Üretken yapay zekâ teknolojileri, önümüzdeki yıllarda öğretme ve öğrenme şeklimizi köklü bir şekilde yeniden şekillendirmeye hazır.

2023 yılı, tamamen yeni içerikler oluşturma yeteneği ile öne çıkan ve hızla gelişen bir yapay zekâ biçimi olan üretken yapay zekânın (genAI) kullanımında bir dönüm noktası oldu. Özellikle, büyük metin tabanlı üretken yapay zekâlı sohbet robotlarının lansmanı olağanüstü beğeni topladı. Kasım ayında, OpenAI’nin ChatGPT’si haftada 100 milyon kullanıcıya ulaştı[1]. ChatGPT, yüksek bir doğruluk düzeyiyle çok çeşitli konularda hızlı bir şekilde ikna edici yazılı materyal üretme ve insanlarla doğal ve esnek bir şekilde konuşma yeteneği ile insanların hayal gücünü hızla yakaladı. Ve bu durum, bu teknolojinin yaşama ve çalışma şeklimizi nasıl değiştirebileceğine yönelik büyük ilgi oluşmasını sağladı.

ChatGPT’nin tüm zamanların en hızlı büyüyen tüketici internet uygulaması olduğu ve lansmanından sonra sadece iki ay içinde 100 milyon aylık kullanıcı sayısına ulaştığı tahmin edilmektedir. Ve şimdi Google Gemini (daha önce Bard olarak bilinen) gibi rakipleri olsa da, en popüler üretken yapay zekâ uygulaması olmaya devam ediyor.

Ayrıca, metinden görüntü oluşturmak için kullanılan Dall-E ve Midjourney gibi üretken yapay zekâ uygulamaları son derece popülerken, aynı şekilde müzik ve video üreten başka uygulamalar da vardır. Üretken yapay zekâ teknolojilerinin ekonomi ve toplum üzerinde büyük bir etkisi olması beklenmektedir. Bloomberg Intelligence tarafından yapılan bir analizde 2022’de 40 milyar ABD doları pazar hacmine sahip üretken yapay zekânın önümüzdeki 10 yıl içinde 1,3 trilyon ABD doları tutarında bir pazar hacmine ulaşacağını öngördü[2]. Bu arada, McKinsey tarafından hazırlanan bir raporda, 2023 yılı iş dünyasında üretken yapay zekânın “büyük çıkış yaptığı yıl” olarak ifade edildi. Nisan 2023’te yapılan bir ankette, tüm kuruluşlardan katılımcıların neredeyse dörtte biri (%22), bu teknolojiyi işlerinde zaten düzenli olarak kullandıklarını söyledi[3].

Eğitim, üretken yapay zekânın önemli bir fark yaratabileceği bir alandır. İntihali mümkün kılma ve yanlış bilgiyi yayma olasılığı hakkında bazı endişeler olsa da hem öğrenciler hem de eğitimciler için yaratacağı yeni değer ile heyecan verici bir potansiyel sergiliyor.

Eğitim fırsatları

Üretken yapay zekâ ilk kez ortaya çıktığında, eğitim alan kişilerin intihal yaparak bu teknolojiyi suistimal edebileceğine dair korkular uyandırdı. ABD’deki bazı okullar, “öğrenci öğrenimi üzerindeki olumsuz etkileri ve içeriklerin güvenliği ve doğruluğu ile ilgili endişeler” nedeniyle ChatGPT’yi yasaklamıştır[4]. Bu teknolojinin, yüksek öğrenim üzerindeki etkisi hakkında da benzer endişeler dile getirilmiştir. Mart 2023’te bir akademik makalede, yapay zekâ araçlarının akademik dürüstlük ve intihalle ilgili ortaya çıkardığı endişeler tartışılmıştır. Ancak araştırma yayımlandıktan sonra makalenin kendisinin ChatGPT tarafından yazıldığı ortaya çıkmıştır.[5]

Ancak, eğitimcilerin tutumu müdahale döneminde yumuşamış ve aceleci bir şekilde ortaya çıkan hızlı yasaklar kısa süre içinde kaldırılmıştır.[6] Bu teknolojinin kalıcı olduğu artık genel kabul görmektedir ve eğitim için bir tehdit olmaktansa esasında bildiğimiz üzere büyük faydalar sağlayabilir.

