Yapay Zekâ Öğretmenin Yerine Değil, Yanına Gelmeli: Floransa’dan Kapsayıcı Eğitim, Öğretmen Özerkliği ve İnsan Merkezli Teknoloji Üzerine Notlar

Yapay zekâ eğitim dünyasına büyük bir hızla girerken, biz çoğu zaman aynı sorunun etrafında dönüp duruyoruz: Bu teknoloji öğretmenin yerini mi alacak, yoksa öğretmeni daha güçlü mü kılacak? Floransa’da katıldığımız “Inclusive Teaching with Artificial Intelligence” kursu bana bu sorunun aslında eksik kurulduğunu düşündürdü. Çünkü mesele yapay zekânın sınıfa girip girmemesi değil; sınıfa hangi niyetle, hangi pedagojik sorumlulukla ve hangi insan merkezli bakışla girdiğidir. Teknoloji ancak öğretmenin öğrencisini daha iyi görmesine, anlamasına ve desteklemesine yardım ettiğinde gerçek bir eğitim değerine dönüşüyor.

İzmir İl Millî Eğitim Müdürlüğü Erasmus+ Okul Eğitimi Akreditasyonu kapsamında yürütülen proje çerçevesinde, Ankara İlkokulu öğretmenleri olarak ben ve iki öğretmen arkadaşım, İtalya’nın Floransa kentinde düzenlenen bu uluslararası kursa katıldık. Proje sürecinin yazımı ve yürütücülüğü açısından bu hareketlilik benim için yalnızca bir mesleki gelişim faaliyeti olmadı. Uzun süredir üzerine düşündüğüm kapsayıcı eğitim, öğretmen özerkliği ve yapay zekâ destekli öğretim tasarımı konularını bu kez daha somut, daha sınıf içi ve daha uygulamalı bir zeminde yeniden değerlendirme fırsatı sundu.

Kurs boyunca zihnimde en fazla yer eden kavramlardan biri kapsayıcılık oldu. Çünkü kapsayıcılık çoğu zaman iyi niyetli ama genel bir söylem olarak kullanılıyor. Oysa sınıfa döndüğümüzde bu kavram çok somut sorulara dönüşüyor: Bir öğrenci metni okuyamıyorsa ne yapacağız? Matematiksel işlemi anladığı hâlde sembollerde kayboluyorsa nasıl destekleyeceğiz? Uzun yönergeleri takip edemeyen bir çocuk için etkinliği nasıl yeniden tasarlayacağız? Kendini yazılı olarak ifade etmekte zorlanan bir öğrenciye hangi alternatif ifade yollarını sunacağız?

Bu sorular bana bir kez daha şunu hatırlattı: Kapsayıcılık, herkese aynı şeyi vermek değildir. Her öğrenciye aynı metni, aynı hızda ve aynı yöntemle ulaşmaya çalışmak dışarıdan eşitlik gibi görünebilir; fakat öğrenme ihtiyaçları farklılaştığında eşitlik bazen yeterli olmaz. Adil olan, öğrencinin öğrenmeye katılabilmesi için ihtiyaç duyduğu yolu açabilmektir. Disleksi yaşayan bir öğrenci için metni sadeleştirmek, dikkatini sürdürmekte zorlanan bir öğrenci için yönergeleri basamaklandırmak, dili farklı olan bir öğrenci için görsel destek sunmak ya da soyut kavramlarda zorlanan bir çocuk için kavram haritası hazırlamak öğretimin niteliğini düşürmez; aksine öğrenme hakkını güçlendirir. Evrensel Öğrenme Tasarımı’nın temelinde de öğrenme ortamlarını baştan daha erişilebilir, esnek ve kapsayıcı biçimde tasarlama düşüncesi vardır (CAST, 2024).

