Wharton ve Penn'deki araştırmacıların öncülük ettiği yeni bir çalışma, üretken yapay zekanın öğrenci performansını artırdığını, ancak öğrencilerin öğrenmesini ve yeni beceriler edinmesini zorlaştırdığını ortaya koyuyor.

Araştırmacılar, büyük dil modellerinin eğitimlerine zarar mı verebileceğini yoksa yardımcı mı olabileceğini belirlemek için Türkiye'deki yaklaşık 1.000 lise matematik öğrencisiyle bir deney tasarladılar. Bir grup öğrenciye, pratik oturumları sırasında yardımcı olması için ChatGPT-4'e benzer bir sohbet arayüzü olan GPT Base verildi. İkinci bir gruba, ChatGPT-4'e benzer ancak güvenlik önlemleri olan bir arayüz olan GPT Tutor verildi. Öğretmen girdisi içerir ve öğrencilere doğrudan yanıtlar vermek yerine ipuçlarıyla rehberlik etmek için tasarlanmıştır.

Üçüncü grup (kontrol grubu) ise hiçbir teknoloji desteğine sahip değildi ve yalnızca ders kitabı ve notlar gibi geleneksel kaynaklara güveniyorlardı.

AI destekli pratik seansı sırasında, GPT Base grubu kontrol grubundan %48 daha iyi performans gösterdi. Ancak AI desteği Base grubundan alındığında ve materyalle ilgili bir sınav verildiğinde, kontrol grubundan %17 daha kötü performans gösterdiler.

"Bir süredir insanların algoritmalarla nasıl etkileşime girdiğiyle gerçekten ilgileniyoruz."— Hamsa Bastani

GPT Tutor grubu, yapay zeka destekli pratik oturumunda şaşırtıcı bir şekilde %127 daha iyi performans gösterdi, ancak sınavda kontrol grubuyla hemen hemen aynı puanı aldılar.

Makaleye göre, sonuçlar Base grubunun sorunları çözmek için yazılıma bağımlı olduğunu ve sınavda başarılı olmak için altta yatan matematiksel kavramları yeterince derinlemesine öğrenmediğini gösteriyor. Buna karşılık, Tutor grubunun performansı, AI'nın öğretmen rehberliğindeki koşullar ve sınırlarla konuşlandırılması durumunda bu zararların hafifletildiğini gösteriyor.

“İnsanlar öğrenmezlerse, bu araçları bir koltuk değneği olarak kullanmaya başlarlarsa ve onlara güvenirlerse, gelecekte bu araçları etkili bir şekilde kullanabilmek için gereken temel becerileri gerçekten edinemeyeceklerinden endişe ediyoruz,” diyor makalenin ortak yazarı olan Wharton operasyonlar, bilgi ve kararlar profesörü Hamsa Bastani . “Eğitimciler olarak bundan endişe ediyoruz.”

Bastani, “ Üretken Yapay Zeka Öğrenmeye Zarar Verebilir ” başlıklı makale hakkında Wharton Business Daily'ye konuştu. ( Podcasti dinleyin. ) Ortak yazarlar , Penn Engineering'de bilgisayar ve bilgi bilimi profesörü olan Osbert Bastani ; Wharton'da operasyonlar, bilgi ve kararlar profesörü olan Alp Sungu ; Wharton Yapay Zeka ve Analitik Girişimi'nde veri bilimcisi olan Haosen Ge ; Budapeşte İngiliz Uluslararası Okulu'nda matematik öğretmeni olan Özge Kabakcı ve bağımsız araştırmacı Rei Mariman'dır.

Üretken Yapay Zeka Paradoksu ve Eğitimi Nasıl Etkilediği

Makalenin bulguları benzer çalışmalarla tutarlıdır ve Hamsa Bastani, bunun üretken yapay zekanın paradoksunu yansıttığını söyledi: İnsanların görevlerini kolaylaştırırken aynı zamanda bu görevleri çözmek için gereken becerileri öğrenme yeteneklerini kötüleştirebilir.

"İnsanların algoritmalarla nasıl etkileşime girdiğiyle bir süredir gerçekten ilgileniyoruz. Ancak bence büyük dil modelleriyle, erişimlerinin kapsamı ve bunları bu kadar çeşitli görevlerde kullanan kişi sayısı nedeniyle gerçekten ilginç hale geliyor," dedi. "Bizi bu sohbete gerçekten çeken bir şey, birçok öğretmenin öğrencilerinin ödevlerden cevapları kopyalamasıyla mücadele etmesiydi ve bunun beceri geliştirmelerini ve kavramlara ilişkin temel anlayışlarını olumsuz etkileyeceğinden endişe ediyorlardı. Bu yüzden bunu araştırmaya karar verdik."

"Eğer bunu biraz tembelce kullanırsak ve ... makine öğrenimi modeline tamamen güvenirsek, işte o zaman başımız belaya girebilir."— Hamsa Bastani

Çalışma ayrıca, AI yardımını kullanan öğrencilerin, yüksek başarı gösteren öğrenciler bile, öğrenme yetenekleri konusunda aşırı iyimser olduklarını buldu. Öte yandan öğretmenler aşırı endişeli görünüyor ve AI'nın avantajlarını göz ardı etme eğilimindeler. Bastani, bunun nedeninin öğrencilerin ve öğretmenlerin henüz AI'yı geleneksel öğretim yöntemlerini desteklemek için etkili bir şekilde nasıl kullanacakları konusunda eğitilmemiş olmaları olduğunu düşünüyor.

Bastani ve meslektaşları, çalışmanın eğitim ortamlarında yapay zekanın kullanılması hakkında bir "uyarıcı hikaye" olduğunu ve herkese yazılımın hala önemli sınırlamaları olduğunu hatırlattıklarını söyledi. Örneğin ChatGPT'nin halüsinasyon olarak bilinen yanlış bilgiler yaydığı biliniyor ve bu da potansiyel olarak öğrenci öğrenimine zarar verebilir.

Bastani, tıpkı bir iş yeri ortamında olduğu gibi, sınıf ortamında da üretken yapay zekanın değerli olabilmesi için çok fazla insan becerisi ve gerçek kontrolü gerektiğini söyledi.

"Bu aracı bir yardımcı olarak düşünürsek ve daha üst düzey görevleri yaparsak, çıktılarını kontrol edersek vb., bu büyük bir fayda sağlayabilir," dedi. "Ancak onu biraz tembelce kullanırsak ve yapmamız gereken işi dışarıdan yaptırırsak ve makine öğrenimi modeline tamamen güvenirsek, işte o zaman başımız belaya girebilir."

Yorumlar