tüzel, Enka Okulları, BZD Yayıncılık, İstanbul.
  • Göranzon, B., & Florin, M. (Eds.). (2012). Artifical Intelligence, Culture and Language: On Education and Work. Springer Science & Business Media.
  • Groover, M. W. (1986). 'Industrial Robotics: Technology, Programming, and Application'. New York: MeGraw-Hill.
  • Günel, K. (2006). Intelligent tutoring systems for education (Doctoral dissertation, DEÜ Fen Bilimleri Enstitüsü).
  • Gürsakal, N. (2017). Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme. Bursa, Turkey: Dora Basım.
  • Graesser, A. C., VanLehn, K., Rosé, C. P., Jordan, P. W., & Harter, D. (2001). Intelligent tutoring systems with conversational dialogue. AI magazine, 22(4), 39-39.
  • Holmes, W., Bialik, M., & Fadel, C. (2019). Artificial Intelligence In Education: Promises and Implications for Teaching and Learning. Center for Curriculum Redesign.
  • Jackson, P. (1990) Introduction to expert systems. 2nd ed. Wokingham: Addison-Wesley.
  • Karlgren K. (2005), Intelligent tutoring systems (its). Retrieved March 9, 2006, from http://www.dsv.su.se/ klas/Learn/ITS/its.html.
  • Kozma, R., Alippi, C., Choe, Y., & Morabito, F. C. (Eds.). (2018). Artificial Intelligence in the Age of Neural networks and Brain computing. Academic Press.
  • Luckin, R., et al. (2016). Intelligence Unleashed. An Argument for AI in Education. Pearson. https://www.pearson.com/content/dam/one-dot-com/one-dot-com/global/Files/aboutpearson/innovation/Intelligence-Unleashed-Publication.pdf
  • McCarthy, J. (2004). What is artificial intelligence?.
  • Nabiyev, V. V. (2012). Yapay zeka: insan-bilgisayar etkileşimi. Seçkin Yayıncılık.
  • Nilsson, N. J. (1990). The mathematical foundations of learning machines.
  • Nye, B. D., Graesser, A. C., & Hu, X. (2014). AutoTutor and family: A review of 17 years of natural language tutoring. International Journal of Artificial Intelligence in Education, 24(4), 427-469.
  • Önder, H. H. (2003). Uzaktan Eğitimde Bilgisayar Kullanımı ve Uzman Sistemler. The Turkish Online Journal of Educational Techonology. 2 (3): 142-146.
  • Pool, C. R. (1997). Brain-based learning and students. The education digest, 63(3), 10.
  • Pressey, S.L. (1950). “Development and appraisal of devices providing immediate automatic scoring of objective tests and concomitant self-instruction.” Journal of Psychology 30: 417–447
  • Rovick, Allen A., and Michael, Joel A. (1986). CIRCSIM: An IBM PC Computer Teaching Exercise on Blood Pressure Regulation. In Proceedings of the 30th International Union of Physiological Sciences (IUPS) Congress, p. 318. Vancouver, Canada. (Poster Abstract)
  • Selçuk, Z. (2012). Eğitim psikolojisi. Nobel.
  • Shah, F. (1997). Recognizing and responding to student plans in an intelligent tutoring system: Circsim-tutor (pp. 1-263). Illinois Institute of Technology.
  • Skinner, B.F. (1958). “Teaching machines.” Science 128 (3330): 969–77
  • Sleeman, D., and J.S. Brown. 1982. Intelligent Tutoring Systems. New York: Academic Press.
  • Thorndike. E.L. (1927) “The Law of Effect.” The American Journal of Psychology 39 (1/4): 212–22. https://doi.org/10.2307/1415413
  • Turing, A. (1950) Computing Machinery and Intelligence. Mind, 49(236), pp. 433–460.
  • Woolf, Beverly Park. 2009. Building Intelligent Interactive Tutors: Student-Centered Strategies for Revolutionizing e-Learning. San Francisco, CA: Morgan Kaufmann.
  • Wiemer-Hastings, P., Graesser, A. C., Harter, D., & Tutoring Research Group. (1998, August). The foundations and architecture of AutoTutor. In International Conference on Intelligent Tutoring Systems (pp. 334-343). Springer, Berlin, Heidelberg.
  • Zohar, D. (2003). Kuantum Benlik (Çev: Seda Kervanoğlu). Ankara, Doruk Yay.
Batı Anadolu Eğitim Bilimleri Dergisi-Cover
  • Yayın Aralığı: Yılda 2 Sayı
  • Başlangıç: 2010
  • Yayıncı: Dokuz Eylül Üniversitesi