Eğitim Felsefesi Perspektifinden Makine Öğrenmesi

Year 2024, Issue: 79, 245 - 264, 15.07.2024

Eda Çoban Kapuoğlu

https://doi.org/10.58634/felsefedunyasi.1485318

Abstract

İnsanın değişimi ve gelişimi eğitimle mümkündür. Bu manada eğitim hem bir süreci hem de bu süreç sonunda ortaya çıkan tabloyu kapsamaktadır. Eğitimin belki de en temel unsuru öğrenmedir. Çünkü eğitimin amacı bireylere bir şey öğretmektir. Öğrenme de kavramak, zihinsel olarak vakıf olmak demektir. O halde öğrenme, eğitimin zihinsel temeli olarak düşünülmektedir. Özellikle teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapılan çalışmalar neticesinde eğitimin zihinsel içeriğinin temelinde öğrenme olgusunun olduğu daha açık bir şekilde açığa çıkmaktadır. Bu manada beyin görüntüleme teknikleri sayesinde beynin işleyişinin daha ileri düzeyde incelenmesi ve çözümlenmesi, öğrenme olgusunun bilgisayar bilimleri, yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi alanlarda çalışılmasına neden olmuştur.
Dijital teknolojinin ruhunu oluşturan yazılımların gelişmesi ve yapay zekânın keşfiyle birlikte öğrenmenin elektronik ortamda gerçekleşebilirliğinin de önü açılmış oldu. Bu manada makine öğrenmesi ise öğrenme işlevinin yapay zekâyla çalışan aygıtlar tarafından gerçekleştirilmesidir. Akıllı sistemlerin, yapay zekânın ve makine öğrenmesinin hayatımıza dâhil olmasıyla birlikte öğrenmenin de artık başka bir açıdan değerlendirilmesi lazımdır. Makine öğrenmesinin gerçek bir eğitim ve öğrenme süreci olup olmadığı üzerine düşünülmelidir.
Bu makalenin amacı, insan öğrenmesi ve makine öğrenmesi kavramlarını analiz ederek karşılaştırmak; buradan hareketle öğrenme olgusunun niteliğinin değişip değişmeyeceği üzerine bir yorum geliştirmektir.

Keywords

eğitim, öğrenme, makine öğrenmesi, yapay zeka, zihin felsefesi, eğitim felsefesi

Machine Learning From the Perspective of Educational Philosophy

Abstract

Human change and development is possible through education. In this sense, education covers both a process and the picture that emerges at the end of this process. Perhaps the most fundamental element of education is learning. Because the purpose of education is to teach individuals something. Learning also means understanding and becoming mentally well-versed. Learning, then, is considered the mental basis of education. As a result of the studies carried out especially with the development of technology, it becomes clearer that the phenomenon of learning is at the basis of the mental content of education. In this sense, further examination and analysis of the functioning of the brain thanks to brain imaging techniques has led to the study of the phenomenon of learning in fields such as computer science, artificial intelligence and machine learning.
With the development of software that forms the spirit of digital technology and the discovery of artificial intelligence, the way for learning to take place electronically has been opened. In this sense, machine learning is the performance of the learning function by devices powered by artificial intelligence. With the inclusion of smart systems, artificial intelligence and machine learning in our lives, learning now needs to be evaluated from a different perspective. It should be considered whether machine learning is a real education and learning process.
The purpose of this article is to analyze and compare the concepts of human learning and machine learning; Based on this, it is to develop an interpretation on whether the nature of the learning phenomenon will change or not.

Keywords

education, learning, machine learning, artificial intelligence, philosophy of mind, philosophy of education