Birçok uzman ve uygulayıcı, üretken yapay zekânın, öğretim ve öğrenime yeni yaklaşımlar getirerek geniş bir eğitim düzeyi yelpazesinde katılımı ve üretkenliği destekleyebileceğine inanmaktadır. Örneğin, Cornell Üniversitesi Eğitim İnovasyonu Merkezi, üretken yapay zekânın çok sayıda bilgiye anında erişim sunduğunu ve farklı yeteneklere, geçmişlere veya ihtiyaçlara sahip öğrencilere yardımcı olmanın yollarını destekleyebileceğini belirtmektedir. Ayrıca keşif ve yaratıcılığı artırabilir, merakı kamçılayabilir ve yeni fikirler ve düşünme yolları önerebilir.[7]

Üretken yapay zekâ teknolojisi ayrıca eğitimciler için önemli faydalar da sunar. Öğretim personelinin ders planları, sınav soruları, örnek sorunlar veya yazma senaryoları gibi içerik ve ders materyalleri üretmesine yardımcı olabilir. Ayrıca, öğretim görevlileri tarafından öğrenme hedefleri, ders açıklamaları, müfredat beyanları veya ders politikaları gibi materyaller üretmek için kullanılabilir.

Geçen yıl ABD Eğitim Bakanlığı’ndan gelen bir raporda, eğitimcilerin yapay zekâyı ders yazmak veya dersleri iyileştirmenin yanı sıra derslerinde kullanmak üzere materyal bulma, seçme ve uyarlama süreçlerinde nasıl kullanılabileceğinin araştırıldığını belirtildi. Raporda üretken yapay zekânın, tüm risklerine rağmen eğitim önceliklerine daha iyi yollarla, daha geniş bir ölçekte ve daha düşük maliyetlerle ulaşılmasını sağlayabileceği belirtilmiştir. “Önemli fırsatları gerçekleştirmek, ortaya çıkan riskleri önlemek ve azaltmak ve istenmeyen sonuçlarla mücadele etmek için eğitimde yapay zekâyı dikkate almak artık bir zorunluluktur” diye ekliyor.[8]

Artan kullanım

Bu aciliyet uyarısı iyi bir şekilde ele alınmıştır. İngiltere’den gelen kanıtlar, hem eğitimciler hem de öğrenciler arasında üretken yapay zekânın zaten önemli ölçüde kullanıldığını göstermektedir. 2024 yılında Internet Matters tarafından yapılan bir anket, çocukların %44’ünün üretken yapay zekâ araçlarıyla aktif olarak etkileşime girdiğini ve bu grubun yarısından fazlasının (%54) bu teknolojiyi ev ödevi veya okul çalışmaları için kullandığını ortaya koymuştur[9]. Bu arada, Birleşik Krallık hükümetinin Eğitim Bakanlığı (DfE) tarafından Nisan 2023’te yapılan daha önceki bir anket, üniversite eğitimcilerinin %23’ünün, ortaokul öğretmenlerinin %14’ünün ve ilkokullardaki öğretmenlerin %9’unun üretken yapay zekâyı kullandığını ortaya koymuştur.

