Yapay zekâ başlangıç seviyesindeki kursları bitirecek mi? Uzmanlar bunun yerine ne öğretmeli?!

Her hafta yeni bir yoğun eğitim programı kapanıyor; her ay bir yapay zekâ aracı, en yetersiz junior geliştiriciden daha iyi JavaScript üretiyor. Forumlarda ve akademik kurul toplantılarında tekrar tekrar şu soru soruluyor: Yapay Zekâ başlangıç kurslarını gereksiz hâle mi getirecek?

Bu endişe haklı; ChatGPT döngüleri açıklayabilir, HTML oluşturabilir ve Python'daki hataları saniyeler içinde ayıklayabilir. Programlama çalışmalarınızda bir "yardımcıdan" destek alabilecekken neden 3 haftanızı yapılandırılmış bir kurs öğrenmeye ayırasınız?

Ancak yapay zekâ, insanlara yavaş bilgisayarlar gibi davranan kötü tasarlanmış başlangıç kurslarına duyulan ihtiyacı ortadan kaldıracak. Değişen şey, başlangıç seviyesindekilerin gerçekten neye ihtiyaç duyduğu ve onlara öğretilen beceri türleri. Sürekli gelişen ortama uyum sağlayabilen uzmanlar, daha önce sunulanlardan daha değerli ve daha ilgili beceri setleri sağlayacak. 

Yapay Zekânın Gerçekte İyi Yaptığı Şeyler

Başlangıç kurslarını yeniden tasarlamak, yapay zekânın bugün hangi alanlarda öne çıktığını dürüstçe değerlendirmekle başlamalıdır. Mevcut yapay zekâ modelleri (ChatGPT, Claude, Copilot vb.), öğrenenlere yardımcı olan üç temel alanda öne çıkar: 

Bir kavramı farklı şekillerde açıklamak 

Örneğin, yapay zekâdan bir “for döngüsünü” on yaşındaymışsınız gibi açıklamasını, teknik bir tanım vermesini ve bunu bir kahve dükkânıyla ilişkilendirmesini isteyin. Yapay zekâ farklı üsluplarda yazmaktan yorulmaz ve kullandığı dili talimatlarınıza göre uyarlayabilir. 

Sınırsız sayıda alıştırma sorusu ve egzersiz oluşturmak 

Dize işleme pratiği için on farklı soruya ihtiyacınız varsa, yapay zekâ bunları sizin için oluşturur. Zorluk derecesi artacak şekilde olmalarını istiyorsanız, yapay zekâ bunları sizin için oluşturur. Yapay zekâ, erişilebilir alıştırma materyali eksikliğini ortadan kaldırır. Başlangıç seviyesindeki biri, alıştırmalarla dolu bir ders kitabını beklemek zorunda değildir. 

Başlangıç seviyesindeki birine düşük riskli, anlık geri bildirim vermek 

Başlangıç seviyesindeki biri hatalar içeren bir kod yazdıysa, yapay zekâ hatayı belirleyebilir; bunun neden hata olduğunu ve kodun nasıl düzeltileceğini yargılamadan açıklayabilir. Böylece öğretmeninizin veya akranlarınızın önünde aptal görünme korkusunu hiç yaşamazsınız. 

Ancak yapay zekâ yalnızca istediğiniz şeye göre yanıt verebilir (ihtiyacınız olan şeye göre değil). Yapay zekânın, haftalar boyunca öğrenme hatalarınızı belirlemesine yardımcı olacak uzun vadeli bir hafızası yoktur.

Mevcut Başlangıç Kurslarının Sorunu Ne?

Bugün birçok kurs, yapay zekânın olmadığı bir dünya için hazırlandı, ancak o dünya artık yok. Günümüzde bu kurslar, yapay zekânın yapabildikleri nedeniyle neredeyse değersiz hâle gelen şeyleri öğretiyor. İşte üç yaygın sorun:

Sözdizimini ezberlemeye aşırı odaklanma

Öğrencilerin değişken bildirimlerini, döngü yapılarını ve işlev tanımlarını ezberlemesi haftalar sürer. Bu eski kuralları ezberlerken yapay zekâ tüm sözdizimi işlerini halledebilir; dolayısıyla bunun bir önemi kalmaz. Java'nın dizeleri karşılaştırmak için "equals()" yerine "==" kullanması da başlangıç seviyesindekiler için önemli değildir. Başlangıç seviyesindekilerin yalnızca iki dizenin karşılaştırılmasının karmaşık olduğunu bilmesi yeterlidir; yapay zekâ bunu yapmak için doğru sözdizimini oluşturacaktır.

