Veriden Karara: YZ, Gözetim ve Sorumluluk

Bu ünite, öğrencileri yapay zekâ sistemlerinin yüksek riskli durumlarda verileri nasıl topladığını ve kararları nasıl etkilediğini sorgulamaya davet ediyor. Kurgusal bir havalimanı güvenlik senaryosu üzerinden öğrenciler; yüz tanıma gibi gözetim teknolojilerinin insanları nasıl veri noktalarına dönüştürdüğünü, sınırlı veya dengesiz eğitim verisinin nasıl önyargıya yol açtığını ve bir yapay zekâ tahmininin asla tek başına bir karar olmadığını somut örneklerle görüyor. Kendi yüz tanıma modellerini eğitip test ederek sistemin bazı kişiler için neden daha kötü çalıştığını deneyimliyor, ardından bir şüpheli-skoru vakasını çözmeye çalışırken hangi verinin gerçekten karara katkı sağladığını analiz ediyorlar. Ünite, öğrencilerin yapay zekâ destekli kararlara insan denetimi olmadan güvenildiğinde kimin zarar görebileceğini tartışmasıyla, somut hesap verebilirlik önlemleri önermesiyle kapanıyor.

Bu Modülde Ne Var?

1. Gizlilik ve Gözetim Öğrenciler önce kendi sosyal medya ve dijital alışkanlıklarının aslında ne kadar veri bıraktığını bir anketle fark ediyor. Ardından küçük gruplar hâlinde kendi yüz tanıma yapay zekâ modellerini eğitip test ediyor; modelin bazı kişileri neden diğerlerinden daha iyi tanıdığını, yanlış pozitif ve yanlış negatif hataların eğitim verisindeki eksikliklerden nasıl doğduğunu gözlemliyorlar. Kurgusal, sıkı gözetimli bir ülkenin havalimanı görselleri üzerinden hangi verilerin görünür/görünmez, rızalı/rızasız toplandığını sınıflandırıyorlar. Ders, 'daha fazla güvenlik artan gözetimi haklı kılar mı?' tartışmasıyla kapanıyor.

2. Yapay Zekâ ve Karar Verme Öğrenciler, vatandaşların sürekli yapay zekâ gözetimi altında tutulduğu kurgusal bir havalimanında geçen bir 'şüpheli tespiti' vakasını araştırıyor: bir arkadaşlarının haksız yere şüpheli ilan edildiği bu kurguda, hangi verinin (biyometrik, dijital profil, telefon verisi) şüpheli skorunu nasıl değiştirdiğini adım adım inceliyorlar. Yapay zekânın sadece dar bir grubun yüzleriyle eğitildiğini öğrendiklerinde önyargının somut sonucunu görüyorlar. Ders, öğrencilerin sistemi daha adil, şeffaf ve hesap verebilir kılacak üç somut insan önlemi tasarladığı bir grup göreviyle ve kimin böyle bir sistemden zarar görebileceği tartışmasıyla bitiyor.

Öğretim Programı Uyumu (Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli):

Bu ünite, Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli'nin Beceriler Çerçevesi'yle bütünleşik olarak tasarlanmıştır: öğrenciler bilişim teknolojilerini sınıflandırma ve dijital güvenlik önlemlerini yönetme pratiği yaparken; gözlemleme, sınıflandırma, sorgulama, değerlendirme ve eleştirel düşünme becerileri, yüz tanıma modeli eğitme ve şüpheli-skoru analiz etme etkinlikleriyle doğrudan işlenir. Öz farkındalık, iş birliği ve özellikle sorumlu karar verme ünitenin omurgasını oluşturur; öğrenciler önlem tasarımı görevinde sistemi daha adil kılacak somut insan denetim adımları önerirler. Adalet, mahremiyet, saygı ve sorumluluk değerleri; 'daha fazla güvenlik artan gözetimi haklı kılar mı?' tartışmasında ve önlem tasarımı görevinde somut eyleme dönüşür; bilgi, dijital, görsel ve veri okuryazarlığı ile merak ve eleştirel bakma, havalimanı vaka analizinin her adımında somut karşılığını bulur.

İlişkili Öğrenme Çıktıları:

1. Gizlilik ve Gözetim

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.1.1. Yapay zekâya ilişkin temel kavramları sorgulayabilme

●      YZU.1.1.3. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik-gizlilik önlemlerini yönetebilme

●      YZU.2.1.1. Makine öğrenmesine ilişkin temel kavramları sorgulayabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.5.1.3. Dijital vatandaşlık uygulamalarını sınıflandırabilme

●      BTY.5.1.4. Yapay zekâ ile ilgili temel kavramları ve özellikleri sorgulayabilme

●      BTY.5.4.2. Dijital ortamlarda gizlilik ve güvenlik önlemlerini yönetebilme

●      BTY.5.5.2. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini yönetebilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT 7.9.1. Yapay zekâ kavramını, algoritmalarını, avantaj ve dezavantajlarını sorgulayabilme

●      TT 7.9.2. Yapay zekâ modeli eğitmek için bilgi toplayabilme

2. Yapay Zekâ ve Karar Verme

Yapay Zeka Uygulamaları

●      YZU.1.1.3. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik-gizlilik önlemlerini yönetebilme

●      YZU.2.1.3. Yapay zekâ bileşenlerini ayrıştırabilme

Bilişim Teknolojileri ve Yazılım

●      BTY.5.5.1. Yapay zekâ uygulamalarını sınıflandırabilme

●      BTY.5.5.2. Yapay zekâya ilişkin etik ve güvenlik/gizlilik önlemlerini yönetebilme

●      BTY.6.5.2. Yapay zekâ araç ve teknolojileri ile çalışabilme

Teknoloji ve Tasarım

●      TT 7.9.1. Yapay zekâ kavramını, algoritmalarını, avantaj ve dezavantajlarını sorgulayabilme