3 saat önce
14 
ABD’nin önde gelen bilgisayar bilimi okullarından Carnegie Mellon Üniversitesi, yapay zeka teknolojilerindeki hızlı gelişmeler nedeniyle bu yaz kapsamlı bir müfredat değerlendirmesi yapmaya hazırlanıyor.
Dünyanın en iyi üniversiteleri müfredatı yeniden yazıyor
Üniversitenin öğretim üyeleri, bu dönüşümün sadece eğitim yöntemlerini değil, aynı zamanda bilgisayar biliminin temelini de sarsabileceğini belirtiyor. Kurumun lisans programlarından sorumlu dekan yardımcısı Prof. Thomas Cortina, yeni nesil yapay zeka araçlarının bilgisayar bilimi eğitimini temelden etkilediğini söylüyor.
Generatif yapay zeka sistemlerinin insan benzeri yazılar yazabilmesi ve karmaşık soruları yanıtlayabilmesi, akademik dünyada yaygın bir etki yaratmış durumda. Ancak bu dönüşüm, kod yazımının merkezde olduğu bilgisayar bilimlerinde çok daha hızlı ve derin hissediliyor.
Büyük teknoloji şirketleri ve girişimler, yazılım geliştiricilere yardımcı olan yapay zeka asistanları piyasaya sürüyor. Meta CEO’su Mark Zuckerberg, bu yılın başında yaptığı bir açıklamada, yapay zekânın kısa süre içinde orta düzey bir yazılım geliştiricinin seviyesine ulaşabileceğini söyledi.
ABD genelindeki üniversiteler, bu hızlı teknolojik evrim karşısında müfredatlarını yeniden şekillendirmeye çalışıyor. Bazı akademisyenler, artık belirli programlama dillerine hâkimiyetin eski kadar önem taşımadığını düşünüyor.
Bunun yerine, bilgisayar biliminin farklı disiplinlere entegre edildiği hibrit derslerin daha ön planda olabileceği bir yaklaşım üzerinde duruluyor. Bu görüşe göre bilgisayar bilimi, daha çok eleştirel düşünme ve iletişim becerilerine ağırlık veren bir sosyal bilim formuna da dönüşebilir.
Amerikan Ulusal Bilim Vakfı (NSF), bu alandaki dönüşüm sürecini yönlendirmek için “Level Up AI” adlı yeni bir projeye finansman sağlıyor. New Mexico State Üniversitesi ve Computing Research Association tarafından yürütülen bu 18 aylık girişim, farklı üniversitelerden araştırmacıları ve öğretim üyelerini bir araya getirerek yapay zekâ eğitiminin temel bileşenlerine dair ortak bir vizyon oluşturmayı hedefliyor. Projede çalıştaylar, yuvarlak masa toplantıları ve kılavuz belgeler hazırlanıyor.
NSF desteğiyle yürütülen bu çalışma, iş gücünde daha fazla insanın yapay zekâ hakkında bilgi sahibi olması gerektiği anlayışından doğuyor. Uzmanlara göre, bilgisayar bilimi eğitiminin geleceği kodlamaya değil, algoritmik düşünme ve yapay zeka okuryazarlığına odaklanacak.
Algoritmik düşünme, sorunları küçük parçalara ayırmayı, adım adım çözüm yolları geliştirmeyi ve veriye dayalı sonuçlara ulaşmayı içeriyor. Yapay zeka okuryazarlığı ise, yapay zekânın nasıl çalıştığını, nasıl sorumlu bir şekilde kullanılacağını ve toplumu nasıl etkilediğini anlamayı kapsıyor. Bu süreçte, bilinçli şüphecilik gibi kavramların öğrencilere kazandırılması gerektiği vurgulanıyor.
Carnegie Mellon’da ise öğretim üyeleri, geleneksel programlama temelleri ile yapay zekâ araçlarının birlikte ele alınacağı uygulamalı derslerin öne çıkabileceğini düşünüyor. Cortina, öğrencilerin yapay zekayı ödevlerde sihirli bir çözüm gibi görüp kendi yazdıkları kodları anlamadıklarını, ancak zamanla bu yaklaşımın sınırlılıklarını fark ettiklerini söylüyor.
Öğrenciler artık yapay zekayı yalnızca prototip oluşturmak, hataları tespit etmek ya da dijital bir eğitmen gibi kullanmakla yetiniyor; aşırı bağımlılıktan kaçınıyorlar. Öğrencilerin karşılaştığı bir diğer zorluk ise daralan iş piyasası.
Önceki yıllarda kolaylıkla iş bulan bilgisayar bilimi mezunları, artık yüzlerce başvuru yapmadan görüşme dahi alamıyor. Kuzey Karolina Üniversitesi öğrencilerinden Connor Drake, yalnızca 30 başvuru sonrasında staj imkânı yakaladığı için kendisini şanslı sayıyor.
Drake, bilgisayar bilimi eğitiminin yanında siyaset bilimi ve güvenlik çalışmaları alanında yan dal yaparak becerilerini genişletmeyi tercih etmiş. Kendi üniversitesinde siber güvenlik kulübünün başkanlığını da yürüten Drake, çok yönlü donanımın önemine dikkat çekiyor.
Uzmanlara göre bu zorlayıcı ortamın nedeni yalnızca yapay zekâ değil. Büyük teknoloji şirketleri, pandemi sonrası dönemde işe alımları yavaşlattı. Özellikle iki yıl ve altı deneyime sahip adaylara yönelik iş ilanları son üç yılda yüzde 65 oranında azaldı.
Genel iş ilanlarındaki düşüş ise yüzde 58 seviyelerinde. CompTIA’nın analizine göre, bu gerilemenin temel nedeni pandemi sonrası iş gücü düzenlemeleri ve ekonomik belirsizlik. Henüz doğrudan yapay zekânın etkisi tam olarak gözlemlenmiyor.
Yine de sektör uzmanları, yapay zekânın yazılım dünyasında uzun vadeli bir büyüme getireceği görüşünde. Her yeni bilişim devriminde olduğu gibi, yapay zekâ da yazılıma olan talebi artırıyor. Bu kez fark yaratan şey, yazılım geliştirmenin sadece mühendislerin alanı olmaktan çıkması.
Tıp, pazarlama ve diğer pek çok sektörde çalışanlar, kendi alanlarına özel verilerle eğitilmiş sohbet botları aracılığıyla uygulamalar geliştirebilecek. Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimi Profesörü Alex Aiken’a göre, yazılım mühendisliği pozisyonlarının sayısı azalabilir, ancak kod yazan insan sayısı artacak.
