Yapay zekâ ve veri analizinin eğitimde kullanımı: mevcut durum, zorluklar ve fırsatlar

Yapay zekanın (YZ) ortaya çıkışı ve verilerin akıllıca kullanımı, eğitim sisteminin temellerini her düzeyde sarsıyor. Yakın zamana kadar bilim kurgu veya uzak bir vaat gibi görünen şey, artık konuların nasıl öğretildiği ve öğrenildiği, öğretmenin rolü ve öğrenciler ile eğitim kurumları için ortaya çıkan yeni fırsatlar ve zorlukları dönüştüren bir gerçeklik haline geldi. Eğer bir öğretmen, öğrenci, eğitim yöneticisiyseniz veya sadece öğrenmenin geleceğiyle ilgileniyorsanız, işte yapay zeka ve veri analitiğinin eğitime entegrasyonunun ne anlama geldiğine dair en kapsamlı ve pratik analiz; gerçek dünya uygulamaları, avantajları, riskleri ve bunlardan en iyi şekilde yararlanmak için pratik öneriler.

Bu makale boyunca, İspanya ve Avrupa'daki önde gelen projelerin deneyimlerine ve uluslararası kuruluşların, üniversitelerin, teknoloji platformlarının ve uzmanların analizlerine dayanarak, temel yönleri, zorlukları ve en iyi uygulamaları derinlemesine inceleyeceğiz. pedagoji. Bu, basitleştirilmiş söylemlerin ötesine geçerek yapay zekanın eğitimi nasıl değiştirdiğini, bizi yönlendirmesi gereken etik hususları, sınıflarda ve üniversitelerde halihazırda işe yarayan araçları ve geleceğin neler getireceğini anlamakla ilgili. Ayrıca, dahil edilen bağlantılar aracılığıyla başvurabileceğiniz resmi kaynaklara, kullanıcı kılavuzlarına ve somut örneklere de referanslar bulacaksınız. Hadi başlayalım!

Eğitimde yapay zekâ: kavram ve mevcut durum

Eğitimde yapay zekâ, sınıfa bilgisayar veya dijital beyaz tahta eklemekten çok daha fazlasıdır. Bu, büyük veri hacimlerini analiz edebilen, kalıpları tespit edebilen ve kişiselleştirilmiş öğrenme, otomatikleştirme, ihtiyaçları tahmin etme veya anında eğitim materyali oluşturma amacıyla uyarlanabilir yanıtlar sunabilen algoritmaların kullanılmasını içerir. Buna göre UNESCO“Yapay zeka, eğitimdeki en büyük güncel zorluklardan bazılarını ele almak, öğretim uygulamalarında yenilik yapmak ve kapsayıcı ve eşitlikçi eğitim hedeflerine doğru ilerlemeyi hızlandırmak için gereken potansiyeli sunmaktadır.”

Artık uzak gelecekten bahsetmiyoruz: Sohbet robotları, otomatik notlandırma sistemleri, uyarlanabilir öğrenme platformları ve sanal asistanlar gibi yapay zeka sistemleri, birçok İspanyol kurumunda günlük bir gerçeklik haline geldi. Üniversitelerde sohbet robotlarıyla yapılan pilot projelerden, her öğrencinin seviyesine göre alıştırmaları uyarlamak için algoritmalar kullanan okullara kadar, eğitim sektörü gerçek bir teknolojik devrim yaşıyor.

Eğitim alanında yapay zekâya neden şimdi ihtiyaç duyuluyor?

Eğitimde yapay zekanın yükselişi tesadüf değil: Teknolojik gelişmeler (örneğin üretken dil modelleri), pandemi sırasında yaşanan 'zorunlu' dijitalleşmeden çıkarılan dersler ve çeşitliliğe açık, her yerden erişilebilir, kişiselleştirilmiş ve kaliteli eğitime olan talep bir araya geliyor.

