Eğitimde yapay zekanın rolü

Son dönemde “akıllı eğitim” konusunda yapılan çalışmalar hız kazanmış durumda. Bu alanda ilk kayda değer çalışmayı ise Çin başlattı...

19.03.2020 16:26:000
Paylaş Tweet Paylaş
Eğitimde yapay zekanın rolü

 Ancak Silikon Vadisi de konuyla yakından ilgili. Çin’de yapay zekayla eğitim konusunda faaliyet gösteren milyar dolarlık eğitim teknolojisi şirketleri ise kendi vizyonlarını yurt dışına ihraç etmeyi planlıyor.

Zhou Yi’nin matematiği çok kötüydü. Üniversiteye hiç gidememe ihtimali vardı. Sonra Squirrel AI isminde bir şirket Hangzhou, Çin’deki orta okuluna geldi ve kişiselleştirilmiş özel dersler vaat etti. Zhou Yi daha önce özel ders hizmetlerini denemişti fakat bu seferki farklıydı: dersleri insan bir öğretmen yerine bir yapay zeka algoritması düzenleyecekti. 13 yaşındaki öğrenci denemeye karar verdi. Sömestrin sonunda test notları 50’den 62,5’e çıkmıştı. İki yıl sonra, ortaokul final sınavında 85 puan aldı.

Yi, “Matematiğin korkutucu olduğunu düşünürdüm” diyor ve ekliyor: “Ama özel dersler sayesinde, o kadar da zor olmadığını fark ettim. Farklı bir yola ilk adımı atmamı sağladı.”

Uzmanlar yapay zekanın 21. yüzyıl eğitiminde önemli olacağına inanıyor, ama nasıl?  Akademisyenler en iyi uygulamalar hakkında düşünürken, Çin vakit kaybetmiyor. Son birkaç yılda, ülkenin yapay zeka destekli öğretme ve öğrenmeye yaptığı yatırım patladı. Teknoloji devleri, girişim şirketleri ve eğitim görevlilerinin hepsi bu işe balıklama atladı. On milyonlarca öğrenci artık öğrenmek için yapay zekanın bir türünü kullanıyor; ister Squirrel gibi sınıf dışı özel programlarıyla olsun, ister 17ZuoYe gibi dijital öğrenme programlarıyla, hatta ister okul sınıflarında... Bu, dünyanın eğitimde yapay zeka üzerine en büyük deneyi ve sonuçlarını kimse tahmin bile edemiyor.

Silikon Vadisi de bu konuyla yakından ilgili. Marttaki bir raporda, Chan-Zuckerberg girişimi ve Bill ve Melinda Gates Derneği yapay zekayı yatırım yapmaya değecek bir eğitim aracı olarak tanımladı. Apple’ın eğitimden sorumlu başkan yardımcısı John Couch, 2018’de yayınlanan Eğitimi Yeniden Tasarlamak isimli kitabında, Squirrel AI programını övdü. Squirrel ayrıca bu yıl, kişiselleştirilmiş öğrenme üzerine çalışmak ve daha sonra bunu küresel olarak ihraç etmek için Carnegie Mellon Üniversitesi ile ortak bir araştırma laboratuvarı kurdu.

Fakat eğitimde yapay zekayı kullanma konusundaki bu acele hakkında endişe duyan uzmanlar da var. “Yapay zeka en fazla öğretmenlerin, öğrencilerinin ilgilerini ve güçlü yönlerini geliştirmelerine yardımcı olabilir” diyorlar. En kötü ihtimalle de standart bir öğrenme ve test yapma konusundaki küresel eğilimi sağlamlaştırabilir ve gelecek nesli sürekli değişen iş dünyasına uyum sağlamaya hazır olamamasına neden olabilir.

Yurt dışına yayılma konusunda oldukça istekli olan Squirrel aslında Çin’in deneylerinin dünyanın geri kalanını nasıl şekillendirebileceğine dair bir bakış açısı sunuyor.

FARKI NEREDE? 

