ChatGPT ile sınavlarda kopya... Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrencinin aniden başarı sıçraması yaşaması, öğretmenleri ve akademisyenlerini şaşırtıyor

Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
TT

ChatGPT ile sınavlarda kopya... Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels
Öğrencilerin sınavlarda kopya çekmek için ChatGPT sohbetine güvenmeleri konusunda Lübnan'daki öğretmenlerin şikayetleri artıyor / Fotoğraf: Pixels

Sanki yapay zeka uygulamaları, bazı öğrencilerin hayal gücünü ve oyunlarını gıdıklamak için bir teknoloji tepsisinde taşımadan önce, öğrencilerin ödevlerde ve sınavlarda kopya çekmelerini kolaylaştıracak modern ve yenilikçi bir yolu yoktu.

Öğretmenler ve akademisyenler, eğitim-öğretim döneminde kendilerine farklı bir performans gösteren öğrencilerin üzerine birdenbire inen "ustalık", başarı, fikirlerin düzenlenmesindeki farklılık ve dilin sağlamlığı karşısında şaşkına dönüyorlar.

Eski kuşaklar kopya çekmeyi sinsi bakışlarla, tereddütlü hareketlerle hatırlar. Cüret arttığında, öğrenci ezberlemediği bazı şeyleri, bir denklemi ya da onu doğru cevaba götüren ipucunu yazdığı bir kağıdı açmadan önce bekler.

Kopya çekme yöntemlerinin cetvellere, silgilere, masalara ve sandalyelerin altına yazmaktan, kıyafetlerin veya ayakkabıların köşelerine gizlenmiş rulo kağıt parçalarına, gömleklerin ve okul önlüklerinin içine yazmaya kadar değişik şekilleri vardı.

Ayrıca, kemerlerin iç yanlarında veya vücudun uzuvlarına veya kalem kutusunun veya hesap makinesinin kapağının içine ve bu makaleyi okuyan her okuyucunun yaşının imkanlarına göre ekleyebileceği diğer yerlere kopyalar yazılırdı.

Bu yöntemler elbette hazırlıksız kopya çekmenin dışında. Diğer öğrencilerin cevaplarını dikizleme ya da fısıltıyla veya izleme koşulları izin veriyorsa işaret diliyle cevap vermelerini isteme şeklinde de kopya çekiliyordu.

Cep telefonu sınav sınıflarına girer girmez birçok kopya vakası ilk önce kısa mesajlarla tespit edildi.

Daha sonra e-posta mesajlarının metinlerinde kayıtlı, ardından Bluetooth kulaklıklara, akıllı saatlere vb. kaydedilen basılı veya fotokopi belgeler kullanılarak da kopya çekildi.

El yordamı ile kopya çekmenin elektronik hale gelmesiyle birçok vakanın tutuklanması karşısında, birçok ülkede milli eğitim bakanlıkları sınav salonlarında çok sayıda denetim kurarak telefonların girişine engel oldu.

Sınıflara çok miktarda güvenlik kamerası yerleştirildi ve öğrenciler Mısır, Çin, Fas ve diğer ülkelerde elektronik çubuk gibi cihazlarla arandılar.

Şaşırtan zeka

Lübnanlı öğretmen Samar, meslektaşlarının, öğrencilerinin testleri gerçekten kendilerinin çözmesini sağlamaya çalışmaktan şikayet ettiğini duyduktan sonra, öğrencileri 8 yaşın altında olduğu ve yapay zeka teknolojisinin henüz onlara ulaşmadığı için şanslı olduğunu söylüyor.

Velilerin çocuklarının ödevlerini çözmek için araya girmesiyle öğrenciler yapay zeka uygulamalarına ve internet sitelerine bağımlı hale geldi.

Samar, bu sitelerden bazılarını denediğini ve öğrencilerin anlamasını sağlama konusunda yeni fikirler ve sorular bulmak için kullandığını ekliyor.

Farklı bir bağlamda, bir ortaokul öğretmeni olan Basema Harb, öğrencilerinin bazı ödevlerde yazma düzeyinde aniden ilerlediklerini fark ettiğini, ancak daha sonra kompozisyon metinlerini yazmak için birbirlerine ChatGPT kullanmayı öğrettiklerini keşfettiğini söylüyor.

