Sonuçlar İç Karartıcı…

12:16:50

Yapay Zeka Kullanan Öğretmenler Açık Bir Mesaj Gönderiyor: Önemsenmiyorlar ve Yakında Modası Geçecek

Son zamanlarda bir öğretmenle konuştuğunuzda, muhtemelen yapay zekânın öğrencilerin dikkat süreleri, okuduğunu anlama ve kopya çekme üzerindeki etkileri hakkında bir şeyler duyacaksınız. Yapay zekâ, teknoloji şirketlerinin zorlamasıyla günlük yaşamda her yerde karşımıza çıkmaya başladıkça, öğrencilerin ChatGPT gibi yazılımları neredeyse eşi benzeri görülmemiş bir ölçekte kullanıyor olması şaşırtıcı değil…

Dijital Eğitim Konseyi tarafından yapılan bir araştırma, üniversite öğrencilerinin yaklaşık yüzde 86'sının çalışmalarında bir tür yapay zekâ kullandığını ortaya koydu…

Bu da bazı bıkkın öğretmenlerin, öğrencilerinin çalışmalarını puanlamak için yapay zekâ sohbet robotlarını kullanarak ateşe ateşle karşılık vermesine neden oluyor. Bir öğretmenin Reddit'te yazdığı gibi: “Yapay zekâ kullanmakta serbestsiniz. Sadece bana haber verin. Bunu yaparsanız, yapay zekâ da size not verecektir. Siz yazmazsanız ben de okumam.”

Diğerleri ise yapay zekâyı gülümseyerek kucaklıyor ve Vice tarafından listelenen bir örnekte “matematik problemlerini her öğrenciye göre uyarlamak” için kullanıyor. Bazıları öğrencilerin yapay zekâ kullanmasını zorunlu tutacak kadar ileri gidiyor. New York, Ithaca'daki bir profesör, hem ChatGPT'nin öğrenci kompozisyonları hakkındaki yorumlarını hem de kendi yorumlarını paylaşıyor ve öğrencilerinden kompozisyonlarını kendi başlarına yapay zekâdan geçirmelerini istiyor.

Georgia Üniversitesi'ndeki araştırmacılara göre, yapay zekâ eğitimcilere biraz zaman ve değerli beyin gücü tasarrufu sağlayabilirken –ki bunlar muhtemelen işin büyük kısmını oluşturuyor – teknoloji bu iş için biçilmiş kaftan bile değil. Yapay zekâ ile not vermenin kötü bir fikir olduğunu muhtemelen hepimizin bilmesi gerekirken, UG Bilgisayar Okulu tarafından yapılan yeni bir çalışma bunun ne kadar kötü olduğuna dair veri topladı.

Araştırmada Büyük Dil Modeli (LLM) Mixtral'e ortaokul ödevlerine verilen yazılı yanıtları notlandırma görevi verildi. UG ekibi, bu tür çalışmalarda genellikle yapıldığı gibi LLM'ye insan eliyle oluşturulmuş bir dereceli puanlama anahtarı vermek yerine, Mixtral'e kendi notlandırma sistemini oluşturma görevini verdi. Sonuçlar berbattı.

Bir insan not vericiyle karşılaştırıldığında, LLM öğrenci çalışmalarına zamanın sadece yüzde 33,5'inde doğru not verdi. Bir insan dereceli puanlama anahtarı verildiğinde bile, model yüzde 50'nin biraz üzerinde bir doğruluk oranına sahipti.

LLM hızlı bir şekilde “not vermesine” rağmen, verdiği puanlar sıklıkla LLM'lerin doğasında bulunan hatalı mantığa dayanıyordu.

Araştırmacılar, “LLM'ler puanlama görevlerine hızla adapte olabilirken, genellikle kestirme yollara başvurarak insan puanlamasında beklenen daha derin mantıksal muhakemeyi atlıyorlar” diye yazdı.

UG araştırmacılarından Xiaoming Zhai, “Öğrenciler bir sıcaklık artışından bahsedebilir ve büyük dil modeli tüm öğrencilerin sıcaklık arttığında parçacıkların daha hızlı hareket ettiğini anladıkları yorumunu yapar” dedi. “Ancak öğrencilerin yazdıklarına dayanarak, bir insan olarak, öğrencilerin parçacıkların daha hızlı hareket edip etmeyeceğini bilip bilmedikleri sonucuna varamıyoruz.”

UG araştırmacıları, “insan not verme mantığını yansıtacak şekilde tasarlanmış yüksek kaliteli analitik dereceli puanlama anahtarlarının dahil edilmesinin [bu] açığı azaltabileceğini ve LLM'lerin puanlama doğruluğunu artırabileceğini” yazmış olsalar da, yüzde 33,5'ten yüzde 50 doğruluğa bir artış gülünçtür. Unutmayın, bu “yeni bir çağ” getirmesi beklenen bir teknoloji -insanlık tarihindeki herhangi bir teknolojiden daha fazla tohum parası döktüğümüz bir teknoloji.

Eğer arabanızın otoyolda feci şekilde arıza yapma ihtimali yüzde 50 olsaydı, hiçbirimiz araba kullanmıyor olurduk. Öyleyse öğretmenlerin öğrencilerle aynı kumarı oynamasında ne sakınca var?

Bu, yapay zekânın yaşayan, nefes alan bir öğretmenin yerini tutamayacağının ve bunun yakın zamanda değişmeyeceğinin bir başka kanıtı. Aslında, zaman geçtikçe ve orijinal veriler azaldıkça YZ'nin kavrama yeteneklerinin daha da kötüye gittiğine dair artan kanıtlar var. New York Times'ın yakın tarihli bir haberine göre, en yeni nesil yapay zekâ modelleri zamanın yüzde 79'unda halüsinasyon görüyor -geçmiş rakamlara göre çok daha fazla.

Öğretmenler yapay zekâyı benimsemeyi tercih ettiklerinde, çocuklarına bu teknolojiyi dayatmış oluyorlar: hatalarıyla ünlü, memnun etmeye aşırı hevesli ve düpedüz yalan söylemeye eğilimli. Bu, düzenli yapay zekâ kullanımıyla birlikte gelen bilişsel gerilemeye girmeden önce bile geçerli. Eğer yapay zekâ hile krizinin çözümü buysa, o zaman belki de aracıları ortadan kaldırmak daha mantıklı olacaktır: okulları kapatın ve çocukların yapay arkadaşlarıyla bire bir görüşmelerine izin verin diyenlerde pekala olabilir.

Bu içeriği beğendiyseniz lütfen çevrenizle paylaşınız…