Zhou’nun gittiği eğitim merkezi, Squirrel’ın ilk açtıklarından biri ve Zhejiang bölgesinde bir şehir olan Hangzhou’daki işlek bir ticaret yolunun üstünde yer alıyor. Merdivenlerin duvarını şirketin ödülleri süslüyor. Dahası, en az bir düzine adamın büyük fotoğrafları da duvarda bulunuyor: Bunların yarısı Squirrel isimli yapay zekanın yöneticileri ve diğer yarısı da baş öğretmenleri.

Okulun iç dekorasyonu mütevazı. Gülümseyen öğrencilerin fotoğrafları altı kadar sınıfın arasındaki koridorda asılı. İçeride, solmuş ağaç çıkarmaları ve “Mütevazı ol” gibi yazılar duvarları canlandırıyor. Hiç kara tahta, projektör veya başka bir donanım yok; her odada sadece 6-8 kişilik birer masa bulunuyor.

Talimatları veren şey bir laptop. Öğrenciler de öğretmenlerle aynı şekilde ekranlara büyük bir dikkatle bakıyor. Bir odada, iki öğrenci kulaklık takmış bir halde kendilerini İngilizce özel ders oturumuna kaptırmış. Bir başka odada, Zhou’nun da dahil olduğu üç öğrenci, üç farklı matematik dersi alıyor. Cevaplarını çevrimiçi olarak göndermeden önce problemleri kağıt üstünde çözüyorlar. Her odada bir öğretmen gerçek zamanlı bir gösterge paneli ile öğrencileri gözlemliyor.

Farklı zamanlarda iki öğretmen de ekranlarında öğrencinin yanına gidip sandalyesinin yanında diz çökmelerini gerektirecek bir şey fark ediyor. Muhtemelen özel ders sisteminin çözemediği bir soruyu cevaplamak için kısık sesle konuşuyorlar.

Uzmanlara göre Çin’in yapay zekayla eğitim patlamasını üç şey kuvvetlendirmiş durumda. İlki, öğrencilerin öğrenmesinden öğretmenlerin eğitimi ve okul yönetimine kadar her şeyi iyileştiren yapay zeka girişimlerine getirilen vergi kesintileri ve diğer teşvikler. Risk sermayeleri için bu, böyle girişimlerin iyi birer bahis olduğu anlamına geliyor. Bir varsayıma göre, Çin geçen yıl dünya çapında yapay zekayla eğitime yapılan 1 milyar dolardan fazla yatırımın önünü açtı.

İkincisi, Çin’deki akademik çekişme çok şiddetli. Yılda 10 milyon öğrenci gaokao adındaki üniversite sınavına giriyor. Puanınız nerede okuyabileceğinizi ve okuyup okuyamayacağınızı belirliyor ve hayatınızın geri kalanı için en büyük başarı belirteci şey bu sınav olarak görülüyor. Ebeveynler çocuklarının öne geçmesine yardımcı olacak özel dersler veya başka herhangi bir şey için ödeme yapma konusunda gönüllü.

Sonuncusu da Çinli girişimcilerin algoritmalarını eğitip geliştirmek için ellerinde büyük veri kitlelerinin olması. Nüfus geniş, insanların veri gizliliği konusundaki görüşleri Batı’dakinden çok daha rahat. Ebeveynler de ülkeyi sadece birkaç on yılda nasıl değiştirdiğini gördükleri için teknolojiye fazlasıyla inanıyor.

Squirrel, öğrencilerin doğrudan ulusal gaokao kaygısına dayanan yıllık standart testlerde daha iyi puan almasına yardımcı olmaya odaklanıyor. Ayrıca sistemini başından bu yana daha da fazla veri elde etme üstüne kurmuş durumda. Bu sayede her tür kişiselleştirmeyi ve öngörü deneylerini mümkün kılabiliyor. Teknik becerilerini akademik yayınlar, uluslararası iş birlikleri ve ödüller aracılığıyla yoğun bir şekilde pazarlıyor, bu da şirketi yerel Şangay hükümeti gözünde değerli kılıyor.