Fransızca dersinin ev ödevleri yüzde 100 doğruydu, bu da onu bir grup öğrenciden şüphelenmeye sevk etti, ancak onları araştırdıktan ve kopya çektiklerini aileleriyle görüştükten sonra keşfetti.

Bundan sonra ders saatlerinde öğrencilerin telefonlarını çıkarttı.

Basma, yapay zekanın daha önce herhangi bir uygulamasını denemediğini ancak sınavlara ve derslere hazırlanmada faydalı bulduğunu ve araştırma süresini kısaltmak için öğretmene asistan olarak da kullanılabileceğini söylüyor.

Basma, meslektaşlarının dikkatini konuya çekti ve matematik öğretmeni, çoğu öğrencinin özellikle cebir, aritmetik ve matematikte yapay zeka uygulamalarını kullanarak problem çözdüğünü keşfetti.

Yarışmaları rekor bir hızla bitiren öğrencileri görünce durumun farkına vardılar.

Üniversitedeki uygulamalar

Lübnan'daki bir üniversitede akademisyen olan Maryam Kurdi, yazının insan tarafından mı yoksa makine tarafından yazıldığını gösteren bir programa bir yıl ortası projesini gönderdikten sonra bazı öğrencilerin kopya çektiğini ortaya çıkardığını ve öğrencilerin yüzde 60'ından fazlasının yapay zeka uygulamalarını kullandığını fark ettiğini söylüyor.

Bazılarının bazı cümleleri, numaralandırma ve indeksleme yöntemini değiştirdiğini, ancak sonunda yapay zeka kullanımının farklı şekillerde ortaya çıktığını belirtiyor.

Ayrıca, bu uygulamaların bilimsel olarak kullanılmasına karşı olduğunu, metinleri anlamadan ve bilgileri doğrulamadan kopyalanmaması gerektiğini anlatıyor.

Aynı zamanda yıl sonundaki sınavlarda herhangi bir elektronik ortamın kullanılmasına da engel olan Kurdi, final sınavlarında de öğrencilerin tüm cep telefonlarını, akıllı ve akıllı olmayan saatlerini masanın üzerine yerleştirdi.

Uygulamadan kurtulma

Best College tarafından geçen mart ayında bin üniversite öğrencisi üzerinde yapılan bir ankette, öğrencilerin yüzde 43'ünün yapay zeka uygulamalarını kullanma deneyimi olduğu ortaya çıktı.

Beş öğrenciden en az biri ödevlerini tamamlamak için kullanırken, her 10 öğrenciden dokuzu meraktan yapay araçlarını kişisel projeler üzerinde denedi.

Bu anket, üniversite öğrencilerinin yüzde 57'sinin onu kullanmayı düşünmediğini veya sınavları tamamlamak için ona güvenmeye devam etmediğini gösterdi.

Yine de üçte biri bunu kullanırken yüzde 11'i kullanmamayı tercih ediyor. Ankete katılan öğrencilerin yüzde 51'i işlerinde yapay zeka araçlarını kullanmayı dolandırıcılık veya intihal olarak görmesine rağmen yapay zekayı kullanıyorlar.

ChatGPT'yi tasarlayan OpenAI şirketi ise bu programın dezenformasyon için kullanılmaması gerektiğini düşünüyor.

Bu da programı, metinlerin programın kendisi tarafından makine tarafından mı yoksa insan zekası tarafından mı oluşturulduğunu bilmeye izin verecek şekilde geliştirmesini sağladı.

Bu, her alanda dolandırıcılığı önlemek ve bu teknolojiyi tarafsız bir şekilde kullanmak için tasarlandı.

Yapay zeka dolandırıcılığı nasıl tespit eder?

Öğrenciler, tam metinler oluşturarak veya soruları yanıtlayarak sınavlarda ve projelerde kopya çekmek için yapay zekayı kullanır.

Bu, belirli bir soruna takılıp kalan öğrencilere ve intihale düşmeden Google veya benzeri sitelerde elektronik arama yapmak gibi araştırma için bir asistan olarak yararlı olabilir.

Ancak hile ve transfer kullanımı, öğrenci kullanıcılara haksız bir avantaj veya not verir.

Profesörler, öğrencilerin başka kaynaklardan içerik kopyalayarak kopya çekmelerini önlemek için intihali tespit etmek için yapay zeka destekli araçları kullanabilir.

