Yapay zeka günlük yaşamımızı etkilemeye devam ettikçe, hangi insan becerilerinin temel olduğunu ve bunların nasıl geliştirilebileceğini anlamak giderek daha kritik hale geliyor. Temel bir zorluk, yapay zekanın imkanlarını tamamlayan insan becerilerini belirlemek ve değerlendirmektir.

Dünya Ekonomik Forumu'nun 2025 raporuna göre, teknoloji okuryazarlığı, dayanıklılık, esneklik ve analitik ile sistem düşünme gibi beceriler, yapay zeka ile insan potansiyelini artırmak için vazgeçilmez olduğu düşünülen insan becerileridir. Bireyler bu becerileri ve temel akademik konulardaki bilgileri geliştirme fırsatı bulduklarında, yapay zeka ile etkileşimde insan potansiyellerini en üst düzeye çıkarabilirler — sadece onun çıktılarını tüketmek yerine.

Yapay zeka okuryazarlığını sadece teknik becerilerden fazlasını kapsayan bir beceri olarak düşünün. Bu yöntem, yapay zeka araçlarını kullanma, yapay zeka çıktılarını eleştirel değerlendirme ve sınırlamalarını tanıma, ayrıca yapay zeka tarafından üretilen içeriği eleştirel değerlendirme ve önyargılarını anlama yeteneğini içerir. 

Yapay zeka okuryazarlığının önemi giderek daha fazla kabul edilirken, eleştirel düşünme, yaratıcılık ve kendini düzenleme gibi üst düzey beceriler de okullarda ve iş yerlerinde yaygınlaştıkça hayati öneme girecek.

• Eleştirel düşünme, yapay zeka çıktılarını değerlendirmemize ve insan yargısının ne zaman öncülük etmesi gerektiğini anlamamıza yardımcı olabilir.
• İnsan deneyimine dayanan ve bireyin hedefleri tarafından yönlendirilen yaratıcılık, yapay zeka yeni fikirler üretmek için kullanılabiliyor olsa bile, benzersiz bir güçtür.
• Kendini düzenleme, yani geçmiş eylemleri yansıtabilme, gelecekteki eylemleri bir hedefe doğru ayarlama ve planlama yeteneği, yapay zeka ile çalışırken stratejileri geliştirmek için anahtar olabilir.

Sosyal ve etik akıl yürütme ile ilgili ek beceriler, örneğin iş birliği, karar alma ve sistem düşünme gibi beceriler de son derece önemlidir. Yapay zeka tarafından oluşturulan karar ve çıktılarda potansiyel önyargı kaynaklarını tanıyabilmeli ve özellikle yüksek riskli alanlarda adalet, şeffaflık ve hesap verebilirlik için savunuculuk yapmalıyız.

Yapay zeka eğitimi yeniden şekillendiriyor — ancak düşünceli insan gözetimi olmadan, birçok öğrenciyi geride bırakma riskini artırma ihtimali var. Yapay zekanın algoritmalarındaki önyargı, değerlendirmelerde adaletsizliği körükleyebilir . Dijital erişimdeki boşluklar, özellikle tarihsel olarak dezavantajlı gruplar için, engelli öğrenciler de dahil olmak üzere, mevcut bölünmeleri derinleştirebilir.

Öğrenme ve bunu yansıtan değerlendirmeler yakından birbiriyle bağlantılıdır. Yapay zeka odaklı bir gelecekte, değerlendirmeler sadece sonuçları değil, bireylerin bilgi ve becerilerini uygularken gerçekleşmesi muhtemel süreçleri de yakalamaya odaklanabilir. Buna doğru, değerlendirmeler şunları yapabilir:

• Gerçek dünya durumlarını yansıtmak;
• Öğrenme yollarını daha görünür ve yorumlanabilir hale getirmek;  
• Öğrencilerin hedef belirlemelerine yardımcı olacak araçlar olarak hizmet eder; ve 
• Öğrencilerin ilerlemelerini yansıtmalarına ve temel bilgi ve beceriler geliştirmelerine izin verin.

Eğitimciler ve öğrencilerle birlikte değerlendirmeler ve diğer öğrenme araçları tasarlamak, çeşitli bağlamlarda tüm öğrenenlerden temel bilgi ve becerileri toplayabilmek ve nihayetinde daha iyi, daha adil ve daha faydalı öğretim sistemleri inşa etmek için kritik olabilir. Daha iyi yapay zeka tabanlı değerlendirmeler ve öğretim sistemleri oluşturmak için, güven temeli üzerine kurulu uygulayıcılarla güçlü ortaklıklar zorunlu olacaktır. Sonuç olarak, YZ'nin eğitimde çeşitli kullanımları, daha geniş bir adalet ve kapsayıcılık taahhüdünü benimsemeli ve hizmet etmesi amaçlanan kişiler tarafından şekillendirilmelidir.

Eğitimde yapay zekanın geleceği, gelişmiş teknolojileri insan merkezli yetkinlikler ve değerlerle ne kadar iyi birleştirdiğimize bağlıdır. Sürekli değişen yapay zeka odaklı bir gelecekte bu potansiyeli kullanmak, pedagojik hedefler ile değerlendirmeler arasında eğitimciler, araştırmacular ve politika yapıcılar arasında yakın iş birliği içinde kasıtlı bir uyum gerektirir.

YZ ile güçlendirilmiş öğrenmeye adil erişim için çaba göstermek, aynı zamanda öğrenenlerin yapay zeka sistemlerini etkili ve etkili bir şekilde kullanmaları için ihtiyaç duydukları kaynakları ve becerileri belirlemek anlamına gelir; bu da onların özgüs gösterme potansiyelini zayıflatmayacak şekilde belirlenir. Artık yapay zekayı tarafsız bir çözüm olarak göremeyiz ve bunun yerine onu daha geniş sosyal sistemlerin bir parçası olarak kabul etmeliyiz — bu sistemlerin özelliklerini güçlendirebilecek bir parça. Eğitim amaçlı yapay zeka, eleştirel bir şekilde tasarlanmalı, uygulanmalı ve yönlendirilmeli, kimin ihtiyaçlarına hizmet ettiği ve kimin seslerinin gelişimini şekillendirdiği dikkate alınarak yönetilmelidir. Ancak bu bakış açısıyla yapay zeka sistemleri, herkes için daha kapsayıcı, yüksek kaliteli eğitim deneyimleri sunmada ortak olabilir.

Teresa Ober, ETS Araştırma Enstitüsü'nde araştırma bilimcisidir. Caitlin Tenison ETS Araştırma Enstitüsü'nde araştırma bilimcisidir. Patrick Kyllonen, ETS Araştırma Enstitüsü'nde seçkin bir başkan atanıdır.