Bibliyometrik araştırma incelemesi
DOI: 10.3389/fpsyg.2023.1061778VOSviewer ve CitNetExplorer Kullanılarak Eğitimde Yapay Zeka Etiğinin Nitel ve Nicel Analizleri
Eğitimde yapay zeka teknolojilerinin hızla yaygınlaşması, esnek ve kişiselleştirilmiş öğrenme olanakları sunarken pedagojik ve etik açıdan ciddi tartışmaları da beraberinde getirmiştir. Çalışma, bu alandaki küresel yayın eğilimlerini ve temel etik prensipleri haritalandırarak bahsedilen akademik boşluğu doldurmayı hedeflemektedir.
Makalenin anahtar kelimeleri
- Yazar
- Liheng Yu & Zhonggen Yu
- Yayın
- Frontiers in Psychology
- Tarih
- 2023-03-09
Makalenin Kapsamı ve Akademik İçeriği
Eğitim teknolojilerindeki hızlı dönüşüm, yapay zeka sistemlerinin öğretim süreçlerine entegrasyonunu hızlandırırken, bu sistemlerin bireysel verileri işleme biçimleri, karar alma mekanizmaları ve pedagojik rolleri etik kaygıları gündeme getirmiştir. Yapay zekanın sağladığı esneklik ve kişiselleştirilmiş öğrenme olanakları eğitimcilerin yükünü hafifletmekle birlikte, algoritmik ön yargılar, veri güvenliği ve öğrenci gizliliği gibi sorunlar akademik alanda kapsamlı incelemeler gerektirmektedir. Literatürde yapay zeka uygulamalarının yaygınlaşması ile etik kuralların ve ilkelerin geliştirilmesi arasında belirgin bir boşluk bulunmaktadır. Bu durum, eğitimde yapay zeka etiğinin hem nicel bibliyometrik haritalama hem de nitel içerik analizi yöntemleriyle bütüncül bir çerçevede ele alınmasını zorunlu kılmaktadır.
Bu çalışma, eğitimde yapay zeka etiği konusundaki yayın eğilimlerini, öne çıkan araştırmacıları, yayın organlarını, kurumları ve ülkeleri haritalandırmanın yanı sıra, alanın felsefi özünü ve temel ilkelerini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Araştırmada Web of Science Core Collection veri tabanından elde edilen 880 yayın nicel bibliyometrik analiz için VOSviewer yazılımıyla çözümlenmiş; doğrudan alıntı ağlarını ve kümelenme çözümlerini bireysel düzeyde incelemek için ise 841 yayın CitNetExplorer programı ile analiz edilmiştir. Ayrıca PRISMA protokolü izlenerek 25 nitelikli çalışma sistematik derlemeye dahil edilmiş ve 33 lisansüstü öğrencisiyle gerçekleştirilen açık uçlu anket verileri tematik analize tabi tutularak nitel verilerle karma bir yaklaşım sunulmuştur.
Analiz sonuçları, eğitimde yapay zeka etiği yayınlarının 2017 yılından itibaren ivme kazandığını ve 2021 yılında zirveye ulaştığını göstermektedir. VOSviewer kümeleme analizleri Oxford Üniversitesi, Stanford Üniversitesi ve MIT gibi kurumların ile ABD ve İngiltere gibi ülkelerin alanda baskın bir ağ oluşturduğunu; Floridi, Taddeo ve Geis gibi yazarların en yüksek atıf sayılarına sahip olduğunu ortaya koymuştur. CitNetExplorer kümeleme çözümleri, eğitimde yapay zeka etiğinin felsefi özünün ödev etiği (deontoloji), yararcılık ve erdem etiği olmak üzere üç temel boyuttan oluştuğunu göstermiştir. Yapay zeka kullanımı için uluslararası araştırmacıların uzlaştığı temel etik ilkeler ise şeffaflık, adalet, dürüstlük, eşitlik, zarar vermeme, sorumluluk ve gizlilik olarak saptanmıştır.
Elde edilen bulgular, yapay zeka etiğinin yalnızca teknik bir düzenleme olmadığını, eğitimde insan merkezli değerlerin korunması için kuramsal ilkeler ile pratik algoritmik tasarımlar arasında denge kurulması gerektiğini kanıtlamaktadır. Yazarlar, yapay zekanın yararcı işlevleri ile etik ilkeler çatıştığında şeffaflık, gizlilik ve adalet gibi ilkelerin temel çizgi olarak korunması gerektiğini savunmaktadır. Bu araştırma, Türk araştırmacılar için yapay zeka etiği konusundaki küresel literatürün yapısını anlamada, tez ve makale çalışmalarında kuramsal ve yöntemsel çerçeve oluşturmada güçlü bir referans kaynağı niteliği taşımaktadır. Yapay zekanın yorumlanabilirliği ve algoritmik adalet üzerine gelecekte yapılacak ampirik araştırmalar için somut bir zemin hazırlamaktadır.