Ocak 2024’te DfE tarafından bu konuda tekrar yayımlanan bir raporda[10] eğitimcilerin şu anda üretken yapay zekâyı en yaygın olarak kullandıkları alanlar olarak dersler ve idari destek için içerik oluşturma olduğu belirtilmiştir. Bu teknolojiyi kullanan yöneticilerin ve öğretmenlerin %62’si ders veya müfredat kaynakları oluşturmayı amaçlıyordu. %42’si dersleri veya müfredat içeriğini planlamak ve %17’si de ebeveynler veya bakıcılarla iletişim kurmak amacıyla üretken yapay zekâyı kullanıyordu. Diğer kullanımlar arasında derslerin teslim edilmesi, not veya geri bildirim verme ve politika belgelerinin hazırlanması yer almaktadır. Üretken yapay zekânın çok çeşitli alanlarda kullanıldığına dair kanıtlar vardı. Bilim ve bilişim alanlarında deney fikirleri, revizyon araçları ve kod üretmek için uygulanıyordu. Matematikte eğitimciler kendi kendine not veren sınavlar oluştururken; dil temelli konularda bu teknoloji yazma örnekleri ve kavrama soruları oluşturmak için kullanıldı.

Kişiselleştirilmiş öğrenme aracı olarak yapay zekâ

Eğitim psikoloğu Benjamin Bloom, 1984 yılında ‘iki sigma sorunu’ olarak adlandırılan sorunu tanımladı. Bloom’un araştırması, öğrencilerin bire bir eğitim aldıklarında sınıftaki eğitime kıyasla önemli ölçüde daha iyi performans elde edebileceklerini vurguladı: bire bir eğitim alan öğrenciler iki standart sapma ile daha iyi performans gösterdi. Uygulanabilirlik ve kaynak yetersizliği nedeniyle bu tür bir desteğe erişim şimdiye kadar sınırlı kalmıştır. Ancak bazı girişimler, kişiselleştirilmiş eğitimi ana akım haline getirmek için üretken yapay zekânın potansiyelini araştırıyor.

Örneğin Singapur merkezli Noodle Factory şirketi, eğitimciler üzerindeki idari yükü hafifletirken öğrencilerin deneyimini kişiselleştirebilen ve iyileştirebilen ‘Walter’ adı verilen yapay zekâ destekli bir öğretim asistanı platformu sağlıyor. Walter, açık uçlu sorular da dahil olmak üzere tamamlanan alıştırmalar hakkında öğrencilere anında geri bildirim sağlarken, bir Soru-Cevap işlevi ile öğrencilerin belirli sorularını yanıtlayabiliyor.

Bu, öğrencilerin ders notları ve slaytlar gibi kurumsal içeriklerden yararlanmasına öncelik verir; ancak eğitimciler öğrencilerin bilgilerini geliştirmeye yardımcı olmak için büyük dil modelini temel alan ChatGPT gibi üretken yapay zekâ sistemlerine erişime izin vermeyi de seçebilir. Eğitimciler, öğrencilerin sohbet robotu ile nasıl etkileşime girdiğini anlamak ve nerede ekstra destek veya müdahalenin gerekli olabileceğini belirlemek için analizleri görüntüleyebilir.

Noodle Factory’nin platformunu kullanan kuruluşlar arasında Ngee Ann Polytechnic’in Singapur’daki Sağlık Bilimleri Okulu bulunmaktadır ve burada 1.000’den fazla öğrenci tarafından kullanılmaktadır. Noodle Factory’ye göre, öğrenciler öğrenme deneyimini 5 üzerinden 4,26 olarak derecelendirirken, aracın otomatik not verme işlevi her bir öğretim görevlisinin yılda 100 saat tasarruf etmesini sağlamıştır.[11] Bu platform ayrıca ülkenin Teknik Eğitim Enstitüsü’nde (ITE) de kullanılmaktadır. ITE öğrencileri ve öğretim görevlilerini içeren dokuz aylık bir çalışmada katılımcıların %80’den fazlası platformun etkili olduğunu ve onu kullanmaya devam etmek istediğini söylemiştir. Öğrencilerin yaklaşık %84’ü yapay zekâ öğretmeninin kullanıcı dostu ve gezinmesi kolay olduğunu söylerken, öğretim görevlilerinin yaklaşık üçte ikisi (%64) not verme sürecinde %50 ila %75 oranında zamandan tasarruf sağladıklarını söylemiştir.[12]

