YAPAY ZEKÂ VE KAMU EĞİTİMİ ÖZELLEŞTİRMESİNİN TEKNOLOJİK DÖNÜŞÜMÜ: DEMOKRATİK EĞİTİMİN MÜDAFAASI

Yazar: Kenneth J. Saltman*

Çeviren: Sevil Esma Tunç**

Özet

Bu makale, kâr amacı güden yapay zekâ (AI) teknolojilerinin gelişiminin, kamu eğitiminin özelleştirilmesini nasıl beslediğini ve demokratik eğitimin değer ve uygulamalarını nasıl aşındırdığını ele almaktadır. Giriş bölümü, dijital teknolojilerin ortaya çıkışını son 40 yılın yapısal ekonomik ve ideolojik değişimleri bağlamında konumlandırmaktadır. Bu tür değişiklikler arasında neoliberal yeniden yapılandırma, baskıcı okul (the repressive school) ve toplumsal dönüşüm (social turn), eğitimde pozitivist ideolojinin kullanımındaki değişiklikler, yeni teknolojilerin toplumsal ve kültürel yeniden üretimdeki rolü ve sermaye birikimi için değişen zorunluluklar yer alır.Makale, kamu eğitimi özelleştirmesinin teknolojik fırsatının bir parçası olarak yapay zekanın farklı kullanımlarını örneklerle açıklamaktadır. Örnekler şunları içermektedir: (1) uyarlanabilir öğrenme teknolojisi ve öğretmenin işindeki; bilgi ve öğrenme kavramlarındaki dönüşümler, (2) biyometrik pedagoji ve öğrenmenin bedende tespitinin kültürel politikası ve (3) etki yatırımı ile dijital gözetim teknolojilerinin yakınsaması. Makale, halk eğitiminin farklı yönleri üzerindeki mülkiyet ve kontroldeki değişikliklerin bilgi ve öğrenmenin kültürel politikasıyla nasıl ilişkili olduğunu ele almaktadır. Ayrıca, çıkar gözetmeyen objektiflik ve tarafsızlık kisvesi altında, belirli sınıfsal ve kültürel ideolojilerin ve çıkarların, önemli pedagojik, kültürel, ekonomik ve politik sonuçları olan yeni teknolojiler yoluyla nasıl desteklendiğini incelemektedir. Makale, AI eğitiminin bir kültürel ve politik mücadele alanı olduğunu ve bir temsili politika biçimi olarak anlaşılması gerektiğini savunarak sona ermektedir. Makale, eleştirel pedagojik bir AI projesini göstererek, çoğu AI eğitiminin anti-demokratik eğilimlerinin az bir olasılıkla kaçınılmaz veya belirlenmiş olduğunu, bundan ziyade uzun bir geçmişi olan ideolojilerin bir tekrarını temsil ettiğini öne sürmektedir.

Anahtar Kelimeler: yapay zekâ, demokratik eğitim, uyarlanabilir öğrenme, sosyal etki tahvilleri, eleştirel pedagoji

Giriş

Yapay zekâ (AI) teknolojisinin hain eğilimleri hakkındaki çağdaş kaygılar, kamusal ve popüler kültürdeki söylemde yaygın hale gelmiştir. Bu kaygılar, AI'nin bilince sahip olması, diğer makineler ve altyapı üzerindeki insan kontrolünü gasp etmesi ve insanlığı yok etmesinden (The Terminatör, Ex Machina, Elon Musk); yapay zekanın yoksulları hedef alan kemer sıkma ajandalarını gizlemek için kamu hizmeti kurumlarında eşitsizliği otomatikleştirmede (Eubanks, 2017; O'Neil, 2016) kullanımlarına; insan deneyimini tahmin ürünleri ve davranışsal gelecek (futures) piyasaları için temel oluşturan davranışsal verilere çevirirken mahremiyeti ortadan kaldıran gözetim kapitalizmi (Zuboff, 2019) hakkındaki kaygılara kadar değişiklik göstermektedir. Bu korkuların çoğu haklı olsa da yapay zekâ uygulamalarından duyulan korkunun büyük bir kısmı, teknolojinin onu yönetmek için insan kapasitesinden kaçıp kurtulan bir tür mistik aşkın failliğe sahip olduğu şeklindeki yanlış bir varsayıma bağlıdır.Aksine, teknolojinin eğitimde uygulanma biçimleri, uzun bir geçmişi olan ekonomik, politik ve ideolojik gündemleri ve çıkarları net bir şekilde göstermektedir (Selwyn, 2019: 22).Teknolojinin insan kontrolünden bağımsız özerk bir güç olarak konumlandırılması, teknolojinin hizmet ettiği maddi ve sembolik çıkarları gizler.İnsan özneliğinin(human agency) stratejik olarak silinmesi, teknolojinin çok özel ve kasıtlı kullanımlarını örtbas etmektedir. Dahası, aşağıda ele alacağım gibi, verilerin kültür ve politikadan bağımsız olarak, iddiaya göre çıkarsız ve tarafsız şeklinde yanlış betimlenmesi, yapay zekâ eğitimi de dahil olmak üzere belirli eğitim projelerinin hayat verdiği ve sahneye koyduğu kaçınılmaz politik ve etik normları ve değerleri anlaşılmaz hale getirir.

 Bu makale, kâr amacı güden AI teknolojilerinin gelişiminin, kamu eğitiminin özelleştirilmesini ve bunun doğal sonucu olarak kamusal ve eleştirel demokratik eğitim biçimlerinin değer ve uygulamalarının aşınmasını büyük ölçüde beslediğini savunmaktadır. Yazının devamında, dijital teknolojilerin ortaya çıkışını son 40 yılın yapısal ekonomik ve ideolojik değişimleri bağlamına yerleştireceğim.Bu tür değişimler arasında neoliberal yeniden yapılanma, baskıcı okul ve toplumsal dönüşüm, okullarda pozitivist ideolojinin kullanımındaki değişiklikler, yeni teknolojilerin toplumsal ve kültürel yeniden üretimdeki rolü ve sermaye birikimi için değişen zorunluluklar yer almaktadır. Makalenin bölümleri, kamu eğitimi özelleştirmesinin teknolojik dönüşümünün bir parçası olarak yapay zekanın farklı kullanımlarını örneklerle açıklamakta ve yapay zekayı daha geniş yapısal ve ideolojik bağlamla ilişkili olarak ele almaktadır.Yapay zekanın aşağıdakileri teşvik ederek uzun süredir devam eden trendleri sürdürme yollarını incelemekteyim: uyarlanabilir öğrenme teknolojisi ve öğretmen işi ile bilgi ve öğrenme kavramlarının dönüşümleri; biyometrik pedagoji veöğrenmenin bedendetespitinin kültürel politikası; etki yatırımı ile dijital gözetim teknolojilerinin yakınsaması.Halk eğitiminin farklı yönleri üzerindeki mülkiyet ve kontroldeki değişiklikler, bilgi ve öğrenmenin kültürel politikasıyla ilgilidir.

Makalenin devamında, öncelikle eğitimdeki üç önemli yapay zekâ uygulamasını gözden geçireceğim: uyarlanabilir öğrenme teknolojisi, biyometrik pedagoji ve sosyal etki tahvilleri ile başarının faturasını dijital gözetimle ödemenin kesişimi. Takip eden bölümler, sosyal ve kültürel yeniden üretim için neoliberal özelleştirme, baskı altında tutma ve pozitivizmin daha uzun süredir devam eden mirasıyla ilgili olarak bu yapay zekâ eğitimi örneklerini ele almaktadır. Bu bölümler, yapay zekâ kullanımlarının nasıl önceki trendlerin ve eğilimlerin devamı olduğunu ve bunlardan nasıl koptuğunu ele alıyor.Makale, bu yeni teknolojilerin kullanımında demokratik eğitim değerlerinin nasıl ve ne şekilde yer alabileceğini ele alarak sona ermektedir. Makalenin sonucu, bir yapay zekâ eğitim projesinin demokratik olanaklarını göstererek, teknolojinin kendisinin sosyal ve etik sonuçlarının sabit veya kati olmadığını vurgulamaktadır.

