Yapay zekânın öğretmen eğitimine dahil edilmesi, kişiselleştirilmiş ve iyileştirilmiş öğrenme deneyimleri, değerlendirme görevlerinin desteklenmesi, öğrencilerin gelişimlerinin daha kolay izlenmesi ve idari görevlerin otomasyonu gibi genel eğitimde elde edilenlere benzer fırsatları beraberinde getirmektedir. Fakat bu aynı zamanda etik kullanım, veri gizliliği ve ekipman ve/veya beceri temini kaynaklı dijital eksiklikler ile ilgili endişeleri de gündeme getirmektedir.

Train-DL projesi, ulusal/bölgesel yapay zekâ stratejilerinde yapay zekâ eğitimine yüksek öncelik veriliyor olmasına rağmen bu eğitimin veri okuryazarlığından çok daha az gelişmiş olduğunu ortaya koymaktadır. Proje kapsamında yapılan örnek olay incelemeleri, yapay zekâ alanında öğretmen eğitimine yönelik net bir stratejinin bulunmadığını göstermiştir. Benzer şekilde öğretmen eğitiminde yapay zekâ okuryazarlığının incelendiği İsveç menşeli bir çalışmada çoğunlukla yapay zekânın teknolojik yönlerine odaklanıldığı için yapay zekâ okuryazarlığının öğretmen eğitimi programlarına yeterince dahil edilmediğine işaret edilmektedir.

Öğretmen eğitiminde yapay zekâ okuryazarlığının güçlendirilmesi

Politikanın henüz yeni yeni oturmaya başladığı şu günlerde birçok eğitim kurumu şimdiden harekete geçmiş durumda. Örneğin Finlandiya'daki Oulu Uygulamalı Bilimler Üniversitesi, personeline ve öğretmenlerine üretken yapay zekâ konusunda kapsamlı bir sürekli eğitim sunmaktadır. Eğitim yöntemleri arasında farklı öğrenme tarzlarına hitap etmek için uzmanlar tarafından verilen dersler, atölye çalışmaları ve akran öğrenme fırsatları yer almaktadır.

Benzer şekilde Estonya'da da öğretmenler yapay zekâ okuryazarlığı konusunda hizmet içi eğitim imkânına sahiptir. ‘Yapay zekâyı işinize yarayacak hale getirme’ başlıklı öğretmen eğitimi kursu, yapay zekâyı eğitim çerçeveleriyle harmanlayarak öğretmenlerin yapay zekâ destekli öğrenme senaryolarını test etmelerini ve yapay zekâ uygulamaları hakkında içgörü edinmelerini sağlıyor.

‘Yapay Zekâ Çağında Öğretmenlerin Mesleki Gelişimi’ başlıklı rapor ve web semineri serisinde (European Schoolnet, 2024), üretken yapay zekâ özelliklerinden yararlanan stratejiler incelenmiş, ilgili zorluklar ele alınmış ve bunların öğretmen eğitimi programları üzerindeki etkileri tartışılmıştır. Raporda büyük dil modelleri (LLM'ler) ve yapay zekâ görüntü/video üretimi, isteğe uyarlanmış öğretmen eğitimi asistanlarına örnek olarak gösterilmektedir.

Raporda yapay zekâ ile kurulan etkileşimlerin her şeyden önce tartışma başlatmak ve taslaklar hazırlamak amacıyla kullanılması ve tüm bunların işbirliği yoluyla daha fazla eleştirilip geliştirilmesi gerektiğinin altını çizilmektedir.