Şahmat oyununun öyrətdikləri həyatın istənilən sahəsində, o cümlədən təhsil sahəsində hər kəs üçün çox faydalıdır. Təsadüfi deyil ki, müəlliflərdən Maykl Qelb yazırdı ki, “X əsr ərəb əsərləri şahmatı sadəcə mədh etməklə qalmır, eyni zamanda o dövrün yazıçıları məntiqli düşünməyin inkişafı üçün şahmatdan bir təhsil vasitəsi kimi faydalanmağı tövsiyə edirdilər...”. Bu deyilənlər doğrudan da böyük həqiqətlərdən bəhs edir.

 

Şahmat üzrə on üçüncü dünya çempionu olmuş Harri Kasparovun fikrincə, “bir illik şahmat tədrisi bir tələbənin öyrənmə qabiliyyətini, konsantrasiyasını, tətbiq etmə bacarığını, məntiq duyğusunu, intizamlı olmasını, hörmət hissini, davranışını və öz hərəkətlərinin məsuliyyətini dərk etmə qabiliyyətini inkişaf etdirdiyini göstərir”. Şahmatın insanda məsuliyyət hissini formalaşdırmasına toxunan şahmatçı Orrin Hudson isə bu barədə demişdir: “Bu oyun ... sizə məsuliyyəti öyrədir. Əgər oyunda məğlub olsanız, özünüzü günahlandıra bilərsiniz. Həyatda da eynisi keçərlidir. Əgər qazanmaq istəyirsinizsə, məsuliyyət daşımağınız lazımdır”.

 Məsuliyyəti öyrədən şahmat təbii olaraq obyektiv olmağı və tənqidi təfəkkürü formalaşdırmış olur. Bu isə istər şahmat, istərsə də həyatda böyük önəm daşıyır. Taylor Kinqston bildirirdi ki, “şahmat oyununda bariz inkişafa nail olmaq obyektiv baxış, özünü­tənqid, zəiflikləri tapma və onları yox etmə bacarığı tələb edir”.

Heç kəsə sirr deyil ki, məsuliyyət hissi, obyektivlik və tənqidi təfəkkür təhsil və təlim prosesində böyük əhəmiyyətə malikdir. Riyazi təfəkkür tərzini, həndəsi düşünmə bacarığını, fotoqrafik yaddaşı və analitik təhlil qabiliyyətini mükəmməl bir şəkildə inkişaf etdirdiyini nəzərə alsaq, deyə bilərik ki, şahmat hər kəs tərəfindən, xüsusilə də ən erkən yaşlardan mütləq öyrənilməlidir. Bu baxımdan uşaqlara şahmat oynamağı öyrətməyin zəruri olduğunu vurğulayan yunanlı qadın şahmat ustası Maria Kouvatsou söyləyirdi ki, “öz təcrübələrimdən şahmatın mənə necə böyük analitik təhlil və tarazlaşdırılmış qərar vermə qabiliyyəti qazandırdığını görə bilirəm. Şahmata idman, oyun və ya sənət deyə bilərsiniz, mən şahmatın insanların qabiliyyətlərini ortaya çıxarmağa kömək etdiyini düşünürəm”. Uşaqların şahmatdan çox şeylər öyrəndiyini qeyd edən amerikan şahmat ustası Moris Aşleyin fikrincə isə “problem həll etmək, məqsəd qoymaq, konsantrasiya, diqqəti cəmləşdirmək, səbr etmək, bütün bunlar uşaqların öyrənməsini istədiyimiz gözəl şeylərdir. Ağlınızı istifadə etməsəniz, inkişaf edə bilməzsiniz – şahmat uşaqlara məhz bunu öyrədir. Onlara zehni qabiliyyətlərinə inana bilmələri üçün psixi həssaslıq qazandırır”.

İzah etməyə ehtiyac yoxdur ki, şahmatı erkən yaşlarda öyrənmək uşaqlarda yaddaşı gücləndirir, eləcə də yaradıcı xəyal gücünü inkişaf etdirir.

Məlum olduğu kimi təlimin əsas məqsədlərindən biri şagirdlərin etdikləri xətalardan nəticə çıxarmalarına nail olmaqdır. Yol verilən səhvlərdən ibrət dərsi almaq üçün isə şahmat oyunu şagirdlərə böyük vərdişlər aşılamaq iqtidarındadır. Şahmat üzrə ikinci dünya çempionu olmuş Emmanuel Lasker bu oyununun timsalında demişdir: “İnsan xəta edə bilər, lakin insan özü-özünü aldatmamalıdır. Görüşlərini cəsarətlə tətbiq edən biri əlbəttə ki, məğlub da ola bilər. Lakin itirdiklərinin səbəbini anlamağa çalışarsa, bu, onun yararına olar. Digər tərəfdən görüşlərini tətbiq etməyə cəsarəti olmayan biri savaşçı olmaq qabiliyyətindən məhrumdur”. Laskerin bu fikirlərini həyata münasibətdə qiymətləndirsək görərik ki, həyatda da xəta edən biri bunu qəbul etməli və xətasının nəyə görə baş verməsini araşdırmalı, bir daha buna yol verməməlidir, nəinki xətasını görə-görə bunu etiraf etməyə. Belə olan halda insan yalnız özünü aldadacaqdır. Eyni ilə həyat mübarizəsi məkanında fikirlərini hər zaman cəsarətlə tətbiq edən biri əsl savaşçıdır. Buna görə də həyatda qorxaqlara və zəiflərə yer yoxdur. Xətadan nəticə çıxarmağın isə uşaq vaxtlarından aşılanması böyük önəm daşıyır.

