Yapay zekâ teknolojilerinin hızlı gelişimi ve yaygınlaşması, bu alandaki eğitim yaklaşımlarını yeniden değerlendirmeyi zorunlu kılıyor. Bu zorunluluk, hem teknolojinin sürekli değişen dinamikleriyle uyum sağlamayı hem de bireylerin bu yeniliklere ayak uydurabilecek bilgi ve becerilere sahip olmasını gerektiriyor. Ayrıca, eski yöntemlerle ilerlemenin artık yeterli olmadığı bir dönemde, eğitim yaklaşımlarının esneklik ve yenilikçi bir anlayışla ele alınması çok daha önemli bir hâle geliyor. Örneğin, sadece teorik bilgiye odaklanan eski yöntemler, yapay zekâ gibi uygulama ağırlıklı bir alanda, öğrencilerin gerçek dünya problemlerini çözme yetkinliklerini geliştiremiyor. Öğrencilerin hem bireysel hem de profesyonel anlamda küresel rekabette geri kalması kaçınılmaz oluyor. Özellikle son birkaç yılda, büyük dil modellerinin günlük hayatımıza girmesiyle birlikte, yapay zekâ artık sadece teknoloji şirketlerinin veya akademik kurumların değil, toplumun her kesiminin ilgilendiği bir alan durumuna geldi. Bu hızlı dönüşüm sürecinde, yapay zekâ eğitiminin nasıl olması gerektiği sorusu, hem akademik çevrelerin hem de sektör profesyonellerinin gündeminde önemli bir yer tutuyor.
Türkiye'de yapay zekâ eğitimi veren üniversitelerin sayısı her geçen gün artıyor. YÖK Atlas'a göre 2024 sonu itibariyle 22 üniversitede yapay zekâ mühendisliği lisans programı bulunuyor. Bunun yanı sıra, yüzlerce özel kurum ve platform da yapay zekâ eğitimleri düzenliyor. Ancak bu nicel artış, beraberinde bazı nitelik sorunlarını da getiriyor. Bazı programlar, teorik bilgiye fazla ağırlık vererek öğrencilerin pratik beceriler geliştirmesini ihmal edebiliyor. Örneğin, yalnızca algoritmaların teorik temellerini öğreten programlar, öğrencilerin gerçek dünyadaki yapay zekâ projelerinde yeterince etkili olmasını engelliyor. Diğer yandan, sadece pratik uygulamalara odaklanan bazı kurumlar ise öğrencilerin algoritma mantığını ve temel ilkeleri anlamalarını zorlaştırabiliyor. Ayrıca, güncel teknolojilere ve disiplinler arası çalışmalara yer vermeyen eğitim programları, öğrencilerin küresel rekabette geri kalmasına neden olabiliyor. Eğitim programlarının içeriği, öğretim yöntemleri ve hedefleri arasındaki bu farklılıklar, standart bir yapay zekâ eğitimi modelinin oluşturulmasını güçleştiriyor.
Yapay zekâ eğitiminin temel amacı, sadece mevcut teknolojileri kullanabilen değil, aynı zamanda yeni çözümler geliştirebilen, etik değerlere sahip ve toplumsal sorumluluklarının bilincinde olan bireyler yetiştirmek olmalıdır. Çünkü etik değerler, teknolojinin toplumsal fayda oluşturmasını sağlar ve olası zararları minimize eder. Örneğin, toplumsal sorumluluk bilincine sahip bireyler, yapay zekâ projelerinde ayrımcılık içermeyen ve insan haklarına saygılı çözümler geliştirme becerisi kazanır. Bu bağlamda, eğitim programlarının matematiksel temeller, algoritmik düşünce, etik değerler ve pratik uygulamalar arasında sağlıklı bir denge kurması gerekiyor.
