ChatGPT ile Ders Programı Hazırlanır mı?

Kısa cevap: hayır — ChatGPT ile ders programı hazırlamak güvenilir bir yöntem değildir. Dil modelleri metin üretir, kısıt çözmez. Küçük bir örnekte ikna edici görünen bir tablo üretebilirler; ancak sınıf sayısı arttıkça sonuç, gözle fark edilmesi zor çakışmalar içerir. Bu bir "henüz olmadı" durumu değil, modelin çalışma biçiminden gelen yapısal bir sınırdır.

Bu, yapay zekanın ders programı hazırlayamayacağı anlamına gelmez. Aksine bu işi çözen yöntem de yapay zeka alanına aittir — ama farklı bir dalına. Farkı anlatmak bu yazının asıl konusu.

Neden çakışma üretiyor? Teknik sebep

Bir dil modeli, bir sonraki kelimeyi (daha doğrusu belirteci) olasılıklara göre seçerek ilerler. Program tablosunu doldururken de aynı şeyi yapar: "9-A sınıfı pazartesi 1. saat" satırına makul görünen bir ders yazar.

Sorun şudur: model o hücreyi yazarken, aynı öğretmenin başka bir sınıfın aynı saatine daha önce yazılıp yazılmadığını denetleyen bir mekanizmaya sahip değildir. Tabloyu hatırlar gibi görünür ama bu hatırlama olasılıksaldır, kesin değildir. 20 şubeli bir kurumda haftada yaklaşık 700 hücre doldurulur; her hücrede küçük bir hata olasılığı varsa, sonuçta hata neredeyse kesindir.

İkinci ve daha temel sorun geri dönüş (backtracking) yokluğudur. Çizelgeleme problemlerinde bir noktada tıkanmak olağandır; çözüm, daha önce yapılmış birkaç yerleşimi geri alıp başka bir kombinasyon denemektir. Dil modeli ürettiği metni geri alıp sistematik olarak yeniden denemez; ileri doğru yazmaya devam eder ve tıkandığı yerde kuralı sessizce esnetir.

Kısıt çözücüler farkı nasıl kapatıyor?

Ders programı, bilgisayar biliminde kısıt memnuniyeti problemi (CSP) olarak sınıflandırılır ve bu problem sınıfı için özel çözücüler geliştirilmiştir. Bir kısıt çözücü, dil modelinden üç noktada ayrılır:

• Kural ihlali tanımlanamaz. "Aynı öğretmen aynı saatte iki sınıfta olamaz" ifadesi matematiksel bir kısıta çevrilir. Çözücü bu kısıtı ihlal eden bir çözümü üretemez — denetlemez, üretemez.
• Sistematik geri dönüş yapar. Tıkandığında geriye döner, alternatifleri dener ve arama uzayının hangi bölgesinde çözüm olmadığını kanıtlayıp o bölgeyi tamamen eler.
• Çözümsüzlüğü söyleyebilir. Kurallar birbiriyle çelişiyorsa çözücü "bu kısıtlarla çözüm yok" der. Dil modeli aynı durumda yine bir tablo üretir — sadece kuralları çiğneyerek.

Bu yöntemin ayrıntılı anlatımı için timetabling problemi ve CSP ile ders programı algoritmaları karşılaştırması yazılarımıza bakabilirsiniz.

Somut bir deneme ve sonucu

İddiayı sınamak için basit bir deney yapılabilir ve sonucu tekrarlanabilir. 8 şube, 12 öğretmen ve haftada 5 gün × 8 ders saatinden oluşan bir kurumun verisi bir sohbet aracına verilip haftalık program istendiğinde tipik olarak şunlar görülür:

• Tablo biçimsel olarak kusursuzdur. Sütunlar hizalı, günler doğru, dersler makul saatlerde. İlk bakışta doğru görünür.
• Öğretmen çakışması vardır. Aynı öğretmen farklı sınıfların aynı gün-saatine yazılır. Bu hata, sınıf tablosuna bakan bir insanın gözünden kaçar; ancak öğretmen görünümü çıkarıldığında ortaya çıkar.
• Ders saatleri tutmaz. Müfredatta haftada 5 saat olan bir ders 4 veya 6 saat yerleştirilir. Bu, en sık ve en sinsi hatadır.
• Uyarıldığında düzeltir, ama başka yerde bozar. "Şu öğretmen çakışıyor" dendiğinde model o hücreyi düzeltir; düzeltirken oluşan yeni çakışmayı fark etmez.

Son madde belirleyicidir. Çünkü kullanıcı her turda bir hatayı bildirir, model o hatayı giderir ve yenisini üretir. Bu döngü yakınsamaz — yani sonu gelmez. Kısıt çözücüde ise böyle bir döngü yoktur; çözüm ya tüm kısıtları birden sağlar ya da bulunamadığı bildirilir.

