Çevresel kirliliğin artışıyla mücadelede bir araç olarak çevre eğitimi: optimize edilmiş — açıklanabilir yapay zeka (XAI) yaklaşımı

Çevre eğitiminin neden önemli olduğu

Dünya genelinde kirli hava, güvenli olmayan su ve artan atıklar insanlar ve doğa için zarar veriyor. Libya, kirlenmiş kıyılardan petrolden zarar görmüş çöllere kadar bu sorunların hepsiyle aynı anda karşı karşıya. Bu çalışma basit ama güçlü bir soruyu gündeme getiriyor: daha iyi çevre eğitimi durumu tersine çevirmeye yardımcı olabilir mi — ve modern yapay zeka (YZ) hangi tür eğitimin gerçekten fark yarattığını gösterebilir mi?

Evimizin yakınındaki kirlilik baskıları

Libya’nın çevresi birçok alandan baskı altında. Arıtılmamış kanalizasyon ve endüstriyel atıklar nehirleri, yeraltı sularını ve denizi kirletiyor. Petrol ve gaz faaliyetleri, çimento fabrikaları ve trafikteki emisyonlar şehirlerde hava kalitesini kötüleştirirken, yetersiz atık toplama çöplerin açık alanlarda dökülmesine ve yakılmasına yol açıyor. Bu eğilimler deniz yaşamını, içme suyunu ve halk sağlığını tehdit ederek solunum yolu hastalıkları, kanserler ve su kaynaklı enfeksiyonlara katkıda bulunuyor. Bu bağlamda ülke, bilinçli vatandaşların daha temiz uygulama ve politikaları talep etmesi umuduyla okul ve üniversite programlarına çevre konularını yerleştirmeye başladı.

Gelecek kuşağı dinlemek

Araştırmacılar, iki Libyalı üniversitedeki çevre bilimi ve eğitim programlarındaki öğrencilere odaklandı. 400’den fazla öğrenci, geçmişleri, hava ve su kirliliği ya da iklim değişikliği gibi konular hakkındaki endişe düzeyleri, günlük hayatta gerçekte neler yaptıkları—örneğin geri dönüşüm, temizlik etkinliklerine katılma ya da daha az ambalajlı ürün satın alma—ve kirlilik, nedenleri ve çözümleri hakkında ne kadar bilgi sahibi olduklarını soran çevrimiçi bir anketi doldurdu. Çoğu öğrenci hava ve su kalitesi ile iklim değişikliği konusunda yüksek düzeyde endişe bildirdi ve birçok öğrenci geri dönüştürülebilirleri ayırma ya da temizlik etkinliklerine katılma gibi çevre yanlısı alışkanlıklara zaten sahip olduğunu söyledi. Öz‑bildirime dayalı bilgi düzeyi de güçlüydü: büyük çoğunluk temel kirleticileri, kirliliğin ana nedenlerini ve olası çözümleri anladıklarını belirtti.

Gerçekten etkili olanı bulmak için akıllı araçlar kullanmak

Basit ortalamaların ötesine geçmek için ekip gelişmiş YZ yöntemlerine başvurdu. Öğrencilerin çevresel kirliliğe karşı çözümler bilgisi ana hedef olarak ele alındı ve diğer tüm anket yanıtları—endişe, harekete geçme isteği ve bildirilen davranışlar—muhtemel etkiler olarak değerlendirildi. Yapay sinir ağları, artırılmış karar ağaçları ve Gauss süreç regresyonu olarak adlandırılan bir yöntem dahil olmak üzere birkaç bilgisayar modeli kuruldu. Ardından bu modellerin tahminlerini mümkün olduğunca doğru kılmak için Bayesyen optimizasyon adı verilen bir teknikle otomatik ince ayar yapıldı. Buna ek olarak, her anket faktörüne katkı puanı atayan ve bir öğrencinin kirlilik çözümleri bilgisini tahmin etmeye ne kadar yardımcı olduğunu gösteren "açıklanabilir YZ" yaklaşımı uygulandı.

Öğrencilerin çevresel anlayışını şekillendirenler

Açıklanabilir YZ analizi, tüm soruların eşit derecede önemli olmadığını ortaya koydu. Kirlilikle başa çıkmayı bilme ile en güçlü bağlantılar birkaç kilit faktörden geliyordu: öğrencilerin kirliliğin ana nedenlerini ve başlıca kirleticileri bilip bilmemesi; geri dönüştürülebilirler için ayrı kaplar kullanıp kullanmadıkları; kendi atıklarını azaltmaya istekli olup olmadıkları; ve çevre korumaya adanmış gruplarla iş birliği yapmaya hazır olup olmadıkları. Başka bir deyişle, somut bilgi ile uygulamalı, toplum odaklı alışkanlıklar daha derin bir anlayış için merkezî görünüyor. Modeller yalnızca bu küçük, etkili faktör kümesi kullanılarak yeniden kurulduğunda, tam anket verileriyle beslenmiş hallerine eşit veya daha iyi performans gösterdiler—özellikle öğrencilerin çözüm bilgisi puanlarını çok yüksek doğrulukla tahmin eden optimize edilmiş Gauss süreç regresyon modeli.

Daha temiz bir gelecek için veriden eyleme

Uzman olmayanlar için ana mesaj, eğitimin çevreye yalnızca ders kitaplarına daha fazla bilgi ekleyerek yardımcı olmadığıdır. En çok önem taşıyanın, yerel gerçek sorunları günlük eylemlerle ve kolektif çabalarla ilişkilendiren ve kirliliğin nedenlerini açıkça anlamayı inşa eden öğretim olduğu görülüyor. Açıklanabilir YZ kullanarak bu çalışma, okulların, üniversitelerin ve politika yapıcıların, öğrencilerin çevrelerinin sorumluları haline gelmelerini istiyorlarsa hangi tutumları ve davranışları teşvik edeceklerini nasıl belirleyebileceklerini gösteriyor. Çalışma Libyalı üniversitelere dayansa ve öz‑bildirime dayalı anket verilerine güvenirken, yaklaşım daha akıllı ve hedefe yönelik programlar tasarlamak için düşünceli çevre eğitimi ile şeffaf YZ analizinin birleştirilmesine yönelik bir yol haritası sunuyor.

Atıf: Hamad, O.A.M., Baysen, E. & Usman, A.G. Environmental education as a means of combating growing environmental pollution: an optimized- explainable artificial intelligence (XAI) approach. Sci Rep 16, 12647 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-42335-z

Anahtar kelimeler: çevre eğitimi, kirlilik, Libya, yapay zeka, öğrenci davranışı