MÜTHİŞ BÜYÜME 

Bu strateji önemli bir büyümeyi de tetiklemiş durumda. Kurulduğundan bu yana geçen beş yılda, şirket 200 şehirde 2000 adet eğitim merkezi açtı ve bir milyondan fazla öğrenciyi kayıt ettirdi; bu New York’un bütün devlet okulu sistemine denk bir rakam. Bir yıl içinde ülke çapında 2000 tane daha merkezle genişlemeyi planlıyor. Bugüne kadar şirket ayrıca 180 milyon dolardan fazla destek elde etti. Geçen yılın sonunda, değeri 1 milyar doları aşarak “1 milyar dolar üzeri genç teknoloji şirketi” kategorisine girdi.

Squirrel, yapay zekayla özel ders konseptinin peşinden giden tek şirket değil. Öğretmenleri “kopyalama” konusundaki ilk çabalar bilgisayarların eğitimde ilk kez kullanılmaya başladığı 1970’lere dayanıyor. Daha sonra, 1982 ve 1984 arasında Birleşik Devletler’de yapılan çeşitli çalışmalar, insanlardan birebir özel ders alan öğrencilerin almayanlardan çok daha fazla başarılı olduğunu gösterdi. Bu, bu türden bireysel bir dikkati bir makinede yeniden yaratma konusunda yeni bir çaba dalgasını ortaya çıkardı. Sonuç uyum sağlayabilen, artık anaokulundan iş yeri eğitim merkezlerine kadar her yerde bulunabilen öğrenme sistemleri oldu.

Squirrel’ın yeniliği; boyutları ve ölçeği. Sunduğu her kurs için, mühendislik takımı bir grup baş öğretmenle birlikte çalışıyor ve konuyu, mümkün olan en küçük kavram parçalarına bölüyor. Örneğin ortaokul matematiği rasyonel sayılar, bir üçgenin özellikleri ve Pisagor teoremi gibi 10.000 atomik parçaya veya “bilgi noktalarına” bölünüyor. Amaç, bir öğrencinin anlama konusundaki yetersizliklerini mümkün olduğu kadar net bir şekilde tespit etmek. Buna kıyasla, bir çalışma kitabı aynı konuyu 3.000 noktaya bölebilir; Squirrel’a ilham veren ve Birleşik Devletler’de yer alan McGraw-Hill tarafından geliştirilmiş uyum sağlayıcı bir eğitim platformu olan ALEKS, bunu kabaca 1.000’e bölüyor.

Bilgi noktaları bir kez oluşturuldu mu; video dersler, notlar, çözümlü örnekler ve pratik yapma sorularıyla eşleştiriliyorlar. İlişkileri ayrıca baş öğretmenlerin deneyimlerine dayanarak bir “bilgi grafiği”ne işleniyor.

KİŞİYE ÖZEL EĞİTİM 

Bir öğrenci kursa temel kavramları ne kadar iyi anladığını değerlendiren kısa bir tanı testiyle başlıyor. Erken bir soruyu doğru cevaplarsa, sistem ilgili konseptleri bildiğini varsayıyor ve daha sonraki konulara geçiyor. 10 soru içinde, sistem öğrencinin ne üzerine çalışmaya ihtiyacı olduğunun kabaca bir resmini çiziyor ve bunu bir ortalama inşa etmek için kullanıyor. Öğrenci çalıştıkça, sistem onun anlamasına dair modelini güncelliyor ve ortalamayı da buna uygun şekilde ayarlıyor. Daha fazla öğrenci sistemi kullandıkça, konseptler arasındaki daha önce fark edilmemiş bağlantılar belirleniyor. Sonra makine öğrenim algoritmaları bu yeni bağlantıları da hesaba katmak için bilgi grafiğindeki ilişkileri güncelliyor. Bunların bir kısmını ALEKS de yapıyor fakat Squirrel onun makine öğrenim optimizasyonlarının daha kısıtlı olduğunu ve bunun da programı teoride daha etkili kıldığını iddia ediyor.