Ancak aynı zamanda öğrenciler, yakalanmadan hangi içeriği kopyalayabileceklerini belirlemek için yapay zeka destekli intihal tespit araçlarını da kullanabilirler.

Burada öğretmenler öğrencileri kopya çekmekten caydırmak için bir akademik dürüstlük kültürü aşılamalı ve bilimi geliştiren ve bilgiyi uydurma veya kopyalanmayan özgün boyutlarda artıran akademik dürüstlüğün öneminin farkına varmalarını sağlamalı.

Öğretmenler ayrıca bu belayla yüzleşmek için en son yapay zeka kopya tekniklerinden haberdar olmalı, bu nedenle, özellikle yazı kalıpları çok mükemmelse, makine yazısını insan yazısı için algılayan programlar aracılığıyla araştırma projelerini ve ödevlerini araştırmaya tabi tutarlar.

Bu uygulamaların belki de en öne çıkanları (Originality.ai, GPTZero, Copyleaks) intihali tespit eden ve içeriğin yapay zeka tarafından mı üretildiğini yoksa insan ürünü mü olduğunu tespit etmek için doğal dil işleme ve makine öğrenimi üzerinde çalışan diğer araçlar olabilir.

Independent Arabia, Independent Türkçe

 



Gelecek nesiller, yapay zekanın yönlendirdiği bir iş piyasası bekliyor

Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)
Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)
TT

Gelecek nesiller, yapay zekanın yönlendirdiği bir iş piyasası bekliyor

Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)
Son yıllarda otomasyonun istihdam imkanları üzerinde önemli bir etkisi olurken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)

Sami Halife

Teknoloji, dünya çapında çeşitli sektörlerde büyük bir dönüşüm yarattı ve gelişimi işgücü piyasasında bir değişime yol açtı. Eskiden insan zekası ve manuel müdahale gerektiren işler, giderek öğrenme, uyum sağlama ve hatta karar verme yeteneğine sahip makineler tarafından yönetilmeye başladı. Son tahminlere göre 2030 yılına kadar dünya çapındaki şirketlerin yüzde 86'sı yapay zeka (AI) teknolojileriyle yeniden şekillenecek. Yaşananlar, insan emeğinin değerini gerçek zamanlı olarak yeniden tanımlayan bir işgücü devrimi olarak görülüyor.

Mekanik otomasyondan bilişsel sistemlere geçiş süreci onlarca yıl önce başladı. 1960'lı yıllarda, ilk yapay robot olan Unimate, ABD’deki bir General Motors fabrikasında kullanıma sunuldu. Bu gelişme, üretim verimliliği ve iş yeniden yapılandırma alanında yeni bir çağın başlangıcını müjdeledi. Bu çığır açan gelişme, küresel üretim sistemlerine hızla yayılan endüstriyel otomasyonun önünü açtı. Robotik teknolojisinin gelişmesiyle makinelerin rolü artık manuel görevlerle sınırlı kalmadı, hız, tekrarlama ve dayanıklılık gerektiren görevleri de kapsar hale geldi.

Bu çığır açıcı gelişme, küresel üretim sistemlerine hızla yayılan endüstriyel otomasyonun önünü açtı. Robotik teknolojisinin gelişmesiyle makinelerin rolü artık manuel görevlerle sınırlı kalmayıp, hız, tekrarlama ve dayanıklılık gerektiren görevleri de kapsar hale geldi.

Endüstriyel robotlar 20. yüzyılın ikinci yarısına hakim olurken, 21. yüzyılın başlarında yapay zekanın yükselişi yeni bir tür radikal değişim getirdi ve yapay zeka hızla temel iş fonksiyonlarına girdi. Müşteri profilleri oluşturma, dolandırıcılığı tespit etme, belgeleri analiz etme ve gerçek zamanlı tahminlerde bulunma gibi görevleri yerine getirdi. Bu sistemler sadece işlerin nasıl yapıldığını etkilemekle kalmadı, aynı zamanda bu işleri yapmak için insanlara ihtiyaç olup olmadığını da etkiledi.

fgtyh
Otomasyon, son yıllarda istihdam üzerinde önemli bir etki oluştururken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor (Pixabay)

Basitçe söylemek gerekirse, iş piyasası son çeyrek yüzyılda dramatik bir şekilde değişti. Otomasyon milyonlarca fabrika işçisinin yerini aldığı için geleneksel işler azaldı. Peki, bu gelişme sadece iş kayıplarıyla mı sınırlı, yoksa yeni işlerin yaratılmasını da teşvik ediyor mu? Toplumlar bu hızlı değişime nasıl ayak uyduruyor? Eğitim sistemleri, gelecek nesilleri sürekli gelişen işgücü piyasasına hazırlayabilir mi?

