Geleceğin Eğitimi

üniversitede yapay zekâ; ders hazırlığı, eğitim içeriği geliştirme, soru oluşturma, öğrenci performanslarının analiz edilmesi, öğrenme güçlüklerinin belirlenmesi ve bireysel öğrenme desteğinin geliştirilmesi amacıyla kullanılmaktadır.

Akademisyenler yapay zekâ araçlarından ders içeriklerinin hazırlanması, öğrenme materyallerinin geliştirilmesi, örnek soru oluşturulması, içerik analizi ve farklı öğrenme etkinliklerinin tasarlanmasında destekleyici araç olarak yararlanabilmektedir.

Evet. Yapay zekâ destekli Öğrenci Başarı Analiz Sistemi aracılığıyla öğrencilerin sınav sonuçları, ders öğrenme çıktıları ve akademik performans verileri analiz edilerek güçlü ve gelişime açık alanların belirlenmesi hedeflenmektedir.

Hayır. Yapay zekâ akademisyenin veya öğrencinin yerine karar veren bir mekanizma değildir. Akademisyenin öğretim ve değerlendirme süreçlerini destekleyen bir karar destek aracıdır. Akademik kararların nihai sorumluluğu öğretim elemanındadır.

üniversitenin modeli; yapay zekâ araçları, öğrenci başarı analizi, kişiselleştirilmiş öğrenme, aktif öğrenme, ölçülebilir öğrenme çıktıları ve sürekli iyileştirme süreçlerini bütüncül şekilde bir araya getiren eğitim yaklaşımıdır.

Derslerde teorik bilginin yanında öğrencinin araştırdığı, tartıştığı, uyguladığı ve ürettiği aktif öğrenme yöntemlerinin kullanılması hedeflenmektedir.

Evet. Öğrenci yalnızca bilgiyi dinleyen değil, öğrenme sürecine aktif katılan ve bilgi üreten bir birey olarak konumlandırılmaktadır.

Vaka analizleri, grup çalışmaları, rol-play uygulamaları, oyunlaştırma, proje çalışmaları, akran öğrenmesi, öğrenci sunumları, gerçek yaşam problemleri ve teknoloji destekli uygulamalar kullanılabilmektedir.

Eğitim alanına ve dersin niteliğine uygun durumlarda oyunlaştırma, sanal gerçeklik ve diğer dijital öğrenme teknolojilerinden yararlanılabilmektedir.

Evet. Öğrencilerin problem çözmesi, proje üretmesi, tartışmalara katılması, sunum yapması ve gerçek yaşam problemleri üzerinde çalışması teşvik edilmektedir.

Öğrencilerin akademik performanslarını yalnızca dönem sonu notlarına göre değil, eğitim sürecinin farklı aşamalarında analiz etmeyi amaçlayan yapay zekâ destekli bir sistemdir.

Sınav sonuçları, ders öğrenme çıktıları, program çıktıları ve diğer akademik performans verileri birlikte değerlendirilerek öğrencilerin gelişimi izlenmektedir.

Sistem, özellikle ara sınav sonrası verileri analiz ederek öğrencinin gelişime ihtiyaç duyduğu alanların dönem tamamlanmadan fark edilmesini ve erken destek sağlanmasını hedeflemektedir.

Öğrencinin ihtiyacına göre ek çalışma, konu tekrarı, bireysel öğrenme materyali, ödev, akademik danışmanlık veya öğretim elemanının uygun gördüğü farklı destek mekanizmaları uygulanabilir.

Başarı verileri; öğrencinin güçlü ve gelişime açık yönlerini belirlemek, öğrenme eksikliklerini tespit etmek ve gerektiğinde eğitim süreçlerini geliştirmek amacıyla analiz edilmektedir.

üniversitenin eğitim yaklaşımında öğrencilerin farklı öğrenme hızlarına ve ihtiyaçlarına sahip olduğu kabul edilmekte ve öğrenciye ihtiyaç duyduğu alanlarda hedefli destek sağlanması amaçlanmaktadır.

Akademik performans verileri analiz edilerek öğrencinin gelişime açık alanlarına yönelik tekrar çalışmaları, destek materyalleri veya akademik yönlendirmeler sunulabilir.

Sınav ve değerlendirme sonuçları ile ders öğrenme çıktılarındaki başarı düzeyleri analiz edilerek öğrencinin gelişime ihtiyaç duyduğu alanlar belirlenebilir.

Yapay zekâ destekli sistemler öğrencinin performans verilerinin analiz edilmesine yardımcı olarak hangi alanlarda ilave öğrenme desteğine ihtiyaç duyulabileceğini belirlemeye katkı sağlayabilir.

Her öğrenci için tamamen farklı bir program oluşturmak yerine, mevcut eğitim sistemi içerisinde öğrencinin ihtiyacı olan noktalarda daha hedefli destek verilmesi amaçlanmaktadır.

