ABD’nin önde gelen bilgisayar bilimi okullarından Carnegie Mellon Üniversitesi, yapay zeka teknolojilerindeki süratli gelişmeler nedeniyle bu yaz kapsamlı bir müfredat değerlendirmesi yapmaya hazırlanıyor.
Dünyanın en uygun üniversiteleri müfredatı yine yazıyor
Üniversitenin öğretim üyeleri, bu dönüşümün yalnızca eğitim sistemlerini değil, birebir vakitte bilgisayar biliminin temelini de sarsabileceğini belirtiyor. Kurumun lisans programlarından sorumlu dekan yardımcısı Prof. Thomas Cortina, yeni kuşak yapay zeka araçlarının bilgisayar bilimi eğitimini temelden etkilediğini söylüyor.
Generatif yapay zeka sistemlerinin insan gibisi yazılar yazabilmesi ve karmaşık soruları yanıtlayabilmesi, akademik dünyada yaygın bir tesir yaratmış durumda. Lakin bu dönüşüm, kod yazımının merkezde olduğu bilgisayar bilimlerinde çok daha süratli ve derin hissediliyor.
Büyük teknoloji şirketleri ve teşebbüsler, yazılım geliştiricilere yardımcı olan yapay zeka asistanları piyasaya sürüyor. Meta CEO’su Mark Zuckerberg, bu yılın başında yaptığı bir açıklamada, yapay zekânın kısa müddet içinde orta seviye bir yazılım geliştiricinin düzeyine ulaşabileceğini söyledi.
ABD genelindeki üniversiteler, bu süratli teknolojik evrim karşısında müfredatlarını tekrar şekillendirmeye çalışıyor. Kimi akademisyenler, artık belli programlama lisanlarına hâkimiyetin eski kadar ehemmiyet taşımadığını düşünüyor.
Bunun yerine, bilgisayar biliminin farklı disiplinlere entegre edildiği hibrit derslerin daha ön planda olabileceği bir yaklaşım üzerinde duruluyor. Bu görüşe nazaran bilgisayar bilimi, daha çok eleştirel düşünme ve bağlantı maharetlerine tartı veren bir toplumsal bilim formuna da dönüşebilir.
Amerikan Ulusal Bilim Vakfı (NSF), bu alandaki dönüşüm sürecini yönlendirmek için “Level Up AI” isimli yeni bir projeye finansman sağlıyor. New Mexico State Üniversitesi ve Computing Research Association tarafından yürütülen bu 18 aylık teşebbüs, farklı üniversitelerden araştırmacıları ve öğretim üyelerini bir ortaya getirerek yapay zekâ eğitiminin temel bileşenlerine dair ortak bir vizyon oluşturmayı hedefliyor. Projede çalıştaylar, yuvarlak masa toplantıları ve kılavuz dokümanlar hazırlanıyor.
NSF takviyesiyle yürütülen bu çalışma, iş gücünde daha fazla insanın yapay zekâ hakkında bilgi sahibi olması gerektiği anlayışından doğuyor. Uzmanlara nazaran, bilgisayar bilimi eğitiminin geleceği kodlamaya değil, algoritmik düşünme ve yapay zeka okuryazarlığına odaklanacak.
Algoritmik düşünme, sıkıntıları küçük modüllere ayırmayı, adım adım tahlil yolları geliştirmeyi ve dataya dayalı sonuçlara ulaşmayı içeriyor. Yapay zeka okuryazarlığı ise, yapay zekânın nasıl çalıştığını, nasıl sorumlu bir halde kullanılacağını ve toplumu nasıl etkilediğini anlamayı kapsıyor. Bu süreçte, şuurlu şüphecilik üzere kavramların öğrencilere kazandırılması gerektiği vurgulanıyor.
Carnegie Mellon’da ise öğretim üyeleri, klasik programlama temelleri ile yapay zekâ araçlarının birlikte ele alınacağı uygulamalı derslerin öne çıkabileceğini düşünüyor. Cortina, öğrencilerin yapay zekayı ödevlerde sihirli bir tahlil üzere görüp kendi yazdıkları kodları anlamadıklarını, fakat vakitle bu yaklaşımın sınırlılıklarını fark ettiklerini söylüyor.
Öğrenciler artık yapay zekayı sadece prototip oluşturmak, yanılgıları tespit etmek ya da dijital bir eğitmen üzere kullanmakla yetiniyor; çok bağımlılıktan kaçınıyorlar. Öğrencilerin karşılaştığı bir öteki zorluk ise daralan iş piyasası.
Önceki yıllarda çarçabuk iş bulan bilgisayar bilimi mezunları, artık yüzlerce müracaat yapmadan görüşme dahi alamıyor. Kuzey Karolina Üniversitesi öğrencilerinden Connor Drake, sadece 30 müracaat sonrasında staj imkânı yakaladığı için kendisini şanslı sayıyor.
Drake, bilgisayar bilimi eğitiminin yanında siyaset bilimi ve güvenlik çalışmaları alanında yan kol yaparak marifetlerini genişletmeyi tercih etmiş. Kendi üniversitesinde siber güvenlik kulübünün başkanlığını da yürüten Drake, çok taraflı donanımın değerine dikkat çekiyor.
Uzmanlara nazaran bu zorlayıcı ortamın nedeni sadece yapay zekâ değil. Büyük teknoloji şirketleri, pandemi sonrası periyotta işe alımları yavaşlattı. Bilhassa iki yıl ve altı tecrübeye sahip adaylara yönelik iş ilanları son üç yılda yüzde 65 oranında azaldı.
Genel iş ilanlarındaki düşüş ise yüzde 58 düzeylerinde. CompTIA’nın tahliline nazaran, bu gerilemenin temel nedeni pandemi sonrası iş gücü düzenlemeleri ve ekonomik belirsizlik. Şimdi direkt yapay zekânın tesiri tam olarak gözlemlenmiyor.
Yine de bölüm uzmanları, yapay zekânın yazılım dünyasında uzun vadeli bir büyüme getireceği görüşünde. Her yeni bilişim ihtilalinde olduğu üzere, yapay zekâ da yazılıma olan talebi artırıyor. Bu defa fark yaratan şey, yazılım geliştirmenin yalnızca mühendislerin alanı olmaktan çıkması.
Tıp, pazarlama ve öteki pek çok kesimde çalışanlar, kendi alanlarına özel bilgilerle eğitilmiş sohbet botları aracılığıyla uygulamalar geliştirebilecek. Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimi Profesörü Alex Aiken’a nazaran, yazılım mühendisliği durumlarının sayısı azalabilir, fakat kod yazan insan sayısı artacak.