Araştırmanın amacı
Bu çalışma, eğitimde yapay zeka etiği alanındaki yayın eğilimlerini, öne çıkan yazar, kurum ve ülkeleri belirlemeyi ve alanın etik özü ile temel ilkelerini hem nitel hem de nicel yöntemlerle ortaya koymayı amaçlamaktadır(Yu & Yu, 2023).
İnceleme ve modelleme yöntemi
Eğitimsel yapay zeka etiği alanındaki akademik birikimi haritalandırmak, felsefi temelleri ve temel yönlendirici etik ilkeleri ortaya koymak üzere VOSviewer ve CitNetExplorer yazılımları aracılığıyla nitel ve nicel analizlerin entegre edildiği bibliyometrik bir yaklaşım benimsenmiştir(Yu & Yu, 2023).
Kuramsal ve kavramsal çerçeve
Çalışma, etik olgusunu felsefi boyutta deontoloji (ödev etiği), yararcılık (faydacılık) ve erdem etiği kuramsal temellerine oturtmaktadır. Bunun yanı sıra, eğitimcilerin ve öğrencilerin yapay zeka etiği ilkelerini benimseme ve geleneksel etik değerlerini koruma süreçlerini açıklamak amacıyla Handelsman ve arkadaşlarının geliştirdiği etik kültürleşme modeli (acculturation model) kuramsal bir çerçeve olarak kullanılmıştır.
Makalenin ele aldığı literatür
Yazarlar, Zawacki-Richter ve arkadaşlarının yükseköğretimde yapay zeka uygulamalarına ilişkin sistematik derlemesini, Bozkurt ve arkadaşlarının yapay zeka çalışmalarındaki etik boşluk vurgusunu ve Floridi ve arkadaşlarının AI4People etik çerçevesini temel almaktadır. Ayrıca Jobin ve arkadaşlarının küresel yapay zeka etik ilkeleri haritası, Turilli ve Floridi'nin bilgi şeffaflığı etiği, Tene ve Polonetsky'nin büyük veri ve gizlilik analizleri ile Hegel'in devlet ve sivil toplum etiği yaklaşımı literatür bağlamında ayrıntılı şekilde ele alınmaktadır.
Araştırma Tasarımı
- Evren veya inceleme alanı
- Web of Science Core Collection veri tabanından 'artificial intelligence', 'education/teach/learn' ve 'ethics' anahtar kelime kombinasyonlarıyla taranarak elde edilen akademik yayın külliyatı.
- Örneklem veya araştırma materyali
- İlk aşamada belirlenen 880 yayın arasından, teknik hataları önlemek adına erken erişim (early access) makaleleri hariç tutularak CitNetExplorer analizi için filtrelenen toplam 841 adet akademik doküman.
- Veri toplama süreci
- Veriler, 12 Aralık 2021 tarihinde Web of Science veri tabanı üzerinde gerçekleştirilen Boole operatörlü sistemli tarama ile elde edilmiştir. Ayrıca alan uzmanlarının ve mezunların görüşlerini toplamak amacıyla Questionnaire Star platformu üzerinden 33 katılımcıdan oluşan rastgele örneklemle nitel anket verisi toplanmıştır.
- Veri analiz yöntemi
- Ede edilen bibliyometrik verilerin kolektif analizinde VOSviewer yazılımı kullanılarak ortak yazarlık, ortak atıf ve ülke ağları haritalandırılmıştır. Makale düzeyindeki citation pattern analizi için CitNetExplorer yazılımından yararlanılarak kümeleme çözümleri elde edilmiş, anketlerden sağlanan nitel veriler ise altı aşamalı tematik analize tabi tutulmuştur.
Araştırmanın Bulguları
CitNetExplorer ile gerçekleştirilen kümeleme analizleri, eğitimde kullanılan yapay zeka etiğinin felsefi özünün deontolojik, faydacı ve erdem etiği olmak üzere üç temel boyuta dayandığını ve bu kuramsal yaklaşımların birbirini tamamladığını göstermektedir(Yu & Yu, 2023).