Sınav, ödev, proje ve diğer değerlendirme faaliyetleri ders öğrenme çıktılarıyla ilişkilendirilerek öğrencilerin ilgili kazanımlara ulaşma düzeyleri analiz edilmektedir.

Öğrencinin değerlendirme sonuçları ilgili ders ve program çıktılarıyla ilişkilendirilerek bilgi, beceri ve yetkinlik kazanımları takip edilebilir.

Evet. Eğitim süreci Ders Öğrenme Çıktıları → Program Çıktıları → Öğrenci Başarısı → Analiz → İyileştirme zinciri içerisinde değerlendirilmektedir.

Evet. Öğrencilerin belirli bir öğrenme çıktısında düşük performans göstermesi durumunda ders içeriği, öğretim yöntemi veya ölçme-değerlendirme yöntemi yeniden değerlendirilebilir.

Evet. Öğrenci performansı ve öğrenme çıktılarından elde edilen verilerin eğitim ve program geliştirme çalışmalarında kullanılması hedeflenmektedir.

üniversitenin eğitim yaklaşımında öğrencilerin yalnızca dersleri tamamlaması değil, geleceğin çalışma hayatında ihtiyaç duyacağı bilgi, beceri ve yetkinlikleri kazanması önemsenmektedir.

Yapay zekâ okuryazarlığı, dijital beceriler, problem çözme, iletişim, teknoloji kullanımı ve disiplinlerarası çalışma gibi yetkinliklerin programlara entegre edilmesi hedeflenmektedir.

Önceki öğrenmelerin tanınması, esnek ve yetkinlik temelli eğitim yaklaşımının unsurlarından biri olarak değerlendirilmektedir.

Evet. Mikro-yeterliliklerin eğitim sistemine entegre edilmiştir.

Öğrencilere alan bilgilerinin yanında yapay zekâ, dijital beceriler, problem çözme, iletişim, teknoloji kullanımı ve disiplinlerarası çalışma yetkinliklerinin kazandırılması hedeflenmektedir.

Eğitim Bilgi Sistemi, dijital ders içerikleri, çevrim içi öğrenme kaynakları, online sınav uygulamaları, VETİS, dijital kütüphane hizmetleri ve gerektiğinde uzaktan eğitim altyapısı dijital öğrenme ekosisteminin bileşenleridir.

Evet. Dijital eğitim altyapısı öğrencilerin ders ve öğrenme kaynaklarına erişimini desteklemektedir.

Evet. Online sınav uygulamaları üniversitenin dijital öğrenme ekosisteminde yer almaktadır.

VETİS ve dijital kütüphane hizmetleri aracılığıyla akademik kaynaklara uzaktan erişim desteklenmektedir.

Fiziksel kampüs ile dijital öğrenme ortamlarının birbirini tamamlayacak şekilde birlikte kullanılmasıyla desteklenmektedir.

Evet. Öğrencilerin akademisyenlerle araştırma projeleri geliştirmesi ve bilimsel üretim süreçlerine katılması teşvik edilmektedir.

Evet. Öğrencilerin araştırma, proje ve gerçek yaşam problemlerine yönelik çalışmalar gerçekleştirmeleri desteklenmektedir.

Öğrencilerin TÜBİTAK öğrenci projelerine katılımının teşvik edilmektedir.

Öğrencilerin akademisyenlerle birlikte proje geliştirmeleri ve araştırma süreçlerine katılmaları desteklenmektedir.

Dersler ve araştırma süreçleri kapsamında öğrencilerin gerçek problemlere yönelik proje geliştirmeleri, ekip halinde çalışmaları ve araştırma süreçlerine katılmaları teşvik edilmektedir.

Sağlık bilimleri, dijital teknolojiler, yapay zekâ, veri analitiği ve teknoloji destekli uygulamaların ortak çalışma alanlarında buluşturulması hedeflenmektedir.

üniversitenin disiplinlerarası eğitim yaklaşımında sağlık bilimleri ile yapay zekâ ve dijital teknolojiler arasında çalışma alanlarının geliştirilmesi hedeflenmektedir.

Eğitim yaklaşımında sağlık alanındaki öğrencilerin teknolojinin kendi meslekleri ve çalışma alanları üzerindeki etkisini anlayabilecek yetkinlikler geliştirmesi amaçlanmaktadır.

Sağlık bilimlerini teknoloji, yapay zekâ, veri analitiği ve dijital uygulamalarla bütünleştirerek geleceğin mesleklerine uygun disiplinlerarası bir eğitim ve araştırma ortamı oluşturmaktır.

Farklı akademik disiplinlerin sağlık, teknoloji, yapay zekâ ve dijitalleşme ekseninde ortak eğitim, araştırma ve proje alanlarında buluşturulması hedeflenmektedir.