Yapay Zekâ Çağında Eğitimde Ölçme ve Değerlendirme: Kademeler Arası Geçiş Sınavları

Genellikle ortalamanın üzerinde bir eğitim sistemine sahip ülkelerde sınıf içi ölçme ve değerlendirme, eğitimdeki ölçme ve değerlendirmenin ana odağı olurken; Türkiye gibi kademeler arası geçişin LGS, TYT, AYT ve KPSS gibi standartlaştırılmış sınavlara bağlı olduğu ülkelerde odak noktası, bu sınavlar üzerinde yoğunlaşmaktadır. Dahası, bu sistemlerde eğitim üzerindeki baskının büyük bir kısmı bu sınavlardan kaynaklanmaktadır. Kısa vadede bu sınavların kaldırılması mümkün görünmemektedir. 

Toplumda böyle bir talep bulunsa bile sınav sisteminin çevresinde oluşan devasa ekonomi (yaklaşık 20 milyar dolar) ve bu sektörde faaliyet gösteren (dershane, etüt merkezi, özel okul, yayınevleri, özel ders vb.) lobilerin baskısı, değişim önünde ciddi bir engel teşkil etmektedir. Üstelik kendi kursları ve etüt merkezleri bulunan bazı üst düzey yetkililerin bulunduğu bir yapının, bu sektörün çıkarlarının aksine karar alması da beklenemez.

Bu durumda, tartışmaların odak noktası genellikle “daha iyi bir sınav”, “daha etkili bir ölçme yöntemi” veya “daha az zarar veren bir geçiş sistemi” arayışına kaymaktadır. Ancak her yeni değişiklikte bir önceki sistemden daha iyisini yaptığımızı iddia etsek de günün sonunda sınav odaklı bir eğitim sisteminden kurtulamadığımız gerçeği değişmemektedir. Bu durum, modern bir eğitim sistemi inşa etme çabalarımıza da engel olmaktadır. Geçmişte yapılan köklü reformlar nasıl sınav sistemi tarafından etkisiz hale getirildiyse, benzer bir şekilde yeni reform girişimleri de aynı akıbete uğrayacaktır.

Son yılların popüler kavramı olan yapay zekâ ise, “Kademeler arası geçişi daha etkili bir şekilde yapılandırabilir miyiz?” sorusuyla gündeme gelmektedir. Yapılan bir araştırmaya göre, eğitimcilerin %36’sı yapay zekânın önümüzdeki beş yıl içinde standartlaştırılmış sınavları mevcut durumlarından daha kötü bir hale getireceğini düşünmektedir.

Standartlaştırılmış sınavlara yönelik en yaygın eleştiri, bu sınavların öğrencilerin yaşam becerilerini ölçmekte yetersiz kalmasıdır. Bizim gibi sınav odaklı sistemlerde ise durum daha vahimdir; sınavlar eğitimi de ele geçirerek “Neyi ölçüyorsanız ona önem verirsiniz.” ilkesi gereği, sınıf içinde yaşam becerilerinin geliştirilmesine olanak tanımamaktadır. Hatta, yüksek ücretler talep eden özel okullarda bile bu durum farklı değildir; veliler, bu tür becerileri çocuklarına kazandırmak için ek hizmetler satın almak zorunda kalmaktadır.

Bu soruya yanıt vermeden önce, teknolojik altyapının önemine vurgu yapmak gerekir. Eğer teknolojik altyapı yeterli değilse, yani sınava giren öğrenci sayısı kadar bilgisayar yoksa, yapay zekânın sınavlara içerik açısından bir katkı sağlaması mümkün olmayacaktır. Bu durumda yapay zekâ yalnızca soru yazımı, puanlama ve geri bildirim gibi alanlarda sınırlı bir destek sağlayabilir. Ancak teknolojik altyapının yeterli hale getirilmesi (ki bu, en az 30-40 milyar dolarlık bir yatırım gerektirmektedir) durumunda, yapay zekânın doğal dil işleme ve içerik oluşturma becerileri sayesinde öğrencilerin yaşam becerilerinin ölçülmesi mümkün hale gelebilir. Ancak bu noktada, geleneksel sınav hazırlama süreçlerini bile benimsemekte zorlanan ÖSYM gibi kurumların bu dönüşümü gerçekleştirmesi kısa vadede imkansız görünmektedir.

