Düşünce Lideri Soru-Cevap: Dimitris Tolis

Statik e-Öğrenim ve Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan İçerikten Yetkinlik Odaklı Öğrenme Deneyimlerine Geçiş

Öğrenme ve Gelişim alanında 25 yıldan fazla deneyime sahip Dimitris Tolis, Human Asset'in Kurucusu ve CEO'sudur; burada EUAA, CEPOL, EUDA gibi Avrupa kurumları ve Avrupa Konseyi, ESM, Birleşmiş Milletler ITU gibi uluslararası kuruluşlar için özel e-Öğrenim, öğrenme akademileri ve yapay zeka destekli öğrenme çözümlerinin tasarımına liderlik etmiştir. Turku Finlandiya Üniversitesi'nde Kıdemli Öğretim Tasarımcısı, Sertifikalı Yönetici Koçu ve Yapay Zeka Araştırmacısı olarak, daha insan merkezli, uyarlanabilir ve uygulamaya dayalı öğrenme deneyimleri oluşturmak için Öğretim Tasarımı, sinir bilimi ve eğitim teknolojisini bir araya getiriyor. gAImify Hub gibi girişimler aracılığıyla, sohbetin daha hızlı içerik üretiminden daha anlamlı öğrenme tasarımına kaydırılmasına yardımcı oluyor. Bugün bizimle işyerinde öğrenimde yapay zekanın fırsatları, riskleri ve geleceği hakkında konuşuyor.

Deneyimlerinize dayanarak, öğrenmede mevcut yapay zeka kullanımının riskleri nelerdir ve bunlar anlamlı öğrenme ve geliştirme yolculuklarını nasıl engelleyebilir?

En büyük risklerden biri yapay zekanın öğrenmede yanlış sorunu çözmesidir. İçeriği daha hızlı oluşturmamıza yardımcı olur ancak hız tek başına öğrenmeyi iyileştirmez. Bunun yerine, içeriğin ölçekte vasat olmasına yol açabilir: daha fazla slayt, sınav ve modül, ancak daha zayıf öğretim derinliği, daha az özgünlük ve daha zayıf bir öğrenci deneyimi. Aynı zamanda “küçük Tanrı” etkisi dediğim şeyi de yaratabilir: İçerik anında oluşturulabildiği için anlamlı öğrenmenin de tasarlandığı yanılsaması. Güçlü Öğretim Tasarımı olmadan bu durum hızla içerik enflasyonuna ve düşük kaliteye yol açar.

İkinci bir risk, yapay zekaya aşırı bağımlılıkla birlikte bilişsel yükün boşaltılmasıdır. Öğrenciler anında yanıtlar, basitleştirilmiş özetler ve öngörülebilir geri bildirimler aldıklarında daha az derinlemesine etkileşime girebilirler. Zaten farkına vardığımız gibi, eleştirel düşünme, düşünme ve yargılama zamanla zayıflayabilir.

Bir diğer ciddi risk ise AI halüsinasyonudur. Büyük dil modelleri, hatalı, yanıltıcı veya tamamen yanlış olsa bile kulağa akıcı, kendinden emin ve inandırıcı gelen çıktılar üretebilir. Öğrenme bağlamında bu özellikle tehlikelidir, çünkü öğrenciler sadece iyi yazılmış olduğu için cevaba güvenebilirler. Bu, zayıf inceleme süreçleri, zayıf yönlendirmeler veya öğretici korkulukların olmaması ile birleştirilirse, yapay zeka, anlayışı desteklemek yerine kafa karışıklığını yayabilir.

Dolayısıyla, yapay zeka öğrenmeyi daha hızlı ama aynı zamanda daha düz hale getirdiğinde anlamlı öğrenme ve geliştirme yolculukları engellenebilir.

Ancak benim görüşüm iyimser: bunlar yapay zekadan geri adım atmak için sebep değil. Bunlar onu daha iyi tasarlamanın nedenleridir.

Öğrenmede yapay zeka için en çok gözden kaçırılan fırsatlar nelerdir ve kuruluşlar bu gelişen teknolojiyi uygularken neden içerik oluşturmaktan anlamlı öğrenme deneyimi tasarımına geçmelidir?