Walter platformu ABD, Meksika, Portekiz ve Birleşik Krallık’ta da kullanılmaktadır. Londra Üniversitesi pilot çalışma olarak şu anda sohbet robotunu çevrimiçi hukuk programlarında kullanmaktadır.[13] Üniversitenin eğitim tasarım ve prodüksiyon direktörü Jonathon Thomas, yazılımın gerçek zamanlı olarak doğru ve anlamlı geri bildirim sunma yeteneğinden etkilendiğini belirtti. Thomas, “En önemlisi de yazılımın bir öğretmenin yerini alacağını veya alabileceğini öngörmüyoruz” dedi. “Bunun yerine, yapay zekânın genel akademik soruları yanıtlayarak, öğrenci hayal kırıklığını ortadan kaldırarak ve öğretmenlere daha karmaşık sorunlara odaklanmaları için alan yaratarak bu boşluğu kapatmaya yardımcı olabileceğine inanıyorum.”

Veri güvenliğini iyileştiren ve öğrencilerin uygunsuz içeriğe erişmesini önlemeye yardımcı olan güvenlik özellikleri sayesinde, özel olarak tasarlanmış üretken yapay zekâ araçları ChatGPT gibi herkese açık seçeneklere göre avantaj sağlayabilir. ABD’de kâr amacı gütmeyen bir eğitim kuruluşu olan Khan Academy tarafından geçtiğimiz yıl geliştirilen üretken yapay zekâ destekli bir “kişisel öğretmen ve öğretim asistanı” olan Khanmigo için de benzer işlevler mevcuttur.

Khanmigo, ChatGPT teknolojisine dayanır, ancak sadece yanıt vermek yerine, öğrencileri sorunları kendi başlarına çözmeye yönlendirmek için uyarlanmıştır. Uygulama ayrıca matematik, bilim, ekonomi ve tarih gibi konularda kurslar içeren Khan Academy’nin kendi içerik kitaplığını içerecek şekilde de eğitilmiştir.

Khanmigo’nun öğrencilere yönelik konuşma desteği, zorlayıcı sorular sormayı ve onları eleştirel düşünmeye teşvik etmeyi içerir ve aynı zamanda tarihsel karakterlerin ağzından konuşma işlevi de vardır. Bu uygulama, öğretmenlere ders planlama, rubrik gibi ayrıntılı puanlama araçları oluşturma ve geri bildirim sağlama gibi etkinliklerde yardımcı olur.[14]

Bu sohbet robotu, kısa süre önce bir Washington Post gazetecisi tarafından “kamu yararına yapay zekânın nasıl geliştirileceği ve uygulanacağı konusunda sahip olduğumuz en iyi model” ve “çocuklarımın kullanabileceği ilk yapay zekâ yazılımı” olarak tanımlanarak olumlu şekilde karşılandı[15]. Khanmigo şu anda ABD’nin Indiana eyaletinde 2 milyon ABD doları değerindeki bir programın parçası olarak yaklaşık 20.000 öğrenci tarafından bir pilot çalışmada uygulanmaktadır. Bu teknoloji, öğrencilerin tarihi karakterlerle sohbet etmelerine, hikayeler oluşturmalarına, üniversiteye kabul sürecinde rehberlik hizmeti almalarına ve akademik ve kariyer hedeflerine ulaşmak için koçluk almalarına yardımcı olabilir. Bir öğrenci bunun “TikTok’tan daha eğlenceli” olduğunu belirtmiştir.[16]

Erişilebilirliği artırma

Bu nedenle, eğitimde üretken yapay zekâ kullanımı daha yolun başında olsa da şimdiden bazı heyecan verici uygulamalar görüyoruz. Ve ister öğrencilerle doğrudan etkileşimler, ister eğitimciler için sunduğu yeni beceriler yoluyla olsun, daha kişiselleştirilmiş öğrenme yollarını destekleyen teknolojiler açısından büyük bir potansiyeli olduğu açıktır. Nitekim Khan Academy kurucusu Sal Khan, “eğitimin şimdiye kadar görmüş olduğu muhtemelen en büyük olumlu dönüşüm olarak yapay zekâyı kullanmanın eşiğindeyiz” diyor.[17]

