Eğitim Tasarımında Yapay Zekâ ile Daha Akıllı Tasarlamanın 5 Adımı

Yapay zekâ, eğitim tasarımında yalnızca içerik üretimini hızlandırmak için değil; daha akıllı, esnek ve insan odaklı öğrenme deneyimleri tasarlamak için var.
Öğrenme sadece bilgi aktarmak değil; yeri geldiğinde düşündürmek, sorgulatmak, denemek ve gelişim alanlarını fark ettirmektir.
Asıl fırsat, yapay zekâyı bir “daha hızlı üretim aracı” olarak değil, “daha iyi öğrenme tasarlamanın yeni yolu” olarak görmekte.

1. İçerik Üreticisinden Deneyim Mimarlığına Geçin

Yıllarca her kelimesi onaylanmış, her adımı sıkı sıkıya kurgulanmış eğitimler hazırladık. Ancak yapay zekâ, bize başka bir bakış açısı sunuyor: Her detayı kontrol etmek yerine, öğrenenin kendi keşfini yapabileceği alanlar açmak.

Bu, bir hikâye anlatıcısı olmaktan çok bir sahne kurucusu olmak demek. Daha az “ileri tuşuna bas” yaklaşımı, daha çok “Bu durumda ne yapardınız?” sorusu…

Örnek:

• Yeni başlayan bir çalışan, kendi hedefini yazar. Yapay zekâ bu hedefi analiz eder, eksikleri tespit eder ve “Bunu daha net ifade etmek için hangi adımı ekleyebilirsin?” gibi sorularla yönlendirir.

• Bir lider, zor bir karar anını anlatır. Yapay zekâ, “Ne oldu? Ne anladın? Şimdi ne yapacaksın?” gibi reflektif sorularla düşünmesini sağlar.

Buradaki amaç, her şeyi öğretmek değil; öğrenme ortamını gerçek deneyimlere yaklaştırmaktır.

2. Bilgi Yığmak Yerine Pratik Alanı Sunun

Kimse “Keşke daha fazla uyum eğitimi alsaydım” demez. Sorun içerik eksikliği değil; pratik eksikliği.

Yapay zekâ, katılımcıların güvenli bir ortamda denemeler yapmasına, hata yapmasına ve bu hatalardan öğrenmesine alan açabilir.

Örnek:

• Müşteri temsilcisi, sinirli bir müşteriye nasıl yanıt vereceğini yazar. Yapay zekâ, “Duygularını daha erken kabul edebilirdin” gibi koçluk geri bildirimleri sunar.

• Satış temsilcisi, potansiyel müşteriye yönelik bir e-posta hazırlar. Yapay zekâ, mesajın daha kişisel hale gelmesi için öneriler verir.

3. Kesinlik Değil Uyarlanabilirlik Tasarlayın

Klasik e-öğrenmede her adımı öngörmek isteriz. Ancak yapay zekâ ile bu mümkün (ve gerekli) değil.

En iyi sonuç, öğrenenin tepkisine göre şekillenen, esnek senaryolar yaratıldığında ortaya çıkar.

Örnek:

• Çeşitlilik ve kapsayıcılık senaryosunda, öğrenenin yanıtı yapıcı değilse yapay zekâ “Bunu daha yapıcı şekilde nasıl ifade edebilirsin?” diye sorar.

• Teknik bir sorunun çözümünde, atlanan adımları fark edip “Bu çözümü denemeden önce neyi kontrol ettin?” gibi yönlendirir.

4. Fazla Kurgulama Alışkanlığını Bırakın

Eski tarz eğitimlerde her şeyi “kontrol altında” tutmak başarıydı. Ama yapay zekâ ile bu, öğrenmenin doğal akışını bozar.

Bazen en iyi tasarım, öğrenenin kendi bağlamını getirebileceği boşluklar bırakmaktır.

Örnek:

• “Zor bir konuşmadan kaçındığın bir zamanı anlat” dediğinizde, yapay zekâ sadece yanıtı değerlendirmez; “Seni durduran neydi?” gibi duygusal katmanlara iner.

5. Deneme Kültürü Oluşturun

Bu alan yeni. Mükemmel olmak zorunda değiliz. Küçük adımlarla başlamak, denemek, ölçmek ve geliştirmek en etkili yoldur.

Örnek:

• Onboarding sürecinde yapay zekâ destekli bir aktivite pilot olarak uygulanır, geri bildirimlere göre hızla iyileştirilir.

• İki farklı senaryo formatı test edilir, hangisinin daha iyi sonuç verdiği verilerle görülür.

Yapay zekâ, daha çok içerik üretmek için değil; daha iyi öğrenme deneyimleri tasarlamak için burada.
Artık soru şu:
“Mevcut işime yapay zekâyı nasıl eklerim?” değil,
“Yapay zekâ ile daha önce mümkün olmayan neyi tasarlayabilirim?”

? Aklınıza takılan ya da konuşmak istediğiniz bir konu olursa, her zaman EdTech Türkiye’ye ulaşabilirsiniz.