Qeyd edək ki, təhsil və tədrisin əsas hədəflərdən biri uşaqların xarakterinin və iradələrinin möhkəmləndirilməsi, onların dürüst insan kimi yetişdirilməsi və tərbiyəsi işinin düzgün təşkil edilməsidir. Təsadüfi deyil ki, şahmat sayəsində xarakterin inkişaf etdiyini etiraf edən şahmat üzrə dördüncü dünya çempionu olmuş Aleksandr Alyoxin deyirdi ki, “şahmat sizə hər şeydən əvvəl obyektiv olmağı öyrədir”. Həqiqətən də şahmatda mövcud vəziyyəti olduğu kimi qiymətləndirməzsək, sadəcə özümüzü aldatmaqdan başqa heç nə etmərik. Oyun zamanı yaranmış situasiyaya ən uyğun gedişlər sayəsində düzgün yolda ola bilirik. Eyni ilə həyatdakı kimi... Həyatda da yaranmış hər şəraitdə verəcəyimiz qərar obyektiv, yəni mövcud olan vəziyyətə görə olmalıdır. Nəyisə əldə etmək istəyiriksə və ya hansısa bir yanlışlığa yol vermişiksə, həmin situasiya üçün ən uyğun addımlar atmalıyıq ki, doğru istiqamətdə irəliləyə bilək. Əks təqdirdə, həqiqətə uyğun olmayan, yəni qeyri-obyektiv qiymətləndirmələr özümüzü aldatmaqla yanaşı, uğursuzluqlardan başqa heç bir nəticə verməyəcəkdir.

Şahmat oyununun həqiqətən də uşaqlarda özünütənqid ruhunun formalaşmasına böyük təsir göstərməsi danılmaz faktdır. Amerikan şahmat ustası Yasser Seiravan obyektivliyin və özünütənqidin şahmat oyunu müstəvisində roluna toxunaraq yazırdı: “Oyunçu öz oyununa qarşı tamamilə obyektiv olmalıdır. Açılışlarım necədir? Rəqibim məndən yaxşımı oynayır? Oyun sonum necədir? Oyununuza tənqidi yanaşmalısınız”. Eyni ilə həyatda da insan öz davranışına münasibətdə obyektiv olmalı, hərəkətlərinə hər zaman tənqidi yanaşmalı, “Bu hərəkətim necə qarşılanar?”, “Qarşımdakı məndən daha düzgün addımlarmı atır?”, “Bu işin axırı necə bitəcək?” suallarını özünə verməklə daima doğru seçimlər etməyə səy göstərməlidir. Göründüyü kimi sözügedən xüsusiyyəti özündə uşaqlıq vaxtından inkişaf etdirmək gələcəkdə insanın böyük nailiyyətlər qazanmasına gətirib çıxarar.

Amerikan şahmat ustası Aleks Yermolinski şahmat oyununda özünütənqidin böyük əhəmiyyət daşıdığını bu sözlərlə dilə gətirmişdir: “Oyununuza tənqidi yanaşma tərzi şərtdir. Bəzi oyunçular məğlub olduqları oyunları analiz etmənin çətin olduğunu düşünür. Mənim üçün gözəl oyun kimi görünən bir oyunu oynamaq və sonra təhlil zamanı həmin oyunda xəta tapmaq daha pisdir”. Eyni ilə həyatda da insan məğlub olduğu və itirdiyi situasiyaları qiymətləndirməkdən qaçmamalı, əksinə həmin andakı davranışlarını daha diqqətli təhlil etməlidir ki, yol verdiyi xətaları anlasın və bir daha təkrarlamasın.

İnsanda tənqid ruhunu şahmat qədər formalaşdıran ikinci bir oyunun olmadığını amerikan beynəlxalq şahmat ustası Geremi Silmanın təbirincə ifadə etmək yerinə düşərdi: “Tənqidi qəbul edə bilmirsinizsə, başqa bir oyun oynayın.” Silman daha sonra deyirdi ki, “yaxşı bir şahmat oyunçusu olmaq üçün oyun oynamağa istəkli olmalı, məğlub olmağı həzm etməli və anla-yışınızdakı dəlikləri qapamaq üçün həddindən artıq çox çalışmalısınız”. Eyni ilə həyatdakı kimi. Həyatda da güclü olmaq üçün mübariz olmağa istəkli olmalı, itirməyi və uğursuzluqları qəbul etməli və strategiya və taktikalarınızdakı xətaları aradan qaldırmaq üçün daha çox səy göstərməlisiniz.

Şahmat qədər müşahidə qabiliyyətini inkişaf etdirən başqa oyun yoxdur. Oyun başlayandan sonadək hər şeyi incə detallarınadək müşahidə edirik şahmatda. Müəlliflərdən  Amber Stinbokun sözləri ilə desək “rəqibinizin necə qazandığını müşahidə edərək qazanın, itirin və öyrənin”.

Bütün bu deyilənləri nəzərə alaraq, biz, orta məktəblərdə şahmat dərslərinin keçirilməsinin son dərəcə zəruri olduğunu düşünürük. Düzdür, təhsil ekspertləri, habelə valideynlər arasında şahmatın ayrıca fənn kimi tədrisinə münasibət birmənalı deyil və bir qrup insan orta məktəblərdə  şahmatın əlavə fənn kimi tədrisini onsuz da ağır tədris proqramı ilə üzləşmiş şagirdlər üçün əlavə yük hesab edirlər. Lakin dünya təcrübəsinə nəzər salsaq, görərik ki, müasir dövrümüzdə bir çox dövlətlərin orta məktəblərində şahmatın tədrisi ön plana çəkilmişdir. Maraqlı bir təcrübəni bölüşək: Venesuelada 1983-cü ildə C.Ferguson Robert aparılan araşdırmadan sonra belə nəticəyə gəlmişdir ki, 32 həftə ərzində sistematik şəkildə şahmat oynayandan sonra şagirdlərdə tənqidi düşünmə qabiliyyəti əhəmiyyətli dərəcədə inkişaf edir və onların malik olduğu intellekt qabiliyyətinin kəmiyyət göstəricisi xeyli artır. Bu araşdırmaları rəhbər tutan Venesuela hökuməti 1988-1989-cu illərdən başlayaraq məktəblərdə şahmat dərsləri keçirilməsini təşkil etmişdir.