Üretken yapay zekâ, ana akım eğitimi geliştirmenin yanı sıra öğrencilerin ve eğitimcilerin farklı öğrenme ihtiyaçlarına uyacak şekilde çok çeşitli şekillerde içerikleri uyarlamalarını veya oluşturmalarını kolaylaştırabilir. Örneğin beyin hasarı, disleksi ve afatazi (görselleştirememe) gibi rahatsızlıkları olan araştırmacılar yakın zamanda Nature dergisine verdikleri röportajda, dersleri farklı alfabelere dönüştürerek ve özetleyerek veya açıklamalardan görüntü oluşturarak akademik içerikleri farklı biçimlere dönüştürmenin çalışmalarını nasıl destekleyebileceğinden bahsettiler[18].

Ve İngiltere’nin kâr amacı gütmeyen eğitim kurumu Jisc, üretken yapay zekânın metinleri yeniden işleyerek özellikle farklı nörolojik durumları olan öğrencilere fayda sağlama potansiyeliyle etkili olabileceğini belirtiyor. Bu, eğitim materyallerinin çevrilmesini, basitleştirilmesini ve yeniden ifade edilmesini veya örnek verilmesini içerebilir[19]. Popüler erişilebilirlik kaynaklarından biri de farklı nörolojik durumları olan öğrencileri çeşitli görevlerde desteklemek için tasarlanmış bir dizi araç sunmak üzere üretken yapay zekâ kullanan goblin.tools platformudur. Bunlar, yazarken kullanılan tonu değiştirmeyi ve bir görevin tamamlanmasının ne kadar sürebileceğini tahmin etmeyi içerir. Sidney Teknoloji Üniversitesi’nde dikkat eksikliği hiperaktivite bozukluğu (DEHB) olan bir öğrenci, kısa süre önce goblin.tools’un yanı sıra bir konuşma koçu programı olan metinden konuşmaya uygulaması Speechify ve Yoodli’nin odağını korumasına ve zamanını etkili bir şekilde yönetmesine nasıl yardımcı olduğunu ifade etti[20].

Araştırmacılar, özel eğitim ihtiyaçları olan öğrencileri desteklemek için gelişmiş yapay zekâ teknolojisini daha fazla kullanabilecekleri olasılıkları araştırıyorlar. Yeterli sayıda konuşma ve dil patoloğunun bulunmadığı ABD’de, Buffalo Üniversitesi tarafından yönetilen bir proje, konuşma ve dil zorlukları yaşayan çocukları taramak ve ardından kişiselleştirilmiş rehabilitasyon programları sağlamak için öğretmenlerle birlikte çalışmak amacıyla yapay zekâ tabanlı araçlar geliştirmeyi hedeflemektedir.[21] Maine Üniversitesi, Özel Gereksinimli Çocuklar Konseyi tarafından finanse edilen ve eğitimde yapay zekânın kullanılmasında yenilikçi uygulamaları araştıran bir projeye liderlik etmektedir.[22]

Gelecekteki olasılıklar

Bunlar, eğitimde daha geniş anlamda kullanılabilecek üretken yapay zekânın gelecekteki olası uygulamalarıyla ilgili büyük tutkunun sadece birkaç örneğidir. Örneğin, Open University’den profesör Mike Sharples geçen yıl University College London’da yaptığı bir konuşmada, teknolojinin “öğrenme ve yaşam için kişiselleştirilmiş bir yapay zekâ kılavuzu” olarak kullanılmasının potansiyeli üzerinde durdu. Üretken yapay zekâ daha sofistike hale geldikçe sohbet robotu araçlarının yalnızca belirli görevlere yardımcı olmak için değil, kalıcı hafızaya sahip “yaşam boyu akıl hocaları” olarak da kullanılabileceğini açıkladı.[23]

