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.