Son zamanlarda hayatın her alanında varlığını hissettiren yapay zekâ, makinelerin insan zekâsından beklenen görsel, yazılı ve sözlü üretimi mümkün kılan bir yeni alan olarak karşımıza çıkmaktadır. Bir diğer ifade ile yapay zekâ, doğal dil işleme yolu ile öğrenme, problem çözme ve kararlar alabilme kapasitesi ile eğitim, sağlık, adalet, güvenlik, sanayi gibi temel alanlarda öngörülemez bir etki bırakma potansiyeline dönüşmek üzeredir. Elbette bu gelişmelerin toplumsal, ekonomik ve psikolojik açıdan derin etkilerde bulunması da kaçınılmazdır.
Genel bir çerçeve içinde, eğitim üzerinde anlamlı etkiler bırakması beklenen yapay zekânın üniversiteler tarafından doğru anlaşılması; eğitim-öğretim, araştırma, yönetim ve yönetişim ve toplumla ilişkiler açısından doğru politikalar belirlenmesi ile mümkün olacaktır. Bu nedene dayalı olarak, bu yenilikçi ve teknolojik gelişmelerin basit analiz ve istatistiklerden öğrenci başarısına olan katkıları, bireysel öğrenme ortamlarından akademik araştırmalara kadar geniş bir yelpaze içerisinde anlaşılması, özümsenmesi, değerlendirilmesi ve kullanılması üniversitelerimiz tarafından bir zorunluluk olarak düşünülmelidir. Böylece yapay zekânın; üniversitelerimizde eğitimin ve araştırmanın niteliğinin artırılması ve üniversite-toplum ilişkileri bağlamında öncü bir role sahip olunması açısından doğru ve yerinde değerlendirmeler yapılabilmesi; ulusal ve bölgesel ölçeklerde amaçların, stratejilerin ve politikaların belirlenmesi ile mümkün olabilecektir.
Bu bilgiler ışığında; üniversitelerimizin yapay zekâ kullanımı konusunda belirlenecek, usul, esas, ilke ve politikalarının sınırlarının belirlenmesi gereklidir. Bu politikaların geliştirilmesi ile ilgili genel hatlar aşağıda detaylandırılmıştır.
Bilindiği üzere yapay zekânın eğitilmesi, gerekli bilgilerin yüklenmesi ve bu bilgilerin bağlamsallaştırılması için bilgi girişi ile mümkün olmaktadır. Sözgelimi tablo olarak hazırlanmış bir veri setinin görsel bir şema ya da grafik şeklini alabilmesi için ilgili verinin yapay zekâ ortamına aktarılması gereklidir. Bir başka ifade ile tabloda sunulan veri yüklenmediği sürece yapay zekânın bu veri setine dayalı bir grafik çizmesi mümkün değildir. Ancak yapay zekâ ile kurulan insan-makine etkileşimi ile kişisel verileri de toplayabilmektedir. Henüz yayımlanmamış veya hazırlık aşamasındaki bir makale taslağının sözgelimi dil kontrolü açısından yapay zekâ yüklendiğinde belge içeriğindeki bütün verinin yapay zekâ ortamında toplandığını bilmek durumundayız. Daha ileri bir boyutu ile kişisel verilerin depolanması; bu bilgilerin nerede, ne zaman ve kimler tarafından ve hangi amaç için kullanılacağı konusunda güçlü kuşkuların ve soru işaretlerinin doğmasına neden olacaktır. Bu nedene dayanarak, üniversiteler; kişisel verilerin kullanılması ve veri güvenliğinin sağlanması konusunda güçlü ve sıkı politikalar geliştirmeli ve bu anlamda kamuyu aydınlatma görevi üstlenmelidirler. Veri, bulunduğumuz yüzyılın en değerli varlıklarından birisidir ve doğru, etik ve güvenli kullanım açısından belirgin politikaların geliştirilmesinde üniversitelerimize büyük ve önemli görevler düşmektedir.
Gerek eğitim ve öğretim gerekse araştırma etkinliklerinde kullanılan, yüklenen ve alınan verilerin konu bağlamında çeşitlilik içermesi, yansız ve tarafsız olması ve önyargılar içermemesi gereklidir. Böylece yapay zekânın etkin, verimli ve doğru kullanılması mümkün olacaktır. Bu nedenle üniversitelerimiz, sağlanan, toplanan ve kullanılan verinin incelenmesi ve denetlenmesi için üniversite bünyesinde denetleme ve inceleme mekanizmaları geliştirmelidirler. Algoritmaların cinsiyet, yaş, etnik yapı, din, sosyo ekonomi, dezavantajlı gruplar açısından önyargılar ve yanlış bilgiler içermesinin zaman içerisinde tahribatlara neden olabileceği ve belirgin çıkar grupları tarafından kullanılabileceği hesaba katılarak kurulacak bu mekanizmaların uzman görüşü ve desteği ile mevcut etik kurullar aracılığı ile yürütülmesi de olasıdır. Böylece yapay zekâ aracılığı ile elde edilen bilgilerin kullanımı ve yayılımı erişimi doğru bir zemine oturacaktır.
Eğitimde ölçme ve değerlendirme açısından bakıldığında öğretim elemanlarının yapay zekâ araçlarının puanlama, değerlendirme ve karar verme süreçlerinde kullanımına yönelik artan bir ilgi olduğu gözlenmektedir. Ancak yapay zekâ araçlarının değerlendirme ölçütleri, değerlendirme için kullandıkları veri ve bilgi kaynaklarının neler oldukları belirgin değildir. Bu durum, ölçme ve değerlendirme işlemlerinin amaca uygun olmayışına ek olarak yanlış kararlar verme ile sonuçlanabilmektedir. Bu bağlamda üniversitelerimize düşen görev, yapay zekâ tabanlı ölçme değerlendirme işlemleri ile ilgili usul ve esasların belirlenmesi, ölçme ve değerlendirme ölçütleri açısından yapay zekânın eğitilmesinin sağlanması için öğrenci ve öğretim elemanlarının bilgilendirilmesi ve eğitilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu ilkelerin, mevcut eğitim-öğretim ve sınav yönetmelikleri ve yönergelerindeki maddeler ile bütünleştirilmesi de ayrıca gereklidir.