İzole ve örnek çözümler

Sunulan egzersizlerin çoğu örnek çözümlerdir (örneğin, bir dizenin tersini çevirmek veya üç sayının ortalamasını hesaplamak). Bunlar yalnızca öğrencilerin her seferinde bir kuralı uygulamasına yardımcı olur, ancak gerçek sorunlar genellikle karmaşık ve belirsizdir. Yapay zekâ bu örnek çözümlerin herhangi birini 5 saniyeden kısa sürede çözer. Bu basit sorunlardan 5 tanesini çözmek için birkaç saat harcamak, öğrenciye yalnızca tek bir görevi nasıl yapacağını öğretir; daha fazlasını değil.

Doğrusal ve herkese uyan tek tip takvim

Tüm öğrenciler 1. haftada başlar ve 12. haftada bitirir. Hızlı öğrenenler kısa sürede sıkılır, yavaş öğrenenler ise hızla geride kalır. Oysa yapay zekâ, her öğrenciye ilerlemesine göre benzersiz bir öğrenme eğrisi sunabilir. Bu nedenle, sabit müfredatlı kurslar materyali verimli sunma konusunda rekabet edemez.

Başlangıç Programlama Derslerinden Ne Çıkar?

Sonuçta başlangıç seviyesindeki bir programlama öğrencisi dersten iki şeyle ayrılır: basit programları ezberden yazma konusunda zayıf bir beceri ve bu basit programlarda sorunla karşılaştığında ne yapacağına dair hiçbir fikri olmaması. Öğrencilere genellikle Yapay Zekânın (AI) zaten yapabildiği çok sayıda düşük seviyeli beceri öğretilir.

Sorun, öğrencilerin programlama konusundaki yeni bilgileriyle hak etmedikleri bir başarı hissi (genellikle "sahte özgüven" olarak adlandırılır) kazanmalarıyla daha da büyür. İlk gerçek projelerine başladıklarında bilgilerinin sözdizimiyle sınırlı olduğunu ve programlama dilini gerçekte nasıl kullanacaklarını hiç bilmediklerini fark ederler.

Başlangıç Seviyesindekilerin Gerçekte Eksik Kaldığı Şeyler Neler?

Başlangıç seviyesindekiler iyi muhakeme yeteneğine sahip değildir. Yetersiz tanımlanmış bir sorunu ayrık görevlere nasıl ayıracaklarına dair iyi bir kavrayışları yoktur. En önemlisi, ne zaman ve nasıl test edip doğrulama yapacaklarına ilişkin içgüdüsel bir anlayıştan yoksundurlar. Bu becerilerin hiçbiri sözdizimi alıştırmalarıyla öğretilmez.

Uzmanlar Bunun Yerine Ne Öğretmeli?

Yapay Zekâ dil bilgisi, algoritma ve egzersiz temelli çalışmaları kolaylaştırabilse de deneyimli insan eğitmenlerin öğrencilerine yardımcı olabilecekleri pek çok başka alan vardır. Ancak bunun için öğretmenlerin, kurslarımızı zaman içinde yapılandırma biçimimizi de terk etmesi gerekecek. Özellikle deneyimli eğitimcilerin, öğrencilerinin teknolojiyle görevleri yerine getirmesine yardımcı olmak için odaklanması gereken beş ana beceri vardır. 

1. Bir sorunu parçalara ayırma

Yapay zekâ bir sorunu tanıyabilir, ancak belirsiz bir fikri nasıl parçalara ayıracağını anlamaz. 

Öğrencilere, bir çözümü uygulamak için ek bilgi gerektiğini fark etmeyi mutlaka öğretin

• Hangi tür cihaz kullanılacak? 