Otomasyonun istihdam üzerindeki etkisi

Otomasyon, son yıllarda istihdam üzerinde önemli bir etki oluştururken bu etkilerin gelecekte daha da artması bekleniyor. Otomasyon, bazı sektörlerde iş kayıplarına yol açabilir. Buna karşın diğer alanlarda yeni fırsatlar da yaratabilir. Bu yüzden otomasyonun işgücü piyasasını nasıl etkilediğini ve bu değişikliklere nasıl uyum sağlayabileceğimizi düşünmemiz önem arz ediyor. Örneğin, Uber gibi şirketler, rota belirleme ve dinamik fiyatlandırmayı iyileştirmek için yapay zekayı giderek daha fazla kullanırken, nihayetinde insan sürücülere olan bağımlılığı azaltabilecek otonom araç teknolojilerini aktif olarak takip ediyor.

Ancak, sağlık sektöründe Da Vinci robotik cerrahi 3D görüntüleme sistemi tarafından gerçekleştirilenler gibi robot destekli ameliyatlar, yapay zeka ve robotik teknolojisinin insan cerrahların yerini tamamen almadan, aksine onların yeteneklerini artırarak hassasiyet ve verimliliği nasıl artırabileceğini gösteriyor.

dfrgty6
Son tahminlere göre 2030 yılına kadar dünya genelindeki şirketlerin yüzde 86'sı yapay zeka teknolojileriyle yeniden şekillenecek (Pixabay)

Birçok akademisyen, zaman içinde otomasyonun net kazançlar sağladığını savunuyor. Dolayısıyla otomasyonun özellikle imalat sektöründeki iş alanları üzerindeki etkisine ilişkin birçok akademik çalışma bulunuyor. İngiltere merkezli Ekonomi Politikası Araştırma Merkezi'nin (CEPR) kısa bir süre önce yaptığı bir çalışma, daha fazla robotun iş kayıplarına yol açtığı fikrini çürütüyor. CEPR, araç üretiminde her bin işçi başına ilave bir robotun, son birkaç yılda toplam istihdamı yüzde 1,3 artırdığını tahmin ediyor.

Bazı çevreler artık ‘net kazanç’ politikasından bahsediyor ve bu politika, tüm otomasyon biçimleri gibi yapay zekanın da yeni fırsatlar yarattığı için genel refahın kaynağı olabileceğini savunuyor. Sıkıcı görevleri makinelere devrederek, kendimizi daha karmaşık sorunlara odaklanmak, bilgi ve yaratıcılığı paylaşmak için serbest bırakıyoruz ve genel olarak, bu teori otomasyon teknolojisindeki her ilerlemenin kısa vadeli kayıplara ve uzun vadeli kazançlara yol açtığı konusunda uyarıyor.

Peki, son tahminler ne diyor?

Dünya Ekonomik Forumu'nun (World Economic Forum/WEF) son raporuna göre yapay zeka ve otomasyonun 2028 yılına kadar dünya genelinde 69 milyon yeni iş imkanı yaratılmasına katkıda bulunması bekleniyor. Bu yeni roller genellikle yaratıcı düşünme, veri analizi, makine öğrenimi ve yapay zeka geliştirme gibi alanlarda beceriler gerektiriyor ve bu da beceri geliştirme ve yeniden eğitim programlarının önemini vurguluyor.

Yapay zekanın işyerinde üretkenliği ve verimliliği önemli ölçüde artırma potansiyeli olduğu göz önüne alındığında, Amerikan şirketi Nielsen tarafından yapılan bir araştırma, üretken yapay zeka araçlarının benimsenmesiyle çalışan verimliliğinde yüzde 66'lık dikkate değer bir artış olduğunu ortaya koydu.