En çok gözden kaçırılan fırsatlardan biri, yapay zekanın bilgi dağıtımından yetenek oluşturmaya geçmemize yardımcı olabilmesidir. Çoğu kuruluş hâlâ yapay zekayı esas olarak içeriği daha hızlı üretmek için kullanıyor. Ancak asıl değer, daha uyarlanabilir, daha bağlamsal ve daha uygulamaya dayalı öğrenme deneyimlerinin tasarlanmasında yatmaktadır.

Bunun iyi bir örneği uyarlanabilir sınavların rolüdür. Sınavlar sıklıkla hatırlamayı kontrol eder. Yapay zeka ile öğrenme sürecinin bir parçası haline gelebilirler. Zorluk seviyesi dinamik olarak değişebilir, daha zayıf alanlar güçlendirilebilir ve özel geri bildirim öğrenciyi ileriye doğru yönlendirebilir. Bu, sınav uygulamasını daha gelişimsel ve gerçek öğrenmeye çok daha yakın hale getirir.

Bir diğer önemli fırsat ise kişiselleştirilmiş geri bildirimlerle açık uçlu uygulamalardır. Mülakat yapma, geri bildirim verme, koçluk yapma, anlaşmazlıkları yönetme gibi birçok önemli işyeri becerisi yalnızca çoktan seçmeli sorularla geliştirilemez. Öğrencilerin kendi sözleriyle yanıt vermeleri, yargılarda bulunmaları ve seçimleri üzerinde düşünmeleri gerekir. Yapay zeka bunu, açıklık, akıl yürütme, empati, üslup ve niyet konusunda daha hedefe yönelik geri bildirim sağlayan yapay zeka koçluk personeli aracılığıyla destekleyebilir.

Bu önemlidir çünkü anlamlı öğrenme işleri kolaylaştırarak oluşturulmaz. Doğru destekle doğru mücadeleyi sunarak yaratılır. Aristoteles'in görüşü hâlâ geçerliliğini koruyor: Öğrenmek çaba gerektirir. Gerçek öğrenme ve gelişme, öğrencilere meydan okunduğunda gerçekleşir. Ve Bloom'un 2 Sigma araştırması bize kişiselleştirilmiş rehberliğin değerini hatırlatıyor. Yapay zeka bize insanlık tarihinde ilk kez her ikisini de geniş ölçekte bir araya getirme şansı veriyor.

Son olarak yapay zeka, kişiselleştirme için önemli bir fırsat yaratıyor. Herkese uyan tek bir eğitim yerine öğrenme, organizasyon, rol, yeterlilikler ve bağlam etrafında şekillendirilebilir. Bu nedenle kuruluşların içerik üretiminden anlamlı öğrenme deneyimi tasarımına geçmesi gerekiyor.

Yetkinlik odaklı öğrenme deneyimleri oluştururken insan merkezli yapay zeka ve döngüdeki insan yaklaşımlarının önemi nedir?

Halüsinasyonlar, yüksek lisansların kara kutu doğası ve benim sıklıkla “hemen söyle ve dua et” yaklaşımı dediğim şey, yapay zekayı öğrenmede riskli hale getiren şeydir. Eğer bir modelden güçlü bir yapıya sahip olmadan sadece içerik, geri bildirim veya değerlendirme üretmesini istersek, kulağa akıcı ve ikna edici gelen ancak mutlaka doğru, ilgili veya pedagojik açıdan sağlam olmayan çıktılar alabiliriz.

İnsan merkezli yapay zekanın ve döngüdeki insanın, özellikle yetkinlik odaklı öğrenmede bu kadar önemli olmasının nedeni budur. Yapay zekanın doğaçlamadan disiplinli tasarıma taşınmasına yardımcı oluyorlar.

Doğru mimariyle, belirli yeterlilik çerçeveleri, derecelendirme değerlendirme listeleri, açık öğretim hedefleri, korkuluklar ve denetleme mantığı ve tabii ki insan incelemesi ve onayı aracılığıyla yapay zekanın odaklanmasını sağlayabiliriz. Bu büyük bir fark yaratıyor. Yapay zekanın başıboş dolaşmasına izin vermek yerine onu önemli olana yönlendiririz: öğrencilerin geliştirmesini istediğimiz beceriler, davranışlar ve standartlar.