• Tamamlanmış çözüm nasıl toplanacak? 

• Tamamlanmış çözümün hangi bölümünü kim toplayacak? 

Belirsiz bir sorunu en az beş ila on adımdan oluşan daha küçük, belirli parçalara ayırın. 

Parçalara ayrılmış sorunun hangi bölümlerinin önce tamamlanacağını belirleyin. 

2. Test Etme ve Doğrulama

Yapay zekâ yanıtlarından son derece emindir, ancak deneyimsiz bir öğrenen hataları her zaman fark edemeyebilir. 

Öğrencilere şunları mutlaka öğretin:

• Herhangi bir programlama kodu yazmadan önce test senaryoları oluşturun. 

• Yapay zekânın ürettiği bir yanıtın geçerliliğini ilgili, temel test senaryolarıyla kontrol edin. 

• Yapay zekâ açıklamalarındaki hataları arayın (bunlar geçersiz sonuçlara yol açabilir). 

3. Mevcut Kodu Okuma ve Hata Ayıklama

Yapay zekâ programlama kodu oluşturabilir; ancak bireyin iş akışının çoğu, daha önce yazılmış kodları (başka kişiler veya yapay zekâ tarafından yazılanlar gibi) okumak, hata ayıklamak, değiştirmek ve/veya geliştirmekle geçer. 

Öğrencilere şunları mutlaka öğretin:

• Bir kod bölümünün yürütme yolunu, kodu çalıştırmadan takip edin. 

• Görevleri sistematik biçimde tamamlamak için print ifadelerini ve hata ayıklama araçlarını kullanın. 

• Bir kod parçasının ne yaptığını açıklayın (amaçlananın ne olduğunu değil).

4. Soru sorma becerilerinizi geliştirin (prompt yazma) 

Promptunuz zayıfsa, yapay zekâdan zayıf bir yanıt alırsınız. Başlangıç seviyesindekiler bağlam vermeden yalnızca “bu kodu düzelt” der.

Başlangıç seviyesindekilere şunları öğretin:

• Hata mesajlarını ve beklenen davranışı paylaşın

• Yapay zekâdan yalnızca yanıt vermesini değil, muhakemesini de açıklamasını isteyin

• Şunu tekrarlayın: “Bu işe yaramadı; olan şu, tekrar deneyin."

5. Sistem davranışına ilişkin zihinsel modeller

İşlerin nasıl yürüdüğüne dair zihinsel modeller oluşturmayı öğrendikçe sözdizimi zamanla hafızanızdan silinecektir. Bir değişkenin etiketli bir kutu olduğunu bilen başlangıç seviyesindeki biri, tüm dilleri çok hızlı öğrenebilir.

Başlangıç seviyesindekilere şunları nasıl yapacaklarını gösterin:

• Kodunuz çalıştığında bilgisayarınızın belleğinde neler olduğunu taslak olarak çizin

• Kodu çalıştırmadan önce çıktısını tahmin edin

• Yalnızca nasıl düzeltileceğini değil, kodun neden çalışmadığını açıklayın

Bir yaklaşımdan diğerine geçiş örneği

Eski Yaklaşım: “Python'daki liste yöntemlerini ezberleyin ve 20 egzersiz yapın."

Yeni Yaklaşım: “Çalışmayan bir programım var; bir yapay zekâ tarafından yazıldı. Üç hata bulun, bunları düzeltin ve ardından yapay zekâdan neden hata olduklarını açıklamasını isteyin." 

Bir uzman, yanıtları doğrudan vermek yerine öğreneni düşünceli bir koç olarak işte böyle destekler.

Başlangıç Kursu Nasıl Yeniden Yapılandırılır?

Eğitmenlerin ve kurs geliştirmekten sorumlu kişilerin, sınıfta yapay zekâyı pratik yöntemlerle kullanmak için birçok seçeneği olacaktır.

Öğrenme hedeflerinizi değiştirin

Başka bir hedefi şu şekilde seçebilirsiniz.