Qeyd edək ki, ölkəmizdə də şahmatın tədrisi hər zaman ön plana çəkilmişdir. Hətta 2012-ci ildən başlayaraq ölkəmizdə pilot layihə kimi hər rayon və şəhərdən seçilmiş bir ümumtəhsil məktəbinin ikinci siniflərində “Şahmat” fənninin tədrisinə başlanılmış, bir qədər sonra isə həmin layihənin əhatə dairəsi daha da genişləndirilmişdir. Lakin təəssüf ki, 2017-ci ildə bu dərslərin tədrisi dayandırılmışdır. Nəzər salsaq, görərik ki, şahmat hazırda bəzi məktəblərdə dərsdənkənar əlavə məşğələ kimi keçirilir və bu, könüllü xarakter daşıyır. Biz, şahmatın orta məktəblərdə məcburi dərs kimi keçirilməsinin tərəfdarıyıq. Çünki gələcəyin məntiq və təfəkkür sahibi olan şəxsiyyətinə istiqamətlənmiş sistemli təhsil vermək qarşıya məqsəd qoyulursa, o zaman orta məktəblərdə şahmat dərslərinin tədris edilməsinin artıq zərurətdən qaynaqlandığını aydın görmək olar. Biz müəlliflərdən Gerard Daleanın o fikri ilə razıyıq ki, həqiqətən də “şahmat uşaqları daha ağıllı edir”. Müqayisə üçün qeyd edək ki, Cənubi Koreya, Finlandiya, Sinqapur və digər bir sıra  ölkələrdə orta məktəblərdə şahmat dərsləri xüsusi olaraq tədris olunur. Sadaladığımız ölkələrdə şahmatın orta məktəblərdə dərs kimi keçirilməsi təcrübəsi tədrisin yüklənməsinə gətirib çıxarmadığının ən bariz nümunələridir.

Bundan başqa, hazırda dünya təcrübəsində şahmatla riyaziyyatın birgə sintez edilmiş təlim proqramları tətbiq olunmaqdadır. Bunlar içərisində ən məşhuru 1995-ci ildə Kanadada Mr. Frank Ho tərəfindən şahmat oyununun bazası əsasında problem həll etməni ehtiva edən rəsmiləşdirilmiş “Ho Math And Chess” adlı təlim proqramıdır. Hazırda bu proqram Amerika, Braziliya, Kanada, Çin və bir sıra digər dünya dövlətlərində uğurla tətbiq olunmaqdadır.

Sözügedən proqramın əsas məqsədi interaktiv öyrənmə modeli çərçivəsində uşaqlara həyatı əks etdirən şahmatın təməl qaydaları ilə riyaziyyat və həndəsə kimi çox çətin olan iki dərsi daha aydın və əyləncəli bir şəkildə öyrətməkdir. Bu proqram sayəsində uşaqlar məntiq, qərar vermə, qavrama və vizual görüntü kimi bir sıra sahədə özlərini inkişaf etdirir, onların beyinlərinin sağ və sol yarım kürələrinin aktivliyi daha da sürətlənir. Zehni inkişafa olan faydaları elmi baxımdan sübut olunmuş şahmatın riyaziyyata inteqrasiya edilməklə tətbiq olunduğu bu proqram diqqət dağınıqlığı olan uşaqlarda daha uğurulu nəticələr verməkdədir.

Deyilənlərdən o nəticəyə gəlmək olar ki, şahmat insanın bir sıra qabiliyyətlərinin inkişafına səbəb olur. Bu baxımdan Robert Ferguson deyirdi ki, “şahmat qabiliyyəti fərdin bir və ya iki qabiliyyətinin bir araya gəlməsi üzündən deyil, bir çox təbii bacarığının birlikdə istifadəsindən meydana çıxır. Şahmat insanın bütün qabiliyyətlərini inkişaf etdirir”.

Beləliklə, deyə bilərik ki, şahmatın təhsil və təlim vasitəsi kimi rolu əvəzsizdir və o, orta məktəblərdə məcburi şəkildə tədris olunmalıdır.

 

 

Yunis Xəlilov

Naxçıvan Dövlət Universitetinin

Hüquq fənləri kafedrasının baş müəllimi

Bakının mərkəzi hissəsinin hüdudlarının birbaşa yaxınlığında yaşıl universitet şəhərciyi yaradılacaq.

APA-nın xəbərinə görə, bu, Bakı şəhərinin 2040-cı ilədək inkişafına dair Baş planında əksini tapıb.

Qeyd edilib ki, Mərkəzi Bakı ərazisində nəqliyyat sıxlığının qarşısını almaq və Abşeron yarımadasının bütün yaşayış məntəqələrindən rahat nəqliyyat və əlaqələndirmə imkanı olan ərazidə təhsil müəssisəsini yaratmaq məqsədilə Bakının mərkəzi hissəsinin hüdudlarının birbaşa yaxınlığında yaşıl universitet şəhərciyinin yaradılması təklif olunur. Universitet şəhərciyi Hibrid Yaşıl Dəhlizlər şəbəkəsinə bütünlüklə inteqrə ediləcək ki, bu da əraziyə aşağı sürətli nəqliyyat vasitələri ilə gediş-gəliş imkanı təmin edəcək.

Yeni universitet şəhərciyində özəl və dövlət ali təhsil müəssisələri ilə yanaşı tələbə yataqxanaları, xarici tədqiqatçılar üçün qonaq evləri, professorlar və müəllimlər üçün qonaqlama və yaşayış yerləri təmin ediləcək.

Universitet şəhərciyi yaxınlıqda cəlbedici ticarət və qarışıq istifadə xidmətləri təklif edən yeni ictimai nəqliyyat yönümlü şəhərsalma sistemlərinin (dəmir yolu, metro və avtobus xidmətləri) üstünlüklərindən faydalanacaq. Mərkəz daxilində həmçinin əraziyə əlavə inzibati xidmətlər göstərən özəl və dövlət qurumları yerləşəcək. Nəticədə, tədqiqat klasteri və ictimai nəqliyyat yönümlü şəhərsalma sistemlərini birləşərək universitet şəhərciyini Bakının yeni Bilik Biznes Mərkəzinə çevirəcək.

PISA (Beynəlxalq Şagird Qiymətləndirmə Proqramı) tədqiqatının 2022-ci il üzrə nəticələri açıqlanıb. Ötən il keçirilən PISA tədqiqatında əsas sahə riyaziyyat olub və 81 ölkədən ümumilikdə 700 000-ə yaxın şagird qiymətləndirmədə iştirak edib.

 Riyaziyyat üzrə nəticələrə görə ilk beşlikdə Sinqapur, Makau (Çin), Çin Taypeyi, Honkonq (Çin) və Yaponiya qərarlaşıb. Bakı məktəbləri ilə təmsil olunan Azərbaycan sıralamada 81 ölkə arasında 56-cı yerdədir. Ölkəmiz Meksika, Braziliya, Gürcüstan, Özbəkistan, Albaniya və Şimali Makedoniyadan daha yuxarı nəticə göstərib. Lakin bəzi təhsil ekspertləri nəticələrdən razı deyil.