Yapay zekâ, teorik olarak birçok fırsat sunsa da milyonlarca insanın katıldığı ve hâlâ teknolojik altyapıdan yoksun olan LGS, TYT ve KPSS gibi sınavlarda kullanımı mevcut koşullarda mümkün değildir. Ancak daha az katılımcılı bankalar, devlet kurumları ve özel şirketler tarafından düzenlenen sınavlarda yapay zekâ rahatlıkla uygulanabilir. Örneğin, bir bankanın görevde yükselme sınavında yapay zekâ, takım çalışması, kriz yönetimi veya bankacılık senaryoları üzerine sorular oluşturabilir ve değerlendirme yapabilir. Doğal dil işleme (NLP) teknolojisi ile gerçeğe en yakın senaryolar üzerinden ölçme ve değerlendirme yapılması mümkün hale gelebilir.

Ayrıca yapay zekâ, geçiş sınavlarına hazırlık sürecinde ciddi fırsatlar sunmaktadır. Yapay zekâ modellerinin eğitilmesiyle konu tekrarları, soru çözme, eksik tamamlama ve geri bildirim sağlama gibi süreçler kişiselleştirilebilir. Okullar, düşük maliyetlerle yapay zekâ sistemlerini entegre ederek, bireyselleştirilmiş ölçme yöntemleriyle daha kaliteli sonuçlar alabilir. Böylelikle öğretmenlerin ölçme yükü azalır ve öğretmenler eğitime daha fazla zaman ayırabilir. Bu durum, genel anlamda okuldaki verimliliği artıracaktır.

Yapay zekâ ve önyargılar

Yapay zekâ teknolojilerinin mevcut haliyle insan önyargılarını taşıdığını unutmamak gerekir. Örneğin, bir çalışmada yapay zekâ, kompozisyonunda ders çalışırken rap müzik dinlediğini belirten bir öğrenciye, klasik müzik dinlediğini yazan bir öğrenciden daha düşük puan vermiştir. Bunun yanı sıra, yapay zekâ cevabı bilmediği durumlarda “halüsinasyon” olarak adlandırılan bir moda geçip uydurma cevaplar üretebilmektedir.

Gelecek perspektifi

PISA, 2025 yılında yapacağı sınavlarda senaryo temelli bir yaklaşım benimsemeyi planlıyor. Bu sınavlarda öğrenciler, senaryo temelli soruları çözerken yapay zekâ destekli bir chatbot’tan yardım alarak cevap verebilecekler. Böylece bilgi ezberlemek yerine bilgiyi kullanma becerisi ön plana çıkacaktır.

Sonuç olarak, Türkiye’de sınavların kendisinde değil, sınavlara hazırlık süreçlerinde yapay zekâ kullanımının yaygınlaşması beklenmektedir. Ancak teknolojik altyapının yetersizliği, sınav sistemimizi kısa vadede daha iyi bir hale getirmeyi imkansız kılmaktadır.

Not: Bu yazının imla kurallarına uygun hale getirilmesinde yapay zekâ desteği alınmıştır. 

Not 2: Yapay zekâya kibar davrandığınızda (lütfen derseniz), tehdit ettiğinizde (fişini çekerim) ya da ödül teklif ettiğinizde (sana 1.000 tl vereceğim) daha iyi sonuçlar üretmektedir.

Instagram

Twitter

Bu makalede öne sürülen fikir ve yaklaşımlar tamamıyla yazarlarının özgün düşünceleridir ve Onedio’nun editöryal politikasını yansıtmayabilir. ©Onedio