Pratik anlamda bu, yapay zekanın pratik, geri bildirim ve adaptasyon sağlayarak deneyimi destekleyebileceği, insanların ise kalite, uyum ve güvenden sorumlu olduğu anlamına geliyor. Sonuç, daha güvenilir, daha şeffaf ve gelişimsel olarak daha anlamlı bir öğrenme ortamıdır.

Benim için insan merkezli yaklaşımın gerçek değeri budur: Yapay zekayı daha güvenilir ama aynı zamanda daha kullanışlı kılar. Pedagojik bütünlüğü kaybetmeden hız, yanıt verme ve kişiselleştirmeden yararlanmamızı sağlar. Yetkinlik odaklı öğrenmede bu denge çok önemlidir.

İşinizden temsili bir yapay zeka destekli öğrenme dönüşümü kullanım senaryosunu açıklayabilir misiniz?

Evet. Çalışmalarımızdan temsili bir örnek, eğitmenlerin öğretim tasarımlarını ve sunum becerilerini güçlendirmelerine yardımcı olmaya odaklanan yapay zeka destekli bir Eğitmenleri Eğit kapasite geliştirme programını birlikte tasarladığımız Avrupa'daki büyük bir emniyet akademisini içeriyor.

Bu vakayı özellikle anlamlı kılan şey, kursun ikili bir amaç etrafında tasarlanmış olmasıdır: halüsinasyonlar, aşırı güvenme, zayıf muhakeme ve zayıf eğitimsel kullanım gibi yapay zeka risklerini azaltmak ve aynı zamanda daha kişiselleştirilmiş, uyarlanabilir ve uygulamaya dayalı öğrenmede yapay zeka fırsatlarının kilidini açmak.

Dönüşüm, geleneksel bir rotanın üstüne yapay zekayı eklemekle ilgili değil. Öğrenme deneyiminin kendisini yeniden tasarlamakla ilgilidir. Yapılandırılmış şablonlara sahip yapay zeka destekli kurs tasarımı, akademinin bağlamına ve eğitmen rollerine göre özelleştirme, basit hatırlama yerine uygulamayı destekleyen uyarlanabilir sınavlar, koçluk tarzı geri bildirim içeren açık uçlu senaryolar ve eğitmenlerin gerçekçi konuşmaları ve kolaylaştırma anlarını prova etmesine olanak tanıyan yapay zeka avatar simülasyonları kullanıyoruz. Ayrıca deneyimi güvenilir ve akademinin standartlarıyla uyumlu tutmak için yeterlilik çerçeveleri, değerlendirme listeleri ve döngüdeki insan incelemesini de kullanıyoruz.

En heyecan verici bulduğum şey, bu tür bir projenin yapay zekayı içerik üretiminden yetenek geliştirmeye taşımasıdır. Bana göre bu, yapay zeka destekli öğrenme dönüşümünün çok güçlü bir örneği: daha hızlı içerik değil, daha iyi öğrenme tasarımı.

Okuyucularımızla paylaşmak istediğiniz yeni bir geliştirme projesi, ürün lansmanı veya başka bir girişim var mı?

Evet, Human Asset'te son dönemdeki en önemli girişimlerimizden biri olan gAImify Hub'ı paylaşmaktan büyük mutluluk duyarım.

gAImify Hub, kuruluşların daha uyarlanabilir, daha uygulamaya dayalı ve gerçek işyeri performansıyla daha yakından bağlantılı öğrenmeyi oluşturmasına yardımcı olmak için tasarlanmış, yapay zeka destekli, oyunlaştırılmış öğrenme platformumuzdur. Onu bizim için özellikle önemli kılan şey, çok bilinçli bir felsefeyi yansıtmasıdır: Yapay zeka yalnızca içeriği daha hızlı üretmemize yardımcı olmamalıdır. Daha iyi öğrenme deneyimleri tasarlamamıza yardımcı olmalı.

Platform, yapay zeka destekli kurs tasarımını, organizasyon ve rol etrafında bağlamsal özelleştirmeyi, uyarlanabilir sınavları, koçluk tarzı geri bildirimli açık uçlu senaryoları, gerçek zamanlı yapay zeka avatar simülasyonlarını ve oyunlaştırılmış öğrenme yolculuklarını bir araya getiriyor. Dolayısıyla kuruluşlar, yalnızca statik e-Öğrenime güvenmek yerine, öğrencilerin düşündüğü, yanıt verdiği, pratik yaptığı, yansıttığı ve geliştirdiği deneyimler yaratabilir.