Yapay Zekâ Eğitimi

2016 Beyaz Saray raporu Yapay Zekanın Geleceğine Hazırlanmak ’a göre, "Yıllar boyunca yapay zekâ araştırmalarının ve uygulamalarının temel amacı, akıllı davranışı otomatikleştirmek veya kopyalamak olmuştur" (NSTC, 2016: 7).Eğitimde, çok sayıda şirket, otomatik genel zekâ ve makine özerkliğini hedefleyen genel yapay zekâ (general AI) yerine dar yapay zekayı (narrow AI) gerçekleştirmeye çalışmaktadır. Belirli bir görevde insanlardan daha iyi performans göstermeye çalışan dar yapay zekâ "seyahat planlama, müşteri tavsiye sistemleri ve reklam hedefleme gibi birçok ticari hizmetin temelini oluşturmaktadır ve tıbbi teşhis, eğitim ve bilimsel araştırmalarda önemli uygulamaları bulunmaktadır" (ibid.).Sınav, ders kitabı ve medya devi Pearson'ın yapay zekâ projelerini analiz eden Williamson ve diğerleri (2018), devam eden bir dizi yapay zekâ projesinin olduğunu bildirmektedirler. Bunlar arasında "veri analitiği teknikleri, makine öğrenimi algoritmaları, bilgisayar modellemesi, istatistik, yapay sinir ağları ve nörobilim" yer almaktadır (ibid.: 11).En önemli yapay zekâ projelerinden bazıları, kâr arayışını nispeten yeni yollarla eğitime iten kâr amaçlı eğitsel çabaları içerir.

Kâr amacı güden yapay zekâ eğitim şirketleri ve kâr amacı güden eğitim işletmeleri bir araya gelmektedir.Kurumsal medya, büyük medya şirketleri olan Apple, Microsoft, Chan Zuckerberg Girişimi (Facebook) ve Alphabet (Google) gibi şirketlerin önemli ölçüde kâr amacı güden eğitim şirketlerine dönüşmesiyle kurumsal eğitim sektörleriyle birleşmektedir. Aynı şekilde Pearson NCS, Houghton Mifflin, McGraw-Hill ve Wiley Education gibi geleneksel eğitim sınavı ve ders kitabı sağlayıcıları giderek daha fazla medya şirketine dönüşmektedir (Saltman, 2017: 74-95).Ayrıca, uzun süredir kâr amacı güden eğitim girişimcileri yapay zekâ alanına geçiş yapmıştır. Örneğin, Knewton (2019'da Wiley Education tarafından satın alınmıştır)en büyük kâr amacı güden eğitim yönetimi kuruluşlarından biri olan Edison Learning'den ayrılmıştır. Kitlesel biçimde, bu tür kâr amacı güden şirketler, müfredatın ve pedagojik uygulamanın mülkiyetini, tasarımını ve kontrolünü öğretmenlerden iş dünyasına kaydırmıştır. Kamu eğitimini iş ve iş dünyasının hizmetinde konumlandıran neoliberal bir ideolojiyi destekleyerek, tekno-ütopik ilerleme ideolojileri, teknolojik aksamalar ve teknolojinin ekonomik büyümeyle eşitlenmesi, dijital teknolojinin okullarda hızlı ve üstel büyümesinde büyük bir rol oynamıştır (Means, 2018: 6).

Tekno-ütopik ideolojinin yaygınlığına rağmen, bazı gerçek uygulamaları sorgulanabilir, etkisiz hatta açıkça utanç verici olmuştur.Örneğin, Los Angeles'ta milyarlarca dolar harcanarak alınan tabletlerin çalışmadığı ve küçük çocukların bunları boya kalemleriyle çizim yapmak için kullandığı ortaya çıkmıştır.Geleneksel test temelli başarı ölçütlerinde yapay zekâ tabanlı uyarlanabilir öğrenme teknolojisinin başarısını destekleyecek herhangi bir ampirik kanıt bulunmamaktadır (Boninger et al., 2019: 10; Pane, 2018: 4). Kanıtlanmamış bir teknolojinin sağlam eğitim uygulamalarını yerinden etmesinin ötesinde, pedagoji ve müfredatın ele geçirilmesi, insanların öğrenme ile kendilik arasındaki ilişkileri, bilgi ile sosyal bağlamı ve okulların rolleri ve amaçlarını anlama açısından önemli sonuçlar doğurmaktadır.Tekno-ütopyacılık, eğitim için hâkim gerekçe haline gelen şeyle- gençlerin işçi ve tüketici olmalarının ve ulusların küresel ekonomide rekabet etmelerinin vasıtası olma- baştan sona sarmalanmıştır. Sosyal ve politik özellik ve demokratik özyönetim vasıtası olarak öğrenme, eğitim teknolojisi söyleminin dışında tutulmuştur. Gerçekten de,teknoloji liderleri Mark Zuckerberg, Elon Musk ve Bill Gates'in belirttiği gibi, kapitalizmin, çevrenin ve işin geleceği teknolojik gelişmeler, özellikle yapay zeka tarafından, giderek sorgulanır hale geldiği bir dönemde, teknolojik ütopyacılık ve determinizm ideolojileri halk arasında ve politika tartışmalarında yaygın olarak bulunmaktadır (Žižek, 2018: 14).

Eğitimde yapay zekanın en yaygın kâr amacı güden girişimlerinden bazıları, öğrenci verileri üretmek ve daha sonra bunları satmak;kâr amacı güden teknolojileri okullara sokmak için kamu kuruluşlarıyla sözleşme yapmak; davranış ve beden yönetimini gerçekleştirmek ve bunları veri ürünlerine dönüştürmektir (Boninger et al., 2019; Sadowski, 2019; Manolev et al., 2019). Bu girişimler, kâr amacı güden özel sektörler ile kâr amacı gütmeyen kamu kurumları arasındaki ayrımı ortadan kaldırır. Bu tür üç proje, uyarlanabilir öğrenme teknolojisi; biyometrik pedagoji teknolojisi ve makine öğrenimi yoluyla etki yatırımı planlarının nicelleştirilmesidir. Bu üç proje, eğitimde yapay zekanın, toplumun daha geniş demokratikleşmesi için bir araç olarak demokratik kültürü ve okullaşma olasılıklarını baltalarken, genişletilmiş özelleştirme, ihale ve emek gaspına nasıl izin verdiğine örnek oluşturmaktadır. İlk olarak bu teknolojileri özetleyerek, daha sonra ekonomik sömürü, eğitimin demokratikleşmesinin zayıflaması ve önceki eğitim özelleştirme biçimlerinin mirası gibi asıl endişe konularıyla birlikte tartışacağım.

Uyarlanabilir Öğrenme Teknolojisi

Chan Zuckerberg Girişimi’nin (CZI) uyarlanabilir öğrenme teknolojisi platformu Summit, teknolojide kâr amacı güden türlere örnek oluşturmaktadır. Summit, okul bölgelerine temel programını ücretsiz olarak sunarken, daha kapsamlı uygulama için ödeme yapılması gerekmektedir. Summit, BYJU'S gibi kâr amacı güden ücretli eğitim hizmetleri veren ve yalnızca kullanıcı verilerini ele geçirmek amacıyla satın alınan diğer kâr amacı güden kuruluşları içeren bir limited şirket olan CZI'nin bir parçasıdır. Limited şirket yapısı, bu alt birimler arasında, veri transferi bir tarafa, para hareketini kamu denetiminden gizli ve hesap verilemez kılar. Summit, Facebook mühendisleri tarafından geliştirilmiştir ve reklam içermemekle birlikte, Facebook gibi bir veri üretim motorudur. Eğitimde uyarlanabilir öğrenme teknolojisiyle ilgili önemli bir endişe, gençler hakkında özel verilerin nasıl ele geçirildiğiyle ilgilidir:

Summit gibi, Canvas da çocukları reklam amacıyla veri toplayan üçüncü taraf sitelere (YouTube gibi) bağlar ve üçüncü tarafların çocukların veya öğretmenlerin verilerinin herhangi bir şekilde kullanımına ilişkin sorumluluğu reddeder. Şirketler, bu tür kimliksizleştirilmiş (de-identified) verilerin kolayca yeniden kimliğinin tespit edilebileceğine dair kanıtlara rağmen, toplu ve kimlik bilgileri kaldırılmış verileri kullanıcılara bildirimde bulunmadan paylaşabilir. (Boninger ve diğerleri, 2019: 21)

Roberts-Mahoney ve arkadaşları (2016), uyarlanabilir öğrenmeyi eğitimin "Netflix'leştirilmesine" benzetmektedir. "Kişiselleştirilmiş" olma iddiasında olan uyarlanabilir öğrenme teknolojisi, içeriği veya sunum hızını öğrencilere uyarlar. Uyarlanabilir öğrenme teknolojisinin savunucuları, ürünlerinin eğitimi bireyselleştirdiğini ve bireysel ihtiyaçlara, hıza ve kapasiteye özen gösterdiğini ve dolayısıyla pedagojik standardizasyonun, homojenleştirilmiş müfredatın ve aşırı sınavların üstesinden geldiğini iddia etmektedir. Uyarlanabilir öğrenme teknolojisinin ana akım eleştirisi, standartlaştırılmış sınav puanlarıyla ölçülen etkinliği konusunda kanıt bulunmadığını (Boninger et al., 2019: 10) ve bu şekilde, öğretmenler ve okulların müfredat ve pedagoji üzerindeki kontrolünü kâr amacı güden şirketlere devrederek bir özelleştirme ve ticarileşme biçimi temsil ettiğini belirtmektedir.