Eğitim kurumları ve yönetimleri giderek artan ihtiyaçlarla karşı karşıya: Çeşitli öğrenci toplulukları, aşırı kalabalık sınıflar, farklı seviyelerde veya özel ihtiyaçları olan öğrenciler ve gençleri dijital ve sürekli değişen bir dünyaya hazırlama ihtiyacı. Bu zorluklarla karşı karşıya kalan yapay zeka, bilgiye erişimi kişiselleştirmek, kolaylaştırmak ve demokratikleştirmek için bir müttefik olarak ortaya çıkıyor. Bunun bir örneği, resmi belgelerin oluşturulmasıdır. AB'nin eğitimde yapay zeka ve veri kullanımına ilişkin etik yönergeleri o INTEF kılavuzu Üniversite dışı merkezler için.

Eğitimsel yapay zeka tam olarak nedir ve geleneksel teknolojiden farkı nedir?

"Klasik eğitim teknolojisi" dijital kaynaklar (örneğin etkileşimli beyaz tahtalar veya çevrimiçi kampüsler) sağlarken, yapay zeka çok daha ileri gidiyor. Verileri yalnızca dijitalleştirmekle kalmaz, aynı zamanda yorumlar, sorunları önceden tahmin eder, egzersizleri kişiselleştirir ve gerçek zamanlı geri bildirim üretir.

Eğitimde yapay zekayı tanımlayan temel özellikler:

• Otomatik özelleştirme: Öğrencilerin ilerleme düzeylerine ve karşılaştıkları zorluklara göre aktivite seviyesini ve türünü ayarlayan platformlar.
• Erken teşhis: Risk altındaki öğrencileri belirleyen ve hedefli müdahaleler öneren tahmine dayalı analiz.
• otomasyon: Anında sınav düzeltme, materyal arama, rapor oluşturma ve botlar veya asistanlar aracılığıyla 7/24 destek.
• Dinamik kaynaklar: Öğrencinin öğrenme sürecine uyum sağlayan ve gelişen, "kişiye özel" materyallerle desteklenen etkinlikler.

Bu şekilde öğretmenin rolü güçlenir: Artık saatlerce mekanik ve idari işlerle uğraşmanıza gerek yok; bunun yerine eğitim deneyimleri tasarlamaya, özel ders vermeye ve öğrencileri hem akademik hem de duygusal olarak desteklemeye odaklanabilirsiniz.

İspanyol eğitim sisteminde yapay zeka ve veri kullanımının başlıca alanları

İspanya'da yapay zekanın entegrasyonu ve veri analizine dair somut örnekler halihazırda ilkokul ve ortaokullarda, üniversitelerde, meslek eğitim merkezlerinde ve profesyonel eğitim kurumlarında mevcuttur. En yaygın kullanım alanları nelerdir?

1. Öğrenmenin kişiselleştirilmesi

Yapay zekâ destekli uyarlanabilir platformlar, öğrenci performansını analiz ederek zorluk seviyesini ve içerik türünü otomatik olarak ayarlar. Dolayısıyla, bir öğrencinin matematik gibi alanlarda kavrama sorunları varsa, araç öğrencinin öğrenme hızına uygun ek alıştırmalar önerir veya hatta açıklama yöntemini değiştirir.

Örnek olay incelemesi: Şunlar gibi araçlar Rüya kutusu o Biliyordum Bu platformlar halihazırda bireysel performansa göre materyalleri uyarlamak için kullanılıyor. Birçok durumda, platform bir adım daha ileri giderek, daha hızlı öğrenmeyi tespit ederse, meydan okuma eksikliğinden kaynaklanan motivasyon kaybını önlemek için gelişmiş öğrenme yolları öneriyor.

2. Görev otomasyonu ve idari yönetim

Sınav notlandırma, ders programı yönetimi ve ilerleme raporu oluşturma işlemleri yapay zeka sistemlerine devredilerek öğretmenlerin zamanı serbest bırakılıyor. Gibi platformlar Civitas Öğrenme, Sosyal ya da hatta sınıf dürbünü Otomatik notlandırma, sonuç analizi ve intihal tespiti gibi özelliklerin yanı sıra sürekli değerlendirmeyi de kolaylaştırırlar.

