Research Information System
IX. Ulusal Üstün Yeteneklilerin Kongresi, Eskişehir, Turkey, 6 - 08 May 2024, vol.1, no.232, pp.623-624, (Summary Text)
İnsanlığın varoluşundan günümüze kadar olan tüm teknolojik gelişmeler, insan hayatının günlük işlerini ve kalitesini artırmaya yönelik olduğunu söyleyebiliriz. Oda büyüklüğündeki bilgisayarlardan akıllı telefonlara hatta akıllı gözlüklere kadar olan teknolojik evrimleşmenin son keşiflerinden biri olan yapay zekayı (YZ) hayatımızın her noktasında kullanıyoruz. Yapay Zekâ, insan öğrenmesini ve evrimini modelleyerek; problemlere yönelik otomatik, hızlı çözümler geliştirebilir (Köroğlu, 2017).
Zekânın pek çok tanımı bulunmaktadır. Zekâ ile ilgili tanımlardan biri de; herhangi bir sorunla karşılaşıldığında problemi çözmeye (Guilford, 1950) çalışmak, çözmektir. Yapay Zekâ (YZ) ise bir bilgisayara öğrenme, algılayabilme, çıkarım yapabilme ve sorun çözme gibi insan yetilerinin kazandırıldığı, beşerî bir icattır. Rasyonel problem çözme veya problemi tanımlamada bilgisayarlar (YZ) insana yakın sonuçlar elde etmiş olabilir ancak insan sadece yürütücü işlevleriyle problem çözmez veya tanımlamaz (Runco, 2023). Yani bir problemi çözmek için bilişsel yetenekler tek başına yeterli değildir. Ancak günümüzdeki gelişmeler sonucunda yardımcı araç kullanımı da gereklidir.
Ayrıca özel eğitim alanının iki önemli amacı vardır. İlki yetersizliği olan bireyin yetersizliğinin engele dönüşmemesini ve bağımsız yaşamını desteklemek. İkincisi ise özel yeteneğe sahip bireyi, yeteneğine göre yönlendirip desteklemektir (Ataman, 2003). Bu amaç doğrultusunda özel yetenekli bireyleri desteklemek için elimizdeki tüm imkanları kullanmalıyız. Özel yetenekli öğrenciler akranlarından farklı özelliklere sahip oldukları, başarılı olmaları ya da tüm potansiyellerini kullanmaları için farklılaştırılmış bir eğitim programına ihtiyaç duymaktadırlar (Genç, 2016). Bu nedenle ilgili çalışmada yapay zekâ temelli eğitim modelleri incelenecek ve özel yetenekli bireylerin eğitimleri hakkında ihtiyaç analizi yapılacaktır. Elde edilen ihtiyaç analizi doğrultusunda model önerisi oluşturulacaktır.
Anahtar Sözcükler: Doküman İncelemesi, Özel Yetenekliler Eğitimi, Yapay Zekâ
Yöntem
Bu araştırmada doküman analizi yöntemi kullanılmıştır. Nitel araştırma, gözlem, görüşme ve doküman analizi gibi nitel veri toplama yöntemlerinin kullanıldığı, algıların ve olayların doğal ortamda izlendiği araştırma türüdür. Diğer bir ifadeyle, teori oluşturmayı temel alan bir anlayışla sosyal olguları bağlı bulundukları çevre içerisinde araştırmayı ve anlamayı ön plana alan bir yaklaşımdır (Creswell, 2015; Yıldırım & Şimşek, 2016). Yapay zekanın sınırlamaları olsa da özel yetenekli öğrencilerin ihtiyaçlarını karşılamak için değerli bir araç olabilir. Bu nedenle yapay zekâ temelli eğitim modelleri ve eğitim alanları incelenmiş ve yeni bir model önerisi oluşturmak amaçlanmıştır. İlgili modelde yapay zekanın, eğitimin ilerleyişini izlemesi ve modelin ölçme değerlendirme süreçleri hakkında öğretmene yardımcı olması beklenmektedir.
Sonuçlar
Yapay zekâ temelli öğretim modeli, istenilen beceriyi minimum zaman maksimum verim (Akça, 2023) mantığı ile öğrencinin bilgiyi özümsemesi açısından üzerinde daha çok çalışılması gereken bir alandır (Genç, 2016). Özel yetenekli öğrencilerin eğitimin modelleri ile ilgili çalışmalar incelendiğinde teoride güçlü ancak uygulamada güncellik sorunları olduğunu söyleyebiliriz (Genç, 2016; Sak vd., 2015). Özel yeteneklilerin eğitim programlarına yapay zekâ tabanlı öğretim modelleri entegre edilerek eğitimde sürekli yenilenme sağlanabilir. Öğretmen açısından en önemli avantaj ölçme ve değerlendirme kolay ve hızlı olabilecektir. Öğrenciler için ise yapay zekâ temelli öğretim, öğret-değerlendir-derecelendir (Çoban, 2015) döngüsünde öğrencinin ihtiyacına yönelik en uygun eğitimi planlayabilir. Yapay Zekâ tabanlı öğretim modelinde genel olarak insan hatası faktörünü de en aza indirgeyecektir. Çünkü özel yetenekli öğrencilerin bulunduğu ortamlarda ve kullandıkları materyallerde oluşan hata ve yetersizlik özel yetenekli öğrencinin körelmesine sebep olabilmektedir (Çelikten, 2018). Ek olarak yapay zekâ temelli öğretimi mobil hale getirerek öğrencinin, herhangi bir mekâna bağlı kalmadan sürekli olarak eğitim ve öğretim süreci desteklenebilir. Ayrıca eski eğitim modellerindeki veriler kullanılarak eğitim modelinin verimi artabilir (Öztürk, 2019). Böylece değişen nesille sürekli uyum sağlayabilen ve öğrenci gelişimini aktif takip edebilen, yaşayan bir model elde edebiliriz.