"Kişiselleştirme" kavramı altında, uyarlamalı öğrenme programları, bilgi ve öğrenmeyi belirli öğrencilerin, onların kültürlerinin ve toplumlarının öznellikleri, farklılıkları ve deneyimlerinden ayırarak gerçek kişiselleştirmeyi baltalar (Saltman, 2018: 53–74). Bu programlar aynı zamanda öğrencinin kendisini toplumsal olarak biçimlenmiş (socially formed) şekilde kavramasını ve bilgiyi toplumsal ve siyasal öznelik kaynağı olarak kavramasını da engeller. Uyarlanabilir öğrenme teknolojileri, öğrencinin ilerlemesi gözetilmeksizin, öğrenci etkinliğinin veri olarak toplanması ve bu toplanan verilerin alınıp satılması ve yatırım amaçlı menkul kıymetler olarak finansallaştırılması için koşullar yaratır. Yani, uyarlanabilir öğrenme teknolojisi, iddia edilen yeteneğe dayalı olarak öğrencilerin uzun süredir devam eden izleme, sıralama ve elemesini canlandırmak ve derinleştirmek anlamına gelir. Uyarlanabilir öğrenme teknolojisinin savunucuları, sınavları azaltma iddiasında iken, teknoloji ve müfredat, sürekli sınama ve sınavlara göre öğretme etrafında geliştirilmiştir. Sınavlar, evrensel olarak değerli, çıkar gözetmeyen ve nesnel bilgi aktarıyormuş gibi yanlış bir çerçeveye oturtulmuştur. Bu şekilde, sürekli sınav yapma, standartlaştırılmış sınavların tipik olarak yaptığını başarır. Yani sınavlar, öğretilecek bilginin seçimini etkileyen ve olası yorumlar yelpazesini ve hakikat iddiaları için yorumlayıcı çerçeveleri sınırlayan kültürel bilgi politikasını örtbas eder. Sınavlar, öğrencilerin hakikat iddialarını maddi ve sembolik karşıtlıklar, çıkarlar, ideolojiler ve sosyal konumlarla ilişkili olarak kavradıkları bir bilgi yaklaşımının önüne geçer. Uyarlanabilir öğrenme teknolojisi, teknolojik yenilik vaadi ve kurumsal kültür ideolojisi temelinde standartlaştırılmış ve iletim odaklı öğretim yaklaşımlarını teşvik eder.Bilginin ve müfredatın standartlaştırılması ve homojenleştirilmesi ve bilginin tüketilebilir bir meta olarak ele alınması, bilgi ve öznelik arasındaki ilişkinin belirli bir kavrayışını destekler. Bilgi, diyalogla karakterize olan karşılıklı alış-veriş yoluyla üretilen ve keşfedilen bir şey olmaktan ziyade, başka yerlerde otoriteye sahip başkaları tarafından, tüketmek için sunulan bir şey gibi görünür. Bilgi, öğrencilere deneyimi ve sosyal dünyayı yorumlamak, böylece dünyaya etki etmek ve şekillendirmek için bir araç olarak görülmez. Uyarlanabilir öğrenme teknolojisinin pedagojileri, örneğin, müzakere, tartışma ve muhalefeti teşvik eden ve hakikat iddiaları ile bu iddialarda bulunanların çıkarları, otoriteleri ve sosyal konumları arasındaki ilişkilerin incelenmesini teşvik eden eleştirel pedagojilerle taban tabana zıttır.

CZI, büyük ölçüde bir işletme olarak faaliyet göstermesine rağmen kendisini bir hayır kurumu şeklinde yanlış şekilde sunmaktadır. Limited şirket kurumsal yapısı nedeniyle, CZI kâr amacı güden ve gütmeyen yan kuruluşları birbirine karıştırır, parayı gizlice hareket ettirir, kamu gözetimini ve hesap verebilirliği reddeder ve ücretli hizmetler sunan kâr amacı güden bir işletme olarak faaliyet gösterirken 'ücretsiz hizmetleri' üzerinden öğrenci verilerini elde eder ve ticarileştirir (ibid.: 53-74). CZI ve Emerson Initiative ve Omidyar Network gibi diğer hayırsever kapitalistler (philanthrocapitalists), kitlesel biçimde hayırseverlikte hala büyük olan girişim hayırseverliği modundan önemli bir kaymaya işaret etmektedir. Gates, Walton ve Broad gibi girişimci hayırseverler/filantropistler, eğitimin özelleştirilmesi ve okul liderliğine şirket yönetim kültürünün dayatılması gibi neoliberal bir ajandayı teşvik eden kâr amacı gütmeyen vakıflardır. (Saltman, 2010). Girişimcilik filantropistleri, süper zengin bireyler ve şirketler tarafından eğitim ve eğitim politikası ve yönetimi üzerindeki hâkimiyetin gasp edilmesini kolaylaştırmışlardır. Hayırsever-kapitalistler, özel çıkar ile kamu yararı arasındaki farkı göz ardı ederek, kendi kuruluşlarında kamu ve özel arasındaki ayrımı tamamen erozyona uğratmaktadırlar.

Biyometrik Pedagoji

Senaryolu Bedenler’de (Scripted Bodies) (Saltman, 2017: 55–73) detaylandırdığım gibi, biyometrik (bireylerin fizyolojik ve davranışsal özelliklerinin dijital olarak taranması şeklinde tanımlanabilir) analitik pedagoji, bedenleri ölçerek, öğretmek için yapay zekâ teknolojisini kullanır. Bazı sistemler cilt algılama bileklikleri kullanırken, diğerleri öğrencilerin derslere verdikleri tepkilere bağlı olarak bedenlerindeki değişimleri analiz eden yazılım platformlarına bağlı internet kameralarını kullanırlar. Tüketici pazarlama geri bildirim cihazlarına dayanan, Affdex gibi web kamerası sistemleri öğretmene olan pozitif ve negatif tutumu ve dikkati ölçer. Biyometrik pedagoji cihazları, fiziksel hareketleri verilere dönüştürür ve vücut hareketlerini, öğretmenin davranışına tepkiler olduğu varsayılan bilişsel ve duygusal tepkilerle ilişkilendirir. Bu veriler daha sonra öğretmenin etkililiğinin ve öğrencinin öğrenmesinin değerlendirilmesinin dayanağı haline gelir ve öğretmenin pedagojik tepkilerini gerçek zamanlı olarak şekillendirebileceği varsayılır. Makine öğrenimi, fiziksel hareketlerin tanınması ve karşılaştırılmasında kullanılır.