3. Sanal asistanlar ve sohbet botları

ChatGPT, Microsoft Copilot ve özel sohbet botları gibi araçlar, öğrencilerin sorularını yanıtlamalarına ve istedikleri zaman materyallere ulaşmalarına yardımcı olur. Ders programıyla ilgili sorulardan dijital platformların kullanımına kadar, bu asistanlar ders saatleri dışında öğrencilerin ilerlemesine rehberlik ederek ve öğretmeni bunaltmadan acil engelleri çözerek hizmet vermektedir.

4. Tahmine dayalı analiz ve geliştirilmiş karar verme

Veri tabanlı sistemler, merkezlerin performans kalıplarını belirlemelerine ve düşük başarı, devamsızlık veya okuldan ayrılma durumlarını önceden tahmin etmelerine olanak tanır. Civitas Learning gibi platformlar, öğrencileri akademik başarısızlık risklerine göre gruplandırmak ve kişiselleştirilmiş müdahaleler (öğretim, öğrenme yolunda değişiklikler, takviye kaynakları vb.) önermek için büyük miktarda bilgiyi analiz eder.

5. Uyarlanabilir içerik ve kaynakların oluşturulması

Yapay zeka araçları gibi CanvaLumen5, Labster veya Unity, öğretmenlerin içerik oluşturmasına yardımcı olur. sunumlar Görselleri, videoları, etkileşimli simülasyonları, sınavları veya belirli etkinlikleri rekor sürede hazırlamak. Artık grafik tasarım veya ileri düzey programlama bilgisine sahip olmanıza gerek yok: Sadece temayı belirtin ve yapay zeka size çekici, özel olarak hazırlanmış materyaller önersin.

6. Kapsayıcı eğitim ve erişilebilirlik

Yapay zekâ, sınıflarda daha fazla kapsayıcılığı mümkün kılıyor ve engelli veya özel ihtiyaçları olan öğrencilerin öğrenimini kolaylaştırıyor. Örnekler şunlardır: Microsoft Tam Ekran Okuyucu y Google Okuma ve YazmaBu araçlar metni sese dönüştürür, içeriği otomatik olarak çevirir veya anlama kolaylığını artırmak için ifadeyi basitleştirir. Benzer şekilde, derslerin veya video altyazılarının otomatik olarak yazıya dökülmesi, işitme veya dil güçlüğü çeken öğrenciler için engelleri ortadan kaldırır.

7. Akıllı değerlendirme ve otomatik geri bildirim

Yapay zeka, her öğrencinin gerçek seviyesine göre ayarlanan ve anında geri bildirim sağlayan dinamik testler yapılmasını mümkün kılar. Bu, öğretmenlerin zamandan tasarruf etmesini sağlamakla kalmaz, aynı zamanda öğrenmenin daha doğru ve daha az önyargılı bir şekilde izlenmesine olanak tanıyarak, hızlı müdahale eksikliğinden kaynaklanan hataların tekrarlanmasını önler.

8. 21. Yüzyıl Becerilerinin Geliştirilmesi

Yapay zeka, eleştirel düşünme becerilerini, yaratıcılığı, ekip çalışmasını ve karmaşık problem çözme yeteneğini geliştirmenin önünü açıyor. Öğrenciler, yanıtlarının esnek ve özgün olması gereken, sürükleyici zorluklar veya simülasyonlarla karşı karşıya kalırlar ve teknoloji yalnızca ezberlemeyi değil, bilgiyi gerçek hayattaki durumlara uygulama yeteneğini de değerlendirir.

9. Sürekli eğitim ve yaşam boyu öğrenme

Uyarlanabilir platformlar, mesleki öğrenme ve yetişkin eğitimine de ulaşmıştır. Kitlesel çevrimiçi kurslar (MOOC'lar) ve diğer dijital sistemler artık yapay zekayı kullanarak kişiselleştirilmiş öğrenme yolları öneriyor, çalışanın programına ve ihtiyaçlarına uyum sağlıyor ve işgücü piyasası trendlerine göre beceri güncellemeleri öneriyor.