Bilindiği üzere mevcut kuramsal çerçeve ve araştırma sonuçları dikkate alındığında yapay zekânın öğrenciler arasında bireyselleştirilmiş öğrenme amacı ile kullanılmasının öğrencilerine katkıları olduğu bilinmektedir. Bir diğer ifade ile öğrenciler, kendi öğrenme hızlarına uygun bir şekilde kendilerine özel dersler ve bilgi setleri oluşturabilmekte, öğrenme materyali hazırlayabilmekte ve soru çözebilme kapasitelerini yapay zekâ kullanımı ile artırabilmektedir. Bu durum, bir yandan öğretim elemanlarının iş yükünü azaltırken diğer yandan geleneksel sınıf içi öğretimin etkinliğini ve verimliliğini de tartışmaya açmaktadır. Gerek öğrenci gerekse öğretim elemanları açısından yapay zekâ temelli uygulamalara yönelik olarak bireyselleştirilmiş öğrenim ile geleneksel yöntemlerin birleştirilmesi kuşkusuz en sağlıklı yol olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu dengenin sağlanması ve sürdürülmesi ise üniversitelerimizin ve bölümlerimizin genel ilke ve yöntemler açısından eğitim sunması ve düzenlemeler yapması ile mümkün olabilecektir. Sözgelimi bir öğretim elemanının sınavları yapay zekâ aracılığı ile değerlendirmesi, ders materyali hazırlaması veya verilen ödevlere geri bildirim sağlaması gibi adımları içeren ilkelerin belirlenip uygulamanın bütünlük içinde gerçekleştirilmesi sağlanabilir.
Üniversitelerimizin odaklanacağı önemli ve temel konulardan birisi ise yapay zekâ konusunda yapılacak olan bilimsel araştırmalardır. Yapay zekâ konusunda geliştirilen araştırma projelerinin TÜBİTAK tarafından öncelikli olarak değerlendirildiği bilinmekle birlikte üniversitelerin BAP düzeyindeki teşvikleri belirsizdir. Geleceğin şekillenmesinde önemli ve stratejik önemi bulunan yapay zekâ konusunda bilimsel araştırmaların desteklenmesi için gerek finans gerekse altyapı hizmetlerinin araştırma amaçları için kullanıma açılması, altı çizilmesi gereken bir zorunluluktur. Bu yaklaşımın ülkemizin geleceği ve gelişimi için yaşamsal bir katkı sunacağı gayet açıktır. Mevcut alanyazın dikkate alındığında bu alanda öncü iki ülkenin ABD ve Çin olduğu görülmekle birlikte henüz geç kaldığımızı söylemek de mümkün değildir. Gerek sosyal ve ekonomik gerekse teknolojik ve endüstriyel açıdan sorunlu alanlara yönelik araştırmalar, sadece disiplinlerarası bağlamda değil ayrıca üniversite dışı paydaş ve kuruluşlar açısından da önem taşımaktadır. Bu nedenlere dayalı olarak üniversitelerimiz, bu alana ivedilikle ve öncelikle eğilmeli ve geliştireceği araştırma destek politikaları aracılığı ile araştırma potansiyelimizi ülkemizin gelişimi için kullanmanın yollarını açmalıdır. Bu amacın gerçekleştirilmesi de yapay zekâ araştırma merkezleri, enstitüleri ve laboratuarları gibi kurumsal çözümlerin sunulması ile mümkün olacaktır.
Üniversitelerimizin hemen her bölümünde alana özgü yapay zekâ konulu derslerin müfredat ve programlara eklenmesi için de geç kaldığımız bir vakıadır. Yapay zekânın şehir planlamasından yabancı dil öğrenmeye, matematik problemi çözmeden kod yazmaya kadar her alanda kullanım alanı bulunmakta olduğundan istisnasız her bölüme yapay zekâ içerikli derslerin eklenmesi bir zorunluluktur. Bu amaçla üniversitelerimiz ders programlarını ve müfredatlarını yapay zekâ bağlamında hem alana özgü hem de disiplinlerarası bir yaklaşım ile revize etmeli ve güncellemelidir. Ek olarak yapay zekâ kullanımı konusunda halka açıp kurs ve sertifika programları düzenlemeli ve bu programları sürdürülebilir bir noktaya taşımalıdır. Ders, kurs ve sertifika içerikleri, sadece yapay zekâ teknik anlamda kullanımı ile sınırlandırılmamalı, olumsuz etkileri ve etik sorunlar gibi konuları da içerik olarak barındırmalıdır.
Sonuç olarak dikkate almamız gereken husus; yapay zekânın üniversitelerimizde eğitim, araştırma, topluma katkı gibi çeşitli alanlarda yakın bir gelecekte oldukça etkili olacağıdır. Bu potansiyelin etkili, verimli ve etik çerçeve içinde değerlendirilmesinde üniversitelerimizin öncülüğü ile mümkün olacaktır. Bunun için de üniversitelerimizin öncelikle yapay zekâ ile ilgili temel ilkeleri belirlemesi, belirlenen ilkeler doğrultusunda gerçekçi ve somut politikalar geliştirmesi ve tüm bu süreci yasal mevzuat çerçevesinde değerlenmesi gereklidir.