Yapay zekâ teknolojisi yaşamın tüm alanlarını hızla değiştirmeye devam ediyor. Özellikle, büyük dil modelleri (LLM) gibi üretken yapay zekâ teknolojilerinin erişilebilir olması ile tüm dünyada büyük kitlelerin günlük yaşamlarına bu teknolojiler çok kolay bir şekilde girebildi. Belki de tarihte ilk kez dünyada bu kadar büyük ölçekte kitleler bir teknolojiyi bu kadar hızlı benimseyerek günlük yaşamlarında kullanmaya başladılar.

Elbette bu değişimden en çok etkilenen alan kuşkusuz eğitim sistemleri oldu. Eğitimle ilgili her alanda sunduğu fırsatlar ve eğitim ortamlarına aktif bir paydaş olarak dâhil olabilmesi klasik yaklaşımların doğal olarak sorgulanmasına yol açtı. Bu teknolojilerle birlikte eğitimin artık eskisi gibi olamayacağından öğretmenlik mesleğinin giderek ortadan kalkacağına, okullara ihtiyacın azalacağından eğitimde fırsat eşitliğinin artık sağlanabileceğine kadar çok sayıda kestirim artık günlük tartışmalarda sıkça tekrarlanan varsayımlar kullanılan retoriklerde yerini almaya başladı. Dolayısıyla, böylesi belirsizliklerin olduğu bir ortamda hakikatin ne olduğu daha çok çabayı gerektiriyor.

Burada kritik olan öğrenme ve öğretmede failin insan olmasının sağlanması ve korunmasıdır. Dolayısıyla, bu kriter korunduğu sürece öğrenme ortamlarına dahil olabilecek teknolojik araçlar bu ortamı sadece zenginleştirebilir. Böylesi bir ortamda yerine ikame olamayacağı, yani teknoloji ne öğrencinin ne de öğretmenin öğrenme ve öğretme ile ilgili sorumluluğunu alamayacağı için yeni bir dengede akışkanlık sağlanmış olacaktır. Bir başka deyişle, bu araçlardan öğrenci de öğretmen de yararlanacak, ancak yerine ikame etmeyecektir. Peki, yerine ikame etmeme nasıl sağlanabilecektir Bu sınır nasıl çizilecek veya belirlenecektir

İşte bu sorunlarla ile ilgili geliştirilebilecek yaklaşımlar Prof. Dr. Aras Bozkurt'un Prof. Punya Mishra ile yaptığı söyleşide tartışılmaktadır (Mishra, P., & Bozkurt, A.. TPACK in the Age of Context and Artificial Intelligence: Punya Mishra on the "Wicked Problem" of AI and Why Algorithms Can't Replace Context. Open Praxis, 18(2), 398–407, 2026). Mishra'nın özelliği, eğitim süreçleri ve ortamları ile ilgili önemli bir anlama ve tasarlama çerçevesi sağlayan Teknolojik Pedagojik Alan Bilgisi (TPACK: Technological Pedagogical Content Knowledge) çerçevesini geliştiren ekipte yer alması. Söz konusu çerçevede 3 temel bilgi alanı var: içerik veya alan bilgisi (content knowledge, ck), padagojik bilgi (pedagogical knowledge, pk) ve teknolojik bilgi (technological knowledge, tk). Üretken yapay zekanın eğitim süreçlerine dâhil olmasıyla bu çerçeve güncellenmiş ve bağlamsal bilgi (contextual knowledge, xk) çerçeveye eklenmiştir. Yapay zekâ içerik üretebilir, pedagojik öneriler verebilir ama sınıftaki belirli öğrencileri, o okulun kültürünü, o mahallenin koşullarını, dolayısıyla sınıfın sosyolojisini bilemez. Dolayısıyla, bunu sağlayan bağlamsal bilgi ile öğretmen ve okul yöneticilerini, sınıfın sosyolojisini de göz önüne alarak belirli bir zaman ve koşulda, öğrencilere yönelik en uygun öğrenme deneyimini tasarlayabilme, uygulayabilme ve yönetebilme kapasitesine sahip olabilmektedir.

Mishra, bir önceki paragrafta dile getirdiğimiz öğrenci ve öğretmenin fail olarak korunması ile ilgili iki öneride bulunmaktadır. Birincisi, öğretmen ile ilgilidir. Burada öğretmen içerik üreten bir fail olmanın ötesine geçerek yapay zekâ ile gelen yeni durumda içerik değerlendirmeyi öğretme rolüne taşınmaktadır. Mishra'nın tanımlamasıyla öğretmen artık bir küratördür. Küratör rolünü gerçekleştirebilmek için de öğretmenin alan bilgisi (ck) her zamankinden daha önemli hale gelmiştir. Çünkü üretken yapay zekanın yanlılıklar ve halüsinasyon (varsanım) davranışı ile ilgili sorunları vardır. Bilindiği gibi yapay zekâ, öğrendiği verilere gömülü yanlılıkların farkına varamaz ve onları yeniden üretir. Diğer taraftan, ürettiği verilerdeki çelişkiler veya algoritmadaki başka sorunlar nedeniyle, durma özelliği olmadığı için tutarsız ve doğru olmayan bilgileri üretilen içeriklerin içerisine gömebilmektedir. Dolayısıyla, bu araçların ürettikleri içerikler her zaman doğru olmak zorunda değildir. Çıktıyı belirleyen, bilginin hakikatle ilişkisi değil, istatistiksel olasılıklardır. Bu nedenle öğretmen bu içerikleri öncelikle kendisi doğru olup olmama yönünde alan bilgisi ile kontrol etmelidir. Ayrıca, öğrencisine de bunun nasıl yapıldığını öğretmelidir.