Squirrel, sisteminin bir doğrulamasını sundu. Örneğin Ekim 2017’de, 78 ortaokul öğrencisiyle yaptıkları ve kendilerinin fonladığı dört günlük bir çalışma, sistemin matematik test puanlarını yükseltmede geleneksel bir sınıfta bir düzine veya daha fazla çocuğa ders veren deneyimli öğretmenlerden ortalama olarak daha iyi olduğunu buldu.

Eğitim merkezindeki öğrenciler de özel ders programından övgüyle bahsediyor. Hepsi ortaokulu bitiriyor ve bir yıldan fazladır da bu merkeze geliyorlar. Burada ders alan bir öğrenci olan Fu Weiyi, kendisinin bir öğretmenden bireysel özel ders aldığı zamankinden çok daha hızlı bir şekilde gelişme gösterdiğini söylüyor. “Burada hem çevrimiçi hem de çevrimdışı bir öğretmenim var” diyor. “Üstelik talimatlar fazlasıyla kişiye yönelik, sistem anlamadığım yerleri doğrudan tespit edebiliyor.” Başka bir öğrenci de aynı duyguları paylaşıyor: “Bu sistemle, bir sürü alıştırma yapmanıza gerek yok ama yine de etkili oluyor. Gerçekten de zaman kazandırıyor.”

Zhou Yi’nin hikayesi, belki de tesadüfi olmayarak, Squirrel’ın zorluk çeken öğrencilere nasıl yardımcı olabileceğini ayrıca düzgün bir şekilde gösteriyor.

Squirrel’ın kurucusu Li için bu vizyon özel ders vermekle bitmiyor. Okul sonrası programların sınırlarını aşmak ve ortalamasını doğrudan ana sınıflara entegre etmek gibi hırsları var. Squirrel, kendi sistemini temel talimat yöntemi yapmak için çoktan Çin’deki çeşitli okullarla görüşmeye başladı bile.

YENİ DÖNEM EĞİTİM 

Makineler ezbere görevlerde daha iyi hale geldikçe, insanların kendilerine özgü olmaya devam eden becerilere odaklanmaları gerekiyor: yaratıcılık, işbirliği, iletişim ve problem çözme. Ayrıca giderek daha fazla beceri otomasyonun eline düştüğü için hızlı bir şekilde uyum sağlamaları gerekiyor. Bu da 21. yüzyıl sınıflarının, daha çok endüstri çağına uygun klasik bir bilgi setini uygulamaya koymaktansa, her bir kişinin ilgi alanlarını ve güçlü olduğu tarafları ortaya çıkarması gerektiği anlamına geliyor.

Teoride yapay zeka bunu daha kolay hale getirebilir. Sınıftaki belli ezbere görevleri üzerine alarak öğretmenlerin her bir öğrenciye daha fazla dikkat etmesini sağlayabilir. Bunun neye benzeyebileceğine dair hipotezler farklılaşıyor. Belki de yapay zeka belli bilgileri öğretirken insanlar diğerlerini öğretebilir; belki öğretmenlerin öğrenci performansını takip etmesine veya öğrencilerin öğrenme şekilleri üstündeki kontrollerinin artmasına yardımcı olabilir. Ne olursa olsun, asıl amaç derin bir şekilde kişiselleştirilmiş eğitim.

Squirrel’ın yaklaşımı klasik eğitim üzerinde öneli sonuçlar elde edebilir fakat bazı uzmanlar, öğrencileri değişen bir dünyada esnek olmaya hazırlamadığını söylüyor. Harvard Üniversitesi’nin Teknoloji, Yenilik ve Eğitim Programı profesörü Chris Dede, “Uyum sağlayıcı öğrenmeyle kişiselleştirilmiş öğrenme arasında bir fark var” diyor. Squirrel uyum sağlayıcı öğrenme uyguluyor, bu da “öğrencinin tam olarak neyi bildiğini ve neyi bilmediğini anlamak”la ilgili. Fakat neyi öğrenmek istediklerine veya en iyi şekilde nasıl öğrendiklerine dikkat edilmiyor. Kişiselleştirilmiş eğitim onların ilgi alanlarını ve ihtiyaçlarını da göz önüne alıyor ve “her bir öğrenci için zaman ve motivasyonu yöneterek ilerlemelerini sağlıyor.”

