Üretken yapay zekâ araçlarının (ChatGPT, Copilot, Gemini vb.) yaygın kullanımı, yükseköğretim kurumlarında ölçme ve değerlendirme sistemlerini yeniden düşünmeyi zorunlu hale getirmiştir. Geleneksel yazılı ödevler, proje raporları ve evden yapılan sınavlar; öğrencinin gerçek bilgi, beceri ve akıl yürütme kapasitesini ölçmekte artık yeterince güvenilir değildir. Öğrenci yerine yapay zekânın çalışması riski, akademik dürüstlük tartışmalarını yeni bir boyuta taşımıştır.
Bu webinar, uluslararası yükseköğretim sistemlerinde ortaya çıkan yeni ölçme-değerlendirme paradigmalarını kapsamlı biçimde ele almaktadır. Öncelikle dünya üniversitelerindeki yapay zekâ kullanım taksonomileri incelenecek; yasaklama, sınırlama, rehberli kullanım ve entegre kullanım modelleri karşılaştırmalı olarak değerlendirilecektir. Ardından, “GenAI’nin öğrenci yerine çalışması” riskine karşı geliştirilen stratejik yaklaşımlar sistematik biçimde analiz edilecektir.
Strateji A kapsamında canlı doğrulama ve “geri öğretme” (teach-back) yöntemi ele alınacaktır. Bu yaklaşımda öğrenci, sunduğu çalışmayı sözlü olarak savunmakta ve kendi öğrenme sürecini açıklamaktadır. Böylece sadece ürün değil, öğrenmenin derinliği ölçülmektedir.
Strateji B’de süreci görünür kılma yaklaşımı tartışılacaktır. Taslakların, ara çıktılarının ve akıl yürütme adımlarının belgelenmesi; değerlendirmeyi yalnızca sonuç odaklı olmaktan çıkarıp süreç odaklı hale getirmektedir. “Akıl yürütme kanıtı”nın görünür kılınması, yapay zekâ destekli üretimi daha şeffaf bir zemine taşımaktadır.
Strateji C, otantik değerlendirme ve toplumsal bağlantı üzerine kuruludur. Gerçek hayat problemleri, saha çalışmaları, yerel paydaşlarla işbirliği ve özgün veri üretimi; yapay zekâ tarafından tamamen taklit edilmesi zor öğrenme çıktıları üretmektedir.
Strateji D’de ise yapay zekâ ile eleştirel işbirliği modeli ele alınacaktır. Amaç, yapay zekâyı yasaklamak değil; öğrencinin AI çıktısını analiz etmesini, sorgulamasını ve geliştirmesini teşvik etmektir. İnsan–AI işbirliğini pedagojik bir avantaja dönüştürmek bu yaklaşımın merkezindedir.
Son olarak, değerlendirme tasarımında motivasyon boyutunun dikkate alınması gerektiği vurgulanacaktır. Öğrencinin içsel motivasyonunu destekleyen, öğrenmeyi anlamlı ve kişisel bağlamla ilişkilendiren ölçme araçları; yüzeysel AI kullanımını doğal biçimde azaltmaktadır.
Bu webinar, yalnızca teknik çözümler değil; aynı zamanda politika, etik ve pedagojik dönüşüm perspektifi sunmaktadır. Katılımcılar, kurumlarında uygulanabilir bir dönüşüm çerçevesi ile ayrılacaklardır.
Bu webinar sonunda katılımcılar aşağıdaki bilgi, beceri ve perspektif kazanımlarına sahip olacaklardır:
Yapay zekâ çağında ölçme-değerlendirme krizinin temel nedenlerini açıklayabileceklerdir.
Uluslararası yükseköğretim sistemlerinde geliştirilen AI kullanım taksonomilerini analiz edebileceklerdir.
GenAI’nin öğrenci yerine çalışma riskini pedagojik açıdan değerlendirebileceklerdir.
Kurumlarında uygulanabilir AI entegrasyon politikası için çerçeve tasarlayabileceklerdir.