10. Öğrenme deneyimini iyileştirme

Oyunlaştırmadan sürükleyici artırılmış ve sanal gerçeklik ortamlarına kadar yapay zeka, öğrencilerin motive kalmalarını ve kendi öğrenme süreçlerinin kontrolünü ele almalarını mümkün kılıyor. Buradaki kilit nokta anlık geri bildirim, sürekli uyum sağlama ve dikkat çekmek için dinamik kaynakların kullanılmasıdır.

Yapay zekâ ve veri analitiğinin eğitimdeki temel avantajları

İspanyol ve uluslararası merkezlerde yapılan araştırmalar ve edinilen deneyimler, özellikle teknoloji etik ve pedagojik açıdan haklı bir şekilde entegre edildiğinde, birçok avantaj konusunda hemfikirdir. En dikkat çekici olanlar:

• Öğrenmenin gerçek anlamda kişiselleştirilmesi: Esnek öğrenme yolları, günlük ilerlemeye uyarlanmış içerik, zayıf alanlarda kişiselleştirilmiş destek…
• Zaman tasarrufu ve idari işlerin azaltılması: Öğretmen, düzeltme, yönetme veya "doldurma" materyalleri hazırlama gibi işlere daha az zaman ayırır ve böylece özel ders vermeye ve yaratıcı etkinliklere odaklanabilir.
• Kapsayıcılık ve demokratikleşme: Erişilebilirlik araçları, çeviri, metin basitleştirme, transkripsiyon ve bireysel öğrenme hızına uyum, farklı ihtiyaçlara sahip öğrencilerin eşit şartlarda katılımını sağlar.
• Motivasyon ve özerklik: Öğrenci anında geri bildirim alır, ilerlemesini gerçek zamanlı olarak kontrol edebilir ve öğrenmesi üzerinde daha fazla kontrol sahibi olur; bu da katılımını artırır.
• Sorunların erken tespiti ve kişiselleştirilmiş destek: Veri analizi, potansiyel zorluklar aşılmaz hale gelmeden önce uyarı vererek hızlı ve etkili müdahaleleri kolaylaştırır.

Dikkate alınması gereken zorluklar, riskler ve etik sorunlar

Ancak, her parlayan şey altın değildir. Yapay zekanın kitlesel entegrasyonu, dikkatle, dengeyle ve şeffaflıkla yönetilmesi gereken önemli zorlukları da beraberinde getiriyor.

Gizlilik ve veri yönetimi

Eğitim alanındaki yapay zeka sistemlerinin büyük çoğunluğu, öğrencilerin kişisel verilerinin büyük miktarda toplanmasına ve analizine dayanmaktadır. Bu durum, söz konusu bilginin kime ait olduğu, nasıl saklandığı, hangi amaçla kullanıldığı ve sızıntı durumunda ne gibi risklerin söz konusu olduğu konusunda ikilemler doğurmaktadır.

İspanya ve Avrupa Birliği'nin, özellikle reşit olmayanları ilgilendiren durumlarda veri yönetimine ilişkin katı sınırlar koyan GDPR gibi özel düzenlemeleri bulunmaktadır. Platformlar ve merkezler, verilerin şeffaf, güvenli ve kesinlikle eğitim amaçlı kullanımını garanti etmelidir.

Erişimde eşitsizlik ve dijital uçurum

Yapay zeka araçlarının ve internet bağlantısının kullanılabilirliği tüm merkezler veya aileler için aynı değildir. Kırsal bölgelerde veya teknolojiye erişimi daha az olan yerlerde, bu araçlara aşırı bağımlılık mevcut eşitsizlikleri daha da genişletebilir. Yapay zekanın benimsenmesinin kimseyi geride bırakmaması için asgari ve alternatif altyapının sağlanması çok önemlidir.