ABD merkezli uluslararası yönetim danışmanlık firması McKinsey & Company, yapay zekanın 2030 yılına kadar küresel ekonomiye 13 trilyon dolar katkı sağlayabileceğini tahmin ediyor. Bu ekonomik artışın, işgücü ikamesi, ürün ve hizmetlerdeki yeniliklerin artması ve yapay zeka ile ilgili işler için yeni talep oluşturulmasının birleşiminden kaynaklanması bekleniyor.

frgt
Bu becerileri öğretmeye uyum sağlamak ve bunlara yoğunlaşmak, ilkokul ve ortaokulların, üniversitelerin ve enstitülerin sorumluluğundadır (Pixabay)

ABD merkezli büyük şirketlerin tahminlerine göre 2030 yılına kadar ABD ekonomisindeki toplam çalışma saatlerinin yaklaşık üçte biri otomatikleştirilebilir. Bu oran, iş rollerinin, zaman dağılımının ve insan katkısının radikal bir şekilde yeniden düzenlenmesini temsil ediyor ve otomasyon nedeniyle 85 milyon iş kaybedilebilirken, çoğunluğu yüksek teknik ve uyum becerilerine sahip bireyler için 97 milyon yeni iş imkanları ortaya çıkabilir.

Dijital devrim öncesinde yapılan bazı tahminlerde gelecekte hayal bile edilemeyecek yeni mesleklerin ortaya çıkacağı iddia edilirken, ABD’li fizikçi Max Tegmark, Life 3.0: Being Human in the Age of Artificial Intelligence (Yaşam 3.0 & Yapay Zeka Çağında İnsan Olmak) adlı kitabında, mevcut mesleklerin büyük çoğunluğunun zaten bir asırdır var olduğunu belirterek, bu tahminin tamamen yanlış olduğunu savunuyor. Tegmark, ana eğilimin yeni meslekler ortaya çıkmayacağını, aksine ‘teknolojinin yükseliş dalgasının henüz ulaşmadığı alanlara yöneleceğimizi’ gösterdiğini vurguluyor.

Otomasyonun gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler üzerindeki etkisi

Otomasyonun etkisi hiçbir şekilde tek tip olmadı. Güçlü eğitim altyapısı ve proaktif işgücü politikalarına sahip gelişmiş ülkelerde, yapay zeka üretkenliği artırabilir ve yeni istihdam biçimleri yaratabilir. Buna karşın birçok gelişmekte olan ekonomi, dijital araçlara ve eğitime sınırlı erişim nedeniyle işgücünün yerinden edilme riskiyle karşı karşıya.

Stratejik hazırlığın olmaması, otomasyonu ilerleme yerine dışlanmanın bir nedeni haline getirebilir. Örneğin, Portekiz'de yapılan araştırmalar yapay zekanın beceri geliştirmeye yönelik destekleyici çerçevelerle birlikte kullanılmadığı takdirde, yapısal işsizliği daha da kötüleştirebileceğini gösterdi. Portekiz'deki çalışanlar, ulaşım ve perakendecilikten finans ve sağlık hizmetlerine kadar çeşitli sektörlerde, hızla dijitalleşen ortamda rollerinin uygunluğu konusunda artan endişelerini dile getirerek, giderek artan bir belirsizlik hissi yaşadıklarını söylüyor.

Uyum sağlamak için gerekli yapısal değişiklikler

Daha sofistike robotlar ve yapay zeka ile önümüzdeki birkaç on yıl içinde gerçekleşecek ‘yeni otomasyon’, makinelerin gerçekleştirebileceği görev ve işlevlerin yelpazesini genişleteceğine şüphe yok. Bu durum, işçilerin yerinden edilmesine ve onları önceki otomasyon nesillerine göre çok daha büyük bir eşitsizlikle karşı karşıya getirirken, üniversite mezunları ve profesyonelleri geçmişte olduğundan çok daha fazla etkileyebilir.