Yapay zekâ araçları tam da bu noktada anlam kazanmaya başlıyor. Ancak burada kritik bir ayrım var: Yapay zekâ, öğretmenin yerine geçecek bir karar verici değil; öğretmenin pedagojik kararlarını destekleyen bir yardımcı olmalıdır. Bir araca yalnızca “bana etkinlik hazırla” demek ile “4. sınıf düzeyinde, disleksi riski olan öğrenciler için kısa cümlelerden oluşan, görsel destekli, üç aşamalı ve sade yönergeli bir okuma etkinliği hazırla” demek arasında büyük bir fark var. Bu fark teknoloji bilmekten çok, öğrenciyi tanımaktan ve öğretim niyetini doğru kurmaktan doğuyor.

Bu nedenle kursun benim için en değerli kazanımlarından biri etkili komut yazma, yani prompt oluşturma becerimi geliştirmek oldu. Prompt çoğu zaman teknik bir komut gibi görülüyor; fakat aslında öğretmenin zihnindeki pedagojik tasarımın dile dökülmüş hâli. Kim için? Hangi düzeyde? Hangi amaçla? Hangi sınırlılıklar dikkate alınarak? Hangi çıktı biçiminde? Bu sorular netleşmeden yapay zekâdan alınan çıktı da çoğu zaman yüzeysel kalıyor. Üretken yapay zekânın eğitimde anlamlı biçimde kullanılabilmesi; insan merkezli, güvenli ve pedagojik olarak amaçlı bir kullanım anlayışıyla mümkündür (Miao & Holmes, 2023).

Kurs sürecinde Gemini/Gems, NotebookLM, Gamma AI, Napkin AI, Diffit, Suno AI, Google AI Studio, ElevenLabs, Photomath ve WolframAlpha gibi farklı araçları uygulamalı olarak deneme fırsatı bulduk. Ancak benim için önemli olan araçların isimlerinden çok, hangi öğrenme ihtiyacına cevap verebilecekleriydi. Gemini/Gems öğrenci düzeyine uygun hikâye ve etkinlik üretmede, NotebookLM dağınık kaynakları anlamlı bir öğrenme rehberine dönüştürmede, Gamma AI ve Napkin AI ise metni görselleştirme ve kavramları yapılandırmada dikkat çekiciydi. Diffit, aynı konuyu farklı okuma düzeylerine göre düzenleme ve çalışma kâğıdı hazırlama açısından özellikle kapsayıcı öğretim için güçlü bir imkân sundu. Suno AI ile ritmik ve işitsel içerikler üretmek, Google AI Studio ve ElevenLabs ile sesli materyaller hazırlamak ise öğrenmenin yalnızca yazılı metinler üzerinden ilerlemek zorunda olmadığını gösterdi.

Matematik öğrenme güçlükleri bağlamında Photomath, WolframAlpha ve benzeri araçlar üzerine yapılan çalışmalar da ayrıca düşündürücüydü. Çünkü matematikte bazen öğrencinin sorunu cevabı bulamamak değil, çözüm sürecinin hangi basamakta koptuğunu fark edememektir. Yapay zekâ destekli araçlar burada yalnızca sonuç veren sistemler olarak değil, düşünme sürecini görünür kılan destekler olarak kullanılabilir. Elbette her çıktı doğru, güvenilir ya da pedagojik olarak uygun kabul edilemez. Eğitimde yapay zekâ kullanımında öğretmenin eleştirel değerlendirme, veri farkındalığı ve etik sorumluluk taşıması gerektiği özellikle vurgulanmaktadır (European Commission, 2022). Bu yüzden öğretmen, yapay zekâ çıktısını doğrudan alan kişi değil; onu denetleyen, uyarlayan ve sınıf bağlamına göre yeniden anlamlandıran temel aktördür.

Floransa deneyiminin bana bıraktığı en güçlü duygulardan biri de kapsayıcı eğitimin yalnızca yerel bir ihtiyaç değil, evrensel bir sorumluluk olduğuydu. Farklı ülkelerden öğretmenlerle aynı öğrenme ortamını paylaşmak, kendi okulumuzu ve ülkemizi tanıtmak, başka eğitim kültürlerini dinlemek ve benzer sorunlara farklı çözümler üretildiğini görmek öğretmenin bakışını genişletiyor. Sınıflar değişse de temel mesele çoğu yerde aynı: Her çocuk öğrenmeye erişebilsin, kendini değerli hissetsin, farklılığı bir eksiklik olarak görülmesin ve sınıfta görünür olabilsin.