Biyometrik pedagoji cihazları, öğrenmenin öğretmen ve öğrenciler arasındaki diyalog temelli değişimin değil, öğrencinin vücudu tarafından ölçülen öğretmenin öğrenci üzerindeki başarılı etkisinin sonucu olduğunu varsayar.Bedenin öğrenmenin ölçüsü olarak kabul edilmesi ve fiziksel eğilimlerin öğrenmeyle eşitlenmesi, yalnızca diyalog temelli öğrenmeye ilişkin geleneksel kavramların yerini almaz; aynı zamanda sorgulamanın, düşünmenin ve öğrencilerin bazen çelişkili şekillerde öğrendiklerine aracılık ettiklerinin veya onlara karşı koyduklarının kabulünün yerini alır. Diyalog, öğrencilere ve öğretmenlere bu çelişkileri aşmaları için yollar sunarken, biyometrik pedagoji bunu yapmaz. Biyometrik pedagoji, bilginin birikimi olarak doğrudan, şeffaf ve basit bir öğrenme kavramını kabul eder. Biyometrik pedagojinin kullanımları, öğretimi öğrencilerden öğrenmeyle ilişkili olsun ya da olmasın belirli bir fiziksel tepkiyi ortaya çıkarmayı amaçlayan yazılı bir performans olarak ele alan öğretmen klinik uygulama değerlendirme sistemi edTPA'ya benzer. Biyometrik pedagoji, işçilerin görevlerini ve alt görevlerini sürekli olarak artan bir hedeflenen norma yaklaştırmak için parçalama amacı güden,emeğe karşı,davranışçı ve Taylorist yaklaşımları yeniden canlandırır. Bu tür bir reçete, öğrenenlerin öznelliklerini, öğrenme için özel bağlamı, bilginin anlamını ve öğretme ve öğrenme süreçlerinin yorumlanmasını etkileyen daha geniş sosyal yapıları, sistemleri ve kuvvetleri reddeden bir öğretim yaklaşımını teşvik eder.

Başarıya Dayalı Ödeme ve Sosyal Etki Tahvilleri

Başarıya dayalı ödeme veya sosyal etki tahvillerinin (SIB'ler) kendisi yapay zekâ teknolojileri değildir. Başarıya dayalı ödeme, dijital gözetim teknolojisinden yararlanır ve SIB hizmetlerinin potansiyel kurbanlarını/yararlanıcıları hedeflemek, hizmetlerin fiyatlandırılması, hizmetlerin otomasyonu ve öğrencilerin risk profillerini belirlemek için yapay zekâ uygulamalarıyla giderek daha fazla birleşmektedir. Aleron sosyal etki danışmanlığı (https://aleronpartners.com) bu yakınsamanın tipik örneğidir. Sosyal etki tahvilleri, yaklaşık 2010'dan bu yana boyut, kapsam ve uygulama alanı bakımından hızla genişleyen özelleştirme yatırım planlarıdır (Saltman, 2018: 25–42). Yenilikçi Eğitim Finansmanının Aldatmacası’nda (The Swindle of Innovative Education Finance) detaylandırdığım gibi, SIB'ler Goldman Sachs gibi yatırım bankalarıyla Chicago şehri veya Massachusetts eyaleti gibi kamu kurumları arasında ortaklık kurmakta ve Rockefeller gibi kâr amacı gütmeyen kuruluşlar tarafından kolaylaştırılmaktadır. SIB'ler, yatırım bankası tarafından finanse edilecek ve etkililiği sözde bağımsız bir değerlendirici tarafından değerlendirilecek, çocuk adaleti tekrar suç işlemeyi azaltma programı veya erken çocukluk eğitim programı gibi programlara destek verir. Yatırımcı hizmet için ödeme yapar ve eğer ölçütler hizmetin başarılı olduğunu gösterirse, o zaman halk yatırımcıya, hizmet için doğrudan ödeme yapması gerekenden çok daha fazlasını geri öder. Örneğin, Goldman Sachs başarılı bir erken çocukluk eğitimi projesini finanse ederek parasını ikiye katlamıştır (ibid.: 25). Ancak Goldman Sachs, zaten kanıtlanmış bir başarı olduğu için bu uzun soluklu programı seçmişti. Goldman Sachs çalışanları, Massachusetts'teki yeniden suç işleme oranını azaltma projesinde, 'bağımsız' başarı değerlendirmesini etkilemeye çalışmak için çocuk adalet çalışanları ile lobi yapmıştır (ibid.: 33). Başarı için ödeme, büyük ölçüde, özel yatırımcıların hizmet maliyetlerini şişirip yağmalaması, parayı kamu kasasından yatırım bankalarına çekmesi ve aynı zamanda kâr amacı gütmeyen kuruluşlara, bu anlaşmaları bir araya getirmeye yardımcı olan bağışçılara ve üniversitelere (örneğin Harvard) çok sayıda iyi maaşlı profesyonel sınıf işler sağlaması olarak görülmelidir.

UBS bankası ve rock yıldızı Bono gibi sosyal etki endüstrisinin web siteleri ve basın bültenleri, sosyal etki ve yapay zekanın yakınsamasını coşkulu bir şekilde kutlarken, diğerleri sorun görmektedir. Oldukça etkili bir teknoloji ve toplum blogu olan Wrench in the Gears'ın (2019: s.y..) sahibi akademisyen ve aktivist Alyson McDowell, etki yatırımı ile dijital teknolojinin yakınsamasının tehlikeleri konusunda uyarılarda bulunmaktadır:

"Başarı için ödeme", Her Öğrenci Başarılıdır Yasası'nın (Every Student Succeeds Act.) kabul edilmesiyle birlikte federal eğitim yasasına dahil edilmiştir. Kamu-özel sektör ortaklıkları, yatırımcılarla koordinasyon halinde, beşerî sermayede yeni pazarların yolunu açan bu "yenilikçi finansman" biçimini benimsemektedir. Ed-tech ve çevrimiçi davranış hizmetleri dahil olmak üzere dijital platformlar, sonuca dayalı sözleşmelerin değerlendirilmesi için veri üretmek üzere tasarlanmıştır. Okullarda artan ekran süresi ve karşılaştırma sınavları için yapılan zorlamanın arkasında yatan şey budur... Çocuklar, onlara eğitim ve sosyal hizmetler sağlamak için tahsis edilen fonlarla ilişkili borçların küresel piyasalarda alınıp satılabilmesi için verilere dönüştürülmektedir (2008 çöküşünden önceki toplu ipotekler gibi).

McDowell'ın uyarısı ciddiyetle ele alınmalıdır, çünkü bu öğrenciler, üretmeye zorlandıkları bilgilerin kendisi tarafından gelecekleri için katı bir takip planına konulurken, yapay zekâ eğitim programının çeşitleri, öğrencileri yakalanmış veri motorları haline getirerek, kamusal eğitimin insancıl, sosyal ve demokratik potansiyelini tamamen yerinden edebilir.

Neoliberal Özelleştirme, Demokrasiden Arındırma ve Pozitivizmin Mirası Bağlamında Yapay Zekâ Özelleştirmesi

Neoliberal çağda bedensel kontrol yoluyla kâr elde etme araçları radikal bir şekilde genişlemiştir. Bedenlerin kâr amacı güden kontrolü, milyarlarca dolarlık sınav ve ders kitabı standartlaştırması çılgınlığından, DEHB ilaçları ile öğrencileri sınav performansı ve dikkati için uyuşturan bağlantılı milyarlarca dolarlık ticarete, güvenlik aygıtlarının muazzam büyümesine, okul militarizasyonu ve hapishaneleştirme ile birlikte, charter (sözleşmeli okul, ç.n.) hareketi yoluyla olanak sağlanan okulların yönetiminin şirketlere taşeronluk yoluyla devredilmesine kadar değişiklik göstermektedir. 2000'li yıllardan bu yana bedene ve bedenin kontrolüne yönelik ilgi artışı, davranışçı sosyal duygusal öğrenmeye ve azim pedagojilerine odaklanarak genişlemiş ve özellikle KIPP ve Edison Learning gibi bilgiyi, okulun zamanını ve mekanını standartlaştırmaya çalışan katı kontrol odaklı özel okul girişimcileri aracılığıyla teşvik edilmiştir. Sosyal ve kültürel yeniden üretimin eski ve yeni biçimleri ve bedene dönüş, dijital teknoloji aracılığıyla belirli özelleştirme biçimlerinin koşullarının oluşmasına yol açmıştır.