Bu makalede yapay zekâ eğitim süreçlerinde matematik ve istatistik temellerinin ihmal edilmesi, disiplinler arası yaklaşımın eksikliği, hızlı değişen çevreye uyum göstermekte çevik davranamayan ve eski müfredatta ısrar eden eğitim kurumlarının yanı sıra proje tabanlı öğrenmenin önemine de değiniyoruz. Çünkü yapay zekâ alanında güçlü bir ekosistem oluşturmak için, eğitim yaklaşımlarımızı gözden geçirmemiz ve gerekli düzenlemeleri yapmamız büyük önem taşıyor. Bu süreçte, ulusal stratejilerimizle uyumlu, yerli ve milli teknolojileri geliştirebilecek nitelikli insan kaynağını yetiştirmeyi hedeflemeliyiz. Ancak bu şekilde, ülkemizin yapay zekâ alanında küresel rekabet gücünü artırabiliriz.
Nasıl Bir Yapay Zekâ Eğitimi?
Küresel eğitim sistemlerini ve programların müfredatını ele alırsak, elbette birçok farklı yaklaşımı bir arada görebiliriz. Örneğin, Finlandiya'nın eğitim sistemi, problem çözme ve eleştirel düşünceyi ön plana çıkarırken, Japonya'nın müfredatları disiplin ve kolektif çalışmaya odaklanmaktadır. Diğer yandan, Amerika Birleşik Devletleri'nde STEM eğitimine yapılan yoğun vurgu, öğrencilerin teknolojik ve bilimsel becerilerini geliştirmeyi hedefler. Bu yaklaşımların her biri, yapay zekâ eğitiminin farklı yönlerine ilham kaynağı olabilir. Bununla birlikte, özellikle yapay zekâ eğitimi konusunda iyileştirilebilecek birçok boyut bulunuyor. Örneğin, günümüz yapay zekâ eğitiminde karşılaşılan en ciddi sorunlardan biri, matematiksel ve istatistiksel temellerin yeterince vurgulanmamasıdır. Birçok eğitim programı, öğrencileri hızlı sonuç almaya yönlendirerek, yapay zekânın arkasındaki temel matematik ve istatistik kavramlarını ikinci plana atıyor. Bu yaklaşım, kısa vadede öğrencilerin basit uygulamalar geliştirmesini sağlasa da, uzun vadede ciddi bilgi eksikliklerine ve yetersizliklere yol açıyor. Örneğin, derin öğrenme algoritmalarının çalışma prensiplerini anlamak için gerekli olan doğrusal cebir, kalkülüs ve olasılık teorisi gibi temel matematik konuları, "3 ayda yapay zekâ uzmanı olun" gibi basit eğitimlerle çoğu zaman yüzeysel bir şekilde ele alınabiliyor veya tamamen atlanabiliyor. Üniversitelerdeki programlarda bu temel önemsenirken, özellikle özel sektördeki ve çevrimiçi platformlardaki eğitim programlarında bu eksiklik belirgin şekilde göze çarpıyor. Matematiksel temellerin eksikliği, öğrencilerin model seçimi, hiperparametre optimizasyonu ve model performans değerlendirmesi gibi kritik konularda yetersiz kalmalarına neden oluyor. Bu eksikliğin giderilmesi için müfredatta mutlaka doğrusal cebir, olasılık teorisi ve kalkülüs gibi temel matematik dersleri eklenmelidir. Örneğin, gradyan inişi (gradient descent) algoritmasının matematiksel temellerini anlamayan bir öğrenci, derin öğrenme modellerinde karşılaşılan gradyan kayboluşu (vanishing gradient) veya gradyan patlaması (exploding gradient) gibi sorunları çözmekte zorlanacak, eğer eğitimci olmayı planlıyorsa, başkalarına da gerektiği gibi anlatamayacaktır. Yapay zekâ alanında küresel rekabet gücümüzü artırmak için, yerli ve milli çözümler geliştirmemiz gerekirken, bu eksiklik nedeniyle kendi algoritmalarımızı geliştirmek yerine çoğunlukla hazır çözümleri kullanmakla yetinmek durumunda kalabiliriz.
