2023 yılında Harvard Üniversitesi, amiral gemisi olan bilgisayar bilimi dersi CS50’de OpenAI’nin ChatGPT’sine dayanan yapay zeka destekli bir öğretim asistanını tanıttı. Bu asistan; öğrenci sorularını yanıtlamak, kod hatalarını ayıklamak ve kişiselleştirilmiş geri bildirim sunmakla görevliydi. Bu uygulama, yapay zekanın yükseköğretimdeki dönüştürücü potansiyelini gözler önüne serdi. Ancak bu girişim, daha derin bir sistemsel sorunu da ortaya çıkardı: Üniversite eğitmenlerinin çoğu, yapay zekayı etkili bir şekilde öğretim süreçlerine entegre etmek için gerekli bilgiye, desteğe ve özgüvene sahip değil.
Bu makalede, üniversite akademisyenlerinin öğrencileri bu teknolojik dönüşüme hazırlama konusundaki yetersizliklerini verilerle inceliyoruz.
Yapay Zeka Zorluklarına Hazır Olmayan Üniversite Eğitmenleri
Çeşitli araştırmalar, üniversite eğitmenleri arasında yaygın bir yapay zeka (YZ) okuryazarlığı boşluğu olduğunu teyit ediyor. Sektörler arası paydaşlar, YZ’nin eğitimdeki potansiyelini kabul ederken, öğretim profesyonelleri mühendisler veya iş dünyası liderlerine kıyasla çok daha fazla tereddüt ve şüphe gösteriyor. Eğitmenler özellikle şu konularda endişe taşıyor:
- YZ sistemlerinin nasıl çalıştığına dair temel bilgi eksikliği
- Veri gizliliği ve algoritmik önyargı gibi etik kaygılar
- Geleneksel pedagojik rollerin ve mesleki güvenliğin tehdit altında olması
Dijital Eğitim Konseyi’nin (Digital Education Council – DEC) 2025 Küresel Yapay Zeka Fakülte Anketi, 28 ülkedeki 52 kurumdan 1.681 eğitmenin yanıtlarına dayanarak, üniversite eğitmenlerinin karşılaştığı YZ zorluklarını ve eğitim boşluklarını kapsamlı biçimde ortaya koyuyor.
Temel Bulgular:
- YZ Yetkinlik Düzeyi: Sadece %17’si kendini ileri/uzman düzeyde görüyor. %40’ı ise başlangıç seviyesinde veya hiç bilgi sahibi değil.
- Kurumsal Destek: Sadece %6’sı kurumlarının yeterli kaynak sağladığını düşünüyor. Kurumsal yönergeleri tamamen bilenlerin oranı ise yalnızca %4.
- YZ Kullanımı: %61’i derslerinde YZ kullanmış; ancak bu kullanıcıların %88’i sınırlı veya orta düzeyde kullanıyor.
- Gelecek Öngörüsü: %86’sı gelecekte YZ kullanmayı planlıyor; %65’i bunu bir fırsat olarak görürken, %35’i risk olarak değerlendiriyor.
2025 Küresel Yapay Zeka Fakülte Anketi Sonuçları
| Göstergeler | Oran (%) |
|---|---|
| Yapay zeka konusunda ileri/uzman olduğunu belirten akademisyen oranı | 17 |
| Yapay zeka konusunda yeni başlayan veya hiç bilgi sahibi olmayanların oranı | 40 |
| Öğretim uygulamalarında yapay zekayı kullanan eğitmen oranı | 61 |
| Bu kullanıcılar arasında yapay zekayı az/orta düzeyde kullananların oranı | 88 |
| Gelecekte yapay zekayı derslerinde kullanacağını öngören eğitmen oranı | 86 |
| Yapay zekayı bir fırsat olarak gören eğitmen oranı | 65 |
| Yapay zekayı bir tehdit olarak gören eğitmen oranı | 35 |
| Öğrencilerin yapay zeka çıktısını eleştirel değerlendirme becerisine dair kaygı duyanlar | 83 |
| Öğrencilerin yapay zekaya aşırı bağımlı olmasından endişe duyan eğitmen oranı | 82 |
| Mevcut öğrenci değerlendirme yöntemlerini yetersiz bulan eğitmen oranı | 54 |
| Öğrenci değerlendirmelerinde köklü reform çağrısı yapan eğitmen oranı | 13 |
| Kurumlarının yapay zeka yönergelerini tamamen bilen eğitmen oranı | 4 |
| Kurumu tarafından yeterli yapay zeka eğitimi aldığını düşünen eğitmen oranı | 6 |
Akademik Direnç ve Korkular: Yapay Zeka ile Gelen Tehditler
a. Kurumsal Durgunluk ve Destek Eksikliği
Türkiye örneğinde, Mustafa İçen’in “Türkiye’de Yapay Zeka ile Eğitimin Geleceği” çalışmasında akademik personel, yapay zekanın sınıf içindeki rolünün belirsizliği nedeniyle uygulamada yalnız bırakıldıklarını bildiriyor.