 Modern.az PISA nəticələri ilə bağlı bir neçə ekspertlə danışıb.

 Təhsil eksperti Elçin Əfəndinin fikrincə, yoxlanmaların riyaziyyat istiqaməti üzrə olması bizi geri salıb:

 "Beynəlxalq təhsilin keyfiyyətinin ölçülməsi ilə məşğul olan müəyyən qurumlar var ki, onların açıqlamalarına nəzər yetirdiyimiz zaman ölkəmizdə istər aşağı təhsil, istər yuxarı təhsil pilləsində müvafiq olaraq müəyyən çatışmazlıqların olduğunu görürük. PİSA tərəfindən aparılan qiymətləndirmə ilə ölkəmiz 81 ölkə arasında 56 yerdə yer alıb. Biz əsasən qonşu ölkələrindən Gürcüstanı, böyük ölkələrdən isə Argentinanı geridə qoymuşuq. Məhz riyaziyyat istiqaməti üzrə ölçülməsi bizi PİSA-da geri salıb. Bu istiqamətdə işlərin aparılmasına artıq start da verilib. Müəyyən boşluqlar istiqamətində işlərin görülməsinə başlanılıb".

 Ekspert vurğulayır ki, PİSA-nın yoxlaması yalnız Bakı məktəbləri üzrə olub, lakin Azərbaycan təhsil sistemi təkcə Bakıdan ibarət deyil.

 "Yoxlanma bütün respublika üzrə olmalı idi. o zaman biz əsas göstəricini görə bilərdik. Biz daha sürətli göstəricilərin artımına çalışmalıyıqsa Sinqapur, Finland modelini tətbiq edə bilərik. Daha çox araşdırma apararaq onların modeli üzərində öz modelimizi yarada bilərik", - o qeyd edib.

 Təhsil eksperti Elmin Nuri də azərbaycanlı şagirdlərin göstəricilərinin ürəkaçan olmadığını diqqətə çatdırıb.

 “Çox təəssüf olsun ki, azərbaycanlı şagirdlərin göstəriciləri bu dəfə də ürəkaçan olmadı. 81 ölkədən 700 mindən çox şagird arasında qiymətləndirilmə aparılmışdı. Bu qiymətləndirmə istiqamətində riyaziyyat, təbiət elmləri, oxuyub-anlama məzmun xəttləri istiqamətləri üzrə aparılıb. 81 ölkə arasında 56-cı yerdə olduq. Riyaziyyat üzrə 397, oxuyub-anlama məzmun xətti üzrə 365, təbiət elmləri üzrə 380 ballıq nəticə göstərə bildik. Düşünürəm ki vəziyyət ürəkaçan deyil. PİSA şagirdlərimizin bəzi göstəriciləri ilə bağlı statistik bilgilər də yayımlayıb. 15 yaşa qədər olan uşaqlar arasında riyaziyyat 2-ci səviyyədən yüksəlmə faizi 38 faiz olub. Amma PİSA da bu göstərici 69 faizdir. 21 faiz geri qalırıq. 5-6-cı sinif üzrə yüksələn şagirdlər arasında azərbaycanlı şagirdlərin yeri cəmi 1 faizdir. Qiymətləndirmədə iştirak edən bütün şagirdlərin cəmi 1 faizi 2-ci səviyyəyə yüksələ bilib. Lakin hər ölkə üzrə orta göstərici 9 faizdir. Biz burada 8 faiz geri qalırıq. Oxuyub anlama məzmun xətti üzrə 2018-ci ilin göstəricilərindən 24 faiz aşağı nəticə göstərmişik. Halbuki mən xatırlayıram 2018-ci ilin göstəriciləri elan olunanda hamı bunu faciə kimi qarşılamışdı.”

 Ekspert geriləmələrin əsas səbəbini COVID-19 pandemiyasında görür:

 “PİSA bəyanat yayıb ki, bütün ölkələrdə geriləmələr var. Hətta ilk pillədə olan Sinqapurda da geriləmə müşahidə olunub. Bunun əsas səbəbi COVID-19 pandemiyasıdır. Bildiyimiz kimi, 2019-da koronavirus çıxdı və 2 ilə qədər müddətdə təhsilə xeyli ziyan vurmuş oldu. Lakin koronavirus olmasaydı yenə də bizim göstəricilərimiz yüksək olacaqdımı?  Fikrimcə, biz yenə də aşağı-yuxarı bu yerlərdə olacaq idik. Azərbaycan kiçik ölkə deyil. 81 ölkədən 56-cı olmaq bərbad nəticədir. Biz PİSA-nın bütün dövlətlərin şagirdlərinin üzərində apardığı qiymətləndirmə 3 istiqamətdən kənara çıxmır. Biz digər ölkələrin təhsil sistemindən nələrdə geri qalmışıqsa, onu araşdırmalıyıq. Riyaziyyat və məzmun xəttində etiraf edək ki, açıq tipli, stuasiyaya görə qərar qəbul etmə, hadisələrin bir-birinə zəncirvari bağlantısını qurmaq, sadə konstruksiyaları həll edə bilmə bacarığı, vəziyyətdən çıxış yolu bacarığı, stuasiyaya görə doğru qərar vermə bacarığı və sair, biz bu məzmun xəttinə cavab verə bilmədik. Test sistemi şagirdlərin əlindən bu göstəriciləri aldı. Hər il 9-cu siniflərin buraxılış imtahanından sonra DİM statistik göstəriciləri açıqlayır. Riyaziyyatda açıq tipli suallara cavab vermə faizi çox biabırçıdır. İmtahan verənlərin 50 faizi 0 nəticə göstərib. İldən-ilə vəziyyət düzəlmək əvəzinə pisləşir. Artıq təhsildə yanaşma dəyişilməlidir. Biz bu gün təhsilimizi qəbul imtahanının elementi olmasından xilas etməliyik. Əgər onu edə bilsək, biz bütün qiymətləndirmə platformalarında irəli gedə biləciyik.”

Təhsil məsələləri üzrə ekspert Adil Vəliyev də PISA nəticələrinin yaxşı olmadığını düşünür.

