Tüm dünyada olduğu gibi ülkemizde de eğitimin dijitalleştirilmesi, eğitimde teknoloji uygulamalarının arttırılmasına yönelik bir eğilim bulunuyor. Adaptif öğrenme stratejileri, çevrimiçi eğitim modelleri ve eğitime katılım – veya churn (erime) – oranlarını öngörebilme, öğrenci eğilimini anlayabilme ve benzeri inisiyatifler incelendiğinde eğitim sistemine en çok dahil etmek istediğimiz şeyin veri odaklı, kanıta dayalı bir kurgu olduğunu anlıyoruz.
Teknolojinin eğitim alanında sağladığı kolaylaştırıcı rol ile birlikte, işin karanlık tarafının da doğru öngörülmesi, eğitimde teknolojinin uygun tasarım prensipleri ile entegre edilmesi, eğitim gibi stratejik bir alanda işin kurgulandığı vizyondan farklı bir yöne gitmesine mâni olacaktır.
Eğitim verisinin yetkililer dışında kişilerin eline geçmesi, kişisel verilerin ifşa edilmesi, şeffaflığın sağlanamaması, önyargılı algoritmaların kasıtlı olarak kurgulanması, verinin insan davranışlarını yönlendirmek amacı ile kullanılması veri odaklı bir eğitim sistemi altyapısının kurulmasında aklımıza ilk gelen olumsuz senaryolar olarak tariflenebilir.
Belirttiğimiz karanlık senaryoların hayat bulmasına engel olmak ve eğitimde veriye dayalı bir sistemin kurgusu için eğitim kurumlarının hatta hükümetlerin aşağıda belirtmiş olduğumuz sorulara cevap bularak yol alması, toplum tarafından kabul gören katılımcı bir sistemin inşası için kritik öneme sahiptir.
Gizlilik ve Verinin Korunması: Verilerim kimlerin elinde ve erişimindedir? Beni verilerimi işleyerek kimler takip etmektedir/edebilmektedir? Bu konudaki haklarım nelerdir?
Verinin Etik Olarak Kullanımı: Otomatize olan sistemlere güvenerek ne tür riskler doğurmaktayız? Etik değerleri çiğnemeden teknolojiyi eğitim alanında çözüm olarak nasıl kullanabiliriz? Hangi süreçler ve alanlar veriye dayalı kullanım için uygun?
Veri Mesuliyeti: Verinin etik koşullarda kullanımına yönelik nasıl bir değerlendirme gerçekleştirilmektedir? Veri ilgili paydaşların bilgisi ve rızası ile mi saklanmaktadır? Mevcut kişisel veri farklı bir amaç için kullanılmak istendiğinde nasıl bir yol izlenmektedir? Verinin işlenmesi hususunda ne tür kalite kontrol mekanizmaları uygulanmaktadır?
Algoritma Okuryazarlığı: Yapay zekânın eğitim alanında kullanımı ne tür olumlu ve olumsuz taraflar doğurmaktadır? Yapay zekâ sistemlerinin çıktılarını nasıl değerlendirebiliriz? Mevcut değerlendirme, izleme kriterleri yapay zekânın, büyük verinin yarattığı sosyal etkileri ne kadar ölçümleyebilmektedir?
Sorumluluk: Teknolojinin etik değerler dışında kullanımı sonrası oluşabilecek risk ve sorunlara karşın öğrenciler ve öğretmenler nasıl korunabilir? Veri odaklı uygulamaların tasarım aşamasına son kullanıcılar ne kadar dahil olabilir/ olmalıdır?
Önyargı Farkındalığı: Önyargılı algoritmaların etkilerini en aza nasıl indirgeriz? Algoritmaların eğitiminde kullanılan veri setleri ve öğrenim ortamları ne kadar steril?
Şeffaflık: Öğrenci verileri nasıl toplanmakta, analiz edilmekte ve hangi alanlarda kullanılmaktadır? Verinin tutarlı, anlaşılabilir olmasına yönelik hangi şeffaf veri politikaları hayata geçirilmelidir? Kara kutu algoritmaların ürettiği sonuçlar için nasıl bir denetim mekanizması oluşturulmalıdır?
Açıklanabilirlik: Veri toplama safhasında şartları ve sözleşmeleri nasıl daha anlaşılabilir hale getirebiliriz? Kara kutu çözüm üreten yapay zekâyı nasıl daha açık ve anlaşılır hale getirebiliriz?
Şüphe yok ki eğitim alanında teknolojinin ve artan verinin kullanımı topluma yeni kapılar açacak. Bu yeni kapılar fırsatlara açıldığı kadar, yeni zorluklara ve tehlikelere de çıkabilir. Hayal ettiğimiz veriye ve kanıta dayalı eğitim sisteminin yapı taşlarını birlikte kurguladığımız bu günlerde umudumuz atılacak adımların yukarıda saydığımız sorulara cevap bulabilecek temel tasarım prensipleri ile hayat bulmasıdır.
Not: Bu yazı Cristobal Cobo’nun Dünya Bankası Blog’unda yazdığı “Is education ready to work in data-intensive environments? “adlı makaleden esinlenerek hazırlanmıştır.