Yasaklama yerine yönlendirme temelli modeller geliştirebileceklerdir.
Akademik dürüstlük süreçlerini AI bağlamında yeniden yapılandırabileceklerdir.
Teach-back (geri öğretme) yöntemini derslerine entegre edebileceklerdir.
Süreç odaklı değerlendirme şablonları oluşturabileceklerdir.
Otantik ve toplumsal bağlantılı ölçme araçları geliştirebileceklerdir.
AI ile eleştirel işbirliği modelini ders tasarımına dahil edebileceklerdir.
AI tespit araçlarının sınırlılıklarını değerlendirebileceklerdir.
Öğrenci motivasyonunu merkeze alan değerlendirme tasarımı yapabileceklerdir.
İnsan–AI işbirliğini öğrenme avantajına dönüştürebileceklerdir.
Ölçme-değerlendirme reformunu yalnızca teknik değil; kültürel ve pedagojik dönüşüm olarak ele alabileceklerdir.
Fakülte düzeyinde uygulanabilir yol haritası oluşturabileceklerdir.
AI çağında sürdürülebilir akademik kalite güvencesi modeli tasarlayabileceklerdir.
Webinar sonunda katılımcılar, kendi kurumlarında doğrudan uygulayabilecekleri bir stratejik değerlendirme çerçevesi ve somut tasarım araçları ile ayrılacaklardır.
Bu webinar; politika analizi, pedagojik tasarım ve uygulama örneklerini bir araya getiren bütüncül bir yükseköğretim değerlendirme dönüşüm programıdır. İçerik, yalnızca teorik tartışma değil; dünya üniversitelerinden örnek uygulamalar, karşılaştırmalı politika analizleri ve somut tasarım şablonları içermektedir.
Program üç ana eksen üzerine yapılandırılmıştır:
1. Politika ve Kurumsal Çerçeve
Uluslararası üniversitelerde yapay zekâ kullanımına ilişkin yayımlanan yönergeler, akademik dürüstlük politikaları ve ölçme-değerlendirme reformları analiz edilecektir. Katılımcılar, “yasaklayıcı model” ile “entegratif model” arasındaki farkları ve sürdürülebilir yaklaşımın neden entegrasyon odaklı olduğunu göreceklerdir.
2. Pedagojik Tasarım ve Değerlendirme Stratejileri
Webinarda dört temel strateji detaylandırılacaktır:
Canlı doğrulama ve geri öğretme
Süreci görünür kılma
Otantik ve toplumsal bağlantılı değerlendirme
Eleştirel AI işbirliği
Her strateji için örnek rubrik tasarımları, değerlendirme akış şemaları ve ders içi uygulama senaryoları paylaşılacaktır. Katılımcılar, klasik “ürün değerlendirme” modelinden “süreç + akıl yürütme + refleksiyon” modeline geçişin nasıl planlanacağını öğreneceklerdir.
3. İnsan–AI İşbirliği Paradigması
Yapay zekânın öğrenmeyi tehdit eden değil; doğru tasarlandığında öğrenmeyi derinleştiren bir araç olduğu gösterilecektir. Öğrencinin AI çıktısını eleştirmesi, yeniden yapılandırması ve geliştirmesi üzerine kurulu hibrit modeller detaylandırılacaktır.
Webinar ayrıca şu konulara da yer verecektir:
Akademik dürüstlük ve etik boyut
AI tespit araçlarının sınırlılıkları
Değerlendirme tasarımında motivasyon psikolojisi
Öğrenci direnci ve öğretim elemanı kaygısı yönetimi
Program, yükseköğretimde görev yapan akademisyenler, kalite güvence uzmanları, ölçme-değerlendirme birimleri ve politika geliştiriciler için tasarlanmıştır. İçerik, uygulamaya dönük ve stratejik karar almayı destekleyen bir yapıdadır.
| Kategori: | Webinarlar |
| Eğitmen: | Doç. Dr. Beyza Aksu Dünya |
| Sertifika: | Evet |
| Video Sayısı: | 1 |