Dolayısıyla en önemli zorluk olarak eğitim ve öğretimin kapsamını ve kalitesini iyileştirmekle karşı karşıyayız. Daha fazla işçinin yapay zekayı tamamlayabilmesi için araştırmacıların 21. yüzyıl becerileri olarak adlandırdığı becerilere ihtiyaçları olacaktır. Şarku’l Avsat’ın Independent Arabia’dan aktardığı analize göre bu beceriler arasında, genellikle birçok faktörü dikkatli bir şekilde değerlendirmeyi gerektiren iletişim ve karmaşık analitik becerilerle yaratıcılık yer alıyor. Bu becerileri öğretmeye uyum sağlamak ve buna yoğunlaşmak, ilk ve ortaokulların, üniversitelerin ve enstitülerin sorumluluğundadır.

sdfvg
Bazı hükümetler, toplum genelinde yapay zeka, veri analizi ve dijital okuryazarlık ile ilgili becerilere odaklanan eğitim girişimlerine yatırım yapıyor (pixabay)

Aynı zamanda, daha düşük ücretlerle karşı karşıya kalan işten çıkarılan çalışanlar, yeni veya değişen işlerde yeni görevleri yerine getirmek için yeniden eğitim almaları gerekecek ve daha fazla çalışan, iş yerinde veya yükseköğretim kurumlarında (kamu ve özel) yeniden beceri kazanma veya beceri geliştirme ihtiyacı duyacak. Topluluklar, sağlık hizmetleri, ileri imalat ve perakende lojistik hizmetleri gibi yüksek talep gören ekonomik sektörlerde yüksek kaliteli eğitimler sunarak, daha az eğitimli veya işten çıkarılan işçilerin gelirlerinin artırılması gerekiyor.

Bazı hükümetler, toplum genelinde yapay zeka, veri analizi ve dijital okuryazarlık ile ilgili becerilere odaklanan eğitim girişimlerine yatırım yapıyor. Bu hükümetler, işçileri tamamen değiştirmek yerine, insanlarla birlikte çalışan, üretkenliği ve karar vermeyi artıran yapay zeka araçlarının geliştirilmesini teşvik ediyor.

Yapay zeka temelli iş alanlarının geleceğine hazırlanmada eğitimin rolü

Okullar, öğrencilere gelecekteki kariyerleri için ihtiyaç duydukları becerileri kazandırmak amacıyla temel bir altyapı oluşturur. Geleneksel öğretim yöntemleri, ortaya çıkan teknik yetenekleri ve yenilikleri etkili bir şekilde entegre edemediğinde zorluk yaşar. Bu yüzden yapay zeka temelli bir ekonominin ihtiyaçlarını karşılamak için eğitim sistemlerinde acil ve köklü bir değişim yapılması gerekiyor.

Eğitim reformu, yapay zekayı programlama ve veri bilimi ile birlikte standart müfredata dahil etmek ve yapay zeka ile yönetilen eğitim programlarının öğrencilere esnek hız seçenekleri ile kişiselleştirilmiş öğrenme sunmasını sağlamak gibi çeşitli yaklaşımlara ihtiyaç duyar. Öğretmenler, araçların otomasyonu sayesinde ileri düzey sınıf öğretimine ayırabilecekleri daha fazla ve değerli bir zaman kazanır.

Bazı gelişmiş ülkeler, toplumun sürekli beceri geliştirme programları talep etmesi nedeniyle, geleneksel erken çocukluk eğitimi yöntemlerini terk etmek için şimdiden çalışmalara başladılar. Mevcut öğrencilerin ve profesyonel çalışanların öğrenme tercihlerini karşılamak amacıyla dijital sınıflar ve özel beceri geliştirme programlarının yanı sıra mini akreditasyon programları oluşturmak için çalışmalar yapılıyor.

Bunun en iyi örneği, öğrencilerin dijital becerilerini ve yapay zeka yeteneklerini geliştirmek amacıyla tüm öğrenim aşamaları için bir yapay zeka müfredatı oluşturan Finlandiya'nın ‘Eğitimde Yapay Zeka’ programı olarak karşımıza çıkıyor. Eğitimdeki bu yaklaşım sayesinde öğrenciler pratik beceriler öğreniyor ve yapay zeka teknolojisine ilişkin etik bir anlayış geliştirerek, bu teknolojinin araçlarını kullanmaya ve sosyal etkilerini anlamaya hazırlanıyorlar.

Georgia Devlet Üniversitesi, ABD’deki diğer eğitim kurumlarıyla birlikte, öğrenci katılımını artırmak ve okul terk oranlarını azaltmak üzere yapay zeka destekli sohbet robotlarını kullanıyor. Sohbet robotları, öğrencilere idari prosedürlerde yol göstererek ve akademik yardım sunarak hızlı destek sağlıyor.