 “PISA nəticələrinə baxdıqda bizim göstəricimiz heç də yaxşı deyil. Çünki PİSA-da riyaziyyat, oxuyub-anlama və əsas götürülür və buna görə də ballar hesablanıb nəticələr açıqlanır. Düzdü riyaziyyatdan 25 ölkəni geridə qoymuşuq. Lakin oxuyub anlama və təbiət elmlərində biraz geriləməmiz var. Bir şeyi də nəzərə almaq lazımdır ki, bu hesablamalar Bakı məktəbləri üçün nəzərdə tutulub. Biz əgər regionları nəzərə alsaydıq, biz orada demək olar ki, axırıncı yerdə olardıq. Bəlkə də siyahıya belə düşə bilməzdik", - o vurğulayıb.

 Adil Vəliyevin sözlərinə görə, Azərbaycanda bəzi fənlərin adı var, amma özü yoxdur:

 "Məsələn texnologiya fənnini misal göstərmək olar. Texnologiya fənnində nəinki region məktəbləri, Bakı məktəblərində belə şagirdlərə kifayət qədər bilik öyrədilmir. Biz o zamanlar texnologiya fənni keçəndə praktiki cəhətdən öyrədilirdi. Təəsüff ki, indi kitabı oxumaqdan başqa heç nə edilmir. Biz hər hansı inkişaf etmiş ölkənin təhsil sistemini Azərbaycana gətirsək, onun heç bir nəticəsi olmayacaq. Azərbaycanda yaşayan valideynlər, uşaqların düşüncə şəkli fərqlidir. Biz PİSA-da görürük ki, hər 3 kateqoriya üzrə Sinqapur 1-ci yerdədir. Onların təhsilini gətirsək belə heçnə olmayacaq. Bizim sadəcə bir yolumuz var ki, həmin təhsil modellərini Azərbaycan təhsil modeli ilə birləşdirib yerinə daha yeni təhsil modeli çıxaraq. Bunu da pilot siniflərdə edib nəticəsinə görə digər məktəblərdə tətbiq edərək nəsə əldə edə bilərik. Məsələn məktəbdə olan informatika fənni ilə monitorinq aparsaq, kompüterlərin işlək vəziyyətində olmadığını görərik. Məktəb rəhbərləri də kompüterlər xarab olmasın deyə yenilərini istifadəyə vermək istəmir.

Bəlkə də, ciddi olaraq fərqinə varmırıq, amma bunu bilməliyik ki, sözün əsl mənasında dünya dəyişir. Həm də çox sürətlə dəyişir. Keçmiş tarixlərdə 100 ildə öyrənilən A həcmində elm, indi günlər səviyyəsində öyrənilir. Yəqin ki, bu məsələni xüsusi indikatorlarla ölçmək imkanımız olsa, saatlar ərzində öyrənildiyini də görərik, görəcəyik. Elmin inkişaf sürətinin obrazlı desək, işıq sürətinə çatdığı bir vaxtda gözlənilən amma, atom effekti yaradacaq qədər gözlənilməyən ciddi bir mövzu var. Bunun adı GPT və onun inkişaf edən versiyalarıdır. GPT neyron şəbəkələri alqoritmasından istifadə edir. Bu alqoritma daha əvvəldən də mövcud idi. Maşın öyrənmə (Machine Learning-ML) vasitəsi ilə məlumatı öyrənmə və böyük dataları analiz etmək imkanları olsa da, insan kimi ifadə etmək çətin idi və yenə də insana ehtiyac duyulurdu. O dataları insanın anlayacağı dilə çevirmək, izah etmək və anlaşılan vəziyyətə gətirmək üçün qənaətbəxş imkanlar yox idi. Halbuki, bu imkanların süni intellekt vasitəsi ilə mümkün olacağı düşünülürdü. Məsələləri təfsilatı ilə bir qədər geniş formada göstərmək mümkündür.

Bəhruz Əliyev

Neyron şəbəkələri insan beyninin işləmə prinsiplərinə əsaslanan və bənzər çalışma metodundan istifadə edən riyazi modeldir. Başqa formada desək, neyron şəbəkələri öyrənmə prosesini daha sürətli edən insan beyninin çalışma üslubuna bənzər “Maşın Öyrənmə (Machine Learning-ML)” alqoritmasının bir növüdür. Eyni zamanda daha çox məlumat, daha çox verilənlər bazası və daha çox mənbələr tələb edir. Neyron şəbəkələr əsasən proqnozlar vermək və qərar qəbul etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur.

Neyron şəbəkələrlə bağlı ilk metod 1970-1980-ci illərdə ortaya çıxmışdır. Kompüterlər gücləndikcə neyron şəbəkələrə maraq düz mütənasiblik təşkil etdi və maraq daha da artmağa başladı. Hal-hazırda neyron şəbəkələr pilotsuz maşınlar, görüntü (face detection) və nitqin tanınması (speech recognition) və təbii dilin işlənilməsi ilə bağlı məsələlərdə geniş istifadə olunur.

Neyron şəbəkələri “Maşın Öyrənmə (Machine Learning-ML)” və “Süni İntellekt (Artificial Intelligence-AI) ” üçün çox güclü bir vasitədir. Əsas üstünlüyü verilənlərdən öyrənmək qabiliyyətidir. Daha çox nümunə və daha çox məlumat daxil olduqca inkişaf edirlər.

Digər qabiliyyət isə ümumiləşdirmək qabiliyyətidir. Öyrəndikləri nümunələr əsasında yeni və görünməmiş məlumatlar üzərində proqnozlar verə və təsnifatlara bölə bilirlər. Bu özəllik onlara qərar qəbul etməyə kömək edir.

Neyron şəbəkələrin alqoritmaları onlara verilmiş qəliblər əsasında müqayisələr və bənzərliklərə baxaraq məlumatları öz alqoritmasından keçirir və qərar verir. Neyron şəbəkələrə daxil olmuş və öyrəndiyi məlumatlar düzgündürsə, doğru qərarlar verilir, əks halda manipuliyasiya olma ehtimalı da mövcuddur.

Kiçik bir misalda neyron şəbəkələrin işləmə prinsipini izah etmək mümkünür. Şəkildə göründüyü kimi, giriş məlumatları giriş təbəqəsinə ötürülür, sonra məlumatlar bir və ya bir neçə gizli təbəqədən keçir. Ehtiyac olarsa, yenidən girişə qayıdıb sonradan ardıcıl olaraq, son məlumat çıxış təbəqəsinə ötürülür. Əlaqələr əlaqə bağları vasitəsi ilə qurulur.  Dərin detallara varmadan mümkün sadə misal ilə izah mümkündür.