Eğitimde kapsayıcılığı geliştirmek için kişiselleştirilmiş öğrenme konusuna öncülük etmiş olan Ontario Sanat ve Tasarım Üniversitesi profesörü Jutta Treviranus, konuyu daha da açıyor. “Kişiselleştirilmiş eğitimin çeşitli seviyeleri var,” diyor: o bunları hız, yön ve varış noktası olarak isimlendiriyor.

Eğer öğrenme hızı kişiselleştirilirse, farklı yetenekleri olan öğrencilere aynı materyali öğrenmeleri için farklı süreler verilir. Eğer yön kişiselleştirilirse, aynı amaçlara ulaşmaları için öğrencilere farklı motivasyonlar verilebilir ve materyal de farklı şekillerde sunulabilir (örneğin, metin yerine video olarak). Eğer varış noktası kişiselleştirilirse, öğrenciler örneğin meslek okulunu veya üniversiteyi düşünerek öğrenmeyi seçebilir.

“Öğrencilerin kendi öğrenme şekillerini anlamalarına ihtiyacımız var. Neyi öğrenmek istediklerine karar vermelerine ve öğrenmeyi öğrenmelerine ihtiyacımız var.” diyor Treviranus. “Squirrel AI bunlarla hiçbir şekilde ilgilenmiyor. Sadece tüm öğrencileri aynı standart yere getirmeyi daha verimli kılıyor.”

Bu, uyum sağlayıcı öğrenme sistemlerinin 21. yüzyıl sınıflarında yerinin olmayacağı anlamına gelmiyor. Dede’nin meslektaşı David Dockterman, bu sistemlerin insanları yapılandırılmış bilgiler hakkında eğitme güçlerinin hala değerli olduğuna inanıyor. Fakat onları sınıftaki en baskın “öğretmen” yapmak bir hata olur: “Akıllı bir öğretmenin öğretmesinin daha kolay olduğu bu tür ezbere aktiviteler ayrıca akıllı bir makinenin de daha kolay yapabileceği şeyler” diyor.

Squirrel teknolojisini çoktandır yurt dışına ihraç ediyor. Dünya çapındaki en büyük yapay zeka konferanslarının bazılarında boy göstererek ve MIT, Harvard ve diğer prestijli araştırma enstitüleriyle ilgisi olan ünlü ortaklar getirerek uluslararası şöhretini artırıyor. Li ayrıca, gelecek iki yılda Birleşik Devletler ve Avrupa’ya girebilme niyetiyle, yönetim ekibinde hizmet vermeleri için çeşitli Amerikalıları da ekibine kattı. Bunlardan biri Carnegie Mellon’da bilgisayar bilimleri dekanı olan Tom Mitchell, diğeri de ALEKS’de kullanıcı deneyimi ve editoryal takımları yöneten Dan Bindman.

ENDİŞELER VAR 

Treviranus, Squirrel’ın eğitim felsefesinin Çin’in akıllı eğitim arayışındaki daha büyük bir kusuru temsil ettiğinden endişe ediyor: Standart hale getirilmiş öğrenme ve test etme üzerindeki vurgusu. “Çin deneylerinin trajedisi, ülkeyi herhangi bir ilerleyici pedagog veya eğitim sisteminin uzaklaştığı bir eğitim noktasına götürüyor oluşu” diyor.