Eğitimde yapay zeka etiği üzerine yayınlanan makalelerin ve bunlara yapılan atıfların 2007 yılından itibaren kademeli olarak arttığı, özellikle yapay zeka teknolojilerinin hızla geliştiği 2017 yılından sonra ivme kazanarak 2021 yılında zirve noktasına ulaştığı belirlenmiştir(Yu & Yu, 2023).
Uluslararası akademik topluluğun ortak kabullerine göre eğitimsel yapay zeka uygulamalarında rehberlik eden yedi temel etik ilke; şeffaflık, adalet, dürüstlük/eşitlik, zarar vermeme, sorumluluk ve mahremiyet olarak tespit edilmiştir(Yu & Yu, 2023).
Ortak atıf ağları üzerinde yapılan VOSviewer analizleri sonuçunda, eğitimde yapay zeka etiği araştırmalarında en geniş atıf ağına sahip lider kurumun Oxford Üniversitesi olduğu, onu Stanford Üniversitesi, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü ve Toronto Üniversitesi'nin takip ettiği saptanmıştır(Yu & Yu, 2023).
Bulguların Tartışılması ve Araştırmanın Sonucu
Bulguların Yazarlar Tarafından Yorumlanışı
Eğitimde yapay zeka etiği alanındaki yayın eğilimleri ve akademik ilgi, yapay zeka teknolojilerinin yaygınlaşmasıyla paralel olarak son derece hızlı bir gelişim göstermektedir. Bu doğrultuda yapılan analizler, etik konusunun sadece teknik bir zorunluluk değil, aynı zamanda eğitim sistemlerine entegrasyonu sağlayan temel bir katalizör olduğunu ortaya koymaktadır.
Yapay zeka etiğinin felsefi özü incelendiğinde, deontoloji, faydacılık ve erdem etiği boyutlarının birbirinden bağımsız olmadığı, aksine birbirini tamamlayıcı bir diyalektik ilişki içinde olduğu görülmektedir. Eğitim süreçlerinde ahlaki kararlar alınırken, tek yönlü bir ahlak felsefesi yerine, toplumsal fayda ile evrensel ödev normlarını dengeleyen çoğulcu yaklaşımlar benimsenmelidir.
Eğitimsel yapay zeka uygulamalarında şeffaflık, adalet, eşitlik ve mahremiyet gibi temel ilkelerin hayata geçirilmesi, doğrudan insan odaklı algoritmik tasarımlarla mümkündür. İnsan davranışlarını ve düşüncelerini salt birer makine girdisi olarak görmek yerine, insani değerleri koruyan ve geliştiren ahlaki kodların yazılımlara entegre edilmesi gerektiği tartışılmaktadır.
Son olarak, yapay zekanın eğitimde sunduğu muazzam fırsatların (örneğin kaynak yetersizliği olan bölgelerde bire bir eğitim desteği) etkin bir şekilde kullanılabilmesi, sorumluluk ve zarar vermeme ilkelerinin sıkı bir şekilde gözetilmesine bağlıdır. Gelecek araştırmaların, karar alma süreçlerindeki yapay zeka kararlarının izlenebilirliğini artıracak olan yapay zeka açıklanabilirliği (interpretability) konusuna odaklanması gerekmektedir.
Bulguların Önceki Araştırmalarla Karşılaştırılması
Yazarlar, eğitimcilerin ve öğrencilerin yapay zeka etiğini benimseme süreçlerini Handelsman ve arkadaşlarının (2005) geliştirdiği psikolojik etik akültürasyon modeli ile ilişkilendirmiştir. Bireylerin kendi geleneksel ahlaki değerlerini koruma derecesi ile yapay zeka sisteminin getirdiği etik standartlara katılımı arasındaki dinamik etkileşim, eğitim süreçlerindeki bütünleşik ahlaki uyumu açıklamaktadır(Yu & Yu, 2023).
Eğitimsel bağlamda zarar vermeme ilkesi, Floridi ve arkadaşlarının (2018) 'AI4People' çalışmasında sunduğu toplumsal yapay zeka ahlak çerçevesiyle karşılaştırılarak temellendirilmiştir. Eğitimde zarar vermemenin sadece fiziksel boyutla sınırlı olmadığı, ayrımcılık, veri gizliliği ihlalleri ve duygusal manipülasyon gibi çok boyutlu risk yönetimlerini de içermesi gerektiği tartışılmıştır(Yu & Yu, 2023).