Yapay zekâ teknolojileri, neoliberal eğitimdeki baskıcı ve bedensel kontrol eğilimlerini sürdürmekte ve derinleştirmektedir. Biyometrik pedagoji, öğretimin vücut ve vücudun davranışları üzerinde ölçülebilen biyolojik bir etki üretmeyi amaçladığını varsayar. Bu durumda, fiziksel tepki dikkat ve öğrenme anlamına gelir. Öğretim, öğrencinin bedeni üzerindeki etkisi ile ölçülen bir performans haline gelir. Biyometrik pedagoji, öğretmene, öğrencilerin derse dikkat edip etmediği veya pozitif bir değer sergileyip sergilemediği hakkında bilgi vermesi beklenen gerçek zamanlı veri analitiği için en son teknolojiyi kullanır. Bununla birlikte, , emeğin ve alt görevlerin her zamankinden daha fazla fiziksel ölçümünü amaçlayan bilimsel yönetim ve Taylorizm'in yirminci yüzyılın başlarındaki modellerini eşeleyenbiyometrik pedagoji radikal biçimde gericidir. Bu tür bir ölçüm, çalışanın bedeni üzerinde her zamankinden daha fazla kontrol sağlamayı amaçlar.

Aslında biyometrik gözetleme ve 'dürtme' teknolojilerinin depolarda, fabrikalarda ve okullarda uygulanıyor olması tesadüf değil. Bu tür teknolojilerin önemli bir zayiatı, diyalog, yorumlama ve muhakeme odaklı öğretme ve öğrenmenin yerinden edilmesidir. Bunun yerine, öğretim, teknolojinin her zamankinden daha fazla verimlilik sağlamasını kolaylaştıran bir bilgi aktarımı aracı olarak tasarlanmaktadır. Williamson ve Piattoeva'nın (2019: 74) işaret ettiği gibi, biyometrik pedagoji eğilimi, sosyal duygusal öğrenmenin, geleceğin çalışanları olarak öznelerin piyasa kapasiteleriyle ilişkilendirilen, ölçülebilir davranışlara dönüştürülmesiyle tamamlanmaktadır. Burada yapay zekânın piyasaya dayalı öznellik oluşturmadaki kullanımlarını ve öznellik temsillerinin nicelleştirilmesinin geliştirilmesini görmekteyim. Uyarlanabilir öğrenme, yaygın olarak kişiselleştirilmiş olarak tanıtılmasına rağmen, öğrenmeyi öğrenci ve öğretmen öznelliklerinden ve belirli bağlamlardan ve ayrıca daha geniş sosyal bağlamdan ayırma eğilimindedir. Bunların yerine, uyarlanabilir öğrenme, müfredat ve pedagojide standardizasyon, homojenleştirme ve sürekli sınavlar inşa eder. Dahası, uyarlamalı öğrenme, bir tür tekno izlemeye (techno-tracking) doğru gelişiyor gibi görünmektedir- öğrenciyi boylamsal bir vaka haline getirerek; öğrenciyi teknoloji kullanım uygulamaları yoluyla iyi ya da kötü, yeterli ya da başarısız bir öğrenci haline getirerek; müfredatın örtük değerlerini, ideolojilerini ve mesajlarını tartışılamaz bir şekilde öğrenciye yönelterek. Bu türden bir teknolojik takip, yanıltıcı bir bireyselleştirilmiş öğretim kılıfı altında öğrencileri sıralamayı ve elemeyi amaçlar- kültürel açıdan ve sınıf açısından egemen öğrencilerin kültürel sermayesini ödüllendirirken, kültürel açıdan ve sınıf açısından baskın olmayan öğrencilerin kültürel sermayesini cezalandırır. (Bourdieu, 1986). Mevcut uygulamalarıyla bu teknolojiler, genellikle standartlaştırılmış testlerin en kötü yanlarını, yani kültürel bilgi politikasını reddetmesini ve sınav puanlarını öğrenme olarak yanlış bir şekilde tanımlamasını, tekrarlayan ve derinleştiren bir niteliğe sahiptir. Bu tür eğilimler derinlemesine anti-demokratiktir, çünkü bilgiyi tartışmaya tabi tutulması gereken bir konu olarak değil, tüketilebilir mal olarak ele alırken, öğrenmenin sosyal ve siyasi öznelik zemini olmasının altını oyar. Bu eğilimler bilgiyi ve okulu yanlış bir şekilde apolitik olarak tasarlarlar.

Özelleştirmecilerin kâr amacı güden faaliyetlerinin anti-demokratik olması tesadüf değildir. İşletmeler kar elde etmek için üretkenlik pahasına bile olsa hiyerarşik kontroller uygular (Bowles ve Gintis, 2011: 79). Eğitimin özelleştirilmesi vakasında, müfredatın, pedagojik yaklaşımların ve okul modellerinin standartlaştırılması ve homojenleştirilmesi, 'ölçek ekonomileri' aracılığıyla ve okulun en pahalı unsuru olan öğretmen emeğini otomatikleştirerek ve yerinden ederek kâr olanaklarını en üst düzeye çıkarmayı amaçlar. Bilginin standartlaştırılmasına ve homojenleştirilmesine yönelik bu eğilim, Edison Learning gibi kâr amacı güden eğitim yönetimi kuruluşlarında özellikle yaygın olsa da -kitlesel olarak üretilen müfredatı kullanarak paradan tasarruf sağlama- bu durum yapay zekâ ile devam etmektedir.Örneğin, "kişiselleştirilmiş öğrenme" dilinin benimsenmesine rağmen, uyarlanabilir öğrenme şirketleri homojen müfredat ve sunum hızına göre otomatik olarak ayarlanan homojen düzenli sınavları kullanır. Uyarlanabilir öğrenme, öğrenmeyi, öğrencilerin öznel deneyimleri ve öğrenme deneyimine getirdikleri belirli kültürel bilgiler bağlamından koparır. Benzer şekilde, biyometrik pedagoji cihazları standartlaştırılmış bir dersin sunumunun etkisini ölçmeyi amaçlar. Özelleştirme aynı zamanda kamu kurumlarının özel sektör amaçları için kullanılmalarını da kapsar ve devlet okullarının harici özel kullanımlarının, doğrudan kamu çıkarına hizmet edebilecek diğer kullanımlara göre devlet okulları için öncelikli olmasını sağlayan şirket yönetim modellerini dayatır. Bunun çarpıcı bir örneği, düşük ücretli, düşük vasıflı işçiler için temel beceriler ve disiplin ajandasının, bilgiyi sosyal ajandanın ve öz-yönetim enstrümanlarının bir biçimi olarak ele alan entelektüel ve toplumsal bağlamlı biçimleri yerine, işçi sınıfı ve yoksul toplulukların okullarına empoze edilmesidir. Şirket kültürünün ideolojileri, Mark Zuckerberg'in ve Summit CEO'su Dianne Tavenner'ın Summit'i tanımlamasından daha belirgin olamaz: bir masanın etrafında dizüstü bilgisayarlarında çalışan öğrencileri göklere çıkarırlar: "Zuckerberg'e göre, bu "gelecek gibi hissettirmekte – bir start-up gibi hissettirmektedir.” ve Tavenner, "Bir okuldan çok Google veya Facebook'a benzemektedir" (Singer, 2017: A1). Bu arada, Summit'in en yaygın olarak uygulandığı Providence, Rhode Island gibi yerlerde John Hopkins Üniversitesi araştırmacıları tarafından bölge hakkında yapılan harici bir değerlendirmeye göre bu teknoloji,aşırı ekrana odaklı eğitime kızan ve "neredeyse evrensel olarak bundan hoşlanmayan" öğretmenlere, yöneticilere ve öğrencilere pek de 'bir başlangıç' ve 'gelecek' gibi gelmiyor, sıkılmış ve tükenmiş hissettiriyor (Kronk, 2019). Ayrıca öğrencilerin sınavları tahmin etmek için derslere göz attıklarını ve bu teknolojinin toplu ve bireysel dersleri baltaladığını da bulmuşlardır (ibid.). Öğrencilerin onların faaliyetlerinden öğrendiklerini belirlemek zor olsa da yine de zorunlu devamlarında ticari açıdan değerli veriler üretmeye devam etmektedirler.

