Üniversite tercih sürecinin en kritik anlarında, binlerce öğrenci umutlarını "tercih robotları" adı verilen dijital araçlara bağlamaktadır. Bu robotlar, basit algoritmalar ve sınırlı veri setleriyle donatılmış olmasına rağmen, gençlerin en önemli yaşam kararlarında rehber olma iddiasında bulunmaktadır. Ancak bu teknolojik görünümlü çözümler, aslında öğrencileri daha büyük bir belirsizliğe sürükleyen birer aldatmacadan ibarettir. Tercih robotlarının en temel sorunu, analiz ettikleri veri setinin derinliksizliğidir. Bu sistemler, iki yılın sıralama verilerini gösterse de sadece bir önceki yılın sıralamalarını baz alarak önerilerde bulunur. Halbuki ÖSYM'nin kendi tercih robotunda bile son dört yılın verileri yer alır. Beş-altı yıllık bir perspektif olmadan yapılan analizler, trendin yönünü göremez, döngüsel değişimleri kavrayamaz. Tercih robotlarıyla karar vermek, pusulasız yola çıkmak gibidir. Eğitim sistemi, ekonomik koşullar, toplumsal tercihler sürekli değişim halindedir. Tercih robotları, ham verileri işlemekten öte, onları anlamlandırmaktan acizdir. Gerçek bir rehberlik hizmeti sunabilmek için regresyon analizi, volatilite hesaplamaları, trend analizi ve normalizasyon gibi istatistiksel yöntemler kullanılmalıdır. Ancak mevcut robotlar sadece listeleme yapar, veriyi hesaplamaz, tartmaz ve anlamlandırmaz. Örneğin, bir bölümün sıralamasındaki ani düşüş, gerçek bir popülarite kaybını mı yoksa o yıla özgü bir istisna durumunu mu yansıtır? Bu soruya cevap verebilmek için sistemsel dalgalanmaların analiz edilmesi gerekir. Robotlar ise bu derinlikte bir anlayış sunmaktan uzaktır. Üniversite tercihi, sadece puan ve sıralama odaklı bir karar değildir. Burs olanakları, yurt kapasitesi, mezunların iş bulma oranları, şehirdeki yaşam maliyeti gibi faktörler de büyük önem taşır. Bazı öğrenciler için çift anadal programları, Erasmus olanakları, akademik kadronun niteliği belirleyici olabilir. Tercih robotları ise bu çok boyutlu karar verme sürecini tek boyuta indirger. Sanki bir öğrencinin geleceği sadece bir sıralamayla belirleniyormuş gibi davranır. Bu yaklaşım, hem yanıltıcıdır hem de öğrencinin gerçek potansiyelini göz ardı eder. Yazılımsal sorunlar, güncel olmayan tablolar, algoritmik çakışmalar tercih robotlarının sürekli karşılaştığı problemlerdir. Özellikle tercih sürecinin son günlerinde, stresli zamanlarda yapılan hatalar, bir öğrencinin tüm geleceğini etkileyebilir. Kontenjan değişiklikleri, özel koşullar, başarı sırası oynaklığı gibi etmenler robotlar tarafından dikkate alınmaz. Bu hatalar, sadece teknik problemler değil, aynı zamanda güven sorunu da oluşturur. Öğrenciler, hayatlarının en kritik kararını verirken, güvenilirliği şüpheli sistemlere bağımlı hale gelir. Günümüzde yapay zeka teknolojileri, tercih robotlarını bir adım ileriye taşımıştır. Yapay zeka destekli sistemler, daha sofistike analizler yapabilme potansiyeline sahiptir. Ancak yapay zeka da kendi sınırlarını taşır. Yapay zeka sistemleri, beslendiği verinin kalitesi kadar iyidir. Eğer kaynak veriler yetersizse, yapay zeka da hatalı sonuçlar üretir. Üstelik yapay zeka, insan deneyiminin, sezgisinin ve bağlamsal anlayışının yerini alamaz. Nicel veri analizi yapabilse bile, nitel faktörleri değerlendirmekte zorlanır. Yapay zeka ve tercih robotları, rehber öğretmenlere olan ihtiyacı azaltmış olsa da, eğitim analistlerinin yerini alamaz. Eğitim analistleri seviyesinde bir hizmet sunmaktan hala uzaktırlar. Bir okuldaki rehber öğretmense, öğrenciyi tanır, onun kişisel özelliklerini, ilgi alanlarını, ailesel durumunu göz önünde bulundurur. Bu bütünsel yaklaşım, hiçbir robot veya yapay zeka sistemi tarafından tam olarak kopyalanamaz. Tercih robotlarına güvenen öğrenci, kendisine zulmetmiş olur. Çünkü bu sistemler, karmaşık bir karar verme sürecini aşırı basitleştirir ve öğrenciyi yanıltabilir. Gerçek rehberlik, sadece sayısal verilerle değil, insani faktörlerin de göz önünde bulundurulduğu kapsamlı bir yaklaşım gerektirir. Öğrenciler, tercih sürecinde teknolojik araçları tamamen reddetmemeli, ancak onları eleştirel bir gözle değerlendirmeli ve tercih robotları ile yapay zekayı birlikte kullanmalıdır. Hatta mümkünse ikisini de geliştirmelidir. Gelecek, doğru tercihlerle şekillenir. Bu tercihler ise sadece algoritmaların değil, insan deneyiminin, bilgisinin ve sezgisinin rehberliğinde verilebilir. Tercih robotları ve yapay zeka birer araç olarak kalmalı, asla karar verici konumuna yükseltilmemelidir.
