Bölüm 2 Giriş
Bugün dünyayı şaşırtan Sophia gibi robotlar, geçmişini El-Cezeri gibi alimlere borçlular. Şahin Kılıç (https://www.webtekno.com/dahi-bir-turk-un-800-yil-once-urettigi-tarihin-ilk-programlanabilir-insansi-robotu-h56139.html)
Aristotales’in düşünce sisteminde yer alan, temel malzemenin bir sonuç vermesi gerektiği anlayışının, insanlığın modern bilime ait hemen hemen tüm keşiflerinin temelinde yer aldığı söylenebilir. Öyle ki “Da Vinci’den önceki dahi” olarak adlandırılan El-Cezeri 1203 tarihinde tarihin ilk programlanabilir insansı robotunu geliştirmiştir. Robot olarak ifade edilen yapı, aslında üzerinde iki davul, bir arp, bir de flüt çalan dört kişi ile misafirlerden ve kraldan oluşan bir eğlence teknesi (Şekil 1) olarak ifade edilebilir.
Bu tekne, eğlence gecelerinde konukları eğlendirmek için tasarlanan ve göldeyken üzerindeki “robot” müzisyenlerin şarkılar çaldığı bir mekanizmadan oluşmaktadır. Tekne yüzdükçe su basıncı, akıntı yönü v.b. değişkenlere göre davullar farklı ritim kalıplarını vurmakta, diğer müzik aletleri de bu ritimlere göre melodiler çalmaktadır (Hill, 2012). Mühendislik, fizik ve müzik disiplinlerinin aynı anda tek bir yapı üzerinde işlediği bu sistemin aynı zamanda yapay zekâ çalışmalarının başlangıcı olduğu ifade edilmektedir (Coşkun ve Gülleroğlu, 2021). “Öğrenen” bir yapıya sahip olan yapay zekâ günümüzde öğreticileri tarafından sınanmaya çalışılmaktadır. Nitekim bir medya platformunda yayımlanan tartışma programında Hanson Robotics şirketinin geliştirdiği, Suudi Arabistan’dan tam vatandaşlık almış, röportaj vermiş ve bir konserde şarkı da söylemiş olan “Sofia” adlı insansı robota çeşitli sorular yöneltilmiş ve açıkları/eksikleri bulunmaya çalışılmıştır. Benzer bir sürecin eğitim sistemlerinde de işletildiğini söylemek yanlış olmayacaktır. Nitekim, öğrencilerin kendilerine öğretilen bilgi/becerilerin ne kadarına sahip olduğu, ne kadarı üzerine çalışmaları gerektiği gibi çıktılar, yöneltilen nitelikli maddelerle, en az hata ile belirlenebilmektedir. Maddelerin niteliği geçmişten günümüze doğru artmaktadır ve buradan hareketle test puanlarının geçerliğinin de arttığı söylenebilir. Geçerliğin artmasının ise birçok nedeni olsa da en önemli nedenlerinden birisi, testi oluşturan maddelerin kalitesidir. Ancak, maddelerde istenen kaliteye ulaşana kadar komisyonlar oluşturulup, çokça madde üretilmesi de oldukça pahalı ve meşakkatli bir süreçtir. Ayrıca, madde üretimi ve maddelerin onaylanma süreci bilimin bir konu alanı olarak kabul edildiğinde, bu konu alanının, test puanlarına yönelik istatistiklerin ve teknolojilerin çok gerisinde kaldığı söylenebilir (Cronbach, 1970; Roid ve Haladyna, 1982; Nitko, 1985). Bu geri kalmışlığın nedenlerinden biri olarak madde üretiminin öznel yapısını işaret etmek yanlış olmayacaktır. Öyle ki, madde üretiminin öncüleri olan Ebel (1951) ve Wesman (1971) madde üretimini bilim olmanın yanında kısmen de sanat olarak ifade etmiştir. Bu öznel yapı ise, alanda çalışanlar arasında kişiler arası uyum eksikliği ve teori ile araştırmalar arasındaki uyumsuzluk gibi birtakım istenmeyen durumları ortaya çıkarmaktadır. Bu gibi uyumsuzluklara ve test geliştirmenin sınırlılıklarına (pahalılık, çok zaman gerekliliği v.b.) bir çözüm olarak Otomatik Madde Üretimi önerilmiştir (Gierl ve Haladayna, 2012). Yabancı kaynaklar incelendiğinde “Automatic Item Generation” ile “Automated Item Generation” terimlerinin birbirleri yerine kullanıldığı görülmektedir. Teknolojinin gelişimiyle bu terimlerin kullanımının hangi yıllar arasında ne oranda değiştiği Şekil 2’de verilmiştir.
Şekil 2 incelendiğinde 1989 yılından 2019 yılına kadar İngilizce kitaplarda kullanılan ”Automatic Item Generation” ve “Automated Item Generation” terimlerinin ortak olarak 2014 ve 2016 yılları arasında sıçrama yaptığı görülmektedir. Bu sıçramada ise Amerika Birleşik Devletleri’nin 2016 yılında açıkladığı “Yapay Zekânın Geleceğine Hazırlık” başlıklı strateji planının etkisinin büyük olduğu düşünülmektedir.