Bir diğer büyüleyici gelişme ise Google’ın deneysel not alma uygulaması NotebookLM’dir. Daha önce Project Tailwind olarak bilinen uygulama, yüklenen belgelerdeki bilgileri sentezler ve analiz eder. Araç bu belirli kaynaklara dayandığından, Google “sizinle ilgili bilgileri kullanarak kişiselleştirilmiş bir yapay zekâ oluşturur” diyor. Şirket bunu “gerçekleri özetleyebilen, karmaşık fikirleri açıklayabilen ve yeni bağlantılar için beyin fırtınası yapabilen sanal bir araştırma asistanı” olarak tanımlamaktadır. Bununla ilgili bir örnek olarak bir tıp öğrencisinin nörobilim hakkında bilimsel bir makaleyi uygulamaya yükleyip dopamin ile ilgili temel terimler sözlüğü oluşturmasını istemesini vermektedir.[24]

Stanford Üniversitesi’nin üretken yapay zekânın[25] eğitim amaçlı kullanımına yönelik erken dönem araştırmalarını destekleyen tohum hibe planı, teknolojinin potansiyel kullanımlarının genişliği hakkında bir fikir vermektedir. Bu hibe planının desteklediği girişimler arasında bulunan bir projede, gerçek dünyadaki tıp eğitimini simüle edebilen 3 boyutlu sanal öğretim asistanlarının oluşturulması ve kör ve zayıf görme yetisine sahip öğrencilerin erişimini artırmak için veri görselleştirmelerinin yüksek kaliteli açıklamaların oluşturulması üzerine çalışılmaktadır. Fon sağlanan diğer projeler ise şunları araştırmaktadır: yapay zekâ tarafından oluşturulmuş metinleri tespit etme ve öğretmenlere, öğrencileri için etkili geri bildirim yazma konusunda yardımcı olma.

Geleceğe yönelik çerçeveler

Morgan Stanley tarafından yapılan yakın tarihli bir analiz, üretken yapay zekânın kalite ve erişimi iyileştirerek verimliliği artırma potansiyelinin 2025 yılına kadar küresel eğitim sektörüne 200 milyar ABD doları değerinde bir değer katabileceğini savundu[26]. Ancak hükümetler ve eğitim kurumları bu tür fırsatları giderek daha fazla değerlendirse de teknolojinin potansiyel tehlikelerini göz önünde bulundurmaya devam ediyorlar. Unesco genel direktörü Audrey Azoulay, üretken yapay zekânın “kamu katılımı olmadan eğitime entegre edilemeyeceği ve hükümetlerin uygulamaya koyması gereken güvenlik önlemleri ve düzenlemeleri” konusunda uyarıda bulunmuştur.[27]

Eğitimde üretken yapay zekâdan en iyi şekilde yararlanmak için kullanımını desteklemek üzere etkili politika çerçevelerine ihtiyacımız olacak. Örneğin, Unesco’nun ‘Eğitim ve Araştırmada Üretken Yapay Zekâya İlişkin Küresel Kılavuz’[28] belgesi sınıfta yapay zekâ araçlarını kullanmak için 13 yaş sınırı olması gerektiğini öne sürüyor ve bu konuda öğretmen eğitimi gerekli görüyor. Yalnızca birkaç ülkenin eğitimde yapay zekâ kullanımı ile ilgili belirli politikalar veya planlar benimsediğine dikkat çekerek, hükümetlerin üretken yapay zekânın kullanımını düzenlemek için politika çerçeveleri geliştirmek üzere alabileceği sekiz temel önlemi de önermektedir. Bunlar arasında kapsayıcılığı, eşitliği ve çeşitliliği teşvik etmek, insan etkinliğini korumak ve sistemleri izlemek ve doğrulamak yer alır.