Algoritmik önyargılar ve insan kontrolünün eksikliği

Yapay zekâ sistemleri geçmiş verilerden öğrenir; bu da önceden var olan önyargıları sürdürebilir ve güçlendirebilir. Örneğin, bir araç tek bir bağlamdan elde edilen verilerle eğitilirse, farklı kültürel geçmişlere sahip veya farklı ihtiyaçları olan öğrenciler için uygun olmayan kaynaklar önerebilir ve bu da kalıplaşmış yargıları veya ayrımcılığı pekiştirebilir.

UNESCO ve ulusal yönergelere göre, sonuçların insan eliyle incelenmesi ve sapmaların düzeltilmesi için aktif izleme şarttır.

Kişiliksizleşme ve kişilerarası becerilerin kaybı

Otomasyona duyulan coşku, sınıfta temel insan etkileşimlerinin kaybolmasına yol açmamalıdır. Eğitim aynı zamanda sosyal, duygusal ve ilişkisel bir deneyimdir; yapay zekaya aşırı yetki devretmenin riskleri arasında, öğretmenin aktif varlığı veya yüz yüze iş birliğinin terk edilmesi durumunda empati, eleştirel düşünme veya sosyal becerilerin kaybı yer alır.

Aşırı teknoloji bağımlılığı

Her şeyin otomatik olması, bağımlılık yaratabilir ve öğrencilerin özerkliğini ve eleştirel düşünme yeteneğini azaltabilir. Bu nedenle, resmi yönergeler karma ve bilinçli bir yaklaşımı savunmaktadır: Yapay zekâ, kişisel düşünme veya öğretim çalışmalarının yerine geçmek yerine, onları tamamlayıcı bir unsur olarak kullanılmalıdır.

Kalite ve güvenilirlik sorunları

Otomatik yanıtlar ve yapay zeka tarafından oluşturulan kaynaklar hatalar, yanlışlıklar veya kültürel bağlam eksikliği içerebilir. Güvenilir olmayan içeriklerin yayılmasını önlemek için, özellikle karmaşık konularda veya yoruma açık konularda, öğretmenin gözetmen ve doğrulayıcı rolü temel önem taşımaktadır.

Yapay zekayı entegre ederken iyi ve kötü uygulamalar: gerçek öneriler

Eğitimde yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak ve dezavantajlarını en aza indirmek için bir dizi en iyi uygulamayı takip etmek şarttır. Bunlar arasında INTEF, Avrupa Komisyonu veya UNESCO gibi kuruluşların kılavuzlarında yer alanlar da bulunmaktadır.

Önerilen iyi uygulamalar

• Yapay zekayı gerçek eğitim ihtiyaçlarına göre entegre edin.Sadece moda veya teknolojik baskı yüzünden değil.
• İnsan desteğiyle dengeyi her zaman sağlayın.Teknoloji, öğretmenin yerini tutmak için değil, onu desteklemek için bir araç olmalıdır.
• Yapay zeka algoritmalarını ve kaynaklarını periyodik olarak değerlendirin ve doğrulayın. Hataları, önyargıları veya bağlamsal sınırlamaları belirlemek için.
• Verileri güvenli bir şekilde ve tüm gizlilik düzenlemelerine uygun olarak işleyin.Öğrencilere ve ailelerine verilerinin nasıl ve hangi amaçla kullanıldığını açıklayın.
• Açık ve şeffaf platformları tercih edin.Denetimlere, kod incelemesine ve veri yönetiminde esnekliğe olanak tanıyan sağlayıcılara öncelik verin.
• Öğretmenleri ve öğrencileri eleştirel dijital yetkinlik konusunda eğitmek.Yapay zekanın yanıtlarını yorumlamayı, sorgulamayı ve tamamlamayı öğrenmek için.

Kaçınılması gereken kötü uygulamalar

• Tüm öğretim veya değerlendirme işlemlerini otomatik sistemlere devretmek İnsan gözetimi olmadan.
• Veri kullanımına ilişkin bilgilendirme yapılmaması veya geçerli onay alınmaması.
• Gizlilik düzenlemelerine veya etik uygulamalara uygun olmayan araçların kullanılması.
• Teknolojik eşitsizlikleri görmezden gelmek ve kaynak veya bağlantı eksikliği nedeniyle teknolojiye erişemeyenlere alternatifler sunmamak.
• Yapay zekayı pedagojik bir bakış açısı olmadan uygulamak —sadece yeniliği yüzünden— ve öğretmen yetiştirme planının olmamasından dolayı.

