Millî Eğitim Bakanlığı, ortaokullarda seçmeli dersler kapsamına alınan “yapay zekâ uygulamaları” dersinin müfredatını hazırladı.
Millî Eğitim Bakanlığı Temel Eğitim Genel Müdürlüğünce 7 ve 8. sınıflar için hazırlanan “yapay zekâ uygulamaları” dersinin müfredatı, Talim ve Terbiye Kurulu Başkanlığının onayından geçti.
Ortaokul 7 ve 8. sınıflarda her bir düzeyi 72 saatlik öğretim programını içeren yapay zekâ uygulamaları dersi, seçmeli dersler kapsamında bulunuyor. Yapay zekâ uygulamaları dersinde, öğrencilerin bu teknolojiyi amaca uygun ve etkili bir şekilde kullanmaları amaçlandı. Dersin müfredatında, öğrencilerin yapay zekâ problemlerinin çözümü için blok tabanlı program geliştirme ortamlarından en az birini öğrenmeleri hedeflendi.
Derste, Türkiye Yeterlilikler Çerçevesi’nde yer alan anahtar yetkinliklerin yanı sıra “bilimsel süreç”, “yaşam” ve “mühendislik” becerilerinin geliştirilmesi için de konular yer aldı.
Öğrenciler, bu derste önce birinci düzeyi (yapay zekâ uygulamaları-1), sonra da ikinci düzeyi (yapay zekâ uygulamaları-2) okuyacak.
Öğrenciler yapay zekâ uygulamaları geliştirecek
Ders süresince öğrenciler, günlük hayatta karşılaşılan sorunların çözümüne ilişkin yapay zekâ uygulamaları geliştirecek. Derslerde, öğrencilere teorik bilgiler yanında uygulama geliştirmeleri için uygun eğitim ortamları oluşturulacak. Yapay zekâ uygulamaları dersinin öncelikle bilişim teknolojileri sınıflarında veya etkileşimli tahta üzerinden uygulamalı biçimde yürütülmesi bekleniyor. Derslerin uygulama aşamasında her öğrenciye en az bir uygulama yapabileceği fırsat sunulacak.
Öğretmenler; keşfetme, sorgulama, argüman oluşturma, farkındalık geliştirme, sorumluluk alma ve ürün tasarlama süreçlerinde öğrencilere rehberlik edecek.
İkinci düzeyde makine öğrenmesi dersleri
Dersin birinci düzey müfredatı, “yapay zekâya giriş”, “yapay zekânın kullanım alanları ve alt boyutları”, “yapay zekâ ve etik”, “yapay zekânın önemi”, “blok tabanlı geliştirme ortamları”, “blok tabanlı örnek proje geliştirme” olmak üzere altı üniteden oluştu. İkinci düzey müfredattaki üniteler ise “makine öğrenmesi ve örüntü tanıma”, “yapay sinir ağları”, “bulanık mantık”, “blok tabanlı ortamda örnek projeler geliştirme” olarak sıralandı.
Yapay zekâya giriş ünitesinde öğrenciler; genel kavramların yanı sıra merhamet, empati, diğerkâmlık, sevgi gibi duyguların yapay zekâda olmamasının olası sonuçlarını tartışacak.
Öğrenciler, “yapay zekânın kullanım alanları ve alt boyutları” ünitesinde, üretken yapay zekâ uygulamalarını etkili bir biçimde kullanma yöntemlerini öğrenecek.
“Yapay zekâ ve etik” ayrı ünitede ele alındı
MEB, yapay zekâ uygulamalarında son dönemde en çok tartışılan “yapay zekâ ve etik” konusuna ayrı bir ünitede yer verdi. Öğrencilerin bu teknolojileri etik ilkelere uygun olarak kullanmaları hedeflenen ünitede, etik ihlaline neden olan önemli teknolojiler tanıtılacak. Yapay zekâ uygulamalarında büyük veri ve veri madenciliği kaynaklı etik ihlallerini örnekler üzerinden açıklanacağı derslerde, yapay zekâ uygulamalarında karşılaşılan ihlallere karşı bilişim güvenliği ilkeleri uygulamalı gösterilecek.
Yapay zekâ uygulamalarında kişisel verilerin ihlalinin örneklerle açıklanacağı derslerde, bu ihlallerin doğruluk ve dürüstlük bakımından değerlendirmesi yapılacak. “Blok tabanlı ortamda proje geliştirme” ünitesinde öğrenciler, bu teknolojiyi kullanarak gerçek hayat problemlerinin çözümüne yönelik farklı projeler geliştirecek. Projelerin hayata geçirilmesi için 50 ders saatinin ayrılacağı derslerde, görüntü ve ses işleme projeleri de yer alacak.
Öğrenciler, derslerde, “yazıyı sese çevirme”, “sesi yazıya çevirme”, “dil algılama”, “dil tercüme”, “görüntü ve ses işleme ile güvenlik” gibi projelerde hem teorik hem uygulamalı dersler alacak.
