Eğitimde Yapay Zekâ ve Ölçme-Değerlendirme: AIAS Ölçeğini Keşfetmek

Yapay zekânın (YZ) eğitimdeki rolü her geçen gün daha da büyüyor. Özellikle öğrenci değerlendirmelerinde YZ kullanımı, öğretmenlere önemli fırsatlar sunuyor. Öğrencilerin başarılarını daha hızlı ve güvenilir şekilde ölçmek, aynı zamanda daha kişiselleştirilmiş bir geri bildirim süreci oluşturmak artık mümkün.

Bu dönüşümü destekleyen önemli araçlardan biri de YZ Değerlendirme Ölçeği (AI Assessment Scale – AIAS).

YZ Değerlendirme Ölçeği (AIAS), Doç. Dr. Mike Perkins, Leon Furze, Dr. Jasper Roe ve Doç. Dr. Jason MacVaugh tarafından geliştirilmiştir.
© AI Assessment Scale yazarları, CC BY‑NC‑SA 4.0
Daha fazla bilgi için: arXiv:2312.07086Yapay Zeka ile Değerlendirmede Yeni Bir Dönem

Yapay Zekâ ile Ölçme-Değerlendirmede Yeni Bir Dönem

Teknolojinin gelişimiyle birlikte, eğitimde ölçme-değerlendirme süreçlerinin dönüşmesi kaçınılmaz hale geldi. YZ, öğretmenlerin öğrenci başarısını ölçme yöntemlerini daha verimli hâle getiriyor. Öğrencilerin yazılı ödevlerinden sınav sonuçlarına kadar birçok veri artık daha hızlı ve doğru şekilde değerlendirilebiliyor. YZ destekli araçlar, öğretmenlerin öğrencilerin gelişimini anlık olarak takip etmelerini sağlıyor.

Lodge (2024), YZ’nin eğitimde güvenliği nasıl dönüştürdüğünü açıklıyor. YZ, değerlendirmelerin doğruluğunu artırırken akademik dürüstlüğü de destekliyor. Bu sayede öğretmenler, daha fazla veriye ulaşabiliyor ve geri bildirimi zamanında sağlayabiliyor.

AIAS Öğretmenlere Nasıl Yol Gösteriyor?

AI Assessment Scale (AIAS), YZ’nin değerlendirme süreçlerine ne zaman ve nasıl entegre edilmesi gerektiğine dair öğretmenlere yapılandırılmış bir çerçeve sunuyor. Madlen, AIAS'ın geliştirici ekibinde yer almasa da, bu ölçeğin eğitimdeki önemini kabul ediyor ve öğretmenlerin sınıf içi uygulamalarda bu ilkelerden nasıl faydalanabileceğine dair örnekler sunuyor.

Ölçek, öğretmenlerin öğrencilerin YZ kullanarak hazırladıkları yazılı ödevler veya projeleri nasıl değerlendirmeleri gerektiği konusunda açık yönlendirmeler sağlıyor. Örneğin, bir öğrenci YZ destekli araştırma yapıyorsa, öğretmenin hangi aşamada geri bildirim vermesi gerektiği gibi noktalar netleşiyor. Böylece sürecin şeffaflığı artıyor ve değerlendirme daha sağlıklı yapılabiliyor.

Bu yazıda yer alan örnek uygulamalar, orijinal AI Assessment Scale temel alınarak uyarlanmıştır ve CC BY‑NC‑SA 4.0 lisansı kapsamında paylaşılmıştır.

YZ Destekli Değerlendirmede Güvenlik

YZ’nin eğitimdeki en büyük avantajlarından biri de değerlendirme süreçlerinde güvenliği artırmasıdır. TEQSA (2024), YZ’nin akademik dürüstlük üzerindeki etkisini ele alırken, öğretmenlerin dikkat etmesi gereken noktaları vurgular. Yapay zekâ, sınavlarda kopya çekme gibi sorunları önlemeye yardımcı olurken, öğrencilerin özgünlüğünü değerlendirme konusunda öğretmenlere destek olur.

Furze (2024) da YZ’nin eğitim güvenliğindeki rolünü anlatır ve geleneksel güvenlik yöntemlerine nasıl katkı sunduğunu açıklar. YZ araçları, içerik benzerliklerini analiz ederek öğretmenlere hızlı geri bildirim sağlar ve daha güvenilir bir değerlendirme ortamı oluşturur.

Sonuç: YZ Destekli Değerlendirme ve Gelecek

Eğitimde yapay zekânın kullanımı arttıkça, öğretmenlerin bu araçları etik, etkili ve bilinçli bir şekilde kullanmayı öğrenmeleri kritik hâle geliyor. AI Assessment Scale (AIAS), bu konuda yol gösterici bir çerçeve sunarak öğretmenlerin değerlendirme süreçlerini daha güvenli ve verimli yürütmelerine yardımcı oluyor.

Madlen olarak biz de, geliştirdiğimiz YZ destekli öğretmen araçlarını bu tür bilimsel çerçevelerle uyumlu hâle getirmeyi önemsiyoruz. Eğitimde daha adil, doğru ve şeffaf bir ölçme-değerlendirme süreci için çalışıyor, öğretmen ve öğrenciler arasında etkili bir etkileşim ortamı yaratmayı hedefliyoruz.

Kaynakça

• Furze, L. (28 Ağustos 2024). Updating the AI assessment scale. Leon Furze. Link
  

• Lodge, J. M. (Ağustos 2024). The evolving risk to academic integrity posed by generative artificial intelligence. TEQSA. Link
  

• Grassini, S. (2023). Development and validation of the AI Attitude Scale (AIAS-4). Frontiers in Psychology, 14, Makale 1191628. Link