*Bu analiz Şarku’l Avsat tarafından Independent Arabia’dan çevrilmiştir


İngiltere, suçluları takip etmek için yüz tanıma teknolojisinin kullanımını artırıyor

Big Brother Watch, yüz tanıma teknolojisinin kullanımının artırılmasını ciddi bir gizlilik ihlali olarak nitelendirdi (Arşiv)
Big Brother Watch, yüz tanıma teknolojisinin kullanımının artırılmasını ciddi bir gizlilik ihlali olarak nitelendirdi (Arşiv)
TT

İngiltere, suçluları takip etmek için yüz tanıma teknolojisinin kullanımını artırıyor

Big Brother Watch, yüz tanıma teknolojisinin kullanımının artırılmasını ciddi bir gizlilik ihlali olarak nitelendirdi (Arşiv)
Big Brother Watch, yüz tanıma teknolojisinin kullanımının artırılmasını ciddi bir gizlilik ihlali olarak nitelendirdi (Arşiv)

İngiltere hükümeti tarafından bugün yapılan bir açıklamada, polislerin suçluları yakalamak için yüz tanıma teknolojisinin kullanımını artıracağını duyururken bu teknolojinin kullanımını denetlemek üzere yeni bir kurum kurulmasını önerdi.

Bu teknoloji, son iki yılda yüz tanıma teknolojisini kullanarak tecavüz, aile içi şiddet ve şiddet suçları dahil olmak üzere bin 300 tutuklama gerçekleştiren Metropolitan Polisi tarafından halihazırda kullanılıyor.

Ancak, İngiltere merkezli sivil özgürlükler örgütü Big Brother Watch, yüz tanıma teknolojisinin kullanımının artırılmasının ciddi bir mahremiyet ihlali olduğunu belirtti.

Avrupa'daki yasaların halkı toplu yüz tanıma gözetiminden koruduğunu söyleyen Big Brother Watch’a göre ancak İngiltere, demokratik dünyadan ayrı bir ülke ve burada halk artık bu kameralar tarafından izleniyor ve neredeyse her gün şüpheli muamelesi görüyor.

Metropolitan Polisi, futbol maçları gibi büyük etkinliklerde, izleme listesindeki kişileri tespit etmek için canlı yüz tanıma teknolojisini halihazırda kullanıyor.

Polis Bakanı Sarah Jones yaptığı açıklamada, yüz tanıma teknolojisinin DNA eşleştirmesinden bu yana suçluları yakalamaya yardımcı olan en büyük atılım olduğunu söyledi.

Jones, sözlerini şöyle sürdürdü:

“Bu teknoloji, sokaklarımızdan binlerce tehlikeli suçluyu uzaklaştırmaya yardımcı oldu ve polisin güvenliğimizi sağlamasına destek olmak için muazzam bir potansiyele sahip.”

Hükümet, teknolojinin faydalarını ve gizlilik koruması da dahil olmak üzere halkın güvenliğini sağlamak için gerekli önlemleri incelemek üzere on haftalık bir danışma süreci başlatacağını açıklarken polisin yüz tanıma ve benzeri teknolojileri kullanımını denetlemek ve düzenlemek için tek bir kurum oluşturulmasını önerdi.


SpaceX daha fazla fırlatma için gereken izinleri aldı

Uluslararası Uzay İstasyonu'na malzeme taşıma görevini üstlenen bir SpaceX Falcon 9 roketi, 14 Eylül'de Florida'nın Cape Canaveral bölgesindeki Cape Canaveral Uzay Kuvvetleri Üssü'nün 40 numaralı kompleksinden fırlatılıyor (AP)
Uluslararası Uzay İstasyonu'na malzeme taşıma görevini üstlenen bir SpaceX Falcon 9 roketi, 14 Eylül'de Florida'nın Cape Canaveral bölgesindeki Cape Canaveral Uzay Kuvvetleri Üssü'nün 40 numaralı kompleksinden fırlatılıyor (AP)
TT