Misal: Tutaq ki, salonda 50 ədəd minik avtomobili və onun funksiyaları və qiymətləri barədə məlumatlar var. İstəyirik ki, minik avtomobillərinin real bazar qiymətini proqnozlaşdıra bilən neyron şəbəkəsini öyrədək və işə salaq.

Giriş təbəqə: Minik avtomobili və onun funksiyaları, qiymətləri daxil olunur.

Gizli təbəqə: Məlumatları qəbul edir, üzərində riyazi əməliyyatlar keçirir, özündə daha əvvəldən daxil olmuş məlumatlarla müqayisə edir və ya digər alqoritmaya əsaslanan əməliyyatlar edərək, nəticəni növbəti təbəqəyə göndərir.

Çıxış təbəqəsi: Gizli təbəqədən məlumatları alır və minik avtomobilinin qiyməti barədə proqnoz verir.

Təlim: Təlim zamanı neyron şəbəkə öz proqnozlarını real qiymət və funksiyalarla müqayisə edir. Dəqiq proqnoz vermək üçün, tənzimləmələr aparır, itki və zərərləri qiymətləndirir və s.

Təxmin: Neyron şəbəkə bu təlimdən sonra qiymətlə bağlı proqnozlar verə bilir.

Yuxarıdakı misalda neyron şəbəkələrinin rəqəmlərlə necə  işləməsinin sözlü izahına bir nümunədir. Bu misal bizə neyron şəbəkənin giriş məlumatlarını necə emal etdiyi və proqnozlar verməsi haqqında əsas fikir əldə etməyə imkan verir. Daha mürəkkəb şəbəkələrdə bir neçə gizli təbəqə ola bilər və bir neçə giriş və çıxışa malik ola bilər. Bu, neyron şəbəkəyə giriş məlumatları və çıxış proqnozları arasında daha mürəkkəb əlaqələri öyrənməyə imkan verir.

Neyron şəbəkələrin bir çox növləri var. Bu növlərdən daha geniş bəhs etmək mümkündür. Ancaq texniki-riyazi detallara enmədən ümumi məsələləri göstərmək, maariflənmək cəhətindən daha məqsədəuyğun hesab etmək olar. Neyron şəbəkələrinin istifadə sahələrinə xüsusi diqqət çəkmək olar.

1. Kompüter sahələrində

• Təsvir və video analizlərdə,
• Obyektlərin aşkarlanması və tanınmasında,
• Sürücüsüz avtomobillərdə istifadə olunur.

2. Danışıq dili ilə bağlı məsələlərdə

• Dil tərcüməsi,
• Mətnin ümumiləşdirilməsi
• İnsan dilində anlayıb istifadəçilərlə daha təbii ünsiyyət qurmağa imkan verir.

3. Nitqin tanınması

• Nitqdən mətnə ​​və mətndən nitqə tətbiqlərdə istifadə olunur.
• İstifadəçilərə səsli əmrlər vasitəsilə cihazlarla qarşılıqlı əlaqə yaratmağa imkan verir.
• Danışılan sözləri tanıya, transkripsiya edə və təbii səslə nitq yarada bilər.

4. Səhiyyə sahəsi

• Xəstəlikləri müəyyən etmək və diaqnoz qoymaq,
• MRT kimi tibbi təsvirlərləri incələmək,
• Həmçinin dərmanların kəşfində və inkişafında istifadə olunur.

5. Maliyyə sahəsi

• Maliyyə fırıldaqçılığın aşkar edilməsində,
• Kredit və alqoritmik ticarətdə istifadə olunur,
• Maliyyə Mübadiləsi (borsa) üzrə proqnozları verə bilər.

Neyron şəbəkələrini bir çox şəxslər və təşkilatlar istifadə edir.

1. Tədqiqatçılar və akademiklər
2. Mühəndislər
3. Müəssisələr
4. Hökumət təşkilatları
5. Sahibkarlar

Bəzi üstünlüklərini də qeyd etmək yerinə düşər

• Eyni anda bir çox iş görmə qabiliyyətinə sahibdir
• Məlumatlar sadəcə verilənlər bazasında deyil, bütün şəbəkədə toplanır
• Məlumatlar arasında olan gizli əlaqələri tapmaq və böyük informasiyanı modelləyə bilir
• Lazım olmayan məlumatları çıxarmaq və əlavələr edə bilir və s.

Bəzi əskik cəhətləri

• Bəzi hallarda qüsurlar yarana bilər və proqnozlar yanıldıcı ola bilər. Bu əsasən daxil olan məlumatlardan da asılıdır.
• Yüksək və bahalı prosessorlar və digər resurslar tələb edə bilər.

Artıq aydındır ki, neyron şəbəkələr maşın öyrənmə dilidir. Hər dəfə proqramlaşdırmağa ehtiyac qalmadan ona verilmiş qəliblər əsasında öyrənir və qərar verir. Ancaq bu məqamda insana ehtiyac duyulur. Tapılmış cavablara baxmaq, onları hər kəsin anlayacağı dilə çevirmək üçün, insanlara (mütəxəssislərə) ehtiyac vardır. Əks halda cavab anlaşıqsız ola bilər. Məsələnin bu nöqtəsində köməyimizə “Süni İntellekt (Artificial Intelligence-AI)”-in imkanları çatır.

Süni İntellektin əsas sirri cavabları bir insan kimi, insana çox bənzər formada başa düşülən izah verməsidir. Bu sahədə bir çox araşdırma və real tədqiqatlar mövcuddur. Hər il sahənin 54% böyüdüyü deyilir. Bəzi faktları da göstərmək mümkündür.

1. Bir nəfər xəstəxanada MRT çəkdirib evə geri dönərkən süni intellektin xəbərdarlığı nəticəsində yenidən xəstəxanaya aparılaraq həyatını qurtarmaq mümkün oldu.
2. Türkiyədə Pilotsiz uçan aparatlarda istifadə olunur.
3. ABŞ-da Amazon şirkətinə məxsus Alexa-nın bir uşağı təhlükəli bir oyun oynamağa təşviq etməsi böyük reaksiyalara səbəb oldu
4. Nvidia şirkətinin inkişaf etdirdiyi robot Oksford Universitetində sessiyada iştirak etdi. Robot silahlanma yarışı ilə bağlı suala “Müharibə istəmirsinizsə, mən olmamalıyam” cavabını verdi.