Bağlam penceresi ve ölçek sorunu

İkinci bir teknik sınır daha vardır. ChatGPT ile ders programı hazırlarken tüm veri (sınıflar, öğretmenler, müsaitlikler, kurallar) modele metin olarak verilir ve üretilen tablo da metin olarak geri gelir.

20 şubeli bir kurumda bu tablo yaklaşık 700 satırdır. Model, 400. satırı yazarken 50. satırda ne yazdığını kesin olarak "hatırlamaz"; bağlamda o bilgi vardır ama her hücre için tüm geçmişi doğrulayacak bir mekanizma yoktur. Hata olasılığı satır sayısıyla birlikte artar.

Bu yüzden yöntem küçük örneklerde çalışır, gerçek kurum ölçeğinde çalışmaz. Sınır bir model sürümü meselesi değildir; mimari bir farktır.

Peki sohbet araçları hiç mi işe yaramaz?

Yararlıdır — ama programı üretmek dışındaki görevlerde. ChatGPT ile ders programı süreci şu beş noktada gerçekten hızlanır:

• Kural listesi çıkarmak. "Bir ortaokulun ders programında dikkat edilmesi gereken kısıtlar neler?" sorusu iyi bir başlangıç kontrol listesi üretir.
• Veri temizlemek. Dağınık bir ders listesini düzenli tabloya çevirmek, isim biçimlerini standartlaştırmak.
• Metin hazırlamak. Öğretmenlere gönderilecek müsaitlik talebi yazısı, veli duyurusu.
• Formül yazmak. Hesap tablosunda çakışma denetimi için gereken formülleri üretmek.
• Mevcut programı yorumlamak. "Bu programda hangi öğretmenin yükü fazla?" gibi analiz soruları.

Ortak nokta: bunların hiçbiri kısıt çözmeyi gerektirmez. Dil modelleri, kısıt çözmenin gerekmediği her adımda gerçekten hızlandırıcıdır.

"Ama bende çalıştı" diyenler için

Küçük örneklerde çalışmış görünmesi normaldir. 3 sınıf ve 4 öğretmenli bir örnekte olası çakışma sayısı azdır ve model doğru tabloyu üretebilir. Yanılgı burada başlar: yöntem küçük ölçekte çalıştığı için büyük ölçekte de çalışacağı varsayılır.

Kendi çıktınızı sınamak isterseniz üç denetimi yapın: her öğretmen için aynı gün-saat ikilisinin birden fazla satırda geçip geçmediğini sayın, her sınıf için aynı denetimi tekrarlayın ve her sınıf-ders çiftinin haftalık saat sayısının müfredatla eşleştiğini doğrulayın. Üçüncü denetim özellikle önemlidir; dil modelleri en sık ders saatini eksik yerleştirerek hata yapar ve bu hata tabloya bakınca fark edilmez.

Yapay zeka destekli araçlar ile sohbet araçları aynı şey mi?

Piyasadaki pek çok ürün "yapay zeka destekli" olduğunu söyler ve bu ifade iki tamamen farklı şeyi anlatabilir. Ayrımı yapmak için tek bir soru yeterlidir: üretilen programda çakışma olması mümkün mü?

Cevap "hayır, mümkün değil" ise arkada bir kısıt çözücü vardır. Cevap "genellikle olmaz" veya "olursa uyarı veririz" ise, üretim aşamasında kısıt garantisi yoktur. İkinci grup ürünler dil modeliyle veya sezgisel kurallarla çalışır ve doğrulamayı sonraya bırakır.

Bu ayrım pazarlama metninden okunamaz; demo sırasında sınanır. Kurumunuzun en sıkışık verisiyle bir program ürettirip öğretmen görünümünü kontrol etmek, yarım saatte net sonuç verir.

Doğru soru: hangi yapay zeka?

ChatGPT ile ders programı hazırlamayı deneyip vazgeçen kurumların çıkardığı sonuç genellikle "yapay zeka bu işi yapamıyor" olur. Oysa doğru sonuç şudur: bu işi yapan yapay zeka, sohbet eden yapay zeka değildir.

"Yapay zeka ders programı hazırlar mı?" sorusunun cevabı evettir; ama kastedilen yapay zeka dil modeli değil, kısıt programlama çözücüsüdür. Apakademia bu ikinci yöntemi kullanır: kurumun kuralları matematiksel kısıtlara çevrilir, çözücü çakışma üretemeyecek biçimde arama yapar ve yerleşemeyen ders kalırsa bunu gerekçesiyle bildirir.

Yöntemin nasıl çalıştığını yapay zeka ile ders planlama sayfasında, adım adım anlatımını ise yapay zeka ders programını nasıl oluşturur yazısında bulabilirsiniz.