Yeniliğin önemli bir parçası da döngüdeki insan yaklaşımıdır. Yapay zeka, tasarımı ve öğrenci deneyimini destekler ancak öğrenme profesyonelleri inceleme, geliştirme ve onaylamanın kontrolünü elinde tutar. Bizim için bu çok önemli. Deneyimi daha güvenilir, daha alakalı ve gerçek öğrenme hedefleriyle daha uyumlu hale getirir.

Daha da önemlisi gAImify Hub, etik yapay zeka ve uyumluluğa güçlü bir vurgu yapılarak tasarlanmıştır. Bu, yapay zekanın sorumlu kullanımını, açık insan gözetimini ve GDPR ve daha geniş Yasal hazırlık dahil olmak üzere veri koruma, güven ve yönetişimle ilgili gereksinimlere dikkat etmeyi içerir. Bunu sonradan akla gelen bir düşünce olarak değil, öğrenmede yenilik için gerekli bir temel olarak görüyoruz.

Bu yenilikler iki şekilde uygulanabilir: gAImify Hub ile yeni uyarlanabilir öğrenme deneyimleri oluşturun veya inSCORM AI ile mevcut SCORM kurslarını yükseltin.

Uyarlanabilir öğrenme akademilerinde yapay zekanın geleceğinin ne olacağını düşünüyorsunuz?

Uyarlanabilir öğrenme akademilerinde yapay zekanın geleceğinin son derece ümit verici olduğuna inanıyorum, ancak bu, şu anda yapacağımız seçimlere bağlı olacaktır. Yapay zekanın eğitimdeki geleceğine kimin en fazla içerik ürettiği değil, kimin en anlamlı öğrenmeyi tasarladığı karar verecek.

En güçlü akademiler, statik derslerin ötesine geçmek ve daha uyarlanabilir, daha uygulamaya dayalı ve gerçek yetenek geliştirmeyle daha bağlantılı öğrenme ekosistemleri oluşturmak için yapay zekayı kullanacak. Sadece bilgi iletmeyecekler. Öğrencilerin düşünmelerine, pratik yapmalarına, yansıtmalarına, geri bildirim almalarına ve zaman içinde gelişmelerine yardımcı olacaklar.

Benim için tek bir prensip çok önemli: Yapay zeka, öğrenmeyi yanlış şekilde kolaylaştırmak yerine daha zorlu ve ilgi çekici hale getirmeli. Çabayı azaltmamalı veya pasif bağımlılığı teşvik etmemelidir. Doğru zamanda, doğru destekle, doğru türden bir mücadelenin yaratılmasına yardımcı olmalıdır. Uyarlanabilir öğrenmenin gerçekten güçlü hale geldiği yer burasıdır.

Ayrıca akademilerin öğrencilere nasıl tepki vereceği konusunda çok daha akıllı olacağına inanıyorum. Gelişimi daha görünür ve daha kişisel hale getiren uyarlanabilir değerlendirmenin, açık uçlu senaryoların, simülasyona dayalı uygulamaların ve geri bildirim döngülerinin daha güçlü kullanıldığını göreceğiz.

Aynı zamanda en iyi akademiler derinden insan merkezli kalacaktır. Yapay zekayı güçlü pedagojik tasarım, etik korkuluklar ve insan muhakemesi ile birleştirecekler.

Bu yüzden iyimserim. Yapay zekanın akademilere içerik kitaplıklarından büyüme, yansıma ve performans için yaşam ortamlarına dönüşmeleri için gerçek bir fırsat verdiğini düşünüyorum. Bana göre bu daha ilham verici bir gelecek.

Kapanış

Kişiselleştirilmiş, uyarlanabilir öğrenme deneyimleri oluşturmak için yapay zekayı kullanmanın potansiyel riskleri ve fırsatları hakkındaki görüşlerini paylaştığı için Dimitris Tolis'e çok teşekkür ederiz. Bu konuyu daha derinlemesine incelemek istiyorsanız Human Asset'in kılavuzuna göz atın, İş Yerinde Öğrenimde Yapay Zeka: İçerik Oluşturmadan Anlamlı Öğrenme Tasarımına.