References

• Alpaydın, E. (2020). Machine Learning. Cambridge, MA: MIT Press.
• Andreas C. Müller ve Guido, S. (2017). Introduction to Machine Learning with Python. California: Published by O’Reilly Media.
• Aral, N. (2021). “Öğrenme Sürecinde Görsel Algılama.” Uluslararası Erken Çocukluk Eğitimi Çalışmaları Dergisi. 6:2, 43-52. DOI: 10.37754/ 737103.2021.624
• Arf, C. (1959). “Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?.” Atatürk Üniversitesi 1958- 1959 Öğretim Yılı Halk Konferansları (1), 91-103.
• Buchanan, B. (2019). “Artificial Intelligence in Finance.” The Alan Turing Institute.
• Bulut, M. (2014). “Beyin Temelli Öğrenme Yaklaşımının Türkçe Öğretimine Etkisi.” Turkish Studies - International Periodical for the Languages, Literature and History of Turkish or Turkic, 9(3), 293-309.
• Caine, R.N., ve Caine, G. (1991). Making Connections: Teaching and the Human Brain. Association for Supervision and Curriculum Development.
• Campbell, S. R. (2011). “Educational Neuroscience: Motivations, Methodology, and Implications.” Educational Philosophy and Theory, 43(1), 7-16.
• Canavero, S. (2016). “Criminal Minds: Neuromodulation of the Psychopathic Brain.” Frontiers in Human Neuroscience, 8/ 124, ss.1-5.
• Coecke, S. “Eğitimsel Nörobilim: Pedagoji İçin Çıkarımlar.” Eğitsel Sinirbilim, ed.: Esra Keleş, Ankara: Nobel Akademi, 2022.
• Coecke, S. “Nöromodülasyon: Eğitim ve Nörobilim Kavşağından Geleceğe Bakış.” Türk Eğitim Bilimleri Dergisi, 19(1) (2021):544, https://doi.org/10.37217/tebd.868102
• Cozolino, L. J. (2010). The Neuroscience of Psychotherapy: Building and Rebuilding the Human Brain (2. Baskı). New York: Norton & Company.
• Cüceloğlu, D. (2018). İnsan ve Davranışı. İstanbul: Remzi Kitabevi.
• Çoban Kapuoğlu, E. (2023). “Eğitim ve Öğrenmenin Fizyolojik Temeli: Nöroplastisite.” FLSF Felsefe ve Sosyal Bilimler Dergisi, ss. 447-64. https://doi.org/10.53844/flsf.1359914.
• Güneş, F. (2015). “Eğitim ve Zihinsel Değişim.” Bartın University Journal of Faculty of Education, 4/1, s. 7.
• Houwer, D., Barnes-Holmes, J. D., ve Moors, A. (2013). “What is Learning? On The Nature and Merits of a Functional Definition of Learning.” Psychon Bull Rev.
• Jaydip, S. (2021). Machine Learning Algorithms, Models and Applications. London: IntechOpen.
• Kandel, E .R. (2016). Belleğin Peşinde: Yeni Bir Zihin Biliminin Doğuşu. İstanbul: Boğaziçi Yayınevi.
• Köktürk, M. (2021). Dijital Çağ Üzerine Düşünceler. Ankara: Net Kitaplık.
• Köse, U. (2022). Yapay Zekâ Felsefesi. İstanbul: Doğu Kitabevi.
• Kurzweil, R. (2019). Bir Zihin Yaratmak. İstanbul: Bilgi Üniversitesi Yayınları.
• Locke, J. (2004). İnsan Anlığı Üzerine Bir Deneme. Çev.: Vehbi Hacıkadiroğu, İstanbul: Kabalcı Yayınevi.
• Murray, J. (2021). Düşünen Makineler. Çev.: Samet Öksüz, İstanbul: Say Yayınları.
• Negnevitsky, M. (2005). Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems. Pearson Education.
• Nilsson, N.J. (2018). Yapay Zeka Geçmişi ve Geleceği. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi
• Oktar, Nezih. (2023). “Theory of neuroscience.” Journal of Neurological Sciences 23 (3): ss.155-158.
• Özden, Y. (2013). Öğrenme ve Öğretme. Ankara: Pegem Akademi.
• Öztemel, E. (2006). Yapay Sinir Ağları. İstanbul: Papatya Yayıncılık.
• Petersen, E.N., Schaffalitzky de Muckadell, C. ve Hvidtfeldt, R. (2016). “What Should We Demand of a Definition of ’Learning’?” On the Definition of Learning. Ed.: A. Qvortrup, M., G. Christensen ve M. Hansbøl, University Press of Southern Denmark, ss. 21-38.
• Provost, F. ve Fawcett, T. (2013). Data Science for Business: What You Need to Know About Data Mining and Data-Analytic Thinking. Beijing: O’Reilly.
• Sarı, F. (2021). Cahit Arf’in “’Makine Düşünebilir mi ve Nasıl Düşünebilir?’ Adlı Makalesi Üzerine Bir Çalışma.” TRT Akademi 6 (13) ss. 812-833.
• Siegel, H. (2010). “Philosophy of Education and Philosophy.” The Oxford Handbook of Philosophy of Education, Oxford.
• Simon, H. A. (1984). Why Should Machines Learn? R. S. Michalski. Machine Learning: An Artificial Intelligence Approach. Ed.: J. G. Carbonell ve T. M. Mitchell, Springer, ss. 25-37.
• Sönmez, V. (2012). Eğitim Felsefesi. Ankara: Pegem Akademi
• Sözer, E. (2018). “Eğitimin Felsefi Temelleri.” Eğitim Bilimine Giriş. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
• Stephen Campbell, (2011). “Educational Neuroscience: Motivations, Methodology, and Implications.” Educational Philosophy and Theory, 43. https://doi.org/10.1111/j.1469-5812.2010.00701.x
• Turan, S. (2008). “Eğitim Felsefesi ve Çağdaş Eğitim Sistemleri.” Eğitim Sosyolojisi ve Felsefesi. Eskişehir: Anadolu Üniversitesi Yayınları.
• Turing, A. M. (1950). “Computing Machinery and Intelligence.” Mind (49), ss.433-460.
• Weiss, R. P. (2000). “The Wave of the Brain.” Training & Development, ss. 21-24.
• Wortock, J.M.M. (2002). Brain Based Learning Principles Applied to the Teaching of Basic Cardiac Code to Associate Degree Nursing Students Using the Human Patient Simulator, Doctor of Philosophy. University of South Florida.
• Zhou, M., ve Brown, D. (2015). Educational Learning Theories. GALILEO University System of Georgia.