Diğer bir problem, yapay zekânın hâlen salt teknik bir konu olarak görülmesidir. Yapay zekâ, doğası gereği disiplinler arası bir alandır. Özellikle yapay zekâ çalışmalarının sosyal, diplomatik, güvenlik, etik ve hukuki boyutları son zamanlarda en az teknik çalışmalar kadar ses getirmektedir. Bu nedenle eğitim yaklaşımı da tek bir disiplinin sınırları içinde kalmamalıdır. Bilgisayar bilimlerinin yanı sıra mantık, felsefe, psikoloji, hukuk, etik, uluslararası ilişkiler, eğitim bilimleri, sosyoloji ve hatta antropoloji gibi farklı alan ve disiplinlerin entegrasyonu, yapay zekâ eğitiminin etkinliğini artırmada kritik rol oynamaktadır. Örneğin, etik ve hukuk disiplinlerinin entegrasyonu, otonom araçların karar alma süreçlerinde etik ihlallerin önlenmesi için hayati öneme sahiptir. Bu tür bir entegrasyon, öğrencilerin hem teknik hem de toplumsal boyutları anlamalarını sağlar. Sadece teknik becerilere odaklanan bir eğitim modeli, günümüzün karmaşık problemlerini çözmekte yetersiz kalacaktır. Bu nedenle, farklı disiplinlerin entegrasyonunu sağlayan, etik değerleri gözeten ve toplumsal etkileri dikkate alan bir eğitim yaklaşımı benimsenmelidir. Ayrıca, yapay zekânın tarım, sağlık, ulaştırma, enerji, savunma gibi sektörel alanlarda kullanımı da bu çok disiplinli doğasının bir gereğidir.
Her yeni gün yapay zekâ dünyasında farklı bir gelişmeyle, farklı bir modelle karşılaşıyoruz. Günlük düzenli takip etmediğimizde birçok yeniliği kaçırıyor, sonrasında yetişmekte zorlanıyoruz. Değişimlerin bu hızda yaşandığı günümüz dünyasında, eğitim kurumlarının çevik bir anlayış benimsemesi şarttır. Ancak maalesef bazı kurumların, eski müfredatlarda ısrar ederek bu gerekliliği göz ardı ettiğini biliyoruz. Bu durum, öğrencilerin güncel bilgi ve yetkinliklerden yoksun kalmasına neden oluyor. Hızlı değişen çevreye uyum sağlayamayan bu yaklaşımlar, hem bireysel hem de kurumsal bazda güven ve iş gücü kayıplarına yol açıyor. Eğitim kurumlarının, hızlı dönüşümün bir parçası olabilmeleri için müfredatlarını aktif olarak düzenlemeleri gerekiyor. Bunun bir parçası olarak, elbette eğitim veren personelin de yeni teknolojilere uyum sağlayacak şekilde eğitilmesi önem kazanıyor. Yalnızca sık güncellenen, çevik ve modüler bir müfredat hızlı öğrenme ihtiyacına cevap verebilir. Çözüm yollarından bir diğeri ise, sanayi ile eğitim kurumları arasındaki iş birliğini artırmaktır. Sanayi iş birlikleriyle geliştirilen müfredatlar, teorik bilginin güncel pratik uygulamalarla desteklenmesine imkân verecektir. Teknolojinin ve bilgi kaynaklarının hızlı geliştiği bu dönemde, eski ve sıradan yaklaşımların bir kenara bırakılması yapay zekâ çağında eğitimde öncü olabilmek için kaçınılmaz bir gerekliliktir.