Saltman'ın (2017: 1-17) tanımladığı neoliberal çağın baskıcı ve son derece anti-demokratik eğilimleri, sanayi dönemi sermaye birikiminin toplumsal ve kültürel koşullarını yeniden üretmede kamu eğitiminin dahil edilmesi biçiminden önemli bir kopuşu işaret etmektedir. Bowles ve Gintis'in (2011) ayrıntılı olarak anlattığı gibi, sanayi ekonomisinde, devlet okulları büyük ölçüde öğrencilere işçi veya yönetici olarak ekonomide öngörülen yerlerini almaları için sınıf temelli bilgi, beceri ve eğilimler öğretmekteydi. Öğrenciler sadece becerileri ve nasıl çalışılacağını (know-how) değil, aynı zamanda yeterince uysal ve itaatkâr işçiler veya işbirlikçi ve otoriter liderler olmaları için ideolojileri ve sosyal ilişkileri de öğrenmekteydiler. Sanayi dönemi toplumsal ve kültürel yeniden üretimi, işçi emeğinin sahipleri için karlı olması için gerekli koşulların yaratılmasına yönelik uzun vadeli bir yatırımı temsil etmiştir. Bu koşullar, işçilerin zaman ve emek yoğun bir şekilde öğrenilmiş öz düzenlemesini içermekteydi. Neo-liberal dönemde, üretimin offshore yapılması(bir şirketin maliyetleri azaltmak amacıyla üretimin bazı aşamalarını ülke dışında gerçekleştirmesi, ç.n.), sanayisizleşme, sanayi ekonomisinden finans ve hizmet ekonomisine geçiş ve sermaye ile emek arasındaki büyük pazarlığın sona ermesi, toplumsal ve kültürel yeniden üretimin gözden geçirilmesine yol açmıştır. Post-Fordist neoliberal dönemde toplumsal ve kültürel yeniden üretim, disiplin gücüne- yani öğrenilmiş öz düzenlemeye- giderek daha az ve bedenlerin doğrudan kontrolüne giderek daha fazla dayanmaktadır.Post-endüstriyel neoliberal ekonomideki kârlar, öznelerin sömürülebilir iş için bilgi ve eğilimlerle donatılmasına yönelik uzun vadeli yatırımlara daha az bağımlıdır.Giderek artan bir şekilde, beden ve beden faaliyetinin kendisi, sözleşme kârlarına olanak tanıyan bir meta haline gelmektedir. Kâr amacı güden hapishanelerden kâr amacı güden okullara kadar, bedenlerin kontrolü sermaye birikimi için kârlı bir araç haline gelmektedir. Bu bağlamda, kişisel ve toplumsal kontrolün zaman ve emek yoğun biçimleri yerini doğrudan zorlayıcı teknolojilere bırakır. Psikolojik terapi süreci yerini davranış kontrol hapına bırakır. Rehabilite edici cezaevi yerini, kâr amacı güden cezaevlerinde depolamaya bırakır. İş için okul yerini, parça başı iş anlaşması/ sözleşme (contracting) için okula bırakır.

Biyometri, uyarlanabilir öğrenme ve SIB'ler aracılığıyla beden üzerinde yapılan ölçüm ve kontrol ile ilgili yeniliklerin bir kısmı, öğrencilerin vücutlarının veri üretim motorları olarak kullanılmasıdır. Sadowski'nin (2019: 2) işaret ettiği gibi, veri sermayedir ve dijital teknoloji üreticileri, büyük veri uygulamaları aracılığıyla gelecekteki potansiyel kullanım için mümkün olduğunca fazla veriyi yakalamayı amaçlamaktadır. Ders kitaplarındaki reklamlar gibi uzun süredir devam eden okul ticarileşmesi, ömür boyu sadık tüketiciler yaratmayı umut eden şirketlerin mesajlarına ve etkilerine özellikle duyarlı olan bir tutsak izleyici kitlesi olarak öğrencilerden faydalanmayı amaçlar. Yapay zekâ eğitim platformları, kitle iletişim teorisyeni Dallas Smythe'nin (1981) reklam odaklı yayın televizyonu ile ilgili olarak tanımladığı şeye daha benzer şekilde çalışır. Smythe (ibid.: 22-51), televizyon reklamlarının izleyiciyi ürünleri öğrenme ve sermayenin yeniden üretimine katkıda bulunan sosyal ilişkileri öğrenme gibi karşılıksız eğitici emeği yapmaya zorladığını açıklamıştır. Yapay zekâ eğitimi, gençleri kullanıcı, kullanıcı grubu ve kurum hakkında muazzam miktarda veri oluşturmak için uygulamaları kullanarak çalıştırır. Gençlerin ürettiği tüm bu verilerin ticari bir değeri vardır ve bu veri, veri üreticisine herhangi bir bedel ödemeden dijital teknoloji şirketi tarafından çekilir. Verilerin mülkiyetine ve kontrolüne yönelik demokratik bir yaklaşım, veri üreticilerin ürettikleri veriler üzerindeki mülkiyet haklarını elinde tutmalarında ve bu faaliyetten kaynaklanan herhangi bir mali faydayı bireysel veya kolektif olarak elde etmelerinde ısrar eder. Veriye daha derin bir demokratik yaklaşım, veri kavramının kendisinin eğitsel olarak sorunlu olduğunu kabul etmek olacaktır. Çünkü bu, veriyi oluşturan değerler, varsayımlar ve ideolojileri reddettiği gibi, aynı zamanda verinin anlamını yorumlayan kişinin değerlerini, varsayımlarını ve ideolojilerini de reddeder.

Sadowski (2019: 2), verilerin "madenciliğinin yapılmadığına"/çıkarılmadığına, bunun yerine üretildiğine işaret etmektedir,veri teknolojiyi kullanan insanlar tarafından yaratılan ve değer kazanan dünyanın kayıt altına alınmış bir soyutlamasıdır. Sadowski'nin (2019) gözlemlediği gibi, veriler finansal sermayeye benzer hale gelmiştir ve kendisi de bir sermaye biçimidir. Şirketler, daha sonra kar için bununla ne yapacaklarını bulmak için önce veri toplamaktadırlar. Bu durumun endişe verici olan tarafı, veri toplama sürecindeki değerlerin ve varsayımların sorgulanmamasıdır. Veri toplama algoritmalarının tasarımında yatan değerler, varsayımlar ve ideolojiler, bu algoritmaların ürettiği veriden ayrılmış durumdadır. Çoğu kullanıcı,yapay zekâ eğitim platformunu yapıbozuma uğratmak (deconstruct) ve ürettikleri verileri daha geniş ekonomik, politik ve kültürel sistemler, yapılar ve güçler bağlamında yeniden ele almak için gerekli olan kültürel teori bir tarafa, teknik kodlama becerisinden de yoksundur.

Sadowski'nin (ibid.) ifadesi, yapay zekâ eğitiminin bilginin kültürel politikasıyla ilgili olarak en önemli ancak büyük ölçüde açıklanamayan yönlerinden birine değinmektedir. Yapay zekâ teknolojisinin sosyal kullanımları hakkındaki çok sayıda eleştiri, yapay zekanın önyargıları ve taraf tutmayı çoğalttığını öne sürmektedir. Böyle bir tanımlama, adaletsizliğin yeniden üretilmesi konusunda doğru olsa da yanlış bir şekilde potansiyel olarak tarafsız, yansız ve nesnel bir veri üretim süreci önermektedir. Hem Virginia Eubanks'ın Eşitsizliği Otomatikleştirme (Automating Inequality) (2017) hem de Cathy O'Neil'in Matematik Tahribatının Silahları (Weapons of Math Destruction) (2016) adlı kitapları bu noktayı vurgulamaktadır. Örneğin, Eubanks (2017), uzun süredir devam eden ırkçı ve sınıfsal önyargıların, yapay zekâ teknolojilerine nasıl entegre edildiğini, profillendirilmiş alıcıların gözetlendiğini, takip edildiğini ve sosyal yardımların otomatik olarak kesildiğini detaylandırır. Eubanks (ibid.) ve O'Neil (2016) teknolojinin bunu yaptığı konusunda haklı olsalar dasanki teknoloji, çekişmeli kültürel anlamlar, değerler ve ideolojilerin dışında olabilirmiş gibi teknolojinin tarafsız ve yansız bir şekilde kullanılabileceği yanlış varsayımında bulunmaktadırlar. Buradaki hata, kültürel ve politik olarak nötr standart sınavlara ulaşmak için önyargının standart sınavlardan kökünden kazınabileceği yanlış varsayımına benzemektedir. Verilerin, gerçekliğin derinlemesine motive edilmiş temsilleri olarak anlaşılması gerekmektedir.Stuart Hall'un (1997) işaret ettiği gibi, temsiller hiçbir zaman yalnızca gerçekliğin yansımaları veya yalnızca yazara ait amacın bir işlevi olarak görülemez.Temsiller gerçekliği üretirler ve bunların üretimi, dolaşımı, ekonomisi, öznellik üretme eğilimleri ve yorumları, iktidar ilişkileriyle derinden bağlantılıdır (ibid.: 15-63). Bilgiyi çerçeveleme ve yorumlama eylemleri, çerçeveleme ve yorumlamayı yapanın maddi ve sembolik çıkarlarına ve sosyal konumu tarafından şekillendirilen önceki değerlerine varsayımlarına ve ideolojilerine bağlıdır. Veri üretimi, kültürel üreticilerin oluşturdukları anlamlardan, bu anlamların mevcut daha geniş kamu tartışmalarını nasıl doğruladığı veya sorguladığı ve bu temsillerin anlamının tüketenler için nasıl özne konumları yarattığından sorumlu olduğubir anlamlandırma pratiği olarak ve temsil siyasetinin bir parçası olarak anlaşılmalıdır.Hall'un (ibid.) kavrayışının aksine, yukarıda tartıştığım hem standart sınavlar hem de yapay zeka eğitim uygulamaları, eğitime yönelik antidemokratik yaklaşımların uzun bir geçmişine sahip olan pozitivizm ideolojisine dayanmaktadır (Giroux, 2011: 19–47; Saltman , 2020: 73–91).