Sonuç Bölümünün Sunduğu Çıkarımlar
Eğitimde yapay zeka etiği, deontolojik kurallar, faydacı fayda dengesi ve erdem etiğinin bütünleşik bir sentezini gerektirmektedir. Araştırmada ortaya konan yedi temel etik ilke, hem kuramsal araştırmacılar için eğitimsel yapay zekanın etik sorunlarıyla başa çıkma mekanizmalarını kavramsallaştırmada hem de uygulamacılar için tasarımsal süreçlerde rehberlik edecek bütüncül ve sağlam bir zemin sunmaktadır(Yu & Yu, 2023).
Literatür Taraması İçin Sunduğu Çerçeve
Bu çalışma, eğitim alanında yapay zeka uygulamalarının hızlı entegrasyonuyla birlikte ortaya çıkan etik endişeleri haritalandırmak üzere literatürde kritik bir sentez işlevi görmektedir. Yapay zeka teknolojilerinin pedagojik süreçlere dahil edilmesi, genellikle teknik ve akademik kazanımlar odaklı ele alınırken, etik boyutun geri planda kalması büyük bir eksiklik olarak değerlendirilmektedir. Çalışma, hem bibliyometrik haritalandırma araçlarını (VOSviewer ve CitNetExplorer) hem de mezun öğrencilerin nitel görüşlerini bir arada kullanarak, literatürdeki mevcut yayın eğilimlerini, önde gelen aktörleri ve temel felsefi yönelimleri bir araya getmekte ve dağınık durumdaki etik tartışmaları tek bir çerçevede yapılandırmaktadır.
Çalışma, önceki araştırmaların sunduğu parçalı etik çerçeveler ve kısıtlı sistematik incelemelerle doğrudan ilişki kurarak bunları genişletmektedir. Özellikle Zawacki-Richter ve arkadaşlarının (2019) eğitimde yapay zeka zorluklarına dair etik çalışmaların yetersizliği yönündeki tespitlerini temel almakta ve bu boşluğu doldurmaya odaklanmaktadır. Floridi ve arkadaşlarının (2018) geliştirdiği genel yapay zeka etik çerçevesini ve Jobin ve arkadaşlarının (2019) küresel rehber ilkelerini eğitim bağlamına taşımaktadır. Önceki çalışmaların teorik varsayımları ile pratik uygulamalar arasındaki kopukluğu, hem tarihsel atıf ağlarını analiz ederek hem de ampirik nitel verilerle destekleyerek daha bütüncül bir kuramsal düzeye ulaştırmaktadır.
Çalışmanın literatür taraması süreçlerine en önemli katkısı, eğitimde yapay zeka etiğine yönelik dağınık durumdaki literatürü metodolojik bir disiplinle tasnif etmesidir. VOSviewer aracılığıyla en üretken yazar, kurum, ülke ve kaynakları listelerken, CitNetExplorer kullanarak makalelerin tarihsel gelişim çizgilerini ve birbirleriyle olan entelektüel bağlarını görünür kılmaktadır. Böylece, gelecekte bu alandaki araştırma yapacak akademisyenler için hangi kaynaklara ve odak noktalarına yönelmeleri gerektiğine dair güvenilir bir rehber sunmaktadır. Ayrıca, etik felsefesinin deontoloji, faydacılık ve erdem etiği gibi temel sütunlarını yapay zeka ilkeleriyle birleştirerek literatür incelemelerine kuramsal bir derinlik kazandırmaktadır.
Kaynakça
- Handelsman, M. M., Gottlieb, M. C., Knapp, S. (2005). Training ethical psychologists: An acculturation model. Professional Psychology: Research and Practice, 36(1), 59-65. https://doi.org/10.1037/0735-7028.36.1.59
- Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., Luetge, C., Madelin, R., Pagallo, U., Rossi, F., Schafer, B., Valcke, P., Vayena, E. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society: opportunities, risks, principles, and recommendations. Minds and Machines, 28(4), 689–707. https://doi.org/10.1007/s11023-018-9482-5
Tez ve Makale Araştırmalarında Kullanım
Makalenin doğrulanmış yöntemi, bulguları ve kuramsal çerçevesi; tez ve makale çalışmalarında kullanılacağı bölümle birlikte aşağıdaki üç araştırma taslağına dönüştürülmüştür.
Tez veya makalede kullanım · literatüre-review
Eğitimde yapay zeka uygulamalarının etik boyutları, kuramsal araştırmalarda genellikle ihmal edilmekte olup, bu alandaki standart etik kodlar ve rehber ilkeler oldukça yetersizdir.
Bu makalede sunulan, eğitim araştırmalarında yapay zeka etiğine yönelik metodolojik ilgisizlik ve etik yönergelerin eksikliği tezi, literatür taramasında problem durumunu tanımlamak için doğrudan kullanılabilir(Yu & Yu, 2023).