Öğretmenin rolü ortadan kalkıyor mu? Yeni işlevler ve mesleki zorluklar

Öğretmen, geçerliliğini yitirmek bir yana, sınıfta yapay zekâya rehberlik etmek ve pedagojik anlam kazandırmakla sorumlu hale gelir. Danışılan platformlara göre, şu anki çalışmaları daha kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimleri tasarlamaya, karmaşık süreçlerde rehberlik sağlamaya, duygusal destek sunmaya ve teknolojik yanıtların güvenilirliğini izlemeye odaklanıyor.

İnsan boyutu yeni bir önem kazanıyor: İlham vermek, motive etmek, öğretimi sosyal ve duygusal bağlamlara uyarlamak, eleştirel düşünmeyi teşvik etmek, yapay zekanın erişemeyeceği sorunları belirlemek ve topluluk oluşturmak yeri doldurulamaz işlevlerdir. Bu nedenle öğretmenlerin dijital yetkinlik ve teknolojik etik konusunda eğitilmesi gereklidir.

Etkin entegrasyon için referans örnekler ve kaynaklar

Yukarıdakilerin hepsini uygulamak için, en iyi fikirleri ve güvenli kullanım protokollerini derleyen resmi kılavuzlar, on temel ilke ve pratik kaynaklar mevcuttur. Aşağıdaki girişimlere göz atabilirsiniz:

• Örnekler, en iyi uygulamalar, etik kurallar ve teknik terimler sözlüğünü içerir.
• : resumen Sorumlu entegrasyon kriterleri ve uyarı işaretleri.
• İnsancıl yaklaşım ve politika yapıcılar için yol gösterici ilkeler.
• Uzmanlık blogları ve portallarıÖrneğin, OpenWebinars'ın gerçek kullanım alanları, avantajları ve riskleri hakkındaki dosyası veya öğretmenler ve öğrenciler için uygulamaları ve kılavuzları derleyen UNED blogu gibi.

İspanya'da en çok kullanılan yapay zeka araçları ve platformları

İspanyol eğitim ortamında yapay zekâ, her şeyden önce şu çözümler aracılığıyla entegre ediliyor:

• Moodle (Yapay zeka eklentileriyle): güzergah özelleştirme, otomatik geri bildirim ve eğitim kaynakları oluşturma.
• Gemini ile Google Workspace y Microsoft 365 ve CopilotYazma asistanı, otomatik özetleme ve proje ve ders yönetimine yardımcı olma.
• Sanal platformlara entegre edilmiş sohbet botlarıSıkça sorulan soruların çözümü ve her zaman yardım.
• Akıllı değerlendirme araçlarıOtomatik düzeltme için Gradescope, intihal tespiti için Turnitin vb.
• Simülatörler ve multimedya içerik oluşturucularLabster (3D laboratuvar simülasyonları), Canva ve Lumen5 ise uyarlanabilir görsel ve işitsel içerik için kullanılmaktadır.
• Erişilebilirlik ve destek çözümleriÖzel gereksinimli bireyler için Sürükleyici Okuma ve Okuma&Yazma uygulamaları.

Ayrıca, üniversitelerde ve ortaokullarda, konuşma asistanlarını entegre etmeyi, okuldan ayrılmayı öngören analizler yapmayı veya zorluk seviyesini her öğrenciye göre uyarlayan oyunlaştırılmış platformlar geliştirmeyi amaçlayan pilot projeler de bulunmaktadır.