SpaceX daha fazla fırlatma için gereken izinleri aldı

Uluslararası Uzay İstasyonu'na malzeme taşıma görevini üstlenen bir SpaceX Falcon 9 roketi, 14 Eylül'de Florida'nın Cape Canaveral bölgesindeki Cape Canaveral Uzay Kuvvetleri Üssü'nün 40 numaralı kompleksinden fırlatılıyor (AP)
Uluslararası Uzay İstasyonu'na malzeme taşıma görevini üstlenen bir SpaceX Falcon 9 roketi, 14 Eylül'de Florida'nın Cape Canaveral bölgesindeki Cape Canaveral Uzay Kuvvetleri Üssü'nün 40 numaralı kompleksinden fırlatılıyor (AP)

SpaceX, sahada yapılan çevresel incelemenin ardından, şirketin gelecekteki operasyonlarında kullanılmak üzere tarihi Cape Canaveral Uzay Kuvvetleri Üssü (CCSFS) fırlatma rampasını yeniden geliştirmek için ABD Hava Kuvvetleri Bakanlığı'ndan onay aldı.

Askeri yetkililer 20 Kasım'da SpaceX'e, şirketin Starship uzay aracının inşası, fırlatma öncesi faaliyetleri ve uçuşları için Uzay Fırlatma Kompleksi 37'yi kullanma yetkisi verdi. Florida Today'in haberine göre Federal Havacılık İdaresi (FAA) sahanın analizini ve anlaşmayı tamamladıktan sonra bu karar, yılda 76 fırlatma ve 152 inişe olanak sağlayacak.

SpaceX Fırlatma Başkan Yardımcısı Kiko Dontchev pazartesi günü yaptığı sosyal medya paylaşımında, "SLC-37'yi Starship'le hayata döndürmekten dolayı çok heyecanlıyız!!! Hadi gidelimmmmmmm" dedi.

SpaceX, Starship fırlatmaları için "Uzay Fırlatma Kompleksi 37'yi geliştirme" planları kapsamında inşaatın halihazırda başladığını sosyal medyadan bildirdi. 

Şirket, "Dünyanın önde gelen uzay limanı gelişmeyi sürdürerek havalimanı benzeri operasyonlara olanak sağlarken, Florida'daki üç fırlatma rampasıyla Starship, Amerika'nın ulusal güvenliğini ve Artemis hedeflerini desteklemeye hazır olacak" ifadelerini kullandı.

ABD Hava Kuvvetleri'ne (USAF) göre SpaceX'in kompleksteki faaliyetleri ulusal güvenlik ihtiyaçlarına ve hedeflerine odaklanacak.

USAF kararıyla ilgili kayıtlarda şu ifadelere yer verildi:

 CCSFS'deki Starship-Super Heavy Operasyonları; [Savaş Bakanlığı] için görev açısından temel işlevleri temin edecek, Uzay Kuvvetleri'nin mevcut ve gelecek görevlerindeki ihtiyaçlarını karşılamasını sağlayacak ve fırlatma gereksinimlerindeki öngörülen hızlı artışı karşılamak için gereken sivil fırlatma kabiliyetlerini destekleyecek.

FAA'in yakın tarihli bir tahminine göre gelecek 10 yıl içinde uzay fırlatmalarında önemli bir artış yaşanacak.. 2025'te 183 operasyon gerçekleşti. Kurum, 2034'te yaklaşık 566 operasyon olacağını tahmin ediyor. Rapora göre bu operasyonlar uydu montaj ve bakım görevlerini, Mars keşiflerini ve uzay turizmini içerecek.

thy
SpaceX'in Teksas'taki Starbase tesisinde Starship fırlatmaya hazırlanıyor (SpaceX)

SpaceX, 2025'teki 103. yörünge roket fırlatışını salı günü Cape Canaveral'dan gerçekleştirdi. Bu operasyonda, yeni Starlink uydularını konuşlandırmak üzere yörüngeye bir Falcon 9 roketi gönderildi. Fırlatma bugün TSİ 01.18'de gerçekleşti.

Cape Canaveral'a gelen değişikliklere ek olarak yakındaki Kennedy Uzay Merkezi de SpaceX'in yeniden kullanılabilir, ağır yük uzay aracı Starship için bir fırlatma kompleksi inşa ediyor.

Space Launch Delta 45 komutanı Albay Brian Chatman, Florida Today'e yaptığı açıklamada, "Starship'in gelecek yılın başlarında veya ortalarında [Kennedy Uzay Merkezi'ne] fırlatma için varmasını bekliyoruz. Ve o zaman aracı destekleyecek menzile sahip olacağız" dedi.

Independent Türkçe