Amma bunların heç biri Amerikanın OpenAİ şirktənin günümüzdə GPT (Generative Pre-trained Transformer- Generativ Öncədən Təlimləndirilmiş Transformator) versiyalarının əldə etdiyi üstünlüklərə çatmayıb. OpenAi şirkəti Süni İntellektin tədqiqat laboratoriyasıdır. OpenAİ dostca Süni İntellektə təşviq və inkişaf etdirmək üçün qurulan qeyri-kommersiya təşklatıdır. Microsoft Azure platformalarından istifadə edərək işləyir. 2015-ci ildə içində Elon Musk-ın da olduğu bir neçə şəxsin birlikdə 1 milyard ABŞ dolları yatırılaraq San-Fransiskoda qurulan qeyri-kommersiya əsaslı bir şirkət kimi yarandı. Mikrosoft şirkəti 2019-cu ildə OpenAi şirkətinə 1 milyard dollar sərmayə qoydu. Mikrosoft şirkəti Bing axtarış sisteminin modelini gücləndirmək məqsədi ilə GPT-4-ə xüsusi əlçatanlıq üçün 10 milyard dollar ikinci çoxillik sərmayə qoydu.

2020-ci ildə OpenAI GTP-3 versiyanı elan etdi. İnternetdə olan məlumatlar əsasında soruşulan sualları təbii dildə cavablandıra bilirdi, tərcümələr və mətnlərin generasiyası ilə bağlı imkanları təqdim edildi.

2021-i ildə təbii dil açıqlamalarından görüntülər generasiya edən “DALL-E” adını məşhur rəssam Salvador Dali və WALL-E adlı animasiya filmindən almışdır.

2022-ci ilin dekabr ayında GPT-3.5 əsaslı söhbət robotu ChatGPT pulsuz olaraq elan edildi. İlk 5 gündə 1 milyondan çox şəxs qeydiyyatdan keçdi.

7 Fevral 2023-cü ildə Microsoft ChatGPT ilə eyni əsaslı süni intellekt texnologiyasını Microsoft Bing, Egde, Microsoft 365-də inkişaf etdirdiyini elan etdi.

Π(pi) günündə, yəni 14 mart 2023-cü ildə OpenAİ ChatGPT Plus-un motoru olan GPT-4-ü elan etdi.

Təxmini qısa tərifi belə elan olundu: Həqiqi yaşamda insanlardan daha az qabiliyyətli olsa da, bəzi məslək və akademik qiymətləndirmələrdə insan səviyyəsində performans göstərə bilən, rəsm və mətnləri anlayıb, mətn şəklində cavab verə bilən çox yönlü bir modeldir.

GPT-4 bir çox imtahanlarda sınaqdan keçirildi və bir çox insanın çatmayacağı və az insanın çata biləcəyi nəticələr əldə etdi. Bəzi beynəlxalq imtahan nəticələrini  OpenAİ-in öz rəsmi saytına istinadən cədvəldə bir qismini  göstərmək mümkündür. Daha böyük siyahı ilə rəsmi mənbədən tanış olmaq olar.

Simulated exams	GPT-4	GPT-4 (no Vision)	GPT-3.5
Uniform Bar Exam (MBE+MEE+MPT)1	298/400	298/400	213/400
LSAT	163	161	149
SAT Evidence-Based Reading & Writing	710/800	710/800	670/800
SAT Math	700/800	690/800	590/800
Graduate Record Examination (GRE) Quantitative	163/170	157/170	147/170
Graduate Record Examination (GRE) Verbal	169/170	165/170	154/170
Graduate Record Examination (GRE) Writing	4/6	4/6	4/6
USABO Semifinal Exam 2020	87/150	87/150	43/150
USNCO Local Section Exam 2022	36/60	38/60	24/60
Medical Knowledge Self-Assessment Program	75%	75%	53%
Codetorces Rating	392	392	260
AP Art History	5	5	5
AP Biology	5	5	4
APCalculus BC	4	4	1

 

Çox maraqlı məqamlardan biri də odur ki, GPT-4-ün inkişafı üçün 6 ay sərf edildi. Bir çoxumuz GPT 3.5-dəki üstünlükləri tam test edib qurtarmadan, yeni versiya 100 səhifəlik texniki sənədi ilə birlikdə elan edildi. Biz ondan öyrənməyə başlayarkən, o da bizdən öyrənərək, daha da böyüməyə başladı. Demək mümkündür ki, yeni versiyanın bu qədər sürətlə ərsəyə gəlməsində hər kəsin ChatGPT-yə olan axını da ciddi rol oynadı.

GPT-3.5-dən yazaraq, suallar verdiyimiz halda GPT-4-də həm də şəkil və görüntüləri təqdim edərək öyrənmək, sual, fikir soruşmaq mümkündür. İnternetdə dəqiq ölçülməsi çətin olan, amma hər gün böyüyən dataları insanların araşdırması və bu işi manual olaraq etmək, ciddi zaman itkisidir. İnsanların uzun müddət diqqətli qalma imkanının olmamasını və yorula bilmə xüsusiyyətlərini də nəzərə alsaq, manual tədqiqatları çox çətin hesab etmək olar. GPT-4 sizin araşdırmaq istədiyiniz məlumatları data okeanı içərisindən araşdırır və sizə cavab verir, həm də sizə uyğun, sualın səviyyəsinə görə. Daha detallı suallara daha detallı cavablar verir. Proqramçılar, müəllimlər, tədqiqatçılar, data analitikləri, vəkillər üçün əvəzedilməz bir alət sayılır. GPT-ni digər bənzərlərindən fərqləndirən insan dilinə daha yaxın olmasıdır. Sanki bir insan kimi cavab verir, sanki insan cavab yazırmış kimi cavab yazması ciddi təsiredici məqamdır. Dil emalı o qədər yüksək səviyyədə və axıcıdır ki, insandan fərqləndirmək bəzi hallarda çətindir, hətta bəzi insanlar öz fikirlərini izah etməkdə çətinlik çəkdiklərini düşünsək, bəzi insanlardan daha üstün tərəflərini də görmək mümkündür.  Tarixdə ilk dəfə dili bizim dilə bənzəyən bir həll ilə qarşılaşırıq.