Öte yandan, yapay zekâ eğitiminde teorik bilginin pratik uygulamalarla desteklenmesi ve gerçek dünya problemlerine odaklanılması da kritik önem taşımaktadır. Proje tabanlı ve iş birlikçi öğrenme modeli, bu ihtiyaca cevap veren en etkili yaklaşımlardan biridir. Öğrencilerin hem teknik becerilerini geliştirmeleri hem de takım çalışması ve problem çözme yeteneklerini güçlendirmeleri ancak bu yaklaşım ile mümkün olabilir. Ülkemizde de zaman zaman gördüğümüz, eğitim kurumları ile sanayi kuruluşları arasında güçlü iş birliği ağlarının kurulması, bu hedefe ulaşmakta hızlandırıcı rol üstlenecektir. Ayrıca, öğrenci projelerinin sürdürülebilirliği için girişimcilik eğitimlerinin verilmesi, finansal destek mekanizmalarının oluşturulması ve fikri/sınai mülkiyet haklarının korunması konularında da çeşitli yapıların ve düzenlemelerin oluşturulması faydalı olacaktır.
Â
Ä°stikbalimizi Belirleyen Neticeler
Yapay zekâ eğitiminin geleceği, ülkemizin teknolojik bağımsızlığı ve küresel rekabet gücü açısından stratejik öneme sahiptir. Bu makalede yer alan sorunlar ve çözüm önerileri, yapay zekâ eğitiminin yeniden yapılandırılması için bir yol haritası sunmaktadır. Dijital Türkiye Vizyonu, Milli Teknoloji Hamlesi ve Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi çerçevesinde belirlenen hedeflere ulaşabilmek için, yapay zekâ alanında özgün çözümler geliştirebilen, etik değerlere sahip ve toplumsal sorumluluklarının bilincinde olan ahlâklı bir nesil yetiştirmemiz gerekiyor. Bu bağlamda, eğitim kurumlarımızın mevcut yaklaşımlarını gözden geçirmeleri ve gerekli dönüşümü gerçekleştirmeleri kritik önem taşıyor. Yapay zekâ teknolojileri sadece teknik birer mesele değil, aynı zamanda toplumsal bir dönüşümün de merkezinde yer almaktadır. Unutulmamalıdır ki, İsrail tarafından kullanılan ve çocuk, kadın, sivil demeden masumları katleden Lavender ve Habsora gibi otonom yapay zekâ sistemlerini tasarlayanlar da eğitimli mühendislerdir. Bu nedenle, eğitim programlarının teknik yetkinliklerin ötesine geçerek, etik değerleri, sosyal sorumlulukları, kültürel ve vicdani hassasiyetleri de içermesi elzemdir. İnanç sistemimizi tam anlamıyla idrak edememiş, etik değerlerden ve empatiden yoksun mühendisler, yapay zekâ uzmanları yetiştirmek faydadan çok zarar getirecektir. Diğer yandan, küresel yapay zekâ yarışında söz sahibi olabilmek için, eğitim yaklaşımımızı "kullanıcı" yetiştirmekten "geliştirici" yetiştirmeye doğru evirmemiz şarttır. Bu dönüşüm, sadece eğitim kurumlarının değil, tüm paydaşların (kamu kurumları, üniversiteler, özel sektör ve sivil toplum kuruluşları) ortak çabası ile mümkün olacaktır.
Yapay zekâ çalışmalarındaki istikbalimiz, bugün alacağımız kararlar ve atacağımız adımlarla şekillenecektir. Gelecek nesillere, teknolojiyi sadece tüketen değil, üreten ve yönlendiren bir Türkiye bırakmak istiyorsak, temelleri iyi atılmış olan, kendini sürekli yenileyen, farklı disiplinlerden mutlaka faydalanan ve güncel dünya problemlerini önceleyen bir yapay zekâ eğitim modelini benimsememiz elzemdir. Çünkü tam içinde bulunduğumuz bu yapay zekâ çağında, eğitimin rolü hiç olmadığı kadar önemlidir. Doğru planlanmış ve uygulanmış bir eğitim, sadece teknolojik gelişimimizi değil, aynı zamanda toplumsal refahımızı ve kültürel zenginliğimizi de şekillendirecektir.
Â