Belgenin ön sözünde belirtildiği gibi üretken yapay zekâ kapasitelerinin eğitim için potansiyel olarak büyük etkileri vardır. Ancak, hem eğitimciler hem de öğrenciler açısından ölçülebilir faydalar sağlayacak şekilde bu sonuçlardan tam olarak yararlanmak kolay olmayacaktır. İlk baştaki şüpheci yaklaşımlar anlaşılabilir olsa da birçok yerde artık daha dengeli yaklaşımlar sergileniyor olması cesaret vericidir. Örneğin, Cornell Üniversitesi eğitimcilerin üretken yapay zekâ kullanımına yönelik esnek bir yaklaşım benimsemelerini önerir; bu yaklaşım kapsamında öğrenciler arasında kullanımı yasaklayabilir, belirli koşullarla izin verebilir veya teşvik edebilirler[29]. Teknolojinin öğretim ve öğrenmede giderek daha büyük bir rol oynaması nedeniyle, önümüzdeki yıllarda riskleri yönetmek için mantıklı yapılar oluştururken üretken yapay zekânın faydalarını takdir eden bu tür yaklaşımlar önemli olacaktır.

Üretken yapay zekâ, beğenelim ya da beğenmeyelim sınıflarımızda ve ders salonlarımızda ezber bozmaya geliyor. Aşmamız gereken zorluk, bu teknolojiyi baltalamak için bahaneler üretmek yerine eğitimi geliştirmek amacıyla olumlu bir araç olarak onun gücünden en iyi şekilde nasıl yararlanacağımızı bulmaktır.

 

[1] https://www.theverge.com/2023/11/6/23948386/chatgpt-active-user-count-openai-developer-conference

[2] https://www.bloomberg.com/professional/insights/data/generative-ai-races-toward-1-3-trillion-in-revenue-by-2032/

[3] https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year

[4] https://www.theguardian.com/us-news/2023/jan/06/new-york-city-schools-ban-ai-chatbot-chatgpt

[5] https://www.theguardian.com/technology/2023/mar/19/ai-makes-plagiarism-harder-to-detect-argue-academics-in-paper-written-by-chatbot

[6] https://www.nytimes.com/2023/08/24/business/schools-chatgpt-chatbot-bans.html

[7] https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence

[8] https://www2.ed.gov/documents/ai-report/ai-report.pdf

[9] https://www.internetmatters.org/hub/research/generative-ai-in-education-report/#full-report

[10] https://assets.publishing.service.gov.uk/media/65b8cd41b5cb6e000d8bb74e/DfE_GenAI_in_education_-_Educator_and_expert_views_report.pdf

[11] https://www.noodlefactory.ai/using-ai-to-improve-student-engagement-and-educator-productivity-ngee-ann-poly

[12] https://articles.noodlefactory.ai/ai-education-tackling-two-sigma-problem-walter

[13] https://onlinelearning.london.ac.uk/2023/03/29/ai-teaching-assistant-pilot/

[14] https://guides.libraries.uc.edu/ai-education/kh

[15] https://www.washingtonpost.com/opinions/2024/02/22/artificial-intelligence-sal-khan/

[16] https://content.govdelivery.com/accounts/INDOE/bulletins/372fd58

[17] https://blog.khanacademy.org/sal-khans-2023-ted-talk-ai-in-the-classroom-can-transform-education/

[18] https://www.nature.com/articles/d41586-024-01003-w

[19] https://nationalcentreforai.jiscinvolve.org/wp/2023/10/25/generative-ai-and-accessibility-in-education/

[20] https://lx.uts.edu.au/blog/2023/10/23/genai-student-perspectives-accessibility/

[21] https://www.buffalo.edu/ai4exceptionaled.html#title_301642566_copy

[22] https://umaine.edu/news/blog/2024/01/11/umaine-faculty-investigating-best-uses-for-ai-in-special-education/

[23] https://www.ucl.ac.uk/teaching-learning/case-studies/2023/aug/generative-ai-and-education-futures

[24] https://blog.google/technology/ai/notebooklm-google-ai/

[25] https://acceleratelearning.stanford.edu/funding/generative-ai/

[26] https://www.morganstanley.com/ideas/generative-ai-education-outlook

[27] https://www.unesco.org/en/articles/unesco-governments-must-quickly-regulate-generative-ai-schools

[28] https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000386693

[29] https://teaching.cornell.edu/generative-artificial-intelligence/cu-committee-report-generative-artificial-intelligence-education