Kursunuzu yapay zekâ etrafında yeniden tasarlamanın beş yolu

• İlk ders gününden itibaren yapay zekâyı bir ortak olarak kullanın – Öğrencilere yapay zekâdan yanıt almak için nasıl prompt yazacaklarını, yanıtları kontrol edeceklerini ve soru soracaklarını göstermeye başlayın.

• Sözdizimi sınavları yapmayı bırakın – Örneğin, kodu çalıştırmadan önce öğrencilere şunu sorun: "Yazdığınız kodun çıktısının ne olacağını düşünüyorsunuz?"

• Ana içeriğiniz hatalı veya yapay zekâ tarafından üretilmiş kod olabilir – Öğrencilere hatalı kod verin ve gerçek iş hayatında sorun çözmeleri gerekeceği gibi, sorunların neler olduğunu bulmalarını isteyin.

• Öğrencilere yazmayı öğrenmeden önce hata ayıklamayı öğretin – İki haftalık kursun ilk bölümü, öğrencilerin yazdıkları kodu öğrenme, okuma, takip etme ve düzeltme; ardından yeni kod yazma çalışmalarından oluşmalıdır.

• Öğrencilerin nihai sonuca nasıl ulaştıklarına göre değerlendirin – Öğrenciler şunları yazar ve size sunar: yapay zekâya gönderdikleri istem, aldıkları yapay zekâ yanıtı, doğrulama sürecinin sonuçları ve düzeltilmiş sonuç.

Döngülerle önce ve sonra örneği

for ve while döngülerinin nasıl çalıştığını öğrenirken, kısa süre içinde üç küçük görevi adım adım uygulayan örnekler gelir. Ardından pratik yapmanız için on kısa meydan okuma sunulur: 1-10 arasındaki sayıları yazdırmak, bir dizideki değerleri toplamak; her meydan okuma beceri setinizi biraz daha geliştirir.

Bir başka meydan okuma örneğinde, yapay zekânın ürettiği hatalı bir döngü verilir ve kodu çalıştırmadan önce çıktıyı tahmin edersiniz; bu, tartışmanın ardından düzeltilmesi gereken sınır kayması hatalarını ortaya çıkarır. Sonraki adımda, gelecekteki kodlamalarda benzer sorunları bulmak için yapay zekâdan 3 test istersiniz. Tüm adımların birbirine bağlanmasıyla döngü tamamlanır. Eskiden 3 saat süren konuyu 30 dakikada öğretmek mümkün; sözdizimi geliştirmek hızlıdır. Ancak hataları kontrol etmek/düzeltmek her zamankinden daha uzun sürer.

Dikkat! Çoğu zaman, yapay zekâ temellerini tek bir derste araya sıkıştırmak hiçbir şeyi değiştirmez. Bu bilgiler hızla unutulur. Bunun yerine bu fikirleri her göreve işleyin. Aksi hâlde öğrenenler, zihinlerini geliştirmek için değil, çaba harcamaktan kaçınmak için yapay zekâya yaslanır.

Sonuç

Temel derslerin çoğu yapay zekâ yüzünden ortadan kaybolmayacak. Ancak ezbere dayalı tekrarlar üzerine kurulu olanlar mı? Açıkları hızla ortaya çıkacak. Sözlükler güncelliğini yitirmişken öğretmenler hâlâ dilbilgisi kurallarını ezberletmekle uğraşıyor. Öğrencilerin hatırlamaya zorlandığı her yanıt zaten internette mevcut. 

Mantıklı olan tek bir yol var. Tuş vuruşları yerine akıl yürütmeye odaklanın. Ezberlenmiş yanıtlar yerine fikirleri sınamayı vurgulayın. Önce meydan okumaları parçalara ayırın, formül adımlarını atlayın.

Tıkandınız mı? Öğrenme aslında tam da burada başlar. Yeni öğrenenlere yönelik kurslar, ancak bir sonraki adımı gösterirlerse varlıklarını sürdürür. Yapay zekâ, bu donup kalınan anlarda ileriye giden yolu göstermekte başarısız olur. Bugün bu tek beceri her şeyden daha önemli. Diğer her şeyi yapay zekâ halleder. Bu görevleri onun üstlenmesine izin verin.