Eğitimsel Yapay Zeka Sistemlerinde Karar Alma Süreçlerinin Açıklanabilirliği ve Etik Karar Uyumu
- Araştırma sorusu
- Yapay zeka tabanlı eğitsel değerlendirme sistemlerinin açıklanabilirlik düzeyleri, sistemin etik ilkelerle (adalet ve şeffaflık) uyumluluğunu nasıl etkilemektedir?
- Yöntem taslağı
- Yarı deneysel bir tasarım kullanılarak, farklı açıklanabilirlik düzeylerine (yüksek vs. düşük) sahip iki farklı yapay zeka değerlendirme modülü geliştirilecektir. Katılımcı öğretmenlerin sistem kararlarını etik açıdan değerlendirme düzeyleri, veri doygunluğuna ulaşılana dek sürdürülecek nitel odak grup görüşmeleri ve ölçeklerle incelenecektir.
Makaleyle bağlantısı: Yazarların tartışma bölümünde belirttiği, yapay zekanın kararlarını yorumlama yeteneğinin etik kriterlere uygunluğu yargılamaya yardımcı olacağı tezi ve gelecek araştırma çağrısından türetilmiştir(Yu & Yu, 2023).
Tez veya makalede kullanım · Kavramsal çerçeve
Eğitimsel yapay zeka sistemlerinin etik temelleri tek bir yaklaşımla açıklanamaz; bunun yerine deontolojik, faydacı ve erdem etiği boyutlarının diyalektik bir sentezi gerekmektedir.
Tezlerin kavramsal çerçeve bölümünde, tasarlanacak olan eğitimsel yapay zeka sistemlerinin ahlaki altyapısını kurarken bu felsefi üçlemeden yararlanılabilir(Yu & Yu, 2023).
Yapay Zeka Tabanlı Eğitsel Sohbet Robotlarında Mahremiyet ve Veri Güvenliği Algılarının Karşılaştırılması
- Araştırma sorusu
- Öğrencilerin yapay zeka tabanlı eğitsel sohbet robotları ile etkileşimlerinde algıladıkları mahremiyet düzeyi ile sisteme olan güvenleri arasındaki ilişki nasıldır?
- Yöntem taslağı
- İlişkisel tarama modelinde tasarlanacak araştırmada, doğrulanmış bir teknoloji kabul ölçeği ve mahremiyet algısı anketi kullanılacaktır. Örneklem büyüklüğü güç analiziyle belirlenecek olup, veriler yapısal eşitlik modellemesi (YEM) ile analiz edilecektir.
Makaleyle bağlantısı: Yazarların makalede vurguladığı, akıllı ajan destekli çevrimiçi öğrenmede bireysel mahremiyetin korunması ve veri güvenliği ilkelerinin hayati önemi argümanından yola çıkılarak kurgulanmıştır(Yu & Yu, 2023).
Tez veya makalede kullanım · Tartışma
Geleceğin eğitim teknolojilerinde güvenli ve etik kararların alınabilmesi, tasarlanan sistemlerin açıklanabilirlik kapasitesiyle doğrudan ilişkilidir.
Bulguların tartışıldığı bölümlerde, yapay zekanın kararlarının izlenebilirliğinin ve açıklanabilirliğinin etik değerlendirme süreçlerindeki kritik rolünü vurgulamak için kullanılabilir(Yu & Yu, 2023).
Lisansüstü Eğitim Programlarında Yapay Zeka Etiği Müfredatının Öğrencilerin Etik Karar Verme Becerilerine Etkisi
- Araştırma sorusu
- Deontolojik, faydacı ve erdem etiği yaklaşımlarını bütünleştiren bir yapay zeka etiği dersinin, lisansüstü öğrencilerin etik senaryoları çözme becerileri üzerindeki etkisi nedir?
- Yöntem taslağı
- Ön test-son test kontrol gruplu deneysel desende, deney grubuna bütünleşik felsefi boyutları içeren yapay zeka etiği müfredatı uygulanırken, kontrol grubuna geleneksel yöntem uygulanacaktır. Etik karar verme becerileri senaryo bazlı ölçme araçlarıyla değerlendirilecektir.
Makaleyle bağlantısı: Makalenin felsefi öz analizinde yer alan deontoloji, faydacılık ve erdem etiği üçlemesinin eğitim müfredatlarına dahil edilmesi gerektiği önerisinden türetilmiştir(Yu & Yu, 2023).