Kursun final çalışmasında da bu bakış açısını somutlaştırmaya çalıştık. Görsel, ses, altyazı, sade dil ve çoklu temsil biçimlerini kullanarak kapsayıcı bir ürün geliştirmeye odaklandık. Bu çalışma benim için yalnızca teknik bir çıktı değildi; kurs boyunca konuştuğumuz kapsayıcı tasarım fikrinin küçük ama anlamlı bir uygulamasıydı. Çünkü kapsayıcı öğretim çoğu zaman büyük cümlelerle değil, küçük tasarım tercihleriyle başlıyor. Bir yönergeyi sadeleştirmek, bir metne ses eklemek, bir kavramı görselleştirmek ya da öğrenciye farklı ifade yolları sunmak, sınıf içinde büyük farklar oluşturabiliyor.

Elbette bu hareketliliğin asıl değeri Floransa’da kalmamalı. Erasmus+ deneyimleri, yalnızca katılan öğretmenlerin bireysel gelişimine katkı sunduğunda değil, okul kültürüne ve öğretmen paylaşımına dönüştüğünde gerçek anlamını buluyor. Bu nedenle Ankara İlkokulu’nda yapay zekâ destekli kapsayıcı öğretim araçlarına ilişkin yaygınlaştırma çalışmaları yürütmeyi planlıyoruz. Amacımız, bu araçları yalnızca tanıtmak değil; öğretmenlerle birlikte sınıf ihtiyaçlarına göre nasıl kullanılabileceğini tartışmak, örnekler geliştirmek ve uygulanabilir küçük adımlar ortaya koymak.

Bugün eğitimde yapay zekâ tartışılırken bazen araçların parlaklığı asıl meseleyi gölgeleyebiliyor. Oysa önemli olan hangi aracın daha popüler olduğu değil, o aracın hangi öğrenci için, hangi öğrenme ihtiyacına cevap vermek amacıyla ve hangi etik sorumlulukla kullanıldığıdır. Yapay zekâ, kapsayıcı eğitim için güçlü bir imkân sunabilir; fakat bu imkânın değere dönüşmesi, öğretmenin öğrencisini tanıması, sınıf bağlamını bilmesi ve pedagojik karar alma sorumluluğunu korumasıyla mümkündür. Eğitim teknolojileri de ancak öğrenenin yararına, uygun, adil ve sürdürülebilir biçimde kullanıldığında anlamlıdır (UNESCO, 2023).

Benim için Floransa’daki bu kurs, yapay zekânın eğitimdeki rolünü yeniden düşünme fırsatı sundu. Yapay zekâyı daha hızlı materyal üretmenin ötesinde, daha adil, daha erişilebilir ve daha kapsayıcı öğrenme ortamları tasarlamak için kullanmamız gerektiğini bir kez daha hatırlattı. Çünkü eğitimde teknoloji hiçbir zaman tek başına amaç değildir. Asıl amaç, çocuğun öğrenme hakkını güçlendirmek, öğretmenin mesleki kararlarını desteklemek ve sınıfı daha insani bir öğrenme alanına dönüştürmektir.

Eğitim gelecektir; fakat bu geleceği tasarlarken önce teknolojiye değil insana, önce araca değil çocuğa, önce çıktıya değil öğrenme hakkına bakmak zorundayız.

 

Kaynakça

CAST. (2024). CAST Universal Design for Learning Guidelines version 3.0. https://udlguidelines.cast.org/

European Commission, Directorate-General for Education, Youth, Sport and Culture. (2022). Ethical guidelines on the use of artificial intelligence and data in teaching and learning for educators. Publications Office of the European Union.

Miao, F., & Holmes, W. (2023). Guidance for generative AI in education and research. UNESCO.

UNESCO. (2023). Global education monitoring report 2023: Technology in education—A tool on whose terms? UNESCO.