Yapay zekanın (YZ) eğitimdeki rolü her geçen gün daha da büyüyor. Özellikle öğrenci değerlendirmelerinde, YZ’yi kullanmak eğitimciler için büyük fırsatlar sunuyor. Öğretmenler, öğrencilerinin başarılarını daha hızlı ve güvenilir bir şekilde ölçebilirken, aynı zamanda daha kişiselleştirilmiş bir geri bildirim süreci oluşturabiliyorlar. Madlen’in geliştirdiği Yapay Zeka Değerlendirme Ölçeği (YZDÖ), bu değişim ve dönüşümde önemli bir rol oynuyor.

Yapay Zeka ile Değerlendirmede Yeni Bir Dönem

Teknoloji ilerledikçe, eğitimdeki değerlendirme süreçlerinin de dönüşmesi kaçınılmaz oldu. YZ, eğitimcilerin öğrenci başarılarını ölçme yöntemlerini değiştirmekte ve daha verimli hale getirmekte. Artık, öğrencilerin yazılı çalışmalarından sınav sonuçlarına kadar her şey daha hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirilebiliyor. YZ destekli araçlar, öğretmenlere öğrenci başarılarını anında gözlemleme imkanı sunuyor.

Lodge (2024), yapay zekanın eğitimde güvenliği nasıl dönüştürdüğünü anlatıyor. YZ, değerlendirmenin doğruluğunu artırırken aynı zamanda öğrencilerin akademik dürüstlüğünü de destekliyor. Öğretmenler, YZ araçlarıyla daha fazla veriye sahip olabiliyor ve öğrenci ödevlerini, projelerini hızla ve doğru bir şekilde değerlendiriyorlar. Bu sayede, geri bildirimler de daha zamanında veriliyor.

Yapay Zeka Değerlendirme Ölçeği (YZDÖ) ve Eğitimdeki Uygulamaları

Madlen’in sunduğu Yapay Zeka Değerlendirme Ölçeği (YZDÖ), öğretmenlerin yapay zekayı nasıl kullanacakları konusunda bir kılavuz görevi görüyor. YZ’nin ne zaman ve nasıl kullanılacağını belirleyerek, öğretmenlerin öğrencilerle daha etkili bir şekilde etkileşimde bulunmalarını sağlıyor. Bu ölçek, öğretmenlere öğrencilerinin YZ kullanımıyla ilgili nasıl daha güvenilir değerlendirmeler yapabileceklerini gösteriyor.

Ayrıca, öğretmenlerin YZ ile öğrencilerin yazılı çalışmalarını ve proje raporlarını değerlendirirken nasıl bir yaklaşım sergilemeleri gerektiğine dair de net yönergeler sunuluyor. Örneğin, öğrencilerin YZ kullanarak araştırma yapması durumunda, öğretmenler bu süreci nasıl izlemeli ve öğrencilerin hangi aşamalarda geri bildirim alması gerektiği konusunda yol gösterici bir sistem oluşturuluyor. Bu sayede, YZ kullanımı daha şeffaf hale geliyor ve öğrencilerin yapay zeka araçlarını nasıl entegre ettikleri daha kolay bir şekilde değerlendirilebiliyor.

Yapay Zeka Destekli Değerlendirme Güvenliği

Yapay zekanın eğitimdeki en büyük avantajlarından biri, değerlendirme güvenliğini sağlamasıdır. TEQSA (2024), YZ’nin akademik dürüstlük üzerindeki etkilerini tartışıyor ve bu konuda öğretmenlerin dikkat etmesi gereken noktaları vurguluyor. Yapay zeka, öğrencilerin sınavları ve yazılı içerikleri değerlendirirken, aynı zamanda kopya çekme gibi durumları engellemeye yardımcı oluyor.

Furze (2024), yapay zekanın eğitimdeki güvenlik rolünü ele alıyor ve YZ’nin daha önce kullanılan geleneksel güvenlik yöntemlerine nasıl katkı sağladığını anlatıyor. YZ araçları, öğrencilerin benzerliklerini ve içeriklerin özgünlüğünü analiz ederek öğretmenlere hızlı geri bildirimler veriyor. Bu, öğretmenlerin daha güvenilir ve doğru değerlendirmeler yapmalarına yardımcı oluyor.

Sonuç: YZ Destekli Değerlendirme ve Geleceği

Yapay zekanın eğitimdeki kullanımının artmasıyla birlikte, öğretmenlerin YZ tabanlı araçları nasıl daha etkili bir şekilde kullanabilecekleri büyük önem taşıyor. Yapay Zeka Değerlendirme Ölçeği (YZDÖ), öğretmenlere bu konuda rehberlik ediyor ve YZ’nin değerlendirme süreçlerinde nasıl daha güvenli ve verimli bir şekilde kullanılabileceğini belirliyor.

Madlen, YZ destekli araçlarla eğitimde daha adil, doğru ve şeffaf bir ortam yaratmayı hedefliyor. Bu araçlar sayesinde, öğretmenler ve öğrenciler daha etkili bir değerlendirme süreci içinde olacaklar. Gelecekte, yapay zekanın eğitimdeki yeri daha da büyüyerek, daha yenilikçi ve verimli eğitim sistemlerine kapı aralayacak.

Kaynakça

• Furze, L. (2024, August 28). Updating the AI assessment scale. Leon Furze. Retrieved from https://leonfurze.com/2024/08/28/updating-the-ai-assessment-scale/

• Lodge, J. M. (2024, August). The evolving risk to academic integrity posed by generative artificial intelligence: Options for immediate action. Tertiary Education Quality and Standards Agency (TEQSA), Australian Government. Retrieved from https://www.teqsa.gov.au

• Grassini, S. (2023). Development and validation of the AI Attitude Scale (AIAS-4): A brief measure of general attitude toward artificial intelligence. Frontiers in Psychology, 14, Article 1191628. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2023.1191628