Yapay Zeka ve Öğrenme Hakkında Herkesin Yanlış Anladığı Şeyler – Derek Muller Açıklıyor

Ekrem Başarı
12 Tem
2 dakikada okunur

Güncelleme tarihi: 13 Tem

Yapay zeka eğitimde devrim yaratacak mı? Veritasium kanalının kurucusu Derek Muller, “Yapay Zeka ve Öğrenme Hakkında Herkesin Yanlış Anladığı Şeyler” başlıklı videosunda, bu sorunun cevabını bilimsel verilerle inceliyor. Video, eğitim teknolojilerine yönelik aşırı beklentileri sorgularken, öğrenmenin doğası hakkında derinlemesine bilgiler sunuyor.

Eğitimde Devrim Vaatleri Neden Boşa Çıkıyor?

Muller, geçmişte de sinema, televizyon, radyo, bilgisayarlar ve çevrim içi kursların (MOOC’lar) eğitimde devrim yaratacağına inanıldığını ancak bu beklentilerin çoğunun karşılanmadığını hatırlatıyor. Gerçek problem, bilgiye erişimden çok öğrenmenin sosyal, motivasyonel ve bilişsel boyutlarında yatıyor.

Hızlı ve Yavaş Düşünme: Neden Yanlış Cevap Veriyoruz?

Muller, psikolog Daniel Kahneman’ın “Hızlı ve Yavaş Düşünme” kitabından yola çıkarak Sistem 1 (sezgisel ve hızlı düşünme) ve Sistem 2 (mantıklı ve yavaş düşünme) kavramlarını açıklıyor.

“Yarasa ve top problemi” gibi basit sorular bile çoğu insanı yanıltabiliyor, çünkü Sistem 1 hızlı ama yüzeysel çalışıyor.
Derin öğrenme ise Sistem 2’nin devreye girmesini gerektiriyor, bu da zihinsel çaba demek.

Bilişsel Yük Kuramı: Neyi Ne Kadar Öğrenebiliriz?

Muller, bilişsel yük kuramını üç kategoriye ayırarak açıklıyor:

İçsel Yük: Konunun doğasından gelen zorluklar.
Dışsal Yük: Görsel karmaşa, kötü anlatım gibi dikkat dağıtıcılar.
Germane Yük: Anlamlı öğrenmeyi destekleyen zihinsel çaba.

Bu ayrım, öğrenme tasarımının nasıl daha etkili hale getirilebileceğini gösteriyor.

Uzmanlık Nasıl Gelişir? | Chunking ve Pratik

Uzmanlar, bilgileri parçalayarak (chunking) anlamlı birimler haline getirir. Muller, satranç ustalarının sadece gerçek oyun pozisyonlarını kolayca hatırlayabildiğini ama rastgele taş dizilimlerinde zorlandığını vurguluyor. Bu durum, uzmanlığın genelleşmiş bir zekâ değil, alanla ilgili yoğun ve uzun süreli bilişsel yapılarla inşa edildiğini gösteriyor.

Yapay Zeka Eğitimde Ne İşe Yarar?

Muller, yapay zekanın anlık geri bildirim sağlama gibi faydalı yönlerini kabul ediyor. Ancak en büyük tehlike olarak, öğrencilerin yazma, düşünme, hesap yapma gibi becerilerinin gerilemesini görüyor. Çünkü bu tür “çaba gerektiren pratikler” olmadan Sistem 2 gelişmiyor; yani derin öğrenme gerçekleşmiyor.

Daha İyi Öğrenme İçin Neler Yapılmalı?

Muller'in önerdiği stratejiler şunlar:

Dışsal yükü azaltın: Sade, net anlatım ve dikkat dağıtıcı olmayan ortamlar.
İçsel yükü yönetin: Yeni bilgiler küçük parçalara bölünmeli.
Pratikten kaçmayın: Otomatikleşene kadar tekrar, tekrar, tekrar.
Zorluğu kontrollü şekilde artırın: Zihni zorlayan ama bıktırmayan görevler daha kalıcı öğrenme sağlar.

Eğitim Teknolojisi Ne Kadar Etkili?

Son olarak Muller, yapay zekanın veya başka bir teknolojinin tek başına eğitimde devrim yaratamayacağını savunuyor. Asıl farkı yaratan; öğretmenin rolü, birebir ilgi, motivasyon ve topluluk hissi. Yani, öğrenmede başarıyı belirleyen en güçlü faktör: insani bağ.

🔗 Videoyu İzleyin:📺 Veritasium: What Everyone Gets Wrong About AI and Learning – Derek Muller Explains