Fakat Çin’in ayrıca daha fazla öğretmen dostu ve öğrenciye odaklanan bir sınıf ortamı yaratmak için de en iyi olanaklara sahip olduğuna inanıyor. Eski moda eğitim modellerine Batı’dan daha az katılıyor ve yeni fikirler denemeye çok daha fazla istekli. “Çin’in yapay zekanın tamamen farklı bir çeşidine bakmaya ihtiyacı var” diyor. Asıl soru şu: Bu ne anlama geliyor?

Cevap Squirrel’ın Genel Merkez binasından on iki mil kadar batıda, Şangay boyunca akan Huangpu Nehri’nin karşısında yatıyor olabilir. Burada, bir çocuk eğitim uzmanı olan Pan Pengkai, farklı bir doğası olan deneyler yürütüyor.

Pan neredeyse 20 yıldır yapay zekanın eğitimde nasıl kullanılabileceğini düşünüyor. On beş yıl önce, MIT Media Lab’de doktorasını yaptıktan sonra Çin’deki ilk eğitim teknolojisi şirketini kurdu. Yükseköğrenim sırasında edindiği deneyimden ilham alarak İngilizce öğrenimi için araçlar üretmeye odaklandı. “Yenilik farklılıktan gelir” diyor ve ekliyor: “Çin’de eksik olan da tam olarak bu. Eğer birden fazla dil konuşabiliyorsanız, farklı insanlarla konuşabilirsiniz; farklı fikirleri dile getirebilirsiniz.”

Pan şu anda bir K-12 eğitim teknolojisi şirketi olan Alo7’yi aynı İngilizce öğretme misyonuyla işletiyor. Diğer pek çok şirketten farklı olarak, test odaklı öğrenmeden uzaklaşmak ve bunun yerine yaratıcılığı, liderliği ve diğer sosyal becerileri güçlendirmek istiyor. Şirket hem fiziksel hem de dijital sınıflar için ürün ve hizmetler sunuyor. Örneğin, öğrencilerin öğrenmesine ve dil becerilerini kullanmasına yardımcı olan ve ders kitaplarıyla desteklenen online bir öğrenme platformu var. Ayrıca düzenli grup dersleri için üç taneye kadar öğrenciyi yurtdışındaki İngilizce öğretmenlerine videoyla bağlayan bir hizmetleri de var. Bugüne kadar 15 milyon öğrenci ve öğretmene hizmet verdi ve ulusal olarak 1.500 tane kurumla işbirliği yaptı.

Squirrel’ın aksine Alo7’nin online öğrenme platformu, klasik bir sınıfa destek olmak için var. Kelime bilgisi gibi uyum sağlayıcı öğrenme ile öğrenilebilecek bilgiler, uygulama aracılığıyla evde öğreniliyor. Konuşma tanıma algoritmalarıyla iyileştirilebilecek olan telaffuz gibi beceriler de öyle. Fakat yazma ve sohbet gibi yaratıcılık gerektiren her şey sınıfta öğreniliyor. Öğretmenin katkısı hayati öneme sahip. Pan benzer bir şey sunuyor: “Hastanelerde kullanılan bir sürü medikal teknoloji var ama makinenin doktorlardan daha iyi olduğunu söyleyemeyiz. Hala bir doktorun yardımcı aracı olarak kalıyor.”

TESTLERDEN KURTULMAK! 

Pan’ın yapay zekayla eğitim için nihai vizyonu standart testlerden tamamen kurtulmak. “Neden iyi veya kötü olduklarına karar verebilmek için insanlara iki veya üç saatlik testler yapıyoruz ki?” diye soruyor. Yapay zekanın eninde sonunda titiz ve analitik öğrenciler için olduğu kadar hassas ve yaratıcı öğrenciler için de iyi olan esnek öğrenme ortamları yaratacağını düşünüyor. Eğitim artık rekabetle ilgili olmayacak, diyor.

