Hindistan, Google’a eğitimde yapay zekayı nasıl ölçekleyeceğini öğretiyor

Global ölçekte yapay zeka sınıflara hızla girerken, Google’ın bu teknolojiyi gerçek anlamda ölçeklendirme konusunda en zorlu dersleri Silikon Vadisi’nden değil, Hindistan okullarından aldığı ortaya çıkıyor.

Hindistan neden bir test sahası?

Hindistan, yoğun nüfusu, çok dilli eğitim ortamı ve farklı seviyelerde internet ve cihaz erişimi nedeniyle Google’ın eğitimdeki yapay zeka çalışmalarının sınandığı önemli bir alan haline geldi. Ülkedeki okul sistemi milyonlarca öğrenciyi, yüz binlerce okulu ve milyonlarca öğretmeni kapsayacak kadar büyük; bu da AI araçlarının yaygınlaştırılmasını hem fırsatlı hem de karmaşık kılıyor.

Tek ürün, herkes için çözüm olamaz

Google’ın öğrendiği en net derslerden biri, eğitimde yapay zekanın tek tip, merkezden tanımlanmış bir ürün olarak sunulamayacağı. Müfredat kararlarının eyalet düzeyinde alındığı ve devlet kurumlarının aktif rol oynadığı bir ülkede şirket, araçlarını okulların ve yöneticilerin tercihine göre şekillendirmek zorunda kalıyor. Bu, Google için küresel ölçekli ürün tasarımından önemli bir sapmayı işaret ediyor.

Çok modlu öğrenme ve yerelleştirme önem kazanıyor

Google, Hindistan’da metin, görsel, ses ve videoyı birleştiren çok modlu öğrenme yaklaşımlarının daha hızlı benimsendiğini görüyor. Bu yönelim, farklı dillerde ve farklı öğrenme stillerinde eğitim veren sınıflarda, ayrıca metin ağırlıklı öğretimin sınırlı olduğu ortamlarda etki yaratıyor. Dolayısıyla yerelleştirme ve içerik çeşitliliği, başarılı bir uygulamanın anahtarları arasında yer alıyor.

Öğretmen; kontrol noktası

Google, eğitimdeki yapay zekayı doğrudan öğrenciye yönelik bir deneyim olarak sunmak yerine, öğretmeni ana kontrol noktası kabul eden araçlar geliştirmeye odaklanıyor. Planlama, değerlendirme ve sınıf yönetimi gibi alanlara destek veren çözümler, öğretmen-öğrenci ilişkisini güçlendirmeyi amaçlıyor; amacı yerini almak değil, bu ilişkiyi zenginleştirmek.

Erişim farklılıkları uygulamayı belirliyor

Hindistan’daki bazı sınıflarda öğrenci başına bir cihaz veya sürekli internet erişimi yok. Okullarda cihazlar paylaşılıyor, bağlantı tutarsız olabiliyor veya eğitim doğrudan kalem-kağıttan yapay zekaya atlayabiliyor. Bu yüzden erişim ve dağıtım modelleri, uygulamanın nasıl ve ne zaman kullanılacağını belirleyen kritik faktörler olarak ön plana çıkıyor.

Bu bağlamda Google, Hindistan’dan edindiği bulguları uygulamalara dönüştürüyor: JEE Main gibi sınav hazırlıklarına yönelik AI destekli içerikler, geniş çaplı öğretmen eğitim programları ve mesleki/yükseköğretim iş birlikleri bu çabaların örnekleri arasında yer alıyor.

Rekabet ve uzun vadeli riskler

Hindistan, Google dışında diğer büyük teknoloji oyuncuları için de önemli bir saha. Eğitim odaklı yerel ve bölgesel programlar, iş birlikleri ve öğretmen eğitimi girişimleri, bu alandaki rekabeti yoğunlaştırıyor. Öte yandan resmi değerlendirmeler ve araştırmalar, öğretim süreçlerinde yapay zekaya eleştirel olmayan bağımlılığın öğrenme sonuçları ve eleştirel düşünme üzerindeki olası olumsuz etkilerine dikkat çekiyor.

Sonuç: Küresel eğitim sistemleri için dersler

Hindistan deneyimi, AI’nın kamu eğitim sistemlerine entegrasyonunda karşılaşılacak sorunların bir provası niteliğinde. Kontrol, erişim ve yerelleştirme gibi konular burada ortaya çıkan başlıca baskılar; bu sebeple Google’ın Hindistan’dan öğreniyor olması, benzer zorlukların diğer ülkelerde de gündeme geleceğine işaret ediyor.

Bu süreç, eğitimde yapay zekanın ölçeklenebilirliğini ve etkisini değerlendirirken politika yapıcılar, eğitim yöneticileri ve teknoloji sağlayıcıları arasında dikkatli bir denge kurulması gerektiğini gösteriyor.