Çocukların yapay zekâ projelerinde gerçek kişisel veri kullanmak şart mı?
Gerçek çocuk verisi yerine nesneler, kurgusal tablolar ve anonim proje örnekleriyle çalışmayı düşünün. Aileler için veri seçimi rehberi.

Yapay zekâ ile hazırlanmış temsili eğitim görseli.
Bir nesne sınıflandırma projesi yapmak için öğrencilerin yüzlerini toplamak zorunda değiliz. Renkli kartlar, oyuncak dışı basit masa nesneleri veya tamamen kurgusal tablolar birçok başlangıç etkinliğinde kullanılabilir. Önce öğrenme hedefini belirleyip o hedef için gerçekten hangi verinin gerekli olduğunu sormak iyi bir tasarım adımıdır.
Hedef aynı, veri daha sade
Amaç iki görsel sınıfı ayırmaksa örneğin geometrik kartlarla başlanabilir. Amaç tablo okumaksa hayalî ölçümler kullanılabilir. Gerçek veri gerektiğinde ise kaynağı, erişim kapsamı ve paylaşım planı ayrıca değerlendirilmelidir.
Yüz, ses veya öğrenci adı eklemek projeyi kendiliğinden daha öğretici yapmaz. Bu unsurların olmadığı bir çalışma da örnek toplama, test etme ve hata yorumlama adımlarını gösterebilir. Görsellerde arka planda kalan okul adı, kimlik kartı veya aile fotoğrafı gibi ayrıntılar da gözden geçirilmelidir.
Yüklemeden önce ortamı inceleyin
Verinin yalnız cihazda mı işlendiği, bir hizmete mi gönderildiği ve kimlerin erişebildiği kullanılan araca göre değişebilir. Bir ürünün bütün sürümleri için aynı varsayımı yapmayın; güncel resmî açıklamalar ve kurumun süreçleri üzerinden kontrol edin. Bir hesap gerektiğinde kullanım koşulları da ayrıca değerlendirilmelidir.
Bu metin belirli bir platformun güvenlik denetimi veya hukuki uygunluk görüşü değildir. Etkinlik tasarlarken gereksiz veriden kaçınmaya yönelik sorular sunar. Kurumun gerçek izin ve aydınlatma süreçleri ayrıca tamamlanmalıdır.
Paylaşılacak ürünün kapsamını daraltın
Velilere proje göstermek için öğrencinin tam adı ve yüzü her zaman gerekli değildir. Nesneler, eller, kodun kişisel bilgi içermeyen bölümü veya anonim proje kodu kullanılabilir. Üretken yapay zekâyla hazırlanmış temsili sınıf görüntülerini gerçek ders fotoğrafı gibi sunmamak da bu açıklığın parçasıdır.
Alanya’da Yonga Akademi’nin çocuklar için yapay zekâ çalışmalarını araştırırken yalnız hangi araçların kullanıldığını değil, hangi verinin neden toplandığını da sorun. Çocuğun teknoloji üretirken veri seçimini düşünmesi, projesine daha bilinçli yaklaşması için bir fırsat olabilir.
İlgili programı inceleyin ve uygunluk hakkında bilgi alın
İlgili yazılar

Robotik ve model projeleri
Teachable Machine ile ilk nesne sınıflandırma projesi nasıl planlanır?
2 dk okuma

Python ve dijital üretim
Gençler için proje portföyü: Sadece son dosyayı değil, değişimi de göstermek
2 dk okuma

Yapay zekâ okuryazarlığı
Yapay zekâ ödevi yapmasın: Çocuğa ipucu veren bir çalışma nasıl kurulur?
2 dk okuma
Çocuğunuz için uygun teknoloji yolunu keşfedin
Yonga Akademi’nin aktif kodlama, robotik ve yapay zekâ programlarını inceleyin veya kayıt başvurusu bırakın.