Geçen yıl Alo7 daha fazla deney yapmaya başladı. Her bir dersin özet raporlarını çıkarabilmek için video derslerine yüz ve ses analizi ekledi. Algoritmalar öğrencilerin sınıfta ne kadar süreyle İngilizce konuştuğunu, İngilizce telaffuzlarının doğruluğunu ve konuşmak ve gülmek için kaç kere ağızlarını açtıkları gibi sınıfa katılımlarının ve neşelerinin basit göstergelerini ölçüyor. Bu yılın başlarında şirket, benzer analizler üretmek için kamera ve mikrofonlarla donatılmış pek çok fiziksel derslik yarattı. Öğretmenler de kendi performanslarına dair raporlar alıyorlar.

Alo7’nin akıllı sınıflarından biri kendim görmeye gidiyorum. Küçük fakat hayli renkli. Duvarlar şirketin maskotlarıyla boyanmış; şirketin eğitim materyallerinde de görünen birbirinden farklı karakterde beş arkadaş. Ne masa ne de sandalye var, sadece arka duvara yaslanmış bir sıra bulunuyor. Ön tarafta bir kara tahta ve günün derslerini gösteren iki tane televizyon var.

Şu anda işlenen bir ders yok fakat bir şirket çalışanı benim için ilk okul derslerinden oluşan birkaç kısa klip oynatıyor. Bunlardan birinde, altı tane öğrenci bir sırada oturuyor ve farklı hayvanların isimlerini söylüyor. Öğretmenleri kollarını kanat gibi çırparken “Kuş, kuş, kuş!” diye tekrar ediyorlar.  Ekrandaki görüntü bir kaplumbağa resmine geçince “Kaplumbağa, kaplumbağa, kaplumbağa!” diye devam ediyorlar. Öğretmen-öğrenci etkileşimi öne çıkıyor ve yapay zeka maksatlı bir şekilde fark edilmeden geride duruyor.

Dede, akıllı bir sınıfta oluşturulan verilerin kullanışlı olabileceğini söylüyor fakat kameraların ve diğer sensörlerin bir öğrencinin duyguları veya ruh halini yargılamak için kötüye kullanılabileceği, bu uygulamaların pek bilimsel dayanaklı olmadığı ve aşırı denetlemeye yol açabileceği hakkında da uyarıyor. Pan dikkatli olmanın önemli olduğuna katılıyor: “Bu yüzden verileri öğrencilere değil, aslen öğretmenlere sağlıyoruz çünkü henüz bilimsel testler yapmadık.”

Pan, Alo7’yi Çin’in dışına çıkarma gibi planları olmadığını söylüyor. Ana akıma karşı çıkan bir eğitim felsefesi satarken yurtiçi pazar yetiyor da artıyor bile. Fakat kendisi ulusal konuşmalarda bir değişim görmeye başladı. Hükümet liderleri yeniliği teşvik edici yeni yollar ararken, yaratıcılık ve sosyal bilimleri vurgulayan “kalite odaklı eğitim” fikri hız kazandı.

Geçtiğimiz yılın Şubat ayında, Çin’in eğitim bakanlığı testler konusundaki takıntıyı azaltma amacıyla öğretmenler için daha katı yetkilerin de dahil olduğu bir dizi reform hayata geçirdi. Bu ayın başlarında, hükümet ayrıca fiziksel, ahlaki ve sanatsal eğitime daha çok ve sınavlara daha az odaklanan yönergeler açıkladı. Eleştirmenler bunun hala gaokaoyu ortadan kaldırmadığına işaret etseler de Pan, değişim niyeti konusunda iyimser. Alo7 de ayrıca ülkenin ileri gitmek için yeni yollar aramasına yardımcı olmaya hazır.

Pan her zaman “Teknolojiyle Çin eğitiminin geleceğini değiştirmek istiyoruz.” diyor. Çin’in şu anda yapay zekayla eğitimde yaptığı kitle deneyleri ve yapması gereken seçimler, dünyada da eğitimi değiştirebilir.



İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR

Yorum Yaz




Veri politikasındaki amaçlarla sınırlı ve mevzuata uygun şekilde çerez konumlandırmaktayız. Detaylar için çerez politikamızı inceleyebilirsiniz.