Bu versiyada 25000 söz daxil etmək mümkündür. Yəni 100 səhifəlik bir yazını verərək, konspekt tələb etmək olar, mətndəki mövzunu hər kəsin başa düşəcəyi dildə izahını istəmək olar. Hətta mətnlə bağlı konkret suallar verərək, yazı haqqında öyrənmək olar. GPT-3 ilə GPT-4-ün bəzi parametrlərini qarşılaşdırmaq mümkündür. GPT-3-ün maşın öyrənmə parametri (iş görə bilmə qabiliyyəti) 175 milyard olduğu qeyd olunur. GPT-4-də isə bu parametr 100 trilyondan çox olduğu bildirilir.

GTP-4 kod yaza bilər, işinizi necə inkişaf etdirəcəyinizi deyə bilər, tövsiyələr verə bilər, hətta oynamaq istədiyiniz oyunlar varsa, onları da sizin üçün yaza bilər. Soyuducunu açıb, şəklini çəkdiyinizdə soyuducuda olan ərzaqlarla hansı yeməkləri hazırlamaq imkanını və reseptini verə bilər.

Heç bir vəkilə ehtiyac olmadan lazımı sənədləri hazırlaya bilər, məktublar yaza bilər, gələn uzun məktubları qısaca sizə açıqlaya bilər, sizin istədiyiniz səviyyədə və tonda məktublar və yazılar yaza bilər.

Toplantılarınızı planlaya bilər, toplantılara qulaq asaraq, lazımı qeydlər və başlıqlar çıxara bilər.

GPT-4 öyrənmə, texnologiya, yazma, tarix, riyaziyyat, elm, məsləhət, koder, biznes kimi məsələlərdə GPT 3.5-dən 40% daha üstün nəticəyə sahibdir.

Məsələn: Be My Eyes (Gözlərim ol) adlı bir qurum GPT-4-ü öz aplikasiyalarına əlavə edəcəyini açıqladı. Görmə qabiliyyəti zəif olanlar üçün imkan yaranır ki, telefonun kamerasına göstərilən görüntülərin izahını versin. Məsələn, paltar mağazasına girən görmə qabiliyyəti zəif olana paltarlar haqqında təfsilatlı məlumat vermək kimi.

GPT-4 hüquq sahəsində də yüksək nəticələrə sahibdir. Bu gələcəkdə robot vəkillərin yaranma ehtimalını da özü ilə gətirir.

GPT-4 doğruluq və dil emalı kimi ən üstün nəticələrə sahibdir. Hal-hazırda bütün dillərdə danışa bilsə də, ən müvəffəq dil 85.5% ilə ingilis dili hesab olunur. GPT-4 şəkildəki görüntülərin zarafat və ya ciddi mövzu olduğunu da anlayaraq, detallı açıqlama verə bilir.

Bəzi təhdidlər mövcuddur və ciddi narahat edir

100 səhifəlik texniki sənəddə belə sistemin bəzi qabiliyyətlərini təxmin etməyin hələ də çətin olduğu deyilir. Etibarlı olmayan məlumatları verdikdə doğru məsləhətlər verməyə bilər. Getdikcə rəqabətə görə bəzi məqamların gizlədildiyi də görünməkdədir. Əsasən Mikrosoft şirkətinin sərmayələrindən sonra gizliliyin çoxaldığını müşahidə etmək mümkündür.

Məktəblərdə şagirdlərin imtahanda köçürməsinin qarşısını almaq üçün, bəzi məktəblər ChatGPT-ni qadağan etməsi də mümkün görünür.

12-ci səhifədə bildirilir ki: Etibarsız məlumatlar verildiyində model cinayət mövzusunda tövsiyə vermək kimi arzuolunmaz məzmun yarada bilər.

Dünyada müxtəlif qurumlar güc və iqtidar üçün istifadə edə bilər. Hətta güc və iqtidarın verdiyi xüsusi cəzbedicilikdən özünün də təsirlənə biləcəyi istisna edilmir. 14-cü səhifədə bu məsələdən bəhs olunur. Uzunmüddətli planlar yaratmaq, plana uyğun hərəkət etmək, güc və resurs toplamaq kimi davranışlar göstərə bilər. Eyni zamanda qurum güc arama davranışı ilə bağlı xüsusi çalışdığını da vurğulayır.

İnsanın hər yönü ilə təqlid edən süni intellektin pis niyyətli insanları da təqlid etmək imkanı vardır. Təbii ki, süni intellekt əxlaqsız və pis niyyətli insanları da öyrənib təqlid edə bilər, onlara uyğun tövsiyələr verə bilər. Manipulyasiyalar hər zaman mümkündür.

Mənfi məqsəd və risklərdən qorunmaq üçün, mütləq Süni İntellekt ilə bağlı etik mühəndis qrupu fəaliyyət göstərməlidir. Bu komanda yenilik edərkən, necə məsuliyyətli davranmaq üzərində işləməlidir. Mühəndislər süni intellektin hansı zərərlərə səbəb ola biləcəyini təxmin etməli və sonra azaldılması üçün təkliflər verməlidir. Xoşagəlməz hallardan biri odur ki, bəzən şirkətlər bir-biri ilə rəqabətə, yarışa qoşulur və bu məsələni unudurlar. Əks halda sosial şəbəkələrin yaranması ilə cəmiyyətlərdə fərqli axınlar və davranışlar yarandığı kimi, bilmədiyimiz qeyri-müəyyən xoşagəlməz, ciddi narahatedici yeni axınlar da bizi gözləyir. Qadağa məsələnin həlli deyil, amma məntiqli çıxış yolları tapmaq mümkündür. Qadağa bütünlükdə ziyanlı sayılırsa, məntiqlidir. Əgər məsələnin ciddi faydalı tərəfləri varsa, bundan istifadə edilməli və dünyanın inkişaf tendensiyasından geri qalmamalıyıq. Mənfi məsələlərlə mübarizə apararaq, mübarizə immuniteti qazanmağın daha münasib yol olduğunu düşünürəm. Ümid edirəm ki, dünyada baş verən və sürətlə davam edən son yeniliklər insanların hər zaman faydalanmasına xidmət edəcəkdir.

Bəhruz Əliyev, İnformasiya Texnologiyaları üzrə mühəndis-ekspert, tədqiqatçı