Karşılaştırma: Yapay zekâ ve geleneksel yöntemler

Yapay zekâ, geleneksel öğretim yöntemlerinin yerini almalı mı? Uzmanlar, başarının anahtarının her ikisinin de en iyi yönlerinden yararlanarak ikisini entegre etmek olduğunu vurguluyor:

• Yapay zeka şunları sunuyor: Kişiselleştirilmiş öğrenme için kişiselleştirme, otomasyon, anlık geri bildirim ve esneklik.
• Klasik yöntem şunları savunur: Eleştirel düşünme, yüz yüze ekip çalışması, empati, bağlamlandırma ve öğrenmenin insani olarak doğrulanması gibi becerilerin derinlemesine geliştirilmesi.

Aslında en iyi deneyimler, teknolojinin zaman kazandırdığı ve deneyimi kişiselleştirdiği, ancak öğretim figürünün genel süreci yönlendirmeye devam ettiği hibrit projelerden doğar.

Gelecek beklentileri ve ortaya çıkan trendler

Henüz yolun başındayız ancak eğilim, İspanyol eğitim sisteminde yapay zekanın giderek daha fazla ve gelişmiş bir şekilde yer alacağına işaret ediyor. Şu anda ortaya çıkmakta olan bazı gelişmeler şunlardır:

• Bilinen platformlara tam entegrasyon: Moodle, Google ClassroomMicrosoft Teams ve benzeri ortamlar, yapay zeka özelliklerini standart olarak içerecektir (otomatik içerik oluşturma, tahmine dayalı analiz, uyarlanabilir geri bildirim vb.).
• Sanal öğretmenler ve daha kişiselleştirilmiş yardımcılarZorlukları önceden tahmin edebilmek ve kişiye özel müdahaleler önerebilmek.
• Düzenleyici çerçevenin güçlendirilmesiVerilerin (özellikle reşit olmayanlara ait verilerin) kullanımı ve saklanmasında şeffaflık ve kontrol, periyodik denetimler ve zorunlu eğitimlerle sağlanmalıdır.
• Öğrenciler ve öğretmenler için yeni dijital becerilerYapay zekâ sistemleriyle diyalog kurmayı, sonuçları yorumlamayı ve dijital kaynakların seçimi ve kullanımında aktif rol almayı öğrenmek.
• Eleştirel ve etik vurgu: "Makine gerçeğini" eleştirmeden kabul etmekten kaçınmak için eleştirel düşünme eğitimi ve sürekli insan denetimi ve kontrol sistemleri.

Eğitimde yapay zeka ile ilgili pedagojik sorunlar ve tartışmalar

Pedagoji, yapay zekanın entegrasyon sürecine öncülük etmeli, her bir teknolojik aracın anlamını, amacını ve nedenini açıklamalıdır. Teknik olarak mümkün olan her şey eğitimsel açıdan mantıklı değildir. Mevcut tartışmanın bazı önemli noktaları şunlardır:

• Her süreç yapay zekâ gerektirmez, aynı şekilde her yapay zekâ türü her bağlam veya eğitim ihtiyacı için geçerli değildir.Hangilerinin gerçek değer sağladığını stratejik olarak belirlememiz gerekiyor.
• Her zaman ihtiyatlı ve eleştirel bir tutum sergileyin: Teknolojik ivmenin karşısında, eğitim modelleri aceleci tepkiler yerine olgunluk, deneme ve uyum gerektirir.
• Gelişmiş dijital yetkinlik kültürünü teşvik edin.hem öğretmenler hem öğrenciler hem de aileler arasında.
• Aşırı teknokratik görüşlerden kaçının.Eğitim, özünde insani ve toplumsal bir süreç olmaya devam etmektedir.

Resmi yönergeler, yapay zekâ entegrasyonunun şu üç temel kritere dayanması gerektiğini vurgulamaktadır: ihtiyaç (neden kullanılmalı), amaç (ne için kullanılmalı) ve kullanım (nasıl uygun şekilde kullanılmalı). Bu üç kriter net değilse, uygulamayı ertelemek en iyisidir.

Acer Eğitim İçin Kapsamlı Kılavuz: Öğretimde Teknoloji, İnovasyon ve Sürdürülebilirlik