Bilginin 'veri' (üretim koşullarından bağımsız bir tür büyülü ürün) olarak çerçevelenmesi, uzun süredir devam eden pozitivist öğretme ve öğrenme yaklaşımını sürdürmektedir. Pozitivizm ideolojisi, sermayenin toplumsal ve kültürel yeniden üretimine okullaşmanın dahil olma biçimlerine ilişkin hem endüstriyel hem de neoliberal eğilimlerde merkezi bir rol oynamıştır. Pozitivizm, bilgiyi bir gerçekler (facts) koleksiyonu olarak ele alır ve hakikat (truth) iddialarını şekillendiren teorik varsayımları reddeder (Adorno, 2000: 75). Endüstriyel ekonomide, pozitivizm ideolojisi, kamu yararı ve hümanizm için liberal değerler kisvesi altında, okulun iş için bilgi, beceri, yatkınlık ve ideolojiler öğrettiği kapitalizmin 'gizli müfredatını' teşvik etmiştir (Giroux, 1983: 58–9). Tarafsız, çıkar gözetmeyen, nesnel ve evrensel olarak değerli olduğu iddia edilen sınavlar ve notlar, profesyonel sınıf (Professional-class) öğrencilerinin sınıf temelli ve kültürel bilgilerini ödüllendirirken işçi sınıfından ve baskın olmayan öğrencilerinkileri cezalandırmaya dahil edilmiştir. Pozitivizm, öğretme ve öğrenme sürecini politik olmaktan çıkararak, okul kültürünü demokrasiden arındırmada önemli bir rol oynamıştır. Pozitivizm, bilgi ve iktidar arasındaki ilişkileri gizler ve çıkar gözetmeyen tarafsızlık kisvesi aracılığıyla, ezilen insanların bilgisini, zevklerini ve eğilimlerini cezalandırırken, yönetici grup ve sınıfların bilgisini, değerlerini, eğilimlerini ve kültürel sermayesini dayatır. Pozitivizm, gerçeği atomlara ayrılmış gerçeklerin bir toplamı olarak sunar, bilgiyi sosyal dünyadan kopuk olarak sunar ve özneyi bağlamından koparılmış olgunun atomik bir tüketicisi olarak sunar. Pozitivizme zıt olarak, demokratik eğitim, bilginin daha geniş güç ve siyaset sorunlarıyla ilişkili olarak kavrandığı; hakikat iddialarının daha geniş toplumsal uzlaşmazlıklarla ilişkili olarak anlaşıldığı; bilgi ve öğrenmenin toplumsal olarak oluşturulan sosyal ürünler olarak kavrandığı bir eğitim kültürünü besler.

Sonuç

1980'lerden günümüze kadar, eğitimin erken dönem neoliberal yeniden yapılanmasından başlayarak, eğitim özelleştirmesi birkaç temel unsura sahip olmuştur ve bu unsurlar, dijital özelleştirmenin ortaya çıkışında ve özellikle AI eğitimin tezahürlerinde devam etmektedir: (1) öğretmen maaşlarını baskı altına alarak ve bu serveti yatırımcılara aktararak servet biriktirmek için özelleştirme; (2) özelleştirmenin okullar, müfredat ve pedagoji üzerindeki siyasi kontrolü öğretmenlerden, öğrencilerden, velilerden ve topluluklardan yatırımcılara ve mal sahiplerine geçirmesiyle sağlanan, demokrasiden uzaklaştırıcı kayma; (3) özelleştirmenin standartlaştırma, bilginin homojenleştirilmesi ve aktarıcı, otoriter pedagoji modelleri ile eşleşmesi; (4) halkı yağmalamak ve bedenleri metalaştırmak için toplumsal ve kültürel yeniden üretimdeki baskıcı değişim; ve (5) özelleştirmenin, kültürel politikanın- yani demokratik kültür anlayışlarının- pozitivist reddiyle eşleşmesi.

Yapay zekâ eğitiminin kullanımlarındaki baskın ve anti-demokratik eğilimlere rağmen, yapay zekâ teknolojisinin kullanımlarında demokratik ve ilerici olasılıklar vardır. Örneğin, 2019'da New York'ta düzenlenen Whitney Bienali'nde Forensic Architecture (2019) tarafından yapılan Triple-Chaser adlı bir video sanat enstalasyonu sergilendi. Bu enstalasyon, Safariland tarafından üretilen vedünya genelinde halkın kamusal muhalefet ve protesto eylemlerinde göstericilere karşı kullanılan gaz bombası kovanlarını bilgisayarlara tanımayı öğretmek için tasarlanmış bir yapay zekâ projesi hakkındaydı. Sanat enstalasyonunun halk pedagojisi, izleyicilere silah üreticisinin kâr amacı güden faaliyetleri hakkında bilgi vermekte ve hükümetlerin sivil halka yönelik şiddet içeren saldırılarındaki rolünü öğretir. Sergi, sanatçıların bilgisayarlara göz yaşartıcı gaz kovanlarını tanımayı nasıl öğrettiğini, dünya genelinden insanları kovanların bilgisayar tarafından tanınması için görüntüleri sunmaya nasıl teşvik ettiklerini ve ayrıca polis ve asker tarafından gerçekleştirilen saldırıların video görüntülerini gösterir. Teknoloji, sanatçıların devlet ve şirketler arasındaki ilişkileri aydınlatmasını sağlarken, gizli meta zincirinin, Meksika'daki sivillere göz yaşartıcı gaz atan ABD sınır görevlileri de dahil olmak üzere, ulus devletlerin nüfusları terörize etme yollarını ifşa etmek için nasıl yeniden inşa edilebileceğini göstermiştir. Triple-Chaser, bu nesnelerin (göz yaşartıcı gaz kutuları) tarihine, sosyal konumuna ve ilgili taraflarca şiddet kullanımına yeni anlamlar katan veriler üretilmek için yapay zekayı kullanmaktadır. İnceleme, Safariland'ın sahibi Warren Kanders'in Gazze'deki Filistinlilere gerçek mermi atan İsrail Savunma Kuvvetleri tarafından kullanılan Sierra Bullets'teki mali rolünü ortaya çıkaracak şekilde genişletilmiştir. Sergi ayrıca, Warren Kanders'ın Whitney Müzesi'nin yönetim kurulu başkan yardımcısı olduğunu ortaya çıkararak konuyla ilgili olarak kendi konumunu vurgulamıştır.