b. İş Güvencesi ve Meslek İtibarı Kaygısı
Aynı çalışmada bir öğretim üyesi, “Öğretmenin yeri küçülecek” diyerek endişesini belirtmiş, bir diğeri ise “robotik öğretim” uygulamalarının rehberlik ve eleştirel diyalog gibi insani bileşenleri yok edeceğinden bahsetmiştir.
Bu korkular, 2025’te tüm bilgi işlerini yapay zeka aracılığıyla ikame etmeyi hedefleyen “Mechanize” gibi girişimlerle daha da artmıştır.
c. Teknik ve Pedagojik Eğitim Eksikliği
Birçok akademisyen, hem yapay zekayı anlayacak teknik altyapıdan hem de onu etkili bir şekilde derslerde kullanacak pedagojik çerçeveden yoksun.
Bilgi Açığının Somut Örnekleri
- Jill Watson (Georgia Tech, 2016): Öğrenciler aylarca bir yapay zeka ile iletişim kurduklarının farkında olmadı. Bu deney, fakülte çapında bu tür araçların nasıl tanıtılacağına dair farkındalık eksikliğini gösterdi.
- Bilim Kurguya Dayalı Algılar: Mustafa İçen’in çalışmasındaki görüşmelerde bazı akademisyenler, Asimov’un robot yasaları gibi bilim kurgu unsurlarına atıf yaptı.
- Kritik Değerlendirme Eksikliği: Microsoft ve Carnegie Mellon’un 2024 tarihli bir çalışması, yapay zekayı sık kullananların görevleri daha hızlı tamamladığını ancak eleştirel değerlendirme düzeyinin azaldığını tespit etti.
Kurumsal İyileştirme Girişimleri
Aşağıdaki üniversiteler yapay zeka konusunda öğretim üyelerini desteklemek için özel programlar başlattı:
- Florida Üniversitesi: “AI Across the Curriculum”
- Auburn Üniversitesi: “Teaching with AI” adlı çevrimiçi kurs
- ETH Zürih: Disiplinlerarası “AI Eğitim Kuluçkası”
- IIT Madras: Laboratuvarlarda yapay zeka asistanları + zorunlu pedagojik sertifika
Ancak bu tür çabalar genellikle teknik bölümlerle sınırlı kalmakta, beşeri bilimler ve sosyal bilimler çoğu zaman bu altyapıya erişememektedir.
İleriye Dönük Stratejiler
Yükseköğretim kurumlarının eğitmenlerini geleceğe hazırlayabilmesi için şu stratejiler öneriliyor:
- Zorunlu Yapay Zeka Okuryazarlığı Eğitimi
- Akademik Yükselme Kriterlerine Entegrasyon
- Disiplinlerarası Öğretim İnovasyon Merkezleri
- Veri gizliliği ve akademik etik çerçevesinde şeffaf politika geliştirme
Yükseköğretimin Temeli: Yapay Zekayı Anlayabilmek
Yapay zeka artık yalnızca bir araç değil; öğrenmenin nasıl yapılandırıldığı, aktarıldığı ve değerlendirildiği konularında köklü değişimlere yol açacak bir dönüştürücü. Ancak bu dönüşüm ancak ve ancak eğitmenler buna öncülük edecek donanıma sahipse mümkün olacak.
Aksi takdirde, eğitmen eğitimi eksikliği bazı bölümlerle diğerleri arasında eşitsizlikleri derinleştirir ve yükseköğretimde yapay zekanın yanlış, hatta zararlı kullanımına yol açabilir.