Forensic Architecture'ın Triple-Chaser projesi, Bu Yeri Sömürgecilikten Çıkar (Decolonize This Place)da dahil olmak üzere küresel adalet için geniş bir toplumsal hareketin parçası olan çok sayıda aktivist örgütün çalışmaları üzerine inşa edilmiştir. Kanders, Temmuz 2019'da toplumsal hareketin ve sanat sergisinin sonucu olarak Whitney Müzesi yönetim kurulundan istifa etti. Proje, kültürel üreticiler ve aktivistler arasında ekonomik ve siyasi seçkinleri güç istismarlarından sorumlu tutulmasına yönelik daha geniş bir çabanın parçası olarak yapay zekâ teknolojisinin kullanımının demokratik eğitici potansiyelini göstermektedir. Bu öğrencilerin öğrenme, bilgi, benlik, toplum ve gücün işleyişi arasındaki ilişkileri kavramalarını sağlamak için teknolojiyi kullanma olasılıkları sunmaktadır. Eleştirel pedagoji, bu tür projelerin vazgeçilmez bir unsurudur. Bu, öğrencilerin daha geniş toplumsal uzlaşmazlıklar bağlamında hakikat iddialarını kavrayarak kullandıkları teknolojiyi teorikleştirmelerine ve bu çelişkilerin nasıl subjektif olarak deneyimlendiklerini anlamalarına olanak tanır (Saltman, 2017, 2018). Adalet ve demokrasi değerlerine uygun şekillerde kullanılan yapay zekâ eğitimi, kullanıcıların bilgiyi politik olarak kavramasına izin veren temsili politikayla bir ilişki gerektirir. Yapay zekâ eğitimini iyi kullanmak, teknolojinin kullanımına ve amacına rehberlik eden etik ve politik normlar hakkında açık olmayı ve verilerin çerçevelenmesinde ve kullanımında etkin olan değerleri, politikaları, çıkarları ve ideolojileri gizleyen yarı bilimsel tanımlama modunu reddetmeyi gerektirir. Teknolojiden, kamusal sorunlara müdahale etmek, baskıcı güce meydan okumak ve demokratik toplumsal ilişkileri geliştirmek için kolektif bir öznelik aracı olmak yoluyla, toplumsal yorumlamaya yardımcı olmak üzere demokratik eğitim projelerinde yararlanılabilir. Bununla birlikte, yapay zekâ eğitimini bir kültürel üretim biçimi ve temsili politika olarak yeterince kavramadan, yapay zekâ eğitimi, devlet okullarını kendisinden önce gelen eğitim reformlarının anti-entelektüel ve anti-demokratik eğilimlerini yalnızca kötüleştiren pahalı teknolojiye bağımlı hale getirerek, kamu sektörü vurgunculuğunun en yeni cisimleşmesi olarak devam edecektir.

Referanslar

Adorno, T.W. (2000) Introduction to Sociology. Ed. Gödde, C. Trans. Jephcott, E. Stanford, CA: Stanford University Press

Boninger, F., Molnar, A. and Saldaña, C.M. (2019) Personalized Learning and the Digital Privatization of Curriculum and Teaching. Boulder, CO: National Education Policy Center. Online.https://tinyurl.com/r2ul3zp (accessed 31 March 2020).

Bourdieu, P. (1986) ‘The forms of capital’. In Richardson, J.G. (ed.) Handbook of Theory andResearch for the Sociology of Education. Westport, CT: Greenwood Press, 241–58.

Bowles, S. and Gintis, H. (2011) Schooling in Capitalist America: Educational reform and the contradictions of economic life. Chicago: Haymarket Books.

Eubanks, V. (2017) Automating Inequality: How high-tech tools profile, police, and punish the poor. New York: St Martin’s Press.

Forensic Architecture (2019) Triple-Chaser. Online. https://tinyurl.com/wj2lvmv (accessed 1 April 2020).

Giroux, H.A. (1983) Theory and Resistance in Education: A pedagogy for the opposition. SouthHadley, MA: Bergin and Garvey

Giroux, H.A. (2011) On Critical Pedagogy. New York: Continuum.

Hall, S. (ed.) (1997) Representation: Cultural representations and signifying practices. London:SAGE Publications.

Kronk, H. (2019) ‘Johns Hopkins researchers found “significant problems” with Summit Learning use in Providence schools’. e-Learning Inside News, 1 July. Online. https://tinyurl.com/rgugf3j(accessed 1 April 2020).

Manolev, J., Sullivan, A. and Slee, R. (2019) ‘The datafication of discipline: ClassDojo,surveillance and a performative classroom culture’. Learning, Media and Technology, 44 (1), 36–51. https://doi.org/10.1080/17439884.2018.1558237.

Means, A.J. (2018) Learning to Save the Future: Rethinking education and work in an era of digitalcapitalism. New York: Routledge.

NSTC (National Science and Technology Council) Committee on Technology (2016) Preparingfor the Future of Artificial Intelligence. Washington, DC: National Science and TechnologyCouncil. Online. https://tinyurl.com/h4ekpt2 (accessed 1 April 2020).

O’Neil, C. (2016) Weapons of Math Destruction: How big data increases inequality and threatensdemocracy. New York: Crown.Pane, J.F. (2018) Strategies for Implementing PersonalizedLearning while Evidence and ResourcesAre Underdeveloped. Santa Monica, CA: RANDCorporation.

Roberts-Mahoney, H., Means, A.J. and Garrison, M.J. (2016) ‘Netflixing human capitaldevelopment:Personalized learning technology and the corporatization of K-12 education’. Journal of Education Policy, 31 (4), 405–20. https://doi.org/10.1080/02680939.2015.1132774.Sadowski, J. (2019) ‘When data is capital: Datafication, accumulation, and extraction’. Big Dataand Society, January–June, 1–12. Online. https://tinyurl.com/trbgamb (accessed 31 March 2020).https://doi.org/10.1177/2053951718820549.

Saltman, K.J. (2010) The Gift of Education: Public education and venture philanthropy. New York:Palgrave Macmillan.

Saltman, K.J. (2017) Scripted Bodies: Corporate power, smart technologies, and the undoing ofpublic education. New York: Routledge.

Saltman, K.J. (2018) The Swindle of Innovative Educational Finance. Minneapolis: University ofMinnesota Press. https://doi.org/10.5749/9781452962047.

Saltman, K.J. (2020) ‘Antitheory, positivism, and critical pedagogy’. In Di Leo, J.R. (ed.) What’sWrong with Antitheory? London: Bloomsbury Academic, 73–91.

Selwyn, N. (2019) Should Robots Replace Teachers? AI and the future of education. Cambridge:Polity Press.

Singer, N. (2017) ‘The Silicon Valley billionaires remaking America’s schools’. New York Times, 6 June. Online. https://tinyurl.com/y9hyjygw (accessed 31 March 2020).Smythe, D.W. (1981) ‘On the audience commodity and its work’. In Smythe, D.W. DependencyRoad: Communications, capitalism, consciousness, and Canada. Norwood, NJ: Ablex, 22–51.

Williamson, B. and Piattoeva, N. (2019) ‘Objectivity as standardization in data-scientific education policy, technology and governance’. Learning, Media and Technology, 44 (1), 64–76. https://doi.org/10.1080/17439884.2018.1556215.

Williamson, B., Pykett, J. and Nemorin, S. (2018) ‘Biosocial spaces and neurocomputationalgovernance: Brain-based and brain-targeted technologies in education’. Discourse: Studies inthe Cultural Politics of Education, 39 (2), 258–75.https://doi.org/10.1080/01596306.2018.1394421.

Wrench in the Gears (2019) ‘3rd grade reading guarantees: Impact investors build system toterrorize eight year olds’. Wrench in the Gears, 27 February. Online. https://tinyurl.com/yxfs85vz(accessed 31 March 2020).

Žižek, S. (2018) Like a Thief in Broad Daylight: Power in the era of post-human capitalism. London: Allen Lane.

Zuboff, S. (2019) The Age of Surveillance Capitalism: The fight for a human future at the newfrontier of power. New York: Public Affairs

*Yazar, ABD, Chicago'daki Illinois Üniversitesi'nde Eğitim Politikası Çalışmaları profesörüdür. En son The Swindle of Innovative Educational Finance (University of Minnesota Press, 2018) ve Scripted Bodies: Corporate power, smarttechnologies and the undoing of public education (Routledge, 2016) kitaplarının yazarıdır.

Saltman, K.J. (2020) ‘Artificial intelligence and the technological turn of public educationprivatization: In defence of democratic education’. London Review of Education, 18 (2):196–208. https://doi.org/10.14324/LRE.18.2.04 kaynakça bilgisine sahip eserin çevirisidir. Yayın Creative Common lisansına sahiptir.

**Arş. Gör. Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Fakültesi Eğitim Yönetimi Anabilim Dalı, sevilesmatunc@gmail.com